• 벤처창업연구
• /
• 제17권5호
• /
• pp.17-30
• /
• 2022

불확실한 환경에서 창업하는 기술창업기업의 경쟁우위에 동적역량이 매우 중요한 영향을 미친다는 점은 여러 연구에서 검증되어왔다. 그리고 이런 동적역량에는 외부기관 네트워크가 중요한 영향을 미친다. 이는 자원과 지식이 부족한 창업기업에게 더욱 중요하다. 동적역량에 직접적으로 유의한 영향을 미치는 네트워크는 가치사슬내부 네트워크 위주로 연구되어 왔다. 하지만 창업기업의 네트워크 활동은 가치사슬내부 네트워크 뿐만 아니라 가치사슬외부 네트워크와도 이루어지고 있다. 따라서 창업기업의 네트워크 활동이 동적역량에 미치는 영향을 연구하기 위해서는 두 가지 네트워크가 모두 포괄된 연구가 필요하지만, 선행연구가 부족하다. 본 연구에서는 기술창업기업을 대상으로 가치사슬외부 네트워크와 가치사슬내부 네트워크를 포괄하는 모델을 구성하고, 동적역량과 경쟁우위에 미치는 영향을 실증하는 연구를 진행하였다. 연구결과, 가치사슬내부와의 네트워크 활동은 선행연구와 마찬가지로 동적역량에 직접적으로 유의한 영향을 주었고, 가치사슬외부와의 네트워크 활동은 동적역량에 직접적으로 유의한 영향을 주지 않았다. 그리고 동적역량은 경쟁우위에 유의한 영향을 주었다. 추가연구를 통해 확인한 바, 가치사슬외부와의 네트워크 활동은 가치사슬내부와의 네트워크 활동에 영향을 주고 이를 통해 동적역량을 강화하며, 이를 통해 경쟁우위에 긍정적인 영향을 주는 매개효과가 유의하였다. 이를 통해 창업기업이 동적역량을 강화하여 경쟁우위를 높이기 위해서는 가치사슬내부 네트워크가 중요하다는 점과 가치사슬내부 네트워크는 강하게, 다양하게 맺는 것은 모두 동적역량을 높여 경쟁우위에 긍정적 영향을 준다는 점을 확인할 수 있었다.

• Journal of Information Processing Systems
• /
• 제10권2호
• /
• pp.271-282
• /
• 2014

The advancement of knowledge society has enabled the social network community (SNC) to be perceived as another space for learning where individuals produce, share, and apply content in self-directed ways. The content generated within social networks provides information of value for the participants in real time. Thus, this study proposes the social network community activity-based content model (SoACo Model), which takes SNC-based activities and embodies them within learning objects. The SoACo Model consists of content objects, aggregation levels, and information models. Content objects are composed of relationship-building elements, including real-time, changeable activities such as making friends, and participation-activity elements such as "Liking" specific content. Aggregation levels apply one of three granularity levels considering the reusability of elements: activity assets, real-time, changeable learning objects, and content. The SoACo Model is meaningful because it transforms SNC-based activities into learning objects for learning and teaching activities and applies to learning management systems since they organize activities -- such as tweets from Twitter -- depending on the teacher's intention.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
• /
• 제11권4호
• /
• pp.26-30
• /
• 2019

This paper proposes a new voice activity detection (VAD) method which is based on SNR and non-intrusive speech intelligibility estimation. In the conventional SNR-based VAD methods, voice activity probability is obtained by estimating frame-wise SNR at each spectral component. However these methods lack performance in various noisy environments. We devise a hybrid VAD method that uses non-intrusive speech intelligibility estimation as well as SNR estimation, where the speech intelligibility score is estimated based on deep neural network. In order to train model parameters of deep neural network, we use MFCC vector and the intrusive speech intelligibility score, STOI (Short-Time Objective Intelligent Measure), as input and output, respectively. We developed speech presence measure to classify each noisy frame as voice or non-voice by calculating the weighted average of the estimated STOI value and the conventional SNR-based VAD value at each frame. Experimental results show that the proposed method has better performance than the conventional VAD method in various noisy environments, especially when the SNR is very low.

• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제21권2호
• /
• pp.221-228
• /
• 2021

Recent improvements on the quality, fidelity and availability of biometric data have led to effective human physical activity detection (HPAD) in real time which adds significant value to applications such as human behavior identification, healthcare monitoring, and user authentication. Current approaches usually use machine-learning techniques for human physical activity recognition based on the data collected from wearable accelerometer sensor from a single wearable smart device on the user. However, collecting data from a single wearable smart device may not provide the complete user activity data as it is usually attached to only single part of the user's body. In addition, in case of the absence of the single sensor, then no data can be collected. Hence, in this paper, a continuous HPAD will be presented to effectively perform user activity detection with mobile service infrastructure using multiple wearable smart devices, namely smartphone and smartwatch placed in various locations on user's body for more accurate HPAD. A case study on a comprehensive dataset of classified human physical activities with our HAPD approach shows substantial improvement in HPAD accuracy.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제14권10호
• /
• pp.4176-4197
• /
• 2020

Botnet is a type of dangerous malware. Botnet attack with a collection of bots attacking a similar target and activity pattern is called bot group activities. The detection of bot group activities using intrusion detection models can only detect single bot activities but cannot detect bots' behavioral relation on bot group attack. Detection of bot group activities could help network administrators isolate an activity or access a bot group attacks and determine the relations between bots that can measure the correlation. This paper proposed a new model to measure the similarity between bot activities using the intersections-probability concept to define bot group activities called as B-Corr Model. The B-Corr model consisted of several stages, such as extraction feature from bot activity flows, measurement of intersections between bots, and similarity value production. B-Corr model categorizes similar bots with a similar target to specify bot group activities. To achieve a more comprehensive view, the B-Corr model visualizes the similarity values between bots in the form of a similar bot graph. Furthermore, extensive experiments have been conducted using real botnet datasets with high detection accuracy in various scenarios.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2012년도 춘계학술대회
• /
• pp.819-822
• /
• 2012

소셜네트워크 서비스(SNS)에 대한 관광객의 관계 지향성을 조직지식보급, 상호작용수단제공, 핵심서비스 성과, 조직공헌 인지 등으로 분류한 후 이들 요인들이 관계가치, 관계몰입, 충성도 등에 미치는 영향을 분석하였다. 또한 이들 요인들 간의 구조적 관계를 통합적으로 연구하고자 하였다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제29권12C호
• /
• pp.1660-1668
• /
• 2004

본 논문에서는 간단한 구조, 적은 계산량과 안정된 빠른 수렴속도를 가진 RBF (Radial Basis Function) 신경회로망을 이용한 이중 임계값 방식의 음성구간 검출기 알고리즘을 제안하고 시뮬레이션을 통해 유용성을 확인하였다. 음성압축기에 사용되는 CELP (Code-Excited Linear Prediction) 파라미터들을 신경회로망 입력으로 하여 잡음에 강하게 반응하게 하였고, 음성구간 검출기의 성능향상을 위해 음성구간과 침묵구간에서 다른 임계값을 사용하는 이중 임계값 방식을 적용하였다. 실험 결과 이중 임계값을 이용한 RBF 신경망 음성구간 검출기는 G.729 Annex B 음성구간 검출기 보다 우수한 성능을 보였고, 기존의 MLP (Multi Layer Perceptron) 신경회로망을 이용한 음성구간 검출기와 비교하여 음성구간에서는 비슷한 성능을 보였으나 침묵구간에서 25% 정도의 성능향상을 보였다.

• 경영정보학연구
• /
• 제10권1호
• /
• pp.213-235
• /
• 2008

서비스 산업의 비중이 지속적으로 증가하면서, 경제적인 패러다임이 제품 지배 논리에서 서비스 지배 논리로 전환됨에 따라 서비스를 보다 체계적으로 이해하고 그 생산성을 향상시킬 수 있는 서비스사이언스 분석 방법론에 대한 필요성이 증가하고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 서비스사이언스에서의 새로운 서비스를 이해하기 위해 서비스의 구성요소를 나타내고 있는 서비스 시스템에서부터, 서비스 경험, 서비스 네트워크, 서비스 라이프사이클, 서비스 혁신에 대해 설명하고, 이러한 이해를 바탕으로 서비스사이언스 분석 프레임워크를 도출하였다. 본 연구에서 제시한 서비스사이언스 분석 프레임워크는 기업내부의 자원을 조직화하기 위해 필요한 서비스 라이프 사이클 4단계(서비스 전략 및 설계, 생산 및 전달, 운영 및 유지, 평가 및 향상)와 고객의 서비스 경험 극대화를 위한 네트워크(가치행위 네트워크, 자원통합자 네트워크, 역량 네트워크)로 구성되어 있다. 서비스사이언스 분석 프레임워크는 향후 서비스사이언스에 관한 연구를 체계화하고 종합적인 시각을 갖는데 기여할 것으로 보인다.

• 대한지리학회지
• /
• 제46권3호
• /
• pp.351-365
• /
• 2011

본 연구는 지역자원기반산업의 지역경제공간의 형성을 살펴보는 것을 목적으로 한다. 본 연구에서는 기존의 기업 네트워크 분석방법과 가치사슬의 개념을 통합하는 연구틀을 고안하였다. 주활동으로 원료구매에서 생산, 판매에 이르는 기업활동 네트워크를 살펴보았으며, 지원활동으로 연구개발과 기업지원서비스 네트워크를 살펴보았다. 이 연구틀을 기반으로 지역자원기반산업을 유형화하고 이 유형들을 종합하여 살펴봄으로써, 지역자원기반산업의 공간적 특성을 살펴볼 수 있었다. 본 연구에서는 이 연구틀을 소개하고 한국 대표적인 지역자원기반산업인 장류제조업에 적용하여, 장류산업의 기업활동 네트워크를 분석하고, 이를 종합하여 지역자원기반산업의 역동성을 살펴보았다.

• International journal of advanced smart convergence
• /
• 제6권3호
• /
• pp.38-44
• /
• 2017

Currently, wired gables have been installed or portable storage devices have been installed for data acquisition of flying drone. In this paper, we propose a technology to transmit data wirelessly by sensing information such as battery discharge value, acceleration, and temperature by attaching RF sensor to a drone. The purpose of this paper is to design and develop the monitoring technology of agriculture drone battery usage in real time using RF sensor. In this paper, we propose a monitoring system that can check real time data of battery changed value, temperature, and acceleration during pesticide control activity of agricultural drone.