Bishop과 Nabney에 의해 소개된 기존의 혼합 밀도 네트워크(Mixture Density Network)에서는 조건부 확률밀도 함수의 매개변수들(parameters)이 하나의 MLP(multi-layer perceptron)의 출력 벡터로 주어진다. 최근에는 변형된 혼합 밀도 네트워크(Modified Mixture Density Network)라고 하는 이름으로 조건부 확률밀도 함수의 선분포(priors), 조건부 평균(conditional means), 그리고 공분산(covariances) 등이 각각 독립적인 MLP의 출력벡터로 주어지는 경우를 다룬 연구가 보고된 바 있다. 본 논문에서는 조건부 평균이 입력에 관해 선형인 경우를 위한 버전에 대한 이론과 매트랩 프로그램 개발 및 적용을 다룬다. 본 논문에서는 우선 일반적인 혼합 밀도 네트워크에 대해 간단히 설명하고, 혼합 밀도 네트워크의 출력인 다층 퍼셉트론의 매개변수를 각각 다른 다층 퍼셉트론에서 학습시키는 변형된 혼합 밀도 네트워크를 설명한 후, 각각 다른 다층 퍼셉트론을 통해 매개변수를 얻는 것은 동일하나 평균값은 선형함수를 통해 얻는 혼합 밀도 네트워크 버전을 소개한다. 그리고, 모의실험을 통하여 이러한 혼합 밀도 네트워크를의 적용가능성에 대해 알아본다.
Bishop과 Nabnck에 의해 소개된 기존치 혼합 밀도 네트워크(Mixture Density Network)에서는 조건부 확률밀도 함수의 매개변수들(parameters)이 하나의 MLP(multi-layer perceptron)의 출력 벡터로 주어진다. 최근에는 변형된 혼합 밀도 네트워크(Modified Mixture Density Network)라고 하는 이름으로 조건부 확률밀도 함수의 선분포(priors), 조건부 평균(conditional means), 그리고 공분산(covariances) 등이 각각 독립적인 MLP의 출력벡터로 주어지는 경우를 다룬 연구가 보고된 바 있다. 본 논문에서는 조건부 평균이 입력에 관해 선형인 경우를 위한 버전에 대한 이론과 매트랩 프로그램 개발을 다룬다. 본 논문에서는 우선 일반적인 혼합 밀도 네트워크에 대해 간단히 설명하고, 혼합 밀도 네트워크의 출력인 다층 퍼셉트론의 매개변수를 각각 다른 다층 퍼셉트론에서 학습시키는 변형된 혼합 밀도 네트워크를 설명한 후, 각각 다른 다층 퍼셉트론을 통해 매개변수를 얻는 것은 동일하나 평균값은 선형함수를 통해 얻는 혼합 밀도 네트워크 버전을 소개한다. 그리고, 모의실험을 통하여 이러한 혼합 밀도 네트워크의 적용가능성에 대해 알아본다.
본 연구는 SNS 이용자들을 대상으로 이용동기를 분석하여, 각 이용동기의 중간값을 기준으로 상, 중, 하로 구분하고, 정보교류, 네트워크 밀도, 정보신뢰도, 유대인식의 차이를 알아보았다. 소셜 네트워크 이용 동기는 정보추구 동기, 사회적 영향동기, 오락적 동기, 네트워크 형성동기로 나타났다. 이러한 이용동기 수준에 따라 종속변인으로 설정한 정보교류 정도, 네트워크 밀도, 정보신뢰도, 유대인식에 차이가 나타났다. 특히 정보교류 정도와 정보의 신뢰성은 4가지 동기 수준에 따라 차이가 나타났으며, 네트워크 밀도와 유대인식의 차이는 사회적 영향 동기 수준에 따라 차이가 나타났다.
최근 센서 네트워크를 이용하여 이동 객체의 정보를 모니터링 하는 응용에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 네트워크 전체 영역에서 대상 객체가 원하는 밀도로 분포하는 영역을 찾아내는 밀도 질의는 객체 모니터링 응용의 한 분야이다. 본 논문에서는 에너지 효율적인 질의 처리를 위한 동종 센서 기반의 인-네트워크 밀도 질의 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 밀도 질의 처리의 정확도를 높이고, 에너지 소비를 최소화하기 위한 가능성 기반 예상 지역 선정 기법과 센싱 영역 면적 기반 결과 보정 기법을 수행한다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 시뮬레이션을 통해 기존에 제안된 밀도 질의 처리 기법과의 성능을 비교하였다. 그 결과 기존 기법에 비해 질의 처리를 위한 에너지 소모는 약 92% 감소하였고, 그에 따른 네트워크 생존 시간이 증가하였다. 덧붙여, 기존 기법보다 제안하는 기법의 질의 결과가 더 높은 정확도를 보장한다.
소셜 네트워크를 비롯한 네트워크로부터 커뮤니티를 발견하려면 네트워크의 노드를 그룹 내에서는 서로 조밀하게 연결되고 그룹 간에는 연결의 밀도가 낮은 그룹들로 군집화하는 과정이 꼭 필요하다. 군집화 알고리즘의 성능을 위해서는 군집화의 기준이 되는 유사도 기준이 잘 정의되어야 한다. 이 논문에서는 네트워크 내의 커뮤니티 발견을 위해 유사도 기준을 정의하고, 정의한 유사도를 유사도 전파(affinity propagation) 알고리즘과 결합하여 만든 방법을 기존의 방법들과 비교한다.
본 연구는 커뮤니케이션 네트워크의 사회자본적 의미와 효과를 기업명성 측면에서 실증적으로 검증하고자 하는 목적을 갖고 있다. 특히 사회자본의 구조적, 내용적, 관계적 차원에서 소비자의 커뮤니케이션 네트워크를 분석함으로써 명성 높은 기업의 커뮤니케이션 네트워크 구조 특성과 의미를 밝혀보고자 하였다. 본 연구는 서울 및 수도권 지역에 거주하는 만 20세 이상의 성인 200명을 대상으로 설문 조사를 실시했다. 본 연구는 명성 높은 기업의 커뮤니케이션 네트워크 구조 특성을 연결정도(degree), 연결정도 중심성(degree centrality), 밀도(density)라는 지표를 통해 분석하였다. 분석결과, 명성 높은 기업의 네트워크는 명성 낮은 기업에 비해 연결정도가 많고 연결정도 중심성이 높았으며, 밀도 역시 더 높았다. 이는 명성 높은 기업의 경우 소비자가 다양한 정보원을 통해 정보를 얻고 있으며, 중복된 정보원들을 사용하고 있는 소비자들이 많기 때문에 소비자들간 유사한 해석을 공유하고 있음을 시사한다. 또한 밀도가 높다는 점은 정보교류가 원활하고 정보 확산도 빠른 네트워크를 명성 높은 기업이 보유하고 있음을 함의한다. 또한 사회자본의 내용적 차원에서는 상품/서비스 정보네트워크가 기업이슈 정보네트워크보다 연결정도나 밀도가 높다는 특징을 보였고 정보습득 네트워크가 정보제공 네트워크보다 연결정도나 밀도가 높았다. 그리고 사회자본의 관계적 차원과 그 효과 면에서 네트워크 구조특성이 기업충성도와 어떤 관련성을 갖는지 검증한 결과, 연결정도 중심성이 클수록 충성도에 더 강한 영향력을 미치는 것으로 확인되었다. 즉, 소비자들이 유사한 정보원들을 통해 공유하는 정보가 많을수록 소비자들간의 연결정도가 강해지면서 정보교류와 확산이 커지게 되는데, 이는 기업명성과 충성도와 밀접한 관련성이 있다는 것을 입증한 것이다.
최근 마이크로 센서와 무선 통신 기술의 진보는 센서 네트워크의 발전을 가능하게 하였다. 이와 같은 사실은 무선 센서 네트워크를 위한 수많은 라우팅 프로토콜의 개발로 이어졌으며, 다양한 구조의 알고리즘들이 제안되었다. 특히, 디렉티드 디퓨젼(Directed Diffusion; DD)은 데이터 중심 기반의 라우팅 알고리즘으로 속성 칼 쌍을 이용하여 통신하는 센서 네트워크의 한 패러다임이라고 할 수 있다. 그러나 기존의 DD에서는 작업을 요청하는 질의 메시지(interest message)가 전체 센서 네트워크에 플러딩(flooding)되는데, 이러한 과정은 에너지 소비 측면에서 볼 때 매우 비효율적이라고 할 수 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 센서 노드의 에너지와 밀도 정보를 고려한 임계값을 이용하여 데이터의 전송 지역을 제한함으로서, 네트워크의 에너지 소비를 줄일 수 있는 새로운 메시지 전달영역 제한기법(propagation limiting method; PLM)을 제안한다. 퍼지 규칙 기반 시스템은 센서 필드에 배치된 노드들의 에너지와 밀도 정보를 입력 파라미터로 사용하여 메시지 라우팅을 위한 임계값 결정에 사용된다 본 연구에서 제안된 기법을 사용하여 센서 네트워크의 에너지 소비를 실험한 결과 기존에 제안되었던 알고리즘들에 비해 상대적으로 높은 효율성을 나타내었으며, 전체적으로 네트워크의 수명도 연장할 수 있었다.
무선 센서 네트워크(WSN)환경에서는 저가의 센서 노드를 구성하기 위해 배터리, 제한된 에너지 등과 같은 하드웨어적인 제약을 갖고 있다. 특히, 센서 노드의 제한된 에너지는 네트워크 수명과 직접적인 관련이 있기 때문에 네트워크의 수명을 연장하기 위한 효율적인 기법들이 요구되는 실정이다. 이를 위해 본 논문에서는 WSN환경에서 고정 노드와 모바일 노드를 혼용하여 음영지역을 최소화할 수 있는 모바일 노드 이동 기법을 제안한다. 이는 대표 노드를 선정하여 네트워크의 밀도를 제어하고 각 노드들의 거리에 따라 신호 세기를 제어한다. 이를 통해 네트워크 지역의 확장과 각 노드의 에너지를 효율적으로 사용할 수 있다.
이동 애드혹 네트워크(MANET)는 무선네트워크에서 노드들이 제한적인 에너지를 가지고 있기 때문에 보다 효율적인 노드의 관리가 요구 된다. 이러한 MANET에서는 정적인 네트워크에 비해 토폴로지가 자주 변하므로 이동성을 고려한 에너지 효율적인 라우팅 프로토콜이 요구된다. 기존에 제안 된 CACH(Context-aware Adaptive Clustering Hierarchy)[1]는 하이브리드 라우팅 방식을 분산 클러스터링 기반으로 구성하여 네트워크 수명을 연장하고 지연시간을 감소하였다. 하지만 노드의 밀도증가를 효율적으로 알고리즘에 적용하지 못한 문제점이 있다. 이를 보완하기 위해 본 논문에서는, CACHE(Context-aware Adaptive Clustering Hierarchy and Energy efficient)를 제안한다. CACHE는 노드 밀도 변경에 대해 적응적으로 알고리즘을 적용할 수 있도록 클러스터 구성을 수정하여, CACH가 갖는 노드 밀도 문제를 개선하였다.
지식 네트워크 (knowledge network) 구축은 지식의 재사용을 통하여 조식의 효율성을 개선시키고 지식 레버리지를 통하여 혁신을 촉진한다는 점에서 지식관리의 핵심적 요소이다. 본 연구는 (1) 개인이 집단 내 외에서 맺고 있는 지식 네트워크가 팀의 객관적, 주관적 성과에 미치는 영향을 고찰하고, (2) IT 활용이 지식 네트워크의 효과성을 어떻게 조절하는 가에 대해서 실증 함으로써, (3) 지식 네트워크 구축, IT 활용, 그리고 팀 성과 간의 관계에 대하여 학문적, 실무적 시사점을 제시하고자 한다. 먼저 사회 네트워크 이론을 바탕으로 지식 네트워크의 집단 내부 결속과 외부 매개성을 통합하는 이론적 프레임워크를 개발하고 국내 5개 컨설팅 업체의 172명의 컨설턴트와 42개 프로젝트 팀을 대상으로 사회 네트워크 분석 (Social Network Analysis)을 실시하였다. 분석 결과는 지식 네트워크의 내부 결속(네트워크의 밀도)과 팀 성과의 선형적인 관계를 지지하였으며, 외부 매개성은 직접적으로 팀 성과에 영향을 미치지 않았으나 팀 수준의 IT 활용 (공동체적인 컴퓨터 매체의 활용)과 상호작용을 통해서 팀의 성과를 실질적으로 향상시키는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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