본 논문은 경영환경에 대한 불확실성 증대, 데이터 없는 최초 상황 발생, 합리적 의사결정이 불가능할 경우 등 기업환경이 변화할 때, 벤처 중소기업 경영자들은 의사결정 시 직관을 어떻게 활용하는가에 관한 사례연구다. 논문은 문헌 연구와 벤처 중소기업 경영자 16명을 심층 인터뷰하여 자료를 수집하였고, Klein, G, 의 "포괄적(generic) 멘탈 시뮬레이션 모델"로 분석하였다. 연구에 사용된 직관은 본인의 경험을 사용하는 전문가(expert) 직관과 타인의 경험도 활용하는 전략적(strategic) 직관으로 분류하였다. 사례연구 결과 경영자들은 전문가 직관과 전략적 직관을 다르게 활용하고 있었다. 전문가 직관의 특징은 별 노력 없이도 빠르게 작동하는데, 반해 전략적 직관은 시간이 많이 소요된다. 또 다른 특징은 전문가적 직관은 이미 발생된 일에 대한 의사결정에 많이 사용되고, 전략적 직관은 미래형 의사결정에 많이 활용되었다. 전략적 직관의 프로세스는 (1)전략적 관심단계 (2)매개물 발견단계 (3)1차 멘탈 시뮬레이션 단계 (4)핵심 매개변수 띄우기 단계, (4)2차 멘탈 시뮬레이션 단계 (5)내부 평가 단계 (6) 의사결정 단계를 거친다. 위에 단계를 모델링하여 벤처 중소기업 경영자들의 "전략적 직관에 의한 의사결정 모형(Strategic intuition decision-making model)"을 도출하였다. 사례분석 결과 나타난 중요한 결과는 첫째, 성공하는 의사결정 시 성공과 실패의 중요한 차이는 의사결정 프로세스 중 "2차 멘탈 시뮬레이션"에서 결정되었고, 둘째, 전문가 직관이 전략적 직관보다 많아질수록 경영의 어려움에 봉착하였으며. 셋째, 전략적 직관은 학습이 가능하다.
모바일 디바이스가 기존이 PC 시장규모를 압도하면서 기하급수적으로 많은 모바일 앱이 출시되고 있다. 수많은 모바일 앱 중에서 사용자들은 배우기 쉽고, 직관적으로 사용하기에 용이한 모바일 앱을 선택하려는 경향을 보인다. 그러나 모바일 앱 사용성의 중요성이 증대됨에도 불구하고 모바일 앱에서의 사용성에 대한 연구는 미미한 실정이다. 현 GUI 사용성 테스트는 많은 시간이 소요되고 주관적인 평가에 의존하는 단점이 존재한다. 본 논문은 사용자들이 앱을 조작하는 터치 입력 데이터를 기반하여 EFSM(Extended Finite State Machine)에 인자를 추가한 형태로 모델링 후 개발자의 예상 시나리오와 비교하여 GUI 사용성 저해요소를 검출하는 기법을 제안하고 있다. 이와 같은 반-자동화된 방법을 통해 모바일 앱 상에서의 사용성을 측정할 수 있다. 제안된 기법을 구현한 도구의 구조를 설명하고 사용성 저해 요소 검출하는 과정을 기술하였다.
다양한 평면변형률 시편들의 균열선단 탄·소성 응력상태들에 대한 경우, 여러 연구들을 동해, J-T접근방법의 유효 타당성이 충분히 검증되어졌다. 그러나 J-T 두 변수에 의한 균열선단 응력장 예측의 타당성을 보편화시키기 위해서는, 평면변형률 시편들과 같이 이상화된 구조가 아닌 실제적인 3차원 구조형상에 대한 연구가 필요하다. 이를 배경으로 본 연구에서는 평판과 직관에 대해 완전 3차원 유한요소해석을 수행하여 얻어진 응력장과 계산된 J-T두 변수로 예측되는 응력장을 비교함으로써, J-T 접근방법의 유효성 내지 한계성을 규명하였다.
코 내부의 복잡한 기하학적 형상으로 인해 nasal airway의 분리는 많은 어려움을 겪고 있다. 본 논문은 velocimetry of nasal airflow 와 코 수술 계획을 위하여 3차원 공간에서 nasal airway를 interactive semiautomatic으로 분리하고 시각화하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 ROI(Region-Of-Interest)와 multi-seed 3d region growing(MS3RG)기법을 적용하여 비강을 분리하며 볼륨렌더링 기법을 이용하여 분리된 영역을 3차원 공간에서 직관적으로 확인 할 수 있다. 또한 분리된 3차원 비강 모델은 유동흐름 실험을 위하여 3차원 프린터를 통해 실제 모형으로 제작 가능하다. 그리하여 CT dataset(512*512*175)을 가지고 매뉴얼 세그멘테이션에서 5시간 정도 걸리던 작업을 반자동 세그멘테이션 방법을 이용할 경우 최대 3분 이내에 분리 작업을 완료할 수 있으며 수치해석 실험 및 물리 실험에 이용할 수 있다.
우리나라 조세행정의 문제점에 대해서는 그동안 여러 측면에서 논의가 진행되어 왔다. 본 연구는 이러한 문제점들 가운데 징세당 국의 재량적 과세행위에 초점을 맞추고자 한다. 재량적 과세행위는 조세수입의 감소를 초래할 수 있으며 재정의 경기안정화기능을 약화시킬 수 있다. 예를 들어, 경기가 예상외로 활성화되어 징세노력을 특별히 강화하지 않더라도 예산상 정해진 세수를 쉽게 확보할 수 있는 경우, 당국이 실제로 징세노력을 덜 기울인다면 조세수입이 감소하고 경기안정화기능이 약화된다. 징세당국의 재량적 과세행위를 자료에서 포착하는 방법은 직관적으로 간단하다. 즉, 세수방정식에 일반적으로 사용되는 변수들 (경상성장률 등) 외에 예산상의 세수목표 또는 예상했던 성장률을 독립변수로서 추가로 포함시키면 된다. 이들 변수들이 실제세수를 설명하는 변수로서 역할을 한다면 이러한 요인에 따라 징세노력이 변한다고 결론지을 수 있다. 본고의 추정결과에 따르면 실제성장률이 예상성장률보다 높으면 징세노력이 약화되고, 반대로 실제성장률이 예상성장률보다 낮으면 징세노력이 강화되는 경향이 나타난다. 이러한 경향은 소득세, 상속세, 부가가치세의 경우에 현저하며, 다른 세목에서는 별로 보이지 않는다. 만일 경기변동에 따라 당국이 징세노력을 강화시키거나 약화시키지 않았다면 이들 3개 세목에서 추가로 징수할 수 있었던 조세수입은 1980~98년간 평균적으로 GDP 대비 0.2%에 달하였을 것으로 추정된다. 또한 외국과 유사한 수준으로 재정수지의 경기안정화기능이 강화되었을 것으로 추정된다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 서비스는 개별 사용자의 요구에 의거해 제공되어야 한다. 동일 환경에서 다수의 사용자가 원하는 서비스들이 서로 상충되는 관계를 갖고 있을 때, 충돌이 발생한다. 이러한 충돌이 발생하는 근본 적인 원인은, 서비스 선택 과정에서 찾을 수 있다. 일반적인 서비스 선택과정은 모델링된 환경 안에서 각 사용자들의 개별 프로필을 통해, 그 사용자에게 적합한 서비스를 매칭하는 흐름을 따른다. 문제는 동일한 환경 정보가 각각의 사용자에게 다른 의미로 적용될 수 있다는 점이다. 즉, 현재 온도가 18$^{\circ}C$ 라고 할 때, 춥게 느끼는 사용자가 있을 수 있고, 반대로 덥게 느끼는 사용자가 있을 수도 있다. 이 경우 각각의 사용자에 대해 온도를 높여주는 서비스, 온도를 낮춰주는 서비스가 동시에 수행되게 되고, 충돌은 발생하게 된다. 이에 본 논문에서는 환경을 모델링함에 있어서, 센서 정보에 대한 의미를 단일화함으로써, 동일한 환경 정보가 상반되는 서비스의 조건으로 동작하는 것을 방지하는 방법을 제안한다. 이 방법은 기존의 시스템 오브젝트 혹은 에이전트들 간의 협상 방법보다 통신 작업량을 줄여주고, 환경 모델의 직관적인 구조를 제공함으로써, 보다 효율적인 충돌 방지를 가능하게 해 준다.
본 연구는 영아반 보욕교사의 MBTI 성격유형에 따라 전분성에 대한 인식에 차이가 있는지를 알아보는데 목적이 있다. 연구대상은 경기도에 위치한 어린이집에 근무하고 있는 영아반 보육교사 350명이었다. 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 영아반 보육교사의 MBTI 성격유형과 전문성 인식 간의 관계를 살펴본 결과, 영아반 보육교사의 MBTI 성격유형 중 판단형(J)의 선호도가 뚜렷할수록 높은 전문성 인식을 보이며, 인식형(P)의 선호도가 뚜렷할수록 낮은 전문성 인식을 보였다. 둘째, 영아반 보육교사의 MBTI 성격유형에 따른 전문성에 대한 인식의 차이를 살펴본 결과는 외향형 교사가 내향형 교사보다 '전문적 지식과 기술'에 대해 더 높게 인식하고 있었으며, 감각형과 직관형에 따른 전문성 인식에는 차이가 나타나지 않았다. 사고형 교사가 감정형 교사보다 '공정성'과 '전문단체'에 대한 인식이 높게 나타났으며, 판단형 교사가 인식형 교사보다 '사회 경제적 지위', '사회 봉사성', '전문적 지식과 기술'에 대한 인식이 더 높게 나타났다. 본 연구의 결과를 토대로 교사 채용시 MBTI 성격 검사 결과를 바탕으로 유아반과 영아반 중 더 맞는 역할을 제공할 때 효율성을 높일 수 있다는 점과 영아반 보육교사들의 전문성을 높일 수 있도록 정서적 전문적 지원의 필요성에 대해 논의하였다.
물체의 반사(specular reflection)는 물체의 재질 및 기하학적 모양을 표현하는데 있어 매우중요한 요소이다. 사진품질의 사실적 렌더링에서는 기존의 국소 반사 모델을 사용하여 좋은 결과를 얻을 수 있지만, 사용자의 주관이 중시되는 비사실적 렌더링(non-photorealistic rendering)에서는 사용자가 원하는 반사 효과를 표현할 수 있어야 한다. 텍스처는 사용자가 직관적으로 원하는 반사 효과를 표현할 수 있는 수단이며, 이를 모델에 투영하면 원하는 반사효과를 얻을 수 있다. 이 때 사용자는 텍스처가 투영될 위치와 크기, 방향을 직접 키프레임으로 정해 줄 수 있다. 그러나 모든 반사 효과를 사용자가 직접 정해준다는 것은 번거로운 일이며, 실시간 응용분야에는 적용할 수 없다. 본 논문에서는 국소반사모델(local reflection model)과 주곡률(principal curvature) 해석을 통해 반사효과의 위치, 방향, 크기를 결정하기 위한 텍스처 투영기의 새로운 설정 방법을 제시한다. 광원과 시점 정보를 사용하여 투영기의 위치를 정하고 물체의 주방향(principal direction)과 곡률반지름(radius of curvature)을 이용하여 투영기의 방향과 투영 피라미드의 크기를 정한다 텍스처 투영기의 단순한 이동, 회전을 통하여 반사 영역의 이동, 회전 및 확대/축소가 가능하다. 본 논문에서 제시한 방법은 DirectX 9.0c와 프로그래이 가능한 셰이더 2.0을 사용하여 GeForce FX 7800 그래픽 카드에 구현되었다. 본 논문의 연구 결과는 게임과 같은 실시간 응용분야에 사용될 수 있으며, 실험 결과에 의하면 수천 개의 다면체 모델에 대한 렌더링을 실시간에 수행할 수 있다.
자동통번역의 성능을 평가하는데 가장 잘 알려진 자동평가 기술은 BLEU이다. 그러나 BLEU로는 자동통번역 결과의 어느 부분이 강점이고 약점인지를 파악할 수 없다. 본 논문에서는 자동통번역 시스템의 언어 현상별 자동평가 방법을 소개하고자 한다. 언어 현상별 자동평가 방법은 BLEU가 제시하지 못하는 언어 현상별 자동평가가 가능하며 개발자로 하여금 해당 자동통번역 시스템의 언어 현상별 강점과 약점을 직관적으로 파악할 수 있도록 한다. 언어 현상별 정확도 측정은 Google 과 Naver Papago 를 대상으로 실시하였다. 정확률이 40%이하를 약점이라고 간주할 때, Google 영한 자동번역기의 약점은 스타일(32.50%)번역이었으며, Google 영한 자동통역기의 약점은 음성(30.00%)인식, 담화(30.00%)처리였다. Google 한영 자동번역기 약점은 구문(34.00%)분석, 모호성(27.50%)해소, 스타일(20.00%)번역이었으며, Google 한영 자동통역기 약점은 담화(30.00%)처리였다. Papago 영한 자동번역기는 대부분 정확률이 55% 이상이었으며 Papago 영한 자동통역기의 약점은 담화(30.00%)처리였다. 또한 Papago 한영 자동번역기의 약점은 구문(38.00%)분석, 모호성(32.50%)해소, 스타일(20.00%)번역이었으며, Google 한영 자동통역기 약점은 담화(20.00%)처리였다. 언어 현상별 자동평가의 궁극적인 목표는 자동통번역기의 다양한 약점을 찾아내어 약점과 관련된 targeted corpus 를 반자동 수집 및 구축하고 재학습을 하여 자동통번역기의 성능을 점증적으로 향상시키는 것이다.
본 논문에서는 반몰입형 가상현실 시스템인 반응형 멀티미디어 시스템(RMS: Responsive Multimedia System)을 이용한 개인화된 스토리텔링 기법을 제안한다. 인간은 글, 그림, 영상 기술 등을 이용한 다양한 스토리텔링 기법을 개발해 왔으며, 가상 현실 기술을 통하여 기존의 멀티미디어보다 한차원 높은 수준의 스토리텔링을 가능하게 하였다. 제안된 스토리텔링 기법은 테이블 형태의 다감각 사용자 인터페이스, 사용자 정보 처리와 위치기반 이벤트를 결정하는 컨텍스트 인식 응용 모델 (vr-UCAM), 그리고 가상환경 네비게이션과 변화, 캐릭터의 애니메이션을 가능케 하는 가상공간 관리기로 구성된다. 제안된 스토리텔링 기법은 다감각 사용자 인터페이스를 통하여 직관적인 상호작용을 가능하게 한다. 그리고 컨텍스트 인식 응용 모델을 활용하여 사용자 개인정보를 스토리에 적용하여 개인화된 스토리가 전개될 수 있도록 한다. 그리고 가상 환경의 네비게이션, 가상 캐릭터, 날씨 및 환경의 변화 등을 조절하여 실감있게 스토리가 전개되도록 한다. 제안된 스토리텔링 환경을 검증하기 위해 운주사에 얽힌 설화를 기반으로 가상 운주사 체험 시스템을 구현하였다. 이를 통해, 반응형 멀티미디어 시스템을 이용한 스토리텔링의 가능성을 검증하였으며, 컨텍스트 인식 응용 모형을 활용한 개인화된 스토리텔링을 선보였다. 제안된 스토리텔링 기법은 문화교육, 에듀테인먼트, 예술 분야에 활용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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