• 디지털융복합연구
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• 제10권9호
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• pp.239-251
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• 2012

이 연구의 목적은 소상공인들의 생존율에 영향을 미치는 창업초기 성과를 높일 수 있는 영향요인들을 탐색적으로 연구하여 소상공인 성공창업을 위한 정책과 방안을 모색하고자 하였다. 소상공인이 인지하는 창업성과(매출액, 순이익, 결과기대감)를 측정하기 위해서 독립변수로 창업가특성(경험, 심리적특성), 창업 준비과정, 매개변수로 자기효능감을 측정하였다. 설문대상은 창업초기 소상공인 427명으로부터 구조화된 자기기입식 질문지를 수집하고, SPSS 18.0 통계프로그램을 활용하여 다중회귀분석기법을 사용하였다. 연구결과는 업종경험, 성취욕구, 위험감수성향, 창업 준비기간은 자기효능감에 유의미한 영향을 미치고, 실패경험과 자기자본비율이 매출액과 순이익에 유의미한 영향을 미쳤으며, 통제위치는 매개변수인 자기효능감을 통해 결과기대감에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 창업가 특성과 창업 준비과정에 따라서 소상공인의 자기효능감과 창업성과가 달라진다는 것이 발견되었다. 이러한 연구결과를 토대로 이론적 실천적 함의를 논의 하였고, 연구의 문제점 및 향후 정책, 연구를 위한 제언을 제시하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권5호
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• pp.371-384
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• 2013

본 연구에서는 한국 및 미국의 퇴원환자 자료를 이용하여 한국 및 미국의 중증도 보정 사망 모형을 개발하고 개발된 중증도 보정 사망모형에 따라 중증도 보정 사망률 지표를 산출 및 비교한 다음 이를 통해 국내 의료기관 사망률 관리 방안을 제시하고자 하였다. 한국 및 미국 의료기관의 중증도 보정 사망 모형은 데이터마이닝기법인 다중 로지스틱회귀분석 기법, 의사결정나무분석 기법을 이용하여 개발하였다. 개발된 의료기관의 중증도 보정 사망모형에 따라 한국 및 미국 의료기관의 중증도 보정 사망률을 산출한 결과 한국은 매년 증가하고 있는 반면 미국은 매년 감소하고 있는 것으로 나타나 한국과 미국간에 차이가 있었다. 의료기관의 병상규모별 중증도 보정 사망률의 변이 또한 한국이 미국보다 높았다. 국내 의료기관의 사망률 관리를 위해서는 의료기관 자체내에서 사망환자 관리가 가능한 대형 의료기관들의 경우 의료기관 중증도 보정 사망률 평가 결과 공개를 통해 지속적으로 사망률 관리를 유도하고, 의료기관 자체내에서 사망률 관리가 힘든 중소병원들은 국가 차원에서 파악한 국내 의료기관 사망환자 관리의 문제점 및 이를 개선할 수 있는 개선방안을 토대로 사망률 관리 컨설팅을 시행하는 등 의료기관 사망환자 관리 사업을 진행하여야 한다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권9호
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• pp.365-374
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• 2018

본 연구는 네이버 뉴스스탠드의 10개 종합일간지 홈페이지에 대한 분석을 통해 온라인 신문의 지면구성 요소와 각 신문의 지면구성은 어떻게 차별화되고 있는가를 파악하기 위해 실시되었다. 자료 수집은 두 차례에 걸쳐 실시되었으며, 분석 방법은 일원분산분석(One-Way ANOVA) 기법을 이용하였다. 분석 내용은 시각적 이미지 유형, 사진기사와 제목기사 수, 메인기사 이미지의 크기다. 분석결과 종이신문과 차별화되는 오디오, 동영상, 카드, 슬라이드 형식의 뉴스기사 비율이 매우 낮았으며, 그래픽 소스를 이용한 뉴스기사도 극소수에 불과했다. 그러나 전체적인 면에서 네이버 뉴스스탠드의 신문들은 다양한 편집기법을 이용하여 지면의 차별화를 꾀하고 있었다. 본 연구의 의의는 신문의 뉴스소비 촉진을 위한 편집방향에 기초적인 단서를 제공할 수 있을 것이다. 뉴미디어 기술에 의한 미디어 생태계가 빠르게 재형성되고 있는 가운데 신문지면은 어떻게 변화되는가에 대한 지속적인 연구가 필요할 것이다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권9호
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• pp.229-237
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• 2018

최근 IoT, 인공지능의 발전에 따라 디지털 헬스케어 분야에 대한 관심이 증대되고 있다. 이에 본 연구에서는 디지털 헬스케어에 대한 특허분석을 통해 기술동향을 확인하고 국내외 기술경쟁력 및 키워드 분석을 통하여 향후 유망 분야를 제시하고자 한다. 이를 위하여 건강정보 측정기술, 건강관리 플랫폼 기술, 건강관리 원격서비스 기술을 분석대상 세부기술로 분류하고 이에 해당하는 국내외 특허 61,166건을 분석하여 전 세계 주요 특허청별 특허동향과 주요 출원인을 확인하였다. 또한 특허활동력, 주요시장 확보율, 특허 피인용도를 기반으로 세부기술별 기술경쟁력과 한국의 기술경쟁력을 분석한 결과, 전 세계 기술수준에 비하여 한국의 기술경쟁력이 저조한 것으로 파악되었다. 그리고 핵심키워드 분석을 통해 디지털 헬스케어의 핵심 유망분야를 예측한 결과 한국의 건강관리 플랫폼 기술에 대한 집중적인 육성전략이 필요한 것으로 도출되었다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제48권4호
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• pp.35-42
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• 2011

대규모 무선센서네트워크 시스템을 안정적으로 운영하기 위해서는 네트워크를 구성하는 각 링크의 링크 품질(link quality)을 기반으로 네트워크를 구성하는 것이 필요하다. 두 노드 사이의 링크 품질은 해당 링크를 포함하는 모든 경로의 품질에 영향을 준다. 따라서 데이터 전송을 위한 경로 수립 과정에서 링크의 품질을 정확히 파악하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 대규모 무선센서네트워크를 구성하고, 운영에 들어가기까지 필요한 시간 및 에너지 소비를 최소화하기 위하여 통신 칩에서 제공하는 LQI(Link Quality Indication)와 RSSI(Received Signal Strength Indication)를 동시에 활용하여 각 링크의 링크 품질을 평가할 수 있는 HLQM(Hybrid Link Quality Metric)을 제안한다. HLQM을 사용하여 링크 품질을 평가하면, 다수의 패킷 전송과정을 거친 후 얻어진 결과를 링크 품질 평가에 다시 이용하는 기존의 방법들이 가지는 네트워크를 구성하고 운영에 들어가기까지 많은 set-up time과 비용이 소요되는 문제점과 LQI 또는 RSSI를 각 각 사용하는 방법들이 가지는 문제점도 개선되어 보다 효율적으로 링크 품질을 평가할 수 있게 된다. 제안된 방법의 타당성과 효율성을 검정하기 위하여 실제 다수의 메시지 전송에서 얻어진 PDR과 비교하는 실험을 수행하였다. 실험의 결과에서 HLQM을 사용하면 다른 메트릭을 사용하여 얻어진 결과에 비해 정확도, 재현율 및 일치율이 상대적으로 우수하다는 것을 확인하였다.

• 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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• 제19권1호
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• pp.18-24
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• 2016

광물탄산화는 이산화탄소를 칼슘, 마그네슘 등을 함유한 금속산화물과 반응시켜 영구적으로 저장하는 기술이다. 본 연구에서는 직접탄산화 방법으로 이산화탄소를 저장하기 위해 해수와 알칼리성 산업부산물인 제지슬러지소각재(PSA)를 사용하였다. 다양한 실험을 통해 해수와 PSA를 이용한 직접탄산화 반응의 최적 용매의 양(해수와 PSA의 혼합비)과 반응시간을 찾았고, PSA를 이용한 직접탄산화 반응에 해수와 초순수를 각각 용매로 사용했을 때의 이산화탄소 저장량을 비교하였다. 이산화탄소 저장량은 탄산화반응 후 고체증가량과 열중량분석 결과를 이용해서 계산하였다. 실험에 사용한 PSA는 미세하고 67.2%의 칼슘을 포함하였다. $25^{\circ}C$, 1기압에서 해수를 PSA와 혼합하여 이산화탄소를 0.05 L/min 유량으로 주입하는 탄산화반응의 최적 용매의 양과 반응시간은 각각 5 mL/g, 2시간이었다. 해수와 초순수를 용매로 사용해서 PSA와 각각 혼합한 다음 탄산화했을 때, 이산화탄소 저장량은 각각 113, $101kg\;CO^2/(ton\;PSA)$이었다. 해수를 사용하여 탄산화한 고체는 대부분 calcite 형태의 탄산칼슘과 소량의 탄산마그네슘으로 구성되어있었고, 초순수를 사용했을 때의 고체도 calcite 형태의 탄산염임을 확인하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.87-95
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• 2020

한국과학기술정보연구원(KISTI)가 제공하는 과학기술정보서비스는 일반적인 정보서비스와 유사하게 구축된 콘텐츠를 이용자가 쉽고 편리하게 검색하고 조회할 수 있도록 만들어진 서비스이다. NDSL은 KISTI의 핵심 과학기술정보서비스로서 약 1억 38백만건의 콘텐츠를 제공하고 있으며 2019년 1년간 약 93백만회의 페이지 뷰를 보이고 있다. 본 논문에서는 NDSL이 제공하고 있는 학술논문, 보고서, 특허 등의 과학기술정보가 웹 서비스(https://www.ndsl.kr)를 통해서 어떻게 검색되고 활용되는지와 입력된 검색 질의어 등을 분석을 통해 다양한 인사이트를 도출하였다. 콘텐츠 구축 현황, 콘텐츠 유형별 활용 현황과 활용 방식 등의 일반적인 통계 이외에도 월별/요일별/시간대별 콘텐츠의 이용 행태, 조회수 구간별 활용 콘텐츠의 유형, 콘텐츠 유형별 1회 검색 대비 조회 비율, 학술논문의 발행년도별 이용 현황 비교, 국내 학술논문의 활용과 KCI 영향력 지수와의 관계, 학술논문과 특허 활용에 대한 특징 등 콘텐츠 유형별 활용성에 대한 분석을 진행하였다. 또한 콘텐츠 유형별 검색 질의어의 구성 방식, 질의어의 단어수 분석, 검색 질의어와 시기성의 관계 등의 검색 질의어에 대하여 분석하였으며 NDSL에서는 한글 성명 검색이 많다는 특징도 발견할 수 있었다. 이러한 분석 결과를 토대로 정보시스템 구축 관점에서의 NDSL 서비스 개선 방안을 제안하고자 한다. 본 논문에서는 콘텐츠 활용에 대한 행태 분석 결과를 이용자의 검색 결과에 동적으로 반영, 비로그인 이용자에 대한 식별을 통해 타겟팅 서비스가 가능하도록 시스템을 구축, 질의어 확장하는 등의 것을 NDSL 개선 사항으로 제안하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.11-17
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• 2020

본 논문은 캐시 시뮬레이션을 통해 각 교체 알고리즘의 캐시 히트(Cache Hit) 및 검색시간을 측정함으로써 캐시 교체 정책에 대한 실용적인 결과를 제시한다. 프로세서의 성능이 향상되면서 캐시 메모리 또한 성능을 향상하기 위한 많은 연구가 활발히 진행되고 있다. 캐시 메모리는 일반적으로 LRU(Least Recently Used) 교체방식을 사용하고 있으며 LRU 방식 이외에도 대표적으로 FIFO(First-In First-Out), LFU(Least Frequently Used) 및 Random 교체방식이 있다. 논문에서는 캐시 메모리 구조 및 교체 알고리즘을 소프트웨어로 구현하여 각 기법의 특징을 분석한다. 논문의 실험결과 LRU 알고리즘이 균등 분포에서 36.044%, 577.936ns, 편향 분포에서 45.636%, 504.692ns의 히트율(Hit ratio)과 검색시간을 보였으며, FIFO 알고리즘은 균등 분포에서 36.078%, 554.772ns, 편향 분포에서 45.662%, 489.574ns로 LRU와 유사한 성능을 보였다. Random 교체방식은 균등 분포에서 30.042%, 622.866ns, 편향 분포에서 36.36%, 553.878%로 가장 낮은 성능을 보였다. 이는 캐시 메모리에서 일반적으로 사용되는 LRU 교체방식이 타 교체 알고리즘보다 최선의 성능을 보이면서도 데이터의 참조 정보를 고려하는 합리적인 알고리즘임을 나타내는 것이다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권11호
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• pp.77-83
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• 2017

한국도로공사는 졸음쉼터의 확대설치로 2016년 고속도로 교통사고 사망자가 2015년 343명보다 24% 줄어든 262명으로 집계됐다고 밝혔다. 그리고 "졸음운전은 곧 사망" 등과 같은 강력한 메시지를 담은 대형 현수막을 설치하여 2016년 졸음운전 사망자가 2015년 대비 35% 감소한 것이다. 따라서 본 연구에서는 고속도로에서의 졸음운전을 방지하고자 공익광고가 운전자에게 미치는 영향을 분석하고 앞으로 공익광고가 나아가야 할 개선 방향을 제시하고자 하였다. 사례 조사와 문헌을 통해 국내외 고속도로 공익광고물 효과를 고찰한다. 직선도로가 곡선도로보다 사고 발생률이 높다는 사실과 자극적인 이미지나 표어와 같은 교통사고의 부정적 메시지 프레이밍이 교통사고를 줄이는데 큰 효과가 있었다는 것을 확인했다. 결론적으로 졸음쉼터에 공익광고판 설치를 제도화하고 고속도로 전광판(vms), 옥외광고판 그리고 내비게이션(스마트폰 포함) 안내가 일정구간별로 자동차 안팎에서 체계적으로 이루어질 때 공익광고의 효과를 극대화 시킬 수 있다.

• 대한공간정보학회지
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• 제24권4호
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• pp.67-74
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• 2016

공간해상도가 높은 드론 영상은 수목 밀도가 높은 지역에서 추출 한계를 갖는 기존 연구의 대안으로 떠오르고 있다. 본 연구에서는 드론 영상으로부터 수목이 우거진 산림 지역 내 수목 개체를 추출하였다. 영상 분할 과정을 거쳐서 추출되는 수목 개체 인식을 위해, DSM(digital surface model), 그리고 R, G, B 밴드 모두를 조합한 경우와 각각을 분리 조합한 경우의 영상 분할 결과를 비교하였다. 또한, 낙엽수림의 수목 우거짐의 변화를 시기별 영상별로 실험하였다. 3, 4, 5월 영상 중 숲이 울창한 5월의 경우 현지 측량한 나무를 기준으로 한 수목 개체 추출율은 50%로 나타났고, 수관폭 정확도 분석 결과 RMSE(root mean square error)가 1.5미터 이하로 가장 좋은 결과를 보였다. 실험지역의 추출은 중간 나무, 작은 나무 2가지 크기로 추출하였으며 작은 크기의 나무가 추출 정확도가 더 높았다. 이를 바탕으로 수고 추출을 하고, 수관폭과 흉고직경간의 관계식을 이용하여 흉고직경을 추정한다면, 임목재적 추정 및 산림바이오매스 추정까지 가능할 것으로 보인다.