• 한국전기전자재료학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.84-92
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• 2001

In this papers, we proposed the new method in order to diagnosis aging state of transformers. For wavelet transform, Daubechies filter is used, we can obtain wavelet coefficients which is used to extract feature of statistical parameters (maximum value, average value, dispersion skewness, kurtosis) about each acoustic emission signal. Also, these coefficients are used to identify normal and fault signal of internal partial discharge in transformer. As improved method for classification use neural network. Extracted statistical parameters are input into an back-propagation neural network. The number of neurons of hidden layer are obtained through Result of Cross-Validation. The network, after training, can decide whether the test signal is early aging state, alst aging state or normal state. In quantity analysis, capability of proposed method is superior to compared that of classical method.

• 센서학회지
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• 제20권3호
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• pp.151-155
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• 2011

A variety of pattern recognition algorithms including neural networks may be applicable to the identification of odors. In this paper, an identification technique for an electronic odor sensing system applicable to wound state monitoring is presented. The performance of the radial basis function(RBF) network is highly dependent on the choice of centers and widths in basis function. For the fine tuning of centers and widths, those parameters are initialized by an ill-conditioned genetic fuzzy c-means algorithm, and the distribution of input patterns in the very first stage, the stochastic gradient(SG), is adapted. The adaptive RBF network with singular value decomposition(SVD), which provides additional adaptation capabilities to the RBF network, is used to process data from array-based gas sensors for early detection of wound infection in burn patients. The primary results indicate that infected patients can be distinguished from uninfected patients.

• 디지털융복합연구
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• 제11권12호
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• pp.1-10
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• 2013

부가통신서비스산업은 통신서비스 산업과 국가 경제 발전에 중요성이 증대되고 있다. 따라서 본 연구는 산업연관분석을 이용하여 2000년, 2005년 2009년 세 개년도 동안 부가통신서비스 산업의 역할에 대해 조사하였다. 분석을 위해 수요유도모형에 따른 생산유발효과, 부가가치유발효과 그리고 취업유발효과, 공급유도모형과 레온티에프 가격 모형에 따른 공급지장효과, 물가파급효과 그리고 전후방연쇄효과에 대해 알아보았다. 분석 결과 생산유발효과는 2000년 0.5253원, 2009년 1.31314원, 부가가치유발효과는 0.25112원에서 0.5337원으로 취업유발효과는 0.09749명에서 0.21025명으로 성장하였고, 공급지장효과는 1.29003원에서 2.12048원, 레온티에프 가격모형에 의한 물가파급효과는 0.0022%에서 0.00258%로 상승하였다. 마지막으로 산업연쇄효과에 따르면 최종 수요적 원시산업형의 특징을 가지는 것으로 나타났다.

• Asia Marketing Journal
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• 제10권4호
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• pp.99-121
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• 2009

사회적 네트워크는 하나의 문화적 현상으로 자리매김하였다. 단절된 고객들을 위해 새로운 매체가 필요한 시대에 많은 사람들이 이러한 사회적 네트워크들이 전통적인 광고와 마케팅 툴의 강력한 대안이 될 수 있다고 믿고 있다. 본 연구는 사회적 네트워크 안에서 구성원들의 무형의 가치를 계량화함으로써 고객가치 평가에 대한 새로운 시각을 제공하고자 하였다. 고객들의 유형의 가치만을 평가하는 것은 고객들 간의 상호 연결성을 고려하지 않는 것이므로 어떤 고객들이 중요한 고객인가에 대해 부분적인 설명만이 가능하다. 따라서 고객들의 가치를 제대로 파악하기 위해서는 고객생애가치(CLV: Customer Lifetime Value)와 같은 금전적인 유형 가치뿐만 아니라 사회적 네트워크 안에서 고객들이 다른 구성원들에게 미치는 영향과 같은 무형의 가치까지를 포함하여야 한다. 본 연구에서는 고객생애가치라는 금전적인 가치와 네트워크 내에서 한 고객이 얼마나 중요한가를 나타내는 무형의 가치에 근거하여 고객을 평가할 수 있는 프레임웍을 제시하였다. 고객무형가치 즉 고객들의 네트워크 가치를 측정하기 위해 사회학의 기존 연구에 기초한 중심성(Centrality)지표를 활용하였다. 중심성(Centrality) 지표들을 통해 고객무형가치에 대한 금전적 가치까지 계산하기는 어렵지만 낮은 고객생애가치를 가지면서 높은 무형가치를 가지고 있는 고객 혹은 반대 경우의 고객들을 파악할 수 있다. 낮은 고객생애가치를 가진 고객들에게 기업이 많은 자원을 할당해서는 안 된다고 제안하고 있는 전통적인 고객생애가치 모델과는 달리, 이러한 양 방향적 가치접근은 고객생애가치는 낮을지라도 높은 네트워크 가치를 가지고 있다면 기업에게 중요할 수 있는 고객임을 제안하고 있다.

• 지식경영연구
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• 제22권4호
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• pp.1-26
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• 2021

무형자산의 가치에 대한 중요성이 대두되면서 이를 측정하는 것에 관한 다양한 연구가 진행되었다. 그러나 미디어 산업의 빠른 성장에도 불구하고 해당 산업 내 캐릭터 가치를 정량적으로 평가하는 데 많은 어려움이 존재한다. 최근에는 소셜 네트워크 분석 (Social Network Analysis) 방법론이 미디어 사용자의 행태를 분석하는 데 유용하게 활용되고 있다. 본 연구는 SNS 데이터를 통하여 미디어 작품의 캐릭터 네트워크 특징과 인간의 검색 행위 사이의 상관 관계를 분석하였다. 분석 결과 미디어 작품의 캐릭터 네트워크 중심성 척도와 검색 데이터 간 유의미한 상관 관계 및 인과성이 확인되었다. 본 연구 결과는 캐릭터 네트워크가 캐릭터 자산의 가치평가를 위한 단서로서 활용될 수 있음을 시사한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제11권3호
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• pp.1-12
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• 2006

본 연구에서는 차세대 기술로서 각광을 받고 있는 유비쿼터스 컴퓨팅에 대하여 사용자들이 어떠한 가치를 부여하는지를 탐색하여 그 가치 프레임워크를 구성하여 제시하였다. Keeney가 제시하였던 "가치중심사고(value-focused thinking)"의 방법을 활용하여 22명의 사용자들을 인터뷰하였고 이러한 인터뷰들에서 유비쿼터스 컴퓨팅에 바라는 바를 중심으로 435개의 진술을 확보하였다. 정형화되어 있지 않은 진술들을 정성적 방법으로 정화하여 166개의 '가치' 진술을 도출하였고 이어서 이들의 클러스터링을 통하여 사용자들이 유비쿼터스 컴퓨팅에 부여하는 가치를 내재하고 있는 37개의 목적 (objectives)을 확정하였다. 이 목적 진술들간의 관계가 유비쿼터스 컴퓨팅을 바라보는 가치의 구조이므로 이를 도출하기 위하여 포커스그룹을 시행하여 수단목적(means-objective)와 목표 목적 (ends-objective)들로 분류하였고 수단과 목적을 한 눈에 볼 수 있도록 네트워크다이어그램으로 구성을 하여 유비쿼터스 컴퓨팅을 바라보는 가치의 프레임워크를 제시하였다. 이 프레임워크는 유비쿼터스 컴퓨팅을 활용하여 비즈니스의 기회를 창출하고 심화하는 데 활용할 수 있을 것으로 보인다.

• 무역학회지
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• 제45권5호
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• pp.239-260
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• 2020

This research was conducted on 176 GVCs-related research papers listed in the Index of Korean Academic Writers. The analysis methodology used the keyword network analysis methodology of big data analysis. For the comprehensive analysis of research trends, the research trends through word frequency (TF), important topic (TF-IDF), and topical modeling were analyzed in 176 papers. In addition, the research period of GVCs was divided into the early stages of the first study (2003-2014), the second phase of the study (2015-2017), and the third phase of the study (2018-2020). According to the comprehensive analysis, the GVCs research was conducted with the keyword 'value added' as the center, focusing on the keywords of export (trade), Korea, business, influence, and production. Major research topics were 'supporting corporate cooperation and capacity building' and 'comparative advantage with added value of overseas direct investment'. According to the analysis of major period-specific research trends, GVCs were studied in the early stages of the first phase of the study with global value chain trends and corporate production strategies. In the second research propulsion period, research was done in terms of trade value added. In the recent third phase of the study, small and medium-sized enterprises actively participated in the global value chain and actively researched ways to support the government. Through this study, the importance of the global value chain has been confirmed quantitatively and qualitatively, and it is recognized as an important factor to be considered in the strategy of enhancing industrial competitiveness and entering overseas markets. In particular, small and medium-sized companies' participation in the global value chain and support measures are being presented as important research topics in the future.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 춘계학술대회
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• pp.819-822
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• 2012

소셜네트워크 서비스(SNS)에 대한 관광객의 관계 지향성을 조직지식보급, 상호작용수단제공, 핵심서비스 성과, 조직공헌 인지 등으로 분류한 후 이들 요인들이 관계가치, 관계몰입, 충성도 등에 미치는 영향을 분석하였다. 또한 이들 요인들 간의 구조적 관계를 통합적으로 연구하고자 하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.128-136
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• 1991

A neural network of multi layer perception type, learned by error back propagation learning rule, is generally used for the verification or clustering of similar type of patterns. When learning is completed, the network has a constant value of output depending on a pattern. This paper shows that the intensity of neuron's out put can be controlled by a function which intensifies the excitatory interconnection coefficients or the inhibitory one between neurons in output layer and those in hidden layer. In this paper the value of factor in the function to control the output is derived from the know values of the neural network after learning is completed And also this paper show that the amount of an increased neuron's output in output layer by arbitary value of the factor is derived. For the applications increased recognition performance of a pattern than has distortion is introduced and the output of partially damaged neurons are first managed and this paper shows that the reduced recognition performance can be recovered.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.41-47
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• 2012

MANET has vulnerable structure on security owing to structural characteristics as follows. MANET consisted of moving nodes is that every nodes have to perform function of router. Every node has to provide reliable routing service in cooperation each other. These properties are caused by expose to various attacks. But, it is difficult that position of environment intrusion detection system is established, information is collected, and particularly attack is detected because of moving of nodes in MANET environment. It is not easy that important profile is constructed also. In this paper, conformal predictor - support vector machine(CP-SVM) based intrusion detection technique was proposed in order to do more accurate and efficient intrusion detection. In this study, IDS-agents calculate p value from collected packet and transmit to cluster head, and then other all cluster head have same value and detect abnormal behavior using the value. Cluster form of hierarchical structure was used to reduce consumption of nodes also. Effectiveness of proposed method was confirmed through experiment.