• 벤처혁신연구
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• 제6권3호
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• pp.21-42
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• 2023

본 연구의 목적은 애자일(Agile) 조직문화의 7년 이내 초기 스타트업 종사자의 개인-조직 적합성, 개인-직무 적합성이 과업 성과에 미치는 영향에서 임파워먼트, 지속적 학습활동, 협업의 구조적 관계를 밝히는데 목적이 있다. 이를 위해 이론적인 고찰과 선행연구를 바탕으로 연구 모형과 가설을 수립하였다. 자료 수집은 애자일 조직문화를 가진 7년 이내의 스타트업 임직원을 대상으로 조사하였으며, 총 204부의 자료를 분석에 활용하였다. 가설 검증을 하기 전, 표본의 특성을 확인하고 확인적 요인분석을 실시하여 측정모형의 적합도를 확인하였다. 이를 바탕으로 집중타당성과 판별타당성을 검정하고, 신뢰도를 분석하였다. 다음으로 구조모형의 적합도를 분석하고, 구조모형 분석의 결과를 바탕으로 기본 가설 및 매개효과 가설을 검정하였다. 분석 결과를 살펴보면 개인-조직 적합성은 임파워먼트, 지속적 학습활동, 협업에 정의 유의한 영향을 미치고 있음을 확인할 수 있었다. 개인-직무 적합성은 임파워먼트, 지속적 학습활동, 협업에 정의 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면 임파워먼트는 과업성과에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났으며, 지속적 학습활동은 과업성과에 부의 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 협업은 과업성과에 정의 유의한 영향을 미치는 것을 확인할 수 있었으며, 매개검정 분석 결과에서는 협업이 개인-직무 적합성과 과업성과와의 관계에서 매개작용을 하는 것으로 나타났다. 이와 같은 실증 분석 결과를 토대로 연구의 의의, 학문적·실무적 시사점, 연구의 한계점 및 향후 연구 방향을 제시하였다.

• 농업과학연구
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• 제49권3호
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• pp.679-690
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• 2022

As the supply and demand of pork has become a significant concern in Korea, controlling it has become a critical challenge for the industry. However, compared to the demand for pork, which has relatively stable consumption, it is not easy to maintain a stable supply. As the preparation of measures for a supply-demand crisis response and supply control in the pig industry has emerged as an important task, it has become necessary to establish a stable supply model and create an appropriate manual. In this study, a pork supply prediction model is constructed using reported data from the pig traceability system. Based on the derived results, a method for determining the supply-demand crisis stage using a statistical approach was proposed. From the results of the analysis, working days, African swine fever, heat wave, and Covid-19 were shown to affect the number of pigs graded in the market. A test of the performance of the model showed that both in-sample error rate and out-sample error rate were between 0.3 - 7.6%, indicating a high level of predictive power. Applying the forecast, the distribution of the confidence interval of the predicted value was established, and the supply crisis stage was identified, evaluating supply-demand conditions.

• Asia Marketing Journal
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• 제20권1호
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• pp.23-48
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• 2018

SK group has been a pioneer in overall brand management and, more recently, in CSR-imbedded brand management. SK vision of "improving itself to give greater happiness to all of its customers" and the symbol mark of "Wings of Happiness" are some good examples of integrating distinct brand identities of various member companies. After impressive growth and expansions into diverse business areas, SK group is ranked as the third largest company based on asset amounts according to the Fair Trade Commission of Korea, only after Samsung and Hyundai Motor groups. SK brand management can be analyzed, using the framework of 4 stages - 'infrastructure', 'planning', 'doing', and 'seeing' stages. In order to secure 'infrastructure' of brand management system, SK has invested huge resources to the 'SK BMS' (SK Brand Management System). At the 'planning' stage, the most important task of SK like other Korean business groups is perhaps to adopt a well-organized 'brand identity (BI) system' which may consolidate brand values of individual member companies. In actuality, SK BI consists of Customer Happiness located at the center and 3 other elements of Pride, Professionalism, and Customer-orientation. At the 'doing' stage, the slogan of 'OK! SK' and the logo of 'Wings of Happiness' have been placed at the core of the SK group brand building programs. SK adopts the principle of 'independent yet united', pinpointing that each member company independently works for its business performance but it is, at the same time, encouraged to integrate its capabilities for the SK group brand. In addition, SK has sought 'shared growth' with business partners for happiness for all the members in the society. 'Social Contribution Philosophy' based on SK value of 'creation of greater happiness' is again one of the most important guidelines for CSR (corporate social responsibility) at the doing stage. At the seeing stage, SK regularly evaluates its branding programs. SK has shown some very impressive achievements in brand management: (1) a core identity of 'Customer Happiness' participating member companies may share, (2) harmonious relationships between the group brand management office and brand management divisions of member companies, and (3) consistency-keeping in brand management over time. However, there remain two major challenges: (1) globalization of SK and (2) reinforcing sustainable superiority over not only Korean rivals but also global ones.

• 한국디지털정책학회:학술대회논문집
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• 한국디지털정책학회 2006년도 춘계학술대회
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• pp.113-123
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• 2006

The purpose of this paper is twofold; 1) to evaluate the efforts of participatory government in regulatory reform, 2) to propose the strategies and tasks for future regulatory reform in Korea. An ex-post evaluation model for regulatory performance is applied to process, output, and outcome of the regulatory reform. The results of the evaluation show that there is still room for improvement in many aspects of regulatory reform. While there has been substantial advance in regulatory quality and management, carefully planned strategies are essential for Korean regulatory reform to move to the next stage of regulatory reform. Thus, based on the evaluation, future strategies and tasks for regulatory reform are presented as short-term tasks, mid to long range tasks, and continuous tasks.

• 정보교육학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.225-234
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• 2014

로봇 프로그래밍은 주어진 과제를 해결하기 위한 알고리즘을 계획하고, 그 알고리즘을 구현하며, 그 결과를 로봇이라는 매체를 통해서 쉽게 확인하고 오류를 수정할 수 있도록 한다. 따라서 로봇 프로그래밍은 반성적 사고에 기반을 둔 문제해결의 과정이며, 학생들의 메타인지와 밀접히 관련된다. 이에 본 연구는 학생의 메타인지 발달을 위한 로봇 프로그래밍 교수 학습 모형을 개발하는 것을 목적으로 수행되었다. 로봇 프로그래밍 교수 학습의 단계를 '학습과제 탐구', '교사의 모델링', '과제 수행 계획 및 시각화', '과제 수행', '자기 평가 및 강화' 등과 같은 5가지로 나누고, 각 단계의 활동들을 메타인지 주요 전략들(계획, 모니터링, 조절, 평가)와 연계하였다. 또한 학생들의 프로그래밍 활동과 메타인지 전략의 활용을 지원하기 위하여 인지적 도제를 기반으로 '모델링', '코칭', '스캐폴딩'과 같은 전략들을 교수 학습 모델과 연계하여 명시하였다. 이와 더불어서, 메타인지 활동을 지원하기 위해서 자기질문법을 도입하여, 학생들이 로봇 프로그래밍 활동의 각 단계별로 사용할 수 있는 자기질문 등을 제시하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권10호
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• pp.89-100
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• 2018

방위력개선사업의 선행연구는 소요가 결정된 무기체계의 효율적 획득방법 결정을 지원하기 위해 수행되는 사업단계로, 선행연구단계에서 수행되어야할 요소를 식별하기 위해 안전분석 과정에서 활용되는 FTA/FMEA 기법의 수행방안을 착안 및 테일러링을 통해 핵심검토 항목 도출을 위한 방법론을 제시하였었다. 기존의 연구에서 도출한 핵심요소를 보완하기 위해 핵심요소로부터 발생 가능한 다양한 사건들을 추가 보완 및 분석이 필요했으며 이를 위해 타 산업분야에서 안전분석을 위해 수행하는 HAZOP 기법을 활용하여 핵심요소 도출결과를 보완하였다. HAZOP/FTA/FMEA 기법을 연계하여 도출된 선행연구단계의 핵심요소에 대해 입 출력 정보 및 연관관계를 설정하여 수행절차를 분석하고 모델화하였다. 또한 선행연구 수행성과에 대해 수행성숙도를 평가하고 성숙도가 낮은 핵심요소에 대해 관련 핵심요소와의 연동정보를 바탕으로 위험도 기반 대응 매뉴얼을 생성하였다. 본 연구결과를 토대로 방위력개선사업 선행연구단계에서 핵심요소 및 수행절차, 위험관리 대응 매뉴얼 적용을 통해 사업추진간 성능 비용 일정을 충족하고 예상되는 위험을 감소시켜 효율적이고 안정적인 방위력개서사업 추진을 기대할 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.37-46
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• 2019

본 연구의 목적은 직업 교육훈련을 위한 플립러닝 기반 교육모델을 개발하는 데 있다. 이를 위하여 선행 연구를 토대로 해당 직종에서의 플립러닝의 정의, 단계별 주요 학습활동, 운영 전략을 포함하는 교육모델을 도출하였다. 또한 HRD 및 직업교육훈련 전문가를 대상으로 적용 모델에 대한 타당도를 확보하기 위하여 2차례에 걸쳐 델파이 조사를 실시하였으며 유효성이 확인되었다. 최종적으로 개발된 직업교육훈련을 위한 플립러닝 교육모델은 사전학습-본학습-사후학습의 3단계로 구성되며, 사전학습 단계는 온라인 강의 수강-간단한 과제 수행, 본 학습 단계는 도입활동-능동적 학습활동 및 코칭-디브리핑 강의, 사후학습 단계는 개별 성찰-추가과제 수행 활동을 포함한다. 본 연구를 통해 개발한 교육모델은 직업교육훈련의 목표에 따라 유연하게 확장가능하며, 연계성과 훈련성과 향상에 초점을 두고 개발되었다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제29권2호
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• pp.153-167
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• 2024

DMAIC는 배터리 제조 관련 엔지니어들에게 가장 친숙한 문제해결방법론이나, 배터리 생산시스템 개발자의 다양한 과제에 대한 무분별한 적용으로 과제 지연, 성과 미흡 및 부분 최적화 등 지속적인 문제 발생이 되고 있는 실정이다. 배터리 생산시스템 개발자 과제를 효과적으로 대응할 수 있는"DMAIC 방법론의 최적화 모델"을 확보하고자 3단계 연구모형을 활용하여 생산시스템 개발자 과제 방법론의 요구특성을 도출하고, DMAIC의 적합성을 분석하여 부족한 부분을 보완하여 최적화 모델링을 실시하였다. 본 연구 결과물인 "시스템 구조적 7단계 방법론"을 활용하여 개발자 과제에 적용해 봄으로서 DMAIC 방법론을 보다 적합성을 높일 수 있다는 점을 확인하였다. 하나의 방법론으로 보다 학습이 용이하고 다양한 산업별 특성에 맞춰 차별화 운영을 할 수 있도록 하여 향후 다양한 산업분야에 적용 가능할 것으로 기대된다.

• Steel and Composite Structures
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• 제3권3호
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• pp.185-198
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• 2003

The concept of performance based seismic design has been gradually accepted by the earthquake engineering profession recently, in which the cost-effectiveness criterion is one of the most important principles and more attention is paid to the structural performance at the inelastic stage. Since there are many uncertainties in seismic design, reliability analysis is a major task in performance based seismic design. However, structural reliability analysis may be very costly and time consuming because the limit state function is usually a highly nonlinear implicit function with respect to the basic design variables, especially for the complex large-scale structures for dynamic and nonlinear analysis. Understanding statistical properties of the structural inelastic deformation, which is the aim of the present paper, is helpful to develop an efficient approximate approach of reliability analysis. The present paper studies the statistical properties of the maximum elastoplastic story drift of steel frames subjected to earthquake load. The randomness of earthquake load, dead load, live load, steel elastic modulus, yield strength and structural member dimensions are considered. Possible probability distributions for the maximum story are evaluated using K-S test. The results show that the choice of the probability distribution for the maximum elastoplastic story drift of steel frames is related to the mean value of the maximum elastoplastic story drift. When the mean drift is small (less than 0.3%), an extreme value type I distribution is the best choice. However, for large drifts (more than 0.35%), an extreme value type II distribution is best.

• 방송공학회논문지
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• 제25권7호
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• pp.1081-1094
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• 2020

With the recent development of deep learning, most computer vision-related tasks are being solved with deep learning-based network technologies such as CNN and RNN. Computer vision tasks such as object detection or object segmentation use intermediate features extracted from the same backbone such as Resnet or FPN for training and inference for object detection and segmentation. In this paper, an experiment was conducted to find out the compression efficiency and the effect of encoding on task inference performance when the features extracted in the intermediate stage of CNN are encoded. The feature map that combines the features of 256 channels into one image and the original image were encoded in HEVC to compare and analyze the inference performance for object detection and segmentation. Since the intermediate feature map encodes the five levels of feature maps (P2 to P6), the image size and resolution are increased compared to the original image. However, when the degree of compression is weakened, the use of feature maps yields similar or better inference results to the inference performance of the original image.