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배준수(Joonsoo Bae),정재윤(Jae-Yoon Jung) 한국전자거래학회 2009 한국전자거래학회지 Vol.14 No.3
기업과 정부는 경쟁력 제고와 효율성 확보를 위해 지속적인 정보화사업을 추진하고 있다. 정보화사업의 규모가 커짐에 따라 정보시스템 개발 규모를 측정하고 비용을 예측하는 일이 중요해지고 있다. 본 연구에서는 정보전략계획 단계에서 정보시스템 개발 규모를 합리적으로 측정하기 위하여 기능점수를 활용하는 과정을 설명한다. 정보전략계획의 산출물로부터 프로젝트 종류를 식별하고, 기능점수 산출 범위와 경계를 정의한 후, 데이터 기능과 트랜잭션 기능으로 나누어 기능점수를 계산한다. 특히, 정보전략계획 단계에서 불명확한 기능점수의 복잡도 계산을 하기 위하여 간이기능점수를 활용한다. 합리적인 정보시스템 규모 예측은 투입 공수와 사업 대가를 결정함으로써 성공적인 정보화 사업을 수행하는 밑거름이 될 것이다. Many companies and governments perform information technology (IT) projections repeatedly for higher competitiveness and efficiency. Moreover, as the sizes of IT projects increase, the manpower and cost estimation of the projects are getting more important. In this research, we present a size estimation method of information system development projects on the basis of the function point method at the stage of information strategy planning(ISP), and illustrate the size calculation of an example IT project. According to the method, we first identify the types of projects, the scope and boundaries of size estimation, then count data and transaction functions from the artifacts of the ISP project. The unadjusted function points are adjusted to function point by the table of the Early Function Point. The way of calculating the sizes of IT projects will support successful IT projects by estimating reasonable manpower and cost for the projects.
Stock Prediction Analysis based on Interdependence between Stock Index and Foreign Exchange Rate
Otgontsetseg,Joonsoo Bae(배준수) 한국경영과학회 2013 한국경영과학회 학술대회논문집 Vol.2013 No.5
One country’s foreign exchange rate and stock index are critical parameters of current economic situation. Furthermore, these two parameters tend to have strong correlation. This paper presents one method to predict stock index using interdependence between stock index and currency rates. At the first step, the interdependencies between stock index and foreign exchange rate are studied during Scatter Plot analysis, Regression analysis, and Correlation analysis. The data set is daily exchange rates (US Dollor, Korean Won) from Reserve Bank of New Zealand, and stock indexes (KOSPI, NASDAQ) from Korea and USA for three years (2010.3~2013.3). At the next step, stock prediction model is made using Nerual Network prediction approach. Using this model, future stock index can be predicted from existing stock index and currency rates. The experimented results show the validation of the model.
Stock Prediction Analysis based on Interdependence between Stock Index and Foreign Exchange Rate
Otgontsetseg,Joonsoo Bae(배준수) 대한산업공학회 2013 대한산업공학회 춘계학술대회논문집 Vol.2013 No.5
One country’s foreign exchange rate and stock index are critical parameters of current economic situation. Furthermore, these two parameters tend to have strong correlation. This paper presents one method to predict stock index using interdependence between stock index and currency rates. At the first step, the interdependencies between stock index and foreign exchange rate are studied during Scatter Plot analysis, Regression analysis, and Correlation analysis. The data set is daily exchange rates (US Dollor, Korean Won) from Reserve Bank of New Zealand, and stock indexes (KOSPI, NASDAQ) from Korea and USA for three years (2010.3~2013.3). At the next step, stock prediction model is made using Nerual Network prediction approach. Using this model, future stock index can be predicted from existing stock index and currency rates. The experimented results show the validation of the model.
텍스트 마이닝 기반 국내 · 외 건설기계분야 연구트렌드 분석
윤봄(Bom Yun),배준수(Joonsoo Bae),윤종일(JongIll Yoon) 한국전자거래학회 2024 한국전자거래학회지 Vol.29 No.2
본 연구는 국내 · 외 건설기계 분야 연구 동향을 분석하기 위한 것으로, 국가연구개발사업으로 선정된 과제와 영문으로 게재된 해외 논문 자료의 제목 데이터를 활용하였다. 제목에는 핵심키워드가 포함되어 있다고 가정하였고 연구 동향을 분석하기 위해 텍스트 마이닝을 활용하였다. 데이터는 국가과학기술지식정보서비스(NTIS)와 Web of Science를 활용하여 2014년부터 2022년까지 9년간 자료를 수집하였다. 이를 바탕으로 명사를 추출하여 키워드 빈도 분석과 토픽 모델링 분석을 실시하였다. 시간에 따른 변화를 관찰하기 위해 3년 간격으로 시간 구간을 설정하였고 ‘장비’, ‘스마트’, ‘친환경’ 그룹으로 키워드를 분류하였다. 연구 결과 국내 · 외 모두 스마트 관련 분야를 중심으로 연구개발을 수행하는 것으로 나타났다. 국내에서는 주로 장비 모니터링 시스템, 안전성 향상, 자율작업 관련 연구개발에 투자하고 있다. 반면에 해외에서는 건설관리와 무인 건설기계에 관한 연구가 주로 이루어지고 있는 것으로 확인되었다. 본 연구는 빅데이터 분석 기법을 활용하여 객관적인 연구 동향을 분석했다는 점에서 의의가 있다. 향후 건설기계 분야의 연구기획 및 전략 수립 등에 도움이 될 것으로 기대된다. To analyze the research trends in the field of construction machinery both domestically and internationally, data on projects selected for national research and development in Korea and titles of papers published in English were collected. It was assumed that the titles contained key keywords, and text mining was utilized to prove this. Data from the National Science and Technology Information Service (NTIS) and the Web of Science were collected over a period of nine years, from 2014 to 2022. Based on this, noun extraction was performed for keyword frequency analysis and topic modeling analysis. To observe changes over time, the period was divided into three-year intervals. For efficient analysis of research trends, the extracted keywords were categorized into groups such as ‘equipment’, ‘smart’, and ‘eco-friendly’. The study found that both domestic and international research and development are focused on smart-related areas. In Korea, investments are primarily made in equipment monitoring systems, safety improvements, and autonomous operation research and development. In contrast, international research is predominantly conducted on construction management and unmanned construction machinery. This study is significant in that it utilizes big data analysis techniques to analyze objective research trends. It is expected to be useful for future research and development planning and strategy formulation in the domain of construction equipment.