본 연구의 목적은 팀 프로세스의 작은 세상 구조가 팀 성과에 미치는 영향을 탐색적으로 살펴보는 것이다. 관련 문헌을 고찰하여 팀 프로세스의 작은 세상 구조와 팀 성과 사이의 관계를 이론적으로 논의하였으며, 축구팀의 패스 데이터를 이용하여 실증적으로 분석하였다. 2014년 브라질 월드컵 경기의 패스 데이터를 수집하여 128개의 패스 네트워크를 구성하고 작은 세상을 나타내는 구조적 특성을 측정하였다. 이 과정에서 작은 세상의 정도를 측정하는 데 폭넓게 사용된 작은세상지수(small-world index)의 단점을 극복할 수 있는 새로운 지수를 개발하였다. 그리고 작은 세상 구조와 성과 사이의 관계를 밝히기 위하여 상관분석과 회귀분석을 실시하였다. 분석 결과에 의하면, 팀 프로세스의 군집성은 팀 성과와 지수함수의 관계가 있고 팀 프로세스의 연결성은 팀 성과와 로그함수의 관계가 있는 것으로 나타났다. 결과적으로 팀 프로세스의 작은 세상 구조는 팀 성과에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이론적 논의와 실증적 분석을 통해, 본 연구는 팀 프로세스의 작은 세상 구조가 팀원 사이의 업무 조정과 협업을 촉진하는데 효과적으로 작용하여 팀 성과에 긍정적인 영향을 미친다는 것을 밝혀내었다.
최근 들어 다양한 SNS(Social Network Service)에 대한 이해와 분석을 위해 가장 중요한 두 종류의 망인 small-world와 scale-free망에 대한 많은 연구가 수행되고 있다. 본 연구에서는 두 개의 입력 파라미터를 적절히 조정함으로서 small-world 망, scale-free 망 혹은 두 개의 성질을 동시에 모두 갖는 망을 생성 할 수 있는 보다 일반화된 망 생성 방법을 제안하였다. 두개의 입력 파라미터중 하나는 small-world 성질을 나태내주는 파라미터고 다른 하나는 scale-free와 small-world 성질 모두를 나타내주는 파라미터다. Small-world와 scale-free를 나타내주는 망의 성질로 군집계수, 평균 최단거리 그리고 power-law 상수를 이용하였다. 본 연구에서 제안한 방법을 사용하면 small-world 망과 scale-free 망의 성질과 관계에 대한 보다 명확한 이해를 할 수 있다. 다양한 여러 예제들을 통하여 두 개의 입력 파라미터들이 군집계수, 평균 최단거리 그리고 power-law 상수에 미치는 영향을 검증하였다. 이를 통해 어떠한 입력 파라미터들의 조합이 small-world 망, scale-free 망 혹은 두 개의 성질을 모두 갖는 망을 생성 할 수 있는지를 조사하였다.
사회네트워크분석(social network analysis)은 l개 연결선을 갖는 n개 노드의 자료를 대상으로 한다. 기본적인 자료기술로서 노드 간 최단거리(shortest distance), 근접 중심성(closeness centrality), 중개 중심성(betweenness centrality) 등을 산출한다. 기존의 사회학적 연구에서 다룬 네트워크는 대개 노드 수 n이 수십 또는 수백 정도였으나 최근에는 그 크기가 수십만 또는 수백만에 이르는 경우가 드물지 않다. 이에 따라 사회네트워크분석에서도 자료 규모성(data scalability)의 이슈가 생겼다. 본 연구에서는 몬테칼로(Monte Carlo) 방법을 활용하여 n = 100,000 규모의 임의 네트워크의 작은 세상(small world) 성질을 실증적으로 탐구하고 그 정도 규모에서의 중개 중심성과 근접 중심성의 산출 방법을 제안하고자 한다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제18권5호
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pp.595-601
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2011
A community of the social network refers to the subset of nodes linked more densely among them than to others. In this study, we propose a Monte-Carlo method for generating random social unipartite and bipartite networks with two or more communities. Proposed random networks can be used to verify the small world phenomenon of the social networks with several communities.
셀룰러 유전알고리즘(CGAs)은 모집단이 특정한 위상 구조를 갖는 유전알고리즘의 일종이다. 보통의 경우, CGAs의 모집단 공간은 네트워크 이론 측면에서 상대적으로 긴 평균경로길이와 큰 클러스터링계수를 갖는 정규 격자형 위상 구조이다. 평균경로길이가 길면 멀리 떨어진 개체들 사이의 유전적 상호작용이 느리게 일어난다. 따라서 클러스터링계수를 유지하면서 평균경로길이를 줄인다면 개체의 다양성이 유지되면서도 모집단이 보다 빠르게 수렴할 것이다. 이 논문에서는 최소좁은세상 셀룰러 유전알고리즘(SSWCGAs)을 제안한다. SSWCGAs에서 각 개체는 클러스터링이 잘되었으면서도 노드를 연결하는 평균경로길이가 짧은 모집단에 거주하여, 클러스터링에 의한 세부탐색 능력을 유지하면서도 전역탐색을 잘하게 된다. 네 가지 실변수 함수와 두 가지 GA-hard 문제에 대한 실험을 통하여 SSWCGAs가 SGAs 및 CGAs보다 효과적임을 보였다.
This paper aims to explore how firms develop and grow in regional clusters based in a developing country. The argument is that start-ups / small and large firms are able to grow by developing linkages or networks for resources within clusters - and this tenet is based on studies of firms that are based from such clusters as Silicon Valley in the US, Cambridge in UK and other clusters from which have evolved over long periods of time. Most of the time we hear narratives from the developed world where there are brownfield cluster development efforts. In developing countries governments are making efforts to develop clusters from scratch - which in this paper we term as greenfield cluster versus a brownfield development, which is where the cluster is developed based on existing and new organisations in a region. In this paper, we believe the context of clusters can be important in determining the way firms develop linkages for their growth - and we look at two contexts in Malaysia ie. A greenfield cluster and a brownfield cluster. The paper presents findings from case studies of firms in a greenfield cluster (Cyberjaya) and a brown field cluster (Penang) in Malaysia. The cases reveal fairly different approaches to development of linkages or networks, which we hope will provides insights to cluster development officials and policy makers and implications to researchers for developing studies of clusters and innovation systems.
Yang, Chan Ho;Song, Yewon;Jhun, Jeongpil;Hwang, Won Seop;Hong, Seong Do;Woo, Sang Bum;Sung, Tae Hyun;Jeong, Sin Woo;Yoo, Hong Hee
Journal of the Korean Physical Society
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제73권12호
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pp.1889-1894
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2018
An innovative small-scale piezoelectric energy harvester has been proposed to gather wind energy. A conventional horizontal-axis wind power generation has a low generating efficiency at low wind speed. To overcome this weakness, we designed a piezoelectric windmill optimized at low-speed wind. A piezoelectric device having high energy conversion efficiency is used in a small windmill. The maximum output power of the windmill was about 3.14 mW when wind speed was 1.94 m/s. Finally, the output power and the efficiency of the system were compared with a conventional wind power system. This work will be beneficial for the piezoelectric energy harvesting technology to be applied to the real world such as wireless sensor networks (WSN).
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권8호
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pp.72-84
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2024
Plant leaf classification is an imperative task when their use in real world is considered either for medicinal purposes or in agricultural sector. Accurate identification of plants is, therefore, quite important, since there are numerous poisonous plants which if by mistake consumed or used by humans can prove fatal to their lives. Furthermore, in agriculture, detection of certain kinds of weeds can prove to be quite significant for saving crops against such unwanted plants. In general, Artificial Neural Networks (ANN) are a suitable candidate for classification of images when small datasets are available. However, these suffer from local minima problems which can be effectively resolved using some global optimization techniques. Considering this issue, the present research paper presents an automated plant leaf classification system using optimized soft computing models in which ANNs are optimized using Grasshopper Optimization algorithm (GOA). In addition, the proposed model outperformed the state-of-the-art techniques when compared with simple ANN and particle swarm optimization based ANN. Results show that proposed GOA-ANN based plant leaf classification system is a promising technique for small image datasets.
Farhid, Morteza;Sedaaghi, Mohammad H.;Shamsi, Mousa
Smart Structures and Systems
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제19권4호
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pp.383-391
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2017
In this paper, we investigate the impacts of network topology on the performance of a distributed estimation algorithm, namely combine-then-adaptive (CTA) diffusion LMS, based on the data with or without the assumptions of temporal and spatial independence with noisy links. The study covers different network models, including the regular, small-world, random and scale-free whose the performance is analyzed according to the mean stability, mean-square errors, communication cost (link density) and robustness. Simulation results show that the noisy links do not cause divergence in the networks. Also, among the networks, the scale free network (heterogeneous) has the best performance in the steady state of the mean square deviation (MSD) while the regular is the worst case. The robustness of the networks against the issues like node failure and noisier node conditions is discussed as well as providing some guidelines on the design of a network in real condition such that the qualities of estimations are optimized.
This paper reports on the application of network analysis approaches to investigate the characteristics of graph representations of Japanese word associations. Two semantic networks are constructed from two separate Japanese word association databases. The basic statistical features of the networks indicate that they have scale-free and small-world properties and that they exhibit hierarchical organization. A graph clustering method is also applied to the networks with the objective of generating hierarchical structures within the semantic networks. The method is shown to be an efficient tool for analyzing large-scale structures within corpora. As a utilization of the network clustering results, we briefly introduce two web-based applications: the first is a search system that highlights various possible relations between words according to association type, while the second is to present the hierarchical architecture of a semantic network. The systems realize dynamic representations of network structures based on the relationships between words and concepts.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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