• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회
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• pp.450-451
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• 2017

본 연구는 스마트폰을 통하여 수집된 정보를 활용하여 관광의 의사결정에 영향을 미치는지를 분석하는데 목적이 있다. 특히 본 연구는 제주를 방문하는 관광객들이 스마트폰이라는 기기(device)를 활용하여 관광 정보를 이용함으로써 나타날 수 있는 관광객들의 행동에 대한 조사와 더불어 수집된 데이터 분석을 통하여 제주 관광객에 대한 마케팅적인 시사점을 찾는데 있다. 본 연구는 관광객들에게 직접 설문지를 배부하여 관광을 경험한 뒤 스마트폰 정보가 각 개인의 행동 변화에 어떻게 영향을 미쳤는지를 분석하였다. 이를 위하여 본 연구에서는 2017년 4월 중 관광을 마치고 돌아가는 관광객 230명을 대상으로 스마트폰 정보의 영향 여부를 분석하였다. 분석 결과, 이러한 스마트폰의 정보는 관광객의 행동에 영향을 미침을 통계적으로 검증할 수 있었다. 결국 본 연구는 스마트폰의 정보가 관광객들의 행동 변화에 미치는 영향을 조사함으로써, 관광객들의 행동에 대한 이해와 마케팅적인 시사점을 활용한 다양한 경영 전략을 세우는데 기여할 수 있다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.323-329
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• 2024

전 세계적으로 저금리 시대에 부동산에 대한 관심이 증가했으며, 인터넷을 사용하여 부동산 정보를 수집할 수 있지만 찾는 데 많은 시간이 소요된다. 본 논문에서는 2015년 1월부터 2024년 4월까지의 부동산 정보를 수집하여 사용자에게 제공함으로써 관심 있는 부동산 정보를 이용하여 매매에 사용할 수 있도록 돕는다. 첫째, 웹 스크래핑 기법을 사용하여 HTML 문서를 분석하여 플랫폼 기업의 웹사이트에서 관심 부동산 정보를 자동으로 추출하고, 둘째, 국토교통부에서 제공하는 오픈 API를 통해 해당 부동산의 실제 거래 가격을 추가 수집한다. 셋째, 부동산 관련 뉴스를 제공하여 사용자가 부동산의 미래 가치와 전망을 알 수 있도록 한다. 본 연구에서 수집한 데이터에 대해 시뮬레이션한 결과 ARIMA 모델로 예측한 매매가격에 의하면 향후 8개월 중에서는 2024년 5월이 가장 낮은 가격임을 예상할 수 있다. 따라서 이와 같은 절차에 따르면 부동산 매수자는 예측된 거래 가격을 포함한 관련 정보를 참고하여 보다 효율적인 주택 매매를 할 수 있다.

• International Journal of Contents
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• 제7권1호
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• pp.45-51
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• 2011

To protect water pollution and scarcity in lake and river, water quality monitoring applications have become important tools to understand the change of aquatic ecosystem. KLEON (Korean Lake Ecological Observatory Network) is designed to manage and share the ecological observations. The various kinds of water quality and phytoplankton observations are collected from the selected observatories such as seven lakes/rivers/wetlands. To deeply understand the collected observations with weather, KLEON also manages the observatory information such as lake, dam, floodgate, and weather. The accumulated observation and analyzed results are used to improve the water quality index of the observatories and encourage the ecologists' cooperation.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.99-101
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• 2006

Auto-Cross Correlated time series (ACTS) model was constructed by using the backpropagation neural network. The performance of ACTS model was evaluated with sensor information collected from a large volume, industrial plasma-enhanced chemical vapor deposition system. A total of 18 sensor information were collected. The effect of inclusion of past and future information were examined. For all but three sensor information with a large data variance demonstrated a prediction error less than 3%. By integrating ACTS model into equipment software, process quality can be more stringently monitored while improving device throughput.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.102-104
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• 2006

Auto-Correlated time series (ATS) model was constructed by using the backpropagation neural network. The performance of ATS model was evaluated with sensor information collected from a large volume, industrial plasma-enhanced chemical vapor deposition system. A total of 18 sensor information were collected. The effect of inclusion of past and future information were examined. For all but three sensor information with a large data variance demonstrated a prediction error less than 4%. By integrating ATS model into equipment software, process quality can be more stringently monitored while improving device throughput.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.562-565
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• 2018

A wide range of IoT applications use information collected from networks of sensors for monitoring and controlling purposes. However, the frequent appearance of fault data makes it difficult to extract correct information, thereby sending incorrect commands to actuators that can threaten human privacy and safety. For this reason, it is necessary to have a mechanism to detect fault data collected from sensors. In this paper, we present a trend-adaptive multi-scale principal component analysis (Trend-adaptive MS-PCA) model for data fault detection. The proposed model inherits advantages of Discrete Wavelet Transform (DWT) in capturing time-frequency information and advantages of PCA in extracting correlation among sensors' data. Experimental results on a real dataset show the high effectiveness of the proposed model in data fault detection.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2009년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.300-305
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• 2009

각 부처 청이 수행한 전년도 국가R&D사업의 현황은 매년 조사 분석을 통해 추진현황을 파악하고, 관련 정책 및 사업기획의 기초자료로 활용되어 왔으며, 이러한 국가R&D과제정보를 포함한 연구인력, 연구성과 등 총 83개의 조사분석항목에 대한 수집은 년말 조사 분석 시기에 중앙의 조사 분석시스템을 통해 수집되어 왔다. NTIS사업 수행을 통해 범부처 차원에서 국가R&D정보의 실시간 현황 파악에 대한 사용자 요구가 증가하고 기존의 관리 및 평가 위주의 조사 분석정보 외에 공동 활용을 위한 수집항목의 확대 요구가 증가함에 따라, 조사 분석정보와 국가R&D표준정보의 수집체계 일원화와 상시 입력체계로의 전환이 요구되었으며, 국가R&D정보 수집체계의 효율적인 개선 방안이 필요하였다. 본 연구에서는 기존 조사 분석정보 수집 방식과 각 부처 청별 대표전문기관으로부터 상시 수집되는 국가R&D표준정보 수집 방식을 설명하고, 수집 채널을 일원화하기 위한 고려사항 및 16개 대표전문기관별 기관Legacy 시스템과 국가R&D 표준정보 수집시스템간 효율적인 수집체계 개선 방안을 제시하고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권12호
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• pp.2960-2965
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• 2013

최근 수집되는 GPS 정보를 분석하여 개인화 맞춤 서비스를 제공하는 연구가 다양한 방면으로 연구되고 있으며, 수집된 GPS데이터가 대용량화됨에 따라 다양한 서비스들이 출시되고 있다. 하지만 기존의 연구들은 사용자에게 맞춘 서비스 모델을 제시할 뿐 GPS정보를 시스템에 도입하여 지능화된 컴퓨팅 기술을 도출하는 연구는 아직 미비한 실정이다. 본 논문에서는 지능화된 컴퓨팅 기술을 선도하기 위해 GPS 정보를 시스템에 도입하여 도로정보를 분석하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 수집된 차량의 GPS정보와 구간 이동 정보 판정 방식을 이용하여 지도를 분석하여 실제 사람이 수집하는 도로의 정보를 컴퓨터가 스스로 판단하게 하는 알고리즘이다. 실험결과 데이터를 활용하여 도로정보를 분석하는 것을 확인할 수 있었다. 또한 분석된 데이터가 소규모 일 때는 낮은 신뢰성을 가지는 단점이 존재하였으나, 대규모 일 때는 높은 신뢰성을 가지는 것을 확인할 수 있었다.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제8권2호
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• pp.45-54
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• 2020

Access to relevant information determines the quality of life of an individual in society and the academe. Academic institutions have established information literacy programmes to enhance students' access to information. With the elevation of colleges of education to tertiary status in Ghana, pre-service teachers are now required to conduct research to improve their reflective thinking in order to be certified. However, the information access skills of students in colleges of education in Ghana are uncertain. This study draws empirical evidence from students in the Nusrat Jahan Ahmadiyya College of Education, Wa, Ghana on their information access skills. Primary data were collected from 303 respondents from the college using a stratified sampling procedure. The data were collected using a questionnaire and analysed using descriptive statistics. The results indicate that information is available to students through different sources such as the Internet, libraries, and contact with friends and authorities. However, students were limited in respect to access to relevant online resources for their academic activities due to inadequate information access skills. Potential solutions are discussed.

• 산경연구논집
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• 제8권1호
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• pp.33-39
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• 2017

Purpose - The main purpose of the current study is to examine the impact of accounting information quality and information asymmetry on the underinvestment phenomenon among the listed companies on the Tehran Stock Exchange (TSE). Research design, data, and methodology - The population includes 94 firms selected through systematic sampling. The data is collected from the audited financial statements of the firms provided by TSE's website from 2010 to 2015. Accounting information quality and information asymmetry is considered as independent variables, and their impact is examined on the dependent variable (underinvestment). Results - The statistical results, based on data collected from 94 listed companies on the TSE during 2010-2015, revealed positive impact of accounting information quality and positive impact of information asymmetry on underinvestment. There was a significant relationship between accrual quality (AQ) and underinvestment, and spread and underinvestment. The results also showed that information asymmetry is the main factor in the creation underinvestment. Conclusions - Findings of this article can assist accounting researchers and theoreticians in comparing Real world facts with hypotheses developed with respect to accounting information quality, information asymmetry and underinvestment. However, the results of fuzzy regression analysis indicate significant relationships between the independent variable except underinvestment.