Kim, Han-Kyum;Ahn, Yoo-Lim;Yoon, Seong-Ho;Lee, Young-Jae;Lee, Young-Heung;Lee, Weon-June;Kim, Hyun-Min;Kim, Young-Ok
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2021.11a
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pp.791-794
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2021
범죄차량 판독 시스템, 지능화된 CCTV 등 차량과 관련된 시각지능에 관한 연구가 큰 관심을 받고 있다. 이 중 차량 분류 기술은, 특정 차량을 인식하는 핵심기술이다. 이와 관련한 기존 연구들은 큰 차종으로만 분류하거나, 분류 가능한 차종의 수, 정확도 등이 낮아 실용성 및 신뢰성이 떨어진다는 단점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 차종을 정확하게 분류할 수 있는 2단계 차종 분류 알고리즘을 제안한다. 제안 시스템은 CNN으로 학습된 모델을 기반으로 1차로 차량의 유형을 분류하고, 2차로 정확한 차종을 분류한다. 실험 결과, 52개의 차종을 분류함에 있어 단일 분류 모델에 비해 5.3%p 더 높은 90.2%의 분류 정확도를 보였다. 이를 통해, 더욱 정확한 차종 분류가 가능하다.
Korea is concerned with information security industry due to recent leak-out private information of 3 card companies. Executives are aware of damage from breach of security such as personal data spill, is more dangerous than any other financial risks. The information security industry, which was limited in physical security and network security formerly, is evolving into convergence security of public and facility security industry. The field of interest has also been changed into security of smart phone and intelligence image recently, from firewall or Anti-virus. The convergence security is originally about access control of facility, but recently its demand has been increased mostly by public institutions and major companies. The scope of the industry also varies from finance, education, distribution, national defense, medical care to automobile industry. The market of convergence security has been expanded and new various products and services of security of intelligent vehicle, 'U' healthcare, finance, smart grid and key industries are also developed. It is required to create and enhance of new curriculum and cultivate human resources for the development of knowledge information security industry. Raising standard of education and security consciousness of the nation is also necessary to strengthen the global competitiveness.
This study estimates the technical efficiency and total factor productivity(TFP) of and analyzes the relationship between TFP and exports for Korean manufacturing companies from 2000 to 2016. Specially, TFP is decomposed into Technical Change(TC), Technical Efficiency Change (TEC), and Sale Effect(SE), and compared between large and small enterprises. First, in the case of technical efficiency, the Korean economy has been very vulnerable to external shocks, such as the sharp decline following the 2008 financial crisis. The efficiency of the electronics, automobile, and machinery sectors is low and needs to be improved. In addition, the technological efficiency of large enterprises is higher than that of SMEs in most manufacturing sub-sectors except for non-ferrous metals. In the case of TFP, most changes are due to TC, and the effective combination of labor, capital and the effect of scale have little effect, suggesting that improvement of internal structure is urgent. In addition, volatility due to the impact of the financial crisis in 2008 was much larger in SMEs than in large companies, so external economic impacts are more greater for SMEs than large enterprises. The relationship between TFP decomposition factors and exports shows that TC has a positive effect only on exports of SMEs. Therefore, in order to increase exports, in the case of SMEs, R&D support to promote technological development is needed. In the case of large companies, it is necessary to establish differentiated strategies for each export market, competitor company, and item to link efficiency and scale effect of exports.
In the recent years there has been an increase of service competition in the activity of product selling, especially in the extension of warranty coverage and qualify. The variables in connection with the service competition are not crisp, and required the expertise of the production line. It thus becomes all the more necessary to use subtler tools as decision supports. These problems are typical not only of product companies but also of financial organizations, credit institutions, insurance, which need predictions of credibility for firms or persons in which they have any kind of interest. A suitable approach for minimizing the risk is to use a knowledge-based system. Most often expert systems are not standalone programs, but are embedded into a larger application. The aim of this paper is to discuss an approach for developing an embedded fuzzy expert system with respect to the product selling policy, especially to present the decision system of automobile selling activity around the extension of warranty coverage and quality. We use the MATLAB tools which integrates computation, visualization, and programming in an easy-to-use environment where problems and solutions are expressed in familiar mathematical notation. Also, we present the API functions embedding into the existing application.
Recently, according to the increasingly populated data, many media and organizations focus on big data, data visualization, information visualization and infographics. Domestically, Chosun.com and Hankyoreh online have improved on the data visualization field and internationally, the Guardian, Wall Street Journal, and New York Times are the leading companies on that area. Until now, many people have recognized infographics as a design-oriented product in Korea. However, one of significant data visualization programs, Tableau Public, can visualize data more efficiently. In this paper, Data Visualization Methods Quadrant for Policy Making is defined, and data analysis and producing infographics are executed. As used data, World Bank open source was adopted and using the number of passenger cars per 1,000 people, two analysis results are extracted. First, in high income group, the more GNI per capita, the lesser Slope is represented and in mid income group, the more GNI per capita positively affects to Slope. Second, in the global finance crisis, the car ownership rate was about 1.7 times than the usual state in the global economy. Through the case study, this paper suggests that the direction of producing infographics should be changed from design-oriented to data-oriented. Moreover, the data-oriented infographics should be propagated as means of scientific research and policy making.
최근 인공지능 시대 및 제 4차 산업 혁명 시대의 도래로 제품 간, 제품과 서비스 간, 서비스 간 산업이 다양한 형태로 진화 중이며, 이종기술 산업 간의 융 복합화로 새로운 제3의 신산업이 등장하고 있다. 또한 소위 말하는 O2O(Online to Offline)는 이미 운송, 금융(핀테크), 자동차(카테크), 숙박, 음식, 의료(헬스케어테크) 등 많은 산업 분야에 진출, 기존 전통 산업과 충돌, 인허가에 어려움을 겪고 있으며 이러한 O2O는 IOT(사물인터넷)로 급속도로 가속화 되고 있다. 이렇듯 4차 산업 혁명에 따른 신산업의 탄생은 산업의 경계를 붕괴하고 있음에도 산업별로 구분된 제도, 규제, 지원정책 등은 여전히 신산업 창업의 장애가 되고 있다. 이에, 본 연구에서는 국내 벤처특별법, 창업지원법, 1인 창조기업법 내 투자 지원 업종과 미국을 비롯한 해외 창업 관련법 내 창업 지원 제한 업종과의 비교 분석, 몇 가지 중요한 시사점을 도출했다. 먼저, 우리나라가 선진국에 비해 지나치게 투자 제한 업종이 많음을 확인했다. 또한 선진국은 미풍양속을 해치는 업종, 투기적 사업 등 사회통념상 문제가 되는 사행성 업종을 제외하고는 대다수의 업종이 정책 지원 대상이다. 업종과 더불어 투자 행위로 투자 심사를 해 신산업 투자에 매우 탄력적으로 운영할 수 있게 설계되어 있다. 심지어 미국의 경우, 적극적 창업 투자를 위해 업종 및 투자 행위에 대한 심의를 중소기업청이 직접 수행한다. 특히, 우리나라의 중소기업창업투자회사제도는 미국의 중소기업투자회사(SBIC) 제도와 유사한 반면 투자 제한 업종 뿐 아니라 제도 운영 특히, 창업투자회사에 대한 관리 측면에서 매우 큰 차이가 있음을 보여주고 있다. 우리나라 중기청은 간접관리를 하는 반면, 미국은 중기청 내에서 직접 관리를 하고 있다. 따라서 본 연구에서는 우리나라 창업 벤처 투자 제한을 미국을 비롯한 기타 외국의 사례에서와 같이 사회통념상 불가피한 업종과 더불어 투자 행위로 정의하길 제안한다.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.13
no.3
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pp.561-570
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2018
Artificial Intelligence is one of the technologies that are being discussed in the Fourth Industrial Revolution, attracting the attention from companies around the world and this technology is being applied to various industries such as education, finance, automobile, etc. AI integrated ChatBot is a system designed to respond to user questions according to defined response rules. This system is gradually expanded from simple inquiry responses for intelligent virtual assistant service, weather, traffic, schedule, etc. to service provisions through user pattern analysis, to solidify its position as a life-style service. As a result, research on AI integrated ChatBot platform has become necessary. Therefore, this study suggests the design and implementation of an intelligent chatbot service platform for small businesses.
This study investigated use cases of machine learning technology in domestic medical, manufacturing, finance, automobile, urban sectors and those in overseas mining industry. Through a literature survey, it was found that the machine learning technology has been widely utilized for developing medical image information system, real-time monitoring and fault diagnosis system, security level of information system, autonomous vehicle and integrated city management system. Until now, the use cases have not found in the domestic mining industry, however, several overseas projects have found that introduce the machine learning technology to the mining industry for improving the productivity and safety of mineral exploration or mine development. In the future, the introduction of the machine learning technology to the mining industry is expected to spread gradually.
Applying the shift-share analysis, this paper decomposes FDI inflow into Korea for the period of 2003-2006. The paper finds that Korea has been lagging behind the world average in absorbing inward FDI, thereby recording negative aggregate industry-mix effects and negative aggregate competitive effects as well. However, the following industries have recorded positive competitive effect: electrical and electronic equipment, motor vehicles and other transport equipment, hotels and restaurants, transport, storage and communications, finance, and business services. In a nutshell, Korea is revealed to have competitive advantage in absorbing inward FDI in a few manufacturing industries and most of service industries. Government policies should accordingly be focused on these industries to encourage more inward FDIs.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.5
no.1
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pp.77-82
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2019
AI is applied increasingly to overall industries such as living, medical, financial service, autonomous car, etc. thanks to rapid technology development. AI-leading countries are strengthening their competency to secure competitiveness since AI is positioned as the core technology in $4^{th}$ Industrial Revolution. Although Korea has the competitive IT infra and human resources, it lags behind traditional AI-leaders like United States, Canada, Japan and, even China which devotes all its might to develop intelligent technology-intentive industry. AI is the critical technology influencing on the national industry in the near future according to advancement of intelligent information society so that concentration of capability is required with national interest. Also, joint development with global AI-leading companies as well as development of own technology are crucial to prevent technology subordination. Additionally, regulatory reform and preparation of related law are very urgent.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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