Journal of Information Science Theory and Practice
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제4권1호
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pp.21-29
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2016
Given the difference in research performance in various scientific fields, this study aims to weight and valuate current indicators used for evaluation of scientific productions (publications), in order to adjust these indicators in comparison to each other and make possible a more precise evaluation of scientific productions. This is a scientometrics study using documentary, evaluative, and survey techniques. The statistical population consisted of 106 top Iranian researchers, scientists, and scientific and research managers. Then their research résumé information was gathered and analyzed based on research questions. In order to compare values, the data gathered from research production performance of the population was weighted using Shannon entropy method. Also, the weights of each scientific production importance according to expert opinions (extracted from other works) was analyzed and after adjustment the final weight of each scientific production was determined. A pairwise matrix was used in order to determine the ratios. According to the results, in the area of engineering sciences, patents (0.142) in the area of science, international articles (0.074) in the area of humanities and social sciences, books (0.174), and in the area of medical sciences, international articles (0.111) had the highest weight compared to other information formats. By dividing the weights for each type of publication, the value of each scientific production compared to other scientific productions in the same field and productions of other fields was calculated. Validation of the results in the studied population resulted in very high credibility for all investigated indicators in all four fields. By using these values and normalized ratios of publication indicators it is possible to achieve precise and adjusted results, making it possible to feasibly use these results in realistic policy making.
본 연구는 최근 성장 중인 온라인 신선식품 분야에서 서비스를 제공 중인 주요 기업들의 현황을 파악하고, 경쟁력과 문제점을 실제 이용자에 대한 설문을 통해 분석하여 향후 사업방향을 제시하고자 했다. 현재 온라인으로 신선식품을 판매 중인 기업들의 현황과 시장상황을 살펴보기 위해 신선식품을 판매하고 있는 온라인 쇼핑몰을 대상으로 하여 BCG매트릭스 분석을 실시하였다. 또한 IPA분석을 활용하여 실제 구매자가 인식하는 신선물류에 대한 만족도와 중요도를 측정하여 연구결과를 도출했다. 먼저 BCG매트릭스를 적용한 결과, 쿠팡을 제외한 나머지 기업들은 새로운 성장방안이 필요하다는 점을 알 수 있었다. 한편 IPA분석 결과에서 나타난 비우선순위와 과잉영역에 소모되는 비용을 최소화 시키고, 유지 강화영역과 중점투자영역에 대해 투자함으로 신선물류시장에서 경쟁력을 확보해야한다는 시사점을 제시했다. 본 연구는 온라인 신선식품 주요 기업들을 대상으로 하여 보편적인 개선방안을 제시하였으나 향후 연구에서는 각각의 기업들을 대상으로 분석 표본을 확대 및 세분화하여 표본에 따른 경쟁력 제고방안 연구가 필요하다고 사료된다.
협업 필터링은 학계나 산업계에서 우수한 성능으로 인해 많이 사용되는 추천기법이지만, 정량적 정보인 사용자들의 평가점수에만 국한하여 추천결과를 생성하므로 간혹 정확도가 떨어지는 문제가 발생한다. 이에 새로운 정보를 추가로 고려하여, 협업 필터링의 성능을 개선하려는 연구들이 지금까지 다양하게 시도되어 왔다. 본 연구는 최근 Web 2.0 시대의 도래로 인해 사용자들이 구입한 상품에 대한 솔직한 의견을 인터넷 상에 자유롭게 표현한다는 점에 착안하여, 사용자가 직접 작성한 리뷰를 참고하여 협업 필터링의 성능을 개선하는 새로운 추천 알고리즘을 제안하고, 이를 스마트폰 앱 추천 시스템에 적용하였다. 정성 정보인 사용자 리뷰를 정량화하기 위해 본 연구에서는 텍스트 마이닝을 활용하였다. 구체적으로 본 연구의 추천시스템은 사용자간 유사도를 산출할 때, 사용자 리뷰의 유사도를 추가로 반영하여 보다 정밀하게 사용자간 유사도를 산출할 수 있도록 하였다. 이 때, 사용자 리뷰의 유사도를 산출하는 접근법으로 중복 사용된 색인어의 빈도로 산출하는 방안과 TF-IDF(Term Frequency - Inverse Document Frequency) 가중치 합으로 산출하는 2가지 방안을 제시한 뒤 그 성능을 비교해 보았다. 실험결과, 제안 알고리즘을 통한 추천, 즉 사용자 리뷰의 유사도를 추가로 반영하는 알고리즘이 평점만을 고려하는 전통적인 협업 필터링과 비교해 더 우수한 예측정확도를 나타냄을 확인할 수 있었다. 아울러, 중복 사용 단어의 TF-IDF 가중치의 합을 고려했을 때, 단순히 중복 사용 단어의 빈도만을 고려했을 때 보다 조금 더 나은 예측정확도를 얻을 수 있음도 함께 확인할 수 있었다.
주식 시장은 거래자들의 기업과 시황에 대한 기대가 반영되어 움직이기에, 다양한 원천의 텍스트 데이터 분석을 통해 주가 움직임을 예측하려는 연구들이 진행되어 왔다. 주가의 움직임을 예측하는 것이기에 단순히 주가의 등락 뿐만이 아니라, 뉴스 기사나 소셜 미디어의 반응에 따라 거래를 하고 이에 따른 수익률을 분석하는 연구들이 진행되어 왔다. 주가의 움직임을 예측하는 연구들도 다른 분야의 텍스트 마이닝 접근 방안과 동일하게 단어-문서 매트릭스를 구성하여 분류 알고리즘에 적용하여 왔다. 문서에 많은 단어들이 포함되어 있기 때문에 모든 단어를 가지고 단어-문서 매트릭스를 만드는 것보다는 단어가 문서를 범주로 분류할 때 기여도가 높은 단어들을 선정하여야 한다. 단어의 빈도를 고려하여 너무 적은 등장 빈도나 중요도를 보이는 단어는 제거하게 된다. 단어가 문서를 정확하게 분류하는 데 기여하는 정도를 측정하여 기여도에 따라 사용할 단어를 선정하기도 한다. 단어-문서 매트릭스를 구성하는 기본적인 방안인 분석의 대상이 되는 모든 문서를 수집하여 분류에 영향력을 미치는 단어를 선정하여 사용하는 것이었다. 본 연구에서는 개별 종목에 대한 문서를 분석하여 종목별 등락에 모두 포함되는 단어를 중립 단어로 선정한다. 선정된 중립 단어 주변에 등장하는 단어들을 추출하여 단어-문서 매트릭스 생성에 활용한다. 중립 단어 자체는 주가 움직임과 연관관계가 적고, 중립 단어의 주변 단어가 주가 상승에 더 영향을 미칠 것이라는 생각에서 출발한다. 생성된 단어-문서 매트릭스를 가지고 주가의 등락 여부를 분류하는 알고리즘에 적용하게 된다. 본 연구에서는 종목 별로 중립 단어를 1차 선정하고, 선정된 단어 중에서 다른 종목에도 많이 포함되는 단어는 추가적으로 제외하는 방안을 활용하였다. 온라인 뉴스 포털을 통해 시가 총액 상위 10개 종목에 대한 4개월 간의 뉴스 기사를 수집하였다. 3개월간의 뉴스 기사를 학습 데이터로 분류 모형을 수립하였으며, 남은 1개월간의 뉴스 기사를 모형에 적용하여 다음 날의 주가 움직임을 예측하였다. 본 연구에서 제안하는 중립 단어 활용 알고리즘이 희소성에 기반한 단어 선정 방안에 비해 우수한 분류 성과를 보였다.
본 연구는 우리나라 국가 수준에서 스케일업 창업생태계의 구성요소에 대한 중요도와 만족도(현재 수준)를 창업 후 7년 이내의 스타트업 창업자들을 대상으로 설문을 실시하고 구성요소별 스케일업 정책 방향을 IPA(importance-performance analysis) 분석을 활용하여 분석하는 데 목적이 있다. 창업생태계의 주체자인 창업자들의 인식은 창업의 양과 질에 영향을 주기 때문에 스케일업 구성요소에 대한 인식을 분석 하고 진단해 보는 연구가 필요하다. 국가 경제와 창업생태계의 발전을 위해서는 스타트업에서 스케일업, 유니콘으로 부상하는 기업들이 배출되어야 하고 이를 위해서는 스케일업 창업생태계를 위한 요소들이 필요하다. 본 연구의 주요 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 창업자들이 인식하는 스케일업 창업생태계 구성요소의 중요도 순위는 '성장단계별 자금 지원', '기업 맞춤형 스케일업 지원', '규제 개선', '스케일업 전용 펀드', '투자 대형화', '기술 인재 육성'순으로 나타났다. 둘째, 중요도-만족도 매트릭스에서 향후 집중적으로 개선해야 하는 요인은 '범정부 통합 추진 계획', '스케일업 전문 조직 운영', '기업 맞춤형 스케일업 지원', '규제 개선', '한국 스케일업 모델 구축'으로 나타났다. 이에 따라, 스케일업 창업생태계를 위해 다양하고 대형화된 금융자본, 사업 분야별 스케일업 프로그램의 다양화, 스타트업과 스케일업 지원의 연계, 신기술 및 신산업 분야의 규제 완화, 기업 맞춤형의 스케일업 성장 역량 강화, 해외 네트워킹 기회 제공 등을 시사점으로 도출할 수 있다. 또한 국내 스케일업 창업생태계 구성요소를 도출하고 이에 대한 인식을 진단한 연구로 정책 실무와 학술적으로 기여할 것으로 본다.
본 논문에서는 직접 변환 방식의 UHF RFID 수신기에서 사용되는 위상 다이버시티의 특성을 분석하고, 태그 변조 방식에 따른 최적의 I/Q 신호 결합 방법을 제시한다. 먼저 위상 다이버시티를 사용하지 않고 단일 채널 수신기를 구성했을 때 송신 신호와 국부발진기 신호 사이의 거리에 따른 위상차에 의해 발생하는 페이딩 특성을 분석하여 위상 다이버시티의 필요성을 보였다. 다음으로 이러한 페이딩 특성에 따른 수신 신호의 감쇄 특성을 극복하기 위한 최적의 I와 Q 채널의 결합 방법을 제안하였다. ASK의 경우, AWGN 환경에서 I와 Q 채널의 전력 평균값이 최적 신호 결합 방법임을 확인하였고, PSK의 경우는 최적 신호 결합 방법으로 arctangent 방법 및 principal component 결합 방법을 제안하였다. 제시된 결합 방법의 성능 비교를 위해 시간 파형 및 심볼 에러확률 성능을 I와 Q 패널 중 최적의 SNR 값을 갖는 패널을 선택하는 선택 다이버시티와 비교하여 분석하였다. 이론 분석 및 시뮬레이션 결과, 제시된 방법이 선택 다이버시티에 비해 최대 3 dB의 SNR 개선 효과를 가짐을 확인하였다.
High-rise buildings are generally sensitive to strong winds. The evaluation of wind loads for the structural design, structural health monitoring (SHM), and vibration control of high-rise buildings is of primary importance. Nevertheless, it is difficult or even infeasible to measure the wind loads on an existing building directly. In this regard, a new inverse method for evaluating wind loads on high-rise buildings is developed in this study based on a discrete-time Kalman filter. The unknown structural responses are identified in conjunction with the wind loads on the basis of limited structural response measurements. The algorithm is applicable for estimating wind loads using different types of wind-induced response. The performance of the method is comprehensively investigated based on wind tunnel testing results of two high-rise buildings with typical external shapes. The stability of the proposed algorithm is evaluated. Furthermore, the effects of crucial factors such as cross-section shapes of building, the wind-induced response type, errors of structural modal parameters, covariance matrix of noise, noise levels in the response measurements and number of vibration modes on the identification accuracy are examined through a detailed parametric study. The research outputs of the proposed study will provide valuable information to enhance our understanding of the effects of wind on high-rise buildings and improve codes of practice.
5G의 상용화 등 네트워킹 기술의 발전은 다양한 시스템들이 네트워크를 통해서 정보를 교환하고 제어할 수 있는 기반을 제공하고 있다. 또한, 네트워크에서 발생하는 많은 현상들은 정보의 지연과 관련되기 때문에 지연된 정보를 갖는 시스템의 제어의 중요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 최근들어 지연이 있을 때에 저복잡도 제어기 설계에 많이 활용되는 예측 제어를 도입하여, 지연된 다중 입력을 갖는 시스템에서 지연의 크기와 입력의 수에 상관없이 거의 일정한 복잡도를 갖는 예측 제어기를 제시한다. 또한, 출력 궤환 구조를 갖는 예측 제어기가 점근적 수렴이 보장됨을 증명한다. 모의 실험을 통해서 제안된 방식이 상태 벡터를 확장한 전통적인 방식이나, 다른 예측 기반 제어 방식에 비해 적은 복잡도를 가지면서 안정성을 보장하는 제어기 설계 성공이 높게 발생함을 확인하였다.
영화 시장에서 흥행을 기록하는데 어떤 요인들이 영향을 미치는지에 대한 연구는 관련 산업의 리스크를 줄이고 영화 산업을 발전시키는데 매우 중요하다. 본 연구에서는 영화흥행에 영향이 있는 독립변수들의 상관의 정도를 찾아내기 위해서 먼저 AHP 기법을 이용한 영화전문가들에 대한 설문조사를 실시하여 측정요인별 중요도를 평가하였다. 또한, 스마트폰 보급과 사용의 증가로 검색 포털 및 SNS 관련 빅데이터에서 도출된 요인이 영화흥행에 영향을 미칠 것이라는 가설을 설정하였다. 그리고 앞에서 언급한 전문가 서베이 정보와 빅데이터를 모두 반영한 예측모형을 제안하였다. 제안한 모형의 예측의 정확도를 알아보기 위해 실 데이터를 가지고 검증한 결과 기존모형보다 향상됨(10.5%)을 확인하였다. 따라서 제안한 모형은 영화제작사 및 배급사들의 의사 결정에 도움이 될 것이라 판단된다.
본 논문은 3D 프린터 출력 방식 중 하나인, 전자빔용해법(EBM)의 공정 간에 발생하는 결함에 영향을 미치는 요인들을 데이터 분석을 통해 규명하는 연구이다. 선행 연구들을 기반으로 결함발생에 주요한 원인으로 지목되는 요소들을 참고하였으며, 공정 간 발생하는 로그파일 분석을 통해 결함 발생과 연관된 변수들을 추출하였다. 또한, 해당 데이터가 시계열 데이터라는 점에 착안하여 window의 개념을 도입하여, 현재 공정 층으로부터 총 3개 전 층까지의 데이터를 포함하여 분석에 사용 될 변수들을 구성하였다. 해당 연구의 종속변수는 결함발생유무이기에 이진분류를 통한 분석을 하였으며, 이때 결함 층의 비율이 낮다는(약 4%) 문제로 인해 SMOTE 기법을 적용하여 균형잡힌 훈련용 데이터를 만들었다. 분석을 위해 Gridsearch CV를 활용한 XGBoost를 사용하였고, 분류 성능은 혼동행렬을 기반으로 평가하였다. 마지막으로, SHAP값을 통한 변수 중요도 분석을 통해 연구의 결론을 내렸다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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