경제의 패러다임이 지식의 확산과 공유가 경제 성장의 주요한 요소로 대두되는 지식기반경제로 변화하게 되고, 융합 기술(fusion technology)의 중요성에 대한 인식으로부터 학제간(inter-disciplinary) 연구나 기술개발이 활발해지면서, 각 산업이 타산업과 맺고 있는 특정한 연계구조에 대한 분석은 정부의 기술정책이나 기업의 기술전략 수립에 필수적인 것으로 받아들여지고 있다. 특히 산업간 지식흐름의 구조를 파악하는 것은 산업간 협력(collaboration)의 형태나 파급효과에 대한 분석뿐만 아니라 기술 혁신을 촉진하기위한 혁신 클러스터(innovative cluster) 형성의 기초를 제공하는 것이라 하겠다. 따라서 본 연구는 기술집약적 장비에 체화된 유형자원의 간접적 지식 확산이 아닌, 특허 인용의 명백한 지식 흐름을 활용하여 한국 제조업의 지식 흐름 구조를 분석하고 이를 토대로 클러스터를 나누는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 특허 인용 정보가 존재하는 미국특허청(USPTO)의 자료를 이용하며, 여기에서 도출된 한국 특허의 인용관계를 통해 한국 제조업의 네트워크 및 클러스터를 생성하였다. 즉, 특허 분류를 산업 분류에 매칭(matching)시킴으로써, 특허의 인용관계를 각 특허가 속한 산업간의 지식흐름으로 변환하여 산업간 연계 구조를 파악하고 이를 토대로 한국 산업의 지식 클러스터를 생성함으로써 클러스터간 지식 흐름을 분석하고, 각 클러스터의 기술적 특성을 제시하였다. 본 연구는 한국 산업의 지식흐름을 미국특허청에 출원된 한국 특허를 활용하여 분석했다는 점에서 제기될 수 있는 해외 기술 시장으로의 전략적 차원의 출원에 의한 자료의 편중성문제와 지식흐름의 절대량이 아닌 상대량을 통해 클러스터링함으로써 발생될 수 있는 자료 활용의 한계점을 지니고 있다. 그러나 비체화 지식의 흐름을 특허인용관계를 통해 실증적으로 분석하고, 이를 통해 클러스터를 나누어 산업간 연계구조와 기간에 따른 변화 양상을 조명하며, 각 클러스터의 특성을 다양한 지표(indicators)로부터 설명했다는 데에서 의의를 찾을 수 있다. 본 연구의 결과는 기술혁신을 위한 국가 차원의 산업정책이나 기술개발과 관련한 기업의 기술전략에 활용될 수 있을 것이다.
본 논문은 비디오 시퀀스에 카메라 패닝 보상과 2차원 시공간 엔트로피 임계법을 적용하여 추출한 객체포함영역을 대상으로 영상 분할을 수행하는 이동 객체 분할 기법에 관한 것이다. 우선, 웨이블렛 변환에 의해 구성한 피라미드 계층 구조상에서 카메라 패닝 벡터를 추정하여 전역 움직임을 보상한다. 이후, 전역 움직임이 보상된 기준영상을 대상으로 각 프레임간에서 2차원 시공간 엔트로피 임계법을 적용하여 이동 객체가 포함될 가능성이 있는 영역을 블록 단위로 추출한다. 다음으로, 2차원 시공간 엔트로피 입계법에 의해 분류된 영역을 토대로 각 블록을 움직임블록, 준 움직임 블록, 비 움직임 블록 중 어느 하나로 분류한 검색 테이블을 작성한다. 이어서, 검색 테이블을 참조하여 초기 탐색 계층 및 탐색 영역을 적응적으로 선정함으로써 피라미드 계층 구조상에서 효율적인 고속 움직임 추정을 수행하여 이동 객체에 해당하는 객체포함영역만을 추출한다. 최종적으로, 이렇게 추출된 객체포함영역에서 임계 기울기 영상을 정의한 후, 이를 기준 삼아 객체포함영역에 화소 단위의 형태학 기반 영상 분할 알고리즘을 적용함으로써 비디오 시퀀스에 포함된 이동 객체를 분할한다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 통해 고찰할 때, 제안된 방법은 이동 객체에 대한 상대적으로 우수한 분할 특성을 제공할 수 있고, 특히 저대조 경계면의 분할 특성을 제고시키고 있음을 확인할 수 있다.
본 연구는 순환골재의 불순물로 분류되고 있는 부순 적벽돌을 콘크리트용 대체 굵은골재로 사용하기 위한 것이다. 부순 적벽돌 혼입량별(0%, 30%, 60%) 재료실험과 부재실험을 통하여 순환골재가 철근콘크리트에 미치는 재료 및 구조적인 특성을 파악하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 일반 쇄석에 대하여 순환골재의 불순물로 분류되고 있는 부순 적벽돌을 혼입률 30%까지 치환하여 사용하여도 일반 쇄석을 사용한 콘크리트와 거의 유사한 압축강도, 인장강도, 휨 강도를 갖는 것으로 나타났다. 따라서 부순 적벽돌을 사용한 철근콘크리트 보의 실제 구조물에 대한 적용이 가능할 것으로 사료된다. 또한, 추후 부순 적벽돌을 사용한 콘크리트의 전단실험 및 연성계수를 향상 시킬 수 있는 혼화재의 배합과 적용에 관한 연구가 필요할 것이다.
단백질 구조를 정렬하는 방법은 단백질의 모티프 또는 폴드를 찾는데 사용되고 있으며, 기능적 또는 구조적으로 연관된 단백질을 분류하는데 유용하게 사용되고 있다. 본 논문에서는 단백질 이차 구조($\alpha$-나선 구조와 $\beta$-병풍구조)를 기반으로 하는 단백질 구조 정렬 방법에 대하여 기술한다. 제안된 단백질 이차 구조 요소 기반의 정렬방법은 단백질 구조를 단백질 이차 구조 요소와 그들 사이의 관계(수소결합, 상대적 위치)를 이용하여 표현하고, 표현된 두 개의 구조를 단백질 이차 구조 요소와 그들 사이의 관계만을 이용하여 비교하는 방법으로 기존의 방법보다 빨리 정렬할 수 있다.
Nocardia sp는 공업폐액의 활성요인로 부터 형태학적으로는 일반세균과 방선균과의 중위위치에 속하는 분류학상 특이한 미생물로서 이의 유녹균으로서는 Corynebacterium, Mycobacterium을 들수있으나 이들과 형태적인 구별은 매우 어렵다. 그러므로 이들 유연균들과 비교하기 위하여 전자현미경에 의한 미세구조를 관찰하였던 바 세포내 unit membrane을 가진 막양구조가 복잡한 형태로 질내에 분포되에 있음을 알았다.(중략)
한국데이타베이스학회 1997년도 International Conference MULTIMEDIA DATABASES on INTERNET
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pp.463-471
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1997
비디오 데이타는 다양하고 방대한 양의 의미를 포함하고 있어 효율적인 내용기반 검색을 지원하기 위해서는 비디오 데이타를 기술하는 구조적이고 체계화된 형태의 메타데이타가 요구된다. 이러한 메타데이타는 검색 시 색인과 같은 역할을 수행하게 되므로 내용 기반검색의 가장 기본적이고 필수적인 데이타이다. 본 논문에서는 뉴스 응용 분야(News On Demand:NOD)를 적용한 비디오 데이터베이스 시스템의 효율적인 내용 기반 검색을 위한 메타데이타를 분류하고, Rambaugh의 OMT기법을 이용하여 메타데이타를 모델링한 후 질의 유형에 따라 모델의 접근 경로를 검사하여 모델을 검증하였다.
현재 모바일콘텐츠 분류체계는 분류원칙에 위배되는 구조적 문제와 컨버전스에 기인한 서비스의 다양화를 수용하는데 한계를 드러낸다. 본 연구는 이러한 한계점의 극복방안으로 알리스(Al Ries)의 이론을 발전시킨 대칭형과 비대칭형의 분류기준을 적용한 새로운 모바일콘텐츠 분류체계를 제시 한다. 여기서 대칭형은 융합 과정에서 변이(變異)되어 새로운 형태의 모바일 콘텐츠가 생성되는 것을 의미하는 반면, 비대칭형은 독립적인 속성들이 유지된 채 융합된 조합(組合)을 의미한다. 제시된 분류체계를 적용하여 현(現) 모바일 콘텐츠를 분석하면 모바일 콘텐츠 개발 및 서비스가 대칭형을 지향하고 있다는 사실과 기술의 발전과 함께 과거의 비대칭형 모바일 콘텐츠 역시 대칭형으로 재개발 되고 있다는 콘텐츠 산업의 경향이 도출된다. 현재 모바일 콘텐츠는 대칭적 성향과 비대칭적 성향이 공존한다는 측면에서 모바일콘텐츠 분류에 있어 대칭형과 비대칭형의 개념적 분류는 당분간 요구된다고 볼 수 있다. 따라서 본 연구에서 도출된 모바일 분류체계는 모바일콘텐츠 관련 연구자에게 컨버전스 경향은 물론 속성을 비교 분석할 수 있는 근거를 제공하는 동시에 모바일콘텐츠 관련 개발전략과 포지셔닝(Positioning) 전략을 세울 수 있는 일정정도 방향성 및 토대를 제시한다고 볼 수 있다.
본 논문에서는 블록 분류와 코딩과 함께 신경회로망을 이용한 영상압축을 보였다. 오차 역전파 알고리즘으로 학습되는 다층구조 신경회로망은 정규화된 영상데이타를 감소된 공간 중복성을 가지는 은닉층의 값으로 변환하는데 사용된다. 기본적으로 영상압축은 입력층과 출력층의 뉴런보다 적은 수의 은닉층 뉴런에 의해 얻어진다. 여기에 시각체계의 민감도에 따른 영상블럭 복잡성에 따라 적응적으로 압축되므로 블록을 분류한다. 또한 은닉뉴런의 양자화된 값은 효과적인 전송을 위해 entropy coding을 이용한 경우 화질의 큰 저하없이 약 25:1의 압축률을 얻었다.
오류 역전파 학습 알고리즘을 이용하여 영상 인식에 적용 할 경우에는 은닉층의 노드 수를 경험적으로 설정하므로, 학습시간과 지역최소화 및 정체현상이 발생한다. 그리고 ARTI 알고리즘은 입력 패턴과 저장 패턴간의 측정 방법인 유사성 검증 방법과 경계 변수의 설정에 따라 인식률이 좌우된다. 경계 변수의 값이 크면 입력 패턴과 저장 패턴사이에 약간의 차이만 있어도 새로운 카테고리(Category)로 분류하고, 반대로 경계 변수의 값이 적으면 입력 패턴과 저장 패턴 사이에 많은 차이가 있더라도 유사성이 인정되어 입력 패턴들을 대략적으로 분류한다. 따라서 ART1 알고리즘을 영상 인식에 적용하기 위해서는 경계 변수를 경험적으로 설정하므로 인식률에 부정적인 영향을 갖는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 개선된 ART1 알고리즘과 지도 학습 방법을 결합하여 신경망의 은닉층 노드를 동적으로 변화시키는 자가 생성지도 학습 알고리즘을 제안한다. 제안된 신경망에서 입력층과 은닉층의 학습 구조에는 ART1 알고리즘을 개선하여 적용하고, 은닉층과 출력층의 학습 구조에는 은닉층에서 승자로 선택된 노드와 출력층 노드와 연결된 가중치만을 조정하고 Delta-Bar-Delta 알고리즘을 적용한다. 제안된 방법의 학습 성능을 분석하기 위하여 학생증 영상에서 추출한 학번 패턴 분류에 적용한 결과, 기존의 신경망 학습 알고리즘보다 학습 성능이 개선됨을 확인하였다.
본 연구는 패싯 이론을 기반으로 한 온톨로지 구축방법을 제안한다. 스마트폰 온톨로지를 설계하는 과정에서 패싯 분류체계를 적용하여 온톨로지 모델링에 있어서 패싯 분석의 활용가능성을 점검하였다. 랑가나단과 CRG의 패싯 분류 이론에 기반하여 '유형', '사양', '기능', '작업', '상품', '개인', '기업', '장소', '시간'의 스마트폰 기본 패싯을 설계하였다. 본 연구에서 제안한 패싯 구조 기반 온톨로지는 상품관련 다양한 클래스의 계층구조를 개념적으로 이해하고 클래스와 속성의 다각적 관계를 체계적으로 파악하는데 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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