• Journal of Digital Convergence
• /
• v.14 no.3
• /
• pp.171-179
• /
• 2016

The purpose of this study is to deduce a successful business model of fintech and suggest the business model component in fintech on domestics. Business model has suggested on a strategic levels but it is to a value of corporation. From literature research, we find a conceptual character and its component of business model. The results show that we understand the business model of fintech. We suggest business model of component for a successful entry of market. These results suggest business model canvas by Alexander Osterwalder. This business model consist of 9 blocks - customer segmentation, value proposition, customer relationship, key resource, key activity, key partnership, revenue stream, and cost structure. These components need an analytic approach for a successful entry and settlement of market. Also, we analyze and suggest a fintech business model and directivity of its components.

• Journal of KIISE
• /
• v.42 no.4
• /
• pp.451-458
• /
• 2015

Previous multimodal learning methods focus on problem-solving aspects, such as image and video search and tagging, rather than on knowledge acquisition via content modeling. In this paper, we propose the Multimodal Concept Hierarchy (MuCH), which is a content modeling method that uses a cartoon video dataset and a character-based subtitle generation method from the learned model. The MuCH model has a multimodal hypernetwork layer, in which the patterns of the words and image patches are represented, and a concept layer, in which each concept variable is represented by a probability distribution of the words and the image patches. The model can learn the characteristics of the characters as concepts from the video subtitles and scene images by using a Bayesian learning method and can also generate character-based subtitles from the learned model if text queries are provided. As an experiment, the MuCH model learned concepts from 'Pororo' cartoon videos with a total of 268 minutes in length and generated character-based subtitles. Finally, we compare the results with those of other multimodal learning models. The Experimental results indicate that given the same text query, our model generates more accurate and more character-specific subtitles than other models.

• 전기의세계
• /
• v.24 no.5
• /
• pp.6-15
• /
• 1975

본 고찰은 신경의 생리적 현상을 기능적 측면에서 아나로그 모델로 시뮬레이션 시켜가는 데 있어 모델화의 역사적 발달과정과 기존모델의 특성을 간략하게 요약하고 이들을 비교 검토한 것으로 초기의 모델화에 대한 철학적인 개념으로부터 TR, IC등의 전자부품을 사용한 최근의 모델에 이르기까지 많은 기존모델을 다루어 본 결과 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다. 1. 역사적 발달과정에도 잘 나타난 것처럼 전기, 화학, 역학, 수학등 여러분야의 전문적 지식의 교환없이는 모델화의 정확성, 분석상의 신뢰도, 결과에 대한 보편성이 결여되기 쉽다. 2. 특히 생리적 특성 및 수학적인 면밀한 고찰과 분석이 요구되고 있다. 이는 모델의 특성 결과에 대한 디지탈 전자계산기를 이용한 통계적 처리와 시뮬레이션을 용이하게 할 수 있고, 임상에의 이용 가능성을 높여나가기 위해서이다. 3. 신경 전체에 대한 모델화에 앞서 신경의 구조별 모델화가 선행되어야 한다. 이는 신경의 구조중 수상돌기 및 soma에서의 synaptic inputs에 대한 위치변화에 따른 synaptic potential의 분포상태가 신경의 특성을 규명하는데 매우 유익하다는 사실이 밝혀졌기 때문이다. 4. 신경에서의 synaptic potential의 분포상태는 종전에는 temporal distribution 개념이 지배적이었으나 최근에 와서는 spatial distribution 개념이 우세하게 되었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 1998.10c
• /
• pp.3-5
• /
• 1998

본 연구팀에서는 기존의 기호주의 전문가 시스템의 경우 지식표현 체계가 의미구조를 반영하지 못함으로써 발생하는 경직성문제를 해결하기 위해 CSN(Connectionist Semantic Network) 모델을 제안하였다. 그러나 CSN모델은 상위개념간의 관계를 표현하기 위해 단순한 전향 신경망을 사용함으로써 상위개념간의 일반적이고 구조화된 지식표현 및 추론에 어려움이 있었다. CSN 모델의 이런 문제점을 위해 본 논문에서는 상위개념간의 일반적이고 구조화된 지식표현과 추론이 용이한 기호주의 표현 체계와 이 표현 체계 안에 효과적으로 의미구조를 반영할 수 있는 연결주의 학습 모델인 CSN을 결합한 하이브리드 구조를 제안하고, 실험을 통하여 제안된 하이브리드 구조의 타당성을 보인다.

• The Journal of Society for e-Business Studies
• /
• v.19 no.3
• /
• pp.107-123
• /
• 2014

Current text mining techniques suffer from the problem that the conventional text representation models cannot express the semantic or conceptual information for the textual documents written with natural languages. The conventional text models represent the textual documents as bag of words, which include vector space model, Boolean model, statistical model, and tensor space model. These models express documents only with the term literals for indexing and the frequency-based weights for their corresponding terms; that is, they ignore semantical information, sequential order information, and structural information of terms. Most of the text mining techniques have been developed assuming that the given documents are represented as 'bag-of-words' based text models. However, currently, confronting the big data era, a new paradigm of text representation model is required which can analyse huge amounts of textual documents more precisely. Our text model regards the 'concept' as an independent space equated with the 'term' and 'document' spaces used in the vector space model, and it expresses the relatedness among the three spaces. To develop the concept space, we use Wikipedia data, each of which defines a single concept. Consequently, a document collection is represented as a 3-order tensor with semantic information, and then the proposed model is called text cuboid model in our paper. Through experiments using the popular 20NewsGroup document corpus, we prove the superiority of the proposed text model in terms of document clustering and concept clustering.

• Journal of Educational Research in Mathematics
• /
• v.17 no.2
• /
• pp.147-162
• /
• 2007

This paper reports an analysis of 19 Chinese and Korean middles school mathematics teachers' understanding of division by fractions. The study analyzes the teachers' responses to the teaching task of generating a real-world situation representing the meaning of division by fractions. The findings of this study suggests that the teachers' conceptual models of division are dominated by the partitive model of division with whole numbers as equal sharing. The dominance of partitive model of division constraints the teachers' ability to generate real-world representations of the meaning of division by fractions, such that they are able to teach only the rule-based algorithm (invert-and-multiply) for handling division by fractions.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2017.07a
• /
• pp.384-385
• /
• 2017

과학 모델은 복잡한 자연현상을 단순화하고 패턴화한 것이다. 따라서 과학 모델은 특정한 알고리즘을 가지며, 과학 모델에 대한 이해는 모델이 갖는 특정한 알고리즘에 대한 이해와 직접적으로 관련되어있다. 본 연구에서는 많은 학생들이 대안 개념을 가지고 있는 산-염기를 주제로 하여, 이 모델이 가지는 알고리즘을 학습하기 위한 프로그램을 설계하고, 알고리즘을 학습 하였을 때 과학 학습에 미치는 효과를 확인하였다. 고등학생 3학년을 대상으로 4차시로 수업을 진행하였으며, 수업의 사전과 사후 검사를 실시하여, 학생들의 모델에 대한 이해를 분석하였다. 수업 결과, 학생들은 모델의 정의와 화학반응 및 화학평형의 정성적인 부분에서는 이해의 향상을 보였으나, 정량적인 부분에는 효과를 보이지 못하였다. 이는 화학이 많은 수의 입자를 고려해야 하는 독특한 과목의 특성에 기인하며, 이를 보완하기 위하여 추후 컴퓨터프로그램을 교육 도구로 사용하는 수업을 통해 후속연구를 진행하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
• /
• 2000.05a
• /
• pp.157-163
• /
• 2000

이 글은 최근 인지언어학에서 기본적인 핵심이론 중의 하나로 자리잡고 있는 '정신공간 이론'(mental space theory)에 대한 이론적인 소개와 함께 의미구성에 있어서 중요한 개념의 하나인 '사상'(mappings)의 문제를 다루고자 한다. 1994년 이후 Fauconnier와 Fauconnier & Turner 등을 중심으로 진행되어 오고 있는 정신공간 이론에서는, 언어의 의미를 궁극적으로 인지적 공간들 사이의 상호관계가 언어로 '투사'(projection)된 것으로 간주한다. 그리고 기존의 근원영역과 목표영역 사이의 직접적이고 체계적인 사상, 이른바 '두 영역 모델'의 대안으로 '다공간 모델'을 제시하고 있다. 다공간 모델 속에는 '포괄공간'(generic space)과 '혼합공간'(blending space)이 설정되는데, 그 중에서 포괄공간은 근원공간과 목표공간의 모든 개념이나 추상적인 도식 등이 반영되어 있는 반면, 혼합공간은 실제의 다양한 개념적 혼합의 결과로 나타나며, 입력된 공간에서 나타나는 상응되는 부분들 사이의 연결을 활용하고 발전시키기 때문에 그 자체가 또 다른 혼합공간의 입력공간에서 일어나는 개념적 사상의 양상은 매우 다양할 뿐만 아니라 의미구성에 있어서도 중요한 역할을 한다. 이 글에서는 합성어와 같은 어휘적 측면은 물론, 일상의 문장 표현을 통해 나타나는 개념적 사상의 다양한 양상을 고찰하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2006.10b
• /
• pp.158-163
• /
• 2006

유비쿼터스 시스템은 개인화 서비스를 위한 사용자 모델링이 필요하다. 사용자 모델링은 더 정확한 컨텍스트 모델을 만들기 위한 중요한 단계이다. 본 논문에서는 컨텍스트 모델을 기반으로 사용자에게 적당한 서비스를 제공하기 위한 방법을 연구한다. 이를 위해서 우리는 개념 의존(conceptual dependency)을 이용한 온톨로지 기반 컨텍스트 모델링 방법을 제안한다. 이 모델은 관찰된 사용자 행동을 모델링한다. 우리는 사용자 행동을 모델링하기 위해서 개념 의존 이론을 기반으로 컨텍스트 온톨로지를 설계한다. 컨텍스트 모델러는 사용자 행동을 모니터하고 행동을 표현하기 위해 온톨로지 인스턴스를 생성한다. 더 정확한 행동 표현을 위해 본 연구에서는 시간 개념(temporal concept)을 기반으로 시간 추론을 사용하여 컨텍스트 모델을 구축한다. 생성된 시간 컨텍스트 모델은 온톨로지 추론을 이용하여 유비쿼터스 컴퓨팅을 위한 상위 컨텍스트의 추론이 가능하다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
• /
• v.16 no.6
• /
• pp.305-310
• /
• 2016

In these days, XML is a de facto standard language for representing and exchanging data. In order to define the conceptual model of the XML, we need to define the representation rules expressed in the diagram and propose the transformation algorithm that converts the diagram into a logical model of XML. This paper proposes a transformation methodology for generating a logical model from the conceptual model of the XML. We use CMXML as a conceptual model and generate XML schema definition as a logical model. For this, we define transformation rules and data structures for XML schema, and propose a transformation algorithm.