기업은 조직의 목표 달성을 위해 구성원 간의 공감이 중요하다는 인식하에 세대 간 상호이해를 증진시키기 위한 소통프로그램을 개발하여 운영하고 있다. 이를 통해 구성원의 공감능력을 향상시키고 궁극적으로 조직몰입을 높이고자 한다. 하지만 최근 기업에서 진행되는 소통프로그램은 기업 주도로 강제적인 참여방식이란 점에서 그동안의 의사소통프로그램 연구와는 차이가 있어 이에 대한 효과성을 실증하고자 했다. 본 연구에서는 제안된 연구모델을 검증하기 위해 기업에서 진행한 소통프로그램에 참여한 697명으로부터 데이터를 수집하였으며, 회귀분석을 통해 연구모델을 실증적으로 검증하였다. 분석 결과 비자발적인 상황에서도 소통프로그램의 효과성을 확인할 수 있었고, 세대 간 인식차이를 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과는 조직 내 의사소통의 중요성과 공감능력의 역할을 확인함으로써 의사소통 전략구축과 소통문화 발전에 영향을 미쳤으며, 지식경영 관점에서 세대 간 인식차이에 관심을 두고 있는 연구자나 실무자에게 유용한 이론적, 실무적 시사점을 제공할 것으로 기대한다.
강원지역 정보화 실태분석을 한 결과, 첫째, 강원도민은 64.7%이상이 정보화에 대해 높은 관심을 보였으며, 특성별로는 남자가 여자보다, 40대가 20대보다, 고학력자가 저학력자보다, 고소득층이 저소득층보다 정보화에 대한 관심이 높은 것으로 나타났다. 둘째, 정보처리, 정보전달 방법, 정보획득 방법에 있어서 정보통신의 이용도가 증가하는 추세에 있지만 아직까지 전통적인 방법에 의존하는 경우가 지배적인 것으로 나타났다. 셋째, 정보화 홍보에 대해 도민들의 관심은 전시회, 학술행사, 강연회 순으로 나타났으며, 정보화추진 사업의 연중계획 입안시 고려되어야 한다. 넷째, 지금의 속도로 정보화를 추구한다면 21세기 초에는 선진국과의 격차를 줄일 수 있다고 낙관적인 견해를 가진 사람이 많은 것으로 인식하고 있지만 상대적으로 강원도민들은 타시도에 비해서 정보화 정책 추진속도가 늦다고 인식하는 것으로 조사되었다. 이상의 분석결과를 토대로 고도정보화 사회로 가기 위한 확산전략 목표는 다음과 같이 제시할 수 있다. (1) 지역정보화의 가장 기본 목표인 주민생활을 풍요롭고 윤택하게 하기 위한 정보화를 실현시켜야 한다. (2) 도내의 산업활성화를 촉진시킬 수 있도록 정보화를 추진해야 한다. (3) 도내 정보중추기능의 거점도시 형성과 도농간, 지역간 균형과 조화를 이룬 지역정보화를 추진해야 한다.
APT공격은 특정 목표를 두고, 지속적으로 공격하는 신종 해킹기법으로 해커가 다양한 보안위협을 악용해 특정 기업이나 조직의 네트워크에 지속해서 공격하는 것을 APT 공격이라고 한다. 특정 조직 내부 직원의 PC를 장악한 후, 내부 서버나 데이터베이스에 접근하여 개인정보 유출 사고나 중요자료 유출과 같이 기업이나 기관 내 중요 자산 탈취에 성공할 때까지 공격하는 것이 특징이다. 또한, APT 공격은 한순간에 공격이 이루어지지 않고 있으며, 수년에 거쳐 이루어지므로 해킹 감지가 어렵다. 본 논문에서는 지속적인 APT 공격에 대해 고찰하고, 대응방안을 제시하여 각 조직에 근무하는 경영진부터 일반 직원까지 보안 필요성을 인식하고 교육하고 보안 관리체계를 구축을 목표로 한다. 또한, 보안 업데이트, 최신 백신을 설치하여 악성코드 침투를 예방하는 방법을 제시하여 기업이나 조직은 항상 해킹당할 수 있다는 인식을 심어주어 조직 내에 근무하는 사람들은 악성 코드가 침투할 수 있는 취약점을 설명하고, APT공격에 대응할 수 있는 환경을 제시한다.
개발적인 측면에서 온라인 게임 환경에서의 NPC(Non Playable Character)들은 환경인식능력, 이동능력, 특수 능력 및 아이템의 소유 배분 등을 원활히 하기 위한 능력들을 소유해야 하며, 게임 환경을 인식, 저장하기 위한 데이터구조와 자신만의 독특한 임무(mission)를 달성하기 위한 계획을 갖고 행위를 해야 한다. 이런 의미에서 NPC는 자신만의 고유한 규칙과 행동 패턴, 그리고 목표(Goal)와 이를 실행하기 위한 계획(plan)을 소유하는 에이전트로 인식되어야 할 것이다. 그러나, 기존 게임의 NPC 제어 구조나 구현 방법은 이러한 요구조건에 부합되지 못한 부분이 많았다. C/C++ 같은 컴퓨터 언어들을 이용한 구현은 NPC의 유연성이나, 행위에 많은 문제점이 있었다. 이들 언어의 switch 문법은 NPC의 몇몇 특정 상태를 묘사하고, 그에 대한 행위를 지정하는 방법으로 사용되었으나, 게임 환경이 복잡해지면서, 더욱더 방대한 코드를 만들어야 했고, 해석하는데 많은 어려움을 주었으며, 동일한 NPC에 다른 행동패턴을 적용시키기도 어려웠다. 또한, 대부분의 제어권을 게임 서버 폭에서 도맡아 함으로써, 서버측에 많은 과부하 요인이 되기도 하였다. 이러한 어려움을 제거하기 위해서 게임 스크립트를 사용하기도 하였지만, 그 또한 단순 반복적인 패턴에 사용되거나, 캐릭터의 속성적인 측면만을 기술 할 수 있을 뿐이었다 이러한 어려움을 해소하기 위해서는 NPC들의 작업에 필요한 지식의 계층적 분화를 해야 하고, 현재 상황과 목표 변화에 적합한 반응을 표현할 수 있는 스크립트의 개발이 필수 적이라 할 수 있다 또한 스크립트의 실행도 게임 서버 측이 아닌 클라이언트 측에서 수행됨으로써, 서버에 걸리는 많은 부하를 줄일 수 있어야 할 것이다. 본 논문에서는, 대표적인 반응형 에이전트 시스템인 UMPRS/JAM을 이용하여, 에이전트 기반의 게임 캐릭터 구현 방법론에 대해 알아본다.퓨터 부품조립을 사용해서 Template-based reasoning 예를 보인다 본 방법론은 검색노력을 줄이고, 검색에 있어 Feasibility와 Admissibility를 보장한다.매김할 수 있는 중요한 계기가 될 것이다.재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data buffer without complexity of computation. Adaptive transversal filter with proposed data recycling buffer algorithm could efficiently reject ISI of channel and increase speed of convergence in avoidance burden of computational complexity in reality when it was experimented having
본 연구는 기후변화로 인하여 심각해져가고 있는 자연재해에 보다 효율적인 대응방안을 마련하기 위한 이론적 토대를 확립하고자 도시계획분야의 지속가능성 개념을 재정립하였다. 과거 지속가능성 개념에 대한 고찰과 최근 미국 방재학계의 동향을 분석하여 마련한 새로운 지속가능개발은 기존 환경분야 주요 목표인 환경보호와 더불어 이상기후로부터 도시 사회 안전성 확보가 포함되어야 함을 인식하였다. 그리고 도시 사회 안전성 확보는 저탄소녹색도시 관련요소와의 연계 속에서 이뤄져야 함을 강조하였다. 또한 환경, 경제, 사회분야의 목표를 동시에 추구함으로써 야기되는 갈등을 인식하고 대형화된 자연재해에 효과적으로 대응하기 위하여 기존 공학 시설중심의 구조적 방재대책과 더불어 비구조적 대책의 적극적 도입 필요성을 제시하였다. 본 연구에서 제시한 이론적 틀을 바탕으로 도시계획분야의 향후 연구는 갈등 조정 중재를 위한 새로운 제도적 틀 마련과 함께 APFM(the Associated Programme on Flood Management)에서 제시한 '노출(Exposure)'과 '취약성(Vulnerability)' 요인을 바탕으로 환경보호와 안전성 확보는 물론 관련 갈등해소에 기여할 수 있는 세부 요소 목표설정, 구체적 관련 기술개발 등에 노력해야 할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 대학생들의 앙트러프러너십과 변혁적 리더십이 취·창업인식에 어떠한 영향을 줄 수 있는지 검증하는 것을 연구목표로 설정하였다. 또한, 지난 몇 개월간 전 세계적으로 광범위하게 영향을 미치는 코로나바이러스 감염사태를 계기로 팬데믹이라는 사회적 이슈가 대학생들의 개인특성과 취·창업 인식 간에 어떠한 영향관계를 미치는지 확인하고자 한다. 연구결과 앙트러프러너십과 변혁적 리더십이 높은 대학생들은 경제공황에 버금가는 코로나19 팬데믹이라는 사회적 이슈를 위기로 인식하고 움츠러들기보다는, 새로운 패러다임의 전환에 적응하면서 새로운 취업의 기회나 창업의 기회로 인식하는 계기가 되는 것으로 나타났다. 언택트 사회가 뉴노멀로 자리 잡을 것으로 예상됨에 따라 앙트러프러십과 변혁적 리더십 함양을 통하여 새로운 취·창업 기회의 확보가 중요한 요인으로 부상하고 있다. 본 연구 결과는 잠재적 창업가, 잠재적 고용가능성이 있는 대학생들에게 위기 속에서 기회를 탐색할 수 있는 '기회탐색' 역량을 강화하기 위해 비즈니스 모델 만들기 등 앙트러프러너십과 변혁적 리더십에 대한 실질적인 교육의 필요성을 시사하고 있다.
본 연구의 목적은 가정과 교사의 다문화가족에 대한 인식과 바람직한 다문화교육을 위한 요구는 어떠한지 분석하여 효율적인 다문화교육 방안을 모색하는 것이다. 이를 위해 중등학교에 재직 중인 가정과 교사를 대상으로 수집한 99부의 설문조사 자료를 SPSS 프로그램을 이용하여 분석하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 가정과 교사의 다문화가족 접촉 경험과 다문화교육 관련 수업 및 교사연수 유무 실태를 알아본 결과 다문화가족 접촉 경험이 있는 교사보다 없는 교사가 약간 많았다. 대학교 재학시절 다문화교육 관련 수업을 수강하였거나 다문화교육 관련 교사 연수를 받은 경험은 드물게 나타났다. 둘째, 다문화가족에 대한 인식을 살펴본 결과 가정과 교사들은 다인종의 존중, 다문화의 안정, 다문화에 대한 신념, 다문화 지식 수용 태도는 매우 긍정적안 결과를 보였다. 그러나 다문화가족에 대한 친밀감과 관심, 그들과의 소통에서는 유보적인 결과가 나타났다. 셋째, 다문화교육의 목표에 대한 관점을 분석한 결과, 다문화사회의 건설을 위해 상호 이해와 배려를 강조해야 한다는 배려중심 관점을 가장 많이 보이고 있었다. 다음으로 인간관계 강조 관점, 사회적 행동 강조 관정, 동화주의 관점 순이었다. 넷째, 가정교과에서 다문화교육을 실시 할 때 가정과 교사는 더불어 사는 다문화사회에 관한 내용을 중점적으로 다루어야 한다고 생각하며, 가정교과에서 지향해야 할 목표는 배려 중심 관점을 가장 선호했다. 다섯째, 다문화교육은 모든 교과의 전 영역에서 통합적으로 실시되어야 하지만, 특정 교과에서 실시된다면 기술가정과에서 중점적으로 다루어야 한다고 여겼다. 다문화교육을 실시 할 때 선행되어야 할 사항으로 교사의 다문화가족애 대한 이해와 인식전환을 중요하게 생각하며, 활용 자료는 시청각 자료, 연수 방법으로는 교사 직무 연수와 외국인과 함께하는 다문화 이해 연수를 선호하였다.
2022 개정 과학과 교육과정은 AI를 활용한 탐구 활동을 경험함으로써 융합적 사고를 바탕으로 일상생활과 사회 속 과학 문제를 해결할 수 있는 능력을 기르는 것을 목표로 한다. 이에 과학 교과와 AI를 융합한 과학-AI 융합교육 프로그램을 개발하고 이를 활용하여 고등학생을 대상으로 융합 수업을 진행하였다. 과학-AI 융합 수업은 감쇠진자의 운동을 정성적으로 이해하고 블록코딩 플랫폼 KNIME을 사용하여 진자의 위치를 예측할 수 있는 AI 모델을 구축하는 것을 목표로 한다. 개별 심층 면담을 통해 학습자의 경험을 이해하고 해석하고자 하였다. Giorgi의 현상학적 연구 방법론을 바탕으로 학습자의 참여 동기, 배움과 변화, 어려움과 수업의 한계를 기술하였다. 학생들은 AI에 대한 관심과 사회적 트렌드에 대한 인식을 바탕으로 수업에 참여하고자 하는 동기를 가지고 있었다. 학생들은 직접 데이터를 수집하고 AI 모델을 구축하는 것을 배웠다. 실험 결과를 바탕으로 주변 현상을 예측할 수 있을 것으로 기대하였으며 융합 수업을 긍정적으로 인식하였다. 한편, 여전히 익숙하지 않은 플랫폼, AI 원리 이해를 어려움으로 인식하였고 따라해야만 하는 수업 방식의 한계와 수업 내용상의 한계를 인식하였다. 융합 수업의 경험은 실생활의 문제를 AI를 통해 해결하고자 하는 학습 동기로 나타났으며, 학생들이 느낀 어려움과 한계는 더 심화되고 확장된 주제를 학습하고 싶은 동기로 이어졌다. 이를 바탕으로 과학-AI 융합 수업을 위한 논의 및 제언을 도출하였다. 본 연구는 과학-AI 융합 수업을 개발하고 이를 현장에 적용할 때 시사점을 제공할 것으로 기대된다.
다양한 종류의 잡음에 의해서 발생하는 음성인식 성능 저하를 보상하기 위해서는 잡음제거가 필수적이다. 마이크로폰 배열을 이용하는 많은 잡음제거 기술 중에서, GSC는 비정상성 잡음을 제거하기 위해서 널리 적용되어 왔다. GSC의 성능은 AMC에 의해서 직접적인 영향을 받는다. 즉, 정확한 목표 음성 신호의 검출은 순수 잡음구간에서의 충분한 잡음제거 및 목표 음성구간에서의 적은 왜곡을 보장하기 위해서 필수적이다. 따라서, 본 논문에서는 고정 빔포밍의 출력과 차단 매트릭스의 출력간의 전력비가 주파수 밴드 단위로 계산되는 향상된 AMC 설계법을 제안한다. 그 후, 밴드별 전력비는 가우시안 혼합에 의해서 각 클래스가 확률적으로 모델링 된다. 실험결과, 제안한 알고리즘이 ROC 및 출력 SNR 관점에서 더 높은 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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