• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.20 no.4 s.50
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• pp.159-193
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• 2003

This study is a case study that attempt to quantify the economic efficiency of 'digital library program(DLP) of the National Library of Korea' by means of cost-benifit analysis. Results indicate that the B/C ratio is 1.70 which can be interpreted the economic efficiency of DLP is very high. Of particular significance is the fact that this study empirically proves that the digital library program is economically efficient.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.323-323
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• 2020

그래픽 처리 장치(Graphic Processing Unit: GPU)는 그래픽 처리 작업에 특화된 다수의 산술논리 장치(Arithmetic Logic Unit: ALU)로 구성되어 있어서 중앙 처리 장치(Central Processing Unit: CPU)보다 한 번에 더 많은 연산 수행이 가능하다. 본 연구는 GPU 가속 운동파모형을 실제 유역에 적용하여, GPU 가속 운동파 강우유출모형 결과에 대한 정확성과 연산 소요 시간에 대한 효율성을 확인하였다. GPU 가속 운동파모형은 분포형 강우유출모형의 수치모의 연산시간을 단축시키기 위해 CUDA 포트란을 이용하여 개발되었다. 분포형모형의 지배방정식은 운동파모형과 Green-Ampt모형으로 구성되었고, 운동파모형은 유한체적법을 이용하여 이산화 하였다. GPU 가속 운동파모형을 이용하여 금강의 미호천 유역에서 발생하는 강우유출현상을 모의 하였고, 동일한 유한체적법을 이용한 CPU(Central Processing Unit) 기반의 강우유출모형과 비교하였다. 그 결과 GPU 가속모형의 결과는 미호천 유역 하류단에서 관측한 결과와 유사한 결과를 나타냈다. 또한, 연산소요시간은 CPU 기반의 강우유출모형의 연산소요시간보다 단축되었으며, 본 연구에 사용된 장비를 기준으로 최대 100배 정도 단축되었다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.12 no.1
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• pp.109-127
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• 1995

본 연구는 일본주가지수선물시장에서의 증거금 변화와 선물시장행태와의 관계를 알아보았다. 선물 증거금의 조정은 선물 가격변동성에 통계적으로 유의적일 정도의 영향을 미치지는 않았다. 또한 증거금의 조정이 선물거래활동(futures trading activity)에 미치는 영향을 실증분석하였는데, 일관성 있는 영향을 주지 못하는 것으로 나왔다. 이 결과에 의하면 증거금 규제는 선물시장에서의 가격 변동성 및 선물거래 활동을 통제하기 위한 적절한 도구는 아니라는 것을 의미한다. 또한 본 연구는 선물증거금의 조정을 야기시키는 변수가 무엇인가를 알아보았는데, 일본 주가지수선물시장에서의 네번의 증거금 조정중 두번의 경우에만 가격변동성이 중요한 변수로 작용했다. 또한 놀랍게도 선물증거금의 수준은 선물거래활동의 증가함수라는 결과를 보였다. 보편적인 관점에 의하면, 선물거래활동가 활성화되면 즉, 거래량과 미청산약정고가 증가하면 유동성이 증가하여 위험이 감소하게 되고 이는 곧 증거금의 수준을 낮추게 된다. 그러나 일본의 경우는 이러한 관점과 정반대의 결과를 보였다. 이러한 재미있는 결과의 세부적인 분석을 위해, 본 연구는 일본 증거금 규제기관이 증거금의 수준을 결정하는데 있어서 어떤 기준이 있다면 그 기준을 적용하는데 일관성을 가지는지를 살펴보았는데, 분석 결과는 일본의 증거금 규제당국이 일관성을 가지지 못하는 것으로 나왔다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2008.10b
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• pp.255-268
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• 2008

본 논문에서는 IS 채용 담당자들이 한국의 신규 IS 실무자들에게 어느 IS 지식과 소프트웨어/IT 전문 기술이 얼마나 필요하다고 생각하는지에 대해서 실증조사를 하였다. 본 연구에서는 선행 연구 결과에 따라서 IS 실무자들을 초급 전문가, 중급 전문가, 고급 전문가, 그리고 제너럴리스트로 분류하였으며, 조사 결과를 이들 각 집단이 필요로 하는 수준과 비교하였다. 분석 결과는 한국의 IS 채용 담당자들이 IS 채용 담당자들이 전체적으로는 IS 실무자들에게 어떤 지식 및 전문 기술이 필요한지를 잘 파악하고 있으며, 또한 조직의 지식 및 지술 수요에 필요에 민감하게 반응하고 있다는 것을 보여준다. 분석 결과는 또한 IS 채용 담당자들이 기존의 초급 전문가에게 요구되고 있는 정도보다도 더 높은 수준의 "제품-지향성"을 신규 IS 실무자에게 요구하고 있으며, 도리어 중급 전문가에 더 가까운 지식 및 기술 구성을 갖고 있기를 신규 IS 실무자에게 기대하는 사람의 비율이 더 높다는 것을 보여준다. 분석 결과는 한국의 대학이 산업 지식 및 기술 수요에 맞추어 인력을 양성하고 있지 못하며, 이에 대한 추가적인 연구가 필요하다는 것을 시사한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.363-364
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• 2023

현재 많은 사람이 GPT를 통해 다양한 활동 및 연구를 진행하고 있다. 사람들은 GPT를 통해 문장생성 시 문장에 대한 정확도를 중요하게 생각한다. 하지만 용도에 따라 GPT를 통해 생성하는 문장의 문체와 같은 표현방식이 다르다. 그래서 생성된 문장이 유의미한 문장이라는 것에 판단이 매우 주관적이기 때문에 수치적 평가가 어렵다. 본 논문에서는 자연어처리 모델이 생성한 문장의 유의미함을 판단하기 위해 각 모델을 학습하는 데이터 용량과 반복 학습의 횟수에 따른 결과물을 비교하였다. 본 연구에서는 Fine-Tuning을 통해 총 4개의 GPT 모델을 구축하였다. 각 모델로 생성 문장을 BLEU 평가지표를 통해 평가한 결과 본 연구에 BLEU 모델은 부적합하다는 결과를 도출하였다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 생성된 모델을 평가하고자 설문지를 만들어 평가를 진행하였다. 그 결과 사람에게 긍정적인 평가를 받는 결과를 얻을 수 있었다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.20 no.2
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• pp.371-381
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• 2020

The purpose of this study is to analyze the research trends of adaptation research of adolescents in multicultural families and to seek future research tasks and directions. For this purpose, a total of 94 journal papers were selected and the research status, research method, research subject, and research contents were examined. The analysis results are as follows. Firstly, journal articles has been steadily appearing since the 1st edition in 2007, and has soared since 2018. As a result of examining the number of papers by journal, a total of 50 papers were found in various fields. By journal field, 37(74%) were the most in the social science field. Second, among the analysis results of the research method, 68 research surveys were found, and quantitative research analysis methods accounted for 74%. Third, as a result of analyzing the research subjects, 75 cases were studied directly for multicultural adolescents only, and 19 others studied parents, teachers (workers) or adolescents and other subjects together. Fourth, in the contents of the study, school adaptation characteristics were the most frequently(52), followed by sociocultural adaptation characteristics(37). Based on the analysis results, future research directions and tasks were discussed.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.7 no.5
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• pp.149-155
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• 2017

The aim of this study is to provide a direction for future research by examining research trends on women in social welfare field in recent years. This study has theoretical significance in terms of expanding the horizon of social welfare knowledge by accumulating new research results based on previous research results on this topic. Using content analysis, we analyzed 37 studies on women published in Korean Journal of Social Welfare during 2009 ~ 2017 focusing on research subjects, research topics, and methods. The results of analyzing the research subjects indicated that women were described as client, family, and worker. In terms of the research topics, the results revealed a total of thirteen themes. In addition, the results showed that empirical research methods were dominant. It is suggested that more efforts should be made in future studies to broaden the scope of research subjects, topics, and methodologies in this filed.

• Journal of Technology Innovation
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• v.17 no.2
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• pp.159-186
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• 2009

The innovation activity is an important factor for sustained growth in nations and firms. Particularly, the problem of appropriation of results of the innovative activity is very important for innovators since it enables them to enjoy the profits generated by their innovations. This study is intended to empirically analyse relative preference of patent and secrecy that is affected by characteristics of innovators and results of innovation using data from '2005: The Korean Innovation Survey' and Ordered Logit method. As a result of this study, the preference for a specific mechanism is clearly revealed in product innovation rather than process innovation. Also, in most research, questions results of analysis are equal to the previous studies and the nature of appropriation methods. However, the result of a research question based on sources of information is very different from previous researches. This study utilized more recent data than previous studies. This result reflects that existing patterns have been changed during recent period.

• Therapeutic Science for Rehabilitation
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• v.11 no.4
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• pp.23-39
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• 2022

Objective : To summarize clinical and demographic variables and machine learning uses for predicting functional outcomes of patients with stroke. Methods : We searched PubMed, CINAHL and Web of Science to identify published articles from 2010 to 2021. The search terms were "machine learning OR data mining AND stroke AND function OR prediction OR/AND rehabilitation". Articles exclusively using brain imaging techniques, deep learning method and articles without available full text were excluded in this study. Results : Nine articles were selected for this study. Support vector machines (19.05%) and random forests (19.05%) were two most frequently used machine learning models. Five articles (55.56%) demonstrated that the impact of patient initial and/or discharge assessment scores such as modified ranking scale (mRS) or functional independence measure (FIM) on stroke patients' functional outcomes was higher than their clinical characteristics. Conclusions : This study showed that patient initial and/or discharge assessment scores such as mRS or FIM could influence their functional outcomes more than their clinical characteristics. Evaluating and reviewing initial and or discharge functional outcomes of patients with stroke might be required to develop the optimal therapeutic interventions to enhance functional outcomes of patients with stroke.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.452-455
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• 2022

4차 산업혁명의 확산으로 의학계에서도 딥러닝 기술을 이용한 질병의 치료결과 예측 연구가 활발하다. 이와 관련, 일부 연구에서 국소적인 환자 데이터의 활용으로 인해 도출된 연구 결과의 일반화가 어려웠으며 예측률 제고를 위해 특정 딥러닝 알고리즘을 중심으로 한 실험이 추진되어 다양한 알고리즘별 예측률의 비교·분석 결과를 제시하는 연구도 미흡하였다. 이에, 건강보험심사평가원의 대규모 진료 정보와 다종의 알고리즘을 제공하는 AutoML을 이용, 사망률이 높은 80대·90대 노령자 대상 폐암 진단 후 84개월간의 사망률을 예측하는 Decision Tree 등 5개 알고리즘별 모델을 생성하고 이를 활용, 사망률의 예측 성능을 비교하고 사망률에 영향을 미치는 요인에 대한 분석 결과를 도출하였다.