• 한국산업융합학회 논문집
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• 제26권5호
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• pp.833-844
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• 2023

As technology convergence is recognized as a driver of innovation, the identification of technology convergence opportunities is critical to expanding a firm's technology portfolio. Recently, wearable technology has emerged as an important factor in creating new business opportunities and providing technology investment alternatives for firms in the era of Industry 4.0. Against this background, this study provides a new patent analysis framework for identifying and proposing technology convergence opportunities in the wearable field. Using 8,621 patents filed between 2011 and 2021, a case study was conducted to identify technological convergence opportunities by applying Word2Vec algorithm. The analysis framework can be divided into four stages, with the final stage recommending potential technology convergence opportunities for a specific candidate firm's technology area by calculating similarities between technology codes. This study aims to better understand the current status of wearable technology development as well as to propose a new methodology for capturing technology convergence opportunities in the wearable industry. The case study result suggests that the convergence of healthcare and ICT may provide new development opportunities. Furthermore, the results are expected to provide alternative perspectives on the development of new markets and technologies using wearable technology and can support the strategic decision-making on future technology planning in the wearable field.

• 로봇학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.487-495
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• 2023

This paper presents a method for autonomous exploration of indoor environments using a 2-dimensional Light Detection And Ranging (LiDAR) scanner. The proposed frontier-based exploration method considers navigability from the current robot position to extracted frontier targets. An approach to constructing the point cloud grid map that accurately reflects the occupancy probability of glass obstacles is proposed, enabling identification of safe frontier grids on the safety grid map calculated from the point cloud grid map. Navigability, indicating whether the robot can successfully navigate to each frontier target, is calculated by applying the skeletonization-informed rapidly exploring random tree algorithm to the safety grid map. While conventional exploration approaches have focused on frontier detection and target position/direction decision, the proposed method discusses a safe navigation approach for the overall exploration process until the completion of mapping. Real-world experiments have been conducted to verify that the proposed method leads the robot to avoid glass obstacles and safely navigate the entire environment, constructing the point cloud map and calculating the navigability with low computing time deviation.

• 복식문화연구
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• 제31권5호
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• pp.607-626
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• 2023

This study analyzes consumer fashion purchase patterns from a big data perspective. Transaction data from 1 million transactions at two Korean fashion brands were collected. To analyze the data, R, Python, the SPADE algorithm, and network analysis were used. Various consumer purchase patterns, including overall purchase patterns, seasonal purchase patterns, and age-specific purchase patterns, were analyzed. Overall pattern analysis found that a continuous purchase pattern was formed around the brands' popular items such as t-shirts and blouses. Network analysis also showed that t-shirts and blouses were highly centralized items. This suggests that there are items that make consumers loyal to a brand rather than the cachet of the brand name itself. These results help us better understand the process of brand equity construction. Additionally, buying patterns varied by season, and more items were purchased in a single shopping trip during the spring season compared to other seasons. Consumer age also affected purchase patterns; findings showed an increase in purchasing the same item repeatedly as age increased. This likely reflects the difference in purchasing power according to age, and it suggests that the decision-making process for pur- chasing products simplifies as age increases. These findings offer insight for fashion companies' establishment of item-specific marketing strategies.

• 한국음향학회지
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• 제28권5호
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• pp.471-476
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• 2009

본 논문에서는 변별적 가중치 학습 (discriminative weight training) 기반의 최적화된 가중치를 가지는 입력벡터를 구성하여 support vector machine (SVM)을 이용한 기존의 3GPP2 selectable mode vocoder (SMV)코덱의 음성/음악 분류 성능을 향상 시키는 방법을 제안한다. 구체적으로, 최소 분류 오차 minimum classification error (MCE) 방법을 도입하여, 최적화된 가중치를 각각의 특징벡터별로 부가한 SVM을 적용하여 기존의 가중치를 고려하지 않은 SVM 기반의 알고리즘과 비교하였으며, 우수한 음성/음악 분류 성능을 보였다.

• 지능정보연구
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• 제22권1호
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• pp.187-204
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• 2016

소셜 미디어를 이용하는 사용자들이 직접 작성한 의견 혹은 리뷰를 이용하여 상호간의 교류 및 정보를 공유하게 되었다. 이를 통해 고객리뷰를 이용하는 오피니언마이닝, 웹마이닝 및 감성분석 등 다양한 연구분야에서의 연구가 진행되기 시작하였다. 특히, 감성분석은 어떠한 토픽(주제)를 기준으로 직접적으로 글을 작성한 사람들의 태도, 입장 및 감성을 알아내는데 목적을 두고 있다. 고객의 의견을 내포하고 있는 정보 혹은 데이터는 감성분석을 위한 핵심 데이터가 되기 때문에 토픽을 통한 고객들의 의견을 분석하는데 효율적이며, 기업에서는 소비자들의 니즈에 맞는 마케팅 혹은 투자자들의 시장동향에 따른 많은 투자가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 중국의 온라인 시나 주식 포럼에서 사용자들이 직접 작성한 포스팅(글)을 이용하여 기존에 제시된 토픽들로부터 핫토픽을 선정하고 탐지하고자 한다. 기존에 사용된 감성 사전을 활용하여 토픽들에 대한 감성값과 극성을 분류하고, 군집분석을 통해 핫토픽을 선정하였다. 핫토픽을 선정하기 위해 k-means 알고리즘을 이용하였으며, 추가로 인공지능기법인 SOM을 적용하여 핫토픽 선정하는 절차를 제시하였다. 또한, 로짓, 의사결정나무, SVM 등의 데이터마이닝 기법을 이용하여 핫토픽 사전 탐지를 하는 감성분석을 위한 모형을 개발하여 관심지수를 통해 선정된 핫토픽과 탐지된 핫토픽을 비교하였다. 본 연구를 통해 핫토픽에 대한 정보 제공함으로써 최신 동향에 대한 흐름을 알 수 있게 되고, 주식 포럼에 대한 핫토픽은 주식 시장에서의 투자자들에게 유용한 정보를 제공하게 될 뿐만 아니라 소비자들의 니즈를 충족시킬 수 있을 것이라 기대된다.

• Journal of Nutrition and Health
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• 제56권3호
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• pp.300-314
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• 2023

본 연구는 2016-2018년 국민건강영양조사 자료를 이용하여 청소년의 아침결식과 관련된 요인을 찾고 아침결식 예측모형을 분석하여 청소년의 아침결식 예방 교육 및 정책 수립에 기초 자료를 제공하고자 하였다. 2016-2018년 국민건강영양조사의 참여자는 총 24,269명으로 12-18세의 청소년 중 변수 결측자를 제외한 대상자는 1,024명이며, 이중 아침식사 섭취자 579명, 결식자 445명이었다. 남학생의 49.1%, 여학생의 50.9%가 아침결식자였다. 연령은 아침식사 결식군이 유의적으로 높으며, 결식군의 고등학생 비율이 높았다. 가구소득 4분위수는 아침식사 섭취군의 9.1%, 결식군의 15.4%가 '하'로 유의적인 차이를 보였다. 조사대상자의 신체적 요인은 유의적인 차이를 보이지 않았으나 체중감소를 위해 결식을 하는 경우는 아침식사 결식군의 25.3%, 섭취군의 10.4%로 유의적인 차이를 보였다. 조사대상자의 식습관과 정신건강에서 아침식사 결식군이 섭취군보다 1일 1회이상 외식횟수가 유의적으로 높았으며, 최근 1년간 1주 동안 5-7회 이상의 저녁식사 섭취빈도는 아침섭취군이 유의적으로 높았다. 또한, 아침식사 섭취군은 결식군보다 영양교육 경험이 유의적으로 높았으며, 아침식사 섭취군이 결식군보다 에너지, 단백질, 지방, 탄수화물, 식이섬유, 콜레스테롤, 비타민 A, 비타민 B1, 비타민 B2, 니아신, 비타민 C, 칼슘, 인, 나트륨, 칼륨, 철의 섭취율 및 탄수화물, 단백질, 지방의 섭취비율도 유의적으로 높았다. 아침결식 예측 모형을 도출하기 위해 CART 알고리즘을 사용한 의사결정나무 분석결과, 아침식사 섭취여부를 결정하는 주요인은 투입된 7개의 변수 중 교육수준과 영양교육 경험을 제외한 결식을 통한 체중조절, 가구소득 4분위수, 저녁식사 빈도, 연령, 외식 횟수였다. 체중조절을 위하여 결식을 하는 경우는 아침식사 결식군에서 높았다. 체중조절을 위하여 결식을 하지 않는 대상자는 가구소득 4분위수의 수준에서 소득이 '하', '중하'일 때 아침결식 비율이 높았다. 가구소득수준이 '상', '중상' 대상자의 경우는 저녁식사 빈도가 주 3-4회 이하인 경우 아침결식 비율이 높았다. 저녁식사 빈도가 주 5-7회이더라도 연령이 14.5세 초과인 경우 아침결식을 하고 있으며, 연령이 14.5세 미만인 대상자들은 외식횟수가 일 1회 이상인 경우, 주 6회 이하인 경우 아침결식을 하고 있었다. 따라서 아침결식을 감소시키기 위해서 청소년 대상의 각 그룹의 결식 주요인에 따라 올바른 체중조절 방법, 아침식사 배달, 건강정보에 대한 접근성 높이기, 아침결식과 질병과의 관련성 교육을 위한 토론수업 및 역할놀이 등과 같은 맞춤형 교육이 필요하며, 향후 청소년의 저녁식사 결식 감소 방안에 대한 연구가 추가적으로 진행되어야 하겠다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제41권1호
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• pp.1-12
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• 2004

본 논문에서는 광 통신망에서 서비스 차별화를 제공하기 위하여 광 버스트 교환 (Optical Burst Switching; OBS) 기술의 특징을 이용한다. 제시된 기법은 제어 패킷과 버스트 데이터간의 offset 시간을 이용하는 방식으로서 다중 서비스를 지원하기 위하여 서비스마다 서로 다른 크기의 offset 시간을 이용한다. 이를 위하여 서비스 차등률과 보존 법칙에 의해서 버스트 손실률을 결정하고 이 서비스 요구 QoS 에 맞는 offset 시간을 결정한다. 제시된 첫 번째 방식은 상위 클래스와 하위 클래스로 분류되는 두 종류의 서비스를 고려하여 상위 클래스의 요구 QoS에 적합한 offset 시간을 결정하는 알고리즘이다 두 번째 알고리즘은 두 종류이상의 다중 서비스 클래스 환경에 맞도록 첫 번째 알고리즘에 이용된 분석 방법을 확장한다. 제시된 알고리즘은 서비스를 상위 그룹과 하위 그룹으로 구분하며 상위 그룹의 QoS를 위한 offset 시간을 먼저 결정하고, 이것을 이용하여 각서비스에 맞는 offset 시간을 최종적으로 결정한다. 제시된 알고리즘의 성능 평가는 시뮬레이션을 이용한다. 사용자가 요구하는 서비스 차등률에 맞는 offset 시간을 제안된 알고리즘에 의해서 결정하고 요구 버스트 손실률이 만족됨을 보인다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2000년도 춘계학술대회논문집
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• pp.263-268
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• 2000

본 논문에서는 고조파 소음을 내는 시스템의기본 주파수 추정을 통한 새로운 피드백 능동소음제어 방법을 제안한다. 기존신호를 측정하기 어려운 상황에서 종래의 다중 정현파 소음의 능동제어 방법은 기준신호를 측정하는 대신 추정된 주파수를 이용하여 기준신호를 만들어낸다. 그러나 비팅현상(beating phenomenon)이 존재할 때는 순간적으로 특정 주파수 성분이 사라지게 되므로 적응 주파수 추정이 어렵게 되어 비팅현상에 의한 주파수 추정에서의 혼돈을 만들어진 기준신호를 쓸모없게 만든다. 제안된 알고리즘은 두 가지 부분으로 구성된다. 첫째는 기본주파수 추정을 이용한 기준신호 발생기이고 둘째는 기존의 피드포워드 제어부분이다. 제안된 결정 규칙을 이용한 기본주파수 추정알고리즘은 비팅현상에 둔감할 뿐 아니라 기존의 직렬형 적응노치필터 방법에 비해 좋은 추종성능과 적은 주파수 추정 오차의 분산을 갖는다. 더욱이 신호대잡음비가 좋지 않아 기존의 주파수 검증하기 위해서 실측한 선박의 객실 소음과 자동차의 시변하는 엔진부밍소음에 대해서 모의 실험을 수해한다.

• 소음진동
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• 제10권6호
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• pp.1059-1066
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• 2000

본 논문에서는 고조파 소음을 내는 시스템의 기본 주파수 추정을 통한 새로운 피드백 능동소음제어 방법을 제안한다. 기준신호를 측정하기 어려운 상황에서 종래의 다중 정현파 소음의 능동제어 방법은 기준신호를 측정하는 대신 추정된 주파수를 이용하여 기준신호를 만들어낸다.$^{(4)}$ 그러나 맥놀이현상(beating phenomenon)이 존재할 때는 순간적으로 특정 주파수 성분이 사라지게 되므로 적응 주파수 추정이 어렵게 되어 맥놀이현상에 의한 주파수 추정에서의 혼돈은 만들어진 기준신호를 쓸모없게 만든다. 제안된 알고리즘은 두 가지 부분으로 구성된다. 첫째는 기본주파수 추정을 이용한 기준신호 발생기이고 둘째는 기존의 피드포워드 제어 부분이다. 제안된 결정 규칙을 이용한 기본주파수 추정알고리즘은 맥놀이현상에 둔감할 뿐 아니라 기존의 직렬형 적응노치필터 방법에 비해 좋은 추종성능과 적은 주파수 추정 오차의 분산을 갖는다.$^{(4)}$ 더욱이 신호대잡음비가 좋지 않아 기존의 주파수 추정방법으로는 추정될 수 없는 주파수 성분가지 제어가 가능하다. 제안된 능동소음제어 방법의 성능을 검증하기 위해서 실측한 선박의 객실 소음과 자동차의 시변하는 엔진부밍소음에 대해서 모의 실험을 수행한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제22권9호
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• pp.1916-1932
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• 1997

절대 클럭 동기를 요구하는 동기식 스트림 암호 통신 시스템에 사이클 슬립 현상이 발생하면 암, 복호기간에 난수 동기가 이탈된다. 난수 동기 이탈 현상이 발생하면 통신을 할 수 없을 뿐 아니라 수신 시스템을 오작동 시킬 수 있다. 이러한 위험성을 줄이기 위하여 암호문에 동기 패턴과 세션 키를 주기적으로 삽입하여 재동기를 이루는 연속 재동기 방법을 흔히 사용한다. 연속 재동기 방식을 사용하면 비교적 안정된 암호 통신을 할 수 있으나 몇가지 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 OSI 7계층중 링크 계층의 프로토콜로 HDLC 방식을 사용하는 통신 체계에서 운용되는 동기식 스트림 암호 통신 시스템에 적합하고 연속 재동기 방식의 문제점들을 해결할 수 있는 적응 재동기 방식을 제안하였다. 제안된 적응 재동기 방식에서는 HDMC 프레임의 주소 체계 특성을 이용하여 난수 동기 이탈이 발생한 경우에만 재동기를 이루는 방법을 사용하였다. 즉, 각 단위 측정 시간 동안의 HDLC 프레임의 주소 영역 수신률을 측정하여 이것이 역치보다 적은 경우에만 난수 동기 이탈이 발생한 것으로 판단하여 재동기를 이루는 방법을 사용하였다. 적응 재동기 방식은 연속 재동기 방식보다 효율적이며 주기적으로 동기 패턴과 세션 키를 전송하는 것에 따른 문제점을 해결하였다. 제안된 알고리즘을 HDLC 프로토콜을 사용하는 패킷 암호 통신에서 운용되는 동기식 스트림 암호 통신 시스템에 적용하여 시험한 결과, 연속 재동기에 비해 오 복호율 R_e 오 복호된 데이터 비트수 D_e에서 훨씬 향상된 성능을 나타내는 것을 확인하였다.