• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.366-371
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• 2006

최근 연구가 활발히 진행되고 있는 ‘유비쿼터스’라는 새로운 패러다임은 기존보다 더욱 많은 컴퓨팅 자원을 이용하여 사용자의 편의를 지원하는 것을 그 목표로 하고 있다. 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자를 지원하기 위한 대표적인 예로 개인화 서비스를 들 수 있으며, 개인화 서비스는 사용자에 대한 모델링이 필수 요소가 된다. 개개인의 행동 패턴 혹은 선호도 정보로 구성된 사용자 모델은 다양한 개인화 서비스의 원활한 지원을 위해 지금까지 유용하게 사용되고 있지만, 기존의 사용자 모델은 각 서비스가 개발될 때, 그 서비스에 적합한 형태로 매번 설계되어야 하는 문제점을 지닌다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자, 사용자 모델을 구성하는 정보들을 분석하여, 모델 설계에 필요한 일반화된 입력 패턴들을 도출하고, 도출된 패턴들을 바탕으로 더욱 쉽고 빠르게 사용자 모델을 생성할 수 있는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2003.11a
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• pp.693-703
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• 2003

최근 인터넷 쇼핑몰과 관련된 연구가 다양하게 이루어지고 있다. 또한 쇼핑몰 사용자의 경험적인 측면의 중요성이 제기되면서 많은 연구에서 이를 플로우란 개념으로 설명하고 있다. 본 연구는 인터넷 쇼핑몰에서의 최적 경험으로서의 플로우와 그 동안 인터넷 쇼핑몰 관련 연구에서 쇼핑몰에서의 고객 만족과 긍정적 관계에 대해 논의가 있어온, 신뢰와 만족과의 관계를 상호 독립적이 아닌 종합적 측면에서 매개성에 관한 검증을 위해 공분산 구조 분석을 통해 경쟁모델화 하여 비교함으로써 우수 모델을 도출하였다. 그 결과 인터넷 쇼핑몰에서 플로우와 신뢰는 상호 독립적인 관계를 고려한 모델 보다 동시성 차원의 매개성의 관계를 모두 고려한 포화모델이 우수한 모델로 도출되었다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2012.07a
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• pp.413-414
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• 2012

본 논문에서는 C-rate, 온도, SOC (State-of-Charge, 잔존용량)를 고려하여 NiMH 배터리를 모델링하였고, 시뮬레이션 결과를 배터리 실험 결과와 비교하였다. 제안한 배터리 모델은 1차 테브난 등가회로를 기반으로 구성하였으며 Matlab/Simulink 환경에서 구현하였다. 모델을 구현하기 위한 실험으로는 정전류, 펄스전류 실험을 하여 가변온도와 다양한 C-rate에서 변하는 파라미터를 도출하였고, 도출한 파라미터는 룩업 테이블을 이용하여 배터리 모델에 적용하였다. 제안된 배터리 모델을 짧은 시간동안 불규칙하게 변하는 전류 패턴에 대한 시뮬레이션과 실험 파형을 통하여 배터리 모델의 성능을 검증하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.539-541
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• 2019

오프라인 소비자의 의사결정은 크게 라이프스타일, 동기, 개성, 학습 등 개인적인 영향요인과 문화, 기후, 가족 등 기타 상황적 요인을 포함하는 환경적 영향요인에 의해 결정된다. 이러한 요인들을 입력 값으로 하는 다양한 딥러닝 모델을 이용한 소비예측 연구들이 진행되고 있다. 딥러닝을 이용한 예측모델을 사용하기 위해서는 먼저 요인들이 의사를 결정하는데 있어 얼마나 상관관계가 있는지 파악하는 작업이 중요하다. 본 논문에서는 이를 위해 다양한 상관관계 분석모델을 이용해 소비 의사결정 요소 중 기후, 문화와 같은 상황적 요인과 소비와의 상관관계를 도출하고, 기후, 문화를 대변하는 미세먼지 데이터와, SNS 버즈량 데이터와 소비데이터를 학습하는 소비예측 LSTM모델을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.245-247
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• 2021

최근 코로나 19로 인하여 온라인 강의가 증가하고 있으며 이를 활용한 학습 분석에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 학습 분석 중 학습 결과에 영향을 미칠 수 있는 학습 활동 데이터를 수집하여 학습 결과를 예측하는 모델을 설계하고자 한다. 예측 모델은 기계학습을 이용하며 이전 학기의 학습 결과 데이터를 학습시켜 학습 결과에 영향을 미치는 학습 활동 데이터를 도출한다. 도출된 데이터를 이용하여 차후 학습자의 학습 결과를 예측한다. 학습 결과를 예측하기 위한 모델로 딥러닝의 DNN을 활용한다. 향후 연구로는 예측한 결과를 바탕으로 학습자의 학습 동기 부여와 학습 지도 방향을 정하는 것이다.

• Journal of Service Research and Studies
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• v.10 no.3
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• pp.119-138
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• 2020

Unlike the era of manufacturing-oriented industrial economy in the past, the era of service economy has characteristics intangible goods center, knowledge universalization, and expansion of needs, and many things that are of the economy are changing. In the past, the change in the environment was not fast, so even after analyzing the changed environment and deriving the talent needed for the company, it was possible to maintain a talent for the organization for a long time, so it is not proactive to build and apply talent. It became difficult to manage effectively. Therefore, in this paper, we conducted a normative study for deriving a desirable talent model rather than a descriptive human resource model. Human resources image suitable for the modern service economy era, the modern economic society and modern spirit were analyzed and reflected. The model in which the two opposing members of the organization, managers and employees, interact intensely and balance dialectically. A desirable talent in a modern organization must play the role of a manager, and the management and talent models in a modern organization can be said to be connected to each other like the front and back sides of a coin. The philosophy of human resources was presented in five dimensions: human, historical, social, economic, and management. The human resource model from eight factors: mastery, rationality, wisdom, customer orientation, innovation, flexibility, autonomy, collaboration. This study suggested that general talent model may vary depending on the company's type, empirical follow-up studies are needed the talents in each company in the future.

• Journal of Korean Society of Forest Science
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• v.112 no.2
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• pp.209-216
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• 2023

This study aimed to use national forest inventory data to develop a forest productivity index and yield prediction model of a Tilia amurensis stand. The site index displaying the forest productivity of the Tilia amurensis stand was developed as a Schumacher model, and the site index classification curve was generated from the model results; its distribution growth in Korea ranged from 8-16. The growth model using age as an independent variable for breast height and height diameter estimation was derived from the Chapman-Richards and Weibull model. The Fitness Indices of the estimation models were 0.32 and 0.11, respectively, which were generally low values, but the estimation-equation residuals were evenly distributed around 0, so we judged that there would be no issue in applying the equation. The stand basal area and site index of the Tilia amurensis stand had the greatest effect on the stand-volume change. These two factors were used to derive the Tilia amurensis stand yield model, and the model's determination coefficient was approximately 94%. After verifying the residual normality of the equation and autocorrelation of the growth factors in the yield model, no particular problems were observed. Finally, the growth and yield models of the Tilia amurensis stand were used to produce the makeshift stand yield table. According to this table, when the Tilia amurensis stand is 70 years old, the estimated stand-volume per hectare would be approximately 208 m³ . It is expected that these study results will be helpful for decision-making of Tilia amurensis stands management, which have high value as a forest resource for honey and timber.

• Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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• v.3 no.2
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• pp.1-29
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• 2008

The objective of this study is to develop new entrepreneurship education program and to enhance the program by applying new program. First, this paper examined domestic studies for preceding research on entrepreneurship education, and did foreign studies as theoretical background based on the examination. And this paper drew new models for entrepreneurship education program by analyzing education program from American and Japanese graduate school of entrepreneurship. The model of entrepreneurship education program was drawn by theoretical range, educational system and practical model, and presented reform measures by applying that on the Graduate School of Entrepreneurship. The range of entrepreneurship education program is defined from the moment when an entrepreneur decided to his entrepreneurship to initial growth stage, and should educate specific knowledge required to the development of companies and measures against potential problems on the way to growth it. An entrepreneurship training program should be organized curriculum by the growth stages of company.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.7 no.4
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• pp.589-597
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• 2003

This paper discusses revenue model of digital TV broadcast service(D-TV) and presents the basic framework for integrated strategy of applications. Also this paper presents the cases of D-TV in the frame of integrated model. The broadcasting operators should focus on interactive advertising and revenue generation utilizing customer participation. Also, they should utilize the strengths as a platform operator. The contents provider should be concerned about the retail revenue rather than commission revenue. The middle ware provider should develop new interactive D-TV service rather than system use fee or consulting fee.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.181-183
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• 2012

최근 자연어 및 정형언어 처리, 인공지능 알고리즘 등을 활용한 효율적인 의미 기반 지식모델의 생성과 분석 방법이 제시되고 있다. 이러한 의미 기반 지식모델은 효율적 의사결정트리(Decision Making Tree)와 특정 상황에 대한 체계적인 문제해결(Problem Solving) 경로 분석에 활용된다. 특히 다양한 복잡계 및 사회 연계망 분석에 있어 정적 지표 생성과 회귀 분석, 행위적 모델을 통한 추이분석, 거시예측을 지원하는 모의실험(Simulation) 모형의 기반이 된다. 본 연구에서는 이러한 의미 기반 지식모델을 통합에 있어 텍스트 마이닝을 통해 도출된 토픽(Topic) 모델 간 통합 방법과 정형적 알고리즘을 제시한다. 이를 위해 먼저, 텍스트 마이닝을 통해 도출되는 키워드 맵을 동치적 지식맵으로 변환하고 이를 의미적 지식모델로 통합하는 방법을 설명한다. 또한 키워드 맵으로부터 유의미한 토픽 맵을 투영하는 방법과 의미적 동치 모델을 유도하는 알고리즘을 제안한다. 통합된 의미 기반 지식모델은 토픽 간의 구조적 규칙과 정도 중심성, 근접 중심성, 매개 중심성 등 관계적 의미분석이 가능하며 대규모 비정형 문서의 의미 분석과 활용에 실질적인 기반 연구가 될 수 있다.