Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2010.05a
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pp.485-487
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2010
본 연구는 가까운 미래에 일어날 소비자 라이프스타일의 움직임과 변화를 조사하여 트랜드를 예측하고, 중국 차(茶)음료 패키지디자인에 이를 반영해 보고자 한다. 중국 차(茶)음료의 브랜드패키지와 라이프스타일 트랜드의 관계성을 알아보기 위해, 빙차( 茶)가 활성화되기 시작한 1999년부터 2010년 현재까지 중국 차(茶)음료의 시장 변화와 차(茶)음료 브랜드패키지 디자인을 분석하였다. 라이프스타일 트랜드와 중국 차(茶)음료의 패키지디자인의 연관성을 찾고 미래의 라이프스타일 트랜드를 반영한 패키지디자인의 개념을 조사하였다.
Data is the most important asset in the financial sector. On average, 71 percent of financial institutions generate competitive advantage over data analysis. In particular, in the card industry, the card transaction data is widely used in the development of merchant information, economic fluctuations, and information services by analyzing patterns of consumer behavior and preference trends of all customers. However, creation of new value through fusion of data is insufficient. This study introduces the analysis and forecasting of consumption trends of credit card companies which convergently analyzed the social data and the sales data of the company's own. BC Card developed an algorithm for linking card and social data with trend profiling, and developed a visualization system for analysis contents. In order to verify the performance, BC card analyzed the trends related to 'Six Pocket' and conducted th pilot marketing campaign. As a result, they increased marketing multiplier by 40~100%. This study has implications for creating a methodology and case for analyzing the convergence of structured and unstructured data analysis that have been done separately in the past. This will provide useful implications for future trends not only in card industry but also in other industries.
본 논문에서는 최근 업데이트 된 신규 사이트들의 RIA 패러다임에 대해 고찰해 보고 향 후 이러한 패러다임이 계속 될 것을 예측해 보았다. RIA로 인해 HTML 방식의 웹 사이트 디자인 구조의 한계를 극복하고 다양한 아이덴티티를 가진 웹 사이트들이 등장했지만 그로 인해 사용자들의 신규 학습에 의한 인지 과부하와 과도한 네비게이션의 변화로 인한 방향 상실감을 예측할 수 있었으며 향 후 이러한 문제들을 개선하기 위해서는 규칙적인 네비게이션 시스템과 명확한 레이블링이 필요하다는 것을 제언하였다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.20
no.1
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pp.93-101
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2015
In modern society, various crimes is occurred. It is necessary to predict the criminal in order to prevent crimes, various studies on the prediction of crime is in progress. Crime-related data, is announced to the statistical processing of once a year from the Public Prosecutor's Office. However, relative to the current point in time, data that has been statistical processing is a data of about two years ago. It does not fit to the data of the crime currently being generated. In This paper, crime prediction data was apply with Naver trend data. By using the Web traffic Naver trend, it is possible to obtain the data of interest level for crime currently being generated. It was constructed a modeling that can predict the crime by using traffic data of the Naver web search. There have been applied to Markov chains prediction theory. Among various crimes, murder, arson, rape, predictive modeling was applied to target. And the result of predictive modeling value was analyzed. As a result, it got the same results within 20%, based on the value of crime that actually occurred. In the future, it plan to advance research for the predictive modeling of crime that takes into the characteristics of the season.
Proceedings of the Korea Technical Association of the Pulp and Paper Industry Conference
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2007.11a
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pp.13-19
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2007
In this research, what megatrends will be derived for the future society and what new packaging technology will be required in the future were researched. Megatrends were researched in the five major categories, demographical, social, consumer, packaging related science and technology, governmental regulations and law trend. The six new packaging technologies were predicted, Active/Passive packaging technology, Intelligent Communication packaging technology, Nanotechnology packaging technology, Universal Convenience packaging technology, Environmental Friendly packaging technology, and Package Design technology.
This paper aims to identify the major research trends in organizational effectiveness over the past 20 years. For this purpose, SCOPUS, an international academic database provided by Elsevier, was used to identify research trends in organizational effectiveness over the past 24 years (2000~2023). According to the frequency analysis, there were 2,789 cases of organizational, 2,714 cases of effectiveness, 850 cases of management, 689 cases of performance, 632 cases of organizations, and 597 cases of leadership. Trend analysis. While effectiveness and organizational have been consistently researched, the trends of leadership and management have been declining in recent years. LDA analysis shows that effectiveness and organizational are important topics. This shows that it is important to be able to predict the future when it is difficult to predict the future. The results of this study can be used as a guide for companies to establish organizational management at a strategic level and improve organizational effectiveness.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2021.11a
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pp.95-98
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2021
최근 비정상적인 네트워크 활동 감지 및 네트워크 서비스 프로비저닝과 같은 다양한 분야에서 응용되는 네트워크 트래픽 예측 기술이 네트워크 통신 문제에 의한 트래픽의 결측 및 네트워크 유저의 불규칙한 활동에 의한 비선형 특성 때문에 발생하는 성능 저하를 극복하기 위해 딥러닝 신경망에 대한 연구가 활성화되고 있다. 이 딥러닝 신경망 중 시계열 딥러닝 신경망은 단기 네트워크 트래픽 볼륨을 예측할 때 낮은 오류율을 보인다. 하지만, 시계열 딥러닝 신경망은 기울기 소멸 및 폭발과 같은 비선형성, 다중 계절성 및 장기적 의존성 문제와 같은 한계를 보여준다. 이 논문에서는 계절성 임베딩을 고려한 주의 신경망 기반 트래픽 예측 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 STL 분해 기법을 통해 분해된 트래픽 트랜드, 계절성, 잔차를 이용하여 일별 및 주별 계절성을 임베딩하고 이를 주의 신경망을 기반으로 향후 트래픽을 예측한다.
Journal of The Korean Digital Architecture Interior Association
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v.12
no.2
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pp.53-60
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2012
In this paper, we present new methods for identifying keywords for foresight topics that utilize the internet and textmining techniques to draw objective and quantified information that support experts' qualitative opinions and evaluations in foresight. Furthermore, by applying this fabricated procedure, we have derived keywords to analyze priorities in architectural engineering. Not much difference between qualitative methods of experts and quantitative methods such as text mining has been observed from comparison between technologies derived via qualitative method from "The Science Technology Vision" (control group). Therefore, as a quantitative tool useful for drawing keywords for foresight, textmining can supplement quantitative analysis by experts. In addition, depending on the level and type of raw data, text mining can bring better results in deriving foresight keywords. For this reason, research activities accommodating Internet search results and the development of textmining methods for analyzing current trends are in demand.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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