생산성 평가를 위해서는 주어진 생산 자료를 기반으로 투입 대비 최대산출량을 나타내는 최대산출량을 나타내는 생산 프런티어 곡선에 대한 정보가 필요한 경우가 많다. 이러한 프런티어 함수를 확률프런티어 모형하에서 추정하는 경우에 초기에는 프런티어 함수의 특정한 모수적 형테를 가정하는 경우가 많았다. 그러나 최근에는 프런티어 함수를 프런티어 함수가 기본적으로 만족해야 하는 단조성이나 오목성등을 만족하도록 하면서 비모수적 방법으로 추정하는 방법들이 많이 이루어졌다. 하지만, 이러한 방법들에서 얻어지는 추정량들은 프런티어 함수를 조각적 선형함수 또는 계단함수로 추정하는 특징 때문에 추정의 효율이 떨어지나가 프런티어 함수가 해석이 용이하지 않은 불연속점을 가지는 문제를 가지게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 확률프런티어 모형에서 단조증가하는 매끄러운 프런티어 함수 추정법을 제시하고 제안된 추정방법이 기존의 추정방법에 비해서 가지는 추정 효율의 장점을 시뮬레이션를 통해 예시하였다.
본 논문은 N-티어 모바일 웹앱 프레임워크 환경에서 스마트폰 기반의 모바일 웹앱 티켓 예매 시스템의 설계 및 구현을 하는데 목적이 있다. 모바일 프레임워크에서 표현 티어는 HTML5/CSS3와 센차터치를 이용하고, 미들 티어는 스프링 프레임워크와 마이바티스로 구성하며, 데이터베이스 티어는 오라클을 이용하여 엔터프라이즈 서비스의 모바일 웹앱 오피스에 적용 가능하도록 하였다. 본 연구에서는 N-티어에서 앱의 지원 없이 배포 및 형상 관리에 신경 쓰지 않아도 되는 장점을 가진 모바일 프레임워크 환경에서 스마트폰 기반의 모바일 웹앱 티켓 예매 시스템을 분석 및 설계한 후 구현하고자 한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권3호
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pp.495-504
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2013
진화 알고리즘 계산 지능을 이용한 예측 방법이 다목적 최적화 문제에서 많이 이용되고 있고, 이러한 방법들은 많은 근사 파레토 최적해들을 좀 더 정확하게 생성하기 위해서 개선되고 있다. 본 논문은 다목적 최적화 문제에서 서포트 벡터기계를 이용하여 근사 파레토 프런티어를 찾는 방법을 제안한다. 또한 제안된 방법과 진화 알고리즘을 결합한 것이 파레토 프런티어를 더 잘 근사시킨다는 것과 두 개혹은 세 개의 목적함수를 가진 의사결정은 제안된 방법으로 파레토 프런티어를 시각화한 것에 근거하여 더 쉽게 수행된다는 것을 보인다. 마지막으로 몇 개의 수치예제를 통해 제안된 방법의 효율성에 대해 보일 것이다.
본 논문에서는 통계청에서 매월 작성되는 온라인쇼핑동향조사를 위해, 언어모델 전이학습 기반 분류모델 학습 방법론을 이용하여, 관세청 제공 전자상거래 수입 목록통관 자료를 처리하기 위해서 해외 직접 구매 상품군 분류 모델을 구축한다. 최근에 텍스트 분류 태스크에서 많이 이용되는 BERT 기반의 언어모델을 이용하며 기존의 색인어 정보 분석 과정이나 사례사전 구축 등의 중간 단계 없이 해외 직접 판매 및 구매 상품군을 94%라는 높은 예측 정확도로 분류가 가능해짐을 알 수 있다.
본 연구는 현대 사회에서 빅데이터의 중요성이 강조되는 가운데, 온라인 시장의 확장과 소비자들의 다양한 소비 행태 변화를 반영한 가격지표 개발을 목표로 한다. 통계청의 기존 통계조사 방법론에 대한 한계를 극복하고, 온라인 쇼핑몰 데이터에서 필요한 정보를 추출하고 가공하기 위해 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 인공지능 기술을 적용해보고자 한다. 초기 연구 결과로 공개 Polyglot을 활용하여 비정형 자료 처리와 품목분류에 응용해 보았으며, 제한된 학습 데이터를 사용하여도 높은 정확도의 처리 결과를 얻을 수 있었으며, 현재는 적용 품목을 확장하여 더욱 다양한 품목에 방법론을 적용하는 연구를 진행 중이다.
본 연구는 한국 통계청이 수행하는 가계동향조사와 생활시간조사에서 자료처리 과정 및 방법을 혁신하려는 시도로, 기존의 통계 생산 방법론의 한계를 극복하고, 대규모 데이터의 효과적인 관리와 분석을 가능하게 하는 인공지능 기반의 통계 생산을 목표로 한다. 본 연구는 데이터 과학과 통계학의 교차점에서 진행되며, 인공지능 기술, 특히 자연어 처리와 딥러닝을 활용하여 비정형 텍스트 분류 방법의 성능을 검증하며, 인공지능 기반 통계분류 방법론의 확장성과 추가적인 조사 확대 적용의 가능성을 탐구한다. 이 연구의 결과는 통계 데이터의 품질 향상과 신뢰성 증가에 기여하며, 국민의 생활 패턴과 행동에 대한 더 깊고 정확한 이해를 제공한다.
본 연구는 존 그린리프 위티어의 반노예제 시를 분석하려는 시도이다. 독실한 퀘이커 교도인 위티어는 19세기에 만연한 노예제를 비판했다. 그의 활동은 종교적 신념에 기반한 것이었다. 노예폐지운동에 언론인 등으로 참여했던 위티어는 1830년대부터 1860년대 중반까지 집중적으로 반노예제시를 썼다. 「버지니아 노예 어머니의 이별」은 남부로 팔려간 딸에게 느끼는 노예 어머니의 비통한 심정을 묘사하며 독자의 공감을 유도한다. 「매사추세츠에서 버지니아로」에서 화자는 버지니아의 도덕적 타락에 비통해 하면서 노예를 노예주로 되돌려보내는 것을 거부한다. 「마침내 오르다」는 떠오르는 달을 정치적, 사회적 상징으로 사용하면서, 도주 노예법의 통과를 찬양한다. 남북 전쟁 이후에 작시된 「평화의 가을」은 노예 해방이 선포된 후 평화로운 상황을 묘사한다. 위티어의 노력은 노예해방 운동과 문학에 기여한 바가 크다.
프로그램의 개발과 운영 방식이 C/S 시스템에서 N-티어 방식 등으로 다양해짐에 따라, 프로세스의 설계 및 디자인 방식 또한 다양성을 띄게 되었다. 닷넷 스마트 클라이언트는 특정 기술을 지칭하는 것이 아니며, 닷넷의 Click Once, NTD, .NET Remoting 등의 여러 기술로 구성되어 N-티어 환경에서 사용되어진다. 본 논문에서는 3-티어 환경에서, 닷넷 스마트 클라이언트 프로젝트를 진행하면서 이슈화된 배포와, 부가적으로 효율적인 메뉴 관리를 위한 콜트리뷰 프로세스를 설계하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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