• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2004.05b
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• pp.529-532
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• 2004

정보통신부는 2003년 7월 통신시장의 유효경쟁 활성화 방안으로 기존의 설비기반경쟁보다는 서비스 기반경쟁을 지향하겠다는 입장을 표명하였다. 고정망의 경우 서비스기반 경쟁을 위한 규제적 장치가 많은 반면 이동망의 경우 경쟁방안이 부재한 상태이다. 이에 따라 해외 많은 나라에서는 서비스 기반 경쟁 활성화를 위한 대안들을 모색하고 있다. 따라서 본 고에서는 설비기반 경쟁과 서비스 기반 경쟁의 개념 및 사례들을 분석하고 이를 통해 서비스기반 경쟁을 활성화시킬 방안을 제시하고자 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2012.10a
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• pp.107-112
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• 2012

본 논문은 일반 텍스트에 나타나는 경쟁 관계에 있는 고유명사들을 경쟁자로 자동 추출하는 방법에 대한 것으로, 규칙 기반 방법과 기계 학습 기반 방법을 모두 제안하고 비교하였다. 제안한 시스템은 뉴스 기사를 대상으로 하였고, 문장에 경쟁관계를 나타내는 명확한 정보가 있는 경우에만 추출하는 것을 목표로 하였다. 규칙기반 경쟁어 추출 시스템은 2개의 고유명사가 경쟁관계임을 나타내는 단서단어에 기반해서 경쟁어를 추출하는 시스템이며, 경쟁표현 단서단어는 620개가 수집되어 사용됐다. 기계학습 기반 경쟁어 추출시스템은 경쟁어 추출을 경쟁어 후보에 대한 경쟁여부의 바이너리 분류 문제로 접근하였다. 분류 알고리즘은 Support Vector Machines을 사용하였고, 경쟁어 주변 문맥 정보를 대표할 수 있는 언어 독립적 5개 자질에 기반해서 모델을 학습하였다. 성능평가를 위해서 이슈화되고 있는 핫키워드 54개에 대해서 623개의 경쟁어를 뉴스 기사로부터 수집해서 평가셋을 구축하였다. 비교 평가를 위해서 기준시스템으로 연관어에 기반해서 경쟁어를 추출하는 시스템을 구현하였고, Recall/Precision/F1 성능으로 0.119/0.214/0.153을 얻었다. 제안 시스템의 실험 결과로 규칙기반 시스템은 0.793/0.207/0.328 성능을 보였고, 기계 학습기반 시스템은 0.578/0.730/0.645 성능을 보였다. Recall 성능은 규칙기반 시스템이 0.793으로 가장 좋았고, 기준시스템에 비해서 67.4%의 성능 향상이 있었다. Precision과 F1 성능은 기계학습기반 시스템이 0.730과 0.645로 가장 좋았고, 기준시스템에 비해서 각각 61.6%, 49.2%의 성능향상이 있었다. 기준시스템에 비해서 제안한 시스템이 Recall, Precision, F1 성능이 모두 대폭적으로 향상되었으므로 제안한 방법이 효과적임을 알 수 있다.

• Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.18-24
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• 2004

유무선 통신시장이 포화상태에 진입하면서 국내 통신시장 구조의 재편이 일어나고 있다. 1990년대 이후 추진된 신규사업자의 진입을 통한 경쟁 확대 정책이 마무리되고 이제는 망 경쟁보다는 서비스 기반 경쟁으로의 전환이 추진되고 있는 것이다. 그러나 서비스 기반경쟁은 기존 사업자의 망고도화 의욕을 약화시키고 신규사업자의 투자의욕 저하를 초래하는 등 부작용이 많기 때문에 충분한 보완대책이 필요하다. 이러한 관점에서 본 고에서는 우리보다 앞서 서비스 기반 경쟁을 시행하고 있는 네덜란드의 통신시장 및 규제환경을 분석하고 서비스 기반 경쟁의 문제점을 보완하기 위한 시사점을 도출해보고자 한다.

• Journal of KIISE:Information Networking
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• v.35 no.1
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• pp.56-66
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• 2008

Contention-based forwarding in wireless ad-hoc networks reduces transmission failure rate by selecting one receiver with good channel among multiple receivers. However, contention-based forwarding may increase transmission latency due to the collision problem caused by the simultaneous transmission among multiple receivers. In this paper, we present an analytic model that reflects the delay and collision rate of contention-based forwarding in lossy wireless links. Through the analytic model, we calculate the expected delay and progress in one-hop transmission under given wireless link model and delay model. Based on the analytic results, we observe that delay model should be adapted to wireless link model for optimal performance in contention-based forwarding.

• Journal of Korea Fair Competition Federation
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• no.101
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• pp.20-23
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• 2004

우리나라의 중소기업은 우리 경제의 중추세력으로, 중소하도급업체의 경쟁력 향상은 국민소득 2만불 달성을 위한 관건이라고 볼 수 있다. 공정거래위원회는 그 동안 계약체결과정에 대한 실태조사 실시, 하도급 관련 전문가의 의견 수렴 및 관계부처와 대책을 협의하는 등 자동차, 조선, 전자, 건설 등 주요 업종의 중소하도급업체 현장을 방문하여 애로사항을 파악해 왔다. 공정위는 경제상황이 어려울수록 거래상지위가 취약한 중소하도급업체들은 더욱 어려움을 겪게 되는 점을 고려, $\lceil$투명하고 공정한 하드급거래기반 구축방안거래기반 구축방안$\rfloor$을 마련하여 추진할 계획이다.

• Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.941-967
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• 2017

제조혁신 기술로서 엔지니어링 모델링 & 시뮬레이션(이하, Eng. M&S) 기술은 제조패러다임을 바꿀 대안기술로 주목되고 있으며, 해당분야 국가수준에서의 기술정책 육성을 위해 경쟁력 분석이 우선적으로 선행되어야 한다. 이를 위해 제조업에서 Eng. M&S가 갖는 의미를 고찰하고, 기존에 정립된 특허, 논문 계량 분석 경쟁력 평가모형을 기반으로 Eng. M&s 기술적 특성을 반영한 시장 관점에서 지표를 추가하여 Eng. M&S 기술에 대한 각국의 경쟁력을 도출을 시도하였다. 또한 모형의 통계적 검증을 통해 기존 계량정보 기반 평가모형보다 다양한 정보에 의한 높은 설명력을 확인하였고, 이에 따라 추가된 시장지표의 유용성을 확인할 수 있었다. Eng. M&S 기술경쟁력 분석 결과, 한국의 경쟁력은 최고기술보유국가인 미국대비 절반 수준으로 7개 주요국 중 가장 낮게 평가되었으며, 도출된 결과를 기반으로 경쟁국들의 정책적 노력에 대해 논의하였다. 본 연구를 통해 설계역량이 현저히 낮다고 평가된 한국 제조환경에 맞는 Eng. M&S 기술 육성 정책 수립이 필요하며, 보다 근본적인 차원에서의 해당 기술 활용을 촉구하는 바이다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.32 no.5A
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• pp.460-466
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• 2007

There are two coordination functions in IEEE 802.11 standard. One is PCF, polling based function, and the other is DCF, contention based function. DCF is simpler than PCF but the performance is similar with the latter. That's the reason why DCF is more popular than PCF. However, DCF has a risk of collision with other nodes in the network because the function is a distributed contention based one. CSMA/CA of DCF has collision avoidance algorithm in it, but the performance of avoidance algorithm has limitations. In this paper we proposed a new scheme called TAR(Tone-based Access scheme with Repetitive conention). In TAR, there is narrow contention-only channel other than original data transmitting channel, so that both a data transmission and the contention can be performed simultaneously. The TAR uses the same contention concept with the CSMA/CA, but it has the originality for the narrow contention channel and the repetitive contention scheme which greatly reduce the collision probability. We proved the performance of TAR by some simulations, and it showed good results.

• Proceedings of the Korean DIstribution Association Conference
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• 2000.10a
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• pp.15-29
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• 2000

내부 경쟁력 강화를 위한 E-Biz 모델과 Skill을 기반으로 B2C 판매 중개형 모델과 B2B 구매 중개형 모델을 병행하는 E-Biz 전략을 수행함. 1. 기존 사업영역에서 미래 전자상거래 사업과 내부 경쟁력을 강화 할 수 이는 기반 구축(Sikill 확보) 2. 기존 사업에 전자상거래 기술을 적용한 경쟁력 강화 3. 기존 사업영역에서 고수익의 전자상거래 사업 본격화 4. 신규 사업영역에서 전자상거래 사업 구축(중략)

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2011.10a
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• pp.633-636
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• 2011

The paper deals with the performance of contention-based medium access control (MAC) protocols for underwater sensor networks. We extensively analyze the number of received-packets and the end-to-end delay of ALOHA, CSMA, CSMA-RTS-CTS and CSMA-RTS-CTS-ACK protocols using a Qualnet underwater network simulator which accommodates diverse underwater acoustic channel environments. Using simulation results, we support an engineering table to determine an adequate contention-based MAC protocol for underwater sensor networks.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.142-144
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• 2003

유전자 알고리즘을 사용하여 신경망의 가중치를 학습하는 방법은 역전파 알고리즘이 가지는 여러 가지 문제점을 해결하기 위해 제안되었으나, 유전자 알고리즘 역시 전역 탐색이 아니기 때문에 실세계의 데이터에 적용하기 어려운 가장 큰 장애 요소인 지역 최소점 문제를 완벽하게 해결할 수는 없다. 이러한 지역 최소점 문제를 완화하기 위해 본 논문에서는 기생체-숙주 공진화 현상을 기반으로 한 유전자 알고리즘을 사용한 경쟁 공진화 신경망 학습 방법을 제시하고 있다. 경쟁 공진화는 서로 다를 개체간의 경쟁적인 진화를 통해 궁극적으로 보다 적합도가 높은 개체가 생성되는 이론을 기반으로 하고 있다. 이러한 경쟁 공진화를 통한 신경망 가중치의 학습이 일반적인 유전자 알고리즘을 사용하여 신경망을 학습시키는 것보다 더욱 우수한 가중치 집단을 탐색할 수 있음을 두 종류의 기계 학습 데이터를 통해 입증하였다.