• 항공우주정책ㆍ법학회지
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• 제35권1호
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• pp.153-180
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• 2020

본 연구는 우리나라의 자동차산업, 조선업 등 일부 중공업이 세계적으로 높은 수준의 생산규모와 기술수준을 달성한 것에 비해 상대적으로 발전이 저조한 항공기산업을 육성하기 위해서는 어떠한 법적, 정책적 사안의 개선이 필요한지에 대해 알아보는데 그 의의가 있다. 우리나라의 항공기산업이 여타 산업에 비해 저조한 성장세를 보이고 있는데 국가 경제규모를 비롯하여 관련 산업의 발달 수준, 항공기 기술 수준, 항공기 제조 수요 등의 변수를 적절히 사용할 수 있는 시장구조를 구축하지 못했기 때문이라고 볼 수 있다. 대부분의 산업은 경쟁체제의 시장구조 하에 민간이 주도하여 성장하지만, 항공기산업과 같은 중공업은 막대한 규모의 초기 투자비용과 높은 기술력, 충분한 양의 수요를 확보하여야만 최소한의 경제성을 유지할 수 있기에 불완전경쟁체제의 시장구조 하에 정부가 주도하여 성장하는 것이 일반적이다. 이에 우리나라의 항공기산업은 군 수요를 중심으로 하는 군용 항공기를 개발하고 양산하는 것에 집중되어 있었으나, 미국과의 BASA(Bilateral Aviation Safety Agreement; 상호항공안전협정)를 체결함으로써 분위기의 반전을 도모하였다. 이에 차세대 중형항공기 개발 사업을 추진하기 위한 예비타당성 조사까지 2010년에 수행되었으나 컨소시움 대상인 캐나다의 Bombardier사와 입장 차이로 인해 무산되고, 현재는 한국항공우주산업(KAI)이 단독으로 Bombardier사의 Q400 면허생산을 추진 중이며 그마저도 순탄치 않다. 이처럼 개발에 난항을 겪고 있는 중대형 민간 항공기에 비해 KAI와 항우연 등에서 민수용 헬기를 비롯하여 무인항공기, 유인항공기의 무인화 기술을 성공적으로 개발하고 있다. 또한 무인항공기 분야는 세계적으로 독점적인 영향력을 행사하고 있는 제조사가 아직까지 마땅하지 않으므로 향후 항공기산업 육성을 위해 민간용 헬기 및 무인항공기 분야에 초점을 맞추어 정부 주도의 연구개발사업을 추진할 필요가 있다고 본다. 또한 KT-1과 T-50과 같은 군용항공기도 순조롭게 수출되고 있는 추세이며, 대한민국 내 항공기 제조에 관한 최대 수요자는 군이라는 점을 간과할 수 없으므로 민군겸용 개발(spin-up), 군용기술 개발 후 민간이전(spin-off), 민간기술 개발 후 국방 분야 활용(spin-on)이 가능하도록 국가연구개발사업과 국방연구개발 사업을 동시에 추진할 필요가 있다. 그러나 양 사업은 사업추진 방식과 전담부서, 기술료 제도에 있어 여러 차이점이 있다. 이에 본 연구를 통해 국가연구개발사업과 국방연구개발사업의 기술 소유권과 실시권, 그리고 기술료 제도에 대해 알아보았다. 그리고 해당 제도의 문제점을 확인하고 개선방안을 도출하였다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제19권1호
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• pp.113-145
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• 2009

Recently, due to the globalization of the IT(Information Technology) market, devices and systems designed in one country are used in other countries as well. This phenomenon is becoming the key factor for increased interest on cross-cultural, or cross-national, research within the IT area. However, as the IT market is becoming bigger and more globalized, a great number of IT practitioners are having difficulty in designing and developing devices or systems which can provide optimal experience. This is because not only tangible factors such as language and a country's economic or industrial power affect the user experience of a certain device or system but also invisible and intangible factors as well. Among such invisible and intangible factors, the cultural characteristics of users from different countries may affect the user experience of certain devices or systems because cultural characteristics affect how they understand and interpret the devices or systems. In other words, when users evaluate the quality of overall user experience, the cultural characteristics of each user act as a perceptual lens that leads the user to focus on a certain elements of experience. Therefore, there is a need within the IT field to consider cultural characteristics when designing or developing certain devices or systems and plan a strategy for localization. In such an environment, existing IS studies identify the culture with the country, emphasize the importance of culture in a national level perspective, and hypothesize that users within the same country have same cultural characteristics. Under such assumptions, these studies focus on the moderating effects of cultural characteristics on a national level within a certain theoretical framework. This has already been suggested by cross-cultural studies conducted by scholars such as Hofstede(1980) in providing numerical research results and measurement items for cultural characteristics and using such results or items as they increase the efficiency of studies. However, such national level culture has its limitations in forecasting and explaining individual-level behaviors such as voluntary device or system usage. This is because individual cultural characteristics are the outcome of not only the national culture but also the culture of a race, company, local area, family, and other groups that are formulated through interaction within the group. Therefore, national or nationally dominant cultural characteristics may have its limitations in forecasting and explaining the cultural characteristics of an individual. Moreover, past studies in psychology suggest a possibility that there exist different cultural characteristics within a single individual depending on the subject being measured or its context. For example, in relation to individual vs. collective characteristics, which is one of the major cultural characteristics, an individual may show collectivistic characteristics when he or she is with family or friends but show individualistic characteristics in his or her workplace. Therefore, this study acknowledged such limitations of past studies and conducted a research within the framework of 'theoretically integrated model of user satisfaction and emotional attachment', which was developed through a former study, on how the effects of different experience elements on emotional attachment or user satisfaction are differentiated depending on the individual cultural characteristics related to a system or device usage. In order to do this, this study hypothesized the moderating effects of four cultural dimensions (uncertainty avoidance, individualism vs, collectivism, masculinity vs. femininity, and power distance) as suggested by Hofstede(1980) within the theoretically integrated model of emotional attachment and user satisfaction. Statistical tests were then implemented on these moderating effects through conducting surveys with users of four digital devices (mobile phone, MP3 player, LCD TV, and refrigerator) in three countries (US, Germany, and Russia). In order to explain and forecast the behavior of personal device or system users, individual cultural characteristics must be measured, and depending on the target device or system, measurements must be measured independently. Through this suggestion, this study hopes to provide new and useful perspectives for future IS research.

• 시큐리티연구
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• 제21호
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• pp.75-94
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• 2009

기계경비시스템은 대부분 전자 정보 통신기기로 구성되기 때문에 사회전반적인 환경, 범죄동향적인 환경적인 면에서 기계경비시스템 등에 영향을 미치게 되며 RFID의 무선인식과 추적기능은 사람 또는 차량의 출입통제나 반입, 감시, 통제 등을 위해 유용하게 쓰여질 부분으로 사회전반적인 환경 즉 고령화사회에 맞는 실버를 위한 케어 및 여성의 사회진출이 늘어가고 동시에 흉악범죄의 증가로 인한 첨단 도난방지기계시스템의 본격화 할 것으로 그 중요성은 더해가고 있다. 유비쿼터스 센서 네트워크의 이론적인 고찰을 알아보고, 기술 및 응용분야를 중점을 두고 향후 시큐리티업체의 발전적인 방향을 제시하는 것을 연구 목적으로 두고 있다. 시큐리티업체의 새로운 환경에 대응전략 제시를 한다면, 첫째, 시큐리티업체의 다각화 전략이 요구된다. 자율시장 경쟁의 원칙에 의하여 높은 수준의 시큐리티업체만 시장에 생존함으로써 시큐리티 시장의 질적 성장과 경쟁력을 가져올 것이다. 둘째, 시큐리티업체의 적극적 홍보가 요구된다. 현대사회를 살아가는 우리의 광고와 선전의 홍수에 묻혀 살고 있다해도 과언이 아니다. 시큐리티업체에 대한 국민들의 의식전환을 위해 대중매체를 이용하여 시큐리티의 활동영역이나 중요성을 강조하는 홍보활동을 활발하게 전개해야하며 최근에는 영화나 드라마에서도 시큐리티요원의 활동을 소재로 삼을 만큼 국민들에게 가깝게 부각되고 있는 점을 잘 활용하여 시큐리티의 공공적 측면을 함께 강조하는 홍보활동을 병행하는 방안을 강구해야한다. 셋째, 유비쿼터스 센서네트워크와 전자태그의 기술적 보안적 구축이 요구된다. U-Home, U-Health Care 등 모바일 전자태그서비스를 이용하기 때문에 모바일 전자태그 단말기의 상용화 지원, 통신요금 및 정보이용료 인하, 지속적인 기술개발 및 프라이버시 보호 강화하기 위해 기존 프라이버시 가이드라인을 기반으로 안전한 유비쿼터스 센서네트워크 안에 전자태그 환경을 조성하여 우리 생활 전반에 이용되며, 이러한 부분은 학계, 민간 연구소 등 산 학 연 협력체계를 구축해야 할 것이다.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제17권5호
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• pp.1-23
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• 2012

대기업과 중소기업의 갈등이 심화되고 있고 낙수효과 또한 제대로 작동하지 않고 있으며 사업조정제도의 실효성에 대한 논란이 이어지고 있는 가운데 중소기업의 사업영역을 보호하고 중소 대기업간 양극화를 해소하며 더불어 골목상권도 보호하기 위한 방안으로 도입된 것이 중소기업 적합업종 지정제도이다. 중소기업 적합업종의 추진현황은 제조업분야로 중소기업 적합업종 품목 중 234개 품목을 신청 접수 받아 실태조사 및 분석하여 조정협의체의 품목을 선정하였다. 서비스업분야에서의 적합업종 지정은 사회적 갈등이 있는 업종부터 지정할 계획인데, 중소기업 및 소상공인의 생업과 관련된 3개 대분류 서비스업종을 대상으로 우선 지정하고 추후 순차적으로 확대할 예정이다. 하지만 중소기업 적합업종 품목으로 선정될 경우에는 중소기업의 성장 동기가 저해될 우려가 있으며, 중소기업 적합업종 품목 지정은 소비자 후생 감소가 나타날 수 있다. 또한 사전적 규제로 작용할 소지가 높을 뿐만 아니라 경쟁을 제도적으로 제한함으로써 부작용이 나타날 우려가 있으며 FTA 체제의 주요 규정에 대한 위배 가능성도 있다. 뿐만아니라 대기업에 대한 역차별 요인이 충분히 반영되지 않고 있다는 점도 문제점으로 지적된다. 특히 중소기업 적합업종제도가 대기업의 주력분야와 관계없는 서비스업에 대한 진출 확대로 인해 중소기업 및 소상공인과의 갈등을 초래하고 있는 실정이므로 중소기업이나 중소상인의 보호를 위해서는 프랜차이즈시스템을 통해서 지역 중소기업을 발전시키고 마스터 프랜차이즈나 지역 프랜차이즈 시스템과 같은 선진 계약 방식을 도입하는 것이 필요하다. 하지만 이러한 방식은 기업들의 경쟁력과 운영방식을 한층 더 진일보 시켜 중소 프랜차이즈기업의 경쟁력 강화에 기여하는 효과도 있지만 부정적 측면이 더 많다고 볼 수 있다. 첫째, 지식경제부가 밝히고 있듯이, 프랜차이즈산업은 자영업자의 창업 성공률을 높여주고, 기존 자영업자를 조직화하여 규모의 경제를 통한 경쟁력 강화에 기여할 뿐만 아니라 다양한 서비스를 소비자에게 제공함으로써 내수시장을 확대하고, 일자리 창출에 기여하는 등 자영업자 경쟁력 제고와 서비스 산업 활성화를 위한 '유용한 수단'임을 강조하고 정부 서민안정 대책으로 밝힌바 있다. 이러한 관점에서 본다면, 프랜차이즈는 적합업종 제도의 취지에 부합하는 것이며 이에 반하는 것이 아님을 알 수 있다. 둘째, 적합업종으로 지정될 경우 국제적 경쟁력을 갖고 있는 국내 프랜차이즈 대기업들의 위축과 사기저하로 인하여 해외진출과 R&D, 식품안전에 대한 투자 감소와 더불어 국내 진출한 해외 기업들의 사업 확장에 부정적 영향을 끼칠 수 있다. 또한 국내 진출한 다국적 해외 프랜차이즈기업들과의 경쟁력을 확보하는 것이 무엇보다도 시급한 국내 프랜차이즈산업 현실에서 국제적 경쟁력 확보의 어려움뿐만 아니라 국내에 진출한 해외 프랜차이즈기업들과의 역차별이 발생할 수도 있다. 셋째, 중소기업 적합업종 품목 지정은 지금까지 제품을 사용해 왔던 소비자들의 선택의 기회를 제한함과 동시에 소비자의 후생을 감소시키는 부정적인 효과를 초래한다. 또한 중소기업 간의 역차별 문제를 발생시켜 소수 중소기업이 시장을 독점함으로써 소비자 선택의 폭이 줄어들 가능성이 있으므로 제품의 효용을 판단하는 역할은 국가가 아닌 소비자의 몫으로 남겨두어야 한다. 마지막으로는 프랜차이즈와 관련하여 이미 가맹사업법과 그리고 공정거래위원회의 모범거래기준 등의 시행으로 공정거래는 확보하고 있으므로 앞으로도 부족한 부분은 이들을 보완하여 진행하는 것이 바람직하다고 본다. 중소기업 적합업종 지정으로 이중삼중으로 규제하는 것은 오히려 프랜차이즈 분야에 과도한 제한이 될 것이다. 이제 국내 프랜차이즈산업에서도 한국의 문화를 전파하는 세계적 프랜차이즈기업이 성장할 수 있는 환경조성과 정부의 적극적인 지원이 필요하다. 따라서 프랜차이즈 기업의 성장 과정이나 배경을 고려하지 않고 현재 대기업이라는 이유만으로 이들에게 불이익을 주는 일은 없어야 한다. 프랜차이즈기업의 성장억제로 인하여 결국 가맹점의 매출감소는 물론이고 심지어는 폐업하는 가맹점의 숫자를 증가시키는 또 다른 문제를 발생시킬 수 있다는 것이다. 따라서 중소기업 적합업종제도가 대기업의 발목을 잡는 것이 아니라 소상공인과 중소기업의 경쟁력 제고와 동반성장을 목표로 하고 있는 만큼 대기업과 소상공인 및 중소기업이 상생과 협력을 바탕으로 거래관계를 지속하는 프랜차이즈 기업들이 포함되지 않도록 하는 것이 타당할 것이다.

• 유통과학연구
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• 제10권2호
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• pp.53-62
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• 2012

본 연구는 소비자의 구매의도 형성과 관련된 선행요인을 설명하는 주된 이론인 계획적 행동모델을 토대로 식품 관련 및 식품소비관련 소비자의 개성특성, 과거 구매행동 빈도 등의 요인들을 포함하여 유기농식품에 대한 소비자의 구매의도에 미치는 구체적인 영향요인을 제시하고자 이루어졌다. 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 계획적 행동모델에서 주관적 규범을 제외한 태도, 지각된 행위통제(비용)는 구매의도에 유의하게 영향력이 있는 것으로 나타났으며, 특히 유기농식품에 대해 긍정적인 태도를 가질수록 구매의도가 증가할 확률이 높아진다고 할 수 있다. 둘째, 식품에 대한 관심이 많고 중요하게 생각하는 소비자일수록 유기농식품에 대하여 호의적인 태도를 가지게 될 확률이 증가하며, 과거에 유기농식품을 구매한 빈도가 유기농식품에 대한 구매의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 유기농식품을 이용하지 않을 경우 나타날 수 있는 소비자의 부정적 감정이 유기농식품에 대한 구매의도에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 주관적 규범은 구매의도에, 식품 관련 개성특성(저항감)은 태도에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 본 연구에서 밝혀진 연구결과는 점차적으로 계획적 행동모델의 설명력을 높이기 위해 다양한 요인들을 포함하는 모델의 확장에 대한 필요성이 제기되고 있는 가운데, 향후 소비자들의 구매행동에 있어 구매의도에 추가적인 요인들의 영향력을 검증하였다는 점에서 그 의미를 찾을 수 있다. 하지만 본 연구에서는 식품의 종류를 구분하지 않고 조사하였기 때문에 식품의 종류에 따라 소비자의 반응이 다를 수 있기에 향후에는 이점을 보완해 나가야할 것이며, 또한 구매경험여부에 따라 군집을 나누어 연구하지 않았기 때문에 유기농식품의 구매경험여부에 따라 구매자들을 비교, 검토하여 연구해나가야 필요성이 제기된다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제24권4호
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• pp.443-472
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• 2014

To survive in the global competitive environment, enterprise should be able to solve various problems and find the optimal solution effectively. The big-data is being perceived as a tool for solving enterprise problems effectively and improve competitiveness with its' various problem solving and advanced predictive capabilities. Due to its remarkable performance, the implementation of big data systems has been increased through many enterprises around the world. Currently the big-data is called the 'crude oil' of the 21st century and is expected to provide competitive superiority. The reason why the big data is in the limelight is because while the conventional IT technology has been falling behind much in its possibility level, the big data has gone beyond the technological possibility and has the advantage of being utilized to create new values such as business optimization and new business creation through analysis of big data. Since the big data has been introduced too hastily without considering the strategic value deduction and achievement obtained through the big data, however, there are difficulties in the strategic value deduction and data utilization that can be gained through big data. According to the survey result of 1,800 IT professionals from 18 countries world wide, the percentage of the corporation where the big data is being utilized well was only 28%, and many of them responded that they are having difficulties in strategic value deduction and operation through big data. The strategic value should be deducted and environment phases like corporate internal and external related regulations and systems should be considered in order to introduce big data, but these factors were not well being reflected. The cause of the failure turned out to be that the big data was introduced by way of the IT trend and surrounding environment, but it was introduced hastily in the situation where the introduction condition was not well arranged. The strategic value which can be obtained through big data should be clearly comprehended and systematic environment analysis is very important about applicability in order to introduce successful big data, but since the corporations are considering only partial achievements and technological phases that can be obtained through big data, the successful introduction is not being made. Previous study shows that most of big data researches are focused on big data concept, cases, and practical suggestions without empirical study. The purpose of this study is provide the theoretically and practically useful implementation framework and strategies of big data systems with conducting comprehensive literature review, finding influencing factors for successful big data systems implementation, and analysing empirical models. To do this, the elements which can affect the introduction intention of big data were deducted by reviewing the information system's successful factors, strategic value perception factors, considering factors for the information system introduction environment and big data related literature in order to comprehend the effect factors when the corporations introduce big data and structured questionnaire was developed. After that, the questionnaire and the statistical analysis were performed with the people in charge of the big data inside the corporations as objects. According to the statistical analysis, it was shown that the strategic value perception factor and the inside-industry environmental factors affected positively the introduction intention of big data. The theoretical, practical and political implications deducted from the study result is as follows. The frist theoretical implication is that this study has proposed theoretically effect factors which affect the introduction intention of big data by reviewing the strategic value perception and environmental factors and big data related precedent studies and proposed the variables and measurement items which were analyzed empirically and verified. This study has meaning in that it has measured the influence of each variable on the introduction intention by verifying the relationship between the independent variables and the dependent variables through structural equation model. Second, this study has defined the independent variable(strategic value perception, environment), dependent variable(introduction intention) and regulatory variable(type of business and corporate size) about big data introduction intention and has arranged theoretical base in studying big data related field empirically afterwards by developing measurement items which has obtained credibility and validity. Third, by verifying the strategic value perception factors and the significance about environmental factors proposed in the conventional precedent studies, this study will be able to give aid to the afterwards empirical study about effect factors on big data introduction. The operational implications are as follows. First, this study has arranged the empirical study base about big data field by investigating the cause and effect relationship about the influence of the strategic value perception factor and environmental factor on the introduction intention and proposing the measurement items which has obtained the justice, credibility and validity etc. Second, this study has proposed the study result that the strategic value perception factor affects positively the big data introduction intention and it has meaning in that the importance of the strategic value perception has been presented. Third, the study has proposed that the corporation which introduces big data should consider the big data introduction through precise analysis about industry's internal environment. Fourth, this study has proposed the point that the size and type of business of the corresponding corporation should be considered in introducing the big data by presenting the difference of the effect factors of big data introduction depending on the size and type of business of the corporation. The political implications are as follows. First, variety of utilization of big data is needed. The strategic value that big data has can be accessed in various ways in the product, service field, productivity field, decision making field etc and can be utilized in all the business fields based on that, but the parts that main domestic corporations are considering are limited to some parts of the products and service fields. Accordingly, in introducing big data, reviewing the phase about utilization in detail and design the big data system in a form which can maximize the utilization rate will be necessary. Second, the study is proposing the burden of the cost of the system introduction, difficulty in utilization in the system and lack of credibility in the supply corporations etc in the big data introduction phase by corporations. Since the world IT corporations are predominating the big data market, the big data introduction of domestic corporations can not but to be dependent on the foreign corporations. When considering that fact, that our country does not have global IT corporations even though it is world powerful IT country, the big data can be thought to be the chance to rear world level corporations. Accordingly, the government shall need to rear star corporations through active political support. Third, the corporations' internal and external professional manpower for the big data introduction and operation lacks. Big data is a system where how valuable data can be deducted utilizing data is more important than the system construction itself. For this, talent who are equipped with academic knowledge and experience in various fields like IT, statistics, strategy and management etc and manpower training should be implemented through systematic education for these talents. This study has arranged theoretical base for empirical studies about big data related fields by comprehending the main variables which affect the big data introduction intention and verifying them and is expected to be able to propose useful guidelines for the corporations and policy developers who are considering big data implementationby analyzing empirically that theoretical base.

• 패션비즈니스
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• 제13권6호
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• pp.61-75
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• 2009

The objective of this research is to the enhance the color function of work clothing : to research and analyze the hue and tone of work clothing colors to be used for machinery and heavy industries in national industrial complexes, Through this research, the color using problems which related with safety workers will be revealed. For this project, total 42 sets of work suits were sampled from 12 different companies in the machinery and construction industries in the national industrial complexes of Gyeongsang Namdo Province and 16 sets of work suits currently being sold in the market. The collected work suits samples were classified according to item types and design. Color measurements were taken thus: After calibration according to ASTM D1729 specifications of standardized configuration settings to match standardized luminous source D65(Daylight 6500K) in color cabinet BOTECK SuperLight-VI, the RGB values of the work suits were calculated using PANTONE Color Cue TX. The RGB values of the colors thus derived were converted into V/C values using the Munsell Conversion 9.0.6 and analyzed with Munsell's 10-color system and PCCS. The results were presented according to Munsell's color wheel and color and brightness distributions were expressed in table form, as well as presented as a tone map. Following analysis, color hue distribution was found to be concentrated around PB, and brightness distribution toward the low end and mid range of the scale. Saturation values were distributed mostly around the low end of the scale. Following color tone analysis according to PCCS, it became apparent that colors were mainly distributed around dkg, ltg, and g, at low- and mid-brightness and low-saturation. Therefore, it may be concluded that colors used in work suits in the machinery and heavy industries are mainly cool colors, at low- and mid-brightness and low saturation. It is conjectured that such colors were applied uniformly in the workplace in order to serve certain functions, such as concealment of stains and contamination. Therefore, it follows that the utilization of colors, among other functions served by working clothings, must be taken into consideration in order to enhance safety and efficiency.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 1999년도 춘계공동학술대회: 지식경영과 지식공학
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• pp.175-186
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• 1999

Detecting the features of significant patterns from their own historical data is so much crucial to good performance specially in time-series forecasting. Recently, a new data filtering method (or multi-scale decomposition) such as wavelet analysis is considered more useful for handling the time-series that contain strong quasi-cyclical components than other methods. The reason is that wavelet analysis theoretically makes much better local information according to different time intervals from the filtered data. Wavelets can process information effectively at different scales. This implies inherent support fer multiresolution analysis, which correlates with time series that exhibit self-similar behavior across different time scales. The specific local properties of wavelets can for example be particularly useful to describe signals with sharp spiky, discontinuous or fractal structure in financial markets based on chaos theory and also allows the removal of noise-dependent high frequencies, while conserving the signal bearing high frequency terms of the signal. To date, the existing studies related to wavelet analysis are increasingly being applied to many different fields. In this study, we focus on several wavelet thresholding criteria or techniques to support multi-signal decomposition methods for financial time series forecasting and apply to forecast Korean Won / U.S. Dollar currency market as a case study. One of the most important problems that has to be solved with the application of the filtering is the correct choice of the filter types and the filter parameters. If the threshold is too small or too large then the wavelet shrinkage estimator will tend to overfit or underfit the data. It is often selected arbitrarily or by adopting a certain theoretical or statistical criteria. Recently, new and versatile techniques have been introduced related to that problem. Our study is to analyze thresholding or filtering methods based on wavelet analysis that use multi-signal decomposition algorithms within the neural network architectures specially in complex financial markets. Secondly, through the comparison with different filtering techniques' results we introduce the present different filtering criteria of wavelet analysis to support the neural network learning optimization and analyze the critical issues related to the optimal filter design problems in wavelet analysis. That is, those issues include finding the optimal filter parameter to extract significant input features for the forecasting model. Finally, from existing theory or experimental viewpoint concerning the criteria of wavelets thresholding parameters we propose the design of the optimal wavelet for representing a given signal useful in forecasting models, specially a well known neural network models.

• 미생물학회지
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• 제47권3호
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• pp.241-248
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• 2011

식품의 상품성과 보존을 위하여 사용하는 합성 첨가물이 소비자들의 소비 습관의 변화와 첨가물의 안전성에 대한 사회적 쟁점화로 천연의 소재를 활용한 다양한 연구와 조사가 진행되고 있다. 본 연구에서도 천연물 중 한의학의 소재로 사용되는 생약제제 79종을 사용하여 식품 중 상품성이 훼손된 음료에서 분리한 세균에 대한 항균성을 조사하였다. 13종의 Bacillus sp.와 3종의 Paenibacillus sp.에 대한 메탄올 추출물의 항균성을 조사한 결과 43종의 생약제제가 분리한 세균에 대한 항균성을 나타내었다. 이 중 8종의 한약재를 선별하고 이들을 대상으로 물, 에탄올, 메탄올과 에틸아세테이트를 추출 용매로 하여 항균성을 조사한 결과 오매, 오배자와 황련이 분리된 세균에 대한 항균성이 우수한 것으로 조사되었으며 특히 물과 에탄올을 사용한 경우에 우수한 항균성을 나타내어 이 결과를 바탕으로 이들 소재를 활용한 천연보존료의 개발 가능성을 확인할 수 있었다. 특히 다른 생약제제와 비교할 때 오매에 대한 연구가 상대적으로 미진한 것으로 판단되어 향후 지속적인 연구를 통한 제품의 개발도 가능할 것으로 판단하였다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 1999년도 춘계공동학술대회-지식경영과 지식공학
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• pp.175-186
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• 1999

Detecting the features of significant patterns from their own historical data is so much crucial to good performance specially in time-series forecasting. Recently, a new data filtering method (or multi-scale decomposition) such as wavelet analysis is considered more useful for handling the time-series that contain strong quasi-cyclical components than other methods. The reason is that wavelet analysis theoretically makes much better local information according to different time intervals from the filtered data. Wavelets can process information effectively at different scales. This implies inherent support for multiresolution analysis, which correlates with time series that exhibit self-similar behavior across different time scales. The specific local properties of wavelets can for example be particularly useful to describe signals with sharp spiky, discontinuous or fractal structure in financial markets based on chaos theory and also allows the removal of noise-dependent high frequencies, while conserving the signal bearing high frequency terms of the signal. To data, the existing studies related to wavelet analysis are increasingly being applied to many different fields. In this study, we focus on several wavelet thresholding criteria or techniques to support multi-signal decomposition methods for financial time series forecasting and apply to forecast Korean Won / U.S. Dollar currency market as a case study. One of the most important problems that has to be solved with the application of the filtering is the correct choice of the filter types and the filter parameters. If the threshold is too small or too large then the wavelet shrinkage estimator will tend to overfit or underfit the data. It is often selected arbitrarily or by adopting a certain theoretical or statistical criteria. Recently, new and versatile techniques have been introduced related to that problem. Our study is to analyze thresholding or filtering methods based on wavelet analysis that use multi-signal decomposition algorithms within the neural network architectures specially in complex financial markets. Secondly, through the comparison with different filtering techniques results we introduce the present different filtering criteria of wavelet analysis to support the neural network learning optimization and analyze the critical issues related to the optimal filter design problems in wavelet analysis. That is, those issues include finding the optimal filter parameter to extract significant input features for the forecasting model. Finally, from existing theory or experimental viewpoint concerning the criteria of wavelets thresholding parameters we propose the design of the optimal wavelet for representing a given signal useful in forecasting models, specially a well known neural network models.