• Journal of Industrial Convergence
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• v.20 no.7
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• pp.31-36
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• 2022

There is a growing perception that HR management that streamlines corporate resources is necessary to retain competitive advantage. In this study, data-based HR management is focused on the perception of HR job experts and data-based HR management execution and utilization prospects at corporate sites. The subjects of the study were three HR planning/management job experts of three firms specializing in IT services in Pangyo, and focused on identifying data-based HR management execution, measurement, analysis tools, and utilization level. As a research method, open coding, axis coding, selective coding procedure based on evidence theory was presented. As a result of in-depth interviews, corporate HR management measurement indicators were divided into three areas: employee, productivity, and culture. Through this study, it was possible to find the significance of perception of the company site as to what measurement tools and mechanisms the company implemented and measured the effectiveness and efficiency of HR management.

• Journal of Korean Port Research
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• v.7 no.1
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• pp.25-42
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• 1993

지난 20여년간 화물수송 분야에는 큰 변화가 있었다. 수송 공급 측면에서는 보다 다양하고 기술적으로 앞선 수송수단들이 등장했으며, 수송 수요 측면에서는 로지스틱스 개념의 도입으로 화주들의 보다 높은 수송 서비스가 요구 되었다. 수송수단의 수송 분담에 있어서도 특히 철도에서 공로로의 두드러진 화물이동 현상이 나타났다. 이러한 변화는 수송 현안 해결에 대한 관심을 높이고 화물수송수요 예측기법의 이론적, 개념적인 발달을 가져왔다. 그 중 두드러진 발달은 화주의 행태를 반영하는 행태모형의 개발과 새로운 자료수집 방법 및 자료형태이다. 전통적으로 화물수송 및 교통 연구에 널리 사용된 행태모형은 확률표본을 사용하여 왔으나, 80년대 부터 비확률 표본 사용에 관심이 높아졌다. 그 대표적인 것으로 기반근거 데이터를 들 수 있다. 이 데이터는 제한된 정보를 제공한다는 자료자체의 한계를 지니고 있으나, 자료수집이 용이하고 비용이 저렴하다는 장점을 가지고 있다. 화물수송 분야에서 선택기반 데이터를 이용한 연구는 현재까지 두 편이 발표 되어 있다. 따라서 볼 연구는 선택기반 데이터를 이용한 개별선택모형의 잠재력을 검증하는 것을 그 목적으로 하고, 네 종류의 제조품 그룹을 대상으로 기반근거 데이터를 수집하여 로짓모형을 추정하였으며, 추정결과를 이전 연구들의 결과와 비교하여 그 타당성을 검토 하였다. 추정된 결과는 통계적으로 유의하며 직관적으로 타당한 것으로 나타난다. 또한 그 결과는 문헌의 결과와도 일치하였다. 수송계획에 있어서 자료수집비용 절감의 필요성을 생각할 때 이것은 중요한 의미를 지닌다.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 1999.06a
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• pp.291-300
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• 1999

본 논문은 인공신경망과 귀납적 학습방법 등의 인공지능 방법과 선물가격결정에 대한 기존 재무이론을 사용하여 일상어취로 표현되는 파생상품 가격예측 모형을 개발하는데 있다. 모형의 개발은 1단계로 인공신경망이나 기존의 선물가격결정이론(평균보 유비용모형이나 일반균형모형)을 이용하여 선물 가격을 예측한 후, 서로 비교 분석하여 인공신경망 모형의 우수성을 확인하였다. 귀납적 학습방법중 CART 알고리듬을 사용하여 If-Then 규칙을 생성하였다. 특히 실용적 측면에서 선물가격의 일상어휘화를 통한 모형개발을 여러 가지 방법으로 시도하였다. 이러한 선물가격 예측모형의 유용성은 일단 If-Then 규칙으로 표현되어 전문가의 판단에 확실한 이론적인 근거를 제시할 수 있는 장점이 있으며, 특히 의사결정지원시스템으로 활용화 될 경우 매우 유용한 근거자료로 활용될 수 있다. 이러한 선물가격 예측모형의 정확성은 분석표본과 검증표본으로 나누어 검증표본에서 세가지 기본모형(평균보유 비용모형, 일반균형모형, 인공신경망 모형)과 각 모형의 귀납적 학습방법 모형의 다른 3가지 어휘표현방법 3가지를 모형별로 비교 분석하였다. 분석결과 인공신경망모형은 상당한 예측력을 갖고 있는 것으로 판명되었으며, 특히 CART를 기반으로 한 일상어취 기반의 선물가격예측 모형은 예측력이 높은 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.261-262
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• 2015

본 논문은 최근 생물다양성협약 및 전통지식보호 등 기술보호와 정보공유의 투명성 객관성 확보를 위해 사실근거 기반의 전통지식 콘텐츠 제공 방법 및 시스템을 설계하였다. GPS를 활용하여 위치, 날짜, 기상정보 등 사실근거 기반을 확보하고, 이에 맞는 식품, 식재료 정보를 텍스트, 이미지, 음성, 동영상 등 다매체 콘텐츠로 수집하여 데이터베이스화가 가능하도록 하였다. 따라서 본 연구를 통하여 우리나라 생물 자원의 조사 발굴 및 보호가 가능하고, 식재료 또는 식품의 생산, 가공, 저장 등 그 시점의 상태 확인으로 식품(식재료)의 품질관리가 용이하도록 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.46-48
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• 2001

웹 캐슁은 캐쉬 액새스턱 통해 웹 서버와 네트워크의 부하를 감소시켜 웹 응용을 가속화하는 중요한 기술이다. 전통적인 데이타 캐슁과 마찬가지로, 웹 캐슁은 캐쉬 일관성 유지라는 문제를 안고 있다. 그러나, 기존의 캐슁과는 달리 웹 캐슁에서는 웹 서버 데이타 갱신을 지연하여 반영하는 약 일관성이 허용된다. 이러한 조건은 TTL(time-to-live, 캐쉬 서버가 캐쉬된 데이타 아이템이 유효하다고 기대하는 시간)이 일관성 유지를 위해 사용되는 것을 허용한다. 이것은 효과적인 TTL 추정방법의 개발이 필요하도록 하였다. 그러나, 현재가지 소개된 두 가지 추정 방법(고정 TTL방법과 휴리스틱 방법)은 직관적 해석이 어렵고, 이론적인 추정근거가 빈약하다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위하여 확률적 분석에 기 반하여 정형적이고, 직관적인 의미를 갖는 위험도 기반 TTL 설정 방법을 제안한다. 이 방법에서는 위험도를 TTL 이내에 원본 데이타가 갱신될 확률로 정의하고, 갱신분포를 포아송 과정으로 가정한 후, 주어진 위험도를 TTL 식을 유도한다. 위험도 기반 TTL 설정 방법은 기존방법과 비교하여 위험도란 개념을 통하여 보다 직관적이고, 확률적 유도를 통하여 TTL 설정방법은 기존방법과 비교하여 위험도란 개념을 통하여 보다 직관적이고, 확률은 유도를 통하여 TTL 설정에 대한 이론적인 근거를 제공한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.105-111
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• 2021

한국어 사실 확인 과제는 학습 자료의 부재로 인해 연구에 어려움을 겪고 있다. 본 논문은 수작업으로 구성된 학습 자료를 토대로 자연어 생성 모델을 이용하여 한국어 사실 확인 자료를 구축하는 방법을 제안한다. 본 연구는 임의의 근거를 기반으로 하는 주장을 생성하는 방법 (E2C)과 임의의 주장을 기반으로 근거를 생성하는 방법 (C2E)을 모두 실험해보았다. 이때 기존 학습 자료에 위 두 학습 자료를 각각 추가하여 학습한 사실 확인 분류기가 기존의 학습 자료나 영문 사실 확인 자료 FEVER를 국문으로 기계 번역한 학습 자료를 토대로 구성된 분류기보다 평가 자료에 대해 높은 성능을 기록하였다. 또한, C2E 방법의 경우 수작업으로 구성된 자료 없이 기존의 자연어 추론 과제 자료와 HyperCLOVA Few Shot 예제만으로도 높은 성능을 기록하여, 비지도 학습 방식으로 사실 확인 자료를 구축할 수 있는 가능성 역시 확인하였다.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.55 no.2
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• pp.25-50
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• 2021

General-purpose classification scheme encompasses all subject areas, While the whole classification scheme is constructed by library studies experts, structure and preparation of each specific subject area's classification should be referenced to that specific subject. In order for the whole system to be practical and useful classification scheme, not just a simple collection of each subject area's scheme, it is necessary to set the rule for properly distributing the amount of classification items, and the collections assigned to these items. The rule to set the distribution of items based on the amount of document collections is called 'literary warrant'. This study examines actual status of assignment of each classification items to information resources, as a result of application of Korean Decimal Classification, and then suggests a way to improve these practices.

• Quality Improvement in Health Care
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• v.12 no.2
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• pp.26-34
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• 2006

• 대한임상약리학회:학술대회논문집
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• 2004.06a
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• pp.29-31
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• 2004

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.355-357
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• 2004

소프트웨어의 측정은 소프트웨어의 생명주기 초기에 분석되어 규모와 비용의 예측에 도움을 주어야 한다. 초기에는 정확한 LOC 기반 규모예측이 어려워 기능 점수 기반의 측정에 의하여 예측할 수 있다. 그러나 현재의 기능 점수 기반 측정은 모든 시스템에 획일화되어 있어 시스템의 특성을 반영할 수 없으며, IFPUG에서 제시한 일반 시스템 특성은 웹 기반 어플리케이션에서 사용자의 인지도가 매우 낮다. 본 논문에서는 웹 기반 어플리케이션 중에 동적 웹사이트에 특화된 시스템 특성 집합 및 영향도 측정 방법을 제시한다. 이 요소를 근거로 동적 웹사이트의 시스템 특성을 분석하여 기능 정수의 값 조정 인자에 반영하고 실제 시스템을 대상으로 조정된 기능 점수를 산정한다.