본 연구는 대학교, 공공연구소, 기업체 과학기술 연구자들의 소속 기관별 정보이용행태에 대한 차이분석을 통해 정보서비스 개선점을 도출하고자 실시하였다. 정보이용행태는 정보이용 목적, 정보이용 유형, 주 이용 포털사이트, 최초 인터넷 검색 방법, 정보서비스 선택요인, 오프라인 정보획득 경로로 구분하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 소속 기관별 정보이용행태 빈도분석 결과, 대학교, 공공연구소, 기업체의 과학기술 연구자들의 정보이용행태가 조금씩 다른 양상을 나타내고 있는 것으로 나타났다. 둘째, 차이분석 결과 주 이용 포털 사이트를 제외한 나머지 변수에서 통계적으로 차이가 있는 것으로 나타났다.
With the recent application of deep learning to Natural Language Processing (NLP), the performance of NLP has improved significantly and NLP is emerging as a core competency of organizations. However, when encountering NLP use cases that are sporadically reported through various online and offline channels, it is often difficult to come up with a big picture of how to understand and interpret them or how to connect them to business. This study presents a framework for systematically analyzing NLP use cases, considering the characteristics of NLP techniques applicable to almost all industries and business functions, environmental changes in the era of the Fourth Industrial Revolution, and the effectiveness of adopting NLP reflecting all business functional areas. Through solving research questions based on the framework, the usefulness of it is validated. First, by accumulating NLP use cases and pivoting them around the business function dimension, we derive how NLP techniques are used in each business functional area. Next, by synthesizing related surveys and reports to the accumulated use cases, we draw implications for each business function and major NLP techniques. This work promotes the creation of innovative business scenarios and provides multilateral implications for the adoption of NLP by systematically viewing NLP techniques, industries, and business functional areas. The use case analysis framework proposed in this study presents a new perspective for research on new technology use cases. It also helps explore strategies that can dramatically improve organizational performance through a holistic approach that encompasses all business functional areas.
To improve urban safety there is an increasing social need for environmental design against crime, which is defined as the creation of inconvenient environments or situations for criminal offenders. By using a cluster analysis, we aimed to clarify crime occurrence patterns from the perspective of land-use. Osaka Prefecture was chosen as the study area because it has the highest crime rate in Japan. The results revealed that there are six patterns of crime occurrence, and that cities of medium-level of mixed land-use have the lowest crime rates.
This Paper analyzed simultaneous activities of the time use survey by Korea National Statistical Office to use data mining‘s association rule. The survey of National Statistical Office in 1999 considered general analysis for simultaneous activities. But if we use the association rule, we can found the ratio of particular activities at the same time. And we found the probability that another activities practise if we act one particular activity. Using this association rule of data mining we can do more developed and analytical sociological study.
Journal of Korea Artificial Intelligence Association
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제2권1호
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pp.15-24
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2024
This study is about the effect of chatbot service quality on customer satisfaction and continuous use intention. Data collection was conducted for 13 days from October 23 to November 5, 2023, and a survey was conducted on customers who have used chatbot services. A total of 572 questionnaires were targeted, of which 545 valid data were used for analysis, excluding those that responded insincerely or did not meet the purpose of the study. The analysis results of this study are as follows: First, chatbot service quality partially had a significant effect on satisfaction. Second, customer satisfaction had a significant effect on continuous use intention. Therefore, in order to have a positive impact on continuous use intention, it is necessary to focus on marketing strategies related to chatbot service quality. Also, research focusing on data analysis and performance evaluation is crucial for enhancing chatbot services, necessitating studies that address real-time changes. Through sophisticated data analysis and variable measurement, chatbot services can be effectively improved, leading to enhanced customer satisfaction.
BIM is a practical and economical technology used in the construction process. Despite the fact that BIM is widely used in the design and another stage before construction, it is not largely applied during the construction stage itself. However, it is important to opt for BIM during construction stage because there may occur a number of risks such as construction delay and increased construction costs. Therefore, the present paper contains the analysis of the model use, which is mainly applied to respond to the BMI RFI that represents an information requirement of construction site workers, by analysing the BMI RFI application at the construction site. In addition, there is an analysis of the way the derived model use affects the project goal aimed at the project success.
수도권의 도시화는 서울로의 교통 접근성의 변화에 따라 급속하게 진행되었다. 도시화 과정 속에 교외화, 주택 수의 증가, 도심용지 토지이용 증대 등의 다양한 공간적 변화가 이루어지고 있다. 본 연구의 목적은 2001~2008년 간 경기도 남양주시의 도시화 경관현상을 살펴보고 교통(도로 및 철도) 접근성의 변화에 따른 주변 토지이용 변화의 상관성을 분석하는데 있다. 상관성 분석 결과를 토대로 멀티 에이전트 시스템(MAS)을 이용하여 교통접근성과 토지이용 에이전트 간 상호작용의 관점에서 시뮬레이션 하였다. 이런 과정을 통하여 교통접근성의 변화로 인한 주변 토지이용 변화를 시공간적으로 예측하고자 한다. 도시화 현황을 살펴보기 위해서 위성영상 자료와 지적도 자료를 이용하여 거시적 미시적 경관 분석을 실시한 후 교통접근성의 변화에 따른 주변 토지이용 변화의 상관성을 분석하기 위해 교통자료와 토지이용 자료를 활용하여 GIS분석 및 통계 분석, 시뮬레이션 분석을 하였다. 본 연구를 통해 신규 도로 및 철도가 생성됨에 따라 주변 500m 이내에서 도심 토지용지로 변경되는 패턴을 확인할 수 있었으며, 향후 도로 및 철도가 생성됨에 따라 발생하는 토지용지 변화 현상을 예측할 수 있는 시스템을 구축하였다. 이를 통해 교통시설 입지 대상지역 선정 시 기초자료로 활용할 수 있는 근거가 될 수 있을 것으로 기대된다.
International journal of advanced smart convergence
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제11권4호
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pp.68-80
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2022
Since the launch of AI, technology development to implement complete and sophisticated AI functions has continued. In efforts to develop technologies for complete automation, Machine Learning techniques and deep learning techniques are mainly used. These techniques deal with supervised learning, unsupervised learning, and reinforcement learning as internal technical elements, and use the Big-data Analysis method again to set the cornerstone for decision-making. In addition, established decision-making is being improved through subsequent repetition and renewal of decision-making standards. In other words, big data analysis, which enables data classification and recognition/recognition, is important enough to be called a key technical element of AI function. Therefore, big data analysis itself is important and requires sophisticated analysis. In this study, among various tools that can analyze big data, we will use a Python program to find out what variables can affect addiction according to smartphone use in a decision tree environment. We the Python program checks whether data classification by decision tree shows the same performance as other tools, and sees if it can give reliability to decision-making about the addictiveness of smartphone use. Through the results of this study, it can be seen that there is no problem in performing big data analysis using any of the various statistical tools such as Python and R when analyzing big data.
본 연구는 부산시의 GIS 데이타베이스를 활용하여 먼저, 입지포텐셜 분석을 위한 지표를 설정하여 각 지표별 Rank-Map을 작성하였다. 다음으로 각 상업 업무시설이 입지할 가능성을 예측할 수 있는 입지 포텐셜 ($P_i$)을 분석하여 제안하였다. Rank 1, 2로 분류되는 존의 건물용도 현황을 보면, 상업시설 용도가 차지하는 비율이 높음을 알 수 있었다. Rank 4~7까지의 존은 환경보전적 차원에서 비 상업계 용도지역이 지정되고 관리될 필요가 있다고 사료된다. 또한, 본 연구에서 제안한 입지 포텐셜은 용도지역 지정시 상업계 용도지역 지정의 기초자료로서 활용할 수 있다고 사료되어진다.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권3호
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pp.303-310
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2020
The study aims to evaluate the factors affecting the intention to use digital banking in Vietnam. Multivariate data analysis techniques (Cronbach's Alpha test, Confirmatory Factor Analysis, Structure equation model) are used for the survey data collected from 201 customers who have access to digital banking. The analysis results show that: (1) attitude towards the service, perceived usefulness has a positive impacts on the intention to use; (2) convenience does not affect the intention to use digital banking services; (3) perceived usefulness factor has a positive effect on the attitude towards the service; (4) The perceived risk has a negative impact on attitude towards the service; (5) trust has no effect on the attitude towards the service; (6) ease of use has a positive impact on perceived usefulness; (7) trust has a positive effect on perceived risk. From the results of this study, perceived usefulness has a positive effect on attitude and intention to use the service. Therefore, it is necessary to enhance the sense of the usefulness of customers through media advertising and consulting so that customers fully understand the benefits brought about by using digital banking services. Perceived risk has a negative impact on attitude towards the service.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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