• Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers
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• v.25 no.3 s.214
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• pp.35-43
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• 2007

• Korea Petroleum Association Journal
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• no.12 s.58
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• pp.110-116
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• 1985

이 글은 「일본 LPG협회」가 통산성 자원에너지청에 제출한 「LPG 비축에 대한 요망사항」의 부속자료 「LPG비축 코스트에 대해서 」를 옮긴 것이다. 이 비축코스트 시산을 일본 LPG 협회 비축위원회가 50일 비축목표를 달성할 때까지의 매년도 비축 코스트를 최근 데이터와 정부 조성제도에 의거 계산한 것이다. 내용면에서 단순한 비축 코스트의 계산뿐만 아니라, LPG비축에 관한 제문제를 다룬 것이어서 시사하는 바 많을 것으로 생각된다. <편집자주>

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.484-486
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• 2001

본 논문에서는 의사 2차원 은닉 마르코프 모델의 구조로 생성한 마르코프 체인형 확률모형에 의한 인쇄체문자 이미지의 모델링에 대해 논한다. 이미지 데이터에서 바로 모델을 실시간 생성하며 문자 인식 및 검출에 응용할 수 있다. 실험에 의하면, 이 방법을 통해 특정 낱말이 포함된 문장에서 숫자를 인식, 한글을 검출할 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 2002.10a
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• pp.60-71
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• 2002

필자는 콘텐츠비즈니스를 인간의 근원적 욕구와 니즈에 대한 해갈을 주는 핵심전략 가치로서의 콘텐트를 영화, 게임, 애니메이션, 방송, 교육, 캐릭터, 출판만화, 모바일등의 형태로 미디어믹스 기획개발상품머천다이징 서비스하고 라이센싱함으로서 재화를 취득하는 제반 거래 및 커뮤니케이션 활동이며 무한경쟁시장인 글로벌시장을 목표시장으로 한다. 라고 정의한 바 있다. (중략)

• Proceedings of the CALSEC Conference
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• 2001.02a
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• pp.129-147
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• 2001

eCRM은 온라인 상에서 수집한 고객 데이터를 저장 및 분석하여 가치 있는 고객을 선별하고 회사의 역량을 가치 있는 고객을 획득, 유지하는 일에 투자하는 프로세스를 말합니다. 기존의 CRM과 목적은 같으나 채널이 오프라인에서 온라인으로 진화하였다는 점이 다릅니다. 채널이 온라인으로 진화하였다는 점이 의미하는 바는 무엇일까요？(중략)

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 1995.12a
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• pp.191-196
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• 1995

PC에서 가상 현실을 구현하고 사용자가 원하는 대로 장면을 이동시키고, Movie 화면을 돌려보면서 원하는 물체를 누르면 필요한 정보와 멀티미디어 효과를 얻도록 오쏘링 할 수 있다면 PC에서의 멀티미디어는 한단계 진보 할 수 있을 것이다. 그것이 바로 QuickTime V.R인 것이다.

• Digital Contents
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• no.8 s.75
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• pp.7-7
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• 1999

무선 전자상거래 시대가 도래하고 있다. PC에서처럼 이동전화기로도 상품을 검색하고 주문할 수 있게 되는 것이다. 이제까지 이동전화기는 음성통화를 위한 것이었지 정보를 검색하거나 상거래를 하기 위한 도구는 아니었다. 그러나 통신기술의 발달로 이동통신으로도 대량의 데이터를 빠르게 주고 받을 수 있게 됐다. 바로 IMT-2000 이라는 새로운 이동통신기술 때문이다.

• Review of KIISC
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• v.5 no.3
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• pp.69-85
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• 1995

ITU-T X.435 EDI 시스템에서의 정보보호 서비스는 크게 MHS 정보보호 서비스와 Pedi 정보보호 서비스로 나눌 수 있다. 본 논문에서는 X.435 EDI 정보보호 서비스의 종류를 살펴보고, 이들의 데이타 구조의 분석뿐만 아니라 정보보호 서비스를 제공하기 위해 사용되는 각 필드들이 의미하는 바를 분석, 정리하였다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.13 no.7
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• pp.433-441
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• 2007

The bio-Sensors, which are sensing the vital signs of human bodies, are largely used by the medical equipment. Recently, the sensor network technology, which composes of the sensor interface for small-seize hardware, processor, the wireless communication module and battery in small sized hardware, has been extended to the area of bio-senor network systems due to the advances of the MEMS technology. In this paper we have suggested a design and implementation of a health care information system(called u-EMS) using a bio-sensor network technology that is a combination of the bio-sensor and the sensor network technology. In proposed system, we have used the following vital body sensors such as EKG sensor, the blood pressure sensor, the heart rate sensor, the pulse oximeter sensor and the glucose sensor. We have collected various vital sign data through the sensor network module and processed the data to implement a health care measurement system. Such measured data can be displayed by the wireless terminal(PDA, Cell phone) and the digital-frame display device. Finally, we have conducted a series of tests which considered both patient's vital sign and context-awared information in order to improve the effectiveness of the u-EMS.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.23 no.4
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• pp.45-55
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• 2022

The size of the cryptocurrency market is growing. For example, market capitalization of bitcoin exceeded 500 trillion won. Accordingly, many studies have been conducted to predict the price of cryptocurrency, and most of them have similar methodology of predicting stock prices. However, unlike stock price predictions, machine learning become best model in cryptocurrency price predictions, conceptually cryptocurrency has no passive income from ownership, and statistically, cryptocurrency has at least three times higher liquidity than stocks. Thats why we argue that a methodology different from stock price prediction should be applied to cryptocurrency price prediction studies. We propose Reverse Walk-forward Validation (RWFV), which modifies Walk-forward Validation (WFV). Unlike WFV, RWFV measures accuracy for Validation by pinning the Validation dataset directly in front of the Test dataset in time series, and gradually increasing the size of the Training dataset in front of it in time series. Train data were cut according to the size of the Train dataset with the highest accuracy among all measured Validation accuracy, and then combined with Validation data to measure the accuracy of the Test data. Logistic regression analysis and Support Vector Machine (SVM) were used as the analysis model, and various algorithms and parameters such as L1, L2, rbf, and poly were applied for the reliability of our proposed RWFV. As a result, it was confirmed that all analysis models showed improved accuracy compared to existing studies, and on average, the accuracy increased by 1.23%p. This is a significant improvement in accuracy, given that most of the accuracy of cryptocurrency price prediction remains between 50% and 60% through previous studies.