본 연구는 높은 접근성과 간결성으로 인해 방대한 양의 텍스트를 생산하는 트위터 데이터를 분석하여 토픽의 변화 시점 및 패턴을 파악하였다. 먼저 특정 상품명에 관한 키워드를 추출한 후, 동시출현단어분석(Co-word Analysis)을 이용하여 노드와 에지를 통해 토픽과 관련 키워드를 직관적으로 파악 가능한 네트워크로 표현하였다. 이후 네트워크 분석 결과를 검증하기 위해 출현빈도 기반의 시계열 분석과 LDA 토픽 모델링을 실시하였다. 또한 트위터 상의 토픽 변화와 언론 기사 검색결과를 비교한 결과, 트위터는 언론 뉴스에 즉각적으로 반응하며 부정적 이슈를 빠르게 확산시키는 것을 확인하였다. 이를 통해 기업은 대중의 부정적 의견을 신속하게 파악하고 이에 대한 즉각적인 의사결정 및 대응을 위한 도구로 본 연구방법을 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
지역별 특화산업 현황과 이의 육성을 위한 정책 의사결정을 지원하기 위해서는 지역 기술혁신활동을 보다 실제적으로 모니터링하는 것이 중요하다. 특허통계를 이용하여 지역별, 국가별 혁신능력을 비교하는 연구는 많이 있어왔다. 그러나 기존의 방법은 주로 출원인(기업)의 본사를 기준으로 행해져 왔으며, 실제 혁신활동이 행해지고 있는 지역을 기준으로 하지는 못하였다. 따라서 본 연구에서는 실제 혁신활동을 대표한다고 할 수 있는 발명자의 지역분포 현황과 발명자 간의 네트워크를 분석함으로써 특정 기술분야의 인력교류가 지역적으로 어떤 관계를 보이는 지를 알고자 하였다. 이를 위해서 한국공개특허 H01 분류(기본적 전기소자 기술) 중 내국인이 출원한 특허 전체를 대상으로 하여, 발명자 지역 데이터 추출 및 지역 간 네트워크 분석을 통해 기술혁신활동의 지역 간 연계구조를 분석하였다.
기상학적 측면에서 강수 부족으로 인한 수생태환경(하천), 호소환경(저수지) 및 유역환경(중권역)으로 미치는 환경학적 가뭄의 영향을 평가하기 위한 시도는 매우 중요하다. 만약 동일한 규모의 강수부족 현상이 발생할지라도, 환경적 측면에서의 수질 및 수생태에 미치는 영향이 매우 큰 유역이 있고, 반면 어느 정도의 복원력을 유지할 수 있는 유역이 있을 것이다. 즉, 서로 다른 유역환경에 따라 가뭄으로 인한 환경적 영향은 달라질 가능성이 크며, 이처럼 환경적 가뭄에 취약한 지역을 위해서는 지속적인 환경가뭄 모니터링이 중요하다. 환경적 측면에서 가뭄의 영향을 평가하기 위해서는 다양한 수질 관련 항목을 연계한 환경가뭄 감시가 중요하며, 이와 더불어 가뭄과 관련한 다양한 이해관계자 간의 효율적인 의사결정 도구가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 다양한 시나리오 정보를 제공할 수 있는 베이지안 네트워크 모형을 적용하여 환경가뭄 민감도 평가 방안을 제시하고자 한다. 본 모형에서는 수질 문제가 가장 심하게 대두되고 있는 낙동강 유역을 대상으로, 기상학적 가뭄에 의한 수생태 및 환경 관련 변수들(BOD, T-P, TOC)의 복잡한 상호의존성을 파악할 수 있는 베이지안 네트워크 모형을 활용하였다. 또한, 기상학적 가뭄에 의한 상류와 하류 간의 환경적 영향을 연계하여 해석하기 위한 모형을 구축하였다. 그 결과, 기상학적 가뭄으로 인한 환경적 민감도가 크게 나타나는 중권역(예: 임하댐유역)과 이와 반대인 중권역(예: 병성천유역)의 구분이 가능하였다. 또한, 상류에서 발생한 심한 기상학적 가뭄이 하류 지역 내 환경적인 영향을 지속할 가능성이 있음을 확인되었다. 따라서 본 연구에서 제안한 방법은 환경적 가뭄의 취약지역을 우선 선정하고, 나아가 상-하류 간의 환경적 가뭄을 감시하는 데 있어 활용도가 있을 것으로 기대된다.
차세대 이동통신 시스템에서는 3세대 진화망인 LTE(long-Term Evolution), WiMAX/WiBro, 차세대 WLAN등 다양한 무선 접속 기술이 All-IP 기반의 핵심망을 중심으로 통합되는 형태로 발전하고 있다. 이러한 발전에 따라 중첩된 다양한 무선 이종망 환경에서 최적의 조건을 제공하는 망으로의 접속을 제공하는 수직적 핸드오버가 필요하다. 그러나 현재까지는 각각의 네트워크가 독자적 서비스 제공을 위해 독립적인 무선자원관리 기능을 제공하여 왔으므로, 이종망 환경에서의 다양한 네트워크를 끊김없이 서비스를 제공하기 위해서는 개별 네트워크의 무선자원들을 통합적으로 관리하여 최적의 서비스를 제공할 수 있어야 할 것이다. 최근 이러한 무선 이종망 환경에서의 문제점을 해결하기 위해 적응적이동성을 위한 범용링크계층(GLL)과 통합무선자원관리(CRRM) 방식의 개념이 도입되고 있다. 본 논문에서는 LTE와 WLAN 사이에서의 효율적인 수직적 핸드오버를 위한 범용링크계층을 기반으로 정책기반과 다기준 의사결정법(MCDM)을 혼합한 수직적 핸드오버 알고리즘을 제안하고, 퍼지 로직 제어기(FLC)를 이용하여 핸드오버 시점을 적응적으로 결정하는 방안을 제안한다. 시뮬레이션 연구 결과 본 논문에서 제안하는 수직적 핸드오버 기법은 수신신호의 세기를 기반으로하는 방법과 MCDM 만을 사용하는 방법에 비해 데이터 처리량, 핸드오버 성공확률, 서비스 사용비용 그리고 핸드오버 시도 횟수 측면에서 우수한 성능을 보였다.
소프트웨어 형상관리는 소프트웨어 제품에 기반이 되는 대규모 소프트웨어 산출물 집합을 관리하는 분야이다. 형상관리는 과거 수년 동안 빠르게 발달해왔지만, 새로운 형상관리 시스템은 여전히 요구되고 있다. 전통적인 방법을 쓰거나 형상관리에 대한 연구보다는 현재 개발 프로젝트의 필요한 전문적인 관리가 필요하다. 따라서 형상관리에 필요한 저장소의 일반적인 모델이나 형상관리에 변형에 따른 과정을 관리하고 프로그램에 연결되어 있는 프로그램의 인터페이스를 분리하여 관리하는 기법이 필요하다. 본 논문은 형상관리에 필요한 저장소를 제공하고 프로그램과 인터페이스를 분리하여 관리하는데 필요한 의사결정 시스템을 도입하였다. 따라서 필요한 형상관리의 의존도를 가지고 새로운 접근법을 시도하였다. 의존도가 높은 개별적 컴포넌트의 변형과 결합을 위해 의사결정 시스템을 이용하여 확인 및 검증을 하여 소프트웨어 개발에 필요한 형상관리를 제공하고 있다.
본 연구는 지역농업의 생산 및 유통체계와 관련한 혁신환경을 분석하고 이를 토대로 지역농업의 발전적 대안을 제시하고자 하였다. 사례지역의 농업경영은 노동력과 수익성을 고려한 개별농가의 의사결정에 의해 크게 영향 받으며 생산자간 협력관계나 산 학 관 혁신 주체들 간의 네트워크 구축은 미약하다. 생산과 유통과정에서는 변화하는 경제환경에 대응하기 위한 기술혁신의 노력이 미약하고 혁신 주체들 간에는 신뢰수준이 낮다. 혁신 주체들간 낮은 수준의 협력관계는 불완전한 정보와 지식을 가진 개별농가의 의사결정에 대한 의존도를 높이게 되므로 타 지역과의 경쟁력확보와 지역농업의 발전에는 불리하게 작용된다. 따라서 지역농업의 경쟁력 확보와 발전을 위해서는 변화하는 유통환경을 고려하여 생산중심의 영농방법에서 벗어나 목표시장을 설정하고 시장지향적 생산구조로 전환시킬 필요가 있다. 또한 지역농업의 경영과 관련해서는 산 학 관 지역 혁신 주체들 간의 신뢰에 기초한 상호협력 체계를 구축하고 이들 혁신 주체들을 체계적으로 조직화할 필요가 있다. 결론적으로 지역농업의 발전을 위해서는 물리적 기반의 확충보다 지역특성을 고려한 혁신 환경을 조성하는 것이 더 중요한 문제일 수 있으며, 혁신 주체들 간에는 신뢰관계를 기반으로 한 상호협력 체계의 구축을 통해 시너지효과를 창출해야 한다.
본 논문에서는 영화 추천을 위해 사용자들이 명시적으로 표시한 신뢰 정보를 이용하여 소셜 네트워크와 유사하게 신뢰 네트워크를 생성하고, 그 사용자들의 연결 정도를 이용하여 추천 시스템에 적용하며, 추천 정보는 시각화 방법을 이용하여 제공하는 방법을 제안한다. 이를 통해 사용자가 명시적으로 신뢰 관계를 표현한 신뢰 네트워크에서 숨겨진 신뢰 관계를 추론한다. 시각화된 추천 정보는 영화, 음악, 인물 등 다양한 토픽에 대한 정보를 구조화된 형태로 제공하는 Freebase를 이용하였으며, 시각화 방법은 다음 3가지와 같다. (1) 사용자가 제공받고자 하는 영화의 수만큼 영화 포스터로 시각화하고, (2) 추천된 영화 중 특정 영화를 선택하면 영화 감독, 주연 배우, 장르 등의 부가적인 정보를 시각화하여 제공한다. 마지막으로 (3) 신뢰 기반의 사용자들 중 임의로 몇 명을 이웃 사용자로 선택하여 추천한다. 본 논문에서는 시각화 방법을 적용함으로써 추천 수 또는 이웃 사용자의 수, 그리고 부가 정보 요청 등 사용자의 의견(요구)을 바탕으로 추천하기 때문에 사용자의 의사결정 능력을 향상시킬 수 있다. 뿐만 아니라 본 논문에서 제안하는 추천 시각화 방법을 통해 동적으로 사용자들의 요구를 반영할 수 있고, Freebase, LinkedMDB, 위키피디아 등 현존하는 LOD의 정보 재사용을 통해 보다 풍부하게 추천 정보를 제공할 수 있다.
KModSim은 수자원배분에 관련된 물리적, 수문학적, 제도적, 그리고 행정적인 요구들을 동시에 만족하도록 디자인된 범용 우선순위 목적 선형최적화 모형으로써 자연유3tt입량과 기득 수리권 혹은 기득 저류권 등과 같은 다양한 형태의 저수권 사이의 조화운영이 가능하다. KModSim은 목적함수에 관련된 제약조건의 유연한 설정과 변경이 가능하며, 기존의 최적화 방법과 다르게 유역통합모의에 관련한 모형변수가 모형내에서 자동적으로 생성되도록 프로그램화 되어있다. 본 연구에서는 금강유역내 수자원의 효율적인 운영을 위하여 과거운영자료를 토대로 저수지운영율을 개발하고 시스템단계(system states)를 이용하여 KModSim 네트워크에 운영율을 적용하였다. 금강유역에서 개발한 운영율을 적용하고 모의한 결과 개발된 운영율은 실제저류량을 잘 재현하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 개발된 운영율 및 시스템단계 방법은 다중목적 우선순위 선형최적화 모형을 이용하여 유역의 다양한 수자원운영모의에 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
최근까지 데이터웨어하우스와 OLAP 에 관한 연구와 더불어 데이터 큐브(data cube)는 많은 다차원 데이터웨어하우스에서 데이터 분석과 의사 결정 지원을 위해 빠르게 OLAP 연산을 처리하기 위한 중요한 역할을 수행해 왔다. 최근에는 빠른 속도로 생성됨과 동시에 지속적으로 발생되는 연속적인 데이터로 구성된 데이터 스트림이 네트워크 트래픽 모니터링, 증권, 날씨, 콜 센터 등과 같은 많은 분야에서 생성된다. 데이터 스트림은 무한의 집합이기 때문에 기존의 데이터 큐브 방법은 처리시간과 저장공간의 문제 때문에 데이터 스트림에 적용하기 어렵다. 이에 본 논문에서는 기존의 데이터 큐브와 같은 데이터의 요약 정보를 데이터 스트림 환경에서 제한된 메모리를 이용하여 관리 할 수 있는 전원트리를 이용한 데이터 스트림 요약 기법을 제안하고, 실험을 통해 본 논문에서 제안한 방법이 데이터 스트림 환경에서 적응적으로 동작함을 증명한다.
IoT 기기의 보급 및 확산으로 많은 산업군에서 이를 바탕으로 시계열 데이터를 획득하고 분석하려는 시도가 확대되고 있다. 시간의 흐름에 따라 저장된 데이터들은 주기에 따라 특정 패턴을 갖는 경우가 많으며 이러한 패턴을 파악한다면 주요 산업군의 의사 결정에 도움이 된다. 그러나 IoT 기기의 수집 오류 및 네트워크 환경에 의해 대부분의 시계열 데이터들은 누락 데이터, 이상 데이터를 갖고 있으며 이를 처리하지 않고 분석할 경우 오히려 잘못된 결과를 초래한다. 본 논문에서는 패턴 파악을 위해 '시간, 일, 주, 월, 년' 등 시간의 주기를 기준으로 데이터를 분할하며 이에 기반하여 데이터셋을 재구성하고 활용 가능한 데이터와 불가능한 데이터로 구분한다. 선별된 데이터셋은 클러스터링에 적용하였으며, 제안하는 방법을 적용할 경우 주기를 갖는 시계열 데이터를 활용하는 분석 및 학습에서 더 나은 결과를 보임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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