• 산업융합연구
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• 제19권3호
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• pp.1-12
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• 2021

매트릭스 조직구조에 대한 실무적 관심이 높지만 사례 및 실증연구는 아직 매우 부족한 편이이다. 본 연구의 목적은 반도체 산업의 매트릭스 조직구조의 문제점을 파악하고 이를 개선할 수 있는 방안을 제시하는 것이다. 또, 매트릭스 조직의 문제점에 대한 직급별 인식차이가 있는지 살펴보고 팀별 인식차이가 있는지도 살펴보고자 한다. 본 연구에서 H사 연구원들을 대상으로 정성적 설문조사를 통해 밝혀낸 반도체 산업의 매트릭스 조직구조의 문제점은 다음과 같다. 연구원들은 차세대 반도체 개발을 위해 높은 전문성 있는 멤버를 참여시킨 매트릭스 조직구조가 필요함에 공감하고 있으며 프로젝트 참여 및 성공의지가 강하다는 것을 알 수 있었다. 하지만, 장비 및 인력이 부족하고 프로젝트 관리자는 물론 프로젝트 구성원들 모두 업무량이 많다는 것에 동의하고 있었다. 개방형 설문에서 연구자들은 '프로젝트관리자 권한 미약', '커뮤니케이션 및 팀워크 문제', '업무우선순위 불명확', '보상제도', '연구인력 및 장비부족'을 지적하였다. 반도체 산업의 매트릭스 조직구조의 강점과 약점으로부터 이를 해결하기 위한 개선방안도 도출하였다.

• 대한간호학회지
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• 제51권6호
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• pp.703-719
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• 2021

Purpose: We aimed to identify collaborative disaster governance through the demand and supply analysis of resources recognized by nurses during the COVID-19 pandemic. Methods: We used a descriptive study design with an online survey technique for data collection. The survey questions were developed based on focus group interviews with nurses responding to COVID-19 and expert validity testing. A 42-question online survey focusing on disaster governance was sent to nurses working in COVID-19 designated hospitals, public health offices, and schools. A total of 630 nurses participated in the survey. Demand and supply analysis was used to identify the specific components of disaster governance during a pandemic situation and analyze priority areas in disaster governance, as reported by nurses. Results: Demand and supply analysis showed that supplies procurement, cooperation, education, and environment factors clustered in the high demand and supply quadrant while labor condition, advocacy, emotional support, and workload adjustment factors clustered in the high demand but low supply quadrant, indicating a strong need in those areas of disaster governance among nurses. The nurses practicing at the public health offices and schools showed major components of disaster governance plotted in the second quadrant, indicating weak collaborative disaster governance. Conclusion: These findings show that there is an unbalanced distribution among nurses, resulting in major challenges in collaborative disaster governance during COVID-19. In the future and current pandemic, collaborative disaster governance, through improved distribution, will be useful for helping nurses to access more required resources and achieve effective pandemic response.

• 디지털융복합연구
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• 제20권2호
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• pp.511-523
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• 2022

본 연구는 코로나19 장기화로 다양한 노인돌봄 방식의 변화가 제기되고 있어, 재가의 경증치매 및 신체허약노인을 대상으로 비대면 방식의 돌봄기술을 적용하였다. 본 연구의 목적은 AI 로봇 통합관리프로그램을 적용하여 인지기능, 일상생활활동, 우울의 정도를 비교하기 위한 비동등성 대조군 전·후 유사실험 연구이다. 자료수집은 2021년 6월 4일부터 9월 17일까지이며 실험군 17명, 대조군 18명 대상자의 설문결과를 SPSS 25.0으로 분석하였다. 연구결과, 실험군은 언어기능, 일상생활활동, 우울에서 유의하게 나타났다. 특히 중등도 이상 우울과 경증 우울이 감소되는 결과를 나타냈다. 인지기능은 장기요양등급과, 일상생활활동은 동거가족과 통계적으로 유의하게 나타났다. 따라서 '위드 코로나 시대'에 노인돌봄 현장에 비대면 방식의 돌봄기술을 도입한다면, 노인의 인지기능훈련 및 우울 감소에 기여할 것으로 사료된다.

• 산업융합연구
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• 제20권1호
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• pp.77-86
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• 2022

본 연구는 전문 의료인인 의사와 간호사간 의사소통 인식 정도와 의사소통에 대한 세부 영역과 만족도를 파악하기 위한 서술적 조사 연구이다. 자료수집은 C시의 종합병원 의사, 간호사 372명을 대상으로 2021년 3월부터 5월까지 수집하였다. 수집된 자료는 SPSS/WIN 20.0 프로그램을 이용하여 기술통계, 평균과 표준편차, t-검정, ANOVA, Scheffe test, 상관관계 분석을 이용하여 분석하였다. 연구 결과, 의사와 간호사 간 의사소통 인식의 차이가 있었으며, 의사가 인식한 의사소통과 간호사가 인식한 의사소통 세부영역 중 개방성(t=9.91), 직종 간 상호이해(t=5.25), 만족도(t=8.13)에서 통계적으로 유의한 차이를 보였다. 의사소통 세부영역에서 간호사와 의사 그룹 모두 의사소통 세부영역과 만족도는 양의 상관관계가 있었다. 간호사는 개방성(r=.72, p<.001), 직종 간 상호이해(r=.71, p<.001)가 의사소통 만족도와 높은 양의 상관관계가 있었고, 의사는 직종 간 상호이해(r=.79, p<.001), 적시성(r=.73, p<.001)이 의사소통 만족도와 높은 양의 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 따라서 환자안전을 보장하고 양질의 의료를 제공할 수 있도록 간호사, 의사 직종 간 상호이해, 개방성 등 취약부분을 효과적으로 개선할 수 있는 의사소통 프로그램 개발이 필요하다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권5호
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• pp.677-684
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• 2022

본 연구는 창원시 생태환경 지역 평가를 통한 지역 활성화를 위한 기초연구로, 창원시의 생태환경 6곳을 선정하여 저탄소 관광지표를 통해 평가하는 것을 목적으로 한다. 연구대상지는 창원시 6개 생태관광지역이며 각종 문헌자료 및 선행연구를 조사한 후 2021년 6월~7월 직접 방문한 현장조사 및 담당자 면담조사를 통해 생태관광지표를 확인하였다. 생태관광지표는 기후위기, 공기질 개선, 수자원 보전, 자연공존, 시민참여, 관광자원 관리 6가지 부문이다. 창원시 생태관광지역 6곳에 대한 점수를 살펴보면 가장 높게 나타난 것이 자연공존과 공기질 개선 부문이다. 하지만 수자원보전 부문 점수가 가장 낮아 전체 지역이 수자원 보전에 취약하였으며 관광자원 관리, 기후위기, 시민참여는 전체 지역이 비슷한 수준으로 나타났다. 저탄소 생태관광지표를 통해 평가한 결과 공통적으로 적용될 방안으로 첫 번째로, 창원시 저탄소 생태관광 인증제 운영, 자연물 또는 경관 중심의 관광지를 대상으로 인증제도 운영, 스마트 기후환경도시 선포에 따른 후속 조치로써 활용, 환경표지제도를 벤치마킹한 창원시 저탄소 생태관광 등급을 마련하는 것이 필요하다. 두 번째로, 생태관광지역을 활성화하기 위해서는 이에 대한 안내 및 홍보가 매우 중요하다. 마지막으로지속 가능한 지역 생태환경 활성화를 위해서 지역 거버넌스를 활용한 운영이 무엇보다 제고되어야 한다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권5호
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• pp.369-375
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• 2022

이른바 코로나19 대유행으로 철도서비스 경영 역시 유례없는 상황을 맞이하고 있다. 본 연구에서는 코로나19 유행기간 동안 고속철도를 이용한 고객을 대상으로 설문조사를 진행하여 감염병이 철도서비스 고객경험에 미치는 영향을 탐색하였다. 연구결과, 철도운영기관이 제공하는 방역관련 서비스에 대해 고객이 높은 수준으로 지각할수록 고객만족도와 충성도가 증가하는 것으로 나타났다. 또한 고객 별로 코로나19에 대해 위험하게 생각하는 수준에 개인차가 있기 때문에, 고객의 코로나19 위험지각의 조절역할도 실증하였다. 그 결과, 코로나19에 대한 고객의 위험지각이 적정한 수준일 때에는 서비스 기관의 방역관련 서비스 속성이 고객만족 형성에 큰 영향을 미치지만, 고객의 위험지각수준이 상당히 높은 경우에는 그 영향력은 유의하지 않은 것으로 나타났다. 결국 감염병에 대한 위험이 완벽히 소멸되는 것만이 서비스 산업의 완벽한 회복을 가져다줄 것이다. 그럼에도 감염병 유행기간에는 서비스 운영기관이 방역활동을 철저히 하고, 고객에게 이에 대해 충실히 커뮤니케이션 하는 것이 주요한 서비스 속성이 된다는 것을 확인하였다.

• 산업융합연구
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• 제21권1호
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• pp.159-165
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• 2023

최근 지진 발생 빈도가 증가하고 있는 반면 국내 지진 대응 체계는 취약한 현실에서, 본 연구의 목적은 통계분석 기법과 머신러닝 기법을 활용한 공간분석을 통해 건물의 지진취약도를 비교분석 하는 것이다. 통계분석 기법을 활용한 결과, 최적화척도법을 활용해 개발된 모델의 예측정확도는 약 87%로 도출되었다. 머신러닝 기법을 활용한 결과, 분석된 4가지 방법 중, Random Forest의 정확도가 Train Set의 경우 94%, Test Set의 경우 76.7%로 가장 높아, 최종적으로 Random Forest가 선정되었다. 따라서, 예측정확도는 통계분석 기법이 약 87%, 머신러닝 기법이 76.7%로, 통계분석 기법의 예측정확도가 더 높은 것으로 분석되었다. 최종 결과로, 건물의 지진취약도는 분석된 건물데이터 총 22,296개 중, 1,627(0.1%)개의 건물데이터는 통계분석 기법 사용 시 더 위험하다고 도출되었고, 10,146(49%)개의 건물데이터는 동일하게 도출되었으며, 나머지 10,523(50%)개의 건물데이터는 머신러닝 기법 사용 시 더 위험하게 도출되었다. 기존 통계분석 기법에 첨단 머신러닝 기법활용결과가 추가로 비교검토 됨으로써 공간분석 의사결정에 있어서, 좀더 신뢰도가 높은 지진대응책 마련에 도움이 되길 기대한다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권1호
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• pp.691-695
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• 2023

현재 자동화계측 시스템의 계측 결과 활용도는 매우 낮고 단편적인 측정결과 만을 제공하는 수준이다. 본 연구에서는 실시간으로 측정된 방대한 데이터값을 클라우드로 전송하여 빅데이터를 구축하고 파이썬 기반의 알고리즘을 이용하여 획득한 자동화계측 데이터를 고정밀-신뢰도를 갖는 구조물 거동 분석 3D Display 시스템을 연구하고자 한다. 연구결과, 실시간으로 관리자에게 구조물의 거동을 평가할 수 있는 시스템으로서 계측 데이터의 종류 및 센서의 종류와 무관하게 큰 제약 없이 실시간으로 분석데이터를 제공하고 3D Display로 도출하였다. 또한 관리자가 구조물의 거동 그래프를 실시간으로 파악하고 데이터 분석을 통해 구조물의 취약부 도출을 보다 쉽게 파악할 수 있을 것으로 분석되었다. 향후 과거와 현재 데이터를 이용하여 구조물의 거동을 3차원으로 분석함으로써 현실성 있는 구조물의 보수, 보강 및 유지 관리 측면에서 보다 실효성 있는 측정 결과를 확보할 수 있을 것으로 분석되었다.

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.39-70
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• 2017

최근 여론조사 분야에서 데이터에 기반을 둔 분석 기법이 널리 활용되고 있다. 기업에서는 최근 출시된 제품에 대한 선호도를 조사하기 위해 기존의 설문조사나 전문가의 의견을 단순 취합하는 것이 아니라, 온라인상에 존재하는 다양한 종류의 데이터를 수집하고 분석하여 제품에 대한 대중의 기호를 정확히 파악할 수 있는 방안을 필요로 한다. 기존의 주요 방안에서는 먼저 해당 분야에 대한 감성사전을 구축한다. 전문가들은 수집된 텍스트 문서들로부터 빈도가 높은 단어들을 정리하여 긍정, 부정, 중립을 판단한다. 특정 제품의 선호를 판별하기 위해, 제품에 대한 사용 후기 글을 수집하여 문장을 추출하고, 감성사전을 이용하여 문장들의 긍정, 부정, 중립을 판단하여 최종적으로 긍정과 부정인 문장의 개수를 통해 제품에 대한 선호도를 측정한다. 그리고 제품에 대한 긍 부정 내용을 자동으로 요약하여 제공한다. 이것은 문장들의 감성점수를 산출하여, 긍정과 부정점수가 높은 문장들을 추출한다. 본 연구에서는 일반 대중이 생산한 문서 속에 숨겨져 있는 토픽을 추출하여 주어진 제품의 선호도를 조사하고, 토픽의 긍 부정 내용을 요약하여 보여주는 제품 평판 마이닝 알고리즘을 제안한다. 기존 방식과 다르게, 토픽을 활용하여 쉽고 빠르게 감성사전을 구축할 수 있으며 추출된 토픽을 정제하여 제품의 선호도와 요약 결과의 정확도를 높인다. 실험을 통해, K5, SM5, 아반떼 등의 국내에서 생산된 자동차의 수많은 후기 글들을 수집하였고, 실험 자동차의 긍 부정 비율, 긍 부정 내용 요약, 통계 검정을 실시하여 제안방안의 효용성을 입증하였다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제55권5호
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• pp.359-365
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• 2013

단형질 개체모형을 이용한 육종가 추정프로그램의 해를 구하는 컴퓨터 프로그램을 포트란 언어를 이용하여 자체개발하였고, 프로그램은 자료기반으로 반복적으로 계산을 해 나가는 간접법을 이용한 것으로 일반적인 알고리즘으로 프로그램을 개발하고 이의 효율을 개선한 개선알고리즘으로 프로그램을 개발하여, 두 프로그램 간 효율을 비교하였다. 기존의 전통적인 알고리즘은 순차적인 반복문을 이용하여 자료를 읽고 기록하는 방법이며, 새로운 알고리즘은 효과별로 LHS를 직접 작성하여 추정하는 방법을 사용하였다. 개발된 두 가지 프로그램으로 육종가를 추정하고, 그 추정 값이 정확하게 평가되었는지 알아보기 위하여 기존에 개발되어 사용되고 있는 BLUPF90 (Misztal, 2007)과 MTDFREML (Boldman 등, 1999)과 비교하여 보았다. 서로 다른 프로그램으로 추정된 육종가간의 상관은 전체 항목에서 99% 이상 고도의 상관이 나타났으며, 프로그램 추정치 간의 높은 상관으로 볼 때 Model I, Model II는 정확하게 개발되었고 평가된 것을 확인할 수 있었다. Solution이 수렴 될 때까지의 반복횟수는 Model I은 2,568 round, Model II는 1,038 round로 수렴되어 Model II가 Model I보다 작은 반복횟수에서 수렴이 된 것을 확인할 수 있었으며, 수렴속도는 Model I은 256.008초, Model II는 235.729초로 Model II가 Model I 보다 약 10% 정도 개선된 것을 확인할 수 있었다. 개발된 프로그램을 기존 D/B와 연계한다면 농가 및 지자체 등에 지속적인 개량 정보를 제공할 수 있으며, 농가 단위 암소 유전능력평가로 암소개량을 도모할 수 있을 것이라 사료된다.