나노 기술은 국가와 기업 차원에서 전략적으로 활발하게 연구, 개발되고 있는 분야로 기술과 산업 전 분야에 걸쳐 있으며 계속 확대되고 있다. 이중 탄소나노튜브는 약 10년여 전부터 활발히 연구되고 있으며, 소재, 소자 등 나노 기술의 전 분야에 걸쳐서 적용될 수 있는 물질로 현재까지 실용화된 기술이나 제품이 많이 나오지는 않았으나 앞으로 다양한 적용분야가 창출될 전망이다. 그러나 전략적인 기술 개발을 위한 연구는 미비한 실정이다. 전략적이고 효과적인 기술 개발의 대안으로 특허 분석(patent analysis)이 제시되고 있으며 나노 기술에 대한 전반적인 특허 분석은 각 기업 연구소나 국가 연구소에서 진행되어 왔으나, 여기서 도출된 정보만으로는 전략적인 문제들을 분석하기에는 미흡하였다. 따라서 전략적인 기술 개발을 위한 특허 분석의 필요성이 제기되고 있다. 이에 본 연구에서는 특허의 인용(citation) 정보를 이용하여 특허와 특허 사이의 관계를 분석하고 이를 바탕으로 관련된 특허를 군집화(clustering) 하여 각 군집의 특성을 살펴보았다. 먼저 탄소나노튜브에 관한 특허를 USPTO 자료를 통해 추출하고, 이 특허들이 인용한 특허들을 추출하여 각 특허들이 어느 정도로 관련이 되어 있는가를 상관 행렬(correlation matrix)을 이용하여 조사하였다. 인용 특허의 분석은 기초 기술 분야에 이르기까지 광범위하게 조사하여 기술별로 특허를 군집화 하였을 뿐만 아니라, 특허 출원인 정보도 활용하여 군집화 하였다. 이를 통하여 기술별, 특허 출원인 별로 특허의 군집을 만들어서 각 군집의 특성을 도출하였고, 마지막으로 각 군집의 특성에 맞게 기술 개발측면에서 전략적인 시사점을 도출하였다. 각각의 군집들은 시간이 지날수록 확대, 통합되는 결과를 보이고 있으며, 융합기술화 되고 있다. 군집을 이루는 주요한 특성으로는 출원인 정보가 큰 비중을 차지하였으며, 이는 출원인의 기술 개발 전략과 이에 따른 기술개발경로나 특허 전략과 관련이 있는 것으로 나타났다. 다양한 기술에 관하여 군집의 크기가 계속 확대되고 있는 경향을 보이고 있기 때문에, 앞으로 지속적인 연구를 통하여 향후 특허 관리와 특허 전략에 적용할 수 있도록 하는 것이 중요하다.
최근 드론 기술의 대중화와 함께 저비용의 소형 무인기를 다수 또는 군집으로 운용함으로써 상당한 군사적 효용성을 얻을 수 있음이 알려지면서, 군집무인체계의 전장 활용을 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 국방과학연구소에서는 이와 관련한 주요기술로 군집제어, 군집통신, 군집정보, 군집협업 기술을 식별하였으며, 1단계로써 대상 무인체를 운용하는 데 필요한 군집제어와 군집통신 기술에 대한 연구를 수행하였다. 본 논문에서는 소형 고정익 무인기 기반의 군집무인기시스템을 설계 및 제작하고, 군집제어 및 군집통신 기술을 비행시험으로 검증한 과정을 소개한다. 최종비행시험에서 무인기 19대가 군집비행을 수행함으로써 국내 최초로 군사적으로 활용도가 높은 고정익 무인기 약 20대 규모의 군집 비행시험에 성공하였다.
본 연구에서는 내 외부 환경, 혁신활동이 기업성과에 어떠한 영향을 미치는지를 파악하기 위해 탐색적 요인분석(Exploratory Factor Analysis), 군집분석(Cluster Analysis), 구조방정식모형(Structural Equation Modeling)을 이용하여 실증분석을 실시하였다. 탐색적 요인분석을 통해 7개의 요인이 추출하였으며, 추출된 요인을 기반으로 군집분석을 시도하였더니 총 4개의 군집(n=1,022)이 형성되었다. 군집 4개의 대해 구조방정식 모형을 활용하여 실증분석을 한 결과, 기술 경쟁 환경에 민감하며, 혁신적인 성향을 가진 군집1은 자체기술개발만이 기업성과에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 시장 환경에 민감하며, 내향적인 성향을 가진 군집2는 자체기술개발과 공동연구를 통해서만 기업성과에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 경쟁적인 환경에 민감하며, 혁신적이고 정부/관련기관과의 협력적 성향을 가진 군집3은 공동연구 그리고 매개변수인 정부지원프로그램 활용을 통해 기업성과에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 기술도입은 기업성과에 부정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 개방적이고 외부협력적 성향이 강한 군집4는 자체기술개발과 매개변수인 네트워크 활용 및 정부지원프로그램 활용이 기업성과에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다.
정보기술 도입과 관련된 주류 이론은 혁신확산이론과 기술수용모델이다. 특히 기술수용모델은 도입의사결정자가 합리적 사고를 한다는 전제가 이론 기저에 깔려 있다. 하지만, 실제 현실세계에서는 유행과 집단의식 등에 의해 정보기술을 도입하는 경우가 많다. ERP가 유행이면, 무조건 쫓아서 ERP를 도입하고, KM이 유행이면 또한 쫓아서 KM을 도입하는 현상이 보편적으로 일어나고 있다. 이러한 행태를 군집 행태라 한다. 군집행태는 정보에 대한 비대칭성이 커서 사람들이 느끼는 정보의 불확실성이 큰 경우에 사람들이 보이는 행태 중의 하나이다. 어느 한 사람이 특정한 행동을 하면 다른 사람들도 그를 따라 집단적으로 동일한 행동을 하는 것을 말한다. 그 사람이 왜 그러한 행동을 하는지를 알고 따라하는 것이 아니다. 그가 자신이 모르는 무엇인가를 알고 있다고 믿고 우선 따라 하는 것이 상책이라고 생각하는 것이다. 본 연구에서는 정보기술의 도입과 관련된 군집행태에 영향을 주는 요인을 찾아내고자 한다.
최근 자율주행차량의 기술 개발이 확대되면서 이를 기반으로 운전자, 인프라 등 다양한 관점에서 효과를 기대할 수 있는 군집주행에 대한 관심도 점차 높아지고 있다. 현재 고속도로에서만 적용 가능한 군집주행 기술이 상용화 되면서 교차로가 많은 도시 도로 환경에서도 이를 적용하기 위해 여러 자동차 업체에서 시스템을 개발 중이다. 하지만 기존 군집주행 방식은 군집이 해체될 경우 차량이 다시 군집을 형성하고 다른 군집에 가입하는 과정에서 발생하는 시간이나 비용적인 측면에서 도로 처리량과 시간 단축이라는 본래 군집주행의 목표에 미치지 못한다. 따라서 본 논문은 차량 간에 주고받는 메시지를 개선하여 군집주행 알고리즘을 새롭게 설계해 도시 도로 환경에서도 적용 가능한 동적 군집주행에 대해 제안하였다.
분광 군집화 기술은 Non-convex 군집에 대해 타 군집화 기술에 비해 강건하여 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 논문에서는 다중 뷰 데이터의 특성을 반영한 새로운 분광 군집화 기술을 제안한다. 제안한 방법은 협업학습의 접근 방법을 적용하되, 다수의 뷰가 서로 간에 가지는 독립성의 정도를 반영하여 유사도 그래프를 구축하고, 구축된 그래프를 기반으로 분광 군집화를 수행한다. 이를 통해 뷰들간 서로 다른 정보 요구를 그래프에 반영함으로써 군집화 성능을 높인다. 세 개의 뷰를 가정한 가상의 데이터에서 제안한 방법은 기존 방법에 비해 최대 8.25%, 높은 성능을 보였다.
일반영역 음성인식은 n-gram 희소성 문제로 인해 대용량의 언어모델이 필요하다. 대용량 언어모델은 분산형 모델로 구현될 수 있고, 사용자 입력에 대한 동적 언어모델 보간 기술을 통해 음성인식 성능을 개선할 수 있다. 본 논문은 동적 언어모델 보간 기술에 대한 새로운 접근방법을 시도한다. 텍스트 군집화를 통해 주제별 언어모델을 생성한다. 여기서 주제는 사용자 입력 영역에 대응한다. 본 논문은 사용자 입력에 대하여 실시간으로 주제별 언어모델의 보간 가중치 값을 계산하는 접근 방법을 제시한다. 또한 언어모델의 보간 가중치 값 계산의 부담을 감소하기 위해 언어모델 군집화를 통해 대용량 언어모델 보간 접근 방법의 연산 부담을 해소하기 위한 시도를 한다. 주제별 언어모델에 기반하고 언어모델 군집화를 통한 동적 언어모델 보간 기술의 실험 결과 음성인식 오류 감소율 6.89%를 달성했다. 또한 언어모델 군집화 기술은 음성인식 정확도를 0.09% 저하시켰을 때 실행 시간을 17.6% 개선시키는 실험결과를 보였다.
본 논문에서는 고차원의 특성을 가진 범주형 데이터 집합의 군집 유효화 기술에 대하여 알아본다. 먼저, 범주형 데이터 집합에 대하여 한 군집의 센트로이드를 정의함에 따라 일반적인 군집화 방법에서 사용되는 쌍 유사성 측정을 가능하게 한다. 다음으로, 범주형 데이터 집합에 대한 증분 군집 알고리즘을 통하여 도출된 결과에 대해 최적 군집 수의 결정하기 위하여 엔트로피 기반 군집 유효화 지수를 사용한다. 이를 통하여 일반적인 군집 알고리즘에서 최적 결과를 얻기 위해 필요한 문턱값 결정 문제를 손쉽게 해결한다. 마지막으로, 위의 개념들을 여러 데이터 집합에 대해 실험한다.
유전자 알고리즘은 전통적인 등반 알고리즘을 이용하여 구하기 어려웠던 최적화 문제를 해결하기 위한 강인한(Robust) 탐색 기법이다. 특히 목적함수가 (1)여러 개의 국부 최대치를 가지는 경우, (2)수학적으로 표현이 불가능하거나 어려운 경우, (3)목적함수에 교란 항(disturbance term)이 섞여 있을 경우도 우수한 탐색 능력을 갖는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 나타나는 다양한 해집합을 형성하는 개체군을 군집성 분석(cluster analysis)을 이용하여 군집화하고, 각 군집에 부여된 군집 적합도에 따라서 최적해를 구함으로써 단순 유전자 알고리즘에 의한 최적화보다 훨씬 향상된 탐색 알고리즘을 제안하였다. 반응표면의 형태가 정형화한 테스트 함수의 형태로 나타난다고 가정한 경우에 대하여 몬테 칼로 시뮬레이션을 통하여 본 알고리즘을 적용하여 평가하고 분석하였다.
효율적인 비디오 검색과 브라우징을 위해서는 비디오를 장면 단위로 나누는 비디오 분할과 더불어 분할된 비디오 셧을 대표하는 프레임을 군집화하는 기술이 필요하다. 이는 내용 기반 비디오 검색 및 브라우징의 바탕이 되는 핵심 기술로써, 국내외적으로 많은 연구가 요구되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 주파수 정보를 이용한 대표 프레임 군집화 방법을 제안하고 실험 비디오 데이터에 대하여 그 성능을 평가해 본다. 제안된 방법에서는 웨이블렛 변환을 통하여 대표 프레임의 주파수 정보를 구한 후, 고주파 영역과 저주파 영역에 가중치를 두어 대표 프레임을 군집화 하였다. 제안된 방법을 드라마 비디오 데이터에 대하여 실험한 결과 군집화의 정확도가 우수할 뿐 아니라 군집화 정도를 조절할 수 있어 다양한 수준의 군집화를 수행할 수 있음을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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