본 연구의 목적은 기업의 네트워킹 활동 현황을 분석하고 기업의 네트워킹 활동에 영향을 미치는 기업특성 변수를 분석함으로써, 기업의 네트워킹 활동 촉진을 위한 정부의 적절한 개입전략을 마련하는데 기여하고자 하는 것이다. 본 연구는 기업의 네트워킹 활동으로서 정부의 네트워크 형성 정책 참여 여부를 종속변수로 한다는 점을 고려하여 이항로짓모형을 활용하며, 기업의 네트워킹 활동을 산학 협력 연계망 구축 사업 참여, 지역혁신센터사업 참여, 그리고 핵심 기술 확보 방법으로서 네트워킹 활동 및 미래의 필요 기술 확보 방법으로서 네트워킹 활동 등으로 파악하며, 이들 각각을 종속변수로 하는 모형을 설정하고 계수 값을 추정하였다. 기업의 네트워킹 활동에 영향을 미치는 중요한 변수는 전반적으로 기업의 연구능력과 정보 자원에 대한 개방성, 그리고 정부 지원 사업 활용 경험 등으로 요약할 수 있을 것이다. 기업의 적극적인 연구개발네트워킹을 촉진하기 위해서 정부는 기업이 연구시설을 갖추고 연구 인력을 고용하며, 연구개발에 투자하는 등 흡수 능력을 갖추도록 유인하는 것이 필요한 것으로 파악된다. 또한 산업공학 전공 코디네이터를 양성함으로써 다양한 정보에 대한 기업의 개방성 향상과 기업의 정부 지원 사업 활용을 촉진할 수 있을 것이다.
온라인 쇼핑몰의 활성화로 소비자들의 소비 활동이 활발해짐에 따라 기업들은 매출 증대를 위해 소비자의 상품 트렌드 분석을 수행하고 있다. 기존의 상품 트렌드 분석 기법들은 온라인 쇼핑몰 사용자의 활동만을 고려하여 분석하기 때문에 구매 이력이 없거나 새로운 상품에 대한 트렌드를 파악하기 어렵다. 본 논문에서는 쇼핑몰에서 사용자의 트렌드와 잠재적 고객의 트렌드를 분석하기 위해 온라인 쇼핑몰 데이터와 소셜 네트워크 데이터를 결합한 트렌드 분석 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 서비스 내 데이터 분석을 위해 사용자의 활동로그를 분석하고 활동 로그가 없는 잠재적인 사용자들의 관심도를 반영하기 위해 소셜 네트워크 데이터에서 단어 집합 추출을 통해 생성한 핫 토픽을 결합하였다. 최종적으로 상품 지수와 소셜 네트워크에서의 언급수를 활용하여 시간에 따른 상품 트렌드 변화를 탐지한다. 소셜 네트워크 데이터를 활용한 성능 평가를 통해 제안하는 기법의 우수성을 입증한다.
보안 이벤트 시각화 기법은 기존의 시각화 기술을 네트워크 보안 분야에 적용한 형태로써 네트워크 보안과 관련있는 이벤트를 사용하여 네트워크의 트래픽 흐름과 보안 상황을 쉽고 빠르게 분석 및 탐지하는 기술이다. 특히 종단간의 연결 이벤트인 세션을 시각화하여 네트워크 이상 상황을 탐지하는 기술은 상대적으로 패킷 감시 기법에서 발생하는 오버헤드를 줄일 수 있고 알려지지 않은 공격 패턴들은 쉽게 탐지할 수 있어서 좋은 해결책이 되고 있다. 하지만, 서버들의 정상 활동과 네트워크 공격이 종단간의 유사한 연결 패턴을 가질 경우 세션 기반의 시각화 기법들은 공격 상황과 정상 상황을 구분하는 기능이 매우 취약하다. 따라서 본 논문에서는 세션 기반 시각화 기법에서 서버들의 정상 활동과 네트워크 공격 상황을 상세하게 구분할 수 있는 IP 주소 분할 표시 분석 방법 및 포트 특성 분석 방법을 제안하고자 한다. 제안하는 세션 기반의 공격 시각화 탐지 방법은 다른 공격 탐지 방법들과는 의존성이 없기 때문에 기존의 다양한 네트워크 공격 분석 및 탐지에 활용될 수 있고, 또한 네트워크 관리자에게는 현재 네트워크에서 발생되는 보안 위협을 보다 빠르게 판단할 수 있도록 도움을 준다.
Magnetoencephalography (MEG)는 뉴론 활동에 신경 세포들간 전류 흐름에 의해 유도된 자기장을 측정하는 비침습 뇌영상 기술이다. 기능적 뇌활동은 뇌영역간 또는 뉴런들의 연결로 기능적 연결로 수행된다. MEG 데이터는 상관성, 시공간성을 가지며 다중 다층적 동적 네트워크인 특징을 갖는다. 이러한 복잡성 때문에 MEG 네트워크에 대한 연구는 아직 많지 않은 편이다. 본 연구에서는 MEG 네트워크 모형과 분석법을 소개하고 실제 MEG 데이터 분석에 활용되어 해석된 경우를 요약하고 앞으로 MEG 네트워크 모형 개발 연구의 필요성을 설명하고자 한다. 그러므로 통계적 네트워크 분석이 뇌과학에서 신경학적 질병을 포함하여 뇌기능에 대한 이해에 중요한 역할을 할 수 있음을 알리고자 한다.
본 연구의 목적은 우리나라 공공도서관에서 활동하는 강사간의 연결망을 분석하여 이들의 네트워크와 도서관 운영 참여에 관한 상관관계를 분석하는 것이다. 연구 데이터는 우리나라 A시의 7개 공공 도서관에서 활동한 강사를 대상으로 설문조사하여 수집하였다. 데이터 분석은 우리나라에서 개발한 연결망 분석도구인 NetMiner4를 사용하였다. 분석결과 네트워크의 Betweenness Centrality, Eigenvector Centrality, 그리고 In status Centrality가 다른 중심분석 유형보다 상관관계가 높은 것으로 나타났다. 그러나 운영참여에 관한 모든 문항의 평균값으로 한 분석 결과는 In Degree Centrality의 관계가 가장 높은 것으로 나타났다.
본 연구는 최근 고등학교기관(대학)의 평가에서 가장 중심 단어가 되고 있는 있는 '핵심역량' 관련 최근 연구들의 주요 키워드들과 그들간의 네트워크를 분석하고자 한다. 본 연구에서는 2011년부터 2020년까지(최근 10년간)의 '대학 핵심역량' 관련 등재지(등재 후보지 포함)에 발표된 총 176건의 관련 연구물들을 언어 네트워크 분석 방법론을 활용하여, 주요 키워드 추출 및 워드클라우드 제시, 주요 핵심어들 간의 관계성(의미망 네트워크) 분석 등을 진행하고자 한다. 이와 같은 연구 결과는 관련 학자들이 연구를 진행할 때, 대학 관계자가 학교단위 교육활동 계획 기획 및 평가활동을 할 때 매우 중요한 기초 자료로 활용될 것으로 기대된다.
한국데이타베이스학회 1998년도 국제 컨퍼런스: 국가경쟁력 향상을 위한 디지틀도서관 구축방안
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pp.551-559
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1998
오늘날 네트워크는 기업경영활동을 지원하는 중요한 요소로 인식되고 있으나, 네트워크 관련 기술발전 속도가 빠르고, 규모도 커지고 복잡해져 이를 관리하는 것이 용이한 일이 아니다. 따라서 본 연구는 기업수준에서 주요하게 관리되어야 할 네트워크 관리 성공요인과 성과에 관해서 관련 문헌고찰과 설문지법을 통한 실증적 연구를 통해 규명하고자 한다.
최근 4차 산업혁명 등 대외적 R&D 환경의 급속한 변화와 이로 인한 과학기술의 융 복합 및 첨단화가 가속화됨에 따라 이에 대응하기 위해 신산업분야를 중심으로 국가 간 공동협력이 점차 활발해짐에도 불구하고, 우리나라는 연구개발 주체의 연구역량 열위, 연구주체의 폐쇄성, 국가 R&D 제도적 미흡 등으로 인해 국가 간 공동연구 활동도가 매우 미흡한 편이다. 2016년 국가과학 기술혁신역량평가 국제협력 항목에서도 우리나라의 국제협력 항목지수는 0.206으로 2015년(0.182) 대비 0.024p 상승하였으나, 여전히 OECD 30개국 중 16위에 머무르는 것으로 나타났으며, 국제협력 상위 3개국에 대한 상대수준에서도 평균 10.3% 수준에 불과하여 국제 공동연구 활동도를 높이기 위한 다각적인 개선방안 확립에 대한 요구가 점차 증대되고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 2015년 연구에 이어 미래 신산업 분야에서 우리나라와 해외 주요국의 국제 공동연구 현황을 중심으로 핵심연구자 간(연구 활동도 상위 5위 이하) 국제공동연구에 대한 활동도 비교 분석을 통해 정확한 현황을 진단하고, 향후 우리나라 연구주체의 연구개발 개방화, 국제 협력 전략적 분야 및 대상 발굴, 국제공동연구 활성화 등에 대한 발전방안을 고찰하고자 하였다. 국내 및 글로벌 핵심 연구자 간 글로벌 공동연구 현황을 분석하기 위해서 KDD/KM 방법론을 활용한 공동연구자 분석(Co-author analysis)네트워크 기법을 활용하였으며, 동 방법론의 활용을 통해서 신산업 분야 중 가사로봇분야의 상위 10개 국가, 기관, 연구자에 대해 분석하고, 논문 활동도가 높은 글로벌 및 한국의 상위 5위까지의 핵심 연구자를 대상으로 연구자 간 국제공동연구에 대한 현황 및 활동도에 대한 공동연구 네트워크 분석을 수행하였다.
무선 Ad-hoc 네트워크에서는 기존의 유선 네트워크에서와는 달리 휴대용 기기들만으로 네트워크 망이 형성 되어있고 이때 휴대용 기기 들은 대부분 배터리를 에너지원으로 사용한다. 그러므로 무한의 에너지를 갖고 있다고 볼 수 있었던 종전의 유선 네트워크에서와는 달리 배터리를 에너지원으로 사용하는 무선 Ad-hoc 네트워크에서는 효율적인 에너지 자원 관리가 중요한 이슈가 된다. 이러한 특성을 고려한 연구 중 전체 휴대용 단말기에서 일부를 선출하고 이렇게 선출된 coordinator들만 데이터의 전송에 참여하게 하고 나머지 단말기들은 수면 모드로 전환시킴으로 인해 시스템의 전력소비를 줄이는 방법에 대한 연구들이 진행되고 있다. 선행 연구에서는 수면 모드의 노드를 최대화함으로써 전체 네트워크의 전력소비를 최소화하려는 노력을 하고 있으나, 선출되는 coordinator 수의 최소화가 항상 시스템 활동시간의 증가를 보장하지는 않는다. 본 논문에서는 각 단말기에서 데이터 전송에 필요한 에너지와 노드들의 연결성을 함께 고려해서 Coordinator를 선출함으로써 네트워크의 시스템 활동시간을 기존의 방법보다 더 증가시키는 알고리즘을 제안한다.
소셜 미디어의 사용은 참여자들 간의 지식공유 활동, 사회 네트워크 형성, 다양한 사람들과의 소통기능 등과 같은 다양한 장점을 갖고 있다. 그러나 이러한 장점에도 불구하고 프라이버시와 사생활 침해, 피싱공격, 심리적 스트레스 등 다양한 부작용 또한 야기되고 있는데, 그 중 특히 소셜 네트워크 스트레스라는 새로운 개념의 스트레스가 주목받고 있다. 본 연구는 소셜 네트워크 스트레스의 개념을 정립하고, 소셜 미디어 환경에서 소셜 네트워크 스트레스가 전환행동에 미치는 영향을 살펴보려 한다. 이를 위해 본 연구에서는 소셜 네트워크 스트레스의 선행요인 및 결과요인으로 구성된 연구모델을 제시하고, 구조방정식 모델을 기반으로 하는 LISREL 8.7을 이용하여 연구모델을 실증적으로 검증하였다. 실증분석 결과, 소셜 미디어상에서 자기표출과 지식공유 활동은 소셜 네트워크 스트레스에 유의한 긍정적 영향을 주었으며 이는 소셜 미디어 전환의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 끝으로 본 연구의 이론적, 실무적 시사점을 논의하였고 연구가 지닌 한계점을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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