이 연구는 민간경비업 종사자의 직무특성이 특성불안 및 과업수행에 미치는 영향에 대한 구조모형을 설정하고 현실 적합도가 높은 이론적 모형을 도출한 다음, 모형에 포함된 변수들간의 인과관계를 검증하고자 한다. 이 연구는 2011년 현재 서울소재 경비회사를 모집단으로 설정한 다음, 판단표집법을 활용하여 300명을 표집하였다. 설문지의 타당도 및 신뢰도는 확인적 요인분석과 신뢰도 분석을 통해 검증하였다. 통계처리는 AMOS 18.0과 SPSSWIN18.0 프로그램을 활용하여 공변량구조분석의 기법이 활용되었다. 결론은 다음과 같다. 첫째, 민간경비업 종사자의 직무특성은 특성불안에 정적 영향을 미친다. 둘째, 민간경비업 종사자의 직무특성은 과업수행에 정적 영향을 미친다. 셋째, 민간경비업 종사자의 특성불안은 과업수행에 정적 영향을 미친다.
본 연구는 사회적 기업의 과업-기술 적합성(TTF)이 소셜네트워크서비스(SNS) 이용의도에 미치는 영향에 대해 검증하는 것이 목적이다. 사회적 기업, 소셜네트워크서비스, 과업-기술 적합성, 기술수용모형(TAM)에 관한 이론적 배경을 바탕으로 연구모형과 연구가설을 설정하였다. 본 연구에서는 인증 사회적 기업 86개를 대상으로 Smart PLS 2.0을 이용하여 구조방정식 모형을 분석하였다. 본 연구의 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 과업-기술 적합성이 지각된 유용성, 지각된 이용용이성, SNS 이용의도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 지각된 유용성은 SNS 이용의도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났지만, 지각된 이용용이성은 SNS 이용의도에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 과업-기술 적합성 측면에서 SNS가 사회적 기업의 업무에 적합한지에 대해 분석하여 다른 정보기술 분야의 이용의도에 적용할 수 있는 이론적 시사점과 사회적 기업에게 실무적인 시사점을 제공할 것이다.
이 연구는 학교도서관 사서가 자신의 과업을 수행함에 있어 SNS를 어떻게 이용하고, 과업의 특성과 1인 운영체제의 특성으로 인하여 SNS를 활용하는 것이 자신의 성과에 영향을 미치는 지를 파악하고자 하였다. 사서의 과업, SNS이용 및 성과에 대한 상관관계를 객관적으로 설명하기 위해서 기술수용모델(Technology Acceptance Model)과 과업-기술적합도(Task-Technology Fit)의 결합을 통하여 사서과업-SNS기술적합도의 모형을 제시하였다. 229건의 설문조사를 분석한 결과, 학교도서관 사서의 업무적인 SNS활용이 자신의 성과에 영향을 미친다는 것을 증명하였다. 또한 학교도서관 사서가 SNS를 활용하는 것이 단순히 개인적 취향이나 업무를 방해하는 요소만 있는 것이 아니라, 과업의 특성이나 1인 운영체제와 같은 조직의 특성으로 인해 업무성과를 향상시키는 요인이라는 것을 확인하였다.
본 연구는 지식경영시스템을 활용하는 조직의 이용자를 대상으로 정보기술 집단효능감, 조직시민행동, 흡수역량과 과업-기술적합, 그리고 지식경영시스템 성과간의 인과관계를 규명하는 모형을 제시하고, 이들 간의 관계를 살펴보고자 하였다. 구체적인 연구목표로는 첫째, 정보기술 집단효능감, 조직시민행동, 흡수역량과 과업-기술적합에 관한 개념을 선행연구를 중심으로 개념적 조작적으로 정의하였다. 둘째, 선행연구를 통하여 도출된 정보기술 집단효능감, 조직시민행동, 흡수역량과 과업-기술적합, 그리고 지식경영시스템 성과가 상호 어떠한 영향관계를 가지게 되는지를 확인하기 위하여 연구모형을 제시하고 실증분석을 통하여 검증하였다. 연구결과, 과업기술적합은 지식경영시스템 성과에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 정보기술 집단효능감과 흡수역량 또한 과업기술적합에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났고, 정보기술 집단효능감은 조직시민행동에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로, KMS를 통해 경쟁력을 확보하고자 하는 조직에 실무적 시사점과 전략적 방안을 제시하였다.
기술 진보는 미래의 일자리 구조를 어떻게 변화시키는가? 이 거대한 질문에 답하기 위한 노력의 하나로 이 연구는 로봇의 도입이 미국의 제조업 일자리의 동태에 미친 영향을 탐구한다. 연구는 과업 모형에 기초해 로봇 도입의 효과가 서로 다른 과업 특성을 가진 직종 사이에 차별적으로 작용할 것이라고 전재했다. 이에 기초하여 지역의 로봇 노출도가 과업 특성별로 구분된 직종 군집의 고용 변화에 미치는 영향을 분석하였다. 연구는 2012~2022년 사이 52개 미국 지역 제조업 부문의 관련 직종 307개의 고용 변화 추이를 성장곡선으로 모형화하고, 이를 직종별 고용 통계자료를 활용해 실증하는 방식으로 진행됐다. 분석 결과 손재주 역량을 요구하는 직종 군집에서 일자리 수가 빠르게 감소하는 경향을 확인할 수 있었지만, 지역의 로봇 사용 정도가 이러한 경향을 강화한다는 증거는 확인할 수 없었다. 이는 미국 제조업 부문의 일자리 변화가, 최근 대두된 로봇 기술에 영향을 받는다기보다, 과거부터 이어져 온 탈산업화와 기능적 특화의 경향에 의해 주도되고 있음을 함의한다.
SNS가 사회전체에 미치는 영향이 커지면서 기업들도 SNS의 신속성, 공유성, 상호작용성 등에 관심을 갖고, 이를 어떻게 활용할 것인가에 대해 고민하기 시작했다. 본 연구도 SNS의 업무적 활용에 초점을 두고 과업 지원도구인 SNS와 과업과의 적합성, 사용자특성 그리고 성과와의 관계를 실증하고자 한다. 연구를 위해 과업-기술적합모형을 토대로 사회적 요소, 정보기술로서 SNS의 특성 그리고 사용자 특성을 고려하여 연구모형을 제안하였다. 연구결과 과업-매체 적합성에 직무특성, 가상능숙도, 매체특성 모두 유의한 영향관계를 가지며, SNS이용에는 가상능숙도와 SNS 특성 변수가 유의한 영향관계를 보였다. 또한 과업-매체 적합성은 SNS이용과 업무성과에, SNS이용은 업무성과에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 SNS의 전략적 활용은 업무성과 향상에 도움이 되며, SNS활용 전략 수립시에 개인특성이 고려되어야 함을 시사하고 있다.
본 연구에서는 현재 우리나라 홍수통제소에서 홍수예보를 위해 운영되고 있는 홍수예측모형에 대하여 개략적으로 설명하였으며, 특히 수문학적 홍수예측모형과 수리학적 홍수예측모형에 대한 운영 현황을 언급하였다. 또한 기 구축 운영 중인 구간에서 수리학적 모형의 정확도 향상을 위하여 필요한 사항들에 대한 개선방안을 도출하였으며, 본 연구결과를 통하여 향후 모형의 개선 과업에서 중요한 기초 자료로 활용될 수 있으며, 모형의 개선은 인근 주민들에게 보다 정확한 홍수정보를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 기술개발상의 위험을 진단하면서, 상업화의 위험을 시장분석을 통하여 관찰하고 가격변동으로 인한 민감도를 고려하면서, 신기술 적용상의 장기적인 이익 및 수익의 예측정확도를 극대화하고 시장점유율을 예측할 수 있는 새로운 기법으로서 사례기반추론을 통한 신기술 사업성 평가시스템을 제시하고자 한다. 또한 본 연구가 새롭게 제시하는 기법과 새롭게 재무분석 분야에서 연구되고 있는 성장옵션 모형을 활용한 신기술 가격결정 시스템을 개발하고자 한다. 이 두 가지 시스템을 통하여 신기술의 마케팅적 관점, 재무걱 관점, 시스템적 관점을 모두 파악할 수 있으며 보다 객관적이고 과학적이며 예측 정확도가 높은 신기술의 화폐적 가치를 산출할 수 있게 될 것이다. 신기술의 사업성 평가에 관한 연구는 향후 한국기업의 국가경쟁력을 위해서 꼭 필요한 과업이며 신기술 기반의 중소기업을 효율적으로 지원하기 위해서도 꼭 이루어져야만 하는 중요 과업이 아닐 수 없다. 그러나 이러한 과업의 중요성에 비해서 그 동안 관련 연구는 거의 이루어지지 않았고(황규성, 2001) 다만 은행 등 금융권의 실무자들이 쉽게 적용할 수 있는 단순한 방법들이 제시되는 정도에 불과하였다. 이렇듯 관련 연구가 부족한 이유는 관련 분야가 재무관리, 회계학, 마케팅, 관련 기술분야 등 광범위하게 걸쳐져 있고 실무적인 성격이 강하여 학문적으로 일반화하기가 쉽지 않기 때문이다.
스타트업은 공동의 목표를 가지고 소수의 전문가들이 모여서 한정된 자원을 이용하여 창의석인 성과를 달성하는 소규모 조직이다. 실제 스타트업 환경에서 빈번하게 발생하는 갈등을 과업 갈등과 관계 갈등으로 구분하고, 팀워크에 미치는 영향을 긍정과 부정으로 나누어 연구 모형을 설계하였다. 팀워크의 요소로는 의사소통, 협업, 업무조정과 응집력을 설정하였으며 최종적으로 스타트업 팀의 성과에 미치는 개별 구성요소의 영향력을 검증하였다. 스타트업 팀 142개를 대상으로 설문조사를 통해 데이터를 수집하고 PLS를 이용하여 통계적으로 분석하였다. 구조모형 검증 결과, 과업 갈등은 팀워크에 긍정적인 영향을, 관계 갈등은 팀워크의 일부 요소에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 팀워크 중 의사소통을 제외한 협업, 업무조정, 응집력은 팀의 성과를 높이는 효과를 가지고 있는 것으로 분석되었다. 이 결과를 바탕으로 스타트업 조직의 리더 또는 관리자와 구성원을 위한 조직 운영 방안을 제시하고, 이론적 기여점을 서술하였다.
토큰화는 입력 텍스트를 더 작은 단위의 텍스트로 분절하는 과정으로 주로 기계 학습 과정의 효율화를 위해 수행되는 전처리 작업이다. 현재까지 자연어 처리 분야 과업에 적용하기 위해 다양한 토큰화 방법이 제안되어 왔으나, 주로 텍스트를 효율적으로 분절하는데 초점을 맞춘 연구만이 이루어져 왔을 뿐, 한국어 데이터를 대상으로 최신 기계 학습 기법을 적용하고자 할 때 적합한 토큰화 방법이 무엇일지 탐구 해보기 위한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 한국어 데이터를 대상으로 최신 기계 학습 기법인 전이 학습 기반의 자연어 처리 방법론을 적용하는데 있어 가장 적합한 토큰화 방법이 무엇인지 알아보기 위한 탐구 연구를 진행했다. 실험을 위해서는 대표적인 전이 학습 모형이면서 가장 좋은 성능을 보이고 있는 모형인 BERT를 이용했으며, 최종 성능 비교를 위해 토큰화 방법에 따라 성능이 크게 좌우되는 과업 중 하나인 기계 독해 과업을 채택했다. 비교 실험을 위한 토큰화 방법으로는 통상적으로 사용되는 음절, 어절, 형태소 단위뿐만 아니라 최근 각광을 받고 있는 토큰화 방식인 Byte Pair Encoding (BPE)를 채택했으며, 이와 더불어 새로운 토큰화 방법인 형태소 분절 단위 위에 BPE를 적용하는 혼합 토큰화 방법을 제안 한 뒤 성능 비교를 실시했다. 실험 결과, 어휘집 축소 효과 및 언어 모델의 퍼플렉시티 관점에서는 음절 단위 토큰화가 우수한 성능을 보였으나, 토큰 자체의 의미 내포 능력이 중요한 기계 독해 과업의 경우 형태소 단위의 토큰화가 우수한 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 또한, BPE 토큰화가 종합적으로 우수한 성능을 보이는 가운데, 본 연구에서 새로이 제안한 형태소 분절과 BPE를 동시에 이용하는 혼합 토큰화 방법이 가장 우수한 성능을 보임을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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