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박영석(Youngsuk Park),진성광(Sungkwang Jeen),김석(Seog Kim),최정일(Jeongil Choi) 한국IT서비스학회 2020 한국IT서비스학회지 Vol.19 No.5
This study attempts to present specific technical measures and case models to meet the needs of caregivers and maximize the effectiveness of senior care facilities by utilizing Wellness IT Service. IT services for supporting elderly care need to go beyond productivity and efficiency and now require the new choice and standards to satisfy the Wellness concept of well-being and happiness. Therefore, this study explores to develop the existing human-based service into the Wellness IT Service by utilizing IT based Wellness in the elderly care facility and thereby to improve the quality of elderly care service. Therefore, this study analyzes the relevant research background and the various feasibility of technical applications of Wellness IT service, and review the new value creation in the elderly care facilities. Lastly this study provides a new foundation for Wellness architecture and a service model for using Wellness IT infrastructure of the elderly care facilities.
박영석(Park, YoungSuk) 인하대학교 산업경제연구소 2010 경상논집 Vol.24 No.1
This study examines empirically the January effect and the end of year effect, one of seasonal anomalies, on the KSE stocks. This article uses daily and monthly returns during the period fron 1983 through 2009 to test for the existence of persistent return market patterns in the rates of return. This study provides evidence that January and November returns are higher than other monthly returns. Moreover, the effect of the size of small firms is also observed in most of the period studied. At the study of the end of year effect, 'V-shaped return patterns' is shown around last and first few days in each year. The results support that there are anomalies on the stock market movements in Korea, similarly prior foreign studies
Recurrent Neural Network를 활용한 서비스 이벤트 관계 분석
전우성(Woosung Jeon),박영석(Youngsuk Park),최정일(Jeongil Choi) 한국IT서비스학회 2018 한국IT서비스학회 학술대회 논문집 Vol.2018 No.-
기업은 안정적인 IT서비스 운영을 위하여 시스템을 모니터링 하고, 이상 징후에 대해 신속하게 대응하여 장애를 예방하는 것을 필요로 한다. 중요하지 않은 시스템의 이벤트는 중요한 시스템의 인시던트(incident) 징후로 나타날 수 있다. 따 라서 IT서비스 운영에 있어 이벤트 관계 분석은 중요하지 않은 이벤트와 인시던트와의 관계를 파악하여 장애를 사전에 인지할 수 있고, 근본원인을 찾아서 예방할 수 있다. 본 연구는 Recurrent Neural Network와 Long Short Term Memory 기법을 활용하여 시스템에서 발생한 이벤트에 대해 관계를 분석하는 모델을 생성하여 어떤 모델이 이벤트의 관계를 분석하는데 적합한지 검증하였다. 이렇게 생성된 모델은 이 벤트 발생 패턴 기반으로 다음 발생 이벤트 예측을 지원하고, 인시던트의 근본 원인 파악을 지원하여 IT서비스의 품질을 향상시키는데 기여할 것으로 기대된다.