In recent highly competitive business environment, collaboration has become one of the important business strategies for companies to survive and/or prosper. There are many different types of collaboration strategies, and it is crucial for companies to select the right ones according to the types of collaboration they require. To select the right type of collaboration options for business, in the past research, there have been two important criteria to classify collaboration types, namely governance (who makes key decisions - one kingpin participant or all players?) and membership (can anyone participate, or just select players?). In this research, we add a new classification criterion, recognition of collaboration purpose, which means whether collaborators know or do not know the purpose of collaboration in advance. Recently, we see many cases in which social media data are used in many unknown purposes a priori. In this research, we add such cases to develop new classification model.
본 연구는 실제 분류 시스템 개발자들의 행태를 이해하는 데 그 목적이 있다. 이를 위하여, 협력행태를 중심으로 협력의 유형, 협력에 영향을 미치는 요인, 협력이 분류 시스템 개발에 미치는 영향 등을 조사하였다. 또한 협력에 대한 이해가 분류 교육자, 연구자, 개발자에게 제공하는 의의를 논의하였다. 자료는 문헌조사, 현장인터뷰, 관찰법, 이메일의 방법을 통하여 수집되었다. 본 연구는 이미지 분류 시스템 개발팀을 대상으로 조사하였으며 사회과정모델을 연구의 프레임워크로 채택하였다.
기존의 연구자 유형 구분 모델은 대부분 연구성과 지표를 활용해왔다. 이 연구에서는 인용 영향력이 공동연구와 관련이 있다는 점을 감안하여 인용 데이터를 활용하지 않고 공동연구 지표만으로 연구자 유형을 분석하는 새로운 방법을 모색해보았다. 공동연구 패턴과 공동연구 범위를 기준으로 연구자를 Sparse & Wide (SW) 유형, Dense & Wide (DW) 유형, Dense & Narrow (DN) 유형, Sparse & Narrow (SN) 유형의 4가지로 구분하는 모델을 제안하였다. 제안된 모델을 양자계측 분야에 적용해본 결과, 구분된 연구자 유형별로 인용지표와 공저 네트워크 지표에 차이가 있음이 통계적으로 검증되었다. 이 연구에서 제시한 공동연구 특성에 따른 연구자 유형 구분 모델은 인용정보를 필요로 하지 않으므로 연구관리 정책과 연구지원서비스 측면에서 폭넓게 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제10권1호
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pp.1-17
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2003
As the increase of internal users, there are many enterprises and organizations that regard the internal as the great ■marketing superhighway■. But the entrance of too many e-Business enterprises and shopping sites makes them to compete each other Consequently many sites are created and disappeared in the cyberspace. Although fascination and speculation surrounds the impact of the e-Business on business models via benefit-based concept, there is little evidence underlying all this speculation. This article provides on such data set. It reports on critical Issues that e-Business enterprises found salient as they browsed through e-Business model infrastructure on the world wide web, internet-based. We gathered domestic e-Business enterprise's kinds of business model during 2000∼2002 via KMAC's (Korea Management Association Consultants) K-WPI and K-WPC. We classified e-Business models as shopping mall, auction, community. value-chain, collaboration, information brokerage, advertising, Internet service, marketing that we had identified from the existing literature on business models. This study translated these models to the e-Business model context and explored their relative salience. The results suggest that e-Business manager need to think more about how they perform on the issues known to affect decision making for designing e-Business models. We offer advice for enhancing the effectiveness of business models.
In the initial step of BIM based architectural design process, workloads are increased and the decision making process becomes more complex than those of the conventional design process. Technologies regarding distribution, exchange, classification, verification of BIM data are fundamental elements of construct environment for information sharing based on BIM. Interoperability of BIM model data is another issue to integrate BIM model. To improve interoperability in BIM-based collaboration, a model for utilizing formal&unformal design informations is suggested. Futhermore, Prototyping the model and practical test is conducted for advancement of data exchange making design data richen.
Currently, the budget for vocational competency development training has been expanded, but the number of participants has decreased. As the budget for the Vocational Competency Development Project increases, the participation of a large number of people becomes necessary. This study aims to derive factors that affect satisfaction by selecting factors related to respondent characteristics, training institutions, training types, and job performance for satisfaction with vocational competency development training, and to study ways to improve satisfaction. Data were collected through focus group interviews (FGI), and logistic regression analysis was conducted through feasibility review and reliability analysis. As a result, in the case of the model, it was confirmed that the degree of agreement between the case actually measured and the case predicted by the model was low in the Hosmer and Lemeshow test, but the overall classification accuracy was classified as 96.0% in the classification accuracy table. As for the influence of the factors, the result was derived that the application of knowledge technology, training institution facility equipment, Business Collaboration, long-term work plan, and satisfaction with work performed have an influence in the order.
IoT 환경은 다양한 사물들이 상호 유기적으로 동작하며 이를 바탕으로 여러 서비스를 구성할 수 있다. 앞선 연구에서 우리는 자원 협업을 이용해 사용자의 개인용 단말에 부족한 자원들을 대체하여 서비스하기 위한 자원 협업 시스템을 개발했다. 그러나 앞선 시스템은 자원과 상황의 수가 증가하면 자원 추론 시간이 기하급수적으로 증가한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구는 BIG5 사용자 유형 분류 방법을 적용하여 사용자와 자원을 분류한다. 또한, 본 논문은 BIG5 유형 기반의 전처리를 통해 사용자가 선호하는 자원들을 필터링하고, 필터된 자원들을 추천 시스템의 입력으로 사용하여 추론 시간을 줄이는 방법을 제안한다. 논문은 제안한 방법을 프로토타입 시스템으로 구현하고 성능 평가와 사용자들의 만족도 평가를 통해 제안한 방법의 유효성을 보인다.
This paper studied the collision detection of robot manipulators for safe collaboration in human-robot interaction. Based on sensor-based collision detection, external torque is detached from subtracting robot dynamics. To detect collision using joint torque sensor data, a comparative study was conducted using data-based machine learning algorithm. Data was collected from the actual 3 degree-of-freedom (DOF) robot manipulator, and the data was labeled by threshold and handwork. Using support vector machine (SVM), decision tree and k-nearest neighbors KNN method, we derive the optimal parameters of each algorithm and compare the collision classification performance. The simulation results are analyzed for each method, and we confirmed that by an optimal collision status detection model with high prediction accuracy.
This paper presents a new open-world object detection method emphasizing uncertainty representation in machine learning models. The focus is on adapting to real-world uncertainties, incrementally updating the model's knowledge repository for dynamic scenarios. Applications like autonomous vehicles benefit from improved multi-class classification accuracy. The paper reviews challenges in existing methodologies, stressing the need for universal detectors capable of handling unknown classes. Future directions propose collaboration, integration of language models, to improve the adaptability and applicability of open-world object detection.
생성형 AI는 최근 모든 분야에서 활용되고 있으며, 심층 데이터 분석 분야에서도 전문가를 대체할 수준으로 발전하고 있다. 그러나 과학기술 문헌에서의 지역명 식별은 학습 데이터의 부족과 이에 따른 인공지능 모델을 적용한 사례가 전무한 실정이다. 본 연구는 Web of Science에서 한국 기관 소속 저자들의 주소 데이터를 활용해 지역명을 분류하기 위한 데이터셋을 구축하고, 머신러닝 및 딥러닝 모델의 적용을 실험 및 평가했다. 실험 결과 BERT 모델이 가장 우수한 성능을 보였으며, 광역 분류에서는 정밀도 98.41%, 재현율 98.2%, F1 점수 98.31%를 기록하였다. 시군구 분류에서는 정밀도 91.79%, 재현율 88.32%, F1 점수 89.54%를 달성하였다. 이 결과는 향후 지역 R&D 현황, 지역 간 연구자 이동성, 지역 공동 연구 등 다양한 연구의 기반 데이터로 활용이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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