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황은석(Eunseok Hwang),석혜성(Hyesung Seok),정광헌(Kwanghun Chung) 한국산학기술학회 2019 한국산학기술학회논문지 Vol.20 No.3
2017년 청년 실업률이 역대 최고치를 기록한 가운데, 본 상황을 타파하기 위한 대안으로 창업 활성화가 떠오르고 있다. 벤처 기업 수 및 신규 벤처 투자 금액은 매년 역대 치를 갱신하고 있으며 정부에서는 중소기업청을 중소벤처기업부로 격상시켰다. 문제는 스타트업의 성공률이 높지 않다는 데 있다. 한국 신생기업 생존율은 최근 3년 39.1%에 불과하며, 죽음의 계곡(Valley of Death) 단계에서 90%에 달하는 기업들이 실패하고 있다. 초기 스타트업은 죽음의 계곡을 넘어갈 수 있느냐가 관건이며 이를 위해투자가 어느 정도 규모와 적시성을 가지고 이루어지느냐가 중요한 변수로작용한다. 하지만, 현재 스타트업의 비즈니스 모델을 정립하기 위한 모델들은 투자 시 실질적인 기업 평가 변수가 반영되어 있지 않아 투자 유치에 어려움이 있다. 본 논문에서는 주요 투자 주체인 엔젤투자기관 및 벤처캐피탈이 투자를 위해 중점적으로 고려하는 변수 및 비즈니스 모델이 혼합된 프로세스를 개발했다. 또한, 새로 개발한 Death Valley Venture(DVV) 비즈니스 프로세스를 기존의 기법들과 비교하고, 적용 사례를 제시하였다. Youth unemployment reached a record high in 2017, and business revitalization is emerging as a means of overcoming this situation. The number of venture companies and amounts of new venture investments are increasing year on year, and the government has upgraded Small and Medium Business Administration to the Ministry of SMEs and Startups. However, the success rate of startups is relatively poor. Over the past three years only 39.1% of Korean startups survived and 90% of companies failed in the Valley of Death phase. Survival this phase is critical for early startups, and thus, the amount and timing of investments are critical. Current models for establishing business startups do not effectively attract investments because they lack practical, corporate evaluation variables. In this paper, we develop a mixed process that incorporates the factors and business models focused on by venture capital investors. In addition, we compared our Death Valley Venture (DVV) process with current methods and provide an example of its application.
얼굴인식 기술을 통한 온라인 시험 부정행위 방지 시스템 설계
김병운(Byeongun Kim),김수현(Suhyeon Kim),박종봉(Jongbong Park),한승태(Seungtae Han),석혜성(Hyesung Seok) 대한산업공학회 2016 대한산업공학회 추계학술대회논문집 Vol.2016 No.11
본 논문에서는 얼굴인식 기술을 통한 온라인 시험 부정행위 방지 시스템을 제안한다. 제안된 시스템의 특징은 다음과 같다. 첫째, 이 시스템은 온라인 시험 도중 발생하는 가장 치명적이며 원초적인 부정행위를 방법을 방지하는 형식을 지니고 있다. 둘째, 이 프로젝트의 목표는 온라인 강의 시험의 부정행위 비율을 줄이는 것에 있다. 셋째, 이 시스템은 온라인 시험 시 부정행위를 줄일 수 있는 잠재성을 가지고 있고, 다양한 온라인 가의 시험에 사용될 수 있다. 제안된 시스템의 성능평가 결과 일정 수준 이상의 부정행위 시도를 잡아낼 수 있는 우수한 성능을 보여주었다. In this paper, we propose an online exam cheating prevention system based on facial recognition technology. Features of the proposed system are as follows. First, this system has the format, how to prevent the most fatal and primitive cheating that occurs during online exams. Second, the goal of this project is cheating on reducing the proportion of online teaching test Thirds, this system has the potential to reduce cheating during online exam, it can be used to test a variety of online courses. Performance evaluation of the proposed system, results showed an excellent performance to catch a certain level or more cheating attempts.