• Bulletin of Food Technology
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• v.16 no.3
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• pp.19-72
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• 2003

고도의 정보사회가 될 것으로 예견되는 21세기 전 세계는 창의적이고 원천적인 과학기술을 지속적으로 창출하면서 선진적 우위확보를 위해 치열한 경쟁을 벌이고 있다. 우리나라도 지금까지 이룩한 경제성장을 발판으로 이제부터는 더욱 생산적이고 독창적인 세계 일류 지식과 과학기술을 창출해 내야 할 위치에 있다. 세계적으로 새로운 지식은 대부분 학술지와 도서를 통해 발표되고 있으며, 미국의 과학정보기구인 ISI(Institute for Scientific Information)는 세계의 우수 학술지를 평가하여 그 중에서 가장 영향력이 높은 3~4%의 학술지를 SCI(Science Citation Index), SSIC(Social Science Citation Index), AHCI(Arts and Humanities Citation Index)로 전별하여 발표하고 있음은 잘 알려진 바와 같다. 우리 학계에서도 수 년 전부터 연구업적 등의 평가에 이들 분류를 적극 활용하고 있으며, 개개의 연구자들도 연구성과를 SCI 등에 등재된 학술지에 발표하기 위한 노력을 배가하고 있는 실정이다. 그러나 안타까운 것은 우리나라에서 발간되는 학술지 중 과학기술 분야 단 5종만이 SCI에 등재되어 있을 뿐이어서 우리의 학문이 세계적으로 교류되고 인정받는데 상대적으로 불리한 위치에 있다는 사실이다. 국내 학술지가 이들Index에 등재될 경우 우리의 연구성과가 보다 빠르고 쉽게 국제적으로 소개.인정되며, 이는 우리의 과학기술 수준을 한 단계 높이는데 첩경이 될 것이라는 점은 의심의 여지가 없다. 과학기술 평가과정은 측정 가능한 연구투자와 연구결과 현상으로 간주할 수 있는데, 일반적으로 연구투자는 연구투자에 필요한 모든 요소들이 실체적이며 평가하는 데에 있어서 인력, 재정 자원, 장비, 재료, 건물 등과 같이 구체적이고 경험을 요구하지 않기 때문에 그 모든 연구결과보다 평가하기가 용이하나 과학기술의 연구결과는 연구 과정을 통해 보다 비실체적이고 양적으로 측정하기 어려운 지식으로 구성되어 있어 평가하는데 어려움이 뒤따른다. 과학기술 연구결과를 양적이나 질적으로 측정하는데 있어 일반적으로 이용되는 시스템은 없으나 국가의 과학기술 수준은 보통 그 나라 과학기술 활동의 연구결과를 과학기술 생산성이나 연구결과물 즉 논문 등의 출판을 통한 배포나 인용분석 등에 기초한 양적 평가지표를 이용해 측정하는 서지적 방법에 의해 평가되고 있다.연구활동 결과로 발표된 연구논문은 새로운 연구논문의 자료로 인용되게 되는데, 일반적으로 인용이 많이 된 논문일수록 질적인 가치가 높다고 하므로 논문의 발표량과 인용된 횟수는 연구활동을 평가하는 척도로 활용점에 따라 과학기술분야 논문의 국가별, 기관별, 분야별 논문수와 피인용도는 과학기술 수준 평가의 척도가 될 수 있으며 이러한 평가는 과학기술 정책 수립 및 투자, 연구활동에 대한 평가 등의 중요한 자료로 활용될 수 있다. 과학기술분야 전반에 걸친 SCI 기반의 NSI, NCR 데이터베이스를 분석하여 우리나라 과학기술분야의 수준을 평가할 수 있는 지표를 산출하여 우리나라의 과학기술 수준을 정확히 파악하고, 세계 추세를 분석하여 앞으로 나아갈 정책방향을 설정하는데 도움이 되도록 하며, 국내 기관별, 분야별 분석을 통하여 과학기술 수준을 평가할 수 있는 객관적인 자료를 제공함과 동시에 국내 연구 인력간의 건전한 경쟁을 유도하여 과학기술 발전에 기여하고자 한다.

• Journal of Technology Innovation
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• v.22 no.2
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• pp.105-129
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• 2014

In order to identify the antecedents of organization's exploration activities, this study focuses on internal factors. There are many theoretical and empirical studies for an organization's exploration activities, while the research on antecedents is limited. This study is aimed at the manufacturing industry in Korea from 1998 to 2012 using data from 15 years of slack, ownership structure, and TMT diversity. The study examined the impact of these firm-specific factors on firm's exploration activities. As a result, a company's exploration activities and slack have positive relationship. Between insider ownership and exploration activities, the hypothesis was not supported. Also, the relationship between TMT diversity and exploration activities was dismissed. Finally, based on the results of this analysis, the contribution of this study, limitations and implications are drawn.

• Journal of Korea Technology Innovation Society
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• v.14 no.spc
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• pp.1171-1186
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• 2011

Identifying Emerging Technology Trends is crucial for decision makers of nations and organizations in order to use limited resources, such as time, money, etc., efficiently. Many researchers have proposed emerging trend detection systems based on a popularity analysis of the document, but this still needs to be improved. In this paper, an emerging trend detection classifier is proposed which uses both academic and industrial data, SCOPUS and PATSTAT. Unlike most pre-vious research, our emerging technology trend classifi-er utilizes supervised, semi-automatic, machine learning techniques to improve the precision of the results. In addition, the citation information from among the SCOPUS data is analyzed to identify the early signals of emerging technology trends.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.458-460
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• 2017

연구자들이 연구 및 학술활동을 위해서 필연적으로 기존 연구를 검토하고 참조하고 인용하고 있으며, 특히 학술연구물의 하나인 해외 학술저널 및 논문의 활용도가 매우 높은 편이다. 그러나 해외 학술정보 시장은 대형 출판사의 주도로 시장이 형성되고 독과점 형태로 운영됨에 따라 그 비용이 계속 상승하고 있고 이와 반대로 국내에서의 해외 저널에 대한 예산은 계속해서 줄어들고 있는 실정이다. 이러한 문제점 해결을 위해 국가 차원의 KESLI 컨소시엄(전자정보 공동구매 및 활용 체제)을 구성하여 전자정보 공동구매의 장을 구축하였다. 본 연구에서는 대학교육협의회, 전문도서관 등 컨소시엄 운영주체의 다변화에 대한 대응과 구매의사결정 지원을 강화하고 대체 정보자원의 제공 등 기존의 KESLI 시스템을 개선하여 대학도서관, 전문도서관, 연구소, 기업 그리고 학술정보 출판사 및 공급사의 전자정보 공동구매 활성화 및 이용자 만족도를 제고하였다.

• The Korean Journal of Mycology
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• v.26 no.2 s.85
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• pp.200-210
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• 1998

To study the species diversity of the genera Strobilomyces and Heimiella in Korea, 52 specimens were collected from 1982 to 1996 at 25 locations including Odaesan. Collected specimens were observed and three species among them were identified and described by observing macroscopic and microscopic characters. The three species are as follows; Strobilomyces floccopus (Vahl ex Fries) Karsten, S. confusus Singer, Heimiella japonica Hongo.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2013.05a
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• pp.363-364
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• 2013

바이오에너지는 유기체를 변환시켜 얻을 수 있는 청정에너지원으로 고유가 시대에 화석연료 사용을 줄일 수 있는 대체연료로 중요성이 커지고 있다. 주요 국가에서는 수송연료의 혼합비율을 의무화하는 정책을 시행하고 비식량 자원을 이용한 바이오연료 기술개발을 촉진하여 바이오연료 공급량은 2015년 약 1,600억 리터, 수요량은 약 1,700억 리터로 증가할 전망이다. 이와 같이 바이오에너지에 대한 경제적 가치 및 성장 잠재력에 대한 기대가 커지면서 특허출원 분석을 통한 관련기술 검토 및 주요 국가별 기술경쟁력을 분석할 필요가 있다. 본 연구에서는 특허지표 중에서 시장확보 지수, 인용도 지수를 활용하여 바이오에너지 분야의 국가별 기술경쟁력을 분석하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2016.11a
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• pp.314-315
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• 2016

본 논문에서는 한정된 자원으로 선택과 집중을 통한 국민안전처(구 소방방재청) 연구개발 사업의 효율성을 증대하기 위한 종합발전계획 수립을 위한 선행 조사로서 주요 특허분석 지표인 특허활동지수(AI), 인용도 지수(CPP), 영향력 지수(PII), 기술력 지수(TS), 시장 확보 지수(PFS) 등을 이용하여 미국, 일본, 중국, 유럽과 우리나라의 재난 안전 분야 특허 동향을 비교 분석하였다. 분석 결과 주요 5개국의 재난 안전 분야 기술 성숙 단계를 보면 한국과 중국은 발전기, 미국은 성숙기의 기술성장 단계를 보이며, 유럽과 일본은 답보 상태 기술수준 단계라고 판단할 수 있었다. 기술 분류별 특허출원 현황을 분석한 결과 예방 대비 기술 분야가 출원된 특허 중 36%로 가장 높은 비중을 보이고 있으며, 예측 기술 분야는 29%로 두 번째로 높은 비중을 보이고 있었다. 우리나라는 특허 점유율 및 특허 영향력 부분에서 주요 5개국 중 4위로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.18-20
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• 2013

가상화 기술은 다양한 분야에서 컴퓨팅 환경의 자원 활용성을 높이기 위해 사용되고 있다. 가상화 환경의 성능을 향상시키기 위해 여러 가지 연구가 진행되었고 프로세서/메모리 가상화의 경우 비약적인 발전이 있었다. 하지만 빈번한 입출력 워크로드에서 장치 가상화는 아직까지 모드 전환에 의한 성능 저하로 연구가 더 필요한 실정이다. 이에 본 논문에서는 입출력 중심 워크로드의 효과적인 실행을 위하여 커널의 공유 메모리 공간과 에뮬레이터 I/O 서비스 스레드의 폴링을 이용하여 게스트에서 I/O 요청 시에 발생하는 모드 전환을 제거하였고 성능 개선을 확인하였다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.17 no.3
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• pp.596-608
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• 2017

This study was carried out in order to develop and validate the Korean Version of Strengths Scale for individuals with mental illness. The first step taken to develop the scale was to construct sample items for the Strengths Scale using literature research and three focus group interviews of individuals with mental illness. Secondly, two professors of the Social welfare Department of a University and two mental social workers reviewed these sample items to select and compile a final version of the scale. Lastly, the scale's reliability and validity was verified through an empirical study of 478 individuals with mental illness who conduct the survey items. The explanatory factor was that the sample items can be grouped into seven factors. Factor 1 was 'Vocation', Factor 2 was 'Family and Social Support', Factor 3 was 'Optimism', Factor 4 was 'Resources Utilization', Factor 5 was 'Coping Behavior', Factor 6 was 'Leisure', Factor 7 was 'Health'. The Confirmatory analysis showed that the model demonstrated a goodness- of-fit. Finally, the Korean Version of Strengths Scale for individuals with mental illness was developed consisting 40 items and was proposed a mental health social work implications.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.34 no.1
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• pp.177-195
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• 2017

This study attempts to infer research fronts using factor graph model based on heterogeneous features. The model suggested by this study infers research fronts having documents with the potential to be cited multiple times in the future. To this end, the documents are represented by bibliographic, network, and content features. Bibliographic features contain bibliographic information such as the number of authors, the number of institutions to which the authors belong, proceedings, the number of keywords the authors provide, funds, the number of references, the number of pages, and the journal impact factor. Network features include degree centrality, betweenness, and closeness among the document network. Content features include keywords from the title and abstract using keyphrase extraction techniques. The model learns these features of a publication and infers whether the document would be an RF using sum-product algorithm and junction tree algorithm on a factor graph. We experimentally demonstrate that when predicting RFs, the FG predicted more densely connected documents than those predicted by RFs constructed using a traditional bibliometric approach. Our results also indicate that FG-predicted documents exhibit stronger degrees of centrality and betweenness among RFs.