Social enterprises pursue innovation to create socio-economic impact for the marginalized communities. The founders of social enterprises drive goal-oriented innovation, whereas, interactions with ecosystem is crucial to create and diffuse innovation. However, studies are scant on creation as well as diffusion of innovation emerging from social enterprises. This paper attempts to understand innovation emerging from social enterprises through an exploration of innovation focus, interactions with ecosystem, and measurement of innovation performance. A cross-sectional study is performed to understand the relationship between founders' orientation and innovation performance, and the mediating role of innovation focus and ecosystem interactions. A cluster sampling across four states in India - Karnataka, Telangana, Maharastra and Tamil Nadu - resulted in participation from 207 social enterprises. The results of partial least squared structural equation modeling (PLS-SEM) demonstrate the positive complementary mediating role of innovation focus in the relationship between founders' orientation and innovation performance. Moreover, this paper illustrates that founders' persistent focus on innovation creates positive results for social enterprises as well as beneficiaries.
Diako, Doffou jerome;N'Guessan, Behou Gerard;ACHIEPO, Odilon Yapo M
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권9호
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pp.354-357
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2021
Software vulnerabilities are becoming more and more increasing, their role is to harm the computer systems of companies, governmental organizations and agencies. The main objective of this paper is to propose a method that will cluster future software vulnerabilities that may spread. This method is developed by combining the Multiple Correspondence Analysis (MCA), the Elbow procedure and the Kmeans Algorithm. A simulation was done on a dataset of 15713 observations. This simulation allowed us to identify families of future vulnerabilities. This model was evaluated using the silhouette index.
분자 다킹은 신약, 신소재, 고분자의 개발 과정에서 대규모의 화학분자 데이터베이스의 화학분자 데이터들을 실제 실험을 통하지 않고 시뮬레이션을 통해 한정된 화학 분자만을 스크링하는 과정이다. 분자 다킹은 대규모 컴퓨팅 파워와 데이터 저장 용량을 요구하는 대표적인 대규모의 과학 어플리케이션이다. 기존의 분자 다킹 어플리케이션들은 슈퍼컴퓨터, 클러스터, 워크스테이션 등을 이용하여 작업을 수행하도록 개발되었다. 하지만 슈퍼컴퓨터를 이용한 분자 다킹은 너무 많은 비용이 든다는 문제점이 있고, 클러스터나 워크스테이션을 이용한 분자 다킹은 오랜 수행 시간이 요구된다는 문제점을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 그리드 서비스 기반 분자 다킹 어플리케이션을 제안하였다. 이를 위해 본 논문에서는 효율적인 분자 다킹 서비스를 제공하기 위해 자원 브로커와 데이터 브로커를 설계하고, 분자 다킹을 위한 다양한 그리드 서비스들을 개발하였다.
센서 네트워크를 구성하는 센서 노드들은 제한적인 에너지를 가지고 있으며, 한번 배치되면 더 이상 에너지의 추가 공급이 어렵다. 따라서 제한적인 에너지를 효율적으로 이용하는 기법이 중요하다. 일반적으로 인접한 센서 노드는 유사한 정보를 가지므로, 유사한 정보의 중복 전송으로 인한 에너지 낭비가 크다. 따라서 로컬 클러스터를 형성하고, 클러스터 헤드가 자신의 클러스터 멤버로부터 수집된 데이터를 집약(data aggregation)하는 클러스터링 기법이 유사한 정보의 중복 전송을 예방할 수 있어 저전력 구동에 효과적이다. 그러나 클러스터링 기법의 성능은 클러스터 헤드의 선출 방법, 클러스터의 크기 및 수 등에 따라 달라진다. 따라서 클러스터링 기법의 에너지 절감 효과를 최대화하기 위해 이러한 요인들을 최적화해야 한다. 본 논문에서는 대표적인 클러스터링 알고리즘인 LEACH의 에너지 소비량을 모델링하고, 이를 바탕으로 최적의 클러스터 수를 구한다. 본 논문에서 도출한 모델링 기법은 시뮬레이션을 통해 측정한 실제 네트워크의 에너지 소비량과 비교할 때 최소 80% 이상의 정확도를 보여 기존의 모델링과 비교하여 우수하다.
지반조사자료 관리를 위한 현재의 DB시스템은 점으로 표현되는 시추조사에 한정되었기 때문에 여타 GIS데이터와의 활용이 제한적이었다. 시추공 자료를 이용한 보간으로 지하의 공간적 분포특성을 찾고자 하는 연구들이 있었지만, GIS와의 상호운영이나 지반공학적 특성을 고려치 못하여 실무적으로 활용하기에는 어려웠다. 본 연구에서는 지반정보DB에서 필요한 지반공학 자료를 추출하여 지하공간정보 모델을 생성하였다. 지반정보 클러스터링 프로그램(GEOCL)을 개발하여 시추공구성(비), 지층분류, 지반강도에 대한 클러스터를 생성하였다. 생성된 클러스터의 공간적 분포를 고려하여 지구통계기법의 하나인 권역 크리깅(권역 크리깅)으로 보간을 수행하였다. 최종적으로 수치표고모형과 통합하여 지하공간정보 모델을 생성하고, 지하공간정보 가시화 프로그램(SSIVIEW)를 통해 3차원으로 가시화하였다. 개발된 지하공간정보 모델은 건설공사의 지반해석과 기초설계에 적극 활용되리라 기대된다.
본 연구는 중소(지방)건설업체의 효율적인 공정관리와 국내 건설 산업의 성과관리를 위한 시스템 구축을 목적으로 한다. 린 건설의 공정관리 프로세스를 탑재한 시스템은 Web 2.0 플랫폼을 기반으로 프로젝트에 참여한 수많은 원도급업체와 협력업체의 클러스터를 생성하여 상호 유기적인 공정관리를 가능하게 할 것이다. 또한 프로젝트 진행 중 발생되는 수많은 데이터를 수집/축적하여 프로젝트가 진행 중이거나 종료 된 후 이를 분석하여 프로젝트의 성과관리에 대한 비교가 가능 할 것이다. 이러한 성과관리 사례들은 차후 실행되는 유사한 프로젝트의 공정계획에도 도움이 될 것이다. 본 연구의 기대효과는 Web을 통한 공정관리로 인해 국내 중소(지방)건설업체가 느끼는 복잡한 공정관리 및 시스템 구축에 따른 부담감을 조금이나마 덜어 줄 것이며, 데이터베이스에 축적되는 방대한 양의 신뢰도 높은 데이터로 보다 정확한 성과관리를 할 것으로 기대된다. 그리고 더 나아가 공정관리뿐만 아니라 설계, 감리, CM 등 폭 넓은 데이터베이스 구축을 통해 건설산업의 경쟁력 향상에도 기여 할 것이다.
본 연구는 젠트리피케이션이 발생한 상권의 장소성을 파악하여 상권의 확장과 쇠퇴 속에서 장소성의 구체적인 모습을 유형화하고 유형별 특징을 분석하는 것을 목적으로 한다. 소셜 미디어를 통해 수집된 대용량 문서를 활용하여 위계적 군집분석을 시행하였으며, 지역별 장소성을 인지적 차원의 <경험>과 실재적 차원의 <상권특성>으로 구분하여 상권 군집별 특성을 확인하였다. 이를 위해 잠재 디리클레 할당(Latent Dirichlet Allocation: LDA) 토픽모델링 기법과 서울시 우리마을가게 상권분석서비스를 통해 수집된 상권별 매출액 통계자료를 활용하였다. 분석 결과 서울시 젠트리피케이션 상권은 고유한 특성을 가진 '연극 상권', '전통문화 상권', '여성 미용 상권', '고급음식점 및 의료서비스 상권', '트렌디 상권'으로 분류되는 것으로 나타났다. 연구의 결과를 바탕으로 보다 효율적이고 지역별 특색에 맞는 상업정책들을 시행할 수 있을 것으로 기대한다.
수중센서네트워크 응용은 적용 대상 및 지역적 범위에 따라 효과적인 모델링이 필요하고 이러한 특정화된 응용 모델 기반에서 에너지 효율적인 데이터통합 방법이 필요하다. 본 논문에서는 수중에 고정된 닻으로 좌우 움직임이 가능한 센서노드들로 구성된 3차원 육각기둥 벌집모델에 기초하여 오염 및 침투 감시용 응용 모델링 및 이를 기초로 한다. 이 모델에서는 층별 구성 셀들의 이벤트 감지 데이터와 해당 층 위치 데이터를 수면기지국까지 효율적으로 전송하면 그 목적이 달성된다. 여기서 기존의 데이터통합 방법을 적용하면 최소 경로나 멀티캐스트 트리에 기반된 관계로 과정이 복잡하여 에너지 비효율적이다. 본 논문에서는 층별 셀들에서 발생되는 이벤트 데이터를 해당 층 헤드노드로 효과적으로 전달하기위한 클러스터 내부에서 클러스터 기반의 에너지 효율적인 세 가지 가능한 데이터통합 방법을 제시한다. 그리고 층별 클러스터 헤드노드에서 수집된 데이터를 기지국까지 효율적으로 전달하기위한 클러스터 간 세 가지 데이터통합 방법도 제시한다. 제시된 데이터통합 방법들은 주어진 영역 침투 감시등과 같은 특정화된 응용 대상으로 동작의 단순성과 에너지 효율화 측면이 주된 고려 요소이다. 마지막으로 시뮬레이션과 성능 비교분석을 통해 제시된 클러스터 층별 및 층간 데이터통합 방법의 조합 중 가장 우수한 에너지 효율적인 데이터통합 방법을 도출한다.
다양한 물리화학적 특성을 지닌 12개의 유기오염물이 저표면적의 무기물 지반 수착제로 수착 시 12개의 유기오염물을 적은 수의 pseudocompound로 집략화하는 접근법(lumped approach)의 타당성과 정확성을 평가하였다. 집략화 접근법은 복잡한 혼합 유기오염물의 수착 거동을 근거로 통계적인 처리방법인 집략분석(cluster analysis)을 통해 개발되었다. 집략화 접근법을 이용해 수용액상에서 복잡한 혼합 유기오염물이 친수성 무기물로 수착 시 감소된 수의 집략화된 오염물(pseudocompound)과 집략화된 오염물의 수착 매개변수($K_f$, n)를 이용하여 복잡한 혼합 유기오염물의 수착을 설명할 수 있었다. 또한, 실험을 수행하지 않고(a priori) 복잡한 혼합 유기오염물 내 각 유기오염물의 특성(${\gamma_w}^{sat}$)을 근거로 pseudocompound를 예측할 수 있었다. 따라서 집략화 접근법은 복잡한 혼합 유기오염물의 수착거동을 단순화하여 반응관련 매개변수 산출에 필요한 시간과 비용을 감소시켜주고 통계적으로 정확성이 동일한 범위 내의 실용적인 수착 결과를 제공해 줄 수 있다. 향후 더 많은 반응 인자소결합크기, 수착제 내 반응 지점 수 및 반응성 그룹 등)를 고려한 다중회귀분석(multiple regression analysis)을 통해 집략화 접근법(lumped approach)의 정확도를 높일 필요가 있다고 판단된다.
본 논문에서는 새로운 강인한 TSK 퍼지 모델링 알고리즘을 제안한다. 데이터에 노이즈나 아웃라이어가 존재할 때 모델링하기 위한 다양한 강인한 접근법이 제안되었지만 주로 손실함수를 사용하여 아웃라이어나 노이즈의 효과를 감소시키는 접근방법들이 수행되었다. 제안된 알고리즘은 노이즈 클러스터링의 변형된 형태로, 손실함수를 사용하지 않고 노이즈를 하나의 클래스로 클러스터링하는 방법을 채택하였다. 노이즈 클러스터링은 포로토타입 기반의 클러스터링 알고리즘으로, 리그레션을 할 수 없기 때문에 먼저 데이터를 클러스터링한 후 다음으로 퍼지 리그레션을 수행한다. 전건부와 후건부의 매개변수를 동시에 얻기 위한 다른 방법들이 고안되었지만 그들 알고리즘들은 매개변수를 구한 후 좀더 정확한 함수의 근사화를 위해 매개변수에 대한 적응과정을 거친다. 본 논문에서는 노이즈 클러스터링 알고리즘을 변경하여 함수의 리그레션을 동시에 수행 할 수 있게 하였다. 제안된 알고리즘은 전건부와 후건부의 매개변수를 동시에 얻을 수 있으며, 매개변수를 구한 후 이에 대한 적응과정이 필요하지 않다. 제안된 알고리즘의 검증을 위하여 몇 가지 간단한 예제를 사용하여 실험하였으며, 기존에 연구된 다른 알고리즘과 비교, 분석하였다. 제안된 알고리즘은 노이즈나 아웃라이어에 대하여 강인한 성능을 보이며, 구현이 용이하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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