• 품질경영학회지
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• 제44권3호
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• pp.661-676
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• 2016

Purpose: This study proposes to derive the quality characteristics recognized by the consumer for the smart car. The study contributes to the policy of the country automotive industry. This study confirms the impact on the customer satisfaction from the quality attribute. This study provides the information necessary for the establishment and management strategies of the Korean auto industry. Methods: This study was conducted adequate theoretical research on the subject first. Kano presents a model for the kind of smart car technology. Set the operational definitions for measuring and developing the questionnaire. Subjected to statistical analysis using the collected data, and carry out analysis Kano. It interprets the results of the study on the basis of the data obtained through the analysis. Results: Directly related to safety smart car technology improves customer satisfaction. Conclusion: The quality characteristics are required for user-centric Smart car.

• 한국조사연구학회지:조사연구
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• 제1권1호
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• pp.125-134
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• 2000

인터넷 리서치의 과학성을 담보하기 위해서는 과학적 원칙과 절차를 지켜야 한다. 그 핵심은 표본추출에 있으며, 특히 자기선택오류를 범하지 않기 위한 방안이 모색되어야 한다. 먼저 인터넷센서스를 통해 네티즌의 분포와 변화상황를 주기적으로 체크하고 그에 준한 표본추출을 실시하여 패널을 구축한다. 구축된 패널에 PcMeter 를 장착케 하여 전송된 로그를 분석하여 제시하는 이를 인터넷 인덱스라한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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• pp.128-130
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• 2014

클라우드 기술의 발전과 더불어 다가올 데이터 경제 시대에 글로벌 비즈니스 지형을 뒤바꿀 기술 핵심인 빅데이터에 대한 관심이 급증하고 있으나 그 특성상 고비용의 처리 시스템을 요구하며 기업 솔루션 위주로 기술 연구가 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 광대역 네트워크와 클라우드 컴퓨팅을 활용하여 저사양 단말 및 저품질 네트워크에서도 개인에게 빅데이터 서비스를 제공할 수 있도록 하는 시스템 구조를 제안하고자 한다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제13권1호
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• pp.180-186
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• 2021

In cloud computing service it is important to share the system resource among multiple instances according to user requirements. In particular, the issue of efficiently distributing I/O resources across multiple instances is paid attention due to the rise of emerging data-centric technologies such as big data and deep learning. However, it is difficult to evaluate the I/O resource distribution of a Linux container, which is one of the core technologies of cloud computing, since conventional I/O benchmarks does not support features related to container management. In this paper, we propose a new I/O performance benchmarking framework that can easily evaluate the resource distribution of Linux containers using existing I/O benchmarks by supporting container-related features and integrated user interface. According to the performance evaluation result with trace-replay benchmark, the proposed benchmark framework has induced negligible performance overhead while providing convenience in evaluating the I/O performance of multiple Linux containers.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.559-561
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• 2022

Data-centric AI의 발전으로 데이터의 중요성이 나날이 커져가고 있다. 학계, 기업, 정부 모두에서 데이터의 중요성을 인지하여 다양한 연구와 정책이 개발되고 있다. 물론 데이터를 활용하는 능력도 중요하지만, 데이터를 제작하는 능력도 매우 중요한 요소 중 하나이다. 이러한 흐름에 비추어 본 논문은 데이터 제작이 필요한 경우 과제의 도메인과 무관하게 범용적으로 적용 가능하며 데이터를 쉽고 빠르게 효율적으로 구축할 수 있는 human-in-the-loop 데이터 파이프라인을 제안하고자 한다. 이를 통해 기업이 데이터를 설계하고, 제작하는데 드는 시간과 비용 절감하게 하여 운영 효율화를 돕고자 한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제12권4호
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• pp.741-753
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• 2016

In the medical fields, many efforts have been made to develop and improve Hospital Information System (HIS) including Electronic Medical Record (EMR), Order Communication System (OCS), and Picture Archiving and Communication System (PACS). However, materials generated and used in medical fields have various types and forms. The current HISs separately store and manage them by different systems, even though they relate to each other and contain redundant data. These systems are not helpful particularly in emergency where medical experts cannot check all of clinical materials in the golden time. Therefore, in this paper, we propose a process to build an integrated data model for medical information currently stored in various HISs. The proposed data model integrates vast information by focusing on medical images since they are most important materials for the diagnosis and treatment. Moreover, the model is disease-specific to consider that medical information and clinical materials including images are different by diseases. Two case studies show the feasibility and the usefulness of our proposed data model by building models about two diseases, acute myocardial infarction (AMI) and ischemic stroke.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제13권5호
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• pp.875-885
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• 2010

Recently, the role of Ubiquitous Sensor Network(USN) has been considered to be essential for supporting the near future Network Centric Warfare(NCW) and Tactical Information Communication Network(TICN). In this paper, we explore a set of data storage methods(external storage, local storage and data storage) and query processing methods in WSN. In particular, we focus on analyzing a novel data structure for supporting the local storage method, named the partial ordered tree(POT). The main idea behind POT is that sensor readings are usually correlated with the physical spatial domain. With the help of POT, only a small portion of sensor nodes participate in query processing tasks, and thus network lifetime is greatly increased. Through a series of simulation experiments, we demonstrate that the POT based local storage method clearly outperforms the existing data storage methods in terms of the energy-efficiency, which directly affects the network lifetime, for processing exact match queries, range queries and top-k queries.

• 산경연구논집
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• 제12권8호
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• pp.21-32
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• 2021

Purpose: With the advent of the era of the 4th industrial revolution, called a new technological revolution, the necessity of fostering future talents equipped with AI utilization capabilities is emerging. However, there is a lack of research on AI education design and competency-based education curriculum as education for business major. The purpose of this study is to design AI education to cultivate competency-oriented AI literacy for business major in universities. Research design, data and methodology: For the design of AI basic education in business major, three expert Delphi surveys were conducted, and a demand analysis and specialization strategy were established, and the reliability of the derived design contents was verified by reflecting the results. Results: As a result, the main competencies for cultivating AI literacy were data literacy, AI understanding and utilization, and the main detailed areas derived from this were data structure understanding and processing, visualization, web scraping, web crawling, public data utilization, and concept of machine learning and application. Conclusions: The educational design content derived through this study is expected to help establish the direction of competency-centered AI education in the future and increase the necessity and value of AI education by utilizing it based on the major field.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.46-54
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• 2018

IoT는 다양한 디바이스들이 통신을 통해 사용자에게 서비스를 제공하는 환경이다. IoT의 특성으로 인해 데이터들은 이종간의 정보시스템에 분산되어 저장된다. 이러한 상황에서 IoT 엔드 애플리케이션은 데이터가 어디에 있는지 또는 스토리지의 형태가 어떠한지 알 수 없어도 데이터를 액세스할 수 있어야 한다. 이러한 메커니즘을 SD(Service Discovery)라고 한다. 그러나 현재까지의 SD 구조는 물리적 디바이스를 중심으로 탐색하기 때문에 몇 가지 문제점이 발생한다. 첫째, 물리적 위치에 따른 서비스 탐색으로 인해 반환시간이 증대된다. 둘째, 디바이스와 서비스를 따로 관리하는 데이터 구조가 요구된다. 이는 관리자의 서비스 구성복잡도를 증가시킨다. 이로 인해 디바이스 중심의 SD 구조는 실제 IoT에 적용하기에는 적합하지 않은 구조로 되어 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 NSSD(Name-based Service Centric Service Discovery)라는 SD 구조를 제안한다. NSSD는 이름 기반의 중앙집중형 SD를 제공하며 IoT 에지 게이트웨이를 캐싱 서버로 사용해 서비스 탐색속도를 향상시킨다. 기존의 DNS와 DHT 기반 DS 구조와의 시뮬레이션을 통해 NSSD가 평균 반환시간에 있어 약 2배 정도 향상된 성능을 제공함을 입증하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38C권12호
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• pp.1179-1185
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• 2013

차기 위성의 통신망은 단말의 수가 증가하고 네트워크의 구조가 분산화 및 대형화되고 있는 추세이며, 위성 통신을 이용하는 트래픽이 증가하고 빈번하게 발생하고 있다. 위성 통신과 같이 다양한 통신 장비들이 동적으로 도메인을 형성하고 데이터를 빈번하게 주고받는 통신 환경에서는 서버/클라이언트 방식의 데이터 교환보다는 데이터 중심 발간/구독 방식의 데이터 교환이 더욱 효과적이다. 따라서 본 논문에서는 한정된 위성 자원을 효율적으로 관리하기 위한 분산 망관리시스템에 데이터 중심 발간/구독 통신 기술인 DDS 표준을 적용하기 위하여 DDS의 성능을 분석하였으며, 기존의 서버/클라이언트 방식으로 데이터를 교환하는 SNMP와 비교 연구하였다. 비교 연구를 위해 OPNET을 사용하였으며 네트워크 계층 관점의 성능 중심으로 수행하였다.