• 정보관리연구
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• 제36권4호
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• pp.199-215
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• 2005

과학기술 전문가 커뮤니티로서 가장 성공적인 모델인 '한민족과학기술자네트워크(이하 KOSEN)'를 대상으로 정책 네트워크의 분석방법을 이용하여 네트워크가 갖는 고유의 특성을 유형별로 분석해 보고자 한다. 과학기술 전문인력을 대상으로 하는 KOSEN을 사례로 정책 네트워크 분석을 적용, 지식전문가 네트워크의 유형을 구분해 보았다. KOSEN에 대한 개괄적인 특성분석과 더불어 참여자의 특성에 따라 전문가 그룹 네트워크를 정책공동체의 핵심 및 주변공동체와 이슈 네트워크로 세분화했다. 정책 네트워크의 분석수준과 관련하여 본 연구는 네트워크의 속성을 개인의 행위로 환원시켜서 이해하는 미시적 접근에 초점을 두었다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제31권12호
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• pp.716-725
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• 2004

고성능 PC 클러스터 시스템을 구축하기 위해서는 네트워크 접근 시간을 최소화하는 것이 중요하다. SCI 기반 PC 클러스터 시스템에서는 각 노드에 네트워크 캐쉬를 유지함으로써 네트워크 접근 시간을 줄이는 것이 가능하다. 본 논문에서는 공유 메모리를 PCI 버스상에 위치시킴으로써 네트워크 캐쉬지원을 가능하게 하였으며, 이에 기반한 Network Cache Coherenet NUMA(NCC-NUMA) 시스템을 제안하고, 핵심 모듈인 NCC-NUMA 카드를 개발하였다. NCC-NUMA 카드는 각 노드의 PCI 슬롯(slot)에 plug-in되는 형태이며, 공유메모리, 네트워크 캐쉬, 공유메모리 제어 모듈 및 네트워크 제어 모듈을 포함한다. 공유메모리와 네트워크 캐쉬 사이의 일관성은 IEEE SCI 표준에 의해 유지된다. NCC-NUMA 시스템의 성능 측정을 위해 SPLASH-2 벤치마크를 수행하였으며, NCC-NUMA 시스템이 네트워크 캐쉬를 활용하지 않는 NUMA 기반 클러스터 시스템에 비해서 최대 56%의 성능향상을 보임을 알 수 있었다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제7권12호
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• pp.109-114
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• 2020

The aim of this study is to develop basic artificial neural network models in forecasting the in-sample gross domestic product (GDP) of Malaysia. GDP is one of the main indicators in presenting the macro economic condition of a country as set by the world authority bodies such as the World Bank. Hence, this study uses an artificial neural network-based approach to make predictions concerning the economic growth of Malaysia. This method has been proposed due to its ability to overcome multicollinearity among variables, as well as the ability to cope with non-linear problems in Malaysia's growth data. The selected inputs and outputs are based on the previous literatures as well as the economic growth theory. Therefore, the selected inputs are exports, imports, private consumption, government expenditure, consumer price index (CPI), inflation rate, foreign direct investment (FDI) and money supply, which includes M1 and M2. Whilst, the output is real gross domestic product growth rate. The results of this study showed that the neural network method gives the smallest value of mean error which is 0.81 percent with a total difference of 0.70 percent. This implies that the neural network model is appropriate and is a relevant method in forecasting the economic growth of Malaysia.

• 응용통계연구
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• 제29권7호
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• pp.1445-1458
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• 2016

본 논문에서는 1976년부터 2015년까지 40년 간, 59개 지역 기온 시계열을 대상으로 degrended cross-correlation analysis(DCCA) 방법을 이용한 상관 계수를 도출하였다. 4년 단위의 평균기온, 최고기온, 최저기온 시계열을 분석하여 상관계수 값이 0.9 이상이면 단위 기간 동안 두 지역의 온도 상관성이 존재하는 것으로 판단하고, 두 지역 간의 연결선을 만드는 방식으로 네트워크를 구축하였다. 이후 네트워크 이론을 바탕으로 평균 경로 길이, 결집 계수, 유사성, 모듈성 등의 값들을 도출하였다. 그 결과, 기온 네트워크는 좁은 세상 성질을 만족하고, 유사성과 모듈성이 높은 네트워크임을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제36권3호
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• pp.158-170
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• 2009

본 논문에서는 3차원 하이퍼큐브 Q3를 기본모듈로 갖는 새로운 토러스 네트워크를 제안한다. 제안한 하이퍼-토러스는 분지수 4를 갖고, 확장성, 지름이 좋은 연결망이다. 토러스 부류를 망비용 관점에서 비교하면 하이퍼-토러스는 $1.4{\sqrt{N}}$+16으로 토러스의 망비응 $4{\sqrt{N}}$보다 대략 65% 개선되었고, 허니컴 토러스의 망비용$ 2.45{\sqrt{N}}$보다 대략 50% 개선된 값이다. 이러한 결과는 하이퍼-토러스가 기존의 메시 부류보다 망비용 관점에서 우수함을 의미한다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제11권3호
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• pp.17-38
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• 2012

Social network service(SNS), provided by social network sites such as Facebook, Twitter and Cyworld is rapidly growing in online business. Furthermore, many companies have growing interests in finding effective ways to use SNSs for their innovations, marketing and advertisement. In fact, firms have recognized the utility value of the SNS for their business. In this aspect, this study attempts to identify key factors influencing the intention to continuous use of SNSs. Based on the UTAUT(the Unified Theory of Acceptance and Usage of Technology)model, this study proposes the research model, including the effects of social network service characteristics(social relationship support, information sharing, image expression) and individual characteristics(self-disclosure, extroversion, familiarity) on performance expectancy as well as the moderating effect of perceived information security among UTAUT variables. The 412T sets of data collected in a survey were tested against the modeling using SEM using SmartPLS. Results indicated that social network service and individual characteristics had significant effect on performance expectancy with exception of self-disclosure. In addition, the moderating effect of perceived information security had significant effect. The results had important implications for firms providing SNSs hoping to develop a successful business model.

• 지식경영연구
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• 제14권5호
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• pp.101-120
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• 2013

The effective management of knowledge has become one of the critical success factors in current organizations. In spite of the extensive use of Knowledge Management System (KMS), useful information and knowledge resources are still transmitted through personal networks among people in organizations. Thus, social network theory which focuses on social relationships in organization can be a fruitful theoretical resource for enhancing Knowledge Management (KM) performances. In this study, we investigate the effects of intra-team network characteristics (i.e., group density and degree of centralization) and external boundary spanning activities on knowledge management performances of a team. We also acknowledge that all group members do not necessarily agree on the team goal and actively disseminate useful information and knowledge. Drawing on the political perspective on KM which emphasizes the role of trust among group members, we examine the mediating effects of team trust between internal/external network characteristics and KM performances. From the data of 220 teams in financial companies in Korea, we found that: (1) group density had positive effects on KM performances (i.e., knowledge creation, sharing, and use). (2) However, centralization was not significantly associated with KM performances. (3) Team trust was found to be an important factor mediating the relationship between intra-team network characteristics, boundary spanning activities, and KM performances. Based on these results, we discuss and suggest possible implications of the findings when designing and implementing KM practices.

• 한국실천공학교육학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.167-175
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• 2011

본 연구는 노르웨이 Alesund 평생학습네트워크 사례분석을 통해 성공요인을 살펴보고 국내 지역단위 학습네트워트의 대표적인 형태인 중소기업 직업훈련 컨소시업의 성공적인 운영에 필요한 시사점을 제시한 것이다. Alesund 평생학습네트워크의 특징을 요약하면 다음과 같다. 첫째, 기업들의 자발적인 참여로 구성됨에 따라 참여기업의 요구를 적극적으로 반영할 수 있는 지배구조를 갖고 있다. 둘째, 참여기업이 경영환경 변화에 능동적으로 대처할 수 있도록 조직변화와 혁신에 필요한 역량을 개발하고 이를 실행할 수 있는 변화관리프로그램 등이 포함되어 있다. 셋째, 조직학습 이론에 기초하여 평생학습네트워크가 설계되어 참여기업에게 필요한 지식을 공동으로 획득하고 실험하여 공유하는 프로세슬 갖고 있다. 이상의 논의를 바탕으로 국내 중소기업훈련컨소시엄의 성공적인 운영을 위한 시사점을 제시하였다.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제18권4호
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• pp.259-266
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• 2015

This study presents new scheme for various walking pattern of biped robot under the limitted enviroments. We show that the neural network is significantly more attractive intelligent controller design than previous traditional forms of control systems. A multilayer backpropagation neural network identification is simulated to obtain a learning control solution of biped robot. Once the neural network has learned, the other neural network control is designed for various trajectory tracking control with same learning-base. The main advantage of our scheme is that we do not require any knowledge about the system dynamic and nonlinear characteristic, and can therefore treat the robot as a black box. It is also shown that the neural network is a powerful control theory for various trajectory tracking control of biped robot with same learning-vase. That is, we do net change the control parameter for various trajectory tracking control. Simulation and experimental result show that the neural network is practically feasible and realizable for iterative learning control of biped robot.

• 한국지반공학회:학술대회논문집
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• 한국지반공학회 2009년도 춘계 학술발표회
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• pp.456-463
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• 2009

The preconsolidation pressure has been commonly determined by oedometer test. However, it can also be determined by in-situ test, such as piezocone test with theoretical and(or) empirical correlations. Recently, Neural Network(NN) theory was applied and some models were proposed to estimate the preconsolidation pressure or OCR. However, since the optimization process of synaptic weights of NN model is dependent on the initial synaptic weights, NN models which are trained with different initial weights can't avoid the variability on prediction result for new database even though they have same structure and use same transfer function. In this study, Committee Neural Network(CNN) model is proposed to improve the initial weight dependency of multi-layered neural network model on the prediction of preconsolidation pressure of soft clay from piezocone test result. It was found that even though the NN model has the optimized structure for given training data set, it still has the initial weight dependency, while the proposed CNN model can improve the initial weight dependency of the NN model and provide a consistent and precise inference result than existing NN models.