• Knowledge Management Research
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• v.22 no.4
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• pp.27-40
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• 2021

Click-Through Rate (CTR) prediction is a key function that determines the ranking of candidate items in the recommendation system and recommends high-ranking items to reduce customer information overload and achieve profit maximization through sales promotion. The fields of natural language processing and image classification are achieving remarkable growth through the use of deep neural networks. Recently, a transformer model based on an attention mechanism, differentiated from the mainstream models in the fields of natural language processing and image classification, has been proposed to achieve state-of-the-art in this field. In this study, we present a method for improving the performance of a transformer model for CTR prediction. In order to analyze the effect of discrete and categorical CTR data characteristics different from natural language and image data on performance, experiments on embedding regularization and transformer normalization are performed. According to the experimental results, it was confirmed that the prediction performance of the transformer was significantly improved when the L2 generalization was applied in the embedding process for CTR data input processing and when batch normalization was applied instead of layer normalization, which is the default regularization method, to the transformer model.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.12D no.7 s.103
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• pp.947-956
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• 2005

Software(S/W) reengineering is one of the effective technologies to produce a business worth and en and the S/W ROI continuously. In spite of, S/W reengineering has been recognized a cost-consumptive works with inefficient productivity. In fact we have used to transform to confusion system with destructive system architecture by extending and updating legacy system in a temporary expedients. Moreover it is impossible to provide the time-market products for coping with rapid changeable system environment and meeting to complicated customer's requirements. Therefore, we need a systematic reengineering methodology to fulfill the changeable environment, as appearance of new IT techniques, various alteration of business information model, and increment of business logic. Legacy systems can be utilized as the core property in business organization through reengineering methodology. In this paper, we target to establish the reengineering process, proposed MaRMI-RE consisting of initial Planning phase, reverse engineering and component transformation phase. To describe the MaRMI-RE, we presented the concrete tasks and techniques and artifacts per individual phase in process, and the case study is showed briefly.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.28 no.2
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• pp.127-146
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• 2022

Recently, as word embedding has shown excellent performance in various tasks of deep learning-based natural language processing, researches on the advancement and application of word, sentence, and document embedding are being actively conducted. Among them, cross-language transfer, which enables semantic exchange between different languages, is growing simultaneously with the development of embedding models. Academia's interests in vector alignment are growing with the expectation that it can be applied to various embedding-based analysis. In particular, vector alignment is expected to be applied to mapping between specialized domains and generalized domains. In other words, it is expected that it will be possible to map the vocabulary of specialized fields such as R&D, medicine, and law into the space of the pre-trained language model learned with huge volume of general-purpose documents, or provide a clue for mapping vocabulary between mutually different specialized fields. However, since linear-based vector alignment which has been mainly studied in academia basically assumes statistical linearity, it tends to simplify the vector space. This essentially assumes that different types of vector spaces are geometrically similar, which yields a limitation that it causes inevitable distortion in the alignment process. To overcome this limitation, we propose a deep learning-based vector alignment methodology that effectively learns the nonlinearity of data. The proposed methodology consists of sequential learning of a skip-connected autoencoder and a regression model to align the specialized word embedding expressed in each space to the general embedding space. Finally, through the inference of the two trained models, the specialized vocabulary can be aligned in the general space. To verify the performance of the proposed methodology, an experiment was performed on a total of 77,578 documents in the field of 'health care' among national R&D tasks performed from 2011 to 2020. As a result, it was confirmed that the proposed methodology showed superior performance in terms of cosine similarity compared to the existing linear vector alignment.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.15 no.5
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• pp.570-581
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• 2015

In recent years, many institutions predict that cloud services and big data will be popular IT trends in the near future. A number of leading IT vendors are focusing on practical solutions and services for cloud and big data. In addition, cloud has the advantage of unrestricted in selecting resources for business model based on a variety of internet-based technologies which is the reason that provisioning and virtualization technologies for active resource expansion has been attracting attention as a leading technology above all the other technologies. Big data took data prediction model to another level by providing the base for the analysis of unstructured data that could not have been analyzed in the past. Since what cloud services and big data have in common is the services and analysis based on mass amount of data, efficient operation and designing of mass data has become a critical issue from the early stage of development. Thus, in this paper, I would like to establish data processing architecture based on technological requirements of mass data for cloud and big data services. Particularly, I would like to introduce requirements that must be met in order for distributed file system to engage in cloud computing, and efficient compression technology requirements of mass data for big data and cloud computing in terms of cost-saving, as well as technological requirements of open-source-based system such as Hadoop eco system distributed file system and memory database that are available in cloud computing.

• 한국정보통신설비학회:학술대회논문집
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• 2007.08a
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• pp.104-110
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• 2007

FTTH상용화, IEEE802.11n 무선랜 기술의 상용화 등과 같은 초고속 전송기술의 발전에 따라 홈네트워킹 환경 또한 급격하게 변화하고 있다. 100Mbps를 초과하는 많은 홈네트워킹 기술들의 개발로 인해 홈게이트웨이에 보다 넓은 대역의 LAN 인터페이스를 요구하게 되었고, xDSL이나 케이블모뎀 기반의 가입자망과의 대역폭 차이는 고성능의 QoS 기능을 요구하게 되었다. 이러한 통신환경을 토대로 홈게이트웨이의 기능에 대한 요구사항을 분석하고 홈게이트웨이용 스위칭 칩의 개발규격을 도출하였다. 그리고 새로운 네트워크 기반의 비즈니스 모델을 개발하고자 하는 통신사업자의 요구사항과 QoS나 IPv6등의 다양한 네트워크 요구사항을 등을 유연하게 수용할 수 있으며, 칩의 기능과 성능을 수정하 또는 추가할 수 있는 네트워크 프로세서 기반의 기가빗 스위치 칩을 개발하였다. 개발 칩은 패킷 프로세서로 Layer 4까지 의 패킷헤드를 처리하고, 2기가빗이더넷 + 6패스트이더넷 포트를 갖도록 설계하였으며, FPGA를 이용하여 스위칭 칩의 기본적인 전송기능과 성능, Flow별 패킷 분류 및 패킷 필터링, 스케쥴링 기능 등의 시험을 통하여 설계한 칩의 기능과 성능을 확인하였다.

• Information and Communications Magazine
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• v.30 no.7
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• pp.58-62
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• 2013

최근에 ICT 기반의 융합 서비스 분야로 인구 밀집지역인 메가 시티에서의 교통, 전력, 상/하수도, u-헬스, 안전/보안등의 문제들을 근본적으로 해결하기 위하여 ICT기반 개방형 플랫폼을 이용한 서비스 인프라 구축 및 개선을 위한 연구들이 많이 진행되고 있다. 이러한 ICT 기반의 융합 인프라 구축 서비스들은 M2M(Machine to Machine)과 D2D(Device to Device)를 기본 연결 수단으로 사용하고 있으며, 이들을 기반으로 서비스 정보 전달 및 제어 정보를 실시간으로 처리하기 위한 IP 기반의 플랫폼이 지원되어야만 융합 서비스가 지속적으로 제공 가능할 것이다. 이들 융합서비스 중에서 전력과 관련하여 한국의 스마트그리드 사업은 기후 변화 대응을 위하여CO2 배출을 줄이고, 에너지 효율을 향상하여 새로운 비즈니스 모델을 만들어 일자리와 신산업을 창출하기 위한 국가 프로젝트로 진행되었다. 그러나, 현재의 전력관련 국내 상황을 살펴보면 여름철과 겨울철에 반복적인 전력 수급 불안으로 인해 피크 전력에 대한 예비력이 부족하여 국가적인 재난인 블랙 아웃의 위기를 걱정하고 있는 실정이다. 본고에서는 한국의 스마트그리드 제주실증단지 사업과 관련하여 현황 및 개선 사항들을 알아보고, 향후 거점지구와 국가 단위의 서비스 확장을 위하여ICT 기반의 개방형 인프라 플랫폼 기술의 중요성을 강조하고자 한다. 이러한 M2M과 D2D를 기반으로 하는 융합 서비스의 성공적인 수행은ICT 기반의 개방형 플랫폼의 우선적인 개발이 필요하며, 플랫폼 기반의 디바이스 보급과 네트워크의 구축이 진행되어야 지속 가능한 융합 서비스를 제공할 수 있을 것이다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.18 no.4
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• pp.83-101
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• 2001

This study is redesigned library acquisition process to migrate library offline process to online applying the concepts of BPR(Business Process Reengineering), Business Process and Workflows in electronic commerce, and UML that is a one of visual modeling methods was applied to new model form software development. The new model can be processed library’s acquisition process efficiently and rapidly. And library and information center would migrate their back office work from offline to online using this model, so that new roles for librarian in the digital age will be created. The directions of digital library research should be accepted various application technologies like electronic commerce to get synergy effect in the near future.

• Information Systems Review
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• v.6 no.2
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• pp.285-305
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• 2004

This study is based on providing core infrastructure to make or extend an ERP strategy to make the proper model to cope effectively with various customer requirements and market changes through ERP improvement. The purpose of this study is to support making a competitive advantage by raising productivity and reducing costs as a result of making and applying the "mobile real time connection to ERP"model which is accessible anywhere and anytime using PDA and wireless LAN on the basis of mobile business concept. The model is implemented as the "mobile Material Management System" on the area of material management of ERP in the enterprise which already implemented ERP system. This model is also applied into other divisions of the enterprise. This case study shows that the proper application of ERP reduces costs by reducing business process lead time, increase productivity and customer satisfaction through mobility and instant connectivity and easiness of the system. It is recommended to apply this model into the ERP system which is used in most enterprise, to make a competitive advantage. To sum up, the model in this study can be applied into the enterprise which wants to reduce costs, increase productivity and customer satisfaction through ERP improvement.

• Journal of Information Technology Services
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• v.1 no.1
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• pp.57-66
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• 2002

We are looking at the two different kinds of IT on this paper. One is VoIP and the other is VR (voice recognition). We are more interesting at the evolving techniques and services produced by combining the two techniques mentioned above. Recently, there are so many services and products appeared in the market using voice recognition technique. Now the technique has progressed on the level that can even replace the user interfaces using the QUI or general DTMF. Therefore, we are expecting so many various new services showed UP In the market which is combination of the VoIP and VR. Up until now, three models are available in the field which are wired telephone, wireless telephone, and wireless internet. We know the effectiveness of the VoIP is maximized more when this technique is combined with others rather than used alone without other techniques.

• Proceedings of the Korea Society of Information Technology Applications Conference
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• 2001.05a
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• pp.105-106
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• 2001

일반적인 정보 검색은 색인어를 통해 이루어지는데 이런 경우 사용자는 정보를 검색하기 위해 데이터베이스에 저장된 정보들이 가지고 있는 색인어를 정확하게 입력해야 한다. 그러나 일반 사용자가 색인어를 정확하게 입력하기는 어렵고, 특히 찾고자 하는 분야가 전문 분야에서 사용되는 용어일 때는 더욱 그러하다. 이럴 때 시소러스와 같은 지식구조를 이용해서 색인어를 탐색하여 검색의 효율을 높일 수 있다. 최근 들어 정보기술 분야의 연구가 활발함에 따라 정보자로의 생산이 급격히 증가하고 이를 관련 주제 분야의 연구정보로 활용하는 경우가 증가하고 있다. 따라서 IT 분야의 정보를 관리할 수 있는 시스템의 개발이 시급하다. 또한 IT 분야와 같은 전문분야일 때 검색 시스템에서 사용할 용어의 관리에 대한 연구의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 IT분야의 정보를 검색할 수 있는 IT 업체정보검색시스템에서 정보 검색시에 생기는 용어간의 불일치 문제를 해결하고, 각 용어들간의 계층 관계를 나타내어 정보 검색시 검색어의 확장을 도울 수 있는 용어 관리 시스템의 구조를 제안하고 그에 대한 검색 알고리즘을 제시한다. 제안된 구조는 사용자의 검색어에 대한 동의어 관계나 상위어, 하위어 등의 계층 관계를 파악하여 검색의 범위에 추가함으로써 검색 효율을 높일 수 있다. 또한 새로운 용어의 생성이나 삭제와 같은 연산이 발생했을 때 시스템을 동적으로 확장할 수 있도록 구현하였다. 제안된 시스템은 단어간의 계층 구조를 효율적으로 검색하기 위하여 객체-관계형 데이터베이스를 사용하였다. 또한 메모리 상주 DBMS를 사용하여 많은 사용자들이 동시에 접근하는 환경에서도 빠른 검색 성능을 유지할 수 있도록 하였다. 제시된 방법은 정보기술 분야뿐만 아니라 다른 전문용어 분야의 연구로도 그 범위를 확장 할 수 있다.자기자본비용의 조합인 기회자본비용으로 할인함으로써 현재의 기업가치를 구할 수 있기 때문이다. 이처럼 기업이 영업활동이나 투자활동을 통해 현금을 창출하고 소비하는 경향은 해당 비즈니스 모델의 성격을 규정하는 자료도로 이용될 수 있다. 또한 최근 인터넷기업들의 부도가 발생하고 있는데, 기업의 부실원인이 어떤 것이든 사회전체의 생산력의 감소, 실업의 증가, 채권자 및 주주의 부의 감소, 심리적 불안으로 인한 경제활동의 위축, 기업 노하우의 소멸, 대외적 신용도의 하락 등과 같은 사회적·경제적 파급효과는 대단히 크다. 이상과 같은 기업부실의 효과를 고려할 때 부실기업을 미리 예측하는 일종의 조기경보장치를 갖는다는 것은 중요한 일이다. 현금흐름정보를 이용하여 기업의 부실을 예측하면 기업의 부실징후를 파악하는데 그치지 않고 부실의 원인을 파악하고 이에 대한 대응 전략을 수립하며 그 결과를 측정하는데 활용될 수도 있다. 따라서 본 연구에서는 기업의 부도예측 정보 중 현금흐름정보를 통하여 '인터넷기업의 미래 현금흐름측정, 부도예측신호효과, 부실원인파악, 비즈니스 모델의 성격규정 등을 할 수 있는가'를 검증하려고 한다. 협력체계 확립, ${\circled}3$ 전문인력 확보 및 인력구성 조정, 그리고 ${\circled}4$ 방문보건사업의 강화 등이다., 대사(代謝)와 관계(關係)있음을 시사(示唆)해 주고 있다.ble nutrient (TDN) was highest in booting stage (59.7%); however no significant difference was found among other stages. The concentrations of Ca and P were not different among mature stages. Accordi