• 벤처창업연구
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• 제13권2호
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• pp.63-77
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• 2018

최근 급변하는 글로벌 시장에서 융복합 산업의 시대와 기술의 진보가 모든 기업을 단일 기업으로 해결할 수 없는 시대로 접어들면서 기업 단위의 경쟁보다는 네트워크 경쟁으로 변화하고 있다. 경쟁적 기업 환경에서는 기업의 개별적 노력뿐만 아니라 파트너들과의 발전적인 상호 혁신활동을 통해 서로의 성과를 높이는 노력이 절실하다. 최근 핵심 역량이나 혁신활동을 통해 기업의 연구와 운용에 활용 했음에도 불구하고 기업성과에 도출하지 못하는 기업들이 존재함에 주목하여 연구를 시작하였다. 본 연구는 대 중소기업농어업협력재단에서 수행하는 "생산성혁신파트너십사업"에 참여하는 경영자 또는 책임자를 대상으로 혁신활동이 핵심역량과 기업성과에 미치는 영향을 조사하였다. 변수의 세부 요인별로 기존 연구에서 검증된 항목을 발췌하여 검정하였으며, 중소기업의 혁신활동이 핵심역량과 기업성과에 미치는 영향을 규명하였다. 혁신활동을 매개변수로 핵심역량과 기업성과 간의 관계를 검정하였다. 혁신활동의 매개 효과에 대한 검정에서 이러한 중소기업의 혁신활동(대기업과의 기술, 제조, 경영혁신 활동)이 생산성혁신 파트너십을 통해서 핵심역량이 기업성과에 유의한 영향을 있는 것으로 나타났다. 즉, 중소기업 스스로의 역량으로는 기업성과를 이루기가 어려우며, 대기업과 협력관계를 활용한 혁신활동의 매개적인 역할이 기업성과가 나타남을 알 수 있었다. 대기업과 중소기업 간 상생협력 혁신활동은 무엇보다 중요한 이슈이며, 실증분석을 통해 이를 검정했다는 것이 본 논문의 의의라고 말할 수 있다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제23권3호
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• pp.145-153
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• 2012

본 연구에서는 호흡에 의한 표적의 움직임 모사가 가능한 팬톰을 이용, 나선형 4DCT 영상에서 발생되는 위상 내 모션 아티팩트(residual motion artifact)의 경향을 분석했으며, 그 특성 및 원인 분석을 위한 이론적 모델을 제시하였다. 표적의 움직임은 SI 방향의 1차원 사인파형을 적용하였으며, 주기는 4s로 고정, 진폭은 10, 20, 30 mm로 변화를 주었다. 표적의 움직임과 동조를 이루는 호흡신호를 얻은 후 이를 기반으로 최대흡기(Inhale peak, 0%)로부터 10% 위상간격(phase bin)으로 재분류하여 총 10개의 4DCT 영상을 재구성하였다. 각각의 진폭(10, 20, 30 mm)별로 획득된 총 30 사례의 영상은 RTP 시스템(CorePLAN, SC&J)에서 분석을 수행하였으며, 경계설정 시 오류를 줄이기 위해 contour window를 고정 값으로 설정한 후 SI 방향의 표적 지름변화를 측정하여 왜곡 정도를 평가 하였다. 각 위상 별 표적의 지름 변화를 측정한 결과 일정한 변화 경향을 확인할 수 있었다. 3 사례(10, 20, 30 mm) 모두 50% 위상(phase) 영상에서 비교적 작은 지름 변화가 관찰 되었는데 10 mm 진폭에서는 정지 영상 대비 변화가 없었고, 20 mm 진폭에서는 0.1 cm (5%)의 변화, 30 mm 진폭에서는 0.1 cm (5%) 변화를 확인할 수 있었다. 반면 30% 위상(phase) 또는 80% 위상 영상에서는 다른 위상 영상에 비해 표적 지름의 변화가 비교적 크게 나타남을 확인할 수 있었다. 10 mm 진폭에서는 정지 영상대비 최대 0.2 cm (10%) 지름 변화가 나타났고 20 mm 진폭에서는 최대 0.7 cm (35%)의 변화, 30 mm 진폭에서는 최대 0.9 cm (45%)의 지름 변화가 나타났다. 이상의 실측결과를 이론모델의 시뮬레이션 결과와 비교해 봤을 때 변화의 양적인 측면에서는 다소 차이가 발생되었지만 변화의 경향성을 확인하는 측면에서는 의미 있는 결과를 얻을 수 있었다. 본 연구의 결과를 통해 규칙적인 1차원 표적 움직임(sine motion)이 적용된 나선형 4DCT 영상에서도 위상 내 움직임에 의한 표적 지름변화가 발생될 수 있음을 확인했고 각 위상(phase)에서의 영상왜곡 정도가 위상 내 움직임의 속도에 비례함을 증명할 수 있었다. 또한 이상의 실측 결과를 이론모델에 적용하여 분석함으로써 위상 내 모션 아티팩트(residual motion artifact)의 발생원인 및 경향성 분석에 직관적 이해를 도울 수 있었고 이론모델에 기초한 분석 프로그램을 개발하여 특정 CT 파라미터(parameter) 상에서 영상왜곡을 줄이기 위한 최적의 위상(phase) 선택에 도움을 줄 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.119-142
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• 2015

사용자의 취향과 선호도를 고려하여 정보를 제공하는 추천 시스템의 중요성이 높아졌다. 이를 위해 다양한 기법들이 제안되었는데, 비교적 도메인의 제약이 적은 협업 필터링이 널리 사용되고 있다. 협업 필터링의 한 종류인 모델 기반 협업 필터링은 기계학습이나 데이터 마이닝 모델을 협업 필터링에 접목한 방법이다. 이는 희박성 문제와 확장성 문제 등의 협업 필터링의 근본적인 한계를 개선하지만, 모델 생성 비용이 높고 성능/확장성 트레이드오프가 발생한다는 한계점을 갖는다. 성능/확장성 트레이드오프는 희박성 문제의 일종인 적용범위 감소 문제를 발생시킨다. 또한, 높은 모델 생성 비용은 도메인 환경 변화의 누적으로 인한 성능 불안정의 원인이 된다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해, 군집화 기반 협업 필터링에 마르코프 전이확률모델과 퍼지 군집화의 개념을 접목하여, 적용범위 감소 문제와 성능 불안정성 문제를 해결한 예측적 군집화 기반 협업 필터링 기법을 제안한다. 이 기법은 첫째, 사용자 기호(Preference)의 변화를 추적하여 정적인 모델과 동적인 사용자간의 괴리 해소를 통해 성능 불안정 문제를 개선한다. 둘째, 전이확률과 군집 소속 확률에 기반한 적용범위 확장으로 적용범위 감소 문제를 개선한다. 제안하는 기법의 검증은 각각 성능 불안정성 문제와 확장성/성능 트레이드오프 문제에 대한 강건성(robustness)시험을 통해 이뤄졌다. 제안하는 기법은 기존 기법들에 비해 성능의 향상 폭은 미미하다. 또한 데이터의 변동 정도를 나타내는 지표인 표준 편차의 측면에서도 의미 있는 개선을 보이지 못하였다. 하지만, 성능의 변동 폭을 나타내는 범위의 측면에서는 기존 기법들에 비해 개선을 보였다. 첫 번째 실험에서는 모델 생성 전후의 성능 변동폭에서 51.31%의 개선을, 두 번째 실험에서는 군집 수 변화에 따른 성능 변동폭에서 36.05%의 개선을 보였다. 이는 제안하는 기법이 성능의 향상을 보여주지는 못하지만, 성능 안정성의 측면에서는 기존의 기법들을 개선하고 있음을 의미한다.