• 한국가정과교육학회지
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• 제17권3호
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• pp.123-138
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• 2005

본 연구는 학습자의 시간관리에 대한 태도 및 시간관리에 대한 지식을 향상시키기 위해서 ICT를 활용한 학습자 활동 중심의 시간관리 교육 프로그램을 개발하여 창의적 재량활동시간을 통하여 교육하고 이의 효과를 검증하기 위하여 시도되었다. 시간관리 교육 프로그램의 개발을 위해 현행 7차 교육과정의 중학교 교육과정, 교육과정 해설서, 9종 교과서에서의 기술$\cdot$가정과 시간관리 단원의 내용분석을 하여 학습지도요소를 선정하고, 학습목표를 구체적으로 진술하였다. 시간관리 교육 프로그램 개발을 위해서 총 5차시의 교수-학습 과정안을 개발하였다. 교수-학습 과정안은 학습자의 활동 중심방법에 기초하였는데, 이 단계는 반응의 형성-반응의 명료화-반응의 심화-반응의 일반화 의 4단계로 구성되어 있다. 시간관리 교육 프로그램은 ICT활용수업으로 ICT활용유형을 고려하여 교수 학습 활동을 선정하고 학습자의 흥미도와 기억력을 높이기 위한 매체를 선정하였다. 시간관리 교육 프로그램이 학습자의 시간관리에 대한 태도 및 시간관리에 지식에 어떠한 영향을 미치는가를 검증하기 위하여 연구자가 재직하고 있는 G중학교 학생을 실험집단과 통제집단으로 나누어 실험을 실시하였다. 실험집단은 연구자가 개발한 시간관리 교육 프로그램을 활용하여 수업을 실시하였고 통제집단에는 설명식 강의 수업을 실시한 후 공변량분석을 하여 수업 효과를 검증하였다. 검증한 결과 개발된 시간관리 교육 프로그램으로 수업을 받은 실험집단의 학생들이 설명식 강의 수업을 받은 학생들에 비하여 시간관리에 대한 태도점수가 유의미하게 향상되었다. 또한, 개발된 시간관리 교육 프로그램을 통한 학습이 학습자의 시간관리에 대한 지식 향상에도 긍정적인 영향을 미친 것으로 나타났다. 이를 바탕으로 ICT를 활용한 시간관리 프로그램 개발과 교육에 대한 다양한 제언이 이루어졌다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권2호
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• pp.335-341
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• 2014

사용자 스마트폰에서 네트워크 비디오를 실시간으로 재생하려면, 서버가 비디오 콘텐츠를 스트리밍 방식으로 전송해야 한다. 일반적으로 상거래 서버는 유료 가입자 인증과 콘텐츠 분배를 담당한다. 단점은 사용자들의 서비스 요구가 급증하면 서버의 과부하, 전송 대역폭의 제한으로 고객에게 돌아가는 서비스 품질이 저하된다는 것이다. P2P 프로토콜은 콘텐츠를 보유한 사용자가 서버 역할을 분담하기 때문에 수요가 집중될 수록 서비스 품질이 좋아진다. 하지만 P2P 프로토콜은 분산된 서버를 제어할 수 없기 때문에 불법 콘텐츠 분배가 가능하여 상거래 용도로 적합하지 않다. 본 논문에서는 P2P 기반의 모바일 상거래에 적합한 동적 그룹 인증 기법을 제안한다. 제안한 기법은 공통키 생성, 공통키 업데이트, 그룹 서명 및 검증 프로토콜로 구성된다. 그룹을 구성하는 시더의 가입과 탈퇴를 반영할 수 있고, 하이브리드 P2P 기반의 상거래 모델에 적용되어 상거래 서비스는 중앙 서버가 담당하고 콘텐츠는 P2P 기반으로 분배할 수 있다.

• 지식경영연구
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• 제22권3호
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• pp.235-252
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• 2021

정보통신기술의 발달과 코로나19는 호텔산업에 이례적인 변화를 불러일으켰고, 호텔 고객들의 서비스 로봇과 같은 비대면 서비스에 대한 수요가 급증하였다. 이에 본 연구는 혼합분석기법을 적용하여 호텔 고객의 비대면 서비스에 대한 인식을 조사하고자 한다. 구체적으로 본 연구는 구조방정식모형을 통해 변수들간의 상관관계를 파악하였으며, 나아가 퍼지셋 질적 비교 분석 기법을 적용하여 비대면 서비스를 제공하는 호텔 이용의도를 형성하는 변수들의 패턴을 도출하였다. 분석결과, 서비스 경험 공동창출, 즐거움, 개인화 그리고 신뢰가 비대면 서비스 이용욕구를 거쳐 이용의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타난 반면에, 퍼지셋 질적 비교 분석 방법에서는 도출된 모든 패턴에서 즐거움이 핵심 요인으로 도출되었다. 이러한 분석결과를 토대로 본 연구는 호텔 고객의 비대면 서비스에 대한 심도 있는 이해를 위한 학술적 근거를 제시하였으며, 호텔 매니저들에게 위드 코로나 시대에 비대면 서비스 전략에 대한 구체적인 가이드라인을 제시하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.353-359
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• 2021

군은 군사훈련을 실전적으로 수행하기 위하여 최신 과학기술을 적용한 마일즈 장비를 활용한 훈련체계를 구축하고 있다. 마일즈 훈련체계는 마일즈 장비를 활용하여 야전에서 실기동 훈련을 실시함으로써 전투 인원과 장비의 피해상황을 실제 전장과 동일하게 모사할 수 있도록 하는 체계이다. 이를 통해 훈련병력은 실전과 유사한 체험을 할 수 있으며 특히, 정보, 통신 및 컴퓨터 시뮬레이션 등의 첨단 과학기술을 활용하는 통합체계로 구축되어 훈련에 참가하는 용사들의 훈련효과를 극대화 할 수 있다. 본 연구는 육군에서 활용 중인 마일즈 훈련효과를 과학적 기법을 활용하여 분석하였으며 중대급 마일즈를 대상으로 하였다. 특히 훈련효과를 분석하기 위한 효과지표는 관련 문헌조사 및 전문가 의견수렴을 통해 도출하였으며 Swing기법을 적용하여 효과지표별 가중치를 산출하고 훈련 경험자를 대상으로 한 설문조사 결과를 결합하여 최종 훈련효과를 도출하였다. 연구결과 마일즈 훈련효과는 기존의 마일즈를 활용하지 않는 훈련에 비해 2.6배 효과적이며 분산분석을 통해 신분별로 마일즈 훈련에 대한 만족도는 높으며 그 차이는 통계적으로 유의미한 것으로 도출되었다.

• 벤처창업연구
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• 제16권3호
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• pp.73-86
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• 2021

이 연구의 목적은 기업가적 혁신성을 정확하게 예측하는 고도화된 분석 모델을 탐색하는 것이다. 기업가정신 연구 분야에서는 최초로, 데이터 과학적 접근방식에 해당되는 기계학습(Machine learning)을 이용해 기업가적 혁신성(entrepreneurial innovativeness)을 예측하는 모델을 제시한다. 예측모델을 구축하기 위하여 Global Entrepreneurship Monitor(GEM)의 62개국 22,099건 데이터를 이용한다. 27개 설명변수로 이뤄진 데이터 셋을 토대로 전통적 통계방법인 다중회귀분석과, 회귀트리, 랜덤포레스트, XG부스트, 인공신경망 등 기계학습을 이용한 예측모델을 구축하고 각 모델의 성능을 비교한다. 모델의 성능 평가를 위해 RMSE(Root mean square error), MAE(Mean absolute error)와 상관관계(Correlation) 등 지표를 사용한다. 분석 결과 5가지 기계학습 기반 모델은 모두 전통적 방법에 비해 우수한 성능을 보였으며, 예측 성능이 가장 좋은 모델은 XG부스트였다. XG부스트를 통한 기업가적 혁신성 예측에 있어서 기여도가 높은 변수는 창업가의 기회인지 및 시장 확장의 교차항 변수이며, 이는 신시장에서 기회를 획득하고자 하는 유형의 창업기업이 높은 혁신성을 보인다는 점을 확인했다. 이 연구는 고도화된 분석방법인 기계학습을 이용해 새로운 예측모델을 제시, 기업가정신 연구의 시야를 확장했다는 점에서 의의를 지닌다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권8호
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• pp.269-280
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• 2022

블록체인 기반 탈중앙화 금융 시장의 등장과 함께 분산 금융 어플리케이션의 사용자와 자본 유동성이 크게 증가하고 있다. 자동화 마켓 메이커는 탈중앙화 거래 플랫폼의 유동성을 바탕으로 자동으로 거래 단가를 계산하는 프로토콜로, 거래 플랫폼의 유동성 풀을 활용하여 구매자와 판매자가 동 시간대에 존재하지 않아도 거래의 성사를 가능하게 하여 현재 탈중앙화 거래 시장에서 가장 일반적으로 사용되고 있다. 그러나 자동화 마켓 메이커는 거래의 비용 효율이 거래에 사용되는 특정 유동성 풀의 유동성 규모에 의존하여, 유동성 풀의 규모가 작고 거래의 규모가 클수록 거래의 비용 효율이 크게 감소한다는 단점이 있다. 이를 해결하기 위한 방법으로 상대적으로 유동성의 규모가 큰 유동성 풀로 거래 경로를 우회하여 비용 효율을 개선하는 거래 경로 라우팅 알고리즘이 채택되고 있지만, 단일 거래 경로만을 사용하기 때문에 여전히 개선의 여지가 존재한다. 본 논문에서는 거래 경로를 우회하는 것에 더하여 거래 규모를 분산하여 다수의 거래 경로를 동시에 탐색하는 다중 경로 라우팅 알고리즘을 제안하고, 해당 알고리즘을 사용하여 자동화 마켓 메이커 기반의 거래 환경에서 기존의 거래 경로 라우팅 알고리즘에 비해 거래의 비용 효율을 개선한다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권7호
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• pp.28-38
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• 2022

'제4차 산업혁명' 용어는 2016년 세계 경제 포럼(WEF: World Economic Forum)에서 언급되었으며, 정보 통신 기술(ICT) 기반의 새로운 산업 시대를 대표하는 용어가 되었다. 4차산업혁명의 환경속에서 경영활동에 있어서도 ESG 경영활동이 매우 중요한 요소로 나아가고 있다. 포스트 코로나 시대 조직 운영의 새로운 패러다임 등장하면서 각계각층의 환경, 사회적 책임, 지배 조 등과 관련한 ESG(Environment, Social, Governance) 투자 요구가 증가하고 있다. 본 연구는 그중에서도 감정평가사의 전문성을 활용하여 ESG 경영을 지원할 수 있는 역할에 관해 고찰해본다. 국민의 관심이 높은 분야 중 하나는 부동산이라는 점, 그리고 대부분의 ESG는 사기업의 역할을 중심으로 진행되었다는 점에서 전문가집단의 역할 혹은 공사, 공공기관의 역할에 관해서는 상대적으로 미흡하다는 점에서 연구의 동기가 있다. 부동산투자사업을 영위하는 기업 또는 일반기업체가 부동산투자 시 ESG 평가 등 감정평가사를 활용한 ESG 경영 활성화를 위한 한국감정평가사협회 역할을 수립한다면 효율적이고 건전한 부동산 산업의 발전을 도모할 수 있을 것으로 보아, 전문가집단에 관한 연구도 필요하다고 판단하였다.또한 감정평가 업무는 COVID-19의 영향을 배제하더라도 점진적으로 비대면 혹은 다양한 첨단 기술(4차 산업)을 활용한 감정평가의 도입이 필요하다. 최근 활발하게 진행되고 있는 공공기관 혹은 전문가집단의 ESG 역할이 연구 중인 가운데 본 연구는 한국감정평가사협회의 ESG의 역할에 관해 초점을 두고 연구를 진행하였다는 점에서 선행연구와 차별성이 있다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권9호
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• pp.283-290
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• 2023

최근 IoT 기술이 꾸준하게 발전되면서 의료 시스템, 스마트 TV 시계 등에서 많이 활용되고 있다. 소프트웨어 개발의 66%가 메모리 공격에 취약한 C 언어를 통해 개발되고 C 언어를 사용하는 IoT 기기에 위협적으로 작용한다. 스택스매싱 오버플로 공격은 사용자가 정의한 버퍼 크기보다 큰 값을 삽입하여 반환 주소가 저장된 영역을 덮어쓰게 하여 프로그램이 정상적으로 동작하지 못하게 한다. 메모리 가용량이 적은 IoT 기기는 스택스매싱 오버플로 공격에 취약하다. 또한, 기존의 백신 프로그램을 그대로 적용하게 되면 IoT 기기가 정상적으로 동작하지 못한다. 연구에서는 IoT 기기에 대한 스택스매싱 오버플로 공격을 방어하기 위해 여러 탐지 방법 중 카나리아를 사용하여 각각 무작위 값, 체크썸, DSLR(무작위 저장 위치)로 조건을 설정했다. 2개의 카나리아를 버퍼 내에 배치하여 하나는 버퍼의 끝인 반환 주소 앞에 배치하고 나머지 하나는 버퍼 내 무작위 위치에 저장했다. 이는 고정된 위치에 저장된 카나리아 값은 공격자가 위치를 예측하기 쉬우므로 무작위한 위치에 카나리아를 저장하여 공격자가 카나리아의 위치를 예측하기 어렵게 했다. 탐지 프로그램 실행 후 스택스매싱 오버플로 공격이 발생 후 각 조건을 만족하게 되면 프로그램이 종료된다. 설정한 조건을 각각 조합하여 8가지 경우의 수를 만들었고 이를 테스트했다. 이를 통해 IoT 기기에는 다중 조건을 사용한 탐지 방법보다 DSLR을 이용한 탐지 방법을 사용하는 것이 더 효율적이라는 결과를 얻었다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제9권11호
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• pp.265-272
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• 2020

뇌파를 이용한 Brain-computer interface (BCI) 연구에서는 다른 그룹보다 그 성능을 발휘하지 못하는 소위 BCI-illiteracy 그룹이라고 알려진 사용자 집단에 대한 이해와 처리가 중요하다. 본 연구는 사용자로부터 사전 휴지 상태의 뇌파 신호를 미리 측정하고 그 신호로부터 주파수 기반의 특징 변수를 생성하여 이를 피험자 개인의 특성 변수로 사용하고, 추정된 개인 특성 변수를 이용하여 이후 움직임 상상 패러다임이 적용된 BCI 시행의 성능과 어느 정도의 정량적 연관성을 가지며 이를 정확하게 예측할 수 있는지를 밝히고자 하였다. 결과에 대한 신뢰성을 높이기 위해서 검증된 공개 뇌파 데이터베이스를 활용하고 Convolution neural network 기반의 딥러닝 기법을 활용하여 이진 BCI 성능 계산을 실시하였으며 Lasso 정규화가 적용된 선형 회귀 분석을 통해서 각 특징 변수와의 예측 관련성을 조사하였다. 첫 번째로 휴지 상태 뇌파 모든 특징 변수들과 BCI 성능 간의 연관성을 파악하기 위해서 전통적인 통계 방법들을 적용하였고 이를 통해서 전두엽에서 측정된 뇌파 신호들의 13 Hz를 기준으로 이보다 낮은 주파수와 높은 주파수 파워 간의 비율이 BCI 성능 사이와 통계적 유의미한 높은 상관성이 가지고 있다는 사실을 확인할 수 있었다. 이를 근거로 상대 주파수 비율 값이 BCI 성능을 예측해볼 수 있는 좋은 지표 후보군으로 지정하였다. 두 번째로 Lasso를 이용한 회귀 분석을 통해서 휴식 상태의 상대 주파수 비율 변수를 이용하여 BCI 성능 사이에 최대 선형 계수 0.544 수준의 선형 관계를 찾을 수 있었으며, BCI 과제를 잘 시행할 수 있는 그룹과 못할 그룹을 AUC 0.817 수준으로 예측할 수 있었다. 본 연구에서는 각 사용자마다 측정된 휴지 상태의 뇌파로부터 앞으로 있을 BCI 성능을 예측할 수 있는 방법론 제시함으로써 일반인을 대상으로 좀 더 신뢰성 있고 응용 가능한 BCI 시스템 개발에 기여하고자 한다.

• 대한교통학회지
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• 제34권4호
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• pp.304-317
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• 2016

교통, 정보통신 등 기술의 발전은 물자의 흐름을 가속시켜왔으며, 지역적 범위의 물류가 국가적 범위의 물류로 확장됨에 따라 국가 물류정책에 대한 중요성은 증가하고 있다. 국내 물류시장의 급격한 성장으로 인한 물류시설의 공급부족, 물류시설의 비효율적 운영, 유통구조의 복잡성과 같은 문제를 해결하기 위해 거점물류시설을 건설하여 효율화를 도모하였으나 저조한 운영실적으로 어려움을 겪고 있다. 거점물류시설에 대하여 활성화 방안에 관해서는 많은 연구가 이루어지고 있으나 사설 물류업체와의 기능중첩에 초점을 맞춘 원인분석은 이루어지지 않고 있다. 이에 본 연구에서는 영남내륙화물기지의 기능상실에 따른 인근 물류시설과의 기능중첩과 연계체계의 불합리성에 대하여 분석 하였다. 국내 화물수송의 대부분인 육로운송에서 기능 중첩에 따른 거점물류단지 미 이용에 대한 원인을 제시함으로써 향후 국가단위 물류 인프라 정책의 측면에서 의미를 찾을 수 있을 것으로 판단된다.