• The monthly packaging world
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• 통권236호
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• pp.48-54
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• 2012

본 조사의 대상은 화물을 일정한 수량 단위로 하역 운송 보관하기 위하여 사용하는 파렛트이다. 조사 대상 파렛트는 용도에 따라서 재사용 파렛트와 일회용 파렛트로 구분하되, 재사용 파렛트는 다시 구매 보유 물량과 임대 사용 물량으로 구분하였다. 아울러 재질에 따라서 플라스틱, 목재, 금속으로 구분하하였다. 조사 대상 업체의 범위는 원칙적으로 우리나라 산업 현장에서 파렛트를 사용하고 있는 모든 업체이다. 조사 대상인 업체의 범위를 기본적으로 통계청에서 제공하는 표준산업분류코드(KSIC)에 근거하여 업종, 규모 및 지역 관점에서 분류하여 처리하였다. 그러나 물류 업종에 대한 조사는 다소 미흡한 수준이었다.

• The monthly packaging world
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• 통권236호
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• pp.43-47
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• 2012

본 조사의 대상은 화물을 일정한 수량 단위로 하역 운송 보관하기 위하여 사용하는 파렛트이다. 조사 대상 파렛트는 용도에 따라서 재사용 파렛트와 일회용 파렛트로 구분하되, 재사용 파렛트는 다시 구매 보유 물량과 임대 사용 물량으로 구분하였다. 아울러 재질에 따라서 플라스틱, 목재, 금속으로 구분하였다. 조사 대상 업체의 범위는 원칙적으로 우리나라 산업 현장에서 파렛트를 생산하고 있는 모든 업체이다. 조사 대상인 업체의 범위를 기본적으로 통계청에서 제공하는 표준산업분류코드(KSIC)에 근거하여 재질, 규모 및 지역 관점에서 분류하여 처리하였다. 그러나 금속 및 종이 재질 업체에 대한 조사는 다소 미흡한 수준이었으며, 목재 재질 업체에 다소 편중된 조사가 이루어졌다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• 제26권1D호
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• pp.133-140
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• 2006

This paper suggests to reclassify railroad accident types and to standardize them as the standardized code for the railroad safety management system. The existing railroad accident types in both domestic and foreign cases have been carefully analyzed in the beginning. Based on the case studies, the new railroad accident types are classified into 9 classes which are not overlapped one another and 9 classes have been subdivided into 40 different accident patterns. All these patterns are linked with 9 different accident objects and 6 accident locations. Therefore, this study suggested the combination of 4 distinct code factors: accident class, accident pattern, accident object, and accident location to standardize them. In addition, inter-operation between the proposed codes and the existing accident types is suggested. This code will play a major role in the railroad safety management system composed of accident prevention, accident preparedness, accident response, and accident recovery.

• Proceedings of the Technology Innovation Conference
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• 기술경영경제학회 2003년도 제23회 하계학술발표회 논문집
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• pp.57-71
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• 2003

기술기반사회로의 진화가 빠르게 진행되면서 경제성장에 있어 기술혁신의 중요성이 깊이 인식되어왔다. 그러나 혁신과 관련한 의사결정이 시장에만 맡겨질 경우 종종 시장실패가 일어나기 때문에 다양한 기술 혁신지원정책을 통해 공공이 개입하고 있는 실정이다. 공공의 기술혁신 지원정책이 수립, 시행되는데 있어 가장 중요한 근거는 경제적, 기술적 파급효과이며, 이에 근거할 때 공공차원의 선택과 집중이라는 문제도 합리성을 갖게 된다. 파급효과를 분석하기 위해서는 산업간 기술연관관계분석이 필수적으로 선행되어야 하며, 이와 관련하여 다수의 국내외 연구가 진행되어 왔다. 본 연구에서는 HS코드를 이용하여 산업별로 주 생산물 관련 키워드를 직접 생성하고, 특허 및 실용신안 등 지적재산권에 활용된 키워드 및 분류정보와 일치시킴으로서 지적재산권의 산업간 공유여부를 파악하는 메카니즘을 제안하고자 한다. 제안된 메카니즘을 제조업 세세분류(five-digit level)에 적용함으로서 세세분류산업간 연관관계를 제시하였다. 분석의 결과로서 부품소재산업을 중심으로 살펴볼 때 부품소재산업군과 여타산업군이 기술적으로 분절되어 있음을 확인하였다. 이 결과는 부품소재산업에서의 혁신은 부품소재산업군내에서 (비체화) 기술적 파급효과(disembodied technological spillover)를, 그리고 부품소재산업에서부터 여타 산업으로 (체화) 경제적 파급효과(embodied economic spillover)를 유발한다는 점을 시사하고 있다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• 제28권4호
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• pp.21-29
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• 2023

In this paper, we propose an AI-based system for automatically classifying industry and occupation codes in the population census. The accurate classification of industry and occupation codes is crucial for informing policy decisions, allocating resources, and conducting research. However, this task has traditionally been performed by human coders, which is time-consuming, resource-intensive, and prone to errors. Our system represents a significant improvement over the existing rule-based system used by the statistics agency, which relies on user-entered data for code classification. In this paper, we trained and evaluated several models, and developed an ensemble model that achieved an 86.76% match accuracy in industry and 81.84% in occupation, outperforming the best individual model. Additionally, we propose process improvement work based on the classification probability results of the model. Our proposed method utilizes an ensemble model that combines transfer learning techniques with pre-trained models. In this paper, we demonstrate the potential for AI-based systems to improve the accuracy and efficiency of population census data classification. By automating this process with AI, we can achieve more accurate and consistent results while reducing the workload on agency staff.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• 제25권3호
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• pp.21-30
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• 2020

With the widespread of smartphones, the Quick response (QR) code became one of the most popular codes. In this paper, a new type of QR code is proposed to increase the storage capacities and also to contain private information by changing the colors and the shape of patterns in the codes. Then, for a variety of applications of the printed QR codes, this paper proposes an efficient authentic certification system, which is built on an conventional CNN (Convolutional neural network) architecture - VGGNet and classifies authentic or counterfeit with smartphones, easily. For authentic codes, the proposed system extracts the embedded private information. Through practical experiments with a printed QR code, it is shown that the proposed system can classify authentic or counterfeit code, perfectly, and also, are useful for extracting private information.

• Journal of Korea Game Society
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• 제21권3호
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• pp.91-106
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• 2021

This study examined how news has covered games since the decision to include gaming disorder in ICD-11. Data were 694 news article on games in five major newspapers. The results indicated the following: While the proportion of reports on game industry was high, those reports were mainly straight news announcing industry status and corporate management status. Reports on game policy focused on regulations, particularly game addiction or disorder. Reports on game uses and effects showed very low rates, but they have followed the existing practices of reporting games as the cause of extreme crimes and deviant behaviors.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.449-450
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• 2020

최근 블록체인이 많은 분야에서 활용되고 있다. 본 연구에서는 블록체인과 관련된 개발 도구에 포함된 보안약점을 분석하고 그 보안약점을 진단하기 위한 정보를 기반으로 분류한다. 또한 일부 보안약점의 예를 통하여 진단하기 위한 알고리즘을 llvm의 Clang 도구에 적용하기 위한 방법을 연구한다. 이를 통하여 블록체인과 관련된 보안약점을 분류하고 그에 대한 진단 방법을 연구하였다. 향후 기존 정적 분석 도구를 확장함으로써 진단 성능을 높일 수 있을 것이며, 줄리엣 코드와 같은 벤치마크 테스트를 통해 그 결과를 비교해볼 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.172-175
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• 2021

4차 산업혁명이 시작된 이래로 다양한 산업 분야에서 AI가 활용되고 있고, 그 중에서도 컴퓨터 비전 분야에서 딥러닝 기술이 각광받고 있다. 하지만 딥러닝 기술은 높은 전문 지식이 요구되어 관련 지식이 없는 일반인들은 활용하기 어렵다. 본 논문에서는 AI 관련 배경지식이 없는 사용자들도 UI를 통해 쉽게 이미지 분류 모델을 학습시킬 수 있는 노 코드 플랫폼에 관하여 기술하고, django 프레임워크를 이용해 웹 개발과 딥러닝 모델 학습을 통합 개발을 위한 아키텍처와 방향성을 제시하고자 한다. 사용자가 웹서버에 업로드한 이미지들을 웹 인터페이스를 통해 라벨링 하여 학습 데이터를 생성한 후, 이 데이터를 사용하여 모델을 학습시킨다. CNN 모델에 데이터를 학습시키는 과정과 생성된 모델 기반으로 이미지 예측하는 모듈을 통해 전문지식이 없는 사용자가 딥러닝 기술에 대해 쉽게 이해하고 이용하는 것을 기대할 수 있다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• 제19권10호
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• pp.364-371
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• 2019

The World Health Organization (WHO) announced the 11th International Classification System (ICD-11), which classifies game addiction as a disease in 2018. Sin stocks are defined as the companies that have negative addictive properties and are taxed on social costs. If a game disorder is listed in the disease classification system in Korea, it is highly likely that Korean game companies may be considered as sin stocks that causes negative addictive properties and social costs such as the game addiction and the game addiction tax. This suggests that game companies could be newly included in the scope of sin stocks in Korea. In this study, we examine the effect of the inclusion of game companies in the scope of sin stocks on the job preferences of game companies. We found that there is a high level of opposition to the opinion of the listing sin stocks of game companies, and a high degree of addiction and gambling was suggested as the cause of the game companies being classified as sin stocks. We also found that firm value and job preference would be decrease if a game company was classified as sin stocks. The study is meaningful in that it suggests that game companies can be perceived negatively as sin stocks due to the disease code of game disorder, which has recently emerged as a social issue. Also, this study will contribute to the academia and market participants by reporting statistically the effect of the classification of sin stocks in game companies on job preferences for game companies.