• Journal of Internet Computing and Services
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• v.6 no.2
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• pp.85-97
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• 2005

At th first time in 1985, Tetris appeared, it became game that are loved to many users until now. Existent Tetris employed way to give score according to number of that is destroyed whenever line are destroyed, and give advantage about serial attack and so on, But, these score calculation method gave so fixed and simple pattern. In this paper, We design and implement the new tetris game System by score calculation method per level that Is different with existent method. That Is, this method is to compare present and before with number of destroyed line and give advantage in basis score, Also, It is going to permit strategic utilization of still more developed tetris than existent tetris using score calculation method per level.

• The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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• v.55 no.10
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• pp.410-417
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• 2006

Generally, the training set of maximum $m{\times}L(m+f)$ patterns in the pattern recognition method is required for the real-time bus reconfiguration strategy when a main transformer fault occurs in the distribution substation. Accordingly, to make the application of pattern recognition method possible, the size of the training set must be reduced as efficient level. This Paper proposes a methodology which obtains the minimized training set by applying the pattern clustering method to load patterns of the main transformers and feeders during selected period and to obtain bus reconfiguration strategy based on it. The MaxMin distance clustering algorithm is adopted as the pattern clustering method. The proposed method reduces greatly the number of load patterns to be trained and obtain the satisfactory pattern matching success rate because that it generates the typical pattern clusters by appling the pattern clustering method to load patterns of the main transformers and feeders during selected period. The proposed strategy is designed and implemented in Visual C++ MFC. Finally, availability and accuracy of the proposed methodology and the design is verified from diversity simulation reviews for typical distribution substation.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• v.24 no.4
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• pp.187-196
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• 2017

It is urgent to prepare countermeasures for traffic congestion problems of Korea's metropolitan area where central functions such as economic, social, cultural, and education are excessively concentrated. Most users of public transportation in metropolitan areas including Seoul use the traffic cards. If various information is extracted from traffic big data produced by the traffic cards, they can provide basic data for transport policies, land usages, or facility plans. Therefore, in this study, we extract valuable information such as the subway passengers' frequent travel patterns from the big traffic data provided by the Seoul Metropolitan Government Big Data Campus. For this, we use a Hadoop (High-Availability Distributed Object-Oriented Platform) to preprocess the big data and store it into a Mongo database in order to analyze it by a sequential pattern data mining technique. Since we analysis the actual big data, that is, the traffic cards' data provided by the Seoul Metropolitan Government Big Data Campus, the analyzed results can be used as an important referenced data when the Seoul government makes a plan about the metropolitan traffic policies.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.23 no.1
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• pp.161-170
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• 2012

As insurance consumers' needs have been diversified and subdivided, it is increasingly important to grasp their preferences by characteristics and properties. Even though changer in sales channels and marketing conditions of insurance require to analyze what consumers take serious views to purchase, it is difficult to devise marketing strategies since not many concrete studies have been done in this field. A questionnaire survey was carried out to learn detailed information about basic disposition and buying patterns of insurance consumers. Applying efficient statistical techniques and then utilizing a model for securing new customers, this study attempts to explore a plan for rapid growth and successive establishment of bancassurance.

• The Journal of Information Technology
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• v.5 no.2
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• pp.55-67
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• 2002

This paper presents an adaptive back propagation algorithm that update the learning parameter by the generated error, adaptively and varies the number of hidden layer node. This algorithm is expected to escaping from the local minimum and make the best environment for convergence to be change the number of hidden layer node. On the simulation tested this algorithm on two learning pattern. One was exclusive-OR learning and the other was $7{\times}5$ dot alphabetic font learning. In both examples, the probability of becoming trapped in local minimum was reduce. Furthermore, in alphabetic font learning, the neural network enhanced to learning efficient about 41.56%~58.28% for the conventional back propagation. and HNAD(Hidden Node Adding and Deleting) algorithm.

• The Journal of Information Technology
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• v.7 no.3
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• pp.11-18
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• 2004

Learning procedure in the neural network is updating of weights between neurons. Unadequate initial learning coefficient causes excessive iterations of learning process or incorrect learning results and degrades learning efficiency. In this paper, adaptive learning algorithm is proposed to increase the efficient in the learning algorithms of Self-Organization Neural Networks. The algorithm updates the weights adaptively when learning procedure runs. To prove the efficiency the algorithm is experimented to classification of strokes which is the reference handwritten character. The result shows improved classification rate about 1.44~3.65% proposed method compare with Kohonan and Mao's algorithms, in this paper.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.10 no.3 s.35
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• pp.267-273
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• 2005

The internet is not simply a new technology that businesses are adopting to reduce their costs of operations and increase revenues. It is literally transforming the way business work. Electronic commerce refers generally to all forms of transactions relating to commercial activities. This research was conducted to identify the critical success factors of electronic commerce. In this study it is found that price and customer service are very important to increase customer satisfaction and intention to repurchase. In addition, the result of this study shows that (1) ease of use, (2) transaction efficiency and (3) qualify assurance are very important to increase customer satisfaction. And, the result of this study shows that (1) ease of use and (2) security are very important to increase intention to repurchase.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1546-1550
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• 2010

최근 IPCC에서는 제 4차 평가보고서를 통해 대기 속 이산화탄소 농도가 산업혁명 이전에 비해 2005년 기준 약 35% 증가하였으며, 지난 1세기 동안 지구 평균기온이 $0.74^{\circ}C$ 증가하였다고 발표하였다. 이러한 기후변화로 인해 야기된 홍수, 가뭄, 사막화, 생태계 혼란 등의 심각한 환경문제를 해결하고자 UN에서는 1992년 세계 환경 개발에 관한 리우 데 자네이로 정상회의에서 기후변화에 관한 기본협약을 체결하여 국제적인 대책을 마련하기 위해 노력하고 있다. 이 중 토지이용변화에 관한 연구는 기후변화를 야기하는 주요한 요인에 관한 연구로서 온실가스 증가와 생물종다양성, 수문학적인 변화 등을 파악하는 데 활용되고 있다. 따라서 기후변화에 대응하고 지속가능한 개발 정책을 수립하기 위해서는 다양한 경제학적, 사회학적인 시나리오 조건에서 미래의 토지이용변화 양상을 살펴볼 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 토지이용변화에 영향을 미치는 사회 경제적 요인과 과거의 토지이용변화 패턴을 고려하여 토지이용변화를 모델링 할 수 있는 CLUE(The Conversion of Land Use and its Effects) 모델을 이용하여 SRES(Special Report on Emissions Scenarios) 시나리오에 기초한 토지피복 변화를 살펴보고자 한다. 이는 향후 기후변화를 최소화하기위한 개발전략 수립에 있어서 정책방향을 결정하는 데 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.253-258
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• 2000

오늘날 많은 국가들이 전자상거래 부문을 세계 여러 국가들 보다 빨리 선점하기 위해서 많이 노력하고 있다. 그리고 전자상거래가 활성화된 국가에서는 앞선 기술로서 가상공간에서의 자국의 위치를 높이고 있다. 우리나라도 전자상거래가 활성화되는 과정에 있다. 그러나 가상공간 즉, 인터넷에서 해결되지 못한 문제들이 많이 있다. 그 중에서도 세계 여러 나라들도 해결하지 못한 문제 바로 보안에 관한 문제이다. 인터넷에서의 보안문제는 여러 가지 문제들이 있다. 그러나 본 논문에서는 개인 인증에 관하여 중점적으로 다루려 한다. 개인 인증 방법에는 PKI 개념에서 RSA 암호알고리즘과, 전자서명 등이 있다. 그리고 공인 인증기관에서 개인에 대한 인증을 해 주는 경우가 있다. 현재 이러한 인증방법에 대해서 알아보고, 문제점과 함께 해결방안으로 생체알고리즘을 통한 인증 방법, 특히 지문에 대해서 개인 인증 방법을 다루려 한다. 특히 지문을 통한 생체알고리즘은 패턴 인식방향 보다 이미지에 대한 직접적인 의미 부여를 통해서 전송속도와 전송량을 줄이려고 노력했다. 이런 방식으로 얻어낸 이미지를 전자주민 카드 지문 시스템과 상호 호환이 될 수 있도록 연구하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.151-153
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• 2004

비즈니스 인텔리전스는 정보를 저장하고 분석하여 부가가치를 창출해 내는 기술로써 무한경쟁시대에서 기업이 경영환경 추세를 파악하고 경영전략을 세우는데 필수적인 도구이다. 비즈니스 인텔리전스 핵심기술로는 정보를 분석하기 쉬운 형태로 저장하는 데이터웨어하우징 기술과, 정보를 다차원적으로 분석하는 OLAP 기술, 그리고 데이터에 숨겨진 패턴과 관계를 찾아내는 데이터마이닝 기술이 포함되며, 이들 각각을 위한 소프트웨어 제품들은 개발되어 널리 사용되고 있다. 그러나 기업이 요구하는 분석결과를 적시에 제공하기 위해서는 이들을 통합한 개발 프레임워크가 필요하며, 본 연구팀은 그러한 프레임워크 개발 프로젝트(Chamois Project)에 참여하고 있다. 이 프레임워크에는 유사한 기능을 제공하는 여러 종류의 소프트웨어 제품들이 포함되어 있어서, 공통의 응용 프로그래밍 인터페이스(API)를 제공하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 특히 다양한 OLAP 제품들을 수월하게 사용할 수 있도록 공통 OLAP API를 개발하였고, 이를 소개하고자 한다. 이와 같이 통합 환경에서 다양한 OLAP 제품들을 지원할 수 있다는 것은 OLAP 제품들의 선택의 폭을 넓히고 응용 프로그램의 코드를 수정하지 않아도 보다 나은 기능을 갖는 OLAP 제품으로의 업그레이드가 쉽게 이루어진다는 장점을 갖는다.