• 제목/요약/키워드: User Requirements Analysis

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데이터 웨어하우징의 구현성공과 시스템성공 결정요인 (Factors Affecting the Implementation Success of Data Warehousing Systems)

  • 김병곤;박순창;김종옥
    • 한국정보기술응용학회:학술대회논문집
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    • 한국정보기술응용학회 2007년도 춘계학술대회
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    • pp.234-245
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    • 2007
  • The empirical studies on the implementation of data warehousing systems (DWS) are lacking while there exist a number of studies on the implementation of IS. This study intends to examine the factors affecting the implementation success of DWS. The study adopts the empirical analysis of the sample of 112 responses from DWS practitioners. The study results suggest several implications for researchers and practitioners. First, when the support from top management becomes great, the implementation success of DWS in organizational aspects is more likely. When the support from top management exists, users are more likely to be encouraged to use DWS, and organizational resistance to use DWS is well coped with increasing the possibility of implementation success of DWS. The support of resource increases the implementation success of DWS in project aspects while it is not significantly related to the implementation success of DWS in organizational aspects. The support of funds, human resources, and other efforts enhances the possibility of successful implementation of project; the project does not exceed the time and resource budgets and meet the functional requirements. The effect of resource support, however, is not significantly related to the organizational success. The user involvement in systems implementation affects the implementation success of DWS in organizational and project aspects. The success of DWS implementation is significantly related to the users' commitment to the project and the proactive involvement in the implementation tasks. users' task. The observation of the behaviors of competitors which possibly increases data quality does not affect the implementation success of DWS. This indicates that the quality of data such as data consistency and accuracy is not ensured through the understanding of the behaviors of competitors, and this does not affect the data integration and the successful implementation of DWS projects. The prototyping for the DWS implementation positively affects the implementation success of DWS. This indicates that the extent of understanding requirements and the communication among project members increases the implementation success of DWS. Developing the prototypes for DWS ensures the acquirement of accurate or integrated data, the flexible processing of data, and the adaptation into new organizational conditions. The extent of consulting activities in DWS projects increases the implementation success of DWS in project aspects. The continuous support for consulting activities and technology transfer enhances the adherence to the project schedule preventing the exceeding use of project budget and ensuring the implementation of intended system functions; this ultimately leads to the successful implementation of DWS projects. The research hypothesis that the capability of project teams affects the implementation success of DWS is rejected. The technical ability of team members and human relationship skills themselves do not affect the successful implementation of DWS projects. The quality of the system which provided data to DWS affects the implementation success of DWS in technical aspects. The standardization of data definition and the commitment to the technical standard increase the possibility of overcoming the technical problems of DWS. Further, the development technology of DWS affects the implementation success of DWS. The hardware, software, implementation methodology, and implementation tools contribute to effective integration and classification of data in various forms. In addition, the implementation success of DWS in organizational and project aspects increases the data quality and system quality of DWS while the implementation success of DWS in technical aspects does not affect the data quality and system quality of DWS. The data and systems quality increases the effective processing of individual tasks, and reduces the decision making times and efforts enhancing the perceived benefits of DWS.

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음영기복 알고리즘을 활용한 한반도 촬영 위성영상에서의 지형그림자 탐지 (Terrain Shadow Detection in Satellite Images of the Korean Peninsula Using a Hill-Shade Algorithm)

  • 김형규;임중빈;김경민;원명수;김태정
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권5_1호
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    • pp.637-654
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    • 2023
  • 최근 지구관측 위성이 급격히 발전함에 따라 사용자의 수가 증가하고 있다. 이에 따라 지구관측위성위원회(Committee on Earth Observation Satellites, CEOS)에서는 분석준비자료(Analysis Ready Data, ARD)라는 개념을 제안하고 분석준비자료의 요구 조건을 CEOS ARD for Land (CARD4L)로 정의하여 사용자 친화적인 위성영상을 제공하기 위해 노력하고 있다. 분석준비자료에는 육상분석에 불필요한 픽셀이 식별된 마스크(Unusable Data Mask, UDM)가 영상과 함께 제공되어야 한다. UDM의 종류는 구름, 구름 그림자, 지형그림자 등이 있다. 지형그림자는 지형기복이 큰 산악지형에서 발생되며 지형그림자가 생긴 지역은 복사조도가 낮기 때문에 분석 결과에 오류를 야기시킨다. 기존 지형그림자 탐지연구는 지형그림자 보정을 위해 지형그림자 픽셀을 탐지하는데 목적을 두었지만, 이것은 지형보정 기법으로 대체 가능하다. 따라서 지형그림자 탐지 목적을 확장할 필요가 있다. 산림과 농업분석을 목적으로 한 차세대중형위성 4호(CAS500-4)의 활용을 위해 본 연구에서는 지형그림자 탐지 범위를 태양의 영향을 적게 받는 지역까지 확장하였다. 본 논문은 남북한을 대상으로 지형그림자 마스크 생성을 위해 지형그림자 탐지 가능성을 분석하는데 목적이 있다. 지형그림자 탐지를 위해서 태양의 위치, 지표면의 경사와 경사방향을 이용한 음영기복 알고리즘을 사용하였다. 한반도를 촬영한 5 m급 공간해상도의 RapidEye 영상과 10 m급 공간해상도의 Sentinel-2 영상들을 대상으로 참값과 비교하며 최적의 음영기복 임계값을 결정하였다. 결정된 임계값을 사용하여 지형 그림자 탐지를 수행하고 결과를 분석하였다. 정성적 결과로는 전체적으로 참값과의 형상이 유사함을 확인하였다. 정량적 실험결과는 F1 score가 대부분 0.8에서 0.94 사이인 것을 확인하였다. 본 연구 결과를 바탕으로 남북한을 대상으로 자동적인 지형그림자 탐지가 잘 수행됨을 확인하였다.

참여자관점에서 공급사슬관리 시스템의 성공에 영향을 미치는 요인에 관한 실증연구 (An Empirical Study on the Determinants of Supply Chain Management Systems Success from Vendor's Perspective)

  • 강성배;문태수;정윤
    • Asia pacific journal of information systems
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    • 제20권3호
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    • pp.139-166
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    • 2010
  • The supply chain management (SCM) systems have emerged as strong managerial tools for manufacturing firms in enhancing competitive strength. Despite of large investments in the SCM systems, many companies are not fully realizing the promised benefits from the systems. A review of literature on adoption, implementation and success factor of IOS (inter-organization systems), EDI (electronic data interchange) systems, shows that this issue has been examined from multiple theoretic perspectives. And many researchers have attempted to identify the factors which influence the success of system implementation. However, the existing studies have two drawbacks in revealing the determinants of systems implementation success. First, previous researches raise questions as to the appropriateness of research subjects selected. Most SCM systems are operating in the form of private industrial networks, where the participants of the systems consist of two distinct groups: focus companies and vendors. The focus companies are the primary actors in developing and operating the systems, while vendors are passive participants which are connected to the system in order to supply raw materials and parts to the focus companies. Under the circumstance, there are three ways in selecting the research subjects; focus companies only, vendors only, or two parties grouped together. It is hard to find researches that use the focus companies exclusively as the subjects probably due to the insufficient sample size for statistic analysis. Most researches have been conducted using the data collected from both groups. We argue that the SCM success factors cannot be correctly indentified in this case. The focus companies and the vendors are in different positions in many areas regarding the system implementation: firm size, managerial resources, bargaining power, organizational maturity, and etc. There are no obvious reasons to believe that the success factors of the two groups are identical. Grouping the two groups also raises questions on measuring the system success. The benefits from utilizing the systems may not be commonly distributed to the two groups. One group's benefits might be realized at the expenses of the other group considering the situation where vendors participating in SCM systems are under continuous pressures from the focus companies with respect to prices, quality, and delivery time. Therefore, by combining the system outcomes of both groups we cannot measure the system benefits obtained by each group correctly. Second, the measures of system success adopted in the previous researches have shortcoming in measuring the SCM success. User satisfaction, system utilization, and user attitudes toward the systems are most commonly used success measures in the existing studies. These measures have been developed as proxy variables in the studies of decision support systems (DSS) where the contribution of the systems to the organization performance is very difficult to measure. Unlike the DSS, the SCM systems have more specific goals, such as cost saving, inventory reduction, quality improvement, rapid time, and higher customer service. We maintain that more specific measures can be developed instead of proxy variables in order to measure the system benefits correctly. The purpose of this study is to find the determinants of SCM systems success in the perspective of vendor companies. In developing the research model, we have focused on selecting the success factors appropriate for the vendors through reviewing past researches and on developing more accurate success measures. The variables can be classified into following: technological, organizational, and environmental factors on the basis of TOE (Technology-Organization-Environment) framework. The model consists of three independent variables (competition intensity, top management support, and information system maturity), one mediating variable (collaboration), one moderating variable (government support), and a dependent variable (system success). The systems success measures have been developed to reflect the operational benefits of the SCM systems; improvement in planning and analysis capabilities, faster throughput, cost reduction, task integration, and improved product and customer service. The model has been validated using the survey data collected from 122 vendors participating in the SCM systems in Korea. To test for mediation, one should estimate the hierarchical regression analysis on the collaboration. And moderating effect analysis should estimate the moderated multiple regression, examines the effect of the government support. The result shows that information system maturity and top management support are the most important determinants of SCM system success. Supply chain technologies that standardize data formats and enhance information sharing may be adopted by supply chain leader organization because of the influence of focal company in the private industrial networks in order to streamline transactions and improve inter-organization communication. Specially, the need to develop and sustain an information system maturity will provide the focus and purpose to successfully overcome information system obstacles and resistance to innovation diffusion within the supply chain network organization. The support of top management will help focus efforts toward the realization of inter-organizational benefits and lend credibility to functional managers responsible for its implementation. The active involvement, vision, and direction of high level executives provide the impetus needed to sustain the implementation of SCM. The quality of collaboration relationships also is positively related to outcome variable. Collaboration variable is found to have a mediation effect between on influencing factors and implementation success. Higher levels of inter-organizational collaboration behaviors such as shared planning and flexibility in coordinating activities were found to be strongly linked to the vendors trust in the supply chain network. Government support moderates the effect of the IS maturity, competitive intensity, top management support on collaboration and implementation success of SCM. In general, the vendor companies face substantially greater risks in SCM implementation than the larger companies do because of severe constraints on financial and human resources and limited education on SCM systems. Besides resources, Vendors generally lack computer experience and do not have sufficient internal SCM expertise. For these reasons, government supports may establish requirements for firms doing business with the government or provide incentives to adopt, implementation SCM or practices. Government support provides significant improvements in implementation success of SCM when IS maturity, competitive intensity, top management support and collaboration are low. The environmental characteristic of competition intensity has no direct effect on vendor perspective of SCM system success. But, vendors facing above average competition intensity will have a greater need for changing technology. This suggests that companies trying to implement SCM systems should set up compatible supply chain networks and a high-quality collaboration relationship for implementation and performance.

개인용 클라우드 서비스에 대한 중국 사용자의 지속적 사용의도에 관한 실증 연구 (An Empirical Analysis on the Persistent Usage Intention of Chinese Personal Cloud Service)

  • 우학흠;수아이니 수라;안종창
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제16권3호
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    • pp.79-93
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    • 2015
  • IT기술의 고속 발전에 따라 사용자들이 기술을 사용하는 방식에 큰 변화가 생기고 있다. 전통적인 서비스 응용과 저효율의 데이터를 처리하는 방식은 사용자의 요구를 만족할 수 없다. 사용자들이 데이터의 중요성을 알게 되었고, 빅 데이터에 관한 처리와 저장기술은 오늘날의 인터넷 회사의 주요 연구방향이 되고 있다. 115 네트워크 디스크는 중국에서 폭넓게 사용되기 시작하였고 각 인터넷 회사들은 클라우드 서비스 시장을 쟁탈하는 싸움에 참여하기 시작하였다. 중국의 클라우드 서비스는 아직도 스토리지 서비스 위주이지만, 이 기능을 바탕으로 확장하는 서비스 내용도 사용자의 인정을 받고 있으며, 사용자들이 이러한 새로운 서비스 방식을 사용하는 것을 시도하고 있다. 그래서 어떻게 하면 사용자들이 지속적으로 클라우드 서비스를 사용 할 것인지에 관한 연구방향이 더욱 필요해 졌다. 하나의 전통적인 정보 시스템에 대해, 학자들은 대개 TAM(Technology acceptance model)모형과 통계학을 결합하여 이 시스템에 대한 사용자들의 태도를 분석하고 검증한다. 하지만 기본적인 TAM모형은 날이 갈수록 방대해지는 시스템의 규모를 만족 할 수 없게 되었다. 따라서 TAM모형에 대한 적당한 확장과 조절이 필요하게 되었다. 본 연구는 중국의 개인용 클라우드 서비스 사용자의 지속적인 사용의도에 영향을 미치는 요인에 관한 실증분석을 목표로 브랜드 영향력, 하드웨어 환경 등 외부 변수를 추가하고, 중국 클라우드 사용자를 대상으로 설문 조사를 진행했으며, 본 논문에서 분석을 통해 수정된 모형에 관한 가설을 검증하였다. 본 연구는 주로 중국의 4개 주요 도시의 210명의 클라우드 서비스 사용자를 대상으로 인터넷 설문 조사를 실행하였다. 설문 데이터를 통해 3개의 외부 변수에 대한 분석을 진행하였고, 이 3개의 외부 변수를 세분화하고 외부요소에 영향을 주는 주요 원인을 찾아냈다. 이를 바탕으로 개인 클라우드 서비스 사용자들이 서비스를 지속적으로 사용 할 수 있는 태도를 강화 할 수 있는 것에 유용한 의견을 제시하였다. 이러한 의견들은 중국사용자들을 대상으로 하는 주요 서비스를 제공 하는 회사에게 향후 서비스 방향을 참고할 수 있는 정보를 제공한다.

상위 K 하이 유틸리티 패턴 마이닝 기법 성능분석 (Performance Analysis of Top-K High Utility Pattern Mining Methods)

  • 양흥모;윤은일;김철홍
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제16권6호
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    • pp.89-95
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    • 2015
  • 전통적인 빈발 패턴 마이닝은 데이터베이스로부터 사용자 정의 최소 임계치 이상의 빈도수를 가지는 유효 패턴들을 식별한다. 적절한 임계치 설정은 해당 도메인에 대한 사전 지식을 요구하므로 쉬운 작업이 아니다. 따라서 임계치 설정을 통한 마이닝 결과의 정밀한 제어 불가능으로 인해 도메인 지식을 기반으로 하지 않는 패턴 마이닝 방법이 필요하게 되었다. 상위 K 빈발 패턴 마이닝은 이러한 문제를 해결하기 위해 제안되었으며, 임계치 설정 없이 상위 K개의 중요 패턴들을 마이닝 한다. 사용자는 이를 적용함으로써 데이터베이스에 상관없이 가장 높은 빈도수의 패턴부터 K번째로 높은 빈도수의 패턴까지 찾아낼 수 있다. 비록 상위 K 빈발 패턴 마이닝이 임계치 설정 없이 상위 K개의 중요 패턴들을 마이닝 하지만, 트랜잭션 내 아이템 수량과 데이터베이스 내 서로 다른 아이템 중요도를 고려하지 못하여 많은 실세계 응용의 요구에 부합하지 못한다. 하이 유틸리티 패턴 마이닝은 아이템 중요도가 포함된 비 바이너리 데이터베이스의 특성을 고려하기 위해 제안되었으나 최소 임계치를 필요로 한다. 최근 임계치 설정 없는 하이 유틸리티 패턴 마이닝을 위한 상위 K 하이 유틸리티 패턴 마이닝이 개발되었으며, 이를 통해 사용자는 사전 지식 없이 원하는 수의 패턴을 마이닝 할 수 있다. 본 논문은 상위 K 하이 유틸리티 패턴 마이닝을 위한 알고리즘을 분석한다. 최신 알고리즘에 대한 성능분석을 통해 개선사항 및 발전 방향에 대해 고찰한다.

GIS 산업에 있어서 지리학의 역할 및 수요에 대한 분석 (The Analyses of Geographers지 Roles and Demands in Korean GIS Industries)

  • 장은미
    • 대한지리학회지
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    • 제39권4호
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    • pp.643-664
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    • 2004
  • 본고는 지리학의 사회참여라는 주제 하에 한국의 지리학 전공자가 GIS 산업에 기여한 것과 수행한 역할을 가늠해보고자 시작되었다. 후학들의 기대수준과 실제적인 지리정보시스템을 비 지리학자의 요구사항과의 간격을 최소화하기 위하여, GIS 산업 현장에서 인정하고 있는 자격증 사안에 대한 소개와 향후 GIS산업의 방향을 예측하는 자료를 생산하는 것이 본고의 목적이다. 한국의 GIS 산업의 시기별 특성과 각 단계에 있어 지리학 전공자의 기여도 정리하였으며, 주요기관별 지리학 전공자의 비중 및 수행업무에 관한 인터뷰를 실시하였다. 또한 GIS 사업에 관련된 공공기관의 2003년 2004년의 중장기 기술개발 및 사업개발 계획을 분석하여 차후에 GIS 산업방향을 예측할 수 있도록 하였다. 설문지를 통하여 산업계와 연구계의 수요분석을 시행하고 그 결과는 GIS 산업의 진출을 위한 지리학과의 GIS교육의 SWOT (강점, 약점, 기회, 위협)분석으로 정리하였다. 분석결과 실습과 프로그래밍 중심의 훈련이 강조된 반면, 지리학과의 강점에 해당되는 다양한 세계 지리적 지식, 인간과 환경을 아우르는 종합적 시각. 통합능력, 학제간 연구훈련 등은 저평가되고 있었다. 대기업에서의 지리학과 전공자의 비중이 오히려 높았으며 이는 중소기업이 보다 구체적인 프로그램 구현부분에 기술적으로 치중하기 때문이다. 텔레매틱스와 같이 신성장동력으로 일컬어지는 산업에 GIS가 일부 포함되어 있기에. 지리학과의 GIS 교육은 문화지리와 연계된 지역마케팅, GIS 교육 분야, 새로운 위치기반의 서비스 모형개발 등에 기회가 있다고 여겨지며. 이는 학제간 협력 보다는 지리학내의 협동연구를 통한 핵심 역량 강화에 치중해야할 것을 시사한다. 보여준다.57장, 보조지 1장)이었으나, 수리 후 가로 25.8cm, 세로 39.4cm, 책의 두께는 1.9cm, 판본 64장(본문 57장, 보조지 1장, 겉표지 앞과 뒤 각1장, 보호지 앞과뒤 각2장)으로 가로 0.5cm, 세로 0.5cm, 두께 0.4cm, 판본 6장이 증가하는 등의 외형적 변화가 발생하였다.Polyacrylamide gel disc 전기(電氣) 영동(泳動)에서 L-c fraction은 pH 4. 3 gel에서는 명확(明確)한 단일(單一)의 단백질(蛋白質) 밴드를 보여주었으나, pH 8.3 gel에서는 아직도 두 개의 이상(以上)의 밴드가 검출(檢出)되었다. 4. 그러나 L-c fraction은 효모(酵母) 세포벽(細胞壁)의 다당류(多糖類) 성분중(成分中)에서 오직 glucan에 대한 ${\beta}-1$, 3-glucanase의 기질(基質) 특이성(特異性)만을 나타내었다. 따라서 L-c fraction을 zymolyase의 부분(部分) 정제(精製) 표품(標品)으로써 용해(溶解) 촉진(促進) 인자(因子)에 관(關)한 연구(硏究)에 제공(提供)하고져 동결(凍結) 건조(乾燥)하였다. used for court dress and official uniforms in the royal court. 4. Sa(紗) and Ra(羅) whose features have been examined we Gapsa(甲紗), Sun-in (純仁), Gosa(庫紗), Gwansa(官紗), Jusa(走紗), Eunjosa(은조사), Gwangsa(廣紗), Waesa(倭紗), Dorisa(도리사), Gong-yangsa(공양사), Rasa(羅紗), Danghangra(唐亢羅),

네트워크 분석을 활용한 딥러닝 기반 전공과목 추천 시스템 (Major Class Recommendation System based on Deep learning using Network Analysis)

  • 이재규;박희성;김우주
    • 지능정보연구
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    • 제27권3호
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    • pp.95-112
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    • 2021
  • 대학 교육에 있어서 전공과목의 선택은 학생들의 진로에 중요한 역할을 한다. 하지만, 산업의 변화에 발맞춰 대학 교육도 학과별 전공과목의 분야가 다양해지고 그 수가 많아지고 있다. 이에 학생들은 본인의 진로에 맞게 수업을 선택하여 수강하는 것에 어려움을 겪고 있다. 본 연구는 대학 전공과목 추천 모델을 제시함으로써 개인 맞춤형 교육을 실현하고 학생들의 교육만족도를 제고하고자 한다. 모델 연구에는 대학교 학부생들의 2015년~2017년 수강 이력 데이터를 활용하였으며, 메타데이터로는 학생과 수업의 전공 명을 사용했다. 수강 이력 데이터는 컨텐츠 소비 여부만을 나타낸 암시적 피드백 데이터로, 수업에 대한 선호도를 반영한 것이 아니다. 따라서 학생과 수업의 특성을 나타내는 임베딩 벡터를 도출했을 시, 표현력이 낮다. 본 연구는 이러한 문제점에 착안하여, 네트워크 분석을 통해 학생, 수업의 벡터를 생성하고 이를 모델의 입력 값으로 활용하는 Net-NeuMF 모델을 제시한다. 모델은 암시적 피드백을 가진 데이터를 이용한 대표적인 모델인 원핫 벡터를 이용하는 NeuMF의 구조를 기반으로 하였다. 모델의 입력 벡터는 네트워크 분석을 통해 학생과 수업의 특성을 나타낼 수 있도록 생성하였다. 학생을 표현하는 벡터를 생성하기 위해, 각 학생을 노드로 설정하고 엣지는 두 학생이 같은 수업을 수강한 경우 가중치를 가지고 연결되도록 설계했다. 마찬가지로 수업을 표현하는 벡터를 생성하기 위해 각 수업을 노드로 설정하고 엣지는 공통으로 수강한 학생이 있는 경우 연결시켰다. 이에 각 노드의 특성을 수치화 하는 표현 학습방법론인 Node2Vec을 이용하였다. 모델의 평가를 위해 추천 시스템에서 주로 활용하는 지표 4가지를 사용하였고, 임베딩 차원이 모델에 미치는 영향을 분석하기 위해 3가지 다른 차원에 대한 실험을 진행하였다. 그 결과 기존 NeuMF 구조에서 원-핫 벡터를 이용하였을 때보다 차원과 관계없이 평가지표에서 좋은 성능을 보였다. 이에 본 연구는 학생(사용자)와 수업(아이템)의 네트워크를 이용해 기존 원-핫 임베딩 보다 표현력을 높였다는 점, 모델을 구성하는 각 구조의 특성에 맞도록 임베딩 벡터를 활용하였다는 점, 그리고 기존의 방법론에 비해 다양한 종류의 평가지표에서 좋은 성능을 보였다는 점을 기여점으로 가지고 있다.