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『정보관리학회지』 연구의 동향분석 (Trends Analysis on Research Articles in the Journal of Korean Society for Information Management)

  • 서은경
    • 정보관리학회지
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    • 제27권4호
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    • pp.7-32
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    • 2010
  • 본 연구는 우리나라 대표적인 정보학분야 학회지인 "정보관리학회지"에 25년 동안에 발표된 학술논문을 대상으로 동향분석을 시도하여 각 시기별 우리나라 정보학분야의 학문적 구조와 그 변화를 파악하였다. 이를 위하여 먼저 25년을 1984-1994, 1995-2002, 2003-2009로 나눈 다음, 각 기간별 "정보관리학회지"에 실린 학술논문의 주제를 분석한 후 각 논문의 주제분포, 주제영역별 논문의 증감, 주제영역별 연도 분포를 살펴보았다. 또한 논문의 표제어를 이용하여 기간별 정보학의 지적 구조를 생성하였고 세 개의 지적 구조를 비교하여 정보학 연구의 변화를 분석하였다. 그 결과 "정보관리학회지" 연구의 주요 대주제 영역은 '정보서비스', '정보조직' 그리고 '정보시스템'이며 소주제 영역은 도서관서비스, 이용자연구, 자동문헌처리, 도서관통합시스템, 시소러스/온톨로지, 디지털도서관인 것으로 나타났다. 또한 표제어의 지적 구조를 분석한 결과, 정보학의 핵심영역은 여전히 정보검색이지만 각종 도서관이나 시스템에 활용된 정보기술 기법이나 서비스 평가에 대한 연구가 점점 늘어나고 이에 대한 주제영역이 확장되고 있음을 알 수 있었다.

양방향 네트워크에서 자기유사성 트래픽 혼잡 제어 (Congestion Control of Self-Similar Traffic in Two-way Network)

  • 석경휴;송선희;김철영;나상동
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제8권2호
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    • pp.295-303
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    • 2004
  • 본 논문은 양방향 트래픽에서 비동기 전송모드 네트워크의 동적인 TCP 연결을 분석하고 트래픽 패턴을 프로토콜 상에서 네트워크 경로를 통해 개선됨을 연구한다. RTP(Round Trip Delay time)가 결정한 피드백루프의 시간 한계를 초과하는 정보의 형태로 조정하는 LTS 제어 모듈과 TCP를 연계시키는 방법에서 정보를 개연적인 특성을 갖고 여러 시간대에 걸처 분산하는 기존 윈도우를 기반으로 시연하기 때문이다. 이를 효과적으로 활용할 수 있는 방법으로 개선하며 TCP의 성능에서 자기 유사성 트래픽의 물리적 모델링에 기반한 시뮬레이션을 벤치마크 환경을 통해 수행한다. 본 논문은 양방향 네트워크에서 자기 유사성 트래픽 조건으로 스텍의 전송 프로토콜 변화의 영향을 파악 및 평가하는 방법론을 활용하고 과중한 조건에 자기유사성에 의해 경로 트래픽 혼잡제어 개선을 나타낸다.

Haar-like 특징을 이용한 고성능 보행자 및 차량 인식 회로 설계 (Design of High-performance Pedestrian and Vehicle Detection Circuit using Haar-like Features)

  • 김수진;박상균;이선영;조경순
    • 정보처리학회논문지A
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    • 제19A권4호
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    • pp.175-180
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    • 2012
  • 본 논문은 Haar-like 특징을 이용한 고성능 보행자 및 차량 인식 회로를 제안한다. 제안하는 회로는 영상의 매 프레임 마다 슬라이딩 윈도우를 적용하여 Haar-like 특징을 추출하고 보행자 및 차량을 인식한다. Haar-like 특징 추출 회로는 슬라이딩 윈도우 당 200개의 Haar-like 특징을 추출하며, 추출된 특징들은 AdaBoost 인식 회로에서 사용된다. 제안하는 회로는 속도 향상을 위해 병렬 회로 구조를 적용하였으며 두 개의 슬라이딩 윈도우가 동시에 보행자 또는 차량을 인식한다. 제안하는 고성능 보행자 및 차량 인식 회로는 Verilog HDL로 설계하였으며 130nm 표준 셀 라이브러리를 이용하여 게이트 수준의 회로로 합성하였다. 합성된 회로는 1,388,260개의 게이트로 구성되며 최대 동작 주파수는 203MHz이다. 제안하는 회로는 $640{\times}480$ 영상을 초당 약 47.8장 처리할 수 있기 때문에 보행자와 차량을 실시간으로 인식하기 위해 사용될 수 있다.

누설전류를 고려한 Quasi-MFISFET 소자의 특성 (Characteristics of Quasi-MFISFET Device Considering Leakage Current)

  • 정윤근;정양희;강성준
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제11권9호
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    • pp.1717-1723
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    • 2007
  • 본 연구에서는 PLZT(10/30/70), PLT(10), PZT(30/70) 강유전체 박막을 이용한 quasi-MFISFET (Metal-Ferroelectric-Insulator-Semiconductor FET) 소자를 제작하여 드레인 전류 특성을 조사하였다. 이로부터, quasi-MHSFET 소자의 드레인 전류 크기가 강유전체 박막의 분극 크기에 따라 직접적인 영향을 받으며 결정된다는 사실을 알 수 있었다. 또, ${\pm}5V$${\pm}10V$의 게이트 전압변화를 주었을 때 메모리 윈도우는 각각 0.5V 와 1.3V 이었고, 강유전체 박막에 인가되는 전압에 의해 만들어지는 항전압의 변동에 따라 메모리 윈도우가 변화된다는 사실을 확인할 수 있었다. MFISFET 소자의 retention 특성을 알아보기 위 해 PLZT(10/30/70) 박막의 전기장과 시간지연에 따른 누설전류 특성을 측정하여 전류밀도 상수 $J_{ETO}$, 전기장 의존 요소 K, 시간 의존 요소 m을 구하고, 이들 파라미터를 이용하여 시간에 따른 전하밀도의 변화를 정량적으로 분석하였다.

저작운동시 전측두근과 교근의 근활성 및 활성시기에 관한 연구 (Electromyographic Activity, Firing Time and Sequence of the Anterior Temporalis and the Masseter on Chewing Stroke)

  • 허문일;한경수
    • Journal of Oral Medicine and Pain
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    • 제24권4호
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    • pp.421-437
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    • 1999
  • This study was performed to investigate the electromyographic(EMG) activity, firing time and sequence of the mandibular elevator muscle on gum chewing. For this study, 28 patients with temporomandibular disorders(TMD), especially internal derangement of TM joint, and 16 dental students without any signs and symptoms in the masticatory system were selected as the patients group and as the normal group, respectively. The patients group was composed of 14 right and 14 left side affected patients. For recording of EMG activity(${\mu}V$) of the anterior temporalis(TA) and the masseter muscle(MM), and measuring of firing time(millisecond) from the start of mandibular opening movement to the firing of the muscles, BioEMG, BioEGN, and Combo program integrated in the Biopak system(Bioresearch Inc., Milwaukee, USA) were used. Gum chewing stroke was performed in both right and left side for several times, and the first and the second chewing strokes were analysed and compared with regard to EMG activity, firing time, firing sequence, correlation between EMG activity and firing time. The data obtained were analysed by SPSS windows program and the results of this study were as follows : 1. In the patients group, chewing on the affected side showed higher EMG activities in the masseter of the side than those of the contralateral side, but chewing on the unaffected side showed higher EMG activity in the masseter and in the anterior temporalis of the side than those of the contralateral side. 2. There were no difference of firing time between both sides on chewing on the affected side, but firing time in the chewing side were earlier than that of contralateral side on chewing on the unaffected side in patients group. 3. In the normal group, EMG activities in the masseter and in the anterior temporalis in the chewing side were always higher than those of the contralateral side, and there were no difference of firing time between the two sides. 4. In general, firing sequence of four muscles of both sides were ipsilateral TA, ipsilateral MM, contralateral TA, and contralateral MM in earlier order of time in both groups. Correlation coefficients between EMG activity and firing time were negative value, and more significant correlation were appeared in the normal group than in the patients group.

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코스닥시장에서의 신규공모주의 장기성과 분석 -수요예측제도 도입 후를 중심으로- (The Analysis of Long Term Performance of Initial Public Offerings in KOSDAQ Market)

  • 신연수;서충원;신용재
    • 경영과정보연구
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    • 제28권1호
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    • pp.25-44
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    • 2009
  • 신규공모주(initial public offerings)는 기업의 중요한 자금조달 수단 중 하나에 속한다. 우리나라는 그 동안 신규공모주의 공모가를 산정하는 절차 및 제도에 많은 변화를 겪어 왔다. 특히 수요예측제도(book building)는 신규공모주의 공모가를 결정하는 방식에 있어서 획기적인 변화를 초래하였다고 볼 수 있다. 이에 본 연구는 코스닥시장을 대상으로 수요예측제도 도입 이후의 신규공모주의 장기성과를 분석한다. 본 연구에서는 분석결과에 신뢰성을 제고하고자 이벤트타임 포트폴리오(event time portfolio) 접근법과 더불어 캘린더타임 포트폴리오(calendar time portfolio) 접근법을 이용하여 신규공모주의 장기성과를 측정하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 이벤트타임 포트폴리오 접근법인 보유초과수익률(BHAR)과 누적초과수익률(CAR)을 이용한 분석에서 신규공모주의 장기성과가 통계적으로 유의한 양(+)의 값을 보이며, 왜도(Skewness)를 조정한 통계검정에서도 동일하게 나타났다. 또한, 상대적 부(Wealth Relatives)의 경우 대부분의 기간에서 1보다 크게 나타나 양(+)의 장기성과를 보였다. 캘린더타임 포트폴리오 접근법인 Fama-French의 3요인 모형, 캘린더타임 초과수익률(CTAR), RATS(Return Across Time and Securities) 모형 등을 이용한 분석결과, 신규공모주의 초과수익률이 대체로 유의한 양(+)의 값을 지니는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 벤처기업 여부와 관계없이 모든 집단에 동일하게 나타남이 확인되었다. 따라서 본 연구결과는 신규공모주의 장기성과가 저평가되었다는 기존의 대다수 주장과 달리, 신규공모주가 장기적으로 고성과를 지닌다는 주장을 지지한다.

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이동 영상에 의한 충돌 방지 시스템의 개발 (A Development of a Collision Prevention System by a Moving Image)

  • 박영식
    • 융합신호처리학회논문지
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    • 제4권4호
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    • pp.1-6
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    • 2003
  • 본 논문에서는, 움직이는 영상을 충돌방지 시스템에 의해 검출한다. 이런 영상의 노이즈는 평균 필터로 제거시킨다. 그리고, 이진 차 영상을 이용하여 움직임이 감지되었을 경우에는 라벨링과 투영방법에 의해 움직임 영역만 정확히 추출하였다. 그 후에 시스템의 추적모드에 의해서 이미지가 천천히 움직일 경우 추적창의 중심은 이전 프레임의 추적창으로부터 이동한다. 그리고, 추적 창은 추적모드와 탐지모드로 나누고, 차 영상 데이터의 대차 상관 값에 의해 결정하였다. 탐지모드는 외란에 의한 에러를 감소하기 위해서 탐지-시간 값의 비교로 추적단계를 계속 진행할 것인지 아닌지를 결정하였다. 이와 같은 움직이는 영상의 탐지와 추적을 시뮬레이션으로 확인하였다.

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RIA 기반 DNA서열 분석도구의 설계 및 구현 (The Design and Implementation of RIA-Based DNA Sequence Analysis Tools)

  • 김명관;조충효
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제9권2호
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    • pp.29-36
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    • 2009
  • 생명정보학 분야의 발전에 따라 방대한 양의 DNA서열 데이터를 효율적으로 분석하기 위해 분석도구가 사용되고 있다. 하지만 기존의 분석도구들은 분석하고자 하는 데이터를 찾고, 적용해야 하는 불편함이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 웹2.0기반 RIA(Rich Internet Application) 방식으로 구현한 분석도구를 제안한다. RIA방식을 적용한 분석도구는 기존 웹 방식의 문제점을 보완한 웹2.0기반에서 DNA서열 데이터를 찾고, 실시간으로 분석내용을 보여준다. 개발된 웹 에플리케이션은 윈도우 시스템 상에서 Flex2를 이용하였다.

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GIS 기반 절토 사면 시뮬레이션을 위한 Petri-Net 모델링 (Modeling of Petri-Net for an Simulation of Cut Slope Test on GIS)

  • 이홍로;이재봉
    • 한국지리정보학회지
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    • 제15권2호
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    • pp.1-11
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    • 2012
  • 지구 환경 변화에 따른 폭우로 절토 사면 붕괴가 해마다 발생하고 인명과 경제적 손실이 증가하고 있다. 이는 절토 사면의 붕괴의 평가를 요구한다. 경사면이 절토 시행 전에 시뮬레이션 된다면, 절토 사면의 붕괴를 예측 할 수 있고, 붕괴 사고 시 복구 비용을 최소화 할 수 있다. 본 논문은 절토 사면에서 중요한 경사도의 시뮬레이션 방법을 나타낸다. 이것은 패트리넷을 이용하여 모델링되며 디자인되고, ArcGIS를 이용하여 윈도우 XP 환경에서 구현하고자 한다. 그래서 본 논문은 GIS를 이용한 절토와 간척을 시뮬레이션 함으로써 시간과 돈을 절약하는데 기여할 것이다.

Deep recurrent neural networks with word embeddings for Urdu named entity recognition

  • Khan, Wahab;Daud, Ali;Alotaibi, Fahd;Aljohani, Naif;Arafat, Sachi
    • ETRI Journal
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    • 제42권1호
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    • pp.90-100
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    • 2020
  • Named entity recognition (NER) continues to be an important task in natural language processing because it is featured as a subtask and/or subproblem in information extraction and machine translation. In Urdu language processing, it is a very difficult task. This paper proposes various deep recurrent neural network (DRNN) learning models with word embedding. Experimental results demonstrate that they improve upon current state-of-the-art NER approaches for Urdu. The DRRN models evaluated include forward and bidirectional extensions of the long short-term memory and back propagation through time approaches. The proposed models consider both language-dependent features, such as part-of-speech tags, and language-independent features, such as the "context windows" of words. The effectiveness of the DRNN models with word embedding for NER in Urdu is demonstrated using three datasets. The results reveal that the proposed approach significantly outperforms previous conditional random field and artificial neural network approaches. The best f-measure values achieved on the three benchmark datasets using the proposed deep learning approaches are 81.1%, 79.94%, and 63.21%, respectively.