과학 기술 정책 및 산업 정책을 수립하기 위해 과학, 기술, 산업의 지식 흐름에 대한 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 지금까지 과학, 기술, 산업간의 관계를 규명하기 위한 연구는 과학과 기술 측면, 기술과 산업 측면에서 주로 연구되었고, 과학-산업측면에 대한 연구는 미진한 상황이다. 본 연구는 특허인용정보를 사용하여 과학-기술-산업에 대한 지식흐름을 측정하는 방법을 제시하고 자 한다. 특허와 이 특허에 인용된 학술문헌정보간 매핑을 통해 구해진 과학-기술간 지식흐름 데이터와, OECD가 발표한 특허와 산업간 매핑 소프트웨어인 OTC 프로그램을 이용하여 구해진 기술-산업간 지식흐름 데이터를 토대로 네트웍 링크 가중치 계산 방법인 오버랩 함수를 적용하여 과학-산업간 지식흐름을 규명하는 방법을 제시하고자 한다.
최근 국내에서 지반함몰의 발생빈도가 증가하고 있으므로 지반함몰 가능성을 사전에 예측할 수 있는 기술개발이 필요하다. 본 연구에서는 굴착 전에 지반함몰에 영향을 미치는 18개의 인자들을 지반의 종류, 지하수, 외부 인자 등을 고려하여 6가지 카테고리로 분류하였다. 18개 인자들은 지반함몰 예측을 위한 굴착 전 적용 가능한 지반함몰 위험등급 분류(GSRp) 도표를 구성하는데, 이러한 영향인자들의 중요도, 신뢰성, 저자들의 공학적 판단 등을 종합적으로 고려하여 등급을 나눈 후 점수를 부여하였다. 지반조건과 현장 상황에 따라 적용되는 지반함몰 영향인자가 다르므로 영향인자 별 가중치와 카테고리 별 가중치가 곱해지게 되는데 가중치는 영향인자들의 인용 빈도수를 기준으로 결정되었다. 지반함몰 영향인자 별점수, 인자별 가중치, 지반조건에 따라 부여되는 가중치 등을 종합하여 계산하면 굴착 전의 지반함몰 위험등급을 정량화 할 수 있다. 본 연구를 통하여 제안된 GSRp 도표는 굴착 전 현장에서 실무자들이 지반의 지반함몰 위험성을 예측하는데 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
환경에 대한 관심이 높아짐에 따라 글로벌 자동차 기업들은 그린 카(Green car) 기술 획득을 위한 치열한 경쟁을 하고 있다. 따라서 글로벌 자동차 기업들의 기술 경쟁력을 평가하고 그 동향을 분석하는 것은 중요한 의미가 있다. 그러나 특허성과 평가를 위한 기존의 연구에서는 다양한 특허지표 중 일부만을 활용하였으며, 특히 이들 지표들을 포괄적으로 고려한 종합적인 분석에는 미흡하였다. 이에 본 연구에서는 특허 평가를 위한 요소들에 대한 중요도를 반영하여 전체적인 특허성과를 평가하는 방법을 제시한다. 이 방법에서는 네트워크 분석절차(Analytic Network Process)을 통해 특허지표들에 대한 상대적 중요도를 도출된 후, 이 정보를 활용한 가중치 범위 제한 자료포락분석(Data Envelopment Analysis-Assurance Region, DEA-AR)을 수행한다. 이때, DEA-AR모형의 투입요소로는 기업규모, 연구개발비, 직원 수를, 산출요소로는 특허 수, 특허 피인용 수, 특허 청구항 수를 고려하였다. 이 방법을 활용하여 글로벌 자동차기업의 기술혁신 효율성을 평가한 결과, 그린 카 시장의 동향과 추세를 파악할 수 있었다.
웹 접근성은 국내 공공 웹사이트 부문에서 이용자가 정보와 기능에 동등하게 접근하고 이용할 수 있도록 법적 의무사항으로 제시하고 있다. 본 연구에서는 올바른 설계 및 개발을 보장하는 웹 접근성 분야의 연구 네트워크를 사회연결망 분석(social network analysis: SNA)을 토대로 소개한다. 국내 웹 접근성 분야에서 학술 연구자들의 인용 관계를 분석하는 것은 웹 접근성 분야 연구 네트워크 생성 과정을 확인할 수 있는 척도로 연구 사이에 관계 및 인용 형태를 네트워크로 나타냄과 동시에 인용관계를 보여주는 시각화 요소로써 향후 학술 연구 네트워크 분석에 유용하게 활용될 수 있다. 2000년 1월부터 2017년 3월까지 약 17년간 한국연구재단 등재 학술지 및 등재 후보 학술지에 발표된 논문 중 총 50편을 대상으로 웹 접근성에 대한 연구자, 평가 대상, 평가 방법, 평가 결과별로 평가 메트릭스를 조합하고 가중치 적용을 통하여 해당 분야와 관련된 한국의 웹 접근성 분야 및 웹 접근성 평가 연구 방향성과 평가 연구동향을 파악하여 연구자 동향 네트워크 관련 분석한 점에서 의의가 있다.
현재 온라인 뉴스 서비스는 선정적인 연성뉴스 중심으로 제공된다. 이에 따라 저널리즘 가치를 구현한 뉴스 서비스의 필요성이 대두되고 있다. 정보원과 공동 인용 여부에 따라 기사를 클러스터링하고 가중치를 부여해 사실성, 다양성, 심층성, 비판성 등 주요 저널리즘 가치를 구현한 알고리즘은 뉴스정보원연결망분석(news source network analysis)으로 제안된 바 있다. 본 연구는 이를 사용자 친화적으로 시각화한 서비스인 뉴스소스를 제안한다. 뉴스소스는 시간과 정보원에 따라 뉴스를 막대그래프 형식으로 어떤 토픽에 대해 분야별, 소속별로 얼마만큼의 중요도에 따라 논의되는지를 대조적으로 보여준다. 본 연구에서는 뉴스 아카이브인 카인즈의 기사를 활용해 뉴스소스의 베타 버전을 구현했다. (http://147.47.125.161/NSNA/ 에서 베타서비스 중이며, 구글 크롬에 최적화 되어있음)
구전(Word-of-Mouth) 활동은 오래 전부터 기업의 마케팅 과정에서 중요성을 인식하고 특히 마케팅 분야에서 많은 주목을 받아왔다. 최근에는 인터넷의 발달에 따라 온라인 뉴스, 온라인 커뮤니티 등에서 사람들이 지식과 정보를 주고 받는 방식이 다양해지면서 구전은 후기, 평점, 좋아요 등으로 입소문의 양상이 다각화되고 있다. 이러한 현상에 따라 구전에 관한 다양한 연구들이 선행되어왔으나, 이들을 종합적으로 분석한 메타 분석 연구는 부재하다. 본 연구는 학술 빅데이터를 활용해 구전 관련 연구동향을 알아내기 위해서 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 주요 연구들을 추출하고 시기별로 연구들의 주요 쟁점을 파악하는 기법을 제안하였다. 이를 위해서 1941년부터 2018년까지 인용 데이터베이스인 Scopus에서 'Word-of-Mouth'라는 키워드로 검색되는 총 4389건의 문헌을 수집하였고, 영어 형태소 분석과 불용어 제거 등 전처리 과정을 통해 데이터를 정제하였다. 본 연구는 학문 분야의 발전 궤적을 추적하는 데 활용되는 주경로 분석기법을 적용해 구전과 관련된 핵심 연구들을 추출하여 연구동향을 거시적 관점에서 제시하였고, 단어동시출현 정보를 추출하여 키워드 간 네트워크를 구축하여 시기별로 구전과 관련된 연관어들이 어떻게 변화되었는지 살펴봄으로써 연구동향을 미시적 관점에서 제시하였다. 수집된 문헌 데이터를 기반으로 인용 네트워크를 구축하고 SPC 가중치를 적용하여 키루트 주경로를 추출한 결과 30개의 문헌으로 구성된 주경로가 추출되었고, 연관어 네트워크 분석을 통해서는 시기별로 온라인 시대, 관광 산업 등 다양한 산업군 등 산업 변화가 반영돼 시대적 변화와 더불어 발전하고 있는 학술적 영역의 변화를 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 홀 영역과 시차 불연속 영역을 개선하기 위한 스테레오 정합 기법을 제안한다. 스테레오 정합 기법은 두 영상에서의 정합 점을 탐색하여 시차 지도를 추출한다. 하지만 기존의 스테레오 정합 기법들은 스테레오 영상의 베이스 라인 길이에 따라서 정확도와 정밀도가 반비례하는 문제점이 있다. 또한 영상의 폐색 영역과 특징 부족으로 인한 시차 불연속 영역이 존재한다. 제안한 기법에서는 개선된 AD-Census-Gradient 방법과 적응적 가중치 기반의 비용 결합을 통하여 불연속 영역과 오 정합 영역을 개선한 초기 시차 지도를 추출하였다. 그 후에 시차 지도 재생성 과정을 수행하여 오정합 영역을 개선함과 동시에 영상의 정밀도를 개선하였다. 실험 결과 제안하는 기법이 기존의 정합률이 높은 방법들과 비교하여 높은 수준의 정합률을 유지하면서 오정합 영역과 정밀도를 개선하였음을 보였다. 그리고 정합 오차율이 높은 영상의 경우, 최근에 발표된 스테레오 정합 방법들보다 정합 성능이 평균적으로 3.22(%)가량 증가하였다.
본 연구는 '우수한 성능의 메타데이터 속성 유사도 기반의 학술 문헌추천시스템'을 제안하는 데에 목적을 두고 있다. 본 연구에서는 정보조직에서 다루는 메타데이터의 활용과 계량정보학에서 다루고 있는 동시인용, 저자-서지결합법, 동시출현 빈도, 코사인 유사도의 개념을 활용한 문헌정보학 기반의 학술 문헌 추천기법을 제안하고자 하였다. 실험을 위해 수집한 '불평등', '격차' 관련 총 9,643개의 논문 메타데이터를 정제하여 코사인 유사도를 활용한 저자, 키워드, 제목 속성 간의 상대적 좌표 수치를 도출하였고, 성능 좋은 가중치 조건 및 차원의 수를 선정하기 위해 실험을 수행하였다. 실험 결과를 제시하여 이용자의 평가를 거쳤으며, 이를 이용해 기준노드와 추천조합 특성 분석 및 컨조인트 분석, 결과 비교 분석을 수행하여 연구질문 중심의 논의를 수행하였다. 그 결과 전반적으로는 저자 관련 속성을 제한 조합 혹은 제목 관련 속성만 사용하는 경우 성능이 뛰어난 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 기법을 활용하고 광범위한 표본의 확보를 이룬다면, 향후 정보서비스의 문헌 추천 분야뿐 아니라 사회의 다양한 분야에 대한 추천기법 성능 향상에 도움을 줄 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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