본 연구는 신개념의 교통수단이 국토공간에 도입됨으로써 발생하는 공간조직 변화를 분석하기 위하여 프랑스 TGV교통망 건설이 가져온 프랑스 국토공간 조직의 변화를 국토 전체적인 공간조직 변화, 도시체계의 수정, 교통체계의 변화 양상 및 유럽 통합공간체계 측면에서 고찰하였다. 프랑스는 TCV 교통망 건설이후 20여년간 커다란 국토공간조직상의 변화를 겪게 되는데 지리적 단위마다 독특한 변화양상을 보이고 도시권의 관계적 위치에 따라서도 상이한 변화의 모습을 보이고 있다. 전체 국토 차원에서 TGV망 건설의 가장 큰 효과는 국토공간 수렴효과와 프랑스 국토가 Paris를 정점으로 한 고속교통망 체계로 연결된 것이다. 그러나 시간거리 축소효과는 각 지역의 고속철도망으로의 접근성과 연결성에 따라 차이를 나타내고 이는 지역간 개발기회의 불균등을 더욱 증폭시키는 부작용을 낳아 국토 공간의 불균형개발을 강화하는 요인이 되기도 한다. 지역적 차원에서는 TGV의 중간 경유역이 있는 지방 중소도시는 기존의 지역행정중심도시와 함께 지역경제 중심권으로 발전하여 단핵구조에서 다핵구조의 지역 공간구조로 이행하는 변화 양상이 나타난다. 도시권차원의 변화는 TGV역세권을 중심으로 신시가지 개발 및 경제집적지구의 성장으로 새로운 경제활동지구가 성장하였다. 현재 유럽국제 고속철도망의 연계건설 추진으로 각 유럽도시 권은 새롭게 편성되는 유럽 도시체계에서 경쟁력을 갖춘 고차 계층의 도시로 자리매김하기 위해 새로운 공간조직 전략을 통한 새로운 도시경쟁력창출을 모색하고 있다. 우리나라의 KTX교통망의 구축 또한 국토공간 조직의 변화를 동반할 것으로 예상된다. 따라서 향후 나타날 효과와 부작용을 미리 예견하여 세계화와 지방화시대에 적합한 경쟁력 있고 유연적인 교통체계로 발전시켜가야 한다.
MPLS(Multiprotocol Label Switching) 망에서 LSP(Lable Switched Path)의 수와 레이블 수를 줄이는 것은 망의 자원 관리 측면에서 매우 중요하며, MTP(Multipoint-to-Point) LSP는 이러한 문제점을 해결할 수 있다. 트래픽 엔지니어링을 고려할 때, MTP LSP는 트래픽 부하의 균형을 통한 망의 가용성과 링크 사용율을 높이는 경로를 선택하여야 한다. 또한 링크 단절시의 재 경로 설정이 요구되므로 빠른 경로 결정 방법이 요구된다. 본 논문은 Diffserv를 지원하는 MPLS 망에서, Diffserv의 PHB(Per Hop Behavior)와 다중경로 MTP LSP간의 매핑을 통한 트래픽 엔지니어링을 제안한다. 제안하는 트래픽 엔지니어링은 서비스 특성에 따라 계층적인 MTP LSP의 다중 경로를 결정한다. Monte-Carlo 방법을 사용한 빠른 트래픽 부하 균형 해를 구함으로써, 망 형태 정보가 빈번히 변하는 대규모 망에서 신속한 재 경로 결정을 할 수 있다. 제안하는 MTP LSP의 경로 결정 방법은 알고리즘의 수행 정도에 따라 최적의 경로 결정에 접근한다. 경로 결정의 시간 복잡도는 O(Cn²logn)으로 기존의 다중 경로 결정 방법과 동일한 시간 복잡도를 가지며, 선형 프로그래밍 접근보다 빠른 수행 시간을 갖는다. 시뮬레이션 결과 제안하는 알고리즘은 망의 형태정보와 요구하는 트래픽 부하 균형에 따라 효과적으로 제어될 수 있음을 보이며, 또한 제안하는 트래픽 엔지니어링의 호 차단율과 대역폭 차단율을 비교함으로써 망의 가용성이 기존의 다중경로 설정보다 높음을 보인다.
본 연구는 실시간으로 생성되는 전자세금계산서(e-invoice) 데이터를 활용하여 자동차 부품산업 내의 공급망을 분석하였다. 완성차에게 부품을 공급하는 모듈단위 업체를 1차 업체라고 정의하였으며 총 8가지 모듈 단위 중에서 제동장치의 서브 모듈인 브레이크를 중심으로 2차/3차 공급망 분석을 실시하였다. 2차 브레이크 생산 업체는 3개 업체로, 이들 업체의 에고 네트워크 분석을 토대로 각 업체의 3차 하청업체들의 네트워크상에서의 역할-통합자와 할당자 그리고 허브- 규명되었다. 네트워크 수준 분석에서는 브레이크 업계 점유율 1위인 $A_2$의 네트워크는 다른 2개의 경쟁 업체보다 업체 수가 많고 권한이 집중되어 있는 것으로 나타났다. 또한 브레이크업계 사업유형별 거래 전 속도를 통해 거래적 위상관계를 분석하였는데 전체 업체의 37%가 위계적 거래였으며 사업유형 관점에서 도매업, 상품중개업 그리고 고무 제품 및 플라스틱 제품제조업의 거래 전속도 값이 1일 정도로 위계적 거래관계인 사실을 입증했다.
본 논문에서는 다중프로세서 시스템 온 칩 설계를 효율적으로 하기 위한 한 설계 방법론 및 환경을 제시한다. 본 논문에서 제시하는 설계 환경은 SystemC로 작성된 프로세스 네트워크 모델을 입력으로 한다. 프로세스 네트워크 모델은 뛰어난 모델링 파워를 가지고 있지만 정적 분석이 불가능하기 때문에 시스템의 성능을 미리 예측하기가 힘들다는 단점이 있어서 실시간 시스템을 설계할 때 심각한 문제를 발생할 수도 있다. 따라서 본 논문에서는 이를 보완하기 위해서 주어진 프로세스 네트워크 모델을 자동으로 정적 분석이 가능한 모델로 바꾸는 방법을 제시한다. 또한, 설계 과정에서 초기에 효율적인 설계 공간 탐색을 위해서는 애플리케이션을 어떻게 타켓 아키텍처에 잘 매핑할 지 결정하는 문제가 아주 중요하다고 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 효율적인 매핑을 할 수 있도록 하는 알고리즘을 제시한다. 매핑 과정에서 정적 스케줄링 방법을 사용하여 시스템의 성능을 예측하게 되는데 본 논문에서 제시하는 알고리즘은 단일 버스 구조뿐만 아니라 다중 버스 구조에서도 성능 예측이 가능하도록 한다. 실험에서는 본 논문에서 제시한 방법으로 여러 멀티미디어 예제를 가지고 그들의 프로세스 네트워크 모델들이 성공적으로 정적 분석이 가능한 모델로 자동 변환됨을 보이고 이전 연구들과 비교하여 매핑 알고리즘의 효율성을 보인다.
본 연구에서는 직장인의 기업가 정신과 개인적 특성이 창업의도에 미치는 영향을 살펴보고, 사회적 네트워크의 조절효과를 통하여 창업의도에 영향을 주는 어떤 요인들이 중요하게 작용하고 있는지를 분석하고자 한다. 이를 위해 30대 이상의 직장인 374명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 창업의도의 실태를 파악하기 위하여 기술통계을 하였으며, 타당성을 분석하기 위하여 탐색적 요인분석을 실시하였다. 또한 변인들과의 관계를 알아보기 위해 상관분석을 실시하였고 마지막으로 기업가 정신과 개인적 특성에서 사회적 네트워크의 조절효과를 알아보기 위해 위계적 회귀분석을 실시하였다. 연구 결과 첫째, 기업가 정신은 외향성, 성취욕구, 자기효능감, 사회적 네트워크, 창업의도와 정적상관, 내향성과는 부적상관이 있는 것으로 나타났다. 둘째, 개인적특성 중 외향성은 성취욕구, 자기효능감, 사회적 네트워크, 창업의도와 정적상관, 내향성과는 부적상관이 있는 것으로 나타났다. 내향성은 성취욕구, 자기효능감, 사회적 네트워크, 창업의도와 부적상관을 보였고, 자기효능감은 사회적 네트워크, 창업의도와 정적상관이 있는 것으로 나타났다. 셋째, 개인적 특성과 창업의도 간의 관계를 사회적 네트워크가 조절하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 도출된 결과들을 반영하여 미래 창업을 준비하고 있는 사람들이 본인의 역량을 검증하고 창업을 시작할 수 있는 의미 있는 참고자료가 되기를 기대한다.
본 연구는 다음과 같은 연구목적을 가진다. 첫째, 프랜차이즈 시스템에서 사회연결망 밀도와 중앙성이 가맹점의 가맹본부와의 정보공유와 다른 가맹점들과의 정보공유에 미치는 영향에 대한 관계를 실증적으로 밝히고자 한다. 둘째, 앞서 제시한 관계들에 있어 가맹점과 가맹본부 간의 유대강도의 조절역할을 하는지에 대하여 탐색적으로 확인하고자 한다. 셋째, 실증분석의 결과를 토대로 학문적 실무적 시사점을 제시하고자 한다. 본 연구는 실증분석을 하기 위하여 부산지역에 소재한 프랜차이즈 가맹점들을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 설문응답의 신뢰성을 높이기 위해서 가맹점의 점주와 점장을 중심으로 설문조사 하였다. 회수된 설문지는 총 200부이며, 이 중 무성의하게 응답한 11부를 제외한 189부를 실증분석에 사용하였다. 평균변환법과 위계적 다중회귀분석법을 사용하여 가설들을 검증한 결과는 다음과 같다. 첫째, 정보공유 대상이 가맹본부인 경우 사회연결망 중앙성, 유대강도, 밀도 및 중앙성과 유대강도의 상호작용이 정보공유에 유의하게 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 정보공유 대상이 다른 가맹점인 경우 사회연결망 중앙성이 정보공유에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 본 연구의 실증분석 결과를 토대로 학문적 실무적 시사점과 본 연구의 한계점 및 향후 과제를 제시하였다.
개념간의 의미적 유사도 및 관계도(Semantic Similarity/Relatedness)를 구하는 연구는 고전적인 연구에서는 데이터 베이스 통합이나 시스템 통합, 그리고 현대의 연구에 있어서는 태그 및 키워드 추출, 연관 단어 추천 등에 걸쳐 다양한 분야에서 활용되어 온 연구이다. 그 연구는 역사가 오래되었을 뿐만 아니라, 경영정보와 컴퓨터 공학, 계산 언어학에 걸쳐 여러 분야에서도 많은 관심을 가져왔던 연구 분야라고 할 수 있다. 그러나, 지금까지의 개념간의 관계도 계산 방식은 미리 만들어진 사전이나 참조할 수 있는 다른 시맨틱 네트워크(Semantic Network)를 이용하여 계산하는 방법이 주를 이루었다. 이러한 접근 방법의 경우, 개념간의 의미적 관계가 변화에 대한 가능성을 고려하지 않는 것이 일반적이다. 하지만, 정보 기술의 발달과 빠른 사회변화는 개념간의 의미관계 등에 변화를 가져오고 있는 것이 현실이다. 사회적으로 일어나는 사건이나, 문화적 변화 등이 개념간의 의미관계를 변화시키는 것을 물론이며, 이러한 변화가 정보 통신 기술의 도움으로 빠르게 공유되고 있다. 이렇게 개념간의 의미 관계가 시간이나 맥락에 따라 빠르게 변화할 수 있는 가능성이 있음에도 불구하고, 기존의 개념간 의미적 유사도 및 관계도에 대한 연구들은 이러한 '의미관계의 변화'에 대한 새로운 문제에 대해 해답을 제시하지 못한 것이 사실이다. 따라서, 본 연구에서는 개념간의 유사도 연구에 있어 지금까지 있어왔던 '정적인 의미간 관계도 패러다임'에서 '동적인 의미간 관계도 패러다임'으로의 전환의 필요성과 그 당위성을 인지 의미론적(Cognitive Semantics)의 관점에서 역설하고자 한다. 인간이 인지하는 개념간의 의미관계가 변화할 수 있는 이론적 근거를 인지 의미론에서 찾아봄으로써, 패러다임 변화의 방향을 구체적으로 제시하였다. 또한 이러한 패러다임의 변화에 맞추어 개념간의 의미적 유사도 및 관계도에 대한 연구가 어떠한 방향으로 나아가야 할지 구체적인 연구 방향을 제시함으로써 관련 연구자들에게 새로운 연구의 가이드라인을 제시하였다.
센서 네트워크의 수명은 이를 구성하는 많은 센서 노드들의 수명에 의존한다. 따라서 각 센서 노드는 에너지를 효율적으로 이용하며 동작하도록 설계하는 것이 네트워크 설계의 중요한 요소이다. 센서 노드들을 계층구조로 구성하는 토폴로지 제어 연구들이 에너지 효율적 측면에서 많이 제안되어 발전해 왔다. 그러나 기존의 연구에서는 센서 노드들이 취득한 응용계층 정보를 바탕으로 클러스터 구성에 활용하거나, 클러스터 내 멤버 노드의 전송을 위한 TDMA 스케줄링에 반영하는 연구는 활발하지 못하였다. 본 논문에서는 응용계층 데이터에 근거한 에너지 효율적인 센서 네트워크 토폴로지 제어기법을 제안한다. 센서노드 응용계층의 정보를 이용하여 데이터 유사성이 높은 인접한 노드들을 섹션으로 형성한 후 클러스터를 구성하다. 각 클러스터를 위한 클러스터 헤드를 선출하는 토폴로지 제어 기법뿐만 아니라 또한, 각 클러스터에서 멤버노드가 감지한 데이터와 클러스터 헤드의 데이터간의 유사지속 정도 및 유사 정도에 근거하여 데이터의 무결성을 크게 훼손하지 않으면서 불필요한 전송을 억제하는 기법도 제안한다. 이와 같은 기법을 통하여 센서 노드들의 에너지 소모를 줄이고 전체 네트워크 수명을 연장 시킬 수 있다.
본 연구의 목적은 엔터테인먼트 산업에 효과적인 고성과작업조직(high performance work system)을 모색, 제시하는 데 있다. 최근에 엔터테인먼트 산업 자체는 급격하게 성장하고 있으나, 엔터테인먼트 기업은 제조업과 달리 안정적 수익구조를 확보하기 어렵다는 특징이 있다. 엔터테인먼트 기업 및 프로젝트의 성과는 인적자원의 역량과 시너지에 의존하는 경향이 농후하기 때문이다. 이를 관리할 수 있는 체계적인 모델을 마련하고자, 본 연구는 ANP(analytic network process)를 활용하여 엔터테인먼트 기업에 경쟁우위를 제공할 수 있는 고성과작업조직을 제시하였다. 고성과작업조직의 성공적 특성을 평정한 쌍대비교 자료는 엔터테인먼트 기업에 종사하는 28명의 팀장급 리더를 대상으로 수집되었다. 연구 결과, '개발적 지원', '관리적 지원'에 비해 '참여기회 부여'가 가장 높은 중요도를 나타냈다. 구체적인 구성요소별 중요도는, '개방적 의사소통', '분산된 의사결정', '성과에 의한 보상'이 높게 나타났다. 본 연구의 결과에 기초하여 엔터테인먼트 기업에서 고성과작업조직을 성취하는 데 실질적 시사점과 실행의 우선순위를 제언하였다.
최근 심층 합성 곱 신경망 학습의 발전에 따라 단일 이미지 초해상도에 적용되는 심층 학습 기법들은 좋은 성과를 보여주고 있다. 현존하는 딥러닝 기반 초해상도 기법들 중 하나로 잔여 밀집 블록을 이용하여 초기의 특징 정보를 마지막 계층에 전달하여 이후의 계층들이 이전의 계층들의 입력정보를 사용하여 복원하는 RDN(Residual Dense Network)이 있다. 하지만 계층적인 모든 특징을 연결하여 학습하고 다수의 잔여 밀집 블록을 쌓게 되면 좋은 성능에도 불구하고 많은 파라미터의 수와 연산량을 가지게 되어 느린 처리 속도와 네트워크를 학습하는데 많은 시간이 소요되고 모바일 시스템에 적용이 어렵다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이전의 정보를 다시 사용하는 연속 메모리 구조인 잔여 밀집 구조와 이미지의 특징맵에 따라 중요도를 결정해주는 채널 집중 기법을 이용한 잔여밀집 채널 집중 블록을 재귀적인 방식으로 사용하여 추가적인 파라미터 없이 네트워크의 깊이를 늘려 큰 수용 영역을 얻으며 동시에 간결한 모델을 유지할 수 있는 방식을 제안한다. 실험 결과 제안하는 네트워크는 RDN과 비교 하였을 때 4배 확대 배율에서 평균적으로 PSNR 0.205dB만큼 낮지만 약 1.8배 더 빠른 처리속도, 약 10배 더 적은 파라미터의 수와 약 1.74배 더 적은 연산량을 갖는 것을 실험을 통해 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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