고객이 서비스상의 실패에 대해 때로는 강한 부정적 반응을 보이기에 서비스를 제공하는 조직의 서비스회복능력은 고객만족을 달성하기 위해 강력하고 효율적으로 운영되어야 한다. 따라서 본 연구는 온라인상의 서비스인 ISP업체(10개의 회사)를 대상으로 온라인 서비스 상에서 고객이 서비스상의 불만을 경험할 때 기업이 고객의 불만을 회복시켜 만족으로 전환시키려는 회복속성들이 실제로 고객이 가지는 분배상의 공정성, 절차상의 공정성 및 상호작용 공정성에 어떤 영향을 미치는가를 실증적으로 검증하기 위한 것이다. 이를 위해 10개의 ISP업체를 선정하고 해당 업체에 대해 불만을 가진 고객들이 기업의 불만제거 노력에 대해 평가하도록 하였다. 가설 검증을 위해 LISREL을 이용하여 서비스의 회복속성인 보상, 신속한 반응, 무반응, 사과, 사전보상제공 등이 분배상공정성, 절차상 공정성, 상호작용 공정성에 직접적으로 미치는 효과를 파악하고 이 공정성의 요인들이 만족에 미치는 영향도 실증적으로 검증하였다. 온라인 상이라는 새로운 환경을 고려하여 기존의 모델에서 간과된 부분을 확인하기 위해 확장 모델을 제시하여 새로운 의미를 가진 경로가 존재하는지 확인하고 이 부분에서 유의적인지 않은 경로를 배제한 수정모델을 제시하였다. 기존의 연구를 바탕으로 제시된 가설은 연구모델에서 경로 계수를 추정하고 이에 대한 t값을 통해 검증하였다. 본 연구에서 제시하는 시사점으로는 고객의 서비스 실패 및 회복상황에 대한 평가의 이론적 원칙을 설명하고 관리자에게 각각의 서비스 실패와 일치하는 서비스 회복전략을 제시하여 운영상의 가이드 라인을 제시한다고 할 수 있다
최근 휴대용전자기기의 급격한 수요증가로 인하여 고성능 저전력 비휘발성메모리에 대한 관심이 크게 증가되고 있다. 다양한 비휘발성 메모리중에 상변화메모리는 고집적성과 저전력등의 장점을 가져 현재 가장 유망한 차세대 비휘발성 메모리로 각광받고 있고 일부 상용화가 진행되고 있다. 현재 상변화 메모리의 주된 연구 방향은 sub-40nm 크기에서 물리적, 전기적, 열적 scaling down에 대한 내용이며 주로 새로운 상변화 물질을 개발하여 이러한 문제점을 극복하려고 연구가 진행되고 있다. 하지만 이러한 상변화 물질의 나노급 특성은 물리적, 전기적, 열적 특성이 복합적으로 나타나고 나노급 소자 제작이 어렵기때문에 많은 연구가 진행되지 못했다. 본 연구에서는 나노임프린트 리소그래피 기술과 c-AFM 기술을 통하여 다양한 나노급 상변화 물질의 물리적, 전기적, 열적 특성에 대해 연구를 진행하였다.
본 논문에서는 하나의 DC-Link 전류센서를 사용하여 BLDC 모터의 상 저항을 고려한 상 전환 토크리플 저감 방법을 제안하고자 한다. 지금까지 하나의 DC-Link 전류센서를 사용하여 BLDC 모터의 상 전환 토크리플 저감에 대한 연구는 많이 진행 되어 왔다. 기존의 방법들은 상 저항 값을 무시하여 상 인덕턴스 성분만을 가지고 제어한 방법이 주류를 이루어 왔다. 하지만 상 저항 값이 크면, 저속 영역과 고속 영역 구간에 변화를 가져와 기존의 방법을 사용할 시 토크리플이 발생한다. 또한 상 전환 시 전류 기울기와 상 전환 시간에 대해 영향을 미치게 되어 기존의 방법을 사용할 경우 토크리플이 발생하게 된다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 상 저항을 고려한 BLDC 모터의 상 전환 토크리플 저감 방법에 대해 효용성을 입증하고자 한다.
본 연구에서는 Co/Si 계에 대한 이온선 혼합실험을 온도와 이온선량을 변수로 하여 실시하였고, Co/Si 계에 대한 상형성 과정을 금속/Si 계에 대한 이온선 혼합시의 비정질상 및 결정상 형성예측 모델(ADF Model)과 초기 결정상 예측 모델(PDF Model)을 이용하여 해석하였다. 이온선 혼합은 80KeV 가속기를 이용하여 상온$-400^{\circ}C$의 온도 범위에서 1.0X1015Ar+/$\extrm{cm}^2$-2.0X1016Ar+/$\textrm{cm}^2$의 이온선량을 변화시키면서 실험하였으며 상분석은 투과전자현미경(TEM)과 X선 회절 분석을 이용하였다. Co/Si 계에서 이온선 혼합시 형성되는 초기 결정상은 Co2Si이며 이온선량의 증가에 따라 CoSi로 상전이하였다. 이러한 실험 결과는 비정질상 및 결정상 형성 예측 모델(ADF model)과 초기 결정상 예측모델(PDF model)의 예측결과와 매우 잘 일치하고 있다. 이상의 연구 결과로부터 ADF 모델과 PDF모델을 이용하여 박막에서 형성되는 상을 보다 정확히 예측할 수 있음을 알 수 있었다.
사실상의 표준 등장은 산업의 경쟁적 상황의 변화를 가져오는 주요한 사건이며, 등장 이전의 디자인 경쟁에서 등장 이후 제품 경쟁으로 경쟁상황을 변화시킨다. 이는 사실상의 표준 등장이 산업의 발전과 기업의 전략수립에 주요한 변환점이 된다는 의미이다. 하지만, 현재까지 이러한 사실상의 표준과 기업 퇴출에 대한 연구는 미미한 실정이다. 본 연구에서는 1983년부터 2002년까지 미국의 레이저 프린터 산업을 대상으로 사실상의 표준 등장 이후, 기업퇴출에 대한 연구를 수행하고자 한다. 이를 위해 Cox의 비례위험모형을 사용하였으며, 제품수준 6650개의 표본을 바탕으로, 총 119개 회사를 대상으로 분석하였다. 이 연구의 결과는 다음과 같다. 사실상의 표준 등장 이전에 진입한 기업일수록 퇴출될 확률이 증가하였다. 사실상의 표준 등장 이후, 시장에서 경쟁기업 수가 많은 경우에는 기업의 퇴출 확률이 줄어들었으며, 제품 경쟁이 심해질수록 퇴출 확률이 증가하는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 사실상의 표준 등장 이후 산업의 독특한 경쟁상황을 나타내고 있다. 이를 바탕으로, 사실상의 표준 등장에 따른 산업의 경쟁적 환경에 대한 전략적 그리고 정책적 함의를 도출하였다.
과학상은 과학자 사회를 유지하는 중요한 기제인 보상체계의 한 요소로 과학사회학에서 많은 연구가 이루어졌다. 전통적으로 보상의 기능은 과학적 업적에 대한 인정의 배분으로 간주되었다. 그러나 머튼 이후 여러 학자들은 과학상을 비롯한 보상이 당대의 인지적 규범에 순응하게 만드는 사회적 통제의 과정이기도 하다는 주장을 제기했다. 이 논문은 우리나라 과학상의 역사적 변천과정과 그 특성에 대한 분석을 통해 과학상이 인정의 적절한 배분으로 과학자 사회 내에서 작동했는지 살펴본다. 분석을 통해 드러난 우리나라 과학상의 특성은 다음과 같이 요약된다. 첫째, 우리나라 과학상은 정부에 의해 주도되었고, 상의 가시성의 원천은 정부 또는 국가에서 나온다. 둘째, 과학상은 과학자 사회 내부의 인정 배분이라는 전통적 기능보다 정부의 정책 목표달성을 위한 통제 방식으로 기능하는 경향이 있다. 셋째, 최근 과학상은 연구비와 결합되면서 과학엘리트를 형성하고 그 구조를 강화시키는 하나의 통로가 되고 있다.
두 종류의 열방성 액정고분자와 세종류의 엔지니어링 고분자와의 블렌드들에 대해 유변학적/형구학적 연구를 한 결과 블렌드의 유동거동과 물성이현저히 다른 두 그룹으로 나 뉘어짐을 발견하였다. 즉 연속상의 조업온도가 분산상의 전이온도보다 높은 그룹A에 속하 는 블렌드의 전단점도/신장점도는 액정고분자를 첨가할수록 첨가할수록 감소하고 블렌드의 신장점도는 연속상의 그것처럼 신장변형률속도가 커질수록 증가하였다. 또한 분산상의 점도 가 연속상의 그것보다 작아서 분산상이 미세섬유구조의 형태로 존재하였다. 이와 대조적으 로 연속상의 조업온도가 액정고분자의 전이온도보다 낮은 그룹 B에 속하는 블렌드는 반대 의 거동을 보였고 분산상의 미세섬유구조가 존재하지 않았다. 그러나 연신변형이 주가 되는 방사공정을 거치면 그룹A와 B블렌드 공히 분산상이 비슷한 미세섬유구조의 형태로 존재하 고 기계적 성질도 크게 향상되는 결과를 보였다. 이는 블렌드내의 신장유동이 분산상의 섬 유구조형상에 결정적 역할을 하기 때문이라 판단된다.
폴리카보네이트와 스티렌-아크릴로니트릴 공중합체의 블렌드를 이축 압출기에서 용 융혼련할 경우의 분산혼련 작용기구를 연구하였다. 분산상 형성에 관계되는 지배적인 과정 은 sheet, lace 및 ligament 생성에 이어 Rayleigh 형태의 불안정성에 기인한 구형의 분산상 (droplet) 형성으로 확인되었다. 분산상과 연속상의 점도비와 분산상의 크기에 대한 상관관 계의 조사에서는 주어진 점도비의 범위에서 점도비 약 70인 경우를 제외하고는 거의 무관한 관계를 나타내었으며 이는 이축 압출기의 강력한 혼련요소인 kneading 부위에서 주어지는 연신 흐름장에 의한 영향을 반영한 것으로 해석되었다. 분산상의 최종크기는 오히려 분산상 들간의 coales-cence 정도에 크게 영향을 받았으며 연속상의 점도가 상대적으로 낮은 경우 에 동일한 분산상에 대한 coalescence 정도가 심화되어 분산상의 크기가 증가되었다.
의료 데이터를 이용하여 인공지능 기계학습 연구를 수행할 때 자주 마주하는 문제는 데이터 불균형, 데이터 부족 등이며 특히 정제된 충분한 데이터를 구하기 힘들다는 것이 큰 문제이다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위해 GAN(Generative Adversarial Network) 기반 고해상도 의료 영상을 생성하는 프레임워크를 개발하고자 한다. 각 해상도 마다 Scale 의 Gradient 를 동시에 학습하여 빠르게 고해상도 이미지를 생성해낼 수 있도록 했다. 고해상도 이미지를 생성하는 Neural Network 를 고안하였으며, PGGAN, Style-GAN 과의 성능 비교를 통해 제안된 모델이 양질의 고해상도 의료영상 이미지를 더 빠르게 생성할 수 있음을 확인하였다. 이를 통해 인공지능 기계학습 연구에 있어서 의료 영상의 데이터 부족, 데이터 불균형 문제를 해결할 수 있는 Data augmentation 이나, Anomaly detection 등의 연구에 적용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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