• Asia pacific journal of information systems
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• 제21권1호
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• pp.103-122
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• 2011

Recently, numerous documents have been made available electronically. Internet search engines and digital libraries commonly return query results containing hundreds or even thousands of documents. In this situation, it is virtually impossible for users to examine complete documents to determine whether they might be useful for them. For this reason, some on-line documents are accompanied by a list of keywords specified by the authors in an effort to guide the users by facilitating the filtering process. In this way, a set of keywords is often considered a condensed version of the whole document and therefore plays an important role for document retrieval, Web page retrieval, document clustering, summarization, text mining, and so on. Since many academic journals ask the authors to provide a list of five or six keywords on the first page of an article, keywords are most familiar in the context of journal articles. However, many other types of documents could not benefit from the use of keywords, including Web pages, email messages, news reports, magazine articles, and business papers. Although the potential benefit is large, the implementation itself is the obstacle; manually assigning keywords to all documents is a daunting task, or even impractical in that it is extremely tedious and time-consuming requiring a certain level of domain knowledge. Therefore, it is highly desirable to automate the keyword generation process. There are mainly two approaches to achieving this aim: keyword assignment approach and keyword extraction approach. Both approaches use machine learning methods and require, for training purposes, a set of documents with keywords already attached. In the former approach, there is a given set of vocabulary, and the aim is to match them to the texts. In other words, the keywords assignment approach seeks to select the words from a controlled vocabulary that best describes a document. Although this approach is domain dependent and is not easy to transfer and expand, it can generate implicit keywords that do not appear in a document. On the other hand, in the latter approach, the aim is to extract keywords with respect to their relevance in the text without prior vocabulary. In this approach, automatic keyword generation is treated as a classification task, and keywords are commonly extracted based on supervised learning techniques. Thus, keyword extraction algorithms classify candidate keywords in a document into positive or negative examples. Several systems such as Extractor and Kea were developed using keyword extraction approach. Most indicative words in a document are selected as keywords for that document and as a result, keywords extraction is limited to terms that appear in the document. Therefore, keywords extraction cannot generate implicit keywords that are not included in a document. According to the experiment results of Turney, about 64% to 90% of keywords assigned by the authors can be found in the full text of an article. Inversely, it also means that 10% to 36% of the keywords assigned by the authors do not appear in the article, which cannot be generated through keyword extraction algorithms. Our preliminary experiment result also shows that 37% of keywords assigned by the authors are not included in the full text. This is the reason why we have decided to adopt the keyword assignment approach. In this paper, we propose a new approach for automatic keyword assignment namely IVSM(Inverse Vector Space Model). The model is based on a vector space model. which is a conventional information retrieval model that represents documents and queries by vectors in a multidimensional space. IVSM generates an appropriate keyword set for a specific document by measuring the distance between the document and the keyword sets. The keyword assignment process of IVSM is as follows: (1) calculating the vector length of each keyword set based on each keyword weight; (2) preprocessing and parsing a target document that does not have keywords; (3) calculating the vector length of the target document based on the term frequency; (4) measuring the cosine similarity between each keyword set and the target document; and (5) generating keywords that have high similarity scores. Two keyword generation systems were implemented applying IVSM: IVSM system for Web-based community service and stand-alone IVSM system. Firstly, the IVSM system is implemented in a community service for sharing knowledge and opinions on current trends such as fashion, movies, social problems, and health information. The stand-alone IVSM system is dedicated to generating keywords for academic papers, and, indeed, it has been tested through a number of academic papers including those published by the Korean Association of Shipping and Logistics, the Korea Research Academy of Distribution Information, the Korea Logistics Society, the Korea Logistics Research Association, and the Korea Port Economic Association. We measured the performance of IVSM by the number of matches between the IVSM-generated keywords and the author-assigned keywords. According to our experiment, the precisions of IVSM applied to Web-based community service and academic journals were 0.75 and 0.71, respectively. The performance of both systems is much better than that of baseline systems that generate keywords based on simple probability. Also, IVSM shows comparable performance to Extractor that is a representative system of keyword extraction approach developed by Turney. As electronic documents increase, we expect that IVSM proposed in this paper can be applied to many electronic documents in Web-based community and digital library.

• 마케팅과학연구
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• 제18권4호
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• pp.61-118
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• 2008

본 연구는 국내외 프랜차이즈의 해외진출에 대한 연구들을 바탕으로 국제프랜차이징연구의 전체적인 연구체계를 세워보고, 연구체계를 형성하고 있는 연구요인들을 확인하여 각 연구요소별로 이루어지는 연구주제와 내용을 살펴보고, 앞으로의 연구주제들을 제안하고자 한다. 주요한 연구요소들은 국제프랜차이징의 동기 및 환경 요소과 진출의사결정, 국제프랜차이징의 진입양식 및 발전전략, 국제프랜차이징의 운영전략 및 국제프랜차이징의 성과이다. 이외에도 국제프랜차이징 연구에 적용할 수 있는 대리인이론, 자원기반이론, 거래비용이론, 조직학습이론 및 해외진출이론들을 설명하였다. 또한 국제프랜차이징연구에서 보다 중점적으로 개발해야 할 질적, 양적 방법론을 소개하였으며, 마지막으로 국내연구의 동향을 정리하여 추후의 연구방향을 종합적으로 정리하였다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.127-148
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• 2020

데이터 센터는 컴퓨터 시스템과 관련 구성요소를 수용하기 위한 물리적 환경시설로, 빅데이터, 인공지능 스마트 공장, 웨어러블, 스마트 홈 등 차세대 핵심 산업의 필수 기반기술이다. 특히, 클라우드 컴퓨팅의 성장으로 데이터 센터 인프라의 비례적 확장은 불가피하다. 이러한 데이터 센터 설비의 상태를 모니터링하는 것은 시스템을 유지, 관리하고 장애를 예방하기 위한 방법이다. 설비를 구성하는 일부 요소에 장애가 발생하는 경우 해당 장비뿐 아니라 연결된 다른 장비에도 영향을 미칠 수 있으며, 막대한 손해를 초래할 수 있다. 특히, IT 시설은 상호의존성에 의해 불규칙하고 원인을 알기 어렵다. 데이터 센터 내 장애를 예측하는 선행연구에서는, 장치들이 혼재된 상황임을 가정하지 않고 단일 서버를 단일 상태로 보고 장애를 예측했다. 이에 본 연구에서는, 서버 내부에서 발생하는 장애(Outage A)와 서버 외부에서 발생하는 장애(Outage B)로 데이터 센터 장애를 구분하고, 서버 내에서 발생하는 복합적인 장애 분석에 중점을 두었다. 서버 외부 장애는 전력, 냉각, 사용자 실수 등인데, 이와 같은 장애는 데이터 센터 설비 구축 초기 단계에서 예방이 가능했기 때문에 다양한 솔루션이 개발되고 있는 상황이다. 반면 서버 내 발생하는 장애는 원인 규명이 어려워 아직까지 적절한 예방이 이뤄지지 못하고 있다. 특히 서버 장애가 단일적으로 발생하지 않고, 다른 서버 장애의 원인이 되기도 하고, 다른 서버부터 장애의 원인이 되는 무언가를 받기도 하는 이유다. 즉, 기존 연구들은 서버들 간 영향을 주지 않는 단일 서버인 상태로 가정하고 장애를 분석했다면, 본 연구에서는 서버들 간 영향을 준다고 가정하고 장애 발생 상태를 분석했다. 데이터 센터 내 복합 장애 상황을 정의하기 위해, 데이터 센터 내 존재하는 각 장비별로 장애가 발생한 장애 이력 데이터를 활용했다. 본 연구에서 고려되는 장애는 Network Node Down, Server Down, Windows Activation Services Down, Database Management System Service Down으로 크게 4가지이다. 각 장비별로 발생되는 장애들을 시간 순으로 정렬하고, 특정 장비에서 장애가 발생하였을 때, 발생 시점으로부터 5분 내 특정 장비에서 장애가 발생하였다면 이를 동시에 장애가 발생하였다고 정의하였다. 이렇게 동시에 장애가 발생한 장비들에 대해서 Sequence를 구성한 후, 구성한 Sequence 내에서 동시에 자주 발생하는 장비 5개를 선정하였고, 선정된 장비들이 동시에 장애가 발생된 경우를 시각화를 통해 확인하였다. 장애 분석을 위해 수집된 서버 리소스 정보는 시계열 단위이며 흐름성을 가진다는 점에서 이전 상태를 통해 다음 상태를 예측할 수 있는 딥러닝 알고리즘인 LSTM(Long Short-term Memory)을 사용했다. 또한 단일 서버와 달리 복합장애는 서버별로 장애 발생에 끼치는 수준이 다르다는 점을 감안하여 Hierarchical Attention Network 딥러닝 모델 구조를 활용했다. 본 알고리즘은 장애에 끼치는 영향이 클 수록 해당 서버에 가중치를 주어 예측 정확도를 높이는 방법이다. 연구는 장애유형을 정의하고 분석 대상을 선정하는 것으로 시작하여, 첫 번째 실험에서는 동일한 수집 데이터에 대해 단일 서버 상태와 복합 서버 상태로 가정하고 비교분석하였다. 두 번째 실험은 서버의 임계치를 각각 최적화 하여 복합 서버 상태일 때의 예측 정확도를 향상시켰다. 단일 서버와 다중 서버로 각각 가정한 첫 번째 실험에서 단일 서버로 가정한 경우 실제 장애가 발생했음에도 불구하고 5개 서버 중 3개의 서버에서는 장애가 발생하지 않은것으로 예측했다. 그러나 다중 서버로 가정했을때에는 5개 서버 모두 장애가 발생한 것으로 예측했다. 실험 결과 서버 간 영향이 있을 것이라고 추측한 가설이 입증된 것이다. 연구결과 단일 서버로 가정했을 때 보다 다중 서버로 가정했을 때 예측 성능이 우수함을 확인했다. 특히 서버별 영향이 다를것으로 가정하고 Hierarchical Attention Network 알고리즘을 적용한 것이 분석 효과를 향상시키는 역할을 했다. 또한 각 서버마다 다른 임계치를 적용함으로써 예측 정확도를 향상시킬 수 있었다. 본 연구는 원인 규명이 어려운 장애를 과거 데이터를 통해 예측 가능하게 함을 보였고, 데이터 센터의 서버 내에서 발생하는 장애를 예측할 수 있는 모델을 제시했다. 본 연구결과를 활용하여 장애 발생을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제22권3호
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• pp.71-89
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• 2016

누구나 본인이 사용한 제품이나, 이용한 서비스에 대한 후기를 자유롭게 인터넷에 작성할 수 있고, 이러한 데이터의 양은 점점 더 많아지고 있다. 감성분석은 사용자가 생성한 온라인 텍스트 속에 내포된 감성 및 감정을 식별하기 위해 사용된다. 본 연구는 다양한 데이터 도메인 중 영화 리뷰를 분석 대상으로 한다. 영화 리뷰를 이용한 기존 연구에서는 종종 리뷰 평점을 관객의 감성으로 동일시하여 감성분석에 이용한다. 그러나 리뷰 내용과 평점의 실제적 극성 정도가 항상 일치하는 것은 아니기 때문에 연구의 정확성에 한계가 발생할 수 있다. 이에 본 연구에서는 기계학습 기반의 감성 분류기를 구축하고, 이를 통해 리뷰의 감성점수를 산출하여 리뷰에서 나타나는 감성의 수치화를 목표로 한다. 나아가 산출된 감성점수를 이용하여 리뷰와 영화 흥행 간의 연관성을 살펴보았다. 감성분석 모델은 지지벡터 분류기와 신경망을 이용해 구축되었고, 총 1만 건의 영화 리뷰를 학습용 데이터로 하였다. 감성분석은 총 175편의 영화에 대한 1,258,538개의 리뷰에 적용하였다. 리뷰의 평점과 흥행, 그리고 감성점수와 흥행과의 연관성은 상관분석을 통해 살펴보았고, t-검정으로 두 지표의 평균차를 비교하여 감성점수의 활용성을 검증하였다. 연구 결과, 본 연구에서 제시하는 모델 구축 방법은 나이브 베이즈 분류기로 구축한 모델보다 높은 정확성을 보였다. 상관분석 결과로는, 영화의 주간 평균 평점과 관객 수 간의 유의미한 양의 상관관계가 나타났고, 감성점수와 관객 수 간의 상관분석에서도 유사한 결과가 도출되었다. 이에 두 지표간의 평균을 이용한 t-검정을 수행하고, 이를 바탕으로 산출한 감성점수를 리뷰 평점의 역할을 할 수 있는 지표로써 활용 가능함을 검증하였다. 나아가 검증된 결론을 근거로, 트위터에서 영화를 언급한 트윗을 수집하여 감성분석을 적용한 결과를 살펴봄으로써 감성분석 모델의 활용 방안을 모색하였다. 전체적 실험 및 검증의 과정을 통해 본 연구는 감성분석 연구에 있어 개선된 감성 분류 방법을 제시할 수 있음을 보였고, 이러한 점에서 연구의 의의가 있다.

• 한국환경생태학회지
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• 제30권6호
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• pp.1047-1056
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• 2016

본 연구는 선운산도립공원 탐방객 290명을 설문조사하여, 탐방객들의 공원이용 특성을 분석하고, 이를 바탕으로 도립공원관리를 위한 시사점을 도출하기 위해 수행되었다. 탐방객 설문은 응답자의 사회경제적 특성, 선운산도립공원 이용 특성, 방문 동기, 공원 탐방 만족도에 관한 문항들로 구성하였다. 조사 결과 탐방객들은 공원 방문 전 공원에 관한 정보 수집을 하지 않는 경우가 많았고, 선운산도립공원과 주변 관광지를 연계해서 여행하는 경우도 많지 않았으며, 고창 생물권보전지역에 대한 인지도 또한 크지 않아, 공원관리 주체인 고창군의 적극적 홍보가 필요한 것으로 나타났다. 응답자들의 16개 방문 동기를 요인분석한 결과, 선운산도립공원 탐방객들의 방문 요인은 '고지대 등산형', 자연학습이나 캠핑 등을 위한 '체험 관찰형', 가족이나 친구와의 '친목 도모형'으로 요약할 수 있었다. 공원 방문 목적에 따른 공원 이용 만족도를 살펴보기 위해, 요인분석에서 추출한 세 가지 방문 요인과 응답자의 사회경제적 특성 변수들을 독립변수로 하고 다른 사람에게 선운산도립공원 방문을 추천하는 정도를 종속변수로 하는 다중회귀분석을 실시한 결과, 3가지 방문 요인 중 '고지대 등산형' 요인만이 방문 추천 의사에 통계적으로 유의미한 영향을 주었고, 다른 요인은 영향이 없는 것으로 분석되었다. 이는 선운산도립공원이 등산객들에게만 만족스러운 경험을 제공할 뿐, 점차 증가하고 있는 체험 관찰형 탐방객 수요에 대응하지 못하고 있다는 의미로 해석될 수 있다. 환경해설과 같은 참여형 프로그램 개발이 요구된다.

• 한국지구과학회지
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• 제36권3호
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• pp.258-279
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• 2015

이 연구의 목적은 해류 모식도 그리기를 통해 드러난 중등 지구과학 교사들의 동해 해류에 대한 지식의 변화를 분석하는 것이다. 이를 위해 32명의 중등 지구과학 교사들이 총 6시간의 해류도 관련 학습과 실습 과정을 거쳤으며, 사전과 사후 그리고 지연된 사후 동해 해류 모식도 그리기를 수행하였다. 또한, 작성된 해류 모식도를 수치화 과정을 거쳐 변환하여 이 해류 모식도에서 드러난 참여 교사들의 동해 해류에 대한 지식의 변화를 분석하였다. 동해 해류에 대한 참여 교사들의 사전 지식을 분석한 결과, 해류도에 대한 기초적인 지식은 가지고 있는 것으로 나타났으나, 몇몇 개념에 대해서는 잘못된 지식을 가진 것으로 분석되었다. 3차에 걸쳐 작성된 참여 교사들의 동해 해류 모식도를 분석한 결과, 연수 후 동해 해류 양상에 대한 지식이 증가하는 것으로 나타났으며, 교사에 따른 차이는 감소하는 것으로 나타났다. 이러한 경향은 연수 직후보다는 지연된 사후 단계에서 더욱 뚜렷하게 나타났다. 해류도 실습활동에 대한 사후 설문을 분석한 결과, 참여 교사들은 해류도와 해류 교육의 필요성, 과학적 지식에 근거한 교과서 해류도의 개선을 강하게 인식하고 있었다. 또한, 실습활동에 대해 매우 높은 만족도를 나타내었으며, 내용 지식의 중요성 인식 및 교수 전략과의 연계, 중등 교육과정 개선의 필요, 과학 지식의 본성에 대한 인식 등 다양한 측면에서 실습활동의 의미를 부여하였다. 이러한 결과는 교사의 교과내용학 지식이 효과적인 과학 교수에 중대한 역할을 함을 시사한다.

• 한국환경성돌연변이발암원학회:학술대회논문집
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• 한국환경성돌연변이발암원학회 2003년도 추계학술대회
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• pp.34-63
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• 2003

Occupational and environmental exposure to manganese continue to represent a realistic public health problem in both developed and developing countries. Increased utility of MMT as a replacement for lead in gasoline creates a new source of environmental exposure to manganese. It is, therefore, imperative that further attention be directed at molecular neurotoxicology of manganese. A Need for a more complete understanding of manganese functions both in health and disease, and for a better defined role of manganese in iron metabolism is well substantiated. The in-depth studies in this area should provide novel information on the potential public health risk associated with manganese exposure. It will also explore novel mechanism(s) of manganese-induced neurotoxicity from the angle of Mn-Fe interaction at both systemic and cellular levels. More importantly, the result of these studies will offer clues to the etiology of IPD and its associated abnormal iron and energy metabolism. To achieve these goals, however, a number of outstanding questions remain to be resolved. First, one must understand what species of manganese in the biological matrices plays critical role in the induction of neurotoxicity, Mn(II) or Mn(III)? In our own studies with aconitase, Cpx-I, and Cpx-II, manganese was added to the buffers as the divalent salt, i.e., $MnCl_2$. While it is quite reasonable to suggest that the effect on aconitase and/or Cpx-I activites was associated with the divalent species of manganese, the experimental design does not preclude the possibility that a manganese species of higher oxidation state, such as Mn(III), is required for the induction of these effects. The ionic radius of Mn(III) is 65 ppm, which is similar to the ionic size to Fe(III) (65 ppm at the high spin state) in aconitase (Nieboer and Fletcher, 1996; Sneed et al., 1953). Thus it is plausible that the higher oxidation state of manganese optimally fits into the geometric space of aconitase, serving as the active species in this enzymatic reaction. In the current literature, most of the studies on manganese toxicity have used Mn(II) as $MnCl_2$ rather than Mn(III). The obvious advantage of Mn(II) is its good water solubility, which allows effortless preparation in either in vivo or in vitro investigation, whereas almost all of the Mn(III) salt products on the comparison between two valent manganese species nearly infeasible. Thus a more intimate collaboration with physiochemists to develop a better way to study Mn(III) species in biological matrices is pressingly needed. Second, In spite of the special affinity of manganese for mitochondria and its similar chemical properties to iron, there is a sound reason to postulate that manganese may act as an iron surrogate in certain iron-requiring enzymes. It is, therefore, imperative to design the physiochemical studies to determine whether manganese can indeed exchange with iron in proteins, and to understand how manganese interacts with tertiary structure of proteins. The studies on binding properties (such as affinity constant, dissociation parameter, etc.) of manganese and iron to key enzymes associated with iron and energy regulation would add additional information to our knowledge of Mn-Fe neurotoxicity. Third, manganese exposure, either in vivo or in vitro, promotes cellular overload of iron. It is still unclear, however, how exactly manganese interacts with cellular iron regulatory processes and what is the mechanism underlying this cellular iron overload. As discussed above, the binding of IRP-I to TfR mRNA leads to the expression of TfR, thereby increasing cellular iron uptake. The sequence encoding TfR mRNA, in particular IRE fragments, has been well-documented in literature. It is therefore possible to use molecular technique to elaborate whether manganese cytotoxicity influences the mRNA expression of iron regulatory proteins and how manganese exposure alters the binding activity of IPRs to TfR mRNA. Finally, the current manganese investigation has largely focused on the issues ranging from disposition/toxicity study to the characterization of clinical symptoms. Much less has been done regarding the risk assessment of environmenta/occupational exposure. One of the unsolved, pressing puzzles is the lack of reliable biomarker(s) for manganese-induced neurologic lesions in long-term, low-level exposure situation. Lack of such a diagnostic means renders it impossible to assess the human health risk and long-term social impact associated with potentially elevated manganese in environment. The biochemical interaction between manganese and iron, particularly the ensuing subtle changes of certain relevant proteins, provides the opportunity to identify and develop such a specific biomarker for manganese-induced neuronal damage. By learning the molecular mechanism of cytotoxicity, one will be able to find a better way for prediction and treatment of manganese-initiated neurodegenerative diseases.

• 과학교육연구지
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• 제36권2호
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• pp.235-250
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• 2012

이 연구는 초등학교의 과학교과서, 과학관련 교과 및 실생활 관련 교과에 나오는 과학 단위를 분석하고, 초등학교 6학년 학생들의 생활 속에서 사용하고 있는 과학단위들의 인식과 이해정도를 알아보고자 하였다. 연구 대상은 320명의 초등학교 6학년 학생이며 설문의 내용은 생활 속에서 흔히 볼 수 있는 질량(kg), 거리(km), 부피(L), 전압(V), 시간(s), 온도($^{\circ}C$), 속력(km/h), 열량(kcal), 퍼센트(%), 전력(W), 산도(pH) 등 11개의 과학단위에 대한 이해와 인식정도를 알아보고 생활 속에서 과학단위를 찾고 배울 수 있는 장소에 관해 알아보고자 하였다. 통계처리 프로그램인 SPSS 17.0을 사용하여 응답별 빈도와 백분율을 산출하였다. 결과는 다음과 같이 요약 할 수 있다. 타 교과와의 단위비교에서는 대체적으로 학년에 따라 비슷하게 단위가 중복되었으며 학년이 올라갈수록 단위의 수준이 높아지고 또한 과목의 특성에 맞는 단위도 확인하였다. 단위의 용도를 묻는 질문에서는 kg, km, L, $^{\circ}C$, kcal, km/h, W 단위 등은 91% 이상으로 잘 알고 있었다. 전압(V)과 시간(s)은 다른 단위보다 정답률이 낮았다. 특히 전문성이 있는 %, pH단위는 잘 이해하지 못하였다. 그리고 단위의 인식을 묻는 질문에서는 예외로 액체의 부피(L)와 산-염기에 쓰이는 단위인 산도(pH) 단위를 제외하고는 대부분단위들은 90%이상으로 잘 이해하고 있었다. 생활 속 과학단위 찾기 활동으로 가장 적합한 장소 및 가장 많이 습득한 곳은 학교>상점/마트>신문/방송>거리/도로>가정> 기타 순서로 동일하게 나왔다. 이러한 결과는 학교에서 단위학습이 체계적으로 이루어져야 하고 또한 교사의 역할이 중요함을 알 수 있다. 따라서 위의 연구결과를 볼 때 생활 속 과학단위는 쉽게 장소에 따라 각각 과학단위 찾기가 가능하며 어디서나 과학단위 학습에 큰 효과가 있는 것으로 조사되었다. 그러므로 학생들이 과학단위를 보다 정확하게 이해하기 위해서는 교사가 적극적으로 과학단위를 정확하게 가르칠 필요가 있다. 그리고 초등학생이 알아야하는 과학단위이거나 어렵다고 생각되는 과학단위는 부록이나 NIE 활용 등을 통해서 과학교과서에 제시하거나 교사의 설명을 덧붙인다면 초등학생들의 과학단위를 보다 정확하고 바르게 이해하고 실생활에 활용과 수업에 큰 도움이되리라 생각된다.

• 기술혁신연구
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• 제19권1호
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• pp.111-144
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• 2011

본 연구는 기술혁신형 중소기업의 기술경영성과와 기업경영성과 창출에 기여하는 핵심 영향요인을 규명하기 위해 자원기반관점에서 혁신역량과 기술적 기업가정신의 결정요인들을 활용하여 영향관계를 검증하였다. 다차원적 요인들에 의해 영향을 받는 기술혁신의 복합적 특성을 고려하여, 혁신프로세스 관점에서 기업특수자원인 혁신역량을 투입물로, 기술경영성과를 산출물로, 그리고 기업경영성과를 결과물로 인식하여 연구모형을 설정하였다. 서울과 경기지역의 제조업 중심의 360개 이노비즈 인증기업을 대상으로 실시된 설문응답을 실증분석한 결과, 기술가치평가의 정성적 지표를 개량하여 기술경영성과의 결정요인으로 적용한 기술우수성, 시장성장성, 사업수익성은 기업경영성과에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 혁신역량의 결정요인인 연구개발능력, 전략계획능력, 학습능력과 기술적 기업가정신의 결정요인인 혁신성, 진취성은 기술경영성과와 기업경영성과에 유의한 정(+)의 관계를 보였다. 즉, 높은 수준의 혁신역량과 기업가정신은 기술경영성과를 증대시키며, 궁극적으로 기업경영성과를 실현하는데 영향을 미치는 개념적 영향관계와 기술혁신의 촉진요인으로서 기술적 기업가정신의 역할과 중요성을 규명하였다. 본 연구의 결과는 최근 중요성이 부각되는 기술집약적 기업의 기술경영에 대한 성과평가 기준을 수립할 시, 기술혁신의 복합적 특성을 반영하지 못하는 재무적 성과보다는 자원과 역량의 조합을 통해 구현된 기술경영성과에 대한 주기적 평가를 실시해야 함을 설명한다. 이는 기술경영성과는 자원의 한계성과 좁은 혁신의 범위로 특징되어지는 기술혁신형 중소기업이 향후 추진할 새로운 기술혁신에 재투입될 수 있도록 기술혁신에 대한 지속적이고 일관된 투자를 실시함을 시사한다. 또한 본 연구는 정책연구에서 개념적으로 적용되어온 기술적 기업가정신에 대한 실증분석을 통해 그 역할을 규명한 의의를 갖고 있다.

• 지역사회간호학회지
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• 제13권2호
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• pp.205-215
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• 2002

Objectives: This study was designed to develop and evaluate a stage matched exercise intervention program to effectively increase exercise behaviors in urban elders. Methods: The study included three phases: preliminary descriptive data collection, program development, and program evaluation. The data for the preliminary descriptive phase were collected between May and June 2001. The study participants were 89 urban elders who responded a questionnaire that included general characteristics, exercise related experiences, stage, and process of change in exercise behaviors. Data were analyzed using descriptive statistics, $x^2$-test, and content analysis. Development of the program was based on the preliminary data. and a literature review, and was guided by the tran theoretical model. It consisted of strategies to facilitate the process of changes used in each stage. Evaluation of the program was achieved from October to December 2001, using a case study method, in which eight urban female elders participated. Interviews were conducted on a weekly basis in the form of either an individual interview, or group discussion. Each elder subject received education in accordance with the program strategies and education materials. In the case that a subject's stage of change moved into another one, the scores for the process of change were re-measured. The data were analyzed using the content analysis technique. Results: The results were as follows: 1. Elders who participated in the preliminary data collection phase were over 75 years of age, and the majority of them were women. They had a higher educational level, and fewer number of illnesses than the subjects in other studies. Their stage of change was divided into pre-contemplation and maintenance. The social liberation scores were the highest across all stages of change. There was no difference between men and women on scores for processes of change in each stage. 2. The stage matched exercise intervention program that was developed in this study consisted of one counseling type program and three distinguished educational booklet materials. 3. The results of the case studies are as follows: 1) The study participants were 8 women between 75 and 87 years of age. At the first interviews, all of them were in the pre-contemplation stage. All of them reached the action stage before the 7th week. The scores for processes of change that were the focus in each stage increased more than the scores for other processes of change. During the early stages of change, experimental processes increased more than behavioral processes. However. this pattern was reversed during later stages of change. 2) Characteristics of the subjects in each stage were identical as presented at the tran theoretical model. The intervention strategies were effective in the transition occurred in any stage. 3) Barriers for exercise included unwillingness to exercise, fatigue, shortness of breath, and pain. Ways to overcome these barriers were 'learning an alternative exercise method that can be done at home', 'self-promising/ exercise-promising', and 'use of cues to exercise'. 4) The factors that affected the application of the program were consideration of age and personal preference in selecting an exercise pattern, individualized intervention, and use of education materials appropriate to elders. Women over 80 years of age preferred muscle strengthening and stretching exercise, because they can be easily done at home. They also preferred individualized interventions, materials that were easy to read, and education contents appropriate for elders. Conclusion: In conclusion, the stage matched exercise intervention program that considered the characteristics of the elders was effective to facilitate exercise behaviors of the elders.