• 기술혁신연구
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• 제29권3호
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• pp.1-31
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• 2021

기업의 경쟁우위를 결정하는 핵심 요소로서 기술혁신의 중요성이 강조되는 가운데, 혁신의 지속 여부 또한 중요한 연구 대상이 되고 있다. 혁신 지속(innovation persistence)은 기업의 혁신이 일회성으로 그치지 않고 지속적으로 이루어지고 있는지를 나타내는 개념이다. 혁신 연구에 사용되는 자료는 대부분의 국가에서 횡단면 조사로 수행됨에 따라 종단적인 지속 현상을 다룬 연구는 드문 편이며, 특히 국내의 혁신조사 자료를 이용하여 혁신 지속 현상을 살펴본 연구는 거의 없다. 본 연구는 문헌 연구를 바탕으로 기업의 혁신 지속에 대한 개념과 특징을 고찰하는 한편, 우리나라 기업의 기술혁신 지속 현황 및 특성에 대한 실증 분석을 수행하였다. 분석을 위해 2012년부터 2018년까지 격년으로 수행된 한국기업혁신조사 자료를 바탕으로, 복수관측된 3,379개 기업에 대한 불균형 패널자료를 구성하였다. 기술혁신의 지속 현상을 살펴본 결과, 지속적인 혁신이 관측되는 기업은 전체 중 일부(혁신성과에서는 10~12%, 혁신활동에서는 15~17%)에 불과하였으며, 오히려 비혁신의 지속 현상이 두드러지는 것으로 나타났다(약 52~57%). 또한 혁신성과보다는 혁신활동의 지속 현상이 강한 것으로 확인되었다. 이 외에도 제품혁신이 공정혁신보다, 내부 R&D가 공동/외부 R&D보다 지속성이 높게 나타나는 등 세부 유형에 따른 지속 현상의 특징들을 도출할 수 있었다. 그리고 혁신 지속의 영향요인 식별을 위해 추가적으로 로짓분석을 수행한 결과, 급진적 혹은 점진적 제품혁신이 다음 시기에서 혁신이 지속되게 하는 가장 영향력 높은 요인인 것으로 나타났다. 본 연구에서 구축한 패널자료는 원시자료의 한계로 인해 표본 선택 편의가 존재하기 때문에, 분석 결과의 지나친 일반화는 경계해야 한다. 그럼에도 불구하고 한국 기업을 대상으로 기술혁신 지속 현상을 종합적으로 분석한 초기연구로서 의의가 있으며, 후속 연구의 시발점이 될 것으로 기대된다. 향후 공식적인 패널자료의 구축 및 개선된 방법론 등을 통해, 혁신 지속 관련 발전된 연구 결과가 도출되기를 기대한다.

• 인지과학
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• 제30권4호
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• pp.239-268
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• 2019

영상기억은 시각기억 처리 과정의 최초 저장 기제로서 오랫동안 이론적인 타당성을 인정받아왔다. 그러나 최근 관심이 대폭 증가한 시각단기기억과 시각장기기억에 비해 영상기억에 대한 연구자들의 관심은 상대적으로 부족했던 것이 사실이다. 이러한 관심의 부족은 영상기억 및 시각지속 현상에 대한 이론 및 방법론적 이해의 결여가 그 원인인 것으로 짐작된다. 본 연구는 영상기억 및 시각지속 현상에 대한 이론적 배경과 경험적 연구 사례를 개관해 영상기억에 대한 상세한 이해를 도모하였다. 더 나아가 영상기억의 타당성에 대한 현상학적, 생태학적 비판들의 핵심 내용들을 토대로 향후 영상기억 연구의 방향을 가늠하는데 목적을 두었다.

• 응용통계연구
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• 제27권2호
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• pp.291-305
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• 2014

금융시계열 자료의 변동성에 나타나는 대표적인 현상 중에 지속성(persistence)이 있는데, 이를 설명하기 위하여 IGARCH 모형이 주로 사용된다. 최근에 변동성의 지속성은 변동성 변화와 장기억성에 기인한다는 사실이 많은 연구 결과에서 발표되고 있을 뿐만 아니라 장기억성은 변동성 변화로, 변동성 변화는 장기억성으로 보이게 되는 현상이 빈번히 나타난다. 따라서 본 논문에서는 변동성의 지속성, 장기억성 및 변동성 변화를 구분하는 통계적인 방법론을 고려하였다. 이를 위해 GARCH 모형 잔차를 기반으로 하는 CUSUM 통계량을 도입하여, size 왜곡(distortion) 현상을 해결할 뿐만 아니라 우수한 검정력을 얻을 수 있음을 입증하였다. 한편 변동성 변화가 존재하는 경우 변화점 추정이 중요해 지는데, 이를 위해 GARCH 모형을 기반으로 한 AIC 방법과 BIC 방법을 비교하였다. 다양한 모의실험과 실증자료를 분석하여 우리가 제안하는 잔차 기반의 CUSUM 통계량의 우수성을 입증하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권4B호
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• pp.389-398
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• 2006

본 연구에서는 강우의 시 공간적 분포의 불규칙한 변동성을 고려한 강우-유출예측모형을 위해 인공신경망(Artificial Neural Networks: ANNs)의 기법의 일종인 자기조직화(Self Organizing Map: SOM) 이론과 역전파 학습 알고리즘(Back Propagation Algorithm: BPA을 복합적으로 이용하였다. 기존의 인공신경망 연구에서 야기된 저 갈수기의 유출량에 대한 과대평가, 홍수기의 유출량에 대한 과소평가, 예측값이 연속적으로 선행 유출량을 나타내는 Persistence 현상을 해결하기 위하여 패턴분류 성능을 지닌 SOM 이론을 예측모형의 전처리 과정으로 이용하였다. 먼저, 본 연구에서 제안한 방법은 SOM에 의해 강우-유출 관계를 분류하고, SOM에 의한 분류에 따라 각각의 모형을 구성한다. 개별적으로 구축된 모형은 유출량의 예측을 위해 각각의 양상에 따라 분류된 자료를 이용한다. 결과적으로 본 연구에서 제안한 방법은 과거의 인공신경망의 일반적인 적용에 의한 결과보다 더 나은 예측능력을 보여주었으며, 더불어 유출량의 과소 및 과대추정과 Persistence 현상과 같은 문제점이 나타나지 않았다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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• pp.1265-1271
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• 2009

본 연구에서는 강우의 시 공간적 분포의 불규칙한 변동성을 고려한 강우-유출예측모형을 위해 인공신경망(Artificial Neural Networks: ANNs)의 기법의 일종인 자기조직화(Self Organizing Map: SOM) 이론과 역전파 학습 알고리즘(Back Propagation Algorithm: BPA) 이론을 복합적으로 이용하였다. 기존의 인공신경망 연구에서 야기된 저 갈수기의 유출량에 대한 과대평가, 홍수기의 유출량에 대한 과소평가, 예측값이 연속적으로 선행 유출량을 나타내는 Persistence 현상을 해결하기 위하여 패턴분류 성능을 지닌 SOM 이론을 예측모형의 전처리 과정으로 이용하였다. 먼저, 본 연구에서 제안한 방법은 SOM에 의해 강우-유출 관계를 분류하고, SOM에 의한 분류에 따라 각각의 모형을 구성한다. 개별적으로 구축된 모형은 유출량의 예측을 위해 각각의 양상에 따라 분류된 자료를 이용한다. 결과적으로 본 연구에서 제안한 방법은 과거의 인공신경망의 일반적인 적용에 의한 결과보다 더 나은 예측능력을 보여주었으며, 더불어 유출량의 과소 및 과대추정과 Persistence 현상과 같은 문제점이 나타나지 않았다. 또한 강우량 및 유출량의 범위에 제한을 받지 않는 강우-유출예측 모형의 개발 및 홍수기로부터 갈수기까지의 보다 넓은 범위의 유출량의 예측에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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• pp.301-306
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• 2006

본 연구에서는 강우의 시 공간적 분포의 불규칙한 변동성을 고려한 강우-유출예측을 위해 인공신경망(Artificial Neural Networks: ANNs)의 기법의 일종인 자기조직화(Self Organizing Map: SOM) 이론과 역전파 학습 알고리즘(Back Propagation Algorithm: BPA) 이론을 복합적으로 이용하였다. 기존의 인공신경망 연구에서 야기된 저..갈수기의 유출량에 대한 과대평가, 홍수기의 유출량에 대한 과소평가, 예측값이 선행 유출량의 지속성을 갖는 Persistence 현상을 해결하기 위하여 패턴분류 성능을 지닌 SOM 이론을 도입하여 예측모형의 전처리 과정으로 이용하였다. 이는 기존의 인공신경망 모형이 하나의 모형을 구성하여 유출량의 전 범위에 해당하는 자료를 예측하는 방법을 개선한 것으로 SOM에 의해 패턴이 분류된 강우-유출관계의 각 패턴별 예측모형을 통해 분류된 자료들의 예측을 수행하는 방법이다. 이와 같이 SOM을 강우-유출예측모형의 전처리과정으로 이용함으로서 기존의 인공신경망 연구에서 야기된 현상들을 해결할 수 있었고, 예측력 또한 기존의 인공신경망 모형의 결과에 비해 우수하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.1181-1186
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• 2022

본 연구에서는 POV(Persistence of Vision) 현상을 활용한 프로펠러 디스플레이를 제작하여 기존 디스플레이(CRT, LCD, LED 등)를 이용하는 것보다 저전력, 간단한 구성, 더 매력 있는 생김새를 가지는 고효율 디스플레이의 동작 특성을 연구하였다. Hall 센서를 사용하여 기준점을 설정한 후 앱 프로그램을 기반으로 제작한 핸드폰 애플리케이션을 통해 채널 인식 신호 및 음성인식 신호를 Bluetooth를 사용하여 디스플레이에 표시하고 전달받은 동작 명령에 따라 명령을 수행하도록 디스플레이를 설계 제작하였다. 실험 결과, 모터 속도 1,030rpm에서 원하는 정보가 디스플레이 화면상에 최적으로 표현되는 동작 특성을 확인하였다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2000년도 하계종합학술대회논문집
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• pp.21-24
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• 2000

Fractional Brownian motion(fBm)은 long-term persistence 특성을 가진 자연 현상, 1/f 잡음, 깊이가 낮은 해저에서의 배경음향잡음 등을 모델링하는데 많이 사용된다. 이 fBm은 nonstationary 유색잡음이다. 이러한 유색잡음 환경 하에서 신호를 검출하기 위한 한 방법은 Fredholm 적분방정식의 해를 구하는 것이다. 이 방정식을 이산화 하면 잡음의 공분산 행렬의 역행렬이 포함되어 계산량이 많다 본 논문에서는 fBm 잡음의 공분산 행렬을 웨이브렛 변환하여 얻어지는 행렬, 즉 fBm의 멀티스케일 성분들의 공분산행렬은 밴드화된 블록들로 근사화할 수 있다는 성질을 이용하여 적은 계산량으로 신호를 검출하는 알고리즘을 제안한다.

• 재무관리연구
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• 제27권2호
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• pp.35-62
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• 2010

본 연구는 2002년 1월부터 2008년 6월까지의 국내 뮤추얼펀드 월별 자료를 이용하여 펀드의 성과지속성과 스마트머니 현상이 존재하는지를 검증하고, 이들 현상이 펀드의 자금유출입에 따른 주식거래에 의해 초래되는 가격압박효과에 기인하는지를 실증분석하였다. 먼저, 과거 성과가 가장 높았던 펀드그룹이 과거 성과가 가장 낮았던 펀드그룹에 비해 향후 3년까지 월평균 0.11%~1.05%의 유의한 초과수익률을 보임으로써 성과지속성은 존재하는 것으로 분석되었으나, 과거 순자금유입액이 가장 많았던 펀드그룹은 가장 적었던 펀드그룹에 비해 향후 투자성과가 오히려 낮게 나타남에 따라 스마트머니 효과는 약한 것으로 분석되었다. 또한 펀드의 과거 자금유출입에 따른 주식거래량으로 측정한 가격압박측정치가 가장 높았던 주식그룹은 가장 낮았던 주식그룹에 비해 당월에 1.01%의 높은 초과수익률을 얻음으로써 가격압박효과가 존재하는 것으로 분석되었다. 그러나 가격압박측정치가 동일한 펀드그룹 내에서도 과거 성과가 높았던 펀드들은 성과가 낮았던 펀드들에 비해 여전히 향후 2년까지 월평균 0.08%~0.77%의 높은 초과수익률을 보임으로써, 펀드 성과지속성의 주요 발생원인이 가격압박효과보다는 펀드매니저의 능력차이에 기인하는 것임을 시사하고 있다. 이러한 결과는 회귀분석을 통해서도 미래 펀드수익률에 대하여 가격압박측 정치는 비유의적인 계수값을 갖는 반면, 과거 펀드수익률은 유의한 양의 설명력을 갖는 것으로 나타남으로써 지지되고 있다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제41권10호
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• pp.1035-1044
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• 2008

하도내에서 발생하는 유출량 및 TOC 자료는 비선형성이 강한 자료임에 따라 홍수에 대한 재난대응과 수질의 상시감시를 위해서는 자료의 특성 분석과 예측에 관한 연구는 필수라 할 수 있다. 따라서 본 연구에서 유출량 및 TOC, TOC부하량 자료에 대한 웨이블렛 변환에 의해 최종분해된 최종파형분해단계의 근사성분과 상세성분을 이용하여 예측모형을 개발하였다. 그 결과 기존 인공신경망 모형에서 관찰되었던 시계반대 방향으로 전이되는 지속현상의 극복 가능성을 보여주었으며, 기존 인공신경망 모형에 비하여 예측의 정확도가 향상됨을 확인할 수 있었다. 이러한 연구결과는 향후 홍수에 대한 피해를 최소화하고 각종 수질사고에 적극적인 대응방안 수립이 가능할 것으로 기대된다.