본 논문에서는 u-헬스케어 응용 서비스 지원을 위한 액티브 모델 기반의 서비스 컴포넌트를 제안한다. 서비스 컴포넌트는 헬스케어 응용 서비스의 개발을 지원하기 위해 기능을 세분화하여 구현하였다. 특히, 분산 객체그룹 프레임워크를 기반으로 다양한 헬스케어 홈서비스에 분산객체 기술을 이용하여 통합된 환경에서 적응형 정보 서비스를 제공하는데 중점을 두었다. 그리고 본 논문에서 제안한 서비스 컴포넌트를 헬스케어 홈 모니터링, 모바일 모니터링, 웹기반 모니터링과 같은 헬스케어 응용 서비스에 적용하여 수행 결과를 보인다. 또한 응답시간과 네트워크 부하와 시스템 부하에 대한 성능 평가 결과를 보였다.
본 논문에서는 홈 환경에서 멀티 에이전트 기반의 헬스케어 상황정보 서비스를 제공하기 위한 소프트웨어 구조의 설계에 대해 기술한다. 본 플랫폼에서의 분산객체그룹 프레임워크(Distributed Object Group Framework, DOGF)는 수행객체들 및 헬스케어 지원 센서 또는 기기들의 논리적인 서비스별 그룹화를 지원하고, 멀티 에이전트 프레임워크인 JADE(Java Agent DEvelopment framework)는 사용자의 이동성과 이질적인 환경에서의 서비스를 지원한다. 플랫폼 상의 멀티 에이전트는 건강관리 및 유지와 관련된 여러 종류의 헬스케어 상황정보 서비스를 제공하기 위하여 각각의 환경에 대한 정보를 수집하는 에이전트와 모바일 기기의 특징에 따라 서로 다른 서비스를 하는 에이전트 그리고 이들을 관리하는 에이전트로 분류할 수 있다. 이러한 JADE의 에이전트와 분산객체그룹 프레임워크의 동작은 모바일 프락시에서 인터페이스를 하며 정보 교환을 제공하거나 이동 패턴을 지원한다. 본 논문에서는 이러한 동작을 통하여 분산객체그룹 프레임워크와 JADE가 헬스케어 상황정보 서비스를 제공하기 위해 멀티 에이전트에 기반을 둔 플랫폼과 서비스별 에이전트의 설계에 대해 기술하였고, 끝으로 헬스케어 상황 정보 서비스를 위한 물리적인 시스템 환경과 플랫폼 기반의 프로토타입을 보였다.
인터넷의 사회화가 심화됨에 따라 최근 우리나라도 '정부3.0'을 기치로 맞춤서비스를 국민에게 제공할 수 있는 방안을 적극 모색하고 있다. 정부의 공공서비스는 크게 데이터서비스와 행정서비스로 구분되는데, 본 연구는 후자에 초점을 두고 있다. 데이터의 경우 플랫폼서비스로 가능하지만, 행정의 경우는 맞춤의 정수인 개인화 서비스가 사실상 불가능하기 때문이다. 더욱이 행정의 맞춤서비스라는 개념이 모호하여 이를 구현하기 위한 구체적 방안이 마련되지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 '맞춤'에 대한 개념적 고찰에 근거하여 서비스의 수요자 지향성(Degree of Citizen-Oriented)과 공급자 주도성(Degree of Government-Driven) 등 두 가지 기준으로 행정서비스 분류 틀을 개발하고 각 분면별 특성과 구현요건을 제시하였다. 이와 함께 행정서비스의 개인화 수렴조건을 '3V', 즉 연계성 (Versatile), 선택성(Variety), 신속성(Velocity) 등 세 가지로 제시하고 분류 틀의 서비스 유형별 개인화 수렴조건이 어떻게 충족될 수 있는지에 대한 설명과 개념적 사례, 그리고 정책적 시사점을 논의하였다.
웹 2.0의 발전과 스마트 디바이스의 보급은 제한적인 정보와 평면적인 서비스에 맞춤화된 기존의 웹서비스를 탈피하여 사용자가 원하는 다차원적인 정보와 다양한 서비스가 융합된 형태의 매쉬업 서비스를 탄생시키는 요인이 되었다. 매쉬업 서비스는 다양한 웹서비스가 융합된 서비스를 지칭하며 웹서비스의 인터페이스인 Open API를 통해 보다 손쉽게 지원되고 있다. 하지만 현재의 매쉬업 서비스는 개발자 중심의 서비스 제공 방식으로 인해 개인 맞춤화된 서비스를 제공 받고자 하는 다양한 사용자의 욕구를 충족시키지 못하는 문제점이 있다. 이러한 문제점 해결을 위해 매쉬업을 손쉽게 하는 매쉬업 프레임워크에 대한 연구가 다양하게 이루어지고 있지만 아직 그 수준이 미비하다. 본 논문에서는 동적으로 웹서비스를 합성하여 매쉬업 서비스를 제공하는 매쉬업 프레임워크의 요소기술로써 Open API 자동 합성을 위한 Open API 선별 기법 및 합성 방안에 대해 소개 하였다.
본 논문은 유비쿼터스 환경의 핵심 기술인 RFID(Radio Frequency IDentification) 기술과 이동통신 기술의 접목을 통해 도래하게 될 모바일 RFID 서비스 환경에서의 성인 인증에 관한 것으로, 기존의 인터 넷에서 행하고 있는 단순한 성인 인증의 단점을 극복하기 위하여, 콘텐츠의 내용에 기반한 등급 분류 체계를 갖추고, 이를 통한 성인 인증 시스템을 제안한 것이다. 우선 기존의 성인 인증 방법에 대하여 설명하고, 청소년들에게 유해 정보가 노출되는 것을 막기 위한 콘텐츠 내용에 기반한 등급 분류 기준에 대하여 알아본다. 그리고, 제안하는 모바일 RFID 성인 인증 데이터의 구성을 살펴본 후, 모바일 RFID 성인 인증 시스템을 제안하고 결론을 맺는다.
Now is the time for IS scholars to demonstrate the added value of academic theory through its integration with text mining, clearly outline how to implement this for text mining experts outside of the academic field, and move towards establishing this integration as a standard practice. Therefore, in this study we develop a systematic theory-based text-mining framework (TTMF), and illustrate the use and benefits of TTMF by conducting a text-mining project in an actual business case evaluating and improving hotel service quality using a large volume of actual user-generated reviews. A total of 61,304 sentences extracted from actual customer reviews were successfully allocated to SERVQUAL dimensions, and the pragmatic validity of our model was tested by the OLS regression analysis results between the sentiment scores of each SERVQUAL dimension and customer satisfaction (star rates), and showed significant relationships. As a post-hoc analysis, the results of the co-occurrence analysis to define the root causes of positive and negative service quality perceptions and provide action plans to implement improvements were reported.
Lee, Heon Gyu;Choi, Yong Hoon;Jung, Hoon;Shin, Yong Ho
ETRI Journal
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제37권2호
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pp.317-327
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2015
A reliable analysis of consumer preference from a large amount of purchase data acquired in real time and an accurate customer characterization technique are essential for successful direct marketing campaigns. In this study, an optimal segmentation of post office customers in Korea is performed using a subspace projection-based clustering method to generate an accurate customer characterization from a high-dimensional census dataset. Moreover, a traditional temporal mining method is extended to an algorithm using the MapReduce framework for a consumer preference analysis. The experimental results show that it is possible to use parallel mining through a MapReduce-based algorithm and that the execution time of the algorithm is faster than that of a traditional method.
As the measures for solving problems of modern city and farming & fishing villages through mutual cooperation and complementation, this study aims to present an integrated rural area development model by changing the farming & fishing villages from a food production-focused space to a service space for the whole nation including urban residents, into the direction of creating new vitality and jobs in farming & fishing villages. In order to establish a service space that could increase the life quality and happiness of the people, this study presented the K-FARM framework types that would integrate and arrange total four themes such as rental farm, experience farm, stay farm, and management farm. In case when this K-FARM framework is applied to rural areas adjacent to cities, especially farming & fishing villages around innovative cities, there would be great effects such as expansion of exchanges between public institutions and local residents of innovative cities. Especially, the theme model classified into four types could be applied suitable for the characteristics of farming & fishing village development project district that is currently operated. Meanwhile, to realize the construction of K-FARM framework, on top of demand analysis of rental farm, it would be also necessary to additionally analyze the urban residents' demand for experience farm and management farm.
The flow from developing a machine learning model to deploying it in a production environment suffers challenges. Efficient and reliable deployment is critical for realizing the true value of machine learning models. Bridging this gap between development and publication has become a pivotal concern in the machine learning community. FastAPI, a modern and fast web framework for building APIs with Python, has gained substantial popularity for its speed, ease of use, and asynchronous capabilities. This paper focused on leveraging FastAPI for deploying machine learning models, addressing the potentials associated with integration, scalability, and performance in a production setting. In this work, we explored the seamless integration of machine learning models into FastAPI applications, enabling real-time predictions and showing a possibility of scaling up for a more diverse range of use cases. We discussed the intricacies of integrating popular machine learning frameworks with FastAPI, ensuring smooth interactions between data processing, model inference, and API responses. This study focused on elucidating the integration of machine learning models into production environments using FastAPI, exploring its capabilities, features, and best practices. We delved into the potential of FastAPI in providing a robust and efficient solution for deploying machine learning systems, handling real-time predictions, managing input/output data, and ensuring optimal performance and reliability.
정부 각 부처 단위의 국가연구개발보고서 정보관리 체계는 산하 전문기관으로 하여금 구체적인 정보의 수집 및 데이터베이스 구축, 정보시스템 운영 등의 업무를 수행하도록 하는 시스템으로 현행 국가 차원의 연구개발보고서 분류체계는 미흡한 상태이다. 또한 정부 부처마다 상이한 전자원문서비스 형태로 제공되므로 표준화된 서비스가 요구 된다. 따라서 본 논문의 연구 목표와 세부연구 내용은 다음과 같다. 연구 목표는 국가 연구개발보고서 양식의 표준화 방안을 수립하고, 기존 국가 연구개발보고서의 서비스 형태에 대한 문제점을 분석하여 XML 기반 국가연구개발보고서 서비스를 위한 프레임워크를 제시한다. 아울러 본 논문의 세부 연구내용은 다음과 같다. 첫째, 국가 연구개발보고서 생산 기관 현황파악 및 주요 기관별 연구개발보고서 양식조사와 서비스 현황을 분석한다. 둘째, 국가 연구개발보고서 관련 주요 해외 과학기술정보 서비스 체계 및 관련 데이터베이스 스키마 분석을 한다. 셋째, 국가연구개발보고서 서비스 체계의 문제점 분석을 통한 XML 기반 국가연구개발보고서 서비스 프레임워크 제안과 데이터베이스 스키마를 설계하고 마지막으로 보고서 포털 서비스 방안을 제시하였다. 끝으로 본 논문의 학술적 기여도는 국가차원의 연구개발보고서의 종합정보관리체계 구축을 통해 과학기술정보의 효율적인 관리 및 수요자 중심의 통합정보시스템 개발을 통해 국가 연구개발 관련 정보와 자원을 공동 활용함으로써 연구개발의 투자 효율성을 높일 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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