• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권7호
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• pp.1281-1291
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• 2017

본 연구는 e-커머스의 진화 과정을 정리하면서 초기의 사업모델부터 최근 페이스북을 중심으로 나타나고 있는 새로운 형태의 커머스인 스마트 커머스의 출현까지 지난 20여 년 동안 국내 전자상거래 산업이 어떻게 진화되어 왔는지를 단계별로 고찰하였다. 연구자들은 단계별 진화 과정을 나선형 진화 이론을 적용, 비즈니스 모델의 진화, 플랫폼의 진화, 고객 서비스 가치의 진화, 분석과 평가 등 네 가지 진화 요인을 중심으로 설명하였고, 또 단계별 진화 과정에서 축적된 기술과 경험의 축을 중심으로 사업자의 관점과 사용자의 관점에서 탐색과 활용 이론을 적용, 혁신적인 기술과 고객의 피드백을 분석, 혁신적인 비즈니스 모델을 제시하였다. 연구자들은 산업의 진화 연구를 통해 미래를 예측할 수 있다는 측면에서 본 연구가 e-커머스 산업과 정책에 대한 이론적, 실무적 공헌 점이 있을 것으로 기대한다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권10호
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• pp.159-178
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• 2006

디지털미디어의 고급화와 대중화가 동시에 진행되는 시점에서 추진되어야 할 디지털콘텐츠의 진화모델은 미국 3D 디지털애니메이션 제작업체의 제작기술 및 공정기술의 진화모형과 온라인게임의 신속한 진화모형에서 그 개념을 도출할 수 있었다. 우선, 모바일콘텐츠의 공급모델을 통해서 제작기술의 진화가 디지털콘텐츠의 진화를 선도하지 못할 때 발생하는 문제점을 살펴보았고, 그에 따라 디지털콘텐츠의 진화모델은 콘텐츠 자체의 제작기술개발과 공정기술 개발이 동시에 병행되어야 함을 보여주었다. 이러한 진화의 속도를 극대화시키기 위해 진화되는 모든 제작시스템 및 진행시스템은 모듈화를 기반으로 추진되어야 하며, 이러한 모듈화는 지속적이고 고정적인 플랫폼의 통합을 통해 구체화되어야 한다고 분석되었다. 제작시스템의 모듈화는 제작기술의 모듈화를 가져오게 되고, 기술의 모듈화는 부분적인 진화의 속도를 배가시키고, 그에 따른 검증과정과 상품화과정의 속도까지도 병행발전시키게 된다.

• 대한지하수환경학회지
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• 제6권4호
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• pp.159-170
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• 1999

초정지역에서 산출되는 탄산수에 대한 수리화학적 연구를 수행하였다. 초정탄산수는 낮은 pH(5.0~5.8). 높은 이산화탄소함량($Pco_2$＜$10^{0.31}$atm). 높은 TDS 함량을 갖는 것으로 특징되며. 화학적으로 Ca-$HCO_3$형에 속한다. 탄산수의 화학적특성은 지하수가 심부로 순환하는 과정에서 심부기원의 이산화탄소와의 반응을 통하여 탄산수가 형성되었음을 지시하며. 낮은 pH를 갖는 탄산수는 물-암석(화강암) 반응이 활발히 진행되면서 지화학적으로 진화된 것으로 판단된다. 또한 높은 $NO_3$함량은 탄산수가 천부로 상승되는 과정에서 주변지하수와 혼합된 특성을 지시한다. 초정 탄산수의 진화과정은 이산화탄소의 공급. 물-암석반응 및 혼합작용으로 설명할 수 있다. 이러한 진화과정을 열역화적으로 확인하고자 지화학 반응을 PHREEQC를 이용하여 모델링하였다. 비록 모델링은 사장석자의 반응에 국한되었지만. 탄산수의 진화과정에서 pH 및 Ca와 Na함량 변화양상에 대한 타당한 설명을 제시하고 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.304-306
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• 2005

아키텍쳐(Architecture)는 프로젝트 초기에 결정된 설계 결정사항을 기재해 놓은 산출물이고 프로젝트 관련자(Stakeholder)간 의사소통의 수단이다. 아키텍쳐가 안정되어야 향후 진화(Evolution) 과정 중에 시스템을 이해하고 예측 관리하는 것이 쉬워지고 또한 기본 구조를 변경하지 않고 여러 가지 기능을 추가할 수 있다. 아키텍쳐 안정성(Architecture Stability)이란 진화과정 중에 발생하는 변경들을 견디는 정도를 말하고 변경은 적응변경(Adaptive Changes), 교정변경(Corrective Changes), 완전변경(Perfective Changes )을 포함한다. 그런데 진화 과정 동안에 변경들은 필연적으로 발생하게 되고 그로 인해 결정된 아키텍쳐는 본래의 모습을 그대로 유지할 수 없게 된다. 따라서 진화 과정시 아키텍쳐의 안정성을 측정하고 향후 변경에 대한 대비가 필요하다. 본 논문은 변경의 크기, 변경의 횟수, 변경의 종류와 아키텍쳐 불안정성의 관계를 버전별로 연구하고 그와 관련된 매트릭을 제안한다. 매트릭을 실제 프로젝트(Ant,JDT)에 적용하고 측정된 결과를 통해 아키텍쳐 안정성을 살펴봄으로써, 향후 안정성을 고려하여 아키텍쳐를 관리하고 개발하는데 도움을 줄 수 있을 것이다.

• 과학기술학연구
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• 제9권1호
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• pp.33-55
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• 2009

이 논문에서는 "과학기술거점의 일생"이란 관점에서 대덕연구단지의 진화과정을 분석 하였다. 이를 위하여 과학기술거점에 대한 이론적 논의를 살펴본 후 대덕연구단지의 진화과정을 개념 정립기($1968{\sim}1977$년), 단지 조성기($1978{\sim}1992$년), 클러스터 형성기(1993년 이후)로 구분하여 검토하였다. 대덕연구단지는 개념을 정립하고 단지를 조성하는 데 상당한 기간이 소요되었으며, 연구학원도시에서 출발한 후 전문연구단지를 거쳐 혁신클러스터로 진화해 왔다. 그러한 과정에서 대덕연구단지는 통제적 혁신체제에서 네트워크 혁신체제로, 국지적 혁신체제에서 상호작용적 혁신체제로, 대학 연구소 주도형에서 실리콘밸리형으로 변모할 가능성을 보이고 있다. 이러한 연구는 과학기술거점의 유형에 대한 분석이 한국의 특정한 사례에 대한 역사적 고찰에 의해서도 이루어질 수 있다는 점을 보여주고 있다.

• 기술혁신학회지
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• 제7권2호
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• pp.223-255
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• 2004

이 논문은 Carlsson and Stanklewicz(1991)가 창안한 기술시스템(technological systems)의 개념을 한국과 스웨덴의 산업용로봇에 적용하여, 양자를 비교 분석하고자 하였다. 먼저 기술시스템의 개념을 재구축하고, 동태적인 측면에서 시스템의 진화과정을 보강한 다음, 한국과 스웨덴의 산업용로봇에 대한 기존 연구를 활용하여 양 기술시스템의 중요한 특징들을 비교하고 그 성과를 측정하였다. 한국과 스웨덴에 있어서 산업용로봇 기술시스템의 진화과정은 공히 미국, 일본 등 기술선도국을 모방하는 입장에 있었음에도 불구하고 '학습기간'이 20여 년 이상 소요됨을 보여주었다. 뿐만 아니라 양 시스템의 진화과정. 특히 태동기(embryo stage)에 있어서 정부의 역할이 매우 컸던 것으로 분석되었다. 그러나 기술시스템의 구성요소인 산업네트워크, 기술하부구조, 그리고 제도적하부구조 면에서 강약점 및 특징의 차이가 있음을 발견하였다. 기술시스템의 동태적 성과면에서는 한국의 경우가 스웨덴의 경우보다 상대적으로 더 우월한 것으로 평가되었다. 이는 스웨덴 시스템에서는 초기에 우위를 누렸던 기계, 전기, 그리고 메카트로닉스 기술의 우위와 사용자 능력이 점차 약화되어온 반면에 한국의 시스템은 기술하부구조 등이 취약하였지만 해외시스템과의 연계, 재벌 내에서의 기업간 연계, 산학연 협동, 그리고 지역내 연계 등 시스템내의 연계성이 기술적으로 취약한 부분을 보전해 주었기 때문인 것으로 분석되었다. 따라서 어느 한 기술시스템이 자생적으로 생명력을 이어가기 위해서는 시스템 구성요소의 개별적 형성 및 발전보다는 구성요소간 그리고 시스템내의 다양한 활동주체들의 상호작용과 연계성이 중요함을 강조하였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2015년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.55-56
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• 2015

근래에 게임이론 분야에서 진화계산 기법을 사용한 분석은 중요한 이슈이다. 본 논문에서는 교섭게임에서 입자군집최적화와 차분진화알고리즘 간의 공진화 과정을 관찰하고 상호 경쟁에서 얻는 이득을 비교하여 두 알고리즘의 성능을 분석한다. 실험결과 입자군집최적화가 차분진화알고리즘에 비해 교섭게임에서 더 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• 산학경영연구
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• 제11권
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• pp.15-38
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• 1998

본 연구는 급진적인 환경면화를 대표하는 정보산업에서의 기술혁신의 진화과정을 탐색하였다. 진화론경제학이론을 바탕으로하는 동태적인 기술변화과정과 조직생태학이론으로부터의 산업-특정조직유형간의 관계를 결합하는 통합적인 모델을 개발하였다. 진화론경제학이론의 관점에 기초하여, 시감이 감에 따라 선택압력에 의해 미래기술의 지표로서 역할을 하는 소위 '기본설계'가 등장하고 그 기본설계는 일관성 있는 경로를 따르는 경향이 있으며, 그 기술이 한계점에 도달하기 전까지 기술경계들의 급진적 팽창을 촉진시키지만, 한계점에 도달했을 때 새로운 기술패러다임을 탐색한다는 것을 분석하였다. 아울러 조직군생태학 관점으로부터 5개 조직유형을 구분하였으며, 각 조직유형들은 산업내 기술변화의 진화과정에 따라 서로 다른 기회를 탐색한다는 것을 살펴보았다. 진화론경제학이론과 조직군생태학이론은 오랜 학문적 역사를 가진 생물학에 바탕을 두고 있으며 기존 전략 조직이론들이 설명하지 못했던 기술적 변화 또는 실패와 같은 전략적 사건들에 대한 인과관계를 설명하는데 깊은 통찰력을 제공해 준다. 따라서 향후 두 이론에 바탕을 둔 좀더 정교하고 통합적인 이론연구와 실증연구들이 지속될 필요가 있음을 말해준다.

• 천문학회보
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• 제43권1호
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• pp.71.2-71.2
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• 2018

태양계 질량의 대부분은 플라즈마, 기체, 또는 액체 상태로 존재하며, 극히 일부만이 고체 즉 암석과 광물로 존재한다. 하지만, 반응 특히 혼합(mixing)이 일어나는 속도가 매우 느린 고체의 특성상 태양계의 탄생과 진화 과정의 기록은 고체태양계 물질에 더 잘 보관되어 있다. 지구를 제외한 고체 태양계 물질을 확보하기 위해서는 지구로 낙하한 암석인 운석(meteorites)을 발견하거나, 우주로 나가 시료를 가져와야 한다. 아폴로 미션(Apollo mission)에 의한 월석(lunar rocks) 채취(Papike et al., 1998), 하야부사 미션(Hayabusa mission)에 의한 소행성(asteroid) 시료 채취(Nakamura et al., 2011), 스타더스트 미션(Stardust mission)에 의한 혜성 시료 채취(Zolensky et al., 2006) 등이 후자에 속한다. 능동적으로 가져온 시료는 아직까지는 그 종류와 양에서 운석에 비해 매우 부족하므로 현재까지 우리가 알고 있는 고체 태양계에 관한 대부분은 운석 연구를 통해 얻어졌다. 운석은 크게 미분화운석 즉 콘드라이트(chondrites)와 분화운석(differentiated meteorites)으로 구분한다. 분화운석 중 일부는 달운석(lunar meteorites) 또는 화성운석(martian meteorites)이며, 나머지 분화운석과 콘드라이트는 암석-지구화학적 특징과 성인적 연관성에 의해 다양한 그룹으로 세분되는데 각 그룹은 하나의, 또는 둘 이상의 매우 유사한, 소행성에서 유래한 것으로 해석된다(Krot et al., 2014; 최변각 2009). 다양한 종류의 운석과 구성 광물에 포함된 기록으로는 (1) 태양계 이전 존재한 항성의 대기에서 생성된 광물, 즉 선태양계 광물(presolar grains), (2) 태양계 성운 탄생과 각 진화 단계의 정확한 시기, (3) 태양계 성운의 화학조성-동위원소 조성, 온도-압력 조건 등을 포함한 물리-화학적 특징, (4) 가스-먼지로부터 미행성, 소행성, 행성으로의 진화 과정, (5) 행성 진화의 열원, (6) 소행성 핵의 생성 과정 등이 있다. 강연에서는 이들을 간략히 살펴보고자 한다. 운석연구 등을 통해 태양계 생성과 진화과정에 관한 다양한 정보가 축적되었지만, 앞으로 연구할 것들이 더 많다. 또한 태양계 물질 중에는 운석의 형태로 지구로 들어왔거나 앞으로 들어올 수 있는 것도 있지만 그렇지 않은 것도 있다. 가스나 기체의 경우가 그러할 것이며, 고체지만 결합이 약해 일부라도 원형을 유지한 채 대기권을 통과 할 수 없는 것도 있을 것이다. 또 공전궤도나 중력 등 물리적 이유로 지구권 진입이 불가능한 것도 있다. 이러한 태양계 구성원에는 우리가 아직까지 얻지 못한 정보들이 다량 보존되어 있을 것이다. 미래의 태양계탐사가 기대되는 이유 중 하나이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.583-585
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• 2004

암의 발병을 조기에 예측하고 진단하는 것은 매우 중요하지만 그 과정이 매우 복잡하고 많은 노력이 필요하다. 암이 발생하는 원인은 매우 다양하지만 근본적으로 단백질을 형성하는 유전자에 변화가 오기 때문으로 생각해 볼 수 있다. 유전자 발현 정보로부터 기계적으로 암을 예측하기 위한 과정은 중요한 유전자의 선택, 모델의 학습, 모델을 이용한 예측과정으로 나뉘어 진다. 본 논문에서는 대장암 여부를 유전자 발현 데이터로부터 예측하기 위한 종분화 진화 신경망을 제안한다. 종분화 진화 신경망은 진화 알고리즘을 사용하여 신경망의 구조를 결정하고 종분화 알고리즘을 사용하여 다양한 개체의 생성을 유도한 후 모델의 앙상블을 통해 보다 높은 성능을 내는 방법이다 실험 결과 제안하는 방법이 대장암 예측 cross validation 테스트에서 96.5%의 높은 성능을 보였다.