본 연구에서는 이차원 연속체에 존재하는 점성균열을 무요소법에서 국부 단위분할 원리에 근거하여 정식화하였다. 균열이 한 절점의 영향영역(domain of influence)을 완전히 통과하는 경우 그 절점의 형상함수는 계단함수로 확장되고, 균열 끝이 영향영역 내에 위치하는 경우 특이성이 제거된 가지함수(branch function)로 확장된다. 이러한 해의 영역의 확장은 국부 단위분할 원리를 만족하는 변위계에서만 이루어지므로, 약형 정식화는 표준 Galerkin방법에 의해서 얻어진다. 균열과 상호작용하는 영향영역만 확장되기 때문에, 성긴 형태의 시스템의 행렬을 유지하게 된다. 그러므로 확장에 의해 발생하는 계산비용의 증가는 최소화된다. 동적인 문제에서 균열성장에 관한 조건은 재료안정론으로부터 얻어졌다. 즉, 재료 한 점에서 어느 방향으로든 변형열화가 집중하게 되면, 그 방향에 점성균열을 삽입하여 연속체가 비연속체로 되도록 하였다. 균열의 성장속도도 같은 조건으로부터 자연스럽게 얻어졌다. 전통적인 무요소법보다 더 나은 정확도와 빠른 수렴성을 보이는 것이 확인되었으며, 이 기법의 적용성을 보이기 위해 잘 알려진, 정적 및 동적문제에 적용하였다.
대한민국은 지진 판의 경계로부터 멀리 떨어진 지역에 있으며, 이러한 지역에서 발생하는 판 내부 지진은 판 경계부 지진과 비교하면 일반적으로 규모가 작고 발생빈도도 낮다. 그럼에도 불구하고 과거 2년부터 1904년 사이 한반도에서 발생했던 지진과 최근 한반도 지진을 관측한 이래에 발생한 지진을 조사 및 분석한 결과 진도 규모 9까지 이르는 것으로 나타났다. 본 논문에서는 한반도에서 발생한 지진과 통계적 자기 유사성과의 관계를 분석하기 위해서 국립기상연구소에서 발표한 「한반도 역사지진 기록 (2년~1904년)」을 이용한다. 또한 본 논문을 통해서 해결한 문제는 한반도에서 발생한 지진데이터와 통계적 자기 유사성과 시각화의 관계 연구를 처음으로 규명하였으며, 그 결과 한반도 지진의 자기 유사성 정도를 판단하는 3가지 정량적인 추정방법으로 측정한 결과 자기 유사성 파라메터 H 값(0.5 < H < 1)이 0.8이상으로 자기 유사성 정도가 높은 것으로 나타났다. 그리고 그래프의 시각화를 통해 지진이 어느 지역에서 많이 발생했는지를 쉽게 파악할 수 있고, 향후 지진 발생시 피해를 예측하고 재산과 인명 피해를 최소화할 수 있는 예측 시스템 개발과 지진 데이터 분석 및 모델링 연구에 활용될 수 있을 것으로 보인다. 뿐만아니라 본 연구결과를 토대로 자기 유사성 프로세스는 지진활동의 패턴과 통계적 특성을 이해하고, 유사한 지진 사건을 그룹화하고 분류하는데 도움을 줄 수 있으며, 지진 활동에 대한 예측, 지진 위험 평가 및 지진 공학 관련 연구에 활용될 것으로 예상된다.
우리나라의 17,000여개의 저수지 중 13,600개소의 소규모 농업용 저수지에는 수문 계측 시설이 설치되지 않아서, 저수율 예측과 합리적인 저수지 운영이 쉽지 않다. 본 연구는 인공지능 기술을 이용하여 농업용 저수지의 저수율을 예측하는 것을 목적으로 하며, 단변량 long short-term memory (LSTM)에서 저수율 그 자체를 사용하는 것뿐만 아니라, 다변량 LSTM에서 강수 등의 기상변수와 시기 등의 계절변수를 추가하여 예측에 활용하였다. 이동저수지의 2013년부터 2020년까지 8년간 데이터로 모델을 학습시키고, 모델의 예측 결과를 2021년의 일일 저수율 데이터로 검증하였다. 단변량 LSTM은 1일 후 저수율을 root-mean square error (RMSE) 1.04%, 3일 후 2.52% 이내, 5일 후 4.18%의 오차로 예측하였으며, 다변량 LSTM은 1일 후 저수율을 RMSE 0.98%, 3일 후 1.95%, 5일 후 2.76%의 오차로 예측하여 더 좋은 성능을 보였다. 1일 후 저수율을 예측하는 다변량 모델의 경우, 시계열 저수율 이외에도 date of year (DOY)와 1일 및 5일 누적 강수량이 중요한 변수인 것으로 나타났는데, 이를 통해 볼 때 당일 저수율에 영향을 미치는 강수의 시간적 범위는 5일 정도인 것으로 사료된다.
온라인 리뷰의 역할이 중요해짐에 따라 유용한 리뷰를 선별하기 위해 많은 연구들이 이루어져 왔다. 유용한 리뷰는 고객들이 유용하다고 인지하는 리뷰이며, 평점, 리뷰길이, 리뷰내용 등에 영향을 받는 것으로 많은 연구에서 검증되었다. 유용한 리뷰는 소비자들의 투표에 의한 '좋아요' 수에 의해 결정되며 유용성 투표가 많을수록 소비자의 구매의사결정에 중요한 영향을 미치는 것으로 간주된다. 그러나 최근에 작성되어 많은 고객들에게 노출되지 않은 리뷰는 상대적으로 '좋아요' 수가 적을 수 있으며, 투표에 응하지 않아 '좋아요' 수가 없을 수도 있다. 따라서 유용한 리뷰를 판단하기 위해 '좋아요' 수에 의존하기 보다는 리뷰 내용을 기반으로 유용한 리뷰를 분류하고자 한다. 리뷰의 텍스트는 리뷰 유용성에 가장 큰 영향을 미치는 요인으로, 토픽 모델링, 감정분석 등 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 리뷰 텍스트에 포함된 콘텐츠와 감정의 영향을 다양하게 분석하고 있다. 본 연구에서는 글로벌 영화정보 사이트인 IMDb의 영화리뷰를 활용하여 리뷰 콘텐츠 기반의 리뷰 유용성 예측모형을 제안한다. 설명가능한 그래프 신경망인 GNN(Graph Neural Network)을 적용하여 리뷰 유용성 예측모형을 구축하고, 설명가능한 인공지능을 통해 예측모형의 한계인 모형의 해석에 대한 문제를 해결한다. 설명가능한 그래프 신경망은 리뷰들 간의 연결관계도 확인할 수 있어 유용한 리뷰 또는 유용하지 않은 리뷰에 대해 보다 신뢰할 수 있는 정보를 제공할 수 있을 것이라 기대한다.
본 연구는 디지털 헬스케어 서비스 제공자의 보호동기를 형성하는 위험평가와 대처평가가 정보보호의도의 주요한 요인인 유도통제의도와 자기방어의도에 미치는 영향을 확인하고자 한다. 연구모형은 보호동기이론을 기반으로 기존 선행연구를 통해 심각성, 취약성, 반응효능감, 자기효능감을 독립변수로 채택하였다. 연구모형 검증을 위해 한국의 디지털 헬스케어 서비스 기업 임직원 222명을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 데이터는 구조방정식을 사용하여 분석하였다. 연구결과에 따르면 (1) 보안위협의 결과에 대한 명확한 인지가 디지털 헬스케어 서비스 제공자의 정보유출 사고에 대한 심각성에 대한 이해를 높여주고, 이를 통해 디지털 헬스케어 서비스 제공자의 오남용을 줄일 수 있으며, (2) 보안시스템에 대한 디지털 헬스케어 서비스 제공자의 신뢰와 만족이 스스로 정보유출에 대응할 수 있다는 자신감을 형성시킬 수 있고, (3) 디지털 헬스케어 서비스 제공자는 정보유출로 인해 돌아오는 결과를 인지하고 있지만, 실제 자신에게 발생할 수 있는 가능성은 적다고 생각하고 있음을 확인하였다. 이 연구결과는 디지털 헬스케어 서비스를 운영하는 벤처기업은 디지털 헬스케어 서비스 제공자의 정보보호의도를 높이기 위해서 디지털 헬스케어 서비스 제공자의 보안수준을 높일 수 있는 지속적인 콘텐츠 제공이 필요하고, 타 벤처기업대비 높은 수준의 보안시스템을 도입하여 디지털 헬스케어 서비스 제공자의 신뢰를 통해 정보보호 동기유발이 중요하다는 점을 시사한다.
OTT(Over-the-top Media) 서비스는 근래 동영상 콘텐츠를 소비하는 새로운 수단이 되었다. OTT 시장이 성장하며 사업자들 간의 경쟁이 치열해졌지만, 사용자의 지속적인 OTT 서비스 구독 요인을 발굴하고 이론적 모델에 적용한 체계적 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 발달적 순차 혼합 연구 방법을 통해 질적 요인을 발굴한 후, 그것이 구독 후 경험 및 지속적 구독 의도에 미치는 영향을 본다. 질적 요인을 찾는 단계에서는 OTT 사용자의 구독 지속 의도에 중요하게 영향을 미치는 6개의 요인을 도출하였다. 이를 바탕으로 OTT의 질적 요인 3가지를 ISSM(정보시스템성공모델, Information Systems Success Model)에 적용하여 가설 및 연구 모델을 수립하였다. 연구 모델의 검증을 위해서 한국의 OTT 사용자 226명을 대상으로 서베이를 실시하였으며, 데이터는 구조방정식 모델링(SEM)을 사용하여 분석했다. 분석 결과 콘텐츠의 질이 인지된 즐거움 및 만족에 영향을 미치는 핵심 요인임을 발견했다. 서비스의 질은 인지된 즐거움에 영향을 미쳤으며, 인지된 즐거움은 지속적 사용 의도에 순차적으로 영향을 미쳤다. 시스템의 질은 만족에 직접적 영향을 미쳤다. 본 연구는 질적 연구를 통해 도출한 사용자의 경험 관련 요인을 ISSM에 응용해, OTT라는 정보시스템의 이해를 풍부하게 하는 시사점을 가진다. 이러한 시사점을 OTT 사용자의 경험 및 지속적 구독 의도 향상을 위해 사업자들이 활용할 수 있으리라 기대한다.
본 연구는 온라인 집단소비 서비스 상황에서 다른 고객들의 보상에 대한 고객의 분배공정성분위기 지각이 커뮤니티동일시, 고객간상호작용인식, 도움행동의도에 미치는 영향에 대한 이론적 모델을 제안하고 실증한다. 가설을 테스트하기 위해 온라인 집단소비 서비스(대규모 멀티플레이어 온라인 롤플레잉 게임, MMORPG) 이용자를 대상으로 설문 조사 데이터를 수집하여 구조 방정식 모델링을 통해 분석하였다. 본 연구는 MMORPG 상황에서 보상설계에 대한 고객의 분배공정성분위기 지각이 커뮤니티동일시, 고객간상호작용인식을 변화시켜 도움행동의도를 변화시킨다는 것을 보여준다. 집단소비형 서비스 관리자는 사용자의 현재 C2C 가치공동창조 경험(커뮤니티동일시, 고객간상호작용인식)과 미래 C2C 가치공동창조 행동(도움행동의도)을 향상시키기 위해 보상 시스템에 대한 고객의 분배공정성분위기 지각을 개선하는 데 중점을 두어야 할 것이다. 본 연구는 온라인 집단소비 서비스 상황(MMORPG)에서 보상 설계에 관한 고객의 분배공정성분위기 지각과 고객간상호작용 인식의 관계를 실증함으로써 분배정의 이론의 발전에 기여하고 있다.
이동하는 수상 운동체는 반경 $8{\sim}200{\mu}m$ 크기의 미세기포군을 포함하는 기포항적을 발생시킨다. 경우에 따라 10여분 이상 지속되는 수중 미세기포는 음향산란을 일으키는 요인이 되며, 기포가 존재하는 동안 능동소나에 의한 지속적인 탐지가 가능하다. 본 논문에서는 기포항적에 존재하는 미세기포의 사공간적인 분포변화에 따라 산란되는 음파를 모의하는 잔향음 모델을 제시하였다. 기포항적 산란신호의 모델은 음향학적 모델과 운동학적 모델로 이루어져 있으며 음향학적 모델에서는 미세기포의 공간분포를 체적산란강도로 변환하여 공간에 대한 적분을 수행하고, 운동학적 모델은 해양공간의 고정좌표계와 능동소나에 고정된 국부좌표계 사이의 좌표변환을 위한 오일러변환을 기반으로 구현되었다. 구현된 모델의 점증을 위해 2007년 9월 한국해양대학교 앞 해상에서 실제 선박을 운항하여 기포항적을 발생시킨 후 일정간격으로 신호를 획득하여 분석하였고, 이를 모델에 적용하여 타당성을 검증하였다.
This study attempted to provide implications by analyzing the impact of business Owner's safety commitment on industrial accidents and examining the mediating role of management supervisors' safety leadership and worker participation. Analysis was conducted on 2,067 manufacturing sites with 20 to 50 employees in the 10th Occupational Safety and Health Survey data. SPSS waw used to secure the reliability of the measurement variable. Hypothesis vertification was carried out after securing the suitability and validity of the structural model using AMOS. The direct impact of three latent variables on industrial accidents was confirmed: the business owner's safety commitment, the management supervisor's safety leadership, and the worker participation. The employer's safety will and the management supervisor's safety leadership do not directly affect industial accidents, but it has been verified that worker participation has a diret impact on industrial accident reduction. In addition, it has been confirmed that the safety leadership and worker participation of the management. Supervior have a complete mediating effect on the reduction of industrial accidents by mediating with the safety leadership of the management supervior and the participation of the workers. This study analyzed the impact on industrial accidents by dividing the stakeholders constituting the workplace into three classes: business owners, superviors, and workers, but the results suggest that employers and all workers inside the workplace may be organically linked to achieving the goal of reducing industrial accidents. Therefore, in order to establish an autonomous safety management system for safety and health at workerplaces, efforts are needed to reduce industrial accidents in their respective location by forming an organic community among internal stakeholders.
연구목적: 사업장 주변에 배출되는 화학물질의 양을 선정하여 대기확산 프로그램으로 농도를 예측하여 인근 주민들에게 영향을 정량적으로 파악하는 것을 목적으로 하였다. 연구방법: 연구물질의 선정은 반감기, 독성, 이용 가능한 측정소 자료의 유무를 고려하였다. 또한 연구대상물질에서 배출되는 지역을 연구대상 지역으로 선정하였으며, 유동인구가 있는 4개 지역을 선정하여 건강위해성을 평가하였다. 연구결과: AERMOD를 구동하기 위하여 지형 및 기상 처리를 실시 후 예측 농도를 구하였다. 위해성 평가 결과 어린이에서만 디클로로메탄이 초과되는 것으로 나타났으나, 테트라클로로에틸렌과 클로로포름은 어린이와 성인 모두 무시할 수 없는 수준으로 나타났다. 결론: 현재 국내 건강위해성평가는 "환경보건법"의 규정에 따라 위해지수가 일정 기준을 초과할 경우 위해성이 있는 것으로 간주된다. 향후 화학물질배출계획서 대상물질이 2030년에는 415종으로 확대되어 사업장에서 효율적인 관리가 필요함을 시사한다. 위해성 평가에서 위해성지수를 초과하는 경우 대기확산 모델링을 통해 배경농도와 예측농도를 고려하여 우선순위를 부여함으로써 화학물질 관리를 효과적으로 수행할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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