• 벤처창업연구
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• 제18권2호
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• pp.21-34
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• 2023

본 연구의 목적은 지속가능발전목표(SDGs)가 유엔총회에서 결의된 이후 전 세계적으로 창업분야에서 SDGs 연구가 얼마나 수행되었는지 살펴보고, 해외 및 국내 연구동향을 비교하여 국내 SDGs 이행을 위한 창업분야의 연구 방향성을 모색하는 데 있다. 이를 위해 검색어를 선정한 후 Web of Science(Wos), KCI, DBpia 등 세 개의 데이터베이스를 활용하여 창업분야의 SDGs 연구물을 추출하였다. 데이터 정제를 거쳐 해외는 총 356편의 연구물을, 국내는 총 4편의 연구물을 분석에 활용하였다. 국내 연구물은 숫자가 너무 적어 해외 연구물만 빈도분석과 키워드 네트워크 분석을 실시하여 연구동향을 살펴보았다. 연구 결과 빈도분석에서는 창업분야 SDGs 연구가 지속가능성과 관련된 용어들을 중심으로 비즈니스 모델, 혁신, 창업교육, 전략 등과 함께 연구되는 것으로 나타났다. 또한 연도별 빈도분석을 통해 창업분야 SDGs 정책, SDGs 이행에 있어 여성 창업가들의 역할, 에너지 창업분야의 SDGs, 경영대학원의 SDGs 이행 방향성과 SDGs 교육, SDGs 이행과 평가를 위한 지표, 지속가능성을 위한 기술 등으로 매년 주제가 다양하게 확장되는 것으로 나타났다. 키워드 네트워크 분석에서는 연구제목과 저자 키워드, 초록을 모두 포함하여 분석한 결과, 비즈니스, 지속가능성, SDGs, 혁신, 창업가정신, 비즈니스 모델, 교육 등의 핵심 키워드를 중심으로 연구범위가 창업생태계, 변화와 전략, 윤리, 기후 등으로 확장되는 것이 확인되었다. 본 연구는 해외 창업분야의 SDGs 연구동향을 제시함으로써 불모지에 가까운 국내 창업분야 SDGs 연구의 발판을 마련하였다는 점에 의의가 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권12호
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• pp.59-68
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• 2022

본 논문은 주어진 현품 영상과 도면 영상의 유사도를 비교하여 1:1 검증을 위한 방법을 제시한 것으로, CNN(Convolutional Neural Network) 기반의 딥러닝 모델을 두 개로 결합하여 Siamese Net을 구성하고 현품 영상과 도면 영상(정면도, 좌우 측면도, 평면도 등)을 같은 제품이면 1로 다른 제품이면 0으로 학습하며, 추론은 현품 영상과 도면 영상을 쌍으로 질의하여 해당 쌍이 같은 제품인지 아닌지를 판별하는 딥러닝 모델을 제안한다. 현품 영상과 도면 영상과의 유사도가 문턱 값(Threshold: 0.5) 이상이면 동일한 제품이고, 문턱 값 미만이면 다른 제품이라고 판별한다. 본 연구에서는 질의 쌍으로 동일제품의 현품 영상과 도면 영상이 주어졌을 때(긍정 : 긍정) "동일제품"으로 판별할 정확도는 약 71.8%로 나타났고, 질의 쌍으로 다른 현품 영상과 도면 영상이 주어졌을 때(긍정: 부정) "다른제품"으로 판별할 정확도는 약 83.1%를 나타내었다. 향후 제안한 모델에 파라미터 최적화 연구를 접목하고 데이터 정제 등의 과정을 추가하여 현품 영상과 도면 영상의 매칭 정확도를 높이는 연구를 진행할 예정이다.

• 융합정보논문지
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• 제10권7호
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• pp.122-130
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• 2020

본 연구는 중소기업융합학회에 수록된 논문을 대상으로 계량서지학적 분석을 실시함으로써 융합연구에 대한 동향 및 추세를 파악하는 것을 목적으로 한다. 2012~2019년까지 수록된 792편의 논문자료를 수집하였으며, 텍스트 마이닝을 통해 명사 및 복합명사를 추출하고 3차의 전처리 및 정제과정을 거쳐 중심성을 활용한 연결망 분석을 실시하였다. 핵심 연구결과에 따르면 첫째, 2016년 이후 연구의 양적·질적 측면이 향상되었으며, 영향, 융합, 매개효과, 만족, 효과연구가 중점을 이루었다. 둘째, 전반기(2012~2015년)에는 정보, 시스템, 보안 등의 주제를 토대로 공학 및 기술측면의 연구가 집중적으로 수행되어졌다. 셋째, 후반기(2016~2019년)에는 대학생, 부모, 청소년 등을 대상으로 직무, 자기효능감, 교육, 만족, 우울, 스트레스 등을 주제로 연구범위가 확장되어졌다. 본 연구결과는 기존의 연구동향을 파악하는 것과 더불어 신규 연구영역의 확장에 필요한 정보를 제공하는데 의의가 있다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.78-84
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• 1998

발전소나 화학플랜트의 급수 및 순환수 계통은 물론 건물의 공조설비 유체계통, 정수 또는 폐수설비에서의 원수유량 및 약품 주입제어 등과 같은 유체계통은 대부분 밸브와 동력 펌프를 이용해 유량 제어를 한다. 따라서 이들 유체계통의 제어방법 및 정밀도에 따라 그 시스템의 성능 및 에너지 절약에 많은 영향을 미치게 된다. 지금까지 이들 계통은 주로 PI제어기를 이용하였으나 이 제어 방법으로는 루프간의 간섭현상으로 정밀하게 유량부하를 제어 할수 없는 문제점이 있다. 본 논문에서는 유체계통 동력부하 설비를 다변수로 구성하여 2-자유 PID제어를 적용하고 신경망을 이용해 튜우닝함으로서 효과적으로 정밀하게 제어 할수 있는 방법을 제시하고 시뮬레이션을 통해 그 방법의 우수성을 입증하였다. 시뮬레이션 결과 설정치를 잘 추종하고 외란에 대해서는 강인성을 갖는 것으로 나타났다.

• 한국실내디자인학회논문집
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• 제20권6호
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• pp.79-87
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• 2011

Spatial perception and spatial structure that focus on psychological effects produce a real force through the medium of space that can control human actions, even their psychology. The job of understanding the characteristics and effects of architectural spaces that recognize the relationship between architecture and human beings, including the psychological dimension, is an alternative search for quality spaces that can increase the mutual relationship between space and human beings. This paper introduces two propositions called "space" and "psychology" in order to discover a meta-pattern connecting space and the human mind with the aim of systematizing that internal network and establishing a new architectural system concerning space and human beings. This paper also proposes a method of accessing physical spaces that can affect psychological states through a conceptual substitution called "extension," with the aim of discovering the implications inherent in such extensive relationships and proposing a methodology of organizing psychological spaces based on the characteristics of that extensive connection. The means of extensively connecting psychological spaces were classified into the three categories of memory system, sensory system, and motor system, and their corresponding extensive connection characteristics called "simultaneous relativity," "non-mediated immediacy," and "purification process" were also derived. These characteristics accelerate the changes in psychological intensity and function as principles that organize psychological space.

• 상하수도학회지
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• 제11권1호
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• pp.109-118
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• 1997

In this study, we examined the structural analysis of water demand fluctuation for water distribution control of water supply network. In order to analyze for the length of stationary time series, we calculate autocorrelation coefficient of each case equally divided data size. As a result, it was found that, with the data size of around three months, any case could be used as stationary time series. we analyze cross-correlation coefficient between the daily water consumption's data and primary influence factors. As a result, we have decided to use weather conditions and maximum temperature as natural primary factors and holidays as a social factor. Applying the multiple ARIMA model, we obtains an effective model to describe the daily water demand prediction. From the forecasting result, even though we forecast water distribution quantity of the following year, estimated values well express the flctuations of measurements. Thus, the suitability of the model for practical use can be confirmed. When this model is used for practical water distribution control, water distribution quantity for the following day should be found by inputting maximum temperature and weather conditions obtained from weather forecast, and water purification plants and service reservoirs should be operated based on this information while operation of pumps and valves should be set up. Consequently, we will be able to devise a rational water management system.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권6호
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• pp.1508-1520
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• 2018

In this paper, we propose an improved model to provide users with a better long-term prediction of waterworks operation data. The existing prediction models have been studied in various types of models such as multiple linear regression model while considering time, days and seasonal characteristics. But the existing model shows the rate of prediction for demand fluctuation and long-term prediction is insufficient. Particularly in the deep running model, the long-short-term memory (LSTM) model has been applied to predict data of water purification plant because its time series prediction is highly reliable. However, it is necessary to reflect the correlation among various related factors, and a supplementary model is needed to improve the long-term predictability. In this paper, convolutional neural network (CNN) model is introduced to select various input variables that have a necessary correlation and to improve long term prediction rate, thus increasing the prediction rate through the LSTM predictive value and the combined structure. In addition, a multiple linear regression model is applied to compile the predicted data of CNN and LSTM, which then confirms the data as the final predicted outcome.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제11권3호
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• pp.327-331
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• 2023

This paper proposes a tourist destination recommendation application that combines a chatbot and a recommendation system. The data to be entered into the chatbot was through big data on social media. Through TEXTOM, a total of 22,701 data were collected over a one-year period from January 2022 to January 2023. Non-terms that interfere with analysis were removed through the data purification process. Using refined data, network visualization and CONCOR analysis were used to identify the information users want to obtain about travel to Jeju Island, and categories for each cluster were organized. The content was intuitively organized so that even those who approached it for the first time could easily use it, reducing the difficulty of operating the application. In this paper, users can select their own preferences and receive information. In addition, a tool called a chatbot allows users to focus more on the process of acquiring information by gaining a sense of reality while operating the application. This suggests an application that can reach the purpose of the curator by affecting the user's desire to visit tourist attractions.

• Journal of Microbiology and Biotechnology
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• 제33권11호
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• pp.1513-1520
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• 2023

Kex2 protease (Kex2p) is a membrane-bound serine protease responsible for the proteolytic maturation of various secretory proteins by cleaving after dibasic residues in the late Golgi network. In this study, we present an application of Kex2p as an alternative endoprotease for the in vitro processing of recombinant fusion proteins produced by the yeast Saccharomyces cerevisiae. The proteins were expressed with a fusion partner connected by a Kex2p cleavage sequence for enhanced expression and easy purification. To avoid in vivo processing of fusion proteins by Kex2p during secretion and to guarantee efficient removal of the fusion partners by in vitro Kex2p processing, P₁', P₂', P₄, and P₃ sites of Kex2p cleavage sites were elaborately manipulated. The general use of Kex2p in recombinant protein production was confirmed using several recombinant proteins.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제12권1호
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• pp.270-275
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• 2024

Introduction. In this study, purpose is to analize the types of golf tourism, inbound or outbound, by using big data and see how movement of industry is being changed and what changes have been made during and after Covid-19 in golf industry. Method Using Textom, a big data analysis tool, "golf tourism" and "Covid-19" were selected as keywords, and search frequency information of Naver and Daum was collected for a year from 1 st January, 2023 to 31st December, 2023, and data preprocessing was conducted based on this. For the suitability of the study and more accurate data, data not related to "golf tourism" was removed through the refining process, and similar keywords were grouped into the same keyword to perform analysis. As a result of the word refining process, top 36 keywords with the highest relevance and search frequency were selected and applied to this study. The top 36 keywords derived through word purification were subjected to TF-IDF analysis, visualization analysis using Ucinet6 and NetDraw programs, network analysis between keywords, and cluster analysis between each keyword through Concor analysis. Results By using big data analysis, it was found out option of oversea golf tourism is affecting on inbound golf travel. "Golf", "Tourism", "Vietnam", "Thailand" showed high frequencies, which proves that oversea golf tour is now the re-coming trends.