• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.133-145
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• 2013

본 연구의 목적은 교통정보 데이터의 품질특성을 분석하여 신뢰성 있는 교통정보 평가기준을 마련하고, 교통정보 데이터의 평가 프레임 워크와 같은 평가절차를 제공함으로써 효율적인 교통정보센터 운영관리에 기여하고자 한다. 이러한 목적을 달성하기 위하여 체계공학 분야에서 활용되고 있는 교통정보 품질관리를 위한 온톨로지 기법을 통하여 데이터 특성을 분석하고 데이터베이스화 하였다. 본 연구의 지능형 교통체계에서 시스템적인 데이터베이스는 다양한 분야의 부체계 개발 및 구성품 요소설계의 지표 자료로 활용될 것으로 기대한다

• 한국측량학회지
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• 제12권2호
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• pp.187-197
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• 1994

본 연구는 상수도시시설물관리 정보체계를 개발함에 있어서, 워크스테이션을 기반으로 하는 외국의 값비싼 소프트웨어를 사용하지 않고, 한국의 상수도업무특성에 적합하고 쉽게 사용할 수 있으며 개인용컴퓨터를 사용하는 소프트웨어를 직접 개발하기 위하여 수행되었다. 업무분석의 결과, 상수도정보체계는 경영정보체계, 송배수운용시스템, 관로관리시스템 등으로 구성되며, 현재 한국에서 업무자동화가 이뤄질 수 있는 부분은 관로관리시스템으로 판단하여, 대상업무로서 관로관리 및 누수관리를 위한 자료관리를 선정하였다. 이를 구현하기 위해 시스템을 독자적으로 설계, 개발하였으며, 객체지향프로그래밍기법을 이용 소프트웨어를 개발하였다. 본 연구에서 개발된 상수도시설물관리정보체계를 시험하기 위하여, 강남구 논현동 사례지역에 적용한 결과, 실용적으로 사용할 수 있으며, 업무능률향상에 효과가 있다고 판단되었다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제18권1호
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• pp.105-114
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• 2018

고객 유형 분석에 쓰이는 다양한 데이터 분석 방법은 고객들을 위한 맞춤형 콘텐츠를 기획하고, 보다 편리한 서비스를 제공하기 위하여 고객들의 유형과 특성을 정확히 파악하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 정보의 손실을 줄이기 위한 일환으로 정보 엔트로피를 확장하여 속성의 불확실성을 이용한 k-modes 군집분석 알고리즘을 제안한다. 따라서 속성에 대한 유사도의 측정은 두 가지의 측면에서 고려되어진다. 하나는 각 분할의 중심에 대한 각 속성간의 불확실성을 측정하는 것이고, 다른 하나는 각 속성이 가지는 불확실성에 대한 확률적 분포에 대한 불확실성을 측정하는 것이다. 특히 속성내의 불확실성은 속성의 엔트로피를 확률적 정보로 변환하여 불확실성을 측정하기 때문에 최종적인 불확실성은 비확률적인 척도와 확률적인 척도에서 고려되어 진다. 여러 실험과 척도를 통하여 제안한 알고리즘의 정확도가 최적의 초기치를 기반으로 군집분석을 수행한 결과에 준수함을 보인다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제11권3호
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• pp.178-183
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• 2011

The deterministic annealing-based clustering algorithm is an EM-based algorithm which behaves like simulated annealing method, yet less sensitive to the initialization of parameters. Pairwise clustering is a kind of clustering technique to perform clustering with inter-entity distance information but not enforcing to have detailed attribute information. The pairwise deterministic annealing-based clustering algorithm repeatedly alternates the steps of estimation of mean-fields and the update of membership degrees of data objects to clusters until termination condition holds. Lacking of attribute value information, pairwise clustering algorithms do not explicitly determine the centroids or medoids of clusters in the course of clustering process or at the end of the process. This paper proposes a method to identify the medoids as the centers of formed clusters for the pairwise deterministic annealing-based clustering algorithm. Experimental results show that the proposed method locate meaningful medoids.

• Spatial Information Research
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• 제5권1호
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• pp.1-10
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• 1997

본 연구에서는 GIS(GIS: geographic information systems)데이타베이스 시스템에서 주로 사용되는 공간 객체를 위한 색인 방법에 대해 과거의 연구를 토대로 해서 7개의 클래스로 분류를 해보고 이로부터 새로이 제안하는 색인 방법인 MAX(Multi-Attribute indexing scheme)에 대해서 상세히 기술한다. 또한 MAX의 여러 연산을 위한 알고리즘을 제시하고, 알고리즘의 우수성을 제시한다. 이미 성능 평가를 통해 어느 정도의 성능을 기대할 수 있으며, 이를 실제 시스템에 구현한다면 상당한 성능을 가진 지리 정보 시스템을 구축할 수 있을 것이다. 특히 MAX는 이 기법이 가지는 B 트리의 확장성으로 쉽게 구현할 수 있는 구조를 가지게 된다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권5호
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• pp.1215-1224
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• 2018

Interval-valued neutrosophic hesitant fuzzy set (IVNHFS) is an extension of neutrosophic set (NS) and hesitant fuzzy set (HFS), each element of which has truth membership hesitant function, indeterminacy membership hesitant function and falsity membership hesitant function and the values of these functions lie in several possible closed intervals in the real unit interval [0,1]. In contrast with NS and HFS, IVNHFS can be more flexibly used to deal with uncertain, incomplete, indeterminate, inconsistent and hesitant information. In this study, I propose the novel correlation coefficient of IVNHFSs and my paper discusses its properties. Then, based on the novel correlation coefficient, I develop an approach to deal with multi-attribute decision-making problems within the framework of IVNHFS. In the end, a practical example is used to show that the approach is reasonable and effective in dealing with decision-making problems.

• 한국경영과학회지
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• 제27권4호
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• pp.111-126
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• 2002

This paper presents an interactive decision procedure to aggregate each group member's preferences when each group member articulates his or her preference information incompletely. An index, an indicative for the preference strength between alternatives, is derived to aid each decision maker to articulate preference information about alternatives. We develop a mathematical programming model that can establish dominance relations when the preference information about values of alternatives, attribute weights, and group member's importance weights are provided incompletely. Also, the preference relation between alternatives is to be considered in the model. Based on the preference strength measure and mathematical model, we develop an interactive group decision support procedure.

• 산업경영시스템학회지
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• 제28권1호
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• pp.1-7
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• 2005

Data mining is widely used for turning huge amounts of data into useful information and knowledge in the information industry in recent years. When analyzing data set with continuous values in order to gain knowledge utilizing data mining, we often undergo a process called discretization, which divides the attribute's value into intervals. Such intervals from new values for the attribute allow to reduce the size of the data set. In addition, discretization based on rough set theory has the advantage of being easily applied. In this paper, we suggest a discretization algorithm based on Rough Set theory and SOM(Self-Organizing Map) as a means of extracting valuable information from large data set, which can be employed even in the case where there lacks of professional knowledge for the field.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제29권2호
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• pp.173-195
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• 2020

Purpose The purpose of this study is to verify the effect of reviewer's attributes on review usefulness while exploring the variables that can moderate the relationship between reviewer's attributes and review usefulness through empirical analysis. Design/methodology/approach To understand the impact of online reviewer profiles on review usefulness and how these impacts change, this study collected more than 30,000 online reviews of restaurants through TripAdvisor.com, that is a representative OTA shares tourism information. We analyze the moderating effects of four variables such as review length, review equivocality, review uncertainty, and review readability. Findings According to the empirical analysis result, this study reveals that the reviewer's profile attribute can significantly improve the review usefulness of the reviewer, and confirmed the moderating effect of the review's attribute(Review length, Equivocality, Uncertainty, Readability).

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권9호
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• pp.51-58
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• 2019

Temporal analysis is very useful and important for digital forensics for reconstructing the timeline of digital events. Forgery of a file's timestamp can lead to inconsistencies in the overall temporal relationship, making it difficult to analyze the timeline in reconstructing actions or events and the results of the analysis might not be reliable. The purpose of the timestamp change is to hide the data in a steganographic way, and the other purpose is for anti-forensics. In both cases, the time stamp change tools are requested to use. In this paper, we propose a classification method based on the behavior of the timestamp change tools. The timestamp change tools are categorized three types according to patterns of the changed timestamps after using the tools. By analyzing the changed timestamps, it can be decided what kind of tool is used. And we show that the three types of the patterns are closely related to API functions which are used to develop the tools.