• 품질경영학회지
• /
• 제39권1호
• /
• pp.98-108
• /
• 2011

Clustering is an useful method to classify objects into subsets that have some meaning in the context of a particular problem and has been applied in variety of fields, customer relationship management, data mining, pattern recognition, and biotechnology etc. This paper addresses the unknown K clustering problems and presents a new approach based on a coevolutionary algorithm to solve it. Coevolutionary algorithms are known as very efficient tools to solve the integrated optimization problems with high degree of complexity compared to classical ones. The problem considered in this paper can be divided into two sub-problems; finding the number of clusters and classifying the data into these clusters. To apply to coevolutionary algorithm, the framework of algorithm and genetic elements suitable for the sub-problems are proposed. Also, a neighborhood-based evolutionary strategy is employed to maintain the population diversity. To analyze the proposed algorithm, the experiments are performed with various test-bed problems which are grouped into several classes. The experimental results confirm the effectiveness of the proposed algorithm.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제25권6호
• /
• pp.1583-1593
• /
• 2015

본 연구는 혁신클러스터 지역의 전문인력 상주에 의한 정부지원 컨설팅 기업에 대하여 컨설팅 만족도와 BSC 성과요인과의 관계에 대하여 성과만족도 측면에서 어떠한 차이가 나타나는 지를 다양한 변수를 적용하여 실증적인 연구를 통해 고찰하였다. 연구에 의하면, 최근에 새로이 산업클러스터 지역에 적용하고 있는 현지의 전문인력 상주에 의한 정부지원 컨설팅이 컨설팅 만족도가 높고 실제적인 컨설팅으로 이어지고, 기업의 실질적 성과에도 상당한 보탬을 주는 것으로 평가되고 있었다. 따라서, 전국 주요공단지역의 클러스터에 우선적으로 전문인력 상주 컨설팅을 확대 지원하고, 나아가서는 주요 거점지역에 까지도 중소벤처기업에 대하여는 전문인력 상주에 의한 컨설팅 지원시스템을 구축하여 실시 적용을 확산하여야 할 것이다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제13권10호
• /
• pp.4440-4444
• /
• 2012

본 논문은 EU권의 Cluster를 통해서 한국정부에 주는 정책적 시사점을 찾는데 연구의 목적을 두었다. 본 논문은 총 5장으로 구성되어 있다. 제 2장에서는 Cluster에 대한 이론적 배경을 알아보았다. 이어서 제 3장에서는 연구방법을 그리고 제 4장에서는 본 논문의 핵심인 EU의 Cluster정책을 구체적으로 살펴보았다. 제 5장에서는 결론 분야로서 정부에 주는 시사점 및 참여방안을 알아보았다. 본 연구는 EU Cluster를 학문적으로 처음으로 다루었다는 것에 본 연구의 기여도를 들 수 있으며, 본 연구를 통해서 살펴본 EU정부의 CLuster정책은 특히 중소기업 기술혁신력을 강화하는데 중점을 두었다는 것을 알 수 있다.

• 산업클러스터
• /
• 제3권1호
• /
• pp.26-38
• /
• 2009

많은 지역개발 관련 정책결정자들이 클러스터 이론과 분석을 지역경제개발을 위한 일반적인 어프로치로 이해하는 경우가 많다. 이러한 관점은 흔히 정책결정자들로 하여금 실제 자신들의 지역이 처한 고유한 환경과 도전을 무시한 일률적인 정책 개입을 야기시킨다. 본 연구는 지역개발 정책에 있어 이론 뿐 아니라 경험과 직관, 분석 등을 종합적으로 중시하는 전략기획의 중요성에 초점을 맞추고 있다. 클러스터 이론과 분석은 이러한 전략기획의 과정에서 유용한 정보를 제공한다. 그러나 이것이 전략기획 과정을 아우르는 유일한 프레임이 되어서는 안된다는 점을 유념할 필요가 있다.

• 기술혁신연구
• /
• 제13권2호
• /
• pp.207-222
• /
• 2005

A prerequisite for making R&D more productive is to able to measure its productivity. Most of the previous studies on this topic have attempted to measure R&D productivity at the firm or industry levels. In this study, however, R&D productivity is measured at the national level to provide R&D policy implications, particularly for Asian countries. Contrary to the previous studies where total factor productivity was adopted, this study employs the data envelopment analysis (DEA) approach to measure R&D productivity. DEA is a multi-factor productivity analysis model for measuring the relative efficiency of each Decision Making Unit (DMU). In addition to the basic DEA model that includes all inputs and outputs, five additional models are constructed by combining single input with all outputs and single output with all inputs in order to measure specialized R&D efficiency. In this study, the twenty-seven countries are classified into four clusters based on the output-specialized R&D efficiency: inventors, merchandisers, academicians, and duds. Then, the characteristics of the Asian countries with respect to R&D efficiency are identified. It is found that Singapore ranks high in total efficiency, and Japan in patent-oriented efficiency. Meanwhile, China, Korea, and Taiwan are found to be relatively inefficient in R&D. We expect that the findings from this study will be able to provide directions for R&D policy-making of the Asian countries.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제8권3호
• /
• pp.569-575
• /
• 2007

본 논문에서는 에너지 소비를 줄여 네트워크의 수명을 길게 하는 연구에 주안점을 두고 있고, 센서 네트워크의 수명을 길게 하기 위해 각 센서 및 클러스터 헤드에서의 데이터 전송량을 줄이기 위한 방법을 제안한다. 센서의 에너지 소모를 줄이는 가장 중요한 요소는 전송되는 메시지 수를 줄이는 것이다. 본 연구에서는 그러한 목적을 달성하기 위해 클러스터 응집도를 제안한다. 그 방법은 네트워크 토폴로지 측면에서 클러스터 응집도를 이용하여 클러스터 수를 적응적으로 조정하여 메시지 전송량을 줄이는 것이다. 이 기법은 네트워크 소통량을 크게 줄이고 네트워크의 수명을 연장시키는데 있어서 더 효율적이고 또한 효과적인 방법이다.

• 대한산업공학회지
• /
• 제37권3호
• /
• pp.180-190
• /
• 2011

Efficient energy consumption is a critical factor for deployment and operation of wireless sensor networks (WSNs). To achieve energy efficiency there have been several hierarchical routing protocols that organize sensors into clusters where one sensor is a cluster-head to forward messages received from its cluster-member sensors to the base station of the WSN. In this paper, we propose a self-organized clustering method for cluster-head selection and cluster based routing for a WSN. To select cluster-heads and organize clustermembers for each cluster, every sensor uses only local information and simple decision mechanisms which are aimed at configuring a self-organized system. By these self-organized interactions among sensors and selforganized selection of cluster-heads, the suggested method can form clusters for a WSN and decide routing paths energy efficiently. We compare our clustering method with a clustering method that is a well known routing protocol for the WSNs. In our computational experiments, we show that the energy consumptions and the lifetimes of our method are better than those of the compared method. The experiments also shows that the suggested method demonstrate properly some self-organized properties such as robustness and adaptability against uncertainty for WSN's.

• 산업경영시스템학회지
• /
• 제19권39호
• /
• pp.47-61
• /
• 1996

We propose a parallel neural network model in which patterns are clustered and patterns in a cluster are studied in a parallel neural network. The learning algorithm used in this paper is based on LVQ algorithm of Kohonen(1990) for clustering and ADALINE(Adaptive Linear Neuron) network of Widrow and Hoff(1990) for parallel learning. The proposed algorithm consists of two parts. First, N patterns to be learned are categorized into C clusters by LVQ clustering algorithm. Second, C patterns that was selected from each cluster of C are learned as input pattern of ADALINE(Adaptive Linear Neuron). Data used in this paper consists of 250 patterns of ASCII characters normalized into $8\times16$ and 1124. The proposed algorithm consists of two parts. First, N patterns to be learned are categorized into C clusters by LVQ clustering algorithm. Second, C patterns that was selected from each cluster of C are learned as input pattern of ADALINE(Adaptive Linear Neuron). Data used in this paper consists 250 patterns of ASCII characters normalized into $8\times16$ and 1124 samples acquired from signals generated from 9 car models that passed Inductive Loop Detector(ILD) at 10 points. In ASCII character experiment, 191(179) out of 250 patterns are recognized with 3%(5%) noise and with 1124 car model data. 807 car models were recognized showing 71.8% recognition ratio. This result is 10.2% improvement over backpropagation algorithm.

• 한국육종학회지
• /
• 제43권1호
• /
• pp.14-22
• /
• 2011

In this study, 15 simple sequence repeat (SSR) markers were used to analyze the population structure of 55 mungbean accessions (34 from South Asia, 20 from West Asia, 1 sample from East Asia). A total of 56 alleles were detected, with an average of 3.73 per locus. The mean of major allele frequency, expected heterozygosity and polymorphic information content for 15 SSR loci were 0.72, 0.07 and 0.33 respectively. The mean of major allele frequency was 0.79 for South Asia, and 0.74 for West Asia. The mean of genetic diversity and polymorphic information content were almost similar for South Asian and West Asian accessions (genetic diversity 0.35 and polymorphic information content 0.29). Model-based structure analysis revealed the presence of three clusters based on genetic distance. Accessions were clearly assigned to a single cluster in which >70% of their inferred ancestry was derived from one of the model-based populations. 47 accessions (85.56%) showed membership with the clusters and 8 accessions (14.54%) were categorized as admixture. The results could be used to understanding the genetic structure of mungbean cultivars from these regions and to support effective breeding programs to broaden the genetic basis of mungbean varieties.

• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제14권4호
• /
• pp.57-64
• /
• 2009

본 논문에서는 지문 영상 내부에서 특징 정보 추출의 정확성을 향상시킬 수 있도록 영상 전처리 과정에 방향성 중간 값 필터를 적용한 주름선 검출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저 픽셀이 주름선 후보 영역에 해당하는지를 결정하여 그 위치에 해당하는 주름선 방향을 검출한다. 그리고 주름선 검출의 성능 향상을 위해 후보 영역에 대한 방향성 중간값 필터를 적용하여 지문 영상을 향상시킨 다음, 후보 화소로 구성된 영상에서 후보 화소가 가지는 주름선 방향을 이용하여 영상의 분해 및 합성을 통해 주름선 영역을 검출한다.