• Industry Promotion Research
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• v.3 no.1
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• pp.43-48
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• 2018

This study is focusing on activating and developing the right model of win-win partnership innovative activity for the purpose of win-win relationship among companies. These are the following studies that are conducted for that objective. First, This study systematically analyzes the best cases of the win-win partnership focusing on the proceedings of the companies participating in the field of win-win Partnership at the national quality-circle contest for the last three years(2014~2016). This study reveals the underlying problems of win-win partnership innovative activity and draws the conclusion in the way of improvement about the win-win partnership innovative activity. Second, This study suggests the efficient method of the function and improvement of a system for activating win-win partnership innovative activity by analyzing screening criterion and selecting excellent cases in the field of win-win Partnership at the national quality-circle contest in 2017. Third, This study suggests the method of strengthening the system of sharing result for invigorating and motivating the win-win partnership innovative activity. It is expected that this methodology for reinforcing the system of Win-win Partnership among companies will help to create the environment where a sound and new corporate culture can be settled. And It is also expected that this study can contribute to attaining the goal of growing together through enhancing the competitiveness, productivity and quality among Win-win Cooperation companies.

• The KIPS Transactions:PartC
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• v.13C no.6 s.109
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• pp.749-756
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• 2006

Broadcast nature of wireless medium and path-loss reduction create a favourable condition for collaborative communications (CC) among single-antenna users to gain the powerful benefits of multi-antenna system without the demand for physical arrays. This paper proposes a CC strategy adapting to the propagation environment changes by optimizing the transmit signal amplification factors to simplify the structure of maximum likelihood (ML) detector and to obtain the minimum error probability as well. The closed-form BER expression was also derived and compared to the simulation results to evaluate the performance of the suggested solution. A variety of numerical results revealed the cooperation significantly outperforms non-cooperative counterpart under flat Rayleigh fading channel plus AWGN (Additive White Gaussian Noise).

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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• v.46 no.11
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• pp.18-24
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• 2009

This paper proposes two novel prediction-based adaptive selection cooperation schemes combined with a new relay selection strategy. In the proposed schemes, the destination predicts whether the transmission will be successful or not before a single relay is selected to transmit source's decoded data. Depending on the prediction, the destination feeds back a command to the whole network. Numerical results show that the proposed schemes combined with the relay selection strategy successfully reduce its outage probability, improve its throughput, save transmitted power, and prolong the lifetime of the network.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.13 no.5
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• pp.1043-1050
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• 2018

In this paper, we propose a reinforce learning based on cooperative sensing scheme to select optimal secondary users(SUs) to enhance the detection performance of spectrum sensing in Cognitive radio(CR) networks. The SU with high accuracy is identified based on the similarity between the global sensing result obtained through cooperative sensing and the local sensing result of the SU. A fusion center(FC) uses similarity of SUs as reward value for Q-learning to determine SUs which participate in cooperative sensing with accurate sensing results. The experimental results show that the proposed method improves the detection performance compared to conventional cooperative sensing schemes.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.63-65
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• 2000

웹 개인화 기술의 발달은 많은 업체들이 기존 고객의 유지와 신규 고객의 확보를 위한 수단을 제공하였다. 현재의 개인화 기술은 크게 내용 기반 그리고 협력적 정보 여과 방식에 기반한 기술로 나뉘어질 수 있다. 내용 기반 정보 여과 방식에 기반한 개인화 기술은 멀티미디어 정보로 표현된 대부분의 웹 오브젝트(페이지, 이미지, 동영상, 사운드, 상품 등)에는 적용하기 어렵고, 협력적 정보 여과방식은 Cold Start Problem과 단일 도메인내에서의 개인화 서비스만이 가능하다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 협력적 정보 여과 방식과 데이터 마이닝 기술 중의 연관 규칙 생성 방법을 혼합한 웹 개인화 시스템을 제안한다. 다양한 멀티미디어 형태로 표현되는 웹 오브젝트의 내용 분석이 어려우므로, 각각의 오브젝트를 하나의 아이템으로 인식하고 개인화 서비스를 시도하는 협력적 정보 여과 방식을 채택하였다. 협력적 정보 여과의 결과로 발견된 도메인별 유사 사용자의 웹 오브젝트 사용 정보를 연관 규칙 생성 알고리즘에 적용하여 오브젝트간의 연관성을 발견한다. 발견된 오브젝트간의 연관성은 서로 다른 정보 도메인의 오브젝트가 현재 사용자에게 흥미있는 것인가를 예측할 수 있는 자료로서 사용될 수 있다. 협력적 정보 여과 방식에 의해 생성된 오브젝트의 선호도값과 오브젝트 연관성 정보를 비교하여 사용자에게 개인화된 웹 서비스를 제공한다.

• Journal of Satellite, Information and Communications
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• v.7 no.1
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• pp.7-12
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• 2012

In this paper, we proposed spectrum sensing using cooperative relay to solve problem of sensing performance degradation due to CPE (Customer-Primise equipments) which causes low SNR (signal-to-noise ratio) problem. In cooperative communication system, AF (amplify-and-forward) and DF (decoded-and-forward) is widely used for relay mechanism. Also, it is expected that cooperative relay scheme guarantees the high sensing performance by its diversity gain. Based on these backgrounds, in this paper, we apply to cooperative relay scheme to the CR (cognitive radio) system, and simulation results show comparison of the sensing performance between AF and DF.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2014.06a
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• pp.267-269
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• 2014

최근 국제적으로 e-Navigation이 추진되고 있으며, 이는 국제적으로 표준화된 정보 제공 및 결합을 통하여 해상에서 항해를 안전하고 효율적으로 하는데 목적이 있다. 국내에서는 VTS 시스템간 연계를 하고자 했으나, 서로 경쟁이 되는 외산 장비의 구축으로 정보연계의 어려움이 있어 왔다. 특히 해상의 위험상황에서 상호 정보를 연계하고 전파하여 상호 협력적 사고대응이 이루어 진다면 최근에 발생한 세월호와 같은 사건도 예방될 수 있다. 즉, 정보연계를 통한 통합 시스템 구축 및 인접 시스템간 연계는 매우 중요한 요소로서 VTS 센터간 공동 목적을 위하여 상호 협력적 감시 및 관제가 필요한 상황이다. 따라서 본 논문에서는 e-Navigation 진화를 앞두고, 국제적으로 표준화 되고 있는 시스템간 정보교환 기술을 검토하고, 현재 국내 현실을 반영하여 VTS 시스템간 연동방안을 검토하고자 한다. 실제적으로 시스템간 연동을 위한 설계와 구축 및 통합화 노력이 요구되며, 통합화 방법이 효율적인 방안인지 검토 확인되어야 하며, 국가적으로도 VTS 서비스의 안전성을 보장하는 기술개발로 진화가 고려되어야 한다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.338-341
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• 2003

CPFR (Collaborative Planning, Forecasting and Replenishment)은 기존의 공급망 개선에 관한 어플리케이션이 갖는 문제점인 정보의 부정확성, 시스템의 단절, 관련 기업 간 협력의 부족 등과 같은 여러 장해요소들을 극복하기 위한 목적으로 설계된 최신 비즈니스 모델로서, 이는 공급망의 총재고를 최소화하기 위해서 공급망의 모든 구성원들이 최종소비자의 실제 수요정보에 근거하여 계획(Planning), 예측(Forecasting), 그리고 보충(Replenishment)을 시스템 상에서 협력적으로 결정하는 것이다. 본 연구에서는 구성원들 간에 발생할 수 있는 예외적인 사항들을 CPFR시스템의 예측단계에서 판별하고, 그러한 예외 사항들을 역동적으로 다루기 위한 지식기반 협업 에이전트 시스템(Knowledge-Based Collaboration Agent System)을 제시한다. 또한 지능적 추론(Reasoning)과 학습(Learning)을 통해 구성원들에게 예외 사항에 대한 최적의 해결안을 제시함으로써 협업 시스템의 자동화를 구현한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.04a
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• pp.181-184
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• 2005

무수히 많은 정보 중에서 특정 사용자에게 가장 유용할 것으로 판단되는 정보를 추천하여 제공함으로써 특정 사용자의 편의를 돕는 시스템이 추천시스템이다. 이러한 추천시스템에 성공적으로 적용된 알고리즘이 협력적 필터링이며 이것은 다른 사용자로부터 먼저 평가된 웹 문서를 제공받아 이를 축적하고 다시 사용자에게 환원하는 알고리즘이다. 하지만 이 알고리즘은 초기평가, 희소성, 확장성 둥의 문제점을 내포하고 있다. 따라서 본 논문은 이러한 문제점을 해결하고 성능 향상을 하기 위해 적용된 개인화 추천시스템 관련 최신 알고리즘들을 비교하고 분석한 결과를 제시한다. 이를 위해 먼저 최근에 발표된 협력적 필터링과 최근접 이웃 알고리즘, 인공 지능기술을 이용한 알고리즘, 군집화 알고리즘 둥 각각에 대한 기술적 분석 결과를 수행한다. 그런 후 이들 다양한 알고리즘들의 조합을 통한 성능 향상 결과에 대한 비교분석과 각각의 조합에 대한 장단점 분석 결과도 또한 제시한다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.10 no.6
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• pp.189-196
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• 2012

In this paper, we propose a Scorm-based Sequencing & Navigation Model for Collaborative Learning. It is an e-Learning process control model that is used to efficiently and graphically defining Scorm's content aggregation model and its sequencing prerequistites through a formal approach. To define a process based model uses the expanded ICN(Information Control Net) model. which is called SCOSNCN(SCO Sequencing & Navigation Control Net). We strongly believe that the process-driven model delivers a way of much more convenient content aggregating work and system, in terms of not only defining the intended sequence and ordering of learning activities, but also building the runtime environment for sequencing and navigation of learning activities and experiences.