• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.35 no.6_2
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• pp.1117-1132
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• 2019

Forest covers 30% of the Earth's land area and plays an important role in global carbon flux through its ability to store much greater amounts of carbon than other terrestrial ecosystems. The Gross Primary Production (GPP) represents the productivity of forest ecosystems according to climate change and its effect on the phenology, health, and carbon cycle. In this study, we estimated the daily GPP for a forest ecosystem using remote-sensed data from Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) and machine learning algorithms Support Vector Machine (SVM). MODIS products were employed to train the SVM model from 75% to 80% data of the total study period and validated using eddy covariance measurement (EC) data at the six flux tower sites. We also compare the GPP derived from EC and MODIS (MYD17). The MODIS products made use of two data sets: one for Processed MODIS that included calculated by combined products (e.g., Vapor Pressure Deficit), another one for Unprocessed MODIS that used MODIS products without any combined calculation. Statistical analyses, including Pearson correlation coefficient (R), mean squared error (MSE), and root mean square error (RMSE) were used to evaluate the outcomes of the model. In general, the SVM model trained by the Unprocessed MODIS (R = 0.77 - 0.94, p < 0.001) derived from the multi-sites outperformed those trained at a single-site (R = 0.75 - 0.95, p < 0.001). These results show better performance trained by the data including various events and suggest the possibility of using remote-sensed data without complex processes to estimate GPP such as non-stationary ecological processes.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.13 no.6
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• pp.854-860
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• 2009

Ubiquitous is a new computing environment with IT technology and information communication, and appling various equipments likes PDA and application parts. Recently, user's using environment is changing to smart phone and is expanded learning tools to learner without educational environment. Thus, in this paper, we designed SCORM based meta-data to use smart phone. For this purpose, we made U-learning server and smart phone process server that is to handling with existence LMS and SCORM. To apply smart phones characteristics that have different ones each other, meta-data was able to have some resource information as like CPU, screen size and memory. The meta-data adapter could be process the characteristics.

• Journal of Information Management
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• v.38 no.3
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• pp.137-160
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• 2007

The purpose of this study is to examine the meaning and status of the current service of academic libraries in the aspect of its supporting roles for academic courses. The research methods include an examination of model cases from the U.S.A. and Hong Kong and also an electronic questionnaire survey of 32 academic libraries in Korea(67% response rate). With the result of the research analysis, this study aimed to provide optimal administrative plans in e-learning environment.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.10 no.2
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• pp.82-86
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• 2005

E-learning programs in every organizations are increasing rapidly every year. As the internet and multimedia tool spreads into every departments of organization work settings, the paradigm of education has changed. In the context of government and public organization, e-Learning has merits in the convenience of access, the reduction of costs, self-directed learning and so on. The purpose of this study is to find out some insights and lessons from the case analysis of e-Learning introduction strategies in ministry of labor.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.727-729
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• 2005

나이브베이즈분류기($na\ddot{i}ve$ Bayes classifier)는 학습, 적용 및 계산자원 이용의 측면에서 매우 효율적인 모델이다. 또한, 그 분류 성능 역시 다른 기법에 비해 크게 떨어지지 않음이 다양한 실험을 통해 보여져 왔다. 특히, 데이터를 생성한 실제 확률분포를 나이브베이즈분류기가 정확하게 표현할 수 있는 경우에는 최대의 효과를 볼 수 있다. 하지만, 실제 확률분포에 존재하는 조건부독립성(conditional independence)이 나이브베이즈분류기의 구조와 일치하지 않는 경우에는 성능이 하락할 수 있다. 보다 구체적으로, 각 자질변수(feature variable)들 사이에 확률적 의존관계(probabilistic dependency)가 존재하는 경우 성능 하락은 심화된다. 본 논문에서는 이러한 나이브베이즈분류기의 약점을 효율적으로 해결할 수 있는 자질변수의 통합기법을 제시한다. 자질변수의 통합은 각 변수들 사이의 관계를 명시적으로 표현해 주는 방법이며, 특히 상호정보량(mutual information)에 기반한 통합 변수의 선정이 성능 향상에 크게 기여함을 실험을 통해 보인다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2014.05a
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• pp.890-892
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• 2014

최근 스마트기기가 널리 보급되고 소셜네트워크 서비스가 확산되면서, 스마트 기기 및 소셜미디어를 활용함으로서 학습에서 상호작용을 극대화한 교육환경으로 스마트러닝이 크게 부각되고 있다. 그리고 스마트러닝 콘텐츠 및 환경의 확산으로 PC 위주에서 스마트폰 등으로 이러닝 콘텐츠의 사용환경이 확장됨에 따라 콘텐츠 저작의 경제성과 효율성 등을 고려하게 되었으며, 하나의 콘텐츠를 다양한 환경에서 활용 가능하도록 하고 있다. 그러나 기존 PC기반의 콘텐츠를 스마트기기에 적용함에 있어 여러 가지 문제가 발생하는데 이 문제들을 해결하는 방안으로 먼저 콘텐츠에 대한 표준화가 중요한 요소로 작용한다. 따라서 본 논문에서는 전자책 표준화를 활용한 효율적인 스마트러닝 기법을 제시하고자 한다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 2020.06a
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• pp.51-57
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• 2020

최근 글로벌 경제의 중장기적 불황과 성장률 하락에 기인하여, 대내외적으로 불투명한 환경하에서 생존하고 발전하기 위한 새로운 대안으로 새로운 상품이나 서비스를 탄생 시키고 생산방식의 변화와 업무 혁신을 통해 조직의 지속가능성을 높이는 조직구조에 대한 관심이 날로 높아지고 있다. 이런 분위기에서 중소벤처기업의 성장은 국가경제에 미치는 영향이 매우 지대하다는 것을 모두 공감 하고 있으며, 이러한 중소벤처기업이 기업 성과를 높이고 그러한 성과를 지속할 수 있도록 구성원들의 기술혁신역량을 높이기 위한 다양한 노력들이 지속되고 있다. 본 연구의 목적 역시 중소벤처 기업의 기술혁신 역량이 지식경영의 성과와 어떠한 상관관계를 가지고 있는가를 조사하고 기업의 전략적 활동을 조직화하여 가치창출에 사용될 자원 및 조직 능력을 외부 네트워크로부터 획득하게 하는 네트워크 역량이 어떤 역할을 수행하는지에 대해 분석 하는데 있다. 즉, 중소벤처기업의 기술 혁신역량이 네트워크 역량을 매개변수로 하여 지식경영 성과에 미치는 영향에 관한 연구를 중심으로 진행하였다. 따라서 본 연구에서는 기술혁신역량이 중소벤처기업의 네트워크 역량을 매개로 삼아, 기술혁신역량이 지식경영성과에 정(+)의 영향을 미칠 것이라는 가설을 검증하고자 한다. 기술혁신역량을 기반으로 한 경제활동의 불확실성이 높아진 환경 하에서 새로운 변화에 신속히 대응하며, 장기적 경기 침체 극복은 물론이고 거시적 경제 성장과 발전을 이끌어 조직의 지속적 성장과 생존뿐 아니라, 국가의 신성장 동력이 될 수 있도록 하여야 한다. 그리고 조직 내의 가장 중요한 지식경영 성과를 종속변수로 설정하여 본 연구를 진행하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.205-210
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• 2020

한국어 자연어처리 분야가 발달하면서 동형이의어 분별을 한 단계 넘어선 다의어 분별의 중요성이 점점 상승하고 있다. 최근에 다의어가 태깅된 "모두의 말뭉치"가 발표되었고, 이 말뭉치는 다의어가 태깅된 최초의 공개 말뭉치로써 다의어 연구가 본격적으로 진행될 수 있음을 의미한다. 본 논문에서는 이 말뭉치를 학습하여 작동하는 다의어 분별의 초기 모델을 제시하며, 이 모델의 실험 결과는 차후 연구를 위한 비교 기준점이 될 수 있다. 이 모델은 딥러닝을 사용하지 않은 통계형으로 개발되었고, 형태소분석과 동형이의어 분별은 기존의 UTagger로 해결하고 말뭉치 자원 외에도 UWordMap을 사용하여 다의어 분별을 보조하였다. 이 모델의 정확률은 약 87%이며, 다의어 분별 전에 형태소분석 또는 동형이의어 분별 단계에서 오류가 난 것을 포함한다. 현재까지 공개된 이 말뭉치는 오직 명사만 다의어 주석이 있기 때문에 명사만 정확률 측정 대상이 되었다. 이 연구를 통하여 다의어 분별의 어려움과, 다의어 분별에는 동형이의어 분별과는 다른 방법이 필요하다는 것을 확인할 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.357-362
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• 2020

자연어 처리 응용 시스템이 패러프레이즈 표현을 얼마나 정확하게 포착하는가에 따라 응용 시스템의 성능 측면에서 차이가 난다. 따라서 자연어 처리의 응용 분야 전반에서 패러프레이즈 표현에 대한 중요성이 커지고 있다. 시스템의 성능 향상을 위해서는 모델을 학습시킬 충분한 말뭉치가 필요하다. 특히 이러한 패러프레이즈 말뭉치를 구축하기 위해서는 정확한 패러프레이즈 추출이 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 패러프레이즈를 추출을 위한 언어 자원으로 키프레이즈 데이터셋을 제안하고 이를 기반으로 유사한 의미를 전달하는 패러프레이즈 관계의 문장을 추출하였다. 구축한 키프레이즈 데이터셋을 패러프레이즈 추출에 활용한다면 본 연구에서 수행한 것과 같은 간단한 방법으로 패러프레이즈 관계에 있는 문장을 찾을 수 있다는 것을 보였다.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.18 no.4
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• pp.81-99
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• 2015

The acceleration of global warming has required better understanding of carbon cycles over local and regional areas such as the Korean peninsula. Since forests serve as a carbon sink, which stores a large amount of terrestrial carbon, there has been a demand to accurately estimate such forest carbon sequestration. In Korea, the National Forest Inventory(NFI) has been used to estimate the forest carbon stocks based on the amount of growing stocks per hectare measured at sampled location. However, as such data are based on point(i.e., plot) measurements, it is difficult to identify spatial distribution of forest carbon stocks. This study focuses on urban areas, which have limited number of NFI samples and have shown rapid land cover change, to estimate grid-based forest carbon stocks based on UNFCCC Approach 3 and Tier 3. Land cover change and forest carbon stocks were estimated using Landsat 5 TM data acquired in 1991, 1992, 2010, and 2011, high resolution airborne images, and the 3rd, 5th~6th NFI data. Machine learning techniques(i.e., random forest and support vector machines/regression) were used for land cover change classification and forest carbon stock estimation. Forest carbon stocks were estimated using reflectance, band ratios, vegetation indices, and topographical indices. Results showed that 33.23tonC/ha of carbon was sequestrated on the unchanged forest areas between 1991 and 2010, while 36.83 tonC/ha of carbon was sequestrated on the areas changed from other land-use types to forests. A total of 7.35 tonC/ha of carbon was released on the areas changed from forests to other land-use types. This study was a good chance to understand the quantitative forest carbon stock change according to the land cover change. Moreover the result of this study can contribute to the effective forest management.