최근 미세먼지가 건강에 미치는 영향은 큰 화두가 되고 있다. 미세먼지는 코의 점막에 걸러지지 않고 인체 내부까지 침투하여 호흡기에 영향을 미치기 때문에 위험하다. 미세먼지는 산업과 직접적으로 연관되어있기 때문에 미세먼지를 제거하는 것은 사실상 불가능하다. 따라서 미세먼지 농도를 사전에 예측할 수 있다면 사전 조치를 취해 인체에 미치는 영향을 줄일 수 있다. 미세먼지는 하루 600km 이상 이동할 수 있는 특성을 가진다. 이러한 특성으로 인해 미세먼지는 인접 구뿐만 아니라 멀리 떨어져있는 구에도 직접적인 영향을 미친다. 본 논문에서는 풍향, 풍속 데이터와 시계열 예측 모델을 이용하여 서울특별시의 미세먼지 농도를 예측하고, 서울특별시의 미세먼지 농도와 지역별 미세먼지 농도의 상관관계를 확인했다. 또한, 각 지역별 미세먼지 농도와 서울특별시의 미세먼지 농도를 이용하여 예측을 진행했다. 예측 결과에서 가장 낮았던 MAE(평균 절대 오차)는 12.13으로 선행연구에서 제시된 MAE인 14.3 보다 약 15.17% 더 예측성능이 향상된 것을 확인했다.
본 연구는 정보통신기술을 기반으로 한 국가 단위의 연구에서 최근 데이터인 정보통신연합과 세계경제포럼의 기술변수를 사용하여 이러한 변수들이 인간의 문화가치관에 미치는 영향에 대해 분석하였다. 본 연구의 결과는 사실 매우 흥미로운 결과를 보이고 있다고 할 수 있다. 우선 개인주의 문화차원의 경우에 정보통신기술이 B값 0.603, 유의수준 ***p<0.001로 매우 유의미한 결과를 보이고 있다. 이것은 정보통신기술의 발전이 특히 인터넷과 매스미디어의 발전은 공적인 업무나 예약 송금업무 등을 직접 방문하지 않고도 마우스 클릭 한번으로 처리가 가능한 시대적 배경이 개인주의 수준을 높이는 결과를 만들었다고 해석할 수 있을 것이다. 권력거리의 경우에 선행연구에서 개인주의 수준과 권력거리와의 관계는 부(-)의 유의미한 결과가 있다는 것을 이미 증명하였다. 본 연구에서도 이와 같은 결과를 보여주고 있다. 또한 장기지향성의 경우에는 동양적 가치라고 할 수 있다. 처음에는 산업혁명을 통한 기술의 발전이 서구 중심적이었다면 이후 한국, 중국, 싱가포르, 대만 홍콩의 눈부신 발전은 서양적 사고에서 미처 예상하지 못했던 일대 중대한 사건이다. 이러한 국가들은 유교적 문화권에 있는 국가들이다. 또한 높은 기술수준을 보유하고 있다. 따라서 정보통신기술의 발전은 유교적 가치인 장기지향성문화에 정(+)의 유의미한 결과를 보인다고 할 수 있다.
발틱해운거래소는 건화물 해상무역 지수인 BDI(Baltic Dry Index) 지수를 발표하고 있는데, BDI 지수는 철광석, 석탄, 곡물 등 주요 건화물을 운송하는 벌크선박의 평균 용선료를 의미한다. 현재 BDI 산출의 기초가 되는 용선료 데이터는 케이프사이즈 40%, 파나막스 30%, 스프라막스 30%의 비중으로 반영되고 있다. 이처럼 케이프사이즈는 건화물 시장을 구성하는 다양한 사이즈의 선박 중에서도 대장 역할을 담당하고 있다. 본 연구는 벡터오차수정모형(Vector Error Correction Model; VECM)을 활용하여 변수 간의 인과관계를 검증하였으며, 이를 통해 케이프사이즈 용선료에 영향을 미치는 변수 간의 장기균형모델을 도출하고자 하였다. 분석결과, 케이프사이즈 선복량 1% 증가시 용선료 0.08% 감소, 엔달러 환율 1% 증가시 0.01% 감소, 세계 GDP 1% 증가시 0.02% 증가, 철광석과 석탄 물동량 1% 증가시 각각 0.11%, 0.09% 증가, 벙커유 가격 1% 증가시 0.04% 증가하는 실증분석 결과를 계측하였다. 벌크선 중 핸디막스, 파나막스급 활용도가 낮아지고 상대적으로 케이프사이즈의 활용도가 높아지고 있는데 본 연구는 케이프사이즈를 대상으로 하여 분석을 수행하였다는 점에서 의의가 있다.
본 연구는 애플워치 만족도에 영향을 미치는 요인 및 만족도와 지속적 사용의도 사이의 관계를 조사하였다. TAM모델을 기반으로 시스템 품질, 정보 품질 및 자기효능감을 독립변수로 설정하여 지각된 유용성, 지각된 사용용이성 및 만족도를 매개변수로 선정하고 지속적 사용의도를 종속변수로 최종 연구모형을 구성하였다. 본 연구는 온라인 설문조사를 통해 수집한 256부 데이터로 SPSS 26.0과 AMOS 26.0을 활용하여 신뢰도 분석, 요인 분석, 타당성 분석, 경로 분석, 가설 검증 및 매개효과를 분석하였다. 본 연구를 통해 소비자의 향후 애플워치 지속적 사용의도에 영향을 미치는 요인을 확인하였다. 요약하면 만족도는 지속적 사용의도에 긍정적인 영향을 미치고 지각된 유용성과 지각된 사용 용이성도 만족도에 긍정적인 영향을 미친다는 것을 확인했다. 하지만 시스템 품질, 정보 품질, 자기효능감 세 가지 요소 중 자기효능감은 지각된 유용성에 뚜렷한 영향을 미치지 않는다 것으로 나타났다. 이 외에 시스템 품질, 정보 품질 및 자기효능감이 애플워치 사용 과정에서 지각된 유용성, 지각된 사용용이성, 만족도 및 지속적 사용의도에 모두 긍정적인 영향을 미치는 것을 확인하였다.
색채는 중요한 시각적 요소로서 도시 이미지와 사람들의 인식 형성에 중요한 영향을 미친다. 도시환경에서 색채를 정량적으로 분석하는 작업은 복잡한 과정을 필요로 하여 과거에는 실행하기가 어려웠다. 그러나 최근 머신 러닝 기술의 급속한 발전으로 관광객이 공유한 사진을 이용하여 도시 색채를 분석하는 것이 가능해졌다. 본 연구는 중국의 인기 관광지인 대리시를 사례로 선정하여 관광객이 공유한 대리시의 사진을 수집하였으며, 머신 러닝 기술을 결합하여 대규모 도시 색채를 측정하는 방법을 탐색하였다. 구체적으로는 먼저 DeepLabv3+ 모델을 사용하여 ADE20k 데이터 셋을 기반으로 관광객이 공유한 사진의 의미 분할을 수행하여 사진에서 인공 요소를 분리했다. 다음으로 K-means 클러스터링 알고리즘을 사용하여 대리시의 인공 요소의 주요 색상을 추출하고, 이러한 색상 간의 상관관계를 분석하기 위해 인접 매트릭스를 구축했다. 연구 결과에 따르면 대리시의 인공 요소의 주요 색상은 주황-회색이 가장 높은 비율을 차지한다. 또한, 회색 계열의 색상이 다른 색상과 자주 조합되어 사용되는 경향이 있다. 분석에 따르면 대리시의 인공 요소의 색채 특성은 지역의 민족 문화와 불교 문화의 영향을 받는 것으로 나타났다. 본 연구는 색채 분석을 위한 새로운 접근 방법을 제공하며, 연구 결과는 대리시가 관광객의 기대에 부합하는 도시 색채 이미지를 형성하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 향후 대리시의 색채 계획을 위한 참고 자료를 제공하고자 한다.
본 연구는 무인항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV) 기반 데이터를 사용하여 도시 열 쾌적성을 신속하게 진단하는 방법을 개발하는 것을 목표로 수행하였다. 연구 대상지는 경상남도 창원시에 위치한 창원대학교 공과대학 부지 및 용지공원을 대상으로 수행하였으며, 기초자료 구축에는 현장측정 및 UAV를 활용하였다. 세부적으로 현장측정 기반 열 쾌적성 지수 PET, UTCI를 산출하였으며, UAV를 활용하여 식생지수(NDVI), 하늘시계지수(SVF) 및 지표면 온도(LST) 영상을 제작 후 분석에 활용하였다. 연구결과, UAV 기반 예측된 PET와 UTCI는 각 유의수준 1% 이내에서 0.662, 0.721의 높은 상관관계를 보이는 것을 확인하였다. 예측 모델의 설명력은 PET 43.8%, UTCI 52.6%로 도출되었으며, RMSE는 PET 6.32℃, UTCI 3.16℃로 나타나 UAV 기반 열 쾌적성 평가 시 UTCI 지수를 활용하는 것이 더 적합한 것으로 도출되었다. 본 연구에서 개발된 방법은 기존 접근 방식에 비해 상당한 시간 절약 이점을 제공하여 실시간 도시 열 쾌적성 평가 및 완화 계획에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
IT프로젝트 관리에 가장 중요한 요소 중 하나는 위험 관리이다. IT프로젝트 수행 중 발생할 수 있는 위험을 예측하고 대처하는 것이 프로젝트 성공 여부를 결정짓는 중요한 요소로 작용하기에, IT프로젝트 위험 요인은 학계와 업계에서 꾸준히 주목을 받는 주제이다. 이에 연구자들은 우선순위를 포함한 위험 요인 체크리스트 도출, 위험 요인들의 원인 관계 분석 및 프로젝트에 미치는 영향도 도출 등의 연구를 수행하였다. 그러나 위험 요인의 발생 확률과 영향도를 동시에 고려하는 위험 노출도의 관점에서 IT프로젝트 위험 요인을 체계적으로 분류한 연구는 미비하다. 본 연구는 문헌 연구 및 IT프로젝트 전문가 인터뷰를 바탕으로 IT프로젝트 위험 요인 53개를 도출하고, 도출된 위험 요인을 위험 노출도 관점에서 조사하였다. 나아가 프로젝트 관리자 140명의 설문을 통해 얻은 데이터로 군집분석을 실시해 4영역(HIHF, HILF, LIHF, LILF)으로 구분된 IT프로젝트 위험 요인 분류체계 프레임워크를 개발하였다. 또한 IT프로젝트를 프로젝트 성격 및 분야별로 위험 요인의 노출도 및 우선순위를 비교 분석하였다. 본 연구의 결과는 IT프로젝트 관리자들의 효율적 위험 관리 전략 수립을 돕고 IT프로젝트 실패를 줄이는데 활용될 수 있을 것이다. 또한 위험 요인의 발생 확률과 영향도를 동시에 고려했다는 측면에서 학문적인 의의를 가진다.
공동주택 개발 사업의 분양가 예측은 입지, 환경 및 경제 상황과 같은 여러 복잡한 변수들의 작용으로 어려운 영역에 속한다. 대부분의 선행연구에서 분양가 산정 영향요인에 대해 전문가 조사를 통하여 분석하는 것이 대부분이지만, 실제 판매 가격과 비교하는 연구는 매우 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 공동주택 개발사업의 분양가 산정에 영향을 미치는 요인을 도출하고 실거래가와 비교하여 도출한 요인들과의 상관관계를 분석하여 연관성을 확인 한 후 분양가 산정 시 고려 사랑으로 적합한지 확인하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 첫째, 이론적 고찰을 통해 선행연구를 분석하여 앞선 연구에서 고려한 요인들을 파악하였다. 둘째, 선행연구에서 공통으로 제시하는 요인(경제, 입지, 주택, 금융환경요인)들과 추가로 세부 요인(실거래가 상승률, 편의시설 개소, 대출금리 등)을 선정하였다. 셋째, 실거래가 및 선정한 요인들에 대한 데이터 수집을 진행하였다. 마지막으로 실거래가와 요인들을 비교 분석하고 상관분석을 시행한 후 요인을 도출하였다. 분석 결과 모든 요인들에서 결정계수가 0.5 이상으로 확인되었다. 그러므로 본 연구에서 선정한 요인들은 분양가 산정 시 고려해야 하는 유의미한 요인들로 분석된다. 본 연구의 결과는 새로운 분양가 산정모델 연구 개발의 기초자료로서 활용할 것이라 기대된다.
다른 기업과 거래관계를 형성하고 유지하는 것은 빠르게 변화하는 치열한 환경에서 대부분의 기업에게 불가피한 전략적 선택이다. 유통망 안의 모든 기업들도 결국 독립적 기업 간의 이러한 거래 계약으로 맺어져 있다. 하지만 모든 기업 간의 거래가 하나의 목표를 가지고 공동의 이익 창출을 위해 노력하여, 모두 효과적이고 효율적인 성과만을 낼 수는 없다. 대리인 이론에 따르면, 기업들은 모두 독립적 주체로서 각자의 이해를 추구하고, 위험을 회피하려하며, 제한된 합리성을 가지고 불충분한 정보를 처리하게 된다. 즉, 기업 간 거래관계는 그 속에서 신뢰와 협력을 기대하는 동시에, 갈등과 기회주의적 행위도 예측해야 한다. 이에 본 연구는 기업 간 거래의 갈등 원인을 확인하고, 실제 기업이 주로 활용하는 거래조정 방식의 갈등관리 효과를 밝히고자 한다. 이를 위해 관련된 기존 연구와 대리인 이론을 활용하여, 제조업자와 공급업자 간 갈등이 관계성과에 미치는 영향과 거래 위험요인(환경동태성, 자산특유화 수준)의 갈등 유발 효과, 그리고 국내 기업거래 연구에서 잘 다루어지지 않은 거래 조정방식의 갈등관리 효과를 가정하였다. 더불어 국내 중소기업 데이터 329개를 대상으로 연구모델을 검증하였다. 연구 결과, 구매기업(제조업자)의 환경 동태성과 자산 특유화 수준이 높을수록 더 큰 갈등이 유발되었으며, 이러한 B2B 갈등은 기업 간 관계질과 재무성과에 부정적 영향을 끼쳤다. 또한 사회적 조정방식과 법적 조정방식은 갈등의 관계질에 대한 부정적 영향을 매우 유의한 수준에서 완화시키는 조절효과가 검증되었다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구는 B2B갈등의 원인과 관리기법에 대하여 실증적으로 확인하였다는 의의가 있으며, 특히 국내 거래관리 연구에서 소홀히 다루어졌던 법적 계약 방식의 긍정적이고 유의한 효과를 확인하였다는 의의가 있다.
최근 소셜 미디어의 사용이 폭발적으로 증가함에 따라 이용자가 직접 생성하는 방대한 데이터를 분석하기 위한 다양한 텍스트 마이닝(text mining) 기법들에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이에 따라 텍스트 분석을 위한 알고리듬(algorithm)의 정확도와 수준 역시 높아지고 있으나, 특히 감성 분석(sentimental analysis)의 영역에서 언어의 문법적 요소만을 적용하는데 그쳐 화용론적 의미론적 요소를 고려하지 못한다는 한계를 지닌다. 본 연구는 이러한 한계를 보완하기 위해 기존의 알고리듬 보다 의미 자질을 폭 넓게 고려할 수 있는 Word2Vec 기법을 적용하였다. 또한 한국어 품사 중 형용사를 감정을 표현하는 '감정어휘'로 분류하고, Word2Vec 모델을 통해 추출된 감정어휘의 연관어 중 명사를 해당 감정을 유발하는 요인이라고 정의하여 이 전체 과정을 'Emotion Trigger'라 명명하였다. 본 연구는 사례 연구(case study)로 사회적 이슈가 된 세 직업군(교수, 검사, 의사)의 특정 사건들을 연구 대상으로 선정하고, 이 사건들에 대한 대중들의 인식에 대해 분석하고자 한다. 특정 사건들에 대한 일반 여론과 직접적으로 표출된 개인 의견 모두를 고려하기 위하여 뉴스(news), 블로그(blog), 트위터(twitter)를 데이터 수집 대상으로 선정하였고, 수집된 데이터는 유의미한 연구 결과를 보여줄 수 있을 정도로 그 규모가 크며, 추후 다양한 연구가 가능한 시계열(time series) 데이터이다. 본 연구의 의의는 키워드(keyword)간의 관계를 밝힘에 있어, 기존 감성 분석의 한계를 극복하기 위해 Word2Vec 기법을 적용하여 의미론적 요소를 결합했다는 점이다. 그 과정에서 감정을 유발하는 Emotion Trigger를 찾아낼 수 있었으며, 이는 사회적 이슈에 대한 일반 대중의 반응을 파악하고, 그 원인을 찾아 사회적 문제를 해결하는데 도움이 될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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