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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Yongkuk Kim (KEIT) Tan Juan (Weifang University of Science and Technology) Hoekyung Jung (Paichai University)
저널정보
한국정보통신학회JICCE Journal of information and communication convergence engineering Journal of information and communication convergence engineering Vol.19 No.3
발행연도
2021.9
수록면
142 - 147 (6page)

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In this paper, we propose an intelligent research fund management system that applies artificial intelligence technology to an integrated research fund management system. By defining research fund management rules as work rules, a detection model learned using deep learning is designed, through which the disapproval status is presented for each research fund usage history. The disapproval detection system of the RCMS implemented in this study predicts whether the newly registered usage details are recognized or disapproved using an artificial intelligence model designed based on the use of an 8.87 million research fund registered in the RCMS. In addition, the item-detail recommendation system described herein presents the usage details according to the usage history item newly registered by the artificial intelligence model through a correlation between the research cost usage details and the item itself. The accuracy of the recommendation was shown to be 97.21%.
#Artificial intelligence #Detection system #Real-time cash management system #Research fund

목차

Abstract
Ⅰ. INTRODUCTION
Ⅱ. IMPROVEMENTS TO RESEARCH FUND MANAGEMENT SYSTEM
Ⅲ. INTELLIGENT RESEARCH FUND MANAGEMENT SYSTEM
Ⅳ. DISCUSSION AND CONCLUSIONS
REFERENCES

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