스마트 기기 보급에 따라 NFC 기술에 대한 관심이 날이 갈수록 증대되고 있다. 본 연구에서는 NFC 기반 상거래가 성공하기 위해서는 기술적인 차원의 접근보다는 비즈니스 모델차원의 접근이 필요하다는 가정 하에, NFC 상거래 비즈니스 모델이 성공하기 위하여 필요한 요인들이 무엇인지 제시하고자 한다. 이를 위하여 NFC와 비즈니스 모델, 사례연구방법론 주요 개념에 대하여 문헌 연구를 통하여 고찰하고, 대표적인 NFC 상거래 사례들을 선택하고, 해당 사례의 성공과 실패에 영향을 미치는 주요 요인들을 도출하였다. 도출된 요인을 기반으로 ID3기반의 귀납적 추론 기법을 적용하기 위한 사례테이블을 작성하고, 의사결정나무(Decision Tree)를 도출하여, NFC 상거래 비즈니스 모델이 성공하기 위하여 필요한 부분에 대한 전략적 시사점(Strategic Implications)을 제시하였다.
결핵은 높은 이환과 사망을 일으키는 질병으로 현대의학의 발달에 따라 발생률과 사망률은 감소하고 있다. 그러나 한국은 아직까지 OECD 국가 중 결핵 발생률과 사망률이 가장 높다. 이에 따라 한국은 결핵의 예방 및 통제를 위해 여러 정책 사업을 실시하고 있다. 본 연구에서는 공공민간협력(public-private mix) 결핵관리사업이 치료결과에 미치는 영향을 분석하고 결핵환자의 치료 성공에 영향을 미치는 요인을 확인하고자 한다. 질병관리본부에서 관리하는 결핵환자 신고 자료를 이용하여 2012-2015년 전국 결핵 신환자 코호트 약 13만명을 대상으로 분석하였다. 누적 발생 함수(cumulative incidence function)를 이용하여 요인별로 누적 치료 성공률을 비교하였으며. 주 관심사건(치료성공) 및 경쟁사건(사망)을 고려한 두 가지 경쟁위험모형(cause-specific Cox's proportional hazards model and subdistribution hazard model)을 사용하여 분석 결과를 비교하였다.
Purpose - Recently, the importance of rapid change in business models is more and more increasing as the change of information technology environment. Therefore, a variety of business models have emerged. On the other hand, there is no company that can generate revenue. Many enterprises are still maintained while they are changing only their appearance of the business model. Business model is important in e-commerce. However, a lot of researches are targeted only in Web sites. Thus, e-commerce companies do not have the infrastructure for measuring and business models. The purpose of paper is to evaluate factors which are related with the structuring of the e-commerce success. And it proposed a financial items and non-financial items. From the perspectives of administrators and managers, the paper researches the possibility for E-Commerce Evaluation Model as a valuable criteria in measuring business model. Research design, data and methodology - The methods are taken by the classification for the type of business-to-business transactions, transactions subject, and the degree of integration and innovation capabilities. Financial and Non-financial value is used to build E-Commerce Evaluation Model. Evaluation items in Administration's perspective are composed with enhance the effectiveness of the mission, improving efficiency of the administration, and control of costs. Evaluation items in the customer's perspective were measured by customer participation and cooperation with customer Satisfaction. In the case of researching the information system's perspective, three criteria are used such as adequacy of the development process, improvement of the quality of service, and maintenance of standardized information technology. In researching for the ICT competence's perspective, evaluation items were composed of enhanced user capabilities, utilizing new technologies, and empowerment of information workers. Results - In this paper, E-Commerce Evaluation Model with financial and non-financial perspectives shows the possibility to be criteria in the case of measuring business model. Moreover, it gives the positive expectation to be successful criteria. But the research may have ambiguity in its essential concept because it cannot avoid the limitation in selecting evaluation tools from merely the model. It is impossible to exclude the possibility in omitting specific properties which may take place in actual case study. Therefore, In hereafter research, it is necessary to include actual case study research in selecting evaluation tools in order to improve the limit point. Actual measurement items which are derived from actual case study should be subdivided, and it would be more effective to complete the research. Conclusions - In rapid change in business models, there are various kinds of business models. But it is general situation that companies which adopted business models have not brought in revenue. For this reason, E-Commerce Evaluation Model is needed as an important factor for the structuring of the e-commerce success. Although it has the limitation in selecting evaluation tools from model, E-Commerce Evaluation Model proposes the implication for measuring business models as a valuable criteria.
본 연구에서 지체장애근로자들의 직업성공을 구성하는 요인들을 분석하고 이들 요인이 직업성공과 이직에 영향을 미치는 정도를 조사하여 가설적 이론모형을 검증하려는 목적을 두었다. 이를 위해서 지체장애를 가진 근로자 374명과 일반근로자 453명을 대상으로 구조화된 설문지를 통해 나타난 주요 연구결과들은 다음과 같이 요약되었다. 첫째, 장애근로자와 일반근로자의 직업성공을 구성하는 요인은 개인, 가정, 조직의 측면에서 나타났다. 개인적인 측면은 자아존중감과 자아효능감으로 구성되었고, 가족적인 측면은 다중역할스트레스와 자녀의 수로 구성되었다. 조직적인 측면은 자원활용능력, 네트워킹, 그리고 조언자로 구성되었다 이 밖에도 주관적인 직업성공과 객관적인 직업성공이라는 잠재변수에서 종 10개의 측정변수가 도출되었다. 둘째, 장애근로자와 일반근로자 집단 모두 직종이 직업성공에 영향을 미치는 것으로 조사되었다. 관측변수에서는 두 집단에서 직업성공에 영향을 주는 변수가 서로 다르게 나왔다. 장애근로자집단은 이직을 했을 때 평균적으로 근속한 년수와 임금을 제외하고 나머지 모든 관측변수에서 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 일반집단은 조언자와 근속년수를 제외하고 나머지 모든 관측변수에서 영향을 미치는 것으로 조사되었다. 셋째, 장애근로자와 일반근로자 집단 모두 연령과 이직 경험이 이직 (이직횟수)에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러나 장애집단은 친구의 수, 일반집단은 직업선택 시 중요하게 고려하는 사망이 각각 이직에 강한 영향을 미치는 것으로 조사되어 두 집단의 자이를 보여주었다. 또한 관측변수에서도 장애집단은 배우자의 직업과 근속년수, 일반집단은 다중역할 스트레스와 이직평균 근무년수에서 각기 다르게 이직에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 가설적 경로모형을 검증한 결과 제 1모형은 어느 정도 타당하고 직업성공을 예측할 수 있는 것으로 나타났으며, 제 2모형은 카이스퀘어와 자유도 ($x^2=64950$, df=61, P=0341), 기초부합치 (AGFI)는 .954, 비적합지수 (CFI)는 997, 그리고 원소간의 평균차이 (RMR)도 .038로써 모형의 적합도 지수는 모두 허용된 범위 안에 있기 때문에 매우 적합한 모형으로 직업 성공을 보다 높게 예측할 수 있는 것으로 조사되었다. 이상의 연구결과를 바탕으로 본 연구에서는 다음과 같이 결론을 도출하였다. 첫째, 직종이 두 집단 모두에서 직업성공을 예측하는데 주요한 변수로 나타나 장애근로자들의 학력을 높이고 계속해서 전문화 육에 많은 노력이 필요할 것이다. 특히, 임금정도와 같은 객관적인 직업성공 보다는 임금과 진급에서의 만족과 같은 주관적인 직업성공에 더욱 더 많은 고려를 기울여야 할 것으로 사료된다. 둘째, 장애근로자의 이직을 줄이기 위해서는 직장 내에서 유용한 인적 자원과 네트웍의 수를 늘여야 할 것이다. 이것은 장애집단이 일반집단보다 대인관계에 대해서 더 많은 시간과 노력을 기울여야 한다는 것을 의미한다.
Alrusaini, Othman A.;Shafie, Emad A.;Elgabbani, Badreldin O.S.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권8호
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pp.28-34
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2021
Internet Service Providers (ISPs) constantly endeavor to resolve network congestion, in order to provide fast and cheap services to the customers. This study suggests two models based on Markov chain, using three and four access attempts to complete the call. It involves a comparative study of four models to check the relationship between Internet Access sharing traffic, and the possibility of network jamming. The first model is a Markov chain, based on call-by-call attempt, whereas the second is based on two attempts. Models III&IV suggested by the authors are based on the assumption of three and four attempts. The assessment reveals that sometimes by increasing the number of attempts for the same operator, the chances for the customers to complete the call, is also increased due to blocking probabilities. Three and four attempts express the actual relationship between traffic sharing and blocking probability based on Markov using MATLAB tools with initial probability values. The study reflects shouting results compared to I&II models using one and two attempts. The success ratio of the first model is 84.5%, and that of the second is 90.6% to complete the call, whereas models using three and four attempts have 94.95% and 95.12% respectively to complete the call.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권12호
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pp.4625-4647
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2020
The Generative Adversarial Networks, as one of the most creative deep learning models in recent years, has achieved great success in computer vision and natural language processing. It uses the game theory to generate the best sample in generator and discriminator. Recently, many deep learning models have been applied to the security field. Along with the idea of "generative" and "adversarial", researchers are trying to apply Generative Adversarial Networks to the security field. This paper presents the development of Generative Adversarial Networks. We review traditional generation models and typical Generative Adversarial Networks models, analyze the application of their models in natural language processing and computer vision. To emphasize that Generative Adversarial Networks models are feasible to be used in security, we separately review the contributions that their defenses in information security, cyber security and artificial intelligence security. Finally, drawing on the reviewed literature, we provide a broader outlook of this research direction.
외식업은 소비자의 수요가 많고 진입장벽이 낮아 창업이 활발하게 일어난다. 하지만 외식업은 폐업률이 높고, 프랜차이즈의 경우 동일 브랜드 내에서도 매출 편차가 크게 나타난다. 따라서 외식업 프랜차이즈의 폐업을 방지하기 위한 연구가 필요하다. 이를 위해, 본 연구에서는 프랜차이즈 가맹점 매출에 영향을 미치는 요인들을 살펴보고, 도출된 요인들에 머신러닝 기법을 활용하여 프랜차이즈의 성패를 예측하고자 한다. 강남구 프랜차이즈 매장의 PoS(Point of Sale) 데이터와 공공데이터를 활용하여 가맹점 매출에 영향을 미치는 여러 요인들을 추출하고, VIF(Variance Inflation Factor)를 활용하여 다중공산성을 제거하여 타당성 있는 변수 선택을 진행한 뒤, 머신러닝 기법 중 분류모델을 활용하여 프랜차이즈 매장의 성패 예측을 진행한다. 이를 통해 최고 정확도 0.92를 가진 프랜차이즈 성패 예측 모델을 제안한다.
This study analyzes the success factors of OTT original content through big data, and intends to suggest scenarios, casting, fun, and moving elements when producing the next work. In addition, I would like to offer suggestions for the success of 'Squid Game Season 2'. The success factor of 'Squid Game' through big data is first, it is a simple psychological experimental game. Second, it is a retro strategy. Third, modern visual beauty and color. Fourth, it is simple aesthetics. Fifth, it is the platform of OTT Netflix. Sixth, Netflix's video recommendation algorithm. Seventh, it induced Binge-Watch. Lastly, it can be said that the consensus was high as it was related to the time to think about 'death' and 'money' in a pandemic situation. The suggestions for 'Squid Game Season 2' are as follows. First, it is a fusion of famous traditional games of each country. Second, it is an AI-based planned MD product production and sales strategy. Third, it is casting based on artificial intelligence big data. Fourth, secondary copyright and copyright sales strategy. The limitations of this study were analyzed only through external data. Data inside the Netflix platform was not utilized. In this study, if AI big data is used not only in the OTT field but also in entertainment and film companies, it will be possible to discover better business models and generate stable profits.
With the success of the genome-wide association studies (GWASs), many candidate loci for complex human diseases have been reported in the GWAS catalog. Recently, many disease prediction models based on penalized regression or statistical learning methods were proposed using candidate causal variants from significant single-nucleotide polymorphisms of GWASs. However, there have been only a few systematic studies comparing existing methods. In this study, we first constructed risk prediction models, such as stepwise linear regression (SLR), least absolute shrinkage and selection operator (LASSO), and Elastic-Net (EN), using a GWAS chip and GWAS catalog. We then compared the prediction accuracy by calculating the mean square error (MSE) value on data from the Korea Association Resource (KARE) with body mass index. Our results show that SLR provides a smaller MSE value than the other methods, while the numbers of selected variables in each model were similar.
A musical key is a fundamental concept in Western music theory. It is a collective characterization of pitches and chords that together create a musical perception of the entire piece. It is based on a group of pitches in a scale with which a music is constructed. Each key specifies the set of seven primary chromatic notes that are used out of the twelve possible notes. This paper presents a method that identifies the key of a song using Hidden Markov Models given a sequence of chroma features. Given an input song, a sequence of chroma features are computed. It is then classified into one of the 24 keys using a discrete Hidden Markov Models. The proposed method can help musicians and disc-jockeys in mixing a segment of tracks to create a medley. When tested on 120 songs, the success rate of the music key identification reached around 87.5%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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