본 연구에서는 인터넷에서 운영되는 비즈니스 모델 분류와 함께 각 모델 별로 주요 수익요인을 알아보았다. 선행 연구 결과들과 문헌 자료들을 참고하여 인터넷 비즈니스 모델을 판매모델, 중개모델, 광고료모델, 이용료모델로 분류하였으며, 이 들 각 모델들의 수익요인들을 문헌자료와 전문가인터뷰를 통해 선정하였다. 인터넷 비즈니스 모델별 주요수익요인의 차이여부를 파악하기 위하여, 2단계의 조사가 이루어졌다. 첫 단계는 전문가 조사로, 인터넷 비즈니스의 수익성에 영향을 미치는 항목전정 및 각 수익모델별 가중치를 파악하기 위해 이루어졌다. 인터넷 비즈니스 모델에 대한 이해와 경험이 풍부한 전문가들을 대상으로 인터뷰 조사 및 AHP 질문지에 대한 답변을 얻었다. 두 번째 단계의 조사로서, 위의 전문가 조사 단계에서 얻어진 평가 항목들을 사용하여, 직접 운영중인 인터넷 비즈니스 모델들에 있어서 각 요소들이 실로 중요하게 운영되고 관리되고 있는지를 설문 조사 하였다. 유효 설문 답변으로 파악된 각 평가항목별 획득점수에(1단계에서 파악된) 가중치를 곱하여 최종 평가값을 얻었으며, 그 차이를 수익모델 별로 분석하였다. 분석결과, 판매모델, 중개모델, 이용료모델은 사업전략이 가장 중요하였으며, 광고료모델은 운영효율이 가장 중요하였다. 사업전략 중, 판매모델은 수익률 증가 전략, 중개모델은 수익 고객 확보 전략, 이용료모델은 고객정의가 가장 중요한 활동으로 파악되었다.
본 연구에서는 IT융합제품 구매 결정에 있어 잠재 구매자들이 어떻게 외부 정보를 활용하는지를 대표적 IT융합제품인 스마트폰 사례를 중심으로 살펴보고 있다. 외부 정보 원천 (external information)의 활용이 중요시 되는 이유는 스마트폰과 같은 신기술 기반의 융합제품이 더 이상 제품 사양만으로 차별화되는 탐색재가 아닌 사용자 인터페이스, 애플리케이션 이용 등으로부터 체득한 경험정보가 더욱 중요시되는 경험재적 성격을 포함하기 때문이다. 기존의 연구에서는 이러한 신기술 기반의 제품 선택에 있어 지인들이나 일반소비자들의 구전이 중요한 역할을 하는 것을 검증하였으나 온라인, 오프라인을 통해 다양한 정보 원천의 영향력을 비교 검증하는 실증 연구는 거의 없었다. 본 연구에서는 기존 연구를 참조하여 외부 정보 원천을 기업광고, 지인집단, 전문가집단, 일반소비자집단, 언론매체로 구분하고 이러한 외부 정보 원천이 어떻게 스마트폰의 구매 결정에 영향을 미치는 지를 정보 원천의 속성, 정보의 품질인식 측면에서 실증 분석하였다. 특히, 잠재구매자의 자기조절초점(self-regulatory focus)에 따라 정보 원천에 대한 속성 인식과 각 정보원천으로부터 발생한 정보에 대한 품질 평가에 차이가 존재함을 밝혔다.
The purposes of the study were to examine engineering students' concerns and problems while they were choosing a project topic in interdisciplinary collaboration and to suggest ways to support them in an early stage of collaboration phase. To answer the research questions, we conducted a case study with engineering participants in GCTI 2015, an interdisciplinary collaborative and creative group project. Multiple data sources including focus group interviews, online survey and researchers' observation notes were used to triangulate research findings. We found four main concerns of engineering students. These concerns include (1) lack of self-efficacy, (2) limited resources, (3) lack of shared, meaningful, and common goals, and (4) lack of content knowledge. Based on these concerns we proposed four supports in an early stage of the collaborative project. These supports includes (1) implementing an orientation program, (2) providing opportunities for social interactions, (3) providing expert feedback, and (4) providing consultation for team building.
For CAD data users, few things are as frustrating as receiving CAD data that is unusable due to poor data quality. Users waste time trying to get better data, fixing the data, or even rebuilding the data from scratch from paper drawings or other sources. Most related works and commercial tools handle the boundary representation (B-Rep) shape of CAD models. However, we propose a design history?based approach for healing CAD model errors. Because the design history, which covers the features, the history tree, the parameterization data and constraints, reflects the design intent, CAD model errors can be healed by an interdependency analysis of the feature commands or of the parametric data of each feature command, and by the reconstruction of these feature commands through the rule-based reasoning of an expert system. Unlike other B Rep correction methods, our method automatically heals parametric feature models without translating them to a B-Rep shape, and it also preserves engineering information.
An intelligent system embedded with multiple sources of knowledge may provide more robust intelligence with highly ill structured problems than the system with a single source of knowledge. This paper proposes the hybrid knowledge integration mechanism that yields the cooperated knowledge by integrating expert, user, and machine knowledge within the fuzzy logic-driven framework, and then refines it with a genetic algorithm (GA) to enhance the reasoning performance. The proposed knowledge integration mechanism is applied for the prediction of Korea stock price index (KOSPI). Empirical results show that the proposed mechanism can make an intelligent system with the more adaptable and robust intelligence.
An intelligent system embedded with multiple sources of knowledge may provide more robust intelligence with highly ill structured problems than the system with a single source of knowledge. This paper proposes th hybrid knowledge integration mechanism that yields the cooperated knowledge by integrating expert, user, and machine knowledge within the fuzzy logic-driven framework, and then refines it with a genetic algorithm (GA) to enhance the reasoning performance. The proposed knowledge integration mechanism is applied for the prediction of Korea stock price index (KOSPI). Empirical results show that the proposed mechanism can make an intelligent system with the more adaptable and robust intelligence.
Many programmers start debugging by reading the faulty program from start to bottom without investigating carefully the erroneous program. Expert programmers, however, trace backward from a particular variable in a specific statement to identify all possible sources of influence on the value of variable (program slice). Weiser proposed a slicing algorithm (method) that is complex, iterative and still in modification [3,4]. This paper presents a method to generate a program slice by use of matrix computation which represents all possible slices of the program. The matrix representation of a program is soundly based on the graph theory of data dependency.
Many programmers start debugging by reading the faulty program from start to bottom without investigating carefully the erroneous program. Expert programmers, however, trace backward from a particular variable in a specific statement to identify all possible sources of influence on the value of variable (program slice). Weiser proposed a slicing algorithm (method) that is complex, iterative and still in modification [3,4]. This paper presents a method to generate a program slice by use of matrix computation which represents all possible slices of the program. The matrix representation of a program is soundly based on the graph theory of data dependency.
Photoplethysmography (PPG) is a noninvasive technique that can be used to conveniently measure heart rate (HR) and thus obtain relevant health-related information. However, developing an automated PPG system is difficult, because its waveforms are susceptible to motion artifacts and between-patient variation, making its interpretation difficult. We use deep neural network (DNN) filters to mimic the cognitive ability of a human expert who can distinguish the features of PPG altered by noise from various sources. Systolic (S), onset (O), and first derivative peaks (W) are recognized by three different DNN filters. In addition, the boundaries of uninformative regions caused by artifacts are identified by two different filters. The algorithm reliably derives the HR and presents recognition scores for the S, O, and W peaks and artifacts with only a 0.7-s delay. In the evaluation using data from 11 patients obtained from PhysioNet, the algorithm yields 8643 (86.12%) reliable HR measurements from a total of 10 036 heartbeats, including some with uninformative data resulting from arrhythmias and artifacts.
The U.S. Department of Health and Human Services and fifteen other Federal Departments and Agencies have issued final revisions to the Federal Policy for the Protection of Human Subjects (the Common Rule, 45 CFR 46, Subpart A). The Common Rule was initially promulgated in 1991 and amended in 2005. The Final Rule to update the current regulations was published in the Federal Register on 19 January 2017. The final compliance date of the revised Common Rule including the cooperative research requirement is effective on 20 January 2020 after twice to delay. The revised Common Rule aims to make more effective conduct of minimal risk research reflecting modern research activities and recognize evolving technologies, including mobile technologies, internet, and the growth in computing power. The revisions to the Common Rule were based on a variety of sources of public, stakeholder, and expert comments. The author summarized the key changes and the implications to Korean human research regulations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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