본 연구에서는 호텔 종사원의 사회지능과 감성지능을 규명하고, 사회지능, 감성지능, 직무열의 및 조직몰입과의 유기적인 인과관계를 고찰하였으며, 이러한 인과관계에서 직무열의의 매개적 역할을 추가적으로 검증하였다. 본 연구를 위해 서울지역 특급 호텔 종사원 419명을 대상으로 한 표본을 바탕으로 분석하였으며, 연구결과, 호텔 종사원이 사회지능은 직무열의와 조직몰입에 유의한 긍정적인 영향을 주는 것으로 조사되었다. 또한, 종사원의 감성지능은 직무열의에 유의한 긍정적인 영향을 주었지만, 조직몰입에는 유의한 영향을 주지 않았으며, 감성지능이 조직몰입에 미치는 영향에 있어서 직무열의가 매개적 역할을 수행하는 것으로 나타났다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제17권3호
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pp.473-481
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2010
본 연구는 최근에 활발히 연구가 진행 중인 항공수요 예측을 위하여 계절형 다변량 시계열 모형을 기반으로 하고 다른 모형과의 비교를 RMSE(Root Mean Square Error)를 기준으로 비교한 것이다. 여기서 싱가폴 국제항공유가, 수출액을 추가하여 예측성능을 좋게 하고자 한다.
방화선 구축 작업은 산불확산이 진행되고 있는 화선으로부터 확산진행방향의 연소물질을 제거하여 화염이 확산되지 않도록 하는 대표적인 간접진화 방법이다. 하지만 방화선 구축 폭에 대한 기준은 산불진화 경험을 통해 약 0.5~1.5m폭으로 작업하는 것으로 알려져 있고 열전달 수치해석 및 실험 등을 통해 아직 구명된 바 없다. 이에 본 연구에서는 소나무 낙엽층을 대상으로 풍속 0~5m/s, 경사 $0{\sim}50^{\circ}$의 조건에 대해 복사열전달 수치해석을 이용하여 방화선 구축 폭을 산정하였다. 그 결과, 복사열유속에 의한 낙엽의 발화가 발생하지 않는 거리는 각 조건별 평균화염높이에 대해서는 0.35~0.65m, 최대화염높이에 대해서는 0.75~1.05m로 산정되었다. 따라서 안전율을 고려한 적정 방화선 구축 폭은 최대화염높이를 적용한 1.05m가 적합할 것으로 판단되며 향후, 실험 및 현장사례조사를 통한 적정 방화선 구축 폭에 대한 비교분석 연구가 추가적으로 필요할 것으로 판단된다.
지구온난화로 유발되는 기후변동성이 증가함에 따라서 정확한 수문인자의 예측은 전 세계적으로 주요 관심사항이 되고 있다. 최근에는 고성능 컴퓨터 자원의 증가로 수문기상학 연구에서 동일한 학습량에 비하여 정확도의 향상이 뚜렷한 기계학습 구조를 활용하여 위성영상 기반의 대기예측, 태풍위치 추적 및 강수량 예측 등의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에는 기계학습 중 시계열 분석에 널리 활용되고 있는 순환신경망(Recurrent Neural Network, RNN) 기법의 대표적인 LSTM(Long Short-Term Memory) 네트워크를 이용하여 수문인자를 예측하였다. LSTM 네트워크는 가중치 및 메모리 요소에 대한 추가정보를 셀 상태에 저장하고 시계열의 길이 조정하여 모형의 탄력적 활용이 가능하다. LSTM 네트워크를 이용한 다양한 수문인자 예측결과 RMSE의 개선을 확인하였다. 따라서 본 연구를 통하여 개발된 기계학습을 통한 수문인자 예측기술은 권역별 수계별 홍수 및 가뭄대응 계획을 능동적으로 수립하는데 활용될 것으로 판단된다. 향후 연구에서는 LSTM의 입력영역을 Bayesian 추론기법을 활용하여 구성함으로 학습과정의 불확실성을 정량적으로 제어하고자 한다.
가소제 등의 중간원료로 사용하는 2-에틸헥산올의 농축공정에 기존의 2 탑 증류 시스템 대신 에너지 절약형 증류탑인 열복합 증류탑을 사용할 때의 에너지 절감효과를 시뮬레이션을 통하여 계산하였다. 기존의 2탑 증류방식에 비해 약 41%의 에너지 절감효과가 있음을 계산의 결과로부터 알 수 있었으며, 에너지 절감의 원인을 증류곡선으로 설명하였다. 또, 기존 공정 대신 열복합 증류탑을 사용하면 증류탑의 운전비용뿐만 아니라 설비비의 절감도 가능한 추가적인 이득이 있다.
본 연구에서는 케로신 다단연소사이클 엔진용 예연소기를 설계하기 위해, 고압의 산화제 과잉 조건에서 예연소가스를 계산하고 냉각유로에서 극저온 유체의 복합열전달 및 수력 특성을 해석할 수 있는 설계코드를 개발하였다. 사용자 편의성과 범용성을 가진 오픈 소스 라이브러리 Cantera를 활용하였으며, 실제유체의 열역학/전달 상태량을 정확히 계산하기 위해 관련 소스 코드들을 새로 작성하여 Cantera에 추가하였다. 현재 예비설계 중인 100톤급 부스터 엔진용 예연소기에 적용하였으며, CFD 해석결과와 비교를 통해 설계코드로서의 예측 정확도와 활용성을 확인하였다.
국토교통부는 '건축물의 에너지절약 설계기준'과 관련해 지난해 9월, 12월 두 차례 개정하고 시행에 들어갔다. 이 기준은 건축물의 효율적인 에너지관리를 위해 열손실 방지 등 에너지절약 설계에 관한 기준, 에너지절약계획서 및 설계 검토서 작성기준, 녹색건축물의 건축을 활성화하기 위한 건축기준 완화 등에 관한 사항을 담고 있다. 특히 9월 개정에서는 LED조명 설치 확대, 에너지성능지표(EPI) 전기부문 검토항목 추가 등 전기부문에 대한 내용이 다수 포함돼 있어 관계자들의 관심이 요구된다. 개정내용 중 전기부문에 대해 자세히 해설한다.
본 논문에서는 환경의 변화에 민감한 시계열 데이터인 주가의 변동과정을 보다 효과적으로 설명하기 위한 방안의 하나로 강화 학습 모형의 도입을 제안하며, 특정 시점의 주가 추세를 평가하는 기준으로 가치도 함수를 채택한다. 가치도 함수의 계산에는 강화 학습 알고리즘의 일종인 Monte Carlo 알고리즘을 적용하고, 신경망 구현에 의해 구한 근사 가치도의 적절성을 평가하였다. 실험 결과로 볼 때, 여타 강화 학습 알고리즘을 추가적으로 적용할 경우, 주가 변동의 시계열적 특성을 더욱 잘 반영할 수 있을 것으로 판단된다.
선진국에서 승용차의 에어백 장착이 의무화되기 시작하면서 저렴하고 성능이 우수한 에어백의 국산화 개발이 시급하게 되었다. 에어백 장착시 대당 $300-$1000이 추가로 소요되므로, 전량 수입에 의존하는 대신에 저렴한 국산 에어백의 필요성이 심각하다 하겠다. 지금까지는 국내 자동차 업계에서의 에어백에 대한 관심이 높지 않으나 앞으로는 이에 대한 연구개발이 시급한 실정이다. 본 연구에서는 에어백 개발에 있어서 중요한 기본 기술에 대한 survey가 행하여지며, 앞으로 산업체 등에서 제품 개발시 실질적인 도움을 줄수 있을 것으로 생각한다.
본 논문에서는 비디오 영상열 내에 컴퓨터가 생성한 가상의 3D 영상을 이음새 없이 추가하기 위한 문제에 초점을 맞추고 있다. 2단계의 견고한 통계적인 메소드는 추적된 커브들의 모델-영상 대응점으로부터 보다 정확한 자세를 평가하기 위하여 자세 계산을 위해 사용되었다. 또한, 관점의 정확성 향상을 위하여 두 개의 연속하는 영상들간에 매치될 수 있는 핵심점을 카메라 움직임에 대한 상관관계 함수로 사용하여 매칭 에러와 reprojection 에러를 포함한 비용함수를 최소화함에 의해 관점을 향상시킨다. 비디오 영상내 객체 영상과 가상의 3D 영상간에 발생하는 폐색 공간문제를 해결하기 위하여 반 자동 알고리즘을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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