• Title/Summary/Keyword: 활용성 강화

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Neural collective entity linking using Gated Graph Attention Networks (Gated Graph Attention Network에 기반한 뉴럴 집합적 개체 연결)

  • Hong, Seung-Yean;Na, Seung-Hoon;Kim, Hyun-Ho;Kim, Seon-Hoon;Kang, Inho
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2020.10a
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    • pp.20-23
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    • 2020
  • 개체 연결이란 문서에서 등장한 멘션(Mention)들을 지식 기반(Knowledge Base)상의 하나의 개체에 연결하는 문제를 말한다. 개체 연결은 개체를 찾는 멘션 탐지(mention detection)과정과 인식된 멘션에 대해 중의성을 해결하여 하나의 개체를 찾는 개체 중의성 해결(Entity disambiguation)과정으로 구성된다. 본 논문에서는 개체 정보를 강화하기 위해 wikipedia2vec정보를 결합하여 Entity 정보를 강화하고 문장 내에 모든 개체 정보를 활용하기 위해 집합적 개체를 정의하고 그래프 구조를 표현하기 위해 GNN을 활용하여 기존보다 높은 성능을 이끌어내었다.

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Alternative Measures for Improvement of Information Literacy as Cross Curricula under the National Curriculum in Korea (국가 수준 교육과정에서 범 교육과정으로서의 정보 활용 능력 위상 강화 방안)

  • Song, Gi-Ho
    • Journal of Korean Library and Information Science Society
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    • v.42 no.2
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    • pp.29-50
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    • 2011
  • An aim of this study is to analyze status of information literacy and propose some ways strengthening its role as a cross-curriculum. Analyses show that information literacy is a basic competency of creative person composing the educational human figure under the national curriculum in Korea. In the school knowledge, its position is a procedural knowledge to create new ideas, also it is a interdisciplinary thinking skill under the instructional method. Therefore, information literacy instruction covering media and ICT literacy should exist as a main cross-curriculum to be a selective subject in the national curriculum. And finally, one of learning skills, its definition should be cleary stated such as information research and access, information analyses and interpretation, information synthesize and presentation.

Enhancing Smart Grid Efficiency through SAC Reinforcement Learning: Renewable Energy Integration and Optimal Demand Response in the CityLearn Environment (SAC 강화 학습을 통한 스마트 그리드 효율성 향상: CityLearn 환경에서 재생 에너지 통합 및 최적 수요 반응)

  • Esanov Alibek Rustamovich;Seung Je Seong;Chang-Gyoon Lim
    • The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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    • v.19 no.1
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    • pp.93-104
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    • 2024
  • Demand response is a strategy that encourages customers to adjust their consumption patterns at times of peak demand with the aim to improve the reliability of the power grid and minimize expenses. The integration of renewable energy sources into smart grids poses significant challenges due to their intermittent and unpredictable nature. Demand response strategies, coupled with reinforcement learning techniques, have emerged as promising approaches to address these challenges and optimize grid operations where traditional methods fail to meet such kind of complex requirements. This research focuses on investigating the application of reinforcement learning algorithms in demand response for renewable energy integration. The objectives include optimizing demand-side flexibility, improving renewable energy utilization, and enhancing grid stability. The results emphasize the effectiveness of demand response strategies based on reinforcement learning in enhancing grid flexibility and facilitating the integration of renewable energy.

The Influence of Strengthening OTT Values of Consumer: The Role of Platform Services and Susceptibility to Informational Influence (OTT 소비자 가치 강화의 영향: 플랫폼 서비스와 정보 영향 민감성의 역할)

  • Inho Hwang
    • Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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    • v.29 no.5
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    • pp.95-112
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    • 2024
  • OTT, transcending traditional set-top boxes, signifies a burgeoning platform that facilitates real-time video content streaming on user-friendly devices via the internet, thereby supplanting TV and movie services. This study aims to enhance the sustainability of OTT platforms in the highly competitive OTT industry by emphasizing the value of personalization and socialization in OTT services.The study focused on adult consumers using OTT services, securing 340 samples through an online survey for hypothesis testing. The hypothesis testing results suggest increased consumers' hedonic and functional value due to the content richness, content recommendation, and device diversity on OTT. Additionally, these values and social values have amplified the continuous usage intention. Furthermore, social value interacts with hedonic and functional values, enhancing the intention for continuous usage. Similarly, the susceptibility to informational influence also interacts with social value, reinforcing this usage intention. This study elucidates the value factors desired by OTT consumers, suggesting strategies for value enhancement at both platform and individual levels, thereby aiding in developing tailored strategies for OTT platforms to cater to consumer needs.

한국 중소기업의 전자무역 활용현황 분석

  • Lee, Yeong-Chan;Yun, Jo-Seph
    • Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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    • 2008.10b
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    • pp.341-361
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    • 2008
  • 세계적인 무역의 흐름은 전자문서교환(EDI), 인터넷 등 정보기술의 빠른 확산에 힘입어 기존 무역거래 형태에서 새로운 형태인 전자무역으로 발전하고 있다 이는 전자무역이 기존 무역거래 방식의 단순한 전자화 수준을 넘어 무역구조와 무역프로세스를 혁신하고 무역부대비용 절감, 시간단축 등을 통해 국제경쟁력을 강화할 수 있는 세계화 정보화 시대에서의 국가와 기업의 생존전략으로 인식되고 있기 때문이다. 선진국들과 주요경쟁국들은 전자무역을 통해 무역거래에 소요되는 시간과 비용 절감을 도모하고 업무 효율성을 증진시켜 나가고 있다. 이에 우리나라도 전자무역 활성화를 통해 국제무역거래에서의 경쟁력을 높이기 위해 노력을 경주하고 있다. 정부와 무역유관기관의 경우 전자무역 활성화를 위한 인프라 구축 및 법적, 제도적 기반 조성을 위해 다양한 지원정책과 제도를 시행하고 있다. 국내 기업들도 기존의 전형적인 무역거래 형태에서 벗어나 전자무역을 구현하기 위해 노력하고 있다. 그러나 아직까지 대부분의 중소기업의 경우 전자무역의 활용은 초보적 단계이다. 우리나라 국가경제에서 중소기업이 차지하는 비중을 고려해보면 중소기업의 전자무역 활용도 제고를 통한 경쟁력 강화는 궁극적으로 국가경쟁력을 높이는 핵심이라 할 수 있다. 따라서 중소기업의 전자무역 활용도 제고를 위해 무엇보다 정부, 무역유관기관, 중소기업 등 3대 주체간에 전자무역구현 필요성에 대한 공감대 형성과 효율적인 인프라 구축 및 전자무역 친화적 환경조성을 위해 노력해야 한다.

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UAV Path Planning based on Deep Reinforcement Learning using Cell Decomposition Algorithm (셀 분해 알고리즘을 활용한 심층 강화학습 기반 무인 항공기 경로 계획)

  • Kyoung-Hun Kim;Byungsun Hwang;Joonho Seon;Soo-Hyun Kim;Jin-Young Kim
    • The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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    • v.24 no.3
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    • pp.15-20
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    • 2024
  • Path planning for unmanned aerial vehicles (UAV) is crucial in avoiding collisions with obstacles in complex environments that include both static and dynamic obstacles. Path planning algorithms like RRT and A* are effectively handle static obstacle avoidance but have limitations with increasing computational complexity in high-dimensional environments. Reinforcement learning-based algorithms can accommodate complex environments, but like traditional path planning algorithms, they struggle with training complexity and convergence in higher-dimensional environment. In this paper, we proposed a reinforcement learning model utilizing a cell decomposition algorithm. The proposed model reduces the complexity of the environment by decomposing the learning environment in detail, and improves the obstacle avoidance performance by establishing the valid action of the agent. This solves the exploration problem of reinforcement learning and improves the convergence of learning. Simulation results show that the proposed model improves learning speed and efficient path planning compared to reinforcement learning models in general environments.

The Enhancement of intrusion detection reliability using Explainable Artificial Intelligence(XAI) (설명 가능한 인공지능(XAI)을 활용한 침입탐지 신뢰성 강화 방안)

  • Jung Il Ok;Choi Woo Bin;Kim Su Chul
    • Convergence Security Journal
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    • v.22 no.3
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    • pp.101-110
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    • 2022
  • As the cases of using artificial intelligence in various fields increase, attempts to solve various issues through artificial intelligence in the intrusion detection field are also increasing. However, the black box basis, which cannot explain or trace the reasons for the predicted results through machine learning, presents difficulties for security professionals who must use it. To solve this problem, research on explainable AI(XAI), which helps interpret and understand decisions in machine learning, is increasing in various fields. Therefore, in this paper, we propose an explanatory AI to enhance the reliability of machine learning-based intrusion detection prediction results. First, the intrusion detection model is implemented through XGBoost, and the description of the model is implemented using SHAP. And it provides reliability for security experts to make decisions by comparing and analyzing the existing feature importance and the results using SHAP. For this experiment, PKDD2007 dataset was used, and the association between existing feature importance and SHAP Value was analyzed, and it was verified that SHAP-based explainable AI was valid to give security experts the reliability of the prediction results of intrusion detection models.

The Analysis of strengthening IT service performance through ALP(Active learning program) of LG CNS (ALP(Active learning program) 과정을 통한 LG CNS의 IT서비스 역량강화 사례)

  • Kang, Cheong-Woon;Park, Jai-Hyoung;Kim, Heung-Soo;Jang, Byeong-Kug;Won, Yong-Chun
    • 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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    • 2009.11a
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    • pp.225-233
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    • 2009
  • 날이 갈수록 치열해지는 글로벌 경쟁 환경하에서 살아남기 위해 많은 기업들은 조직 구성원들의 역량 강화를 통한 기업의 경쟁력 강화를 위하여 다양한 활동들을 하고 있으며, 이러한 활동중 하나로 액션러닝을 많은 기업들이 채택하여 활용하고 있다. 그러나 액션러닝 과정은 경영층과 팀 리더 차원에서의 적극적인 지원 및 관심뿐만 아니라 참여하는 구성원들도 적극성을 갖고 수행되어야 역량 향상을 기대할 수 있다. 또한 기업의 문화 및 제도 역시 액션러닝이 원활하게 진행될 수 있도록 뒷받침되어야만 성공할 수 있다. 본 연구에서는 LG CNS에 도입하여 성공적으로 운영하고 있는 액션러닝의 역량강화 사례를 살펴보고 그 효과성을 분석해 봄으로서 글로벌 경쟁에서 살아남고 더 나아가 글로벌 IT서비스 기업과 대등한 수준에서 경쟁하기 위해 역량 강화를 원하는 여러 IT서비스 업체들에게 역량 향상을 위한 하나의 방향성을 제시하고자 한다.

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Using open source software to increase competency in overseas IT services (공개SW를 활용한 해외 IT서비스 경쟁력 강화)

  • Yang, Jae-Young;Kim, Kyung-Nam
    • 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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    • 2006.11a
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    • pp.118-125
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    • 2006
  • 최근 공개SW를 활용한 IT서비스가 활성화되고 있으며, 대표적인 서비스 유형으로는 소프트웨어 개발, 소프트웨어 유지보수, SI 및 SM, 리포지토리 서비스가 있다. 공개SW의 대표적인 장점 및 기대효과로는 가격 경쟁력 향상과 개발 생산성 향상을 꼽을수 있다. 하지만 IT 서비스 업체에서 공개SW를 활용할 경우 라이센스, 유지보수, 품질 및 호환성 이슈에 대해 정확히 파악하고 사전에 준비해야 한다. LG CNS에서는 최근 해외시장에 공개SW를 적극적으로 활용하여 IT 서비스를 제공한 사례가 있으며, 해당 사례를 분석한 결과 공개SW를 IT 서비스에서 활용할 경우 실제로 소프트웨어 비용 절감을 통한 가격 경쟁력 제고 및 개발생산성 향상의 효과를 확인할 수 있다. 국내 IT서비스 업체가 상대적으로 공개SW에 대한 인식이 잘 형성되어 있는 해외 IT 서비스 시장에서 공개SW에 대한 이해를 바탕으로 주요 이슈에 대해 미리 준비하고 이를 적절히 활용한다면 경쟁력을 확보하는데 도움이 될 것이다.

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