현재의 센서 네트워크를 구성하고 있는 센서 노드들은 배치 전에 미리 입력된 라우팅 및 감지 서비스만을 제공한다. 이러한 센서 네트워크 및 노드 구조는 기존의 고정화된 환경에는 적합하나 차세대 유비쿼터스 환경과 같이 시스템이 스스로 성장하며 서비스 추가 및 재설정 요구가 빈번하게 일어나는 환경에서는 그대로 적용하기가 힘들다. 따라서 본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 시스템 레벨의 정책 및 환경 변화에 따라 적응적으로 동작할 수 있는 센서 네트워크 노드 구조를 제안하여, 또한 제안된 구조에서 기존의 구조에 대한 에너지 소모 정도를 분석하여 제안의 현실성을 검증한다.
본 연구는 뉴로퍼지 네트워크와 다항식 뉴럴네트워크를 합성한 하이브리드 모델링 구조인 고급 뉴로퍼지 다항식 네트워크(Advanced neurofuzzy polynomial networks ; ANFPN)를 제안한다. 제안된 네트워크 구조는 높은 비선형 규칙 기반 모델로, CI(Computational Intelligence)의 기술, 즉 퍼지집합, 뉴럴네트워크, 유전자 알고리즘에 의해 설계되어진다. 뉴로퍼지 네트워크는 ANFPN 구조의 전반부를, 다항식 뉴럴네트워크는 후반부를 구성한다. ANFPN의 전반부에서, 뉴로퍼지 네트워크는 간략추론, 오류역전파 학습 규칙을 이용한다. 멤버쉽함수의 파라미터, 학습율, 모멘텀 계수는 유전자 최적화를 이용하여 조절된다. ANFPN의 후반부 구조로서 다항식 뉴럴네트워크는 학습을 통해 생성되는(전개되는) 유연한 네트워크 구조이다. 특히 다항식 뉴럴네트워크의 층과 노드 수는 고정되어 있지 않고 동적으로 생성된다. 본 연구에서는, 2가지 형태의 ANFPN 구조를 제안한다. 즉 기본 구조와 변형된 구조이다. 여기서 기본 구조와 변형된 구조는 다항식 뉴럴네트워크 구조의 각 층에서 입력변수의 수와 회귀다항식의 차수에 의존한다. 두 결합 구조의 특징 때문에 공정 시스템의 비선형적인 특성을 고려할 수 있고 보다 우수한 예측능력을 가진 좋은 출력선응을 얻을 수 있게 한다. ANFPN의 유용성과 실용성은 2개의 수치 예제를 통해 논의된다. 제안된 ANFPN은 기존의 모델보다 높은 정밀도와 예측능력을 가진 모델을 생성함을 보인다.
소셜 네트워크나 바이오 네트워크는 인터랙션이 가능한 오브젝트들이 관계를 맺음으로써 형성되는 복잡 네트워크이다. 실세계에 존재하는 복잡 네트워크는 커뮤니티 구조로 구성되어 있으며, 이 커뮤니티 구조를 자동으로 발견하는 것은 그 네트워크를 제어하고 이해하는데 있어서 중요한 기술이다. 하지만 이런 네트워크들은 시간에 따라 오브젝트들의 인터랙션에 의해 그 네트워크의 구조와 위상이 불특정하게 변화한다. 이런 동적 네트워크에서 노드들 간에 인터랙션을 기반으로 한 커뮤니티 구조를 발견하는 것은 높은 시간 복잡도 연산이 요구되며, 반복된 계산을 비효율적으로 처리하는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 동적 네트워크에서 인터랙션 기반 커뮤니티 구조를 점진적으로 발견하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 이전 네트워크에서 변화한 요소들을 인지하고, 이전 커뮤니티 그룹 구조를 점진적으로 재활용함으로써 효율적인 커뮤니티 발견이 가능하다.
최근 LBS(location-based service)를 지원하기 위해, 공간 네트워크를 고려한 연구가 활발히 수행 중에 있다. 본 논문에서는 공간 네트워크 데이터베이스에서의 우수한 질의처리 성능을 위해, 공간 네트워크상에 존재하는 공간 네트워크 자체의 데이터, POI(point of interest), 이동객체 데이터를 위한 효율적인 저장 및 색인 구조를 설계한다. 이를 위해 첫째, 노드와 에지로 구성된 공간 네트워크 자체의 데이터를 관리하기 위해 공간 네트워크 파일 구조를 설계한다. 둘째, 식당, 호텔, 주유소와 같은 POI에 대한 효율적인 접근을 위해 POI 저장 및 색인 구조를 설계한다. 셋째 이동객체의 과거, 현재, 미래 궤적 정보를 효과적으로 관리하기 위해 시그니쳐 기반 저장 및 색인 구조를 설계한다. 마지막으로, 본 논문에서 설계한 저장 및 색인 구조가 기존의 공간 네트워크를 위한 저장구조 및 이동객체를 위한 궤적 색인구조 보다 성능이 우수함을 보인다.
본 논문은 공급사슬구조를 크게 공급네트워크(supply network), 전환네트워크(conversion network), 그리고 유통네트워크(distribution network)라는 세 유형의 구조로 구분하였으며 각 공급사슬구조별 경영성과에 어떠한 영향을 미치는가에 대하여 국내 103개 상장기업을 대상으로 실증분석을 하였다. 또한 경영성과에 대하여서는 균형성과표(Balanced Scorecard; BSC) 모형을 이용하였다. 연구결과, 학습 및 성장성과, 고객성과, 재무성과의 경우 공급사슬구조에 따른 경영성과간 차이가 있음이 검증되었으나, 내부프로세스성과의 경우 경영성과간 차이가 통계적으로 유의하지 않았다. 또한, Scheff의 다중비교 결과에 따라 유통네트워크 중심기업의 경우 다른 공급사슬구조보다 상대적으로 경영성과가 높은 것으로 나타났다.
급증하는 인터넷 관련 기술들과 사용자들을 현재의 네트워크 기반 구조로 포용하기에는 한계가 있다. 사용자들은 끊임없이 새로운 서비스들을 요구하고 현재의 망은 그러한 다양한 서비스들을 제공하기 위한 하부구조들이 정의되어 있진 않은 실정이다. 새로운 네트워크 하부 구조를 정의하는데 소요되는 비용과 새로운 서비스들을 제공하기 위해 개발될 프로토콜의 적용 비용을 줄이기 위해서 제안된 것이 액티브 네트워크의 개념이다. 사용자 기반의 네트워크환경을 제공하는 액티브 네트워크는 실행 환경과 노드 운영체제로 구성되어 있는 구조를 제공하며 바로 이 실행 환경을 이용해 노드 사용자들은 가상 액티브 노드를 만들어 새로운 서비스를 생성할 수 있다. 본 논문에서는 노드 사용자에 의해서 생성되는 가상 액티브 노드를 위한 MIB의 관리 구조에 대해서 제안하였으며 마크업 언어인 XML을 적용하여 기존의 표준 망 관리 프로토콜인 SNMP와도 호환성을 가질 수 있고 다양한 MIB 표현을 지원할 수 있는 구조를 제안하였다.
본 연구는 구미 클러스터내 기술지식 교류 네트워크에서 기술적 급진성에 대한 네트워크 폐쇄와 구조적 공백의 역할을 실증적으로 검증한 연구이다. 분석을 위해 협회*기업(2-mode)네트워크 자료를 기업*기업(1-mode) 네트워크 자료로 변환하여 2,550개 기업 네트워크를 구축하였다. 또한 기업의 특성을 조사하기 위해 구미국가산업단지에 있는 기업을 대상으로 랜덤추출을 통해 101개 기업에게 설문을 실시하였으며 최종적으로는 86개 기업을 수집하였다. 분석을 위해, 네트워크 폐쇄와 구조적 공백의 사회네트워크 분석 지표인 네트워크 밀도와 효율성이 높은 수준의 다중공선성을 갖고 있어 능형회귀분석을 이용하였다. 분석결과 구조적 공백은 기업의 급진적 혁신에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 네트워크 밀도는 급진적 혁신에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 과거의 개념적인 논의와 문헌연구에 기반 했던 네트워크 패쇄와 구조적 공백의 논쟁에 실증적 증거 제시하는데 공헌하고 나아가 급진적 혁신을 달성하기 위한 사회적 자본의 구축 전략 수립에 도움을 준다. 향후 연구에서는 다양한 네트워크의 구조적 특성을 찾아내려는 노력이 필요할 것이며, 기술 지식의 특성, 혁신 유형, 네트워크 폐쇄와 구조적 공백의 상호작용 등에 관심을 두어야 할 것이다.
오늘날의 기업들은 글로벌 갱쟁환경과 고객 기대수준의 상승 등의 이유로 글로벌 소싱 및 기업간 전략적 제휴나 협업 등에 많은 관심을 기울이고 있다. 공급사슬관리(Supply Chain Management: SCM)는 기업과 기업, 기업과 고객 사이의 물류와 정보로 이어진 네트워크를 가능하게 실현할 수 있는 혁신기법이다. 본 논문에서는 공급사슬구조를 하나의 네트워크로 파악하여 공급네트워크, 전환네트워크, 유통네트워크라는 유형으로 구분하였고, 공급사슬구조에 따라 SCM 활동에 차이가 있으며, 경영성과에도 차이가 있음을 입증하였다. 따라서 본 논문은 현재까지 사례연구로 행해지던 네트워크의 분류를 이용하여 각 공급사슬구조에 따른 SCM의 활동 및 경영성과에는 차이가 있음 실증분석을 통하여 입증하였다는데 의의가 있다.
이 연구에서는 지적 구조 분석을 위해서 계량서지적 자료를 시각적으로 표현하는 다양한 네트워크 형성 방식에 대해서 사례와 함께 각각의 특성을 살펴보았다. 기준값 절단 방식, 최근접이웃 그래프, 최소비용 신장트리, 패스파인더 네트워크의 네 가지 네트워크 형성 방식 중에서 전체 구조와 세부 구조의 표현 능력이 모두 뛰어난 패스파인더 네트워크 알고리즘이 최근 가장 활발히 응용되고 있다. 최근접이웃 그래프는 아직까지 계량서지적 분석에 응용된 사례는 없으나 간단한 알고리즘과 클러스터링 능력 등과 같은 지적 구조 규명에 도움이 될 수 있는 몇 가지 장점을 갖추고 있는 것으로 확인되었다. 다차원척도나 군집분석과 달리 네트워크를 이용한 시각화에서는 입력자료의 전처리에 따라서 생성된 지적 구조의 차이가 큰 것으로 나타났다. 이 연구에서 고찰한 여러 네트워크 형성 방식을 적절히 활용함으로써 국내의 지적 구조 규명 연구를 활성화할 수 있을 것이라 기대된다.
이 논문은 대한민국의 주식시장에 상장한 기업의 지배구조 분석을 위해 대주주가 어떠한 형태로 주식을 보유하고 있는지에 대한 네트워크 분석이다. 분석대상은 주식시장에 상장한 기업과 그 기업의 주식의 대주주 데이터를 모두 수집하였다. 이를 기업과 대주주 행위자 간에 주식을 보유하고 있는 네트워크를 분석하여 그 보유형태의 의미를 파악하였다. 분석결과 네트워크 형태는 크게 '전체분석, 산업분석, 군집분석, 상장기업분석, 대주주분석, 계열사 분석' 여섯 가지이다. 네트워크 분석결과 주식시장은 전형적인 척도 없는 네트워크 형태를 나타내었으며 반면 그룹간의 계열사 네트워크는 전형적인 계층구조로써 좁은 세상 네트워크의 사례를 나타내었다. 따라서 투자 성향이 갖거나 대주주 간의 이해관계가 있거나 투자상품들이 포트폴리오로 조합원 경우 대주주 간의 네트워크가 밀집된 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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