• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.149-162
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• 2014

수강지도는 학생의 졸업인증이나 공학교육인증 이수를 위해 수강 신청 이전에 수행되는 과정을 지칭한다. 수강지도는 학생의 수강이력 점검과 향후 수강 과목의 안내 등을 포함하여 학생들의 졸업 및 교과과정 인증과 관련된 중요한 역할을 하고 있다. 현재 대부분 대학에서는 수강지도를 위한 전산시스템의 부재로 인해 지도교수가 직접 수동적으로 수강지도를 진행하고 있다. 하지만 이러한 수동적인 방식의 수강지도는 지도교수가 각 학생에 대한 정보를 분석해야 하고, 때때로 휴먼에러를 일으키게 된다. 수강신청이 학기 단위로 이루어지기 때문에 휴먼에러로부터 발생된 피해는 원상태로 되돌리는 것이 거의 불가능하다. 따라서 수강지도를 진행함에 있어 자동화된 시스템은 필수적인 요소로 판단된다. 관계 데이터 모델을 이용한 수강지도 시스템의 도입은 수동적인 수강지도의 문제점을 해결할 수 있게 해준다. 하지만 교육과정 및 인증제도의 변화에 따라 기존 시스템의 스키마 변경이 요구되고, 수강 과목 사이에 존재하는 관계 및 의미적인 검색을 제공하는 것이 어렵다는 한계가 존재한다. 본 논문에서는 수강지도 시스템을 위한 수강지도 온톨로지를 모델링하고, 온톨로지 기반의 수강지도 시스템을 설계한다. 온톨로지 인스턴스 생성을 위해 JENA 프레임워크를 이용하여 온톨로지 생성 모듈을 개발하였고, 실험에 참가한 학생의 수강 이력 데이터를 기반으로 온톨로지 인스턴스를 생성하고 추론과정을 통해 트리플 저장소에 저장하였다. 실험은 제안하는 시스템이 학생들이 향후 수강할 수 있는 과목을 모두 제공하는지 여부와 제공되는 과목에 대한 정보 및 학점 계산들이 정확한 지를 측정하였다. 실제 학생의 수강내역을 이용한 실험의 결과는 온톨로지 기반의 수강지도 시스템이 현 수강지도 시스템의 수동적 방법을 해결하고, 사람이 지도한 내용과 같은 내용을 도출하는 것을 확인함으로써 제안하는 시스템의 유효성을 보여준다.

• 한국전통조경학회지
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• 제28권3호
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• pp.114-121
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• 2010

전통사찰은 아름다운 경관 안에 문화적 가치가 있는 건조물이 조화를 이루는 역사적 장소로서, 수행과 기도, 그리고 포교가 진행되는 숨 쉬는 문화유산으로서의 강한 장소성과 독특한 가치가 있는 곳이다. 문화유산으로서의 전통사찰의 가치와 장소성 보존은 사찰경관과 밀접하게 연관된다. 그러나 이러한 경관조성에 필요한 전통적인 건축물은 에너지 효율성이 매우 낮아 전통사찰 관리에 심각한 문제점을 유발하고 있다. 특히 산중 사찰의 경우에는 겨울철 난방을 위한 에너지 소모량과 비용이 매우 높아, 이에 대한 대책이 시급한 실정이다. 따라서 신재생 에너지원 이용을 통한 에너지 효율성 향상은 변화하는 사회에 적극적으로 대처하기 위해 전통사찰이 해결해야 할 중요한 과제이다. 그러나 이러한 시도가 전통사찰의 경관을 훼손하면 자칫 사찰의 장소성을 훼손하고 더 나아가 문화유산으로서의 사찰의 가치를 저하시킬 우려가 크다. 본 연구에서는 전통사찰에 설치된 신재생에너지(태양열) 시설물이 사찰의 경관경험에 미치는 영향을 조사하고, 이를 바탕으로 전통사찰의 가치와 장소성 보존을 위한 경관 개선방안을 제시하고자 한다. 이를 위하여 전통사찰 통도사의 진입경관을 연구대상경관으로 설정하고 사찰의 경관경험을 파악할 수 있는 경관이미지와 사찰 정체성, 경관만족도, 경관개선 필요성 등을 설문항목으로 선정하였다. 설문조사에는 대학 학부학생 180명이 참여하였다. 중요연구결과를 바탕으로 태양열시설의 도입 시 필요한 경관개선방안을 제시하면 세 가지로 요약된다. 첫째 태양열시설의 설치는 사찰의 경관경험에 부정적 영향을 미치므로 이를 저감하기 위한 다양한 방안(산림지역에 설치, 식물을 이용한 차폐)이 요구된다. 둘째, 사찰경관의 관리는 심미성과 사찰 정체성 확보를 중심으로 하며, 개방성을 확보하는 방향으로 설정하는 것이 제안된다. 특히, 심미성은 조화성, 전통성, 자연성, 흥미성의 조성이 중요한 것으로 판단된다. 셋째, 이와 함께 인공구조물의 비율과 규모, 그리고 형태적 특성에 대한 전략과 세부지침을 마련한다면 전통사찰의 장소성과 가치를 보존 및 유지할 수 있을 것으로 판단된다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권39호
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• pp.233-259
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• 2015

만화는 그림에 글이 결합하여 캐릭터가 이야기를 이끌어가는 매체이다. 단순하고 과장된 상상의 캐릭터임에도 불구하고 독자는 캐릭터에 감정이입하게 되며, 얼굴과 복장의 외형적인 모습, 표정, 행동, 대사 등을 통해 캐릭터의 성격을 이해하게 된다. 캐릭터의 성격은 만화작가나 스토리작가에 의해 설정된다. 설정된 성격은 기본적으로 만화 전반에 걸쳐 붕괴하지 않고 유지되어야 한다. 캐릭터에 성격을 설정하기 위해서는 사람의 성격에 대한 이해가 중요하다. 이를 위한 하나의 방법이 사람의 성격을 분석하는 틀을 참고하는 것이다. 혈액형별 성격유형은 혈액형에 따른 성격유형이 있다고 보며, A형, B형, AB형, O형의 네 가지 혈액형으로 사람의 성격을 분석한다. 혈액형별 성격유형은 복잡하지 않고 단순하다는 점에서 접근의 편리함이 있다. 혈액형에 따른 성격을 참고한다면, 캐릭터에 성격을 설정하는 과정이 쉬워질 것이다. 만화 <나루토>의 작가인 마사시 키시모토는 캐릭터에 혈액형을 설정하고 있다. 본 연구는 <나루토>에 등장하는 주인공 캐릭터와 주변 캐릭터의 혈액형에 따른 성격과 캐릭터 간의 혈액형에 따른 관계를 분석하는 데 목적이 있다. 연구방법으로 첫 번째, '혈액형과 성격의 관계'에서 혈액형과 성격이 어떤 관계가 있는지를 분석하였다. 두 번째, '만화 <나루토> 속 캐릭터의 혈액형별 성격'에서 캐릭터의 혈액형과 성격을 분석하였다. 세 번째, '만화 <나루토> 속 캐릭터의 혈액형에 따른 성격과 관계'에서는 혈액형에 따른 상성의 관계인 '돌보기관계'를 활용하여 혈액형에 따른 성격과 관계를 분석하였다. 분석한 관계는 '1) 나루토가 속한 팀의 팀장과 팀원관계', '2) 나루토의 삼각관계와 가족관계', '3) 나루토의 사제관계와 팀장관계', '4) <나루토>의 주요 라이벌관계', '5) 나루토와 사스케의 적대적 관계에서 협력자관계'를 분석하였다. 작가가 설정한 캐릭터의 성격과 캐릭터간의 혈액형에 따른 관계를 보면, 혈액형별 성격유형을 참고하였음을 유추할 수 있다. 이처럼 혈액형별 성격유형을 기반으로 하여 캐릭터의 성격을 설정하고 캐릭터 간의 관계를 만드는 것도 이야기 창작을 위한 하나의 유용한 방법이 될 수 있다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권5호
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• pp.561-568
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• 2006

차세대 PC를 위한 WPS(Wearable Personal Station)는 정보 처리 및 네트워크 기능을 포함하며 새로운 정보의 획득에 있어 공간적 한계성을 극복할 수 있는 '유비쿼터스 컴퓨팅'의 핵심 단말기로 정의할 수 있다. 기존의 유선 통신 모듈을 이용한 데스크톱 PC 기반의 제스처 인식기는 영상 또는 장갑 장치로부터 사용자의 의미 있는 동적 제스처 데이터를 획득함에 있어 공간상의 제약성 및 이동상의 한계성, 배경 및 음영조건의 변화에 따른 인식 성능의 변화 등 몇 가지 제약사항을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점들을 극복하고 해결하고자 제스처 입력모듈을 차세대 PC 플랫폼 기반의 유비쿼터스 환경으로 확대, 적용시켜 제스처 데이터 입력 모듈로부터 새로운 정보의 획득에 있어 한계성을 극복하고 효율적인 데이터 획득 방안을 제시한다 또한 퍼지 알고리즘과 신경망 이론을 이용하여 독립적인 제스처 인식 시스템을 구현하고 개별 시스템의 성능을 비교, 분석함으로써 차세대 PC를 위한 보다 효율적이며 합리적인 제스처 인식 시스템을 제안한다. 제안된 제스처 인식시스템은 동적인 손의 움직임을 입력데이터로 처리하는 제스처 입력모듈과 입력된 데이터로부터 의미 있는 제스처를 분리하기 위한 관계형 DBMS모듈, 그리고 인식의 확장성과 연속된 동적 제스처 중에서 의미 있는 제스처를 인식하기 위한 퍼지 인식 모듈 및 신경망 인식 모듈로 구성되어 있다. 30인의 피실험자에 대하여 15회의 반복 실험을 수행하였으며 사용자의 동적 제스처 인식 실험결과 퍼지 제스처 인식 시스템에서는 98.8%, 신경망 제스처 인식시스템에서는 96.7%의 평균 인식률을 도출하였다.형성에도 유의한 영향을 미치는 것을 알 수 있었다. 셋째, 신뢰와는 다르게 서비스품질이 몰입에는 유의한 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 그러나 이러한 직접적인 영향이외에 서비스품질은 고객만족을 통하여 간접적으로 몰입에 강한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 고객만족은 신뢰에 강하게 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 즉 고객들이 호텔서비스에 만족할수록 직접적으로 호텔에 대한 신뢰와 애착심이 증가하는 것을 알 수 있었고 간접적으로 서비스품질은 고객만족을 통하여 신뢰에 강한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 다섯째, 또한 고객만족은 몰입에 강하게 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 간접적으로 서비스품질은 고객만족을 통하여 몰입에 강한 영향을 미치는 것으로 나타났다.미숙밭, 중점밭, 고원밭, 화산회밭으로 6개 유형으로 분류할 경우 각각의 분포면적은 41.9%, 23.3%, 17.5%, 13.9%, 1.1. 2.2% 이었다. 도시화 및 도로확대 등 다양한 토지이용 및 지형개변으로 과거의 토양정보가 많이 변경되었다. 그래서, 앞으로는 인공위성자료 및 항공사진을 이용하여 빠르고 쉽게 활용할 수 있는 토양조사 방법개발과 기 구축된 토양도의 수정, 보완 작업이 필요한 절실히 요구되고 있는 현실이다.브로 출시에 따른 마케팅 및 고객관리와 관련된 시사점을 논의한다.는 교합면에서 2, 3, 4군이 1군에 비해 변연적합도가 높았으며 (p < 0.05), 인접면과 치은면에서는 군간 유의차를 보이지 않았다 이번 연구를 통하여 복합레진을 간헐적 광중합시킴으로써 변연적합도가 향상될 수 있음을 알 수 있었다.시장에 비해 주가가 비교적 안정적인 수준을 유지해 왔다고 볼

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.562-569
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• 2019

최근에 원 거리에서 폭발 물질의 감지를 위해 라만 분광 기기의 관심이 점차 증가하고 있다. 더불어 측정된 화학물질에 대한 라만 스펙트럼을 대용량 데이터베이스의 알려진 라만 스펙트라와 비교하여 식별할 수 있는 고속 검색 방법에 대한 요구도 커지고 있다. 지금까지 가장 간단하고 널리 사용되는 방법은 주어진 스펙트럼과 데이터베이스 스펙트라 사이의 유클리드 거리를 계산하고 비교하는 방법이다. 하지만 고차원 데이터의 속성으로 검색의 문제는 그리 간단하지 않다. 가장 큰 문제점중의 하나는 검색 방법에 있어서 연산량이 많아 계산 시간이 너무 오래 걸린다는 것이다. 이러한 문제점을 극복하기 위해, 우리는 정렬된 분산에 따른 MPS Sort+PDS 방법을 제안하였다. 이 방법은 벡터의 두 개의 주요한 특징으로 평균과 분산을 사용하여 후보가 될 수 없는 많은 코드워드를 계산하지 않으므로 연산량을 줄이고 계산 시간을 줄여준다. 본 논문에서 우리는 기존의 방법보다 더욱 더 향상된 2가지 새로운 방법의 고속 검색 알고리즘을 제안한다. PCA+PDS 방법은 전체 데이터를 사용하는 거리 계산과 똑같은 결과를 가지면서 PCA 변환을 통해 데이터의 차수를 감소시켜 계산량을 줄여준다. Hierarchical Cluster Tree 알고리즘은 PCA 변환된 스펙트라 데이터를 사용하여 이진 계층 클러스터 트리를 만든다. 그런 후 입력 스펙트럼과 가장 가까운 클러스터부터 검색을 시작하여 후보가 될 수 없는 많은 스펙트라를 계산하지 않으므로 연산량을 줄이고 계산 시간을 줄여준다. 실험은 정렬된 분산에 따른 MPS Sort+PDS와 비교하여 PCA+PDS는 60.06%의 성능 향상을 보였다. Hierarchical Cluster Tree는 PCA+PDS와 비교하여 17.74%의 성능향상을 보였다. 실험결과는 제안된 알고리즘이 고속 검색에 적합함을 확인시켜 준다.

• 한국조경학회지
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• 제49권3호
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• pp.11-28
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• 2021

대형공원은 그 크기와 복잡한 특성 때문에 기존 도시 내에 조성되는 기회가 흔하지 않다. 또한, 대규모 부지에서의 식재설계 방법에 관한 실천적 연구 역시 부족한 상황이다. 본 연구는 광주광역시 중앙공원을 사례로 대형공원에서의 식재설계 접근방법과 생태적 이론이 실질적인 식재설계 방법으로 구체화 되는 과정을 설계가의 관점에서 설명함으로써, 유사한 규모의 공간 설계 시 시사점을 제공하고자 하였다. 이 연구는 구체적인 식재설계의 선행과정으로서, 거시적인 스케일에서 녹지의 연결, 식생의 변화, 경관의 흐름, 오픈스페이스의 분포 등 공원 전체의 녹지구조를 계획하고, 나아가 녹지구조를 구성하는 식생형과 식물군락의 구조를 제안하였다. 이 연구의 결과물은 식재 설계 단계에서 공간의 기능과 성격, 식재 연출효과 등 설계자의 의도와 해석을 담아 탄력적으로 적용될 수 있다. 이러한 접근법의 의의는 대형공원의 복잡성과 규모에도 불구하고, 계획된 범주 내에서 설계를 진행함으로써 첫째, 기존 수림을 포함한 공원전체 경관의 시각적 일관성과 의도된 질서를 유지할 수 있다는 점과, 둘째, 대형공원이 지닌 변동가능성, 예측불가능성 등의 특성에 효과적으로 대응할 수 있다는 것이다. 연구의 세부 내용은 다음과 같다. 녹지계획에 우선하여 대상지의 물리적 환경을 분석하였다. 특히, 토지이용변화를 분석하여 잠재된 서식처로서 습지와 초지의 가능성을 확인했다. 녹지구조는 서식처 유형에 따른 식생형으로 구성되며, 녹지의 모양, 배치, 관계에 대한 계획과 함께 식생형을 구성하는 식물군락의 특징과 목록도 제시하였다. 각 식물군락은 지역의 자연식생을 참고하여 군락의 구조를 모델화하였다. 특히, 이 모델은 특정식물군락을 목표로 한 것이 아니라 기대하는 효과에 부합되는 군락을 개념화한 것이므로 식생형의 조건과 군락의 목표에 부합된다면 다른 식물군락도 이 모델에 적용하여 대안으로 활용할 수 있는 유연함을 갖는다. 본 연구의 한계점으로는 첫째, 생태적 공원의 식재설계임에도 불구하고, 야생동물 및 조류, 곤충 등을 위한 서식환경에 대해 충분히 고려하지 못하였고, 둘째, 대상지내 기존 산림, 특히 조림 숲에 대한 관리 방안이 계획에서 배제되었으며, 셋째, 식물군락 모델계획은 기존의 식물사회학 연구를 참고하여 자연의 식물군락구조를 적용하였는데, 일부 식물군락의 경우 정량적이고 객관적인 기준의 적용에 한계가 있었다는 점 등을 들 수 있다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제33권
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• pp.127-135
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• 2021

목 적 : 비인두암 VMAT 치료 시 콜리메이터 각도 273°와 350°를 사용한 2회전 치료계획(Vertical MLC VMAT plan, 이하 VMV plan)과 콜리메이터 각도 20°와 340°를 사용한 2회전 치료계획(Complemental MLC VMAT plan, 이하 CMV plan)과의 비교 분석을 통해 유용성을 평가해 보고자 한다. 대상 및 방법 : 본원에서 VMAT 치료를 받은 비인두암 환자 30명을 대상으로 하였다. 전산화치료계획은 Eclipse, PO, AcurosXB 알고리즘을 이용하였으며, 치료기는 Vital-beam을 사용하였다. 치료계획은 갠트리 회전반경이 각각 360°인 두 개의 회전(Arc)을 6MV를 이용하여 생성하고, 콜리메이터 각도 변화에 의한 영향을 확인하기 위해 273°와 350°로 설정한 VMV plan과 20°와 340°로 설정한 CMV plan을 수립하였다. 선량용적 히스토그램에서 확인 및 산출된 계획표적용적(PTV)과 결정장기(OAR)들의 선량지표들과 변조복잡성지수(MCSv), MU, 치료시간에 대해 기술통계 및 대응표본 t-검정을 실시하였다. 그리고 대상별로 두 치료계획의 MCSv의 차이와 각각의 평가지표들의 차이 간 상관관계가 있는지 확인하기 위해 피어슨의 상관관계 분석을 실시하였다. 결 과 : PTV 평가 지표의 경우, VMV Plan에서 PTV_67.5의 CI가 3.76% 개선되었으며, OAR의 경우 척수(-14.05%)와 뇌 줄기(-9.34%)의 선량감소 효과가 두드러지게 나타났다. 그리고 귀밑샘들(왼쪽 : -5.38%, 오른쪽 : -5.97%)과, 시각기관들(왼쪽 시신경 : -4.88%, 오른쪽 시신경 : -5.80%, 시신경교차 : -6.12%, 왼쪽 수정체 : -6.12%, 오른쪽 수정체 : -5.26%), 청각기관(왼쪽 : -11.74%, 오른쪽 : -12.31%)과 갑상샘(-2.02%)에서의 선량감소효과도 확인할 수가 있었다. 또한 MCSv가 VMV Plan에서 5.31% 높게 나왔으며, MU의 경우에 6.11% 낮은 것으로 나타났다. 그리고 두 치료계획의 MCSv의 차이는 PTV_54의 CI(r=-0.55)의 차이, PTV_48의 CI(r=-0.43)의 차이와 유의한 음(-)의 상관관계를 보였고, 척수(r=0.40), 뇌줄기(r=0.34), 양쪽 침샘들(왼쪽 : r=0.36, 오른쪽 : r=0.37)의 차이와 양(+)의 상관관계를 보였다. 이는 VMV plan의 moluation 복잡성이 CMV plan에 비해 상대적으로 높아 질 때, PTV_54, 48의 CI 개선 및 척수, 뇌줄기, 양쪽침샘들의 선량 감소 효과가 커지는 것을 의미하며, 이러한 분석결과들을 바탕으로 VMV plan의 modulation에 대한 효율성이 CMV plan 보다 크다는 것을 확인할 수 있었다. (위 모든 값에 대해 유의수준은 p<.05) 결 론 : VMV Plan은 CMV plan과 비교하여 MLC가 더 효율적으로 modulation할 수 있도록 함으로써, 치료계획의 질을 향상 시키는데 도움이 될 것이라 사료된다.

• 한국지구과학회지
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• 제44권6호
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• pp.655-674
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• 2023

본 연구의 목적은 한탄강 세계지질공원 연천 지역의 "자기-안내식 해설" 매체가 방문객이 이해하기 쉽고 배경지식수준에 맞춰 작성되어 있는지 탐색하는 것이다. 이를 위해, 2022년 9월과 11월 2차례에 걸쳐 한탄강 세계지질공원을 현장 조사하고, 지질명소의 형성 시대와 지질 특성이 다양한 연천 지역을 분석 대상으로 선정하였다. 연천 지역에 존재하는 총 36개의 자기-안내식 해설 매체를 대상으로 지질명소별 해설 매체의 현황, 이독성 수준, 그래픽의 특성, 과학과 교육과정 반영 정도를 분석하였다. 연구 결과, 연천 지역 해설 매체 종류는 안내판이 가장 많고, 지질명소를 안내한 내용이 주를 이루었다. 해설 매체 텍스트의 분량은 12학년 과학 교과서보다 많고, 평균 어휘 등급은 11-12학년군 과학 교과서 수준과 유사하고, 복문의 비율이 높아 이독성이 다소 낮았다. 해설 매체에 포함된 그래픽의 종류는 사진이 가장 많고, 대부분 예시적 기능이며, 다중 구조 그래픽이 사용되어, 지질 형성 과정을 이해하는 데 도움을 주었다. 해설 매체에서 사용하는 과학 용어 중 86.3%가 2015 개정 교육과정의 "고체지구" 영역에 포함된 용어를 사용하였으며, 교육과정에 포함된 과학 용어는 4학년 수준의 용어가 가장 많았다. 선택 교육과정인 11학년 수준의 용어가 두 번째로 많고, 전체 과학 용어 중 13.7%는 교육과정에 포함되어 있지 않은 용어였다. 또한, 지질명소에 따라 해설 매체에 사용된 과학 용어 수준 차이가 나타났으며, 특히 안내판보다 홈페이지에 사용된 용어 수준이 일반적으로 높은 경향을 보였다. 본 연구 결과를 통해 연천 지역의 지질명소별 해설 매체에 따라 방문객 스스로 이해하는 데 어려움을 주는 요인을 구체적으로 파악할 수 있었다. 일반 관람객의 지질자원 교육을 활성화하고 지질학 분야의 발전을 기대할 수 있는 자기-안내식 해설 매체의 개선 방향에 대한 후속 연구를 제언하였다.

• 벤처창업연구
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• 제18권6호
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• pp.173-189
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• 2023

혁신 기술 개발이 거듭되며 인공지능, 생명공학, 로봇, 항공우주, 전기차, 태양광 등의 신산업이 창출되며 거시적 경영환경이 급변하고 있다. 이러한 대규모 변화와 복잡성 증가로 인해 창업 전략 차원에서 기술이나 자산의 소유 그 자체보다는 자본이 관계의 중요성 증대로 활용되면서 새로운 가치 창출이 가능한 사회적 자본(Social Capital)의 효과에 주목할 필요가 있다. 사회적 자본은 1916년 Hanifan이 최초로 제안한 개념으로 개인 또는 사회적 구성원들 간의 상호 지속적이며 유기적 관계 또는 축적된 인간관계 네트워크에 잠재되거나 활용이 가능한 능력이나 자원의 전체적 총합을 일컫는다. 또한, 특출한 창업자 1인 보다는 다양한 배경과 특성 및 역량을 갖춘 창업팀 다양성이 각광을 받고 있다. 창업팀 다양성은 창업팀의 인구통계학적 요인이나 신념, 가치 등의 심층적 요소에 대한 다양성을 뜻한다. 거시적 환경 변화로 산업 혁신을 주도하고 국가의 핵심성장동력 창출 역할을 하는 기술창업 및 실험실창업의 중요성이 강조되고 있는데 본 연구에서는 '아이코어(I-Corps)' 프로그램에 주목하였다. 혁신군단을 의미하는 아이코어는 2011년 미연구재단(NSF)이 기업가 정신 및 연구 결과 사업화 장려를 위해 출범된 실험실 창업프로그램으로 교수와 연구원이 참여하는 창업팀 구성과 시장발견활동에 주안점을 두고 있다. 본 연구에서는 이런 특성을 감안하여 네트워크 관점의 사회적 자본과 창업팀 다양성이 아이코어 창업성과에 끼치는 영향을 실증적으로 검증하였다. 분석 결과 창업팀의 학력 다양성이 창업팀의 재무적 성과에 부(-)의 영향을, 성별 다양성과 사회적 자본의 인지적 차원이 창업팀의 재무적 성과에 정(+)의 영향을 끼쳤다. 본 연구는 아이코어 실험실 창업팀 다양성, 사회적 자본과 그 성과 해석에 대한 이론적, 실무적 시사점을 보다 유용하게 제공할 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.205-225
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• 2018

Convolutional Neural Network (ConvNet)은 시각적 특징의 계층 구조를 분석하고 학습할 수 있는 대표적인 심층 신경망이다. 첫 번째 신경망 모델인 Neocognitron은 80 년대에 처음 소개되었다. 당시 신경망은 대규모 데이터 집합과 계산 능력이 부족하여 학계와 산업계에서 널리 사용되지 않았다. 그러나 2012년 Krizhevsky는 ImageNet ILSVRC (Large Scale Visual Recognition Challenge) 에서 심층 신경망을 사용하여 시각적 인식 문제를 획기적으로 해결하였고 그로 인해 신경망에 대한 사람들의 관심을 다시 불러 일으켰다. 이미지넷 첼린지에서 제공하는 다양한 이미지 데이터와 병렬 컴퓨팅 하드웨어 (GPU)의 발전이 Krizhevsky의 승리의 주요 요인이었다. 그러므로 최근의 딥 컨볼루션 신경망의 성공을 병렬계산을 위한 GPU의 출현과 더불어 ImageNet과 같은 대규모 이미지 데이터의 가용성으로 정의 할 수 있다. 그러나 이러한 요소는 많은 도메인에서 병목 현상이 될 수 있다. 대부분의 도메인에서 ConvNet을 교육하기 위해 대규모 데이터를 수집하려면 많은 노력이 필요하다. 대규모 데이터를 보유하고 있어도 처음부터 ConvNet을 교육하려면 많은 자원과 시간이 소요된다. 이와 같은 문제점은 전이 학습을 사용하면 해결할 수 있다. 전이 학습은 지식을 원본 도메인에서 새 도메인으로 전이하는 방법이다. 전이학습에는 주요한 두 가지 케이스가 있다. 첫 번째는 고정된 특징점 추출기로서의 ConvNet이고, 두번째는 새 데이터에서 ConvNet을 fine-tuning 하는 것이다. 첫 번째 경우, 사전 훈련 된 ConvNet (예: ImageNet)을 사용하여 ConvNet을 통해 이미지의 피드포워드 활성화를 계산하고 특정 레이어에서 활성화 특징점을 추출한다. 두 번째 경우에는 새 데이터에서 ConvNet 분류기를 교체하고 재교육을 한 후에 사전 훈련된 네트워크의 가중치를 백프로퍼게이션으로 fine-tuning 한다. 이 논문에서는 고정된 특징점 추출기를 여러 개의 ConvNet 레이어를 사용하는 것에 중점을 두었다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 직접 추출된 차원적 복잡성을 가진 특징점을 적용하는 것은 여전히 어려운 문제이다. 우리는 여러 ConvNet 레이어에서 추출한 특징점이 이미지의 다른 특성을 처리한다는 것을 발견했다. 즉, 여러 ConvNet 레이어의 최적의 조합을 찾으면 더 나은 특징점을 얻을 수 있다. 위의 발견을 토대로 이 논문에서는 단일 ConvNet 계층의 특징점 대신에 전이 학습을 위해 여러 ConvNet 계층의 특징점을 사용하도록 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 크게 세단계로 이루어져 있다. 먼저 이미지 데이터셋의 이미지를 ConvNet의 입력으로 넣으면 해당 이미지가 사전 훈련된 AlexNet으로 피드포워드 되고 3개의 fully-connected 레이어의 활성화 틀징점이 추출된다. 둘째, 3개의 ConvNet 레이어의 활성화 특징점을 연결하여 여러 개의 ConvNet 레이어의 특징점을 얻는다. 레이어의 활성화 특징점을 연결을 하는 이유는 더 많은 이미지 정보를 얻기 위해서이다. 동일한 이미지를 사용한 3개의 fully-connected 레이어의 특징점이 연결되면 결과 이미지의 특징점의 차원은 4096 + 4096 + 1000이 된다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 추출 된 특징점은 동일한 ConvNet에서 추출되므로 특징점이 중복되거나 노이즈를 갖는다. 따라서 세 번째 단계로 PCA (Principal Component Analysis)를 사용하여 교육 단계 전에 주요 특징점을 선택한다. 뚜렷한 특징이 얻어지면, 분류기는 이미지를 보다 정확하게 분류 할 수 있고, 전이 학습의 성능을 향상시킬 수 있다. 제안된 방법을 평가하기 위해 특징점 선택 및 차원축소를 위해 PCA를 사용하여 여러 ConvNet 레이어의 특징점과 단일 ConvNet 레이어의 특징점을 비교하고 3개의 표준 데이터 (Caltech-256, VOC07 및 SUN397)로 실험을 수행했다. 실험결과 제안된 방법은 Caltech-256 데이터의 FC7 레이어로 73.9 %의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 75.6 %의 정확도를 보였고 VOC07 데이터의 FC8 레이어로 얻은 69.2 %의 정확도와 비교하여 73.1 %의 정확도를 보였으며 SUN397 데이터의 FC7 레이어로 48.7%의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 52.2%의 정확도를 보였다. 본 논문에 제안된 방법은 Caltech-256, VOC07 및 SUN397 데이터에서 각각 기존에 제안된 방법과 비교하여 2.8 %, 2.1 % 및 3.1 %의 성능 향상을 보였다.