• 벤처창업연구
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• 제14권3호
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• pp.73-84
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• 2019

국내 중소기업 종사자들은 수십 년의 직장 근무경력에도 불구하고 퇴직 후 직장에서 쌓은 직무역량을 활용한 자영 업종에 진출하지 못하고 있다. 대기업과 달리, 중소기업은 당장 성과에 치중하다 보니 종사원의 중장기적인 직무역량 향상을 위한 시스템을 제대로 갖추지 못하고 있다. 중소기업 종사자들의 직무역량에 영향을 미치는 독립변수를 분석하여 중소기업 인사담당자를 위한 실무적인 시사점을 도출할 필요가 있다. 선행연구에서는 의료, 공무원, IT 등 특정 업종 분야에서 직무역량에 영향을 미치는 독립변수 분석은 있지만, 중소기업 종사자들에 대한 분석은 미흡한 실정이다. 본 연구는 중소기업 일반 종사자들의 직무역량을 종속변수로 하고 이에 영향을 미치는 독립변수를 선행연구에 기초하여 직무 적합성과 조직 공정성으로 설정했다. 이들의 하위 변수로는 직무 적합성에는 지식, 기술, 경험, 욕구를, 조직 공정성에는 분배, 절차, 배치 공정성을 각각 도출하였다. 국내 중소기업 종사자를 대상으로 2019년 2월~3월에 걸쳐 Likert 5점 척도에 의한 설문조사를 진행했으며, 323명으로부터 설문을 회수하여 SPSS와 AMOS 통계패키지를 활용하여 실증 분석하였다. 직무 적합성의 4개 하위 독립변수 가운데, 지식, 기술, 경험은 직무역량에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났고, 욕구는 그렇지 못한 것으로 나타났다. 조직 공정성의 3개 하위 독립변수 가운데, 배치 공정성은 직무역량에 유의한 영향을 미치지만, 분배와 절차 공정성은 그렇지 못한 것으로 나타났다. 중소기업 인사담당자는 채용, 배치, 승진 등 단계별로 지식, 기술, 경험, 배치 공정성 등의 독립변수를 적절히 활용하여 종사자들의 직무역량을 향상할 필요가 있다. 직무역량을 객관적으로 측정하지 못하는 본 연구의 한계를 극복하기 위해 향후 직무역량 모델링 연구가 필요하다.

• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.127-146
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• 2022

최근 워드 임베딩이 딥러닝 기반 자연어 처리를 다루는 다양한 업무에서 우수한 성능을 나타내면서, 단어, 문장, 그리고 문서 임베딩의 고도화 및 활용에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 예를 들어 교차 언어 전이는 서로 다른 언어 간의 의미적 교환을 가능하게 하는 분야로, 임베딩 모델의 발전과 동시에 성장하고 있다. 또한 핵심 기술인 벡터 정렬(Vector Alignment)은 임베딩 기반 다양한 분석에 적용될 수 있다는 기대에 힘입어 학계의 관심이 더욱 높아지고 있다. 특히 벡터 정렬은 최근 수요가 높아지고 있는 분야간 매핑, 즉 대용량의 범용 문서로 학습된 사전학습 언어모델의 공간에 R&D, 의료, 법률 등 전문 분야의 어휘를 매핑하거나 이들 전문 분야간의 어휘를 매핑하기 위한 실마리를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 하지만 학계에서 주로 연구되어 온 선형 기반 벡터 정렬은 기본적으로 통계적 선형성을 가정하기 때문에, 본질적으로 상이한 형태의 벡터 공간을 기하학적으로 유사한 것으로 간주하는 가정으로 인해 정렬 과정에서 필연적인 왜곡을 야기한다는 한계를 갖는다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 데이터의 비선형성을 효과적으로 학습하는 딥러닝 기반 벡터 정렬 방법론을 제안한다. 제안 방법론은 서로 다른 공간에서 벡터로 표현된 전문어 임베딩을 범용어 임베딩 공간에 정렬하는 스킵연결 오토인코더와 회귀 모델의 순차별 학습으로 구성되며, 학습된 두 모델의 추론을 통해 전문 어휘를 범용어 공간에 정렬할 수 있다. 제안 방법론의 성능을 검증하기 위해 2011년부터 2020년까지 수행된 국가 R&D 과제 중 '보건의료' 분야의 문서 총 77,578건에 대한 실험을 수행한 결과, 제안 방법론이 기존의 선형 벡터 정렬에 비해 코사인 유사도 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 유기물자원화
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• 제31권4호
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• pp.29-39
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• 2023

본 연구에서는 의료폐기물에 대해 평상시 상황과 대규모 감염병 발병 상황으로 구분하여 발생 특성을 분석하였다. 평상시 상황에서는 회귀분석을 통해 의료폐기물 종류별 발생량 예측 모델을 수립하였으며, 유의값(p)은 모두 < 0.0001로 통계적으로 유의미하였다. 각 분류별 예측 모델식의 결정계수(R²) 값은 I-MW(R²=0.9943) > G-MW(R²=0.9817) > H-MW(R²=0.9310) 순으로 분석되었다. 또한, 기존 문헌과 유사한 결과로 영향인자로 사용된 GDP(G-MW), 의료기관 수(H-MW), 고령 인구비(I-MW)는 모두 높은 상관성을 나타내었다. 각 모델식을 종합한 총 의료폐기물 발생량의 MAE는 2,615, RMSE 3,353로 평가되어 H-MW(2,491, 2,890)와 I-MW(2,291, 3,267) 의료폐기물 모델식과 유사한 수준의 정확도를 나타내는 것이 확인되었다. 단기간 내 대량 발생하는 감염병 사태 시기의 의료폐기물 발생 특성은 정확한 추정이 제한적이므로 격리의료폐기물의 발생원단위를 분석하였다. 감염병 초기인 불안정기 8.74 kg/인·일, 안정기 2.69 kg/인·일, 감소기 시기 평균 0.08 kg/인·일의 발생원단위를 나타내었다. 격리의료폐기물 발생원단위와 치명률 간의 상관분석 결과, 불안정기 +0.99, 안정기 +0.52, 감소기 +0.96으로 나타났으며, 감염병 발병 전체시기에서 +0.95 이상의 매우 높은 양의 상관성을 나타내는 것이 확인되었다. 본 연구에서 도출된 연구결과는 보건 의료상에 적절한 의료폐기물 관리시스템을 구축하는 데 유용한 역할을 수행할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.135-149
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• 2020

인공지능을 기반으로 한 다양한 연구들이 현대사회에 많은 변화를 불러일으키고 있다. 금융시장 역시 예외는 아니다. 로보어드바이저 개발이 활발하게 진행되고 있으며 전통적 방식의 단점을 보완하고 사람이 분석하기 어려운 부분을 대체하고 있다. 로보어드바이저는 인공지능 알고리즘으로 자동화된 투자 결정을 내려 다양한 자산배분 모형과 함께 활용되고 있다. 자산배분 모형 중 리스크패리티는 대표적인 위험 기반 자산배분 모형의 하나로 큰 자산을 운용하는 데 있어 안정성을 나타내고 현업에서 역시 널리 쓰이고 있다. 그리고 XGBoost 모형은 병렬화된 트리 부스팅 기법으로 제한된 메모리 환경에서도 수십억 가지의 예제로 확장이 가능할 뿐만 아니라 기존의 부스팅에 비해 학습속도가 매우 빨라 많은 분야에서 널리 활용되고 있다. 이에 본 연구에서 리스크패리티와 XGBoost를 장점을 결합한 모형을 제안하고자 한다. 기존에 널리 사용되는 최적화 자산배분 모형은 과거 데이터를 기반으로 투자 비중을 추정하기 때문에 과거와 실투자 기간 사이의 추정 오차가 발생하게 된다. 최적화 자산배분 모형은 추정 오차로 인해 포트폴리오 성과에서 악영향을 받게 된다. 본 연구는 XGBoost를 통해 실투자 기간의 변동성을 예측하여 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 줄여 모형의 안정성과 포트폴리오 성과를 개선하고자 한다. 본 연구에서 제시한 모형의 실증 검증을 위해 한국 주식시장의 10개 업종 지수 데이터를 활용하여 2003년부터 2019년까지 총 17년간 주가 자료를 활용하였으며 in-sample 1,000개, out-of-sample 20개씩 Moving-window 방식으로 예측 결과값을 누적하여 총 154회의 리밸런싱이 이루어진 백테스팅 결과를 도출하였다. 본 연구에서 제안한 자산배분 모형은 기계학습을 사용하지 않은 기존의 리스크패리티와 비교하였을 때 누적수익률 및 추정 오차에서 모두 개선된 성과를 보여주었다. 총 누적수익률은 45.748%로 리스크패리티 대비 약 5% 높은 결과를 보였고 추정오차 역시 10개 업종 중 9개에서 감소한 결과를 보였다. 실험 결과를 통해 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 감소시킴으로써 포트폴리오 성과를 개선하였다. 포트폴리오의 추정 오차를 줄이기 위해 모수 추정 방법에 관한 다양한 연구 사례들이 존재한다. 본 연구는 추정 오차를 줄이기 위한 새로운 추정방법으로 기계학습을 제시하여 최근 빠른 속도로 발전하는 금융시장에 맞는 진보된 인공지능형 자산배분 모형을 제시한 점에서 의의가 있다.

• Journal of Oral Medicine and Pain
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• 제32권2호
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• pp.157-175
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• 2007

본 연구는 농촌지역 주민들의 구취실태를 파악하고 구취에 관련된 요인을 알아봄으로써 구취예방 및 효율적인 구취제거 방안을 마련하는데 기초 자료를 제공하고자 일부 농촌지역의 주민 293명을 대상으로 2006년 1월 4일부터 1월 21일까지 면접설문조사(구강위생관리 행태, 구취관련 질병력, 구취실태), 구취측정, 구강검사, 치아우식활성검사(스나이더검사, 타액분비율검사, 타액완충능검사)를 실시한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 잇솔질 횟수는 1일 2회가 46.1 %로 가장 많았고, 여자가 남자보다 잇솔질 횟수가 많았다. 매일 혀솔질을 하는 군은 25.6%이었고, 보조 구강위생용품을 사용하는 군은 9.2 %이었다. 2. 평상시 구취를 자각하고 있는 사람은 62.5 %이었고, 구취를 가장 심하게 자각하는 시기는 기상 후가 72.7 %, 구취를 자각하는 부위는 잇몸에서 23.0 %, 구취의 유형으로는 구린 냄새가 37.2 %로 높게 나타났다. 3. 구취측정 결과 OG는 50 ppm미만이 54.3 %, $50{\sim}100ppm$ 범위에 41.6 %로 나타났고, $NH_3$는 $20{\sim}60ppm$ 범위에 52.6 %로 가장 높았다. 4. 구취관련 질병력별 OG는 치아우식증으로 인한 식편압입, 당뇨병과 구취에 대한 가족력군에서 $50{\sim}100ppm$ 범위에 유의하게 높았으며, $NH_3$는 호흡기계 질환군에서 유의한 차이가 있었다. 5 평상시 구취 자각정도별 OG는 '냄새가 나지 않는다'는 군과 '가끔 냄새가 난다'는 군에서 50 ppm 미만에 각각 55.9 %, 57.5 %로 나타났고, '본인이 느낄 정도로 항상 냄새가 난다'는 군과 '항상 심하게 냄새가 난다'는 군에서 $50{\sim}100ppm$ 범위에 각각 52.0 %, 63.6 %로 높게 나타났으며, $NH_3$는 모두 $20{\sim}60ppm$ 범위에 높게 나타났다. 6. 구강검사별 OG는 치수노출치와 식편압입이 많을수록, 설태지수가 높아질수록 $50{\sim}100ppm$ 범위에 OG값이 증가되었고, $NH_3$는 보철치가 많을수록, 설태지수가 높아질수록 유의하게 증가되었으며, 하악 국소의치군에서 60 ppm 이상으로 유의하게 증가되었다. 7. 스나이더검사는 고도활성이 43.0 %로 가장 높았고, 산 생성균의 활성이 높을수록 OG값이 증가되었다. 자극성 타액분비율 검사는 8.0 ml 이하에서 62.5 %로 가장 높았고, 타액분비율이 많을수록 OG값이 감소된 분포를 보였으며, 타액완충능검사는 0.1N 유산용액의 방울 수가 $6{\sim}10$ 방울에서 58.7 %로 가장 높았고, 타액완충능이 증가될수록 OG값이 냄새를 느끼지 못하는 50 ppm 미만에서 증가되었다. 8. 구강환경과 구취와의 상관관계에서 OG는 타액분비율, 보철치와 음의 상관관계를, 치수노출치, 충전치, 현존치, 설태량, 식편압입과 양의 상관관계를 보였으며, $NH_3$는 우식치와 음의 상관관계를, 보철치, 잇솔질 횟수와 양의 상관관계를 보였다. 9. 다중회귀분석 결과에서 OG에 영향을 주는 요인으로는 여자, 치수노출치, 보철치, 식편압입, 타액분비율, 설태지수, 스나이 더검사의 고도활성이 선정되었고 이들의 설명력은 45.1 %이었으며, NH3에 영향을 주는 요인으로는 여자, 치수노출치, 설태지수, 보철치가 선정되었으며 이들의 설명력은 6.6 %이었다. 이상의 결과를 볼 때, 조사대상 농촌지역 주민들의 구취실태는 구강환경 및 구취관련 요인, 치아우식활성검사의 스나이더 검사, 타액분비율검사와 밀접한 관련이 있음을 시사한다. 따라서 이들 주민들의 구취예방을 위해서는 식후에 올바른 잇솔질 방법 및 혀솔질과 더불어 보조 구강위생용품을 사용하여 식편압입과 설태제거를 해야 할 필요성이 강조된다. 구취의 원인과 그 성분은 매우 복잡하고 다양하므로 개인별 구취발생 요인을 정확하게 분석하기 위해서는 추후 계속적이고, 체계적인 연구가 필요하며, 보건(지)소의 치과위생사를 활용하여 지역사회 주민들에게 계속적인 구강보건교육 프로그램이 제공되어야 한다고 생각된다.