• 한국컴퓨터정보학회지
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• 제14권2호
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• pp.177-183
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• 2006

오늘날 기업의 업무지원 시스템은 웹 환경을 지향하고 있다. 하지만, 현업에서는 웹 프로그램 개발을 효율적으로 지원할 수 있는 툴의 부재로 인해 어려움을 격고 있다. 특히, 관계형 데이터 베이스 시스템과 연동된 웹 관련 프로그램의 개발에 어려움을 격고 있다. 이에 본 연구에서는 웹 프로그램 개발시 데이터베이스의 후보키(Candidate Key) 속성을 이용하여 웹 개발 과정을 자동화하고, 효율적으로 웹 프로그램을 개발 할 수 있는 알고리즘을 제시하고자 한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 컴퓨터소사이어티 추계학술대회논문집
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• pp.207-210
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• 2003

In this paper, we explore a new data mining capability that is based on Quantitative Attribute and Time Series. Our solution procedure consists of two steps. First, We derive an algorithm to contain the Quantitative Attribute into a set of candidate item. Second, We redefine the concepts of confidence and support for composite association rules. It is shown that proposed methode is very advantageous and can lead to prominent performance improvement.

• Korean Journal of Geomatics
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• 제1권1호
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• pp.43-49
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• 2001

Although many kinds of stereo matching method have been developed in the field of computer vision and photogrammetry, wrong matches are not easy to avoid. This paper presents a new method to reduce wrong matches after matching, and experimental results are reported. The main idea is to analyze the histogram of the image attribute differences between each pair of image patches matched. Typical image attributes of image patch are the mean and the standard deviation of gray value for each image patch, but there could be other kinds of image attributes. Another idea is to check relative position among potential matches. This paper proposes to use Gaussian blunder filter to detect the suspicious pair of candidate match in relative position among neighboring candidate matches. If the suspicious candidate matches in image attribute difference or relative position are suppressed, then many wrong matches are removed, but minimizing the suppression of good matches. The proposed method is easy to implement, and also has potential to be applied as post processing after image matching for many kinds of matching methods such as area based matching, feature matching, relaxation matching, dynamic programming, and multi-channel image matching. Results show that the proposed method produces fewer wrong matches than before.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제48권1호
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• pp.26-32
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• 2016

Research and development (R&D) methodology for the practical use of accident tolerant fuel (ATF) in commercial light water reactors is discussed in the present review. The identification and quantification of the R&D-metrics and the attribute of candidate ATF-concepts, recognition of the gap between the present R&D status and the targeted practical use, prioritization of the R&D, and technology screening schemes are important for achieving a common understanding on technology screening process among stakeholders in the near term and in developing an efficient R&D track toward practical use. Technology readiness levels and attribute guides are considered to be proper indices for these evaluations. In the midterm, the selected ATF-concepts will be developed toward the technology readiness level-5, at which stage the performance of the prototype fuel rods and the practicality of industrial scale fuel manufacturing will be verified and validated. Regarding the screened-out concepts, which are recognized to have attractive potentials, the fundamental R&D should be continued in the midterm to find ways of addressing showstoppers.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권11호
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• pp.5229-5252
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• 2016

With proliferation of diverse network access technologies, users demands are also increasing and service providers are offering a Quality of Service (QoS) to satisfy their customers. In roaming, a mobile node (MN) traverses number of available networks in the heterogeneous wireless networks environment and a single operator is not capable to fulfill the demands of user. It is crucial task for MN for selecting a best network from the list of networks at any time anywhere. A MN undergoes a network selection situation frequently when it is becoming away from the home network. Multiple Attribute Group Decision (MAGD) method will be one of the best ways for selecting target network in heterogeneous wireless networks (4G). MAGD network selection process is predominantly dependent on two steps, i.e., attribute weight, decision maker's (DM's) weight and aggregation of opinion of DMs. This paper proposes Multi-Attribute Intuitionistic Fuzzy Group Decision Method (MAIFGDM) using TOPSIS for the selection of the suitable candidate network. It is scalable and is able to handle any number of networks with large set of attributes. This is a method of lower complexity and is useful for real time applications. It gives more accurate result because it uses Intuitionistic Fuzzy Sets (IFS) with an additional parameter intuitionistic fuzzy index or hesitant degree. MAIFGDM is simulated in MATLAB for its evaluation. A comparative study of MAIFDGM is also made with TOPSIS and Fuzzy-TOPSIS in respect to decision delay. It is observed that MAIFDGM have low values of decision time in comparison to TOPSIS and Fuzzy-TOPSIS methods.

• 한국측량학회지
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• 제29권4호
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• pp.413-420
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• 2011

본 연구에서는 보행자가 갈림길을 만났을 때 랜드마크로 활용할 수 있는 건물을 기 구축된 공간정보로부터 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 이를 위해 먼저 각 갈림길에서 보행자의 시야를 바탕으로 랜드마크 후보군을 정의한 뒤, 후보군의 기하 정보와 속성 정보를 상대적 기준과 절대적 기준으로 구분하여 평가함으로써 랜드마크를 추출하였다. 제안된 방법을 도로명 주소 전자지도의 수원 일부지역에 적용하여 추출된 랜드 마크를 기존의 차량용 랜드마크와 비교한 결과 차량용 랜드마크가 추출되는 것으로 나타났으며, 각 선택점에서 주로 보행자의 눈에 띄기 쉬운 모퉁이에 위치한 건물들이 랜드마크로 선정되었다. 따라서 추출된 랜드마크를 활용하여 보행자 내비게이션 시스템에서 보다 정확한 길안내를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.575-580
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• 2011

맞춤형 의료에 대한 기대가 커지면서 분자생물학적인 의료정보의 분석이 중요해지고 있다. 유전자 발현 데이터는 생명현상의 분자생물학적 동태을 보여주는 대표적인 데이터이다. 유전자 발현 데이터의 분석을 통해서 유전자 발현 수준에서의 특정 질병의 발병, 전이, 재발 등을 예측하기 위한 마커에 대한 관심이 많다. 두 개의 대조적인 관심 집단을 식별하는 유전자를 찾기 위해 통계적인 방법 등이 이용되어 왔다. 이 논문에서는 여러 유전자의 조합을 통해서 집단을 식별할 수 있는 후보 마커를 찾는 의사결정트리 기반 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 수치적인 유전자의 발현값을 세 개의 범주값으로 이산화시키고, 유전자 발현값을 해당 범주값뿐만 아니라 범주값의 부정값을 허용할 수 있도록 한다. 한편, 마커로 활용하기 위해서는 소수의 유전자만을 사용하는 것이 바람직하기 때문에, 마커에 소속할 유전자의 개수를 제한하여 마커를 찾도록 한다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권8호
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• pp.1-10
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• 2013

정치캠페인에서 유권자들의 표심(share of mind)을 읽는 중요성이 증가함에도 불구하고 인게이지먼트(engagement)를 정치캠페인 관점에서 분석한 연구가 없다. 따라서 본 연구의 목적은 인게이지먼트적 관점에서 정치캠페인의 후보자 몰입(immersion)에 대한 질적지표인 정치인게이지먼트 지수(Political Engagement Index : PEI)산출을 통해 정치광고홍보 전략을 위한 과학적 자료를 제공하고자 한다. 이를 위해 2012년 12월 19일 제 18대 대통령선거에 출마했던 A, B 두 후보자를 대상으로 삼았다. 설문지 응답 대상은 이번 대선에서 이외로 투표 참여율 낮은 젊은 층에게 설문하였다. 본 연구는 광고, 홍보, 정치여론과 시청률 등의 정량적 평가를 뛰어 넘어 질적 내용분석이 갖는 제한점을 보완하고자 하는 정성적 평가이다. 평가속성은 8개 유목에 PEI는 0~100점 사이에 분포하도록 설계하여 PEI 가 50 이상이면 보통 이상의 몰입, 50 이하면 보통 이하의 몰입도 의미하도록 했다. 본 연구의 모형은 정치캠페인전략의 방법론적 연구발전에 기여하게 될 것이다. 또한 향후 각 정치캠페인의 선거전략에서 이를 마이크로 타깃팅으로 활용할 수 있을 것이다.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제1권2호
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• pp.177-194
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• 2007

Index selection is one of the most important decisions to take in the physical design of relational data warehouses. Indices reduce significantly the cost of processing complex OLAP queries, but require storage cost and induce maintenance overhead. Two main types of indices are available: mono-attribute indices (e.g., B-tree, bitmap, hash, etc.) and multi-attribute indices (join indices, bitmap join indices). To optimize star join queries characterized by joins between a large fact table and multiple dimension tables and selections on dimension tables, bitmap join indices are well adapted. They require less storage cost due to their binary representation. However, selecting these indices is a difficult task due to the exponential number of candidate attributes to be indexed. Most of approaches for index selection follow two main steps: (1) pruning the search space (i.e., reducing the number of candidate attributes) and (2) selecting indices using the pruned search space. In this paper, we first propose a data mining driven approach to prune the search space of bitmap join index selection problem. As opposed to an existing our technique that only uses frequency of attributes in queries as a pruning metric, our technique uses not only frequencies, but also other parameters such as the size of dimension tables involved in the indexing process, size of each dimension tuple, and page size on disk. We then define a greedy algorithm to select bitmap join indices that minimize processing cost and verify storage constraint. Finally, in order to evaluate the efficiency of our approach, we compare it with some existing techniques.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.360-366
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• 2008

퍼지 규칙기반 분류 시스템에서 초기의 퍼지 분할은 주어진 데이터가 가진 속성들의 도메인을 고려함으로서 결정되어지고, 최적의 분류 경계면은 초기에 정의된 퍼지 분할의 파라미터들을 조정함으로서 찾을 수 있다. 본 논문에서는 학습과정들을 사용하지 않고 패턴분류의 성능을 최대화하기 위해 통계적 정보에 기반을 둔 퍼지 분할의 선택방법을 제안한다. 제안된 방법에서 통계적 정보는 주어진 수치적인 데이터로부터 각 입력 속성의 '불확실성 영역', 즉 패턴분류문제에서 분류 경계면이 결정되는 영역을 추출하기 위해 사용되었다. 또한 통계적인 정보에 의해서 생성된 퍼지 분할구간에 대응하는 후보 규칙들을 추출하기 위한 방법과 그 후보 규칙들 간의 커플링 문제를 최소화하기 위한 방법도 추가적으로 논의하였다. 실험에서는 제안된 방법의 효용성을 보이기 위해 IRIS와 New Thyroid Cancer 데이터를 사용한 기존 패턴분류 방법들과의 분류 정확성을 비교하였고, 그 결과들로부터 제안된 방법이 기존의 방법들보다 더 좋은 분류 정확성을 제공함을 확인할 수 있었다.