위험요소의 상태분석에 의한 프로세스 개선에 관한 연구

이은서,Lee, Eun-Ser 한국정보처리학회 2008 정보처리학회논문지D Vol.15 No.4

소프트웨어 개발 시, 생명주기의 프로세스 개선에 저해 요인이 되는 결함이 다수 존재한다. 생명주기의 저해 요인을 제거하고 동시에 체계적으로 이를 관리하기 위하여 본 논문에서는 위험요소의 관리방안을 제안한다. 유사한 프로젝트를 수행 시 영역 전문가의 지식을 활용한 결함요소의 상태전이를 관리하여 발생되는 문제점을 예측, 대비할 수 있게 하여, 소프트웨어 프로세스를 개선할 수 있다. 본 연구에서는 소프트웨어 개발시 발생하는 위험요소 관리에 대한 결함의 전이를 찾아내고, 예방 및 원인을 식별하고자 한다. 또한 이를 정량화 하여 전이단계를 제시한다. There are many defects that cause the process improvement of lifecycle problems during software development. This paper propose the management method of risk items that removes and manages the lifecycle problems as well. For the similar projects, we can estimate defects and prepare to solve them by using domain expert knowledge and the state analysis of defect items, which can greatly improve the software process. This research provides solution of management of risk items problem and detection of defect transition and its prevention and causes that happen on software development. Also, In this paper propose to making quantity of degree and transition phase.

시간의 디지털 시각화로 몰입을 돕는 비주얼타이머

이은서,최은아 한국HCI학회 2020 한국HCI학회 학술대회 Vol.2020 No.2

주거래은행의 무수익여신 및 업무용 고정자산과 대출기업의 대리인비용

이은서 한국회계정보학회 2012 재무와회계정보저널 Vol.12 No.3

This paper examines how net income, non-performing loans, and operational fixed-assets of main bank are associated with the agency costs of borrowing firms. Results of this study indicate that the association between non-performing loans and the agency costs of borrowing firms is statistically positive and the association between operational fixed-assets and agency costs of borrowing firms is statistically negative. This implies that non-performing loans and operational fixed-assets of main bank are significantly associated with the agency costs of borrowing firms. Specifically, non-performing loans increase the agency costs of borrowing firms, whereas operational-fixed assets decrease the agency costs of borrowing firms. These results suggest that non-performing loans and operational fixed-assets are significantly associated with not only banks themselves but also the agency costs of borrowing firms. This study contributes to banking literatures that have examined the relationship between main banks and borrowing firms. 본 연구는 우리나라의 유가증권시장과 코스닥 등록법인을 대상으로 주거래은행의 당기순이익, 무수익여신, 그리고 업무용 고정자산과 대출기업의 대리인비용과의 관계를 분석하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 주거래은행의 무수익여신은 대출기업의 대리인비용과 통계적으로 유의한 양(+)의 관계가 있는 것으로 나타났으며, 주거래은행의 업무용 고정자산은 대출기업의 대리인비용과 통계적으로 유의한 음(-)의 관계가 있는 것으로 나타났다. 이는 주거래은행의 무수익여신과 업무용 고정자산은 대출기업의 대리인비용과 관계가 있는 것으로 해석될 수 있다. 즉, 주거래은행의 무수익여신이 높아질수록 대출기업의 대리인비용은 높아지고, 업무용 고정자산이 높아질수록 대출기업의 대리인비용은 낮아지는 경향이 있음을 의미하는 것이다. 본 연구의 공헌점은 다음과 같다. 첫째, 주거래은행과 대출기업과의 관계를 알아본 것이다. 둘째, 주거래은행의 무수익여신과 업무용 고정자산은 은행 자신뿐만 아니라 대출기업의 대리인비용까지도 영향을 미친다는 사실을 발견한 점이다.

인공창의성과 신뢰성이 소비자의 브랜드 태도 및 구매의도에 미치는 영향

이은서,황경화,권오병 한국경영과학회 2023 한국경영과학회 학술대회논문집 Vol.2023 No.5

시니어 헬스케어를 위한 음성 기반 감정 분류 모델에 관한 연구

이은서,최형선,황보택근 차세대컨버전스정보서비스학회 2023 차세대컨버전스정보서비스기술논문지 Vol.12 No.3

In this paper proposes an emotional analysis model for the elderly for senior healthcare based on a Korean speech dataset that is emotionally classified. The proposed model used pre-processing techniques such as noise removal, speech normalization, and pronunciation purification to overcome speech characteristics such as unclear pronunciation and slow speech speed in the case of the elderly in a given dataset. For the development model, the accuracy of emotion classification obtained using Area Under the Curve (AUC) as an evaluation index was 85%. These results suggest an accurate and effective approach to the classification of speech emotions in the elderly, and can greatly contribute to healthcare by understanding the emotional state of the elderly. In addition, these research results are expected to open new possibilities in the field of voice emotion classification in the elderly and to be of great help in related research and practical applications. 본 논문은 감정 분류가 되어있는 한국어 음성 데이터셋을 기반으로 시니어 헬스케어를 위한 노인들의 감정 분석 모델을 제안한다. 제안한 모델은 주어진 데이터 세트에서 노인들의 경우 불분명한 발음과 느린 음성 속도와 같은 음성 특징들을 극복하기 위해 잡음 제거, 음성 정규화, 발음 정제와 같은 전처리 기술을 적용하였으며, log mel spectrogram 기술을 활용하였고 분류 모델은 컨볼루션 레이어와 리커런트 레이러를 합친 Convolution-Recurrent Neural Network(CRNN)를 조합하여 구성하였다. 개발 모델에 대하여 평가지표로 Area Under the Curve(AUC)를 사용하여 얻어낸 감정 분류 정확도는 85%가 나왔다. 이러한 결과는 노인들의 음성 감정 분류에 대하여 정확도가 높고 효과적인 접근 방법을 제시하며, 노인들의 감정 상태를 이해하여 헬스케어에 크게 기여할 수 있다. 또한, 이러한 연구 결과는 노인들의 음성 감정 분류 분야에 새로운 가능성을 열어주고, 관련 연구 및 실제 응용에 큰 도움이 될 것으로 기대된다.

다발성 원격전이를 동반한 췌장 두부, 미부의 동시성 췌장암 1예

이은서,이동기,장성일,정태룡 대한내과학회 2018 대한내과학회 추계학술대회 Vol.2018 No.1

무쇠꽃

이은서 수필미학 2021 수필미학 Vol.31 No.-

제약기업의 연구개발비 자산화 비교

이은서 한국회계정보학회 2015 회계정보연구 Vol.33 No.2

This study compares and investigates when and what global and Korean pharmaceutical companies capitalize research and development expenses. Global pharmaceutical companies are actively participated in internally generated research and development and in-process research and development. On the other hand, Korean pharmaceutical companies are much smaller than global pharmaceutical companies and spent a little research and development expenses compared to sales revenues. In addition, Korean pharmaceutical companies focus on internally generated research and development. Results of this study are stated as follow. Global pharmaceutical companies in Europe that adopt IFRS capitalize their research and development expenses when they receive government approval. This implies that they let government decide when they capitalize internally generated research and development expenses. However, Korean pharmaceutical companies that adopt IFRS still capitalize internally generated research and development expenses at third stage of clinical trial, which is one step prior to government approval. This suggests that financial statements of Korean pharmaceutical companies decrease the global comparability even though they adopt International Financial Reporting Standards. Contributions of this study are as follows. First, this study provides evidence that managers in Korean pharmaceutical companies should understand the importance of in-process research and development and when they can capitalize the internally-generated research and development expenses. Second, this study suggests that Korean pharmaceutical companies can emphasize on what they are good at, such as chemical research and clinical trials 본 연구는 한국채택국제회계기준(K-IFRS) 도입 이후 해외 제약기업과 국내 제약기업의 연구개발비의 회계처리를 비교·분석하였다. 구체적으로 본 연구는 연구개발비의 유형 및 연구개발비의 자산화 시점에 대하여 살펴보았다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 해외 제약기업은 연구개발의 유형이 내부추진 연구개발(IG R&D, internally generated R&D)과 외부조달 연구개발(IP R&D, in-process R&D)로 뚜렷하게 구분되어 있으며, 외부조달 연구개발에 집중하고 있음을 발견하였다. 국내 제약기업은 해외 제약기업에 비해 매출액과 매출액대비 연구개발비가 매우 낮은 수준이라는 것을 발견하였다. 둘째, IFRS를 도입한 유럽 제약기업은 임상 3상 단계보다 한 단계 더 진행된 정부승인 이후에 내부추진 연구개발비를 자산으로 인식한다는 것을 발견하였다. 이는 유럽 제약기업의 경우 내부추진 연구개발비 자산화 시점은 경영자의 자의적 판단에 의존하기보다는 정부인 제 3자에게 판단을 맡긴다는 것을 시사한다. 셋째, 국내 제약기업들은 K-IFRS를 도입하였다 해도 대부분이 임상 3상 단계에서 내부추진 연구개발비를 자산화 하거나 연구개발비를 구체적으로 언제 자산화 하는지 사업보고서에서 명확히 밝히고 있지 않은 것으로 나타났다. 본 연구는 제약기업의 연구개발비가 증가함에 따라 이슈가 되고 있는 회계처리와 관련하여 K-IFRS 적용의 효과를 살펴봄은 물론, 해외 제약기업에서의 연구개발비의 회계처리 및 자산화 시점을 비교하였다는데 그 의의가 있다. 본 연구의 결과는 실무를 담당하는 제약기업관계자 및 회계감사인이 제약기업을 분석하는데 도움이 될 것으로 기대한다.

대용량 영구 메모리 기반 실시간 빅데이터 검색 플랫폼 성능 분석

이은서,박동철 아이씨티플랫폼학회 2023 JOURNAL OF PLATFORM TECHNOLOGY Vol.11 No.4

The advancement of various big data technologies has had a tremendous impact on many industries. Diverse big data research studies have been conducted to process and analyze massive data quickly. Under these circumstances, new emerging technologies such as high-capacity persistent memory (PMEM) and Compute Express Link (CXL) have lately attracted significant attention. However, little investigation into a big data “search” platform has been made. Moreover, most big data software platforms have been still optimized for traditional DRAM-based computing systems. This paper first evaluates the basic performance of Intel Optane PMEM, and then investigates both indexing and searching performance of Elasticsearch, a widely-known enterprise big data search platform, on the PMEM-based computing system to explore its effectiveness and possibility. Extensive and comprehensive experiments shows that the proposed Optane PMEM-based Elasticsearch achieves indexing and searching performance improvement by an average of 1.45 times and 3.2 times respectively compared to DRAM-based system. Consequently, this paper demonstrates the high I/O, high-capacity, and non-volatile PMEM-based computing systems are very promising for big data search platforms. 다양한 빅데이터 기술의 발전은 많은 산업에 큰 영향을 미치고 있으며, 방대한 양의 데이터를 빠르게 처리하고 분석하기 위해 여러 연구가 진행되고 있다. 이러한 상황에서 인텔 차세대 대용량 영구 메모리 모듈이나 CXL과 같은 새로운 형태의 메모리와 컴퓨팅 기술이 크게 주목받고 있다. 그러나, 현존하는 대부분의 빅데이터 소프트웨어 플랫폼들은 여전히 기존의 전통적인 DRAM 환경을 기반으로 최적화되어 있으며, 특히 빅데이터 실시간 검색 플랫폼 관련 연구는 상대적으로 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 차세대 영구 메모리인 인텔 옵테인 영구 메모리의 기본 성능을 평가하고, 옵테인 영구 메모리 기반 시스템에서 빅데이터 실시간 검색 플랫폼으로 유명한 Elasticsearch의 다양한 성능 분석 결과를 통해 대용량 영구 메모리의 효용성과 가능성을 검증한다. 본 논문은 대용량 영구 메모리 기반 시스템이 기존 DRAM 기반 시스템에 비하여 색인과 검색 측면에서 각각 1.45배, 3.2배의 성능 향상을 확인하였고, 이를 통해 고성능 I/O와 대용량, 비휘발성 등의 다양한 이점을 가진 차세대 영구 메모리가 Elasticsearch와 같은 빅데이터 검색 플랫폼에서 좋은 대안이 될 수 있음을 확인하였다.

Microscopic DVS 기반의 멀티미디어 알고리즘 최적화 기법

이은서,김병일,장태규,Lee Eun-Seo,Kim Byung-Il,Chang Tae-Gye 대한전자공학회 2005 電子工學會論文誌-SP (Signal processing) Vol.42 No.4

본 논문에서는 멀티미디어 알고리즘이 갖는 처리단위 및 분포 특성을 활용하여 저전력 효과를 극대화 할 수 있는 새로운 형태의 Microscopic DVS(Dynmic Voltage Scaling) 기법을 제시하였고, MPEG 오디오 및 비디오를 대상으로 저전력을 위한 알고리즘 최적화 기법을 제시하였다. 통상적으로 긴 task 단위로 반영되는 macroscopic한 분포특성에 기반하여 저전력 제어가 이루어지는 기존의 DVS 기법과는 달리, 본 연구에서는 수십 밀리초(msec) 내외의 짧은 멀티미디어 신호 실시간 처리 단위, 즉 프레임 단위로 DVS 전력 제어를 수행하는 기법을 제시하고 이를 Microscopic DVS 기술이라 칭하였다. 특히 본 연구에서 제시한 microscopic DVS 기법은 멀티미디어 프레임별 연산량에 따라 단순히 전압-주파수를 가변 시켜주는 개념뿐만이 아니라, microscopic DVS에 의한 전력 절감 효과를 극대화 시킬 수 있도록 프레임별 연산량의 평균과 분산에 자유도를 확대 허용하는, 멀티미디어 알고리즘 자체에 대한 새로운 형태의 최적화 개념까지를 포함하였다. 제안한 전력절감기법의 타당성 검증을 위해 MPEG-2 video decoder와 MPEG-2 AAC audio encoder를 ARM9 processor 상에서 본 과제에서 제시한 전력절감기법을 적용하여 시뮬레이션 하였으며, 그 결과 video decoder의 경우 50$\%$, audio encoder의 경우 30$\%$ 정도의 전력 절감 효율을 얻을 수 있었다. This paper proposes a new power minimization technique for the frame-based multimedia signal processing. The derivation of the technique is based on the newly proposed microscopic DVS(Dynamic Voltage Scaling) method, where, the operating frequency and the supply voltage levels are dynamically controlled according to the processing requirement for each frame of multimedia data. The multimedia signal processing algorithms are also redesigned and optimized to maximize the power saving efficiency of the microscopic DVS technology. The characterization of the mean/variance distribution of the processing load in the frame-based multimedia signal processing provides the major basis not only for the optimized application of the microscopic DVS technology but also for the optimization of the multimedia algorithms. The power saying efficiency of the proposed DVS approach is experimentally tested with the algorithms of MPEG-2 video decoder and MPEG-2 AAC audio encoder on the ARM9 RISC processor. The experimental results with the diverse MPEG-2 video and audio files show The average power saving efficiencies of 50$\%$ and 30$\%$, respectively. The results also agree very well with those of the analytic derivations.