최근 지식기반 사회의 진입과 더불어 지식재산에 대한 관심이 증가하고 있다. 특히 하이테크산업을 이끌고 있는 ICT기업들은 지식재산의 체계적 관리를 위하여 끊임없이 노력하고 있다. 기업의 지적 자본을 대표하는 특허정보가 지속적으로 축적됨에 따라 정량적인 분석이 가능해졌다. 특허정보를 통하여 특허수준부터 기업수준, 산업수준, 국가수준에 이르기 까지 다양한 수준에서의 분석이 가능하다. 특허정보는 기술 현황을 파악하거나 성과에 미치는 영향을 분석하는데 활용되고 있다. 네트워크를 통한 분석은 지식 영향의 흐름을 나타내며, 이를 통하여 기술의 변화를 확인할 수 있을 뿐만 아니라 앞으로의 연구 방향을 예측할 수 있다. 네트워크를 활용한 분석 분야에서는 기업이 차지하는 네트워크상에서의 위치가 기업성과에 미치는 영향을 다각도에서 분석하는 연구가 진행되고 있다. 특허 인용 정보를 활용한 분석은 크게 두 가지로, 인용 횟수를 활용하는 인용지표 분석과 인용관계를 바탕으로 한 네트워크 분석으로 나뉜다. 본 연구는 기업간 규모의 차이가 기업 간 특허 인용 관계에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. S&P 500에 등록된 IT 및 통신서비스를 제공하는 74개 기업을 선정하였으며 기업 간 특허 인용 관계를 구하기 위하여 2009년, 2010년의 특허 인용 정보를 수집하여 기업 간 특허 인용 관계를 나타냈다. 또한 기업규모를 대표하는 지표로 기업 총 자산에 대한 정보를 수집하였다. 기업규모에 따라 외부 지식에 대한 의존도가 달라지는 선행연구를 통하여 기업규모가 기업간 특허 인용 관계에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 이에 기업 간 총 자산의 차이에 절대값을 취한 값을 기업 간 거리로 정의하였으며, 기업 간 규모의 단순 차이를 기업 간 계층으로 정의하여 새로운 소시오매트릭스를 생성하였다. 2010년도 기업간 특허 인용 관계를 나타낸 소시오매트릭스를 종속변수로 하였으며, 2009년도 기업 간 특허 인용 네트워크, 기업 간 거리 및 계층을 독립변수로 하여 QAP분석 및 MR-QAP분석을 실시하였다. QAP분석 결과 기업 간 거리와 계층은 특허 인용 관계에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. MR-QAP분석에는 2009년도 기업 간 특허 인용 관계와 기업 간 거리만 유의함을 확인할 수 있었다. 특히 2009년도 기업 간 특허 인용 관계가 2010년도 기업 간 특허 인용 관계에 가장 큰 영향력을 행사하는 것을 볼 수 있어 기업 간 특허 인용관계는 연속성이 존재하는 것으로 볼 수 있었다.
본 논문에서는 IEEE 802.6 DQDB MAN이 B-ISDN의 엑세스망으로 사용되는 경우에 필요한 연동장치(IWU : Interworking Unit)의 트래픽 특성을 시뮬레이션으로 예측하고, B-ISDN에서 정의한 서비스 등급에 따른 트래픽 처리방안과 릴레이계층, 트래픽제어 기능을 분석하였다. 연동장치에서의 트래픽처리 성능을, 슬롯의 대기지연, 슬롯 분실률, DQDB 노드간의 공정한 대역사용의 관점에서 고찰하였으며, 연동장치를 통하여 외부로 전송되는 트래픽의 비율에 따른 특성을 관찰하였다. IWU에 트래픽이 집중되어 대기지연이 증가되는 현상을 해결하는 알고리즘을 제안하였으며 실험 결과 연동장치의 버퍼가 40개 이상이면, 트래픽이 0.9 이하에서 유한한 버퍼 크기에 의한 슬롯 분실률이 거의 ‘0’이 되고 DQDB 엑세스 망의 모든 노드에서 대기지연이 15슬롯시간 이하임을 알 수 있었다.
한국지능정보시스템학회 2000년도 춘계정기학술대회 e-Business를 위한 지능형 정보기술 / 한국지능정보시스템학회
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pp.357-364
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2000
기존의 웹 디자인은 웹이라는 매체의 특성 상 디자인적인 요소가 매우 중요함에도 불구하고 디자인은 위한 구체적인 방법론이 미약하다. 특히, 많은 소비자들을 유인하고 구매를 촉발시켜야 하는 인터넷 쇼핑몰의 경우에는 더욱 더 그럼하에도 불구하고 이를 위한 전략적인 방법론이 부족하다. 즉, 기존 연구들은 제품의 다양성, 서비스, 촉진, 항해량, 편리성, 사용자 인터페이스 등이 중요하다고 하였지만 실제 인터넷 쇼핑몰을 디자인하는 입장에서는 활용하기가 상당히 애매하다. 그 이유는 이들 요인들은 서로 영향관계를 가지고 있어서 사용자 인터페이스가 복잡하면 항해량이 늘어나 편리성이 감소하고, 제품이 늘어나더라도 검색엔진을 사용하면 상대적으로 항해량이 감소하게 되어 편리성이 증가한다. 따라서, 이들 요인을 활용하여 인터넷 쇼핑몰을 구축하려면 요인간의 영향관계를 면밀히 파악하고 이 영향요인이 소비자의 구매행동에 어떠한 영향을 주는지가 충분히 검토되어야 한다.이에 본 연구에서는 퍼지인식도를 이용하여 인터넷 쇼핑몰 상에서 소비자의 구매행동에 영향을 주는 요인을 추출하고 이들 요인간의 인과관계를 도출하여 보다 구체적이고 전략적으로 인터넷 쇼핑몰을 디자인할 수 있는 방법으로 web-Cogmulator를 제시한다. Web-Cogmulator는 소비자의 쇼핑몰에 대한 암묵지식 형태의 구매행동을 형태지식화하여 지식베이스 형태로 가지고 있기 때문에 인터넷 쇼핑몰의 다양한 요인의 변화에 따른 소비자의 구매행동을 추론 시뮬레이션하는 것이 가능하다. 이에 본 연구에서는 기본적인 인터넷 쇼핑몰 시나리오를 바탕으로 추론 시뮬레이션을 실시하여 Web-Cogmulator의 유용성을 검증하였다.를, 지지도(support), 신뢰도(confidence), 리프트(lift), 컨빅션(conviction)등의 관계를 통해 다양한 방법으로 모색해본다. 이 연구에서 제안하는 이러한 개념계층상의 흥미로운 부분의 탐색은, 전자 상거래에서의 CRM(Customer Relationship Management)나 틈새시장(niche market) 마케팅 등에 적용가능하리라 여겨진다.선의 효과가 나타났다. 표본기업들을 훈련과 시험용으로 구분하여 분석한 결과는 전체적으로 재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data buffer without complexity of computati
최근 추천 시스템은 5G 시대의 시작과 동시에 여러 분야에서 도입하고 있으며, 주로 도서나 영화, 음악 분야의 서비스에서 크게 두각을 나타내고 있다. 그러나 이러한 추천 시스템에서 사용자마다 선호하는 정도가 주관적이고, 불확실하여 정확한 추천 서비스를 제공하기가 어렵다. 추천 시스템의 성능을 향상시키기 위해서는 많은 양의 학습 데이터가 필요하며, 추론 기술이 보다 정확해야 한다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 연구에서는 Fuzzy-AHP와 Word2Vec 학습 기법을 이용한 영화 추천 시스템을 제안하였다. 본 시스템에서는 사용자의 선호도를 객관적으로 예측하기 위해 Fuzzy-AHP를 사용하였으며, 스크레이핑한 데이터를 분류하기 위해 Word2Vec 학습 기법을 사용하였다. 본 시스템의 성능을 평가하기 위해 그리드 서치를 이용하여 Word2Vec 학습 결과의 정확도를 측정하였고, 그 후 본 시스템이 예측한 평점과 관객들이 평가한 영화의 평점 간 차이를 비교하였다. 그 결과 최적의 교차 검증 정확도가 91.4%로 우수한 성능을 나타내었으며, 예측한 평점과 관객들이 평가한 영화의 평점 간 차이를 Fuzzy-AHP 시스템과 비교한 결과 10% 정도 우수함을 확인할 수 있었다.
본 연구는 한우의 지방, 간, 등심조직에서 유전자 염기서열을 확보하여 생산된 57,598개의 유전자 발현단편 데이터의 기능규명을 실시하였다. 유전자 발현단편 서열은 Assembly 과정을 통하여 unique한 서열인 4,759 contigs와 7,587 singletons을 확보하였으며, 얻어진 전사체를 이용하여 NCBI의 non-redundant 단백질 데이터베이스에 대하여 서열유사성 검색 (BLAST)을 하여 유전자의 기능을 예측할 수 있었다. 또한 기능에 대한 모호성을 확실히 하기 위해 Gene Ontology 용어를 사용하여 한우의 세 조직에서 확보된 서열들의 생물학적 특성을 기술하였다. Gene Ontology 는 모든 기능이 계층적으로 표현되어 있기 때문에, 각 계층에 대하여 유의적인 기능 여부를 확인하기 위하여 통계 분석인 Pearson's chi-square test를 실시하여 통계적으로 유의한 기능들을 산출할 수 있었다. 그 결과, Molecular function, Biological process, Cellular component 각각의 GO category에서 13, 16, 8개의 유의적인 GO terms이 검출되었다. 또한, 한우의 세 조직에 대하여 조직특이적 유전자의 존재여부를 판단하기 위하여 Audic's test를 실시하여 세 조직에서 각각 조직특이적으로 발현되는 유전자들을 검출할 수 있었다. 이러한 생물정보학적 방법들을 사용하여 한우의 세 조직에서 발현된 대량의 서열들에 대한 기능을 예측할 수 있었으며, 통계 검증을 통하여 유의적으로 검출된 유전자들은 추후에 실험적 검증을 실시하여 충분한 정보를 확보할 수 있을 것으로 사료된다.
아까시나무가 인접 임분의 종류와 계층구조 그리고 식생단위에 따른 이입 정도를 분석하였던 바 다음과 같이 요약할 수 있었다. 1) 인접 임분의 종류에 관계없이 전 방위로 아까시나무가 이입하고 있었다. 그러나 계층구조가 잘 발달된 임분에는 이입하기 어려우나 임분이 소개되었거나 아까시나무가 재해를 입었을 경우에는 인접 임분 내에 빠르게 이입할 것으로 예측되었다. 2) 아까시나무는 인접 임분의 식생단위에 관계없이 전 방위로 이입하고 있으나, 식생단위 간에 차이가 있었다. 갈참나무군락과 졸참나무군락 내에서는 아까시나무의 우점도가 +~2로서 낮게 나타났으며, 소나무군락, 리기다소나무군락, 굴참나무군락 및 상수리나무군락에서는 아까시나무의 우정도가 1~4로서 높게 나타나는 경향이 있었다. 소나무군락 내의 3개 식생단위 중에서는 산박하소군(I-A-1)에서 아까시나무의 우점도가 + ~2로서 가장 낮게 출현하였다.
전력선통신(Power Line Communication: PLC)은 기존의 전력선에 고주파 신호를 중첩하는 방법으로 데이터를 전송하는 통신기술이다. 전력선통신은 연결의 편리성과 확장성 때문에 통신선로 보급이 낮은 지역의 대체 통신수단 뿐 아니라 옥내 가전기기(Home appliances)간의 통신 등으로도 주목받고 있으며, 최근 한국 전력에서도 전력선 통신 기술을 이용하여 검침값을 전송하는 원격검침시스템을 구축하고 있다. 대부분의 전력선 통신 기술은 하위 계층의 보안 프로토콜을 이용하여 안전성을 확보하고 있는데, 이는 전력선 통신의 물리적인 특성과 여러 가지 난수요소로 인해 실질적인 검침값 획득 및 변조 등의 공격이 어려울 것이라는 예측에 기반을 두고 있다. 이 논문에서는 전력선 통신의 정확한 보안성을 평가하기 위해, 먼저 하위 계층 보안 프로토콜을 포함한 전력선 통신의 동작 방식을 분석한다. 이를 통하여 검침값 데이터가 현재 상태로 전송될 경우 전력선 통신의 여려 가지 임의성에도 불구하고 검침값 변조와 같은 실질적인 공격이 가능함을 보인다. 또한 이를 보완하기 위해 다른 통신 프로토콜과 마찬가지로 상위 계층에서 보안 프로토콜이 필요함을 지적한다. 이 논문에서 제시한 전력선 통신의 동작방식 분석은 본 논문의 결론과 더불어 향후 스마트 그리드 등 대규모 사업에 사용될 전력선 통신의 표준 보안 기술 설계에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 실시간 시선 식별을 위한 능동적 적외선 조명을 기반으로 한 컴퓨터 비전 시스템을 제안하고자 한다. 현존하는 대다수의 시선 식별 방법은 고정된 얼굴에서만 원활하게 동작하고 개개인에 대한 교정 절차를 필요로 한다. 그러므로 본 논문에서는 교정 작업 없이 얼굴 움직임이 있는 경우에도 견실하고 정확하게 동작하는 시선 식별 시스템을 제안하고 있다. 제안된 시스템은 추출된 변수로부터 시선을 스크린 좌표로 매핑하기 위해 GRNN을 이용하였다. 동공을 추적하여 GRNN을 사용함으로서, 시선 매핑에 분석적 기능이나 얼굴 움직임에 대한 계산이 필요 없을 뿐 아니라 다른 개개인에 대하여 학습과정에서 매핑 기능을 일반화 할 수 있었다. 시선 예측 정확도를 개선하고자 계층적 식별을 제안함으로써 오분류를 줄일 수 있었고, 공간 시선 해상도는 스크린에서 1m 정도 떨어진 거리에서 수평으로 10cm, 수직으로 약 13cm, 즉 수평으로 8도 수직으로 5도 이었다. 실험 결과, 재식별 하였을 경우 1차 시선 식별시 84%보다 약 9% 정도 정확성이 향상되어 93%를 나타냄으로써 제안된 시스템의 유효성을 증명하였다.
본 논문에서는 실시간 시선 식별을 위한 능동적 적외선 조명을 기반으로 한 컴퓨터 비전 시스템을 제안 하고자 한다. 현존하는 대다수의 시선 식별 방법은 고정된 얼굴에서만 원활하게 동작하고 개개인에 대한 교정 절차를 필요로 한다. 그러므로 본 논문에서는 교정 작업 없이 얼굴 움직임이 있는 경우에도 견실하고 정확하게 동작하는 시선 식별 시스템을 제안하고 있다. 제안된 시스템은 추출된 변수로부터 시선을 스크린 좌표로 매핑하기 위해 GRNN을 이용하였다. 동공을 추적하여 GRNN을 사용함으로서, 시선 매핑에 분석적 기능이나 얼굴 움직임에 대한 계산이 필요 없을 뿐 아니라 다른 개개인에 대하여 학습과정에서 매핑 기능을 일반화 할 수 있었다. 시선 예측 정확도를 개선하고자 계층적 식별을 제안함으로써 오분류를 줄일 수 있었고, 공간 시선 해상도는 스크린에서 1m 정도 떨어진 거리에서 수평으로 10cm, 수직으로 약 13cm, 즉 수평으로 8도 수직으로 5도 이었다. 실험 결과, 재식별 하였을 경우 1차 시선 식별시 84%보다 약 9% 정도 정확성이 향상되어 93%를 나타냄으로써 제안된 시스템의 유효성을 증명하였다.
본 논문에서는 실시간 시선 식별을 위한 능동적 적외선 조명을 기반으로 한 컴퓨터 비전 시스템을 제안하고자 한다. 현존하는 대다수의 시선 식별 방법은 고정된 얼굴에서만 원활하게 동작하고 개개인에 대한 교정 절차를 필요로 한다. 그러므로 본 논문에서는 교정 작업 없이 얼굴 움직임이 있는 경우에도 견실하고 정화하게 동작하는 시선 식별 시스템을 제안하고 있다. 제안된 시스템은 추출된 변수로부터 시선을 스크린 좌표로 매핑하기 위해 GRNN을 이용하였다. GRNN을 사용함으로서, 시선 매핑에 분석적 기능이나 얼굴 움직임에 대한 계산이 필요 없을 뿐 아니라 다른 개개인에 대하여 학습과정에서 매핑 기능을 일반화 할 수 있었다. 시선 예측 정확도를 개선하고자 계층적 식별을 제안함으로써 오분류를 줄일 수 있었고, 공간 시선 해상도는 스크린에서 Im 정도 떨어진 거리에서 수평으로 10cm, 수직으로 약 13cm, 즉 수평으로 8도 수직으로 5도 이었다 실험 결과, 재식별 하였을 경우 1차 시선 식별시 84$\%$보다 약 9$\%$ 정도 정확성이 향상되어 93%를 나타냄으로써 제안된 시스템의 유효성을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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