• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.1-3
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• 2001

이 논문에서는 지식발견과 데이터 마이닝에 관한 전반적인 소개와 고객이탈에 관한 것이다. 데이터 마이닝이란 과거에 수집된 데이터로부터 반복적인 학습과정을 거쳐 데이터에 내재되어 있는 패턴을 찾아내는 모델링 기법이며 통신서비스시장에서 데이터 마이닝 활용으로 고객이탈방지 모델을 인공신경망을 통해 구축하였다. 통신서비스시장의 경쟁이 심화됨에 따라 통신서비스 제공 업체가 고통으로 겪는 어려움 중의 하나가 고객이탈률이다. 따라서 데이터베이스에서 보다 가치 있는 정보를 찾아내 고객 이탈고객 분류의 적중률에 관하여 논의하였다.

• Broadcasting and Media Magazine
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• v.27 no.4
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• pp.35-39
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• 2022

시청 형태가 VOD를 넘어 OTT로 급속하게 변화하고 있다. 누가 어떤 콘텐츠를 얼마나 시청하고 있는가 하는 질문은 여전히 중요한 질문이다. 본방송을 넘어 VOD나 OTT까지 시청률 조사를 어떻게 할 것인가를 논하기 위해서는 시청기록 데이터 수집 방법과 시청데이터 처리 기술 방법론만을 가지고 논해서는 안된다. 반드시 시청데이터를 필요로 하고 사용하는 고객들이 연결되어 있는 광고시장 구조와 연관되어 논의되어야 한다. 지금과 같은 국내 광고시장 구조에서는 각 콘텐츠 유통 경로 모두를 총체적으로 아우르는 광고판매 주체가 없기 때문에 본방송부터 VOD와 OTT 시청을 모두 포괄하는 통합 시청자 데이터가 산출된다 하더라도 데이터 상용화가 이루어지기 어려운게 현실이다.

• Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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• 2009.06a
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• pp.25-26
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• 2009

Pulsed-PECVD를 이용하여 상온에서 실리콘 나이트라이드(SiN) 박막을 증착하였다. 본 연구에서는, 60-100%의 duty ratio 변화에 따른 굴절률을 살펴보고, 굴절률에 대한 이온에너지의 영향을 분석했다. RF 소스파워는 900W로 고정하였고 $SiH_4-N_2$를 이용하였다. 이온에너지에 대한 정보는 non-invasive 이온 분석기를 이용하여 수집하였다. 측정된 이온에너지 변수는 high ion energy, low ion energy, high ion energy flux, low ion energy flux이며, 이를 이용해 또 다른 변수인 ion energy flux ratio를 계산하였다. Duty ratio의 감소에 따라 굴절률은 일반적으로 감소하였다. 또한 duty ratio의 감소에 따라 high ion energy는 증가하였다. 한편, 60-80%에서 굴절률은 이온에너지 flux의 비에 강한 의존성을 보였으며, 60%를 제외한 모든 duty ratio 구간에서 굴절률은 Nl에 강하게 영향을 알고 있는 것으로 유추되었다. 굴절률은 1.508와 1.714 사이에서 변화하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.321-323
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• 2012

스마트폰 사용의 보편화와 센서기술의 발달로 이를 응용하는 다양한 연구가 진행되고 있다. 특히 가속도, GPS, 조도, 방향센서 등의 센서들이 스마트폰에 부착되어 출시되고 있어서, 이를 이용한 상황인지, 행동인식 등의 관련 연구들이 활발하다. 하지만 다양한 클래스를 분류하면서 높은 인식률을 유지하는 것은 어려운 문제이다. 본 논문에서는 인식률 향상을 위해 계층적 구조의 순환 신경망을 이용하여 제스처를 인식한다. 스마트폰의 가속도 센서를 이용하여 사용자의 제스처 데이터를 수집하고 BLSTM(Bidirectional Long Short-Term Memory) 구조의 순환신경망을 계층적으로 사용하여, 20가지 사용자의 제스처와 비제스처를 분류한다. 약 24,850개의 시퀀스 데이터를 사용하여 실험한 결과, 기존 BLSTM은 평균 89.17%의 인식률을 기록한 반면 계층적 BLSTM은 평균 91.11%의 인식률을 나타내었다.

• Progress in Medical Physics
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• v.25 no.1
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• pp.46-52
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• 2014

Liquid ionization chamber is filled with liquid equivalent material unlike air filled ionization chamber. The high density material allow very small-volume chamber to be constructed that still have a sufficiently high sensitivity. However liquid ionization chamber should be considered for both initial recombination and general recombination. We, therefore, studied using the Co-60 beam as the continuous beam and the microLion chamber (PTW) for comparing the ion collection efficiency by Greening theory, two-dose rate method and our experiment method. The measurements were carried out using Theratron 780 as the cobalt machine and water phantom and 0.6 cc Farmer type ionization chamber was used with microLion chamber in same condition for measuring the charge of microLion chamber according to the dose rates. Dose rate was in 0.125~0.746 Gy/min and voltages applied to the microLion chamber were +400, +600 and +800 V. As the result, the collection efficiency by three method was generally less than 1%. In particular, our experimental collection efficiency was in good agreement within 0.3% with Greening theory except the lowest two dose rates. The collection efficiency by two-dose rate method also agreed with Greening theory generally less than 1%, but the difference was about 4% when the difference of two dose rates were lower. The ion recombination correction factors by Greening theory, two-dose rate method and our experiment were 1.0233, 1.0239 and 1.0316, respectively, in SSD 80 cm, depth 5 cm recommended by TRS-398 protocol. Therefore we confirmed that the loss by ion recombination was about 3% in this condition. We think that our experiment method for ion recombination correction will be useful tool for radiation dosimetry in continuous beam.

• The KIPS Transactions:PartC
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• v.12C no.1 s.97
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• pp.11-18
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• 2005

This paper proposes a packet header collector, based on a network processor with multi-processor and multi-threads, that shows a high throughput on gigabit network. The proposed collector has an architecture to separate packets coming from gigabit network into headers and payloads, and distribute them to multiple 100Mbit MAC ports. The architecture hiring a unique buffer management method and load distribution strategy among multiple processors is evaluated empirically in depth.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.39B no.10
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• pp.691-699
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• 2014

In order to increase network lifetime, duty-cycle MAC protocols which can reduce energy consumption caused by idle listening is proposed for WSNs. In common duty-cycle MAC protocols, each sensor node calculates its duty-cycle interval based on the current amount of residual energy. However, in WSNs with the capability of energy harvesting, existing duty-cycle intervals based on the residual energy may cause the sensor nodes which have high energy harvesting rate to suffer unnecessary sleep latency. Therefore, a duty-cycle scheduling scheme which adjust the duty-cycle interval based on both of the residual energy and the energy harvesting rate was proposed in our previous work. However, since this duty-cycle MAC protocol overlooked the performance variation according to the change of duty-cycle interval and adjusted the duty-cycle interval only linearly, the optimal duty-cycle interval could not be obtained to meet application requirements. In this paper, we propose three methods which calculate the duty-cycle interval and analyse their results. Through simulation study, we verify that network lifetime, end-to-end delay and packet delivery ratio can be improved up to 23%, 44% and 31% as compared to the existing linear duty-cycle scheduling method, respectively.

• Journal of Korean Society of Forest Science
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• v.98 no.3
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• pp.311-318
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• 2009

This study purposed to construct supply and demand potential map of forest bioenergy with a GIS-based decision support system. The target areas of this study were a part of the forests in Yongdong region, Gangwondo, and most types of forests were pinus densiflora, pinus koreaiansis, and Oak. Data about forest type, age classes, the number of households, regional silviculture planning was stored in GIS to define the potential areas for supplying potential bioenergy from the forests, and to assess biomass available for a household. Theoretical potential biomass energy based on silviculture plan was estimated in average 3,144 Tcal, and this quantity will be enough to supply the quantity of demand of households in that area. However, if it assumed that average collecting rates of Kangwon province were 10%, the available quantity of biomass will be between 6% and 15% of demand. If the collecting rates were 60%, the supply of biomass could exceed the quantity of demand in certain cities.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 2023.04a
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• pp.129-133
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• 2023

소상공업은 서민 경제의 근간을 이루는 중요한 부분으로서, 일반 대중과 가까이에 있으며 경제 환경에 가장 민감하게 반응한다. 또한 수적인 측면과 고용창출의 측면에서 대기업 혹은 중소기업만큼 우리 경제에 큰 영향을 미치고 있다. 그러나 국내 소상공인의 창업과 폐업현황을 살펴보면, 전체 창업률은 2.1%, 폐업률은 2.5%, 음식점 업종의 창업률은 2.8% 페업률은 3.1%로 조사되었다. 음식점 업종은 소상고인 폐업률이 가장 높은 업종이며, 음식점 중에서도 커피전문점은 창업률 3.2% 폐업률 4.5%로 창업과 페업이 빈번하게 반복되는 취약한 구조를 보인다. 이는 진입장벽이 낮은 업종은 대규모 소비시장이 아닌 특정 지역이나 계층에 대한 소규모의 무한한 시장을 형성하고 많은 자본이나 대규모 고용의 필요성이 낮다. 따라서 구체적인 사업계획서 없이도 창업하게 되어 운영을 위한 전문성이나 자금이 부족한 경우가 빈번하다. 소상공인으로 창업을 할 경우 창업프로세스가 전문성의 유무에 문제가 없기 때문에 용이하다. 그로인해 전문성이 없는 비전문가로 창업을 하는 경우가 비일비재이다. 대기업이다. 프랜차이즈에 비해 마케팅 믹스활동이 미흡한 것이 현실이다. 이에 고객이 인지하는 마케팅 믹스활동이 브랜드이미지와 브랜드 충성도에 미치는 영향으로 소상공인커피전문점의 마케팅 믹스활동을 중심으로 조사할 예정이다. 그리하여 비자발적 창업을 준비하는 커피전문점 소상공인에 시사점을 제공하여 창업 시 유의할 점을 파악하도록 할 것 이다. 본 연구는 설문조사를 통해 데이터를 수집한다. 대상은 소상공인을 이용하는 고객과 소상공인을 대상으로 마케팅믹스 7P's가 브랜드이미지와 브랜드 충성도에 미치는 영향을 파악하고자 한다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.19B no.1
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• pp.53-62
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• 2012

Clustering technology is used to deal efficiently with many searched documents in information retrieval system. But the accuracy of the clustering is satisfied to the requirement of only some domains. This paper proposes two methods to increase accuracy of the clustering. We define a common-word, that is frequently used but has low weight during clustering. We propose the method that automatically gathers the common-word and calculates its weight from the searched documents. From the experiments, the clustering error rates using the common-word is reduced to 34% compared with clustering using a stop-word. After generating first clusters using average link clustering from the searched documents, we propose the algorithm that reevaluates the similarity between document and clusters and reclassifies the document into more similar clusters. From the experiments using Naver JiSikIn category, the accuracy of reclassified clusters is increased to 1.81% compared with first clusters without reclassification.