With the innovation of information technology, non-face-to-face robo advisor with high accessibility and convenience is spreading. The current robot advisor recommends appropriate investment products after understanding the investment propensity based on the structured data entered directly or indirectly by individuals. However, it is an inconvenient and obtrusive way for financial consumers to inquire or input their own subjective propensity to invest. Hence, this study proposes a way to deduce the propensity to invest in unstructured data that customers voluntarily exposed during consultation or online. Since prediction performance based on unstructured document differs according to the characteristics of text, in this study, classification algorithm optimized for the characteristic of text left by financial consumers is selected by performing prediction performance evaluation of various learning discrimination algorithms and proposed an intelligent method that automatically recommends investment products. User tests were given to MBA students. After showing the recommended investment and list of investment products, satisfaction was asked. Financial consumers' satisfaction was measured by dividing them into investment propensity and recommendation goods. The results suggest that the users high satisfaction with investment products recommended by the method proposed in this paper. The results showed that it can be applies to non-face-to-face robo advisor.
Wetlands are lands with a mixture of water, herbaceous or woody vegetation and wet soil. And linear spectral mixture analysis (LSMA) is one of the most often used methods in handling the spectral mixture problem. This study aims to test LSMA is an enhanced routine for classification of wetland land-covers in Paldang reservoir and vicinity (paldang Reservoir) using Landsat TM and ETM+ imagery. In the LSMA process, reference endmembers were driven from scatter-plots of Landsat bands 3, 4 and 5, and a series of endmember models were developed based on green vegetation (GV), soil and water endmembers which are the main indicators of wetlands. To consider phenological characteristics of Paldang Reservoir, a soil endmember was subdivided into bright and dark soil endmembers in spring and a green vegetation (GV) endmember was subdivided into GV tree and GV herbaceous endmembers in fall. We found that LSMA fractions improved the classification accuracy of the wetland land-cover. Four endmember models provided better GV and soil discrimination and the root mean squared (RMS) errors were 0.011 and 0.0039, in spring and fall respectively. Phenologically, a fall image is more appropriate to classify wetland land-cover than spring's. The classification result using 4 endmember fractions of a fall image reached 85.2 and 74.2 percent of the producer's and user's accuracy respectively. This study shows that this routine will be an useful tool for identifying and monitoring the status of wetlands in Paldang Reservoir.
Kim, Hyun Suk;Lee, Jooyub;Choi, Sanghun;Bang, Young-bong;Ye, Sung-Joon;Kim, Geehyun
Journal of Radiation Protection and Research
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제46권3호
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pp.112-119
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2021
Background: This work aims to develop a new imaging system based on a pulse shape discrimination-capable Cs2LiYCl6:Ce (CLYC) scintillation detector combined with the rotational modulation collimator (RMC) technique for dual-particle imaging. Materials and Methods: In this study, a CLYC-based RMC system was designed based on Monte Carlo simulations, and a prototype was fabricated. Therein, a rotation control system was developed to rotate the RMC unit precisely, and a graphical user interface-based software was also developed to operate the data acquisition with RMC rotation. The RMC system was developed to allow combining various types of collimator masks and detectors interchangeably, making the imaging system more versatile for various applications and conditions. Results and Discussion: Operational performance of the fabricated system was studied by checking the accuracy and precision of the collimator rotation and obtaining modulation patterns from a gamma-ray source repeatedly. Conclusion: The prototype RMC system showed reliability in its mechanical properties and reproducibility in the acquisition of modulation patterns, and it will be further investigated for its dual-particle imaging capability with various complex radioactive source conditions.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제9권3호
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pp.352-359
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2021
The purpose of this study is to design and build fake news discrimination systems and methods using fact-checking guidelines. In other words, the main content of this study is the system for identifying fake news using Artificial Intelligence -based Fact-checking guidelines. Specifically planned guidelines are needed to determine fake news that is prevalent these days, and the purpose of these guidelines is fact-checking. Identifying fake news immediately after seeing a huge amount of news is inefficient in handling and ineffective in handling. For this reason, we would like to design a fake news identification system using the fact-checking guidelines to create guidelines based on pattern analysis against fake news and real news data. The model will monitor the fact-checking guideline model modeled to determine the Fact-checking target within the news article and news articles shared on social networking service sites. Through this, the model is reflected in the fact-checking guideline model by analyzing news monitoring devices that select suspicious news articles based on their user responses. The core of this research model is a fake news identification device that determines the authenticity of this suspected news article. So, we propose news article identification methods with fact-checking guideline on Artificial Intelligence & Bigdata. This study will help news subscribers determine news that is unclear in its authenticity.
전시 공간에서 관객들의 반응에 따른 다중 인터랙션 서비스를 제공하기 위해서는 관람객의 정확한 위치 및 이동 경로를 얻기 위한 위치 추적 기술이 필요하다. 실외 환경에서 위치 추적을 위한 기술로 GPS가 현재 널리 사용되고 있다. GPS는 빠른 속도로 이동하는 이동체의 위치를 실시간으로 파악할 수 있으므로 위치 추적 서비스(Location Tracking Service)를 요구하는 분야에서 중요한 기술로 활용된다. 하지만 위성을 이용한 위치 추적 기법을 사용하기 때문에 위성 신호를 잡을 수 없는 실내에서는 사용할 수 없다는 단점이 있다(Per Enge et al., 1996). 위와 같은 이유로 Wi-Fi 위치 측위 기술을 비롯하여 ZigBee, UWB, RFID 등의 초단거리 통신 기술 등 다양한 형태의 실내 위치 측위 연구가 진행되고 있다(Schiler and Voisad, 2004). 하지만 이러한 기술들은 전시 공간에서 얻고자 하는 위치정보의 밀도가 높아질수록 구현의 난이도가 높아지고 구축 및 관리 비용도 커지며 구축 가능한 환경이 제약된다는 단점이 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 실내 환경에서 스마트폰을 이용한 Wi-Fi 위치 측위 데이터를 기반으로 하여 3D카메라의 Depth Map 정보와의 매핑을 통해 사용자들을 식별하고 위치를 추적하는 시스템을 제안한다.
본 연구는 국내 제로레이팅 행위의 사후규제 정책 마련을 지원하기 위해 제로레이팅 규제 관련한 국내 외 법령 및 심결을 비교법적 접근법으로 분석하였다. 전 세계적으로 확산되고 있는 제로레이팅 행위에 대하여 대부분의 국가는 사후규제 접근법을 채택하고 있지만, 모바일 ISP의 제로레이팅 행위를 시장 내 허용할지 여부에 대한 판단 과정에서 고려해야 하는 통일된 기준이 없는 상황이다. 그러나 최근 몇 년 사이 각국은 관련 법령 제 개정, 심결 양산을 통해 제로레이팅에 대한 정책 투명성을 높여가고 있다. 비교분석 결과 각국 규제기관은 모바일 생태계 내 제로레이팅 행위로 인한 이용자이익 저해 여부를 판단하고자 이용자 선택권 제한 및 ISP의 비차별 의무 준수 여부를, 공정경쟁 훼손 여부를 판단하고자 ISP-CP의 시장지위, ISP의 수직적 결합을 이용한 이윤압착 행위 여부를 조사하여 판단하고 있었다. 본 연구는 비교분석 결과를 바탕으로 국내 입법 현황 하에서 바람직한 제로레이팅 행위 규제 방향에 대한 제언을 하고 있다.
대학도서관의 서비스 전략은 사회 환경 변화에 대한 조망을 포함해서 실질적인 서비스 수요자인 이용자에 기반하여 수립될 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 대학도서관 이용자인 대학생과 대학원생, 교수자와 연구자를 대상으로 현재 제공되는 대학도서관 기능과 서비스에 대한 이용자들의 인식을 파악하고 향후 개선 혹은 개발되어야 할 서비스에 대한 수요를 조사·분석하였다. 데이터는 온라인 설문을 통해 수집되었고, 학생집단은 1,216건, 연구자 집단은 433건 회수되었다. 조사 결과는 각각의 집단별로 정리하고, 이 중 공통된 결과를 통해 시사점을 도출하였다. 첫째, 두 집단 모두 정보자원의 수집과 접근 강화에 대한 지속적인 요구가 있음을 알 수 있었다. 둘째, 타 기관과의 협력을 통한 정보자원의 공유를 강화하고 해외학술자료의 다양한 이용을 희망하는 등 정보제공서비스 확대를 필요로 하고 있었다. 셋째, 도서관이 중요한 기관이라는 인식은 하고 있었으나 홍보 등의 부족으로 만족한 이용이 이루어지고 있지 않음을 알 수 있었다. 넷째, 대학도서관이 대상의 구별과 차별 없이 누구에게나 열린 서비스를 제공해야 한다고 인식하고 있음을 알 수 있었다. 본 연구의 결과는 이용자에게 최적화된 대학도서관 서비스를 개발하고 개선하기 위한 전략 수립시 기본 데이터로 활용할 수 있을 것이다.
건강에 대한 관심이 높아지면서 웰빙 관련 정보의 필요성이 중요해졌다. 웰빙 정보검색은 인터넷 검색 엔진이나 블로그, 개인 홈페이지 또는 대중매체를 이융한다. 하지만, 웰빙 식품에 관한 정보는 구하기 어렵다. 그래서 검색엔진은 웰빙식품에 대한 정보검색이 필요하게 되었다. 본 논문은 가중치기반의 웰빙식품 검색엔진을 설계하고 구현한다. 수많은 페이지를 탐색해 웰빙 식품 키워드가 포함되어있으면 이것을 식별하여 가중치를 추가하는 방식이다. 사용자가 키워드를 이용하여 검색하면 웰빙 관련 페이지가 우선적으로 나올 수 있게 구현했다. 웰빙관련 식품의 식별에 사용되는 키워드들은 사전형식으로 되어있다. 그래서 삽입, 삭제, 수정이 가능하다. 역 파일은 직접파일인 해싱 방식으로 저장한다. 본 논문의 엔진을 이용하여 성능평가를 한 결과 웰빙식품 키워드에 대하여 타 검색엔진에 비해 5~15%의 향상된 결과를 보였다. 본 논문에서는 검색엔진의 설계방식과 웰빙식품에 특화된 랭킹선정방식을 제안한다.
다양한 QoS 지원을 위해 IETF(Internet Engineering Task Force)에서 차등 서비스 모델은 각종 트래픽들에 대해 사용자의 요구와 지불 의향에 따라 차별화된 서비스를 제공한다. 트래픽의 군집들을 처리함으로써 서비스 모델과 망 관리적인 측면에서 지나치게 복잡하지 않으면서 차별화된 서비스의 요구를 만족할 수 있는 좋은 확장성을 갖는 매커니즘이다. 본 논문에서는 피드백 제어를 이용한 차등 서비스 모델을 정의하고, 제어 절차를 제시한 후 이 모델의 성능을 분석하였다. 실험결과 기존의 차등 서비스 모델의 경우 망 폭주 발생시 UDP 트래픽과 같은 비적응형 트래픽이 TCP 트래픽과 같은 적응형 트래픽 보다 자원을 불공평하게 많이 점유하였으나, 피드백 제어를 이용한 차등 서비스 모델은 거의 비슷한 수준으로 자원을 공평하게 공유하였으며, 어느 정도 폭주 발생의 예측이 가능하여 폭주 발생을 미연에 방지할 수 있었다.
최근 들어, 웹 응용의 하나로 이미지를 통합 관리하는 이미지 거래소(Image Stock), 이미지 도서관(Image Library)과 같은 응용들이 많이 만들어 지고 있다. 이미지의 등록, 관리, 검색에는 주로 이미지 해쉬라는 기술이 구분자(Identifier)로서 쓰이며 해쉬의 분별력을 높이기 위한 연구들이 많이 진행되어지고 있다. 본 논문에서는 계층적 히스토그램을 이용한 GLOCAL(Global to Local) 이미지 해쉬 생성 방법을 제안하였다. 많은 연구들이 이미지 처리 및 기하학적 공격에 강한 히스토그램 기반의 이미지 해쉬 기법들을 제안하였으며 제안된 논문에서는 GLOCAL 해쉬 생성과 가중치(Weighting Factor)를 적용하여 해쉬의 안정성을 높이는데 기여하였다. GLOCAL 해쉬 생성 방법에 의해 기존의 알고리즘들은 좀더 풍부한 길이의 이미지 해쉬를 생성하였다. 즉, 이미지 해쉬의 근본 목적인 Identification과 Discrimination 이라는 두 가지 목적을 잘 달성하였으며 그 결과는 통계학적 가설 검정 (Statistical Hypothesis Testing)을 통해 기존의 알고리즘과 비교하였으며 대부분의 공격종류에 대해 제안된 알고리즘이 향상된 성능을 보여줌을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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