• 대한교통학회:학술대회논문집
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• 대한교통학회 1995년도 제27회 학술발표회
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• pp.101-113
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• 1995

The objective of this research is to test the feasibility of developing a statewide truck traffic forecasting methodology for Wisconsin by using Origin-Destination surveys, traffic counts, classification counts, and other data that are routinely collected by the Wisconsin Department of Transportation (WisDOT). Development of a feasible model will permit estimation of future truck traffic for every major link in the network. This will provide the basis for improved estimation of future pavement deterioration. Pavement damage rises exponentially as axle weight increases, and trucks are responsible for most of the traffic-induced damage to pavement. Consequently, forecasts of truck traffic are critical to pavement management systems. The pavement Management Decision Supporting System (PMDSS) prepared by WisDOT in May 1990 combines pavement inventory and performance data with a knowledge base consisting of rules for evaluation, problem identification and rehabilitation recommendation. Without a r.easonable truck traffic forecasting methodology, PMDSS is not able to project pavement performance trends in order to make assessment and recommendations in the future years. However, none of WisDOT's existing forecasting methodologies has been designed specifically for predicting truck movements on a statewide highway network. For this research, the Origin-Destination survey data avaiiable from WisDOT, including two stateline areas, one county, and five cities, are analyzed and the zone-to'||'&'||'not;zone truck trip tables are developed. The resulting Origin-Destination Trip Length Frequency (00 TLF) distributions by trip type are applied to the Gravity Model (GM) for comparison with comparable TLFs from the GM. The gravity model is calibrated to obtain friction factor curves for the three trip types, Internal-Internal (I-I), Internal-External (I-E), and External-External (E-E). ~oth "macro-scale" calibration and "micro-scale" calibration are performed. The comparison of the statewide GM TLF with the 00 TLF for the macro-scale calibration does not provide suitable results because the available 00 survey data do not represent an unbiased sample of statewide truck trips. For the "micro-scale" calibration, "partial" GM trip tables that correspond to the 00 survey trip tables are extracted from the full statewide GM trip table. These "partial" GM trip tables are then merged and a partial GM TLF is created. The GM friction factor curves are adjusted until the partial GM TLF matches the 00 TLF. Three friction factor curves, one for each trip type, resulting from the micro-scale calibration produce a reasonable GM truck trip model. A key methodological issue for GM. calibration involves the use of multiple friction factor curves versus a single friction factor curve for each trip type in order to estimate truck trips with reasonable accuracy. A single friction factor curve for each of the three trip types was found to reproduce the 00 TLFs from the calibration data base. Given the very limited trip generation data available for this research, additional refinement of the gravity model using multiple mction factor curves for each trip type was not warranted. In the traditional urban transportation planning studies, the zonal trip productions and attractions and region-wide OD TLFs are available. However, for this research, the information available for the development .of the GM model is limited to Ground Counts (GC) and a limited set ofOD TLFs. The GM is calibrated using the limited OD data, but the OD data are not adequate to obtain good estimates of truck trip productions and attractions .. Consequently, zonal productions and attractions are estimated using zonal population as a first approximation. Then, Selected Link based (SELINK) analyses are used to adjust the productions and attractions and possibly recalibrate the GM. The SELINK adjustment process involves identifying the origins and destinations of all truck trips that are assigned to a specified "selected link" as the result of a standard traffic assignment. A link adjustment factor is computed as the ratio of the actual volume for the link (ground count) to the total assigned volume. This link adjustment factor is then applied to all of the origin and destination zones of the trips using that "selected link". Selected link based analyses are conducted by using both 16 selected links and 32 selected links. The result of SELINK analysis by u~ing 32 selected links provides the least %RMSE in the screenline volume analysis. In addition, the stability of the GM truck estimating model is preserved by using 32 selected links with three SELINK adjustments, that is, the GM remains calibrated despite substantial changes in the input productions and attractions. The coverage of zones provided by 32 selected links is satisfactory. Increasing the number of repetitions beyond four is not reasonable because the stability of GM model in reproducing the OD TLF reaches its limits. The total volume of truck traffic captured by 32 selected links is 107% of total trip productions. But more importantly, ~ELINK adjustment factors for all of the zones can be computed. Evaluation of the travel demand model resulting from the SELINK adjustments is conducted by using screenline volume analysis, functional class and route specific volume analysis, area specific volume analysis, production and attraction analysis, and Vehicle Miles of Travel (VMT) analysis. Screenline volume analysis by using four screenlines with 28 check points are used for evaluation of the adequacy of the overall model. The total trucks crossing the screenlines are compared to the ground count totals. L V/GC ratios of 0.958 by using 32 selected links and 1.001 by using 16 selected links are obtained. The %RM:SE for the four screenlines is inversely proportional to the average ground count totals by screenline .. The magnitude of %RM:SE for the four screenlines resulting from the fourth and last GM run by using 32 and 16 selected links is 22% and 31 % respectively. These results are similar to the overall %RMSE achieved for the 32 and 16 selected links themselves of 19% and 33% respectively. This implies that the SELINICanalysis results are reasonable for all sections of the state.Functional class and route specific volume analysis is possible by using the available 154 classification count check points. The truck traffic crossing the Interstate highways (ISH) with 37 check points, the US highways (USH) with 50 check points, and the State highways (STH) with 67 check points is compared to the actual ground count totals. The magnitude of the overall link volume to ground count ratio by route does not provide any specific pattern of over or underestimate. However, the %R11SE for the ISH shows the least value while that for the STH shows the largest value. This pattern is consistent with the screenline analysis and the overall relationship between %RMSE and ground count volume groups. Area specific volume analysis provides another broad statewide measure of the performance of the overall model. The truck traffic in the North area with 26 check points, the West area with 36 check points, the East area with 29 check points, and the South area with 64 check points are compared to the actual ground count totals. The four areas show similar results. No specific patterns in the L V/GC ratio by area are found. In addition, the %RMSE is computed for each of the four areas. The %RMSEs for the North, West, East, and South areas are 92%, 49%, 27%, and 35% respectively, whereas, the average ground counts are 481, 1383, 1532, and 3154 respectively. As for the screenline and volume range analyses, the %RMSE is inversely related to average link volume. 'The SELINK adjustments of productions and attractions resulted in a very substantial reduction in the total in-state zonal productions and attractions. The initial in-state zonal trip generation model can now be revised with a new trip production's trip rate (total adjusted productions/total population) and a new trip attraction's trip rate. Revised zonal production and attraction adjustment factors can then be developed that only reflect the impact of the SELINK adjustments that cause mcreases or , decreases from the revised zonal estimate of productions and attractions. Analysis of the revised production adjustment factors is conducted by plotting the factors on the state map. The east area of the state including the counties of Brown, Outagamie, Shawano, Wmnebago, Fond du Lac, Marathon shows comparatively large values of the revised adjustment factors. Overall, both small and large values of the revised adjustment factors are scattered around Wisconsin. This suggests that more independent variables beyond just 226; population are needed for the development of the heavy truck trip generation model. More independent variables including zonal employment data (office employees and manufacturing employees) by industry type, zonal private trucks 226; owned and zonal income data which are not available currently should be considered. A plot of frequency distribution of the in-state zones as a function of the revised production and attraction adjustment factors shows the overall " adjustment resulting from the SELINK analysis process. Overall, the revised SELINK adjustments show that the productions for many zones are reduced by, a factor of 0.5 to 0.8 while the productions for ~ relatively few zones are increased by factors from 1.1 to 4 with most of the factors in the 3.0 range. No obvious explanation for the frequency distribution could be found. The revised SELINK adjustments overall appear to be reasonable. The heavy truck VMT analysis is conducted by comparing the 1990 heavy truck VMT that is forecasted by the GM truck forecasting model, 2.975 billions, with the WisDOT computed data. This gives an estimate that is 18.3% less than the WisDOT computation of 3.642 billions of VMT. The WisDOT estimates are based on the sampling the link volumes for USH, 8TH, and CTH. This implies potential error in sampling the average link volume. The WisDOT estimate of heavy truck VMT cannot be tabulated by the three trip types, I-I, I-E ('||'&'||'pound;-I), and E-E. In contrast, the GM forecasting model shows that the proportion ofE-E VMT out of total VMT is 21.24%. In addition, tabulation of heavy truck VMT by route functional class shows that the proportion of truck traffic traversing the freeways and expressways is 76.5%. Only 14.1% of total freeway truck traffic is I-I trips, while 80% of total collector truck traffic is I-I trips. This implies that freeways are traversed mainly by I-E and E-E truck traffic while collectors are used mainly by I-I truck traffic. Other tabulations such as average heavy truck speed by trip type, average travel distance by trip type and the VMT distribution by trip type, route functional class and travel speed are useful information for highway planners to understand the characteristics of statewide heavy truck trip patternS. Heavy truck volumes for the target year 2010 are forecasted by using the GM truck forecasting model. Four scenarios are used. Fo~ better forecasting, ground count- based segment adjustment factors are developed and applied. ISH 90 '||'&'||' 94 and USH 41 are used as example routes. The forecasting results by using the ground count-based segment adjustment factors are satisfactory for long range planning purposes, but additional ground counts would be useful for USH 41. Sensitivity analysis provides estimates of the impacts of the alternative growth rates including information about changes in the trip types using key routes. The network'||'&'||'not;based GMcan easily model scenarios with different rates of growth in rural versus . . urban areas, small versus large cities, and in-state zones versus external stations. cities, and in-state zones versus external stations.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제20권3호
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• pp.139-166
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• 2010

The supply chain management (SCM) systems have emerged as strong managerial tools for manufacturing firms in enhancing competitive strength. Despite of large investments in the SCM systems, many companies are not fully realizing the promised benefits from the systems. A review of literature on adoption, implementation and success factor of IOS (inter-organization systems), EDI (electronic data interchange) systems, shows that this issue has been examined from multiple theoretic perspectives. And many researchers have attempted to identify the factors which influence the success of system implementation. However, the existing studies have two drawbacks in revealing the determinants of systems implementation success. First, previous researches raise questions as to the appropriateness of research subjects selected. Most SCM systems are operating in the form of private industrial networks, where the participants of the systems consist of two distinct groups: focus companies and vendors. The focus companies are the primary actors in developing and operating the systems, while vendors are passive participants which are connected to the system in order to supply raw materials and parts to the focus companies. Under the circumstance, there are three ways in selecting the research subjects; focus companies only, vendors only, or two parties grouped together. It is hard to find researches that use the focus companies exclusively as the subjects probably due to the insufficient sample size for statistic analysis. Most researches have been conducted using the data collected from both groups. We argue that the SCM success factors cannot be correctly indentified in this case. The focus companies and the vendors are in different positions in many areas regarding the system implementation: firm size, managerial resources, bargaining power, organizational maturity, and etc. There are no obvious reasons to believe that the success factors of the two groups are identical. Grouping the two groups also raises questions on measuring the system success. The benefits from utilizing the systems may not be commonly distributed to the two groups. One group's benefits might be realized at the expenses of the other group considering the situation where vendors participating in SCM systems are under continuous pressures from the focus companies with respect to prices, quality, and delivery time. Therefore, by combining the system outcomes of both groups we cannot measure the system benefits obtained by each group correctly. Second, the measures of system success adopted in the previous researches have shortcoming in measuring the SCM success. User satisfaction, system utilization, and user attitudes toward the systems are most commonly used success measures in the existing studies. These measures have been developed as proxy variables in the studies of decision support systems (DSS) where the contribution of the systems to the organization performance is very difficult to measure. Unlike the DSS, the SCM systems have more specific goals, such as cost saving, inventory reduction, quality improvement, rapid time, and higher customer service. We maintain that more specific measures can be developed instead of proxy variables in order to measure the system benefits correctly. The purpose of this study is to find the determinants of SCM systems success in the perspective of vendor companies. In developing the research model, we have focused on selecting the success factors appropriate for the vendors through reviewing past researches and on developing more accurate success measures. The variables can be classified into following: technological, organizational, and environmental factors on the basis of TOE (Technology-Organization-Environment) framework. The model consists of three independent variables (competition intensity, top management support, and information system maturity), one mediating variable (collaboration), one moderating variable (government support), and a dependent variable (system success). The systems success measures have been developed to reflect the operational benefits of the SCM systems; improvement in planning and analysis capabilities, faster throughput, cost reduction, task integration, and improved product and customer service. The model has been validated using the survey data collected from 122 vendors participating in the SCM systems in Korea. To test for mediation, one should estimate the hierarchical regression analysis on the collaboration. And moderating effect analysis should estimate the moderated multiple regression, examines the effect of the government support. The result shows that information system maturity and top management support are the most important determinants of SCM system success. Supply chain technologies that standardize data formats and enhance information sharing may be adopted by supply chain leader organization because of the influence of focal company in the private industrial networks in order to streamline transactions and improve inter-organization communication. Specially, the need to develop and sustain an information system maturity will provide the focus and purpose to successfully overcome information system obstacles and resistance to innovation diffusion within the supply chain network organization. The support of top management will help focus efforts toward the realization of inter-organizational benefits and lend credibility to functional managers responsible for its implementation. The active involvement, vision, and direction of high level executives provide the impetus needed to sustain the implementation of SCM. The quality of collaboration relationships also is positively related to outcome variable. Collaboration variable is found to have a mediation effect between on influencing factors and implementation success. Higher levels of inter-organizational collaboration behaviors such as shared planning and flexibility in coordinating activities were found to be strongly linked to the vendors trust in the supply chain network. Government support moderates the effect of the IS maturity, competitive intensity, top management support on collaboration and implementation success of SCM. In general, the vendor companies face substantially greater risks in SCM implementation than the larger companies do because of severe constraints on financial and human resources and limited education on SCM systems. Besides resources, Vendors generally lack computer experience and do not have sufficient internal SCM expertise. For these reasons, government supports may establish requirements for firms doing business with the government or provide incentives to adopt, implementation SCM or practices. Government support provides significant improvements in implementation success of SCM when IS maturity, competitive intensity, top management support and collaboration are low. The environmental characteristic of competition intensity has no direct effect on vendor perspective of SCM system success. But, vendors facing above average competition intensity will have a greater need for changing technology. This suggests that companies trying to implement SCM systems should set up compatible supply chain networks and a high-quality collaboration relationship for implementation and performance.

• 대한지리학회지
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• 제29권2호
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• pp.166-182
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• 1994

본 연구에서는 고등학교 지리수업이 안고 있는 대학입시 지도와의 관련성, 기초개 념의 중복성, 수업시간의 제한 등 세가지 문제점을 해결하기 위해 수업을 구조화하여 고등 사고 기능을 기를 수 있는 수업을 설계하고자 하였다. 그러기 위해서 행동이론과 구조분석 을 통합한 지리수업 설계에 대하여 단계적으로 다음과 같이 정리해 볼 수 있다. 우선, 제 1 단계로서, 학습자는 경험적인 현상의 기술인 자료를 조사하고, 과학자의 시점에 따라서 객관 성과 정확성을 유지하면서, 가설-검증의 과정을 통하여 說明的 知識에 이른다, 제 2단계에 서는, 추론적인 진술에 대한 비판적 사고를 통하여 공간구조를 분석하는 것으로 槪念的 知 識을 이론적으로 설명한다. 제 3단계에서는, 지역주민의 행위를 둘러싸고 있는 상황을 파악 하기 위해 자료를 비판적으로 다시 검토하여 사회 제도 간의 관계까지 實踐的 解釋에 이른 다. 제4단계로서는, 정보를 활용하는 능력을 기르기 위해 事例地域 學習에 대해 주체적으로 참여한다. 따라서, 행동이론과 구조분석의 통합을 통한 지리수업의 설계에서 본다면, 수업이 구조화되고 실증론에 대한 인식론적 입장에서 전개될 것이다.

• 지능정보연구
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• 제19권1호
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• pp.35-55
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• 2013

최근 기업 경영에 있어 정보기술의 도입 및 전략적인 활용은 선택이 아닌 필수로 자리잡고 있다. 기업의 전략적인 목표와 정보기술 간의 상호 의존은 기업의 생존 및 성장에 중요한 역할을 하고 있으며, 이에 따라 이미 많은 기업이 지속적으로 정보기술에 투자하고 있다. 정보기술 투자 성과 관련해서는 기업 내부의 요인들과 전략들, 기업외부의 고객까지 여러 가지 복합적인 요소들이 서로 상호작용하고 있기 때문에, 각 요인들을 독립적으로 분리하여 정보기술 투자 성과에 미치는 영향력을 분석하는 것이 쉽지 않다. 이에 본 연구는 기존의 연구들을 바탕으로 정보기술 투자성과에 영향을 줄 수 있는 변수들을 도출하여, 각 변수들의 관계를 수리적인 모델링을 통해 단순화시키고, 시뮬레이션 방법론을 이용하여 각 변수들의 변화에 정보기술 투자 성과는 어떻게 달라지는지를 밝혔다. 본 연구의 결과는 정보기술 투자는 서비스의 품질을 증가시켜 경제학적인 성과들에 간접적으로 영향을 주고, 정보기술 투자와 동시에 소비자 잉여는 증가되지만, 큰 투자비용으로 회사의 이익은 감소하게 된다. 그리고 시간이 지남에 따라 품질 증가에 관한 정보가 고객들 사이에 퍼져 나가게 되므로 최종적으로 기업의 수익을 증가시켜준다. 또한, 정보기술 투자 성과 극대화를 위해서는 회사가 제공하는 서비스와 소비자들의 네트워크 효과 등이 고려되어 정보기술 투자 여부를 결정하고, 회사에 맞는 정보기술 투자 전략을 세워야 함을 시뮬레이션 모형을 통해 확인할 수 있었다. 구체적으로, 한 번에 많은 투자를 할 경우는 단기적인 성과는 클 것으로 기대되나, 장기적으로 좋은 성과가 이뤄지지 않는다. 그러나 정보의 확산 속도가 빠르거나 정보의 장벽이 될 수 있는 정보를 받지 못하는 소비자가 적을 경우 단기에 집중 투자 하는 것이 많은 수요를 얻을 수 있다. 또, 여러 번에 걸쳐 투자하는 경우는 적당한 주기를 가지게 될 경우 장기적으로 큰 성과를 낼 수 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구는 경제학 모델링과 시뮬레이션을 결합시켜, 각각의 한계를 모두 극복할 수 있는 방법론을 활용했다는 측면과, 정보기술 투자의 성과를 제품 품질의 매개 효과 모형에 적용하여 정보기술 투자와 기업 성과간의 관계를 보여주었다는 측면, 마지막으로 정보기술 투자 전략 및 정보의 확산 효과를 반영하여 정보기술 투자의 성과를 확인할 수 있다는 측면에서 의의가 있다.

• Journal of Hospice and Palliative Care
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• 제1권1호
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• pp.56-64
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• 1998

목적 : 본 연구는 서울대학교병원의 말기암환자와 가족을 위한 집단상담 프로그램을 소개하고, 현황 및 문제점을 파악하고자 하였다. 방법 : 1996년 한 해동안 상담에 참석한 말기암환자 및 가족들의 상담기록지를 중심으로 연구자들이 상담한 내용을 분석하였다. 결과 : 참석자 312명은 가족(84%)이 환자(16%)의 4배 이상 참석했고, 대부분 1회만 참석하고 있음을 보여주었다. 참석한 환자 또는 가족이 돌보는 환자의 현황은 나이별로 60대, 50대, 40대가 많았고, 암의 종류는 폐암, 위암, 간암 순으로 많았다. 가족의 특성은 261명으로 배우자, 자녀, 며느리, 형제자매, 부모순으로 많았다. 프로그램에 오게된 경로는 의사의 권유(69%), 병원 포스터(26%), 기타 순이었다. 이것은 의사가 환자와 가족을 집단에 참여시키는데 중요한 역할을 담당하고 있음을 보여준다. 질문은 우선적으로 의료적인 정보에 대한 욕구가 많았다. 이것은 환자나 가족이 의료진으로부터 정보를 제대로 전달받지 못하고 있음을 보여준다. 또한 가족은 환자를 돌보는데 있어서 정보의 제공만으로 해결될 수 없는 여러가지 실제적인 어려움을 주고 있었다. 그 결과 계속적인 24시간 전화상담 서비스 호스피스 시설 가정간호 서비스의 확대, 3차 의료기관과 1,2차 의료기관과의 의뢰 체계 등을 필요로하고 있었다. 따라서 병원에서 제공될 수 있는 프로그램과 지역사회에서 제공될 수 있는 자원, 호스피스 시설과의 연계가 필요하며 이를 관리해줄 수 있는 환자 관리 전담 인력이 필요하다. 결론 : 본 프로그램은 1회(single-session)적인 성격이 강하지만 환자와 가족이 궁금해하는 점들을 만족시켜주므로서 암에 대한 인식이 증가하고 대처능력이 향상되고 있음을 볼 수 있다. 이것은 이 프로그램이 위기에 처한 말기암환자와 가족을 지지하는 프로그램으로서 활용가치가 높다고 볼 수 있다. 추후 연구는 프로그램의 효용성에 대한 평가가 검토되어야 할 것이며, 다른 병원에서도 각 병원의 특성과 참석자들의 특성을 고려하여 보다 발전된 프로그램이 나오기를 바란다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제33권3호
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• pp.157-165
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• 2006

세포는 환경 변화 및 자극으로부터 자신을 보호하기 위해 유전자가 발현하여 생명을 유지 시스템을 갖고 있다. 유전자의 발현은 비정상적인 상태의 세포를 환경을 조절, 변화시켜 정상으로 바꾸기 위한 기능, 발달단계에 필요한 기능 등 생명현상에 필요한 특수 역할을 수행한다. 따라서 각 유전자의 기능을 아는 것은 생물학적으로 상당히 의미 있는 일이다. 본 논문에서는 유전자 기능을 알아보기 위해 발현 패턴을 통해 같을 때, 유사한 형태 혹은 시차를 갖고 동일한 형태로 발현하는 유전자들은 같은 기능을 한다는 가정을 하였다. 이 가정에 기반하여 각 유전자들을 기능에 따라 분류하였다. (1) IFSA선형 모델을 적용하여 데이타를 잘 나타내 줄 수 있는 특징 패턴을 찾았으며 (2) 이 특징 패턴으로부터 본 논문에서 제안한 Membership Scoring Function을 이용하여 유전자를 필터링(filtering) 하였다. 이 유전자들은 기존의 ICA(Independent Component Analysis) 방법에서 보다 IFSA 방법이 더 효과적으로 각 기능에 따른 유전자 그룹을 찾아내줌을 GO(Gene Ontology)에서 확인할 수 있었다. 이는 시차 혹은 위상 변화에 상관없이 데이타를 잘 나타낼 수 있는 IFSA의 특성이, ICA보다. 생물학적인 변수를 더 고려해 줄 수 있기 때문이라고 생각된다[1]. 이 논문의 또 다른 주요 작업은 유전자의 상호작용 관계로부터 유전자 네트웍을 얻어내는 것이다. 유전자 네트웍은 같은 그룹 내에서 유전자간의 상관 계수를 구하고 가장 높은 상관도를 보이는 유전자쌍을 연결시켜 얻게되었다. 이 네트웍 역시 GO 해석에서 그 유효성을 확인하였다.를 평균 66.02에서 58.98로 줄이면서 계산시간은 평균 71ms에서 44ms 으로 빠르게 됨을 알 수 있었다.적외선 분광법을 이용한 사일리지의 화학적 조성분 함량 측정은 적은 오차 범위 내에서 신속하고 정확한 분석법이 될 수 있음을 확인 할 수 있었다. 비록 원물 생시료(IF)에 대한 직접적인 측정은 다소 예측 정확성이 떨어지지만 현장 적용성과 편리성을 높이기 위해서는 생시료의 측정시 오차를 줄일 수 있는 스펙트럼의 수처리 방법이나 산란보정 방법과 같은 데이터 처리기법에 대한 더 많은 연구가 앞으로 진행되어야 한다고 생각되어진다.상자의 50% 이상이 매일 생선 콩 및 콩제품과 채소류를 먹고 있었고, 인스턴트나 패스트푸드는 정상 체중군이 저체중군이나 과체중보다 매일 섭취하는 빈도가 낮았다(p<0.0177). 7. 가장 낮은 영양 섭취 상태를 보여준 영양소(% RDA< 75%)는 철분과 칼슘으로 조사 대상자의 3/4에 해당하는 조사 대상자가 영양 부족 상태였다. 칼슘 섭취의 경우 정상 체중군이 과체중군과 저체중군보다 섭취율이 낮았으나(p<0.0257) 철분은 군간 유의차는 없었다. 8. 칼슘의 경우 과체중군이 저체중군이나 정상 체중군에 비해 영양소 적정비율(NAR) 값이 높았으며(p<0.0257) 철분, 단백질, 비타민 $B_1$과 $B_2$, 나이아신의 경우도 통계적으로 유의하지는 않으나 과체중군이 저체중군 또는 정상 체중군의 NAR 값이 높은 경향을 보여주었다. 9가지 영양소의 NAR을 평균한 MAR 값은 군간 유의적이지는 않으나 과체중군(0.76)이 정상체중(0.73) 또는 저체중군(0.73)에 비해 높은 값은 보여주었다. 9.

• 기술혁신학회지
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• 제20권1호
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• pp.1-33
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• 2017

본 연구는 기술집약적 중소기업인 벤처기업이 외부주체와 수행하는 R&D협력에서 협력성과 강화요인을 규명하기 위해 수행되었다. 이를 위해 벤처기업의 기업가적 지향성과 협력주체 간 사회적 자본의 역할을 고찰하고, 각 요인이 협력성과에 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. 협력성과는 R&D협력을 통해 개발된 기술이 기업의 경쟁우위에 기여하는 정도를 의미하는 기술경쟁력과, 해당 기술을 상업적으로 활용하여 달성한 기업성과로 구분하였다. 설문조사를 통해 R&D협력을 수행한 벤처기업을 대상으로 설문조사를 하여 총 218개 표본기업의 응답데이터를 분석하였다. 그 결과, R&D협력에서 벤처기업의 기업가적 지향성과 협력주체 간 사회적 자본은 협력성과 창출에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 사회적 자본은 기업가적 지향성의 형성에 기여하며, 기업가적 지향성은 사회적 자본과 협력성과의 영향관계에서 완전매개의 역할을 담당하는 것으로 나타났다. 이상의 분석을 통해 [사회적 자본-기업가적 지향성-협력성과]의 R&D협력성과 창출구조가 작동한다는 사실을 확인하였다. 본 결과가 내포한 학문적 및 실무적 의의는 결론에서 상세히 기술하였다.

• 벤처창업연구
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• 제15권1호
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• pp.71-94
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• 2020

우리나라의 혁신클러스터 정책은 지역균형발전을 목표로 2005년부터 본격적으로 추진되었다. 본 연구는 판교테크노밸리를 사례로 혁신클러스터 입주기업의 지속가능성에 영향을 미치는 요인을 조사하는 것을 목적으로 한다. 판교테크노밸리는 중앙정부 보다는 지자체(경기도)의 주도하에 건립되었고 '한국의 실리콘밸리', '아시아 실리콘밸리' 등으로 불리며 대표성이 커지고 있다. 성장하고 있는 판교테크노밸리는 2016년 대비 2017년에 입주기업 수가 감소하는 현상이 발생하였고, 2019년을 기점으로 판교테크노밸리의 비즈니스 생태계가 변할 수 있는 이슈(기업의 입지 이전 가능 이슈)가 발생하기 때문이다. 본 논문에서는 영향 요인을 조사하기 위해 양적 및 질적 연구를 통합하여 진행하였다. 설문조사를 기반으로 양적연구를 진행하고 인터뷰를 통한 질적 연구를 적용하였다. 양적 연구에서는 판교테크노밸리의 지속가능성에 영향을 주는 요인을 조사하였고, 질적 연구에서는 양적 연구결과에 대한 구체적인 이유와 추가적인 요인을 조사하였다. 양적 연구결과 기업내부여건변화, 인적·물적 인프라, 협력 및 시너지, 입주 형태 범주에서 지속가능성에 대한 영향력을 발휘하는 요인들이 나타났다. 영향력에 대한 구체적 이유는 질적 연구과정에선 나타났다. 지자체의 지원 범주는 양적 연구에서 의미있는 요인이 나타나지 않았다. 추가적으로 질적 연구를 통해 지속가능성에 영향을 가장 크게 발휘하는 범주로 '판교테크노밸리의 좋은 이미지'가 제시되었다. 판교테크노밸리 내 협력네트워크 활성화에 대해서는 기업들이 수동적인 자세를 취하고 있으며 지자체의 역할을 기대하고 있는 것으로 나타났다. 따라서 본 논문에서는 판교테크노밸리가 지속가능하기 위한 방안으로 현실적인 방안과 이상적인 방안을 함께 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제17권2호
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• pp.61-75
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• 2011

시설물이나 토지, 도로, 방재 등 다방면에서 GIS의 효과성이 입증됨에 따라 최근 들어 상권이나 고객, 영업 관리 등에 GIS를 도입하여 시장분석 및 영업관리 역량을 강화하려는 민간 기업들이 증가하고 있다. 본 사례 연구에서는 날로 치열해지고 있는 통신시장의 경쟁환경 속에서 K사가 정교한 상권 및 고객 분석 역량을 확보하기 위해 GIS 영업정보 시스템을 구축 한 전 과정과 영업현장에서의 시스템 활용방안 등을 살펴보았다. 전사적으로 시스템을 오픈한 후 지사들로부터의 반응은 담당 관할구역에 대한 경쟁상황 파악 및 일/월 추세조회가 용이해 졌고, 왜곡되지 않은 실제 데이터를 제공받아 제한된 시간 내에 정확한 타겟 고객 선정이 가능해졌으며, 동별 시설분포와 같은 시설물 관련정보를 영업활동에 활용할 수 있어 매우 효과적이었다는 등이 주를 이루었다. 이와 같은 과정과 결과를 정리함으로써 향후 GIS 영업정보시스템 구축을 고려하고 있는 타 조직이나 기업들에게 의미 있는 가이드라인을 제시할 수 있기를 기대한다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제18권4호
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• pp.341-351
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• 2014

목적 : 섬유근통 증후군의 치료에 주로 쓰이는 두 계열의 약물인 Milnacipran (이하 MLN)과 Pregabalin (이하 PGB)의 환자 투여에 따른 약물 치료 효과를 뇌 활성도 변화의 비교 분석을 통해 비교하였다. 대상 및 방법 : 섬유근통 증후군 환자 20명을 대상으로 진행하였으며 20명의 환자 중 약물 치료 군에 따라 MLN 치료군 10명과 PGB 치료군 7명으로 분류하였다. 모든 환자군은 섬유근통 증후군 이외의 요인을 배제하기 위해 정신건강 의학과적 평가를 통해 선별된 후 섬유근통 진단을 위한 임상적 평가가 진행 되었다. 기능적 자기공명영상의 촬영 시 엄지손가락에 블록 형태의 압통 자극을 가해 주었고 영상은 약물 치료 전과 약물 치료 후에 각각 획득하였다. 영상 획득 후 일련의 전처리 과정을 거쳐 약물 치료 전후의 자기공명 혈중산소치의존 (Blood Oxygen Level Dependent, 이하 BOLD) 신호 비교를 위한 대응표본 t-검정과 두 표본 t-검정을 실시 하였다. 결과 : 임상적 평가에 있어 약물 치료 전에는 두 그룹간에 유의한 차이가 나지 않았으며 약물 치료 후 전신통증지수 (Widespread Pain Index, WPI)와 대상자 스스로 피로도를 평가하는 검사 (Brief Fatigue Inventory, BFI)에서 PGB군에 유의한 수준으로 낮게 나타났다. 기능적 영상 분석에 있어 약물 치료 후의 영상 비교 결과 앞 띠이랑과 대뇌섬을 포함한 영역에서 PGB군이 높은 활성도를 보였다. 또한 약물 치료 전후 효과 비교에서는 MLN군에서 대뇌섬, 시상을 포함한 영역에서 치료 후 BOLD 신호가 감소하는 경향을 볼 수 있었지만 PGB군에서는 MLN에 비해 감소된 영역의 수와 크기가 비교적 작게 나타났다. 결론 : 전체 결과에서 두 치료군 모두 증상이 호전되는 경향을 나타냈으나 임상적 평가와 기능적 영상 평가에서 서로 다른 경향을 나타내었다. 이는 두 약물 치료 기전과 세부 치료 목적이 다르고, 전체 환자 수의 부족으로 인한 임상적 평가와의 낮은 상관관계에 의한 영향으로 보이며 이러한 영향을 최소화 시킨다면 두 약물 간의 정확한 치료 효과 비교를 할 수 있을 것으로 예상된다.