이 연구는 연구데이터 재이용에 대한 연구자 및 재이용 데이터를 조사를 통해 연구데이터 재이용 영향에 대한 분석 및 활성화 방안을 제시하는데 있다. 이를 위해 연구데이터를 재이용하여 뉴 연구결과물을 산출한 경험이 있는 국내 사회과학분야 학술 연구자를 대상으로 설문배포와 회수를 토대로 178부를 분석하였다. 그 결과, 1) 대부분의 연구자들은 데이터 리포지터리, 데이터관리시스템, 연구데이터 DB와 같은 시스템을 통해 재이용 데이터를 획득하고, 실험 및 관찰을 통해 생산된 분석데이터를 주로 재이용하는 것으로 나타났다. 또한 성공적으로 연구데이터를 재이용한 연구자임에도 불구하고 연구데이터 공유에 대한 인식이 낮을뿐더러 다양한 문제에 직면하여 공유를 하지 않았다. 2) 문헌 검토와 요인 분석을 통해 도출한 10가지 요인(학문적 유용성, 연구의 효율성, 연구자의 우려사항, 데이터 취약성, 직접적 노력, 간접적 노력, 재이용 적합성, 데이터 완전성, 데이터 유용성, 사회적 조건)의 신뢰성과 타당성을 검증하였다. 3) 상관 분석결과 연구 효율성, 사회적 조건은 연구데이터 재이용 의도와 양적 상관관계가, 연구자의 우려사항, 데이터 취약성, 직접적 노력은 연구데이터 재이용 의도와 음적 상관관계가 나타났다. 회귀 분석 결과 이 요인들은 모두 연구데이터 재이용 의도에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 연구의 효율성, 사회적 조건, 직접적 노력, 연구자의 우려사항, 데이터 취약성 순서로 연구데이터 재이용 의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이를 토대로 연구데이터 재이용 활성화 방안을 제시하였다.
A data model is a diagram that describes the properties of different categories of data and the associations among them within a business or information system. In spite of its importance and usefulness, data modeling activity requires not only a lot of time and effort but also extensive experience and expertise. The data models for similar business areas are analogous to one another. Therefore, it is reasonable to reuse the already-developed data models if the target business area is similar to what we have already analyzed before. In this research, we develop a case-based reasoning system for data model reuse, which we shall call CB-DM Reuser (Case-Based Data Model Reuser). CB-DM Reuse consists of four subsystems : the graphic user interface to interact with end user, the data model management system to build new data model, the case base to store the past data models, and the knowledge base to store data modeling and data model reusing knowledge. We present the functionality of CB-DM Reuser and show how it works on real-life a, pp.ication.
The emergence of Web 2.0 technologies, such as blogs and wiki, enable even naive users to easily create and share content on the Web using freely available content sharing tools. Wide availability of almost free data and promiscuous sharing of content through social networking platforms created a content borrowing phenomenon, where the same content appears (in many cases in the form of extensive quotations) in different outlets. An immediate side effect of this phenomenon is that identifying which content is re-used by whom is becoming a critical tool in social network analysis, including expert identification and analysis of information flow. Internet-scale reuse detection, however, poses extremely challenging scalability issues: considering the large size of user created data on the web, it is essential that the techniques developed for content-reuse detection should be fast and scalable. Thus, in this paper, we propose a $qSign_{lsh}$ algorithm, a mechanism for identifying multi-sentence content reuse among documents by efficiently combining sentence-level evidences. The experiment results show that $qSign_{lsh}$ significantly improves the reuse detection speed and provides high recall.
In our country, most of the wood resources are imported. We faced a continuous rising of wood price by export country's some conditions and excess rising of transport charge, also a shortage of structural size members. In these situation, recycling or reuse of wood residues and wastes under wood processing industry, building construction and demolition is not a option but a prerequisite. In our country, there is a dearth of data on recycling or reuse of wood residues and wastes, so the investigation on the necessity of recycling or reuse of wood residues and wastes was conducted by using the foreign data and documents. First of all, fields and actual conditions for the domestic wood processing industry were surveyed. Then, kinds and signification of wood residues and wastes were organized. Later, the necessity and the signification of recycling or reuse of wood residues were investigated, and postulations for effective recycling and reuse were suggested. Above all, the necessity of grading standards for reuse or recycling and some important consideration for developing grading standards were emphasized. At last, foreign research tendencies and some applications on recycling or reuse of wood residues and wastes were supplemented.
오늘날 점차 데이터 집약적으로 변모하는 학문 환경 속에서 데이터는 연구부산물이 아닌 연구성과물로써 학술 커뮤니케이션의 기반으로 자리 잡아가고 있다. 그러나 데이터 공급의 확대나 접근가능성의 확보만으로는 실제적인 데이터 재이용을 담보하는데 한계가 있다. 이를 극복하기 위해서는 학술연구자의 데이터 재이용 행위와 데이터요구를 심층적으로 파악할 필요성이 있다. 따라서 본 연구는 연구자의 주요 데이터 재이용 행위와 데이터요구를 규명하고자 하였다. 이를 위해 한국사회과학자료원(KOSSDA)의 최근 3개년 데이터 재이용문헌 중 KCI 등재 논문의 저자를 연구대상으로 선정하고, 인터뷰를 수락한 연구자 12명과의 심층면담을 수행하였다. 심층면담 분석결과, 데이터를 재이용하는 요인은 개인적, 경제적, 기술적, 사회적 측면 모두에서 나타났으며, 데이터 재이용 목적에 따라 데이터 그 자체를 이용하거나 데이터가 지닌 맥락정보를 활용하였다. 웹 기반의 정보원으로부터 데이터를 주로 습득하였으나 비공식적인 커뮤니케이션을 통해 파악하는 경우도 있었다. 한편 데이터 재이용 시에 발생하는 학술연구자의 데이터요구를 살펴보면 생산 단위는 기관을, 언어는 영어를, 국가로는 미국을 선호하였다. 또한 조사원 기입식 대인면접 조사 방식으로 수집된 양적 데이터를 우선시하였다. 메타데이터와 식별정보를 충분히 포함한 원자료 수준의 데이터를 긍정적으로 인식하였으나, 접근 및 이용이 통제된 데이터는 데이터가 지닌 가치에 대한 확신을 갖기 어려워 부정적으로 받아들였다. 그러나 데이터의 규모나 최신성과 관련된 선호는 뚜렷하게 나타나지 않았는데 이는 선택 가능한 유사 데이터가 부재하였기 때문이었다.
Purpose - This study's aims are to examine the effects of airline service quality on brand image, brand attitude and reuse intention and the mediating roles of brand image and brand attitude in the relationship between airline service quality and reuse intention. Research design, data and methodology - A total of 500 questionnaire copies were distributed and 474 were used for the empirical study after excluding some empirical inappropriate or unusable ones. To analyze the collected data, the SPSS/WIN 22.0 statistical package was used. Results - The result of analysis showed that all the intangible, tangible and human elements of the airline service quality positively influenced on brand image and brand attitude and did not directly influence on reuse intention. However, brand image and brand attitude played mediating roles in the relationship between all the service quality elements and reuse intention. Conclusions - This means that airlines need to develop service quality, which is differentiated and provides special feelings for customers and work out improvement strategies for positive brand images and attitudes, since customers choose and reuse airlines, based on brand images and attitudes, which are perceived and formed through the experience of airline service quality and word of mouth.
본 논문은 합성곱 신경망에 데이터 재사용 방법을 효과적으로 적용하여 연산 횟수와 메모리 접근 횟수를 줄일 수 있는 GPGPU구조를 제안한다. 합성곱은 kernel과 입력 데이터를 이용한 2차원 연산으로 kernel이 slide하는 방법으로 연산이 이루어 진다. 이때, 합성곱 연산이 완료될 때 까지 kernel을 캐시메모리로 부터 전달 받는 것이 아니고 내부 레지스터를 이용하는 재사용 방법을 제안한다. SIMT방법으로 명령어가 실행되는 GPGPU의 원리 이용하여 데이터 재사용의 효과를 높이기 위해 합성곱에 직렬 연산 방식을 적용하였다. 본 논문에서는 레지스터기반 데이터 재사용을 위하여 kernel을 4×4로 고정하고 이를 효과적으로 지원하기 위한 warp 크기와 레지스터 뱅크를 갖는 GPGPU를 설계하였다. 설계된 GPGPU의 합성곱 신경망에 대한 성능을 검증하기 위해 FPGA로 구현한 뒤 LeNet을 실행시키고 TensorFlow를 이용한 비교 방법으로 AlexNet에 대한 성능을 측정하였다. 측정결과 AlexNet기준 1회 학습 속도는 0.468초이며 추론 속도는 0.135초이다.
The purpose of this study was to identify the structural causation between the service quality of lifelong education, city brand equity, and intention to reuse. For this study, the case of lifelong education in Osan, wherein local governments are leading efforts to promote lifelong education, was selected as the subject. A structured offline survey as well as an online survey were conducted to collect data from citizens of Osan who participated in lifelong education at least once. The results show that lifelong education service quality and city brand equity have a significant positive impact on intention to reuse, and that service quality has a significant positive impact on intention to reuse through city brand equity. The significance of this study lies in the revelation of the mediating impact of city brand equity, in the relationship between the service quality of lifelong education and individuals' intention to reuse lifelong education. This study also contributes establishing lifelong education service policies to increase the intention to reuse lifelong education.
임베디드 환경에서의 NPU는 적은 하드웨어 자원으로 딥러닝 알고리즘을 수행한다. 데이터를 재사용하는 기법을 활용하면 적은 자원으로 딥러닝 알고리즘을 효율적으로 연산할 수 있다. 선행연구에서는 데이터 재사용을 위해 ScratchPad에서 shifter를 사용해 데이터를 재사용한다. 하지만 ScratchPad의 Bandwidth가 커짐에 따라 shifter 역시 많은 자원을 소모한다. 따라서 Buffer Round Robin방식을 사용한 데이터 재사용 기법을 제시한다. 본 논문에서 제시하는 Buffer Round Robin 방식을 사용하여 기존의 방식보다 약 4.7%의 Chip Area를 줄일 수 있었다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제17권2호
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pp.71-90
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2010
Electronic learning(or e-learning) has created hype for companies, universities, and other educational institutions. It has led to the phenomenal growth in the use of web-based learning and experimentation with multimedia, video conferencing, and internet-based technologies. Many researchers are interested in the factors that affect to the performance of e-learning or e-learning services. In this sense, this study is aimed at proposing e-learning system reuse prediction models in which e-learner intention to reuse influence factors(i.e., system accessibility, system stability, information clarity, information validity, self-regulated efficacy, computer self-efficacy, perceived usefulness, perceived ease of use, flow, and parental expectation) affect e-learner intention to reuse positively. A web survey was conducted for the full members of the e-learning education institute A in Seoul, Republic of Korea, an exclusive e-learning company that provides real time video lectures via the desktop conferencing system. The web survey was conducted for 20 days from November 5, 2009, through the e-learning web site of the company A. In this study, three data mining techniques were used : the multivariate discriminant analysis, CART, and C5.0 algorithm. This study was conducted to provide the e-learning service providers, e-learning operators, and contents developers with marketing and management strategies for improving the e-learning service companies, based on the data mining analysis results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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