• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권2호
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• pp.1-8
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• 2022

This work provides a reliable and classified stocks dataset merged with Saudi stock news. This dataset allows researchers to analyze and better understand the realities, impacts, and relationships between stock news and stock fluctuations. The data were collected from the Saudi stock market via the Corporate News (CN) and Historical Data Stocks (HDS) datasets. As their names suggest, CN contains news, and HDS provides information concerning how stock values change over time. Both datasets cover the period from 2011 to 2019, have 30,098 rows, and have 16 variables-four of which they share and 12 of which differ. Therefore, the combined dataset presented here includes 30,098 published news pieces and information about stock fluctuations across nine years. Stock news polarity has been interpreted in various ways by native Arabic speakers associated with the stock domain. Therefore, this polarity was categorized manually based on Arabic semantics. As the Saudi stock market massively contributes to the international economy, this dataset is essential for stock investors and analyzers. The dataset has been prepared for educational and scientific purposes, motivated by the scarcity of data describing the impact of Saudi stock news on stock activities. It will, therefore, be useful across many sectors, including stock market analytics, data mining, statistics, machine learning, and deep learning. The data evaluation is applied by testing the data distribution of the categories and the sentiment prediction-the data distribution over classes and sentiment prediction accuracy. The results show that the data distribution of the polarity over sectors is considered a balanced distribution. The NB model is developed to evaluate the data quality based on sentiment classification, proving the data reliability by achieving 68% accuracy. So, the data evaluation results ensure dataset reliability, readiness, and high quality for any usage.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제11권2호
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• pp.82-103
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• 2023

The Zimbabwean healthcare sector faces huge challenges due to increased demands for improved services for a growing number of patients with fewer resources. The use of information and communications technologies, prevalent in many industries, but lacking in Zimbabwean healthcare, could increase productivity and innovation. The adoption of health management information systems (HMISs) can lead to improved patient safety and high-level patient care. These technologies can change delivery methods to be more patient focused by utilising integrated models and allowing for a continuum of care across healthcare providers. However, implementation of these technologies in the health care sector remains low. The purpose of this study is to demonstrate the advantages to be attained by using HMISs in healthcare delivery and to ascertain the factors that influence the uptake of such systems in the public healthcare sector. A conceptual model, extending the technology, organization, and environment framework by means of other adoption models, underpins the study of adoption behavior. A mixed method methodology was used to conduct the study. For the quantitative approach, questionnaires were used to allow for regression analysis. For the qualitative approach, thematic analysis was used to analyse interview data. The results showed that the critical success factors (namely, relative advantage, availability, complexity, compatibility, trialability, observability, management support, information and communication technology expertise, communication processes, government regulation, infrastructure support, organizational readiness, industry and competitive support, external support, perceived ease of use, perceived usefulness, attitude, and intention to use) influenced adoption of HMISs in public hospitals in Zimbabwe.

• Korean Journal of Radiology
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• 제25권3호
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• pp.224-242
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• 2024

The emergence of Chat Generative Pre-trained Transformer (ChatGPT), a chatbot developed by OpenAI, has garnered interest in the application of generative artificial intelligence (AI) models in the medical field. This review summarizes different generative AI models and their potential applications in the field of medicine and explores the evolving landscape of Generative Adversarial Networks and diffusion models since the introduction of generative AI models. These models have made valuable contributions to the field of radiology. Furthermore, this review also explores the significance of synthetic data in addressing privacy concerns and augmenting data diversity and quality within the medical domain, in addition to emphasizing the role of inversion in the investigation of generative models and outlining an approach to replicate this process. We provide an overview of Large Language Models, such as GPTs and bidirectional encoder representations (BERTs), that focus on prominent representatives and discuss recent initiatives involving language-vision models in radiology, including innovative large language and vision assistant for biomedicine (LLaVa-Med), to illustrate their practical application. This comprehensive review offers insights into the wide-ranging applications of generative AI models in clinical research and emphasizes their transformative potential.

• 전자통신동향분석
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• 제39권4호
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• pp.42-53
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• 2024

Mathematical modeling is the process of representing physical phenomena using equations, and it often describes various scientific phenomena through differential equations. Numerical analysis, which is capable of approximating solutions to partial differential equations representing physical phenomena, is widely utilized. However, in high-dimensional or nonlinear systems, computational costs can substantially increase, leading to potential numerical instability or convergence issues. Recently, Physics-Informed Neural Networks (PINNs) have emerged as an alternative approach. A PINN leverages physical laws even with limited data to provide highly reliable predictive performance and can address the convergence issues and high computational costs associated with numerical analysis. This paper analyzes the weak signals, research trends, patent trends, and case studies of PINNs. On the basis of this analysis, it proposes directions for the development of PINN techniques in the agricultural field. In particular, the application of PINNs in agriculture is expected to be more effective than in other industries because of their ability to reflect real-time changes in biological processes. While the technology readiness level of PINNs remains low, the potential for model training with minimal data and real-time prediction capabilities suggests that PINNs could replace traditional numerical analysis models. It is anticipated that the research and industrial applications of PINN will develop at an increasing pace while focusing on addressing the complexity of mathematical models in agriculture, mathematical modeling and the application of various biological processes; securing key patents related to PINNs; and standardizing PINN technology in the field of agriculture.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.39-47
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• 2013

시뮬레이션 기반 전투실험은 시뮬레이션 기술을 이용하여 전투태세를 점검하는 것이다. 이는 무기체계의 모델링 및 시뮬레이션에 깊이 연관되어 있다. 전투실험에서 무기체계의 특성과 복잡도를 분석하기 위해서는 모델링 및 시뮬레이션 환경이 복합체계로 구성되는 무기체계를 컴포넌트 단위로 분해할 수 있도록 해야 하며, 실제 하드웨어와 같이 충실도가 높은 컴포넌트를 시뮬레이션 상에서 활용할 수 있도록 해야 한다. 이러한 관점에서 모듈화 및 계층화 구조의 DEVS 프레임워크는 전투실험도구의 요구사항을 만족시킬 수 있는 가능성을 제공한다. 본 논문은 시뮬레이션 기반 전투실험을 수행하기 위한 DEVS 통합개발환경의 개발과정을 소개하고 있다. 편리하고, 유연하며, 신속한 전투 시뮬레이션 수행의 설계 원칙으로 새롭게 개발된 전투실험도구는 다이어그램을 이용하여 DEVS 모델을 개발하고 이를 외부 시뮬레이터와 편리하게 연동할 수 있는 모델 기반의 그래픽 설계도구, 신속한 통계 분석 수행을 위한 실험 설계 도구, 레고방식으로 무기체계를 조립하기 위한 표준 컴포넌트 모델 라이브러리의 세 부분으로 구성된다. 이러한 새로운 시뮬레이션 환경은 다양한 수준의 모델이 혼재된 복잡한 시뮬레이션 기반 실험분석을 보다 단순하고 효율적으로 수행할 수 있도록 한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제16권1호
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• pp.17-34
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• 2011

기존의 서비스 품질 측정 모델에서는 일차원적인 지표를 활용하여, 그 지표가 만족되면 품질이 높게 평가되고, 지표가 충족되지 않으면 품질을 낮게 평가하였다. 그러나 실제적으로는 만족을 일으키는 요인과 불만족을 일으키는 요인은 서로 다른 경우가 많을 것이다. 본 연구에서는 기존의 일차원적인 서비스 품질 지표의 한계점을 보안한 Kano 모델을 적용하여 이원론적인 관점에서 어떤 모바일 서비스가 만족을 일으키고, 어떤 모바일 서비스가 불만족을 일으키는지를 실증적으로 분류하였으며, 이와 같은 모바일 서비스에 대하여 한국과 미국 이용자들의 인식차이와 기술 준비도에 따른 개인의 품질인식 차이를 살펴보았다. 조사 결과, 한국 이용자들은 대부분의 모바일 서비스를 무관심 품질 요소로 분류한 반면에 미국 이용자들은 매력적 품질 요소로 분류하였다. 위의 결과로 미루어 보아 각 나라에서 제공하는 통신 환경이 모바일 서비스에 대한 이용자들의 품질 인식에 크게 영향을 주는 것을 발견하였다. 국가적인 요인 이외에 이용자 개인의 속성이 품질 인식에 어떤 영향을 주는지를 조사하기 위하여 개인의 기술준비도(TRI)를 이용하여 4개의 군집으로 분류하고, 각 군집들 간에 품질 인식에 차이가 있는지를 탐색하였다. 탐색 결과, Communication 관련 모바일 서비스를 제외한 나머지 대다수의 모바일 서비스에 대한 이용자들의 품질 인식에는 군집 간에 큰 차이가 없음을 발견하였다.

• 서비스연구
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• 제14권3호
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• pp.1-18
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• 2024

최근 스마트관광과 관련된 논의가 관광 정책 및 산업 분야에서 가속화되고 있지만, 연구 분야의 지식 생산은 파편적이고 단편적으로 이루어지고 있다. 이에 이 연구에서는 체계적 문헌 고찰을 통해 2024년 7월 말까지 국내 KCI 학술지에 게재된 스마트관광 연구 동향을 분석하고, 학문적 발전과 성숙을 위한 향후 연구 과제를 제언하고자 하였다. 특히 스마트관광이라는 용어와 개념이 정책 및 산업 분야에서 통용되고 있는 관광 분야 학술지들을 대상으로 스마트관광 연구 동향의 계량적 차원뿐만 아니라 질적인 차원에 대해 분석하고, 연구의 패러다임 단계를 진단해 보고자 하였다. 분석 결과 국내에서 스마트관광(smart tourism)이라는 용어가 연구의 제목이나 주제, 핵심 키워드, 초록 등 전면에 등장하기 시작한 것은 2014년도부터이다. 스마트관광연구가 수행된 분야는 관광학이 전체 126편 중 38편(30.2%)으로 가장 높게 나타났으나, 스마트관광이라는 학제적 성격에 기인하여 경영학, 디자인학, 정보통신 및 컴퓨터학 등 다양한 학문 분야에서 연구를 진행하였다. 관광 분야 학술지의 스마트관광연구는 2015년부터 나타났으며, 실증주의(positivism) 기반의 연구 패러다임 하에서 온라인 설문조사를 활용한 계량 연구가 주를 이루고 있다. 적용된 이론 역시 기술수용모델, 확장된기술수용모델, 기술준비수용모델 등 기존의 행동모델을 차용하였으며, 스마트관광 현상과 관광자 행동을 이해하기 위한 개념과 이론 개발, 다양한 존재론적, 인식론적, 방법론적, 해석적 논의 등이 나타나지 않은 패러다임 이전(pre-pradigm) 단계를 보인다. 이러한 결과를 토대로 앞으로 십 년 후 스마트관광이 관광학의 지속가능한 연구 주제로 자리매김하게 될지, 한때의 유행으로 평가받을지 가름할 향후 연구 과제를 제언하였다.

• 한국사회복지학
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• 제54권
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• pp.123-147
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• 2003

정신장애의 핵심적 특성이 다름 아닌 직업적 장애라는 것은 널리 지적되어온 사실이다. 2000년 정신장애가 장애범주에 포함된 이래, 정신장애인의 직업적 장애에 대한 개입, 즉, 직업재활이 바야흐로 활성화되어 가고 있다. 이러한 시점에서, 직업재활로부터 가장 이득을 얻을 대상군을 선발하고(선별), 효과적인 직업적 개입을 계획할 수 있도록 직업적 문제점을 알려주며(진단 및 개입계획), 개입을 통해 얻어진 직업기능의 향상을 측정해 줄 수 있는(성과평가) 직업평가도구가 시급히 요구된다. 그럼에도 불구하고, 우리나라는 물론이고 선진국에서조차 현재 정신장애인의 직업평가는 많은 문제점들을 안고 있다. 이러한 문제점들을 모두 수렴하여 유용한 정신장애인 직업평가도구를 개발하기 위해서는 첫째, 직업평가가 직업재활모델에서 출발할 필요가 있다. 이는 직업평가가 직업재활모델과 밀접하고도 필연적인 관련성을 가진다는 데서 도출된다. 즉, 직업평가는 어떤 직업재활모델을 기반으로 하느냐에 따라 평가의 기능과 시점, 그리고 내용이 달라지기 때문이다. 둘째, 정신장애인 직업평가의 출발점으로서의 직업재활모델은 가속모델 이어야 한다. 전통적으로 직업평가에 배경이 되어온 직업재활모델, 즉, '준비모델 혹은 점진모델'은 신체장애인들을 대상으로 한 것으로 정신장애인에게는 맞지 않다. 셋째, 가속모델이 요구하는 직업평가도구의 특성들을 도출하고 이러한 특성들을 수렴하고 있는 척도 개발이 이루어져야 할 것이다. 이러한 취지에서 본 연구는 가) 직업평가의 일반적 기능들을 살펴보고, 나) 직업재활모델이 이러한 직업평가의 기능과 어떠한 관계성이 있는지 논의하였다. 그리고 다) 가속모델이 특히 정신장애인의 특성에 적절한 이유들을 논의하였고, 라) 이 모델을 기반으로 직업평가도구 제작의 원칙들을 도출하였으며, 마지막으로, 마) 이 원칙들에 의거하여 한 연구에서 사용된 직업기능척도를 비판적으로 사후 분석하였다. 본 연구는 정신장애인에게 적합한 직업재활모델 기반의 직업기능평가도구를 개발하기 위한 예비적 분석이라는 점에서 그 의의가 있다.

• 지식경영연구
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• 제22권2호
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• pp.119-144
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• 2021

최근 시장에서의 경쟁이 기업 간의 경쟁에서 공급사슬 간의 경쟁으로 진화해 감에 따라, 공급사슬관리(이하 SCM)를 고도화하기 위한 기업들의 관심이 높아지고 있다. 특히 다양한 기술적 강점을 갖고 있는 블록체인 기술이 SCM과 결합되면서 블록체인 기반의 SCM 서비스 도입을 검토하고 있는 국내 제조, 유통 기업들이 늘어감에 따라, 우리 기업들의 블록체인 기반 SCM 도입에 영향을 미치는 요인들에 대한 연구가 중요해지고 있는 시점이다. 그러나 기존 블록체인 및 SCM에 대한 수용연구들은 대체로 기술수용모형이나 통합기술수용모형에 기반하여 수행되어 왔다. 그러나 이 두 이론적 기반은 개인의 정보기술 수용을 설명하기에는 적합하지만, 기업을 대상으로 하는 정보기술 수용을 설명을 하기에는 다소 부적합한 한계가 있다. 본 연구는 기술-조직-환경(TOE) 프레임워크 이론을 바탕으로 기업을 분석단위(unit of analysis)로 하는 새로운 관점의 블록체인 기반 SCM 수용모형을 제시하고, 기업들이 새로운 정보기술의 도입을 검토할 때 그 기술이 제공하는 혜택(benefit)과 그 기술로 인해 발생하는 손실(sacrifice)을 종합적으로 고려하는 특성을 반영하고자, 본 연구에서는 가치 기반 수용 모형(Value-based Adoption Model)의 관점을 추가로 적용하였다. 본 연구에서는 제안된 연구모델을 검증하기 위하여 국내 제조, 유통 기업 126곳을 대상으로 설문을 통해 데이터를 수집하였으며, PLS 구조방정식모델을 통해 실증적으로 분석하였다. 분석결과 '비즈니스 혁신', '경로추적', '보안강화'와 같은 기술적 관점의 혜택 요인들과 '비용'과 같은 손실 요인이 블록체인 기반 SCM의 '인지된 가치'에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 이는 다시 '사용의도'에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 한편 조직적 관점의 '조직준비도'는 '사용의도'에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났지만, 환경적 관점의 '규제환경'은 예상과 달리 '사용의도'에 유의한 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 이와 같은 본 연구의 발견은 국내 블록체인 기반 SCM 활성화를 위한 실무적, 정책적 대안을 마련하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 경영정보학연구
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• 제12권3호
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• pp.89-116
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• 2010

세계적으로 소프트웨어 시장은 매우 빠르게 변화하고 있으며, 다양한 종류의 소프트웨어 중 오픈소스 소프트웨어(Open Source Software: OSS)는 소프트웨어 산업의 화두로 등장하고 있다. 지난 몇 년간 OSS 시장은 매년 26%씩 성장하여, 2011년에는 대략 58억 달러 규모의 시장으로 성장할 것이다. 신흥 소프트웨어 개발국인 우리나라의 경우 OSS의 원천기술 확보와 산업전반으로 OSS 확산을 통해 선진국과의 기술격차를 해소할 수 있는 대안으로 대두되고 있다. 2007년을 기점으로 OSS 시장이 성숙기 단계로 접어들고 있으면서 이 기술에 대해 이전에 존재하던 많은 장벽들이 하나씩 해결되고 있다. 하지만 국내의 OSS 사용은 아직까지 초보 단계로 OSS가 가지고 있는 여러 장점들을 기업들이 충분히 활용하지 못하고 있는 실정이다. 이러한 장벽들을 해결하기 위해 지금까지 OSS 활성화를 위한 정책 및 정성적 연구가 많이 이루어져왔다. 하지만, 정책적 연구의 결과가 현업에 있는 기업의 실정과는 맞지 않는 부분들이 많아 OSS에 대한 확산이 아직까지는 미비하다. 이는 곧 실제 사용자(기업) 관점에서 어떤 요소들이 OSS 수용으로 이끄는지, 기업들이 정부에 무엇을 원하는지에 대한 서로간의 이해가 미비해왔다고 할 수 있다. 이와 같이 OSS에 대한 기존연구의 한계점을 극복하기 위해 본 연구에서는 OSS 수용에 영향을 주는 조직의 내재적 요소로 조직필요성 요인(변혁적 리더쉽, 적응수행, 변화 준비성)과 기술필요성 요인(업무기술적합, 비용이점, 소프트웨어품질)을 제안하여 조직이 OSS에 가지는 태도와 행동 그리고 확산 과정을 사용자(기업) 관점에서 정립한 이론을 실증적으로 증명하였다. 또한 기업 관점에서 OSS 수용에 있어 조직필요성 요인과 OSS 수용 사이에서 정부지원의 역할에 대해 이론적 정립을 통해 이전 연구들과의 차별화를 두었다. 연구결과 조직필요성 요인과 기술필요성 요인의 비용이점과 소프트웨어 품질 모두 OSS 수용에 중요한 영향을 마치는 것으로 나타났으며, 정부지원의 조절효과 역시 기업 실무자들에게 OSS 수용에 있이 중요한 영향용 주는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 기존의 OSS 연구의 한계점을 극복하고, 나아가 국내 OSS 활성화를 위해 초석이 되는 이론적 근거를 마련할 수 있다.