지식사회에 들어서며 새로운 형태의 자본으로서 정보의 중요성이 강조되고 있다. 그리고 기하급수적으로 생산되는 디지털 정보의 효율적 관리를 위해 정보 분류의 중요성도 증가하고 있다. 본 연구에서는 기업의 기술사업화 의사결정에 도움이 될 수 있는 맞춤형 정보를 자동으로 분류하여 제공하기 위하여, 기업의 사업 성격을 나타내는 한국표준산업분류(이하 'KSIC')를 기준으로 정보를 분류하는 방법을 제안하였다. 정보 혹은 문서의 분류 방법은 대체로 기계학습을 기반으로 연구되어 왔으나 KSIC를 기준으로 분류된 충분한 학습데이터가 없어, 본 연구에서는 문서간 유사도를 계산하는 방식을 적용하였다. 구체적으로 KSIC 각 코드별 설명문을 수집하고 벡터 공간 모델을 이용하여 분류 대상 문서와의 유사도를 계산하여 가장 적합한 KSIC 코드를 제시하는 방법과 모델을 제시하였다. 그리고 IPC 데이터를 수집한 후 KSIC를 기준으로 분류하고, 이를 특허청에서 제공하는 KSIC-IPC 연계표와 비교함으로써 본 방법론을 검증하였다. 검증 결과 TF-IDF 계산식의 일종인 LT 방식을 적용하였을 때 가장 높은 일치도를 보였는데, IPC 설명문에 대해 1순위 매칭 KSIC의 일치도는 53%, 5순위까지의 누적 일치도는 76%를 보였다. 이를 통해 보다 정량적이고 객관적으로 중소기업이 필요로 할 기술, 산업, 시장정보에 대한 KSIC 분류 작업이 가능하다는 점을 확인할 수 있었다. 또한 이종 분류체계 간 연계표를 작성함에 있어서도 본 연구에서 제공하는 방법과 결과물이 전문가의 정성적 판단에 도움이 될 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 기계학습 기반의 효율적인 변압기 유중가스 분석 및 분류 방법을 제안하여 기존 IEC 60599 진단기준 기반의 문제점을 해결하고 진단 성능을 개선한다. 기존 IEC 60599 진단기준은 조성비가 진단 기준에 존재하지 않거나 경계조건에 있는 경우 진단 전문가에게 의뢰하지 않고는 해석에 어려움이 있으며 진단영역이 겹치는 부분이 존재하므로 정확한 원인분석을 수행하는 데에 한계가 있다. 따라서 IEC 60599 진단 기준만으로 변압기 유중가스 데이터를 분석 및 분류하는 경우 IEC 60599 기준에 만족하지 않는 데이터를 분류하지 못한다는 문제점이 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 기계학습 기반의 변압기 유중가스 분석 및 분류 방법을 제안하였다. 제안한 기계학습 기반의 변압기 유중가스 분석 방법은 IEC 60599 진단기준으로 판단이 불가능한 데이터를 서포트 벡터 머신을 통해 정확히 분류 할 수 있다. 제안한 방법의 성능을 검증하기 위해 실제 유중가스 데이터를 사용하여 기계학습 기반의 변압기 유중가스 분석 방법의 효율성을 검증하였다.
유헬스 산업 활성화를 위해서 유헬스와 관련된 용어의 이해를 돕고, 의사소통을 증진시키기 위한 유헬스 표준용어를 개발할 필요가 있다. 본 연구의 목적은 유헬스 표준용어를 개발하고, 이를 위한 용어 표준화 절차에 대한 지침을 제시하는 것이다. 본 연구에서는 유헬스 관한 보고서, 용어집 및 정보통신기술협회 표준을 대상으로 자료수집, 용어추출, 용어정제, 용어선정 및 용어관리 절차를 통해 최종 187개의 유헬스 표준용어를 개발하였다. 연구결과, 국내 실정에 부합하는 유헬스 용어 표준화를 위한 지침을 제시하였으며, 이는 유헬스 표준용어의 정의, 분류, 구성요소, 절차에 따른 방법 및 원칙에 대한 상세한 내용을 포함하였다. 본 연구에서 제시된 유헬스 표준용어 및 용어 표준화 가이드라인은 개별 용어 도입 및 관리를 위한 비용을 절감하고, 정보교환을 용이하도록 도움으로써 유헬스 산업 전반의 효율성을 향상시킬 것이다.
오늘날 각 산업에서 발생되는 정보의 양은 막대하다. 이러한 정보들은 정보기술의 발달로 인해 비용/시간적인 측면에서 효과적인 성과를 얻고 있다. 그러나, 국내 건설산업에서는 그러하지 못한 실정이다. 건설 프로세스 상에서 발생하는 수많은 정보들을 착용하는데 있어, 단지 일회성이라는 건설산업의 특수성으로 인해 다양한 정보들 또한 한번 활용될 뿐, 재활용되지 못하고 있는 실정이다. 건설공사 프로젝트 라이프 사이클 상에서 특히 발생하는 정보의 양과 중요도가 다른 단계에서 보다 높다는 전에서 현장에서 활용되는 시공정보들을 활용키 위한 방안에 관한 연구가 필요하다. 따라서 현장정보관리를 위한 분류체계를 중심으로 시공정보들을 활용하기 위한 모델을 제시하고자 한다.
본 연구는 1996년부터 2011년까지 투입산출표를 이용하여 해당 기간 동안 한국의 ICT 산업과 자동차 산업의 산업연쇄효과 및 경쟁우위를 비교하였다. 국제표준산업분류(ISIC Rev.4)에 따라 ICT 산업을 분류하여 범위를 명확히 하였으며, 제품의 특성, 혁신주기에 따라 ICT 산업 내 제조업과 서비스업, 그리고 자동차 산업 내 제조업과 서비스업 부문으로 분류하였다. 연구 결과는, (1) ICT 산업은 수요(Backward Linkage Effect)와 공급(Forward Linkage Effect) 측면에서 자동차 산업의 평균과 비슷한 수준의 파급효과를 가지고 있다. (2) ICT 제조업은 수요와 공급 측면에서 ICT 서비스업의 평균보다 높은 수준의 파급효과를 가지고 있다. (3) 자동차 제조업은 수요와 공급 측면에서 모두 높은 수준의 파급효과를 갖지만, 자동차 서비스업은 공급 측면에서만 높은 수준의 파급효과를 갖는다. (4) ICT 제조업은 수요와 공급 측면에서 모두 높은 수준의 파급효과를 갖지만, 자동차 제조업은 공급 측면에서 높은 수준의 파급효과를 갖는다. (5) ICT 서비스업은 수요 측면에서 높은 수준의 파급효과를 가지고 있었으나 그 효과가 줄어들고 있고, 자동차 서비스업은 공급 측면에서 높은 수준의 파급효과를 갖는다고 보여준다. 이러한 연구 결과를 통하여, 이 전의 연구들에서 논의가 되었던 ICT 산업에 대한 분류 기준을 명확히 제시하였으며 ICT 산업과 자동차 산업에 대한 파급효과 및 중요성을 확인하고, 정책적 시사점을 제시하였다.
The purpose of this study was to develop an evidence-based Nursing Process System on Nursing Diagnosis, Nursing Outcomes, and Nursing Interventions Classification targeting nurse students. We use standard classification-focused research data on the basis of Nursing Diagnosis Classification established by NANDA (North American Nursing Diagnosis Association), NOC (Nursing Outcomes Classification) and NIC (Nursing Interventions Classification) mainly developed by Iowa Sate University. The existing research methods are difficult to be applied the consistent nursing process, since such methods need to repeatedly enter the same nursing process without systematic guidelines. But, this study was coded data of standardized nursing process in accordance with the 10 clinical condition in order to implement the nursing process macro, and developed a system that reflects the needs of nursing educators. Therefore, nurse students can improve clinical decision-making ability, and naturally learn the nursing process through a system developed.
KS K 0051(2009) was established in 1990 and revised in 1994, 1999, 2004 and 2009. Recently the structure of apparel production and distribution are changing like as small quantity batch production, increase of importing abroad apparel and increase of on-line shopping mall. Based on Social and economic conditions, examine the potential for use of KS K 0051(2009) standard sizing system for female adult's garments are needed. Through which, it was intended to suggestion for the revision of standard sizing system for female adult's garments which can facilitate communication among consumer, producer and sellers. The improvement point was discussed through review of the current KS K 0051 (2009) and abroad standard sizing system for female adult's garments, ISO 3637(1977), ISO 4416(1981), BS EN 13402-2(2002), BS EN 13402-3(2004), JIS L 4005(2001) and GB/T 1335.2(2008). Also, the revision of standard sizing system for female adult's garments was suggested using data of 6th Size Korea. As a result of this study, in the revision, formal wear, casual wear, training wear and under wear were separated to simplify the classification and the classification of body type were excluded. Also, it is possible that size designation was simplified through optional notation and letter code based on bust girth could be marked together in casual wear.
급변하게 산업이 발전하면서 ICT 산업에 대한 중요성이 강조되고 ICT에 대한 연구개발 투자에 대한 성과를 파악하고자 하는 요구가 증가되고 있다. 연구개발 투자에 대한 성과는 주로 사업화, 매출, 인력 채용, 지적재산권 등을 중심으로 분석한다. 본 논문에서는 ICT 분야의 정부 과제 중 과제 수행 후 결과로 얻어지는 특허에 대한 출원 시간을 중심으로 성과를 분석하는 기법을 제시한다. 본 논문은 국가연구개발과제 중 ICT 분야 35,551건을 대상으로 4개의 세부기술과 한국산업표준 17개 분류로 세분화하여 특허 성과 소요 기간을 산출하는 방법을 제시한다. 분석 결과 통신 분야가 1.2년으로 기술사업화 활동이 가장 활발한 것으로 확인하였다.
연구목적:본 연구는 우리나라 재난안전분야의 제조업 고용 클러스터를 찾는 것을 목적으로 한다. 연구 방법: LISA(Local Indicator of Spatial Association)분석기법이 2019년 한국표준산업분류와 재난안전산업 특수 분류기준에 의해 구축된 229개 지자체의 고용 데이터에 적용되었다. LISA기법은 해당 산업들의 공간 클러스터와 고용의 공간적 종속성을 파악하였다. 연구결과: 세 가지 분석결과가 도출되었다. 첫째, 우리나라 재난안전산업의 고용은 전체 제조업의 약 6%를 점유하며 매년 증가하는 추세다. 둘째, 재난안전 산업의 고용 클러스터는 수도권 서부지역에 입지하고 있다. 셋째, 산업재해 방지 산업안전용품 제조업은 중화학 공업과 산업단지가 있는 부산, 울산, 경남창원, 김해 지역을 중심으로 클러스터를 형성한다. 결론: 해당 지역들을 재난안전산업의 제조업 클러스터로 육성하는 투자와 유성정책이 필요하다. 본 연구결과는 우리나라 재난안전산업에 형성되어 있는 제조업 클러스터들의 산업발전과 고용육성 정책을 개선하는데 사용될 수 있다.
2000년대 이후 국내 제조업 성장률은 지속적으로 하락하고 있으며, 매출 및 고용이 감소하고 있는 추세이다. 주요 선진국은 제조업 경쟁력 강화를 위한 다양한 전략을 수립하여, ICT 기술과의 융합을 통한 제조업 혁신을 도모하고 있다. 제조업 혁신의 핵심은 제품 설계 단계에서 모델링 및 시뮬레이션(M&S) 기술을 통해 신제품 개발 시간 및 비용을 절감하는 것이다. M&S 산업은 산업 가치사슬의 상위분야에 속하며, 타 산업으로의 파급효과가 큰 업종이다. 그러나 국내 M&S 기업의 역량은 선진국 대비 매우 취약한 상황이며, M&S 기업의 정의 및 분류조차 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 한국표준산업분류를 분석하여 M&S 서비스 기업들이 포함되는 5개의 산업 세세분류를 도출하고, 11,822개의 관련 기업 중 3단계의 선정 절차에 따라 307개의 M&S 서비스 기업을 도출하였다. 이중 211개의 M&S 서비스 기업 현황을 조사하여 국내 M&S 기업의 역량을 분석하였다. 제조업에 대한 의존도가 높은 우리 경제의 특성을 고려할 때, 향후 지속적인 경제성장을 위해서는 고급 두뇌산업인 국내 M&S 서비스의 역량 향상 및 생태계 조성을 통한 제조업의 경쟁력 강화가 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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