• Journal of Digital Convergence
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• v.11 no.12
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• pp.161-168
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• 2013

For the successful implementation of IT projects, individual consultant's competency in the project is very important. Especially, learning processes are required for solving various critical issues which can be occurred during implementing IT project. The objective of this research is to develop the measures for learning processes. Prior to setup the learning processes, we conducted 3 times in-depth interviews with IT consultants who have over 20 years IT project experiences. Through interviews with IT project expert, we tried to validate our research mode and develop survey questionnaires.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 1998.09a
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• pp.560-583
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• 1998

본 연구는 정보화 투자효과 평가방법론의 틀을 형성하는 투자효과 분류체계와 측정활동의 모형을 제안하고 있다. 우선 기존에 사용되는 여러 가지 이론적 또는 실무적 투자효과 분류체계의 장단점을 분석한 후 Balanced Scorecard 모형에 의거하여 정보화 투자효과를 재무, 대고객, 내부 프로세스, 혁신과 학습 4가지 영역으로 분류하였다. 이러한 분류체계는 1990년대 정보화 투자가 창출하는 무형적이고 전략적인 효과를 비즈니스 용어와 성과지표로서 적절하게 수용하고 있고, 정보화 투자를 비즈니스 투자와 사업적 관점에서 바라볼 수 있게 한다. 그리고 정보화 투자와 기업성과 사이의 인과관계와 역동적 흐름을 체계적으로 파악할 수 있게 하는 장점이 있다. 이러한 분류체계에 근거하여 투자효과 측정활동은 기업성과지표의 도출, 기업성과지표별 정보화 효과 예측, 그리고 정보화 효과의 화폐가치 산출이라는 3가지 작업으로 구분된다. 본 연구에서는 각 작업별로 어떠한 절차, 방법, 기법들이 사용될 수 있는지를 제안하고 있다.

• The Journal of Information Technology and Database
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• v.5 no.1
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• pp.69-84
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• 1998

본 연구는 정보화 투자효과 평가방법론의 틀을 형성하는 투자효과 분류체계와 측정활동의 모형을 제안하고 있다. 우선 기존에 사용되는 여러 가지 이론적 또는 실무적 투자효과 분류체계의 장단점을 분석한 후 Balanced Scorecard 모형에 의거하여 정보화 투자효과를 재무, 대고객, 내부 프로세스, 혁신과 학습 4가지 영역으로 분류하였다. 이러한 분류체계는 1990년대 정보화 투자가 창출하는 무형적이고 전략적인 효과를 비즈니스 용어와 성과지표로서 적절하게 수용하고 있고, 정보화 투자를 비즈니스 투자와 사업적 관점에서 바라볼 수 있게 한다. 그리고 정보화 투자와 기업성과 사이의 인과관계와 역동적 흐름을 체계적으로 파악할 수 있게 하는 장점이 있다. 이러한 분류체계에 근거하여 투자효과 측정활동은 기업성과지표의 도출, 기업성과지표별 정보화 효과 예측, 그리고 정보화 효과의 화폐가치 산출이라는 3가지 작업으로 구분된다. 본 연구에서는 각 작업별로 어떠한 절차, 방법, 기법들이 사용될 수 있는지를 제안하고 있다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.11 no.2
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• pp.127-135
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• 2013

For the successful implementation of IT projects, individual consultant's competency in the project is very important. Especially, 3 key factors which are 1) Learning-by-Doing, 2) Learning-from-Others, and 3) Learning-by-Investment with individual consultant's competency, are required for solving various critical issues which can be occurred during implementing IT project. The objective of this research is to examine the effects of these learning processes on decision performance of consultants. Prior to setup the research model, we conducted 3 times in-depth interviews with IT consultants who have over 20 years IT project experiences. Through interviews with IT project expert, we tried to validate our research model and develop survey questionnaires. Over 100 consultants, who are working at SI companies those of Samsung SDS, LG CNS, SK C&C and other small SI companies, were participated to survey. In the contrary of our thoughts before conducted experiment, we got the interesting result from pilot experiment. Most influenced learning process was Learning-by-Doing and less influenced learning process was Learning-from-Others.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.320-322
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• 2000

본 논문에서 제안한 종합주가지수 "왼쪽어깨" 패턴 검출은 자기 연상 학습 신경망을 사용하였다. 종합주가 지수 데이터에서 머리어깨모형 중 왼쪽 어깨에 해당하는 데이터로 신경망을 학습시킨 후 이를 이용하여 현재 혹은 테스트 데이터를 입력으로 주어 성능을 평가하였다. 결과는 비교적 우수하였다. 패턴 검출에 의한 투자를 하였을 경우 17개월간의 누적 수익률이 132% 였다. 이 기간동안 buy and hold 전략을 사용했을 경우의 수익률은 39% 였다.률은 39% 였다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.12 no.2
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• pp.472-482
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• 2012

There are many investors in the stock market, and more and more people get interested in the stock investment. In order to avoid risks and make profit in the stock investment, we have to determine several aspects using various information. That is, we have to select profitable stocks and determine appropriate buying/selling prices and holding period. This paper proposes a data mining tool for the investors' decision support. The data mining tool makes stock investors apply machine learning techniques and generate stock price prediction model. Also it helps determine buying/selling prices and holding period. It supports individual investor's own decision making using past data. Using the proposed tool, users can manage stock data, generate their own stock price prediction models, and establish trading policy via investment simulation. Users can select technical indicators which they think affect future stock price. Then they can generate stock price prediction models using the indicators and test the models. They also perform investment simulation using proper models to find appropriate trading policy consisting of buying/selling prices and holding period. Using the proposed data mining tool, stock investors can expect more profit with the help of stock price prediction model and trading policy validated on past data, instead of with an emotional decision.

• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.44 no.2
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• pp.62.2-62.2
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• 2019

한국의 고천문 자료는 삼국시대 이후 근대 조선까지 다수가 존재하여 세계적으로 드문 기록 문화를 보유하고 있으나, 한문 번역이 많이 이루어지지 않아 학술적 활용이 활발하지 못한 상태이다. 고문헌의 한문 문장 번역은 전문인력의 수작업에 의존하는 만큼 소요 시간이 길기에 투자대비 효율성이 떨어지는 편이다. 이에 최근 여러 분야에서 응용되는 인공지능의 적용을 대안으로 삼을 수 있으며, 초벌 번역 수준일지라도 자동번역기의 개발은 유용한 학술도구가 될 수 있다. 한국천문연구원은 한국정보화진흥원이 주관하는 2019년도 Information and Communication Technology 기반 공공서비스 촉진사업에 한국고전번역원과 공동 참여하여 인공신경망 기계학습이 적용된 고문헌 자동번역모델을 개발하고자 한다. 이 연구는 고천문 도메인에 특화된 인공지능 기계학습 기법으로 자동번역모델을 개발하여 이를 서비스하는 것을 목적으로 한다. 연구 방법은 크게 4가지 개발을 진행하는 것으로 나누어 볼 수 있다. 첫째, 인공지능의 학습 데이터에 해당되는 '코퍼스'를 구축하는 것이다. 이는 고문헌의 한자 원문과 한글 번역문이 쌍을 이루도록 만들어 줌으로써 학습에 최적화한 데이터를 최소 6만 개 이상 추출하는 것이다. 둘째, 추출된 학습 데이터 코퍼스를 다양한 인공지능 기계학습 기법에 적용하여 천문 분야 특수고전 도메인에 특화된 자동번역 모델을 생성하는 것이다. 셋째, 클라우드 기반에서 참여 기관별로 소장한 고문헌을 자동 번역 모델에 기반하여 도메인 특화된 모델로 도출 및 활용할 수 있는 대기관 서비스 플랫폼 구축이다. 넷째, 개발된 자동 번역기의 대국민 개방을 위해 웹과 모바일 메신저를 통해 자동 번역 서비스를 클라우드 기반으로 구축하는 것이다. 이 연구는 시스템 요구사항 분석과 정의를 바탕으로 설계가 진행 또는 일부 완료되어 구현 중에 있다. 추후 이 연구의 성능 평가는 자동번역모델 평가와 응용시스템 시험으로 나누어 진행된다. 자동번역모델은 평가용 테스트셋에 의한 자동 평가와 전문가에 의한 휴먼 평가에 따라 모델의 품질을 수치로 측정할 수 있다. 또한 응용시스템 시험은 소프트웨어 방법론의 개발 단계별 테스트를 적용한다. 이 연구를 통해 고천문 분야가 인공지능 자동번역 확산 플랫폼 시범의 첫 케이스라는 점에서 의의가 있다. 즉, 클라우드 기반으로 시스템을 구축함으로써 상대적으로 적은 초기 비용을 투자하여 활용성이 높은 한문 문장 자동 번역기라는 연구 인프라를 확보하는 첫 적용 학문 분야이다. 향후 이를 활용한 고천문 분야 학술 활동이 더욱 활발해질 것을 기대해 볼 수 있다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.21 no.6
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• pp.552-560
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• 2021

With the recent development of the art distribution system, interest in art investment is increasing rather than seeing art as an object of aesthetic utility. Unlike stocks and bonds, the price of artworks has a heterogeneous characteristic that is determined by reflecting both objective and subjective factors, so the uncertainty in price prediction is high. In this study, we used LSTM Recurrent Neural Network deep learning model to predict the auction winning price by inputting the artist, physical and sales charateristics of the Korean artist. According to the result, the RMSE value, which explains the difference between the predicted and actual price by model, was 0.064. Painter Lee Dae Won had the highest predictive power, and Lee Joong Seop had the lowest. The results suggest the art market becomes more active as investment goods and demand for auction winning price increases.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2013.05a
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• pp.263-264
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• 2013

기존의 도서관 정보서비스는 도서관 업무담당자에 의한 1:n 방식의 온라인 지식서비스만을 강조하였다면 스마트 도서관시스템에서는 빅데이터를 통해 지식을 생성, 검증, 분류하여 지능형지식, 실감형지식, 맞춤형지식, 체험형지식 등을 제공할 수 있다. 또한 빅데이터를 활용한 다자간 콘텐츠 공유, 상호 의견 교환이 가능하며, 집단지성에 의해 구축되는 학습 콘텐츠 및 지식 베이스는 국가의 지식자원 경쟁력을 향상시킬 수 있으며, 차세대 이러닝 환경에서의 지능형 튜터링을 통해 창의적 인재육성, 공교육의 질적 향상, 사교육비 절감, 교육 기회 균등 배분, 지역 및 계층 간 위화감 해소 등 국가정책 목표 실현할 수 있다. 제안된 빅데이터 기반의 스마트도서관 정보서비스시스템에서는 멀티테넌트 환경에서 구현이 가능한 핵심요소들을 개발하였다. 그러므로 초기 투자비용이 거의 없고, 쉽고, 간편하며, 저비용 IT 서비스가 가능한 SaaS 기반의 소프트웨어 온-디멘드 방식의 서비스 모델로 시스템을 구현하였다. 또한 연결방식으로는 N고객:1인스턴스, 제공 프로그램은 동일한 코드 사용, 커스터마이징은 고객이 테넌트별 환경 설정을 통해서 직접 수정가능, 데이터는 테넌트별 자료를 공유해서 사용할 수 있으며 기존의 디지털도서관 시스템 서비스의 단점을 해결할 수 있도록 성능을 개선하였다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2004.12a
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• pp.139-143
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• 2004

최근 고 해상도 위성영상정보의 민간 활용에 대한 수요가 증가하면서 기존의 공간 정보를 다루는 여러 응용분야에서 이에 관련된 많은 연구를 하고 있다. 도시교통 환경 분석을 위하여 위성영상정보를 처리하는 과정에 있어서 도로, 건물, 기타 선 구조와 같은 지형지물을 분석하는 과정은 사용자에 따라 주관적일 수 있다. 이러한 배경에서 수학적 그레이 레벨 모폴로지는 하나의 효과적인 접근으로 간주된다. 본 연구에서 지형지물 추출을 위해 윈도우 운영체제에서 실행되는 실질적인 응용 프로그램을 구현하였다. 이 프로그램에서 주요한 지형지물은 그레이 레벨 영상을 이용하여 개방(opening), 폐쇄(closing), 침식(erosion), 팽창(dilation)의 순차적 처리를 통하여 자동적으로 추출된다. 결과적으로, GDPA, 허프 변환 또는 다른 알고리듬들과 비교시 하나의 이점이 된다. 모폴로지 처리와 같이 본 프로그램은 그레이 레벨 값의 범위에 기반하여 지형지물을 추출을 위한 density slicing 기능 또는 주어진 경계치 보다 작은 화소 군집을 제거하는 처리인 'sieve filtering'을 제공한다. 이러한 기능들은 형태학적으로 처리된 결과를 증대하고 지형지물 종류들을 분리하는데 유용하다. 또한 배경의 제거, 잡음 탐지, 도시 환경 원격 탐사에서의 지형지물 특성화에 기여한다. 본 프로그램을 이용하는데 있어서 IKONOS 위성영상을 이용하여 시험 구현하였다. 결과, 다중 경계치 또는 steve filtering을 이용한 그레이 레벨 모폴로지 처리는 복잡한 지형지물과 많은 데이터로 구성된 고해상도 영상 내의 주어진 대상에서 자동적인 처리와 사용자 정의 sieve filtering으로 인한 효과적인 지형지물 추출 방법으로 간주 된다. 시안을 작성 표준화를 위한 첫 단계 시도를 소개하였다.분석 결과는 문장, 그림 및 도표, 장 끝의 질문, 학생의 학습 활동 수 등이 $0.4{\sim}1.5$ 사이의 값으로 학생 참여를 적절히 유도하는 발견 지향적 인 것으로 조사되었다. 그러나 장의 요약은 본문 내용을 반복하는 내용으로 구성되었다. 이와 같이 공통과학 과목은 새로운 현대 사회에 부응하는 교과 목표와 체계를 지향하고 있지만 아직도 통합과학으로서의 내용과 체계를 완전히 갖추고 있지 못할 뿐만 아니라 현재 사용되고 있는 7종의 교과서가 교육 목표를 충분히 반영하지 못하고 있다. 따라서 교사의 역할이 더욱더 중요하게 되었다.괴리가 작아진다. 이 결과에 따르면 위탁증거금의 징수는 그 제도의 취지에 부합되고 있다. 다만 제도운용상의 이유이거나 혹은 우리나라 주식시장의 투자자들이 비합리적인 투자형태를 보임에 따라 그 정책적 효과는 때로 역기능적인 결과로 초래하였다. 그럼에도 불구하고 이 연구결과를 통하여 최소한 주식시장(株式市場)에서 위탁증거금제도는 그 제도적 의의가 여전히 있다는 사실이 확인되었다. 또한 우리나라 주식시장에서 통상 과열투기 행위가 빈번히 일어나 주식시장을 교란시킴으로써 건전한 투자풍토조성에 저해된다는 저간의 우려가 매우 커왔으나 표본 기간동안에 대하여 실증분석을 한 결과 주식시장 전체적으로 볼 때 주가변동율(株價變動率), 특히 초과주가변동율(超過株價變動率)에 미치는 영향이 그다지 심각한 정도는 아니었으며 오히려 우리나라의 주식시장은 미국시장에 비해 주가가 비교적 안정적인 수준을 유지해 왔다고 볼 수 있다.36.4%)와 외식을 선호(29.1%)${\lrcorner}$ 하기 때문에 패스트푸드를 이용하게 된 것으로 응답 하였으며,