• 정보화정책
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• 제22권4호
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• pp.91-104
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• 2015

이 연구는 SNS상의 범죄행위를 설명하기 위해 기존의 범죄학이론 중 사회학습이론을 중심으로 주 요인인 차별접촉, 정의, 차별강화, 그리고 모방의 영향력을 살펴보았다. 아울러 이 연구에서는 사회학습이론의 보완적 논의로 사회학습요인들이 낮은 자기통제력, 하위문화 환경, 그리고 기회요인들과 함께 작용할때더큰 영향력을 갖게 될 것이라는 점에서 그 상호작용효과를 검증하였다. 서울시 대학생 SNS이용자 486명을 조사한 본 연구에서는 사회학습요인들 중 차별접촉과 차별강화의 영향력은 대체로 유의미하지 않았던 반면 법위반에 호의적 정의와 모방의 경우는 어느 정도 SNS에서의 범죄행위에 유의미한 영향력을 갖는 것을 제시했다. 그리고 상호작용효과의 결과를 보면 어느 정도 본 연구의 가설을 지지하는 것으로 나타났다. 사회학습요인들 중에서 법위반에 대한 정의는 그것을 허용하는 하위문화 환경의 조건에서 범죄에 영향력을 갖는다는 것을 제시했고, 차별강화로서 보상은 기회요인과 함께 상호작용효과를, 그리고 모방은 자기통제력이 낮은 사람에게서 더 영향력을 갖는 것으로 나타났다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제16권10호
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• pp.1010-1019
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• 2005

본 논문에서는 투톤(two-tone) 신호가 입력된 RF 전력 증폭기의 출력단에서 관찰되는 메모리 효과를 신경망회로를 이용하여 모델링 하였다. 입력 신호의 톤 간격과 전력 레벨의 변화에 따른 출력 전력의 IMD(Inter-Modulation Distortion) 비대칭성을 측정하여 고출력 RF 전력 증폭기의 메모리 효과를 확인하였으며, 서로 다른 중심 주파수에서의 메모리 효과도 실험적으로 확인하였다. 투톤 입력 신호 테스트에 기초한 전력 증폭기의 모델링 방법으로 TDNN(Tapped Delay Line-Neural Network)방식을 적용하였으며 이 방식이 다른 여러 가지 모델링 방법과 비교하여 매우 신뢰할만한 정확성을 가짐을 보였다.

• 벤처창업연구
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• 제9권4호
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• pp.119-133
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• 2014

본 연구에서는 노인의 사회적관계망의 구성원 관계형성 시기가 과거에 기반을 두면서 모임에의 참석이 반 의무적인 사회적 관계망의 대표적인 모임인 동창회와, 이와는 반대로 주로 현재의 관계에 기반을 두고 모임에의 참석이 자발적인 사회적 관계망의 대표적인 모임인 동호회/취미클럽 활동이 각각 노인들의 주관적인 삶의 만족도에 어떠한 영향을 미치는지를 알아보았다. 지금까지 대다수 선행연구에서는 일반적으로 대부분의 사회적관계망이 노인들의 주관적인 삶의 만족도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 알려져 왔으나 본 연구에서는 관계망을 성격과 참여 형태에 따라 보다 깊이 있게 세분하여 살펴본 결과 주로 과거의 관계에 기반을 두고 조직원들의 반의무적인 참여를 특성으로 하는 동창회 모임의 경우 노인들의 주관적인 삶의 만족도와는 유의적인 관계가 없음을 알 수 있었다. 반면에, 현재의 관계에 기반을 두고 있으며 모임 참석자들이 대부분 자발적으로 참석하는 모임을 대표하는 동호회/취미클럽의 경우에는 노인들의 주관적인 삶의 만족도에 유의적인 정(+)의 큰 영향을 미치고 있음을 발견할 수 있었다. 따라서 본 연구의 결론이 우리에게 주는 정책적 함의는 노인들의 주관적인 삶의 만족도를 효율적으로 제고하기 위하여 노인복지정책 입안자들과 실천자들은 예산과 노력을 과거의 관계에 기반을 둔 비자발적과거기반형 사회적관계망 보다는 현재의 관계에 기반을 둔 자발적현재기반형 사회적관계망의 활성화에 집중하여야 한다는 점이다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제22권4호
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• pp.51-73
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• 2012

Social network services based on openness, connectedness, and mass participation are reshaping many aspects of how companies conduct business and create value for their customers. For instance, Facebook and Twitter are expected to play a pivotal role as a new communication channel through which companies-forge close relationships with their customers for co-creation of value for mutual benefits. Given the potential of social network services, it is not surprising that many companies have strategically invested in social network services to reach out to customers. Despite the growing interest in social network services as a platform to connect companies and their customers, few guidelines exist about how managers can effectively utilize social network services in forging relationships with their customers. As such, scholars should pay greater attention to how firms can successfully develop relationships with their customers on social network services. In particular, this study employs the S-O-R (stimulus-organism-response) framework as a theoretical lens to develop a research model that explains customers' participation in the value co-creation platform that companies opened on Twitter. According to the S-O-R framework, certain types of individuals' behaviors can be best understood based on a causal link from environmental stimulus to organism, and response. We apply the S-O-R framework to understand how ubiquitous connectivity (stimuli) can influence customers' experience (organism) with companies on Twitter, which in turn influence their participation behavior (response). Two steps have been undertaken to empirically test the research model. First, we conducted a content analysis of tweets written by customers who follow companies on Twitter. As a result, we found event/promotion participation, company support, and giving feedback as three specific types of customer participation behavior. Second, we conducted a web-based survey to test research hypotheses in the research model. Participations in the survey were solicited to customers who followed companies on Twitter. As a result, a total of 115 respondents have completed the survey. Data were analyzed using the partial least square (PLS) technique. The results of data analysis suggest that ubiquitous connectivity (stimuli) had strong positive effects on perceive usefulness, perceived enjoyment, and perceived intimacy (organism). Perceived intimacy showed positive effects on customer participation behavior (response), such as event participation, company support, and giving feedback. Perceived enjoyment was found to have strong positive effects on company support and giving feedback. On the other hand, perceived usefulness did not have significant impacts on the three types of customer participation behavior.

• 한국심리학회지:학교
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• 제18권2호
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• pp.175-195
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• 2021

친밀한 친구 관계를 맺고 소속감을 느끼는 것은 청소년의 심리·사회적 발달 및 적응에 긍정적인 영향을 미친다. 소속감 지향성은 소속감을 추구하는 동기로, 성장 지향성과 결핍감소 지향성으로 구분된다. 성장 지향성과 결핍감소 지향성은 심리적 적응 및 대인관계 특성에 서로 다른 영향을 주는 것으로 알려져 있다. 본 연구의 목적은 청소년의 소속감 지향성이 심리적 적응과 친구 네트워크에 미치는 효과를 알아보는 것이다. 이를 위해 한 중학교의 2학년 전체 학생을 대상으로 학기 초와 학기 말에 검사를 실시했다. 친구 네트워크는 네트워크 수신 중심성 분석을 통해 측정했다. 다층 회귀모형을 사용한 분석 결과는 첫째, 학기 초의 외로움과 스트레스에 대한 성장 지향성의 효과는 학기 초 친구 네트워크 중심성을 분석 모형에 함께 투입해도 유의했으나, 결핍감소 지향성의 효과는 유의하지 않았다. 둘째, 성장 지향성은 학기 말의 친구 네트워크 중심성을 유의하게 예측했다. 이러한 효과는 학기 초 친구 네트워크 중심성과 학기 말 심리적 적응 수준을 분석 모형에 함께 투입해도 유의했다. 셋째, 학기 말의 심리적 적응에 미치는 학기 말의 친구 네트워크 중심성의 효과는 학기 초 및 학기 말의 심리적 적응을 모형에 함께 투입해도 유의했다. 본 연구는 단기-종단적 설계를 통해 소속감 지향성이 청소년의 학기 초와 학기 말의 심리적 적응과 친구 네트워크 수준에 미치는 효과를 경험적으로 밝혔다는 점에서 의의가 있다. 끝으로, 본 연구의 한계점 및 후속 연구를 위한 제언을 논의했다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권2호
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• pp.121-131
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• 2012

인터넷 상에서 사회적 관계 구조를 형성하거나 강화할 수 있게 해 주는 기능을 지닌 소셜네트워크서비스의 출현과 성장은 새로운 형태의 사회적 경제적 현상을 유발하고 있다. 소셜네트워크서비스는 사회성을 기반으로 개발되었고 발전되고 있으며, 소셜네트워크서비스의 활용은 결과적으로 개인, 집단, 기업들의 사회성에 영향을 미치고 있다. 본 연구에서는 소셜네트워크서비스를 수용할 때 어떠한 요인들에 의해 영향을 받는 지를 파악하고, 파악된 요인들이 실제 수용의도에 어떠한 영향을 미치는 지를 실증적으로 증명하고자 하는 차원에서, 사용자의 사회적 특성인 사회적 네트워크와 사회적 영향이 소셜네트워크서비스의 수용에 어떠한 영향을 미치는 지를 연구하였다.

• 한국도로학회논문집
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• 제15권3호
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• pp.93-101
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• 2013

PURPOSES : This study is to investigate the relationship of socioeconomic characteristics and road network structure with traffic growth patterns. The findings is to be used to tweak traffic forecast provided by traditional four step process using relevant socioeconomic and road network data. METHODS: Comprehensive statistical analysis is used to identify key explanatory variables using historical observations on traffic forecast, actual traffic counts and surrounding environments. Based on statistical results, a multiple regression model is developed to predict the effects of socioeconomic and road network attributes on traffic growth patterns. The validation of the proposed model is also performed using a different set of historical data. RESULTS : The statistical analysis results indicate that several socioeconomic characteristics and road network structure cleary affect the tendency of over- and under-estimation of road traffics. Among them, land use is a key factor which is revealed by a factor that traffic forecast for urban road tends to be under-estimated while rural road traffic prediction is generally over-estimated. The model application suggests that tweaking the traffic forecast using the proposed model can reduce the discrepancies between the predicted and actual traffic counts from 30.4% to 21.9%. CONCLUSIONS : Prediction of road traffic growth patterns based on surrounding socioeconomic and road network attributes can help develop the optimal strategy of road construction plan by enhancing reliability of traffic forecast as well as tendency of traffic growth.

• 한국농공학회지
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• 제35권3호
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• pp.23-35
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• 1993

The objectives of this paper were to validate the proposed network flow model using field data and to demonstrate the model applicability for various purposes. The model was tested with data from the Banweol watershed, where an intentive streamflow gauging system has been established. Model parameters were not calibrated with field data so that it can be validated as ungaged conditions. Three different schemes were employed to represent the drainage system of the tested watershed : a single, complex, and detailed network. The single network assumed the watershed as a cell, while complex and detailed networks considered several cells. The results from different schemes were individually compared satisfactorily to the observed daily stages at the Banweol reservoir located at the outlet of the watershed. The results from three schemes were in close agreement with each other, Justifying that the model performs very well for different network schemes being used. Daily streamflow from three network schemes was compared for a selected reach within the watershed. The results were very close to each other regardless of network formulation. And the model was applied to simulate daily streamflow before and after the construction of a reservoir at a reach. The differences were discussed, which reflected the influences of the dam construction upon the downstream hydrology. Similar appliocations may be possible to identify the effects of hydraulic structures on streamflow.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제5권2호
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• pp.19-25
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• 2017

The research is to identify social networks of problems that have an influence on the quality of ageing people's lives by using social network analysis, based on the premise that there are differences in networks of ageing problems in urban and rural areas. From analyzing network of ageing people's problems using NodeXL, vertices in the networks of both urban and rural areas are well-connected. For urban areas, financial poverty is the core problem related to the quality of life. It has direct connections with illness and health, family responsibility, housing, role loss in community, and employment, which have positive or negative interactions with the quality of older people's lives. For rural areas, on the other hand, role loss in community is the major problem. It has direct connections with the elderly abuse, financial poverty, leisure activity, divorce, isolation and loneliness from society, education, and suicide. As a result, the research shows that the problems of ageing people have strong linkages and interactive effects with a structure of network, and the networks are different depending on types of places for living.

• 한국기계가공학회지
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• 제18권9호
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• pp.36-43
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• 2019

Turning, a main machining process, is a widespread process in metal cutting industries. Many researchers have investigated the effects of process parameters on the machining process. In the turning process, input variables including cutting speed, feed, and depth of cut are generally used. Surface roughness and electric current consumption are used as output variables in this study. We construct a simulation model for the turning process using a neural network, which predicts the output values based on input values. In the neural network, obtaining the appropriate set of weights, which is called training, is crucial. In general, back propagation (BP) is widely used for training. In this study, techniques such as ant colony optimization (ACO) and particle swarm optimization (PSO) as well as BP were used to obtain the weights in the neural network. Particularly, two combined techniques of ACO_BP and PSO_BP were utilized for training the neural network. Finally, the performances of the two techniques are compared with each other.