국가연구개발사업은 국가연구개발사업의 관리 등에 대한 규정 제17조에 의거하여 연구개발결과를 활용하는데 그 목적을 가진다. 그러나, 사실상 최근 국가연구개발사업을 통해 개발된 연구기술들은 특허 등의 라이선스를 획득하고 기술이전을 통해 사업화로 이어지는 사례가 매우 미미하다. 실제로 2005년 산업자원부의 조사에 따르면, 국가연구개발사업의 사업화 성공률은 평균 31.4%로 선진국의 1/2에도 못 미치는 수준이다. 따라서, 본 논문에서는 국가연구개발사업의 예산 대비 기술이전 및 확산을 통한 기술사업화 성공률을 높이기 위한 하나의 방법으로, 연구과제 평가 시 기술의 가치를 평가하여 그 평가결과를 예산배분에 반영 할 수 있도록 기술가치평가방법을 활용한 R&BD(Research &Business Development) 활성화를 위한 평가항목 및 개발될 기술의 사업성을 평가할 수 있는 평가모델을 설계하였다.
이 논문에서는 모바일 게임 검증 통일이 필요함을 역설하고 이를 위한 기준안을 제안하였다. 기존의 모바일 게임 개발은 개발환경의 비통합화로 인해 개발에 많은 어려움을 겪었지만, WIPI라는 통합 플랫폼의 등장으로 인해 개발 효율성이 높아졌음을 알 수 있었다. 그러나 이동통신사마다 다른 검증 항목과 과정은 개발환경 통합화를 통한 개발 효율성의 증가를 방해하는 요소임을 알 수 있었다. 따라서 게임 검증의 항목을 제안하는 기준을 통해 통일시킴으로써 개발환경의 통합화로 인한 개발 효율성의 증가를 돕도록 하여 모바일 게임의 질적, 양적인 발전을 이루도록 해야 한다. 기준안을 바탕으로 더 많은 연구가 이루어지게 되면 모바일 게임 검증 표준화가 가능하다고 기대한다.
본 논문에서는 멀티미디어 정보에서 원하는 정보를 추출하는 멀티미디어 인덱싱 중 오디오 인덱싱의 전처리 부격인 음성/음악 분류실험을 하였다. 오디오 인덱싱에 있어서 음성/음악 분류기는 원 오디오 신호에서 정보를 가진 음성 부분을 분리하는 역할을 한다. 실험에서는 음성/음악 분류에서 널리 쓰이는 멜캡스트럼(Mel Cepstrum), 정규화 로그 에너지(normalized log energy), 영교차(Zero-Crossings)를 특징 파라미터로 사용하였다[l, 2, 3]. 특징공간은 GMM(Gaussian Mixture Model)에 의해 모델링 되었고, 오디오 신호의 분류는 각각 3가지 분류항목(음성, 음악, 음성+음악)과 2가지 분류항목(음성, 음악)을 적용하였다. 실험결과 3가지 분류항목 적용시와 2가지 분류항목 적용시 모두 멜캡스트럼을 사용하였을 때 가장 좋은 결과를 보였다.
현재 정보시스템의 효율적 도입 및 운영 등에 관한 법률(ITA법)이 2005년 12월 30일에 제정 공포되고 새로운 정보시스템 감리기준이 2006년 10월 24일부터 정보통신부고시 제2006-42호에 의해 시행되고 있으나 정부의 정보기술아키텍쳐 수립에 따른 감리 중점검토항목이 없이 감리 수행 시 이를 반영시키지 못하는 단점이 있었다. 특히 2006년 7월부터 중앙행정기관은 물론 정부투자기관 및 산하기관, 지방자치단체 등에 정보기술아키텍쳐 도입이 의무화되고 감리 수행의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 정보기술아키텍쳐 수립사업의 준거성(Campliant)검증을 위하여 감리 수행 시 적용되어야 할 감리중점검토항목을 개발하여 제안한다.
여객선은 다른 선종에 비해 많은 사람들이 이용하기 때문에 선박의 안전에 더욱 주의를 기울어야 한다. 복원성은 선박의 안전을 판단하는 대표적인 특성으로 IMO에서는 관련 규정을 만들어 준수하도록 하고 있다. 하지만 IMO 복원성 규정은 각 항목에 대한 기준만을 제시하고 있을 뿐 복원성을 종합적으로 확인할 수 있는 방법은 부재한 상황이다. 이를 위해 본 연구에서는 복원성을 하나의 값으로 표현하는 지수를 개발하였다. IMO에서 규정한 선박의 10가지 복원성능 평가항목을 검토하였으며, 대상선박의 적재상황에 따른 복원성을 계산하여 평가항목 간 관계를 분석하였다. 이를 토대로 지수산정식을 개발하였으며, 대상선박에 지수산정식을 적용하여 복원성능 평가지수(Stability Index)가 IMO 복원성 규정을 적절하게 설명함을 확인하였다.
현재 광범위한 웹 문서를 검색하기 위해서 많은 사용자들이 여러 종류의 검색엔진을 사용하고 있다. 하지만 대부분의 사용자는 검색엔진에 의해 검색된 문서의 순서화가 된 긴 리스트의 검색 문서들과 이들이 갖는 낮은 신뢰도에 대해 검색된 문서 중에 자신이 원하는 타당한 문서를 검색하는 불편함이 있어 왔다. 정보 검색에서 문서의 클러스터링은 검색된 결과를 재구성하는 효율적이고 선택적인 방법이다. 이 연구에서는 문서를 트랜잭션 관점에서 해석하여 하나의 클러스터에 대해 유사성을 측정하기 이해 주요항목과 비 주요항목으로 구분하여 각 트랜잭션의 최소 비용 계산을 통해 자동화된 문서 클러스터링 기법을 제안한다. 또한 클러스터링 단계에서 주요 항목간의 연관 규칙을 생성하기 위하여 문서 클러스터링을 위한 디스크 엑세스 동안 키워드간의 연관성을 찾을 수 있는 효율적인 검색 기법을 제시한다.
본 연구에서는 사례기반추론(case-based reasoning)을 기본으로 하여 실무자의 분류 기법 또는 분류 구조 결정을 돕는 의사 결정 지원 시스템의 모델을 제시한다. 주요한 네 가지 고려 항목은 자료종류(dataset), 위치(location), 기후(climate), 그리고 분류항목(class)이며 사용자는 이들 네 항목에 대해 적합한 값을 선택하게 된다. 본 시스템은 색인화(indexing) 규칙에 따라 관계형 데이터베이스에 저장된 사례들을 추출하여 제시하며 사용자는 그 중 가장 높은 일치도를 보인 사례들을 참고할 수 있다. 본 연구에서는 위계구조를 통해 다양한 분류 조건을 스크린 상에서 선택할 수 있게 함으로써 사용자가 이에 내재된 논리를 분류 구조의 설계에 반영할 수 있게 한다. 또한 Statistics 기능을 통해 여러 사례의 항목당 분포를 사용자가 검토할 수 있게 함으로써 가장 적합한 사례를 의사결정 지원 시스템과의 피드백을 통해 찾아낼 수 있게 해준다. 이밖에 분류 조건을 변화 시켜가면서 상황의 변화를 참고할 수 있도록 Navigation 기능을 고안하였다.
우리나라에서 중소기업은 전체 사업체 수의 99.9%, 종사자의 87.5%, 전체 생산액의 47.6% 등 국가경제 전반에서 매우 높은 비중을 차지하고 있다. 이로 인해 중소기업은 고용창출, 기술혁신, 지역균형개발, 산업의 다양성 등 여러 측면에서 국민경제 발전의 실질적인 원동력이 되고 있다. 이에 정부에서는 중소기업 지원을 위해서 다양한 정책적 지원을 강화하고 있다. 그러나 정부의 지원 정책이 중소기업이 안고 있는 문제점과 애로사항을 충분히 해결하지 못함에 따라 그 지원의 실효성은 높지 않은 것이 사실이다. 우리 경제의 근간인 중소기업이 국가경제의 경쟁력 강화에 기여할 수 있도록 이들을 효과적으로 지원하기 위해서는 중소기업이 사업화 과정에서 겪고 있는 애로사항을 무엇보다 명확히 파악할 필요가 있다. 본 연구는 중소 벤처기업이 기술사업화 과정에서 겪고 있는 애로사항 파악을 목적으로 애로요인들을 평가지표화 하고, 이들 지표의 중요도를 AHP(Analytic Hierarchy Process)를 이용하여 분석하였다. 중소기업의 기술사업화 애로요인에 대한 선행연구와 전문가 면담을 통해 12개의 주요 항목을 추출하였으며, 요인분석을 통해 이들 12개 항목들을 기술요인, 기업내부요인, 기업외부요인 등 3요인으로 분류하였다. AHP 분석결과, 기업내부요인이 가장 중요한 요인으로 나타났으며, 그 하위항목으로는 '시장 환경'이 가장 중요한 항목으로 파악되었다. 본 연구의 내용과 결과는 공공 연구기관 및 중소기업 지원 기관이 중소기업의 기술사업화 지원 프로그램 기획과 지원 정책을 수립할 때 유용하게 이용될 수 있을 것으로 기대된다.
이 연구에서는 중학생의 과학 교실 학습 환경에 대한 인식을 알아보고, 남학생과 여학생, 교실 학습 환경에 대한 선호도가 높은 집단과 낮은 집단의 인식이 어떤 차이를 나타내는지를 조사하였다. 서울시에 소재한 7개 중학교의 3학년 14학급 587명(남학생 264명, 여학생은 323명)을 연구 대상으로 하였으며, 교실 학습 환경 설문 도구는 What Is Happening In this Class (WIHIC)을 사용하였다. 7개 항목 중 학생들 간의 단결, 과제 지향, 협동성, 평등성 항목에서는 긍정적인 인식을 나타내었으나, 수업 참여, 탐구 활동, 교사 지원 항목에 대한 인식은 다소 부정적이었다. 성차에 대한 과학 교실 학습 환경 인식을 보면 전체적인 결과에서는 차이가 나지 않았으나, 항목별로는 학생들 간의 단결과 협동성 두 항목에서 여학생들이 평균 점수가 유의미하게 높게 나타났다. 교실 학습 환경에 대한 선호가 낮은 집단에서는 교사 지원 항목이 과제 지향, 수업 참여, 탐구 활동 항목과 모두 유의미한 상관을 나타내었고 수업 참여-과제 지향-탐구 활동 항목들이 서로 높은 상관을 나타내었으나, 상위 집단에서는 교사 지원과 평등성 항목만 유의미한 상관을 나타내었다.
매일 각종 모바일 디바이스와 온라인, 소셜네트워크서비스 등에서 쏟아지는 데이터로 인해 정보의 홍수를 넘어 과부하 상태에 있다. 이미 생성되어 있는 기존 정보들도 있지만 시시각각 새롭게 생겨나고 있는 정보들이 헤아릴 수 없을 정도이다. 연관분석은 이러한 정보들 속에서 나타나는 항목의 발생 빈도수가 최소 지지도보다 큰 빈발항목집합(Frequent Item set)을 찾는 방법이다. 항목의 수가 많아짐에 따라 규칙의 수도 기하급수적으로 늘어나므로 원하는 정보를 찾기가 어려운 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 트랜잭션데이터 집합을 Boolean 변수 아이템으로 나타내었다. 논리함수를 간소화하는데 사용되는 Quine-McKluskey의 방법으로 알고리즘화하여 각 항목에 가중치를 부여한 WT-알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 항목의 개수와 관계없이 간략화가 가능한 장점으로 인하여 불필요한 규칙을 감소시켜 데이터마이닝 효율을 향상시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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