WATEF–고대MOT 세미나 개최 안내
1. 추진 배경
ㅇ WATEF · 고려대 기술경영전문대학원(MOT) 간 연구 협력 모색
- 빅데이터 분석 기법, 빅데이터 활용 사례, 산-학-관 협력 연구 등의 발표를 통한 기술혁신 관련 연구 협력 방안 모색
ㅇ 고려대 MOT 학생 대상 연구 아이디어 및 방법론 공유
- 고려대 MOT 학생 대상 빅데이터 및 트리플 헬릭스 세미나를 통한 방법론 소개 및 연구 아이디어 공유
ㅇ DISC 2016 홍보를 통한 고려대 MOT 학생들의 학회 참가 및 발표 독려
2. 세미나 개요
ㅇ 주제 : 빅데이터 시대의 "산-학-관 협력" 창출 전략
ㅇ 일시/장소 : ‘16. 4.30(토) 11:30~13:00* / 고려대학교 안암캠퍼스
* 브라운백 미팅 형식으로 진행
ㅇ 참석자 : 고려대 MOT 학생, WATEF 회원 등 약 60명 내외
3. 발표자 및 토론자 모집 (4명)
ㅇ (빅데이터 발표 1명) 빅데이터 활용을 통한 분석방법 및 사례
- 빅데이터 데이터 수집 및 분석 기법에 대한 소개
- 빅데이터 활용 사례 공유 등을 통한 기술혁신 측면에서의 시사점 도출
ㅇ (산학관 협력 발표 1명) 연구개발 생산성 제고를 위한 산-학-관 협력 연구
- 트리플 헬릭스 모형 및 연구, 활용방안 등의 공유를 통한 산-학-관 협력 제고 방안 모색
ㅇ (토론자 2명) 빅데이터 및 산학관 협력 발표 내용에 대한 토론
※ 발표자와 토론자에게는 소정의 수당을 지급할 예정입니다.
발표 및 토론을 희망하시는 분은 vsmyself@korea.ac.kr로 신청 부탁드립니다.
4. 발표 일정
시 간
내 용
비 고
11:30 ~ 11:35
인사말
고려대 MOT 부원장
(김영준 교수)
11:35 ~ 11:45
WATEF 소개
WATEF 학회장
(박한우 교수)
11:45 ~ 12:15
빅데이터 발표
발표자 A
12:15 ~ 12:20
토론
토론자 A, B
12:20 ~ 12:50
산학관 협력 발표
발표자 B
12:50 ~ 12:55
토론
토론자 A, B
12:55 ~ 13:00
마무리
-
News Media Network Analysis: Comparing Media Systems MathematicallyDaemin Park
Comparing media systems mathematically by news sources
Defining news media network by similarity and uniqueness
news media uniqueness = 1 – (Σ(Cosine Similarity of quoted sources-1)) / (number of media-1)
- 정보원 인용 패턴의 유사성을 계산하여 매체 간 유사도를 계산
- 중복되지 않는 압도적으로 많은 정보원 존재
- 순위를 고려할 경우 각 신문는 매우 다름 (순위 고려 불필요)
- 이에 따라 유사도 계산에 단순 코사인 알고리즘을 활용할 수 있음
- 유사도 값을 합산하고 역산해준 뒤 표준화하여 언론매체의 독창성(media uniqueness)을 계산:
media uniqueness = 1 – (Σ(Cosine Similarity of quoted sources-1)) / (number of media-1)
- 4대강으로 검색한 8개 중앙지 기사 약 3000건 분석
- 모든 매체가 독창적인 가운데, 그 중 한겨레가 가장 독창적이며, 경향이 정보원이 가장 많고, 세계일보가 가장 덜 독창적, 한겨레 경향이 비교적 겹침, 보수지 간에도 편차도 큼
- 반론 활성화하는 한겨레는 독자적으로 정보원 발굴, 세계일보가 공식 정보원 의존 가장 높고 다른 신문을 참조했을 가능성이 큼, 세계일보의 인적 물적 자원이 열악하거나 4대강 보도를 과소평가했을 가능성이 있음
- indexing hypothesis는 기각된다고 할 수 있음
- 매체 ranking algorithm으로 응용 가능
WATEF–고대MOT 세미나 개최 안내
1. 추진 배경
ㅇ WATEF · 고려대 기술경영전문대학원(MOT) 간 연구 협력 모색
- 빅데이터 분석 기법, 빅데이터 활용 사례, 산-학-관 협력 연구 등의 발표를 통한 기술혁신 관련 연구 협력 방안 모색
ㅇ 고려대 MOT 학생 대상 연구 아이디어 및 방법론 공유
- 고려대 MOT 학생 대상 빅데이터 및 트리플 헬릭스 세미나를 통한 방법론 소개 및 연구 아이디어 공유
ㅇ DISC 2016 홍보를 통한 고려대 MOT 학생들의 학회 참가 및 발표 독려
2. 세미나 개요
ㅇ 주제 : 빅데이터 시대의 "산-학-관 협력" 창출 전략
ㅇ 일시/장소 : ‘16. 4.30(토) 11:30~13:00* / 고려대학교 안암캠퍼스
* 브라운백 미팅 형식으로 진행
ㅇ 참석자 : 고려대 MOT 학생, WATEF 회원 등 약 60명 내외
3. 발표자 및 토론자 모집 (4명)
ㅇ (빅데이터 발표 1명) 빅데이터 활용을 통한 분석방법 및 사례
- 빅데이터 데이터 수집 및 분석 기법에 대한 소개
- 빅데이터 활용 사례 공유 등을 통한 기술혁신 측면에서의 시사점 도출
ㅇ (산학관 협력 발표 1명) 연구개발 생산성 제고를 위한 산-학-관 협력 연구
- 트리플 헬릭스 모형 및 연구, 활용방안 등의 공유를 통한 산-학-관 협력 제고 방안 모색
ㅇ (토론자 2명) 빅데이터 및 산학관 협력 발표 내용에 대한 토론
※ 발표자와 토론자에게는 소정의 수당을 지급할 예정입니다.
발표 및 토론을 희망하시는 분은 vsmyself@korea.ac.kr로 신청 부탁드립니다.
4. 발표 일정
시 간
내 용
비 고
11:30 ~ 11:35
인사말
고려대 MOT 부원장
(김영준 교수)
11:35 ~ 11:45
WATEF 소개
WATEF 학회장
(박한우 교수)
11:45 ~ 12:15
빅데이터 발표
발표자 A
12:15 ~ 12:20
토론
토론자 A, B
12:20 ~ 12:50
산학관 협력 발표
발표자 B
12:50 ~ 12:55
토론
토론자 A, B
12:55 ~ 13:00
마무리
-
News Media Network Analysis: Comparing Media Systems MathematicallyDaemin Park
Comparing media systems mathematically by news sources
Defining news media network by similarity and uniqueness
news media uniqueness = 1 – (Σ(Cosine Similarity of quoted sources-1)) / (number of media-1)
- 정보원 인용 패턴의 유사성을 계산하여 매체 간 유사도를 계산
- 중복되지 않는 압도적으로 많은 정보원 존재
- 순위를 고려할 경우 각 신문는 매우 다름 (순위 고려 불필요)
- 이에 따라 유사도 계산에 단순 코사인 알고리즘을 활용할 수 있음
- 유사도 값을 합산하고 역산해준 뒤 표준화하여 언론매체의 독창성(media uniqueness)을 계산:
media uniqueness = 1 – (Σ(Cosine Similarity of quoted sources-1)) / (number of media-1)
- 4대강으로 검색한 8개 중앙지 기사 약 3000건 분석
- 모든 매체가 독창적인 가운데, 그 중 한겨레가 가장 독창적이며, 경향이 정보원이 가장 많고, 세계일보가 가장 덜 독창적, 한겨레 경향이 비교적 겹침, 보수지 간에도 편차도 큼
- 반론 활성화하는 한겨레는 독자적으로 정보원 발굴, 세계일보가 공식 정보원 의존 가장 높고 다른 신문을 참조했을 가능성이 큼, 세계일보의 인적 물적 자원이 열악하거나 4대강 보도를 과소평가했을 가능성이 있음
- indexing hypothesis는 기각된다고 할 수 있음
- 매체 ranking algorithm으로 응용 가능
BIC STAR Library 세미나 발표자료입니다.
기하급수
과학 특성 & RDM 배경
설문으로 바라본 RDM, DMP, RDS
데이터
연구 데이터
데이터 관리 계획
RDM, RDS 사례 및 동향
Data Scientists & Data Librarian
RDS Services : BIC Star Library
19년 4월 1일, 서울대학교 SNCC와 공동 주최로 열린 논문 정보 수집과 연구 동향 분석 공개 세미나 발표 자료 입니다.
논문 정보를 수집할 수 있는 NetMiner 확장프로그램, Biblio Data Collector 에 대한 소개와 이를 활용한 분석 사례 소개로 구성되어 있습니다.
그리고 마지막 깜짝 발표, NetMiner 또 다른 확장프로그램 SNS Data Collector 의 업데이트 소식(인스타그램 수집)까지 보실 수 있습니다.
세미나 현장 영상 보기 >> https://www.youtube.com/channel/UCEyZjvgAc4uEIuHKRI5Jk0w
세미나 결과 보기 >> https://cyram.tistory.com
BIC STAR Library 세미나 발표자료입니다.
기하급수
과학 특성 & RDM 배경
설문으로 바라본 RDM, DMP, RDS
데이터
연구 데이터
데이터 관리 계획
RDM, RDS 사례 및 동향
Data Scientists & Data Librarian
RDS Services : BIC Star Library
19년 4월 1일, 서울대학교 SNCC와 공동 주최로 열린 논문 정보 수집과 연구 동향 분석 공개 세미나 발표 자료 입니다.
논문 정보를 수집할 수 있는 NetMiner 확장프로그램, Biblio Data Collector 에 대한 소개와 이를 활용한 분석 사례 소개로 구성되어 있습니다.
그리고 마지막 깜짝 발표, NetMiner 또 다른 확장프로그램 SNS Data Collector 의 업데이트 소식(인스타그램 수집)까지 보실 수 있습니다.
세미나 현장 영상 보기 >> https://www.youtube.com/channel/UCEyZjvgAc4uEIuHKRI5Jk0w
세미나 결과 보기 >> https://cyram.tistory.com
2. 목차
1. 연구 목적
2. 연구 개요
3. 연구 계획
4. 연구 내용
5. 기대효과
6. 향후 계획
7. 참고 문헌
3. 연구목적
데이터 분석 기반으로 적합한 연구 분야를 찾는 것이 필요
현실적으로 기업과 학교는 산학연 협력 파트너를 찾는 데에 어려움을 겪고 있음
대부분 개인 인맥을 활용하는 것이 현실
4. 기업에게 필요한 정보만을 제대로 추천하여 산학연 협력 강화
인맥에 의존
산학협력단 지원
중기청 지원
홍보 책자
이메일 뉴스레터
기업과 연구자 간의 파트너 성사 문제는 매우 중요
1 빠른 기술 변화
2 신규 특허 / 논문 지속적인 업데이트
3 학문적 R&D 기술의 지속적인 변화
연구목적
5. 기업에게 유사성이 높은 특허, 논문 데이터 추천함으로써
산학 협력 기술 개발 및 지역 경제 활성화
연구개요
17. 연구 내용
대상 기업: 가인기업 (임의의 기업)
기업 분야: 무선, 카메라, 안테나 (임의의 기업분야)
특허 추천 결과 (10개)
- 무선 센서 네트워크의 사용자 요구사항을 만족하는 효율적 카메라 센서 배치 방법, 이...
- 무선 센서 네트워크의 이벤트 감지성능을 만족하는 효율적 카메라 센서 배치 방법, 이...
- 위상 변화가 없는 MIMO 안테나
- 위상 경로차 유도용 다중 링 구조의 초광대역 소형 대역 통과 여파기
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- 카메라 자세 추정 장치 및 방법
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- 개방 스터브가 삽입된 비균일 인터디지틀 결합 선로를 가지는 첨소형 0차 공진 메타메...
18. 기업 경쟁력 강화
기업들이 미래 성장동력을 확보하기
위해서 지식재산권 을 확보하는 행
위가 앞으로 동력을 얻을 발판일 것
이라고 판단 됨
후에 새로운 사업을 준비 시에
타 기업과의 경쟁력에서 우위를 점
할 수 있는 계기가 될 것으로 기대됨.
지식재산(특허)
16만6353개 이상의 수많은 특허 중
수요 검색 서비스 사용
검색 결과를 통한 수요자와 면담을 통해
특허기술 분석 등 지식재산거래 전략
수립 가능
지식재산 사업화 가능성 증가
기대효과
20. 참고문헌
[1] 채호근, 이주연, 2020, “국내외 특허 데이터 분석을 통한 금융보안 주요 기술 동향 분석연구”,
Journal of Digital Convergence Vol.18, No.6, pp.53-63, 2020
[2] 이지형, 김종우, “산학협력 및 기술이전 촉진을 위한 텍스트마이닝과 사회 네트워크 분석 기반의
특허 분석 방법”, The Journal of Society for e-Business Studies Vol.22, No.3, pp.1-28, August
2017
[3] ”지식재산권활용지원”,특허청,2020년9월5일접
속,https://www.kipo.go.kr/kpo/HtmlApp?c=52202&catmenu=m05_02_02_02
[4] ”KIPRIS”,특허청,2020년 6월5일 접속, http://www.kipris.or.kr/khome/main.jsp
[5] 유원준 “딥 러닝을 이용한 자연어 처리 입문”