본 연구는 국내 중소제조업에서 수출비중과 지식탐색활동 특성간의 관계를 살펴보고자 한다. 본 연구는 2011년 "중소기업기술통계조사"에 참여한 중소제조업체 2,145개를 대상으로 각 기업의 수출 비중이 조직 내부와 외부 지식탐색활동에 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. 분석 결과, 국내 중소기업의 지식탐색활동은 주요 고객과 시장의 지리적 구성에 따라서 차이가 있었다. 즉, 내수 지향적이거나 수출 지향적 중소기업은 조직 내부 및 외부에 위치한 새로운 지식과 정보를 탐색하고 활용하는데 적극적이었지만, 수출과 내수 시장을 모두 추구하는 기업은 조직 내부 및 외부지식탐색의 수준이 상대적으로 낮았다. 연구의 이론적 시사점은 중소기업이 수출과 지식탐색 및 역량 간의 관계에 대해 새로운 지식을 확장하는 데 이바지한 것이다. 또한, 외부 지식탐색활동 자체도 조직 내부의 특성에 따라 달라질 수 있음을 실증한 것에서도 의의를 찾을 수 있다. 실무적 관점에서는 내수기업에서 수출확대 및 글로벌 중소기업으로 발전에 대해 각 과정의 기업들이 서로 다른 지식탐색활동을 보이고 있다는 점에서 관련 정책 및 지원프로그램의 설계와 운영에도 참조할 수 있다는 것이다.
본 연구는 국내 지식기반산업에 종사하는 기업을 대상으로 탐색의 소재(locus)와 특성을 기준으로 기업의 지식탐색 유형을 도출하고, 각 유형별로 혁신성과는 어떤 차이를 보이는지 구성형태적 관점(configurational approach)으로 분석하였다. 기존의 지식탐색 연구들은 주로 지식탐색과 결과변수와의 관계규명에 집중해왔다. 이에 따라, 실제 기업들이 어떻게 지식탐색을 조직화 하는가에 대한 이해가 상대적으로 미흡한 수준이다. 따라서, 본 연구는 기업의 지식탐색을 탐색의 소재와 특성에 따라 외부탐색 범위(external search breadth), 외부탐색 깊이(external search depth), 내부탐색 범위(internal search breadth), 내부탐색 깊이(internal search depth)로 지식탐색의 네 가지 차원으로 구분하고 군집분석(cluster analysis)을 통해 실제 기업의 지식탐색 유형을 도출하였으며, 지식탐색 유형에 따라 기업의 혁신성과가 어떤 차이를 보이는지 분석하였다. 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 상이한 지식탐색 유형을 가지는 6가지 기업군을 도출하였다. 각 기업군은 모든 지식탐색 차원에 대해 적극적이거나, 일부 차원에만 집중하는 등의 차이를 보인다. 둘째, 각 기업군의 혁신성과는 지식탐색 유형의 특성에 따라 탐험적 혁신과 활용적 혁신성과에서 차이를 보이는 것으로 나타났다. 본 연구는 환원론적 접근(reductionistic approach)에 기반한 기존 연구와는 달리, 구성형태적 접근을 적용하여, 기업의 실제 지식탐색 유형을 규명하였다는 점에서, 주요 공헌이 있으며, 연구 결과를 바탕으로 향후 연구 방향을 제시하였다.
본 연구는 정보탐색이 신제품개발 과정과 성과에 미치는 영향을 검증하기 위해 5개 기업의 82개 신제품개발과제에 대한 실증조사를 진행하였다. 정보탐색은 일반정보, 내부정보와 외부정보에 대한 탐색으로 구분하였고, 신제품개발과제의 성과는 기술성과와 시장성과로 구분하였다. 본 연구의 실증결과는 다음과 같다. 내부정보 탐색은 신제품개발과제의 기술지식을 증가시키고, 외부정보 탐색은 신제품개발과제의 시장지식을 증가시켰다. 신제품개발과제의 기술지식과 시장지식은 각각 기술성과를 향상시키고, 시장지식만이 시장성과를 향상시켰다. 전체적으로 신제품개발과제의 기술지식은 내부정보 탐색과 기술성과간의 관계를 완전 매개하였다. 신제품개발과제의 시장지식은 외부정보 탐색과 기술성과간의 관계를 완전 매개하고, 외부정보 탐색과 시장성과간의 관계를 완전 매개하였다. 기술지식 혹은 시장지식은 여기 언급된 조합 이외에 정보 탐색과 신제품개발 성과간의 어떤 관계도 매개하지 않았다. 연구결과에 대한 시사점과 향후 연구방향에 대해 논의하였다.
본 연구는 규칙베이스와 사례베이스를 이용하여 은행의 내부감사 방법을 제시하고자 한다. 감사의 1단계에서는 규칙베이스를 이용하여 감사대상의 거래를 탐색하고 2단계에서는 사례베이스를 이용하여 감사대상의 거래를 심층 분석하여 감사결과를 도출한다. 규칙을 이용한 추론은 내부규정 및 가이드라인을 이용하여 추론하여 잠재적인 위험을 가지고 있는 거래를 발견하는 것 이 다. 사례베이스를 이용한 추론은 유사도를 개발하여 현재의 문제와 가장 유사한 사례를 탐색하여 감사를 하도록 한다. 본 연구에서 제시한 방법은 실제 은행 내부감사에 적용하여 분석하였다.
애드 혹 네트워크(MANET: Mobile Ad hoc NETworks)는 기본적인 내부구조(infrastructure) 없이 노드들만으로 네트워크 망을 구성한다. 경로 탐색 정책으로 리액티브(reactive) 방식과 프로액티브(proactive) 방식이 있는데, 전통적으로 리액티브 방식의 성능이 더 좋은 것으로 평가된다. 그리고 두가지 방식의 장점을 취합한 하이브리드(hybrid) 방식의 클러스터 토폴로지(cluster topology) 도입에 관한 연구가 이루어지고 있다. 그 중, HCR(Hybrid Cluster Routing)이 제안되었는데, 이는 프로액티브 방식에 보다 중심을 둔 기법이다. HCR 은 리액티브 방식 경로 탐색 방법인 플라딩(flooding)의 탐색 지역을 한정된 범위로 제한할 수 있으나, 프로액티브 방식의 전체 네트워크 구성 정보 유지에 따른 막대한 오버헤드를 발생한다. 본 논문에서는 이러한 오버헤드를 줄이기 위해, 클러스터 내부 경로 탐색 기법인 MICF(Maginot path based Intra Cluster Flooding)를 제안한다. MICF 는 HCR 을 개선한 FSRS(First Search and Reverse Setting) 기반의 기법으로서, 클러스터 내부의 마지노 패스(maginot path)를 기준으로 경로 탐색 지역을 제한한다. MICF 는 게이트웨이(gateway) 간 최단 거리가 항상 클러스터 헤드(cluster head)를 중점으로 원의 내각 지역에 존재함을 바탕으로 하며, 최단 경로의 보장과 플라딩 지역 제한을 동시에 만족한다. 실험 결과, MICF 는 FSRS 기반의 기존 클러스터 내부 플라딩 방식보다 총 에너지의 7.79%만큼 더 에너지를 보존하였다. 결론적으로, MICF 역시 기존의 방식보다 에너지를 더 효율적으로 사용할 수 있으며, 마지노패스 설정과 이를 기반으로 한 제어 과정에 추가적인 오버헤드가 발생하지 않는다. 그리고 플라딩 면적이 작을수록 오버헤드가 줄어들게 됨을 알 수 있다.
최근에 이동객체의 위치정보를 활용한 위치기반서비스(L8S, Location Based Services)에 대한 관심이 증가하고 있다. 전통적으로 정적인 위치정보를 갖는 공간 객체는 GIS(Geographic Information System) 서버에 저장, 관리되었다. 이동객체는 시간에 따라 위치의 변화가 매우 빈번하여 위치 정보가 계속 갱신되기 때문에, 전통적인 GIS 서버로는 관리가 어렵다. 본 논문에서는 기존의 연속적인 최근접 이웃탐색 기법에서 데이터의 처리 순서에 따라 탐색공간과 계산비용이 증가하는 문제점을 슬랩을 사용하여 해결한다. 최근접 이웃의 수직연장선 사이의 공간인 슬랩 내부영역에 대해서만 탐색하도록 하여 탐색영역을 줄이고, 그 내부에 있는 점들에 대해서만 처리하여 계산비용을 줄인다.
소비자들은 구매의사결정 시에 불확실성이나 위험을 직면하게 되는 데, 이를 최소화 시키는 방안의 하나로 구매의사결정을 하기 전에 정보를 수집하고 탐색행동을 수행하게 된다. 정보탐색 노력은 크게 두 가지 수준으로 구분할 수 있다. 즉, 단순히 자신의 과거 제품사용 경험에 의존하는 소극적인 내부정보 탐색 노력 수준과 판매점 방문, 광고매체의 정보탐색, 주변사람의 의견청취 등 적극적인 외부 정보탐색 노력 수준으로 나뉘어 진다. (중략)
최근 주상복합형의 주거공간, 지하철, 대형쇼핑몰 등 건물내부가 복잡하고 대규모인 공간에서 머무르는 시간과 기회가 날로 증가하고 있다. 건물이 복잡할수록 건물 내에서 사람들이 원하는 목적지에 도착하기까지 보다 많은 시행착오를 겪으면서 이동하게 된다. 시행착오를 줄이고, 보다 빠르게 이동하기 위해서는 최단경로를 탐색하여 제공하는 시스템이 필요하게 된다. 이러한 대규모 공간 내에서의 최적이동경로에 대한 정보는 특히 화재나 정전, 테러위협과 같은 응급상황에서 더욱 필요로 하게 된다. 이에 본 연구에서는 Raster GIS기반의 데이터구조 상에서 $A^*$알고리즘을 사용한 최단경로 탐색기법을 비교, 분석하고자 한다. 평상시에는 건물내부에서의 위치 이동시에 필요한 최단 경로를 제공하고, 응급상황에서는 탐색시간을 최소화하여 대피 경로를 제공하는 방안을 제시하였으며, 이를 캠퍼스 건물을 이용하여 예시하였다.
MPEG 동영상 부호화 중 BMA를 이용한 움직임 탐색과정에서, 왜곡척도로 MAD를 사용하는데 이는 블록 내 모든 화소에 동일하게 적용되므로 구획화 현상 등을 일으켜 주관적인 화질을 떨어뜨리는 원인이 된다. 본 논문에서는 블록 내 화소를 경계 영역과 내부 영역으로 나누어 경계 영역에 대한 MAD를 먼저 구하고, 문턱치를 비교하여 인터블록과 인트라 블록으로 구분하고 인터로 분류된 블록에 대해서만 내부 영역의 MAD를 구하여 최종 보상블록을 결정함으로써 화질을 개선하고 계산량을 줄일 수 있었다.
종의 분화는 생명체의 다양성을 유지하며, 좀더 환경에 적합한 생명체를 탄생시킨다. 본 논문에서는 이러한 종의 분화 개념을 도입한다. 개체군의 각 개체들이 돌연변이를 통하여 자손을 생성하고, 그 중 일부가 분화하여 다음 세대의 개체를 이룬다. 각 개체들은 돌연변이에 의해 결정되는 일정한 해밍 공간 내외를 탐색공간으로 하고, 분화를 통하여 유효한 탐색공간을 점차 넓혀 탐색공간 전체에 대한 효율적인 탐색을 수행한다. 돌연변이를 통한 진화 방법으로 진화 하드웨어에 적용할 경우 내부구조의 변경이 적어 빠른 탐색효과를 갖을 수 있다. 제안된 알고리즘을 2개의 최적화 문제에 적용하여 그 유용성을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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