The technological development in the era of the 4th industrial revolution is changing the paradigm of various industries. Various technologies such as big data, cloud, artificial intelligence, virtual reality, and the Internet of Things are used, creating synergy effects with existing industries, creating radical development and value creation. Among them, the logistics sector has been greatly influenced by quantitative data from the past and has been continuously accumulating and managing data, so it is highly likely to be linked with big data analysis and has a high utilization effect. The modern advanced technology has developed together with the data mining technology to discover hidden patterns and new correlations in such big data, and through this, meaningful results are being derived. Therefore, data mining occupies an important part in big data analysis, and this study tried to analyze data mining techniques that can contribute to the logistics field and common logistics using these data mining technologies. Therefore, by using the AHP technique, it was attempted to derive priorities for each type of efficient data mining for logisticalization, and R program and R Studio were used as tools to analyze this. Criteria of AHP method set association analysis, cluster analysis, decision tree method, artificial neural network method, web mining, and opinion mining. For the alternatives, common transport and delivery, common logistics center, common logistics information system, and common logistics partnership were set as factors.
학교도서관에서 도서관 목록 검색 및 독서교육종합지원시스템에 접근할 수 있는 모바일 웹 서비스가 제공되고 있지만, 이용자의 요구를 반영하고 모바일기기의 특성을 고려한 서비스를 제공하지는 못하고 있다. 이에 본 연구는 학교도서관 이용자 요구에 맞는 학교도서관 모바일 앱 서비스의 내용과 방안을 모색하고자 문헌연구, 학교도서관 모바일 웹 서비스 현황 분석, 학생과 교사의 모바일 서비스 사용자 경험 설문조사를 실시하였다. 설문조사를 바탕으로 학교도서관 DLS 모바일 서비스의 내용구성 및 설계 방안을 마련하였다. 우선, 단계를 4단계에서 3단계로 축소하였다. 1단계에서는 회원가입 시 화면 잘림 오류 개선, 접근성을 높이기 위해 다양한 로그인 플랫폼을 추가하고, 2단계에서는 통합검색 및 상세검색, 이용교육 및 독서교육 자료 제공, 독후활동, 소속 학교도서관 이용안내와 공지사항, 상호대차, 전자책 등과 같이 주로 사용되는 메뉴를 제공하며, 3단계에서는 소장자료 검색결과 상세화면 표시를 중심으로 예약 등의 관련 기능을 제공하도록 제안하였다. 본 연구는 학교도서관을 위한 모바일 앱 서비스 개발에 활용될 수 있을 뿐만 아니라 현행 모바일 웹 서비스의 변경 시에도 적용할 수 있을 것이다.
본 연구는 초등 학습장애학생을 대상으로 한 스마트러닝 활용 연구의 유형 및 효과를 문헌분석을 통해 고찰해보고 앞으로의 연구 과제를 제시하고자 하였다. 이를 위해 국내 외 학술데이터베이스를 활용하여 연구 조건을 검색해서 국내 외 연구 총 10편을 수집하였고 연구내용을 분석하였다. 분석 대상 문헌들은 연구대상, 연구방법, 중재유형을 중심으로 조사하고 분석하였다. 연구결과 대부분의 연구가 사례연구 또는 단일대상설계의 연구방법을 실시하였고 스마트러닝 활용 유형으로는 대부분 교육내용 측면에서 기술 중심의 교육용 어플리케이션을 활용하는 형태로 이루어졌다. 이러한 결과를 바탕으로 초등 학습장애학생을 위한 스마트러닝 활용 연구의 시사점과 앞으로의 과제를 제시하였다.
이 연구는 UDC의 최근동향을 보다 체계적으로 이해하는데 도움이 되고자 UDC의 역사적 배경과 그 분류표의 유지관리 및 개정, 그리고 UDC가 최근에 어떻게 적용되고 있는지에 대하여 살펴보았다. UDC는 1905년이래 발전을 거듭하여, 현재 UDCC가 관리를 하며 전자적으로 이용가능 한 MRF를 매년 갱신함으로 써 최신성을 유지하고 있다. UDC는 기호의 생략정도에 따라 표준판, 확장판, 간략판으로 출판하고 있으며, 온라인 상에서도 UDC를 이용할 수 있다. UDC는 현재 서가배열, SDI 서비스, 서지의 주제별탐색, 교환언어로서 또는 인터넷상에서의 주제 게이트웨이와 메타데이터, 자동분류 등에 적용되고 있다.
The utility of learning techniques in investment analysis has been demonstrated in many areas, ranging from forecasting individual stocks to entire market indexes. To date, however, the application of artificial intelligence to financial forecasting has focused largely on short predictive horizons. Usually the forecast window is a single period ahead; if the input data involve daily observations, the forecast is for one day ahead; if monthly observations, then a month ahead; and so on. Thus far little work has been conducted on the efficacy of long-term prediction involving multiperiod forecasting. This paper examines the impact of alternative procedures for extended prediction using knowledge discovery techniques. One dimension in the study involves temporal granularity: a single jump from the present period to the end of the forecast window versus a web of short-term forecasts involving a sequence of single-period predictions. Another parameter relates to the numerosity of input variables: a technical approach involving only lagged observations of the target variable versus a fundamental approach involving multiple variables. The dual possibilities along each of the granularity and numerosity dimensions entail a total of 4 models. These models are first evaluated using neural networks, then compared against a multi-input jump model using case based reasoning. The computational models are examined in the context of forecasting the S&P 500 index.
This study aims at establishing master plan for efficient establishment of comprehensive drought management information system as non-structural drought counterplan which provides drought damage in advance. Domestic and abroad research related to drought were surveyed and analyzed through many literature and internet for systematic drought management information system. Long-term master plan for comprehensive drought management information system is divided into 3 steps. In first step, drought monitoring system including development of hydrological drought assessment index, drought outlook analysis method and GIS web based drought monitering system is established. In second step, water supply plan and guideline through water shortage danger assessment by areal characteristics is established. In third step, comprehensive management information system through export system linked to KORSIM and establishment of information shared system between each bureau related to drought. Based on this study, master plan for efficient development and application of drought management information system is proposed, it is expected to be applied as guideline for second and third step of drought management information system.
Long-term evolution (LTE) is emerging as a major candidate for 4G cellular networks to satisfy the increasing demands for mobile broadband services, particularly multimedia delivery. Multiple-input multiple-output (MIMO) technology combined with orthogonal frequency division multiple access and more efficient modulation/coding schemes (MCS) are key physical layer technologies in LTE networks. However, in order to fully utilize the benefits of the advances in physical layer technologies, the MIMO configuration and MCS need to be dynamically adjusted to derive the promised gains of 4G at the application level. This paper provides a performance evaluation of video traffic with variations in the physical layer transmission parameters to suit the varying channel conditions. A quantitative analysis is provided using the perceived video quality as a video quality measure (evaluated using no-reference blocking and blurring metrics), as well as transmission delay. Experiments are performed to measure the performance with changes in modulation and code rates in poor and good channel conditions. We discuss how an adaptive scheme can optimize the performance over a varying channel.
클라우드 컴퓨팅 환경은 웹을 기반으로 한 응용분야의 새로운 트랜드이다. 이는 많은 사용자들이 쉽게 인터넷을 통해 자원을 할당받고 서비스를 지원받을 수 있는 IT 비즈니스 모델이라 할 수 있다. 또한 u-러닝은 인터넷 기반 학습의 효율성을 극대화한 모델이다. 따라서 본 연구는 이를 인터넷 기반 학습에 응용하는 u-러닝 교수 학습 모형의 설계를 제시하고자 한다. 제안된 교수 학습 모형은 u-러닝에 맞도록 준비, 계획, 수집, 학습 진행, 분석 및 평가, 피드백의 7단계로 구성하였다. 이는 클라우드 u-러닝 서버와 클라우드 LMS를 두어 처리 및 관리하도록 하였으며, 학습자의 이동형 기기 모델의 인식을 위하여 이동형 기기 메타데이터를 두도록 하였다.
스마트 폰 2천만 시대가 도래 하면서 향후 모바일 시장의 규모는 엄청나게 거대해질 것으로 전망되고 있다. 이러한 흐름에 동반하여 소프트웨어 개발의 형태도 웹 기반 소프트웨어에서 모바일 기반의 앱 형태나 클라우드 컴퓨팅 기반의 서비스 형태로 변화되고 있다. 현재 전 세계적으로 스마트폰을 위한 플랫폼으로는 구글의 안드로이드와 애플의 IOS가 양대 산맥을 이루고 있다. 이러한 플랫폼 하에서 실행되는 모바일 앱을 개발할 경우 기존의 소프트웨어 모델링 기법을 그대로 적용할 수가 없다. 따라서 본 연구에서는 기존의 소프트웨어 모델링 기법을 안드로이드 기반의 소프트웨어 개발에 맞도록 특화된 모델링 기법을 제안한다. 안드로이드 기반의 모바일 스마트 환경에 필요한 분석 및 설계 기법을 모델링 기법으로 제안한다.
전자무역 기술 관련 동향의 흐름은 기능적이고 계층적 측면으로 서비스와 어플리케이션, 네트워크계층으로 발전해 가고 있는데, 대부분의 계층적 분야가 전자무역 확산이 본격화되기 이전에 정립되다 보니 기존의 체계는 국제교역 관점의 기술을 포괄하는데 한계가 있게 되었다. 따라서 이 같은 한계를 극복하기 위해 새로운 기술 동향의 정책 정립이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 기술 분야의 기업간 통합을 포함하여 내부적 네트워크 및 이에 따른 문제점과 개선방안을 제시하였다. 또한, 전자무역이 새로운 기술 환경에서 제공하는 가능성과 이것이 기업들에 미치는 효과를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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