네트워크 분석이 확산되면서 매개중심성이나 연결정도중심성과 같은 다양한 중심성 지수가 개발되어 활용되고 있으나, 가중 네트워크에서 지역중심성을 측정할 수 있는 지수로는 최근접이웃중심성 이외에는 거의 알려져 있지 않다. 이 연구에서는 가중 네트워크를 위한 일반화된 지역중심성 지수인 이웃중심성 지수를 새롭게 제안한다. 이웃중심성 지수는 파라미터 ${\alpha}$를 사용하여 이진 네트워크를 위한 연결정도중심성 지수와 가중 네트워크를 위한 최근접이웃중심성 지수를 일반화한 것이다. 6가지 실제 네트워크 데이터를 대상으로 하여 제안된 지수의 특징과 적정 파라미터 값을 살펴보는 실험을 수행하고 결과를 보고하였다.
네트워크 분석이 확산되면서 여러 분야에서 다양한 중심성 척도가 개발되어 활용되고 있으나 가중 네트워크에서 지역중심성을 측정할 수 있는 척도로는 최근접이웃중심성 이외에는 거의 알려져 있지 않다. 최근접이웃중심성 척도는 동률값이 흔히 나타나므로 변별력이 낮다는 단점을 가지고 있다. 이 연구에서는 최근접이웃중심성 척도를 일반화한 이웃중심성 척도를 제안하고 가상 자료 및 실제 자료에 대해 적용하여 검증해보았다.
네트워크중심전(NCW)은 현재 효율적인 전쟁수행을 위한 중요한 개념으로 자리잡아가고 있다. 이러한 네트워크중심전 개념에서 여러 전술, 전략 단위의 신뢰성 있는 고속 통신을 지원하기 위하여 지향성 안테나를 사용하는 공중전술네트워크가 형성될 전망이다. 이는 매우 동적인 이동성을 가지는 환경으로써 이러한 환경에 맞는 효율적이고 신뢰성있는 이웃노드 탐색 기법이 필요하다. 본 연구에서는 지향성 안테나를 사용하는 공중전술네트워크를 위한 적응적인 이웃노드 탐색기법을 제안한다. 이 기법은 모든 노드가 주기적으로 전송하는 HELLO 메시지의 오버헤드를 감소시키면서 고 신뢰성을 가지는 새로운 방식의 이웃노드 탐색을 수행하며 성공적인 데이터 전송에 기여한다. 본 제안 기법의 성능과 효율성 검증을 위하여 수학적 분석 및 Qualnet 4.5를 이용한 시뮬레이션을 수행하였다.
본 연구에서는 협업필터링의 두 가지 근본적인 문제인 신규고객 추천(cold-start recommendation)과 희박성(sparsity) 문제를 해결하고자 한다. 먼저, 사회 네트워크 분석에서 가장 많이 활용 되고 있는 세 가지 중심성 지표인 연결중심성(degree centrality), 근접중심성(closeness centrality), 매개중심성(betweenness centrality)을 결합한 다양한 중심성 지표들을 만든 후 이를 기반으로 신규고객의 잠재 이웃고객을 찾고 그 이웃고객들의 구매정보를 이용하여 신규고객에게 상품을 추천하는 새로운 방법을 제시한다. 다음으로 희박성 문제를 해결하기 위하여, 구매정보가 충분한 고객에게는 협업필터링을, 그렇지 않은 고객에게는 협업필터링 대신 제시한 신규고객 추천방법을 적용하는 하이브리드 추천 방법을 제안한다. 제시한 추천 방법의 효과성을 평가하기 위하여 국내 유명 백화점 중의 하나인 H백화점의 구매 트랜잭션 데이터를 사용하여 실험하였다. 실험결과로부터 근접중심성과 매개중심성을 결합한 지표를 신규고객 추천 시에 사용할 경우 추천 성능이 가장 우수한 것으로 판명되었으며, 제안한 하이브리드 추천 방법이 기존의 협업필터링의 성능을 상당히 개선함으로써 희박성 문제를 해결할 수 있는 새로운 대안임이 입증되었다.
이 연구에서는 개혁신학과 복음주의, 중립적인 신학적 입장을 가지는 학술지와 색인어, 저자를 대상으로 계량서지학적 분석 방법을 적용하였다. 구체적인 분석방법은 평균 연결 군집화, 이웃중심성 척도, 프로파일 코사인 유사도를 활용하여 세 가지 결과를 제시하였다. 특히 저자 간 관계를 분석할 때에는 저자 사이에 핵심 공유 색인어를 파악해서 연구 주제를 해석하는 새로운 시도를 해보았다. 학술지 분석에서는 9개 학술지가 크게 개혁신학과 복음주의의 두 개 군집으로 나뉘어졌지만, 개혁신학을 지향하는 장로교단 학술지인 장신논단만 복음주의 군집에 속하였다. 두 군집의 색인어 분석에서도 개혁신학과 복음주의가 두 군집을 대표하는 주요어로 나타났다. 저자 분석에서는 9개의 군집이 산출되었다. 이중에서 4개의 군집에는 주로 개혁신학을 연구하는 장로교단 신학자들이 포함되었으며, 5개 군집에는 장로교단에 소속되지 않은 신학자들이 주로 포함되었다. 따라서 학술지와 색인어, 저자에 대한 계량서지학적 분석 모두에서 일관되게 개혁신학 군집과 복음주의 군집을 도출하였다.
이 연구에서는 공개된 가중 네트워크 분석용 소프트웨어인 Opsahl의 tnet과 이재윤의 WNET에서 지원하는 가중 네트워크 중심성 지수를 비교 분석해보았다. tnet은 가중 연결정도중심성, 가중 근접중심성, 가중 매개중심성을 지원하고, WNET은 최근접이웃중심성, 평균연관성, 평균프로파일연관성, 삼각매개중심성을 지원한다. 가상 데이터를 대상으로 한 분석에서 tnet의 중심성 지수는 링크 가중치의 선형변화에 민감한 반면 WNET의 중심성 지수는 선형 변화에 영향을 받지 않았다. 실제 네트워크 6종을 대상으로 가중 네트워크 중심성을 측정하고 결과를 비교하여 두 소프트웨어의 가중 네트워크 중심성지수들의 특징을 파악하고 중심성 지수 간 관계를 살펴보았다.
현대약품(대표 윤창현)은 지난 1965년 출범되어 지금까지도 국민들의 꾸준한 사랑을 받으며 잘 알려진 '현대물파스'로 시작한 의약품 전문기업이다. 현대약품은 47년의 지속적인 성장과 함께 현재 처방의약품은 물론, 일반의약품과 같은 의약품 사업과 기능성 식품, 기능성 음료 등의 건강기능식품, 그리고 의료기기에 이르기까지 국민건강증진을 위한 종합기업으로 성장하였다. 현대약품은 보다 체계화된 제품 안전성을 갖추는데 주력하기 위해, 전국 각 공장과 사업장에서 ISO9001, ISO14001, KOHSA18001, OHSAS18001 등의 인증을 획득, 제품의 안전성, 안정성과 제품 생산 표준화 등이 이루어지는 각종 기반을 마련하였다. 이를 통해 2008년 제약업계 최초 국가품질경영대회 제품안전경영 대통령상을 수상하는 영예도 얻게 되었다. 중앙연구소는 1984년도 설립되었으며 2009년 1월에는 경기바이오센터 합성신약연구소를 개소, 2011년 5월에는 용인에 신약 연구소를 준공하여 신약 및 개량신약 개발에 주력하고 있다. 현재까지도 지속적인 연구개발 및 기술 혁신 중심으로 21세기 첨단 의약품 생산에 필요한 다양한 연구에 매진하고 있다. 현대약품은 우수한 연구진과 최첨단 연구시설 확보를 통해 펩타이드 치료약물을 개발 생산하였다. 이어 이 기술을 바탕으로 기존의 거대시장 fmoc-아미노산을 대체하게 될 차세대 신물질로서 고체상 펩타이드 합성(solid phase peptide synthesis)의 원료물질인 Nsc-아미노산을 개발하였다. 전 사원 1년에 1일 이상의 봉사 활동을 의무적으로 실시하고 있으며 공장 직원 스스로 조직된 봉사 단체 두레회는 불우한 이웃의 시설을 유지, 보수하고 정이 그리운 어린이들과 함께 놀아주는 이웃들과 함께하는 작은 봉사 단체이다. 현대약품은 앞으로도 R&D투자를 활성화하여 우수의약품 개발에 전력을 다하고, 국민보건 향상에 책임을 완수하는 성실한 기업이 될 것이다.
제품의 품질 및 가격 뿐만 아니라 물질적 풍요로움과 더불어 다변화 되어가는 생활 환경 속에서 소비자의 감성과 선호도를 파악하는 것은 제품 판매 전략의 중요한 성공요소가 되고 있다. 이를 위하여 제품의 기능적 측면 뿐만 아니라 개개인의 정서적 감정과 선호도가 반영된 제품의 설계나 디자인 또한 요구되고 있다. 본 연구에서는 소재 개발의 프로세스가 고객 중심으로 변화하는 것에 대응하여 사용자의 감성과 선호도를 중심으로 소재를 개발하는 방법의 하나로 협력적 필터링 개인화 기법을 응용하여 섬유 패션 디자인 추천 시스템을 제안한다. Textile 기반의 협력적 필터링 시스템에서 예측에 사용될 이웃의 수를 결정하기 위해서 Representative Attribute-Neighborhood를 사용한다. 이웃들간의 사용자 유사도 가중치는 피어슨 상관 계수(Pearson Correlation Coefficient)를 사용한다. 소재에 대한 사용자의 감성이나 선호도에 대한 Textile의 대표 감성 형용사를 추출함으로써 소재 개발을 위한 감성 형용사 데이터 베이스를 구축한다. 구축된 감성 형용사 데이터 베이스를 기반으로 성향이 비슷한 사용자에게 Textile을 추천한다. 사용자 선호도 예측과 Textile 기반의 협력적 필터링 기술을 이용한 섬유 패션 디자인 추천 에이전트를 구축하여 시스템의 논리적 타당성과 유효성을 검증하기 위해 실험적인 적용을 시도하고자 한다.
지난 '10. 12. 29일을 기점으로 국내 또다시 발생한 고병원성 조류인플루엔자(HPAI, 이하 AI)는 충북, 경남을 제외한 전 지역에서 발생하면서 예년과 달리 유난히 빠른 속도로 확산되고 있다. 특히나 금번 발생지를 살펴보면, 계사와 멀지 않은 곳에 철새와 물오리가 서식하는 하천이 있었고, 계사주변에는 야생조류의 분변이 확인되면서 정부는 철새로 인한 직접 또는 간접오염(분변)으로 AI가 확산된 것으로 중간점검 결과를 발표했다. 이웃나라 일본의 경우에도 최대 양계지역인 가고시마현을 비롯해 대규모 양계단지를 중심으로 빠른 속도로 AI가 확산되었고, 역학조사 결과 북방철새로 인한 감염이 유력한 것으로 발표되었다. 현재 의심축신고와 발생건수가 줄어들고 있지만, 2월에도 4건의 발생을 보이면서 아직까지는 긴장을 늦출 수 없는 상황이다.
세선화 알고리즘은 문자 인식에서 인식율을 높이기 위한 전처리과정으로 대상물체에 대하여 1픽셀 두께가 될 때까지 적용시키는 알고리즘으로 그 중요성과 필요성으로 인하여 수많은 논문들이 발표되었다. 본 논문에서는 인터넷 정보검색을 목적으로 하는 회색조(Gray) 영상에 대한 이진화 및 세선화 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 해당 픽셀과 이웃 화소 간의 픽셀값 차이를 이용하여 일정값을 증감시키는 방법으로, 이미지의 중심으로 픽셀이 응집하게 하는 과정을 통해 이진화 및 세선화를 시켰으며, 병렬 구현이 용이하다. 제안된 알고리즘의 성능평가는 회색조 영상에 대해 기존 알고리즘들을 적용한 결과와 비교, 분석하여 소개하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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