• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.195-196
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• 2013

다양한 이종의 클라우드 서비스 제공자들은 자원 할당 기간에 기반하여 온디맨드(On-demand) 및 예약형(Reserved) 인스턴스 2 가지로 구분하여 할당하는 가상 머신 인스턴스의 가격을 결정한다. 즉 자원 할당 기간이 상대적으로 짧은 온디맨드 인스턴스의 경우에는 가격이 비싸지만 할당 기간이 상대전으로 긴 예약형 인스턴스는 가격이 저렴하게 책정된다. 본 논문에서는 이와 같은 가격 정책을 기반으로 적응적 예약형 기반 가상 자원 관리 기법을 소개하여 동일한 클라우드 서비스를 달성하면서도 비용을 효과적으로 절감할 수 있도록 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2014.07a
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• pp.353-354
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• 2014

오늘날 데이터베이스 시스템 의 스토리지에 많은 정보를 저장하게 되는데 이때 주로 HDD가 사용되고 있으며, 지금까지 대용량 저장 장치로 발전을 해왔다. HDD는 단위 비트 당 가격이 저렴한 이점이 있으나 HDD를 이용한 저장장치는 낮은 수행 속도 때문에 빠르게 정보를 제공받기를 원하는 사용자의 요구를 충족시키지 못하고 있다. 이를 해결하기 위해 빠른 I/O속도를 갖는 SSD를 이용한 저장 장치가 연구가 많이 되고 있으나 비트 당 가격이 비싼 SSD의 단점으로 인해 HDD를 전부 SSD로 대체하기에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 HDD를 SSD로 완전히 대체하는 시스템이 아니라 SSD를 캐시로 사용한 SSD의 기반으로 혼합 스토리지 구조를 이용하여 검색 성능을 최적화시키기 위한 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.63-66
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• 2022

최근 세계 클라우드 시장 규모가 증가함에 따라 기업의 클라우드 서비스 이용률과 더불어 개인의 클라우드 서비스 이용률 또한 높은 증가율을 보여주고 있다. 이에 따라 AWS S3, GCP Cloud Storage와 같은 기업용 멀티 클라우드 스토리지 서비스의 효율적인 통합에 대한 연구는 활발하게 이루어지고 있다. 그러나, 이러한 접근법을 개인용 멀티 클라우드 스토리지 서비스의 효율적인 통합에 적용하기에는 가격 모델의 상이함과 더불어 여러 요인에 따른 어려움이 있다. 본 논문에서는 이를 해소하기 위해 기존의 가격 모델을 단순화하여 개인용 멀티 클라우드 스토리지 서비스를 효율적으로 통합하는 방법에 대해 제시한다.

• Proceedings of the Korean Society of Fisheries Technology Conference
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• 2003.05a
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• pp.177-178
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• 2003

어분은 단백질 함량이 높고 필수 아미노산 및 필수지방산이 고루 갖추어진 양질의 단백질원이지만, 가격이 비싸고 어획량 변동이 심해 공급이 불안정한 실정이다. 따라서 경제적인 양식사료의 개발을 위해서는 값이 싸고 공급이 안정적인 단백질원을 개발하여 사용하는 것이 시급하다. 이 중 식물성인 대두박은 단백질 함량과 아미노산 조성 등 영양성분이 비교적 잘 갖추어져 있을 뿐만 아니라,어분에 비해 가격이 저렴하고 공급이 안정적이어서 어분 대체 단백질원으로 활발히 연구되어 왔다. (중략)

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.28 no.2
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• pp.201-207
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• 2023

In this paper, we propose an optimal model for mid to long-term price prediction of agricultural products using LGBM, MLP, LSTM, and GRU to compare and analyze the three strategies of the Multi-Step Time Series. The proposed model is designed to find the optimal combination between the models by selecting methods from various angles. Prior agricultural product price prediction studies have mainly adopted traditional econometric models such as ARIMA and LSTM-type models. In contrast, agricultural product price prediction studies related to Multi-Step Time Series were minimal. In this study, the experiment was conducted by dividing it into two periods according to the degree of volatility of agricultural product prices. As a result of the mid-to-long-term price prediction of three strategies, namely direct, hybrid, and multiple outputs, the hybrid approach showed relatively superior performance. This study academically and practically contributes to mid-to-long term daily price prediction by proposing an effective alternative.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.12 no.3
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• pp.116-125
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• 2022

The purpose of this study is to analyze whether investor anxiety caused by COVID-19 affects cryptocurrency prices in the COVID-19 pandemic, and to experiment with cryptocurrency price prediction based on a deep learning model. Investor anxiety is calculated by combining Naver's Corona search index and Corona confirmed information, analyzing Granger causality with cryptocurrency prices, and predicting cryptocurrency prices using deep learning models. The experimental results are as follows. First, CCI indicators showed significant Granger causality in the returns of Bitcoin, Ethereum, and Lightcoin. Second, LSTM with CCI as an input variable showed high predictive performance. Third, Bitcoin's price prediction performance was the highest in comparison between cryptocurrencies. This study is of academic significance in that it is the first attempt to analyze the relationship between Naver's Corona search information and cryptocurrency prices in the Corona phase. In future studies, extended studies into various deep learning models are needed to increase price prediction accuracy.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2003.11a
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• pp.393-407
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• 2003

공동구매는 ‘가격절감’, ‘위험감소’, ‘거래비용 절감’, ‘참여의식’등의 장점을 가지고 있다. 이러한 장점은 소비자들로 하여금 구매형태에 직ㆍ간접적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면 ‘시간지연’, ‘제품다양성 부족’, ‘결제수단’, ‘상품디스플레이’등의 단점을 가지고 있다. 이러한 단점들 역시 소비자들로 하여금 구매형태에 직ㆍ간접적인 영향을 미치는 것으로 나타났으나 반면 한번 거래를 하게 되면 계속해서 거래를 한다는 의견과 앞으로도 거래를 할 생각을 가지고 있으며 주변의 다른 이들에게도 추천하겠다는 생각을 가지고 있었다. 장ㆍ단점과 관련하여 공동구매를 ‘재수용 하는가’와 ‘주변사람들에게 권유할 것인가’를 연구하였다. 본 연구의 목적은 공동구매 특성이 공동구매를 수용함에 있어서 지속적인 수용을 할 것인가와 더불어 주변의 사람들에게 권장을 하는가를 파악하는데 있다. 본 연구에 대한 자료 수집방법은 D대학교의 재학생들을 대상으로 총 100부를 설문 조사하였으며, 수집된 설문지 중에서 불성실하게 응답한 설문지 8부를 제외한 총 92부를 유효한 설문으로 확보하였다. SPSS_WIN 10.0 패키지를 이용하였으며, 대상을 통하여 제품별(종류별) 선호도와 구매시(저가격, 안전성, 배송, 시간절감, 결제편리, 기타) 우선순위를 빈도분석 하였다. 또한 요인분석통한 타당도와 신뢰도 분석하고, 연구변수로 선정한 각 요소들을 이용하여 공동구매의 특성(가격대비 성능, 편리성, 결제안전, 다양한 제품 제공)에 따라 공동구매 재수용도와 주변사람 들에게 권유할 것인가에 영향력 정도를 파악하기 위해 회귀분석을 실시하였다. 조사결과 제품 선호도의 측면에서는 서적&음반, 의류&신발, 컴퓨터&주변기기 가장 선호하는 품목으로서 전자상거래와 거의 흡사하게 나타났으며, 구매시 가장 중요하게 느끼는 요소는 저렴한 가격과 안전&안정성으로 나타났다. 또한, 공동구매 특성에 대한 요인분석 결과로는 하나의 독립요인으로 존재하지만 결재안전, 다양한 제품제공의 요인들이 편리성 요인의 하부요인으로 존재하는 것으로 나타났다. 공동구매 특성이 재수용과 주변사람 권유에 대한 결과로는 재수용적인 측면에서는 ‘가격대비 성능’과 ‘다양한 제품 제공’이 유의한 영향을 미칠 것으로 나타났으며, 주변사람 권유적인 측면에서는 ‘가격대비 성능’이 유의한 영향을 미칠 것으로 나타났고 재수용성과 다르게 ‘다양한 제품 제공’측면에서는 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.121-125
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• 2006

청소 로봇은 지도 작성 및 위치 인식을 기준으로 청소 방법을 랜덤(random)방식과 매핑(mapping)방식으로 분류 할 수 있다. 랜덤방식은 지도를 작성하지 않아 가격경쟁력이 있지만 효율이 떨어진다. 반면, 매핑방식은 지도를 작성하므로 청소 효율이 높지만 상대적인 가격경쟁력이 떨어진다. 그러므로 랜덤방식과 매핑방식의 문제점들을 보안하기 위해 본 논문은 고가의 센서 정보를 사용하지 않고 로봇이 주행 중에 발생되는 벡터(방향과 거리)값을 이용하여 로봇에게 지도 정보를 제공하는 알고리즘을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2013.10a
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• pp.261-262
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• 2013

In this paper, we subject to MA area to identifying improve the performance of equipment and prices down. When we replace the equipment, the cost savings available area, servers, storage, the As-is vs To-be of software compared to the cost. Thus, based decision-making is utilized.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2006.10e
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• pp.233-240
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• 2006

인터넷 쇼핑몰을 이용하는 구매자의 상품 구매를 돕는 방법으로 가격 비교 서비스가 가장 많이 이용되고 있다. 가격비교 서비스는 구매자가 구매할 상품을 이피 결정했다고 가정하고 동일 상품을 판매하는 사이트들의 가격과 서비스 정보를 비교하여 구매자치 구매 결정에 많은 도움을 주고 있다. 가격 비교 서비스는 구매자에게 인터넷 쇼핑몰 사이트에서 판매되는 수많은 상품 중 어떤 상품을 선택할 지에 대한 고민을 해결해 주지는 못하고 있다. 구매자가 구매할 상품을 결정하지 못했을 때, 상품의 선택을 도울 수 있는 방법은 서로 다른 상품 모델에 대한 기능적 차이를 비교할 수 있도록 해주어야 한다. 상품에 대한 기능의 차이점은 상품의 상세 정보를 통해서 파악이 가능하다. 따라서 상품의 상세 정보를 구매자가 한눈에 파악할 수 있도록 제공하는 것은 상품을 선택하는데 매우 중요한 요소이다. 각 상품의 상세 정보는 구매자에게 해당 상품이 어떤 기능을 가지고 있는지 보기 쉽게 기술되어 있지만 다른 상품과는 기능을 설명하는 순서가 다르거나 사용한 용어 및 단위 표현에 같은 의미의 다른 표현 방식을 사용하기도 한다. 본 논문은 상품들의 기능적인 차이점을 파악하는 것을 도울 수 있도록 하기 위해서, 개별 상품에 대해서는 상품의 상세 정보가 보기 쉽게 기술되었다는 점을 이용하여 상품의 상세 정보로부터 상품의 정보를 추출한다. 추출된 정보는 상품을 구성하는 기능 계층 정보를 이용하여 각 상품들의 기능과 기능에 대한 설명을 일치시키는 방법을 제안한다.