세계인구는 산업혁명 이후 급격히 증가하여 2012년 현재 약 70억 명이며, 2025년에는 80억 명까지 증가할 것으로 예측되고 있다. 개발도상국에서는 삶의 질이 개선됨에 따라 자원과 에너지의 수요가 전세계적으로 증가하고 있다. 결과적으로, 인류는 지구온난화, 물 부족, 식량부족, 자원 및 에너지 위기 등의 전지구적인 시급한 문제에 직면하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위한 이산화탄소 해양격리, 해수담수화, 인공용승, 심해자원(개발), 해양에너지 등의 해양활용기술이 발전되고 있다. 이러한 기술들은 지속가능한 사회시스템보다는 화석연료에 기반한 편리함으로 인하여 발전되었기 때문에 지속가능성 및 공공의 수용 관점에서 이러한 기술들을 평가하는 것이 중요하다. 일본 조선해양공학회의 포괄적 해양압력 평가 및 분류기술 연구위원회는 지속가능성과 공공의 수용 입장에서 해양활용기술을 평가하기 위하여 환경 지속성과 경제적 타당성을 예측하는데 이용되는 지시자로써 트리플 I을 제안한 바 있다. 본 논문에서는 생태발자국과 환경영향평가가 결합된 트리플 I 지수, 트리플 I 지수의 개념과 구조, 트리플 I에서 경제-생태 전환 계수에 대하여 다루고 있다.
본 연구는 트리플 힐릭스 모형을 활용하여 싱가포르의 첨단생명과학단지에 대한 분석을 시도하였다. 트리플 힐릭스 모형의 이론적 논의와 현실에서의 산 학 관 관계의 차이점에 주목하고 연구문제를 제시하였다. 싱가포르 첨단 생명과학단지는 대학, 정부 그리고 기업체간의 삼자간 상호작용이 존재하고 있었지만, 트리플 힐릭스 모형의 이론적 틀과는 다르게 작동하고 있었다. 우선, 대학보다는 정부가 삼자간의 관계를 결정할 정도의 주도적인 역할을 하고 있었다. 정부는 이민정책, 장학금, 세금감면 및 세금이외의 인센티브 정책 등 생명과학 및 의료산업에 대한 포괄적인 지원 정책을 추진하였다. 또한 정부는 초기단계에서부터 삼자간 관계를 주도하였으며 이러한 역할은 클러스터가 어느 정도 진전된 이후에도 지속되고 있었다. 정부의 이러한 지원은 삼자간 상호작용을 가능하게 하는 추동력으로 작동하고 있었다.
트리플 이미지 색인 기법에는 두 가지 문제점이 있는 데 그 하나는 개념기반 이미지 검색을 지원하지 않는다는 것이고 다른 하나는 이접 레이블링(labeling)이 허용되지 않는다는 점이다. 이 문제점들을 해결하기 위해서 본 논문에서는 불확정적 퍼지 트리플(I-퍼지 트리플)이라는 새로운 이미지 색인 자료 형을 제안한다. I-퍼지 트리플에 의한 이미지 색인 방식에서는 이접 레이블링을 허용하기 때문에, 이미지 내 객체들이 꼭 확정적으로 인식될 필요가 없으며, 또 확정적으로 인식되지 않는 이미지들에 대해서도 개념 기반 이미지 정합이 가능하다. 본 논문에서 제안하는 이접 레이블링은 확장된 폐 세계 가정에 기반을 두고 있으며, 기념 기반 이미지 검색은 퍼지 술어에 의한 정합에 근거를 두고 있다. 본 논문에서는 또한 이접 레이블링에 의해 불확정적으로 색인된 이미지 데이터베이스로부터 원하는 답을 $\alpha$$\in$[0,1]확정도로 구해내는 개념기반 질의 평가 방식도 제안한다.
지식기반경제의 도래와 함께 지역혁신을 분석하는 모형으로서 트리플 힐릭스에 대한 관심이 높아지고 있다. 트리플힐릭스 모형은 혁신과정에서 나타나는 산 학 관 네트워크를 삼중나선형의 움직임으로 파악한다. 트리플 힐릭스 혁신체제는 산 학 관의 관계적 구조에 따라 크게 3가지 거버넌스 형태를 가지고 있으며, 지식의 창출 및 이전 과정에서 나타나는 산 학 관의 경계중첩과 상호작용 특성에 따라 크게 3가지 발전단계를 나타낸다. 트리플 힐릭스 모형은 국가 및 지역 혁신체제론과 이론적 연계성이 큼에도 불구하고 혁신체제의 불완전성, 지식창출 메커니즘, 대학의 역할 등에 대해 상대적으로 크게 강조하고 있다는 점에서 차별성이 있다. 트리플 힐릭스는 주로 지역 단위에서 구현되는데, 이를 위해서는 지식공간, 합의공간, 혁신공간으로 구성된 3층위의 트리플 힐릭스 공간체계가 형성되고 개별적인 트리플 힐릭스 공간들이 상호작용하는 체계가 형성될 때 비로소 지역혁신이 효과적으로 일어날 수 있다. 연구방법 측면에서 트리플 힐릭스 모형을 적용한 기존의 연구들은 주로 양적 연구방법과 질적 연구방법을 선택적으로 활용하고 있으나, 향후에는 두 가지 연구방법을 적절하게 연계하여 각 연구방법의 한계를 보완하여 진행될 필요성이 있다.
본 연구의 목적은 두 종류의 서로 다른 트리플 헬릭스 모델(대학주도형 vs. 제3섹터형)이 기업혁신에 미치는 영향을 밝히는 데 있다. 특히 사회적 자본으로서의 신뢰가 두 종류의 트리플 헬릭스 상호작용과 기업혁신 사이의 관계에 있어 조절효과를 보이는 지에 주안점을 두고 있다. 우리나라에서는 정부부처(교과부 vs. 지식경제부: <교육부 vs. 미래창조과학부>)를 중심으로 크게 두 가지 방식의 트리플 헬릭스 상호작용이 진행되어 왔다. 하나는 기업가적 대학이 중심적인 역할을 하는 대학주도형 전통적인 트리플 헬릭스 상호작용이며, 또 다른 하나는 테크노파크와 같은 제3섹터형 기관이 트리플 헬릭스 상호작용을 수행하는 제3섹터 주도형 방식이다. 본 연구는 대구 경북 지역에 위치한 231개 기업으로부터 수집한 자료를 바탕으로 하고 있다. 분석 결과, 첫째 제3섹터형 기관의 지원을 통한 트리플 헬릭스 상호작용은 기업혁신에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면 대학주도형 트리플 헬릭스 상호작용은 기업혁신에 유의미한 영향을 미치지 못했다. 둘째, 제3섹터형 기관의 지원은 전통적인 트리플 헬릭스 상호작용보다 기업혁신에 더 큰 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 신뢰는 두 종류의 트리플 헬릭스 상호작용에 있어서 기업혁신에 대한 정(+)의 조절효과를 보여주었다. 결론에서는 연구의 시사점과 연구의 한계점, 향후 연구방향 등이 제시되었다.
온톨로지가 대용량화되면서 온톨로지 시스템의 성능 향상을 위해 효율적인 추론이 중요해졌다. 본 논문에서는 DBMS 기반의 온톨로지 저장소에서 RDFS 포함관계 함의 규칙 (rdfs7 규칙과 rdfs9 규칙)과 OWL 역관계 규칙(owl:inverseOf)의 추론을 효율적으로 수행할 수 있는 방법으로서, DB 테이블에 대한 뷰(view)를 활용하는 방법을 소개한다. 추론 규칙을 뷰 정의로 대체하고 RDF 트리플을 구조화된 트리플 테이블에 저장하는 것으로 추론이 완료되며 대신 질의 처리과정에서는 그 뷰를 참조하면 된다. 이와 같이 뷰를 정의하는 것으로 추론을 대신함에 따라 추론에 소요되는 시간을 단축할 수 있고 트리플 저장소의 공간 효율성도 얻을 수 있다.
This paper examines the diffusion of smartphones with a special emphasis on the diffusive interactions between Apple iOS and Google Android in a global context. Since the two mobile platforms were first introduced in the market, the use of smartphones has skyrocketed, suggesting that the dramatic diffusion of smartphones may be explained in part by the growth and competition of these two platforms. To study this, an extended Bass model is applied to a data set of quarterly smartphone sales between 2008 and 2013 for 15 countries. Our findings suggest that the innovation effect was more salient for iOS than for Android in developed countries, whereas the imitation effect was more striking for Android than for iOS in developing countries. Furthermore, our results from the co-diffusion model suggest that the diffusion of Android negatively affected by the diffusion of iOS, but not vice versa.
매년 RDFS 데이터는 대용량화 되어 가며, 빠른 질의를 위한 SPARQL 처리방식에 대한 변화가 필요하게 되었다. 이를 위해 대용량 분산 처리 프레임워크를 활용한 SPARQL의 질의 처리방식이 많이 연구되고 있다. 기존의 연구 중 대용량 분산 처리 프레임워크인 Hadoop(MapReduce) 기반 질의 엔진은 반복적인 작업으로 인한 잦은 I/O 발생으로 실시간 질의 처리가 불가능하며, 인메모리 기반 분산 질의 엔진 역시 낮은 단계의 언어 수준에서 분산 구조를 고려한 구현이 필요하기 때문에 질의 엔진 구축이 어렵다. 본 논문에서는 인메모리 기반 분산 질의 처리 프레임워크인 SparkSQL을 활용하여 대용량 트리플 데이터에 대한 SPARQL 질의문 처리 속도를 향상시킬 수 있는 질의 처리 엔진 구축 방법을 제안한다. SparkSQL 은 Spark 기반의 고수준 분산 질의 엔진으로서 기존의 SQL문을 활용한 질의가 가능하다. 따라서 SPARQL 질의문을 처리하기 위해서는 Jena를 이용하여 Algebra Tree를 생성한 후 이를 Spark 시스템에 적용하기 위한 Spark Algebra Tree로 변환해야 한다. 그리고 이를 이용하여 SparkSQL 질의문을 생성하는 시스템을 구축하였다. 또한 Spark 인메모리 시스템에서 보다 효율적인 질의 처리를 위한 DataFrame기반의 트리플 Property 테이블 설계를 제안하고 SparkSQL 프레임워크에 활용하였다. 마지막으로 기존의 분산처리 프레임워크를 사용한 질의 엔진과 비교 평가를 통하여 연구의 타당성을 검증한다.
정보추출은 문헌 내에 존재하는 개체명을 인식함과 동시에 이들 간의 의미적 관계까지도 식별하여 최종적으로 문헌 내에 포함된 의미적 트리플을 자동으로 추출하여 활용할 수 있으므로 문헌에 대한 심층적인 분석과 이해에 많은 도움을 줄 수 있다. 그러나 지금까지 대부분의 정보추출에 대한 연구는 개체명 인식과 관계추출이 개별 연구로 각각 분리되어 진행되었으며, 그 결과 입력 문헌에 대한 정보추출의 최종 출력인 의미적 트리플 추출 성능에 대한 객관적이고 정확한 평가가 제대로 이루어지지 않았다. 이에 본 논문에서는 진료 기록 문헌에 나타나는 개체명과 그들 간의 관계를 트리플 형태로 직접 추출할 수 있는 종단형 정보추출의 2가지 모델인 파이프라인 및 결합형 모델을 구축하는 구체적인 방법론을 제시하고 성능 비교 실험을 진행하였다. 우선 파이프라인 모델은 양방향 GRU-CRFs를 활용한 개체명 인식 모듈과 다중 인코딩 기반 관계추출 모듈로 구현되었고, 결합형 모델을 위해서는 다중 헤드 레이블링 기반의 양방향 GRU-CRFs이 적용되었다. 두 가지 시스템을 바탕으로 진료기록 문헌 내의 개체명과 관계를 모두 태깅하여 구축된 i2b2/VA 2010 데이터셋을 활용한 비교 실험에서 파이프라인 모델의 성능이 5.5%(F-measure) 더 높게 나타났다. 추가적으로, 대규모 신경망 언어모델과 수작업으로 구축된 자질 정보를 활용한 최고 수준의 기존 시스템과의 비교 실험을 통해, 본 논문에서 구현한 종단형 모델의 객관적인 성능 수준을 파악할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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