• International Commerce and Information Review
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• v.15 no.2
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• pp.387-410
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• 2013

The competition aspect of business has been transformed from competition among companies to competition among ecosystem, and has been grown to platform based business, which is defined as ecosystem among business. Coming to the spotlight with the advantages of platform business combined software and hardware like Apple, platform business have been emerging in many fields. In this research, we define platform and platform based business, and then review related researches. After this, we review four representative research methodologies which are Yin(2011)' s case analysis research, Eisenhardt(2007)' s case analysis research, Romano etc' s web based qualitative data analysis method(2003), and Creswll(2010)' s open coding technique. And then, we suggest this research' s natural methodology combined with the advantages of four research methodologies. Based on our research methodology, we choose three high commercialized categories, which are smartphone platform business, social platform business, and search engine platform business. And then, we choose seven companies in three categories with success cases & failure cases, and analysis each case in perspective of our research methodology. And then, we suggest critical success & failure elements. Based on our findings, we suggest three strategic elements for the longevity of platform based business. Finally, we suggest the limitations of our research and further research issues.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.12 no.2
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• pp.251-264
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• 1999

본 연구에서는 추계론적 동적시스템의 응답거동을 예측할 수 있는 반해석적 절차를 개발하였으며, 이를 이용하여 구분적선형시스템의 동적거동특성을 확률적 영역에서 분석하였다. 반 해석적 절차는 시스템의 추계론적 미분방정식에 상응하는 Fokker-Planck 방정식을 path-integral solotion을 이용하여 풂으로써 구할 수 있다. 결합확률밀도함수의 시간에 따른 전개과정을 통하여 시스템의 동적 응답거동 특성의 예측과 분석을 하고 시스템의 거동에 미치는 외부노이즈의 영향 또한 조사하였다. 반 해석적 방법은 위상면 상에서 결합확률밀도 함수를 통하여 응답거동의 예측은 물론 거동특성에 대하여 적절한 정보를 제공하는 것을 밝혔다. 혼돈거동의 특성은 외부노이즈가 존재하는 상황에서도 시스템의 응답 안에 잔재하는 것을 밝혔다.

• Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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• v.22 no.50
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• pp.75-90
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• 1999

이 논문은 전자 부품 조립산업에서의 통합 물류 시스템의 효율적인 선택과 최적의 설계를 위해 객체지향형 전문가 시스템과 해석적 모델을 결합한 방법론을 제시한다. 물류시스템의 선택과 설계 (마이크로로드 AS/)RS 선정)를 위해 지능형 물류시스템 (IMHSS:Intelligent Material Handling and Storage System)을 개발하여, 그 결과를 시뮬레이션 결과와 비교함으로써 지능형 물류시스템 모델의 적합성을 나타내고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.310-312
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• 2001

본 연구에서는 정보시스템의 지능형 인터페이스를 위하여 사용자의 개인성을 학습하는 방법론으로서 신경망 이론의 활용가능성을 고찰한다. 입력형식의 유연성, 입력의 왜곡 및 소실가능성 등 시스템의 실용성과 연관하여 나타나는 자료의 특성을 수용하기 위하여, 학습과정에서 신호표현의 다양화와 부분 패턴의 의한 분류 기능 등을 개선한 신경망모델을 제안한다. 이를 위하여 퍼지 양방향 연상기억장치와 구간연산으로 일반화된 다층 신경망모델을 결합하여 혼합형 분류모형을 제시하고 그 유용성을 고찰한다. 실험은 전공분야 선택을 위한 개인의 적성분석시스템을 대상으로 구현하였다.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.16 no.1
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• pp.49-70
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• 2011

While new service development has become one of the most popular topics among practitioners and academics, methodologies development for new service development is only in its infancy. Especially, despite the growing interests in open innovations that effectively utilize external resources for R&D, existing research on new service development methodology designed to use external resources is scant. This article proposes a new methodology to generate new service business models that utilize massive external resources in combination with internal resources using ICT. The "Open Collaboration Innovation Methodology (OCIM)" is built based upon the theory of open innovation model and social psychology theories on behavioral motivation for cooperation. The model begins with the procedures to identify external resources that meet service objectives and requirements, and suggests motivation, control and monitoring mechanisms to implement a new service model. A business case is followed to demonstrate the use of the model. We expect that this model can be practically used by companies that are planning for developing new business models, and will provide a better understanding on open collaboration models, collective intelligence and crowd sourcing models.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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• v.15 no.3
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• pp.843-854
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• 1991

본 연구에서는 제반 설계이론과 방법론을 적용하여 기존의 모델들이 가지고 있는 결점을 극복할 수 있는 독창적인 인공심장을 설계하고, 그 결과 시스템 설계에 있어서의 체계적인 설계방법론 적용의 타당성과 효율성을 입증하고자 한다. 또한 그 과정에서 인공장기 설계시에 만족시켜야 할 원칙을 제시하고, 그러한 원칙을 효과 적으로 만족시킬수 있는 새로운 설계원리를 탐구하고자 한다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.6 no.4
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• pp.193-202
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• 2017

Development of Intelligent Systems involves effective integration of large-scaled knowledge processing and understanding, human-machine interaction, and intelligent services. Especially, in our project for development of a self-growing knowledge-based system with inference methodologies utilizing the big data technology, we are building a platform called WiseKB as the central knowledge base for storing massive amount of knowledge and enabling question-answering by inferences. WiseKB thus requires an effective methodology to analyze diverse requirements convoluted with the integration of various components of knowledge representation, resource management, knowledge storing, complex hybrid inference, and knowledge learning, In this paper, we propose an integrated requirement analysis method that blends the traditional sequential method and the iterative-incremental method to achieve an efficient requirement analysis for large-scale systems.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.18 no.11
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• pp.430-446
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• 2018

In this paper, we conducted a comparative study on the methodology for impact analysis as the economic grounds for formulating policy and investment plan concerned with utilizing spectrum resource. In order to provide numerical results for objective comparison and selection among policy and investment planning, methods to be analyzed are focused on quantitative methodology based on mathematical models, consequently the utility and limits of econometric model, input-output analysis, computable general equilibrium and system dynamics are compared from various viewpoints including analysis cost. Besides, we compared the methodologies in the standpoint of utilizing spectrum and discussed the recent findings of mixed models combining multiple methodologies to exploit the advantages of each methodology and to offset the limit. Results of the research can be used as reference indicators to select the method that conforms to the purpose and priority of analysis verifying the efficiency of execution of policies and investment plans.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.178-185
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• 2021

Sequence to sequence(S2S) 기반 음성인식 후처리기를 훈련하기 위한 학습 데이터 구축을 위해 (음성인식 결과(speech recognition sentence), 전사자(phonetic transcriptor)가 수정한 문장(Human post edit sentence))의 병렬 말뭉치가 필요하며 이를 위해 많은 노동력(human-labor)이 소요된다. BackTranScription (BTS)이란 기존 S2S기반 음성인식 후처리기의 한계점을 완화하기 위해 제안된 데이터 구축 방법론이며 Text-To-Speech(TTS)와 Speech-To-Text(STT) 기술을 결합하여 pseudo 병렬 말뭉치를 생성하는 기술을 의미한다. 해당 방법론은 전사자의 역할을 없애고 방대한 양의 학습 데이터를 자동으로 생성할 수 있기에 데이터 구축에 있어서 시간과 비용을 단축 할 수 있다. 본 논문은 BTS를 바탕으로 제주어 도메인에 특화된 음성인식 후처리기의 성능을 향상시키기 위하여 모델 수정(model modification)을 통해 성능을 향상시키는 모델 중심 접근(model-centric) 방법론과 모델 수정 없이 데이터의 양과 질을 고려하여 성능을 향상시키는 데이터 중심 접근(data-centric) 방법론에 대한 비교 분석을 진행하였다. 실험결과 모델 교정없이 데이터 중심 접근 방법론을 적용하는 것이 성능 향상에 더 도움이 됨을 알 수 있었으며 모델 중심 접근 방법론의 부정적 측면 (negative result)에 대해서 분석을 진행하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.716-721
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• 2023

Inverse Text Normalization(ITN) 모델은 음성 인식(STT) 엔진의 중요한 후처리 영역 중 하나이며, STT 인식 결과의 가독성을 개선한다. 최근 ITN 모델에 심층신경망을 활용한 연구가 진행되고 있다. 심층 신경망을 사용하는 대부분의 선행연구는 문장 내 변환이 필요한 부분에 토큰 태깅을 진행하는 방식이다. 그러나 이는 Out-of-vocabulary(OOV) 이슈가 있으며, 학습 데이터 구축 시 토큰 단위의 섬세한 태깅 작업이 필요하다는 한계점이 존재한다. 더불어 선행 연구에서는 STT 인식 결과를 그대로 사용하는데, 이는 띄어쓰기가 중요한 한국어 ITN 처리에 변환 성능을 보장할 수 없다. 본 연구에서는 BART 기반 생성 모델로 생성형 ITN 모델을 구축하였고, Bi-LSTM 기반 보조 신경망 모델을 결합하여 STT 인식 결과에 대한 고유명사 처리, 띄어쓰기 교정 기능을 보완한 모델을 제안한다. 또한 보조 신경망을 통해 생성 모델 처리 여부를 판단하여 평균 추론 속도를 개선하였다. 실험을 통해 두 모델의 각 정량 성능 지표에서 우수한 성능을 확인하였고 결과적으로 본 연구에서 제안하는 두 모델의 결합된 방법론의 효과성을 제시하였다.