이 연구는 최근 우리나라에 도입되고 있는 새로운 금융서비스인 핀테크의 확산을 설명하고 예측하기 위한 연구모형을 탐색하는데 목적이 있다. 이를 위해 인간행동과 새로운 기술수용을 설명하는데 각각 자주 인용되고 있는 이론인 계획행동이론(TPB)과 기술수용모형(TAM)을 검토하여 이를 융합한 분해계획행동이론(DTPB, Decomposed theory of planned behavior)을 연구모형으로 제안하고 PLS 경로모형분석을 통해 검정하였다. 연구결과, TAM 경로 중 하나인 인지한 용이성-태도(PEOU-ATT) 경로를 제외한 모든 경로가 유의하였고, 모형의 설명력은 57.3%로 유의하게 나타났다. 따라서 우리나라의 핀테크 확산을 설명하는데 본 연구가 제안한 DTPB가 적절한 것으로 입증되었다. 마지막으로 후속 연구를 위한 제안을 제시하였다.
본 연구는 직업전문학교 학생들의 진로결정몰입(진로탐색몰입과 진로대안배제경향)이 자기결정성(자율성, 유능감, 관계성)과 진로준비행동 간에 매개효과를 나타내는지 분석함으로써 진로준비에 대한 구체적이고 실질적인 전략마련에 대한 시사점을 제공하고자 하였다. 연구대상은 서울소재 A직업전문학교 258명이었으며 위계적 중다회귀 분석을 실시하였다. 연구결과는 첫째 진로결정몰입(진로탐색몰입, 진로대안배제경향)은 자기결정성과 진로준비행동 간에 부분매개효과가 있음을 확인하였다. 둘째, 자기결정성(유능감, 자율성, 관계성)은 진로준비행동을 예측하였고 이 중 관계성이 상대적으로 가장 큰 영향을 끼치고 있었다. 이와 같은 연구결과는 직업전문학교 학생들의 진로준비 행동을 효과적으로 강화하기 위해서 자기결정성과 진로결정몰입을 높일 수 있는 학습 환경의 조성과 그에 상응하는 진로프로그램 개발이 필요함을 시사한다.
본 논문에서는 다수 로봇의 목표물 탐색을 위한 area-based Q-learning 알고리즘에 대해 논한다. 선험적 정보가 없는 공간내의 목표물을 탐색하기 위해, 로봇들은 주위의 환경을 인식하고 스스로 다음 행동에 대한 결정을 내릴 수 있어야 한다. Area-based Q-learning에서, 먼저 각 로봇은 정육각형을 이루도록 배치된 6개의 적외선 센서를 통해 자신과 주변 환경 사이의 거리를 구한다. 다음으로 이 거리데이터들로부터 6방향의 면적(area)을 계산하여, 보다 넓은 행동반경을 보장해주는 영역으로 이동(action)한다. 이동 후 다시 6방향의 면적을 계산, 이전 상태에서의 이동에 대한 Q-value를 업데이트 한다. 본 논문의 실험에서는 5대의 로봇을 이용하여 선험적 지식이 없고, 장애물이 놓여 있는 공간에서의 목표물 탐색을 시도하였다. 결론에서는 3개의 제어 알고리즘-랜덤 탐색, area-based action making (ABAM), hexagonal area-based Q-learning - 을 이용하여 목표물 탐색을 시도한 결과를 보인다.
자동운항 알고리즘은 인적요인에 의한 해난사고를 방지하고, 보다 효과적이고 안전한 운항을 위해 개발되어 왔다. 그러나, 대부분의 알고리즘이 수많은 선박이 입출항하는 항만근처의 실제 통항상황을 고려하여, 성능을 입증하지 않았기에, 실제 선박에 설치되어 운용된 사례는 거의 없다. 본 연구에서는 충돌사고의 위험성을 줄이고, 안전운항을 지원하기 위하여, 퍼지 이론과 가변공간 탐색법 개념을 사용한 충돌회피 알고리즘을 고안하였다. 충돌회피 알고리즘은 크게 3단계로 구성되어 있다. 첫 번째 단계에서는, 현재시간(t=to)에 타선들의 위치 및 속도정보와 자선의 위치 및 속도정보를 이용하여 퍼지 이론에 의한 충돌위험도를 계산하고 이를 바탕으로 회피를 위한, 행동공간을 구성한다. 두번째 단계에서는, 일정시간 이후($t=to+{\Delta}t$)의 타선 및 자선의 위치 및 속도를 추정하여, 다시 충돌위험도를 계산하는데, 이때는 변화된 위험도를 바탕으로 행동공간을 다시 재구성하게 된다. 세 번째 단계에서는, 추정된 행동공간들을 대상으로 최적화 기법을 사용하여, 가장 안전하고, 효율적인 회피경로를 결정하게 된다. 이와 같이 3단계로 구성된 충돌회피 알고리즘은 실시간으로 계산되어, 지속적으로 갱신된다. 본 논문에서는 고안된 가변공간 탐색법을 이용한 충돌회피 알고리즘을 한국해양연구원의 선박운항 시뮬레이터에 구현하여, 대양항해 시나리오를 대상으로 성능시험을 수행하였다. 타선박의 항해정보는 AIS 정보를 가정하였고, 최종 선정된 회피경로는 Auto-pilot에 의해 자동운항 되도록 구성하였다. 본 논문에서는 고안된 가변공간 탐색법을 이용한 충돌회피 알고리즘의 특징과 성능시험 결과에 대해 소개한다.
본 논문에서는 그리드 탐색과 트랜스포머를 사용한 그룹 행동 인식 모델을 제안한다. 추출된 여러 사람의 스켈레톤 정보를 차분 벡터, 변위 벡터, 관계 벡터로 변환하고 사람별로 묶어 이를 TimeDistributed 함수에 넣고 풀링을 한다. 이를 트랜스포머 모델의 입력으로 넣고 그룹 행동 인식 분류를 출력하였다. 논문에서 3가지 벡터를 입력으로 하여 합치고 트랜스포머 계층을 거친 모델과 3가지 벡터를 입력으로 하고 계층적으로 트랜스포머 모델을 거쳐 행동 인식 분류를 출력하는 두 가지 모델을 제안한다. 3가지 벡터를 합친 모델에서 클래스 분류 정확도는 CAD 데이터 세트 96.6%, Volleyball 데이터 세트 91.4%, 계층적 트랜스포머 모델은 CAD 데이터 세트 96.8%, Volleyball 데이터 세트 91.1%를 얻었다
최근 건설현장에서는 안전사고 예방을 위한 다양한 노력을 하고 있지만 전 산업에서 건설업 재해율은약 50%로 여전히 높은 비율을 차지하고 있다. 중대재해처벌법 시행(22년 1월 27일)과 4차산업 발달에 따른 IOT기반 안전관리 등 안전규제와 안전관리기술이 현장에 적용되고 있지만 건설현장 안전관리의 접점에 있는 실무자 및 근로자가 실효성 있게 안전관리활동을 하고 실질적으로 안전행동을 강화시키는 안전사고 예방적 안전관리가 부족한 실정이다. 본 연구에서는 건설현장에서 시행되고 있는 안전보건활동, 안전교육, 안전행동강화, 안전성과와의 구조방정식모형(SEM)을 제시하고 관계 분석하였다. 건설현장 실무자 및 근로자의 설문조사 데이터를 구조방정식에 적용하여 관계를 분석한 예측결과, 분석결과에 의해 검증된 가설이 시사하는 부분을 해석하고, 가설검증을 기반으로 외생변수로부터 안전행동강화에 도달하는 경로를 탐색하고 주요 논점을 논의한다.
오늘날, 온라인 및 오프라인 상에서 무수히 많은 건강정보가 시시각각 쏟아지면서 대중들은 다양한 방법으로 건강에 대한 정보탐색이 가능해졌다. 본 연구에서는 만 0-3세 건강한 영유아들의 건강정보를 적극적으로 탐색하는 어머니들의 건강정보 탐색행동에 초점을 맞추었다. 24명의 미국인, 한국인, 미국에 거주하는 한인 이민자 어머니들과의 심층인터뷰를 통해, 그들이 아이에 대한 건강정보를 탐색할 때 어떠한 정보원들을 순차적으로 활용하는지 탐색경로를 시각적으로 분석하였다. 연구 결과, 어머니들의 건강정보탐색 경로는 아이의 건강상태에 따라 사용하는 정보원과 탐색주제의 측면에서 눈에 띄는 차이가 나타났다. 예를 들어, 아이가 아플 때는 특정 질병이나 증상에 대한 정보를 중점적으로 먼저 탐색하지만, 아이가 아프지 않을 때는 성장, 발육, 식단, 육아 등 다양한 주제의 정보를 탐색하는 것으로 나타났다. 나아가, 활용되는 정보원과 관련하여, 아이가 아플 때보다 아프지 않을 때 더욱 다양한 건강정보원들(예컨대, 공공도서관, 정부기관, 어린이집 교사 등)이 활용되는 것으로 나타났다. 뿐만 아니라, 각 어머니들 그룹에 따라 활용되는 정보원의 차이가 나타났다. 이를 활용하여, 국내외 정보 전문가들은 어떠한 정보서비스를 기획하고 제공할 수 있을지 논의해본다.
해군에서는 소나를 이용하여 수중 표적을 효과적으로 탐색하기 위한 소나운용전술을 개발하기 위해 노력하고 있다. 효율적인 소나운용전술 개발을 위해서는 먼저 다양한 운영전술에 대한 효과도를 분석할 수 있는 시뮬레이션 시스템이 필요하다. 시뮬레이션 시스템은 해양환경 정보, 자함 정보, 소나 정보, 그리고 수중표적의 정보를 매개변수로 입력받아 운용전술에 대한 시뮬레이션을 수행하며, 시뮬레이션의 진행에 따른 다양한 정보를 제공할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 다양한 환경에서 수중표적에 대한 함정의 최적 탐색 전략을 평가할 수 있는 탐색효과도 분석용 시뮬레이션 시스템을 설계 개발하였다. 시뮬레이션 시스템은 다양한 형태의 해양상태를 반영할 수 있도록 소나방정식 및 탐지확률곡선을 이용하여 개발되었으며, 표적의 실제적인 행동패턴을 고려하여 여러 가지 형태의 기동 패턴을 시스템에 묘사하였다. 개발된 시스템은 앞으로 수중표적에 대한 효율적인 소나운용전술을 개발하고 발전시키는데 유용하게 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 계획된 행동이론을 적용하여 민간경비원의 건강행동을 분석하는데 주요 목적이 있다. 이상의 목적을 달성하기 위하여 서울 경기 지역에 거주하고 있는 민간경비원을 유의표집(purposive sampling)하였다. 불성실한 응답 및 이상치를 제외하고 187명의 자료가 분석에 사용되었다. 구체적인 분석 방법은 탐색적 요인분석(Exploratory Factor Analysis: EFA), Polyserial 상관분석, 각 변인간의 인과관계를 추정하기 위하여 다중회귀(multiple regression)분석과 로지스틱 회귀(logistic regression)분석을 실시하였다. 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 애착도, 행동에 대한 태도 주관적 규범, 지각된 행동 통제력은 건강행동 지속의지에 정(+)적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 애착도는 행동에 대한 태도에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 셋째, 애착도는 건강행동 지속의지에 정(+)적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 지각된 행동 통제력은 건강행동 실현여부에 정(+)적인 영향을 미치며 지각된 행동 통제력인 1단위 증가하면 건강행동을 실천할 가능성이 약 62.9%씩 증가하는 것으로 나타났다. 다섯째, 건강행동 지속의지는 건강행동 실현여부에 정(+)적인 영향을 미치며 지각된 행동 통제력인 1단위 증가하면 건강행동을 실천할 가능성이 약 72.3%씩 증가하는 것으로 나타났다.
This study found out the consumers' awareness and information-seeking behaviors towards Genetically Modified Organism(GMO). Data were collected from 506 adults in Seoul, Daegu, and Busan by the self-administered questionnaire. Frequencies, Pearson's correlation and multiple regression analyses were conducted by SPSS Windows. The resets of this study were as follows: (1) the concerns and the need for information about GMO were high, but recognition was low, (2) the factor affecting the need for information about GMO was the concerns about GMO, and (3) sex, age, the need for information about GMO, and subscription experience of consumer journals were the factors affecting the information-seeking behaviors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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