• 제목/요약/키워드: Network Evolution

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디스플레이 산업에서의 협력-경쟁(co-opetition) 전략적 행동 특성 (Strategic Behavioral Characteristics of Co-opetition in the Display Industry)

  • 정효정;조용래
    • 기술혁신학회지
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    • 제20권3호
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    • pp.576-606
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    • 2017
  • 제품 수명주기의 급격한 단축화와 기술융합의 가속화와 같은 환경 변화의 대응 방안으로서 경쟁뿐만 아니라 기업 간 협력의 중요성도 강조되고 있다. 이러한 관점에서 본 연구는 디스플레이 산업에서 나타나는 코피티션의 맥락과 동향을 파악하고자 다음과 같은 연구목적 하에 연구를 진행하였다. 첫째, 전 세계 디스플레이 산업에서 기업들의 협력과 경쟁을 결정하는 경영 및 기술 관련 행위의 특성을 규명한다. 둘째, 전 세계 디스플레이 산업에서 협력과 경쟁 행위에서 향후 중요하게 부각되는 요소를 파악한다. 셋째, 한국의 디스플레이 산업에서 협력과 경쟁 행위의 특징과 향후 견지해야 할 전략적 방향을 제시한다. 이를 위하여, 최근 15년간의 전 세계 기업들의 협력 및 경쟁 행위 관련 정보를 수집하였으며, 기술시장의 전환시점을 고려하여 이를 두 기간으로 구분하였다. 기업 행위 정보를 이용하여 구축한 키워드 네트워크의 네트워크 지표 분석과 군집 분석을 통해 전 세계 기업과 국내 기업의 코피티션 동향을 비교 분석하였다. 분석 결과, 디스플레이 산업에서의 코피티션은 다양한 주제가 분산되어 나타나기보다는 특정 주제들이 중심이 되어 협력과 경쟁 활동을 주도하는 경향을 보였으며, 한국의 파생기술과 산업주도권 선점을 위한 선제적 활동이 두드러지게 나타났다. 본 연구는 전 세계 디스플레이 산업에서 나타나는 기술 분야의 전조 현상 및 이와 관련한 전략적 행동들을 포착하고, 한국 기업들의 선제적 역할을 파악하였다는데 의의가 있다. 연구결과는 향후 제품개발 및 기술마케팅 혁신 방향의 예측가능성을 제시하는데 활용 가능할 것으로 기대된다.

인공신경망을 활용한 동착강도 예측 (Prediction of Adfreeze Bond Strength Using Artificial Neural Network)

  • 고성규;신휴성;최창호
    • 한국지반공학회논문집
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    • 제27권11호
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    • pp.71-81
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    • 2011
  • 동착강도는 동토지반 말뚝기초 설계시 지지력을 결정하는 주요 설계정수이다. 동착강도는 동결온도, 구속응력, 말뚝표면 특성, 토사종류 등 다양한 인자들에 의해 동시다발적인 영향을 받는 것으로 보고되고 있다. 하지만 동착강도에 대한 연구는 소수의 인자들만 반영할 수 있는 실험연구를 중심으로 수행되어온 경향이 있으며, 설계정수로서 동착강도를 산정하기 위한 방법들은 동결온도, 말뚝재료 등의 주요 인자들만을 고려할 수 있는 한계가 있어 왔다. 본 연구는 인공신경망 이론을 동착강도 산정에 활용함으로서 다양한 영향인자 조건에서 동착강도를 예측할 수 있는 방안을 모색하기 위한 목적으로 수행되었다. 인공신경망 학습을 위하여 총 5종류의 연구사례로부터 137개의 자료를 수집하였으며, 그 중 100개를 학습자료로, 37개를 실증자료로 구분하였다. 연구결과 단계적 인공신경망 학습을 통하여 동착강도 산정 시 다양한 영향인지를 다차원적으로 고려하여 예측하는 방법이 병행되어야 할 필요성을 확인하였으며, 5개 영향인자를 동시에 고려하여 동착강도를 예측할 수 있는 신뢰성 높은 학습결과를 도출 및 검증하였다. 또한, 매개변수 연구결과 동착강도는 동결온도와 말뚝재료의 변화에 가장 민감하게 반응하는 것으로 나타났고 수직응력에 의한 영향은 일부 온도구간에서만 뚜렷하게 나타나며 토사종류와 재하속도의 변화에 따라 동착강도가 증가하는 경향이 변화하는 특성을 나타내었다.

LTE/WLAN 이종망 환경에서 범용링크계층과 통합무선자 원관리 기법이 적용된 VHO 방안 연구 (Vertical Handover between LTE and Wireless LAN Systems based on Common Radio Resource Management (CRRM) and Generic Link Layer (GLL))

  • 김태섭;오룡;이상중;윤석호;류승완;조충호
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제11권1호
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    • pp.35-48
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    • 2010
  • 차세대 이동통신 시스템에서는3세대 진화망인 LTE(long-Term Evolution), WiMAX/WiBro, 차세대 WLAN등 다양한 무선 접속 기술이 All-IP 기반의 핵심망을 중심으로 통합되는 형태로 발전하고 있다. 이러한 발전에 따라 중첩된 다양한 무선 이종망 환경에서 최적의 조건을 제공하는 망으로의 접속을 제공하거나 단말의 이동에 따라 중첩된 여러 접속망들 중 최적의 조건을 제공하는 망으로 접속하는 수직적 핸드오버가 필요하다. 그러나 현재까지는 각각의 네트워크가 독자적 서비스 제공을 위해 독립적인 무선자원관리 기능을 제공하여 왔으므로, 이종망 환경에서의 다양한 네트워크를 끊김없이 서비스를 제공하기 위해서는 개별 네트워크의 무선자원들을 통합적으로 관리하여 최적의 서비스를 제공할 수 있어야 할 것이다. 최근 이러한 무선 이종망 환경에서의 문제점을 해결하기 위해 적응적 이동성을 위한 범용링크계층(GLL)과 통합무선자원관리(CRRM) 방식의 개념이 도입되고 있다. 본 논문에서는 LTE와WLAN 사이에서의 수직적 핸드오버 지원을 위한 핵심 기술 및 통합망의 구조, 그리고 효율적인 수직적 핸드오버 방안을 제시한다. 우선 수직적 핸드오버 제공을 위한 통합망의 구조와 통합무선자원관리 기능을 정의하고, 효율적인 수직적 핸드오버를 위한 범용링크계층을 기반으로 정책기반과 다기준 의사결정법(MCDM)을 혼합한 수직적 핸드오버 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션 연구 결과 본 논문에서 제안하는 수직적 핸드오버 기법은 수신신호의 세기를 기반으로하는 방법과 다기준 의사결정법 방법에 비해 데이터 처리량, 핸드오버 성공확률, 서비스 사용비용 측면에서 우수한 성능을 보였다.

기술로드맵을 통한 기술기획: 특허인용네트워크의 활용 (Technology Planning through Technology Roadmap: Application of Patent Citation Network)

  • 정유진;윤병운
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제12권11호
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    • pp.5227-5237
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    • 2011
  • 기술로드맵은 기술, 제품, 시장의 관계를 고려하여 기술전략 및 기획을 지원하는 강력한 도구로서 기술 로드맵을 개발하거나 실무에 적용시킨 사례 등과 관련된 연구가 다수 수행되었다. 그러나 대부분의 기술로드맵 연구들은 체계적이고 정량적인 분석보다는 브레인스토밍, 전문가 그룹 활용, 델파이 등과 같은 정성적인 방법에 의존하고 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해, 본 연구에서는 대표적인 정량적 분석인 특허분석을 활용하였다. 따라서 본 연구의 목적은 기술수명주기를 고려한 특허인용네트워크를 개발하여 기술로드맵 작성에 적용하고, 이를 통해 유망한 미개발 기술을 기획하는 것이다. 이를 위하여, 우선 특허데이터와 인용정보가 수집되고 이를 바탕으로 특허인용 네트워크가 작성된다. 둘째, 기술수명주기 및 특허출원연도를 고려하여 수명주기에서의 위치를 분석하고, 향후 기술개발기간이 추정된다. 기술진화를 보여주기 위해 하위 세부기술들은 그룹핑되어 상위기술을 설명하고 이는 기술로드맵에 포함되는 노드로서 지칭된다. 마지막으로 기술 층의 각 기술 노드들을 연결 짓고 개발기간을 추정하여 기술로드맵을 작성한다. 이 기술로드맵을 바탕으로 기술기획을 수행하기 위해 텍스트 마이닝을 적용하여 미개발 기술을 제시하고, 향후 개발될 필요가 있는 기술의 특성을 제안한다. 본 연구는 수소저장 기술을 선정하여 앞에서 제시된 방법과 과정을 설명하였다.

Statistics of two-point correlation and network topology for Ly α emitters at z ≈ 2.67

  • Sungryong Hong;Arjun Dey;Kyoung-Soo Lee;Alvaro A Orsi;Karl Gebhardt;Mark Vogelsberger;Lars Hernquist;Rui Xue;Intae Jung;Steven L Finklestein;Sarah Tuttle;Michael Boylan-Kolchin
    • Monthly Notices of the Royal Astronomical Society
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    • 제483권3호
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    • pp.3950-3970
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    • 2019
  • We investigate the spatial distribution of Ly α-emitting galaxies (LAEs) at z ≈ 2.67, selected from the NOAO Deep Wide-Field Survey, using two-point statistics and topological diagnostics adopted from network science. We measure the clustering length, r0 ≈ 4 h-1 Mpc, and the bias, bLAE = 2.2+0.2-0.1. Fitting the clustering with halo occupation distribution (HOD) models results in two disparate possibilities: (1) where the fraction of central galaxies is <1 per cent in haloes of mass >1012 M and (2) where the fraction is ≈20 per cent. We refer to these two scenarios as the 'Dusty Core Scenario' for Model#1, since most of the central galaxies in massive haloes are dead in Ly α emission, and the 'Pristine Core Scenario' for Model#2, since the central galaxies are bright in Ly α emission. Traditional two-point statistics cannot distinguish between these disparate models given the current data sets. To overcome this degeneracy, we generate mock catalogues for each HOD model using a high-resolution N-body simulation and adopt a network statistics approach, which provides excellent topological diagnostics for galaxy point distributions. We find three topological anomalies from the spatial distribution of observed LAEs, which are not reproduced by the HOD mocks. We find that Model#2 matches better all network statistics than Model#1, suggesting that the central galaxies in >1012 h-1 M haloes at z ≈ 2.67 need to be less dusty to be bright as LAEs, potentially implying some replenishing channels of pristine gas such as the cold mode accretion.

간호학의 미래 : 국제적 조망 (Future for Nursing Discipline: Global Perspective)

  • 김미자
    • 대한간호학회지
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    • 제30권5호
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    • pp.1099-1110
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    • 2000
  • This paper aims to examine what nursing discipline has accomplishd to date and projects what could be its preferred future from global perspective. Major contextual factors that influence nursing are examined in light of their significance on the progress of nursing discipline. These include evolution of society, and trends in higher education and health care market. The perspective of world health is gained from WHO, an organization recognized for its mission for the health of people worldwide. As the future builds on the present that, in turn, builds on the past, major milestones of nursing discipline, particularly that of education system from the inception of nursing to present is highlighted. The importance of research to advance science and improve peoples health are presented along with a call for nursing research to be responsive to societal needs. The preferred future for nursing discipline is presented integrating the trends of society, higher education, and health care environment. Doctoral education that is the hallmark of nursing scholarship is further elaborated in terms of its mission, needs, and quality attainment. Data from the International Network of Doctoral Education in Nursing are presented along with information about current attempts in developing quality criteria and indicators for doctoral education in nursing worldwide. Majority of information in this paper comes from the United States, unless specified otherwise.

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TSTE: A Time-variant Stochastic Trust Evaluation Model in Social Networks

  • Li, Jingru;Yu, Li;Zhao, Jia;Luo, Chao;Zheng, Jun
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제11권6호
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    • pp.3273-3308
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    • 2017
  • Building appropriate trust evaluation models is an important research issue for security guarantee in social networks. Most of the existing works usually consider the trust values at the current time slot, and model trust as the stochastic variable. However, in fact, trust evolves over time, and trust is a stochastic process. In this paper, we propose a novel time-variant stochastic trust evaluation (TSTE) model, which models trust over time and captures trust evolution by a stochastic process. Based on the proposed model, we derive the time-variant bound of untrustworthy probability, which provides stochastic trust guarantee. On one hand, the time-variant trust level of each node can be measured by our model. Meanwhile, by tolerating nodes with relatively poor performance, our model can effectively improve the node resource utilization rate. Numerical simulations are conducted to verify the accuracy and consistency of the analytical bounds on distinguishing misbehaved nodes from normal ones. Moreover, simulation results on social network dataset show the tradeoff between trust level and resource utilization rate, and verify that the successful transmission rate can be improved by our model.

상황인식 기반의 모바일 맛집 관광정보 서비스 개발 (Development of Context Awareness Mobile Tour Information Service)

  • 홍창표;유종민;강경보;강동현;좌정우
    • 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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    • 한국콘텐츠학회 2006년도 추계 종합학술대회 논문집
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    • pp.355-359
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    • 2006
  • 이동통신망 고도화와 유비쿼터스 센서 네트워크 기술 개발에 따라 상황인지 기반 신규 서비스 모델이 개발되고 있다. 이동통신사업자는 셀 기반의 위치정보를 이용한 친구찾기 서비스 GPS 위치정보를 이용한 텔레매틱스 서비스 등을 제공하고 있다. 최근에는 셀 기반의 위치정보 서비스를 이용한 114 서비스를 제공하고 있다. 본 논문에서는 이동통신망에서 위치정보를 이용한 상황인지 기반의 모바일 맛집 관광 서비스를 개발하였다. 상황인지 기반의 모바일 맛집 관광 서비스는 이동통신망의 LBSP(Location Based Service Platform)로부터 사용자 위치정보, 유선 웹 서버로부터 계절, 시간, 기상 등의 상황정보, 데이터베이스에 저장된 개인 선호 정보 등을 이용하여 최적의 관광 정보를 제공한다. 모바일 맛집 관광 서비스는 WIPI 플랫폼을 이용하여 개발하였다.

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A Tolerant Rough Set Approach for Handwritten Numeral Character Classification

  • Kim, Daijin;Kim, Chul-Hyun
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 The Third Asian Fuzzy Systems Symposium
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    • pp.288-295
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    • 1998
  • This paper proposes a new data classification method based on the tolerant rough set that extends the existing equivalent rough set. Similarity measure between two data is described by a distance function of all constituent attributes and they are defined to be tolerant when their similarity measure exceeds a similarity threshold value. The determination of optimal similarity theshold value is very important for the accurate classification. So, we determine it optimally by using the genetic algorithm (GA), where the goal of evolution is to balance two requirements such that (1) some tolerant objects are required to be included in the same class as many as possible. After finding the optimal similarity threshold value, a tolerant set of each object is obtained and the data set is grounded into the lower and upper approximation set depending on the coincidence of their classes. We propose a two-stage classification method that all data are classified by using the lower approxi ation at the first stage and then the non-classified data at the first stage are classified again by using the rough membership functions obtained from the upper approximation set. We apply the proposed classification method to the handwritten numeral character classification. problem and compare its classification performance and learning time with those of the feed forward neural network's back propagation algorithm.

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RBF 뉴럴 네트워크 기반 정적 상황 인지에 관한 연구: PSO 및 DE 비교 해석 (A Study on RBFNN-Based Static Situation Awareness : A Comparative Analysis of PSO and DE Algorithms)

  • 나현석;김욱동;오성권
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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    • pp.1954-1955
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    • 2011
  • 본 연구에서는 교육용으로 제작된 NXT 장비에 설치된 Light 센서, Ultrasonic센서, Sound센서를 이용하여 각 거리(10~60cm)에서 5cm 간격으로 각 센서 데이터를 취득하였다. 데이터 취득은 NI(National Instrument)에서 제공하는 LabVIEW Software를 사용하여 각 거리마다 100개의 셈플 데이터를 취득하였다. 취득한 데이터는 제안한 모델의 입력 데이터로 사용하여 실제거리와 모델 출력과의 정확도를 평가 하였다. 본 연구에서 제안한 모델은 지능형 모델 중 퍼지추론 기반의 최적 다항식 RBF 뉴럴네트워크(Radial Basis Function Neural Network; RBFNN)를 설계한다. 제안된 RBFNN은 기존 RBF 뉴럴네트워크를 기반으로 한 구조로, 퍼지추론 메커니즘의 기능적 모듈 동작 특성을 갖도록 정규화 부분을 추가하고, 은닉층과 출력층 사이의 연결가중치를 기존 상수항에서 선형식(first order)으로 확장한 형태이다. 또한 최적의 알고리즘인 PSO(Paticle Swarm Optimization)와 DE(Differential Evolution)을 이용하여 제안된 모델의 파라미터들을 동정하여 성능을 비교, 분석 하였다.

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