PCB(Printed Circuit Board) 제조공정에서의 수율은 제품의 원가와 품질을 결정하는 중요한 관리 요인이다. PCB 제조공정은 일반적으로 많은 단계의 미세공정을 거쳐서 제품인 칩(Chip)이 생산되기 때문에 높은 수율을 보장하기가 현실적으로 어렵다. 제품의 수율을 향상시키기 위해서는 저수율의 원인이 되는 불량요인을 분석하고, 불량요인에 영향을 미치는 중요공정 및 설비를 찾아서 관리해야 한다. 본 연구는 로지스틱 회귀분석 및 변수선택법을 이용하여 혐의공정 및 설비를 찾는 방법을 제안하였다. 데이터는 실제 현장의 로트 데이터를 사용하였고, 각 로트는 진행한 설비 및 불량유형별 불량수를 갖고 있다. 또한 분석 결과는 실제 현장 확인을 통하여 수율에 미치는 영향을 확인하였다.
급증하는 항공 여객의 성장세에 맞춰 여객 터미널의 규모가 대형화됨에 따라 출발, 도착, 환승 여객들이 소지한 수하물을 최단 시간 내에 신속, 정확하게 처리할 수 있는 다양한 데이터 기술들이 접목된 첨단 수하물 처리시스템(Baggage Handling System; 이하 BHS)이 필수 요소가 되었다. 따라서 본 연구에서는 공항 수하물 처리시스템 운영의 고도화를 위해, 프로세스 관점의 데이터 분석 방법론을 통한 국내 공항의 수하물 처리능력 분석 방법을 소개하고, 이벤트 로그 기반 주요 지점의 정확한 부하예측 방법을 제시하여, 자원의 선제적 배치 및 flight-carrocel 스케줄링 최적화 문제 등 향후 첨단화된 BHS 운영 전략으로 이어질 수 있도록 한다. 분석에 사용된 데이터는 공공데이터 포털에서 얻을 수 있는 '전국 공항 수송실적', '항공기 운항 정보' API를 활용하였다. 국내 공항 BHS 시뮬레이션 모델에 해당 방법을 적용한 결과, 높은 수준의 예측성능을 확인 할 수 있었다.
Purpose: This study explored the meaning of the social perceptions of nurses in online news articles during the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic. Methods: A total of 339 nurse-related articles published in Korean online newspapers from January 1 to December 31, 2020, were extracted by entering various combinations of OR and AND with the four words "Corona," "COVID," "Nursing," and "Nurse" as search keywords using BIGKinds, a news database provided by the Korea Press Foundation. The collected data were analyzed with a keyword network analysis and topic modeling using NetMiner 4. Results: The top keywords extracted from the nurse-related news articles were, in the following order, "metropolitan area," "protective clothing," "government," "task," and "admission." Four topics representing keywords were identified: "encouragement for dedicated nurses," "poor work environment," "front-line nurses working with obligation during the COVID-19 pandemic," and "nurses' efforts to prevent the spread of COVID-19." Conclusion: The media's attention to the dedication of nurses, the shortage of nursing resources, and the need for government support is encouraging in that it forms the public opinion necessary to lead to substantial improvements in treating nurses. The nursing community should actively promote policy proposals to improve treatment toward nurses by utilizing the net function of the media and proactively seek and apply strategies to improve the image of nurses working in various fields.
연구목적: 1급 발암물질이 포함된 공사장 먼지로 인해 피해 발생 시 피해 배상 신청을 해도 기각되거나 소음피해 배상금액의 5~30%정도만 지급하고 있다. 그런 허점 때문에 일부 건설사들은 공사장 먼지관리를 소홀히 하고 있어서 공사장 내 작업자들과 인근 주민들의 피해가 지속되고 있다. 그에 대한 해결방안을 제시코자 한다. 연구방법: 공사장 먼지의 피해배상액 산정기준 문제점, 먼지 농도 측정, 측정자료(광산란법에 의한 전광판 측정기 자료) 분석, 모델링 등 예측, 평가 방법의 문제점을 고찰하고, 개선방안을 제시코자 한다. 연구결과:현재의 공사장 먼지 피해 배상액산정기준과 먼지농도 모델링 및 측정으로는 공사장 먼지피해 배상액 산정이 불가한 것으로 드러나 개선이 시급한 것으로 나타났다. 결론:공사장피해가 예상되는 지점 내(부지경계선과 직선거리100m 내외)에서 피해배상 신청을 받고, 먼지관련 법적 기준인 비산먼지 억제조치기준들의 준수여부와 먼지관리 정도로 먼지피해를 차등 평가하는 배상액 산정방안을 제시한다.
항공자력탐사자료를 이용하여 경상분지 동남부 유천소분지의 화산암류 분포지 내에 발달되는 삼량진 칼데라지역에 대한 자력특성을 고찰하였다. 연구방법은 자력탐사 자료를 이용하여 잔여자력도, 자극화변환도, 수평미분도와 수직 2차미분도를 작성하여 자력 암상특성을 분대하고 칼데라구조 및 단층과 관련된 지질구조적 양상에 대한 자력구조 특성을 고찰하는 정성적 해석을 실시하였다. 또한 칼데라 구조를 북동-남서방향으로 종단하는 14.5 km의 단면선에 대해 forward modelling을 실시함과 동시에 전지역에 3-D Euler deconvolution방법을 이용하여 자력 이상체의 심부 발달상태 및 특성을 고찰하는 정량적 해석을 실시하였다. 이들 결과에 의하면 본역의 자력암상특성은 4개의 unit로 분대되며 이들은 일반적으로 본역의 지질분포와 잘 일치되나 삼량진 칼데라 북측 경계부에 관입한 흑운모화강암은 고자력을 보이므로 인접의 여타 저자력 흑운모 화강암체와 자력암상특성에서 분명한 차이를 보인다. 따라서 이 흑운모화강암은 삼량진 칼데라의 화산작용과 밀접한 관계가 있으며 칼데라림을 따라 발달된 구조대를 따라 관입한 것으로 해석된다. 본역의 삼량진 칼데라 구조 및 단층선 구조는 각종 자력 이상도에서 분명한 자력구조로 인지가 가능하며 지형특성도 이들 구조를 잘 반영한다 할 수 있다. 본 역의 심부 자력 이상체 발달상태를 규명하기 위한 자력단면선의 forward modelling결과, 경상퇴적분지의 심도는 칼데라 내에서 평균 약 6 km이며(최고 약 10 km) 칼데라의 외측으로 갈수록 화강암류의 천부 관입에 따라 심도가 얕아짐을 보인다. Euler deconvolution 방법을 이용한 자력이상체의 3차원적 위치 및 심도특성을 고찰한 결과도 칼데라 구조 및 단층구조선을 잘 나타내며 화산암류와 관계된 비교적 천부의 자력 이상체는 주로 동-서와 북동방향으로 발달하고 있음에 반하여 심부의 자력 이상체는 주로 북서 방향으로 발달하고 있음을 알 수 있었다.
글로벌 지속가능성이 큰 기업들의 가치가 높아짐에 따라 ESG가 최대 화두로 주목받고 있다. 이러한 배경에서 전반적인 글로벌 흐름에 맞추어 국내 ESG에 관한 학문 연구도 급속하게 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 국내 ESG 연구 동향을 살펴보기 위해 체계적 문헌 고찰방법론을 활용하여 ESG 연구의 학문적 관심도 변화를 살펴보고 연구의 주요키워드들을 추출하였다. 이를 위해 지난 10년간 연구가 진행된 ESG 학술논문들을 연도별로 수집하고, 핵심주제어와 논문 제목을 활용하여 텍스트마이닝 기법으로 빈도분석을 하였다. 연구결과 첫째, 국내 ESG 학술논문들의 연도별 게재 수를 계랑 서지학 분석의 누적 수로 분석한 결과 해마다 ESG 연구논문들의 게재수가 증가하고 있으며 이를 통해 ESG 이슈에 대한 학문적 관심도의 지속적인 증가를 확인하였다. 둘째, 연구대상 논문들의 핵심주제어와 논문 제목의 빈도분석 결과로 ESG, 기업, 사회, 책임, 경영, 투자, 지속가능의 단어들이 추출되었다. 또한, 해외에서 체계적 문헌고찰로 진행된 연구를 바탕으로 국내외 ESG 주요키워드들이 공통으로 책임, 지속가능, 경영 임을 확인하였다. 그리고 최근 국외 연구에서 제시한 ESG 주요 이슈와 본 연구에서 제시한 ESG 핵심키워드들의 공통요소들을 비교한 결과 과거 연구들과 비교하면 최근 연구의 관심사가 환경임을 확인할 수 있었다. 셋째, 국내 ESG 연구들이 활용한 데이터들은 주로 KEJI 지수, KRX 지수, KCGS ESG 평가지수 등이 있음을 알 수 있었고, 그리고 중소기업을 대상으로 한 연구는 전체 152편 중 총 8편으로 현저하게 부족함을 확인하였다. 본 연구를 통해 ESG 연구 동향과 연구의 증가 폭을 확인할 수 있었으며, 향후 후속 연구자들이 연구주제 및 연구키워드에 대해 구분하고 더욱 다양한 연구주제 선정하는데 기초자료를 제시하였다. 또한, 중소기업 대상 학문 연구는 아직 미흡하거나 부족하여 이에 관한 관심과 연구가 강화될 필요가 있으며, 빠르게 급변하는 시장에서 실무적으로 접목할 수 있는 ESG 실천 지침 등을 고려한 후속 연구가 필요하다.
온라인 소비자는 쇼핑 웹사이트에서 특정 제품군이나 브랜드에 속한 제품들을 둘러보고 구매를 진행할 수 있고, 혹은 단순히 넓은 범위의 탐색 반경을 보이며 여러 페이지들을 돌아보다 구매를 진행하지 않고 이탈할 수 있다. 이러한 온라인 소비자의 행동과 구매에 관련된 연구는 꾸준히 진행되어왔으며, 실무에서도 소비자들의 행동 데이터를 바탕으로 한 서비스 및 어플리케이션이 개발되고 있다. 최근에는 빅데이터 기술의 발달로 소비자 개인 단위의 맞춤화 전략 및 추천 시스템이 활용되고 있으며 사용자의 쇼핑 경험을 최적화하기 위한 시도가 진행되고 있다. 하지만 이와 같은 시도에도 온라인 소비자가 실제로 웹사이트를 방문해 제품 구매 단계까지 전환될 확률은 매우 낮은 실정이다. 이는 온라인 소비자들이 단지 제품 구매를 위해 웹사이트를 방문하는 것이 아니라 그들의 쇼핑 동기 및 목적에 따라 웹사이트를 다르게 활용하고 탐색하기 때문이다. 따라서 단지 구매가 진행되는 방문 외에도 다양한 방문 형태를 분석하는 것은 온라인 소비자들의 행동을 이해하는데 중요하다고 할 수 있다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 온라인 소비자의 탐색 행동의 다양성과 복잡성을 설명하기 위해 실제 E-commerce 기업의 클릭스트림 데이터를 기반으로 세션 단위의 클러스터링 분석을 진행해 탐색 행동을 유형화하였다. 이를 통해 각 유형별로 상세 단위의 탐색 행동과 구매 여부가 차이가 있음을 확인하였다. 또한 소비자 개인이 여러 방문에 걸친 일련의 탐색 유형에 대한 패턴을 분석하기 위해 순차 패턴 마이닝 기법을 활용하였으며, 같은 기간 내에 제품 구매까지 완료한 소비자와 구매를 진행하지 않은 채 방문만 진행한 소비자들의 탐색패턴에 대한 차이를 확인할 수 있었다. 본 연구의 시사점은 대규모의 클릭스트림 데이터를 활용해 온라인 소비자의 탐색 유형을 분석하고 이에 대한 패턴을 분석해 구매 과정 상의 행동을 데이터 기반으로 설명하였다는 점에 있다. 또한 온라인 소매 기업은 다양한 형태의 탐색 유형에 맞는 마케팅 전략 및 추천을 통해 구매 전환 개선을 시도할 수 있으며, 소비자의 탐색 패턴의 변화를 통해 전략의 효과를 평가할 수 있을 것이다.
지하철은 많은 승객들을 원거리까지 안전하고, 신속 정확하게 원하는 지점으로 대량 수송할 수 있는 친환경적인 교통수단이다. 지하철의 공익성을 증대시키기 위해서는 정확한 승객 수요 예측이 이루어져야 한다. 본 연구는 정확한 지하철 수요예측을 위하여, 군집분석을 통해 서울시 1-9호선 지하철역들을 군집화 하였다. 그 후, 전체 역과 각 군집 별 최종 예측 모형을 제시하였다. 군집화 결과, 294개의 역이 3개로 군집화 되었으며 그룹 1은 상공업지구, 그룹 2는 주상복합지구, 그룹 3은 주거지구가 중심이 되는 역들로 나타났다. 그 후 각 군집 별로 다양한 데이터 마이닝 기법을 이용해 지하철 승차인원 예측 모형을 제시하고, 수요 예측에 중요한 영향을 미치는 요인들을 도출하였다. 그리고 최종 모형을 바탕으로 2018년 10월에 개통될 서울시 9호선 3단계 연장역인 8개 신설역의 3개월 수요를 예측하였다. 8개 신설역의 월평균 시간당 평균 승차인원은 약 241에서 452명, 월평균 시간당 최대 승차인원은 약 969에서 1,515명으로 추정되었다. 본 분석의 최종 모형을 활용한 신설역의 지하철 수요 예측은 대중교통 정책 결정을 위한 기초자료로 활용되어 효율적인 지하철 운영 방안 수립에 기여할 수 있을 것이다.
무선통신 기술은 통신서비스 자체에만 활용되는 단계를 넘어 21세기 디지털 전환이라는 패러다임과 맞물려 다양한 산업의 혁신을 촉진하는 기반 기술로써 기대가 높아지고 있다. 본 연구에서는 우리나라와 주요 선도국가의 6G 기술경쟁력을 비교하기 위해 GaN(갈륨나이트라이드) 특허 정보를 기반으로 시장확보 지수(PFS), 피인용도 지수(CPP) 그리고 네트워크 분석을 통해 6G 기술경쟁력을 분석하였다. 우리나라의 6G 기술경쟁력은 PFS가 0.62로, CPP가 3.93으로 나타났으며, 각각 선도국가 대비 32.8%, 19.9% 수준인 것으로 확인되었다. 그다음 네트워크 분석 결과, 6G 분야의 특허 협업 비율은 7.2%로 대부분 국가에서 모두 협업 생태계가 미흡한 것으로 분석되었다. 다만, 우리나라는 선도국가와 달리 산업계와 학계가 연계한 소규모 협업 관계가 구축되어 있음을 확인할 수 있었다. 따라서, 소규모 협업 생태계를 기반으로 통신 기술 고도화를 할 수 있는 국가 차원의 6G 통합 R&D 전략을 마련할 필요가 있겠다.
최근 전자상거래의 발전과 인터넷 사용자의 급증으로 온라인 상에서 수많은 광고들이 서비스되고 있다. 하지만 이러한 광고서비스는 사용자들의 성향 분석을 기초로 하기보다는 해당 광고의 일방적 서비스에 그치고 있다. 따라서 많은 웹사이트들이 해당 광고의 효율적 서비스를 위해 개인화된 광고서비스를 원하고 있고 해당 서버의 로그 분석을 통한 서비스를 연구 및 시행하고 있다. 본 논문에서는 서버측 로그데이터의 분석이 아닌 로컬 시스템의 로그데이터를 이용하여 사용자의 선호도와 성향을 분석한다. 또한 해당 사이트 별 분류 카테고리를 만들어 해당 분류의 가중치를 부여함으로써 개인화된 광고 시스템을 제안하려고 한다. 사용자의 선호도 분석은 웹 개인화 기법 중 협업 필터링의 대상이 되는 사용자 선호도 정보를 방문 사이트 분류에 사용하고 학습에이전트의 대상이 되는 인터넷 사용자의 행동을 해당 사이트의 방문횟수로 가정하여 사용자의 성향분석을 시도하였다. 사용자의 선호도를 벡터로 표현하고, 성향분석 결과를 단순 적용형태가 아닌 연속적 데이터로 간주하였으며 이전 데이터와 이후 데이터의 성향분석 변화를 제안하는 기법을 이용하여 새롭게 분석하고 피드백 시킴으로써 지속적인 갱신과 적용을 할 수 있도록 제안하였다. 이러한 결과를 통해 해당 분류의 광고들을 선정하고 선정된 광고에 사용자 성향분석과 동일한 과정을 적용시킴으로써 차별화된 광고 서비스를 제공할 수 있는 방법을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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