본 논문에서는 협력하고자하는 소출력 기기들이 협력 스펙트럼 센싱 할 경우 협력 노드들이 같은 FA(False Alarm)가지고 있다 가정하며, 이때 최적의 임계값을 셋팅하고 서로 정보를 공유하는 시스템 모델을 제안하고 성능을 분석한다. 협력하고자하는 모든 노드의 False alarm이 같아도 각 채널에 따라 임계값이 달라지게 된다. 임계값이 낮아지면 검출확률이 낮아지게 되고, 반대로 임계값이 높을 때 검출확률은 높아지는 특성을 가지기 때문에, 따라서 가장 높음 임계값을 선택하여 세팅하고 공유하게 된다. 이는 협력스펙트럼 센싱시 가장 높은 임계값을 공유함으로써 고정되어 있는 임계값을 보다 높은 검출성능을 보일 수 있다.
상업적인 추천 시스템에서 폭넓게 사용되고 있는 사용자 기반의 협력적 여과 방법 (User-Based Collaborative Filtering)은 확장성과 실시간 성능에 관련된 많은 제약을 갖는다. 이와 같은 맹점을 해결하기 위해 제안된 모델 기반의 협력적 여과 방법 (Model-Based Collaborative Filtering)은 추천은 매우 빠르지만, 모델을 구축하는 데 많은 시간이 소요되며, 사용자 기반의 협력적 여과 방법에 비해 추천의 질이 떨어지는 경향이 있다. 또한, 과거에 추천되있던 히스토리를 바탕으로 한 신뢰도 정보를 고려하는 추천 시스템은 추천의 정확도를 향상시키기 위한 다양한 연구 가운데 하나이다. 본 논문에서는 사용자 기반의 협력적 여과 방법의 문제점을 개선하고 추천의 정확도를 높이기 위해, 유사한 아이템의 모델을 미리 구축하는 아이템 기반의 협력적 여과 방법 (Item-Based Collaborative Filtering)에 각 아이템의 추천에 대한 신뢰도를 고려하여 보다 효율적인 추천 시스템을 제안하고자 한다. 또한, 기존 추천 시스템과의 성능 비교 실험을 통해 제안한 방법의 타당성을 제시한다.
추천 시스템을 위한 여과 기술에는 협력적 여과, 내용기반 여과 등이 있다. 협력적 여과 방법은 적용이 용이한 반면 회소성 문제와 초기 평가 문제가 있으며, 내용기반 여과는 정보의 질을 구분하는 것이 어려워 효과가 적다는 단점이 있다. 신경망 기반 협력적 여과 방법은 이러한 문제를 해결하고 있지만, 사용자의 수가 많아지면 모델이 커져 효율성이 떨어지는 문제가 있다. 본 논문에서는 신경망 기반 협력적 여과의 효율성을 높이기 위해 상관도를 고려하는 신경망 기반 협력적 여과를 제안한다. 여기서 상관도란 피어슨 상관계수를 이용하여 구해진 상관계수의 절대값을 의미하며 상관도가 높다라는 것은 상관계수의 절대값이 1에 가까운 경우를 말한다. 본 논문에서는 EachMovie 데이터를 이용하여 제안한 방법의 우수함을 보인다.
가상 및 증강현실(VR/AR), 원격 제어, 산업 자동화를 위한 실시간 애플리케이션이 증가함에 따라 무선 통신 네트워크의 처리량과 지연시간 성능이 중요해졌다. 이에 따라 Wi-Fi 8 에서는 초고신뢰 (Ultra-High Reliable, UHR)을 목표로 표준화가 진행 중이며 다수의 AP가 협력하여 데이터를 전송하는 다중 AP 협력 기법이 핵심 기술로 논의되고 있다. 하지만 기존의 다중 AP 협력 환경에서 협력 전송을 위한 제어 정보로 인한 간섭 증가와 OBSS(Overlapped Basic Service Set) 간섭 문제를 고려하지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 효율적인 다중 AP 협력 전송을 위한 단순화된 채널 관리 방법(Simplified Channel Management Mechanism, SCMM)을 제안한다. 실험 결과에 따르면, SCMM 이 종래모델 대비 처리량은 평균 21.23% 증가했고, 지연시간은 평균 51.02% 감소했다.
본고는 다양한 이유로 단절된 남북관계를 회복하기 위한 과학기술의 역할과 이를 추진하기 위한 전략적 접근을 중심으로 남북과학기술협력에 대해서 탐색해 보고자 하였다. 이를 위해 상대적으로 정보가 제한적이고 정보의 신뢰성이나 정확성을 확보하기 어려운 북한연구에 대한 제약요인을 극복하고자 통합연구방법을 적용하였으며, 설문조사와 FGI조사 그리고 전문가 회의 등을 활용하여 남북협력에 대한 추진전략과 협력과제를 도출하였다. 설문조사와 FGI결과를 종합한 결과 향후 협력분야로 농 축 임업분야, 전기 에너지 분야, 정보통신분야, 보건 의약분야로 제시되었다. 그러나 이러한 협력분야보다 중요한 것은 앞으로 어떻게 남북과학 기술협력에 접근할 것인가라고 할 수 있다. 우선 과거와 같이 정부중심의 단기적 접근방법에서 벗어나, 남북과학기술협력의 지속성을 유지하기 위해 제3국이나 INGOs를 포함한 다자협력이 추진되어야 할 것이다. 또한 북한과의 과학기술협력을 추진할 때, 한 분야나 우선과제를 선정하더라도 그것이 북한이 직면한 다른 문제와 연계된다는 점에서 포괄적인 프로그램 기획이 필요하다. 마지막으로 북한과의 정보 비대칭문제를 해결하기 위한 기반연구는 지속적으로 진행되어야 하며, 남북과학기술협력에 대한 지속적인 연구와 관련 전문가를 양성하는 것이 추진되어야 할 것이다. 본고는 북한에 대한 연구제약을 보완하고자 통합연구방법을 활용하였음에도 여전히 결론을 도출하기 위한 관련 자료가 부족하다는 근원적인 한계를 지닌다. 이와 더불어 결과로 제시한 협력분야나 추진전략도 북한의 직접적인 입장이나 의견을 수렴한 것이 아니라는 점에서 한계를 갖는다. 이러한 한계는 지속적으로 북한 관련 전문정보를 확보하고 관련연구를 축적함으로써 극복해 나가야 할 것이다.
본 연구에서는 기업의 외부 혁신 원천의 하나인 공급사와의 기술협력을 중심으로 기술협력의 선행요인들을 식별하고, 이들 선행요인들이 신제품 개발 성과에 실질적인 영향을 미치는지를 살펴보고자 한다. 분석을 위하여 2012년 산업통상부와 생산성본부가 함께 수행한 600개 제조업을 대상으로 한 MPS 패널 데이터를 사용하였다. 기술협력의 선행요인으로 신뢰, 통제 및 정보공유를 사용하였고 이들이 공급사와 구매사의 기술협력 성과에 미치는 영향을 회귀분석 하였다. 또한 신뢰, 통제 및 정보공유가 기술협력을 매개로 하여 신제품 성과에 영향을 주고 있는지에 관한 매개분석을 실시하였다. 분석결과 두 기업 간 신뢰, 통제 그리고 정보공유는 공급사-구매사의 기술협력 성과에 긍정적으로 작용하고 있으며 기술협력의 수준이 높을수록 신제품성과가 향상되는 것으로 나타났다. 선행요인 중 신뢰는 기술협력을 매개로하여 신제품 성과에도 긍정적으로 작용하는 것으로 나타났다. 본 결과는 기업이 다양한 외부 조직과의 혁신활동 수행에 있어 참여조직 간의 사회적 자산인 신뢰의 형성 및 관리가 개방형혁신 성공에 중요한 역할을 하고 있음을 시사한다.
추천 시스템에서 사용되고 있는 중요한 방법인 협력적 여과는 유사한 사용자들에 기초하여 그 사용자들이 선호하는 아이템을 교차 추천을 해주는 방법이다. 사용자들에 대한 정보는 아이템을 평가한 등급에 기초하며, 그 평가 등급 패턴이 유사한 사용자를 찾게 된다. 협력적 여과는 사용자와 정보의 증가에 따라서 성능이 저하되는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 SVD, PCA, LSI와 같은 차원 감소 방법이 제시되어 왔으나, 이러한 방법은 계산 비용이 크다는 단점을 가지고 있다. 따라서, 계산 비용이 적고, 정확성에 있어서도 충분히 정확한 임시 사상이 최근에 주목을 받고 있다. 본 논문에서는 임의 사상을 이용한 차원 감소 방법이 협력적 여과에 미치는 효과를 실험을 통하여 제시한다. 실험적으로, 임의 사상 방법은 협력적 여과에서 충분히 정확한 성능을 보였다.
기업간 거래에서 수요자-공급자 제휴(alliance) 또는 파트너쉽(supplier partnership) 등으로도 표현되는 수요자-공급자간 협력관계(relationship)는 전통적인 공급망관리(supply chain management) 뿐만 아니라 최근의 인터넷 (Internet) 정보환경에서도 여전히 중요하게 다루어진다. 그리고 수요자-공급자간 협력관계는 공급망관리 상위의 의사결정에 따라 변화·조정된다. 공급망 관리 및 운영을 위한 시스템에서 이러한 협력관계를 고려하기 위해, 본고에서는 협력관계를 체계적으로 분류하고 개별 협력관계에서의 공급자선정의 시스템적 처리과정과 활용효과를 정리하였다. 또한, 변화·조정되는 협력관계를 시스템에서 적응적으로 처리하는 과정을 지능형 에이전트(intelligent agent) 체계를 활용하여 제안하고 설명하였다.
추천 시스템은 구매할 상품을 사용자가 찾는 것을 도와주는 시스템이다. 추천 시스템에서 사용되고 있는 여러 가지 방법 중에 대표적인 방법인 협력적 여과는 유사한 사용자들에 기초하여 그 사용자들이 선호하는 상품을 교차 추천해주는 방법이다. 사용자들에 대한 정보는 상품을 평가한 등급에 기초하고, 유사한 사용자는 평가 패턴의 유사성으로 판단된다. 순수한 협력적 여과는 사용자가 증가함에 따라서 평가 자료의 차원이 증가한다. 평가 자료의 고차원성은 자료의 희소성을 증가시켜 협력적 여과의 성능이 저하되는 문제점을 가지고 있다. 따라서, 본 논문에서는 SVD를 이용하여 평가 자료의 차원을 감소시켜 희소성을 최소화하는 방법을 고찰하며, 협력적 여과에 미치는 영향을 실험적으로 제시한다. 결과적으로 SVD를 이용한 협력적 방법은 순수한 협력적 여과 방법과 비교하여 충분히 정확한 성능을 보였다.
최근 실시간 교통정보제공이 가능해지고, 사용자간의 커뮤니케이션이 활발해짐에 따라, 사용자간의 협력이 가능해질 것으로 보인다. 만약 이런 상황이 현실화된다면, 사용자간의 비협력을 전제로 하는 Wardrop 의 경로선택원리는 수정이 필요하며, 사용자간의 협력을 균형원리에 포함시킬 필요가 있다. 즉, 사용자간의 협력하에서 경로를 선택하는 원리를 새롭게 정의해야 한다. 본 연구에서는 교통정보를 통해 운전자간의 협력이 가능한 교통망 상황하에서 운전자의 경로선택기준을 제시하는 데 목적이 있다. 이를 Wardrop의 사용자균형(Wardrop User Equilibrium)과는 달리 협력적 사용자균형(Cooperative User Equilibrium)으로 정의하며, 몇 가지 예제를 통하여 이들 두 개의 사용자 균형상태를 분석한 결과, 협력적 균형상태가 Wardrop의 균형상태 보다 더 좋은 해를 찾을 수 있음을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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