The various technologies of the science and technology field were systematized to manage information, personnel and R&D activities related to S&T effectively. The resulting “National Standard Science and Technology Classification” which were composed of 19 areas, 160 divisions and 1,023 categories could contribute to establish rational S&T policy. “National Standard Science and Technology Classification” is synthetic in national level because they include all areas of S&T activities. 5 criteria, which were inclusiveness, exclusiveness, likeness, scale and universality, were used to exert every effort in including the opinion of all experts and to consider harmony between S&T areas. In addition, “National Standard Science and Technology Classification” was prepared to be interchangeable with various classification which were used in other R&D management institutes under the different ministries.
최근 R&D 투자효율성 제고를 목표로 사업 간의 유사중복 조정에 대한 중요성이 강조되고 있으나, 과제 혹은 예산요구서 내용 등을 텍스트 기반으로 비교하는 기존 유사검색 방식은 내용의 품질 편차 등으로 인해 유의미한 유사성 도출에 제한점이 있다. 이러한 텍스트 기반의 키워드 추출을 통한 유사검색 한계성을 극복하기 위한 방안으로 본 연구에서는 사업 간 유사도 분석 시 과제의 기술분류를 활용한다. 국가R&D사업 조사 분석 시 수집된 과제들의 과학기술표준분류를 추출하여 사업별 고유벡터 모형을 생성 후 이를 이용하여 코사인 기반, 유클리디안 거리기반 알고리즘을 통해 각 사업 간 유사도를 측정하였으며 기존 키워드 추출방식으로 유사도를 측정한 결과와의 비교를 통해 연구 효율성을 검증하였다.
이번 연구는 새로운 과학기술행정체제 출범에 따라 국가 R&D가 종합관리되는 시점에서 환경 R&D 관리 효율화 방안을 모색했다. 예산 투자배분의 현황을 분석하기 위한 첫 번째 단계로, 국내외의 각 기관에서 사용하는 분류체계를 검토하였다. 다양한 기관에서 다양한 목적에 따라 서로 다르게 사용하고 있는 환경기술 분류체계가 각각 한계를 내포하고 있다. 현 환경기술 분류체계 개선 필요성을 예산분석을 통해 확인하였다. 환경 R&D의 종합적이고 효율적인 관리를 위해서는 하나의 분류체계로 통합할 필요성이 있는 것으로 판단된다. 새 분류는 현 표준분류를 제외하고 국내외 모든 분류체계가 채택하고 있는 환경관리 분야별(매체별) 분류체계를 채택했으며 원칙적이고 포괄적인 분류가 되도록 하였다. 새 분류체계가 국가표준분류로 정착되면 국가 환경 R&D가 종합관리되어 환경 R&D를 효율적으로 관리할 수 있게 될 것이다. 그럼으로써 연구자 전문가들도 편리하게 환경 R&D 사업 현황을 알 수 있게 되어 중복연구를 피하고 보다 효율적으로 연구하게 되어 성과가 극대화될 수 있을 것이다.
본 연구는 2개년 중소기업 기술통계조사에 근거하여 기업의 기술특성, 기업역량, R&D 활동에 해당하는 요인들이 R&D를 통한 매출액에 어떠한 영향을 미치는지에 대해 조절회귀 분석을 수행하였다. 아울러 개발 방식에 따라 각 요인의 영향력 변화를 확인하고, 29개 산업에 대하여 동일한 분석을 진행하였다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 분석 결과 12개 요인이 매출액에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 기술개발 방식에 따른 요인의 영향력 변화를 분석한 결과, 4개의 요인에서 유의한 변화가 확인되었고, 이들 각의 요인에서 기술개발 방식에 따른 성과 창출에 서로 다른 조절효과가 확인되었다. 셋째, 매출액 영향 요인을 산업별로 검증한 결과, 산업별 최대 9개까지 성공요인을 보유하며, 산업별 개발방식에 따른 요인의 영향력 변화 분석 결과 산업별 최대 8개까지 유의한 변화가 확인되었다. 본 연구는 다음의 시사점을 가진다. 첫째, 중소기업은 기술개발 관련 의사결정시 해당 기업이 속한 산업에서 매출 증대 요인이 무엇인지 파악하여 집중할 필요가 있다. 또한 개발하는 기술의 특성, 기업의 역량, R&D 활동수준 등을 고려하여 기술개발방식을 결정하여야 한다. 둘째, 중소기업을 지원하는 기관에서는 관련 예산을 효과적으로 집행하기 위해 지원 기업 평가 시, 지원과제 및 지원목적에 따라 평가항목을 달리하는 상황별 가이드라인을 수립해야 한다. 특히 도출된 결과를 토대로 개방형 혁신 기업에 대한 맞춤형 지원 등을 통해 정책 효과성을 제고할 필요가 있다.
국가연구개발사업 관련 데이터를 이용한 최신 연구동향 파악, 의미 있는 정보의 생산과 활용을 위해 국가R&D 정보 서비스에도 자동 분류 기술 적용이 요구되어 R&D과제의 연구분야를 자동 분류하고 추천하기 위한 연구를 진행했다. 2013~2020년 국가R&D 과제 데이터 약 45만 건을 수집하여 학습과 평가에 사용했다. 수집 데이터 중 유효한 데이터를 대상으로 데이터 전처리 및 분석, 실험을 통한 성능 분석 후 모델을 선정했다. 최적의 모델 조합 도출을 목적으로 Word2vec, GloVe, fastText 성능을 비교했다. 실험 결과, 과제정보의 필수 항목으로 사용되는 소분류만의 정확도는 90.11%이다. 이 모델은 국가과학기술표준분류 연구분야와 유사한 계층 구조를 가진 다른 분류체계의 자동 분류 연구에 활용 가능할 것으로 기대한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권1호
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pp.364-380
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2016
The most popular approach in object classification is based on the bag of visual-words model, which has several fundamental problems that restricting the performance of this method, such as low time efficiency, the synonym and polysemy of visual words, and the lack of spatial information between visual words. In view of this, an object classification based on weakly supervised E2LSH and saliency map weighting is proposed. Firstly, E2LSH (Exact Euclidean Locality Sensitive Hashing) is employed to generate a group of weakly randomized visual dictionary by clustering SIFT features of the training dataset, and the selecting process of hash functions is effectively supervised inspired by the random forest ideas to reduce the randomcity of E2LSH. Secondly, graph-based visual saliency (GBVS) algorithm is applied to detect the saliency map of different images and weight the visual words according to the saliency prior. Finally, saliency map weighted visual language model is carried out to accomplish object classification. Experimental results datasets of Pascal 2007 and Caltech-256 indicate that the distinguishability of objects is effectively improved and our method is superior to the state-of-the-art object classification methods.
The technology of the SWG (Smart Water Grid) as one of most important national projects results in significant assignment that is closely associated with systematic management and effective operation. The individual component technics are required to establish directory and classification for the purpose of effectively managing their information related to research and development (R&D). The national science technology (S&T) standard classification tree which results in the representative example has been established with an intention to manage R&D information, human resource, and budget. It has been also revised every five years and then used in the various fields related to the evaluation, administration, and prediction of the national R&D projects. In addition, the standard classification system for R&D projects has been widely used in the UNESCO (United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization) and EU (European Union) since the Frascati Manual was established in the Organization for Economic Cooperation and Development (OECD). Therefore, it is necessary for SWG techniques to develop the standard S&T classification tree for research management and evaluation. For this, it is essential to draw the core techniques for the SWG, which are incorporated with IT (Information Technology), NT (Nano Technology), and BT (Biology Technology).
The purpose of this research is to develop a model for efficient service R&D investment in government budgeting process. It is necessary to develop an efficient and effective investment model to improve competitiveness of the service industry and national economy. Various existing types of service R&D classification have been reviewed. And object-oriented service R&D request classification types have been derived. A tentative model for evaluating service R&D requests have been developed through extensive discussions on effective methodologies. The model has been refined and revised by four service budgeting experts. The revised and refined checklists and guidelines have been used for 40 real service R&D requests evaluations. As a result, a full model for service R&D evaluation and budgeting has been proved to be useful. Also, a need for more efficient and concise evaluation model has been raised through this evaluation process. A brief model with only 10 checklists has been developed and its usefulness has been proven by pilot test with 10 real service R&D requests. The results of this study can be used for evaluation of service R&D proposals and effective budgeting of R&D requests for improving global competitiveness. Further research is needed for refining the developed evaluation models.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권7호
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pp.1858-1872
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2023
With the advance of radar technologies, the availability of synthetic aperture radar (SAR) images increases. To improve application of SAR images, a management system for SAR images is proposed in this paper. The system provides trainable land cover classification module and display of SAR images on the map. Users of the system can create their own classifier with their data, and obtain the classified results of newly captured SAR images by applying the classifier to the images. The classifier is based on convolutional neural network structure. Since there are differences among SAR images depending on capturing method and devices, a fixed classifier cannot cover all types of SAR land cover classification problems. Thus, it is adopted to create each user's classifier. In our experiments, it is shown that the module works well with two different SAR datasets. With this system, SAR data and land cover classification results are managed and easily displayed.
국가연구개발(R&D, Research and Development) 정보는 정부부처로부터 발주되는 사업 과제를 수행하는 과정에서 발생되는 다양한 연구분야의 정보들이 포함되어 있다. 따라서 효율적인 R&D정보 검색을 위해서는 이러한 국가R&D정보의 특성을 반영할 수 있는 국가R&D 전문용어사전 구축이 필요하다. 본 연구에서는 국가R&D정보에서 연구분야를 명시하기 위해 활용되는 국가과학기술표준분류를 적용하여 국가R&D용어사전을 구축하기 위한 방안을 제안한다. 국가R&D 과제정보의 구조적 특성과 그에 따른 과제 키워드의 유용성에 대해 언급하고, 국가과학기술표준분류별 국가R&D정보 현황과 국가R&D 용어의 특성에 대해 살펴보고자 한다. 그리고 이를 바탕으로 국가R&D용어사전을 구축하기 위한 방법을 용어사전의 유형과 구조, 사전구축 절차, 정제규칙의 관점에서 정의한다. 본 연구를 기반으로 구축되는 국가R&D용어사전은 국가R&D정보 검색 시 한 영 대역어, 동의어 등을 활용한 검색어 확장과 국가과학기술표준분류를 활용한 검색 범위 명확화, 용어설명 정보를 활용한 이용자 편의기능 제공 등에 다양하게 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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