• 제목/요약/키워드: Dependency Network

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빅데이타 분석을 통한 유통산업 클러스터의 형성과 생태계 연구 (A Study On Clusters and Ecosystem In Distribution Industry Using Big Data Analysis)

  • 정재헌
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제19권7호
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    • pp.360-375
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    • 2019
  • 본 연구는 2015년도 5만 여개의 기업거래정보(KED(한국기업정보))를 이용하여, 유통업체와 관련이 있는, 지속적인 거래관계를 가진 기업들의 거래관계 네트워크를 형성하여 유통업체의 생태계를 파악하고자 하였다. 클러스터링의 방법을 사용한 결과, 5개 이상의 기업들로 이루어진 731개의 클러스터로 묶여진다. 이들은 KED 자료에서 파악되는 유통산업 매출의 약 80%룰 차지한다. 클러스터들은 소속된 업체들의 거래가 대부분 내부에서 완결되는 모듈화된 거래 패턴을 가진다. 유통 클러스터들은 그들 매출의 70% 이상을 하나 또는 2, 3개의 업체(주기업)가 차지하고 있다. 이러한 특징은 제조업과 유사하다. 그렇지만 유통 클러스터들은 소속 기업수가 제조업과 비교하여 작은 특징을 지니고 있으며 조립 제조업체들에 비해서는 특정 업체와 클러스터에 매출이 집중된 정도도 약하다. 기업연관분석의 결과를 보면, 30대 유통업체들이 소속된 클러스터내의 중소기업들의 주기업에 대한 매출의존도는 롯데쇼핑, 이마트, 이랜드리테일, 신세계, 현대홈쇼핑 등이 최소 35% 이상의 값을 보인다. 이들 클러스터 내에서의 공정거래정책을 통한 중소기업 육성정책의 여지가 크다는 점을 암시한다. 씨제이홈쇼핑, 현대홈쇼핑, 한무쇼핑 등은 아주 높은 생산유발효과를 가지며, 앞의 두 업체는 동일 클러스터 소속 중소기업들에 특히 높은 생산유발효과를 가지고 있다. 그리고 1-9번 클러스터들은 중소기업의 고용 비중이 높고 중소기업의 고용계수가 매우 높은 10번 기업군과 31번 기업군에서 상품을 조달하는 경우가 많다. 중소기업에 높은 생산 및 고용 유발효과를 가지고 있거나, 10, 31번 기업군에 후방연관효과가 높은 기업들은 중소기업 성장 및 고용 정책에서 중시되어야 할 것이다.

Comparative Analysis of Citation Patterns between Journals and Conferences: A Case Study Based on the JKIISC

  • Byungkyu Kim;Min-Woo Park;Beom-Jong You;Jun Lee
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제29권8호
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    • pp.171-190
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    • 2024
  • 본 논문은 '정보보호학회논문지'의 참고문헌을 계량서지분석과 사회네트워크분석 방법을 사용하여 학술지와 학술대회의 인용 현황 및 패턴에 관한 비교분석 연구를 수행하였다. 인용 현황 분석결과, 참고문헌에서 학술대회의 비중이 학술지를 약간 상회하며, 약 80%가 해외 출판물로 한국 연구자들의 높은 해외 출판물 의존성이 확인되었다. 인용나이 분석 결과, 즉시인용률이 높아지고 반감기는 길어지며 인용절정기는 짧아지는 경향을 보였다. 특히, 국내 출판물의 즉시인용률이 높고 해외 출판물의 반감기가 더 느리게 나타났다. 또한, SCOPUS 학술지 및 ICORE 학술대회 식별과 주제분류를 매핑하여 분석한 결과, 학술지 인용문헌은 컴퓨터과학 (32.3%), 공학 (23.5%), 수학 (16.7%), 사회과학 (12.8%)를 포함한 기타 연구분야 (25.6%)로 구성되었으며, 학술대회 인용문헌은 'Cybersecurity and privacy' 분야의 비중이 가장 높은 가운데 최근에는 'Computer Vision and Multimedia Computation' 및 'Machine Learning' 분야의 인용 증가세가 큰 것으로 조사되었다. 출판물 동시 인용 네트워크 분석 결과, 학술대회 그룹이 학술지 그룹보다 연결 중심성 평균값이 높고 해외 출판물 그룹이 국내 출판물 그룹보다 더 높았으며, 문헌 유형 간의 동시 인용 빈도는 학술지 내에서 34.3%, 학술대회 내에서 28.8%와 비교하여 학술지와 학술대회 간에서 36.9%로 가장 높게 나타났다. 또한, 동시에 인용된 출판물들과 이들의 연구 분야에 대한 연결 구조를 탐색할 수 있는 네트워크 시각화 지도를 제시하였다. 본 연구의 결과는 국내 정보보안 연구 분야가 학술지와 학술대회 문헌을 균형 있게 활용하고 있으며, 이들 간의 상호보완적 관계를 통해 발전하고 있음을 시사한다.

산학연 협업 활성화를 위한 R&D 네트워크 연결 예측 연구 (Predicting link of R&D network to stimulate collaboration among education, industry, and research)

  • 박미연;이상헌;김국성;심홍매;김우주
    • 지능정보연구
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    • 제21권3호
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    • pp.37-52
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    • 2015
  • 최근 전세계적으로 R&D 네트워크 및 산학연 협력 등을 강화하고 있는 추세이다. 네트워크 및 협업연구 부문에 대한 지원이 증가하면 학제간 융합 연구를 통한 새로운 이론의 창출과 새로운 학문 사업 분야로의 확장 가능성을 높일 수 있다. 우리나라도 정부의 R&D 과제 수행을 통해 형성된 R&D 네트워크를 효율적으로 지원할 수 있는 전략의 필요성이 증대되고 있다. 그럼에도 불구하고 우리나라는 국가 R&D 사업 참여자에 대한 개별인력정보와 일반화된 통계 자료에만 의존하여 네트워크 관점에서의 정책은 미흡한 실정이다. 이에 따라 R&D 사업에 참여하는 각 주체들 간의 관계를 분석하고 산학연 R&D 네트워크를 기반으로 향후 발생할 수 있는 네트워크의 변화를 예측하고자 한다. R&D 네트워크 변화 예측을 위해 Common Neighbor 모형과 Jaccard's Coefficient 모형을 기반 모델로서 채택하고자 하며, 이들의 한계점을 보완하고 Link Prediction 정확도를 향상시킨 새로운 예측 모형을 제안하고 이들간의 비교분석 결과를 도출하고자 한다. 이와 같은 연구 결과는 향후 R&D 네트워크의 변화에 대한 효과적인 예측을 통해 선제적인 산학연 사업 지원 전략을 수립하고, 융합 R&D사업 등을 효과적으로 지원할 수 있는 국가 정책을 도모하기 위한 방안을 제시한다는 점에서 의의가 있다. 본 연구결과 가중치의 적용은 Common Neighbor 모형과 Jaccard's coefficient 모형 모두에서 긍정적인 성과를 나타냈는데 상대적으로는 가중치가 적용된 Common Neighbor 모형에서의 정확도가 더 개선된 것으로 도출되었다. 즉, Common Neighbor 모형에서는 4,136개 중 650개를 예측한 반면, 가중치를 적용한 Common Neighbor 모형에서는50개의 정답이 증가한 700개를 예측하는 효과를 보였다. 한편, 상대적으로 Jaccard 계수의 경우는 약간의 성능 개선은 있으나 그 차이가 미미한 것으로 나타났다.

대역폭 감소를 적용한 MPEG-4 미디어 전송시의 암호화 기법 연구 (Encryption Scheme for MPEG-4 Media Transmission Exploiting Frame Dropping)

  • 신동규;신동일;박세영
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제15B권6호
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    • pp.575-584
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    • 2008
  • 미디어의 전송시 네트워크의 상황에 따라 통신망의 과부하가 발생할 수 있으며, 이를 줄이기 위해서 필터링, 부하 분산기법, 막힘 제어 기법, 프레임 드로핑 등의 많은 연구가 진행되었다. 이들 중 효과적인 방법은 동영상의 비트율을 조절하기 위해 특정 비디오 프레임을 제거함으로써 대역폭의 감소를 가능하게 하는 프레임 드로핑(Frame dropping)이다. 프레임 드로핑은 프레임 간의 종속성이 가장 적은 B 프레임을 먼저 제거하고 종속성의 관계에 따라 I, P 프레임 순서대로 제거한다. 본 논문에서는 MPEG-4 미디어의 전송에 프레임 드로핑을 적용 하였으며 이때 암호화를 통하여 저작권을 보호할 수 있는 방법을 제안한다. 이를 위하여 서버에 저장되어있는 프레임 드로핑 이 이미 적용된 파일을 클라이언트에게 전송하는 방법과 서버에 저장되어있는 미디어 파일을 클라이언트에게 전송시 실시간으로 프레임 드로핑하는 두 가지 방법을 설계 구현 하였다. MPEG-4 데이터의 암호화에는 3가지 방법을 제안하였다: I-VOP내의 매크로 블록(Macro block) 암호화, P-VOP내의 매크로 블록과 모션벡터 암호화(Motion Vector), I-VOP내의 매크로블록과 P-VOP내의 모션벡터 암호화. MPEG-4 미디어의 전송시, 최적의 방법을 선택하기 위해 드로핑, 암호화, 복호화 및 영상의 품질을 비교하였으며 드로핑 후에도 원래의 영상과 큰 차이가 없었다. 암호화와 복호화에서는 I-VOP와 P-VOP를 모두 암호화 하였을 때가 가장 성능이 좋았다.

멀티채널 무선 메쉬 네트워크에서의 채널 그룹을 이용한 거리 기반 채널 할당 (Distance-Based Channel Assignment with Channel Grouping for Multi-Channel Wireless Mesh Networks)

  • 김석형;서영주
    • 한국통신학회논문지
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    • 제33권12B호
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    • pp.1050-1057
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    • 2008
  • 무선 메쉬 네트워크 (Wireless Mesh Network, WMN)는 최근 들어 무선 접속 네트워크에서 높은 네트워크 용량을 지원하기 위해 중요한 이슈로 대두되고 있다. WMN에서 주로 사용하는 네트워크 인터페이스 기술인 IEEE 802.11 표준에서는 IEEE 802.11b/g 또는 IEEE 802.11a와 같은 스펙에 따라 3개 또는 12개의 멀티채널을 지원한다. 하지만, WMN에서 채널 할당 알고리즘을 디자인 할 때 두 가지 중요한 문제, 즉 채널 의존성 문제와 채널 스캐닝 딜레이를 고려해야 한다. 채널 의존성 문제는 인터페이스의 동적인 채널 변경이 노드 연결성을 유지하기 위해 다른 인터페이스의 채널 변경을 일으키는 문제이다. 또한, 채널 스캐닝 밀레이는 인터페이스가 채널을 변경할 때마다 발생하며 성능에 영향을 미친다. 따라서, 본 논문에서는 멀티채널 WMN환경에서 이러한 문제점들을 위해 메쉬 게이트웨이로부터의 거리에 기반한 채널 할당 (Distance-Based Channel Assignment, DB-CA)을 제안한다. DB-CA에서는 서로 다른 채널을 사용하는 노드들이 통신을 하기 위해 채널 스캐닝을 수행하지 않고 오직 채널 스위칭만 수행하며, WMN의 메쉬 게이트웨이에 가까운 노드들이 사용하는 채널에 미칠 수 있는 간섭을 최소화 한다. 실험 결과를 통해 WMN에서 DB-CA가 기존 채널 할당 방식에 비해 향상된 성능을 나타냄을 확인하였다.

임베디드 커널 추적 도구를 이용한 임베디드 시스템 성능 측정 기법 (A Scheme of Embedded System Performance Evaluations Using Embedded Kernel Trace Toolkit)

  • 배지혜;윤남식;박윤용
    • 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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    • 제13권7호
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    • pp.462-475
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    • 2007
  • 임베디드 시스템은 정보, 교육, 산업, 서비스 등의 많은 분야에서 인간 중심의 서비스를 제공하고 있으며 이러한 임베디드 시스템의 관리, 제어, 통제 및 테스트를 위한 모니터링 프로그램이 다양하게 개발되고 있다. 모니터링을 하기 위해서는 여러 가지 커널 추적 도구를 사용하는데 본 논문에서는 기존의 커널 추적 도구와 비교하여 임베디드 시스템에 초점을 맞춘 커널 추적 도구인 $ETT^{plus}$를 제시하며, 임베디드 타겟과 호스트와의 추적 데이타 전송 방법을 제시하고자 한다. $ETT^{plus}$는 기존의 추적 도구가 가지고 있는 어려운 커널 패치 문제, 파일 시스템 사용 의존성 문제 등에 대한 해결 방안을 제공하고 있으며 $ETT^{plus}$를 이용하여 시스템 콜 수행 시간이나 네트워크 데이타 전송 시간과 같은 임베디드 시스템의 성능 측정 비교에 대한 설계 및 분석 결과를 제시한다.

An Unequal Protection FEC Scheme for Video over Optical Access Networks

  • Cao, Yingying;Chen, Xue;Wang, Liqian;Li, Xicong
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제7권6호
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    • pp.1463-1479
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    • 2013
  • In this paper, we propose an unequal protection physical coding sub-layer (PCS) forward error correction (FEC) scheme for efficient and high-quality transmission of video data over optical access networks. Through identifying and resolving the unequal importance of different video frames and passing this importance information from MAC-layer to PCS, FEC scheme of PCS can be adaptive to application-layer data. Meanwhile, we jointly consider the different channel situations of optical network unit (ONU) and improve the efficiency of FEC redundancy by channel adaptation. We develop a theoretical algorithm and a hardware method to achieve efficient FEC assignment for the proposed unequal protection scheme. The theoretical FEC assignment algorithm is to obtain the optimal FEC redundancy allocation vector that results in the optimum performance index, namely frame error rate, based on the identified differential importance and channel situations. The hardware method aims at providing a realistic technical path with negligible hardware cost increment compared with the traditional FEC scheme. From the simulation results, the proposed Channel and Application-layer data Adaptation Unequal Protection (CAAUP) FEC scheme along with the FEC ratio assignment algorithm and the hardware method illustrates the ability of efficient and high-quality transmission of video data against the random errors in the channel of optical access networks.

메모리 요소를 활용한 신경망 연구 동향 (A Survey on Neural Networks Using Memory Component)

  • 이지환;박진욱;김재형;김재인;노홍찬;박상현
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제7권8호
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    • pp.307-324
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    • 2018
  • 최근 순환 신경 망(Recurrent Neural Networks)은 시간에 대한 의존성을 고려한 구조를 통해 순차 데이터(Sequential data)의 예측 문제 해결에서 각광받고 있다. 하지만 순차 데이터의 시간 스텝이 늘어남에 따라 발생하는 그라디언트 소실(Gradients vanishing)이 문제로 대두되었다. 이를 해결하기 위해 장단기 기억 모델(Long Short-Term Memory)이 제안되었지만, 많은 데이터를 저장하고 장기간 보존하는 데에 한계가 있다. 따라서 순환 신경망과 메모리 요소(Memory component)를 활용한 학습 모델인 메모리-증대 신경망(Memory-Augmented Neural Networks)에 대한 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 딥 러닝(Deep Learning) 분야의 화두로 떠오른 메모리-증대 신경망 주요 모델들의 구조와 특징을 열거하고, 이를 활용한 최신 기법들과 향후 연구 방향을 제시한다.

시뮬레이션과 네트워크 분석법을 이용한 자동차 부품 가공시스템의 다목적 최적운영설계 (The Multi-Objective Optimal Design of Vehicle Component Manufacturing System with Simulation and ANP)

  • 김우균;김연진;이홍철
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제11권12호
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    • pp.4697-4706
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    • 2010
  • 본 연구에서는 시뮬레이션과 네트워크 분석법을 이용하여 다품종 소량생산 체제로 운영되는 자동차 부품 가공시스템의 최적 운영방안을 제시하였다. 이를 위해 먼저, 생산현장의 복잡하고 다양한 운영 요소들을 반영하여 시뮬레이션 모델링 한 후 반응표면법으로 메타모델을 설계하였다. 그 후 의사결정권자들로부터 주요 평가 요소들과 그 요소들 간의 중요도를 수집하여, 네트워크 분석법으로 그 가중치를 설계한 후 다목적 유전자알고리즘을 사용하여 그 최적운영방안을 제시하고 그 결과를 분석하였다. 그와 더불어 계층화분석법으로 설계한 가중치를 반영한 운영방안과의 비교를 통해, 본 연구에서 제시한 방법이 평가 요소간의 내 외부 종속성과 상호연관성을 반영하여 더 정밀하고 우수한 운영방안임을 입증하였다. 본 연구를 활용하면 자동차 부품산업과 같은 다품종 소량생산 시스템의 운영방안 설계시 의사결정권자에게 보다 효과적이고 정밀한 정보를 제공해 줄 수 있을 것이다.

오차 역전파 알고리즘을 갖는 MLP를 이용한 한국 지명 인식에 대한 연구 (A Study on the Spoken Korean Citynames Using Multi-Layered Perceptron of Back-Propagation Algorithm)

  • 송도선;이재건;김석동;이행세
    • 한국음향학회지
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    • 제13권6호
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    • pp.5-14
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    • 1994
  • 이 논문은 오차역전달(error back-propagation) 알고리듬을 갖는 다층구조 퍼셉트런(Multi-Layered Perceptron)을 사용하여 우리말 단어음성을 화자종속으로 기계 인식하는 실험에 관한 연구 결과다. 대상단어는 시외 자동전화 지역번호표에서 임의로 선택한 50개 지역명이며, 이 중 43개는 2음절로 구성되어있고 나머지 7개는 3음절이다. 단어를 음소나 음절별로 분리(segmentation)하지 않고, 단어의 각 부분에서 골고루 추출된 특징성분을 신경망에 입력하는 방법을 사용했다. 그렇게 함으로써 발음지속시간에 관계없는 결과를 얻을 수 있으며, 이 때 사용된 특징 성분은 선형예측분석으로 구해진 PARCOR계수다. 전체학습과 구분학습의 비교, 프레임 갯수와 PARCOR차수에 대한 인식률의 의존도, 중간층 뉴런의 갯수에 대한 인식률의 변동, 그리고 출력층 뉴런의 구성 방법에 따른 비교 등 4가지 실험을 통하여 가장 최량의 조건을 찾아보고자 하였다. 이 연구를 발전시킨다면 실시간의 화자독립 소규모어휘 음성인식이 가능해질 것으로 보인다.

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