• 산업공학
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• 제18권4호
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• pp.418-430
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• 2005

We establish an efficient strategy for construction and operation of data consolidation center for multi-organization in public sector. First, we introduce important concepts on data consolidation center in public sector, and draw some success factors by analyzing several foreign and domestic cases. Second, we construct all the possible logical operational models of the center and investigate the properties and feasibility of the models. Third, we suggest a virtual operational environment for the two representative models selected by feasibility criteria among the possible logical models, and compare the two models in terms of operational cost. We also utilize AHP methodology to evaluate qualitative opinions on the two models from several experts in public information systems. As a result, we find the best alternative is the case in which all infrastructure and facilities for the center are provided by government, and common essential IT operations are integrated, associated data are consolidated and the whole operational work are outsourced to specialized IT operations service providers.

• 경영정보학연구
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• 제4권2호
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• pp.95-109
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• 2002

최근의 정보화사업 및 전자정부 사업은 다수의 정보시스템간에 정보의 공유 및 업무의 협업이 주를 이루고 있다고 할 수 있다. 이를 위해서는 시스템간 원활한 연계와 상호운용을 위한 지원 도구가 필요하게 되었다. 본 연구에서는 공공부문 정보시스템간의 원활한 연계와 상호운용을 위한 도구로써, 정보기술아키텍처를 구성하는 기술참조모델과 표준프로파일의 적용을 제안하였다. 즉, 공공부문 정보시스템을 일관되고 체계화된 방식으로 구성할 수 있도록 지원하기 위하여 상호운용성을 위하여 표준화가 필요한 최소한의 기술 서비스 분야만을 선정하여 상호운용성을 위한 기술참조모델을 재구성하고 각 기술서비스 분야에 적용할 표준들을 선정하여 상호운용성 공통표준프로파일을 제안하였다. 이것은 정보시스템이 개방 시스템의 장점을 취할 수 있도록 지원하고, 활용 가능한 새로운 기술을 사용할 수 있도록 허용하는 것으로 각 조직은 본 연구에서 제시한 상호운용성 기술참조모델과 공통표준프로파일을 기본으로 하여 조직에 고유한 비즈니스 업무를 지원하기 위하여 추가로 요구되는 정보기술을 가감하여 조직에 맞게 활용 할 수 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.59-69
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• 2022

효과적인 전장상황 인식 및 지휘결심을 위해서는 체계 간의 솔기없는 정보교환이 핵심적이다. 그러나 각 체계는 각자의 목적에 맞게 독립적으로 개발되었기 때문에, 효과적으로 정보를 교환하기 위해서는 체계 간 상호운용성을 보장하여야 한다. 우리 군의 경우 데이터 교환을 위한 공통 메시지 포맷을 활용함으로써 문법적 상호운용성(Syntactic interoperability)을 보장하고 있다. 그러나 단순히 교환되는 데이터의 형식을 표준화하는 것으로는 체계 간 상호운용성을 충분히 보장할 수 없다. 현재 미국과 NATO에서는 데이터 교환 형식을 보장하는 데에서 더 나아가 의미적 상호운용성(Semantic interoperability)을 달성하기 위해 정보교환모델을 개발·활용하고 있다. 정보교환모델은 공통 어휘(Common vocabulary) 또는 참조 모델(Reference model)로, 체계 간에 정보 교환을 내용적·의미적인 수준에서 보장하기 위해 활용된다. 미국에서 개발·활용하는 정보교환모델은 초기에는 전장상황과 직접 관련된 정보를 교환하는 데에 초점을 맞추었으나, 이후 각 정부 부처 및 민간 기관이 함께 활용할 수 있는 범용적인 형태로 발전되었다. 반면 NATO의 경우 이에 속한 각 국가의 군 간 연합 작전을 수행하는 데에 필요한 개념을 엄격히 표현하는 데에 초점을 맞추었으며, 모델의 범위 역시 지휘통제에 관련된 개념으로 한정되었다. 본 논문에서는 미국과 NATO에서 개발·활용하였던 정보교환모델의 개발 배경, 목적 및 특성을 식별하였고, 이들의 비교분석을 수행하였다. 이를 통해 추후 한국형 정보교환모델 개발 시 시사점을 제시하고자 한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권2호
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• pp.365-380
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• 2022

The target detection algorithm based on supervised learning is the current mainstream algorithm for target detection. A high-quality dataset is the prerequisite for the target detection algorithm to obtain good detection performance. The larger the number and quality of the dataset, the stronger the generalization ability of the model, that is, the dataset determines the upper limit of the model learning. The convolutional neural network optimizes the network parameters in a strong supervision method. The error is calculated by comparing the predicted frame with the manually labeled real frame, and then the error is passed into the network for continuous optimization. Strongly supervised learning mainly relies on a large number of images as models for continuous learning, so the number and quality of images directly affect the results of learning. This paper proposes a dataset STAR-24K (meaning a dataset for Space TArget Recognition with more than 24,000 images) for detecting common targets in space. Since there is currently no publicly available dataset for space target detection, we extracted some pictures from a series of channels such as pictures and videos released by the official websites of NASA (National Aeronautics and Space Administration) and ESA (The European Space Agency) and expanded them to 24,451 pictures. We evaluate popular object detection algorithms to build a benchmark. Our STAR-24K dataset is publicly available at https://github.com/Zzz-zcy/STAR-24K.

• 한국통신학회논문지
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• 제42권4호
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• pp.703-715
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• 2017

본 논문은 장거리 공중-지상 가시선 링크에서 대용량 영상정보용 데이터링크의 무선채널 특성을 분석하고 공중-지상 채널의 협대역 및 광대역 간섭이 대용량 데이터링크의 수신 신호에 미치는 영향을 수학적으로 분석하는 방법을 제안한다. 제안된 성능분석 방법을 이용하여 통신거리에 따른 수신성능을 분석하였고 지면 반사파의 협대역 및 광대역 간섭에 의해 통신거리가 제한됨을 확인하였다. 또한 수신 안테나를 상향으로 제어하는 방법의 성능분석 결과, 협대역뿐만 아니라 광대역 간섭도 효과적으로 제거함으로써 별도의 등화기를 포함하지 않은 기존 대용량 데이터링크 장비로도 통신거리를 증가시킬 수 있음을 확인하였다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제8권1호
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• pp.62-70
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• 2020

As an effective means of price discrimination, some suppliers offer trade credit to the distributors in order to stimulate the demand for the product they produce. The availability of the delay in payments from the supplier enables discount of the distributor's selling price from a wider range of the price option in anticipation of increased customer's demand. Since the distributor's lot-size is affected by the demand for the customer, the distributor's lot-size and the selling price determination problem is interdependent and must be solved at the same time. Also, in many common business transactions, the distributor pays the shipping cost for the order and hence, the distributor's ordering cost consists of a fixed ordering cost and the shipping cost that depend on the order quantity. In this regard, we deal with the joint lot-size and price determination problem when the supplier allows delay in payments for an order of a product. The positive effects of credit transactions can be integrated into the EOQ (economic order quantity) model through the consideration of retailing situations, where the customer's demand is a function of the distributor's selling price. It is also assumed that the distributor's order cost consists of a fixed ordering cost and the variable shipping cost. We formulate the distributor's mathematical model from which the solution algorithm is derived based on properties of an optimal solution. A numerical example is presented to illustrate the algorithm developed.

• 디자인학연구
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• 제17권4호
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• pp.259-268
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• 2004

요즘은 브랜드전쟁의 시대라고 한다. 정보와 기술발달에 의한 21세기 시장환경 하에서 기업간 경쟁요소와 소비자의 선택기준이 변화함에 따라 브랜드자산은 기업의 가치를 결정하는 중요한 요소로 등장하게 되었다. 소비자의 머릿속에 브랜드의 변별력을 제고하는 방법으로써 TV광고를 통한 브랜드광고에서의 캐릭터 사용은 일반적이고 유용한 방법으로 오래전부터 활용되어 왔다. 마케팅차원에서 브랜드의 인지도를 높이는 수단으로서 캐릭터의 역할과 가능성을 좀더 상세히 알아보고 미국 광고대행사인 FCB사의 그리드 모델을 통해 TV광고에서의 카테고리별 캐릭터 사용패턴과 관여도와의 상관관계를 분석해 보았다. 또한 캐릭터 사용소재별 분석, 그리고 표현양식에 따른 분석을 통해 최근의 카테고리별 캐릭터 사용태도와 기법 등을 조사하였다.

• 무역학회지
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• 제44권2호
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• pp.203-219
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• 2019

Recently, the Trump administration initiated a new United States-Mexico-Canada Agreement (USMCA) that strengthened NAFTA's rules of origin to enhance protectionism while maintaining the framework of trade agreements rather than completely abolishing them. This study focuses on the behavior of firms motivated to influence the government to practice protectionist trade by analyzing the rules of origin verification and adopting the political economics model. This paper explains the process of endogenous determination of the stringency of rules of origin verification as a non-tariff barrier using the lobbying model. Comparative static analysis shows that the more efficient technology a domestic firm has and the more government prefers to raise political contribution, the more is verification likely to be strict. This suggests that a rationale exists to maintain a free trade agreement in the form of the new agreement (USMCA) without abolishing the current NAFTA regime.

• 문화기술의 융합
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• 제9권1호
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• pp.471-478
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• 2023

4차 산업혁명 시대가 도래함으로써, 교육환경이 변화되고 있으며, 이를 대비하기 위한 교수 학습 연구는 필수적이다. 예비 교원의 창의적 교육 역량을 강화하기 위해 교원양성대학의 교육과정과 교수 학습 모델의 개선은 매우 중요하다. 미래의 교육은 의사소통과 협업을 기반으로 발현되는 창의적 사고 함양을 위한 교육이 되어야 한다[1]. 본 연구에서는 미래형 교수 학습 모델을 개선하여 실제 수업에 적용하였다. 또한 우리는 미래 창의교원 역량에 대한 사전 및 사후 설문조사를 실시하여 효과성을 검증하였다. 설문조사는 공통 만족도 문항과 미래 창의교원 역량에 대한 질문으로 구성되며, 분석결과 사전 평가에 비해 사후 평가에서 미래 창의교원 역량이 증가했음을 확인할 수 있었다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제27권2호
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• pp.256-264
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• 2024

In the last 10 years, AI has made rapid progress, and image classification, in particular, are showing excellent performance based on deep learning. Nevertheless, due to the nature of deep learning represented by a black box, it is difficult to actually use it in critical decision-making situations such as national defense, autonomous driving, medical care, and finance due to the lack of explainability of judgement results. In order to overcome these limitations, in this study, a model description algorithm capable of local interpretation was applied to the inception network-derived AI to analyze what grounds they made when classifying national defense data. Specifically, we conduct a comparative analysis of explainability based on confidence values by performing LIME analysis from the Inception v2_resnet model and verify the similarity between human interpretations and LIME explanations. Furthermore, by comparing the LIME explanation results through the Top1 output results for Inception v3, Inception v2_resnet, and Xception models, we confirm the feasibility of comparing the efficiency and availability of deep learning networks using XAI.