• 경영정보학연구
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• 제15권3호
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• pp.1-37
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• 2013

본 연구는 모바일 러닝의 활성화를 위한 서비스 융합의 가능성을 보고자 하였다. 이를 위해 모바일 러닝의 유형 및 특성을 분석 하였다. 먼저 현재 모바일 러닝 서비스는 어떤 서비스를 중심으로 활성화되고 있으며, 이러한 서비스를 중심으로 사용자의 활용도가 높은 서비스는 무엇인지 알아 보았다. 두 번째로는 모바일에서 주로 이뤄지고 있는 서비스와 이러닝에서 주로 이뤄지고 있는 서비스의 복합적 융합가능성을 살펴 보았다. 세 번째로는 모바일에서의 서비스와 이러닝에서의 공통된 서비스를 중심으로 앞으로 융합이 활성화 될 가능성을 살펴보았다. 분석을 위하여 포털 사이트에서 관련 웹페이지를 통하여 변수를 추출하였으며, 사회 네트워크 분석과 연관성 분석을 사용하였다. 이는 웹페이지마다 변수의 종류와 수가 다르기 때문에 전체적인 웹 상에서 각각의 변수들의 위치와 네트워크상에서의 복잡한 연결 정도를 살펴보기 힘들다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 사회 네트워크 분석을 하였으며, 변수들 간의 연관규칙을 발견하고자 연관성 분석을 하였다. 규칙의 해석을 위해서는 사회 네트워크 분석 결과와 연관규칙을 함께 고려하여 살펴보았다. 분석 결과, 모바일에서 제공되는 서비스와 이러닝에서 제공되고 있는 공통된 서비스 중에서 빈도수가 높은 서비스로는 게임과 SNS로 나타났으며, 이외 결제, 광고, 메일, 이벤트, 동영상, 클라우드, 전자책, 증강현실, 취업 등으로 발견되었다. 이러한 서비스를 중심으로 이러닝의 다양한 서비스와 융합하여 이뤄지고 있음을 알 수 있었다. 공통된 서비스와 함께 모바일에서는 검색, 뉴스, GPS 등의 서비스가 활성화 되고 있으며, 이러닝에서는 시뮬레이션, 교양, 공교육 등의 서비스가 활성화 되고 있음을 알 수 있었다. 모바일과 이러닝의 공통된 변수를 기반으로 각각의 서비스의 융합이 높게 나타난 변수로는 모바일에서는 게임과 SNS, 게임과 스포츠, SNS와 광고, 게임과 이벤트, SNS와 전자책, 게임과 커뮤니티가 융합이 높게 나타났으며, 이러닝에서는 게임, 동영상, 상담, 전자책을 전항으로 하여 시뮬레이션, 말하기, 공교육, 출결관리 등의 서비스의 융합정도가 높게 나타난 것을 알 수 있었다. 다음으로 모바일서비스와 이러닝서비스의 공통된 서비스중에서, 모바일 러닝 서비스에서 활성화가 높은 서비스와 사용자를 기반한 모바일 러닝 서비스의 활성화가 높은 서비스인 게임, SNS, 전자책을 기준으로 서비스 융합 활성화 가능성을 예측했다. 본 연구결과를 통해 모바일을 활용한 이러닝 서비스의 관련 서비스 융합으로, 모바일 러닝의 활성화에 대한 전략적 방향성을 제안할 수 있을 것이다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권8호
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• pp.1131-1144
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• 2004

본 논문에서는 분산 컴퓨팅 환경에서 이기종 교육 시스템들 간의 통합의 어려움, 상호 운영성 결여, 시스템 확장성 부족, 시스템 구축과 유지보수의 비용 증가 등의 문제점을 해결하기 위해 재사용 가능한 학습객체를 CBD방법으로 설계하고 이를 XML 웹 서비스를 이용하여 구축한 방법을 소개한다. 특히 학습 객체를 교수법적 설계 개념을 근거로 재사용 단위를 추출한 후 LIO 학습 객체로 모델링하였다. 모델링을 통해 설정된 LIO 학습 객체는 개요, 사실, 해보기, 퀴즈, 탐구학습, 토론 및 평가의 요소로 구성되고 각 LIO요소별로 재사용할 수 있도록 구축하였다. 이러한 모델링은 학습자에게 학습 활동과 관련한 연관성을 쉽게 얻어 학습 효과를 높일 수 있으며, 수업의 전과정을 설계하는 교수자 혹은 교수 설계자에게 학습 영역이 명확하게 드러나 다른 학습 컨텍스트에서 학습 컨텐츠를 효과적으로 재사용할 수 있어 적시적격의 학습 코스 변경이 가능하게 한다. 또한 분산 환경을 위한 e-러닝 시스템을 구축해야 하는 교육 기관은 인터넷에 접속되어 있는 어떠한 컴퓨터라도 위치하여 호출 및 등록이 가능한 XML 웹 서비스로 구축되어 빠른 비즈니스 변화를 수용하고 협업함으로써 시스템 구축 및 통합 기간이 단축되며 시스템 확장성도 증가시킬 수 있다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권6호
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• pp.1405-1419
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• 2018

An image fusion method is proposed on the basis of depth model segmentation to overcome the shortcomings of noise interference and artifacts caused by infrared and visible image fusion. Firstly, the deep Boltzmann machine is used to perform the priori learning of infrared and visible target and background contour, and the depth segmentation model of the contour is constructed. The Split Bregman iterative algorithm is employed to gain the optimal energy segmentation of infrared and visible image contours. Then, the nonsubsampled contourlet transform (NSCT) transform is taken to decompose the source image, and the corresponding rules are used to integrate the coefficients in the light of the segmented background contour. Finally, the NSCT inverse transform is used to reconstruct the fused image. The simulation results of MATLAB indicates that the proposed algorithm can obtain the fusion result of both target and background contours effectively, with a high contrast and noise suppression in subjective evaluation as well as great merits in objective quantitative indicators.

• 대한공업교육학회지
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• 제34권2호
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• pp.42-61
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• 2009

본 연구는 직업교육의 내실화를 위하여 교수 학습능력 신장에 기초가 되는 직업기초능력 향상 프로그램 및 콘텐츠 개발에 그 목적이 있다. 이는, 관련문헌 분석, 전문가 협의회 등을 통해 직업기초능력 영역 중 e-Learning 콘텐츠로 개발하였을 때 효과적일 것으로 관련전문가들이 합의한 대인관계 능력을 개발하였다. 대인관계능력은 업무를 수행함에 있어 접촉하는 사람들과 원만하게 지낼수 있는 능력으로 이 연구에서는 대인관계 개요, 협동능력, 리더십능력, 갈등관리, 협상능력, 고객서비스능력으로 프로그램을 구성하여, 실사례를 중심으로 한 문제해결능력 향상에 초점을 두고, 동영상과 시뮬레이션, 게임 등의 멀티미디어적 전략을 활용하여 e-Learning 콘텐츠를 개발하였다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2000년도 춘계공동학술대회 논문집
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• pp.330-336
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• 2000

This paper discusses the potential of system dynamics modelling to support balanced scorecard. The balanced scorecard is a conceptual framework for translating an organisation's strategy into a set of performance indicators. These performance indicators are distributed across the 'classic'model's four perspective: Customers, Internal Business Processes, Financial, and Learning and Growth. This balanced scorecard, whilst having significant strength, suffers from the limitation of all performance indicator systems, namely that the interrelationships between indicators are overlooked and there is no way of taking into account the impact of delayed feedback which flows from introduction of new policy and legislative changes. System Dynamics is a methodology for understanding complex problems where there is dynamic behaviour and where feedback impacts significantly on system outcomes. System dynamics provides a rigorous basis for qualitative testing of the effects of performance indicators in complex environments such as health or social security. This can be supplemented with quantitative system dynamics simulation tools that further test the validity of indicators and the business rules implicit in them. System dynamics modelling has an important role to play in extending feedback cycle in performance measurements to a full systems approach.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제30권1호
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• pp.75-85
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• 2021

본 논문에서는 개인사업자 부도율을 보다 정확하게 예측하기 위한 새로운 방법으로 개인사업자의 기업 신용 및 개인 신용정보를 가공, 분석하여 입력 특성으로 활용하는 심층 신경망기반 예측 모델을 제시한다. 다양한 분야의 모델링 연구에서 특성 선택 기법은 특히 많은 특성을 포함하는 예측 모델에서 성능 개선을 위한 방법으로 활발히 연구되어 왔다. 본 논문에서는 부도율 예측 모델에 이용된 입력 변수인 거시경제지표(거시변수)와 신용정보(미시변수)에 대한 통계적 검증 이후 추가적으로 신용정보 특성 선택 방법을 통해 예측 성능을 개선하는 특성 집합을 확인할 수 있다. 제안하는 신용정보 특성 선택 방법은 통계적 검증을 수행하는 필터방법과 다수 래퍼를 결합 사용하는 반복적·하이브리드 방법으로, 서브 모델들을 구축하고 최대 성능 모델의 중요 변수를 추출하여 부분집합을 구성 한 후 부분집합과 그 결합셋에 대한 예측 성능 분석을 통해 최종 특성 집합을 결정한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권4호
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• pp.65-74
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• 2021

The rapid change in gold price is an issue of concern in the global economy and financial markets. Gold has been used as a means for trading and transaction around the world for long period of time and it plays an integral role in monetary, business, commercial and financial activities. More importantly, it is used as economic measure for the global economy and will continue to play an important economic vital role - both locally and globally. There has been an explosive growth in demand for efficient and effective scheme to predict gold price due its volatility and fluctuation. Hence, there is need for the development of gold price prediction scheme to assist and support investors, marketers, and financial institutions in making effective economic and monetary decisions. This paper primarily proposed an intelligent based system for predicting and characterizing the gold market trend. The simulation result shows that the proposed intelligent gold price scheme has been able to predict the gold price with high accuracy and precision, and ultimately it has significantly reduced the prediction error when compared to baseline neural network (NN).

• 품질경영학회지
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• 제47권2호
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• pp.271-281
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• 2019

Purpose: The purpose of this study is to suggest a more efficient distance measure taking into account the relationship between categorical variables for categorical data cluster analysis. Methods: In this study, the association-based dissimilarity was employed to calculate the distance between two categorical data observations and the distance obtained from the association-based dissimilarity was applied to the PAM cluster algorithms to verify its effectiveness. The strength of association between two different categorical variables can be calculated using a mixture of dissimilarities between the conditional probability distributions of other categorical variables, given these two categorical values. In particular, this method is suitable for datasets whose categorical variables are highly correlated. Results: The simulation results using several real life data showed that the proposed distance which considered relationships among the categorical variables generally yielded better clustering performance than the Hamming distance. In addition, as the number of correlated variables was increasing, the difference in the performance of the two clustering methods based on different distance measures became statistically more significant. Conclusion: This study revealed that the adoption of the relationship between categorical variables using our proposed method positively affected the results of cluster analysis.

• 한국경영과학회지
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• 제40권1호
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• pp.5-19
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• 2015

Literatures on open innovation have two major limitations. First, either on a firm level or on an industry level did they analyze the open innovation issues. The results of a firm's innovation can be diffused through the whole network and the firm can learn back from the network knowledge. Prior literatures did not consider the feedback loop among firms and network in which the firms are involved. Second, most open innovation research had a static perspective on firm's innovation performance. Since the diffusion, spill-over and learning among network members are involved over time, the open innovation is intrinsically dynamic. From the dynamic perspective, we can appreciate the fundamental attributes of the open innovation network which involves diverse firms, research institutes, and universities. In order to overcome the limitations, we suggest a dynamic model for open innovation network. We build an agent-based model which consists of heterogeneous firms. The firms are connected through a scale-free network which is formed by preferential attachment. Through the diverse scenario of simulation, we collect massive data on the firm level and analyze them both on firm and industry level. From the analysis, we found that, on industry level, the overall performance of open innovation increases as the internal research capability, absorptive capacity, and learning curve coefficient increase. Noticeably, as the deprecation rate of knowledge increases, the variability of knowledge increases. From the firm level analysis, we found that the industry-level variables had a significant effect on the firm's innovation performance lasting through all the time, whereas the firm-level variables had only on the early phase of innovation.

• 서비스연구
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• 제14권2호
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• pp.1-17
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• 2024

온라인 배너 광고 산업에서는 일반적으로 복수의 배너 대안이 제작된다. 이때 중요한 의사결정은 어떤 광고 배너 대안을 선택해서 고객에게 노출하느냐 하는 것이다. 각 배너 대안을 고객이 클릭할 확률을 미리 알 수 없기 때문에 경영자는 실험적으로 여러 대안을 노출한 후, 고객의 클릭 여부에 따라 각 대안의 클릭 확률을 추정하며 최적의 대안을 찾아야 하고 이것은 온라인 광고와 관련된 강화학습 프로세스이다. 이 과정에서의 주요 의사결정 문제는 축적된 추정 클릭 확률 지식을 이용해서 최적의 대안을 노출하는 활용 전략과, 잠재적으로 더 우수한 대안을 찾기 위해 새로운 대안을 시도해보는 탐색 전략의 최적 균형점을 찾는 것이다. 본 연구는 구전효과와 대안의 수가 이러한 최적 탐색-활용 전략에 미치는 영향을 분석하였다. 이는 고객이 노출된 배너를 클릭하는 경우 관련 제품을 주위에 홍보하는 과정을 통해 광고 배너의 클릭률이 높아지는 구전효과를 온라인 광고 관련 강화학습에 추가하여 구현한 것이다. 분석을 위해 Multi-Armed Bandit 모형을 이용한 시뮬레이션 기법을 사용하였다. 분석 결과, 구전효과의 크기가 커지고 배너 대안의 수가 적을수록 광고 강화학습의 최적 탐색 수준이 높아지는 것이 관측되었다. 이는 구전효과에 의해 고객이 광고 배너를 클릭할 확률이 증가함에 따라 기존에 축적했던 추정 클릭률 지식의 가치가 낮아지고, 따라서 새로운 대안을 탐색하는 것의 가치가 증가하기 때문으로 분석되었다. 또한 광고 대안의 수가 작을 경우에는 구전효과 크기가 커질 때 최적 탐색 수준이 더 큰 폭으로 증가하는 경향을 발견하였다. 최근 온라인 구전으로 인해 구전효과의 영향이 커지는 시점에서 본 연구는 의미 있는 시사점을 제공한다.