• 디지털융복합연구
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• 제19권2호
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• pp.161-168
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• 2021

지식기반경제로의 이행이 가속화되기 시작하면서 기업 환경에 많은 변화가 일어나고 있다. 중국제조 2025 전략을 시작으로 중국 산업에도 변화가 일어나기 시작하였다. 제조공장으로서의 역할이 아닌, 첨단기술 기반의 산업을 선도하기 위한 노력을 경주하고 있다. 본 연구의 목적은 중국 기업의 혁신에 대한 결과물인 전유 메커니즘을 파악하는데 있다. 이를 위해 본 연구에서는 선행연구를 기반으로 델파이 조사를 통해 8개 요인을 최종적으로 도출하고, 8개 요인을 중국 기업의 실무자들을 대상으로 전유 메커니즘에 대해 설문조사를 하였다. 분석결과, 전체산업을 기준으로 전유 메커니즘의 중요성은 특허, 의장등록, 리드타임, 비밀유지, 보완적 제조, 보완적 판매 및 서비스, 디자인의 복잡성, 학습곡선 효과/규모의 경제 순으로 그 중요도가 나타났다. 본 연구의 결과는 기업의 실무자들이 자사에게 맞는 전유 메커니즘을 통해 기업의 지식재산 전략의 계획을 수립하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 보인다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.34-34
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• 2023

The Chah-Nimeh reservoirs, which are a sort of natural lakes located in the border of Iran and Afghanistan, are the main drinking and agricultural water resources of Sistan arid region. Considering the occurrence of intense seasonal wind, locally known as levar wind, this study aims to explore the possibility to provide a TSM (Total Suspended Matter) monitoring model of Chah-Nimeh reservoirs using multi-temporal satellite images and in-situ wind speed data. The results show that a strong correlation between TSM concentration and wind speed are present. The developed empirical model indicated high performance in retrieving spatiotemporal distribution of the TSM concentration with R²=0.98 and RMSE=0.92g/m³. Following this observation, we also consider a machine learning-based model to predicts the average TSM using only wind speed. We connect our in-situ wind speed data to the TSM data generated from the inversion of multi-temporal satellite imagery to train a neural network based mode l(Wind2TSM-Net). Examining Wind2TSM-Net model indicates this model can retrieve the TSM accurately utilizing only wind speed (R²=0.88 and RMSE=1.97g/m³). Moreover, this results of this study show tha the TSM concentration can be estimated using only in situ wind speed data independent of the satellite images. Specifically, such model can supply a temporally persistent means of monitoring TSM that is not limited by the temporal resolution of imagery or the cloud cover problem in the optical remote sensing.

• 기독교교육논총
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• 제72권
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• pp.7-24
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• 2022

연구 목적 : 코로나 팬데믹 종식이 본격적으로 거론되는 시점에 이 논문은 팬데믹이 초래한 사회 변화를 집중적으로 살펴보고, 그것을 기초로 해서 향후 기독교교육의 방향을 가늠하고 제시하는 것을 목적으로 삼고 있다. 연구 내용 및 방법 : 코로나 팬데믹을 거치면서 진행된 사회 전반의 급속한 변화를 다섯 가지 관점, 즉 세계화, 디지털, 불평등, 교육체제, 교회 변화를 중심으로 검토한다(II장). 계속해서 코로나 이전에는 전혀 예상할 수 없었던 사회 변화를 충분히 고려해서 팬데믹 이후 세계에 필요한 기독교 교육의 향후 방향을 결론적으로 제시하고자 한다(III장, IV장). 결론 및 제언 : 코로나 이후 세계를 위한 기독교교육은 교회의 교육적 사명을 성취하도록 현재 상황을 위기 극복의 계기로 활용해야 한다. 추후 기독교교육은 팬데믹 시대의 사회 변화(지역 중심 세계화, 디지털 전환, 경제 불평등, 교육환경 변화)에 관심을 갖고 성찰하면서 모바일 교회학교, 거점 교회학교, 안전한 교회학교, 생태 교회학교로의 혁신적 전환이 시급하다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권4호
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• pp.201-210
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• 2023

본 연구는 국내 학술 등재지 및 학위논문에 게재된 발달장애인의 자기옹호 연구의 일반적 특성 및 효과 크기, 질적 지표를 분석하는 데 그 목적이 있다. 이를 위하여 2000년부터 2023년까지 발표된 자기옹호 관련 논문 총 2153 편 중 발달장애인을 키워드로 한 연구 41편을 선정하여 구체적인 연구 결과는 다음과 같다. 본 연구의 결과를 바탕으로 발달장애인의 자기옹호 관련 언어중재 프로그램을 개발할 때에는 청소년 및 성인, 또는 전환기 시기에 20-30명이 있는 학습상황에서 10-19회기수를 기준으로 중재프로그램이 개발되기를 권고하며, 특수교육, 통합교육 등 교육적 차원에서만 국한된 연구가 많은데 이를 적용하여 의사소통에 어려움을 겪고 자기주장, 자기권리를 효과적이고 세련되게 주장할 수 있는 언어재활 차원에서의 자기옹호 언어 중재 프로그램이 개발되기를 기대한다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제87권3호
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• pp.221-229
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• 2023

Urbanization and industrialization have significantly increased the amount of solid waste produced in recent decades, posing considerable disposal problems and environmental burdens. The practice of waste utilization in concrete has gained popularity among construction practitioners and researchers for the efficient use of resources and the transition to the circular economy in construction. This study employed Lytag aggregate, an environmentally friendly pulverized fuel ash-based lightweight aggregate, as a substitute for natural coarse aggregate. At the same time, fly ash, an industrial by-product, was used as a partial substitute for cement. Concrete mix M20 was experimented with using fly ash and Lytag lightweight aggregate. The percentages of fly ash that make up the replacements were 5%, 10%, 15%, 20%, and 25%. The Compressive Strength (CS), Split Tensile Strength (STS), and deflection were discovered at these percentages after 56 days of testing. The concrete cube, cylinder, and beam specimens were examined in the explorations, as mentioned earlier. The results indicate that a 10% substitution of cement with fly ash and a replacement of coarse aggregate with Lytag lightweight aggregate produced concrete that performed well in terms of mechanical properties and deflection. The cementitious composites have varying characteristics as the environment changes. Therefore, understanding their mechanical properties are crucial for safety reasons. CS, STS, and deflection are the essential property of concrete. Machine learning (ML) approaches have been necessary to predict the CS of concrete. The Artificial Fish Swarm Optimization (AFSO), Particle Swarm Optimization (PSO), and Harmony Search (HS) algorithms were investigated for the prediction of outcomes. This work deftly explains the tremendous AFSO technique, which achieves the precise ideal values of the weights in the model to crown the mathematical modeling technique. This has been proved by the minimum, maximum, and sample median, and the first and third quartiles were used as the basis for a boxplot through the standardized method of showing the dataset. It graphically displays the quantitative value distribution of a field. The correlation matrix and confidence interval were represented graphically using the corrupt method.

• 실천공학교육논문지
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• 제15권2호
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• pp.285-297
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• 2023

본 연구는 중장년 고용취약계층의 경력역량을 탐색하고 우선순위를 도출함으로써, 중장년 고용취약계층을 위한 체계적 경력개발 및 인적자원개발의 단초를 제공하기 위한 목적으로 실시되었다. 중장년(만 40~64세) 고용취약계층 대상 인터뷰 및 전문가 검증을 통해 도출한 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 중장년 고용취약계층은 직업, 현재 상태 등 개인 특성에 따라 상이한 경력요구사항이 존재하는 것으로 나타났다. 둘째, 중장년 고용취약계층 경력역량은 크게 경력인지역량, 경력방법역량, 경력태도역량, 경력전환역량, 경력자원관리역량의 5개 구성요인과 21개의 하위 세부역량으로 도출되었다. 셋째, Borich 및 Locus for Focus 분석방법을 활용한 중장년 고용취약계층 경력역량에 대한 우선순위 분석 결과, 경력목표설정, 경력실행력, 취창업정보, 구직기술이 최우선순위 역량으로, 경력정체성, 디지털문해력, 고용시장지식, 인프라활용이 차우선순위 역량으로 도출되었다.

• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.119-142
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• 2015

사용자의 취향과 선호도를 고려하여 정보를 제공하는 추천 시스템의 중요성이 높아졌다. 이를 위해 다양한 기법들이 제안되었는데, 비교적 도메인의 제약이 적은 협업 필터링이 널리 사용되고 있다. 협업 필터링의 한 종류인 모델 기반 협업 필터링은 기계학습이나 데이터 마이닝 모델을 협업 필터링에 접목한 방법이다. 이는 희박성 문제와 확장성 문제 등의 협업 필터링의 근본적인 한계를 개선하지만, 모델 생성 비용이 높고 성능/확장성 트레이드오프가 발생한다는 한계점을 갖는다. 성능/확장성 트레이드오프는 희박성 문제의 일종인 적용범위 감소 문제를 발생시킨다. 또한, 높은 모델 생성 비용은 도메인 환경 변화의 누적으로 인한 성능 불안정의 원인이 된다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해, 군집화 기반 협업 필터링에 마르코프 전이확률모델과 퍼지 군집화의 개념을 접목하여, 적용범위 감소 문제와 성능 불안정성 문제를 해결한 예측적 군집화 기반 협업 필터링 기법을 제안한다. 이 기법은 첫째, 사용자 기호(Preference)의 변화를 추적하여 정적인 모델과 동적인 사용자간의 괴리 해소를 통해 성능 불안정 문제를 개선한다. 둘째, 전이확률과 군집 소속 확률에 기반한 적용범위 확장으로 적용범위 감소 문제를 개선한다. 제안하는 기법의 검증은 각각 성능 불안정성 문제와 확장성/성능 트레이드오프 문제에 대한 강건성(robustness)시험을 통해 이뤄졌다. 제안하는 기법은 기존 기법들에 비해 성능의 향상 폭은 미미하다. 또한 데이터의 변동 정도를 나타내는 지표인 표준 편차의 측면에서도 의미 있는 개선을 보이지 못하였다. 하지만, 성능의 변동 폭을 나타내는 범위의 측면에서는 기존 기법들에 비해 개선을 보였다. 첫 번째 실험에서는 모델 생성 전후의 성능 변동폭에서 51.31%의 개선을, 두 번째 실험에서는 군집 수 변화에 따른 성능 변동폭에서 36.05%의 개선을 보였다. 이는 제안하는 기법이 성능의 향상을 보여주지는 못하지만, 성능 안정성의 측면에서는 기존의 기법들을 개선하고 있음을 의미한다.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.147-168
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• 2017

오래 전부터 학계에서는 정확한 주식 시장의 예측에 대한 많은 연구가 진행되어 왔고 현재에도 다양한 기법을 응용한 예측모형들이 연구되고 있다. 특히 최근에는 딥러닝(Deep-Learning)을 포함한 다양한 기계학습기법(Machine Learning Methods)을 이용해 주가지수를 예측하려는 많은 시도들이 진행되고 있다. 전통적인 주식투자거래의 분석기법으로는 기본적 분석과 기술적 분석방법이 사용되지만 보다 단기적인 거래예측이나 통계학적, 수리적 기법을 응용하기에는 기술적 분석 방법이 보다 유용한 측면이 있다. 이러한 기술적 지표들을 이용하여 진행된 대부분의 연구는 미래시장의 (보통은 다음 거래일) 주가 등락을 이진분류-상승 또는 하락-하여 주가를 예측하는 모형을 연구한 것이다. 하지만 이러한 이진분류로는 추세를 예측하여 매매시그널을 파악하거나, 포트폴리오 리밸런싱(Portfolio Rebalancing)의 신호로 삼기에는 적합치 않은 측면이 많은 것 또한 사실이다. 이에 본 연구에서는 기존의 주가지수 예측방법인 이진 분류 (binary classification) 방법에서 주가지수 추세를 (상승추세, 박스권, 하락추세) 다분류 (multiple classification) 체계로 확장하여 주가지수 추세를 예측하고자 한다. 이러한 다 분류 문제 해결을 위해 기존에 사용하던 통계적 방법인 다항로지스틱 회귀분석(Multinomial Logistic Regression Analysis, MLOGIT)이나 다중판별분석(Multiple Discriminant Analysis, MDA) 또는 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN)과 같은 기법보다는 예측성과의 우수성이 입증된 다분류 Support Vector Machines(Multiclass SVM, MSVM)을 사용하고, 이 모델의 성능을 향상시키기 위한 래퍼(wrapper)로서 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용한 최적화 모델을 제안한다. 특히 GA-MSVM으로 명명된 본 연구의 제안 모형에서는 MSVM의 커널함수 매개변수, 그리고 최적의 입력변수 선택(feature selection) 뿐만이 아니라 학습사례 선택(instance selection)까지 최적화하여 모델의 성능을 극대화 하도록 설계하였다. 제안 모형의 성능을 검증하기 위해 국내주식시장의 실제 데이터를 적용해본 결과 ANN이나 CBR, MLOGIT, MDA와 같은 기존 데이터마이닝 기법들이나 인공지능 알고리즘은 물론 현재까지 가장 우수한 예측 성과를 나타내는 것으로 알려져 있던 전통적인 다분류 SVM 보다도 제안 모형이 보다 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다. 특히 주가지수 추세 예측에 있어서 학습사례의 선택이 매우 중요한 역할을 하는 것으로 확인 되었으며, 모델의 성능의 개선효과에 다른 요인보다 중요한 요소임을 확인할 수 있었다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권10호
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• pp.99-106
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• 2015

현대사회의 가장 큰 변화는 유비쿼터스 환경으로의 전환이라 하겠다. 이 환경의 변화는 결국 독자적인 경영에서 각 분야의 접목을 통한 융합경영의 시대를 열게 되는 결정적인 계기가 되었다. 소비자는 새로운 혁신제품에의 욕구가 끊임없이 나타나고 기업들은 이러한 변화에 대응하기 위한 부단한 노력을 하여야 하는 것은 결국 기업의 입장에서 융합경영은 지속경영을 위한 과제가 될 것이다. 따라서 본 연구에서는 기업의 융합경영 필요성에 근거를 두고 기업의 융합경영 구성요소가 품질혁신에 어떠한 영향을 미치는 지를 살펴보고자 한다. 연구 결과, 융합경영 구성요소인 내부요인, 외부요인, 핵심요인 모두 품질혁신에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 세부적으로는 융합경영 내부요인은 리더십, 리스크관리요인이 긍정적으로 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 외부요인은 지식공유요인, 인프라요인이 긍정적으로 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 핵심요인은 기술개발요인, 교육학습요인이 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 향후 융합경영을 통한 기업의 경쟁력 강화의 큰 영향요인이 될 것으로 사료되며 향후 기업의 융합경영을 위한 전략적 기초로 활용될 것이다.

• 한국초등수학교육학회지
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• 제21권2호
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• pp.291-308
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• 2017

초등학교 고유어 수학 용어는 1946년에 군정청 문교부에서 각계의 의견을 들어 처음으로 만들어졌다. 당시에 만들어진 고유어 수학 용어의 대부분은 대개 한자의 뜻에 해당하는 고유어를 사용하거나, 그렇게 만든 것을 축약하여 만든 것이다. 그러나 20년도 지나지 않아 고유어 수학 용어의 반 정도가 다시 한자어 수학 용어로 환원되었고, 대부분 현재까지 그대로 사용되고 있다. 수학 교수 학습에서 한자어 수학 용어의 불편함이 지적되고 있고, 고유어 수학 용어의 사용이 도움이 될 것으로 주장되고 있지만, 고유어 수학 용어의 사용을 서두르는 것은 능사가 아니다. 한자어 수학 용어를 고유어 수학 용어로 바꾸는 시도는 신중해야 한다. 본 논문에서는 이러한 입장에서 성공적인 고유어 수학 용어의 사용을 위해 다음과 같은 세 가지 제언을 결론으로 제시한다. 첫째, 고유어 수학 용어를 만들려는 시도와 논의가 지속적으로 이루어져야 한다. 둘째, 현재 잘 존속하고 있는 고유어 수학 용어가 가진 생존력의 정체를 명확히 할 필요가 있다. 셋째, 현재 존속되지 않는 고유어 수학 용어의 실패 요인을 명확히 할 필요가 있다.