The purpose of this research is to investigate the level of knowledge management in Korea small firms. The research scheme was experimented through a questionnaire survey answered by 150 firms. The research model was composed of five groups : 1) knowledge management and business strategic, 2) a culture and structure for knowledge management, 3) learning process and community 4) information technology to support knowledge management 5) a reward and performance measurement. The results of this research indicated that the level of knowledge management is different according to the characteristic of small firms. The result of the empirical analysis can be summarized as follows : First, the business culture for knowledge management is not performed pertinently. Second, the learning process for knowledge management and a reward and performance measurement is insufficient. Third, the characteristics of a fm should be considered for measuring the level of knowledge management.
Conventional character extraction methods extract character regions using methods such as color reduction, region split and merge and texture analysis from the whole image. Because these methods use many heuristic variables and thresholding values derived from a priori knowledge, it is difficult to generalize them algorithmically. In this paper, we propose a method that can extract character regions using a topographical feature extraction method and a point-line-region extension method. The proposed method can also solve the problems of conventional methods by reducing heuristic variables and generalizing thresholding values. We see that character regions can be extracted by generalized variables and thresolding values without using a priori knowledge of character region. Experimental results show that the candidate region extraction rate is 100%, and the character region extraction rate is over 98%.
The purpose of this study was to find out the difference between importance and performance regarding perception of core competence of gifted education teachers through importance-performance analysis (IPA). One hundred fourteen elementary gifted education teachers including math and science participated in the study. The collected survey data was analyzed with IPA matrix. As the result, firstly, there was significant difference between importance and performance regarding perception of core competence of gifted education teachers. Secondly, core competencies of 'understanding knowledge', 'research and instruction', 'passion and motivation', and 'ethics' are high in both perceptions of importance and performance. However, both 'communication and practices' and 'professional curriculum development' are low. Thirdly, there was a difference in core competence of gifted education teachers between math and science at the competence of 'passion and motivation'. Math gifted education teachers perceived 'passion and motivation' high in both importance and performance while science gifted education teachers perceived its importance low and performance high. In addition, math gifted education teachers showed lower performance compared to its importance in the sub-categories; 'knowledge of gifted development', 'gifted child assessment', 'information gathering and its literacy', and 'creative answers to various questions'. However, science gifted education teachers showed lower performance compared to its importance in sub-categories; 'higher-order thinking skills in its subject', 'teaching methodology for self-directed learning', 'problem behavior of the gifted', and 'counseling the gifted'.
This paper proposes a design and realization for the semantic search system. The proposed model includes three Architecture Layers of a Semantic Search System ; (they are conceptually named as) the Knowledge Acquisition, the Knowledge Representation and the Knowledge Utilization. Each of these three Layers are designed to interactively work together, so as to maximize the users' information needs. The Knowledge Acquisition Layer includes index and storage of Semantic Metadata from various source of web contents(eg : text, image, multimedia and so on). The Knowledge Representation Layer includes the ontology schema and instance, through the process of semantic search by ontology based query expansion. Finally, the Knowledge Utilization Layer includes the users to search query intuitively, and get its results without the users'knowledge of semantic web language or ontology. So far as the design and the realization of the semantic search site is concerned, the proposedsemantic search system will offer useful implications to the researchers and practitioners so as to improve the research level to the commercial use.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2007.05a
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pp.556-559
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2007
고탁수 장기화 문제를 해결하기 위한 방법으로는 고탁수층을 선택취수하여 우선 배제함으로써 하류하천의 고탁수 발생일수를 최소화하는 방법이 있는데, 이와 같은 선택적 취수기법은 저수지 운영에 있어서 고탁수층을 우선 배제한 후 홍수기 이후에 저수지내로 유입되는 청수를 담수하여 호소 내 탁도 저감 효과를 얻을 수 있다. 본 연구에서는 선택취수 시 성층수괴의 동수역학적 변화를 분석하기 위하여 국내에서 처음으로 Two-tank 기법을 이용하여 성층구조를 구현해 내었는데, 소금물의 밀도변화를 이용하여 수심 1m의 성층수조를 만들었고, 밀도경사가 상이한 성층구조에서 취수조건을 변화시키면서 비교란 유속계인 PIV 시스템을 이용해 유속의 흐름을 Vector와 Contour로 분석하였다. 선택취수에 대한 흐름의 동수역학적 분석결과 취수유량보다는 밀도성층경사 변화에 더 민감한 반응을 보였다. 취수유량을 줄이거나 밀도성층경사를 급하게 했을 때에는 선택취수 영역(withdrawal zone)의 수직방향 폭은 줄어드는 반면, X축으로의 영향범위는 증가함을 나타냈다. 취수유량을 증가시키거나 성층밀도경사를 완만히 했을 땐 선택취수 영역(withdrawal zone)의 수직방향 폭은 증가하였고 X축으로의 영향범위는 축소됨을 나타내었다. 이 결과는 Richardson 수로도 판단되어지는데, Richardson 수가 증가하면 유속에 비해 상대적으로 밀도성층경사가 크다는 것인데 이럴 경우 선택취수 영역(withdrawal zone)의 수직방향 폭 최대가 되고 선택취수 영역(withdrawal zone)의 수직방향 폭은 최소가 된다. 선택취수 영역(withdrawal zone)의 수직방향 폭이 최소가 되면 취수구 직경 D의 1.8배의 값을 가지고 Richradson 수가 최소가 되더라도 취수구 직경 D의 3.3배를 벗어나지 않는다는 결과를 도출할 수 있었다.링 목적으로 사용될 수 있다. 본 연구에서 개발한 영상수위계는 한강홍수통제소 관할의 전류, 청담대교 등 4개소 낙동강 홍수통제소 2개소, 지자체 등에 적용되었으며, 적용 결과 비교적 안정적이면서 정확하게 수위를 측정하는 것으로 나타났다. 한편 기존 CCD 카메라 이외에 CCTV를 이용한 영상수위계를 개발하여 영상의 화질 개선뿐 아니라 하천화상 감시 기능을 강화하였다.소류의 섭취율은 높았다. 집단간의 상관도를 보면 교육별로 김치, 장아찌, 콩이 각각 p>0.5 수준에서 유의한 차가 없었고, 나머지는 유의한 차가 있었다. 연령별로는 멸치가 유의한 차가 없었고(p>0.5), 수입별로는 콩이 유의한 차가 없었다(p>0.5). 4. 영양지식(營養知識) 검토 가정생활(家庭生活)에 필요(必要)한 일반적(一般的)인 영양지식(營養知識)은 대체적으로 낮은 편이었다. 어린이 영양, 편식의 해로움, 비만증의 해로움, 임신부 그리고 수유부 영양에 대하여는 일반적으로 알고 있다고 하였으며, 그다음으로 이유기 영양, 어린이 발육에 필요한 식품, 식품과 영양소와의 관계, 우유의 성분, 노인영양에 대하여 잘 알고 있는 비율이 낮았으며, 인체의 영양소, 식단작성여부, 간식의 이론, 식품감별법에 대하여는 가장 낮은 비율을 나타냈다. 각 영양지식은 교육정도가 높을수록 영양지식이 높았고, 교육별 집단간의 유의한 차가 나타났다. (0.001
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.3
no.7
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pp.1773-1780
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1996
KBANN (knowledge-based artificial neural network) combining the symbolic approach and the numerical approach has been shown to be more effective than other machine learning models. However KBANN doesn't have the theory refinement ability because the topology of network can't be altered dynamically. Although TopGen was proposed to extend the ability of KABNN in this respect, it also had some defects due to the link-ing of hidden nodes to input nodes and the use of beam search. The algorithm which could solve this TopGen's defects, by adding the hidden nodes linked to next layer nodes and using hill-climbing search with backtracking, is designed.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2011.11a
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pp.733-734
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2011
지난 몇 년 동안 무선랜(Wireless LAN)은 다양한 영역에서 가장 널리 사용 되었으며, 가장 크게 발전을 하였다. 그러나 무선랜의 특성상 해킹과 침투에 취약한 약점을 안고 있다. 아직도 많은 보안적 취약점을 가지고 있으며, 특히 그 중에서도 Rogue AP(Access Point)는 가장 심각한 보안 취약점으로 대두되고 있다. 현재 Rogue AP 탐지를 위하여 넷스텀블러와 같은 스니핑 소프트웨어를 설치하여 주변 지역을 돌아다니는 워드라이빙 형태의 탐지방법은 아직도 사용되고 있다. 그러나, 이러한 방법은 대규모로 확장되어 가는 무선랜 환경에 적합하지 않다. 본 논문은 무선랜 환경에서 Rogue AP 탐지 문제의 해결책을 제시한다. AP의 전파 영역을 이용하는 방식으로, AP가 신호를 받을 수 있도록 수정하여, 주변에 새로운 AP가 탐지될 경우, AP가 서버와 새롭게 발견된 AP에 신호를 보내고, 이를 바탕으로 서버는 WhiteList를 통해서 Rogue AP 여부를 결정한다. 따라서 본 논문의 제안 방식은 기존의 탐지 방식에 비해 Rogue AP의 효과적 탐지가 가능하다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2003.05b
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pp.389-392
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2003
MRI 영상은 뇌의 해부학적 정보와 기능적인 정보를 제공하는 유용한 도구이다. MR 뇌 영상은 2차원 영상뿐만 아니라 3차원 영상도 임상적으로 중요하다. MR 영상에서 뇌영역의 추출방법으로는 형태학적인 방법, 히스토그램을 이용한 방법, 에지 정보를 이용한 방법, 지식 기반을 이용한 방법들이 있다. 본 논문에서는 region growing을 이용하여 MR 영상에서 뇌 영역을 추출하였다. 3차원 가시화를 위하여 오픈 소스인 VTK를 이용하여 Ray Casting 알고리즘으로 구현하였다. 그리고 의료영상에서 사용되는 각종 단면을 3차원 뇌 영상에서 재구성하였다. 256×256 크기의 71 뇌MR 영상 70장을 이용하여 실험하였다. 향후 연구과제로 MR 영상에서 뇌 영역추출방법과 원영상의 전처리 과정의 연구가 필요하다.
The Journal of Information Technology and Database
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v.3
no.1
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pp.85-95
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1996
본 논문은 특정문서에서 문서가 갖고 있는 일반적인 지식을 이용하여 논리적 항목을 추출하는 방법에 관한 연구이다. 먼저 입력된 문서의 영역 분할, 분리자 추출, 그리고 문자와 비문자를 구별하였다. 논리구조 추출단계에서는 구별된 요소의 상대적 크기, 위치 및 전후 블록들의 연관성에 관한 지식을 이용하여 각 블록들을 레이블링 하였고, 레이블된 항목들의 위치정보값을 이용하여 각 항목들을 자료화하였다. 마지막으로, 오분류된 항목에 대해서는 배치기술자를 이용한 검증을 통해 정정하였다. 본 논문에서 구현한 방법으로 실험한 결과 96.5%의 논리항목 추출율을 획득함으로써 그 유효성을 입증하였다.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.3
no.4
s.12
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pp.104-113
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2002
Knowledge Management(KM), represented as a way to sustain or gain competitive edge in domestic construction companies since late 1990s economic fluctuation, whose priority is to transform individual tacit knowledge into explicit organizational one. Also, accompanied by academic researches, they come to turn their interests on KM leveling and its results. However, they went too far to KM results without commenting what their KM capabilities are and where they should lead. Thus, this research work suggests a leveling model for KM, especially construction company, whose role is to diagnose which parts they should be encouraged or how to strengthen their present capabilities.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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