데이터3법의 적용과 더불어 가명정보 활용의 범위가 넓어졌다. 가명정보의 경우 다양한 데이터와의 연계 및 결합에 의하여 특정개인을 식별할 수 있으며 가명정보의 잘못된 활용으로 인하여 개인정보가 유출될 수 있다. 본 논문에서는 데이터의 사용범위를 세분화하고 해당범위에 따른 차별화된 가명정보 처리방법을 제안하였다. 연구를 위하여 가명정보 처리방법 중 영지식증명의 수식을 활용하여 해당 수식을 수정하였으며 제안한 수식을 적용한 경우 기존 영지식증명의 수식을 적용한 경우보다 Verification time 측면에서 평균 10%정도 성능 향상을 확인하였다.
With the development of deep learning techniques, text mining is producing breakthrough performance improvements, promising future applications, and practical use cases across many fields. Likewise, even though several attempts have been made in the field of financial information, few cases apply the current technological trends. Recently, companies and government agencies have attempted to conduct research and apply text mining in the field of financial information. First, in this study, we investigate various works using text mining to show what studies have been conducted in the financial sector. Second, to broaden the view of financial application, we provide a description of several text mining techniques that can be used in the field of financial information and summarize various paradigms in which these technologies can be applied. Third, we also provide practical cases for applying the latest text mining techniques in the field of financial information to provide more tangible guidance for those who will use text mining techniques in finance. Lastly, we propose potential future research topics in the field of financial information and present the research methods and utilization plans. This study can motivate researchers studying financial issues to use text mining techniques to gain new insights and improve their work from the rich information hidden in text data.
Emerging global economic growth and increasing demand for energy supply and demand imbalance and the excessive use of fossil fuels existing the rapidly increasing greenhouse gas emissions and resource depletion of global energy crisis is deepening. Accordingly, improvement of living conditions around and through the natural ecological preservation and the need for a comfortable life for the meeting the importance of energy management and consumption are emerging. Many in the field of architecture for energy-saving measures and conducts research and analysis from the early stages to verify the energy performance of BIM (Building Information Model) technology development and commercialization through the building's energy performance to an objective technology forecasts Analysis of the existing building energy performance in waste management also possible that "BIM-based green building process, the possibility of" suggested. In this study, BIM through the analysis of information using the structures for the management of waste, energy and physical data collected by Mapping it can effectively plan resources for recycling were analyzed.
Journal of information and communication convergence engineering
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제7권4호
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pp.501-506
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2009
In the H.264/ AVC video coding standard, the intra-prediction coding with various block sizes offers a considerably high improvement in coding efficiency compared to previous standards. In order to achieve this, H.264/AVC uses the Rate-distortion optimization (RDO) technique to select the best intraprediction mode for a macroblock, and it brings about the drastic increase of the computation complexity of H.264 encoder. To reduce the computation complexity and stabilize the coding performance on visual quality, this paper proposed a fast intra-prediction mode decision algorithm using non-parametric thresholds and simplified directional masks. The use of nonparametric thresholds makes the intra-coding performance not be dependent on types of video sequences and simplified directional masks reduces the compuation loads needed by the calculation of local edge information. Experiment results show that the proposed algorithm is able to reduce more than 55% of the whole encoding time with a negligible loss in PSNR and bitrates and provides the stable performance regardless types of video sequences.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권1호
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pp.381-394
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2016
The several noise level estimation algorithms that have been developed for use in image processing and computer graphics generally exhibit good performance. However, there are certain special types of noisy images that such algorithms are not suitable for. It is particularly still a challenge to use the algorithms to estimate the noise levels of complex textured photographic images because of the inhomogeneity of the original scenes. Similarly, it is difficult to apply most conventional noise level estimation algorithms to images rendered by the Monte Carlo (MC) method owing to the spatial variation of the noise in such images. This paper proposes a novel noise level estimation method based on histogram modification, and which can be used for more accurate estimation of the noise levels in both complex textured images and MC-rendered images. The proposed method has good performance, is simple to implement, and can be efficiently used in various image-based and graphic applications ranging from smartphone camera noise removal to game background rendition.
In order to successfully adapt in ever-changing social and economic environment, organizational members need to get a capacity to be open to accepting change, effectively leverage the knowledge assets accumulated inside and outside the company for pursuing new values. In this study, we defined such competence as generativity capacity and demonstrated mechanism for forming generativity capacity and an impact on job performance. We suggested absorptive capacity, tertius iungens orientation, use of information technology as antecedent variables of generativity capacity. For empirically verifying the proposed model, we collected sample data from 201 workers and conducted analysis using a structural equation modeling. The empirical analysis results revealed that all of the proposed antecedent variables significantly impacted on generativity capacity, which in turn had a significant effect on job performance. We expect that this study will provide researchers and managers who want to get a broader perspective on knowledge management beyond the boundaries with useful theoretical and practical implications.
Recently a new wireless communication architecture, a Virtual Cellular Network(VCN) was proposed in order to improve the preformance of a wireless network. Unlike a conventional cellular network, the VCN does not use a conventional frequency reuse concep. In the VCN, however, each mobile can use the entire system bandwidth. There is no pre-determined border of cells nor fixed based station for a mobile to communicate with. The performance of the VCN is improved by allowing any mobile to communicate with any port which residues in the virtual cell of the mobile. In this paepr, the Multi Packet Encoding (MPE) is proposed for the VCN uplink in order to improve the unfair throughput and delay caused by the position of the mobiles, and its performance is investigated via computer simulations. The Minimum Group(MG) is proposed for downlink protocol.
The process capability indices are widely used to measure the capability of the process to manufacture items within the specified tolerance. Most evaluations on process capability indices focus on point estimates, which may result in unreliable assessments of process performance. The index $C_p$ has been widely used in various industries to assess process performance. In this paper, we propose new testing procedure on assessing $C_p$ index for practitioners to use in determining whether a given process is capable. The provided approach is easy to use and the decision making is more reliable. Whether a process is clearly normal or nonnormal, our bootstrap testing procedure could be applied effectively without the complexity of calculation. A numerical result based on the proposed approach is illustrated.
This paper describes a speaker adaptation method to improve the recognition performance of MLP(multiLayer Perceptron) based HMM(Hidden Markov Model) speech recognizer. In this method, we use lst-order linear transformation network to fit data of a new speaker to the MLP. Transformation parameters are adjusted by back-propagating classification error to the transformation network while leaving the MLP classifier fixed. The recognition system is based on semicontinuous HMM's which use the MLP as a fuzzy vector quantizer. The experimental results show that rapid speaker adaptation resulting in high recognition performance can be accomplished by this method. Namely, for supervised adaptation, the error rate is signifecantly reduced from 9.2% for the baseline system to 5.6% after speaker adaptation. And for unsupervised adaptation, the error rate is reduced to 5.1%, without any information from new speakers.
Purpose The purpose of this study is to examine what expectations and mediating factors are needed as variables necessary for the intention to use logistics hollowing out, and at the same time, what factors strengthen medical SCM competitiveness. In order to develop competitive competency variables for medical institutions that affect the intention to use logistics cavitation, we would like to examine the key success factors applying AHP model analysis. Design/methodology/approach For AMOS analysis, we conducted an online survey of four universities and analyzed 212 samples. The analysis method used SPSS, and AMOS. We proposed several factors categorized as reliability, SCM advance, and scalability. Findings The results showed that all proposed variables (competitive competencies for HSCM, expected performance) had a significant impact on intention of physical distribution cooperation. According to the measurement methods proposed in this study, key success factors for strengthening the capacity of HSCM can increase the need for physical distribution cooperation through expected performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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