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SVC 서버를 이용한 윈도우 모바일 O.S 기반 비디오 스트리밍 장치 개발
김광용(Kwangyong Kim),조철희(Cheolhye CHO),김영일(Youngil KIM),류원(Won RYU) 한국지능정보시스템학회 2011 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 Vol.2011 No.12
최근에 많은 스마트 폰 사용자들이 스마트 단말을 통해 비디오를 시청하고 있다. 그러나 스마트단말이 지원하는 운영체제와 전송 프로토콜에 따라 비디오 스트리밍 지원 포멧이 다르다. 본 논문에서는 스케일러블 비디오 코딩(SVC) 서버를 이용한 윈도우즈 모바일 O.S에서 동작하는 비디오스트리밍 시스템을 제안한다. 이것을 통해 SVC 의 장점인 원 소스 멀티 유즈의 사용 가능성을 확인할 수 있다.
김광용 ( Kwangyong Kim ),박지성 ( Jisung Park ),신안국 ( Ankook Shin ),박대형 ( Daehyoung Park ) 한국농공학회 2015 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2015 No.-
2000년 이후 물관리 비용은 증가하고 있으나 서비스의 질과 농업인의 만족도는 상대적으로 미흡하고 부정적인 시각이 제기되고 있으며 안정적인 농업용수 공급을 위한 수리시설 유지관리비 확보는 현재 제기되고 있는 서비스 및 농업인 만족도 향상에 직결된다 할 수 있다. 또한 국민들의 의식수준 변화로 인한 농업용수의 관개용수 개념을 넘어 다목적농촌용수 수요에 대한 적절한 대처가 필요하다. 이에 농업수리시설 유지관리가 더욱 중요해 짐에 따라 예산확보 및 서비스 개선의 필요성에 따라 적정한 농업용수 원가산출이 절실히 요구된다. 일반적으로 공기업이 적용하는 원가는 요금책정의 기준이 되며, 사업운영에 필요한 모든 비용과 사업확장에 소요되는 추가 자본을 유치할 수 있는 이윤을 포괄하는 총괄원가 개념이므로, 이러한 총괄원가 이하로 서비스를 공급하는 것은 불가능하며, 이로 인해 총괄원가는 요금결정의 하한선의 역할을 한다고 할 수 있다. 그러나 현행 농업수리시설 유지관리 원가산정이 개별 수리시설별로 예산에 맞추어 매년 진행되다보니 정확한 유지관리 사업량을 계산하기 위한 실적자료 확보에 한계가 있다. 농업수리시설 유지관리 원가를 산정하기 위해서는 유지관리 원가를 구성하는 개별 항목에 대한 실제 조사된 자료나 공식적으로 발표된 통계자료가 필요하다. 그러나 현재 농업수리시설 유지관리 원가를 구성하는 항목에 대하여 전국적인 실적자료나 통계자료가 구체적으로 조사되지 못한 것이 현실이다. 이에 따라 전체지사 중에서 유형별(지대별, 시설별) 대표성을 가지는 8개 지사를 표본으로 선정하여 이들 지사에 대한 현장조사 및 개별 원가구성항목에 대한 원가자료를 수집하여 연구를 진행하였으며 표본지사는 지대별로 산간부과 평야부를 대표할 수 있는 지사 중에서 규모별로 5,000ha미만과 이상으로 나누어 그 값들의 평균값에 가까운 지사군을 선정한 후 주요 농업생산기반시설수를 고려하여 선정하였다. 그 결과를 살펴보면 첫째, 산간부 5,000ha미만은 음성지사와 홍천·춘천지사 둘째, 산간부 5,000ha이상은 경주지사와 의성·군의지사 셋째, 평야부 5,000ha미만은 고창지사와 함평지사 넷째, 평야부 5,000ha이상은 서천지사와 해남지사가 선정되었다. 한국농어촌공사 전체 유지관리사업비는 연간 약 3천3백16억원으로 추정되었으며, ha당 단가는 629,632원으로 추정되었다.
조민수,김도현,송민석,김광용,정충식,김기대,Cho, Minsu,Kim, Dohyeon,Song, Minseok,Kim, Kwangyong,Jeong, Chungsik,Kim, Kidae 한국빅데이터학회 2017 한국빅데이터학회 학회지 Vol.2 No.2
With the development of the big data environment, public institutions also have been providing big data infrastructures. Public data is one of the typical examples, and numerous applications using public data have been provided. One of the cases is related to the employment insurance. All employers have to make contracts for the employment insurance for all employees to protect the rights. However, there are abundant cases where employers avoid to buy insurances. To overcome these challenges, a data-driven approach is needed; however, there are lacks of methodologies to integrate, manage, and analyze the public data. In this paper, we propose a methodology to build a predictive model for identifying whether employers have made the contracts of employment insurance based on public data. The methodology includes collection, integration, pre-processing, analysis of data and generating prediction models based on process mining and data mining techniques. Also, we verify the methodology with case studies. 빅데이터의 중요성이 증가함에 따라 공공기관에서는 다양한 빅데이터 관련 인프라를 제공하고 있으며, 그 중 하나가 공공데이터이다. 공공데이터 기반의 다양한 활용 사례가 공유되고 있으며, 공공기관에서도 데이터 기반의 모델을 통해 공공의 문제를 해결하려는 움직임을 보이고 있다. 대표적으로 사회 보험 중 하나인 고용보험 케이스가 있다. 고용보험은 근로자의 권익 보호를 위해 근로자를 고용한 모든 사업주가 필수적으로 가입하여야 하는 보험이지만 가입누락의 경우가 많다. 가입누락을 막기 위한 데이터 기반의 접근이 필요하지만, 분산된 형태의 공공데이터, 수집 시기의 차이로 인해 데이터 통합이 어렵고, 체계적인 방법론이 부재한 상황이다. 본 논문에서는 공공데이터를 기반의 고용보험 가입 예측을 위한 모델 도출방법론을 제시하고자 한다. 본 방법론은 데이터 수집, 데이터 통합 및 전처리, 데이터 탐색 및 이력 데이터 분석, 예측 모델 도출을 포함하며, 프로세스 마이닝 및 데이터 마이닝을 활용한다. 또한, 사례 연구를 통해 본 방법론의 유효성을 검증한다.