• 산업경영시스템학회지
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• 제40권4호
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• pp.246-252
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• 2017

In the defense acquisition, a company's goal is to maximize profits, and the government's goal is to allocate budgets efficiently. Each year, the government estimates the ratio of indirect cost sector to defense companies, and estimates the ratio to be applied when calculating cost of the defense articles next year. The defense industry environment is changing rapidly, due to the increasing trend of defense acquisition budgets, the advancement of weapon systems, the effects of the 4th industrial revolution, and so on. As a result, the cost structure of defense companies is being diversifying. The purpose of this study is to find an alternative that can enhance the rationality of the current methodology for estimating the ratio of indirect cost sector of defense companies. To do this, we conducted data analysis using the R language on the cost data of defense companies over the past six years in the Defense Integrated Cost System. First, cluster analysis was conducted on the cost characteristics of defense companies. Then, we conducted a regression analysis of the relationship between direct and indirect costs for each cluster to see how much it reflects the cost structure of defense companies in direct labor cost-based indirect cost rate estimates. Lastly a new ratio prediction model based on regularized regression analysis was developed, applied to each cluster, and analyzed to compare performance with existing prediction models. According to the results of the study, it is necessary to estimate the indirect cost ratio based on the cost character group of defense companies, and the direct labor cost based indirect cost ratio estimation partially reflects the cost structure of defense companies. In addition, the current indirect cost ratio prediction method has a larger error than the new model.

• 한국기록관리학회지
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• 제3권2호
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• pp.78-96
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• 2003

오늘날 미디어는 우리의 일상을 혁신하고 우리의 삶을 변혁시키는 위력을 갖게 되었다. 뉴미디어는 마샬 맥루한 (Marshall MacLuhan)의 말처럼 새로운 언어이며, 우리를 실재의 세계와 연결시켜주는 수단이며 또 그 자체가 실재의 세계이기도 하다. 이러한 뉴미디어의 세계에서 문자의 출현은 새로운 의미를 갖게 되었다. 미디어의 세계에 있어서 문자의 출현은 과거 무성시대 말기로부터 시작된 내용의 의미전달을 위한 자막의 역할을 뛰어 넘어 화면의 구성적 요소로서 역할을 하게 되었다. 이러한 구성적 요소로서의 자막 혹은 문자의 출현은 미학적 요소, 오락적 요소, 재현적 요소, 부언적 가치전도의 요소, 설명적 요소 등의 의미를 지니게 되었다. 과거 자막에서 보여주던 번역적 요소마저도 뉴미디어의 세계에서는 새로운 양식으로 탈바꿈하면서 계속전진을 계속하고 있다. 의미 전달을 위해서 영상 속의 문자는 의미론적인 입장에서의 변화나 연구가 계속될 뿐만 아니라 그 글꼴 등에서도 많은 변화와 의미를 지니게 되었다. 글꼴의 디자인은 미디어세계의 새로운 미학적 발상이며, 글꼴의 양식은 미디어 화면의 또 다른 생명력이라 할 수 있다. 그러므로 글꼴이 미디어에 미치는 영향에 대해 보다 구체적으로 살펴보고자 했다.

• 디자인학연구
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• 제16권3호
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• pp.341-350
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• 2003

21세기의 문화라는 화두를 보면 디지털미디어의 등장이다. 이는 산업혁명에 버금가는 새로운 전환을 이루었으며 이제 우리사회는 디지털 미디어 매체가 지배하는 사회가 되었다. 변화와 발전을 거듭하는 디자인 학문으로서 시각디자인의 정체성이 디지털매체가 들어오면서 어떻게 진화하고 있는지를 조사ㆍ분석하여 현재 시각디자인 교육의 방향을 가늠하기 위한 것이 본 연구의 주된 목표이다. 또한 디지털 매체는 젊은 계층이 주 타깃이 되기에 시각언어의 표현기법이 달라지는 것도 필연적이라고 볼 수 있는데, 실제 디지털 매체의 등장으로 시각커뮤니케이션이 창조되고 분배되어 온 방법들이 많은 변화를 거쳐 온 것이 사실이다. 과거 대부분의 디자인 교육기관들은 서로 비슷한 교육목표와 커리큘럼, 교수법으로 학생들이 실무현장에 대비할 수 있는 교육을 제공해왔다. 그러나 지금과 같은 디지털 미디어시대에 시각디자인의 적용과 활용은 비할 수 없이 다각화되었으며 그것은 상호자강(Interaction)으로 대별된다. 본 연구에서는 디지털 시대 시각디자인 분야의 전문 인재 양성 방안을 찾는 것을 목적으로 이를 위해 기존의 전통교육과 디지털 교육의 융합으로 현실 사회의 요구에 부응하는 새로운 교육시스템을 도출하고, 사회의 요구를 앞서가는 디자인 교육기관으로서의 위상을 제시하고자 한다.

• 정보교육학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.1-10
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• 2020

4차 산업 혁명에 따라 전 세계에서는 이에 맞는 새로운 인재를 양성하고자 SW 교육을 강조하고 있다. 이런 세계적 흐름에 맞추어 우리나라에서도 2015 개정교육과정에서 SW 교육을 필수화하였다. 하지만 우리나라 초등 SW교육은 블록 기반 프로그래밍 언어의 활용에 편중되어 있다. 또한 목표 설정 및 내용 구성에 있어 정의적 영역의 신장은 소홀하고 지식, 기능적 영역의 신장에만 집중되는 경향이 있다. 이에 본 연구에서는 텍스트 기반 프로그래밍 언어 중에서 최근 각광받고 있는 파이썬과 정의적 영역인 '공동체 역량'의 신장을 고려하여 팀 공유정신모형 개념을 활용한 SW교육 방법을 탐구하였다. 팀 공유정신모형 형성 정도가 유사한 두 집단에 t-검정을 수행해 본 결과, 본 연구에서 제시한 SW학습방법을 적용한 집단 내 학습자들의 팀 공유정신모형 형성에 효과가 있다는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제37권2호
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• pp.77-84
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• 2024

4차 산업혁명 시대에 건설산업은 전통적인 업무 방식에서 디지털 프로세스로 전환하고 있다. 특히, 건설산업의 특성으로 인해 업무 절차의 변경에는 어려움이 따르며, 점진적인 디지털 전환 및 시행착오가 발생하고 있다. 건설현장의 안전관리 분야도 역시 이 흐름을 따라 모든 데이터의 디지털화와 자동화를 목표로 연구 및 시도가 활발히 진행되고 있다. 그러나 최근의 통계에 따르면, 건설업 안전사고는 계속해서 발생하고 있으며, 안전사고 사망자 수도 줄지 않고 있다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 건설공사 안전관리 종합정보망의 빅데이터를 대규모 언어모델 인공지능을 통해 분석하였다. 분석된 결과는 실시간으로 업데이트가 가능한 상세설계모델로부터 위치정보와 공간적 특성을 반영하여 안전관리가 필요한 현장모델링에 정보를 맵핑하였다. 해당 연구를 통해 건설현장 안전관리 데이터의 디지털화를 통한 시설물 및 근로자의 안전을 강화하고, 건설사고 예방 및 효과적인 교육 지시를 위한 빅데이터 기반 안전관리 플랫폼 개발을 목표로 한다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제16권3호
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• pp.167-183
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• 2017

The rapid growth of information technology and mobile service platforms, i.e., internet, google, and facebook, etc. has led the abundance of data. Due to this environment, the world is now facing a revolution in the process that data is searched, collected, stored, and shared. Abundance of data gives us several opportunities to knowledge discovery and data mining techniques. In recent years, data mining methods as a solution to discovery and extraction of available knowledge in database has been more popular in e-commerce service fields such as, in particular, movie recommendation. However, most of the classification approaches for predicting the movie popularity have used only several types of information of the movie such as actor, director, rating score, language and countries etc. In this study, we propose a classification-based support vector machine (SVM) model for predicting the movie popularity based on movie's genre data and social network data. Social network analysis (SNA) is used for improving the classification accuracy. This study builds the movies' network (one mode network) based on initial data which is a two mode network as user-to-movie network. For the proposed method we computed degree centrality, betweenness centrality, closeness centrality, and eigenvector centrality as centrality measures in movie's network. Those four centrality values and movies' genre data were used to classify the movie popularity in this study. The logistic regression, neural network, $na{\ddot{i}}ve$ Bayes classifier, and decision tree as benchmarking models for movie popularity classification were also used for comparison with the performance of our proposed model. To assess the classifier's performance accuracy this study used MovieLens data as an open database. Our empirical results indicate that our proposed model with movie's genre and centrality data has by approximately 0% higher accuracy than other classification models with only movie's genre data. The implications of our results show that our proposed model can be used for improving movie popularity classification accuracy.

• 공학교육연구
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• 제24권5호
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• pp.3-14
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• 2021

This study deals with the case of online-based project learning, which was designed for the purpose of university educational innovation and enhancing learners' competencies required by society, operated during the COVID-19 pandemic. The course was applied Python programming language, team-based project learning, and intensive course system, which is required by our society and companies in the era of the 4th industrial revolution. Also it was operated as a non-face-to-face online class, which would have been operated in an offline class if it had not been for Covid 19 pandemic, to explore the possibilities and educational effects of online learning. To do this, 32 university students participated in online-based project learning during 8 weeks, and then conducted a survey. The survey results were analyzed in terms of i) non-face-to-face online learning, ii) team-based project learning, and iii) application of the intensive course system. Results say that most of the learners were satisfied with the online learning, team-based project learning, and the intensive semester system applied in this course at a high level, and also they clearly presented the reasons. Thereby, it has been confirmed that the learners were already well aware of the pros and cons of each learning method. Based on these results, the implications were discussed.

• 산업경영시스템학회지
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• 제46권3호
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• pp.123-138
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• 2023

The Fourth Industrial Revolution and sensor technology have led to increased utilization of sensor data. In our modern society, data complexity is rising, and the extraction of valuable information has become crucial with the rapid changes in information technology (IT). Recurrent neural networks (RNN) and long short-term memory (LSTM) models have shown remarkable performance in natural language processing (NLP) and time series prediction. Consequently, there is a strong expectation that models excelling in NLP will also excel in time series prediction. However, current research on Transformer models for time series prediction remains limited. Traditional RNN and LSTM models have demonstrated superior performance compared to Transformers in big data analysis. Nevertheless, with continuous advancements in Transformer models, such as GPT-2 (Generative Pre-trained Transformer 2) and ProphetNet, they have gained attention in the field of time series prediction. This study aims to evaluate the classification performance and interval prediction of remaining useful life (RUL) using an advanced Transformer model. The performance of each model will be utilized to establish a health index (HI) for cutting blades, enabling real-time monitoring of machine health. The results are expected to provide valuable insights for machine monitoring, evaluation, and management, confirming the effectiveness of advanced Transformer models in time series analysis when applied in industrial settings.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.29-34
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• 2021

4차 산업혁명 시대의 도래와 함께 IT기술은 기존의 다양한 산업과 분야에 융합되어 기존에 없던 새로운 서비스들을 만들어내고 있다. 특히 인공지능 분야의 챗봇과 최신 기술은 자연어처리 기술의 발전과 함께 그 성능이 비약적으로 발전하여 다양한 업무처리를 챗봇을 통해 처리하고 있다. 본 연구는 슬롯필링(Slot Filling) 기반의 챗봇 기술을 통해서 법률 질의에 대한 구조적인 폼(Structual Form)을 만들고 정해진 형태의 질문을 입력하여 사용자가 찾고자 하는 질문에 근접한 답변을 제공하는 시스템에 대한 연구이다. 제안 시스템을 이용하여 텍스트 형태의 비정형 데이터인 법률 정보를 보다 구조화된 형태로 질의응답 데이터를 구축할 수 있다. 또 축적된 질의응답 데이터를 하이브(Apache Hive)와 같은 빅데이터 저장 시스템을 통해 관리하여 학습에 데이터를 재활용하는 것으로 응답의 신뢰성을 지속적 향상을 기대할 수 있다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제22권3호
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• pp.141-165
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• 2023

With the advent of the fourth industrial revolution, technologies such as the Internet of Things, artificial intelligence and cloud computing are developing rapidly, and smart homes enabled by these technologies are rapidly gaining popularity. To gain a competitive advantage in the global market, companies must understand the differences in consumer needs in different countries and cultures and develop corresponding business strategies. Therefore, this study conducts a comparative analysis of consumer reviews of smart homes in South Korea and China. This study collected online reviews of SmartThings, ThinQ, Msmarthom, and MiHome, the four most commonly used smart home apps in Korea and China. The collected review data is divided into satisfied reviews and dissatisfied reviews according to the ratings, and topics are extracted for each review dataset using LDA topic modeling. Next, the extracted topics are classified according to five evaluation factors of Perceived Usefulness, Reachability, Interoperability,Trustness, and Product Brand proposed by previous studies. Then, by comparing the importance of each evaluation factor in the two datasets of satisfaction and dissatisfaction, we find out the factors that affect consumer satisfaction and dissatisfaction, and compare the differences between users in Korea and China. We found Trustness and Reachability are very important factors. Finally, through language network analysis, the relationship between dissatisfied factors is analyzed from a more microscopic level, and improvement plans are proposed to the companies according to the analysis results.