GPS와 Wi-Fi를 이용한 위치 추적 시스템은 IEEE 802.11 기반으로 하는 다수의 AP들로 구성된 무선 네트워크 인프라가 구축되어 있는 환경에서 추가 비용 없이 이용 가능하여 다양한 응용분야에서 유용하게 활용될 수 있다. 기존의 시스템은 위치 추적용 태그의 단가가 비싼 범용 장치를 사용하였으며 전력소모를 위한 고려가 부족하였다. 본 논문에서는 기존의 GPS와 Wi-Fi를 이용한 저전력을 고려한 위치 추적 시스템을 제안한다. 먼저, 저전력 하드웨어 기반으로 위치 추적에 최적화된 태그를 설계하고 구현한다. 또한 구현한 태그가 저전력으로 동작할 수 있는 핸드오프 기법, 동작 모델을 제안한다. 제안하는 핸드오프 기법은 IEEE 802.11 표준 핸드오프 방식이 채널검색 동작 시 많은 송수신이 발생함에 따라 큰 전력소모가 발생하는 문제를 위치 정보를 활용하여 해결한다. 또한 제안하는 동작 모델은 절전모드와 duty cycle 개념을 사용하여 태그의 전력소모를 최소화하였다. 제안하는 시스템의 성능을 평가하기 위해 실제 환경을 모델링한 시뮬레이션을 수행하고 실제 측정한 태그의 각 동작에 따른 전류소비를 기반으로 전력소모량을 계산한다. 시뮬레이션 결과 제안하는 핸드오프 기법은 표준 핸드오프에 비해 약 59%, 제안하는 동작 모델의 경우 기본 동작 모델에 비해 약 98%의 전력소모를 줄일 수 있었다.
데이터베이스 분야에서 다수의 속성을 갖는 데이터의 효율적인 의사 결정을 지원하는 스카이라인 질의에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 스카이라인 질의란 대량의 데이터에서 필요한 관심 정보를 검색할 때 모든 속성의 데이터를 탐색하지 않고 속성 내에 의미 있는 데이터만 탐색하는 것이다. 이와 같은 스카이라인 질의는 센서 네트워크에서 다양한 환경 및 상황정보를 수집하여 사용자에게 제공하기 위해 유용하게 활용할 수 있다. 그러나 기존의 스카이라인 선출 방식은 다차원 데이터에서 스카이라인 선출시 센서의 수와 차원이 증가함에 따라 비교 계산 횟수가 급격히 증가하며 또한 지배력이 큰 값에 의해 단일 속성으로도 의미 있는 값이 제외될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 싱크 노드로 부터 관심(interest) 질의를 하위 노드로 전송할 때 전체 데이터 중 일부 데이터들의 선호도(preference)를 판별할 수 있는 카테고리 기반 소속 함수(CMF : Category Based Member Function)를 함께 전송하여 스카이라인 선출 시 차원의 증가로 발생할 수 있는 비교 계산의 복잡성을 감소시키고 선호도 높은 우선순위 데이터를 처리하는 기법을 제안한다. 제안된 기법의 우수성을 보이기 위해 시뮬레이션을 통한 성능평가를 수행하였으며 그 결과 다차원의 센서 데이터 집합에서 데이터 검출 시 카테고리 기반 소속 함수를 기반으로 한 처리기법에서 시간 복잡도가 감소함을 보였으며 지배력이 큰 스카이라인으로부터 제외된 의미 있는 속성 값을 검출할 수 있었다.
목적 : Small-scalled PACS, Pc-based PACS로 표현되는 MicroPACS 시스템 구축에 대한 관심도가 급격하게 증가하고 있는 추세이다. MicroPACS 시스템은 PACS를 작은 규모에서 사용할 수 있도록 구성해놓은 것이고, 이 시스템을 구성하기 위해서는 DICOM viewer나 연결프로그램 등이 필요하다. 이것은 공개소스프로그램(Open Source Program)을 통해서 어느 누구나 쉽게 무료로 다운로드를 받을 수 있게 되어있다. 본 논문은 Open source program으로 MicroPACS를 직접 구성해보았고, 저장매체로서의 활용가치를 측정하기위하여 성능, 안정성 측면에서 기존의 광 저장매체(CD, DVDRAM)와 비교 분석하였다. 실험재료 및 방법 : 1. 소형 PACS를 구축하기 위해서 먼저 다음 기준에 맞는 DICOM Server Software를 검색한다. (1) 윈도우체제에서 사용가능할 것. (2) Free ware일 것. (3) PET/CT scanner와 호환되어야 할 것. (4) 사용하기 쉬워야 할 것. (5) 저장의 한계가 없어야 할 것. 2. (1) MicroPACS의 성능을 평가하기 위해 환자 1명의 Data ($^{18}F$-FDG Torso PET/CT)를 현재 Back-up장치로 쓰이는 광 저장매체(CD, DVD-RAM)와 MicroPACS에 저장하는데 소요되는 시간(Back up time)과 workstation으로 복구되기까지의 시간(Retrieval time)을 비교해 보았다. (2) PET/CT 검사를 시행했던 환자 1명의 병록번호와 검사 시행날짜를 핵의학과 직원 7명을 대상으로 알려주고 Data를 찾는데 소요되는 시간을 MicroPACS와 광 저장매체(CD, DVD-RAM)에서 각각 측정하여 비교하였다. 3. 기존의 백업장치로 쓰였던 CD들 중에서 2004년부터 2006년까지 500장을 무작위로 뽑아서 loading을 하였고 그중에서 얼마만큼의 에러가 발생하였는지를 측정하여 MicroPACS의 안정성을 비교평가하였다. 결과 : 1. Server와 DICOM viewer 기능을 갖춘 11개의 open source software 중에서 Conquest DICOM Server를 선택하였다. 2. (1) Backup과 Retrieval 시간 비교(단위 : 분)는 다음과 같다; DVD-RAM(5.13,2.26)/Conquest DICOM Server (1.49,1.19) by GE DSTE (p<0.001), CD (6.12,3.61)/Conquest (0.82,2.23) by GE DLS (p<0.001), CD (5.88,3.25)/Conquest (1.05,2.06) by SIEMENS. (2) CD ($156{\pm}46$초), DVD-RAM ($115{\pm}21$초) and Conquest DICOM Server ($13{\pm}6$초). 3. 1년간 MicroPACS에서의 데이터손실은 없었으며(0%), 500장의 CD 중에서 14개(2.8%)가 Loading하는데 실패하였다. 결론 : 현재 많은 병원에서 도입되고 있는 Full PACS를 open source software를 통하여 소규모의 PACS로 재현해 보았고, 그 결과 가능하다는 결론이 나왔다. 데이터 저장의 유용성을 평가한 결과에서 MicroPACS를 이용하는 것이 기존의 광저장매체를 사용하는 것보다 효율적이고 작업속도가 향상 된다는 것을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 정보 검색(Information Retrieval, IR) 기술과 새로운 인스턴스 조인 기술을 이용하여 방대하고도 이질적인 XML 문서들에 대한 부분 매취 질의(Partial Match Query)를 처리하는 새로운 방법으로, XIR-Branching을 제안한다. 부분 매취 질의는 경로 표현식에 조상-후손 관계성(descendent-or-self axis) "//"를 가지는 질의로 정의되며, 선형 경로 표현식(Linear Path Expression, LPE)과 분기 경로 표현식(Branching Path Expression, BPE)으로 구분된다 일반적 형식의 부분 매취 질의는 분기하는 경로들을 만드는 분기 조건들을 가진다. XIR-Branching의 목적은 이질적인 스키마들을 가진 방대한 문서들에 주어지는 부분 매취 질의를 효과적으로 지원하는 것이다. XIR-Branching은 관계형 테이블을 사용하는 전통적인 스키마-레벨 방법들(XRel, XParent, XIR-Linear[21])에 그 기초를 두고, 역 인덱스(inverted index) 기술과 새롭게 소개하는 인스턴스-레벨 조인 기술인 프리픽스 매취 조인(Prefix Match Join)을 사용하여 질의 처리 효율성과 확장성을 향상시킨다. 전자는 LPE를 처리하기 위한 기술로 XIR-Linear[21]에서 사용한 방법이다. 후자는 BPE를 처리하기 위한 기술로 본 논문에서 새롭게 제안하는 기술이며, 전통적인 방법에서 사용하는 포함 관계 조인(containment join) 보다 효과적인 방법으로 결과 노드(result node)를 찾는다. 기존 연구인 XR-Linear는 역 인덱스를 사용하여 LPE 처리에 우수한 성능을 보이고 있지만, BPE 처리 방법을 다루지 않았다. 그러나. 더욱 구체적이고 일반적인 질의를 위해서는 BPE도 처리할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 BPE까지 다룰 수 있는 새로운 방법으로 기존의 XIR-Linear를 확장한 XIR-Branching을 제안한다. 제안하는 방법은 스키마-레벨 방법으로 질의 대상 후보 집합을 크게 줄인 후, 인스턴스-레벨 조인 방법인 프리픽스 매취 조인으로 최종 결과 집합을 효과적으로 구하는 방법이다. XIR-Branching의 우수성을 보이기 위해 기존 BP포 처리 방법인 XRei, XParent와 비교 분석을 수행한다. 마지막으로, 성능 평가를 통하여 XIR-Branching이 기존 방법들에 비해 수십에서 수백배 효과적이고 확장성 또한 뛰어남을 보인다.
영어와 달리 한국어나 일본어 문장의 경우 용언의 필수격을 채우는 명사구가 생략되는 무형대용어 현상이 빈번하다. 특히 백과사전이나 위키피디아의 문서에서 표제어로 채울 수 있는 격의 경우 그 격이 문장에서 더 쉽게 생략된다. 정보검색, 질의응답 시스템 등 주요 지능형 응용시스템들은 백과사전류의 문서에서 주요한 정보를 추출하여 수집하여야 한다. 그러나 이러한 명사구 생략 현상으로 인해 양질의 정보추출이 어렵다. 본 논문에서는 백과사전 종류 문서에서 생략된 명사구 즉 무형대용어를 복원하는 시스템의 개발을 다루었다. 우리 시스템이 다루는 문제는 자연어처리의 무형대용어 해결 문제와 거의 유사하나, 우리 문제의 경우 문서의 일부가 아닌 표제어도 복원에 이용할 수 있다는 점이 다르다. 무형대용어 복원을 위해서는 먼저 무형대용어의 탐지 즉 문서 내에서 명사구 생략이 일어난 곳을 찾는 작업을 수행한다. 그 다음 무형대용어의 선행어 탐색 즉 무형대용어의 복원에 사용될 명사구를 문서 내에서 찾는 작업을 수행한다. 문서 내에서 선행어를 발견하지 못하면 표제어를 이용한 복원을 시도해 본다. 우리 방법의 특징은 복원에 사용된 문장성분을 찾기 위해 Structural SVM을 사용하는 것이다. 문서 내에서 생략이 일어난 위치보다 앞에 나온 명사구들에 대해 Structural SVM에 의한 시퀀스 레이블링(sequence labeling) 작업을 시행하여 복원에 이용 가능한 명사구인 선행어를 찾아내어 이를 이용하여 복원 작업을 수행한다. 우리 시스템의 성능은 F1 = 68.58로 측정되었으며 이는 의미정보의 이용 없이 달성한 점을 감안하면 높은 수준으로 평가된다.
본 연구는 경향신문, 한겨레, 동아일보 세 개의 신문기사가 가지고 있는 내용 및 논조에 어떠한 차이가 있는지를 객관적인 데이터를 통해 제시하고자 시행되었다. 본 연구는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 신문기사의 키워드 단순빈도 분석과 Clustering, Classification 결과를 분석하여 제시하였으며, 경제, 문화 국제, 사회, 정치 및 사설 분야에서의 신문사 간 차이점을 분석하고자 하였다. 신문기사의 문단을 분석단위로 하여 각 신문사의 특성을 파악하였고, 키워드 네트워크로 키워드들 간의 관계를 시각화하여 신문사별 특성을 객관적으로 볼 수 있도록 제시하였다. 신문기사의 수집은 신문기사 데이터베이스 시스템인 KINDS에서 2008년부터 2012년까지 해당 주제로 주제어 검색을 하여 총 3,026개의 수집을 하였다. 수집된 신문기사들은 불용어 제거와 형태소 분석을 위해 Java로 구현된 Lucene Korean 모듈을 이용하여 자연어 처리를 하였다. 신문기사의 내용 및 논조를 파악하기 위해 경향신문, 한겨레, 동아일보가 정해진 기간 내에 일어난 특정 사건에 대해 언급하는 단어의 빈도 상위 10위를 제시하여 분석하였고, 키워드들 간 코사인 유사도를 분석하여 네트워크 지도를 만들었으며 단어들의 네트워크를 통해 Clustering 결과를 분석하였다. 신문사들마다의 논조를 확인하기 위해 Supervised Learning 기법을 활용하여 각각의 논조에 대해 분류하였으며, 마지막으로는 분류 성능 평가를 위해 정확률과 재현률, F-value를 측정하여 제시하였다. 본 연구를 통해 문화 전반, 경제 전반, 정치분야의 통합진보당 이슈에 대한 신문기사들에 전반적인 내용과 논조에 차이를 보이고 있음을 알 수 있었고, 사회분야의 4대강 사업에 대한 긍정-부정 논조에 차이가 있음을 발견할 수 있었다. 본 연구는 지금까지 연구되어왔던 한글 신문기사의 코딩 및 담화분석 방법에서 벗어나, 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 다량의 데이터를 분석하였음에 의미가 있다. 향후 지속적인 연구를 통해 분류 성능을 보다 높인다면, 사람들이 뉴스를 접할 때 그 뉴스의 특정 논조 성향에 대해 우선적으로 파악하여 객관성을 유지한 채 정보에 접근할 수 있도록 도와주는 신뢰성 있는 툴을 만들 수 있을 것이라 기대한다.
최근까지도 중소기업의 지속성장 및 경쟁력 확보에 대한 중요함을 인식함에 따라, 정부 차원에서의 유형 자원(R&D 인력, 자금 등)에 대한 지원이 주로 투입되어 왔다. 그러나 사업지원의 적절성이나 효과성, 효율성 면에서 서로 상충되는 정책부분이 존재하여 과소 지원이나 중복 지원 등 지원체계의 비효율성 문제가 제기되어온 것도 사실이다. 정부나 기업 관점에서는 중소기업의 한정된 자원으로 인해, 외부와의 협력을 통한 기술개발 및 역량강화가 기업의 경쟁우위를 창출하는 근간이라 보고 있으며, 이를 위한 가치창출 활동을 강조하고 있다. 기업 레벨에서의 지식생태계 구축을 통해 일련의 가치사슬로부터 기업거래 관계를 분석하고 결과를 가시화할 수 있는 밸류체인 네트워크 분석이 필요한 것도 이 때문이다. 특허/제품/기업명 검색을 통해 관련 제품의 정보나 특허 보유 기업의 기술(제품) 현황 정보를 제공하는 기술기회발굴시스템(Technology Opportunity Discovery system), 기업(재무)정보와 신용정보을 열람하게 해주는 CRETOP이나 KISLINE 등은 존재하고 있으나 밸류체인 네트워크 분석기반으로 유사(경쟁)기업의 리스트나 향후 거래 가능한 잠재 거래처 정보를 제공해주는 시스템은 부재한 실정이다. 따라서, 본 고에서는 KISTI에서 개발 운영중인 기업 비즈니스 전략수립 지원 파트너인 '밸류체인 네트워크 시스템(Value Chain Network System : VCNS)'을 중심으로, 탑재된 네트워크 기반 분석모듈의 유형, 이를 지원하는 참조정보 및 데이터베이스(D/B)의 구성 로직과 시스템 활용방안을 고찰하며, 산업구조를 이해하고 기업의 신제품 개발을 위한 핵심정보가 되고 있는 지능형 밸류체인 분석 시스템의 네트워크 가시화 기능을 살펴보기로 한다. 한 기업이 다른 기업 대비 경쟁우위를 확보하기 위해서는 보유 특허 또는 현재 생산하고 있는 제품에 대한 경쟁자 식별이 필요하며, 세부 업종별 유사(경쟁)기업을 탐색하는 일은 대상기업의 사업화 경쟁력 확보에 핵심이 된다. 또한 기업간 비즈니스 활동인 거래정보는 유사 분야로 진출할 경우 잠재 거래처 정보를 제공하는 중요한 역할을 수행한다. 이러한 기업간 판매정보를 기반으로 구축된 네트워크 맵을 활용하여 기업 또는 업종 수준의 경쟁자를 식별하는 일은 밸류체인 분석의 핵심모듈로 탑재될 수 있다. 밸류체인 네트워크 시스템(VCNS)은 단순 수집된 종래의 기업정보에 밸류체인(value chain) 및 산업구조 분석개념을 접목하여 개별 기업의 시장경쟁 상황은 물론 특정 산업의 가치사슬 관계를 파악할 수 있다. 특히 업종구조 파악, 경쟁사 동향 파악, 경쟁사 분석, 판매처 및 구매처 발굴, 품목별 산업동향, 유망 품목 발굴, 신규 진입기업 발굴, VC별 핵심기업 및 품목 도출, 해당 기업별 보유 특허 파악 등 기업 레벨에서의 유용한 정보분석 툴로 활용 가능하다. 또한, 거래처 정보 및 재무데이터로부터 분석된 결과의 객관성 및 신뢰성을 기반으로, 현재 국내에서 이용 중인 15,000여개 회원기업과 연구개발서비스업 종사자, 출연(연) 및 공공기관 등에서 사업평가 정보지원, R&D 의사결정 지원 및 중 단기 수요예측 전망 등 다양한 목적(용도)에 밸류체인 네트워크 시스템을 활용할 수 있을 것으로 기대된다. 기업의 사업경쟁력 강화를 위해 정부기관 및 민간 연구개발서비스 기업을 중심으로 기술(특허) 및 시장정보가 제공되어 왔으며, 이는 특허분석(등급, 계량분석 위주) 또는 시장분석(시장보고서 기반 시장규모 및 수요예측 위주)의 형태로 지원되어 왔다. 그러나 기업이 사업화진출 단계에서 겪게 되는 애로요인의 하나인 정보부족을 해결하는데 한계가 있었으며, 특히 경쟁기업 및 거래가능 기업 후보군에 대한 탐색정보는 입수하기 어려웠다. 본 연구를 통해 제안된 네트워크맵 및 보유 데이터 기반의 실시간 밸류체인 가시화 서비스모듈이 중견 중소기업이 당면한 신규시장 진출시 경쟁기업 대비 예상점유율, (예상)매출액 수준, 어느 기업을 컨택하여 유통망(원자재/부품에 대한 공급처, 완제품/모듈에 대한 수요처)을 확보할 지에 대한 핵심정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 향후 연구에서는 대체기업(또는 대체품목) 경쟁지표의 개발과 연구주체의 참여를 통한 경쟁요인별 지표의 고도화 연구, VCNS의 성능향상을 위한 데이터마이닝 기술 및 알고리즘을 추가 반영하도록 수행하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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