• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2006년도 춘계 국제학술대회 논문집
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• pp.165-171
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• 2006

이제 e-러닝은 전 세계적으로 21세기형 교육 패러다임으로 부상하였고 단순히 정보통신매체 기반의 학습개념을 넘어서 국가 인적자원 개발을 통한 경쟁력 강화의 핵심 동력이 되었다. 하지만 이러한 국가 차원의 지원과 급속한 확산 속도에 비해서 실제적으로 e-러닝을 이용하고 있는 이용자들에 대한 구체적인 이용현황 조사는 미미한 실정이다. 이에 본 연구에서는 e-러닝 경험이 있는 대학생들을 중심으로 이용현황을 직접 조사하여, 그 결과 나타난 여러 가지 문제점과 현실적인 대안을 제시하고 실제적인 e-러닝 활성화에 기여하고자 한다.

• 대한안전경영과학회:학술대회논문집
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• 대한안전경영과학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.281-294
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• 2009

Recently the information system introduction and the application which use the computer are increasing. The efficient operation of information system helps corporations to improve productivity, customer service and corporate competitive power. SaaS(Software as a Service), which is the developed type of outsourcing in the area of information technology, is to use standardized and packaged application by hosting from the outside of enterprise. SaaS is not developed yet as much as people's interest about that in the initial stage, but its related technology and service capacity are accumulated after repeated trial and error, and it's ready to activate the industry. In the area of information system, studies on the measurement of service quality were followed. But there is little study on service quality measurement in the field of SaaS(Software as a Service). The purpose of this study was to divides the SaaS with e-SERVQUAL and it consider the relationship with the perceived recognition and the usage intention. According to this, variables of traditional research were rejected because SaaS is not developed yet in Korea. But information had a strong effect on perceived recognition. Therefore, business related with in SaaS must have provided a correct information about various applications.

• 한국전자거래학회지
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• 제26권3호
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• pp.67-80
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• 2021

그래프 표현 학습을 위한 노드 임베딩 기법은 그래프 마이닝에서 양질의 결과를 얻는 데 중요한 역할을 한다. 지금까지 대표적인 노드 임베딩 기법은 동종 그래프를 대상으로 연구되었기에, 간선 별로 고유한 의미를 갖는 지식 그래프를 학습하는 데 어려움이 있었다. 이러한 문제를 해결하고자, 기존 Triple2Vec 기법은 지식 그래프의 노드 쌍과 간선을 하나의 노드로 갖는 트리플 그래프를 학습하여 임베딩 모델을 구축한다. 하지만 Triple2Vec 임베딩 모델은 트리플 노드 간 관련성을 단순한 척도로 산정하기 때문에 성능을 높이는데 한계를 가진다. 이에 본 논문은 Triple2Vec 임베딩 모델을 개선하기 위한 그래프 합성곱 신경망 기반의 특징 추출 기법을 제안한다. 제안 기법은 트리플 그래프의 인접성 벡터(Neighborliness Vector)를 추출하여 트리플 그래프에 대해 노드 별로 이웃한 노드 간 관계성을 학습한다. 본 논문은 DBLP, DBpedia, IMDB 데이터셋을 활용한 카테고리 분류 실험을 통해, 제안 기법을 적용한 임베딩 모델이 기존 Triple2Vec 모델보다 우수함을 입증한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제26권4호
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• pp.15-36
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• 2021

국제 항공 시장이 꾸준히 성장함에 따라 항공업계의 경쟁이 더욱 심화되고 있다. 경쟁 우위의 원천을 얻기 위해 서비스의 품질 평가는 필수적이며, 이에 다양한 연구에서 고객 리뷰를 바탕으로 서비스 품질을 측정하는 시도를 지속해 왔다. 그러나 고객 리뷰 데이터를 기반으로 기대와 지각 수준의 차이를 파악하고 전략적 방향을 제시하는 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 항공사 서비스를 대상으로 차원별 중요도를 머신러닝을 통해 측정하고, 차원별 지각 수준을 감성분석을 통해 분석한다. 차원별 중요도와 지각 수준의 결과를 활용하여 항공사별 서비스의 성과를 측정하기 위한 전략 매트릭스를 제시하고, 이를 통해 각 항공사의 품질 분석을 수행한다. 본 연구는 항공사의 고객만족을 결정하는 중요한 요인을 파악하는 동시에, 각 항공사의 현재 서비스 수준을 파악하는 틀을 제시함으로써 서비스 품질 평가의 중요한 도구로 활용될 수 있다.

• 한국전자거래학회지
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• 제7권1호
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• pp.87-106
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• 2002

The behavioral and dynamic implications of an ERP implementation/installation are, to say the least, not well understood. Getting the switches set to enable the ERP software to go live is becoming straightforward. The really difficult part is understanding all of the dynamic interactions that accrue as a consequence. Dynamic causal and connectionist models are employed to facilitate an understanding of the dynamics and to enable control of the information-enhanced processes to take place. The connectionist model ran be analyzing (behind the scenes) the information accesses and transfers and coming If some conclusions about strong linkages that are getting established and what the behavioral implications of those new linkages and information accesses we. Ultimately, the connectionist model will come to an understanding of the dynamic, behavioral implications of the larger ERP implementation/installation per se. The underlying connectionist model will determine information transfers and workflow. Once a map of these two infrastructures is determined by the model, it becomes a relatively easy job for an analyst to suggest improvements in both. Connectionist models start with analog object structures and then use learning to produce mechanisms for managerial problem diagnoses. These mechanisms are neural models with multiple-layer structures that support continuous input/output. Based on earlier work performed and published by the author[10][11], a Connectionist ReasOning and LEarning System(CROLES) is developed that mimics the real-world reasoning infrastructure. Coupled with an explanation subsystem, this system can provide explanations as to why a particular reasoning structure behaved the way it did. Such a system operates in the backgmund, observing what is happening as every information access, every information response coming from each and every intelligent node (whether natural or artificial) operating within the ERP infrastructure is recorded and encoded. The CROLES is also able to transfer all workflows and map these onto the decision-making nodes of the organization.

• 경영정보학연구
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• 제10권3호
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• pp.39-64
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• 2008

디지털 융합이 빠른 속도로 진전되고 있는 가운데 VoIP, IPTV 등 IP를 기반으로 하는 융합 서비스가 확대될 것으로 예상되고 있다. 그 중 IPTV는 양방향 서비스와 서비스 확장성을 통해 수동적 입장에 머물러 있던 이용자에게 다양한 경험과 더 큰 선택권을 제공할 것으로 기대된다. IP 기반의 양방향 매체가 가지는 상호작용적 특성은 기본적으로 매체의 기술적 특징과 풍부한 정보 제공, 그리고 콘텐츠 품질 등으로부터 영향을 받을 것이다. 본 연구에서는 IP 기반의 양방향 매체에서 나타나는 상호작용의 유형을 다차원적 구조로 도출한 후, 다차원적 상호작용이 서비스 품질과 인지적 몰입에 매개 효과가 있는가에 관해 실증적으로 연구를 수행하였다. 그 결과, IP 기반의 양방향 매체에서의 상호작용은 크게 탐색적, 반응적, 소통적, 창조적 상호 작용으로 나눠지며, 이 중 반응적 상호작용과 창조적 상호작용은 시스템 반응성, 콘텐츠 유용성, 매체 생동감과 이용자의 인지적 몰입 사이에 매개 효과를 미치는 것으로 나타났다. 이와같은 연구 결과가 IP 기반 양방향 매체에서의 상호작용을 촉진하기 위한 전략 마련에 시사점을 제공해 줄 수 있을 것으로 기대한다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제19권1호
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• pp.47-59
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• 2012

A number of organizations have had big interests in studies concerning leadership and in academic areas, in not only management but also psychology. Until now, leadership has been accentuated by managers or team leaders especially. Recently, however, the concept of self-leadership directing one's own activities through self-control or self-management is being focused on in practices and in academia. This study is to investigate the influence between self-leadership strategies and learning performance in IT classes mediated by attitude of attendance focused on the social science students in two universities (Korea (121 samples) and India (106 samples)). And this research tried to compare difference between two university students. Research results can give us direction of task-taking attitudes in firms or learning attitudes in teaching organizations and implications to human resource managers who are in charge of improving learning performance or productivity.

• Journal of Communications and Networks
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• 제13권2호
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• pp.125-131
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• 2011

Rapid strides are being made to bring to reality the technology of wearable sensors for monitoring patients' physiological data.We study the problem of automatically detecting anomalies in themeasured blood glucose levels. The normal daily measurements of the patient are used to train a hidden Markov model (HMM). The structure of the HMM-its states and output symbols-are selected to accurately model the typical transitions in blood glucose levels throughout a 24-hour period. The learning of the HMM is done using historic data of normal measurements. The HMM can then be used to detect anomalies in blood glucose levels being measured, if the inferred likelihood of the observed data is low in the world described by the HMM. Our simulation results show that our technique is accurate in detecting anomalies in glucose levels and is robust (i.e., no false positives) in the presence of reasonable changes in the patient's daily routine.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.670-673
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• 2020

Recent advances in artificial intelligence have allowed for easier sentiment analysis (e.g. positive or negative forecast) of documents such as a finance reports. In this paper, we investigate a method to apply text mining techniques to extract in the financial report using deep learning, and propose an accounting model for the effects of sentiment values in financial information. For sentiment analysis with keyword detection in the financial report, we suggest the input layer with extracted keywords, hidden layers by learned weights, and the output layer in terms of sentiment scores. Our approaches can help more effective strategy for potential investors as a professional guideline using sentiment values.

• 한국전자거래학회지
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• 제24권1호
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• pp.105-120
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• 2019

세계보건기구(WHO)를 비롯해 세계 각국의 정부기관은 항생제 오남용에 따른 항생제 내성균 감염에 대해 심각하게 경고하며 이를 예방하기 위한 관리와 감시를 강화하고 있다. 하지만 감염을 확인하기 위한 감염균 배양에 수일의 시간이 소요되면서 격리와 접촉주의를 통한 감염확산 방지 효과가 떨어져 선제적 조치를 위한 신속하고 정확한 예측 및 추정방법이 요구되고 있다. 본 연구는 Electronic Health Records에 포함된 질병 진단내역과 항생제 처방내역을 neural embedding model과 matrix factorization을 통해 embedding 하였고, 이를 활용한 딥러닝 기반분류 예측 모형을 제안하였다. 항생제 내성균 감염의 주요 원인인 질병과 항생제 정보를 embedding하여 환자의 기본정보와 병원이용 정보에 추가했을 때 딥러닝 예측 모형의 f1-score는 0.525에서 0.617로 상승하였고, 딥러닝 모형은 Super Learner와 같은 기존 기계학습 모형보다 더 나은 성능을 보여주었다. 항생제 내성균 감염환자의 특성을 분석한 결과, 감염환자는 동일한 질병을 진단받은 비감염환자에 비교해 J01 계열 항생제 사용이 많았고 WHO 권고기준(DDD)을 크게 벗어나는 오남용 청구사례가 6.3배 이상 높게 나타났으며 항생제 오남용과 항생제 내성균 감염간의 높은 연관성이 발견되었다.