• Smart Structures and Systems
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• 제29권4호
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• pp.625-640
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• 2022

Maglev rail joints are vital components serving as connections between the adjacent F-type rail sections in maglev guideway. Damage to maglev rail joints such as bolt looseness may result in rough suspension gap fluctuation, failure of suspension control, and even sudden clash between the electromagnets and F-type rail. The condition monitoring of maglev rail joints is therefore highly desirable to maintain safe operation of maglev. In this connection, an online damage detection approach based on three-dimensional (3D) convolutional neural network (CNN) and time-frequency characterization is developed for simultaneous detection of multiple damage of maglev rail joints in this paper. The training and testing data used for condition evaluation of maglev rail joints consist of two months of acceleration recordings, which were acquired in-situ from different rail joints by an integrated online monitoring system during a maglev train running on a test line. Short-time Fourier transform (STFT) method is applied to transform the raw monitoring data into time-frequency spectrograms (TFS). Three CNN architectures, i.e., small-sized CNN (S-CNN), middle-sized CNN (M-CNN), and large-sized CNN (L-CNN), are configured for trial calculation and the M-CNN model with excellent prediction accuracy and high computational efficiency is finally optioned for multiple damage detection of maglev rail joints. Results show that the rail joints in three different conditions (bolt-looseness-caused rail step, misalignment-caused lateral dislocation, and normal condition) are successfully identified by the proposed approach, even when using data collected from rail joints from which no data were used in the CNN training. The capability of the proposed method is further examined by using the data collected after the loosed bolts have been replaced. In addition, by comparison with the results of CNN using frequency spectrum and traditional neural network using TFS, the proposed TFS-CNN framework is proven more accurate and robust for multiple damage detection of maglev rail joints.

• 한국프랜차이즈경영연구
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• 제13권3호
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• pp.31-43
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• 2022

Purpose: Service quality is a topic of constant interest in marketing research and practitioners. Service quality is an important factor influencing performance even in the context of coffee shops, and research on service quality management strategies continues by coffee shop researchers and practitioners. The service quality of coffee shops is a source of competitive advantage and is an important factor in enhancing customer and business performance. This study aims to identify the effects of cognitive evaluation on emotional and behavioral responses using a cognitive-emotional-behavioral framework and SOR model in the coffee shop context. Cognitive evaluation (service quality) consists of tangibles, responsiveness, assurance, reliability, and empathy dimensions. Research design, data, and methodology: In the proposed model, positive and negative emotions and satisfaction mediate the relationship between service quality and money to spend and visit frequency. The data were collected from customers who visited a coffee shop within the last 1 month. The survey was conducted for about one month. Among a total of 300 distributed questionnaires 261 responses were used for data analysis. The data were analyzed using frequency analysis, measurement model analysis, and structural equation modeling analysis with SPSS 28.0 and SmartPLS 4.0. Results: Tangibles, responsiveness, assurance, and empathy had significant positive effects on positive emotion, while only reliability had a significant negative effect on negative emotion. Both positive and negative emotions had significant positive effects on customer satisfaction, but not on money to spend and visit frequency. Lastly, customer satisfaction had significant positive effects on money to spend and visit frequency. Conclusions: The study revealed the relative weight of cognitive factors on customer emotions and confirmed the validity of SOR model. The fact that tangibility is the most important factor in increasing positive emotions and reliability is the most important factor in reducing negative emotions provides a direction for emotional branding strategies using the service quality mix of coffee shops. This study confirmed the full mediating role of satisfaction between positive and negative emotions and consumer behaviors (money to spend and visit frequency). This infers that when a coffee shop increases customer satisfaction through customer emotion management, the customer's money to spend and visit frequency in the coffee shop increases.

• 한국프랜차이즈경영연구
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• 제8권2호
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• pp.25-36
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• 2017

Purpose - Recently, entrepreneurship education has been revitalized with interest in entrepreneurship. Entrepreneurship education is an educational service activity that is provided for entrepreneurship and individual start-up success within a certain period of time. According to previous studies on entrepreneurship and entrepreneurship, the satisfaction of entrepreneurship education affects entrepreneurship and as a result increases entrepreneurship. In recent years, the number of female entrepreneurs has also increased as the number of entrepreneurial issues has increased. Based on previous studies, this research proposed the theoretical framework about the structural relationships among mentoring quality (career development, psychological social, role modeling), education satisfaction, recommendation intention and entrepreneurial intention. This study is to find out the possibility of attempting to create a theoretical basis for entrepreneurial mentoring education in entrepreneurship education program. Research design, data, and methodology - In this model, mentoring quality consists of three sub-dimensions such as career development, psychological social, and role modeling. In order to test research model and hypotheses, the data were collected from 203 female college students who participated in entrepreneurial education. The data were analyzed using frequency analysis, confirmatory factor analysis, correlation analysis, and structural equational modeling with SPSS 24.0 and SmartPLS 3.0 statistical program. Result - The results of the study are as follows. First, role modeling has a positive effect on recommendation intention and entrepreneurial intention. Second, career development has a strong negative effect on the entrepreneurial intention. Third, career development and role modeling had a positive effect on educational satisfaction, and educational satisfaction had positive influence on recommendation intention and entrepreneurial intention. Conclusions - As women's social advancement becomes more active, start-up support programs including entrepreneurship mentoring are increasing. The results of this study suggest how to use the mentoring program mix and how to allocate the resources for the education program when the entrepreneurial education manager plans and executes the mentoring education program. For example, this study shows that career development and role modeling enhance educational satisfaction, and in turn increase recommendation intention and entrepreneurial intention. This means that entrepreneurship education should consist of contents that include career development functions such as sponsorship, guidance, protection, and provision of challenging work. In addition, the findings of this study indicate that mentors should perform the function of allowing the participants to have confidence and professional thinking ability at the time of start up based on their experiences.

• Smart Structures and Systems
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• 제32권4호
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• pp.267-279
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• 2023

Data modelling and interpretation for structural health monitoring (SHM) field data are critical for evaluating structural performance and quantifying the vulnerability of infrastructure systems. In order to improve the data modelling accuracy, and extend the application range from data regression analysis to out-of-sample forecasting analysis, an improved most likely heteroscedastic Gaussian process (iMLHGP) methodology is proposed in this study by the incorporation of the outof-sample forecasting algorithm. The proposed iMLHGP method overcomes this limitation of constant variance of Gaussian process (GP), and can be used for estimating non-stationary typhoon-induced response statistics with high volatility. The first attempt at performing data regression and forecasting analysis on structural responses using the proposed iMLHGP method has been presented by applying it to real-world filed SHM data from an instrumented cable-stay bridge during typhoon events. Uncertainty quantification and correlation analysis were also carried out to investigate the influence of typhoons on bridge strain data. Results show that the iMLHGP method has high accuracy in both regression and out-of-sample forecasting. The iMLHGP framework takes both data heteroscedasticity and accurate analytical processing of noise variance (replace with a point estimation on the most likely value) into account to avoid the intensive computational effort. According to uncertainty quantification and correlation analysis results, the uncertainties of strain measurements are affected by both traffic and wind speed. The overall change of bridge strain is affected by temperature, and the local fluctuation is greatly affected by wind speed in typhoon conditions.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.1321-1330
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• 2023

본 연구는 증강현실에서 적용할 캐릭터 생성에서 단일 이미지를 통해 여러 객체에 대한 3D 자세 추정 문제를 연구한다. 기존 top-down 방식에서는 이미지 내의 모든 객체를 먼저 감지하고, 그 후에 각각의 객체를 독립적으로 재구성한다. 문제는 이렇게 재구성된 객체들 사이의 중첩이나 깊이 순서가 불일치 하는 일관성 없는 결과가 발생할 수 있다. 본 연구의 목적은 이러한 문제점을 해결하고, 장면 내의 모든 객체에 대한 일관된 3D 재구성을 제공하는 단일 네트워크를 개발하는 것이다. SMPL 매개변수체를 기반으로 한 인체 모델을 top-down 프레임워크에 통합이 중요한 선택이 되었으며, 이를 통해 거리 필드 기반의 충돌 손실과 깊이 순서를 고려하는 손실 두 가지를 도입하였다. 첫 번째 손실은 재구성된 사람들 사이의 중첩을 방지하며, 두 번째 손실은 가림막 추론과 주석이 달린 인스턴스 분할을 일관되게 렌더링하기 위해 객체들의 깊이 순서를 조정한다. 이러한 방법은 네트워크에 이미지의 명시적인 3D 주석 없이도 깊이 정보를 제공하게 한다. 실험 결과, 기존의 Interpenetration loss 방법은 MuPoTS-3D가 114, PoseTrack이 654에 비해서 본 연구의 방법론인 Lp 손실로 네트워크를 훈련시킬 때 MuPoTS-3D가 34, PoseTrack이 202로 충돌수가 크게 감소하는 것으로 나타났다. 본 연구 방법은 표준 3D 자세벤치마크에서 기존 방법보다 더 나은 성능을 보여주었고, 제안된 손실들은 자연 이미지에서 더욱 일관된 재구성을 실현하게 하였다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.43-61
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• 2019

최근 4차 산업혁명과 함께 인공지능 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 이전의 그 어느 때보다도 기술의 발전이 빠르게 진행되고 있는 추세이다. 이러한 인공지능 환경에서 양질의 지식베이스는 인공지능 기술의 향상 및 사용자 경험을 높이기 위한 기반 기술로써 중요한 역할을 하고 있다. 특히 최근에는 인공지능 스피커를 통한 질의응답과 같은 서비스의 기반 지식으로 활용되고 있다. 하지만 지식베이스를 구축하는 것은 사람의 많은 노력을 요하며, 이로 인해 지식을 구축하는데 많은 시간과 비용이 소모된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 기계학습을 이용하여 지식베이스의 구조에 따라 학습을 수행하고, 이를 통해 자연어 문서로부터 지식을 추출하여 지식화하는 방법에 대해 제안하고자 한다. 이러한 방법의 적절성을 보이기 위해 DBpedia 온톨로지의 구조를 기반으로 학습을 수행하여 지식을 구축할 것이다. 즉, DBpedia의 온톨로지 구조에 따라 위키피디아 문서에 기술되어 있는 인포박스를 이용하여 학습을 수행하고 이를 바탕으로 자연어 텍스트로부터 지식을 추출하여 온톨로지화하기 위한 방법론을 제안하고자 한다. 학습을 바탕으로 지식을 추출하기 위한 과정은 문서 분류, 적합 문장 분류, 그리고 지식 추출 및 지식베이스 변환의 과정으로 이루어진다. 이와 같은 방법론에 따라 실제 지식 추출을 위한 플랫폼을 구축하였으며, 실험을 통해 본 연구에서 제안하고자 하는 방법론이 지식을 확장하는데 있어 유용하게 활용될 수 있음을 증명하였다. 이러한 방법을 통해 구축된 지식은 향후 지식베이스를 기반으로 한 인공지능을 위해 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 벤처창업연구
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• 제15권2호
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• pp.47-65
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• 2020

4차 산업 혁명의 시대가 가시화됨에 따라 새로운 기술을 활용한 혁신적인 비즈니스 모델들이 부상하고 있으며 스타트업은 파괴적인 혁신에 대응할 수 있는 민첩성과 새로운 기술에의 개방을 기반으로 기회의 풍요를 누리고 있다. 하지만 지속가능한 창업 생태계를 조성하는 데에 있어 가장 중요한 것은 창업 그 자체가 아닌, 연구-창업-투자-상장 및 대기업으로의 도약- 재투자로 이어지는 스타트업의 선순환을 구축하는 것이다. 이를 위해서는 창업이 행해진 거점 지역에 조성된 환경이 중요한데, 이러한 물질적, 비물질적 환경 요인들은 '창업생태계'라는 단어로 포괄되어 일컬어진다. 이러한 지역 중점의 창업생태계 연구는 해당 지역 내의 요소들 간의 상호 작용이 어떻게 새로운 벤처의 경쟁력을 높이는 데에 기여하고 이들을 지원하는 지역 환경을 만드는 지에 중점을 두고 진행된다. 본 연구는 창업환경 및 기업 환경 평가에 있어 아시아 국가 1,2위에 꾸준히 언급되는 싱가포르를 지역적 맥락으로 설정하여, 현지 창업생태계를 구성하는 요소들의 상호작용과 생태계 참여자들의 관계성에 대한 연구를 통해 한국의 창업생태계에의 시사점을 제공하고자 하였다. 이 과정에서 Isenberg(2010)가 제시한 창업생태계의 6가지 요소- 정책, 금융, 문화, 지원, 인적자원, 시장-가 창업생태계 요소와 관련된 선행연구를 잘 포괄한다는 점에서 창업생태계를 분석하는 데에 가장 적합한 프레임워크임을 대전제로 두고, 연구의 표적 지역인 싱가포르에 적합하도록 일부 요소들에 집중한 지역적 변용 모델을 구축하고자 하였다. 이에 싱가포르의 정치적 특성상 정책이라는 요소가 금융에 막대한 영향을 끼칠 수밖에 없다는 것, 스마트 네이션(Smart Nation) 정책의 기조가 기업가 정신과 관련된 대학 교육에 영향을 미치고 있다는 것, 그리고 싱가포르의 창업 인프라 내에서 형성되는 기업가 네트워크와 글로벌 연결성이 싱가포르 스타트업의 성과에 유의한 영향을 준다는 것을 고려하여 정책(Policy), 문화(Culture), 그리고 시장(Market)이라는 요소들을 더욱 주요하게 바라봐야 할 필요가 있다고 판단하였다. 또한, 창업생태계 요소들의 내부적인 상호작용을 파악하기 위해서는 창업생태계 참여자들을 대상으로 한 질적 연구가 필수적이므로 현지에 직접 방문하여 반구조화된 설문을 진행하였다. 이렇듯 본 연구는 싱가포르 창업생태계의 정책, 문화, 시장 요소에 집중한 질적 연구를 바탕으로 현지의 창업생태계 현황을 조사하였고, 한국과의 비교를 통해 스타트업 관련 규제, 대학의 역할, 창업 인프라 측면의 시사점을 제공하고자 하였다. 이는 향후 진행될 창업생태계 연구뿐만 아니라, 창업 인프라의 조성, 창업생태계 활성화 방안 마련, 그리고 대학의 창업교육 방향성 설정에 기여할 수 있을 것이다.

• 한국조경학회지
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• 제50권5호
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• pp.40-53
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• 2022

조경산업 관련 국가기관, 조경단체, 기업 등의 정책 수립 및 입안, 결정에 타당한 근거로서, 체계적 국가통계자료 활용은 필수적이다. 이에 본 연구는 조경산업 현황을 가늠하는데 필요한 국가통계자료 활용방법론 및 기초현황 자료를 제공하고자 수행하였다. 먼저, 조경산업을 '설계', '사업관리', '시공', '유지관리', '소재', '연구', '교육', '행정' 분야로 분류하고, 각 분야별로 한국표준산업분류 및 건설관계법령에 따른 업종을 체계화하여 연계하였다. 이 중 국토교통부 소관 건설관계법령에 직접 규정된 업종을 중심으로 국가통계자료의 구축·연계·통합·보급, 중복성, 누락 등을 조사·분석하여, 통계분석 업종을 선정하였다. 그리고, 통계항목의 공통성, 해석 오류 최소화를 위해 의미분석을 수행하고, 최종적으로 업종등록수, 종사자수, 매출액을 선정하였다. 이를 기준으로 산업현황의 기초적 분석·평가에 활용가능한 분석틀을 제시하고, 실제 국가통계자료를 대입하여 분석·평가하였다. 즉 2019년에 조경산업 관련 업종에 등록된 건수는 12,160개, 업종별 종사자수는 106,296명, 업종별 매출액은 83,085억원으로 나타났다. 한편, 2017년부터 업종등록수, 종사자수는 지속 증가하는 반면, 매출액은 감소하고 있어, 산업적 발전방안 마련이 요구되는 상황이다. 본 연구는 다수 공공기관에서 구축된 국가통계자료를 기반으로 수행함에 따라 일관성 및 신뢰성 확보에 한계가 있다. 이에 「조경진흥법」에 따른 체계적·일관적 국가통계자료 구축이 필요하다. 향후, 공원녹지 등 주제별 국가통계자료 활용방안 및 발전방안 등을 연구하고자 한다.

• 한국지리정보학회지
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• 제18권3호
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• pp.21-34
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• 2015

본 연구는 U-City 공간의 고도화된 설계 및 계획 활동 지원을 위해 필수정보인 지능화시설에 관한 충분한 정보를 계획가나 설계자에게 제공할 수 있는 레퍼런스 모델 구축을 목적으로 한다. 레퍼런스 모델의 핵심은 유비쿼터스 서비스 계획내용을 수행할 수 있는 지능화시설에 대한 정보의 포괄성 (Comprehensiveness)과 끊임없이 변화하는 관련정보의 최신성이라 할 수 있다. 이에 방대한 지능화 시설의 정보를 다루고 있는 조달청 물품정보시스템의 데이터베이스를 활용하는 방안을 제시하였다. 이를 위해 조달청 물품정보 활용을 위한 현황 및 문제점을 분석하여 적용사례로서 CCTV의 적정 배치를 위한 시뮬레이션을 실시하여 개선방안을 진단하였다. 현재로서 U-City계획 패러다임은 IT 기술중심에서 스마트 공간중심으로 변화함에 따라 U-서비스를 제공하는 지능화시설의 설치 및 배치 등에 관한 기준이나 정보의 부족과 같은 한계가 발생하고 있다. 하지만, 관련법제도 및 지침의 부재로 인해 지능화시설의 적정 배치 선정과 같은 계획활동은 효율적인 서비스 제공 측면에서 볼 때 미흡한 실정이다. 또한, U-City 계획 및 설계자에게 제공 가능한 IT기술 및 지능화 시설에 대한 정보의 부족으로 서비스 수준과 예산 등을 고려한 최적 계획 수립에는 많은 어려움이 있는 실정이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 연구는 조달청 물품정보를 연계하여 활용하는 방안을 제시하였다. 조달청은 약 26만 건의 산업관련 DB를 기 구축하였으며, 지속적으로 갱신되어지고 있어 끊임없이 변화하는 U-City 산업의 핵심인 지능화시설과 관련 기술에 대한 정보수집처로서 매우 유익한 정보라 할 수 있다. 하지만, 현재 제공하고 있는 정보가 활용측면에서 내용적으로 다소 부족하고 정보 공개 측면의 제한성으로 인해 활용상에 어려움이 있다. 따라서 본 연구는 조달청 물품정보의 연계 및 활용을 위한 개선 방안을 제시함으로써 향후 U-City계획의 고도화 및 조달청 물품정보의 다부처 공동 활용을 위한 기초적 틀을 제공하였다는 것에 그 의의가 있다.

• 벤처창업연구
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• 제16권6호
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• pp.249-267
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• 2021

디지털화의 진전과 함께 축적된 빅데이터의 활용은 글로벌 농산업계에 파괴적 혁신을 가져오고 있다. 최근 정부는 농업 빅데이터 플랫폼 구축 및 지원조직 신설 등의 조치를 취하고 있으나 국내 농산업계는 재배생육 분야의 일부기업 외에는 빅데이터 활용이 미흡한 실정이다. 이러한 배경에서 본 연구는 빅데이터를 선도적으로 활용하여 혁신을 창출하는 주체가 되어야 할 농업벤처를 중심으로 기술, 조직, 환경의 맥락에서 빅데이터 활용의도에 영향을 미치는 요인을 규명하고 기술분야에 따른 조절효과를 확인하고자 하였다. 이에 농업기술실용화재단 A+센터의 지원을 받는 농업벤처 309개로부터 연구 데이터를 확보하여 SPSS 22.0을 이용하여 분석하였다. 연구결과, 기술적 요인 중에서는 상대적 이점과 호환성이 유의한 정(+)의 영향을 미치고, 조직적 요인 중에서는 경영층 지원이 정(+)의 영향을, 비용이 부(-)의 영향을 미치며, 환경적 요인 중에서는 정책적 지원이 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 기술분야의 조절효과 검증 결과, 재배생육 외 기업일수록 상대적 이점, 호환성, 경쟁자 압력 외의 모든 변수와 빅데이터 활용의도와의 관계를 완화하는 조절효과가 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 통해 다음과 같은 시사점을 제시하였다. 첫째, 빅데이터 활용을 통해 농업벤처에 새로운 수익창출 및 운영효율성 제고 기회를 제공할 핵심사업을 선정하여 정책적으로 협업기회를 늘릴 필요가 있다. 둘째, 농산업 특성으로 인한 분석의 어려움을 극복할 수 있는 빅데이터 분석 솔루션 제공이 필요하다. 셋째, 농업벤처와 같은 소규모 조직에서는 최고경영층의 빅데이터 활용에 대한 높은 이해수준으로부터 출발한 조직문화 재편 의지가 선행되어야 한다. 넷째, 중소·벤처기업 수준에서 벤치마킹할 수 있는 성공사례를 발굴하고 홍보하는 것이 중요하다. 다섯째, 농업벤처 기술분야별로 핵심사업 추진과 지원사업의 우선순위를 나누어 추진하는 것이 보다 효과적일 것으로 판단된다. 마지막으로 본 연구의 한계점과 후속 연구과제를 제시하였다.