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박상찬 ( Sangchan Park ),차현진 ( Hyeonjin Cha ) 한국지식경영학회 2017 지식경영연구 Vol.18 No.1
While prior work has noted the importance of knowledge creation in gaining competitive advantages, much less is understood about why firms do not actually use what they create. Building upon institutional approaches to organization studies, we offer a new framework to explain the gap between knowledge creation and utilization. We test our framework in an empirical context of sustainable innovation and environmental technologies where ideas of environmental sustainability have recently gained public popularity and shaped how interested audiences make evaluative assessments of firms. In such a context, firms are apt to perceive the social attention toward sustainability to be a normative pressure, which causes them to create new knowledge and develop technologies consistent with the social attention. Using data from the government-initiated certification system for green technologies, our study finds that firms do not always fully implement new environmental technologies they develop in response to the certification program, the situation we refer to as knowledge decoupling. We also examine a set of conditions under which knowledge decoupling becomes more or less amplified. Taken together, our findings show how a firm`s knowledge creation and utilization may be shaped by its external institutional environment as well as internal learning processes.
박상찬(Sang-Chan Park),이상철(Sang-Chul Lee),박영배(Young-Bae Park),임광혁(Kwang Hyuk Im) 한국콘텐츠학회 2013 한국콘텐츠학회논문지 Vol.13 No.3
본 연구는 한방에서 사용되는 설문데이터와 생체신호데이터를 활용한 분석을 통하여 설문데이터와 생체신호 간의 연관성을 탐색하여 고객 개개인마다 적합한 고객 맞춤형 한방 생체신호 측정을 가능케 하는데 목적이 있다. 먼저, 기 개발된 설문을 통해 수집된 설문데이터를 분석하여 변증을 판단할 수 있는 설문 문항만을 선발하여 최적화하였고, 이렇게 최적화된 설문데이터를 데이터마이닝 기법을 이용하여 변증이 있는 그룹과 없는 그룹으로 구분하였다. 각 그룹에 속한 고객들의 위전도 측정데이터를 수집·분석하여 설문과 생체신호 간 연관성을 분석하였고, 아울러 변증과의 연관성을 분석하였다. The purpose of this research is to analyze the questionnaire of oriental medicine and bio-signal data and to identify the correlation between symptoms of oriental medicine and bio-signal in order to develop the customization model for individual patients. First, this research analyzes the questionnaire data using the developed questionnaire for oriental medicine symptoms and selects the optimized questionnaires for identifying the symptoms. Using data mining technologies with the selected questionnaires, this research divides the normal group and the group with symptoms. Finally, this research identifies the correlation between the questionnaire for oriental medicine symptoms and electrogastrogram signal.
자기조직화지도 신경망을 활용한 의료 진단검사 결과 패턴인식 모델
박상찬(Sang Chan Park),이장희(Jang Hee Lee) 대한경영학회 2016 大韓經營學會誌 Vol.29 No.1
의학 및 생물학계에서 질병의 조기 선별이나 진단을 위해 인체에서 발생하는 각종 검체에 대해 다양한 진단검사가 시행되고 있고, 진단검사 결과 데이터는 질환을 표지하는 정보를 가지고 있기에 정확한 분석과 해석이 수행되어야 한다. 의료기관에서 수행하는 다양한 유형의 의료 진단검사로부터 발생하는 대용량 데이터를 최적의 분석 방법을 활용하여 정보 및 지식화 함으로써 이를 기준으로 양질의 의료서비스를 제공할 수 있는 기반을 구축할 필요가 있고 최근 이러한 노력이 수행되고 있다. 본 연구는 의료 진단검사 결과 데이터에 존재하는 검사결과 패턴들을 추출하고 분류하여, 의료진의 신속․정확한 의사결정과 종합적인 통찰력 향상을 지원할 수 있는 의료 진단검사 결과 패턴인식 모델을 제안한다. 제안 모델의 1단계에서는 자기조직화지도 신경망을 활용하여 의료 검사 데이터에 존재하는 유의한 진단검사 결과 패턴들을 추출한다. 최적의 진단검사 결과 패턴만을 추출하기 위해, 본 연구에서 제안한 모델에서는 Davies-Bouldin 지수를 산출하여 최적의 패턴 수를 결정하고 이를 반영하여 자기조직화지도 신경망을 사용하여 패턴을 추출한다. 제안 모델의 2단계에서는 신규 수진자의 진단검사 결과 데이터가 발생하면 1단계에서 추출했던 최적의 진단검사 결과 패턴들과의 내적 값을 산출하여 유사도 수준을 규명하여 신규 수진자의 진단검사 결과 패턴으로 분류한다. 본 연구에서 제안한 패턴인식 모델을 국내에서 다양한 의료 진단검사를 수행하는 의료기관에서 수행한 89종의 혈액 진단검사 데이터 집합에 적용함으로써 실무 적용의 타당성을 검증하였다. 제안 모델의 적용을 통해, 우선적으로 수진자의 성별과 연령대별로 존재하는 89종 혈액 검사결과 패턴들을 추출하였다. 이를 통해, 성별과 연령대별로 유의하게 존재하는 89종 혈액 검사의 중요한 특징과 경향 및 수진자 개별로 존재하는 특징 및 경향이 무엇인지 쉽게 확인할 수 있었다. 또한, 추출한 진단검사 결과 패턴들을 기준으로 신규 수진자의 혈액 검사 데이터를 패턴 매칭함으로써, 신규 수진자의 진단검사 결과 패턴을 분류하였다. 이와 같은 결과로부터, 본 연구에서 제안한 진단검사 결과 패턴인식 모델이 의료기관에서 발생하는 대용량 데이터의 분석 및 가공을 통해 의료기관의 의료 정보 및 지식 관리 실무에 효과적으로 활용될 수 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구는 Davies-Bouldin 지수와 자기조직화지도 신경망의 논리적인 연계 활용과 자기조직화 신경망 기반의 지식 추출 및 지식 활용 과정을 구체적으로 제시하는 패턴인식 모델을 검증하였다는 점에서 학술적 의의가 있다. In the academic area of medicine and biology, various diagnostic tests on all sorts of samples occurred from human body have been conducted for the purpose of early screening and diagnosis for diseases. Medical institutions need to establish the foundation to offer a good quality of medical service, which can informationize large amounts of data generated from various types of medical diagnostic test performed. This study proposes a new pattern recognition model (refer to the following figure). [그림본문참조] The model is composed of two phases. In the first phase, the proposed model uses Self-Organizing Map neural network to extract all existing test results patterns within the previous medical test results data. It calculates Davies-Bouldin index to determine the optimal number of extracted patterns before using Self-Organizing Map neural network. The extracted test results patterns are stored in the knowledge repository with the form of Self-Organizing Map weight vector. In the second phase, the proposed model uses all extracted patterns to classify the pattern of the test data of a new examinee by measuring similarity levels between the his/her test data and the extracted patterns. It calls similarity level between them “similarity score”, which is obtained by calculating their inner products. The similarity score (SS) has the value between 0 and 1. The model classifies a new examinee’s test result data by comparing its similarity score with similarity criteria. In case the similarity score is higher than similarity criteria, the model assigns a special pattern to that examinee. We applied the proposed model to the 89 kinds of blood diagnostic tests data in domestic medical institution. The domestic medical institution provided the 89 kinds of blood diagnostic tests such as liver function test, Hepatitis viruses test, renal function test, electrolyte and metabolism test, lipid and cardiovascular system test, blood-sugar test, gout and rheumatic diseases test, hematodyscrasia test, urine test, anemia test, thyroid test, carcino-marker test, etc. This study has implications at aspects of both practice and research. For practice, the proposed model can help medical team to find accurate status information on several test results quickly, which could contribute to make next optimal progress. For research, this study contributes to hybrid application knowledge of Self-Organizing Map neural network and Davies-Bouldin index. This study has some limitations. We only considered Self-Organizing Map neural network in our research. In future work, more other clustering method, such as expectation-maximization clustering algorithm, should be taken into consideration. We will also apply the model to other kinds of medical data to get more validation.
Saccharomyces cerevisiae와 Pichia stipitis을 이용한 댐 목질계 부유물로부터의 에탄올 생산 특성에 관한 연구
박상찬 ( Sang Chan Park ),장인수 ( In Soo Chang ),조중식 ( Jung Sik Cho ),김광렬 ( Kwang Yul Kim ),신수정 ( Soo Jeong Shin ),연익준 ( Ik Jun Yeon ) 한국환경과학회 2012 한국환경과학회지 Vol.21 No.1
Suspended wood waste was being inflow into the dam and the problem of waste disposal has been occurred. In this study, ethanol production using woody floater wastes was performed to estimate value in use for raw material of renewable energy. To achieve the goal, experiments of acid hydrolysis and ethanol fermentation using dam woody floater as raw materials for bioethanol was carried out. In the results of field survey in the chungju dam, kind of woody floater was mainly Japanese larch (Larix leptolepis) and hybrid poplar (Populus tomentiglandulosa). The results of sugar extraction showed that sugar content was higher in Larix leptolepis than Populus tomentiglandulosa. Extracted sugar from wood waste was effective consumed by yeast(P. Stipitis and S cerevisiae). In the experiment consumption of sugar including glucose, galactose and xylose, the consumption rate of S. cerevisiae is faster than that of P. stipitis. and efficiency for ethanol production is higer in S. cerevisiae than P. stipitis. Also it can be confirmed that resource as ethanol production using wood waste was available.