• 벤처창업연구
• /
• 제9권2호
• /
• pp.71-80
• /
• 2014

기업의 산업특성을 반영하는 업종을 조절변수로 하여 기술적 파급효과에 미치는 영향을 실증분석한 결과 업종은 기술적 파급효과에 유의적인 조절효과를 미치는 것으로 나타났다. 이는 동일한 R&D투입을 하더라도 기업이 속한 (산업)업종별로 그 영향은 상이함을 의미한다. 고기술업종의 파급효과는 상대적으로 더 크게 나타났으며, 전통적인 경공업분야의 저기술업종은 기술적 파급효과가 낮게 나타났다. 또한 업종의 조절변수 작용으로 투입변수 중 R&D관리시스템과의 조절효과로 인하여, 고기술업종일수록 기술적 파급효과에 미치는 R&D관리시스템의 영향력이 유의적으로 증가하였다. 이는 고기술업종일수록 기업의 R&D활동에 대한 관리 및 보상이 기술적 파급효과에 중요한 요인임을 의미한다. 따라서 정부의 중소기업에 대한 R&D지원정책은 이러한 업종별 조절효과를 고려하여 차별적 지원을 통해 효율성을 높일 필요가 있다.

• 지능정보연구
• /
• 제26권3호
• /
• pp.127-147
• /
• 2020

세계는 신형 코로나바이러스 감염증(COVID-19)으로 수 많은 인명 피해와 경제적 손실을 기록하고 있는 상황이다. 우리나라 정부는 연구개발(Research & Development)을 통해 국가 감염병 위기를 극복하려는 전략을 수립하고 실행하기 위한 투자방향을 수립하였다. 기존 기술분류나 과학기술 표준분류에 따른 통계를 활용하면 특정 R&D 분야의 특이점 및 변화를 발견하기 어렵다는 한계가 존재해왔다. 최근 우리나라 감염병 연구개발 과제를 대상으로 수요자의 목적에 맞게 분류체계를 수립하고 연구비 비교 분석을 통해 투자가 요구되는 연구 분야를 제시하는 연구들이 진행되었다. 하지만 현재 국가 보건 안보와 신성장 산업육성이라는 목표를 달성하기 위한 실행방안으로 요구되고 있는 전염병 연구분야의 국가간 협력전략 수립에 필요한 정보를 체계적으로 제공하고 있지 못한 상황이다. 따라서 국가 공동 연구개발 전략 수립을 위한 분류체계와 분류모델기반의 정보서비스에 대한 연구가 요구되고 있다. 우선 감염병관련 NTIS 과제데이터를 기반으로 정성분석을 통해 7개의 분류체계를 도출하였다. 스코퍼스(Scopus) 데이터와 양방향 RNN모델을 사용하여, 분류체계 모델을 학습시켰다. 최종적인 모델의 분류 성능은 90%이상의 높은 정확도와 강건성을 확보하였다. 실증연구를 위해 주요 국가의 코로나바이러스 연구개발 과제를 대상으로 전염병 분류체계를 적용하였다. 주요 국가의 감염병(코로나바이러스) 연구개발 과제를 분류체계별로 분석한 결과, 세계적으로 유행하는 바이러스의 예상치 못한 창궐이 확산되는 속도에 비해 백신과 치료제 개발이 제대로 이뤄지지 않는 원인의 배경을 간접적으로 확인할 수 있었다. 국가별 비교분석을 통해 미국과 일본은 상대적으로 모든 영역에 골고루 연구개발 투자를 하고 있는 것으로 나타난 반면, 유럽은 상대적으로 특정 연구분야에 많은 투자를 하는 집중화 전략을 취하는 것으로 나타났다. 동시에 주요 국가의 코로나 바이러스 주요 연구조직에 대한 정보를 분류체계별로 제공하여 국제 공동R&D 전략의 기초정보를 제공하였다. 본 연구 결과를 통해 세 가지 정책적 의미를 도출할 수 있다. 첫째, 데이터기반 과학기술정책 관점에서 수요자 관심분야에 대한 국가 R&D사업의 정보를 글로벌 기준으로 문서를 분류하는 방안을 제시하였다. 둘째, 감염병관련 국가 R&D사업 영역에 대한 정보분석 서비스 기획의 기반을 마련하였다. 마지막으로 국가 감염병 R&D 분류체계 수립을 통해 분류 체계의 궁극적 목표인 산업, 기업, 정책 정보를 제공할 수 있는 기반을 마련한 것이다.

• 한국군사과학기술학회지
• /
• 제27권2호
• /
• pp.189-196
• /
• 2024

Classification of drones and birds is challenging due to diverse flight patterns and limited data availability. Previous research has focused on identifying the flight patterns of unmanned aerial vehicles by emphasizing dynamic features such as speed and heading. However, this approach tends to neglect crucial spatial information, making accurate discrimination of unmanned aerial vehicle characteristics challenging. Furthermore, training methods for situations with imbalanced data among classes have not been proposed by traditional machine learning techniques. In this paper, we propose a data processing method that preserves angle information while maintaining positional details, enabling the deep learning model to better comprehend positional information of drones. Additionally, we introduce a training technique to address the issue of data imbalance.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
• /
• 한국콘텐츠학회 2007년도 추계 종합학술대회 논문집
• /
• pp.376-380
• /
• 2007

국가연구개발사업과 관련하여 공동 활용 가능한 정보를 정의한 범부처 국가R&D정보가 도출되었다. 이 중 21%가 코드를 사용하며, 이들 코드 항목은 정보를 분류하고 과학기술통계를 산출하는데 있어 중요한 기준을 제공할 수 있다. 따라서 각 연구관리전문기관별로 상이하게 정의 및 관리되고 있는 코드정보를 표준화할 필요가 있다. 이를 위해 국가과학기술종합정보시스템(NTIS)에서는 NTIS 표준코드를 정의하여 범부처 국가R&D정보를 위한 명확한 코드 기준을 제공하고자 한다. 본 연구에서는 NTIS 표준코드와 국가연구개발사업 조사 분석에 활용되고 있는 국가과학기술표준분류체계를 일원화된 방식으로 관리할 수 있도록 하기 위한 분류지원 서비스에 대해 기술한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제8권4호
• /
• pp.1442-1462
• /
• 2014

Packet classification is a key technology of the Internet for routers to classify the arriving packets into different flows according to the predefined rulesets. Previous packet classification algorithms have mainly focused on search speed and memory usage, while overlooking update performance. In this paper, we propose PreCuts, which can drastically improve the update speed. According to the characteristics of IP field, we implement three heuristics to build a 3-layer decision tree. In the first layer, we group the rules with the same highest byte of source and destination IP addresses. For the second layer, we cluster the rules which share the same IP prefix length. Finally, we use the heuristic of information entropy-based bit partition to choose some specific bits of IP prefix to split the ruleset into subsets. The heuristics of PreCuts will not introduce rule duplication and incremental update will not reduce the time and space performance. Using ClassBench, it is shown that compared with BRPS and EffiCuts, the proposed algorithm not only improves the time and space performance, but also greatly increases the update speed.

• 한국군사과학기술학회지
• /
• 제22권2호
• /
• pp.170-178
• /
• 2019

Classification of radar signals in the field of electronic warfare is a problem of discriminating threat types by analyzing enemy threat radar signals such as aircraft, radar, and missile received through electronic warfare equipment. Recent radar systems have adopted a variety of modulation schemes that are different from those used in conventional systems, and are often difficult to analyze using existing algorithms. Also, it is necessary to design a robust algorithm for the signal received in the real environment due to the environmental influence and the measurement error due to the characteristics of the hardware. In this paper, we propose a radar signal classification method which are not affected by radar signal modulation methods and noise generation by using deep learning techniques.

• 대한공간정보학회지
• /
• 제24권1호
• /
• pp.121-128
• /
• 2016

많은 연구들에서 영상자료와 분류 알고리즘 측면에서 분류정확도를 비교하였지만, 참조자료 또는 분석자에 의존하는 훈련샘플에 의한 분류정확도 비교와 관련된 연구는 부족한 실정이다. 본 연구는 감독분류에 있어 훈련샘플로써 지상 분광반사자료의 유용성을 평가하고자 하였다. 이를 위하여 초분광영상과 다중분광영상을 대상으로 영상 수집 훈련샘플과 지상 분광반사자료를 사용하여 분류 정확도를 비교하였다. 그 결과 영상 수집 훈련샘플 사용 시 초분 광영상과 다중분광영상에서 공통적으로 약 90%의 분류정확도를 얻을 수 있었다. 그러나 지상 분광반사자료를 훈련 샘플로 사용하면 초분광영상의 경우 약 10%p, 다중분광영상의 경우 약 20%p의 분류정확도 감소가 발생하였다. 특히 다중분광영상에서 분광반사특성이 유사하게 나타나는 클래스들의 경우 분류정확도가 초분광영상에 비해 매우 낮게 나타났다. 따라서 지상 분광반사자료는 다중분광영상에 적용하는 데에는 한계가 있지만, 초분광영상을 이용한 토지피복분류에 있어 유용한 훈련샘플이 될 수 있다.

• Industrial Engineering and Management Systems
• /
• 제14권1호
• /
• pp.58-72
• /
• 2015

A primary concern of national R&D plans is to encourage technological development in private firms and research institutes. For effective R&D planning and program support, it is necessary to assess technological impacts that may exist both directly and indirectly among technology areas within the whole technology system; however, previous studies analyze only direct impacts among technologies, failing to capture both direct and indirect impacts. Therefore, this study proposes an approach based on decision-making trial and evaluation laboratory (DEMATEL) to identifying specific characteristics of technology areas, such as technological impact and degree of cause or effect (DCE). The method employs patent co-classification analysis to construct a technological knowledge flow matrix. Next, to capture both direct and indirect effects among technology areas, it incorporates the modified DEMATEL process into patent analysis. The method helps analysts assess the technological impact and DCE of technology areas, and observe their evolving trajectories over time, thereby identifying relevant technological implications. This study presents a case study using Korean patents registered during 2003-2012. We expect our analysis results to be helpful input for R&D planning, as well as the suggested approach to be incorporated into processes for formulating national R&D plans.

• 기술혁신학회지
• /
• 제21권1호
• /
• pp.201-235
• /
• 2018

최근 국가연구개발사업에 대한 재정지원 증가율이 하락하고 있는 상황에서 국가연구개발사업의 효율적인 재원배분, 운영 및 관리가 더욱 중요시되고 있다. 이러한 시점에서 본 연구는 국가연구개발사업자체에 대한 체계적이고 과학적인 연구의 필요성을 인식하고 국가연구개발사업에 관한 국내 연구현황에 대하여 분석을 실시하였다. 본 연구에서는 첫째로 기존 선행연구들과 법령을 바탕으로 국가연구개발사업에 대해 기획, 선정, 관리, 성과 등 각 수행 단계를 중심으로 하는 분류기준을 마련하였고, 둘째로 그 분류기준을 사용하여 최근 5년간 국내 학술지 문헌에 게재된 국가연구개발사업에 대한 연구들을 12개 분야로 구분하여 분야별 연구현황을 분석하였다. 마지막으로 연구 문헌들의 분야별 동시 분류 현황을 활용하여 네트워크 분석을 실시함으로써 각 분야의 연계현황과 영향력을 파악하였다. 연구결과 성과와 관련된 분야들이 연구 문헌 수가 많고 타 분야와 연계도 활발한 것을 확인할 수 있었고, 선정관련 분야들과 인프라 분야 등이 연구 수 또는 타 분야와 연계가 부족한 것을 확인할 수 있었다. 본 연구는 국가연구개발사업에 대한 분야별 연구현황과 연계현황에 대한 체계적 조망을 통하여 분야 간 연계와 후속연구가 더욱 필요한 분야를 도출하였다는 데 의의가 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제12권4호
• /
• pp.1869-1886
• /
• 2018

This paper proposes a MIDI- and audio-based music genre classification method for Korean traditional music. There are many traditional instruments in Korea, and most of the traditional songs played using the instruments have similar patterns and rhythms. Although music information processing such as music genre classification and audio melody extraction have been studied, most studies have focused on pop, jazz, rock, and other universal genres. There are few studies on Korean traditional music because of the lack of datasets. This paper analyzes raw audio and MIDI phrases in Korean traditional music, performed using Korean traditional musical instruments. The classified samples and MIDI, based on our classification system, will be used to construct a database or to implement our Kontakt-based instrument library. Thus, we can construct a management system for a Korean traditional music library using this classification system. Appropriate feature sets for raw audio and MIDI phrases are proposed and the classification results-based on machine learning algorithms such as support vector machine, multi-layer perception, decision tree, and random forest-are outlined in this paper.