기업의 업무 환경 변화에 따른 정보 시스템 간의 협업 개발은 기존 업무 서비스의 중복 및 유지보수 비용의 증가라는 문제가 발생한다. 이에 따라 웹 서비스는 동일한 비즈니스 도메인 내 서비스의 중복을 방지하고 이미 활용 중인 서비스를 위한 분산 컴퓨팅의 표준으로 제안되었으나, 웹 서비스가 필요로 하는 데이터가 규격화되어 있지 않기 때문에 사용자는 다양한 비즈니스 목적에 부합하는 서비스를 찾기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 서비스 운용을 위한 온톨로지를 기반으로 한 협업 시스템을 구축한다. 온톨로지는 협업 처리를 위한 분산 시스템 환경 하에서 상호 의존적으로 존재하는 서비스를 찾아 융합 서비스를 지원할 수 있다. 협업 시스템의 역할은 온톨로지를 기반으로 서비스의 개발, 등록 및 호출하는데 사용 한다. 로컬 시스템은 서비스 프로파일을 통해 협업 지원을 요청한다. 협업 시스템은 해당 서비스 프로파일을 참조하여 개발을 지원하고, 온톨로지를 통해 실 데이터 간의 의미적 연관관계를 표현하며, 서비스에 포함된 인스턴스들에 대한 관계를 추론한다. 이를 바탕으로 여행 예약 서비스를 위한 협업 시스템에 적용한다. 그 결과로 협업 시스템에서 발생하는 데이터 충돌 문제를 해결하여 서비스를 효율적으로 관리할 수 있으며, 시스템 간의 매핑이 감소됨을 검증한다.
본 연구는 카지노기업이 보안관리 서비스의 품질을 향상시키면 기업의 성과요인의 향상으로 나타나는지 실증적으로 분석하여, 그 인과관계를 규명한 이론적 근거를 제시하였으며, 보안관리 서비스품질과 기업성과요인 사이의 인과관계와 매커니즘을 규명하였다. 이를 위해 변수간의 구조적 관계를 추론할 수 있는 PLS 3.0을 사용하였으며, 인구통계학적 분석과 이에 따른 변수 간 차이검증을 위해 SPSS 19.0을 활용하였다. 분석을 통해 카지노가 보안관리 서비스품질을 향상시키기 위해서 보증성, 공감성, 보안성을 우선적으로 관리해야하고, 이 중에서 보안성이 가장 중요한 요인이라는 것을 확인하였다. 이를 바탕으로 서비스품질을 향상시키기 위한 개별요인의 중요도와 우선순위를 고려할 수 있는 이론적 실증적 근거를 제시하였고, 보안관리 서비스가 카지노기업의 성과에 재무적 비재무적으로 기여하며 카지노의 안정적인 영업활동을 위해서 필수적인 요소라는 것을 규명하였다. 또한 카지노기업이 성과향상을 위한 경영전략 수립 시 보안관리 서비스의 중요도를 인식하고, 서비스품질향상을 위해 우선적으로 고려해야 하는 요인을 중심으로 서비스품질 향상방안을 마련하고, 그 결과를 예측할 수 있는 시사점을 제시하였다.
현재 국내 VMS 운영은 대체로 소극적 정보제공에 머물고 있으며, 정보제공 우선순위. 조합 가능한 메시지 집합 등이 포함된 간단한 형태의 지식기반 추론엔진 방식에 의하고 있다. 또한 VMS 관련 연구도 해당도로의 상황을 정확히 검지하고 예측하는 방법론 개발에 집중되어 있다. 그러나 VMS도 적극적 운영을 통하여 교통관리의 수단으로 활용해야 하며, 이에 있는 그대로 상황을 전달하는 현 Practice에서 진일보한 전략적 정보제공 기술이 개발되어야 한다. 본 연구에서는 네트워크 차원의 교통관리를 목적으로 한 VMS 자동제어 알고리즘을 제안하였다. 외란의 불확실성과 모형의 정확도에 강한(robust) 피드백 제어방식을 채택하였고, 알고리즘은 시스템 최적 달성을 목표로 설정한 여유용량 균등화 Regulator와 VMS Display 모듈로 구성된다. 여유용량의 산정은 도로용량편람의 용량 개념과 차별화 되는 개념을 제안하였으며 이 부분에 대한 구체적 산정방식의 개발은 향후과제로 남겨두었다. 두 개의 대안경로로 구성된 실제 도로망에 대한 모의실험을 통하여. 여유용량균등화 Regulator에 의한 통행 재배분 효과를 제한적으로나마 살펴보았다. 그러나 VMS Display Strategy 모듈에 의한 실제 통행배분 행태는 모의실험의 한계성으로 인하여 검증하지 못하였으며 이를 향후과제로 남겨두었다.
본 연구는 해석수준이론을 바탕으로 리타게팅 광고의 특성에 맞는 효과적인 메시지 전략을 검토하고자 했다. 먼저 주로 사람들간에 적용되어 온 사회적 거리가 온라인 사이트 유형에 적용가능한지 확인한 후 사이트 유형별 사회적 거리의 효과를 확인하였다. 나아가 사회적 거리와 시간적 거리가 복합적으로 작동할 때 소비자들의 사고수준은 어느 방향으로 활성화되는지, 그에 따른 메시지 효과가 어떻게 달라지는지를 분석하였다. 분석결과 웹사이트 유형별 사회적 거리와 메시지의 해석수준은 기존의 CLT 연구와 일치하였다. 그러나 시간적 거리, 사회적 거리, 그리고 메시지의 해석수준까지 일치할 경우(근미래${\times}$근사회${\times}$구체 메시지 혹은 원미래${\times}$원사회${\times}$추상메시지)에만 광고효과가 더 높을 거라는 주장은 부분적으로만 검증되었다. 또한 두 차원의 거리는 하나의 심리적 공간아래 통합되어 두 심리적 거리 중 하나만이라도 멀면 상위수준으로 사고하게 되기 때문에 두 심리적 거리가 모두 먼 경우와 차이가 없다는 기존의 입장도 기각되었다. 오히려 시간과 사회적 거리가 불일치할 경우, 두 차원 중 메시지의 해석수준이 사회적 거리와 일치할 때 더 효과적인 것으로 나타나 심리적 거리의 영향력이 종류에 따라 다를 수 있다는 추론을 가능하게 했다.
본 논문에서는 새로운 구조의 개체명 인식 DeNERT 모델을 제안한다. 최근 자연어처리 분야는 방대한 양의 말뭉치로 사전 학습된 언어 표현 모델을 활용하는 연구가 활발하다. 특히 자연어처리 분야 중 하나인 개체명인식은 대부분 지도학습 방식을 사용하는데, 충분히 많은 양의 학습 데이터 세트와 학습 연산량이 필요하다는 단점이 있다. 강화학습은 초기 데이터 없이 시행착오 경험을 통해 학습하는 방식으로 다른 기계학습 방법론보다 조금 더 사람이 학습하는 과정에 가까운 알고리즘으로 아직 자연어처리 분야에는 많이 적용되지 않은 분야이다. 아타리 게임이나 알파고 등 시뮬레이션 가능한 게임 환경에서 많이 사용된다. BERT는 대량의 말뭉치와 연산량으로 학습된 구글에서 개발한 범용 언어 모델이다. 최근 자연어 처리 연구 분야에서 높은 성능을 보이고 있는 언어 모델이며 많은 자연어처리 하위분야에서도 높은 정확도를 나타낸다. 본 논문에서는 이러한 DQN, BERT 두가지 딥러닝 모델을 이용한 새로운 구조의 개체명 인식 DeNERT 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 범용 언어 모델의 장점인 언어 표현력을 기반으로 강화학습 모델의 학습 환경을 만드는 방법으로 학습된다. 이러한 방식으로 학습된 DeNERT 모델은 적은 양의 학습 데이터세트로 더욱 빠른 추론시간과 높은 성능을 갖는 모델이다. 마지막으로 제안하는 모델의 개체명 인식 성능평가를 위해 실험을 통해서 검증한다.
국내 방산분야의 기술적 성장과 수출 증대가 괄목함에 따라, 국가안보적 위협을 방지하기 위한 방위산업 분야 기술보호의 중요성이 강조되고 있으므로 기술보호 제도의 확립 및 수행이 필요하다. 특히 무기 시스템으로부터 중요기술을 불법으로 탈취하는 Tampering 시도에 대응하기 위한 Anti-Tampering 기법의 도입 필요성이 대두되고 있으나, 아직까지는 관련제도가 갖춰지지 않았고 기술자료 유출 예방 위주 수준의 활동이 이루어지고 있다. 선행연구로서 특정 기술 보호기법에 대한 기술적 연구와 동향 분석, 일부 절차를 적용한 Anti-Tampering 적용방안 등이 발표되었으며, 최근에는 위험관리 절차를 기반으로 보호대상 기술을 선정하는 방법이 연구되었다. 하지만 기존 연구들은 무기 시스템의 Life-cycle 차원에서 획득 프로세스와 연계하기에 용이하지 않거나, 실제로 개발 및 평가에서 활용하기는 어려운 것으로 판단된다. 이러한 문제를 해결하는 한 방법으로, 본 논문에서는 Anti-Tampering 적용이 결정된 무기 시스템의 개발에 직접적으로 활용될 수 있는 Anti-Tampering 요구사항의 도출에 대하여 연구하였다. 구체적으로, 암호 모듈의 개발 및 검증에 적용되는 CMVP 표준인 ISO/IEC 19790을 기반으로 무기 시스템 개발에 필요한 요구사항 항목들을 도출하였으며, 기술검토회의 및 시험평가 등에서의 활용방안을 제시하였다. 귀납적 추론 및 비교평가를 통해 연구결과의 유용성을 확인하였다. 본 연구의 결과들을 활용하면, 국내개발 무기 시스템의 본격적인 기술보호 활동 수행에 도움이 될 것으로 기대된다.
감정을 정확히 예측하는 것은 환자중심의 의료디바이스 개발 및 감성관련 산업에서 매우 중요한 이슈이다. 감정예측에 관한 많은 연구 중 감정 예측에 심박 변동성과 뉴로-퍼지 접근법을 적용한 연구는 없다. 본 연구는 HRV를 이용한 ANFEP(Adaptive Neuro Fuzzy system for Emotion Prediction)을 제안한다. ANFEP의 핵심 기능은 인공 신경망과 퍼지시스템을 통합해 예측 모델을 학습하는 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)에 기반한다. 제안 모형의 검증을 위해 50명의 실험자를 대상으로 청각자극으로 감정을 유발하고, 심박변이도를 구하여 ANFEP 모형에 입력하였다. STDRR과 RMSSD를 입력으로 하고 입력변수 당 2개의 소속함수로 하는 ANFEP모형이 가장 좋은 결과를 나타났다. 제안한 감정예측 모형을 선형회귀 분석, 서포트 벡터 회귀, 인공신경망, 랜덤 포레스트와 비교한 결과 본 제안모형이 가장 우수한 성능을 보였다. 연구 결과는 보다 적은 입력으로 신뢰성 높은 감정인식이 가능함을 입증했고, 이를 활용해 보다 정확하고 신뢰성 높은 감정인식 시스템 개발에 대한 연구가 필요하다.
딥러닝 기반 종단간 TTS 시스템은 텍스트에서 스펙트로그램을 생성하는 Text2Mel 과정과 스펙트로그램에서 음성신호를 합성하는 보코더 등 두 가지 과정으로 구성되어 있다. 최근 TTS 시스템에 딥러닝 기술을 적용함에 따라 합성음의 명료도와 자연성이 사람의 발성과 유사할 정도로 향상되고 있다. 그러나 기존의 방식과 비교하여 음성을 합성하는 추론 속도가 매우 느리다는 단점을 갖고 있다. 최근 제안되고 있는 비-자기회귀 방식은 이전에 생성된 샘플에 의존하지 않고 병렬로 음성 샘플을 생성할 수 있어 음성 합성 처리 속도를 개선할 수 있다. 본 논문에서는 비-자기회귀 방식을 적용한 Text2Mel 기술인 FastSpeech, FastSpeech 2, FastPitch와, 보코더 기술인 Parallel WaveGAN, Multi-band MelGAN, WaveGlow를 소개하고, 이를 구현하여 실시간 처리 여부를 검증한다. 실험 결과 구한 RTF로 부터 제시된 방식 모두 실시간 처리가 충분히 가능함을 알 수 있다. 그리고 WaveGlow를 제외하고 학습 모델 크기가 수십에서 수백 MB 정도로, 메모리가 제한되어 있는 임베디드 환경에 적용 가능함을 알 수 있다.
본 연구는 중소기업의 자본비용과 리스크를 줄이고 직접자본 조달의 기회를 얻기 위해 진행하는 기업공개와 그 과정에서 나타날 수 있는 이익조정에 대해 분석하였다. 경영자는 IPO과정에서 엄격한 관리감독을 받기 때문에 시장에서 평가되는 기업가치가 저평가 되는 현상을 방지하거나 고평가를 고려하여 이익조정을 실행할 수 있다. 본 연구는 기업의 공모 및 발행주가 수익비율에 영향을 미칠 수 있는 재량적 발생액과 실제 이익 조정치를 통해 이익조정이 이루어지는지를 검증하고자 하였다. 본 연구에서는 이익 조정치를 재량적 발생액과 판매, 비용, 그리고 생산 활동의 실제 이익조정으로 간주하여 관계정도를 분석하였다. 분석결과 상장과정에서 이익조정의 대응치인 재량적 발생액은 주가 수익률과 판매 조정치에 모두 양(+)의 관계로 나타나 고평가를 유인할 수 있는 요인으로 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 이익조정은 투자자에게 역선택에 대한 리스크가 있을 수 있으며, 공모주에 대한 정보 비대칭이 존재할 수 있다고 추론할 수 있다. 본 연구는 중국 상장기업의 이익조정현황과 유형을 통해 중국뿐만 아니라 중국기업과 거래하는 국내 중소기업과 투자자에게 기업가치를 평가하는데 유용한 지침을 제공할 수 있을 것이다.
본 연구는 산림치유인자를 활용한 숲 활동이 면역력증진과 건강증진으로 이어지는 산림치유 효과의 발현과정을 이론적 그리고 정성적으로 분석하고 산림치유 개념을 정밀화하고 체계화하기 위하여 수행되었다. 연구분석자료는 산림치유 관련 기관 웹사이트와 2000년에서 2020년 3월까지 산림치유로 검색되는 33편의 석·박사 학위논문과 33편의 전문학술지 논문의 주요어, 2016년 산림치유 체험수기 공모전 입상작에 나타난 명사와 형용사 빈도수에 근거하여 워드클라우드를 생성하였다. 단어 빈도수를 근거로 한 해석으로 산림치유 요인을 도출하고 치유 효과의 발현과정을 추론하여 산림치유에 대한 개념을 정의하였다. 산림 치유력의 원천은 산림치유인자와 함께 숲에 대한 긍정적 경험과 자연에 대한 태도가 중요한 것으로 나타났다. 치유효과는 산림치유프로그램을 통해 극대화되고, 신체적 정신적 회복력과 저항력으로 이어지며, 결과적으로 건강증진, 면역력 증진으로 나타난다. 본 연구는 산림치유란 "대상자들의 숲에 대한 긍정경험 및 태도와 산림의 환경요소를 매개로 대상자들의 심리적, 신체적, 영적 회복력을 위한 건강증진 활동"이라 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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