스포츠이벤트가 스포츠 산업에서 차지하는 비중이 커짐에 따라 스포츠이벤트의 공식스폰서 마케팅 시장도 증대되고 있다. 그러나 공식스폰서는 제한적이고, 그 비용도 높기 때문에 일부 기업은 엠부시(Ambish)마케팅을 방법으로 스포츠이벤트에 접근한다. 이 연구는 메가 스포츠이벤트의 공식스폰서 기업과 일반기업의 미디어 노출의 차이를 분석하는 연구이다. 연구의 목적달성을 위해 2016 리우올림픽의 1년 전, 올림픽기간, 1년 후의 미디어 기사를 수집하여 텍스트 분석을 실시하였다. 기사 수집을 위해 파이선(Python)을 활용해 웹크롤링을 실시하였고, 통계프로그램 R의 KoNLP 패키지와 TM 패키지를 활용하여 형태소 분석을 실시하고 빈도를 분석하였다. 또한, 전문가 의견수렴을 실시하여 미디어에 나타난 기업 또는 조직을 올림픽조직위원회와 공식스폰서기업, 일반기업으로 분류하였다. 분석결과 올림픽조직위원회와 관련한 빈도 5,220건, 올림픽 공식스폰서 관련 빈도 7,845건, 일반기업 관련 빈도는 7,028건으로 분석되었다. 일반기업의 노출 빈도가 공식스폰서의 노출 빈도와 큰 차이를 보이지 않았다는 것은 엠부시(Ambush) 마케팅이 전략적인 마케팅 기법으로 인식되고 있음을 시사한다. IOC는 이러한 사회적 현상을 인지하고, 공식스폰서 기업과 일반기업의 마케팅 활동에 대한 합리적 기준을 마련해야할 것이며 이 연구는 스포츠이벤트의 공정한 스폰서 활동 또는 마케팅 활동의 기준을 위한 기초자료가 될 것이다.
사람이 살아가는 거주공간은 시간의 흐름에 따라 변화하며, 도시의 발전과정을 통해 다양한 양상으로 발전하였다. 특히 근대적 도시계획이 본격적으로 적용되기 시작한 1900년대 이후 도시환경과 거주환경은 체계적 계획을 통해 발전해 왔다. 이와 같은 도시환경에서 거주하는 도시민의 삶의 만족도는 거주화경과 도시환경과의 상호 영향을 미칠 것 이라는 가정하에 본 연구를 수행하였으며, 연구의 방법론으로 서울시 거주민을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 분석은 SPSS 20.0 프로그램을 통해 회귀분석을 실시하였다. 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 주거환경과 도시환경의 관계 편의성, 안전성, 쾌적성으로 분류하여 유의한 관계를 갖고 있으며, 주거환경의 만족도는 정주의식의 만족도에 영향을 주는 유의한 결과를 보이는 것으로 분석되었다. 둘째, 주거환경이 도시환경 특성의 정주의식에 미치는 영향관계는 통계적으로 유의하며, 안전성과 쾌적성은 주거환경 만족에 통계적으로 유의한 영향을 주며, 편의성은 유의한 영향을 주지 못하는 것으로 밝혀졌다. 셋째, 도시환경 특성 중 편의성은 정주의식에 직접적인 영향을 미치지 못하며 매개변수인 주거환경 만족을 통해서만 간접적으로 정주의식에 영향을 미치는 것으로 확인되었다.
기기는 큰 고장보다는 사소한 고장이 많이 생기지만 작은 고장에도 출장 기사를 부르는 것과 같은 정비 서비스를 이용하기 때문에 인력과 비용이 낭비되는 경우가 많다. 그래서 사물인터넷을 이용한 원격 제어 및 모니터링 서비스를 사용한다면 이러한 인력과 비용의 소모를 최소한으로할 수 있다. 그러나 원격 제어 및 모니터링 서비스에는 개인정보와 같은 유출 되면 위험한 정보를 사용하므로 보안이 중요하다. 하지만 사물인터넷 기반 모니터링 서비스 기기는 종류가 다양하고 특성상 최소한의 성능을 가지고 있는 경우가 많아 기본적으로 높은 수준의 보안을 기대하기 힘들다. 따라서 본 논문에서는 사물인터넷 기반의 원격 제어 및 모니터링 서비스를 유형에 따라 네 가지로 분류하고, 유형별로 암호화 요구사항을 도출하였다. 그리고 사물인터넷에 사용해도 높은 성능을 기대할 수 있는 경량 암호화 알고리즘들을 비교·분석하여 장비관리형은 LED, 환경관리형은 DESLX, 환경관리형은 CLEFIA, 휴대관리형은 LEA가 유형별 최적의 경량 암호화 알고리즘임을 도출하였다.
본 연구는 국가통계포털(KOSIS)사이트에서 <전국다문화가족실태조사>를 검색했을 때 나타난 1,062건에 달하는 조사 내용을 분류·정리하였다. 해당 년도는 2009, 2012, 2015년도이다. 본 연구의 제안은 다음과 같다. 첫째, 연구 자료에서 '자녀'를 이주민과 정주민 집단 간 비교 하는 것이다. 정주자와 이민자 가정의 상대적 위치를 확인하는 것은 매우 중요한 단서를 제공할 수 있기 때문이다. 또한, 다른 범주의 정주민과 이주민 집단 간 그룹 비교도 '자녀' 범주에 대한 비교만큼 중요할 수 있다. 둘째, '의료' 범주에서 나타난 내용보다 더 깊이 있는 추가적인 작업이 필요해 보인다. 예를 들어, 암 진단에 대한 세부 사항을 포함함은 결혼이민자들의 발병률을 이해할 수 있다. 이러한 노력은 결혼이주자 가정을 지원하는데 있어 실질적인 도움의 될 것으로 기대된다. 국가통계포털(통계청)은 우리에게 많은 유용한 정보를 제공하는 사이트 중 하나다. 이러한 유용한 사이트의 활용을 통해 이주자 집단에 대한 정보를 보다 효율적으로 다룰 수 있음은 지속가능한 미래사회의 시작이 될 수 있다.
유비퀴틴-프로테아좀 시스템은 E1-E2-E3 효소의 작용으로 단백질 안정성을 조절하며 이를 통해 진핵 세포 내 광범위한 과정을 조절한다. 특히 DNA 수리, 세포 주기, 전이, 혈관형성 및 사멸과 같은 종양의 생장 과정에서 주요한 역할을 하는데 이 과정에서 유비퀴틴 접합 효소인 UBE2는 활성화된 유비퀴틴을 타깃 단백질에 이동시켜주는 중간 매개체 역할을 한다. UBE2는 인간에게서 40개가 존재하며 이는 촉매 도메인의 확장 유무에 따라 4개의 그룹으로 분류된다. 최근 UBE2의 타깃 단백질의 특정 위치를 인식하는 기질 특이성에 대한 연구가 증가하는 추세이다. 특히 암에서 발현이 높은 UBE2는 암 환자의 나쁜 예후와 상관관계가 있어 종양 형성에서 UBE2의 중요성이 강조되고 있다. 본 총설에서는 암에서 UBE2의 역할에 대한 최신 연구 결과 및 동향에 대해 기술하였다. 또한 UBE2에 관한 기초 지식 및 분자적 메커니즘을 제공함으로써 궁극적으로는 UBE2가 종양 치료의 새로운 타깃이 될 수 있음을 시사한다.
본 연구는 지역사회의 여가활성화 요인을 탐색하고 중요도를 산출하여, 정부와 광역정부에 기초적인 자료를 제시하는데 목적이 있다. 이러한 목적을 달성하기 위하여 전문가 인터뷰 및 선행연구분석, 지역주민의 개방형 설문을 통한 질적연구와 실증적 연구를 위한 인천, 대전, 광주, 부산 4개 권역별 지역주민을 대상으로 100부씩 400부를 배포한 후 수거하여 SPSS 18.0을 이용한 기술통계분석, 탐색적요인분석, 신뢰도분석을 토대로 양적연구를 수행한 결과 다음과 같이 나타났다. 첫째, 전문가 면접을 통해 15개의 요인이 추출되었으며, 개방형설문과 전문가의견, 기존선행연구 결과를 통해 시설, 프로그램, 조직 및 전문인력, 홍보, 정책, 기타의 6개 요인으로 추출되었다. 둘째, 추출된 6개의 요인을 통해 지역주민이 인식하는 여가활성화 필요 요인 도출을 위해 400부의 설문을 분석한 결과 6개 요인이 요인분석을 통해 시설 요인 4개, 여가정책과 기타요인이 각각 2개의 요인으로 분류되었으며, 프로그램, 조직 및 전문인력 각각 1개 요인으로 추출되었으나 홍보요인은 문항 전체가 타당도와 신뢰도가 결여되어 삭제를 통해 총 10개의 요인으로 추출되었다. 셋째, 각 문항별 중요도는 대부분의 문항에서 5점 이상의 평균값을 나타냈다.
본 연구의 목적은 한국 노인 부양가족들이 자신의 부모님을 요양원에 입소시켜야 하는 입장에서, 요양원 입소 전 후 경험하게 되는 오명의 내면세계를 사회문화적 관점에서 확인, 기술 및 이해를 돕고자 하는 것이다. 정보제공자는 가족 내에서의 부양의 어려움으로 요양원에 입소한 노인의 주부양자 가족 총 12명으로 자발적 참여와 동의서 작성으로 선정되었으며, 참여관찰 및 심층면담을 통해 자료를 수집하였다. 자료의 분석은 Spradley의 분류분석 방법을 이용하였다. 연구결과 4개의 문화적 영역과 8개의 범주, 24개의 속성이 도출되었다. 본 연구결과 문화적 중심주제는 <자신의 무능력: 불가피한 현실 적응, 경제적 독립의 어려움, 주체적 자기주장의 어려움>으로 확인되었으며, 기타 문화적 영역은 <모순된 자기인식: 마음과 다른 행동, 가족 간 인식차이>, <의사결정의 자기합리화: 의사결정의 자기위로>, <책임전가: 가족요구와 차이나는 서비스, 관계책임기관의 무성의>로 나타났다. 요양원 입소노인 가족의 오명에 대한 이론적 모형은 노인부양의 과업을 성취하는 과정에서 자신의 무능력으로 인해 지속적으로 모순된 자기인식을 나타내고 의사결정을 자기합리화 시키며 책임전가를 하는 순환적 체계의 사고원형으로 표출되고 있음을 확인할 수 있었다. 이러한 결과를 바탕으로 요양원 입소 노인가족의 오명의 의미를 논의하고 후속 연구를 위한 제언을 제시하였다.
COVID-19로 인해 전 세계적으로 경제는 악화되었으며 국내 역시 큰 타격을 받게 되었다. 이에 정부는 중소기업들이 겪고 있는 자금난 해소를 위해 전례 없는 COVID-19 관련 재정지원 정책을 시행하였다. 또한, 정부는 COVID-19 확산이 지속되자 비대면 접촉을 권고했으며 그에 따른 지침과 방안을 내세움에 따라 공공부문과 민간부문의 조직들은 비대면 형태의 업무방식을 도입하였다. 이러한 상황을 고려하여 본 연구는 COVID-19 관련 재정지원 정책이 중소기업의 혁신에 미치는 영향을 규명하였다. 또한, 기업의 혁신을 위해서는 정부의 지원과 같은 외부적인 지원도 중요하나 내부적 역량 역시 중요한 요인에 해당한다. 따라서 기업가정신이 제품혁신에 미치는 영향을 파악하였으며, 더하여 비대면 형태의 업무방식이 활성화됨에 따라 스마트워크를 도입한 기업과 도입하지 않는 기업 간 비교를 통해 스마트워크의 효과를 파악하였다. 가설검증을 위한 자료수집은 과학기술정책연구원에서 제공하는 한국기업혁신조사-2020년 (제조업)의 자료를 활용하였다. 또한, 가설검증을 위해 성향점수매칭을 이용해 표본에 대한 선택편의를 줄인 이후 스마트 도입 기업과 도입하지 않은 기업 간 집단을 분류하여 다중회귀분석을 시행하였다. 분석결과는 다음과 같다. 기업가정신의 경우 스마트워크 도입 여부에 상관없이 중소기업의 제품혁신에 정(+)의 영향을 미쳤다. COVID-19 재정지원정책의 경우, 금융지원은 스마트워크를 도입한 기업에게만 제품혁신에 정(+)의 영향을 미쳤으며 이외에 지원정책은 스마트워크 도입 여부에 상관없이 제품혁신에는 효과가 없는 것으로 나타났다. 분석결과 기업가정신은 스마트워크 도입 여부에 상관없이 정(+)의 영향을 나타냈으며, COVID-19 관련 재정지원정책은 지원유형에 따라 혼재된 결과를 보여주는 것으로 나타났다. 이러한 분석결과를 토대로 정책적 및 학문적 시사점을 제시할 수 있었다.
현대사회, 범죄에 관련된 많은 기록들이 디지털 상에 남겨지고 있다. 디지털 정보는 원본구분이 어렵고, 위·변조가 용이한 특징을 가지고 있기 때문에 과학적 수사기법을 통해 증거요건을 갖추도록 하는 디지털 포렌식의 중요성이 커지고 있다. 하지만 현재 디지털 포렌식 기술은 빠른 변화, 국가 경계의 모호함 등으로 증거수집 절차나 도구 오류 등에서 많은 비효율성을 보유하고 있다. 따라서 본 연구는 국내 디지털 포렌식 이슈의 우선순위 도출을 위하여 호주의 Brungs-Jamieson 연구에서 도출한 17가지 디지털 포렌식 분야의 이슈를 국내 상황에 맞게 재정의 후, 디지털 포렌식 전문가들에게 이슈 별 중요성 및 우선순위 조사 인터뷰를 실시하였다. 인터뷰는 경찰, 정부 및 공기업, 민간기업, 그리고 법조계 그룹으로 나누어 진행되었으며, 이를 통해, 기존의 호주, 미국과의 비교분석뿐만 아니라, 국내의 각 그룹별 조사결과의 차이를 비교 분석할 수 있었다. 연구 결과로서 국내 디지털 포렌식 분야에서의 주요 핵심 이슈사항은 '모범 사례 지침과 표준의 중요성'으로 도출되었으며 법률적 이슈사항에 대해 세 그룹으로 분류하여 그룹 간 차이를 확인할 수 있었다. 이를 통해 그룹, 국가 간 이슈의 우선순위 및 중요도 차이 원인에 대해 파악할 수 있었으며 향후 국내 디지털 포렌식 분야 발전을 위해 그룹 별 우선 해결 사항들을 제시할 수 있을 것으로 기대한다.
수중 소음 측정이 가능한 수동 소나에 수신된 선박 방사소음은 Detection of Envelope Modulation on Noise(DEMON) 분석으로 얻은 선박 정보를 사용하여 선박 식별과 분류가 가능하다. 하지만 낮은 신호대잡음비(Signal-to-Noise Ratio, SNR) 환경에서는 DEMON 그램 내 선박 정보가 담겨있는 표적 주파수선을 분석 및 파악하는데 어려움이 발생한다. 본 논문에서는 낮은 SNR 환경에서 보다 정확한 표적 식별을 위해 딥러닝 기법 중 의미론적 분할을 사용하여 표적 주파수선들을 추출하는 연구를 수행하였다. SNR과 기본 주파수를 변경시키며 생성한 모의 DEMON 그램 데이터를 사용하여 의미론적 분할 모델인 U-Net, UNet++, DeepLabv3+를 학습 후 평가하였고, 학습된 모델들을 이용하여 캐나다 조지아 해협에서 측정한 선박 방사소음 데이터셋인 DeepShip으로 제작한 DEMON 그램 예측 성능을 비교하였다. 모의 DEMON 그램으로 학습된 모델을 평가한 결과 U-Net이 성능이 가장 높았으며, DeepShip으로 만든 DEMON 그램의 표적 주파수선을 어느 정도 추출할 수 있는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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