• 한국지능시스템학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.27-36
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• 1998

본 논문은 대규모 데이터베이스에서 유용한 지식을 발견하기 위해 라프셋을 중심으로 한 통합적 방법을 제시한다. 본 방업에서는 데이터베이스에 있는 실제 데이터에서 일반화된 데이터를 추출하기 위해 속성중심의 개념계층 상승기법을 사용하고, 획득 정보량을 측정하기 위해 결정 트리에 의한 귀납법을 사용한다. 그리고 불필요한 속성 및 속성값을 제거하기 위해 라프셋 이론의 지식감축 방법을 적용한다. 통합 알고리즘은 먼저, 개념의 일반화에 의해 데이터베이스의 크기를 줄이고, 다음으로 결정속성에 영향을 적게 미치는 조건속성을 제거함으로써 속성의 수를 줄인다. 마지막으로 속성간의 종속관계를 분석함으로써 불필요한 속성값을 제거하여 간략화된 결정규칙을 유도한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 추계학술발표대회 및 정기총회
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• pp.377-380
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• 2005

최근 다양한 분야에서 임베디드 소프트웨어의 비중이 증대함에 따라 품질 요구 사항이 증대 하였지만, 현실적인 개발 일정은 점점 줄어들고 있다. 이에 본 논문에서는 임베디드 소프트웨어의 기민한 속성 주도 설계(Agile Attribute-Driven Design)를 체계적으로 적용하기 위한 '통합 분석 기법'을 정의한다. 그리고 이를 통한 기민한 설계 접근법을 제안한다. '통합 분석 기법'은 임베디드 소프트웨어의 특성을 고려한 기능 분석과 동시에 '품질 속성 시나리오'를 분석할 수 있는 기법으로서 고품질의 아키텍처 구축을 목적으로 한다. 또한 본 논문에서는 개미 로봇 구현 사례를 통해 '통합 분석 기법'을 검증하고 효과를 확인한다.

• 한국항해항만학회지
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• 제29권10호
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• pp.883-890
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• 2005

물류환경에 있어서 데이터베이스 통합의 문제는 중요 과제로 인식되어 스키마 통합 시 발생하는 스키마 충돌을 이론적인 측면에서의 해결 방법이 제시되었으나 실제 시스템 구현 측면에서의 연구는 부족한 실정이다. 본 연구는 실제적인 DB 통합법과 관련하여 XML 기술을 이용한 통합법을 제시하고 통합 알고리즘으로 개체 및 속성간의 유사도 측정에 기반한 계량화된 충돌 식별법을 사용하였다. 구체적으로 DB 스키마를 XML 스키마로 변환시켜 개체명과 속성명을 추출한 다음, DB 통합 시 빈번히 발생하는 의미적 충돌(Semantic Conflict) 현상인 이른바 이름 충돌 식별을 위한 하나의 해결법으로서 시소러스(Thesaurus) 사전과 형태소 분석을 통해 개체 및 속성 간 종합적인 유사도 측정하는 계량화된 식별방안을 사용하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2005년도 추계학술대회 논문집
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• pp.353-360
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• 2005

물류환경에 있어서 데이터베이스 통합의 문제는 중요한 과제로 인식되어 왔으나, 기존 연구들은 스키마 통합 시 발생하는 스키마 충돌을 이론적인 측면에서의 해결 방법만 제시하고 실제 시스템 구현 측면에서의 연구는 부족한 실정이다. 본 연구는 실제적인 DB 통합법과 관련하여 XML 기술을 이용한 통합법을 제시하고 통합 알고리즘으로 개체 및 속성간의 유사도 측정에 기반을 둔 계량화된 충돌 식별법을 사용한다. 구체적으로 DB 스키마를 XML 스키마로 변환시켜 개체명과 속성명을 추출한 다음, DB 통합 시 빈번히 발생하는 의미적 충돌(Semantic Conflict) 현상인 이른바 "Name Conflict"의 식별을 위한 하나의 해결법으로서 시소러스(Thesaurus) 사전과 형태소 분석을 통해, 개체 및 속성 간 종합적인 유사도 측정하는 계량화된 식별방안을 사용하였다

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 한국벤처창업학회 2020년도 춘계학술대회
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• pp.149-153
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• 2020

본 연구의 목적은 마케팅 관점에서 제품속성과 브랜드 정통성에 대한 통합적 연구모형을 이론적으로 제시하고, 이를 실증적으로 살펴보는 것이다. 이와 같은 연구목적을 위하여 제품속성과 브랜드 정통성을 정의하고, 브랜드 정통성의 구성 요인을 학문적 관점에서 이론적으로 제시하였다. 구체적으로 제품속성은 내재적 속성으로는 품질과 디자인, 외재적 속성으로는 브랜드와 가격으로 구분하고, 브랜드 정통성은 기존 연구들을 분석하여 총 13개의 하위 차원으로 정리하였다. 제품속성이 브랜드의 정통성과 브랜드 이미지에 미치는 영향관계를 실증적으로 분석하고자, 총 400개 표본을 대상으로 분석을 실시하였다. 조사대상 제품은 S전자의 최신 휴대폰인 S20으로 하였다. 본 연구는 선행연구에서 논의되지 않았던 연구모형을 기반으로 하였으며, 마케팅관점에서 소비자가 제품 속성을 통하여 지각하는 브랜드 정통성과 브랜드 이미지의 관계를 실증적으로 살펴봄으로써 다양한 이론적, 실무적 기반을 제공할 것이다. 특히, 브랜드의 정통성을 구축하기 위해서는 오랜 기간 동안 많은 투자가 수반되므로 중소/벤처기업은 대기업에 비해 상대적으로 불리하다. 이런 이유로 중소/벤처기업은 우선적으로 제품의 품질향상에 많은 노력을 기울이는 경향이 있지만 만일 제품 속성이 브랜드 정통성에 의미 있는 영향을 미치지 못한다면 중소/벤처기업은 관련된 전략을 수정하여야 할 것이다. 따라서 본 연구는 중소/벤처기업의 시각에서 제품의 속성을 활용하여 브랜드 정통성을 구축하기 위한 방안을 제시하고자 한다. 본 연구의 결과는 특히 스타트업의 마케팅전략 수립에 도움이 될 수 있을 것이다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제16권2호
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• pp.97-105
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• 2015

건설산업에 BIM이 확대 적용되어 감에 따라, 건축물 유지관리에 BIM을 적용하기 위한 연구개발이 활발하게 진행되고 있다. 하지만, 건축물 전 생애주기를 고려한 BIM기반 건축물 요구정보의 입력과정은 초기 설계단계에서부터 전문가에 의하여 유지관리를 고려한 수작업의 개입이 요구되며, 단계별 및 주체별로 시설물 유지관리 요구정보의 입력항목이 구분되어 있지 않아, 실무에서 이를 모두 입력 하는 데에는 많은 어려움이 있다. 또한, 유지관리 요구정보는 IFC (Industry Foundation Classes)기반의 건물 모델파일과 직접적으로 연계될 수 있으나, 일반 사용자가 유지관리단계를 고려한 IFC 파일을 생성 하는 데에는 정보입력의 수준 및 범위에 대하여 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 프로젝트 진행 단계별 BIM정보 전달과정의 비효율성을 최소화하고 복합객체에 대한 속성정보의 통합적인 관리를 위하여, BIM기반 복합객체에 대한 속성정보의 통합관리 방안을 제안한다. 본 연구를 통하여, 단계별로 다르게 적용되는 BIM정보의 개발상세수준에 따라 개별 제품정보를 통합적으로 관리하는 것이 가능하여, 단계별로 진행되는 BIM기반 데이터 분석과정에서 발생할 수 있는 속성정보에 대한 혼란을 제거하여 적정한 속성정보의 활용 및 분석결과의 신뢰성과 정확성을 확보할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.39-41
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• 1999

데이터베이스에서의 지식발견은 데이터베이스로부터 관심있는 지식을 발견하고 고수준의 언어로 지식을 표현하는 학습형태로서 여러 가지 기법들이 있으나, 단 하나의 기법의 적용으로는 각기 한계성 때문에 유용한 지식의 발견이 불충분하므로 이들의 특징을 잘 통합하고 발전시킨 새로운 기법이 필요하다. 본 논문에서는 데이터베이스의 일반화를 위한 개념계층의 상승방법과 불필요 속성의 감축 방법을 통합 적용함으로써 유용하고 간략한 최소 결정규칙을 자동적으로 생성하는 효율적 데이터 마이닝 방법을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.117-120
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• 2002

본 논문에서는 객체지향 데이터베이스 스키마 전환 규칙 통합을 위한 속성, is-a 관계 및 예외처리를 정의하였다. 개념적모델(ER모델)에서 객체지향 스키마로 전환하는 규칙을 확장하여 개발하였으며 다중상속 문제나 예외처리와 같은 스키마의 변경에 대한 규칙도 제시한다. 객체지향 데이터베이스의 개념적모델을 전환하는 규칙을 정립함으로서 이미 생성된 정보를 활용할 수 있으며, 데이터베이스와 지식베이스를 결합하려는 시도에도 활용할 수 있다.

• 정보화연구
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• 제10권1호
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• pp.71-77
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• 2013

XML 스키마 매칭은 두 스키마의 엘리먼트들 간의 의미적인 유사성을 찾는 작업이다. XML 스키마 매칭은 스키마 통합, 데이터 통합, 데이터 웨어하우징, 데이터 변환, P2P 데이터 관리, 시멘틱 웹 등과 같은 응용체계에서 중요한 역할을 한다. 본 논문은 룰과 구조적 속성에 기반한 XML 엘리먼트 매칭 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘에서는 먼저 XML 문서의 구조적 속성을 이용하여 엘리먼트들이 unique와 non-unique로 분류되며, 이후 룰에 따라 엘리먼트의 매칭여부를 결정한다. 제안 알고리즘의 효과성을 보이기 위해 인터넷에 공개된 XML 스키마를 이용하여 성능을 평가하였다. 또한 제안 알고리즘은 문서의 구조적 속성을 이용함으로써 사용자 주관성을 배제하고 객관성을 보장하며 특정 유형이 아닌 다양한 형태의 XML에 적용이 가능하다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.232-241
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• 2000

본 연구는 대량의 데이터에서 효율적으로 최적 규칙을 발견하기 위해 개념 계층과 정보 이득 및 라프셋 이론에 딕반한 통합 방법을 제시하고,이를 최적 규칙 발견 시스템으로 구현한다. 본 방법은 데이터베이스에 있는 데이터에서 일반화된 지식을 추출하기 위한 속성중심의 개념 상승 기법과 불필요한 속성 및 속성값을 제거하기 위한 지식 감축 기법을 적용하며, 최적 규칙의 도출을 위해 속성의 중요도를 사용한다. 본 시스템은 먼저, 속성값 개념의 일반화에 의해 종복 튜플을 제거함으로써 데이터 베이스의 크기를 줄이고, 결정속성에 뎡향을 주지않는 조건속성을 제거하여 간략화된 최적 규칙을 유도한다.그리고 실제 데이터에 적용하여 결정 규칙을 유도하고 그 규칙을 새로운 데이터에 테스트햐 봄으로써 새로운 데이터에도 잘 적용됨을 보인다.