• 한국응용곤충학회지
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• 제35권3호
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• pp.238-242
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• 1996

몇가지 협력제의 7-ethoxy precocene II와 협력작용을 통한 활성증가와 작용기작을 구명하기 위하여 mikweed bug, Oncopeltus fasciatus 2령충에 항유약호르몬유사물과 협력제가 처리된 petri dish에 접종하여 생리활성 정도를 측정하였다. 얻어진 결과는 다음과 같다. 7-Ehtoxy precocene II의 반수활성농도는 $1.18\mu$g/$\textrm{cm}^2$이었다. 7-Ethoxy precocene II와 다른 산화저해제인 RO20-9747의 협력비가 14.05로 가장 높았고 그들의 반수활성농도는 $0.084\mu$$g/\textrm{cm}^2$이었다. 7-Ethoxy precocene II와 다른 협력제 1종, 2종, 4종을 조합을 달리하여 처리하였을 때 뚜렷한 협력작용 증가효과를 가져오지 못했다. 이상의 결과에서 다른 협력제들은 곤충의 방어기작을 알라타체를 포함하여 비선택적으로 저해하는 것으로 생각되었으나 RO20-9747은 7-ethoxy precocene II가 알라타체로 이행하는데 까지 곤충의 방어적 산화기작인 monooxygenase 활성을 선택적으로 저해함으로써 7-ethoxy precocene II가 알라타체로 이행량이 증가하여 활성증가를 가져온 것으로 생각되었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권11A호
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• pp.831-843
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• 2009

본 논문에서는 기존의 협력 기법보다 뛰어난 성능과 주파수 효율을 얻을 수 있는 다중 릴레이 노드를 이용한 새로운 적응형 협력기법을 제안한다. 릴레이 선택은 K개의 릴레이 중 가장 뛰어난 채널 상태를 가진 잠재적 릴레이를 선택하는데 이용된다. 소스와 목적지, 소스와 릴레이, 릴레이와 목적지사이 채널의 순시 신호 대 잡음 비를 고려하여 적응형 협력 또는 비 협력 여부를 결정한다. 본 논문에서 제안하는 적응형 프로토콜은 만일, 직접 통신의 채널 상태가 복호 후 전달 기법보다 양호하다면 소스는 가용한 전력으로 목적지로 신호를 전달하며, 그렇지 않다면 소스는 저전력으로 모든 릴레이에게 신호를 브로드캐스트하며, 릴레이의 올바른 복호를 가정할 시 릴레이는 신호를 복호한 후 다시 목적지로 전송하게 된다. 그리고 소스는 남은 전력으로 신호를 전송한다. 본 논문에서는 우선 확률적 계산을 통해 주파수 효율성을 보이며, 릴레이 선택을 통한 적응형 협력 기법의 BER성능 분석을 한다. 최종적으로 수식적 결과를 통해 본 논문에서 제안하는 기법의 성능 향상을 검증한다.

• 기술혁신연구
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• 제19권2호
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• pp.153-184
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• 2011

본 연구는 기업의 핵심 기술전략 중 하나인 기술협력과 관련하여 기업들이 어디에 위치한 기술협력파트너를 더 선호하는지에 대하여 알아본다. 가까운 거리일수록 지식의 전달이나 확산이 효과적이라는 점에서 근접한 파트너가 유리할 수 있지만, 새롭고 다양한 지식의 확보가 기술협력의 목적이라면 원거리 파트너의 장점 역시 간과할 수 없다. 또한, 기업들이 많이 모여있는 집적지에서 발생하는 외부경제 및 불경제 현상 역시 고려할 필요가 있다. 따라서 이번 연구에서는 두 협력파트너가 서로 가까이 위치하는가와 각각 얼마나 많은 기업이 밀집한 곳에 위치하는가를 통해 지리적 특징이 기업의 파트너 선택에 어떠한 영향을 미치는지 살펴보았다. 2008년도 기술혁신조사를 이용한 실증분석 결과를 요약하면, 기업은 기술협력파트너를 선택하는 데에 있어서 파트너의 지리적 근접성을 매우 중요하게 생각한다. 효과적인 의사소통이 가능하고, 정보비대칭성을 줄이며, 협력관계 중에도 꾸준한 모니터링이 용이하기 때문이다. 하지만, 파트너가 집적지에 위치한다는 것은 파트너 선택에 별다른 영향을 주지 못한다. 반면, 자신이 집적지에 위치해있다는 것은 중요한 요소로 여기는데, 관련산업의 집적지에 위치할 경우 파트너를 가까운 곳에서 찾으려는 경향이 있지만, 비관련산업이 많은 곳에 위치했을 경우 파트너를 외부에서 찾으려는 경향을 보인다. 관련산업 집적지 내의 파트너에게서 자신에게 유용한 혁신 정보를 얻을 수 있는 반면, 비관련산업의 집적지는 혼잡비용, 의도치않은 지식유출, 기술적 구속 등의 단점에 대한 우려가 더 큰 것으로 보인다. 이러한 특성은 경쟁사, 공급자, 수요자, 대학, 정부연구소 등 파트너의 종류에 관계없이 상당부분 일정하게 나타나며, 다만 정부연구소와의 협력의 경우에만 지리적 근접성의 효과가 약화된다. 본 연구는 기업의 혁신 행태를 분석하는 데에 여러 시사점을 제시한다. 우선, 기업은 효과적인 지식확산을 위해 근접한 파트너를 선택하지만, 자신이 비관련 산업 집적지에 위치한 경우 외부의 파트너를 적극적으로 선택하려는 행태를 보인다. 가까운 파트너와 관련 기술을 집중적으로 연구하려는 유인과 외부의 파트너에게서 새로운 아이디어를 얻으려는 유인이 종합적으로 작용하고 있음을 유추할 수 있다. 이에 따라 정책 방향 역시, 산업클러스터 내에서 비슷한 기술을 가진 기업들끼리의 협력을 유도하는 한편, 클러스터-클러스터 간 혹은 다양한 지역 간에 여러 기술을 전파하고 공유할 수 있는 기회를 제공할 필요가 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (C)
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• pp.563-565
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• 2003

최근 클러스터에 대한 연구는 내용 기반 클러스터의 부하 분배와 캐시 정책에 집중되고 있다. 본 논문에서는 웹 서비스의 고가용성 및 확장성을 제공하는 클러스터 환경에서 힌트 기반 협력적 캐싱의 캐시 적중률을 향상시키기 위해 기존의 DFR 기법을 개선하였다. 서비스 접근 확률을 이용하여 주 복사본과 종속 복사본을 선택적으로 제거하는 메모리 교체 방법을 제시하였으며, DFR 방식과 성능을 비교, 분석한 결과 DFR 방식보다 적은 디스크 접근률을 얻을 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제49권6호
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• pp.39-47
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• 2012

차세대 무선통신 시스템에서 다중 경로 페이딩의 영향을 효율적으로 감소시키기 위한 방법으로 최근 협력통신 시스템이 각광을 받고 있다. 협력통신 시스템은 정보를 전송하기 위해서 다양한 페이딩 계수를 가지고 있는 협력 릴레이를 사용하기 때문에, 모든 릴레이를 협력통신에 참여 시키는 것은 자원의 낭비를 초래한다. 그러므로 무선자원을 효율적으로 사용하기 위해서는 최적의 릴레이를 선택적으로 사용할 필요가 있다. 본 논문에서는 무선 협력통신 네트워크에서 발생하는 이러한 문제를 해결하기 위하여 Q-Learning 알고리즘을 이용한 협력 릴레이 선택 기법을 제안한다. Q-Learning에서는 자가 학습을 위해서 상태, 행동, 그리고 보상에 대한 파라미터를 정의한다. 이러한 파라미터가 잘 정의 될 때 Q-Learning을 이용하여 우수한 통신 성능을 얻을 수 있다. Q-Learning 알고리즘의 우수성을 보이기 위해서, 수학적인 분석을 통해서 최적의 협력 릴레이를 얻는 기법과 통신 성능을 비교하였다. 모의실험 결과, 제안된 기법에서 Q-Learning 알고리즘 내의 보상을 주는 방식에 따라, 비교 기법과 유사한 심벌오율 성능을 얻으면서 보다 더 적은 협력 릴레이를 선택하는 것을 보였다. 따라서 본 논문에서 제안된 기법은 다수의 릴레이를 사용하는 차세대 무선통신 시스템의 성능 향상을 위한 좋은 접근 방식의 하나로 판단된다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.815-822
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• 2010

중계기 선택 기반 양방향 중계 기법은 중계기 수에 따른 선택 다이버시티 이득을 얻을 수 있으며, 기존의 단방향 중계 기법보다 높은 데이터 율을 가진다. 그러나 기존의 중계기 선택 기반 양방향 중계 기법에서는 사용자 간의 직접 통신 링크를 고려하지 않아 협력 통신의 장점인 결합 이득을 얻을 수 없었다. 본 논문에서는 다수의 중계기가 존재하는 네트워크에서 선택 다이버시티 이득과 결합 이득 모두를 얻을 수 있는 기회주의적 협력양방향 중계 기법과 증분형 협력 양방향 중계 기법을 제안한다. 제안하는 두 기법이 중계기 수에 따른 선택 다이버시티 이득과 결합 이득을 모두 얻음으로써 기존의 양방향 중계 기법보다 우수한 성능을 가짐을 시뮬레이션 결과를 통해 증명한다.

• 경영과정보연구
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• 제36권2호
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• pp.187-206
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• 2017

본 연구는 관계 통제방안인 신중한 파트너 선택과 상세한 계약 체결이 실행 과정에서 조직간 위험을 어떻게 감소시키는지를 실증적으로 규명하였다. 실증분석 결과, 신중한 파트너 선택이 조직간 협력과 조직간 정보교류에 유의한 양의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러나 상세한 계약 체결은 영향을 미치지 않는 것으로 밝혀졌다. 관계 및 성과 위험에 대한 신중한 파트너 선택, 상세한 계약 체결, 조직간 협력과 정보교류가 미치는 영향 분석에서는 조직간 협력이 두 가지 위험 모두에 음의 영향을 미치며, 신중한 파트너 선택은 성과 위험에만 유의적인 음의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 신중한 파트너 선택의 성과 위험에 대한 음의 영향은 다음과 같은 의미를 시사한다. 신중한 파트너 선택은 실행 과정에서 지적 자산을 갖춘 능력 있는 공급 기업을 선정하게 되며, 이러한 공급기업의 능력 자체가 성과 달성에 도움을 준다. 그리고 능력 있는 공급 기업과의 인적 접촉과 상호작용 등은 지식 공유와 학습을 상호간에 유발하며, 이를 통해 목표달성을 위한 다양한 방안들이나 책략이 고안, 개발되어 성과 획득에 도움을 줄 수도 있다. 상세한 계약 체결의 조직간 협력을 통한 성과 위험에 대한 간접 영향은 다음을 의미한다. 계약에 명시됨으로써 달성할 목표가 명확해지고 이는 관련 기업들 간의 공동 달성 노력, 즉, 협력을 촉진하게 된다. 그리고 이러한 공동 달성 노력이 상대방 기업의 성과 미달성 가능성을 낮추어준다는 것이다. 공급망 성과에 대한 조직간 위험의 영향 분석에서는 성과 위험이 유의한 음의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 관계 위험의 음의 영향은 유의적이지 않았다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권5C호
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• pp.276-285
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• 2011

본 논문에서는 한정된 자원에 여러 개의 연결이 혼재해 있는 상황에서 협력적으로 제한적인 피드백을 사용하여 성능을 개선시킬 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은, 코드북에 있는 각 프리코더의 성능 우선순위에 따라 가중치를 부여하여 각 연결로부터 피드백 받은 가중치 데이터로부터 가중치의 합이 가장 높은 프리코더를 선택하는 방식이다. 시뮬레이션 결과 기존의 비협력적 방식에 비해 전송도 뿐만 아니라 시스템의 안정성에 관여되는 프리코더 선택의 수렴 정도 또한 향상됨을 알 수 있다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 한국IT서비스학회 2007년도 추계학술대회
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• pp.616-620
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• 2007

전자상거래에서 사용되고 있는 추천시스템은 사용자들의 프로파일과 이들의 정보를 바탕으로 사용자가 선호할 만한 아이템을 추천한다. 추천시스템에서 널리 사용되고 있는 협력적 필터링 방식은 사용자들 사이의 선호도 평가치를 비교하여 유사 사용자를 선택하고, 아이템에 대한 유사 사용자의 선호도 평가치를 기반으로 하여 추천하고자 하는 아이템에 대한 사용자의 선호도를 예측하는 것이다. 하지만 사용자의 선호도가 적은 데이터로 인한 희소성 문제는 추천시스템의 성능을 저해하는 요인으로 작용하고 있다. 이러한 희소성의 문제는 선호도 평가 자료에 나타난 아이템들의 총수에 비하여 사용자가 선호한 아이템의 수가 아주 적기 때문에 발생하며, 새로운 사용자의 경우에는 아이템에 대한 선호도 평가치가 없어 유사 사용자를 선택할 수가 없어 나타나며 심한 경우에는 아이템을 전혀 추천할 수 없게 된다. 이리할 추천 시스템의 희소성문제를 해결차기 위한 방법은 희소성이 높은 데이터들에 대한 희소성을 감소시키는 것이다. 따라서 본 논문에서는 아이템에 대한 희소성을 조사하여 협력적 필터링에서 희소성 아이템이 MAE에 미치는 영향을 분석하였다. 그리고 희소성 문제를 완화하여 예측 정확도를 높이기 위한 방법으로 선호도가 적은 아이템에 대해 희소성을 최소화하는 연구와 이에 따라 희소성과 MAE의 값을 개선하는 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.472-474
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• 2001

웹 기반의 쇼핑몰 사이트의 수가 많아지고 그 이용량이 증가하면서, 차별화된 고객 서비스를 위해 다양한 데이터마이닝 기술들이 적용되고 있다. 특히 고객의 취향에 부합하며 그의 필요를 만족하는 상품을 고객에게 제안하는 추천 시스템을 위해 정보 필터링(information filtering) 알고리즘들이 사용되고 있다. 많은 추천 시스템들은 고객들이 상품에 대해 부여한 선호도 정보를 기반으로, 현재 사용중인 고객에게 그와 취향이 비슷한 고객들이 선택했으며, 아직 그가 선택한 적이 없는 상품을 추천하는 협력적 필터링(collaborative filtering) 방법을 사용하고 있다. 본 연구에서는 보통의 협력적 필터링 방법에 내용기반 필터링(content-based filtering) 방법을 적용하고, 고객의 상품에 대한 선호도 점수를 자동으로 계산할 수 있도록 하는 방법을 제안하여 적용함으로써 협력적 필터링 방법을 개선하였다.