Earticle

It is important that desktop grids should be able to aggressively deal with the dynamic properties that arise from the volatility and heterogeneity of resources. Therefore, it is required that task scheduling be able to positively consider the execution behavior that is characterized by an individual resource. In this paper, we implement a log analysis system with REST web services, which can analyze the execution behavior by utilizing the actual log data of desktop grid systems. To verify the log analysis system, we conducted simulations and showed that the resource group-based task scheduling, based on the analysis of the execution behavior, offers a faster turnaround time than the existing one even if few resources are used.

Recently, the study of smart phone user habits has become a highly focused topic due to the rapid growth of the smart phone market. Indeed, sequential pattern analysis methods were efficiently used for web-based user habit mining long time ago. However, by means of simulations, it has been observed that these methods might fail for smart phone-based user habit mining. In this paper, we propose a novel approach that leads to a considerably increased performance of the traditional sequential pattern analysis methods by reasonably cutting off each chronological sequence of user logs on a device into shorter ones, which represent the sequential user activities in various periods of a day.

변수명변수정의평균a

The aim of this study was to estimate more generalized determinants on word-of-mouth (WOM) in Seoul restaurants through not only utilizing reputable secondary datum such as Zagat and Blue-ribbon survey, but also applying an optimized count data model. Using the aggregated data for 227 restaurants evaluated by both surveys in common, I empirically tested the generalized linear model based on negative log-log link-function. The main results are as follows. First, In terms of continuous variables reflecting major attributes, food quality and price level had a strong positive impact on WOM, whereas decoration was marginally significant to WOM; however, service quality was not statistically significant. Next, In respect of categorical variables about supplementary attributes, wine quality and exotic atmosphere positively influenced WOM, and business meeting condition also showed a marginal effect. On the other hand, Korean restaurants received a more recommendation with compared to Japanses and Ethnic ones. Additionally, this study examined parallel lines assumption and classification accuracy on the results.

최근 공급사슬관리(SCM)는 인터넷을 기반으로 하는 e-SCM 환경으로 발달하고 있다. e-SCM은 웹을 통한 기업의 원자재 조달에서부터 최종제품이 고객에 이르는 전 과정에 관련된 많은 업무를 효율적으로 관리하는 것으로 공급사슬에 있는 많은 기업의 참여가 요구된다. 본 연구에서는 수주생산기업의 e-SCM 구매시스템에서 구매의도를 지닌 참여기업의 웹 로그 데이터를 분석 및 활용하는 방안을 제시하여 참여기업의 충성도와 수주전략 수립을 위한 방안을 제시하고자 한다.

본 연구는 대규모 모바일 패널 로그 데이터를 활용하여 스마트폰 앱 사용 패턴과 개인적·행동적·환경적 요인이 앱 의존도에 미치는 영향을 분석하였다. 분석 결과, 온라인 동영상 서비스(over-the-top [OTT]), 소셜, 인터넷 검색 엔진, 게임, 커뮤니케이션, 금융, 라이프스타일, 앱테크, 쇼핑 앱 등 주요 카테고리에 대한 의존도가 높은 것으로 나타났으며, 특히 하루 스마트폰 사용 시간의 약 20%를 OTT에 할애하는 것으로 확인되었다. 성별과 연령은 사용자가 어떤 유형의 앱을 사용하는지를 결정하는 중요한 요인으로 작용했다. 남성은 정보 탐색과 오락 중심, 여성은 사회적 상호작용과 생활 관리를 목적으로 둔 앱을 주로 사용하였다. 저연령층의 경우 OTT, 소셜, 게임과 같은 오락 중심 및 사회적 기능의 앱에 더 높은 의존도를 보인 반면, 고연령층은 금융이나 커뮤니케이션과 같은 실용적이고 일상 업무 중심의 앱에 더 크게 의존하는 경향을 보였다. 또한, 행동 속성에서는 온라인·모바일 게임 빈도, 온라인 쇼핑, 그리고 SNS 활동 빈도가, 환경 속성에서는 가구 소득이 대부분의 앱 의존도에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 앱 유형별로 의존도에 영향을 미치는 요인이 상이하다는 점을 실증적으로 확인하며, 스마트폰 과의존에 대한 유형별 맞춤형 대책이 필요함을 시사한다. 더 나아가 스마트폰 과의존 연구에서 특정 요인에만 집중하기보다 다차원적 접근이 요구됨을 보여주었으며, 로그 데이터 기반의 정교한 분석이 스마트폰 사용 및 의존 연구의 확장에 기여할 수 있음을 제시한다.

This study investigated smartphone usage patterns and the effects of personal, behavioral, and household factors on application dependency by analyzing large-scale mobile panel log data. Specifically, the study analyzed category-level application dependency by examining daily usage time, dependency frequency, and average dependency scores across major application types. The results revealed high dependency on core application categories?such as over-the-top (OTT), social networking, Internet search engines, gaming, communication tools, finance, lifestyle, reward-based, and shopping?with approximately 95% of participants predominantly utilizing these categories and dedicating nearly 20% of their daily smartphone time to OTT. Notably, gender and age emerged as important determinants of which types of categories users engaged with: men exhibited higher dependency on information-oriented and entertainment-related applications, while women showed stronger dependency on social interaction and daily-life management applications. Younger users showed higher dependency on entertainment-oriented and social applications, whereas older users exhibited greater reliance on practical and task-oriented applications. Moreover, various variables significantly influenced each category dependency; for instance, household income was closely linked to differences in usage patterns, but the effects varied considerably across categories. Individuals with higher online gaming frequency showed increased dependency on gaming applications while exhibiting reduced dependency across other categories. Likewise, greater engagement in social networking service (SNS) or online shopping heightened dependency on their corresponding applications but was associated with lower dependency on unrelated categories, indicating a selective and purpose-driven pattern of smartphone reliance. The results carry both theoretical and practical implications. First, this study empirically demonstrates that the factors influencing dependency differ across categories. These findings underscore the need for category-specific strategies when addressing smartphone dependency. For example, users heavily reliant on gaming applications may require targeted interventions that promote healthier usage and better management habits. The study also highlights the advantages of behavioral data over self-reported surveys, since log-based behavioral traces eliminate recall and social-desirability biases, allowing the findings to reflect actual user behavior more accurately. Lastly, the results reveal that personal, behavioral, and household factors collectively shape diverse usage patterns. By considering multiple dimensions, this study offers a comprehensive perspective on smartphone and application reliance and suggests the importance of tailored approaches in mitigating potential negative impacts of pervasive mobile technology. As mobile technologies continue to evolve, deeper investigations into cultural and technological contexts can enhance our understanding and inform more robust strategies for managing smartphone reliance. Ultimately, this research illuminates the multifaceted nature of application dependency and underscores the need for comprehensive, collaborative approaches that account for individual differences and evolving technological trends.

연구는 폐표고목을 제지용 원료로 활용하기 위한 기초자료로 1년부터 5년 동안 재배한 표고골목을 이용하여 목재 성분 조성과 크라프트 펄프화 특성을 평가하였다. 그 결과 화학조성의 경우 변재에서는 재배기간이 증가함에 따라 글루코스와 자일로스의 감소가 크게 나타났으나 심재부에서는 큰 차이가 나타나지 않았으며 정선수율과 리젝트 함량 모두 재배기간이 증가함에 따라 감소하였다. 펄프 특성에서도 재배기간 증가에 따라 섬유장과 폭, 여수도는 감소하였으며 폐표고골목 크라프트 펄프를 국산 폐골판지에 첨가 시 종이의 건조 강도가 향상되었다. 이상의 결과로 폐표고목 크라프트 펄프를 다른 장섬유 펄프와 혼합사용 시 강도 향상과 고해 에너지 감소를 기대할 수 있을 것으로 사료된다.

This research studied the utilization of the bed log wastes as a papermaking grade pulp. Five different bed log samples from shiitake mushroom (Lentinus edodes (Berk.) Sing) cultivation were collected by the cultivating periods of 1 to 5 years. The wood chemical composition and the characteristics of kraft pulping of each sample were investigated. The results of chemical composition showed that the rate of carbohydrate (glucose and xylose) content in sapwood was decreased as the cultivation period was increased. In heartwood, there was no significant difference. The screening yield of non-cultivated bed log from kraft pulping was higher than that of cultivated one, but the reject of cultivated one, especially for 5 year-cultivated, was lower than non-cultivated bed log. The fiber length and width was continuously decreased as the cultivation period was increased. Therefore, the freeness of the pulp from the cultivated bed log was sharply decreased comparing to non-cultivated due to the fiber cutting and the increased fine content. The dry strengths were increased according to the increasing addition level of bed log kraft pulp to KOCC and non-cultivated wood pulp. From the overall results, the pulp from 5 years cultivated bed log can be reasonably used if it is mixed with long fiber pulp for advantages such as reducing beating time.

지능형 라이프로그 시스템은 언제(When), 어디서(Where), 누구와 함께(Who), 어떤 상황에서(What, How), 일어나는 정보, 즉 사용자의 일상에서 발생되는 시간, 인물, 장면, 연령대, 감정, 관계, 상태, 위치, 이동 경로 등의 다양한 상황정보들을 인식하여 태그를 달아 사용자의 일상생활을 기록하고 쉽고 빠르게 접근하도록 제공하는 것이다. 상황인식은 자동태킹(Auto-Tagging) 기술과 생체인식 기술인 얼굴인식을 이용해, 태그(Tag) 단위의 정보를 자동으로 생성하고 분류되어 상황정보 DB을 구축한다. 상황정보 DB에는 지리정보, 위치정보, 날씨정보, 감정정보 등을 포함하고 있다. 본 논문에서는 감정정보를 자동으로 기록하기 위해서 능동형태 모델 방법을 사용해 무표정과 웃는표정을 인식하는 어플리케이션을 개발하였다.

The intelligent life-log system proposed in this paper is intended to identify and record a myriad of everyday life information as to the occurrence of various events based on when, where, with whom, what and how, that is, a wide variety of contextual information involving person, scene, ages, emotion, relation, state, location, moving route, etc. with a unique tag on each piece of such information and to allow users to get a quick and easy access to such information. Context awareness generates and classifies information on a tag unit basis using the auto-tagging technology and biometrics recognition technology and builds a situation information database. In this paper, we developed an active modeling method and an application that recognizes expressionless and smile expressions using lip lines to automatically record emotion information.

소채널 소구경 음파검층에서 정확한 속도분석을 하기 위한 연구의 일환으로 다채널 석유검층에서 많이 이용되고 있는 STC 방법을 물성을 달리하는 콘크리트 재질로 제작된 3개의 NX 모형공에서의 3 채널 음파검층에 적용해 보고 그 결과를 분석하였다. 자료취득에 이용한 음원의 주 주파수가 측정된 음파파형 및 진폭스펙트럼 그리고 속도분석기법으로서의 STC 특성에 미치는 영향을 비교 분석하였으며, 적절한 음원의 주 주파수의 선택과 셈블런스 투영을 포함한 STC 기법 적용으로 모드별 속도를 효과적으로 결정할 수 있음을 보였다. 이론적 모형 및 모형 시추공 시험자료를 이용한 STC 기법에 대한 연구 결과, 소구경 천부검층에서 4개의 수진기 조합이 가장 바람직한 것으로 나타났으며, 초동피킹 방법을 효과적으로 병행한다면 3개 수진기에서의 적용도 효과적일 수 있음을 보였다.

Slowness time coherence (STC) technique has been applied to 3-receiver slim hole sonic log using 3 NX sized concrete model holes of different physical properties. We analyzed the effects of different source center frequencies on the wave forms, their amplitude spectra, and their STC results. We could determine the sonic velocity of each mode accurately by the application of STC method with the semblance projection and efficient selection of center frequency. Theoretical model and experimental model hole studies indicate that 4-receiver condition is the most ideal for STC in near surface slim hole sonic log. The result also indicates that favorable STC result can be obtained from three-receiver sonic log provided with the help of the first arrival picking method.

본 논문에서는 안드로이드 스마트폰을 이용하여 회원가입, 로그인, 로그아웃 및 세션유지를 할 수 있는 방법을 제안했고, Android, php와 MySQL을 사용하여 개발했다. 로그인관리를 효율적으로 하기위한 알고리즘을 설계했고 이 알고리즘을 이용하여 회원가입, 로그인, 로그아웃 및 세션유지를 할 수 있는 구현화면을 제작했다. 처음 회원가입 기능을 통해 아이디와 비밀번호를 등록 후 로그인을 시도하면 로그인인증 과정을 거치게 되며 인증에 성공하면 다음 화면으로 이동된다. 로그인인증 후 사용자의 조작에 의하여 안드로이드 Activity간 이동이 있더라도 php에서 제공하는 세션유지 기능을 사용하여 로그인상태를 유지시키며, 로그아웃을 하게 되면 초기화면으로 이동하고 세션이 해제됨으로써 로그인유지 세션이 종료된다.

시추주상도는 지질매체와 지하구조 정보를 나타내며, 폐광산 지역의 지반 안정성 평가에 필수적으로 사용되는 중요한 자료이다. 다만 시추주상도는 양식이 다양하고 아날로그 형태로 관리되고 있어 이로부터 유용한 정보를 도출하는 과정에는 인적 오류가 발생되거나 시간 및 비용이 소모된다는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 PDF 파일 형식으로 제공되는 폐광산 지반조사용 시추주상도 데이터를 효율적으로 관리하고 분석할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 이를 위해 EfficientNet 딥러닝 모델을 사용하여 시추주상도를 5개 유형으로 분류하였으며, 분류 정확도는 1.00으로 매우 높게 나타났다. 이후 분류된 각 유형별 시추주상도를 광학문자인식(optical character recognition, OCR) 기술과 PDF 텍스트 추출 기법을 활용하여 텍스트를 추출하였다. OCR 기술은 시추주상도의 텍스트 데이터를 오인식하는 결과가 다수 발생하였으나, PDF 텍스트 추출 기법은 매우 높은 정확도로 텍스트를 추출하였다. 이후 데이터베이스의 구조를 정립하고, 설계된 구조에 따라 시추주상도의 텍스트 데이터를 재구성하여 스프레드시트 형태의 정형 데이터로 작성하였다. 본 연구결과는 디지털 광산으로의 전환에 있어 효과적인 시추주상도 관리 방안을 제시하며, 레거시 데이터로부터 정형화된 시추주상도 데이터는 머신러닝 분석에 용이하게 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

Boring logs are essential for the evaluation of ground stability in abandoned mine areas, representing geomaterial and subsurface structure information. However, because boring logs are maintained in various analog formats, extracting useful information from them is prone to human error and time-consuming. Therefore, this study develops an algorithm to efficiently manage and analyze boring log data for abandoned mine ground investigation provided in PDF format. For this purpose, the EfficientNet deep learning model was employed to classify the boring logs into five types with a high classification accuracy of 1.00. Then, optical character recognition (OCR) and PDF text extraction techniques were utilized to extract text data from each type of boring log. The OCR technique resulted in many cases of misrecognition of the text data of the boring logs, but the PDF text extraction technique extracted the text with very high accuracy. Subsequently, the structure of the database was established, and the text data of the boring logs were reorganized according to the established schema and written as structured data in the form of a spreadsheet. The results of this study suggest an effective approach for managing boring logs as part of the transition to digital mining, and it is expected that the structured boring log data from legacy data can be readily utilized for machine learning analysis.

본 연구는 최근 각광받고 있는 베이지안 통계기법을 이용해 한국 남성의 장래사망률을 추정하고, 베이지안 관점에서 기대여명을 비롯한 종신연금과 종신보험의 보험수리적 현가를 분석한 것이다. 시간이 경과함에 따라 사망률이 개선되고 있는 현상을 확률적으로 모델링하기 위해, 전통적인 Lee-Carter 모형을 보완한 포아송 로그-이중선형 모형을 가정했고, Czado 외 2인(2005)에서 제안된 베이지안 방법론을 적용하여 장래사망률을 추정했다. 추정방법별 추정치들의 차이를 분석하기 위해 특이값 분해 및 최대가능도를 이용한 전통적 추정방법을 병행해 결과를 비교했다. 추정결과에 따르면, 추정방법에 의한 장래사망률의 차이는 크지 않으나, 전통적인 추정방법의 경우 장래사망률의 신뢰구간을 과소평가하는 경향이 있는 것으로 나타났다. 본 연구에서 사용된 베이지안 추정방법은 이러한 문제에 대한 해결책을 제시할 뿐만 아니라 향후 보험부채의 평가에도 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

In this paper, we intend to project the future Korean mortality rates, and analyze the effect of mortality improvement on the life expectancies and the actuarial present values of life insurances and life annuities. Under the Poisson log-bilinear model, we estimate the parameters for the Korean males by using the hierarchical Bayesian methodology proposed by Czado et al.(2005). For comparison purpose, we provide the estimation results based on the singular value decomposition and the maximum likelihood estimation. Our results show that the parameter estimates based on three different estimation methods do not exhibit a large difference between each other, but the traditional estimation methods underestimate the prediction interval. We expect that the Bayesian estimation method not only can provide a solution to this underestimation problem, but could be very useful to evaluate insurers’ liabilities in the future.