최근 우리나라의 방위산업은 고도의 발전을 해왔고 국방비 중에서 국방 R&D 예산도 점차적으로 증가하고 있다. 하지만 방위산업기술에 대한 객관적인 분석 없이는 효과적인 국방 R&D 활동이 제한적이고 자칫 국방예산이 비효율적으로 사용될 수 있다. 따라서 본 논문은 현재 주로 실시하고 있는 전문가들의 의견을 반영한 정성적인 방위산업기술의 분석에 더해서 정량적인 방법으로 방위산업기술을 객관적으로 분석함으로써 국방예산의 효율적 사용과 더 나아가서는 세계시장에서의 경쟁 우위를 달성하고자 하였다. 더구나 4차 산업혁명의 키워드 중의 하나인 빅데이터 분석 방법을 국방산업기술에 적용해서 객관적이고 체계적으로 국방산업기술의 특성과 공백기술을 파악하기 위한 특허분석 방법을 제안한다. 제안된 방법은 여러 국방산업기술 중에서 화력분야의 기술에 적용하여 사례분석을 수행하였다. 그 과정은 우선 방위산업진흥원의 방위 산업기업의 분류에서 화력에 관련된 10개 국내 기업의 특허를 Kipris를 통해서 수집하고 이 중에서 IPC 코드를 활용하기 위해서 이를 전처리하여 데이터 매트릭스를 구축하였다. 그리고 R 프로그램을 활용하여 데이터마이닝 기법 중에서 각 항목 간 연관성을 파악할 수 있는 연관규칙마이닝을 수행하였다. 이를 통해서 화력분야의 각 기술에 대한 지지도, 신뢰도, 향상도 값을 도출하고 이를 해석하여 결론을 제시하였다. 따라서 본 논문은 막대한 국방예산의 효율적인 사용과 국방산업기술의 경쟁력 제고에 도움을 줄 수 있을 것이라고 판단된다.
기업 경쟁력 강화의 중요한 이슈인 대량 개별화(mass-customization)의 실행을 위하여 통합 고객관계 관리 프로세스로서의 CRM(customer relationship management)에 대한 관심과 활용에 대한 필요성은 점점 더 높아지고 있다. 특히, 기존 고객들의 구매 정보를 기반으로 고객의 구매 패턴을 파악하고 의도를 예측하는 것은 오늘날 실질적인 판매 전략을 수립하는 마케팅 분야에서 상당히 큰 비중을 차지하고 있다. 고객의 구매의도 예측에는 대량의 데이터로부터 과거에 인지하지 못했던 의미 있고, 근거 있는 정보를 추출하는 데이터마이닝(datamining)이 주로 사용되고 있다. 기존의 구매의도 예측에 사용된 데이터마이닝 기법들은 주로 신경망(neural networks)과 로지스틱 회귀분석(logistic regression analysis)이었는데, 예측 정확성 및 모형 구축의 어려움으로 인한 다양한 문제점들이 제기되고 있는 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 기존의 기법들이 가지고 있는 단점들을 개선하기 위하여 신경망과 로지스틱 회귀분석 외에 연관규칙(association rule), 연관성 매트릭스(association matrix), 의사결정 나무(decision tree), 베이지안 망(bayesian network), SVM(support vector machine) 기법들을 추가로 제안하였다. 본 연구의 목적은 고객의 특정 상품에 대한 구매의도 예측을 위하여 새로운 알고리즘을 제시하기보다는 기존의 다양한 데이터마이닝 기법들을 적용시켜 봄으로써, 가장 우수한 예측성과를 나타내는 기법을 발견하는 것이다. 연구에 사용된 자료는 기존의 연구에서는 적용되지 않았던 편의점의 영수증 데이터이다. 예측 목표상품은 카테고리화 된 '우유'와 '냉동식품'이며, 제안된 기법들의 신뢰성을 위하여 전체 데이터를 10개의 training과 test 셋으로 중복되지 않게 구분함과 동시에 10번의 교차 검증(cross validation)을 실시하였다. 실험 결과 SVM이 영수증 데이터를 이용한 고객의 특정 상품에 대한 구매의도 예측에서 가장 우수한 성과를 나타내는 것을 확인하였다.
본 연구에서는 동아시아 지역과 서양의 자연의 의미와 자연에 대한 관점을 문헌분석을 통하여 비교하였다. 서양에서는 자연과 인간이 분리되어 있는 것으로 인식한다. 자연을 규칙적이고 합리적인 것으로 바라보며, 입자론, 기계론적 관점을 취한다. 반면, 동아시아에서는 자연과 인간이 상호작용하며 타협적 관용성을 지니고 있는 것으로 생각한다. 자연을 계속 변화하는 존재로 인식하기 때문에 파동론적 입장을 취한다. 서양 자연관의 특징은 자연을 규칙성을 지닌 존재로 보고, 인간 중심의 입장에서 자연을 바라본다는 것이다. 그리고 사물의 구성 요소가 되는 원자나 입자들 사이의 관계를 규명하고 인과율적인 법칙을 찾아 자연의 규칙을 밝혀내어 자연을 설명하고자 한다. 동아시아 자연관의 첫 번째 특징은 논리적이고 비타협적인 서양의 자연관과 달리, 서정적인 자연관을 갖고 있다는 점이다. 천지와 만물, 인간이 서로 조화롭게 연관되어 서로 영향을 주고받는 다는 유기체적 자연관은 동아시아 철학의 기본이 되는 음양이원론과 오행설의 바탕이 된다. 그리고 또 하나의 특징은 직관적 자연중심 사상이다. 동아시아는 천(天) 중심사상을 갖고 있다. 하늘 아래에서 인간은 차별이 없다. 서양의 과학정신이 매우 엄밀하고 비타협적인데 비하여 동아시아 지역은 관용적이어서, 모든 것을 등가치적으로 다루는 타협적인 관용성이 사고의 패턴을 이루는 경우가 많다. 그런데 과학 지식과 개념은 개인의 자연관에 따라 다르게 받아들여진다. 한국의 학교 과학교육에서는 현대 서양과학의 자연관을 따르고 있으며, 자연관에 대한 인지유형에 대한 고려를 충분히 하지 못한 채 과학 교육이 이루어지고 있다. 따라서, 동 서양의 자연과 자연관에 대한 다양한 관점을 학교 과학교육에 접목하여 학생들이 갖는 다양한 문화와 과학에 대한 생각을 함께 나눌 수 있도록 해 주어야 한다.
전 세계적으로 각종 산업 분야를 불문하고 소프트웨어 개발 시 오픈 소스 소프트웨어가 다양하게 활용되고 있다. 이러한 오픈 소스 소프트웨어는 자유로운 사용에 대한 권리뿐만 아니라 그에 따른 책임을 라이선스(license) 형태로 요구한다. 오픈 소스 소프트웨어 라이선스는 오픈 소스 소프트웨어 개발자와 이용자 간의 조건 범위를 명시한 계약이기 때문에 개발자가 규정한 라이선스를 지켜야 하며 이를 위반할 경우에는 저작권 침해가 발생하고, 이에 대한 책임을 지게 된다. 특히, 새로운 소프트웨어 개발 시 기존에 개발된 오픈 소스 소프트웨어를 활용하는 경우, 각 코드의 라이선스가 양립성(compatibility)문제를 발생시키지 않고 서로 호환되는지 확인해야만 한다. 그러나 이러한 철학에 반하여 양립성 문제 관련 사건들이 다수 발생하고 소송으로 이어지기도 하면서 원활한 오픈 소스 소프트웨어 생태계에 악영향을 미치고 있다. 따라서 본 논문에서는 사용하고자 하는 오픈 소스 소프트웨어들 간에 오픈 소스 규칙을 준수하고 라이선스 양립성 문제가 발생하지 않는지 식별할 수 있는 새로운 기법인 OSLC-Vid를 제안한다. 이렇게 제안된 기법은 실제 오픈 소스 소프트웨어를 활용하여 위반사례 식별 성능을 검증하였다.
본 연구의 목적은 빅데이터 분석기법을 활용하여 공유경제 관련 국내 학술연구 동향을 탐색하기 위해 내용분석 관점에서 종합적 메타스터디를 수행하는데 있다. 종합적 메타분석 연구방법론은 일련의 전체 연구결과물들을 역사적으로 그리고 포괄적으로 살펴봄으로써 전체 연구동향의 규칙성이나 특성을 조명하여, 이를 통해 향후 연구에 대해 방향성을 제시할 수 있다. 공유경제를 주제로 하는 국내 학술연구는 Lawrence Lessig 교수가 2008년에 공유경제의 개념을 세상에 소개한 해에 등장하였으나, 본격적인 연구는 2013년부터 진행되었다. 특히, 2006~2008년 사이에 국내 공유경제 관련 학술연구는 양적으로 급격히 증가하였다. 본 연구는 2013년부터 현재까지 약 8년간의 논문들을 분석 논문으로 선정하고, 전자저널의 학술논문검색 및 원문서비스를 이용하여 제목, 키워드, 초록을 중심으로 텍스트 데이터를 수집하였다. 수집된 데이터를 정제, 분석, 시각화의 순서로 빅데이터 분석을 실시하여, 추출된 핵심어들을 통해 연도별 및 문헌 유형별 연구동향 및 인사이트를 도출하였다. 데이터 전처리 및 텍스트 마이닝, 메트릭스 빈도분석을 위해 Python3.7과 Textom 분석도구를 활용하였고, 핵심어 노드 간의 구조적 연관성을 파악하기 위해 UCINET6/NetDraw, Textom 프로그램 기반의 N-gram 차트, 중심성 및 소셜네트워크 분석, 그리고 CONCOR 클러스터링 시각화를 통해 8개로 군집화 한 키워드들을 토대로 연구동향의 유형별 특성을 발견하였다. 아직까지 사회과학적 관점에서 공유경제 관련 학술연구 동향에 관한 조사가 이루어진 바가 없기 때문에, 본 연구의 결과물은 선행연구로서 후속 연구들에게 이론적 고찰 및 향후 연구방향에 대해 유용한 정보를 제공하는 초석의 역할을 기대할 수 있다.
지식 마이닝은 다종다양한 대량의 데이터로부터 데이터 모델링, 정보추출 및 분석, 가시화, 결과 해석 등과 같은 다양한 기법들을 적용하여 데이터로부터 유용하고 가치 있는 지식을 찾아내는 연구 분야로서, 비즈니스, 의료, 과학 연구 등 다양한 영역에서 원시 데이터를 유용한 지식으로 변환하기 위한 중요한 역할을 수행한다. 본 논문에서는 형식개념분석기법을 확장하여 다종다양한 데이터로부터 지식발견과 데이터 마이닝을 수행하기 위한 분석기법을 제안한다. 분석대상 데이터의 다양한 형식과 구조를 표현하기 위한 제반 모델들(다치데이터 테이블, 삼원데이터테이블)과 데이터처리(이진화 및 평탄화) 및 개념계층구조 구축과 연관규칙 추출을 위한 알고리즘들을 정의하고, 공공오픈데이터를 대상으로 본 논문에서 제안한 기법을 적용한 실험을 수행하여 제안 기법의 유용성을 실증하였다.
전 세계적으로 인구 및 도시화율 증가에 따라 온실가스 배출량이 증가하면서 지구온난화가 가속화 되고 있다. 이에 대한 대안으로 스마트시티 건설이 본격적으로 추진되고 있는 상황이다. 본 논문은 한국의 스마트시티 시범도시로 선정된 세종 5-1 생활권을 대상으로 시민들이 활용할 수 있는 에너지 서비스 모듈을 기획하는 방안을 제시하는 것이 목적이다. 본 연구를 위해 정부가 발표한 스마트시티 계획들을 바탕으로 스마트시티 연구개발 참여 전문가들의 의견수렴을 통해 12가지 에너지 서비스에 대한 설문조사 문항을 구성하였다. 설문조사는 세종시민 1,000명을 대상으로 진행하였으며, 응답한 데이터를 바탕으로 세종시민이 생각하는 에너지 서비스의 필요성 정도를 파악하였다. 12개 에너지 서비스 항목들을 축소하여 설명하고 각 항목들의 상관성과 연관성을 분석하고자 주성분분석과 연관규칙탐사를 실시하였다. 마지막으로, 분석된 결과를 활용하여 12개 에너지 서비스들을 효율적인 플랫폼 형태로 구현될 수 있도록 '경제 창출', '에너지거래', '에너지효율' 형태의 3가지 모듈을 제시하였다. 아직 백지상태인 세종 5-1 생활권의 스마트시티 구현을 에너지 분야 플랫폼 서비스를 추진하고자 하는 수많은 연구소들과 기업들이 에너지 서비스 항목을 구상하고자 할 때 쉽게 접근이 가능하도록 기여할 수 있을 것이다.
컴퓨터와 통신기술의 발달로 사용자에게 다양한 정보와 편리성이 제공된 반면, 컴퓨터 침입 및 범죄로 인한 피해가 날로 증가하고 있으며 다양한 침입 방법들이 새롭게 사용되고 있다. 따라서 침입자들의 행위를- 효과적으로 탐지하기 위해서는 기존의 오용탐지 방법과 더불어 비정상행위 모델의 적용에 대한 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 비 정상행위 탐지 모델에서 사용자의 정상행위 패턴 생성 시 최근에 관찰된 사용자의 행위에 더 많은 영향을 주도록 하는 새로운 연관 규칙 알고리즘을 제시한다 또한 생성된 정상행위 패턴을 토대로 사용자별 그리고 사용자간 클러스터링 과정을 수행함으로써 작업의 유사성을 가진 그룹의 명령어 또는 프로그램 이용정도를 파악한다. 이와 더불어 다양한 실험을 통해서 본 논문에서 제안된 비정상행위 판정시스템에서 탐지율을 최대화 할 수 있는 임계치 값들을 제시한다.
본 논문에서는 USB(Universal Serial Bus) 케이블 전원선에서의 방사성 EMI(Electro-Magnetci Interference) 개선 방안을 제시한다. 케이블 전원선에서의 EMI 방사현상을 확인하기 위해 무선 비디오 액세스 시스템을 이용하여, 방사성 EMI 결과를 분석하고 초기 측정 결과 규제치 대비 약 3 [dBuV/m]~15 [dBuV/m]를 초과함을 확인한다. 방사성 EMI 원인 분석을 위해, 먼저 USB 케이블 전원선에서의 S-파라미터 측정을 수행하여 케이블의 고주파수 대역에서의 규칙적인 공진현상과 방사성 EMI 주파수의 연관성을 분석한다. 그리고, 전원 회로 임피던스 관리 기법을 응용하여 캐패시터의 개수 선정, 비드를 이용한 저역통과 대역 필터를 구성을 통해 케이블 전원선의 공진현상을 저감하는 개선방법을 적용한다. 결론적으로 개선된 회로를 시스템에 적용하여 케이블의 규칙적 공진의 저감방법을 제시하여, 방사성 EMI 테스트 결과 규제치 대비 약 3 [dBuV/m]~20 [dBuV/m] 마진의 마진을 확보하여 제시한 방법의 적합성 확인한다.
웹 문서들은 빠른 생성과 소멸의 특징 때문에, 사용자는 찾고자하는 웹 문서를 신속하고 정확하게 추천해 줄 시스템을 요구하고 있다. 정제되지 않은 웹 데이타에는 사용자들의 축적된 경험들을 포함하는 유용한 정보들을 포함하고 있다. 현재, 이러한 유용한 정보를 마이닝 기법이나 통계학적 측정 방법 등을 가지고 정제하여 추천 시스템을 통해 사용자에게 제공하려는 노력이 시도되고 있다. 기존의 정보 필터링 방식은 사용자들의 프로파일을 반드시 이용해야 하는 문제점을 갖고 있으며, 협력적 필터링 방식은 First Rater 문제와 Sparsity 문제가 있다. 또한 사용자 브라우징 패턴을 이용하는 동적 추천 시스템은 연관성이 없는 웹 문서들을 결과로서 제공한다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 웹 문서 형식에 따라 웹 문서 사이의 유사도를 이용하여 웹 문서를 분류하고, 웹 서버에 기록된 로그 파일을 이용하여 사용자 브라우징 순차 패턴 DB를 생성한다. 이렇게 생성된 정보들과 사용자들의 세션 정보를 이용하여, 사용자가 웹 문서에 접근했을 때 현재 웹 문서와 유사도가 높은 상위 N개의 연관 웹 문서 집합을 제공하고, 순차적인 특성을 갖는 웹 문서를 추천 문서로 제공하는 시스템을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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