The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.10
no.2
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pp.471-485
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2024
This study explores the effective utilization of generative AI for conducting in-depth interviews within the lean startup environment. With recent technological advancements, the application of generative AI in enhancing operational productivity has been on the rise across various organizations, and this trend extends to the lean startup milieu. The research develops specific guidelines and a guidebook aimed at assisting practitioners in lean startups to conduct in-depth interviews using AI, even amidst the constraints of limited time and capital. The proposed guidebook facilitates practitioners to swiftly design and conduct interviews, thereby promoting an agile and flexible working environment within lean startups. Moreover, this study investigates practical methods for applying text-based generative AI services like ChatGPT 4 and Luyten in the fields of design and interviewing, thereby contributing to the academic discussion and practical implementation in these areas. The significance of this research lies in its potential to broaden the horizon of scholarly debate and practical application of generative AI in lean startups.
The purpose of this study is to analyze the use of generative AI and the perception of differences between user groups. This study explored the perceptions of different user groups regarding generative AI, aiming to derive implications for enhancing AI utilization capabilities for each group. Upon analysis, it was found that there were no significant differences in perceptions across age groups. However, notable differences were observed between professional backgrounds, particularly in the areas of generative AI application and ethical perspectives. Consequently, this study suggests the need for diversified AI solutions tailored to specific fields of expertise. It underscores the importance of customized education and training programs, as well as specialized education focused on ethical considerations. Additionally, this research contributes academically by proposing varied AI usage strategies for different age and professional groups. It also highlights the role of text mining techniques in developing and improving AI utilization skills.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2003.11a
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pp.75-78
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2003
MPEG-4 표준은 저작자가 정지영상, 텍스트, 2D/3D 그래픽스, 오디오, 심지어 임의형의 비디오 등과 같이 다양한 형태의 객체들을 개별적으로 구성하고 이들을 시/공간자적으로 다루기 용이하게 해 준다. 이와 같은 객체 기반 코딩 특성에 의해서 대화형 방송 콘텐츠를 제작하는데 가장 유용한 방식으로 고려할 수 있다. 피러나, 콘텐츠의 제작, 전송, 소비 관전에서 고려해 달 때, 콘텐츠 제작자 또는 저작권자의 보호 및 관리가 필요하게 되었다. 이에 따라 최근에는 OPIMA (Open Platform Initiative for Multimedia Access), SDMI (Secure Digital Music Initiative) and MPEG(Moving Picture Expert Group) OPIMATfMr(Intellectual Property Management & Protection)와 같은 국제 표준 단체들이 콘텐츠 보호 및 관리에 대한 관심을 가지게 되었다. 특히, MPEG의 경우에 MPEG-4 IPMP를 표준화하여 디지털 콘텐츠와 저작권에 대한 보호를 체계적이고 효과적으로 다루는 연구를 가장 활발히 해오고 있다. 이 논문에서 우리는 MPEG-4 콘텐츠 저작자가 MPEG-4 규격에 맞게 보호화 된 객체 기반 방송용 콘텐츠를 쉽고 편리하게 제작학 수 있도록 하기 위한 MPEG씨 콘텐츠 및 저자권 보호를 위한 MPEG-4 IPMP 저작 도구를 제안하고자 한다. 제안한 MPEG-4 콘텐츠 및 저작권 보호 저작 도구는 저작자에게 친근한 사용자 인터페이스를 제공하여 편집 및 수정이 용이한 텍스트 포맷인 IPMP회된 XMT(extensible Mpeg-4 Textual format) 파일을 생성한다. 또한, 콘텐츠 전송 및 저장의 효율성을 위해 이진 포멧인 IPMP화된 MP4 파일을 생성할 수 있다.으로써, 에러 이미지가 가지고 있는 엔트로피에 좀 근접하게 코딩을 할 수 있게 되었다. 이 방법은 실제로 Arithmetic Coder를 이용하는 다른 압축 방법에 그리고 적용할 수 있다. 실험 결과 압축효율은 JPEG-LS보다 약 $5\%$의 압축 성능 개선이 있었으며, CALIC과는 대등한 압축률을 보이며, 부호화/복호화 속도는 CALIC보다 우수한 것으로 나타났다.우 $23.87\%$($18.00\~30.91\%$), 갑폭 $23.99\%$($17.82\~30.48\%$), 체중 $91.51\%$($58.86\~129.14\%$)이였으며 성장율은 사육 온도구간별 차는 없었다.20 km 까지의 지점들(지점 2에서 지점 6)에서 매우 높은 값을 보이며 이는 조석작용으로 해수와 담수가 강제혼합되면서 표층퇴적물이 재부유하기 때문이라고 판단된다. 영양염류는 월별로 다소의 차이는 있으나, 대체적으로 지점 1과 2에서 가장 낮고, 상류로 갈수록 점차 증가하며 지점 7 상류역이 하류역에 비해 높은 농도이다. 월별로는 7월에 규산염, 용존무기태질소 및 암모니아의 농도가 가장 높은 반면에 용존산소포화도는 가장 낮다. 그러나 지점 14 상류역에서는 5월에 측정한 용존무기태질소, 암모니아, 인산염 및 COD 값이 7월보다 다소 높거나 비슷하다. 한편 영양염류와 COD값은 대체적으로 8월에 가장 낮으나 용존산소포화도는 가장 높다.출조건은 $100^{\circ}C$에서 1분간의 고온단시간 추출이 적합하였다. 증가를 나타내었는데, 저장기간에 따른 물성의 변화는 숭어에 비하여 붕장어가 적었다.양식산은 aspartic acid 및 proline이 많았다. 또한 잉어는 천연산이
The 20th National Congress of the Chinese Communist Party (hereafter referred to as "the 20th National Congress") was under the global spotlight long before it was held for seven days from 16 to 22 October 2022. People wondered whether Xi Jinping would secure a third term as China's leader or whether he would lay the foundations to be in power forever during the third term. In Korea, the press and media questioned whether the event would become the "crowning of Emperor Xi (Xi Huangdi)," whose power rivaled that of the first emperor in China, Shi Hunagdi, and featured the scene where Hu Jintao was forced to leave the venue during the Congress. On the other hand, many Korean academics focused more on how Xi would organize the Politburo and its Standing Committee and whether the outline of his heirs would appear during the event. This tendency in academia in turn worsened the media's concerns. This paper presents a quantitative analysis of the 20th National Congress Report, as opposed to an analysis of Xi's political intentions at the event. The National Congress Report outlines the Party's visions, goals, and strategies for the next five years in politics, economy, society, culture, foreign affairs, and relationship with Taiwan. The authoritative document is rich in narrative and logic and deserves academic study. This research analyzes the 18th, 19th, and 20th Reports by identifying their keywords and regular expressions and checking their frequency and percentage through text-mining methods. This approach enables the quantification and visualization of the significant changes in the Party's sovereign vision over the fifteen years of Xi's rule from 2013 to 2027.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.41
no.2
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pp.97-130
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2024
The current debate in the academic community is on the criteria for predatory journals. Researchers are perplexed about what constitutes a predatory journal. The purpose of this study is to investigate how South Korean researchers discover and evaluate predatory journals. In order to achieve this, we collected 2,484 statements, comprising posts and comments, from Korean researcher communities, namely the Biological Research Information Center (BRIC), Hibrain.net, Phdkim.net, and the Scholarly Ecosystem Against Fake Publication Environment (SAFE). We divided the data into three primary categories-journals, publishers, and researchers-for the topic analysis. For each statement, we assigned 11 in-depth subtopic tags based on these categories. Six main points of contention emerged from the combinations of these sub-topic tags: (1) researchers' confusion about predatory journals and discussions about research performance; (2)(3) researchers' positive and negative perceptions of predatory journals; (4) researchers' evaluation criteria for journal quality and problems associated with the quality of Korean journals; (5) changes in publishing brought about by the introduction of open access (OA) and associated issues; and (6) discussions on broader issues within the academic ecosystem. By using a qualitative approach to examine how South Korean researchers view predatory journals, this study aims to advance basic knowledge of the discourse around them in the communities of domestic researchers.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.25
no.3
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pp.39-51
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2020
This study will examine the social issues and consumer awareness of sharing parking through the method text mining. In this experiment, the topic by keyword was extracted and analyzed using TFIDF (Term frequency inverse document frequency) and LDA (Latent dirichlet allocation) technique. As a result of categorization by topic, citizens' complaints such as local government agreements, parking space negotiations, parking culture improvement, citizen participation, etc., played an important role in implementing shared parking services. The contribution of this study highly differentiated from previous studies that conducted exploratory studies using corporate and regional cases, and can be said to have a high academic contribution. In addition, based on the results obtained by utilizing the LDA analysis in this study, there is a practical contribution that it can be applied or utilized in establishing a sharing economy policy for revitalizing the local economy.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.29
no.2
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pp.225-246
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2012
This study purported to investigate the possibility of automatic descriptor assignment using the reclassification of author keywords in domestic scholarly databases. In the first stage, we selected optimal classifiers and parameters for the reclassification by comparing the characteristics of machine learning classifiers. In the next stage, learning the author keywords that were assigned to the selected articles on readings, the author keywords were automatically added to another set of relevant articles. We examined whether the author keyword reclassifications had the effect of vocabulary control just as descriptors collocate the documents on the same topic. The results showed the author keyword reclassification had the capability of the automatic descriptor assignment.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.06d
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pp.100-102
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2006
본 논문에서는 분산응용 개발 및 관리에 대한 사용자의 요구사항을 만족시킬 수 있는 분산서비스 맞춤형 소프트웨어 아키텍쳐인 분산객체그룹 프레임워크를 제안한다. 분산객체그룹은 응용을 구성하는 분산객체들을 하나의 논리적인 그룹으로 관리하며, 분산객체그룹 프레임워크는 분산응용의 개발자 관점에서 응용의 범위를 효율적으로 정의할 수 있을 뿐 아니라, 프레임워크의 지원 분산서비스를 응용과 독립적으로 적용할 수 있다. 프레임워크의 컴포넌트로 그룹관리자와 보안모듈, 모바일프락시, 컨텍스트제공자 및 DPD-Tool을 포함하며, 실시간 서비스를 위한 실시간관리자, 스케쥴러를 갖는다. 본 프레임워크는 분산서비스 지원 컴포넌트들의 상호작용으로 적응성(adaptability), 확장성(scalability), 보안성(security), 이동성(mobility) 및 신뢰성(reliability)을 제공하며, 분산응용을 개발 시 필요한 분산서비스를 모듈 단위로 선택하여 실제 응용 수행 시 선택한 분산서비스를 통해 그 수행성이 보장되도록 한다.
Kim, Kyu-Wan;Sin, Hyun-Ju;Kim, Seon-Jin;Lee, Hyun Ah
Annual Conference on Human and Language Technology
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2017.10a
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pp.294-297
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2017
SNS와 스마트기기의 발전으로 온라인을 통한 뉴스 배포가 용이해지면서 악의적으로 조작된 뉴스가 급속도로 생성되어 확산되고 있다. 뉴스 조작은 다양한 형태로 이루어지는데, 이 중에서 정상적인 기사 내에 광고나 낚시성 내용을 포함시켜 독자가 의도하지 않은 정보에 노출되게 하는 형태는 독자가 해당 내용을 진짜 뉴스로 받아들이기 쉽다. 본 논문에서는 뉴스 기사 내에 포함된 문단 중에서 부적합한 문단이 포함되었는지를 판정하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방식에서는 자연어 처리에 유용한 Convolutional Neural Network(CNN)모델 중 Word2Vec과 tf-idf 알고리즘, 로지스틱 회귀를 함께 이용하여 뉴스 부적합 문단을 검출한다. 본 시스템에서는 로지스틱 회귀를 이용하여 문단의 카테고리를 분류하여 본문의 카테고리 분포도를 계산하고 Word2Vec을 이용하여 문단간의 유사도를 계산한 결과에 가중치를 부여하여 부적합 문단을 검출한다.
데이터의 양이 증가하면서 인공신경망을 통한 데이터 분석 기술이 주목받고 있으며, 텍스트, 그림, 동영상 등에 이르기까지 다양한 종류의 데이터를 자동으로 분석하여, 번역기, 채팅봇, 그림 캡션 자동 생성 등에 대한 연구 및 서비스 개발에 활용되고 있다. 인공신경망 기반으로 수행된 많은 연구들이 공통적으로 가진 한계가 있는데, 그것은 은닉층에 대한 해석이 어렵다는 것이다. 가령, 입력층, 은닉층, 그리고 결과층으로 이루어진 인공신경망을 임의의 데이터로 학습시키면, 입력층과 은닝층 사이에 존재하는 행렬은 해당 데이터에 존재하는 패턴 정보를 내포하게 된다. 따라서, 행렬에 존재하는 패턴 정보를 직접 분석할 수 있다면, 인공신경망 결과물에 대한 해석이 가능할 뿐만 아니라 성능을 높이기 위해 어떤 조정이 필요한지에 대한 직관도 얻을 수 있을 것이다. 하지만, 이 행렬의 실체는 숫자로 이루어진 벡터이므로 사람이 직접 해석하는 것은 불가능하며, 지금까지 수행되어온 대부분의 인공신경망 연구들은 공통적으로 이러한 한계점을 가지고 있다. 본 연구는 데이터에 존재하는 패턴을 잡아내면서도 해석이 가능한 토픽 모델과 인공신경망의 결과물을 비교함으로써, 인공신경망 은닉층 해석에 대한 실마리를 찾기 위한 연구이다. 실험을 통해 토픽과 은닉층 패턴의 유사성을 검증하고, 향후 인공신경망 연구에서 은닉층에 대한 가능성을 논한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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