Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2000.10a
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pp.244-247
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2000
인터넷이 발전하고 성장함에 따라 전자상거래(Electronic Commerce)는 초기의 단선적인 관계와 집중화된 구조를 탈피하여, 상호 연관적인 관계 및 분산되고 개방적인 구조를 바탕으로 수행되고 있다. 즉, 인터넷의 본질적인 특성인 네트워크를 기반으로 하는 시장구조가 형성되고 있으며, 이러한 네트워크 시장구조를 기반으로 하여, 새로운 형태의 비즈니스 모델이 출현하고 있다. 네트워크 효과(Network Effect)를 기반으로 하는 네트워킹 비즈니스 모델은 초기의 비즈니스 모델과는 다른 형태의 정보흐름(Information Process) 및 구조(Architecture)를 가지며, 이로 인해 전자시장(Electronic Market)에서 참여자의 역할 및 사업 전략, 수익모델 등이 변화되고 있다. 이 논문에서는 네트워킹 비즈니스 모델이 가지는 구조 및 특성을 규명하고, 사례분석을 통해 다양한 형태의 네트워킹 비즈니스 모델을 분류하여, 네트워킹 비즈니스 모델의 활용가능성을 모색해보고자 한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2008.11a
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pp.753-756
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2008
최근 인터넷의 생활화로 이를 기반으로 수익을 창출하는 새로운 형태의 거래가 확산되고 있다. 이러한 형태는 포털사이트를 기반으로 커뮤니티를 형성하고, 이를 통하여 확보된 회원들을 대상으로 광고수익이나 판매가 이루어지는 형태의 비즈니스 모델들이다. 하나 기존 오프라인 중심으로 정의된 인터넷 비즈니스 모델들을 적용하여 이러한 포털사이트 기반의 비즈니스들을 분류할 경우 여러 범주에 포함 되어서 이들을 분류하기 어려운 문제점이 있다. 이로 인하여 새로 생성되는 인터넷 비즈니스 모델들을 활용한 사업의 가능성과 이들이 기술적으로 실현이 가능한지 여부, 이들에게 요구되는 요소들에 대한 분석에 어려움이 많다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기위하여 현재 가장 많이 사용되는 포털사이트들을 기존 인터넷 비즈니스 모델을 적용하여 비교 분석하고, 여기서 새로운 모델 정의에 필요한 요소들을 추출하여 이를 반영한 새로운 인터넷 비즈니스 모델들을 설계한다. 이를 통하여 변화하는 환경에 적응이 가능한 포털사이트 기반의 인터넷 비즈니스 모델의 정의와 분석이 가능하다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.10a
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pp.166-168
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2000
인터넷을 상업적으로 이용하는 하나의 형태로 최근 들어 전자상거래가 주목을 받고 있다. 현재 전자상거래 시장의 급속한 신장세에도 불구하고, BtoC를 기반으로 하는 전자상거래 쇼핑몰의 성장은 기대에 못 미치고 있다. 이러한 상황은 현재의 전자상거래 쇼핑몰 비즈니스 모델에 대한 평가를 통해 차세대 모델로의 질적인 변화를 필요로 하고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 기존의 전자상거래 비즈니스 모델인 BtoB와 BtoC를 혼합한 지역 전자상거래 쇼핑몰에 적합한 새로운 형태의 BtoBC 전자상거래 비즈니스 모델을 제시하였다. 제안된 모델을 통하여 소비자와 생산자 사이의 원활한 전자상거래가 가능해질 수 있을 것이다.
문장유사도 분석은 문서 평가 자동화에 활용될 수 있는 중요한 기술이다. 최근 순환신경망을 이용한 인코더-디코더 언어 모델이 기계학습 분야에서 괄목할만한 성과를 거두고 있다. 본 논문에서는 한국어 형태소임베딩 모델과 GRU(Gated Recurrent Unit)기반의 인코더를 제시하고, 이를 이용하여 언어모델을 한국어 위키피디아 말뭉치로부터 학습하고, 한국어 질의응답 시스템에서 질문에 대한 정답을 유추 할 수 있는 증거문장을 찾을 수 있도록 문장유사도를 측정하는 방법을 제시한다. 본 논문에 제시된 형태소임베딩 모델과 GRU 기반의 인코딩 모델을 이용하여 문장유사도 측정에 있어서, 기존 글자임베딩 방법에 비해 개선된 결과를 얻을 수 있었으며, 질의응답 시스템에서도 유용하게 활용될 수 있음을 알 수 있었다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2016.10a
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pp.128-133
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2016
문장유사도 분석은 문서 평가 자동화에 활용될 수 있는 중요한 기술이다. 최근 순환신경망을 이용한 인코더-디코더 언어 모델이 기계학습 분야에서 괄목할만한 성과를 거두고 있다. 본 논문에서는 한국어 형태 소임베딩 모델과 GRU(Gated Recurrent Unit)기반의 인코더를 제시하고, 이를 이용하여 언어모델을 한국어 위키피디아 말뭉치로부터 학습하고, 한국어 질의응답 시스템에서 질문에 대한 정답을 유추 할 수 있는 증거문장을 찾을 수 있도록 문장유사도를 측정하는 방법을 제시한다. 본 논문에 제시된 형태소임베딩 모델과 GRU 기반의 인코딩 모델을 이용하여 문장유사도 측정에 있어서, 기존 글자임베딩 방법에 비해 개선된 결과를 얻을 수 있었으며, 질의응답 시스템에서도 유용하게 활용될 수 있음을 알 수 있었다.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.36
no.2
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pp.59-66
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2018
This study examined the correlation among topography, forest type, soil and geology in Inje area where landslides occurred during heavy rainfall from July 11 to July 18, 2006 to assess the landslide susceptibility. In order to assess the susceptibility of future landslides, landslides occurred in Inje area were classified into slide type and flow type, and slope angle, aspect, curvature, ridge and valley were extracted from the area. The landslide susceptibility was assessed by applying diameter class, age class, density, and forest type to Bayesianbased LR (Logistic Regression) model and WOE (Weight of Evidence) model, and the fitness of modeling was verified by predict rate curve. As the results of susceptibility assessment, using all landslides without no distintion, it was found that 75% of the LR model and 73% of the WOE model were fit in terms of the top 20% of the landslides. According to slide type and flow type in the top 20% of the landslides, it was found that 71% of the LR model and 69% of the WOE model were fit in terms of the slide type. Whereas, it was found that 86% of the LR model and 82% of the WOE model were fit in terms of the flow type. That is, the results of the LR model showed higher fitness than the results of the WOE model, and the fitness of the flow type was higher than that of the slide type. Consequently, it suggests that it is reasonable to assess and verify the landslide susceptibility according to the types of landslides.
In this paper, we propose an efficient method for locating human lips. Based on Point Distribution Model and Principle Component Analysis, a lip shape model is built. Lip boundary model is represented based on the concatenated gray level distribution model. We calculate the distribution of shape parameters using Gaussian mixture. The problem to locate lip is simplified as the minimization problem of matching object function. The Down Hill Simplex Algorithm is used for the minimization with Gaussian Mixture for setting initial condition and refining estimate of lip shape parameter, which can refrain iteration from converging to local minima. The experiments have been performed for many images, and show very encouraging result.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2014.05a
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pp.139-141
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2014
This paper shows effects of tropospheric delay models among delay features occurred when GPS code signal is transferred for GPS Time Transfer. GPS time transfer uses CGGTTS as the international standard format. For geodetic GPS receiver, ROB has provided r2cggtts software which generates CGGTTS data from RINEX data and all laboratories participated in TAI link uses the software and send the CGGTTS results periodically. Though Saastamoinen model and Niell mapping function are commonly used in space geodesy, r2cggtts software applied NATO model and CHAO mapping function to the tropospheric delay model. Hence, this paper shows effects of two tropospheric delay models implementing Saastamoinen model and Niell mapping function for the time offset.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.54-54
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2022
수변식생(riparian vegetation)은 하천 지형학적 프로세스에 영향을 미치는 요인 중 하나로, 최근 기후변화와 더불어 중요성이 커지고 있다. 내성천은 사질 곡류 하천으로, 2014년과 2015년 유량 감소에 의해 급격한 식생의 정착이 나타났다. 내성천 수변식생의 정착 및 활착은 수문-지형학적 프로세스에 영향을 미쳤고, 결과적으로 하도와 범람원의 형태를 변화시켰다. 이와 같은 변화를 예측하고 분석하는 것은 이수, 치수 및 방재 정책과 생태계 사이의 균형 및 조화를 추구하는 정책결정에 필수적이다. 그러나 식생을 고려하지 않은 기존의 수문-지형 모델링에서는 이와 같은 변화를 재현할 수 없다. 본 연구의 목적은 흐름, 식생, 지형의 상호작용이 하천 지형에 미치는 영향을 시각화 및 분석하고, 식생을 고려하지 않은 기존의 모델들의 결과와 비교하고자 한다. 본 초록은 이를 위해 수문-지형학 모델인 D-Flow-FM을 수변 식생 모델과 결합한 커플링 모델(Van Oorschot et al., 2016)을 활용하여 내성천에서 2013년부터 2019년까지의 발생한 지형학적 프로세스와 식생 사이의 상호작용을 재현한 예비결과이다. 식생 모델 결과는 내성천 현장조사 자료와 원격탐사 자료를 이용해 검보정하였다. 식생을 고려한 모델의 하천 형태는 식생을 고려하지 않은 모델의 결과에 비해 좁고 깊은 형태로 나타났으며, 지형학적 변동성이 적게 나타났다. 이는 유량 변화와 관련하여 생태-지형학적 프로세스로 인한 수변 식생 변동성이 강의 형태에 영향을 미쳤다는 것을 보여준다. 모의된 하천의 형태학적 특성이나 식생의 분포 특성은 항공사진과 비교했을 때 준수한 수준이다. 본 모델은 기후변화에 따른 식생의 변동성이 하천에 미치는 영향을 연구하는 데에 활용할 수 있으며, 수문-생태-지형학적 프로세스에 의한 하천의 변화를 예측하고 분석하는 데에 유용하게 활용할 수 있을 것이다.
입체음향 시스템에서 모노음에 방향감을 제어하기 위한 방법으로 FIR 필터 형태의 머리전달함수( HRTF : Head-Related Transfer Function)를 사용한다. 그러나 이때 사용되는 FIR형태의 머리전달함수는 높은 차수를 가지고 있어 실시간 음상정위 처리가 어려운 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 FIR 형태의 머리전달함수를 ARMA 시스템 인지기법을 이용하여 저차의 IIR필터 형태로 모델링하여 실시간 데이터 처리가 가능하도록 하였다. 본 논문에서 제안하는 ARMA 시스템 인지기법을 이용하게 되면 주어진 고차의 FIR형태의 머리전달함수를 다양한 안정성을 갖는 IIR모델들을 얻을 수 있으며, 이들 중 적절한 스펙트럼오차를 갖는 저차의 IIR모델을 선택 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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