많은 온라인 쇼핑몰에서 색상 기반 필터링 서비스나 추천 시스템을 제공하지만, 수동 분류는 많은 시간이 들고 오류 위험이 있다. 본 연구의 실험에서는 먼저 분석할 의류 이미지를 실루엣 분석으로 수행한 경우와 수행하지 않는 경우의 k-평균 군집화 알고리즘으로 가장 우세한 색상 군집의 중심값을 도출하는데, 만약 군집 개수가 2개 이상이면 보다 큰 군집의 중심값만을 고려한다. 이 중심값을 이용해 사전 학습한 k-최근접 이웃 알고리즘으로 색상 클래스를 분류한다. 실험 결과 실루엣 분석을 수행하지 않은 k-평균 군집화 알고리즘을 사용한 분류 방식이 정확도와 수행 시간 모두 매우 준수하였으나, 배경색이 존재하여 의류 색 분석에 영향을 줄 수 있는 경우 잘못 분류한다는 문제도 있다.
DDI(Drug-Drug Interaction)는 병원에서 발생하는 약물이상반응의 30%를 유발하는 부작용이지만, 현실적으로 모든 약물쌍의 DDI 를 기존 in vivo, in vitro 방식으로 예측하는 것은 불가능하다. 그렇기에, 다양한 in silico 방식의 DDI 예측 모델이 연구되고 있다. 본 연구에서는, 단백질 네트워크 상에서 RWR(Random Walk with Restart) 알고리즘을 통해 약물과 직접적으로 상호작용하는 단백질과 간접적으로 상호작용하는 단백질의 정보를 사용하여 DDI 를 예측하는 모델을 개발하였다. 이 모델을 통하여 기존에 발견하지 못한 DDI 를 새롭게 발견하고, 신약 개발 시에도, 신약과 함께 복용 시 문제를 일으킬 수 있는 약물을 예측하여 약물 이상반응을 방지하고자 한다.
2017년 가치가 급상승하며 전 세계적으로 큰 이슈를 끈 비트코인은 최근 많은 사람들의 재태크 수단으로 이용되고 있다. 그러나 비트코인은 비슷한 재태크 수단인 주식과 다르게 24시간 내내 거래되고, 기사 하나하나에 의해 가격변동의 폭이 굉장히 크다. 이는 가격이 급변하는 비트코인 시장에서 가격을 예측하는데 어렵게 작용한다. 본 논문에서는 직접적인 가격 예측은 어렵다고 판단해 비트코인 가격변동에 영향을 주는 요소들을 딥러닝 모델을 통해 일일 단위 종가 가격의 등락을 예측해 위의 요소들이 비트코인 가격변동과 상관관계를 가지는지 확인한다.
ARM 아키텍처를 사용하는 임베디드 시스템에서 int8, fp16, fp32 데이터를 조합하여 c/c++로 작성된 mixed precision CNN 을 실행시키기 위한 프레임워크 구성으로, 네트워크의 레이어마다 다른 정밀도를 사용하여 네트워크 경량화 및 추론 정확도 향상을 위한 최적의 설정을 탐색하는 실험 및 분석이 가능토록 하는 것을 목적으로 한다. 주요 구성은 network forwarding 중 레이어의 입력이 레이어에 설정된 정밀도와 다를 경우 실행되는 양자화/반양자화를 c/c++로 바인딩된 tensorflow 의 quantization 모듈을 사용하여 진행하고 ARM 시스템에서 c/c++의 fp16 을 사용하기 위해 fp16 를 컴파일이 가능한 ARM compiler 를 사용하는 프레임워크를 제안한다.
본 연구는 GPT-3.5 와 GPT-4 를 대상으로 완전성과 일관성 측면에서 코딩 협업 환경에 어떤 버전이 더 적합한지 평가하는 것을 목표로 한다. 두 버전을 대상으로 실험한 결과, GPT-4 가 GPT-3.5보다 완전성과 일관성 측면에서 더 높은 성능을 보였다. 특히 GPT-4 는 모든 항목들에서 100%의 완전성을 보였으나, 일관성은 여전히 개선이 필요함을 확인하였다. 프롬프트 수정만으로는 한계가 있으며, GPT-4 자체의 업그레이드가 필요하다는 의미이며, 향후 연구를 통해 타 생성형 AI 의 성능들도 평가할 예정이다.
오늘날은 실용성 있는 생활 영어교육이 절실히 필요한 시대로서 영어 교육은 무엇보다도 의사소통 능력 개발에 중점을 두고 있다. 영어 학습을 시작하는 초기 학습자 단계에서 가장 우선적으로 직면하게 되는 것이 바로 어휘 학습이다. 기존 영어 단어 학습 시스템은 학습자에게 지나치게 많은 단어들을 단순한 방법을 통해서 학습하게 함으로써 심리적 부담을 주고 있다. 심리언어학에서는 언어 이해의 과정이 단순히 제시된 것을 그대로 받아들이는 수용의 과정이 아니라 학습자가 이미 보유한 경험과 개념을 근거로 활성망의 확산을 통해 적절한 관계를 찾는 역동적·능동적 과정이라는 이론이 있다. 본 논문에서는 언어 학습 이론을 바탕으로 단어들 사이의 관계를 부각시킴으로써 추론과 기억에 도움을 주는 영어 단어 학습 시스템을 제안한다. 본 시스템은 단어들 간의 관계를 정의한 단어 관계 망을 중심으로 단어 학습 순서를 결정할 수 있고, 이미지 및 게임 기능을 지원하여 단어학습의 흥미를 유발하는 특징이 있다. 본 학습시스템을 실제 단어 학습에 적용해 본 결과 학습자들의 만족도가 높았다.
This study tried to verify the effect of situational consumer animosity on consumer attitudes and behaviors with the moderating effect of cultural internalization. For this purpose, 460 valid survey data were collected from Koreans. The causal and regulatory relationships between the variables were analyzed through confirmatory factor analysis and structural model analysis using AMOS with the collected data. It was confirmed that the national situational animosity had a negative effect on quality evaluation, while personal situational animosity did not. Also, the positive relationship between quality evaluation and purchase intention was confirmed. In addition, it was found that internalization of individual culture moderates the effect of quality evaluation on purchase intention.
This study aims to examine how entrepreneurs' international entrepreneurial orientation and digital orientation affect business networks, innovative product development, and internationalization performance in a digital environment. For this purpose, data were collected from the CEOs of 192 domestic start-up venture companies. The causal relationship between the variables was analyzed through confirmatory factor analysis and structural model analysis using AMOS(18.0 version) for the collected data. It was confirmed that international entrepreneurial orientation and digital orientation have a positive effect on business networks. And the business network was found to have a positive effect on innovative product development and internationalization performance
최근 우리나라는 공공의 기록관리 뿐만 아니라 크고 작은 민간 아카이브에 대한 관심이 높아지고 있다. 이러한 흐름에 따라 설립된 민간 아카이브는 설립 및 관리 주체가 상이할 뿐만 아니라 목적, 형태, 기록의 유형 등이 다양하고, 예산과 인력의 부족, 전문적인 기록관리 담당자가 부재하기 때문에 체계적으로 기록을 관리하기는 쉽지 않다. 시스템에 대한 요구는 계속해서 증대되고 있으나, 이를 해결할 수 있는 전문인력과 예산의 부족으로 난항을 겪고 있다. 이에 민간 아카이브의 시스템에 대한 부담감의 돌파구로서 공개 소프트웨어 기록시스템이 가지는 의미와 동향을 소개하고, AtoM 기능을 상세하게 살펴보았다. 공개 소프트웨어인 AtoM은, 웹 기반의 시스템으로서 웹 브라우저를 통해 접속하여 사용하기 때문에 비교적 사용법이 간편하고 웹 서비스 또한 데이터베이스 서버에 요청하는 방식을 통해 가능하다. 무료로 이용가능하다는 장점을 비롯하여 특정 운영체제나 애플리케이션에 의해 제약을 받지 않고 설치와 운영이 편리하며 호환성, 확장가능성 등이 높아 예산과 인력의 부족을 겪고 있는 민간 아카이브에서 유용하게 사용될 수 있을 것이다. 데이터 관리의 측면에서도 공유와 검색, 활용 등에 대한 상호운용성이 뛰어나기 때문에 향후 민간 아카이브 및 기관 간의 네트워크를 통한 기록물 활용에도 유리하게 작용할 수 있을 것으로 보인다. 추가로, Omeka와의 연계를 통한 전시서비스 기능 확장, Archivematica를 통한 장기보존 등 많은 논의가 필요하다. 그간 공공중심으로 이루어지던 기록관리가 민간으로 그 저변이 확대되어 균형을 이루게 될 수 있는 초석으로 공개 소프트웨어로서의 기록시스템이 역할을 할 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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