해양플랜트에 대한 설계 엔지니어링 기술을 확보하는데 있어 신뢰성 있는 평가 수행이 중요한 위치를 차지하고 있다. 국내 해양플랜트 공정설계 및 기본설계기술의 자립화를 위해서는 신뢰성 평가 기반의 설계검증 기술개발이 필요하고, 이를 위해 신뢰성 있는 실증실험 데이터 확보가 중요한 요소이다. 따라서, 신뢰성 있는 데이터를 확보하기 위해서는 해양플랜트 환경모사 실증시험 시스템이 구축되어야 한다. 본 연구에서는 해양플랜트 공정모듈 환경모사 시스템 구성을 위한 환경제어 및 측정변수 분석과 도출된 변수를 기반으로 데이터 수집장치 및 제어시스템의 설계 계획안을 연구한다.
벤처기업 CEO의 본질적 역량과 역할은 조직의 자원을 얼마나 효율적으로 운영하는가에 따라 관리자로서 조직성과에 큰 영향을 미친다. 이러한 중요성에도 불구하고 CEO 역량 수준이 조직이 내재하는 자원에 미치는 영향에 대한 이론적 고찰과 CEO의 역량 수준과 조직성과 간의 관계가 조직 구성원의 역량에 따라서 어떻게 달라지는가에 관한 실증연구는 매우 부족한 실정이다. 기존 선행연구의 한계점을 보완하기 위해 본 연구에서는 자원기반이론(resource-based view of the firm)을 바탕으로 프로스포츠 산업에서의 조직 구성원의 역량에 따른 관리자의 감독역할에 대해 실증적으로 분석하였다. 구체적으로, 본 연구에서는 기존의 스포츠 기업가정신(sport entrepreneurship) 연구 분야의 이론을 경영전략의 자원기반관점과 융합하여 벤처기업 CEO와 프로스포츠 감독의 역할이 조직구조와 성과 메커니즘의 측면에서 매우 흡사하며 조직의 자원을 효율적으로 운영하고 성과를 도출하는 측면에서 모두 기업가(entrepreneur)적 특성을 반드시 내재해야 한다고 본다. 이러한 맥락에서 프로스포츠팀에서의 관리자로서의 감독 역량과 조직성과 간의 관계에서 조직의 자원 효율성의 매개효과와 조직 구성원 역량에 대한 조절효과를 설명하고자 한다. 미국프로농구(NBA) 30개 구단과 한국프로농구(KBL) 10개 구단의 9개 시즌(2013~2014시즌 - 2021~2022시즌)의 감독과 팀 데이터를 실증분석에 있어 프로세스 매크로 58 모형을 적용하여 본 연구의 가설을 검증하였다. 실증분석 결과, 미국프로농구과 한국프로농구 데이터 모두에서 (1) 프로농구팀의 자원 효율성은 감독의 역량과 승률 간의 정(+)의 관계를 매개하고, (2) 조직 구성원의 역량은 농구팀의 자원 효율성을 통한 감독 역량이 승률에 미치는 간접효과를 조절(p<.05) 하는 것으로 나타났다. 본 연구는 비교적 객관적으로 조직의 성과측정이 가능한 프로스포츠 데이터를 활용하여 프로스포츠 산업에서 벤처기업의 CEO와 유사한 기업가적 역할을 수반해야 하는 감독 및 조직 구성원의 역량이 조직의 성과에 미치는 영향을 실증분석하는 한편 스포츠 애널리틱스(sport analytics) 분야와 경영학 연구를 융합하였다는 의의가 있다.
디지털전환과 AI·데이터시대가 심화되면서 데이터의 원활한 흐름과 활용을 위한 데이터 정책, 그리고 그 의사결정 구조로서의 데이터 거버넌스에 대한 관심이 증대되고 있다. 기존의 데이터 거버넌스 연구들을 살펴보면, 데이터 거버넌스 자체의 측정이나 사례 분석은 많이 이루어지고 있으나 실증연구가 부족한 것으로 보인다. 이 논문에서는 데이터 거버넌스의 구성요소 간 구조적 관계와 그것이 목표로 하는 데이터 융합이나 데이터기반행정 등에 미치는 영향을 실증하고자 하였다. 첫째, 데이터 거버넌스에 대한 다양한 정의와 구성요소 및 유형화의 방식, 이를 적용한 선행연구들을 살펴보고, 공공 부문에 특화된 데이터 정책 관점의 정의를 개발하여 적용하였다. 둘째, 분석틀과 가설을 설정하고, 검증을 위해 한국행정연구원의 '공공데이터 정책 활용 실태조사' 자료를 분석하였다. 분석 결과, 데이터 거버넌스 구성요소 중 조직 요소가 제도 요소와 기술 요소 사이에서 매개적 효과를 나타내었고, 제도 요소와 기술 요소가 데이터 융합이나 데이터기반행정에 통계적으로 유의한 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 데이터 거버넌스에서 법제도의 개선과 개발에 대한 관심과 투자, 데이터 기술의 수단과 목적에 대한 명확화, 데이터 조직과 인력에 대한 관심과 실제적으로 작동할 수 있는 메커니즘의 개발 등, 몇 가지 중요한 정책적 시사점을 제시하였다.
본 연구는 데이터 과학의 분석적 연구 방법을 디자인 연구에 활용할 수 있는 방법을 모색, 실증해봄으로써 빅데이터 기반의 디자인 분야에서 데이터 자원을 효과적으로 활용하고, 빅데이터 기술과 디자인이 상생 발전할 수 있는 디자인 연구 방향을 제시하였다. 본 연구의 방법은 먼저 고전적인 디자인 리서치의 방법들과 데이터를 활용한 디자인 리서치의 연구 방법론, 데이터 과학의 연구 방법론을 고찰하고 디자인과 데이터 과학의 선행연구들을 종합하여 데이터 과학의 연구 방법론과 디자인 프로세스를 통합하는 데이터 기반 디자인의 연구 방법론을 개발 제안하였다. 제안된 연구 모델은 데이터 기반 서비스 앱의 디자인 리서치 사례 연구를 수행하여 제안한 방법론의 적용 가능성을 살펴보았으며, 제시한 연구 방법의 적용을 위하여 데이터 큐레이션 방법에 대한 연구와 디자이너의 데이터 문해력 확보가 향후 연구과제로 도출되었다.
소상공인 창업자들이 자금조달의 대부분을 은행 대출에 의존하고 있는 가운데 소규모 자금 조달을 필요로 하는 이들을 위해 핀테크 기반의 새로운 금융서비스를 통해 소상공인 창업자의 금융 공급을 확산할 필요가 있다. 이러한 환경 변화 패러다임에서 본 연구는 빅데이터와 핀테크 솔루션의 활용이 소상공인의 매출과 금융지원에 미치는 영향을 살펴보기 위해 실제로 공공과 민간의 상권빅데이터자료를 수집하여 분석을 수행하였다. 이를 통해 소상공인에 대한 금융혜택 증대를 위한 사업장의 매출증대 등 소상공인 창업자의 사업성 평가에 필요한 주요변수들을 상권빅데이터를 실증적으로 분석하여 효과성을 검증하는 것이 본 연구의 목적이다. 특히 자금의 대부분을 정책자금을 통해 조달하는 소상공인들이 일반 은행에서도 중소기업 대출의 하나로 비중 있게 이루어질 수 있도록 기존에 활용되지 못한 빅데이터 변수들을 탐색하여 소상공인의 경쟁력 향상을 위한 효율적인 금융지원이 가능함을 확인하고자 하였다. 본 연구에서는 소상공인 창업자의 대출 등 금융지원 확대를 위한 사업성 평가에 상권빅데이터의 활용 가능성이 있는지를 중심으로 문헌적 연구방법 연구와 실증적 분석을 병행하였다. 본 연구는 핀테크와 빅데이터의 활용이 향후 소상공인 자금 조달의 발전 방향이 어떻게 되어야하는지를 모색해야하며, 소상공인을 포함하는 중소기업 신용평가방식의 발전 방향을 구체적으로 모색되어야 할 시점임을 의미하고 있다.
본 연구는 사회현안으로 대두되고 있는 사회재난의 선제예방 및 효과적 대응을 위해 개발되는 인명지킴이 시스템과 관련하여 인명지킴이 시스템 기반 사회재난 대응 실증방안을 제시한다. 실증 추진을 위한 빅데이터 분석, 시나리오 도출, 테스트베드 구축 및 시스템 연계, 실증 및 확산에 이르기까지 각 단계별 수행내용을 다룬다. 또한, 김포시에서 추진하고 있는 스마트안전도시와 연계하여 실증사업 수행 시 주요 고려사항 및 수행 내용을 제시한다.
최근 유럽 위원회(European Commission)의 ICT 분야 연구에 대한 목표는 사이버 보안, 사생활 보호, 5G, 사물의 인터넷, 데이터 경제, 자유로운 데이터의 흐름(free flow of data) 등과 같은 디지털 정책 분야에 미래 EU(European Union) 자율주행 프로젝트의 초점을 맞추는 것이다. 이를 위하여 2017년과 2018년, 10개의 디지털 국경 커리도(Digital Cross-Border Corridors)가 발표되었고, 5G 기반 CCAM 서비스 실증을 확립하였다. 유럽 위원회는 이러한 5G 기반 CCAM 서비스 실증의 일환으로 2018년 3개의 대규모 프로젝트(5G-MOBIX, 5G-CARMEN, 5GCroCo)를 선정하였다. 본 기고문에서는 2018년 유럽 위원회에서 선정한 3개의 5G 기반 CCAM 프로젝트에 대하여 설명한다.
정보화 시대에서 유비쿼터스 시대로 접어들면서 현실세계에서의 데이터를 정보로 상향시킬 수 있는 기반 기술과 메커니즘이 발전하고 있으며, 이러한 기술적 노력의 이환으로 현실 세계의 실증정보를 가공전의 데이터 형태로 창출하는 기술에는 센서기술(Sensor Technology)이 있으며, 현재 센서기술은 현실 세계의 실증 정보를 수집하는 차원을 넘어서 이들간의 클러스터링을 형성하고 형성된 클러스터링을 기반으로 데이터 라우팅을 통해 가공 메커니즘(Processing Mechanism)을 제공하는 시스템으로 전달되고 이렇게 전달된 데이터와 가공 메커니즘에 의해 서비스를 통해 정보 수요자에게 전달된다. 본 논문에서는 센싱된 데이터를 웹서버를 통해 서비스가 될 수 있는 구조에 대해서 설계 및 제안을 하였다. 또한 본 논문에서는 센싱기술과 센서네트워크, 그리고 웹 서비스라는 일련의 구조를 설계 및 구현시 고려하여야 할 사항 및 발전방향에 대해서 언급한다.
본 논문은 복합표본조사 분석에서 회귀모형 접근법으로 사용되는 모형 기반 접근법, 설계 기반 접근법과 일반화 추정 방정식 접근법을 설명하고, 이들을 실증적으로 비교한 것이다. 또한 설계 기반 접근법과 일반화 추정 방정식 접근법에 대해서 설계효과와 가중치 효과 분석을 통해서 표본 설계가 모수 추정에 미치는 영향을 살펴보았다.
전자상거래에서 상품 정보에 따른 신속하고 정확한 자동 상품 분류는 중요하다. 최근의 딥러닝 기술 발전은 자동 상품 분류에도 적용이 시도되고 있다. 성능이 우수한 딥러닝 모델개발에 있어, 학습 데이터의 품질과 모델에 적합한 데이터 전처리는 중요하다. 본 연구에서는, 텍스트 상품 데이터를 기반으로 카테고리를 자동 유추할 때, 데이터의 전처리 정도에 따른 영향력과 학습 데이터 선택 범위 영향력을 CNN모델을 사례 모델로 이용하여 비교 분석한다. 실험 분석에 사용한 데이터는 실제 데이터를 사용하여 연구 결과의 실증을 담보하였다. 본 연구가 도출한 실증 분석 및 결과는 딥러닝 상품 분류 모델 개발 시 성능 향상을 위한 레퍼런스로서 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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