Digital twin is considered as a key technology of industry 4.0, thus being essential for the future of industrial production. Despite the significance, a systematic analysis of its technological landscape is lacking. This study aims to investigate the technological development trends and newly emerging technological convergence opportunities in the domain of digital twin by exploiting patent information derived from U SPTO. For this purpose, this study visualized and predicted the convergence dynamics among patent classification codes by adopting patent co-classification analysis and link prediction approach. The findings show that the number of digital twin-related patent applications has increased significantly since 2018. The CPC code G06F showed the highest eigenvector centrality, while G05B was characterized by highest betweenness centrality. According to the predictive model, 41 novel links were revealed, acting as potential technology convergence opportunities. These links were then categorized into 11 different domains. The most dominant category was "digital data processing and artificial intelligence", which could play a foundational role in the diffusion of digital twin technology. The presence of digital twin technology is dominant in manufacturing, but its applications are expected to expand, including "climate change", "healthcare" and "aerospace engineering". The derived insights can support R&D managers and policy makers in formulating R&D strategies and directing future R&D investment decisions.
Objectives : One of the crucial combinations of acupoints for treating various disorders involves the Eight Confluent acupoints. The present study aims to investigate the selection patterns of the Eight Confluent acupoints in clinical trials and determine the most frequent pairings through network analysis. Methods : The frequencies of the Eight Confluent acupoints were extracted from the Acusynth database, which includes data from 421 clinical investigations. We examined the degree distribution, eigenvector centrality, proximity centrality, and betweenness centrality of these acupoint combinations using network analysis. Results : Data mining revealed that among the Eight Confluent acupoints, PC6 and TE5 were the most commonly applied in the treatment of 30 disorders. Additionally, we identified the most frequently co-occurring pairs of Eight Confluent acupoints by network analysis which included PC6-GV20, SP4-GV4, LU7-LI4, TE5-PC7, GB41-SP6, KI6-BL62, and SI3-BL62. Conclusions : Through the application of data mining and network analysis, we have elucidated the selection patterns and combinations of the Eight Confluent acupoints. These findings provide valuable insights that can enhance doctors' understanding of clinical database-driven Eight Confluent acupoint selection patterns.
Purpose: This study aimed to identify the main keyword, network structure, and main topics of the national petition related to "nursing" in South Korea. Methods: Data were gathered from petitions related to the national petition in Korea Blue House related to the topic "nursing" or "nurse" from August 17, 2017, to May 9, 2022. A total of 5,154 petitions were searched, and 995 were selected for the final analysis. Text network analysis and topic modeling were analyzed using the Netminer 4.5.0 program. Results: Regarding network characteristics, a density of 0.03, an average degree of 144.483, and an average distance of 1.943 were found. Compared to results of degree centrality and betweenness centrality, keywords such as "work environment," "nursing university," "license," and "education" appeared typically in the eigenvector centrality analysis. Topic modeling derived four topics: (1) "Improving the working environment and dealing with nursing professionals," (2) "requesting investigation and punishment related to medical accidents," (3) "requiring clear role regulation and legislation of medical and nonmedical professions," and (4) "demanding improvement of healthcare-related systems and services." Conclusion: This is the first study to analyze Korea's national petitions in the field of nursing. This study's results confirmed both the internal needs and external demands for nurses in South Korea. Policies and laws that reflect these results should be developed.
본 연구의 목적은 ICT 스타트업과 투자 유치에 대한 네트워크 분석을 통하여 한국의 ICT 스타트업 투자 현황을 살펴보고 스타트업과 벤처캐피탈 간의 관계를 연구하는 것이다. 한국의 ICT 스타트업 투자 특성을 파악하기 위해 Gephi를 통한 네트워크 속성값을 추출하여 그 결과를 토대로 각 중심성의 결과를 비교 분석하였다. 분석 결과, 상위권에는 IMM investment, Altos Ventures, Smilegate Investment 등이 위치해 있으며, 매개 중심성, 인접 중심성, 위세 중심성에서 상위권에 위치해 있는 벤처캐피탈사가 2014년부터 2019년까지 유니콘으로 성장하는 스타트업에 지속해서 벤처 투자를 진행해 왔음을 알 수 있다. 이러한 결과는 향후 벤처캐피탈로부터 자금조달을 받고 싶은 스타트업이 업계 투자 현황을 고려하여 벤처캐피탈 간의 관계성을 파악할 수 있는 자료로 활용할 수 있다. 정책적 관점에서 창업 초기에 스타트업이 죽음의 계곡을 지나 성장, 발전하는 데 필요한 육성 전략 수립과 민간 및 정부 자금 지원과 관련 정책 방향성 마련에 기초자료로 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문에서는 전산점근해석기법을 사용하여 복합재료 보에 대한 경계층 해를 계산하고, ANSYS 결과와 비교 검증하였다. 경계층 해는 내부해와 순수 경계층 효과의 합으로 표현되기 때문에, 내부 및 경계층에 대한 수학적으로 엄밀한 정식화를 요구한다. 전산점근 해석기법은 수학적으로 매우 강력한 기법으로, 이러한 문제에 유용하다. 그러나 경계층과 내부 해들의 연결을 시키기 쉽지 않은데, 본 연구에서는 가상일의 원리를 통해 생브낭의 원리와 내부 및 경계층 문제를 체계적으로 분리하였다. 경계층 해는 팝코비치-패들 고유벡터를 계산하여, 실수부와 허수부 벡터들의 선형 조합으로 표현하고, 내부 해의 워핑 함수들을 보상할 수 있도록 최소오차 자승법을 적용하였다. 계산된 해들은 2차원 유한요소 해석 결과와 비교하여 정성적일 뿐만 아니라 정량적으로도 잘 일치하는 결과를 얻었다.
본 연구에서는 한국 동해에서의 바람장의 공간적인 분포특성을 정량적으로 파악하기 위하여 해면기압과 해상풍 자료에 EOF 분석방법을 적용하여 모드별로 고유함수의 공간적인 분포특성과 시간계수를 계산하였고 시간계수의 스펙트럼을 구하여 바람장의 공간 및 시간변동성 및 주기적인 특성을 파악하였다. 평균기압의 분포는 서고동저형의 등압선 배치를 나타내며, 기압의 최대 표준 편차는 블라디보스톡 부근에 위치하고 일본연안으로 갈수록 최저 표준편차를 갖는다. 블라디보스톡 부근은 $6.5^{\circ}C$의 해수면 온도의 최대 표준편차를 갖는 지역이기도 하다. 동서성분 해상풍의 제1모드는 분산의 $47.3\%$ 제2모드는 $30\%$를 반영하며 제1모드는 블라디보스톡 해역에서 최대 변화를 보이며 1년 및 6개월의 주기를 갖는다. 특히 제2모드에서 6개월의 주기가 탁월하다. 해상풍의 남북성분의 연평균 분포는 동해전역에서 북풍계열의 바람이 탁월하며, 특히 블라디보스톡 부근에서 최대 2.2m/s 이상의 북풍이 존재하고 3.8m/s의 표준편차 최대치가 존재하며 시간변동이 크다. 해수면 수온의 공간분포 역시 블라디보스톡 해역에서 최대치가 나타난다. 해상풍과 해면 기압의 결합 직교함수의 모드별 특성은 개별 직교함수에 비해 동서성분 해상풍의 제1모드의 기여도가 증가 하였으며, 제2모드의 기여도는 감소하는 양상을 띤다. 이로 인해 동서성분 해상풍과 해면기압의 결합 직교함수 (WU-PR)의 주기성은 해면 기압의 영향으로 제1모드에서는 1년 및 6개월의 주기가 탁월하며, 제2모드에서는 3개월의 계절변화로 해상풍의 개별 직교함수의 주기와 다르게 나타난다. 해수면 온도의 직교함수까지 포함한 3개의 결합 직교함수의 EOF분석에서는 제2모드에서 해상풍의 공간분포는 해수면 온도에 좌우되는 양상을 보인다. 스펙트럼 분석결과는 제1모드에서 1년 주기가 탁월하며 제2모드는 3개월 및 4개월의 계절변화가 나타난다.
본 연구의 목적은 2015 개정 중학교 공통 교육과정에 제시된 '기능'과 '성취기준'을 가정과 교육과정과 비교 분석하여 차기 가정과 교육과정 개발을 위한 시사점을 도출하는 데 있다. 이러한 연구 목적을 달성하기 위해 2015 개정 중학교 가정과 교육과정을 포함한 14개 교과의 '기능'과 '성취기준'을 키워드 네트워크로 분석하였으며 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 2015 개정 중학교 공통 교육과정의 '기능'에서는 '분석, 활용, 표현'이 연결 중심성과 위세 중심성이 모두 높은 핵심적인 기능 키워드로 나타났다. 둘째, 2015 개정 중학교 공통 교육과정의 '성취기준'에서는 '이해, 설명, 표현, 분석, 활용'의 기능형 키워드가 높은 빈도로 등장했고, 실천적 문제해결 능력과 연관이 있는 '실천, 문제해결, 탐색, 추론' 등이 출현했다. 위세 중심성이 상대적으로 높은 '감상, 해결, 실현'은 '성취기준'에서 사용된 핵심적인 기능형 키워드로 확인되었다. 셋째, 2015 개정 중학교 가정과 교육과정의 '기능'과 '성취기준'의 연관성을 비교한 결과, 실과(기술·가정)의 기능 키워드 15개 중에서 7개가 가정과 '성취기준'의 기능형 키워드에 사용되지 않아 '기능'과 '성취기준'의 연계성이 부족한 것으로 나타났다. 또한 중학교 공통 교육과정과 비교하였을 때 '성취기준'에 활용된 기능형 키워드의 다양성도 부족한 것으로 평가되었다. 이에 차기 가정과 교육과정에서 '기능'과 '성취기준'의 연계성 강화와 '분석, 표현, 비교, 이해, 해석, 탐구, 감상, 해결' 등의 다양한 기능(형) 키워드 활용을 제안한다.
개인화 추천에서 많이 사용되는 협업 필터링은 고객들의 구매이력을 기반으로 유사고객을 찾아 상품을 추천할 수 있는 매우 유용한 기법으로 인식되고 있다. 그러나, 전통적인 협업 필터링 기법은 사용자 간에 직접적인 연결과 공통적인 특징을 기반으로 유사도를 계산하는 방식으로 인해 신규 고객 혹은 상품에 대해 유사도를 계산하기 힘들다는 문제가 제기되어 왔다. 이를 극복하기 위하여, 다른 기법을 함께 사용하는 하이브리드 기법이 고안되기도 하였다. 이런 노력의 하나로서, 사회연결망의 구조적 특성을 적용하여 이런 문제를 해결하려는 시도가 있었다. 이는, 직접적으로 유사성을 찾기 힘든 사용자 간에도 둘 사이에 놓인 유사한 사용자 또는 사용자들을 통해 유추해내는 방식으로 상호 간의 유사성을 계산하는 방식을 적용한 것이다. 즉, 구매 데이터를 기반으로 사용자의 네트워크를 생성하고 이 네트워크 내에서 두 사용자를 간접적으로 이어주는 네트워크의 특성을 기반으로 둘 사이의 유사도를 계산하는 것이다. 이렇게 얻은 유사도는 추천대상 고객이 상품의 추천에 대한 수락여부를 결정하는 척도로 활용될 수 있다. 서로 다른 중심성 척도는 추천성과에 미치는 영향이 서로 다를 수 있다는 점에서 중요한 의미를 갖는다 할 수 있다. 이런 유사도의 계산을 위해서 네트워크의 중심성을 활용할 수 있다. 본 연구에서는 여기서 더 나아가 이런 중심성이 추천성과에 미치는 영향이 추천 알고리즘에 따라서도 다를 수 있다는 데에서 주목하여 수행되었다. 또한, 이런 네트워크 분석을 활용한 추천기법은 신규 고객 혹은 상품뿐만 아니라 전체 고객 혹은 상품으로 그 대상을 넓히더라도 추천 성능을 높이는 데 기여할 것을 기대할 수 있을 것이다. 이런 관점에서 본 연구는 네트워크 모형에서 연결선이 생성되는 것을 이진 분류의 문제로 보고, 추천 모형에 적용할 분류 기법으로 의사결정나무, K-최근접이웃법, 로지스틱 회귀분석, 인공신경망, 서포트 벡터 머신을 선택하고, 온라인 쇼핑몰에서 4년2개월간 수집된 구매 데이터로 실험을 진행하였다. 사회연결망에서 측정된 중심성 척도를 각 분류 기법에 적용하여 생성한 모형을 비교 실험한 결과, 각 모형 별로 중심성 척도의 추천성공률이 서로 다르게 나타남을 확인할 수 있었다.
본 논문은 얼굴영상에서 눈과 입 부위를 추출하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 첫째로, 눈과 입의 에지 이진 화소 집합의 고유 값 (Eigenvalue) 과 고유 벡터 (Eigenvector) 로 부터 추출한 정보들은 눈과 입을 찾기 위한 좋은 특징이 된다. 눈과 입 부위의 긍정적 샘플과 부정적 샘플로부터 추출한 고유 특징들로 다층 신경망을 학습하여 특정 영역이 눈과 입 부위 포함하는 정도를 나타내도록 하였다. 둘째로, 시스템의 강건성 확보를 위해 서로 다른 구조의 단일 MLP를 묶어서 그 결과를 이용하는 Ensemble network 구조를 사용하였다. 두 눈과 입에 각각 별도의 Ensemble network을 사용하였고, 각 Ensemble network내 MLP들의 출력이 최대가 되는 영역의 중심 좌표들을 평균하여 최종 위치를 결정하였다. 셋째로, 특징 정보 추출 검색 영역을 즐기기 위해 얼굴 영상 에지 정보와 눈과 입의 위치 관계를 이용해 눈과 입의 대략적인 영역을 추출하였다. 제안된 시스템은 적은 수의 정면 얼굴에서 추출한 고유 특징들로 학습된 Ensemble network을 사용하여 학습에 사용되지 않은 다른 사람들의 정면얼굴 뿐만 아니라 일정한 범위 내 자세 변화에서도 좋은 일반화 성능을 얻고 있으며, 작은 범위 내에서의 얼굴 크기 변화나 좌우 20°이내의 자세 변화에 대해서도 신경망의 일반화 기능을 이용하여 강건한 결과를 얻고 있음을 확인하였다.
다양한 대안이 고려되는 SOC사업을 종합적으로 진행할 시 투입가능한 재원의 한계는 개별사업의 중요도를 바탕으로 한 투자우선순위를 필요로 한다. 특히, 댐 직하류 하천정비사업과 같이 내재된 가치가 복합적이고 판단기준이 다양한 경우 의사결정의 어려움에 직면할 수 있는데, 이는 다기준의사결정 기법을 활용함으로써 해결할 수 있다. 본 연구에서는 다기준의사결정 기법 가운데 다양한 대안을 고려할 수 있고, 투자우선순위 결정에서 장점이 있는 PROMETHEE을 활용하여 댐 직하류 하천정비사업 33개 대안에 대한 투자우선순위를 결정하였다. 이를 위해 댐 직하류 하천정비사업의 목적과 기능에 입각하여 7가지 세부 평가기준과 평가속성을 결정하였고, 평가기준별 가중치는 AHP 기법에서 제안하는 고유벡터법에 의해 산출하였다. 이를 바탕으로 PROMETHEE를 수행한 결과, 총 33개 대안 가운데 주암조절지댐, 운문댐, 용담댐 순으로 투자우선순위가 높은 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 댐 직하류 하천정비사업의 투자우선순위는 향후 우선순위가 높은 대안을 대상으로 동시투자 혹은 단계적으로 투자하기 위한 의사결정자의 정책결정에 도움을 줄 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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