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현장관측 및 원격탐사 자료를 이용한 북동 멕시코 만에서 El $Ni\tilde{n}o$와 La $Ni\tilde{n}a$ 기간 동안 표층 입자성 유기탄소의 시/공간적 변화 연구 (Determining Spatial and Temporal Variations of Surface Particulate Organic Carbon (POC) using in situ Measurements and Remote Sensing Data in the Northeastern Gulf of Mexico during El $Ni\tilde{n}o$ and La $Ni\tilde{n}a$)

  • 손영백
    • 한국해양학회지:바다
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    • 제15권2호
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    • pp.51-61
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    • 2010
  • 북동 멕시코 만에서 particulate organic carbon(POC)의 시/공간적 변화를 조사하기 위하여, 1997년 11월부터 2000년 8월까지 총 9번의 관측이 이루어 졌으며, 같은 기간 동안 위성자료(해색, 표층수온, 해면고도이상, 표층바람)와 주요 강들 의 유출량이 조사되었다. POC 농도는 내 대륙붕과 미시시피 하구 역에서 높은 값을 (>100 $mg/m^3$) 나타내고 대륙붕과 대륙사면으로 가면서 감소된다. POC의 경년 변화는 상대적으로 1997과 1998년(El $Ni\tilde{n}o$)이 1999과 2000년(La $Ni\tilde{n}a$) 보다 상대적으로 증가되어 나타난다. 이런 현상은 미시시피강 및 다른 주요 강들에 영향을 주는 강우량 변화에 따른 담수 유 입의 변화와 직접적으로 연관되어 있으며, 강우량 변화는 ENSO 현상과 같은 세계 기후변화와 관련이 있는 것으로 사료 된다. 북동 멕시코 만 연안으로 유입되는 주요 강들의 방류량은 초봄에 증가되어 여름과 가을에 감소되지만, 공간적으로 확장된 높은 농도의 POC 분포는 여름 조사기간에서 관측되고, 낮은 농도 및 제한된 확산은 가을과 초 봄 관측에서 나타 난다. 여름철 동안 상대적인 강의 유출량은 봄에 비하여 현저하게 감소하지만, 증가된 표층수온은 수층을 강하게 성층화 시키고 표층에서 부력을 증가시킨다. 이런 조건에서 고농도의 POC를 함유하는 저염수는 상부 대륙사면까지 확장되고 이 는 Loop Current와 Loop Current Eddies의해서 조절된다. 봄과 가을 동안 유출량은 보통이거나 이상을 보이지만, 증가된 바람과 낮은 표층수온으로 인하여 수직적 혼합을 유발하고 이는 높은 농도의 POC를 내 대륙붕에 제한 시키는 것으로 사료된다.

인공광 식물공장에서 수경배양액 및 광질 조절이 상추 실생묘 생장에 미치는 영향 (Hydroponic Nutrient Solution and Light Quality Influence on Lettuce (Lactuca sativa L.) Growth from the Artificial Light Type of Plant Factory System)

  • 허정욱;박경훈;홍승길;이재수;백정현
    • 한국환경농학회지
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    • 제38권4호
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    • pp.225-236
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    • 2019
  • 인공광 식물공장에서는 작물을 생산하기 위하여 일반적으로 화학비료 유래 무기성분을 포함하는 배양액을 시용하여 수경재배한다. 본 연구에서는 광질이 상이한 식물공장에서 관행의 무기배양액 일부 또는 전량을 유기배양액으로 대체할 수 있는 폐기 농업부산물 유래 유기배양액을 시용하여 수경재배하고 작물의 생장에 미치는 영향을 검토하였다. 청색, 적색 및 백색 LED를 1:2:1의 비율로 혼합한 혼합LED 및 관행의 형광등 조사 조건에서 적치마와 청치마 상추 실생묘를 35일간 수경재배한 결과, 적치마와 청치마 상추의 생체중 및 전개엽수 증가는 형광등을 조사한 Y구에서 통계적으로 유의하게 증가하였다. 그러나 유·무기 혼합배양액 처리구인 YK 및 YTJ에서는 오히려 혼합LED 조사구에서 증가하였다. 유기배양액 단용 또는 유·무기 혼합배양액 처리시 엽내 SPAD치는 두 실생묘 모두 Y구와 유사하거나 증가하는 경향을 나타내었다. 관행의 무기배양액인 Y구에서 배양액내 구성성분 중 가장 많은 양을 차지하고 있는 무기성분인 NO3-N은 재배 개시일에 약 97 mg/L으로, 적치마와 청치마 상추 실생묘에서 모두 재배기간이 경과함에 따라 감소하는 경향을 보였다. 적치마의 경우 재배종료시 각 처리구별 NO3-N 농도는 형광등 조사시 약 29 mg/L, 혼합LED 조사시 24 mg/L였으며, 청치마의 경우 형광등 조사시 약 26 mg/L, 혼합LED 조사시 47 mg/L로, 초기 투입량 대비 25~48% 정도의 양이 재배종료시까지 흡수되지 않고 남아 있었다. 재배개시일 NH3-N 농도는 Y구3-N 잔여량은 약 13%로 최대값을 나타내었다. 관행의 무기배양액내 질산태질소는 작물체에 흡수되어 생체중, 엽수 증가와 같은 지상부 생장을 좌우하는 주요 성분이지만 재배종료시까지 전량이 흡수되지 않고 남아 있는 것으로 보아 상추 수경재배시 배양액내 질산태질소의 초기 투입량을 조절할 필요성이 대두되었다. 연구결과 농업부산물 유래 유기배양액을 활용하여 적치마와 청치마 상추를 수경재배할 경우 유기배양액 단용보다 유·무기 혼합배양액 시용으로 유기배양액내 부족한 질소 성분을 무기질소로 보충할 수 있어 무기성분 사용량 저감이 기대된다. 또한 상추 실생묘의 양적생장 추이와 달리 엽내 색소합성이 관행 무기배양액보다 특정 유기배양액 단용 또는 혼용에 의해 유의하게 증가하는 것으로 보아 작물체내 물질합성량, 유기배양액 사용기간 및 재이용 등 유기배양액의 화학적 특성 변화에 대한 연구가 필요할 것으로 판단된다.

웹기반 지능형 기술가치평가 시스템에 관한 연구 (A Study on Web-based Technology Valuation System)

  • 성태응;전승표;김상국;박현우
    • 지능정보연구
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    • 제23권1호
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    • pp.23-46
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    • 2017
  • 2000년대 이전부터 북미 유럽의 선진국을 중심으로 특정 기업이나 사업(프로젝트)에 관한 가치를 평가하는 사례는 있어 왔으나, 개별 기술(특허)의 경제적 가치를 산정하는 체계나 방법론은 국내를 중심으로 최근 들어 활성화되어 왔다. 이러한 기술가치평가 분야는 기술이전(거래), 현물출자, 사업타당성 분석, 투자유치, 세무/소송 등의 다양한 용도로 활용되고 있다. 물론 기술보증기금의 KTRS, 발명진흥회의 SMART 3.1과 같이, 평가대상기술에 대한 기술력(등급) 평가 혹은 특허등급평가를 정성적으로 수행하는 온라인 시스템은 존재해 왔으나, 대상기술의 정량적인 가치금액까지 산출해 주는 웹기반 지능형 기술가치평가 시스템은 한국과학기술정보연구원(KISTI)에 의해 유일하게 개발 및 공식 오픈되어 확산 활용되고 있다. 본 고에서는 KISTI에서 개발 운영중인 웹기반 'STAR-Value' 시스템을 중심으로, 탑재된 방법론 및 평가모델의 유형, 이를 지원하는 참조정보 및 데이터베이스(D/B)가 어떻게 연계 활용되는지를 소개한다. 특히 미래에 발생할 경제적 수익을 추정하여 현재가치화하는 소득접근법 기반의 대표 모델인 현금흐름할인(DCF) 모델과 특정 로열티율을 기반으로 로열티수입료의 현재가치를 기술료 대가로 산정하는 로열티절감모델을 포함한 6개 모델, 그리고 관련 지원정보(기술수명, 기업(업종)재무정보, 할인율, 산업기술요소 등)의 데이터 기반 연계 방식에 대해 살펴본다. STAR-Value 시스템은 평가대상기술에 대한 국제특허분류(IPC) 혹은 한국표준산업분류(KSIC) 등의 분류 정보로부터 기술순환주기(TCT) 지수, 유사업종(혹은 유사기업)의 매출액 성장률 및 수익성 데이터, 업종별 가중평균자본비용(WACC) 및 산업기술요소 지수 등 메타데이터값을 자동적으로 불러오고 여기에 조정요인을 반영하여 기술가치의 산출결과가 높은 신뢰성 및 객관성을 가지도록 한다. 나아가 대상기술의 잠재적 시장규모와 해당 사업화주체의 시장점유율에 대한 정보까지 보유 재무데이터 기반으로 참조값을 제시하거나 기존에 완료된 평가사례 축적 기반으로 업종별 유사 기술의 가치범위값을 제시해 준다면, 본 시스템이 보다 지능형으로 지원 모듈을 연계 활용하고 실시간으로 손쉽게 고(高)정확도의 기술가치범위를 제시해 줄 수 있을 것으로 기대된다. 본 고에서는 웹기반 STAR-Value 시스템이 참조데이터 기반으로 지능형 연계를 수행하도록 해주는 모형선택 가이드라인 지원기능, 기술가치범위 추론 지원기능, 유사기업 선정 기반의 시장점유율 산정 지원기능의 내부 로직 구성을 설명한다. 상기 지원기능을 통해 비전문가(또는 초보자) 수준에서 최적의 평가모형 선택, 기술가치 범위 추론, 유사기업 선택 및 시장점유율 산정에 대한 정보지원이 데이터 사이언스 및 기계학습 기반으로 수행될 수 있다. 본 연구는 기술가치평가 분야의 이론적 타당성을 평가실무에서 활용할 수 있는 평가모델 및 지원정보를 실제 탑재한 웹기반 시스템의 소개에 의미가 있으며, 추가적으로 보다 객관적이고 손쉬운 지능형 지원시스템의 활용성을 높임으로써, 앞으로 기술사업화의 제 분야에서 다양하게 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

도시(都市)와 농촌(農村)에서의 비점원(非點源) 오염물(汚染物) 배출양상(排出樣相)에 관한 연구(硏究) (A Study on the Nonpoint Pollutant Loadings in Urban and Agricultural Areas)

  • 임봉수;이병헌;최의소
    • 대한토목학회논문집
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    • 제4권2호
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    • pp.45-53
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    • 1984
  • 본(本) 연구(硏究)는 우리 나라에 있어서의 도시(都市)와 농촌(農村)의 비점원(非點源) 오염물질(汚染物質) 배출량(排出量)과 강우시(降雨時) 유출(流出)에 따르는 농도(濃度)의 양상(樣相)을 조사(調査)하였다. 주요분석항목은 COD, BOD, SS 이었으며 1981년(年) 5월(月)부터 8일(日)까지 수행(遂行)되었다. 도시지역(都市地域)의 비점원(非點源) 오염물질(汚染物質) 배출량(排出量)은 강우강도(降雨强度)와 강우지속시간(降雨持續時間) 등이 영향을 주었는 데 초기우수(初期雨水)에서 그 농도(濃度)는 유량(流量)이 증가(增加)함에 따라 높아지는 양상(樣相)을 띤다. 또, 집중강우시(集中降雨時) 유량(流量)이 급격히 증가(增加)하더라도 그 농도(濃度)는 희석되기 때문에 그만큼 증가(增加)하지 않는다. 최대강우(最大降雨) 이후(以後) 다시 새로운 강우(降雨)가 형성(形成)될 때 오염물질(汚染物質)의 농도(濃度)는 초기강우(初期降雨) 이전(以前)의 농도(濃度)보다 낮은 경우가 있는데 이것은 하수천(河水川) 및 하수거(下水渠)에 침적된 오염물질(汚染物質)이 강우(降雨)에 의해 씻어 내려갔기 때문이다. 그러나 최대유량(最大流量) 이후(以後) 초기강우(初期降雨)보다 큰 강우강도(降雨强度)가 지속(持續)되는 경우에는 유량(流量)이 증가(增加)함에 따라 오염물질(汚染物質)의 농도(濃度)가 증가(增加)한다. 도시지역(都市地域)의 강우시(降雨時) 면적당(面積當) 비점원(非點源) 오염물질(汚染物質)의 배출량(排出量)은 COD 489.9~1.328 kg/ha/yr로 평균(平均) 690.5 kg/ha/yr이고, BOD 226.8~614.8 kg/ha/yr로 평균(平均) 319.7 kg/ha/yr이고, SS 589.7~1,598.5 kg/ha/yr로 평균(平均) 831.2 kg/ha/yr로 산출된다. 농촌지역(農村地域)에서는 침전(沈澱)되었던 생활하수(生活下水), 퇴비 침출수 및 기타 농업폐기물(農業廢棄物) 등에 의해서 오염물질(汚染物質)이 흘러나온다. 논의 경우 면적당(面積當) 비점원(非點源) 오염물질(汚染物質) 배출량(排出量)은 COD 21.7~114 kg/ha/yr로 평균(平均) 62.34 kg/ha/yr이고, BOD 9.53~34.5 kg/ha/yr로 평균(平均) 18.65 kg/ha/yr이며, SS 8.35~29.57 kg/ha/yr로 평균(平均) 16.12 kg/ha/yr로 나타났다. 한편, 경작지의 경우 COD 46.3~171.8 kg/ha/yr범위로 평균(平均) 91.9 kg/ha/yr이고, BOD 11.7~42.5 kg/ha/yr범위로 평균(平均) 22.98 kg/ha/yr이고, SS 11.4~43.4 kg/ha/yr범위로 평균(平均) 23.09로 나타났다. 축산지역(畜產地域)의 오염물질(汚染物質)은 강우시(降雨時) 가축(家畜) 및 청소수(淸掃水), 퇴비국물에 기인한다. 면적당(面積當) 비점원(非點源) 오염물질(汚染物質) 배출량(排出量)은 COD 2,489~6,658 kg/ha/yr로 평균(平均) 3,804 kg/ha/yr이고, BOD 464~2,900 kg/ha/yr로 평균(平均) 2,047 kg/ha/yr이며, SS 729~1,442 kg/ha/yr로 평균(平均) 1,149 kg/ha/yr로 나타났다. 산림지역(山林地域)의 오염물질(汚染物質)은 강우시(降雨時) 나뭇잎이 퇴적되어 형성(形成)된 유기물층(有機物層)으로부터, 침출수(浸出水)가 씻겨져 내려오는 경우이다. 면적당(面積當) 비점원(非點源) 오염물질(汚染物質)의 배출량(排出量)은 COD 5.45~18.56 kg/ha/yr로 평균(平均) 9.86 kg/ha/yr이고, BOD 1.67~7.54 kg/ha/yr로 평균(平均) 3.48 kg/ha/yr이며, SS 9.74~10.35 kg/ha/yr로 평균(平均) 4.64 kg/ha/yr로 나타났다.

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붕소-중성자 포획치료를 위한 미세 속중성자 선량 특성 연구 (Dosimetry of the Low Fluence Fast Neutron Beams for Boron Neutron Capture Therapy)

  • 이동한;지영훈;이동훈;박현주;이석;이경후;서소희;김미숙;조철구;류성렬;유형준;곽호신;이창훈
    • Radiation Oncology Journal
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    • 제19권1호
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    • pp.66-73
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    • 2001
  • 목적 : 붕소-중성자 포획치료법(Boron Neutron Capture Therapy, BNCT)을 위해 원자력병원 싸이클로트론에서 발생되는 최대에너지 34.4 MeV의 속중성자(Fast neutron)를 70 cm 파라핀으로 감속시킨 후 선량 특성을 조사하였다. 그 결과를 토대로 열외중성자(Epithermal neutron) 선량 측정법에 대한 프로토콜을 확립하여 원자로에서 방출되는 열외 중성자 선량 특성 평가의 기초를 삼고, 가속기를 이용한 BNCT 연구에 대한 타당성 여부를 조사하고자 한다. 대상 및 방법 : 공기 중 선량 및 물질 내 선량 분포 측정을 위해 Unidos 10005 (PTW, Germany) 전기계와 조직 등가 물질인 A-150 플라스틱으로 제작된 IC-17 (Far West, USA) 및 IC-18, ElC-1 이온함을 사용하였고, 감마선의 측정을 위해서는 마그네슘으로 제작된 IC-l7M 이온함을 이용하였으며 조직등가 기체와 아르곤 기체를 분당 5cc 씩 주입하며 측정하였다. 중성자, 광자, 전자가 혼합된 장의 모의 수송 해석을 위해 이용되는 Monte Carlo N-Particle (MCNP) transport code를 사용하여 2차원적 선량 분포 및 에너지 분포를 계산하였으며 이 결과를 측정값과 비교하였다. 결과 : BNCT에서의 유효 치료 깊이인 물 팬텀 4 cm에서의 선량은 치료기 1 MU 당 $6.47\times10^{-3}\;cGy$로 미세하였으며, 이때 감마 오염도(contamination)는 $65.2{\pm}0.9\%$로 중성자보다는 감마선에 의한 선량 기여분이 우세하였다. 깊이에 따른 선량 분포 특성에서는 중성자 선량은 선형적으로 감쇠 되었고, 감마선량은 지수적으로 보다 급격히 감쇠되는 경향을 보였으며 전체 선량의 $D_{20}/D_{10}$은 0.718 이었다. MCNP에 의한 에너지 분포 전산 계산의 결과 2.87 MeV 이하에서 중성자 피크가 나타났으며, 저에너지 영역에서는 감마선이 연속적으로 분포되는 양상을 보였다. 결론 : 벽 물질이 서로 다른 두 개의 이온함을 사용한 직접 선량 측정과 MCNP 전산 시뮬레이션을 이용한 공간 선량분포 계산으로 미세 속중성자 빔에 대한 선량 특성을 파악할 수 있었으며, 원자로 열외중성자 주(Epithermal neutron column)에 대한 선량 평가 자료로 확보하였다. 아울러 가속기에 대한 연구가 진행되어 고전압, 고전류를 발생시키는 전원 공급장치와 표적핵(Target) 물질이 개발되고 비스무스나 납 등에 의해 감마 오염도를 줄일 경우, 싸이크로트론에 의한 보론-중성자 포획치료도 가능해질 것으로 판단된다.

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최소압력보조 수준에서 추가적 1시간 T-piece 시도가 이탈에 미치는 영향 (Effect of Additional 1 hour T-piece Trial on Weaning Outcome to the Patients at Minimum Pressure Support)

  • 홍상범;고윤석;임채만;안종준;박완;심태선;이상도;김우성;김동순;김원동
    • Tuberculosis and Respiratory Diseases
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    • 제45권4호
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    • pp.813-822
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    • 1998
  • 연구배경: 압력보조환기로 이탈시 발판 시기는 최소보조압력수준에서 시행하는 것이 추천되고 있다. 그러나 임상에서는 압력보조환기법에 의한 이탈시 기관내 관의 발관을 최소압력보조법에 도달하였다고 판단되는 경우에서도 기관내 관의 재삽관 가능성을 줄이기 위하여 때로는 T-piece 시도를 1 시간 더한 뒤 기관내 관을 제거하는 방법도 시행되고 있다. 이는 환자의 호흡예비력을 좀더 확실하게 검증할 수 있는 장점이 있는 반면, 기관내 관 자체가 높은 기도 저항을 유발하므로 환자의 호흡 일이 증대되어 오히려 이탈이 지연될 가능성도 있다. 본 저자들은 최소압력보조치에서 1 시간 T-piece 추가가 이탈에 어떤 영향을 미치는지 알아보고자하였다. 연구방법: 1997년 5월부터 1998년 3월까지 서울중앙병원 내과계 중환자실에서 이탈을 시도한 44명을 대상으로 무작위 전향적 연구를 시행하였다. 이탈 대상이 되는 환자는 모두 압력보조환기방법으로 이탈을 진행하고 압력보조수준이 최소압력보조치에 이르면 환자를 무작위로 실험군 (1시간 T-piece 시도)과 대조군(즉시 발관)으로 나누었다. 연구결과: 전체 42회 이탈의 최소압력보조치는 7.6 [${\pm}1.9$, (4-13)] cm $H_2O$였다. 1. 환자들의 기저 상태 : 두 군간 환자들의 총 기계환기 시간, APACHE III 접수, 영양지표, 분당 호흡수, 얕은 숨지수, 호흡, 일 등에서 차이가 없었다. 2. 두 군간 성공률 및 호흡역학의 차이 : 실험군이 55%, 대조군이 70%로 즉시 발관한 군이 성공률이 높으나 통계학적 차이는 없었다 (p>0.05). 재삽관률도 실험군이 18%, 대조군이 20%로 두 군간 차이가 없었다. 실험군에서 1시간 T-piece 시도후 일회호흡 용적, 분당 호흡수, 얕은 숨지수, 호흡 일에서 악화된 소견을 보였으며(P<0.05), 특히 실험군내의 실패군에서는 일회호흡용적, 호흡 일, 압력시간곱의 악화가 심하였다 (P<0.05). 3. 성공군과 실패군 분석 : 전체 성공군에서 총 기계환기 시간이 유의있게 낮았고 ($246{\pm}195$ 시간 대 $407{\pm}248$ 시간, P<0.05), 일회호흡용적은 유의하게 높았다 ($0.43{\pm}0.11$ L 대 $0.35{\pm}0.10$ L). 결 론: 이상의 결과로서 최소압력보조치에서 1 시간 T-piece 추가는 환자의 호흡 일을 증가시키며 이탈 성공률에 있어 최소압력보조치에서 즉시 발관하는 방법에 비하여 차이가 없으므로 압력보조환기 양식으로 이탈을 시도할 때는 최소압력보조치에서 즉시 발관하는 것이 나을 것으로 사료된다.

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기업 간 특허인용 관계 결정요인에 관한 연구 : MR-QAP분석 (A Study on the Determinants of Patent Citation Relationships among Companies : MR-QAP Analysis)

  • 박준형;곽기영;한희준;김윤정
    • 지능정보연구
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    • 제19권4호
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    • pp.21-37
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    • 2013
  • 최근 지식기반 사회의 진입과 더불어 지식재산에 대한 관심이 증가하고 있다. 특히 하이테크산업을 이끌고 있는 ICT기업들은 지식재산의 체계적 관리를 위하여 끊임없이 노력하고 있다. 기업의 지적 자본을 대표하는 특허정보가 지속적으로 축적됨에 따라 정량적인 분석이 가능해졌다. 특허정보를 통하여 특허수준부터 기업수준, 산업수준, 국가수준에 이르기 까지 다양한 수준에서의 분석이 가능하다. 특허정보는 기술 현황을 파악하거나 성과에 미치는 영향을 분석하는데 활용되고 있다. 네트워크를 통한 분석은 지식 영향의 흐름을 나타내며, 이를 통하여 기술의 변화를 확인할 수 있을 뿐만 아니라 앞으로의 연구 방향을 예측할 수 있다. 네트워크를 활용한 분석 분야에서는 기업이 차지하는 네트워크상에서의 위치가 기업성과에 미치는 영향을 다각도에서 분석하는 연구가 진행되고 있다. 특허 인용 정보를 활용한 분석은 크게 두 가지로, 인용 횟수를 활용하는 인용지표 분석과 인용관계를 바탕으로 한 네트워크 분석으로 나뉜다. 본 연구는 기업간 규모의 차이가 기업 간 특허 인용 관계에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. S&P 500에 등록된 IT 및 통신서비스를 제공하는 74개 기업을 선정하였으며 기업 간 특허 인용 관계를 구하기 위하여 2009년, 2010년의 특허 인용 정보를 수집하여 기업 간 특허 인용 관계를 나타냈다. 또한 기업규모를 대표하는 지표로 기업 총 자산에 대한 정보를 수집하였다. 기업규모에 따라 외부 지식에 대한 의존도가 달라지는 선행연구를 통하여 기업규모가 기업간 특허 인용 관계에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 이에 기업 간 총 자산의 차이에 절대값을 취한 값을 기업 간 거리로 정의하였으며, 기업 간 규모의 단순 차이를 기업 간 계층으로 정의하여 새로운 소시오매트릭스를 생성하였다. 2010년도 기업간 특허 인용 관계를 나타낸 소시오매트릭스를 종속변수로 하였으며, 2009년도 기업 간 특허 인용 네트워크, 기업 간 거리 및 계층을 독립변수로 하여 QAP분석 및 MR-QAP분석을 실시하였다. QAP분석 결과 기업 간 거리와 계층은 특허 인용 관계에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. MR-QAP분석에는 2009년도 기업 간 특허 인용 관계와 기업 간 거리만 유의함을 확인할 수 있었다. 특히 2009년도 기업 간 특허 인용 관계가 2010년도 기업 간 특허 인용 관계에 가장 큰 영향력을 행사하는 것을 볼 수 있어 기업 간 특허 인용관계는 연속성이 존재하는 것으로 볼 수 있었다.

시계열 군집분석을 통한 디지털 음원의 순위 변화 패턴 분류 (Derivation of Digital Music's Ranking Change Through Time Series Clustering)

  • 유인진;박도형
    • 지능정보연구
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    • 제26권3호
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    • pp.171-191
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    • 2020
  • 본 연구는 현대 사회에서 가장 가치 있는 문화자산이자 한류의 흐름에서 특히 중요한 위치를 차지하는 디지털 음악에 초점을 두었다. 디지털 음악에 대하여 공신력 있는 음원 차트인 '가온 차트'에 진입한 음원들의 73주간 순위 변화를 수집하였으며 유사한 특징을 가지는 패턴들로 분류하였다. 이후 각 순위 변화 패턴으로부터 주목할 만한 특징에 대한 설명적 분석을 수행하였다. 구체적으로 음원에 대한 신뢰도 이슈가 발생하기 이전 기간의 국내 발매된 디지털 음원들로 한정하여 시점을 일치시킨 후 시계열 군집분석을 통해 패턴을 도출하고자 하였다. 데이터 수집과 전처리를 통하여 742건의 중복되지 않는 음원들을 확보하였고, 시계열 순위 변화에 대한 시계열 군집분석 결과 16개의 패턴들이 도출되었다. 이후 도출된 패턴들을 기반으로 '스테디셀러'와 '원 히트 원더'의 두 가지 유형의 대표적인 패턴을 확인하였다. 나아가 두 패턴에 대하여 차트 내에서 음원의 생존 기간과 음원 순위에 관점에서 다섯 가지의 세분화된 패턴으로 분류하였다. 각 패턴들이 가지는 중요한 특징들은 다음과 같다. 원 히트 원더형 패턴에서 아티스트의 슈퍼스타 효과와 편승효과가 강하게 나타났으며, 소비자들의 디지털 음원 선택에 강한 영향을 미친다는 것을 확인하였다. 나아가 스테디셀러형 패턴을 통해서 매우 오랜시간 소비자들의 선택을 받는 음원들을 확인하였고, 소비자의 니즈를 관통하며 가장 많은 선택을 받는 음원들이 오히려 원 히트 원더형 패턴이 아니라 스테디셀러: 중기 패턴에 포진하고 있음을 확인하였다. 특히 주목할 만한 점은 스테디셀러형 패턴을 통해 기존의 패턴과는 상반되는 '차트 역주행' 현상을 확인했다는 것이다. 본 연구는 디지털 음원을 중심으로 상대적으로 소외되었던 분야인 시간의 흐름에 따른 음원의 순위 변화에 초점을 두었고, 음원의 흥행과 순위를 예측하는 것이 아니라 순위 변화의 패턴을 세분화함으로써 음원 연구에 대한 새로운 접근을 시도하였다는 점에서 의의가 있다.

뉴럴 텐서 네트워크 기반 주식 개별종목 지식개체명 추출 방법에 관한 연구 (A Study on Knowledge Entity Extraction Method for Individual Stocks Based on Neural Tensor Network)

  • 양윤석;이현준;오경주
    • 지능정보연구
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    • 제25권2호
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    • pp.25-38
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    • 2019
  • 정보화 시대의 넘쳐나는 콘텐츠들 속에서 사용자의 관심과 요구에 맞는 양질의 정보를 선별해내는 과정은 세대를 거듭할수록 더욱 중요해지고 있다. 정보의 홍수 속에서 사용자의 정보 요구를 단순한 문자열로 인식하지 않고, 의미적으로 파악하여 검색결과에 사용자 의도를 더 정확하게 반영하고자 하는 노력이 이루어지고 있다. 구글이나 마이크로소프트와 같은 대형 IT 기업들도 시멘틱 기술을 기반으로 사용자에게 만족도와 편의성을 제공하는 검색엔진 및 지식기반기술의 개발에 집중하고 있다. 특히 금융 분야는 끊임없이 방대한 새로운 정보가 발생하며 초기의 정보일수록 큰 가치를 지녀 텍스트 데이터 분석과 관련된 연구의 효용성과 발전 가능성이 기대되는 분야 중 하나이다. 따라서, 본 연구는 주식 관련 정보검색의 시멘틱 성능을 향상시키기 위해 주식 개별종목을 대상으로 뉴럴 텐서 네트워크를 활용한 지식 개체명 추출과 이에 대한 성능평가를 시도하고자 한다. 뉴럴 텐서 네트워크 관련 기존 주요 연구들이 추론을 통해 지식 개체명들 사이의 관계 탐색을 주로 목표로 하였다면, 본 연구는 주식 개별종목과 관련이 있는 지식 개체명 자체의 추출을 주목적으로 한다. 기존 관련 연구의 문제점들을 해결하고 모형의 실효성과 현실성을 높이기 위한 다양한 데이터 처리 방법이 모형설계 과정에서 적용되며, 객관적인 성능 평가를 위한 실증 분석 결과와 분석 내용을 제시한다. 2017년 5월 30일부터 2018년 5월 21일 사이에 발생한 전문가 리포트를 대상으로 실증 분석을 진행한 결과, 제시된 모형을 통해 추출된 개체명들은 개별종목이 이름을 약 69% 정확도로 예측하였다. 이러한 결과는 본 연구에서 제시하는 모형의 활용 가능성을 보여주고 있으며, 후속 연구와 모형 개선을 통한 성과의 제고가 가능하다는 것을 의미한다. 마지막으로 종목명 예측 테스트를 통해 본 연구에서 제시한 학습 방법이 새로운 텍스트 정보를 의미적으로 접근하여 관련주식 종목과 매칭시키는 목적으로 사용될 수 있는 가능성을 확인하였다.

딥러닝 시계열 알고리즘 적용한 기업부도예측모형 유용성 검증 (Corporate Default Prediction Model Using Deep Learning Time Series Algorithm, RNN and LSTM)

  • 차성재;강정석
    • 지능정보연구
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    • 제24권4호
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    • pp.1-32
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    • 2018
  • 본 연구는 경제적으로 국내에 큰 영향을 주었던 글로벌 금융위기를 기반으로 총 10년의 연간 기업데이터를 이용한다. 먼저 시대 변화 흐름에 일관성있는 부도 모형을 구축하는 것을 목표로 금융위기 이전(2000~2006년)의 데이터를 학습한다. 이후 매개 변수 튜닝을 통해 금융위기 기간이 포함(2007~2008년)된 유효성 검증 데이터가 학습데이터의 결과와 비슷한 양상을 보이고, 우수한 예측력을 가지도록 조정한다. 이후 학습 및 유효성 검증 데이터를 통합(2000~2008년)하여 유효성 검증 때와 같은 매개변수를 적용하여 모형을 재구축하고, 결과적으로 최종 학습된 모형을 기반으로 시험 데이터(2009년) 결과를 바탕으로 딥러닝 시계열 알고리즘 기반의 기업부도예측 모형이 유용함을 검증한다. 부도에 대한 정의는 Lee(2015) 연구와 동일하게 기업의 상장폐지 사유들 중 실적이 부진했던 경우를 부도로 선정한다. 독립변수의 경우, 기존 선행연구에서 이용되었던 재무비율 변수를 비롯한 기타 재무정보를 포함한다. 이후 최적의 변수군을 선별하는 방식으로 다변량 판별분석, 로짓 모형, 그리고 Lasso 회귀분석 모형을 이용한다. 기업부도예측 모형 방법론으로는 Altman(1968)이 제시했던 다중판별분석 모형, Ohlson(1980)이 제시한 로짓모형, 그리고 비시계열 기계학습 기반 부도예측모형과 딥러닝 시계열 알고리즘을 이용한다. 기업 데이터의 경우, '비선형적인 변수들', 변수들의 '다중 공선성 문제', 그리고 '데이터 수 부족'이란 한계점이 존재한다. 이에 로짓 모형은 '비선형성'을, Lasso 회귀분석 모형은 '다중 공선성 문제'를 해결하고, 가변적인 데이터 생성 방식을 이용하는 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목함으로서 데이터 수가 부족한 점을 보완하여 연구를 진행한다. 현 정부를 비롯한 해외 정부에서는 4차 산업혁명을 통해 국가 및 사회의 시스템, 일상생활 전반을 아우르기 위해 힘쓰고 있다. 즉, 현재는 다양한 산업에 이르러 빅데이터를 이용한 딥러닝 연구가 활발히 진행되고 있지만, 금융 산업을 위한 연구분야는 아직도 미비하다. 따라서 이 연구는 기업 부도에 관하여 딥러닝 시계열 알고리즘 분석을 진행한 초기 논문으로서, 금융 데이터와 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목한 연구를 시작하는 비 전공자에게 비교분석 자료로 쓰이기를 바란다.