• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권7호
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• pp.99-109
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• 2019

비모수 생산성 분석기법인 Data Envelopment Analysis (DEA)는 여러 분야의 효율성 평가에 적용되고 있다. DEA 방법론이 다양한 분야의 문제에 대한 현실적 적용에 있어 단점이 있다. 예를 들어 DEA는 각 의사 결정단위의 상대적인 효율성 평가에 적합하다. 그러나 이론적인 최대치와의 비교가 아닌 벤치마킹해야 할 참조그룹과 얼마만큼 개선해야 할지를 단지 알려 줄 뿐이다. 즉, 새로운 의사결정단위의 효율성을 측정하기 위해 우리는 과거에 사용된 의사결정단위 데이터와 함께 완전히 새로운 DEA를 적용해야만 한다. 또한 우리는 다시 DEA를 적용하지 않고서 새로운 의사결정단위의 효율성 수준을 예상할 수 없다. 우리는 이러한 DEA의 단점을 보완하기 위해 C5.0과 결합한 하이브리드 분석방법론을 제안한다. 35개의 항만의 효율성 평가를 통해 새로운 의사결정단위는 기존의 의사결정단위와 함께 다시 DEA를 실행할 필요 없이 제안한 방법론을 적용하여 어느 등급에 속하는지 예상할 수 있다.

• 한국정보기술학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.127-137
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• 2018

가축의 분만은 농가의 재산을 늘릴 수 있는 중요한 수단이므로 이를 관리하는 것은 농업 경영에 필수적인 항목이다. 특히 축우는 다른 가축에 비해 단가가 높고, 생산성 측면에서 농가의 소득과 밀접히 연관되어 있으며 축우의 42%는 밤에 분만이 이루어지고 있어 정확한 분만 예측은 더 중요하다고 할 수 있다. 그리하여 본 논문에서는 경구 투여용 센서를 통해 반추위 내의 심부 체온을 외부 환경의 간섭 없이 안정적으로 실시간 측정하고 이를 딥러닝에 적용함으로써 분만 시점을 예측하는 방법을 제안 하였고, 실제 축우를 대상으로 실험을 수행한 결과 실제 분만 시간 대비 평균 3시간 40분의 오차만 보여 기존 분만 예측 방법보다 정확하게 분만일을 예측하는 것을 확인하였다. 제안하는 방법을 통해 축우의 분만을 정확하게 예측하여 난산의 위험 없이 성공적으로 분만 하도록 도움을 줌으로써 농가의 경제적 피해를 절감할 수 있을 것으로 기대한다.

• 복식문화연구
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• 제27권5호
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• pp.449-460
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• 2019

Today, the fashion business environment of the 4.0 generation is changing based on fashion technology combined with advanced digital technologies such as AI (Artificial Intelligence), big data and IoT (Internet of Things). "Digital Transformation" means a fundamental change and innovation in a digital paradigm including corporate strategy, organization, communication, and business model, based on the utilization of digital technology. Thus, this study examines digital transformation strategies through the fashion brand Burberry. The study contents are as follows. First, it examines the theoretical concept of digital transformation and its utilization status. Second, it analyzes the characteristics of Burberry's digital transformation based on its strategies. For the research methodology, a literature review was performed on books and papers, aligning with case studies through websites, social media, and news articles. The result showed that first, Burberry has reset their main target to Millennials who actively use mobile and social media, and continues to communicate with them by utilizing digital strategy in the entire management. Second, Burberry is quickly delivering consistent brand identity to consumers by internally creating and providing social media-friendly content. Third, they have started real-time product sales and services by using IT to enhance access to brands and to lead consumers towards more active participation. In this study, Burberry's case shows that digital transformation can contribute to increased brand value and sales, keeping up with the changes in the digital paradigm. Therefore, the study suggests that digital transformation will serve as an important business strategy for fashion brands in the future.

• 토지주택연구
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• 제13권3호
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• pp.107-113
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• 2022

건축물의 에너지소비를 줄이기 위해 건물의 기밀도가 지속적으로 향상되고 있으며, 이로 인해 건물 내부의 평균적인 상대습도가 높아지고 있다. 평균 상대습도가 높아짐에 따라 단열 취약부 및 습기발생 행위 시 결로가 발생하며, 습기제어를 위하여 기계 환기장치의 중요성이 향상되고 있다. 그러나, 기계환기장치는 추가적인 에너지 소비 및 소음 발생으로 재실자의 불쾌감을 유발하기 때문에, 서로 상충되는 기준에 대한 적절한 환기전략 선정이 필요하다. 본 연구에서는 공동주택 내 기계환기장치의 환기성능, 에너지 소비량, 소음도를 측정하여, 서로 상충하는 운영기준 중 우선순위에 있는 환기전략을 찾기위해 다기준 의사결정기법인 TOPSIS를 이용하였다. 또한, 재실자의 환기장치 운영기준 선호도에 따라 달라지는 적절 환기전략을 도출하였으며, 향후 AI 기술을 활용한 재실자 맞춤 환기전략 제시가 가능할 것으로 사료된다.

• Journal of Korea Trade
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• 제25권3호
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• pp.153-168
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• 2021

Purpose - In this study, we aim to explore new distribution strategies for sustainable growth in the era of the 4th industrial revolution, focusing on SMEs (small and medium-sized enterprises) in Korea, and suggest ways to upgrade the government's official distribution channel to the next level. Design/methodology - First of all, this paper explored the prior research, the current status of sales support for SMEs, and the changes in the distribution industry due to COVID-19 pandemic. Based on Moon (2016)'s ABCD strategic model - Agility, Benchmarking, Convergence, and Dedication, the study then derived directions in which official distribution channels should move and the new distribution strategy for Korean SMEs to secure competitive advantage. Findings - First, in terms of 'Agility', in order to upgrade official distribution channels, which are currently at some competitive disadvantages compared to private distribution companies, we must quickly introduce technologies for the 4th industrial revolution, such as AI, Big Data, etc., and establish precise strategies to strengthen the capabilities of SMEs. Second, in terms of 'Benchmarking', the use of "Chamelezones" has been increasing to enhance the competitiveness of offline stores in line with recent ontact trends. Therefore, official distribution channels should also benchmark such cases, strengthening their competitiveness by utilizing offline spaces more efficiently and effectively. Third, in terms of 'Convergence', in line with the rapidly changing trend of the times, official distribution channels should also promote active partnerships with media commerce, e-commerce and ICT platforms, as well as cooperation with private retailers, and focus on creating synergy effects through them. Finally, from the perspective of 'Dedication', digitalization should be promoted step by step, finding the sector that can accelerate digital among the value chains of official distribution channels, and continuing to discuss how to digitize it realistically. Originality/value - Based on this analysis, we have presented strategies and implications for innovating official distribution channels for SMEs, which will contribute to enhancing the competitive advantage of official distribution channels in the post COVID-19 pandemic era.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권12호
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• pp.3904-3922
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• 2022

As a research hotspot, pedestrian detection has a wide range of applications in the field of computer vision in recent years. However, current pedestrian detection methods have problems such as insufficient detection accuracy and large models that are not suitable for large-scale deployment. In view of these problems mentioned above, a lightweight pedestrian detection and early warning method using a new model called you only look once (Yolov5) is proposed in this paper, which utilizing advantages of Yolov5s model to achieve accurate and fast pedestrian recognition. In addition, this paper also optimizes the loss function of the batch normalization (BN) layer. After sparsification, pruning and fine-tuning, got a lot of optimization, the size of the model on the edge of the computing power is lower equipment can be deployed. Finally, from the experimental data presented in this paper, under the training of the road pedestrian dataset that we collected and processed independently, the Yolov5s model has certain advantages in terms of precision and other indicators compared with traditional single shot multiBox detector (SSD) model and fast region-convolutional neural network (Fast R-CNN) model. After pruning and lightweight, the size of training model is greatly reduced without a significant reduction in accuracy, and the final precision reaches 87%, while the model size is reduced to 7,723 KB.

• 스마트미디어저널
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• 제12권7호
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• pp.76-83
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• 2023

본 연구에서는 웹툰 작가의 웹툰 제작 과정을 보조하기 위해 사전학습된 Text-to-Image 모델을 미세조정하여 텍스트에서 웹툰을 생성하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 웹툰 화풍으로 변환된 웹툰 데이터셋을 사용하여 사전학습된 Stable Diffusion 모델에 LoRA 기법을 활용하여 미세조정한다. 실험 결과 3만 스텝의 학습으로 약 4시간 반이 소요되어 빠르게 학습하는 것을 확인하였으며, 생성된 이미지에서는 입력한 텍스트에 표현된 형상이나 배경이 반영되어 웹툰 이미지가 생성되는 것을 확인하였다. 또한, Inception score를 통해 정량적인 평가를 수행하였을 때, DCGAN 기반의 Text-to-Image 모델보다 더 높은 성능을 나타냈다. 본 연구에서 제안된 웹툰 생성을 위한 Text-to-Image 모델을 웹툰 작가가 사용한다면, 웹툰 저작에 시간을 단축시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제22권4호
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• pp.97-110
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• 2023

In this study, we propose a technique to automatically generate transfer documents using sensor data from livestock manure transfer systems. The research involves analyzing sensor data and applying machine learning techniques to derive optimized outcomes for livestock manure transfer documents. By comparing and contrasting with existing documents, we present a method for automatic document generation. Specifically, we propose the utilization of Gradient Boosting, a machine learning algorithm. The objective of this research is to enhance the efficiency of livestock manure and liquid byproduct management. Currently, stakeholders including producers, transporters, and processors manually input data into the livestock manure transfer management system during the disposal of manure and liquid byproducts. This manual process consumes additional labor, leads to data inconsistency, and complicates the management of distribution and treatment. Therefore, the aim of this study is to leverage data to automatically generate transfer documents, thereby increasing the efficiency of livestock manure and liquid byproduct management. By utilizing sensor data from livestock manure and liquid byproduct transport vehicles and employing machine learning algorithms, we establish a system that automates the validation of transfer documents, reducing the burden on producers, transporters, and processors. This efficient management system is anticipated to create a transparent environment for the distribution and treatment of livestock manure and liquid byproducts.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.45-50
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• 2023

최근 몇 년간 애완동물 소유 비율이 꾸준히 증가함에 따라 효과적인 애완동물 관리 시스템의 필요성이 커졌다. 본 연구에서는 딥러닝 기반 감정인식 SNS를 포함하는 애완동물 관리 시스템을 제안한다. 시스템은 합성곱 신경망(CNN)을 이용하여 애완동물의 표정을 통해 감정을 감지하고, SNS를 통해 사용자 커뮤니티와 공유된다. SNS를 통해 애완동물 주인들은 다른 사용자들과 연결되어 자신의 경험을 공유하고, 애완동물 관리에 대한 지원과 조언을 받을 수 있다. 또한, 시스템은 애완동물 건강 추적 및 예방접종 및 예약 알림 등의 기능을 포함하여 종합적인 애완동물 관리를 제공한다. 이에 더하여, 시스템은 애완동물 산책 기록을 관리하고 공유하는 기능을 추가하여 애완동물 주인들이 자신의 애완동물과 함께한 산책 기록을 다른 사용자들과 공유할 수 있다. 본 연구는 인공지능 기술을 활용하여 애완동물 관리 시스템을 개선하여 애완동물과 그 주인의 복지를 향상시키는 가능성을 보여주고 있다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제46권4호
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• pp.15-31
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• 2023

In this study, we propose a novel approach to analyze big data related to patents in the field of smart factories, utilizing the Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic modeling method and the generative artificial intelligence technology, ChatGPT. Our method includes extracting valuable insights from a large data-set of associated patents using LDA to identify latent topics and their corresponding patent documents. Additionally, we validate the suitability of the topics generated using generative AI technology and review the results with domain experts. We also employ the powerful big data analysis tool, KNIME, to preprocess and visualize the patent data, facilitating a better understanding of the global patent landscape and enabling a comparative analysis with the domestic patent environment. In order to explore quantitative and qualitative comparative advantages at this juncture, we have selected six indicators for conducting a quantitative analysis. Consequently, our approach allows us to explore the distinctive characteristics and investment directions of individual countries in the context of research and development and commercialization, based on a global-scale patent analysis in the field of smart factories. We anticipate that our findings, based on the analysis of global patent data in the field of smart factories, will serve as vital guidance for determining individual countries' directions in research and development investment. Furthermore, we propose a novel utilization of GhatGPT as a tool for validating the suitability of selected topics for policy makers who must choose topics across various scientific and technological domains.