• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권9호
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• pp.53-62
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• 2020

최근 연구된 상품 추천 서비스들은 고객들의 구매 이력을 통해서만 추천이 이루어졌다. 본 논문에서는 구매 이력을 통해 추천뿐만 아니라 고객이 상품을 고를 때 취하는 행동 패턴을 분석하여 관심도가 높은 광고를 노출하는 행동 패턴 분석 기반 디지털 사이니지 서비스를 제안한다. 이 서비스는 고객행동 패턴을 분석하여 실질적으로 관심을 가지는 상품에 대해 관심도를 추출한다. 추출된 관심도와 고객들의 구매 이력을 Wide & Deep 모델을 통해 학습하고, 이를 바탕으로 MF(Matrix Factorization) 모델을 통해 다른 상품들의 희소 벡터를 예측한다. 예측된 상품 관심도에 대한 순위를 도출하고, 적합한 광고를 노출하기 위해 고객과 상호 작용할 수 있는 인도어 사이니지를 활용한다. 본 논문의 서비스를 통해 온라인뿐만이 아닌 오프라인 환경에서도 고객의 관심 정보를 파악하고 단순히 무작위로 노출하는 광고가 아닌 고객에게 적합한 광고를 제공하여 만족도 높은 구매 환경이 조성될 것이다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제17권2호
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• pp.81-88
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• 2016

일반적인 빈발패턴 탐사 방법은 항목의 빈발도만을 고려한다. 그러나 유용한 정보를 추출하는 데 있어 빈발도와 더불어 고려해야 하는 것은 빈발항목이 아니더라도 연관된 항목이 주기적으로 함께 발생한다면 시기나 시간에 따라 관심의 중요도가 변화하는 것을 고려해야 한다. 즉, 시간에 따라 사용자가 요구하는 서비스의 중요도는 다르므로 각 서비스 항목에 대한 중요도의 값을 고려하여 마이닝 하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 서비스 온톨로지 기반으로 가중치를 이용한 서비스 빈발 패턴을 추출하는 마이닝 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 시공간 상황을 기반으로 서비스의 중요도를 고려한 가중치를 부여하여 연관 서비스를 발견한다. 새롭게 탐사되는 서비스는 저장되어 있는 서비스 규칙과의 새로운 조합을 통해 사용자에게 최적의 서비스 정보를 제공할 수 있는 기반이 된다.

• 보건행정학회지
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• 제2권1호
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• pp.147-166
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• 1992

The purpose of this study is to analyze the effects of the health center hospital on the health service utilization pattern of the rural population in a county. Two field studies had been conducted in Yonchon County, Kyunggi Province, on February 1989 and on August 1991 before and after the establishment of the Yonchon health center hospital. This study revealed that Yonchon health center hospital occupied 7.3% of total outpatient visits and 16.8% of hospitalization of the county population and the self-sufficient rate of the outpatient visit and hospitalization of Yonchon County between two field studies increased by 1.7% and 20.9% each. Yonchon health center hospital contributed to the growth of the public health sector but it weakened the role of health sub-centers. For the efficient health service utilization of the population in that County, more investment to health center hospital would be needed and the primary health activities of the health subcenter should be enforced.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제2권2호
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• pp.33-47
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• 2014

Mobile devices are the most important equipment for accessing various kinds of services. These services are accessed using wireless signals, the same used for mobile calls. Today mobile services provide a fast and excellent way to access all kinds of information via mobile phones. Mobile service providers are interested to know the access behavior pattern of the users from different locations at different timings. In this paper, we have introduced an associated tree for analyzing user behavior patterns while moving from one location to another. We have used four different parameters, namely user, location, dwell time, and services. These parameters provide stronger frequent accessing patterns by matching joins. These generated patterns are valuable for improving web services, recommending new services, and predicting useful services for individuals or groups of users. In addition, an experimental evaluation has been conducted on simulated data. Finally, performance of the proposed approach has been measured in terms of efficiency and scalability. The proposed approach produces excellent results.

• 한국경제지리학회지
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• 제1권1호
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• pp.33-56
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• 1998

본 연구는 서비스 경제화 추세가 진전되면서 공간에 어떠한 변용을 가져오고 있는가를 고찰하였다. 경제의 서비스화가 진전되면서 서비스업에 대한 수요와 공급의 공간적 패턴은 상당한 차이를 나타내고 있으며, 이에 따른 차별적인 서비스업의 성장과 그에 따른 입지는 공간구조에 커다란 영향을 미치고 있다. 지난 15년간 가장 높은 성장률을 보이고 있는 서비스업종은 생산활동과 연계가 깊은 생산자서비스업으로, 이 업종은 서울을 중심으로 한 수도권으로 집중하는 경향을 보이고 있다. 본사기능이 주로 집적되어 있는 핵심지역이 기술, 정보, 지식 집약적인 생산자서비스에 대한 수요가 상대적으로 높기 때문에 이들 지역으로 생산자서비스업체들이 집중하고 있다고 볼 수 있다. 앞으로 서울을 세계 대도시들 속에서 경쟁력있는 도시로 성장시키기 위해서는 고차적 생산자서비스업을 육성시키는 것이 바람직하지만 다른 지역들과의 성장격차를 심화시키지 않는 방안이 강구되어야 할 것이다.

• 한국동물위생학회지
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• 제30권3호
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• pp.363-374
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• 2007

A biochemical characterization and antimicrobial drugs susceptibility study was conducted in four breeding kennel which was canine abortion caused by Brucella canis in Gyeongbuk province in 2003-2006. Total of 267 dogs domesticated in the four kennel were examination. Among them, 143 (53.6%) dogs were sero-positive and 25 of blood samples were isolated to Brucella canis. At amplification of 35KDa-BCSP gene using PCR, 711 bp DNA fragment was same visible in 25 isolates and B canis RM6/66. Biochemical characterization of B canis isolated was non-hemolytic, no production of $H_2S$, no fermentation of carbohydrates, catalase-positive, oxidase-positive, indol-negative, hydrolyzation of urea, reduction of nitrate and development of thionin dye medium. Using disk-diffusion method, all of 25 strains tested were found to be highly susceptible to tetracycline, aminoglycoside, quinolone, macrolide antibiotics, rifampin and ampicillin in vitro. Using PFGE with restriction enzyme Smi I, 25 isolates tested were typed to 2 pattern, S1 and S2.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제15권5호
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• pp.569-577
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• 2014

사용자는 시간적, 공간적 상황에 따라 다양한 정보를 요구한다. 상황변화에 맞는 서비스 정보를 제공하는 것이 중요하다. 그러므로 사용자의 행동 및 서비스 이력의 최신정보를 기반으로 마이닝하여 최적의 서비스를 사용자에게 제공해야 한다. 본 논문에서는 시공간 정보 및 서비스 정보 온톨로지를 기반으로 사용자의 서비스 사용 이력을 이용하여 연관 있는 서비스 규칙을 탐색하기 위한 마이닝 방법을 제안한다. 이를 위해 서비스 온톨로지 계층에 대한 레벨 교차 기반의 연관 서비스 규칙을 발견한다. 제안된 마이닝 방법은 일정한 시간과 공간에 대한 시기별, 위치별, 연령별에 대한 연관 서비스 패턴을 발견할 수 있으므로 사용자의 상황변화에 양질의 서비스를 제공할 수 있는 기반이 된다.

• 대한수의학회지
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• 제45권2호
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• pp.163-168
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• 2005

This study was carried out to investigate the antibiotic resistance pattern of Enterococcus spp. and Staphylococcus aureus (S. aureus) isolated from chicken feces. All isolates showed high resistance to erythromycin (E) and tetracycline (TE). Of the 63 Enterococcus faecalis (E. faecalis) isolates, 73.0% were resistant to E and 98.4% to TE. Of the 44 Enterococcus faecium (E. faecium) isolates, 50.0% were resistant to E and 95.5% to TE. Of the 52 S. aureus isolates, 57.6% were resistant to E and 96.2% to TE. The prevalence of two and three drugs resistance pattern were 28.6% and 17.5% of E. faecalis, 40.9% and 25.0% of E. faecium and 38.5% and 23.1% of S. aureus, respectively. The multiple resistance pattern to six drugs was observed in 1 E. faecalis isolates, and five drugs resistance pattern were seen in 1 E. faecalis, 1 E. faecium and 1 S. aureus isolates. The prevalence of resistant organisms in Korea probably reflects lack of proper antibiotic policy resulting in prolonged and indiscriminate use of antimicrobial agents.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2006년도 춘계종합학술대회
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• pp.672-674
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• 2006

첨단 정보통신 기술이 발전과 더불어 관광객이 이용하는 모바일서비스 패턴은 매우 다양하게 변화되고 있으며, 향후 그 패턴이 모바일시장에서의 변화를 예측 가능하게 한다. 제주 지역은 연간 500만명이 방문하는 국내 최대의 관광지이다. 본 연구에서는 제주 최대의 산업인 관광산업과 연계한 모바일 서비스 시장에 대한 현장 분석을 통하여 위치기반과 연계한 다양한 모바일 융합기술이 필요하다는 결론을 도출하였다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제31권3호
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• pp.197-220
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• 2022

Purpose The purpose of this study is to identifies the demand pattern categorization of repair parts of Automotive After-sales Service(A/S) and proposes a demand prediction model for Auto repair parts using Long Short-Term Memory (LSTM) of artificial neural networks (ANN). The optimal parts inventory quantity prediction model is implemented by applying daily, weekly, and monthly the parts demand data to the LSTM model for the Lumpy demand which is irregularly in a specific period among repair parts of the Automotive A/S service. Design/methodology/approach This study classified the four demand pattern categorization with 2 years demand time-series data of repair parts according to the Average demand interval(ADI) and coefficient of variation (CV²) of demand size. Of the 16,295 parts in the A/S service shop studied, 96.5% had a Lumpy demand pattern that large quantities occurred at a specific period. lumpy demand pattern's repair parts in the last three years is predicted by applying them to the LSTM for daily, weekly, and monthly time-series data. as the model prediction performance evaluation index, MAPE, RMSE, and RMSLE that can measure the error between the predicted value and the actual value were used. Findings As a result of this study, Daily time-series data were excellently predicted as indicators with the lowest MAPE, RMSE, and RMSLE values, followed by Weekly and Monthly time-series data. This is due to the decrease in training data for Weekly and Monthly. even if the demand period is extended to get the training data, the prediction performance is still low due to the discontinuation of current vehicle models and the use of alternative parts that they are contributed to no more demand. Therefore, sufficient training data is important, but the selection of the prediction demand period is also a critical factor.