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ScienceDMZ 기반 엣지 컴퓨팅 환경 개발 및 연구
김기현(Ki-Hyeon Kim),문정훈(Junghoon Moon),석우진(Woojin Seok) 한국정보과학회 2021 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.2021 No.6
최근 딥러닝에 대한 관심이 높아지면서 빅데이터와 AI에 대한 많은 연구들이 진행되고 있다. 과학기술분야에서도 기존의 시뮬레이션 중심의 연구 환경에서 대용량의 데이터를 전송하고 이를 처리하기 위한 연구 환경으로 변화하고 있다. 이러한 변화에 따라 다양한 문제점들이 발생되고 있다. 데이터의 크기가 커지면서 빅데이터를 전송하기 위한 네트워크의 부재와 빅데이터를 처리하기 위한 컴퓨팅 환경의 부재가 발생하고 있다. 이와 같은 문제점들을 해결하기 위해 국가과학기술연구망에서는 R&E Together이라는 프로젝트를 진행하고 있다. R&E Together 프로젝트는 고속의 빅데이터 전용의 네트워크를 구성하기 위해 ScienceDMZ 기술을 활용하며, 대용량의 데이터를 처리하기 위한 분산 컴퓨팅 환경을 구성하기 위해 Edge Computing 환경의 인프라를 구축하고 인공지능 연구자들을 위한 플랫폼을 개발하여 위에서 제기된 문제점들을 해결하고자 한다. 본 논문에서는 R&E Together 프로젝트에 대한 자세한 설명과 프로젝트를 통해 개발된 시스템의 성능을 검증하고자 한다.
식품 매장의 제품 구색 확장이 구매에 미치는 영향: 생활협동조합 매장의 신선육코너 도입을 중심으로
유영글 ( Yoo Younggeul ),문정훈 ( Moon Junghoon ),조완형 ( Cho Wan-hyung ),최영찬 ( Choe Young Chan ) 한국유통경영학회(구 한국유통정보학회) 2017 유통정보학회지 Vol.20 No.1
Purpose: This study aims to investigate cross-category effect of assortment expansion with regard to consumer and store characteristics. Research design, data, and methodology: This study examined the influence of consumers` previous purchase pattern and store characteristics on purchase amount of new products by using hierarchical linear model(HLM). In addition, we analysed how assortment expansion affect purchase proportion of other product categories. Consumer`s purchase data before and after fresh meat products introduction was collected from 10 stores of Hansalim, the leading food cooperative in Korea. Results: First, consumers` previous purchase proportion of each product categories and total purchase amount could be predictors for purchase of fresh meat. Second, increase of fresh meat purchase make purchase proportion of processed food, convenience food, and health functional food lower, but make that of fruit, seafood, and vegetable categories higher. Third, the response toward fresh meat introduction was varied according to store characteristics and competition environments. Conclusions: Cross-category interaction should be considered when store managers plan their assortment strategy, as well as the influence of same product category. Furthermore, they have to investigate purchase pattern of their customers and their store characteristics beforehand.
고속 빅데이터 전송 기반의 오픈 분산 컴퓨팅 플랫폼 개발 및 연구
김기현 ( Ki-hyeon Kim ),문정훈 ( Junghoon Moon ) 한국정보처리학회 2021 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.28 No.1
최근 빅데이터, 인공지능 키워드를 이용한 다양한 연구들이 진행되고 있으며, 인공지능 연구를 통해 자동화 자율화를 위한 연구들이 주를 이루고 있다. 인공지능 연구를 수행하기 위해서는 거대한 데이터를 빠르게 전송해야하며, 인공지능을 손쉽게 수행하기 위한 플랫폼이 필요하다. 하지만 많은 연구기관에서는 빅데이터 전송 속도의 한계가 존재하며, 인공지능 알고리즘 수행을 위한 플랫폼 또한 부족한 것이 현실이다. 이를 해결하기 위해 ScienceDMZ 기술을 활용하여 고속의 빅데이터 전송을 위한 인프라를 구축하고, 엣지 컴퓨팅 기반의 오픈 분산 컴퓨팅 플랫폼을 개발한다. 이 시스템을 통해 사용자들에게 빅데이터를 빠르게 전송하고 전송된 데이터를 이용하여 바로 인공지능 연구를 수행하여 결과를 도출할 수 있는 시스템을 구축하고자 한다. 이 시스템을 이용하여 GPU 분산 컴퓨팅을 수행하였을 때 성능과 GPU 병렬 컴퓨팅을 수행하였을 때의 결과를 비교하여 성능을 검증하고자 한다.
영업규제 정책의 장기 효과 분석: 소매업태별·세대별 소비액 변화를 중심으로
이상원 ( Sangwon Lee ),문정훈 ( Junghoon Moon ),주하연 ( Hailey Hayeon Joo ) 한국산업조직학회 2022 産業組織硏究 Vol.30 No.2
본 논문은 영업규제 정책의 장기 효과를 고찰하기 위해, 정책 실시 전후 10년간 소매업태별 소비지출액 변화를 살펴본다. 분석 결과 소비지출액 변화에 있어, 규제 대상이었던 대형마트와 기업형슈퍼마켓(SSM)에서는 변화가 없거나 오히려 정(+)의 효과가 나타났고, 보호 대상이었던 전통시장과 일반슈퍼마켓에서는 부(-)의 효과가 나타났으며, 온라인 비중의 확대가 확인되었다. 이러한 추세는 특히 70~80년대생에 있어 보다 강하게 나타났는데, 이는 시간이 지나면서 유통산업의 주 소비층이 젊은 세대로 이동함에 따라 그 효과가 가중되고 있음을 의미한다. 본 논문은 기존 연구 문헌에서 보인 단(중)기 효과가 장기적으로 어떻게 변모했는지 확인하는 한편, 세대별 효과의 이질성을 통해 향후 정책 효과의 전망까지도 제시했다는 점에서 학술적·정책적 함의가 있다. This paper estimates the changes in consumption expenditure by consumption channel for 10 years before and after policy implementation. Based on this, the paper examines the long-term effects of the Sunday Closing laws according to the revision of the Distribution Industry Development Act in Korea. As a result of the empirical analysis, we confirm that consumption expenditure does not change significantly in large discount stores that have been regulated by Sunday Closing laws in the long term, and rather increase in SSM. In addition, consumption expenditure in the traditional market, which was the main target of protection in policy, decrease continuously, and in small supermarket, it also decline in the long term. Also, there is remarkable growth in online consumption expenditure in long-term. What is particularly noteworthy in the analysis is that online consumption of those born in the relatively young 70s and 80s increase significantly in the long term. This paper has academic and policy implication in that it confirms how the short-term effects shown in the existing literature have changed in the long term and also presents prospects for future policy effects through the heterogeneity of generational effects.