• Journal of Wetlands Research
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• v.25 no.4
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• pp.306-314
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• 2023

Stream sediments are an important component of water quality management because they are receptors of various pollutants such as heavy metals and organic matters emitted from upland sources and can be secondary pollution sources, adversely affecting water environment. To effectively manage the stream sediments, identification of primary sources of sediment contamination and source-associated control strategies will be required. We evaluated the performance of machine learning models in identifying primary sources of sediment contamination based on the physico-chemical properties of stream sediments. A total of 356 stream sediment data sets of 18 quality parameters including 10 heavy metal species(Cd, Cu, Pb, Ni, As, Zn, Cr, Hg, Li, and Al), 3 soil parameters(clay, silt, and sand fractions), and 5 water quality parameters(water content, loss on ignition, total organic carbon, total nitrogen, and total phosphorous) were collected near abandoned metal mines and industrial complexes across the four major river basins in Korea. Two machine learning algorithms, linear discriminant analysis (LDA) and support vector machine (SVM) classifiers were used to classify the sediments into four cases of different combinations of the sampling period and locations (i.e., mine in dry season, mine in wet season, industrial complex in dry season, and　industrial complex in wet season). Both models showed good performance in the classification, with SVM outperformed LDA; the accuracy values of LDA and SVM were 79.5% and 88.1%, respectively. An SVM ensemble model was used for multi-label classification of the multiple contamination sources inlcuding landuses in the upland areas within 1 km radius from the sampling sites. The results showed that the multi-label classifier was comparable performance with sinlgle-label SVM in classifying mines and industrial complexes, but was less accurate in classifying dominant land uses (50~60%). The poor performance of the multi-label SVM is likely due to the overfitting caused by small data sets compared to the complexity of the model. A larger data set might increase the performance of the machine learning models in identifying contamination sources.

• Information Systems Review
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• v.8 no.1
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• pp.265-285
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• 2006

The purpose of this research is to identify the major evaluation criteria of IT investment projects and establish the importance weights of criteria through AHP analysis. Seven evaluation criteria which have been drawn from prior studies and industry practices are direct costs, indirect costs, financial benefits, strategic value, risk, technical necessity, and political considerations. Data have been collected from 95 IT projects in 40 public organizations and private firms in Korea. After having applied the data reliability test, 79 projects have been selected. The results of AHP analysis show the importance weights and priorities of seven evaluation criteria as follows: financial benefits 25.2%, strategic value 22.36%, direct costs 14.34%, risk 12.10%, technical necessity 11.55%, political considerations 8.3%, and indirect costs 6.48%. And the weights of seven criteria shows considerable differences among three different IT project types such as transactional, informational, and infrastructural.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.262-263
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• 2011

변전소를 구성하는 모든 설비를 가상의 데이터 모델로 구현하고 모든 제품에 동일한 데이터 정보객체를 가지고 구현하는 것을 의미하는 IEC 61850 기반의 변전자동화 IEC 61850 기반의 변전자동화 시스템을 구성하는 제품의 상호운용성이 보장되어야 하며, UCA의 국제전문가모임에서는 제정한 IEC 61850 통신서비스 시험항목으로 구성된 적합성 인증 항목을 IED와 상위운영시스템이 만족하는 것이 최소한의 기본 조건이다. 본 논문에서는 IEC 61850에서 명시하는 4가지 제어모델 중 가장 복잡하고 클라이언트 입장에서 고려해야 할 사항이 많은 SBOes 클라이언트 적합성 시험모델링과 시험사례를 다루고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.422-424
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• 2003

협력적 추천은 데이터의 범위성, 초기 사용자, 희소성, 회색양의 문제를 안고 있다. 이를 해결하기 위해 기존 연구는 내용기반 추천이나 인구통계학적 추천을 협력적 추천과 통합하려는 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 추천 시스템의 성능 향상을 위해 이질적인 데이터의 통합에 효과적인 신경망을 사용하여 다양한 종류의 정보 융합을 제안한다 신경망을 사용한 추천 모델은 사용자들 또는 항목들 간의 선호관계를 학습할 수 있고, 이질적인 데이터의 통합이 용이한 신경망의 장점을 이용하면 항목들에 대한 내용과 사용자들의 인구통계학적인 정보, 그리고 그 외적인 관련정보를 쉽게 융합할 수 있다. 또한, 데이터 융합을 통하여 희소 데이터 문제와 초기 사용자 문제를 해결할 수 있다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.115-118
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• 2004

일반적으로 오디오 시스템 혹은 AV 장치의 음질 평가는 숙련된 음질 평가자(Trained Listeners)의 주관적 평가 기준에 의해 평가가 이루어지고 있다. 그러나 이러한 방법은 평가자의 개인적 선호도(Preference) 및 청취 환경에 따라 음질 평가 결과가 왜곡되는 현상이 쉽게 발생하게 된다. 이런 이유로 주관적인 음질 평가 방법은 음질 평가자의 체감 음질과 직접적인 관계가 있음에도 불구하고 정확성 및 시불변성에 취약한 문제점을 내포하고 있다. 본 논문에서는 오디오 시스템 혹은 AV 장치에 대한 주관적인 음질 평가 방법을 기본 모델로 이용하여 주관적 음질 평가 항목과 계량화가 가능한 객관적 음질 평가 항목과의 상관 관계를 규명하여 기존의 주관적 음질 평가를 대체할 수 있는 객관적 음질 평가 방법을 새로이 제시한다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.2 no.2
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• pp.11-22
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• 2001

For the effective and efficient management of the information system development project. the domestic market is also required to manage the project and set up the information system audit items, which are applicable to the actual project using CMM(Capability Maturity Model). With this thesis, we suggest a reference model complimenting the project. by letting a project manager recognize beforehand the present maturity status, within an organization as well as step-by-step management items and audit indicators for the future capability maturity improvement.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.7-9
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• 2002

최근 소프트웨어 사용자의 요구사항이 빠르게 변화하고 있으며, 그에 따른 소프트웨어 규모도 커지고 있다. 소프트웨어 개발 업체들은 적은 개발비용으로 사용자의 기대를 만족시키는 고품질의 소프트웨어를 단기간에 출시하고자 많은 노력을 기울이고 있으며, 소프트웨어 제품과 프로세스들에 대해서 제언하고 예측할 수 있는 능력을 확보하고자 노력하고 있다. SPICE 모델에 따른 소프트웨어 프로세스 개선은 소프트웨어 개발 업체의 개발 및 관리 문제점을 해결하는데 사용되고 있으나 개선을 위한 지침의 부족으로 개선 실행에 어려움을 보이고 있다. 이어 본 논문에서는 SPICE 모델에 따른 소프트웨어 프로세스 심사 결과의 개선 항목을 잠재적인 결함으로 간주하고, GQM 방법론에 의해서 소프트웨어 프로세스 개선을 수행함으로써 조직의 비전과 목표 프로세스 능력을 달성할 수 있도록 제안한다. 또한, 결함 제거를 위한 트리거를 구축하고, 개선 사항과 타 프로세스와의 연관성을 분석하여 효과적인 프로세스 개선을 유도하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.391-393
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• 2005

소프트웨어의 품질을 평가하기 위해서는 각 소프트웨어의 특성에 맞는 평가 항목과 평가 기준이 필요하며, 이를 위해서 각 소프트웨어의 특성에 맞는 품질특성을 찾아내어서 검증하고 확인하여야 한다. 따라서 본 연구는 NMS 관리 소프트웨어의 일반적인 품질 특성을 분석하여 국제표준 품질모델인 ISO/IEC 9126을 바탕으로 품질평가 항목을 제시한다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 2010.02a
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• pp.69.1-69.1
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• 2010

본 연구는 교량 시설물의 재난방지를 위한 정보시스템의 구축에 있어 선행되어야 하는 교량 구조계산서 항목 저장정보의 질적 향상을 위해 XML 스키마 매칭 기법을 효율적으로 활용할 방법에 대해 제시하였다. 이를 위하여 XML 스키마 매칭에 사용되는 가중치 변화에 따른 매칭 정확도를 나타내는 데이터를 구축하고, 이를 활용하여 데이터 마이닝 기법 중 하나인 의사결정나무 모델을 구현하여 교량의 형식, 문서가 포함하고 있는 항목의 수, 문서를 작성한 회사에 따라 달라질 수 있는 최적의 가중치를 지동으로 선정할 수 있는 프로세스를 제안하였다. 의사결정나무 모델을 통해 결정한 매칭 가중치는 이전에 비하여 약 10% 정확도 상승효과가 있음을 알 수 있었다.

• Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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• v.41 no.3
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• pp.51-58
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• 1999

It is necessary to evaluate the location suitability of protected horticulutre facilities to guide and/or plan new protected horticulture facilities in rural areas. In this study, as one of methodological approaches for objective and systematic evaluation of location suitability for protected horiculture, the evaluation model of location sutitability for protected horticulture was formulated using AHP (Analytic Hierarchy Process) as a base technique. The evaluation model was made in three different selected regions ; suburban, plain, and mountainous, The results showed that there were significant differences in evaluation model of location suitability for protected horticulture among three regions.