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블록체인 기술을 활용한 데이터 기반 도시 관리 서비스 통합 운영을 위한 서비스 모델 구현
최상일(Sang-Il Choi) 한국산학기술학회 2019 한국산학기술학회논문지 Vol.20 No.10
본 논문에서는 도시에서 운영되는 여러 데이터 기반 서비스들을 효율적으로 통합 및 연동하여 사용 편의성을 높일 수 있는 블록체인 기반 도시 서비스 통합 운영 모델을 제안한다. 제안 모델은 서비스 사용자들의 참여를 독려하기 위해 각 서비스에서 소비 및 활용될 수 있는 데이터와 가치의 제공자에게 그에 따른 인센티브를 지급하고, 서비스 수혜자로부터는 인센티브를 회수함으로써 동일 인센티브 시스템 내에서 다양한 서비스가 연동될 수 있는 구조를 제공하며, 블록체인 기술을 통해 서비스 운영 및 관리 투명성을 보장할 수 있다. 또한, 본 논문에서는 제안 서비스 모델의 검증을 위한 프로토타입을 구축 및 운영함으로써 제안 모델의 효율성 및 운영가능성을 확인한다. 그 결과 구현한 세 개의 데이터 기반 도시 관리 서비스들의 운영이 통합된 인센티브 개념을 바탕으로 유기적이게 상호 호환됨을 확인했다. 향후 제안서비스 운영 모델은 다수의 지자체에서 관심을 가지고 있는 지역화폐를 활용한 지역 경제 활성화 사업과 연계되어 시민참여 기반의 도시 운영 및 관리 구조의 요소기술로서 적용될 수 있으며, 스마트시티 서비스와의 접목을 통해 블록체인기술 영역의 확장 또한 가능할 것으로 기대된다. This paper proposes a blockchain-based urban service-operation model that can enhance usability by integrating several data-driven services operated in a city. In the proposed model, in order to encourage the participation of service users, the providers of data and values that can be consumed and utilized by each service acquire incentives, and consumers can use various services by paying the incentives. In this way, the proposed service model provides a structure in which various services can be interworked within the incentive system. The characteristics of blockchain technology can also guarantee service operation and management transparency. In addition, in this paper, by establishing and operating a prototype, the efficiency and operability of the proposed model are verified. As a result, three implemented data-driven urban management services are organically inter-compatible based on the concept of the proposed integrated incentive system. In the future, the proposed service model can be applied as an elemental technology of urban operational and management architectures based on citizen participation using local currency, and by cooperating with local economic revitalization projects of interest to many local governments. It is expected that the expansion of the blockchain technology area will also be possible through convergence with smart city services.
의사결정나무모형을 이용한 노년기 주거유형선택 예측에 관한 연구 : 부산광역시 거주 베이비붐세대를 중심으로
최상일(Choi Sang-Il),박태진(Park Tae-Jin),강정규(Kang Jeong-Gyu) 한국주거환경학회 2011 주거환경(한국주거환경학회논문집) Vol.9 No.2
Nowaday, the domestic housing market environment is changing with economic, social, culture environment change. The main reason of the housing market change is that buyer's demands that is effected by buyer's awareness change, population composition change, and income increase is more and more diversify. Especially about 10 years later, when the baby boom generation, the huge population group would arrive at senescence, It could be expected the housing environment change is more dramatic. Because, baby boom generation is very different social/economic position, retirement preparation, values of house with other generations. This study would analyze the baby boom generation's housing selection trend in their senescence to show needs for this study. It should draw expectation model about house type and house size selection based on Extracting influence factors of housing selection for each variable. Result of this analysis, most of baby boom generation resided apartment house (apartment 68.4%, tenement house 12.2%, total 80.6%), also they will select various house style in their senescence (rural house 37.2%, tenement house 27.0%, second house 15.7%, detached house 12.8%) Abstract the house type selection expectation model, the most influenced factor is preparation for their retirement savings. Followed by current job, residential outlook of investment in senescence, house type at present, and thought about living with married children.
최상일(Sang-Il Choi) 대한전자공학회 2015 전자공학회논문지 Vol.52 No.10
본 논문에서는 조명 변이에 강인하게 동작 할 수 있는 하이브리드 얼굴 인식 방법을 제안한다. 이를 위해, 서로 다른 특성을 가진 조명 불변 특징 추출 방법으로부터 판별력 있는 특징들을 추출한다. 개별 방법들의 장점들을 효과적으로 활용하기 위해, 판별 거리 척도를 이용하여 각 특징들의 분별력을 측정하여 분별력이 높은 특징들로만 복합 특징을 구성하여 얼굴 인식에 사용한다. Multi-PIE, Yale B, AR, yale database들에 대한 실험 결과, 제안한 방법은 모든 database에 대해 개별 조명 불변 특징 방법들보다 우수한 인식 성능을 보여 주었다. We propose a hybrid face recognition to deal with illumination variation. For this, we extract discriminant features by using the different illumination invariant feature extraction methods. In order to utilize both advantages of each method, we evaluate the discriminant power of each feature by using the discriminant distance and then construct a composite feature with only the features that contain a large amount of discriminative information. The experimental results for the Multi-PIE, Yale B, AR and yale databases show that the proposed method outperforms an individual illumination invariant feature extraction method for all the databases.