http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
의료관광 수용태세 보완을 위한 MICE업계의 역할 -의료관광 활성화를 위한 MICE 업계의 인식 및 태도 조사를 중심으로-
진홍석 ( Hong Seok Jin ) (사)한국마이스관광학회(구 한국컨벤션학회) 2009 MICE관광연구 Vol.9 No.3
While there is much speculation as to how the medical tourism industry will grow, several things are fairly certain. Medical Tourism is a fast growing industry as patients from all around the world travel from one country to another for healthcare. In the U.S. insurance companies begin to offer international provider networks to insureds, and employers tend to use medical tourism facilitators and highly developed international patient centers. Market opportunities due to affordability and accessibility make just about every destination a potential for medical tourism to someone, somewhere. Baby Boomers from the U.S., Canada, and Europe will continue to provide the volume of patients which necessitates the development of more assisted living and retirement centers overseas and the need for healthcare access for these Boomers. Korean government and healthcare industry started to realize the opportunities and potentials for this fast growing market and its profitability because of convergent aspects of the industry. However, due to the short history involving in this industry, there are various shortcomings in reception of overseas patients. Thus, convergence with MICE industry will furnish powerful measures and methods for the early establishment of Medical Tourism Industry in Korea. By inducing more MICE personnels to the Medical Tourism industry using their international personality, inter-cultural attitudes, and highly sophisticated manners to their customers, Medical Tourism industry and MICE industry will be better off.
인공지능 학습 및 실시간 분석에 적합한 행위 기반 룰 모델링 및 룰 처리 기법에 대한 연구
박정환(Park, Jeong Hwan),원지섭(Won, Jiseop),진홍석(Jin, Hongseok),한혁(Han, Hyuk) 한국IT서비스학회 2018 한국IT서비스학회 학술대회 논문집 Vol.2018 No.-
본 논문에서는 로그 분석 시스템 안에서의 룰 엔진에서 사용되는 룰 모델링 기법, 즉 룰을 정의하는 방식과 제안하는 룰 모델링에 적합한 로그 정규화 기법 및 룰 처리 방식을 제안한다. 특히 향후의 인공지능을 통한 자동 룰 생성 또는 룰 고도화에서의 활용을 위해 인공지능 학습에 적합한 행위 기반의 룰 모델링 방법을 제안한다. 또한 제안한 룰 모델에 기반한 룰 처리 방식을 통해 인공지능 학습에 적합할 뿐 아니라 분석 이전에 저장 단계가 필요 없는 In-Memory 룰 처리를 함으로써 실시간 룰 처리에도 적합함을 보인다.