nglaura/koreascience-summarization huggingface dataset:
본 논문의 연구 목적은 공유숙박 비즈니스 바탕으로 숙박 플랫폼이 세입자의 온라인 리뷰 의향에 미치는 영향을 연구하는 것이다. 기존 숙박예약 모델보다 공유숙박 중 숙박 플랫품, 집주인, 세입자 간을 공유하는 독립성이 더 명확하다. 공유숙박 플랫폼은 집주인과 세입자간의 오프라인 숙박서비스를 완료하고 거래를 실현할 수 있도록 다양한 지원 서비스를 제공하는 것은 물론, 공유숙박 플랫폼은 세입자가 집주인에게 객관적이고 적극적으로 평가하도록 장려하는 특정 조치를 파악해야 한다. 공유숙박에 대한 신용 생태를 더 잘 확립할 수 있도록 필요하다. 본 논문에서는 공유숙박 플랫폼을 사용해본적 있는 소비자들을 대상으로, 2주간의 설문 조사를 하고 SPSS24.0 프로그램을 사용하여 데이터가 분석되었다. 이 논문의 연구결과는: (1) 플랫폼 리뷰 기능의 사용 용이성, 세입자의 만족도 및 플랫폼 리뷰 인센티브가 세입자의 온라인 리뷰 의향에 긍정적인 영향을 미친다. (2) 플랫폼의 신용 메커니즘은 세입자의 만족도가 온라인 리뷰 의향에 영향을 미치는 과정에서 긍정적인 영향을 미친다.

The purpose of this study is to explore the impact of home stay platform on guests' willingness to comment online under the Shared home stay business model. Shared platform of home stay facility in addition to providing a variety of support services, help the landlord to the tenant do offline accommodation services, implementation, trading, will need to take some measures to actively promote the tenant groups to the landlord, the evaluation is objective, effective and sufficient number in order to better promote the sharing credit ecological establishment of home stay facility. In this study, consumers who have used the Shared home stay platform are taken as the research objects. The survey method adopts network questionnaire survey and Likert seven subscales. The statistical software SPSS24.0 program is used to process the data. Firstly, descriptive statistical analysis was conducted, followed by validity analysis and reliability analysis. After the reliability and validity of the questionnaire were determined, correlation analysis and regression analysis were used to verify the proposed hypothesis. The research results of this study are summarized as follows :(1) the usability of platform comment function, guest satisfaction and platform reward have a positive impact on the guest online comment willingness; (2) The credit mechanism of the platform has a positive regulating effect on the process of tenant satisfaction influencing tenant comment intention.

(게재일: 2020.12.31)
본 연구에서는 DBpia에 등록된 코로나19 관련 논문을 대상으로 연구 토픽을 밝히고 연구 변화 추세를 검토한다. 잠재 디리슐레 할당(Latent Dirichlet Allocation) 알고리즘을 적용한 결과, 7개의 연구 토픽을 도출하였고, 각 토픽은 "International Dynamics", "Technology & Security", "Psychological Impact", "Biomedical-Related", "Economic Impact", "Online Education", "Religion-Related"에 관한 내용이었다. 또한 다범주 로짓모형을 사용하여 연구 토픽의 추세 변화를 살펴본 결과, 2020년 6월 전에는 국제적 역학관계 및 생물 의학 관련 논문이 주를 이루었다면, 이후에는 다양한 분야로 연구 주제가 확대되었다. 특히 경제적인 영향, 온라인 교육, 심리적인 영향에 관한 연구가 꾸준히 증가함을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 향후 코로나19 관련 공동 연구의 가이드 라인을 제시하고, 활발한 연구 활동을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

This study aims to identify research topics and examine the trend of Covid19-related papers on DBpia. Applying latent Dirichlet allocation (LDA), we have extracted seven research topics, each of which concerns "International Dynamics", "Technology & Security", "Psychological Impact", "Biomedical-Related", "Economic Impact", "Online Education", and "Religion-Related". In addition, we used the multinomial logistic model to examine the trend of research topics. We found that the papers mainly cover topics related to "International Dynamics" and "Biomedical-Related" before June 2020, but the topics have become diverse since then. In particular, topics regarding "Economic Impact", "Online Education" and "Psychological Impact" has drawn increased attention of researchers. The findings would provide a guideline for collaboration in Covid19-related research, and could serve as a reference work for active research.

(게재일: 2020.12.31)
본 논문에서는 지하공간 통합지도를 탐사 현장에서 활용하기 위한 모바일 단말기용 서비스 시스템을 설계 구현한다. 모바일 단말기용 현장활용 서비스 시스템은 지하공간 통합지도 관리 시스템에서 제공하는 타일맵, 3차원 지형정보, 지하구조물, 지하시설물, 지반정보 등을 현재 위치에 따라 3차원으로 가시화하도록 설계되었고, 현장 탐사로 얻어진 결과를 실시간으로 반영하도록 설계되었다. 또한, 제안된 시스템은 모바일 단말기의 무선 네트워크 및 기기 특성에 따른 제약 문제로 지하공간 통합지도를 glTF 포맷 형태로 전송 후 가시화 하도록 구현하였다. 구현된 모바일 서비스 시스템은 지하공간 탐사 현장에서 3차원으로 지도 및 공간 객체들을 가시화하여 사용자에게 정확하고 통합된 지하공간 데이터를 제공함으로써 탐사 현장에서의 사고 발생을 방지할 수 있다. 그리고, 갱신된 지하공간 데이터를 실시간으로 지하공간 통합지도 관리 시스템에 전송하여 최신성과 정확성을 유지할 수 있다.

In this paper, we design and implement a service system for mobile devices to utilize the integrated underground geospatial information map in underground exploration fields. The field utilization service system for mobile devices is designed to visualize tiled maps, 3D terrain information, underground structures, underground facilities, and ground information provided by the Integrated Underground Geospatial Information Map Management System according to current position. And It is designed to reflect the results obtained from field exploration in real time. Also, the proposed system is implemented to transfer and visualize the integrated underground geospatial information map in the form of a glTF format due to constraints on wireless networks and device characteristics of mobile devices. Implemented mobile service systems can prevent accidents in underground exploration field from occurring by providing users with accurate and integrated underground geospatial data by visualizing maps and geospatial objects in three dimensions at underground exploration fields. In addition, updated underground geospatial data is transmitted in real time to the Integrated Underground Geospatial Information Map Management Systems, which can maintain up to date and accuracy.

(게재일: 2020.12.31)
우리나라에서 핀테크라는 말이 주목을 받기 시작한지 벌써 몇 년 정도 지났다. 요즘에는 핀테크가 한때의 붐일 뿐이라고 믿었지만, 요즘에는 금융변혁의 기폭제로 인식한다. 대형 벤처회사들도 핀테크에 대응할 수 있는 새로운 조직을 만들어 실증 실험 프로젝트에 착수하고 있다. 신중하고 보수적이던 금융업계에 큰 조류가 오고 있는 것처럼 느껴진다. 금융은 디지털 정보로 성립된 다. 핀테크란 디지털 정보에 의해 표현되는 금융(Finance)을 정보기술(Information Technology, IT)로 쇄신하고 인간의 경제활동을 재편성하는 진화 과정이다. 바로 Fin+Tech이다. 송금결제 혹은 가계부 서비스 같은 개별 애플리케이션에만 매달려서는 핀테크의 진짜 효과를 이해할 수 없을 것이다. 핀테크는 경제활동의 구조 그 자체를 바꾸는 이노베이션이다. 실은 큰 임펙트가 오는 것은 지금부터다. 말하자면 지금은 아직 꾸지 못한 꿈을 떠올리고 있는 시기이다. 본고에서는 핀테크가 어떻게 생겨났으며, 어떻게 우리나라에 전파되었으며, 향후 우리나라의 금융을 어떻게 바꾸려 하는지 검토하고자 한다. 금융기관들은 업무진행 방식에는 큰 변화가 없이 주로 정보기술의 진보에 따른 과실을 안정성, 안정성을 추구하는 방향으로 사용해 왔다. 그러나 미국 실리콘밸리에서 시작된 핀테크의 움직임은 그 열매를 다른 방향으로도 활용할 수 있다는 것을 보여 주는 것이라 할 수 있다. 기술 진보의 과실은 앞으로도 해마다 확대될 것으로 기대된다. 그것을 활용해 이용자의 편리성을 향상시키고, 사회에 유익한 이노베이션을 실현하는 것을 추구해 나가는 것은 시대의 요청이다. 핀테크의 흐름이 우리 금융업계의 이노베이션을 가속화할 것을 기대한다.

It has already been a few years since the word Fintech in Korea started to attract attention. These days, they believed that Fintech was just a boom, but these days it is recognized as a catalyst for financial transformation. Large venture companies are also launching demonstration experiments by creating new organizations that can respond to Fintech. It feels like a big tide is coming to the cautious and conservative financial industry. Finance is made up of digital information. Fintech is an evolutionary process in which finance, expressed by digital information, is transformed into information technology (IT) and human economic activities are reorganized. It is FinTech. You won't be able to understand the real effects of Fintech by sticking to individual applications like remittance payments or household account book services. Fintech is an innovation that changes the structure of economic activity itself. In fact, it is from now on that a big impact will come. In other words, now is the time when we are thinking of a dream that we have not yet dreamed of. In this paper, I will examine how fintech originated, spread to Korea, and how it intends to change Korea's finance in the future. Financial institutions have used the fruits of information technology advances in the direction of pursuing stability and stability, without major changes in the way they work. However, the movement of Fintech that started in Silicon Valley in the United States shows that the fruit can be used in other directions. The fruit of technological progress is expected to expand year by year in the future. It is a request of the times to use it to improve user convenience and to pursue innovation that is beneficial to society. We expect the flow of Fintech to accelerate innovation in the Korean financial industry.

(게재일: 2020.12.31)
음란 동영상, 마약, 개인정보, 해킹 도구 유포사이트 등을 포함하는 유해 사이트는 최근 사회적으로 심각한 문제를 초래하고 있다. 하지만 누구나 자유롭게 사용할 수 있는 인터넷환경의 특성상 접속자를 효과적으로 통제하기 어렵고, 사이트 운영자는 차단을 우회하기 위해 도메인을 변경하면서 운영한다. 따라서, 한번 확인된 사이트라 하더라도 그 지속성은 낮다. 본 논문에서는 이와 같은 유해 사이트의 변화를 추적하여 동일 또는 유사한 콘텐츠를 포함한 유해 사이트의 도메인 주소가 변경되는 것을 효과적으로 추적할 수 있는 기술인 다채널 도메인 추적기술을 제안한다. 제안하는 기술은 OSINT 기술을 이용하여 도메인의 정보를 지속적으로 추적할 수 있는 기술이다. 우리는 실험을 통해 90.4%의 추적률(실험대상 73개의 도메인 중 66개의 변경을 감지)로 제안한 기술이 도메인추적에 효과가 있음을 검증하였다.

Recently, Harmful sites, including pornographic videos, drugs, personal information and hacking tool distribution sites, have caused serious social problems. However, due to the nature of the Internet environment where anyone can use it freely, it is difficult to control the user effectively. And the site operator operates by changing the domain to bypass the blockage. Therefore, even once identified sites have low persistence. In this paper, we propose multi-channel domain tracking technology, a technique that can effectively track changes in the domain addresses of harmful sites, including the same or similar content, by tracking changes in these harmful sites. Proposed technology is a technology that can continuously track information in a domain using OSINT technology. We tested and verified that the proposed technology was effective for domain tracking with a 90.4% trace rate (sensing 66 changes out of 73 domains).

(게재일: 2020.12.31)
본 논문에서는 딥러닝 지도학습 알고리즘을 사용한 학습 모델을 대상으로 미용 관련 피부질환 인식의 효과성을 실험적으로 비교한다. 최근 딥러닝 기술을 산업, 교육, 의료 등 다양한 분야에 적용하고 있으며, 의료 분야에서는 중요 피부질환 중 하나인 피부암 식별의 수준을 전문가 수준으로 높인 성과를 보이고 있다. 그러나 아직 피부미용과 관련된 질환에 적용한 사례가 다양하지 못하다. 따라서 딥러닝 기반 이미지 분류에 활용도가 높은 CNN 알고리즘을 비롯하여 ResNet, SE-ResNet을 적용하여 실험적으로 정확도를 비교함으로써 미용 관련 피부질환을 판단하는 효과성을 평가한다. 각 알고리즘을 적용한 학습 모델을 실험한 결과에서 CNN의 경우 평균 71.5%, ResNet은 평균 90.6%, SE-ResNet은 평균 95.3%의 정확도를 보였다. 특히 학습 깊이를 다르게하여 비교한 결과 50개의 계층 구조를 갖는 SE-ResNet-50 모델이 평균 96.2%의 정확도로 미용 관련 피부질환 식별을 위해 가장 효과적인 결과를 보였다. 본 논문의 목적은 피부 미용과 관련된 질환의 판별을 고려하여 효과적인 딥러닝 알고리즘의 학습과 방법을 연구하기 위한 것으로 이를 통해 미용 관련 피부질환 개선을 위한 서비스 개발로 확장할 수 있을 것이다.

In this paper, we empirically compare the effectiveness of training models to recognize beauty-related skin disease using supervised deep learning algorithms. Recently, deep learning algorithms are being actively applied for various fields such as industry, education, and medical. For instance, in the medical field, the ability to diagnose cutaneous cancer using deep learning based artificial intelligence has improved to the experts level. However, there are still insufficient cases applied to disease related to skin beauty. This study experimentally compares the effectiveness of identifying beauty-related skin disease by applying deep learning algorithms, considering CNN, ResNet, and SE-ResNet. The experimental results using these training models show that the accuracy of CNN is 71.5% on average, ResNet is 90.6% on average, and SE-ResNet is 95.3% on average. In particular, the SE-ResNet-50 model, which is a SE-ResNet algorithm with 50 hierarchical structures, showed the most effective result for identifying beauty-related skin diseases with an average accuracy of 96.2%. The purpose of this paper is to study effective training and methods of deep learning algorithms in consideration of the identification for beauty-related skin disease. Thus, it will be able to contribute to the development of services used to treat and easy the skin disease.

(게재일: 2020.12.31)
그래프 이론에서 최소비용 경로는 시작 노드와 도착 노드 사이의 최단 경로를 탐색하여 구한다. 최소비용은 두 노드 사이의 거리나 가격의 차이를 1차원 값으로 계산하며 연결된 노드 사이의 최소비용의 합을 구성하는 노드와 간선이 최단 경로다. 그러나 각 노드가 다중속성을 갖는 경우에는 경로에서 나타날 수 있는 비용의 종류 또한 속성의 개수만큼이므로 최단 경로를 판단하기에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 사용자의 다양한 요구사항을 만족할 수 있도록 유클리드 거리를 사용하여 다중속성을 반영한 최단 경로 탐색 기법을 제안한다. 실험에서는 1차원 값에 대한 최단 경로와 2차원 속성에 대한 유클리드 거리를 이용한 최단 경로가 다르게 탐색 되었다. 다중 속성에서도 단일 속성과 차별화된 사용자의 선호 속성이 반영된 것으로 나타났다. 결과적으로 다중속성이 반영됨으로써 사용자의 다양한 요구사항을 만족시킬 수 있게 되었다.

In graph theory, the least-cost path is discovered by searching the shortest path between a start node and destination node. The least cost is calculated as a one-dimensional value that represents the difference in distance or price between two nodes, and the nodes and edges that comprise the lowest sum of costs between the linked nodes is the shortest path. However, it is difficult to determine the shortest path if each node has multiple attributes because the number of cost types that can appear is equal to the number of attributes. In this paper, a shortest path search scheme is proposed that considers multiple attributes using the Euclidean distance to satisfy various user requirements. In simulation, we discovered that the shortest path calculated using one-dimensional values differs from that calculated using the Euclidean distance for two-dimensional attributes. The user's preferences are reflected in multi attributes and it was different from one-dimensional attribute. Consequently, user requirements could be satisfied simultaneously by considering multiple attributes.

(게재일: 2020.12.31)
본 연구는 아동학대에 대한 응급구조학과 학생들의 인식과 태도를 알아보기 위해, 전라도에 소재한 대학생들을 대상으로 2020년 9월 1일부터 10일까지 네이버 폼을 이용한 온라인 설문조사를 진행하였다. 연구대상은 총 293명을 대상으로 하였으며, 수집된 자료는 SPSS WIN 20.0을 이용하여 분석하였다. 일반적 특성, 아동학대 신고의무와 활성화 방안, 아동학대 교육 인식의 분석은 빈도와 백분율을 산출하였으며, 아동학대 인식 정도는 평균과 표준편차를 이용하였다. 응답자의 일반적 특성에 따른 아동학대 행위에 대한 인식의 차이는 T-test와 ANOVA를 이용하였다.

This study conducted an online survey of university students based in Jeolla-do province from September 1 to 10, 2020 using Naver survey form to find out the perception and attitude of paramedic students about child abuse. A total of 293 students were studied, and the collected data was analyzed using SPSS WIN 20.0. The analysis of general characteristics, recognition of child abuse reporting obligations and activation plans, and awareness of child abuse education were calculated with frequency and percentage, and the degree of child abuse awareness was calculated by the average and standard deviation. Differences in perception of child abuse behavior based on the general characteristics of respondents were used T-test and ANOVA.

(게재일: 2020.12.31)
이 연구는 목적은 경찰청, 경비협회 등에서 제공하는 최근 3년 동안의 민간경비업체·경비원, 규모별 경비업체, 일반·특수(신임교육), 자격제도 현황의 분석 및 해석을 통해 우리나라 민간경비업의 이론적 바탕을 제공하고 민간경비업을 해석하기 위한 새로운 시각을 제공하는 것이다. 결과적으로 현황을 통해 살펴 본 민간경비업은 수도권·시설경비의 집중, 비정상적인 신변보호업체 대비 신변보호원의 수, 특수경비업의 정규직 전환이였고, 신임교육에서는 일반경비원은 아직 지속적인 교육 증가, 반면에 특수경비원의 교육은 한계점이 나타났다. 자격제도에서는 경비지도사의 자격증의 활용성과 신변보호사 자격증의 활용과 홍보가 부족한 것으로 나타났다. 이러한 민간경비업의 현황들로 살펴본 특징들의 대응방안은 다음과 같다. 첫 번째, 민간경비업의 균형발전과 업무구분의 명확성이다. 두 번째, 민간경비 교육과 교육기관의 질을 높여야 한다. 세 번째, 자격제도의 현실화와 적극적인 홍보이다.

The purpose of this study is to analyze and interpret the current situation of private security companies·guards for the past three years, security companies by size, general·special (new education), and qualification system provided by the Police Agency, Security Association, etc. It provides a theoretical foundation for private security and provides a new perspective for interpreting private security. As a result, through the current situation, this private security has a concentration of metropolitan area and facility security, an abnormal personal protection company contrast, the number of personal protection institutes, there is a special security shift to regular jobs, and the current continuous education On the other hand, the education of special security guards has been shown to be limited. In the qualification system, the utilization of security instructor qualifications and the utilization and public relations of personal probation officer qualifications will appear. The current state of typical private security is as follows. The first is the balanced development of private security and the clarity of business divisions. Second, the quality of private security education and educational institutions must be high. Third is the recognition of the qualification system and active public relations.

(게재일: 2020.12.31)
본 연구는 피기백 화차운송 시스템의 특허문서를 활용하여 관련 분야의 유망기술을 파악하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 피기백 운송 시스템의 선행연구 및 관련 보고서로 기술 키워드를 추출하여 특허문서를 추출한다. 추출된 특허문서에 텍스트마이닝 기법을 적용하여 빈도수가 높은 키워드를 확인하고 피기백 운송 시스템의 핵심기술의 토픽을 식별하기 위해 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 알고리즘을 적용하였다. 마지막으로, 시계열 분석 기법인 ARIMA 모델을 핵심기술의 토픽에 적용하여 기술 추세를 예측하고 피기백 운송 시스템에 대한 유망한 기술을 식별하였다. 특허 분석 결과, 데이터 기반 통합관리 시스템과 운영 계획 시스템 그리고 복합수송 중 특수 화물(기체, 액체류) 운송 및 보관 기술이 미래에 유망한 핵심기술로 도출되었고, 데이터 송수신 및 분석 기술이 중요한 세부 기술임을 확인하였다. 제안된 분석 방법은 피기백 운송 시스템의 R&D 연구개발 전략 및 기술 로드맵을 개발하는 데 있어 충분한 자료가 될 수 있다.

In this study, we identify promising technologies for Piggyback transportation system by analyzing the relevant patent information. In order for this, we first develop the patent database by extracting relevant technology keywords from the pioneering research papers for the Piggyback flactcar system. We then employed textmining to identify the frequently referred words from the patent database, and using these words, we applied the LDA (Latent Dirichlet Allocation) algorithm in order to identify "topics" that are corresponding to "key" technologies for the Piggyback system. Finally, we employ the ARIMA model to forecast the trends of these "key" technologies for technology forecasting, and identify the promising technologies for the Piggyback system. with keyword search method the patent analysis. The results show that data-driven integrated management system, operation planning system and special cargo (especially fluid and gas) handling/storage technologies are identified to be the "key" promising technolgies for the future of the Piggyback system, and data reception/analysis techniques must be developed in order to improve the system performance. The proposed procedure and analysis method provides useful insights to develop the R&D strategy and the technology roadmap for the Piggyback system.

(게재일: 2020.12.31)
반도체나 석유화학 공정과 같이 프로세스 중심의 장치 산업에서는 흔히 관측된 자료들 사이에 자기상관(Autocorrelation)이 존재하는데, 이러한 공정에 기존의 SPC(Statistical process control)를 적용하는 경우 공정의 평균 변화를 효과적으로 검출하지 못하는 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 특정 시계열 모형을 따르는 공정자료에 일정한 크기의 평균 변화가 발생할 때, 잔차는 시간의 흐름에 따라 그 평균이 달라지게 되는데, ARMA(1,1) 과정을 중심으로 평균의 변화 패턴을 소개하고, 이 결과를 바탕으로 공정의 작은 평균 변화를 검출할 수 있는 CUSUM(Cumulative sum) 관리도의 공정 자료가 갖는 시계열 모형의 형태와 관심 있는 공정 평균 변화의 폭을 고려하여 CUSUM 관리도의 설계 과정에서 필요한 참고값이 적절히 선택되어 사용되어야 함을 모의실험을 통해 확인하였다.

Most process date such as semiconductor and petrochemical processes, autocorrelation often exists between observed data, but when the existing SPC(Statistical process control) is applied to these processes, it is not possible to effectively detect the average change of the process. In this paper, when the average change of a certain size occurs in the process data following a specific time series model, the average of the residuals changes according to the passage of time, and the change pattern of the average is introduced around the ARMA(1,1) process. Based on this result, the reference value required in the design process of the CUSUM (Cumulative sum) control chart is appropriately considered by considering the type of the time series model of the process data of the CUSUM control chart that can detect small mean changes in the process and the width of the process mean change of interest. It was confirmed through simulation that it should be selected and used.

(게재일: 2020.12.31)
웹에서 접근하는 정보의 폭발적인 증가에 따라 사용자의 다음 웹 페이지 사용을 예측하는 문제의 중요성이 증가되었다. 사용자의 다음 웹 페이지 접근을 예측하는 방법 중 하나가 딥 러닝 기법이다. 웹 페이지 예측 절차는 데이터 전처리 과정을 통해 웹 로그 정보들을 분석하고 딥 러닝 기법을 이용하여 분석된 웹 로그 결과를 가지고 사용자가 접근할 다음 웹 페이지를 예측한다. 본 논문에서는 웹 페이지 예측을 위한 효율적인 웹 로그 전처리 작업과 분석을 위해 딥 러닝 기법을 사용하는 웹 페이지 예측 프레임워크를 제안한다. 대용량 웹 로그 정보의 전처리 작업 속도를 높이기 위하여 Hadoop 기반 맵/리듀스(MapReduce) 프로그래밍 모델을 사용한다. 또한 웹 로그 정보의 전처리 결과를 이용한 학습과 예측을 위한 딥 러닝 기반 웹 예측 시스템을 제안한다. 실험을 통해 논문에서 제안한 방법이 기존의 방법과 비교하여 성능 개선이 있다는 사실을 보였고 아울러 다음 페이지 예측의 정확성을 보였다.

Recently, due to exponential growth of access information on the web, the importance of predicting a user's next web page use has been increasing. One of the methods that can be used for predicting user's next web page is deep learning. To predict next web page, web logs are analyzed by data preprocessing and then a user's next web page is predicted on the output of the analyzed web logs using a deep learning algorithm. In this paper, we propose a framework for web page prediction that includes methods for web log preprocessing followed by deep learning techniques for web prediction. To increase the speed of preprocessing of large web log, a Hadoop based MapReduce programming model is used. In addition, we present a web prediction system that uses an efficient deep learning technique on the output of web log preprocessing for training and prediction. Through experiment, we show the performance improvement of our proposed method over traditional methods. We also show the accuracy of our prediction.

(게재일: 2020.12.31)
본 연구는 코로나 팬데믹 시대의 '비대면 홍보·미디어 전략과 방안'을 세계무예마스터십을 중심으로 살펴보고, 이를 다른 스포츠 이벤트에 적용할 수 있는 이론적 기초로 제시하고자 했다. 이를 위해 기존에 열린 1·2회 무예마스터십의 홍보·미디어 전략을 유형별로 나누어 내용분석하고 향후 3회 대회를 준비하는 세계무예마스터십위원회(WMC)의 국내외 홍보·미디어 기획 담당자들을 대상으로 심층인터뷰를 진행했다. 연구결과 대회 홍보·미디어의 직접적 차원인 '온라인(Online) 무예대회 개최와 언택트(Untact) 컨벤션 플랫폼, 거점 무예 교육시설 건립'은 예산만 뒷받침 된다면 성공적인 수행이 가능하며, 간접적 차원인 '무예 브랜드화, 대중화, 산업화'는 아이디어와 실행인력만 충분하면 코로나 팬데믹 시대를 극복할 새로운 방안이 될 수 있을 것으로 나타났다. IT강국의 저력과 충북 무예 인프라가 결합된다면 메가 스포츠 이벤트를 준비하는 지역 자치단체들은 '비대면-K스포츠'란 새로운 모델을 개척할 수 있을 것으로 판단된다.

This study looked at the World Martial Arts Mastership's 'non-face promotional media strategies and methods' after the Corona-19 fandom, and found out if they could be applied to other sports events. As a method of research, the promotional media strategy of martial arts mastership was divided into types and in-depth interviews with media agents were conducted. According to the study, hosting an online martial arts competition, building an untact convention platform, and a base education facility can be a successful contest with budget support. Martial arts branding, popularization and industrialization can be a new attempt if ideas and execution personnel are sufficient. If IT technology and Chungbuk martial arts infrastructure are combined, they will be able to pioneer a new model called 'non-face-to-face-to K-sports'.

(게재일: 2020.12.31)
본 논문에서는 BLE 비콘을 기반으로 하는 제품 정보 안내 시스템을 설계하고 구현한다. 이 시스템은 모바일 티켓을 통한 비접촉 입장 서비스, 좌석 안내 서비스, 이벤트 Push 서비스, 콘텐츠 Push 서비스, 공공 서비스 등의 다양한 기능을 제공하도록 설계한다. 이 시스템은 3개 모듈인 비콘 인식 모듈, 서버 연동 모듈, 콘텐츠 전송 모듈로 구성된다. 비콘 인식 모듈은 스마트 폰을 가진 고객이 가용 서비스 영역에 접근하면 근접한 비콘의 특정 ID를 전송하는 기능을 구현한다. 서버 연동 모듈은 비콘 ID 값을 인식하여, 서버로 전달하고, ID를 가지고 있는 서버 위치를 확인하는 기능을 구현한다. 콘텐츠 전송 모듈은 해당 위치에 설정된 이벤트나 서비스 정보를 스마트 폰으로 전송하는 기능을 구현한다. 본 논문에서 구현한 비콘 기반의 제품 정보 안내 시스템을 활용하면 다양한 제품 정보 안내 시스템을 빠르고, 쉽게 구현할 수 있다는 장점이 있다.

In this paper, we design and implement a product information guidance system Based on BLE beacons. This system is designed to provide various functions such as contactless entrance service through mobile ticket, seat guidance service, event push service, content push service, and public service. This system consists of three modules: a beacon recognition module, a server linkage module, and a content transmission module. The beacon recognition module implements a function of transmitting a specific ID of a nearby beacon when a customer with a smartphone approaches the available service area. The server linkage module recognizes the beacon ID value, transfers it to the server, and implements the function to check the location of the server having the ID. The content transmission module implements a function of transmitting event or service information set at a corresponding location to a smartphone. The beacon-based product information guidance system implemented in this paper has the advantage of being able to quickly and easily implement various product information guidance systems.

(게재일: 2020.12.31)