• 산업경영시스템학회지
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• 제44권3호
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• pp.176-191
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• 2021

Non-face-to-face lectures have become a necessity rather than an option since COVID-19, and in order to improve the quality of university education, it is necessary to explore the properties of non-face-to-face lectures and make active efforts to improve them. This study, focusing on this, aims to provide basic data necessary for decision-making for non-face-to-face lecture design by analyzing the relative importance and execution satisfaction of non-face-to-face lecture attributes for professors and students. Based on previous research, a questionnaire was constructed by deriving 4 factors from 1st layer and 17 from 2nd layer attributes of non-face-to-face lectures. A total of 180 valid samples were used for analysis, including 60 professors and 120 students. The importance of the non-face-to-face lecture properties was calculated by obtaining the weights for each stratified element through AHP(Analytic Hierachy Process) analysis, and performance satisfaction was calculated through statistical analysis based on the Likert 5-point scale. As a result of the AHP analysis, both the professor group and the student group had the same priority for the first tier factors, but there was a difference in the priorities between the second tier factors, so it seems necessary to discuss this. As a result of the IPA(Importance Performance Analysis) analysis, the professor group selected the level of interaction as an area to focus on, and it was confirmed that research and investment in teaching methods for smooth interaction are necessary. The student group was able to confirm that it is urgent to improve and invest in the current situation so that the system can be operated stably by selecting the system stability. This study uses AHP analysis for professors and students groups to derive relative importance and priority, and calculates the IPA matrix using IPA analysis to establish the basis for decision-making on future face-to-face and non-face-to-face lecture design and revision. It is meaningful that it was presented.

• 한국빅데이터학회지
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• 제7권1호
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• pp.213-224
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• 2022

물류와 유통에서 장바구니 분석(MBA: Market Basket Analysis)은 주요 판매 상품 간의 연관성을 분석하고, 내부 운영 효율성을 높이기 위한 중요한 수단으로 활용된다. 특히, 장바구니 분석의 결과는 상품 구매예측, 상품 추천 및 매장의 상품 전시 구조 등 의사결정 과정에 중요한 참고자료로 활용된다. 최근 전자상거래의 발전으로 하나의 유통 및 물류 기업이 취급하는 품목의 수가 급격하게 증가하면서 기존의 분석기법인 Apriori와 FP-Grwoth 등의 방법은 계산량의 기하급수적 증가로 인한 속도저하와 실제 비즈니스에 적용하기 위한 중요한 연관규칙을 살피기에는 한계가 있다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해, 상품의 최상위 분류체계인 Main-Category 수준에서는 상품의 판매량을 함께 고려할 수 있는 utility item set mining 기법을 활용하여 주로 함께 판매된 상품군을 우선 선별하였다. 그 후, sub-category 수준에서는 FP-Growth를 활용하여 함께 판매되는 상품 유형을 식별하였다. 이렇게 순차적 레이어 필터링 기법을 활용하여 불필요한 연산을 줄일 수 있어 현실적으로 활용가능한 결과를 제시할 수 있다.

• 한국습지학회지
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• 제18권4호
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• pp.342-349
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• 2016

낙동강수계에 속하는 안동시는 안동댐, 임하댐을 포함하여 낙동강이 흐르는 도시로 경상북도 신 도청 이전과, 지속적 도시화로 인해 불투수 면적이 증가하고 있어 강우 시 유출량 증가 및 비점오염원 부하가 증가되고 있는 지역이다. 본 연구에서는 물순환 선도도시에 선정된 도시 중 안동시를 대상으로 개발에 따른 유출량과 비점오염부하량을 비교 평가하였다. 안동시 물순환 선도도시 계획(안)에 대해 시 공간적 변화를 고려한 CN값을 이용한 직접 유출량과 BOD, T-N 및 T-P 비점오염부하량을 평가한 결과, 옥상녹화 및 투수포장 교체, 물순환 공원 및 거리 조성, 도심지 불투수층 개선 사업 등 4가지 scenario 모두 적용되어 개발될 경우 연간 직접유출이 10.41%, BOD 비점오염부하량이 20.56%, T-N 9.55% 및 T-P 비점오염부하량이 14.29% 저감되는 것으로 조사되었다. 4가지의 개발 scenario 중 저감률이 가장 높은 것은 도시지역 불투수면 개선 사업으로 조사되었으며 개발 이전 대비 연간 직접유출이 6.25%, BOD 비점오염부하량이 11.84%, T-N 비점오염부하량이 4.46% 및 T-P 비점오염부하량이 10.20% 저감되는 것으로 조사되었다.

• 산경연구논집
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• 제2권1호
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• pp.23-28
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• 2011

생산자에게는 상품의 적정가격 보장과 생산의 극대화를 위한 시설 개선으로 소비자의 구매 욕구를 충족시키는 것이다. 막걸리의 유통 개선 방안을 논의하고 막걸리에 대한 이론과 막걸리 열풍의 사회적 배경 및 영향, 그리고 막걸리 유통구조의 개선 및 대기업의 진입으로써 막걸리 업계에 미치는 영향, 지속적인 시장 활성화 방안에 대해 분석했다. 막걸리 유통구조와 문제점은 현재까지 많은 문제점과 개선방안이 실재하였음에도 불구하고, 개선책이 마련되지 않은 이유는 소비자에 대한 부정확한 문제 인식이 주요원인이며, 막걸리 유통구조 개선의 궁극적인 목적은 생산자에게는 막걸리 시장의 활성화로 인한 생산 시설의 개선이며, 소비자에게는 적정한 가격에 안전하고 좋은 품질의 상품을 공급받는 것이다. 위에서 언급한 바와 같이 물류시스템의 개선과 위생안전 관리를 위한 정부의 지원 등을 통한 변화가 필요하며, 이에 따르는 많은 막걸리 업체들이 유통의 주요 문제로 인식하여야 할 것이다.

• World Technopolis Review
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• 제8권2호
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• pp.74-81
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• 2019

Cities will soon host two third of the population worldwide, and already today 80% of the world energy is used in the 20 largest cities. Urban areas create 80% of the greenhouse gas emission, so we should take care that urban areas are smart and sustainable as implementations have especially here the greatest impact. Smart Cities (SC) or Smart Sustainable Cities (SSC) are the actual concepts that describe methodologies how cities can handle the high density of citizens, efficiency of energy use, better quality of life indicators, high attractiveness for foreign investments, high attractiveness for people from abroad and many other critical improvements in a shifting environment. But if we talk about Entrepreneurship Ecosystem and Innovation, we do not see a lot of literature covering this topic within those SC/SSC concepts. It seems that 'Smart' implies that all is embedded, or isn't it properly covered as brick stone of SC/SSC concepts, as they are handled in another 'responsibility silo', meaning that the policy implementation of a Science and Technology Park (STP) is handled in another governing body than SC/SSC developments. If this is true, we will obviously miss a lot of synergy effects and economies of scale effects. Effects that we could have in case we stop the siloed approaches of STPs by following a more holistic concept of a Smart Sustainable City, covering also a continuous flow of innovation into the city, without necessarily always depend on large corporate SSC solutions. We try to argue that every SSC should integrate SP/STP concepts or better their features and services into their methodology. The very limited interconnectivity between these concepts within the governance models limits opportunities and performance in both systems. Redesigning the architecture of the governance models and accepting that we have to design a system-of-systems would support the possible technology flow for smart city technologies, it could support testbed functionalities and the public-private partnership approach with embedded business models. The challenge is of course in complex governance and integration, as we often face siloed approaches. But real SSC are smart as they are connecting all those unconnected siloes of stakeholders and technologies that are not yet interoperable. We should not necessarily follow anymore old greenfield approaches neither in SSCs nor in SP and STP concepts from the '80s that don't fit anymore, being replaced by holistic sustainability concepts that we have to implement in any new or revised SSC concepts. There are new demands for each SP/STP being in or close to an SC/SCC as they have a continuous demand for feeding the technology base and the application layer and should also act as testbeds. In our understanding, a big part of STP inputs and outputs are still needed, but in a revised and extended format. We know that most of the SC/STP studies claim the impact is still far from understood and often debated, therefore we must transform the concepts where SC/STPs are not own 'cities', but where they act as technology source and testbed for industry and new SSC business models, being part of the SC/STP concept and governance from the beginning.

• 한국전자거래학회지
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• 제24권1호
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• pp.1-16
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• 2019

최근 온실가스의 증가로 인한 기후변화 대응의 필요성과 전력수요의 증가로 인해 태양광발전량(PV) 예측의 중요성은 급격히 증가하고 있다. 특히, 태양광 발전량을 예측하는 것은 합리적인 전력 가격결정과 시스템 안정성 및 전력 생산 균형과 같은 문제를 효과적으로 해결하기 위해 전력생산 계획을 합리적으로 계획하는데 도움이 될 수 있다. 그러나 일사량, 운량, 온도 등과 같은 기후정보 및 계절 변화로 인한 태양광 발전량이 무작위적으로 변화하기 때문에 정확한 태양광 발전량을 예측하는 것은 도전적인 일이다. 따라서 본 논문에서는 딥러닝 모델을 통해 기후 및 계절정보를 이용하여 학습함으로써 장기간 태양광 발전량 예측 성능을 향상시킬 수 있는 기법을 제안한다. 본 연구에서는 대표적인 시계열 방법 중 하나인 계절형 ARIMA 모델과 하나의 은닉층으로 구성되어 있는 ANN 기반의 모델, 하나 이상의 은닉층으로 구성되어 있는 DNN 기반의 모델과의 비교를 통해 본 연구에서 제시한 모델의 성능을 평가한다. 실데이터를 통한 실험 결과, 딥러닝 기반의 태양광 발전량 예측 기법이 가장 우수한 성능을 보였으며, 이는 본 연구에서 목표로 한 태양광 발전량 예측 성능 향상에 긍정적인 영향을 나타내었음을 보여준다.

• 지식경영연구
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• 제22권4호
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• pp.27-40
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• 2021

Click-Through Rate(CTR) 예측은 추천시스템에서 후보 항목의 순위를 결정하고 높은 순위의 항목들을 추천하여 고객의 정보 과부하를 줄임과 동시에 판매 촉진을 통한 수익 극대화를 달성할 수 있는 핵심 기능이다. 자연어 처리와 이미지 분류 분야는 심층신경망(deep neural network)의 활용을 통한 괄목한 성장을 하고 있다. 최근 이 분야의 주류를 이루던 모델과 차별화된 어텐션(attention) 메커니즘 기반의 트랜스포머(transformer) 모델이 제안되어 state-of-the-art를 달성하였다. 본 연구에서는 CTR 예측을 위한 트랜스포머 기반 모델의 성능 향상 방안을 제시한다. 자연어와 이미지 데이터와는 다른 이산적(discrete)이며 범주적(categorical)인 CTR 데이터 특성이 모델 성능에 미치는 영향력을 분석하기 위해 임베딩의 일반화(regularization)와 트랜스포머의 정규화(normalization)에 관한 실험을 수행한다. 실험 결과에 따르면, CTR 데이터 입력 처리를 위한 임베딩 과정에서 L2 일반화의 적용과 트랜스포머 모델의 기본 정규화 방법인 레이어 정규화 대신 배치 정규화를 적용할 때 예측 성능이 크게 향상됨을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제28권3호
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• pp.185-207
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• 2022

최근 딥 러닝 기술의 발전으로 인해, 텍스트, 이미지 등 비정형 데이터 분석에 딥 러닝 알고리즘을 적용하는 연구가 활발히 수행되고 있다. 그중 텍스트 분류는 학계 및 업계에서 오랜 기간 연구되어 온 분야로, 분류의 성능을 향상시키기 위해 계층형 레이블 등 데이터 자체의 특성을 활용하기 위한 다양한 시도가 이루어지고 있다. 하지만 계층적 분류를 위해 주로 사용되는 하향식 접근법은 상위 레벨의 오분류가 하위 레벨의 정분류 기회를 차단한다는 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 레이블의 계층적인 관계를 고려하면서도 상위 레벨의 분류가 하위 레벨의 분류를 차단하지 않도록 하여 분류 성능을 향상시키기 위해, 오토인코더 기반 심층 지도 네트워크를 활용한 계층형 데이터 분류 방법론을 제안한다. 제안 방법론은 오토인코더의 잠재변수에 하위 레이블을 예측하는 주 분류기를 추가하고, 인코더의 은닉층에 상위 레벨의 레이블 예측하는 보조 분류기를 추가하여 End-to-End 학습을 진행한다. 제안 방법론의 성능을 평가하기 위하여 국내 논문 데이터 총 22,512건에 대한 실험을 수행한 결과, 제안 모델이 기존의 지도 오토인코더 및 DNN 모델에 비해 분류 정확도와 F1-Score에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.85-91
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• 2013

최근 인터넷 환경은 기존 웹 중심에서 고품질 멀티미디어 콘텐츠 중심으로 변화하고 있으며, 이에 따라 네트워크가 전달해야 할 트래픽에서 비디오 콘텐츠 및 파일공유 트래픽이 차지하는 비중이 급격히 늘어나고 있다. 따라서 네트워크 사업자는 대용량 비디오 콘텐츠 트래픽의 수익화 연계가 가능한 Smart Pipe를 위한 방안으로 고품질 미디어 콘텐츠 전달 기능이 추가된 스마트 네트워크로의 전환을 추진하고 있다. 스마트 네트워크는 콘텐츠 중심 네트워크(Content-Centric Network)의 개념을 현재의 IP 네트워크 위에서 오버레이 형태로 콘텐츠를 인지하여 콘텐츠별 최적 네트워크 자원을 할당하고 네트워크 사업자의 네트워크 제어능력을 추가하여 End-to-End로 고품질 콘텐츠 전달이 가능하도록 하는 기술이다. 본 논문에서는 스마트 네트워크를 구현하기 위한 구조 및 주요기능과 시험망을 통한 결과를 제안한다.

• 유통과학연구
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• 제15권8호
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• pp.55-64
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• 2017

Purpose - PB products at convenience stores take up about 20% of all products, and strategies for differentiation from other companies and brand image building are very important. This study would investigate the strategy for differentiating PB products and successful brand building strategy, focusing on BGF Retail that is operating 'CU', the leader in the convenience store industry in Korea. Research design, data, and methodology - This study would attempt to make an exploratory approach to PB products limited to those in convenience stores. As a research subject, this study chose BGF Retail, the operator of CU, which is the leader in the convenience store industry in Korea and chose the case study method in order to examine the strategy for differentiating PB products in convenience stores more in depth. For this purpose, this study collected materials such as papers, newspaper articles and various reports on convenience store-related PB products and conducted an in-depth study including more practical contents through an interview with CU workers. Results - CU pursued the diversity of PB products and has had the diversity of products, more than 120 kinds. It founded a product research institute and has been in charge of the differentiation strategy from planning products to launching them. Changing the target layer of consumers to those in middle age of the 40s-50s, it succeeded in the strategy expanding the consumer class. In the long run, despite it changed the name of the company, it has built a successful image, and both revenue and operating profit have continuously grown up. Conclusions - In results, CU has reset the changing main target population, and the product research institute succeeded in the innovation of products, reflecting new trends the customers want. Through this study, the practical implications could be provided for competitors.