• Journal of Digital Convergence
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• v.14 no.3
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• pp.171-179
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• 2016

The purpose of this study is to deduce a successful business model of fintech and suggest the business model component in fintech on domestics. Business model has suggested on a strategic levels but it is to a value of corporation. From literature research, we find a conceptual character and its component of business model. The results show that we understand the business model of fintech. We suggest business model of component for a successful entry of market. These results suggest business model canvas by Alexander Osterwalder. This business model consist of 9 blocks - customer segmentation, value proposition, customer relationship, key resource, key activity, key partnership, revenue stream, and cost structure. These components need an analytic approach for a successful entry and settlement of market. Also, we analyze and suggest a fintech business model and directivity of its components.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.45-45
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• 2018

오염물의 혼합거동을 해석하기 위해 물리기반 모델을 이용하는 경우 모델을 구축하고 운용하는데 많은 시간과 재정이 소요되며 현장검증을 통한 검증이 반드시 필요하다. 하지만 데이터 기반 모델의 경우 축적된 데이터만으로도 예측을 수행할 수 있으며 물리기반모델에 비해 결정해야할 입력인자가 적어 모델운용이 용이하다는 장점이 있다. 다양한 데이터 모델 중 인공신경망(ANN) 모델은 데이터가 가지는 불확실성 및 비정상성, 복잡한 상호관련성에 효과적으로 대응할 수 있는 모델로 수자원 및 환경 분야에서 자주 사용되고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 모델을 이용하여 지천유입이 있는 대하천의 수질인자 (pH, 전기전도도, DO, chl-a)를 예측하였다. 다른 데이터기반 모델과 같이 인공신경망 모델 또한 수집된 데이터 질에 크게 영향을 받으며, 내부 입력인자의 선택이 모델의 예측 결과에 큰 영향을 미친다. 이러한 인공신경망 모델의 특성을 바탕으로 예측모형의 정확도를 향상하기 위해서는 크게 데이터 처리부분과 모델구축 부분에서의 접근이 필요하다. 본 연구에서는 데이터 처리 과정에서 연구대상지점의 각각의 수질인자가 가지는 분포 특성을 유지하기 위해 층화표츨추출법을 이용하여 데이터를 구성하였다. 모델의 구축 과정에서는 초기가중치 값의 영향을 줄이기 위해 앙상블기법을 사용하였으며, 좀 더 견고하고 정확한 결과를 예측하기 위해 탄력적 역전파알고리즘을 추가하였다. 추가적으로 합류 후 본류의 미 계측지역 수질 예측 정확도 향상을 위해 본류의 수질인자뿐만 아니라 지류의 수질인자를 입력자료로 사용하여 모의를 수행하였다. 또한 동일 구간에서 수행한 현장추적자실험 자료를 이용하여 수질인자의 분포특성을 비교, 검증하였다. 개발된 모델을 이용하여 낙동강과 금호강 합류부 하류의 수질인자를 예측한 결과 지류의 수질인자를 입력자료로 추가한 경우 예측의 정확도가 증가하였으며, 현장실험 자료를 통해 밝혀진 오염물의 거동현상을 인공신경망 모델로도 동일하게 재현하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 제안한 인공신경모델을 이용한다면 물리기반 수치모델을 대체하여 지천으로 유입된 오염물의 거동을 정확하고 효율적으로 파악할 수 있을 것이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.716-721
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• 2023

Inverse Text Normalization(ITN) 모델은 음성 인식(STT) 엔진의 중요한 후처리 영역 중 하나이며, STT 인식 결과의 가독성을 개선한다. 최근 ITN 모델에 심층신경망을 활용한 연구가 진행되고 있다. 심층 신경망을 사용하는 대부분의 선행연구는 문장 내 변환이 필요한 부분에 토큰 태깅을 진행하는 방식이다. 그러나 이는 Out-of-vocabulary(OOV) 이슈가 있으며, 학습 데이터 구축 시 토큰 단위의 섬세한 태깅 작업이 필요하다는 한계점이 존재한다. 더불어 선행 연구에서는 STT 인식 결과를 그대로 사용하는데, 이는 띄어쓰기가 중요한 한국어 ITN 처리에 변환 성능을 보장할 수 없다. 본 연구에서는 BART 기반 생성 모델로 생성형 ITN 모델을 구축하였고, Bi-LSTM 기반 보조 신경망 모델을 결합하여 STT 인식 결과에 대한 고유명사 처리, 띄어쓰기 교정 기능을 보완한 모델을 제안한다. 또한 보조 신경망을 통해 생성 모델 처리 여부를 판단하여 평균 추론 속도를 개선하였다. 실험을 통해 두 모델의 각 정량 성능 지표에서 우수한 성능을 확인하였고 결과적으로 본 연구에서 제안하는 두 모델의 결합된 방법론의 효과성을 제시하였다.

• Journal of The Korean Association For Science Education
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• v.37 no.2
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• pp.239-252
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• 2017

The purpose of this study is to examine metamodeling knowledge and its components, which means knowledge about model and modeling required for students and teachers for successful application of modeling in the field of science education based on research literature. For this, we analyzed and categorized major previous studies on modeling and modeling through research literature methods. Metamodeling knowledge aims to recognize models and modeling and is the most crucial element to create a scientific model in scientific modeling practice. The point of view of metamodeling knowledge proposed in this study is categorize nature of model, multiplicity of model, purpose of model, modeling process, and evaluation and revision of model. Students should be able to achieve more in-depth understanding through the awareness of the nature of the model. The development of metamodeling knowledge can facilitate students' science learning.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2009.02a
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• pp.971-975
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• 2009

최근 다양하게 출시되는 터치스크린 휴대폰 시장의 흐름에 맞춰 터치 인터랙션 유형에 관한 연구 또한 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존의 연구들은 터치 입력 인터랙션 유형의 사용자 모델에만 초점이 맞추어져 있는 상태이다. 시스템 모델의 이해부족 현상과, 터치 인터랙션의 사용자 모델과 시스템 모델사이의 차이점에서 나타나는 충돌은 잘못된 인터랙션 문제를 발생시키며, 사용자들에게 혼란 줄 수 있다. 때문에 본 연구는 터치 입력 인터랙션 유형의 시스템 모델에 초점을 맞춰서 진행하였다. 터치 인터랙션 유형 시스템 모델의 정의에 있어서 시간 축을 기준으로 터치 인터랙션 유형을 정의하였다. 정의된 시스템 모델을 기반으로 6개의 기본 입력 인터랙션을 각각 비교하여 상관관계를 도출하였고, 이 결과의 유효성 검증을 위해 전문가 인터뷰를 실시했다. 정리된 터치 인터랙션 유형의 시스템 모델 정의 및 상관관계는 앞으로 다양한 터치 기반 인터랙션 개발 시 최적화된 터치 유형 개발에 활용 될 수 있으며, 개발에 참여하는 디자이너, 개발자, 기획자들이 시스템 기능을 이해하는데 도움을 주며 그들의 원활한 의사소통 수단으로 쓰임과 동시에 고객들과의 의사소통에 효과적으로 쓰일 것으로 기대된다.

• Journal of Energy Engineering
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• v.10 no.2
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• pp.161-165
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• 2001

봉다발 내 온도장 해석을 위해 개발되어진 난류 Prand시 수 모델들을 중심으로 액체금속에 대한 비교연구를 수행하였다. VANTACY-II 코드에 사용된 Zeggel & Monir의 모델의 기초가 된 Jischa & Rieke 모델 및 상수형 모델(Pr$_{t}$=0.9)을 비교대상 모델로 선정하여 난류 Prandtl 수의 비등방성과 공간분포 및 분자 Prandtl 수의 영향을 고려한 본 연구모델과 P/D와 Peclet 수를 변화시키며 얻어진 Nusselt 수의 결과를 비교하였다. 비교결과 본 모델이 다른 모델에 비하여 봉다발 내 액체금속의 열전달 거동을 전반적으로 잘 예측하였다.

• Management & Information Systems Review
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• v.32 no.3
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• pp.127-151
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• 2013

This research was to investigate the role of message regulatory focus on the advertising effect of multiple models. The multiple models are limited to two models in one advertisement in this research. This research investigated the hypothesis that multiple models, in terms of multiple source effect and social consensus, appears specifically to enhance the relationship of consumer and commercial models on the conditions of promotion-focused message which leads to the information processing of relational elaboration. This research applied a between-subjects factorial design targeting 2(the number of model: single model vs. multiple models) by 2(message regulatory focus: promotion-focused message vs. prevention-focused message). As a result, multiple models showed more positive ad attitude, brand attitude, and purchase intention than did single model. And promotion-focused message with multiple models showed more positive ad attitude, brand attitude, and purchase intention than did prevention-focused message with multiple models. Also there was an interaction effect between the number of model and the type of message regulatory focus. It wasn't fully supported that there is no difference of advertising effect between promotion-focused message and prevention-focused message on the condition of single model.

• Journal of the Korean Society of Safety
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• v.4 no.1
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• pp.103-120
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• 1989

최근 도시교통계획분야에 있어서 교통수요의 예측모델 또는 교통정책의 평가 모델로서 비집계(非集計) 모델에 관한 연구가 진행되고 있다. 이 비집계모델은 개개의 의사결정단위에 있어서 선택행동을 영역마다 집계하는 것이 아니고 의사결정레벨의 데이터률 그대로 모델로 구성할 경우 이 데이터를 이용함으로써 의사결정단위의 선택행동을 모델화 할 수 있다는 특징을 갖고 있다. 한편 비집계모델의 사용목적은 여러가지로 생각되나 이것을 교통수요의 목적이나 교통정잭의 평가를 위한 모델로 이용할 때는 파라미터의 추정값이나 선택비율의 추정값에 대한 안정성이 매우 중요한 문제가 되고 있다.

• Journal of Korean Library and Information Science Society
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• v.54 no.1
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• pp.167-190
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• 2023

This study is a literature study that analyzed the research data curation models using activity theory as a theoretical framework. Based on the factors of the activity used in the activity theory, this study analyzed various research data curation models, as well as issues that needed discussion in the library field in carrying out research data curation activities. And based on this, a new research data curation conceptual model was proposed. This study analyzed how the five previously proposed digital curation lifecycle models are configured, and analyzed the actions presented sporadically in each model. A new research data curation conceptual model was proposed by analyzing factors, extracting common factors and integrating them into a new model. In addition, six issues to be considered in carrying out research data curation activities in libraries and repositories were analyzed and discussed. The research data curation conceptual model proposed in this study consists of a total of 10 steps, and it contains practical issues and contradictions to consider at each stage of activity.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.150-150
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• 2023

기작기반의 역학적 모델과 자료기반의 딥러닝 모델은 수질예측에 다양하게 적용되고 있으나, 각각의 모델은 고유한 구조와 가정으로 인해 장·단점을 가지고 있다. 특히, 딥러닝 모델은 우수한 예측 성능에도 불구하고 훈련자료가 부족한 경우 오차와 과적합에 따른 분산(variance) 문제를 야기하며, 기작기반 모델과 달리 물리법칙이 결여된 예측 결과를 생산할 수 있다. 본 연구의 목적은 주요 상수원인 댐 저수지를 대상으로 수심별 수온과 탁도를 예측하기 위해 기작기반과 자료기반 모델의 장점을 융합한 PGDL(Process-Guided Deep Learninig) 모델을 개발하고, 물리적 법칙 만족도와 예측 성능을 평가하는데 있다. PGDL 모델 개발에 사용된 기작기반 및 자료기반 모델은 각각 CE-QUAL-W2와 순환 신경망 딥러닝 모델인 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델이다. 각 모델은 2020년 1월부터 12월까지 소양강댐 댐 앞의 K-water 자동측정망 지점에서 실측한 수온과 탁도 자료를 이용하여 각각 보정하고 훈련하였다. 수온 및 탁도 예측을 위한 PGDL 모델의 주요 알고리즘은 LSTM 모델의 목적함수(또는 손실함수)에 실측값과 예측값의 오차항 이외에 역학적 모델의 에너지 및 질량 수지 항을 제약 조건에 추가하여 예측결과가 물리적 보존법칙을 만족하지 않는 경우 penalty를 부가하여 매개변수를 최적화시켰다. 또한, 자료 부족에 따른 LSTM 모델의 예측성능 저하 문제를 극복하기 위해 보정되지 않은 역학적 모델의 모의 결과를 모델의 훈련자료로 사용하는 pre-training 기법을 활용하여 실측자료 비율에 따른 모델의 예측성능을 평가하였다. 연구결과, PGDL 모델은 저수지 수온과 탁도 예측에 있어서 경계조건을 통한 에너지와 질량 변화와 저수지 내 수온 및 탁도 증감에 따른 공간적 에너지와 질량 변화의 일치도에 있어서 LSTM보다 우수하였다. 또한 역학적 모델 결과를 LSTM 모델의 훈련자료의 일부로 사용한 PGDL 모델은 적은 양의 실측자료를 사용하여도 CE-QUAL-W2와 LSTM 보다 우수한 예측 성능을 보였다. 연구결과는 다차원의 역학적 수리수질 모델과 자료기반 딥러닝 모델의 장점을 결합한 새로운 모델링 기술의 적용 가능성을 보여주며, 자료기반 모델의 훈련자료 부족에 따른 예측 성능 저하 문제를 극복하기 위해 역학적 모델이 유용하게 활용될 수 있음을 시사한다.