자연어 처리 기술을 접목한 컴퓨터 보조 언어 학습 연구가 진행되고 있지만, 기존 영문교정은 일반적인 영어 문장을 기반으로 연구되어, 격식을 갖춘 문체와 전문적인 기술 용어를 사용하는 학술 영문의 경우 그 특성을 반영하지 못한 교정 결과를 제공한다. 또한 문장의 문법적 완성도 향상을 위한 다수의 기존 연구는 교정을 통한 문장 전달력 향상의 한계점이 존재한다. 따라서, 본 논문은 전문적인 기술 용어 사용을 기반으로 문장의 명확한 의미 전달을 목적으로 하는 학술 영문을 위한 자동 교정 방법론을 제안한다. 제안 방법론은 오탈자 교정과 문장 전달력 개선 두 단계로 구성된다. 오탈자 교정 단계는 입력된 오탈자와 문맥에 적합한 교정 단어를 제공한다. 문장 전달력 개선 단계는 원문과 교정문의 쌍으로부터 학습할 수 있는 양방향 순환신경망 기계번역 사후교정 모델을 기반으로 문장의 전달력을 개선한다. 실제 교정 데이터를 이용한 실험을 수행하였으며, 정량적·정성적 분석을 통해 제안 방법론의 우수성을 검증하였다.
Purpose - Retail companies are turning from one type of retailer to multiple business categories through various reasons, such as taking advantage of existed types of retailers' channel distribution, information and know-how, and entering into new types of retailers. However, there is few research conducted about multiple type of retailers. Research design, data, and methodology - In this research, the references, data and new stores on E-mart will be collected. The dissertation, annual report, statistical data, land-book of E-mart will be also collected to confirm whether E-mart has made any acquisition towards another company. Results - There is a tendency to new stores expansion, store enlargement and prolonging the opening preparation of new stores, based on the core of new stores expansion of E-mart as a general supermarket type of retailers. Based on general supermarket type of retailers, E-mart begins to diversify its retail company's type of retailers. Conclusions - As a general supermarket which is the most important type of retailers, E-mart is expanding into SSM type of retailers to seek new power of growth while slowdown growth is shown in general supermarket type of retailers. The expansion into SSM type of retailers would be a wise option as a retail company, E-mart is able to keep growing in the future.
전자거래가 보편화 되고 전자카탈로그 데이터의 양이 증가하면서 데이터 품질을 관리할 수 있는 체계적인 접근 방법이 필요해지고 있다. 이러한 필요성에 따라 여기서는 프로세스 기반의 전자카탈로그 데이터 품질관리 프레임워크를 제시한다. 이것은 기업이나 조직 의 전자카탈로그 시스템의 기대를 만족시키기 위해 지속적으로 수행하는 데이터 관리 및 개선 활동에 대한 방법이다. 이 프레임워크에서는 품질관리를 위한 대상이 데이터, 데이터 품질관리 항목, 데이터 품질관리 프로세스의 세 가지로 구분된다. 세 가지 관리 대상은 다시 관리조직의 레벨인 총괄데이터 책임자, 데이터 관리자, 사용자에 따라 세분화 되어 제시된다.
Purpose: Forecasting of petroleum consumption is useful in planning and management of petroleum production and control of air pollution. Research Design, Data and Methodology: ARMA models, sometimes called Box-Jenkins models after the iterative Box-Jenkins methodology usually used to estimate them, are typically applied to auto correlated time series data. Results: Petroleum consumption modeling plays a role key in big urban air pollution planning and management. In this study three models as, MLFF, MLFF with GARCH (1,1) and ARMA(1,1), have been investigated to model the petroleum consumption forecasts. Certain standard statistical parameters were used to evaluate the performance of the models developed in this study. Based upon the results obtained in this study and the consequent comparative analysis, it has been found that the MLFF with GARCH (1,1) have better forecasting results.. Conclusions: Survey of data reveals that deposit of government policies in recent yeas, petroleum consumption rises in Tehran and unfortunately more petroleum use causes to air pollution and bad environmental problems.
This study presented a personalization system that adopted a methodology which is applicable for digital content recommendation and executed by the Internet service providers. The system made a recommendation to the users on the basis of their preferences, while most techniques for recommending digital content have focused on considering the similarity of content. In addition, it developed a method of evaluation to determine the priority of recommendations and adopted measures when selecting a set of recommendations. To experiment the feasibility and effectiveness of the presented methodology, a prototype system was developed and was applied to an English newspaper on the Internet.
21세기 들어 정보화는 국민 제반의 삶에 지대하게 작용하고 있다. 실제 정보화로 인해 일어나는 사회구조와 생활양식의 엄청난 변화를 몸소 체험하고 있다. 본 논문은 정보화로 인한 사회구조에 대한 논의보다 경제현상에 대해 관심을 둔다. 경제성장, 경기순환, 소득분배를 종합적으로 표현 가능한 Goodwin 모형이 정보화시대 한국경제에 적합한지를 확인한다. 한국경제의 시계열자료로부터 계수를 추정하는 계량경제방법론을 택하여 모형을 시뮬레이션한다. 시뮬레이션 결과 Goodwin 모형이 한국의 기능적 소득분배를 분석하는데 적절함을 확인하였다.
객체지향 및 컴포넌트지향 소프트웨어 개발 방법론의 클래스의 도출은 개발하려는 소프트웨어의 전체 품질을 결정하는데 중요한 요소이다. 각 방법론에서는 이 부분에 대해 클래스의 정의와 도출하는 방법을 설명하고 있지만 초보 분석자들이 활용하기는 어려운 점이 많다. 그 중, 개념적 갭(conceptual gap)으로 인한 문제는 클래스 도출에 가장 큰 영향을 미친다. 연구에서는 이런 부분을 보완하기 위한 장치로써 세가지 다이어그램을 제안한다. 요구분석과정의 결과를 도식적으로 정리하여 클래스 도출을 보완하기 위한 도구로 정보다이어그램(Information Diagram), 행위다이어그램(Behavior Diagram) 그리고 관리다이어그램(Management Diagram)이다. 세 다이어그램은 시스템의 관련자(stakeholder)가 시스템에 어떤 서비스를 요구하는가에 대한 관점으로 필요한 정보를 찾고, 그에 포함될 수 있는 세부 행위를 분석하고, 누가 이 서비스에 대한 책임이 있는가의 명세이다. 본 연구에서 제안하는 다이어그램들은 기존의 소프트웨어 개발 방법에서 클래스를 도출하는 과정에 활용할 수 있다.
Even though B2B EC is becoming popular, there have been not so much studies about performance evaluation methodology for B2B systems. In this paper, after analyzing buyer-carts systematically focusing on the buyer's interactional efforts on the typical buying processes of each buyer-cart, we propose a quantitative performance evaluation model. For this, we categorize buyer-carts in B2B EC as s-cart, i-cart, and b-cart depending upon its residing sites: seller, intermediary, and buyer sites. And after proposing the desired features of buyer-carts in B2B EC as identification, collection, trashing, ordering, payment, tracking, recording, purchasing decision support, and transmission of records to e-procurement systems, we derive a performance evaluation model by calculating detail sub-processes from the desired features' viewpoints. By setting variables from a survey on the actual condition of using buyer-carts in companies in Korea, we try to evaluate the performance of buyer-carts in B2B EC. In this paper, we suggest a new methodology of performance evaluation for B2B systems, and show that the b-cart platform is more efficient than other buyer-carts especially in B2B EC.
A personalized product recommendation is an enabling mechanism to overcome information overload occurred when shopping in an Internet marketplace. Collaborative filtering has been known to be one of the most successful recommendation methods, but its application to e-commerce has exposed well-known limitations such as sparsity and scalability, which would lead to poor recommendations. This paper suggests a personalized recommendation methodology by which we are able to get further effectiveness and quality of recommendations when applied to an Internet shopping mall. The suggested methodology is based on a variety of data mining techniques such as web usage mining, decision tree induction, association rule mining and the product taxonomy. For the evaluation of the methodology, we implement a recommender system using intelligent agent and data warehousing technologies.
사례기반추론은 과거의 사례들로부터 주어진 문제와 가장 유사한 사례를 가져와 이를 현재의 상황에 맞게 변형함으로써 보다 빠르고 효과적으로 문제를 해결하기 위한 방법론이다. 사례기반추론의 가장 중요한 성능의 지표는 사례의 수라고 할 수 있는데, 따라서 사례가 풍부하지 않은 분야에서는 적용하기 어려운 방법이다. 본 논문에서는 이를 극복하기 위해 건설분야를 대상으로 시맨틱 웹을 기반으로 하여 사례를 교환할 수 있는 방안을 제안하였다. 특히 사례를 여러 개의 세부 사례로 분리함으로써 적절한 전체 사례가 없더라도 적절한 세부 사례들을 조합하여 새로운 사례를 만들어낼 수 있도록 하였다. 이를 위하여 온톨로지를 이용하여 사례와 세부 사례의 연결, 세부 사례 단위의 유사도 규칙, 그리고 세부 사례의 조합을 위한 규칙을 표현하였으며 이를 이용하여 웹에서 세부 사례를 요청하고 조합할 수 있는 시스템을 설계 및 구현하였다. 본 연구에서 제안된 시스템은 건설분야를 대상으로 하였으므로 세부 사례로의 분리 및 조합이 건설분야에 제한된다는 점이 있으나, 향후 지속적인 연구를 통해 다른 분야에도 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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