본 논문에서는 HDTV 데이터를 입출력할 수 있는 고속 실시간 데이터 저장 시스템을 제안한다. 이 시스템은 ⅰ) 방대한 크기를 HDTV 데이터를 고속으로 입출력할 수 있어야 한다. ⅱ)데이타를 연속적으로 입출력할 수 있는 것 외에 데이터를 비선형적으로 랜덤하게 억세스 할 수 있어야 한다. ⅲ)실시간으로 데이터를 재생하기 위해 일정하게 주어진 시스템 입출력 속도를 항상 만족할수 있어야 한다. 이러한 조건을 만족시키기 위해서 여러 개의 하드디스크를 병렬로 연결하고 데이터들을 각각의 하드디스크에 나누어 저장하였다. 하드디스크의 입출력 성능은 하드디스크 아암의 탐색 동작에 의해 크게 좌우되므로 탐색 동작을 효과적으로 제어할 수 있는 방법이 설계되었다. 제안된 시스템은 주제어부, 데이터 분배부, 종제어부로 나뉘며 각각의 하드디스크는 독립도니 종제어부에 의해 제어된다. 제안된 시스템이 주어진 요구사항을 만족하는지를 확인하기 위하여, 제안된 시스템을 DEVS 형식론을 이용하여 구현하고 시뮬레이션 하였다. DEVS 형식론은 이산사건 시스템을 계층적이고 모듈화된 형태로 기술한다. 시뮬레이션 과정에서 발생된 사건들을 분석하였다. 그 결과 제안된 시스템이 주어진 요구사항을 잘 만족함을 보았다.
Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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2017.05a
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pp.559-570
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2017
우리나라는 과거부터 현재까지 미래 성장동력 육성을 목표로 정부주도하에 국가 R&D 투자를 점진적으로 늘려왔다. 그 결과, 최근에는 GDP 대비 연구개발비 비중이 세계 최고 수준에 이르렀다. 이렇게 연구개발 예산의 양적인 확대와 함께 연구개발 예산의 효율적 활용은 더욱 중요한 과학기술 분야의 정책적 이슈로 부각되고 있다. 연구개발 예산의 효율적인 집행을 위해서는 R&D 사업의 유사 중복성의 검토가 필수적이지만, 대부분의 유사 중복성 검토는 전문가의 직관적인 판단에 근거하여 이루어져왔다. 하지만, 전문가의 직관에만 의지한 판단은 때로는 불명확하거나 잘못된 결과를 가져올 수도 있다. 따라서, 본 연구에서는 네트워크 분석을 통해 정부 R&D 사업의 유사 중복성을 체계적으로 검토하기 위한 데이터기반의 방법론을 제안하여 전문가의 직관에 의한 유사 중복성 검토를 보완할 수 있는 가능성을 모색하고자 한다. 먼저, 본 연구에서는 정부 R&D사업 유사영역의 전체적인 구조 및 형태와 국가과학기술연구회 소속 25개 정부출연연구기관 R&D사업의 유사영역의 전반적인 형태를 시각화하여 유사영역을 파악하고 직관적인 판단과 선택을 할 수 있는 의사결정 정보를 제공하는데 초점을 두었다. 이를 위해, NTIS의 2015년 데이터를 사용하여 과제 키워드 기반으로 동시단어출현 분석을 수행하였다. 본 분석을 통해 25개 기관의 세부적인 유사연구영역 형태를 제시하였으며, 국내의 과학기술정책적 또는 과학기술학적인 현상들을 시각화하였다. 그 결과, 국내 출연연 R&D사업이 기관별 고유영역이 확고히 보이는 Mode 1적인 형태와 사회경제적인 맥락과 필요 및 유망성을 따르고, 다학제적, 적용중심적이며 과제별로 다양한 과제수행기관들이 과제들을 동시에 수행하는 Mode 2적인 형태가 출연연의 R&D사업 내에 공존하고 있음을 확인하였다.
Patent data have both properties of technological and industrial information. They satisfy explicit requirements for originality, technological validity, and commercial value. They comprise all fields of innovation for a long period of time. They show their own qualitative importance by forward citation of them. In this paper, we attempt to establish and apply an analytical model and process based on informetric approach using patent information in order to predict emerging technologies which have the possibility of industrial development in the future.
Park, Sunyoung;Lee, Gene Moo;Kim, You-Eil;Seo, Jinny
Journal of Technology Innovation
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v.26
no.4
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pp.199-232
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2018
There are increasing needs for understanding and fathoming of business management environment through big data analysis at industrial and corporative level. The research using the company disclosure information, which is comprehensively covering the business performance and the future plan of the company, is getting attention. However, there is limited research on developing applicable analytical models leveraging such corporate disclosure data due to its unstructured nature. This study proposes a text-mining-based analytical model for industrial and firm level analyses using publicly available company disclousre data. Specifically, we apply LDA topic model and word2vec word embedding model on the U.S. SEC data from the publicly listed firms and analyze the trends of business topics at the industrial and corporate levels. Using LDA topic modeling based on SEC EDGAR 10-K document, whole industrial management topics are figured out. For comparison of different pattern of industries' topic trend, software and hardware industries are compared in recent 20 years. Also, the changes of management subject at firm level are observed with comparison of two companies in software industry. The changes of topic trends provides lens for identifying decreasing and growing management subjects at industrial and firm level. Mapping companies and products(or services) based on dimension reduction after using word2vec word embedding model and principal component analysis of 10-K document at firm level in software industry, companies and products(services) that have similar management subjects are identified and also their changes in decades. For suggesting methodology to develop analysis model based on public management data at industrial and corporate level, there may be contributions in terms of making ground of practical methodology to identifying changes of managements subjects. However, there are required further researches to provide microscopic analytical model with regard to relation of technology management strategy between management performance in case of related to various pattern of management topics as of frequent changes of management subject or their momentum. Also more studies are needed for developing competitive context analysis model with product(service)-portfolios between firms.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2023.11a
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pp.109-110
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2023
자율운항선박(Maritime Autonomous Surface Ships, MASS)은 4수준으로 구분되는데, 현재 세계적으로 수준 2-3 사이의 원격제어 자율운항선박이 상용화를 시작할 것으로 조사되었다. 원격제어 자율운항선박은 3 주요요소(MASS, 해상위성통신, 원격제어자)로 구성되는데, 주요한 문제는 통신 손실이다. 자율운항선박의 원격제어는 해사 위성통신을 이용할 수밖에 없는데, 이러한 해사 위성통신은 통신두절, 대용량 데이터 송수신에 의한 지연 등이 문제로 대두되고 있다. 본 연구의 목적은 제어 데이터 송수신 과정에서 발생하는 지연시간이 충돌사고에 미치는 영향을 식별하기 위한 것으로, 우선하여 이러한 영향을 식별할 수 있는 실험방법을 고찰하고자 한다. 실험방법은 선박조종시뮬레이터를 이용할 것인데, 그 이전에 제어지연이 발생하는 메카니즘을 구현하고, 이러한 메카니즘에 의해서 정량적 및 정성적 분석이 가능한 방법론을 검토하였다. 본 연구는 자율운항선박에서 발생할 수 있는 제어지연이 항해안전에 미치는 영향의 과학적 식별과 평가에 관한 하나의 기반이될 것으로 기대된다.
The cases of animals unusual behavior have been reported occasionally before a major disaster occurs. Could animals unusual behavior associated with a major disaster occurrence, if so, could we foreknow a disaster occurrence? The purpose of study is to quest an answer through literature reviews on the relation between animals unusual behavior and premonitory symptoms of an earthquake. These empirical studies are classified three parts according as methodological framework; statistical analysis, experimental analysis, observation analysis. The results are simply divided as two, 'animals unusual behavior may be seen as a precursor of pre-disaster phenomena' and 'difficult to see.' A number of studies have been performed abroad, however there is no one in Korea. Most of the studies point out common limitations-difficult to verify the reliability of data, accidentally get and fewer samples of data, difficulty of ensuring appropriate data, etc. That is why more related research with animals unusual behavior and disaster occurrence is needed to validate cause-and-effect relation of animal unusual behavior and pre-disaster phenomena.
과학기술은 기술영역간의 관계를 통해 고유한 연구영역을 그리며 발달하며, 이는 학제의 다양성을 바탕으로 기존 기술들이 독특한 결합과정의 형성을 의미한다. 기술의 결합과정은 지식의 결합과정 관점으로 이해할 수 있다. 본 연구에서는 기존의 에너지산업과 다른 특성을 갖는 신 재생에너지의 기술발전경로를 '지식흐름'의 관점에서 탐색하여 신 재생에너지 연구의 학제 구조 및 다양성을 살펴보고자 한다. 계량서지학적 분석은 데이터 수집의 간편성 및 초기 연구결과물 분석에 적용할 수 있다는 장점에 의해 여러 분야에서 폭넓게 응용되어 왔다. 특히, A.L Porter(1984)에 의해 'citation'을 이용한 학제간관계 측정에 적용하여 계량서지학적 방법을 바탕으로 지식흐름을 관찰하는데 선구적인 방법을 제시하였다. 또한 Tijsen(1992)은 동시분류분석방법을 적용하여 네덜란드 에너지 연구분야의 학제구조를 분석하였고, Kajikawa(2007)은 에너지분야의 신기술인 태양전지와 연료전지에 한정하여 인용네트워크 분석을 수행하여 연구발전의 경향을 알아보았다. 이에 본 연구에서는 계량 서지학적 방법의 하나인 co-classification 방법론을 적용하여 태양광 분야 중 태양전지에 초점을 맞추어 학제 간 다양성 분석 연구를 수행 하였다. 태양광은 신 재생에너지 중 전후방연관 파급효과가 가장 큰 분야이며, 반도체 기반기술을 바탕으로 그 기술을 전개할 수 있기에 국내 산업과의 연관도가 높은 산업이다. 태양전지의 연구 동향 파악 및 고유의 연구영역을 도출을 분석하기 위한 기본 자료는 ISI의 'Web of Science'를 기반하여 수집하였다. 또한 태양광 연구의 연구구조 파악을 위하여 계량서지학분석의 하나인 'co-classification' 방법론을 추가적으로 적용하여 학제간의 분석을 수행하였다. 분석결과 1979-2009년까지의 태양전지 연구 논문 2,602개를 바탕으로 동시에 2개 이상의 SC를 포함한 논문은 총 논문의 51.8%이며, 출현한 SC는 65개로 분석되었다. 이 중 2개 이상의 SC가 동시에 출연한 횟수는 증가하는 경향을 가짐을 알 수 있었다. 이는 과학기술의 발전이 기술의 결합과정 또는 지식의 결합과정 관점으로 이해할 수 있음을 확인할 수 있었다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2021.10a
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pp.281-286
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2021
뉴스 헤드라인에 제3자의 발언을 직접 인용해 전언하는 이른바 '따옴표 저널리즘'이 언론 보도의 객관주의 원칙을 해치는지는 언론학 및 뉴스 구독자에게 중요한 문제이다. 이 연구는 온라인 포털사이트를 통해 실시간 유통되는 한국어 기사의 정확성을 판별하기 위한 기계학습(Machine Learning) 모델을 제안한다. 이 연구에서 제안하는 모델은 Edit Distance와 FastText 기법을 활용해 기사 제목과 본문 내 인용구의 유사성을 측정하고, XGBoost 모델을 활용해 최종 분류한다. 아울러 이 모델을 통해 229만 건의 뉴스 헤드라인에 대해 직접 인용구가 포함된 기사가 취재원의 발언을 주관적인 윤색없이 독자들에게 전하고 있는지를 판별했다. 이뿐만 아니라 딥러닝 기반의 KoELECTRA 모델을 활용해 기사의 제목 내 인용구에 대한 감성 분석을 진행했다. 분석 결과, 윤색이 가미되지 않은 직접 인용형 기사의 비율이 지난 20년 동안 10% 이상 증가했으며, 기사 제목의 인용구에 나타나는 감정은 부정 감성이 긍정 감성의 2.8배 정도로 우세했다. 이러한 시도는 앞으로 계산사회과학 방법론과 빅데이터에 기반한 언론 보도의 평가 및 개선에 도움을 주리라 기대한다.
Clinical prediction models has been increasingly published in radiology research. In particular, as a radiomics research is being actively conducted, the prediction model is developed based on the traditional statistical model, as well as machine learning, to account for the high-dimensional data. In this review, we investigated the statistical and machine learning methods used in clinical prediction model research, and briefly summarized each analytical method for statistical model, machine learning, and statistical learning. Finally, we discussed several considerations for choosing the prediction modeling method.
The purpose of this study is to analyze research trends in artificial intelligence. For a three-dimensional analysis, an attempt was made to objectively compare and present the difference between the research direction of artificial intelligence in social science and engineering. For the research method, topic modeling was used among the big data analysis methodologies, and 1000 English papers searched with the keyword artificial intelligence (AI) in the academic research information system were used for the analysis data. As a result of the analysis, in the field of social science, it was possible to identify groups formed around the keywords of 'human', 'impact', and 'future' for artificial intelligence, and in the field of engineering, 'artificial intelligence-based technology development', 'system', 'Groups such as 'Risk-Security' were formed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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