지반조사방법 중 표준관입시험 결과인 N치를 통해 알 수 있는 지반 지지층의 깊이는 각종 지반 구조물의 설계를 위한 기본적인 지반 정보를 제공하는 중요한 지표이다. 이러한 지반조사 결과는 시간과 비용 측면을 고려해 간헐적으로 수행될 수밖에 없으며, 그 결과는 현장 지반의 대표성을 갖게 된다. 그러나 지반 내에는 다양한 지층 변동성 및 불확실성이 존재하므로 간헐적인 현장조사를 통해 지반의 특성을 모두 파악하는 것은 어렵다. 따라서 시추공 정보로부터 미계측 지점을 예측하기 위한 방법들이 제시되어 왔으며, 대표적인 방법으로는 공간보간기법인 크리깅(Krigging), 역거리가중법(IDW)등이 있다. 최근에는 보간기법의 정확성을 높이기 위해 지반분야와 딥러닝 기술을 접목한 연구들이 수행되고 있다. 본 연구에서는 약 2만 2천공의 지반조사 결과를 바탕으로 딥러닝과 공간보간기법으로 지반 지지층 깊이 예측을 위한 비교 연구를 수행하였다. 이를 위해 딥러닝 알고리즘인 완전연결 네트워크와 포인트넷 방법, 공간보간기법으로는 IDW를 사용하였다. 각 분석 모델의 지지층 예측 결과 중 오차의 평균은 IDW가 3.01m 였으며, 완전연결 네트워크 및 포인트넷이 각 3.22m와 2.46m 였다. 결과의 표준편차는 IDW가 3.99였으며, 완전연결네트워크와 포인트넷이 3.95와 3.54로 나타났다. 연구 결과 3차원 정보에 특화된 포인트넷 구조를 적용한 네트워크가 IDW 및 완전연결 네트워크에 비해 개선된 결과를 나타냈다.
오토-스케일링은 클라우드 컴퓨팅 기술이 ICT 핵심 기반 기술로 자리 잡을 수 있는 가장 중요한 기능 중 하나로써 사용자나 서비스 요청의 폭발적인 증가 또는 감소에도 시스템 자원과 서비스 인스턴스를 적절하게 확장 또는 축소하여 상황에 맞는 서비스의 안정성과 비용 대비 효과를 향상하는 기술이다. 하지만 특정 시스템 자원에 대한 모니터링 시점의 단일 메트릭 데이터를 기반으로 정책이 수립·실행되다 보니 이미 서비스에 영향이 있거나 실제 필요한 서비스 인스턴스를 세밀하게 관리하지 못하는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 시스템 자원과 서비스 응답시간을 다변량 시계열 분석 모델을 사용하여 분석·예측하고 이를 기반으로 오토-스케일링 정책을 수립하는 방안을 제안한다. 이를 검증하기 위해 쿠버네티스 환경에서 커스텀 스케쥴러를 구현하고, 실험을 통해 쿠버네티스 기본 오토-스케일링 방식과 비교 분석한다. 제안하는 기법은 시스템 자원과 응답시간 사이의 영향에 기반한 예측 데이터를 활용하여 예상되는 상황에 대한 오토-스케일링을 선제적으로 실행함으로써 시스템의 안정성을 확보하고 서비스 품질이 저하되지 않는 범위내에서 필요한 만큼의 인스턴스를 세밀하게 관리할 수 있는 결과를 보인다.
알루미늄-공기 전지의 성능을 향상시키기 위해서는 전극의 전기화학적 특성에 미치는 전해질의 영향을 이해하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 NaCl, LiCl, CaCl2, ZnCl2와 같이 동일한 음이온을 가지나 양이온이 다른 전해질을 사용하여 음극과 양극에서 진행되는 전기화학적 산화·환원 반응에 미치는 전해질 양이온의 영향에 관하여 조사하였다. 전극의 방전 전위 및 비용량에 전해질 양이온이 영향을 준다는 것이 방전 시험, 주사전자현미경과 X-선 회절 분석에 의해 확인되었다. NaCl과 LiCl 전해질 용액 중에서 상대적으로 높은 셀 전압과 비용량이 얻어졌다. 양극 표면에는 Ca2+와 Zn2+ 이온에 의해 전극 반응을 방해하는 침전물이 생성되었으며, 이로 인해 양극 성능이 저하되었다. 게다가 Ca2+ 이온은 음극의 부동태화를 유발하면서 음극의 성능 저하를 촉진시켰다. 이것은 전해질의 양이온이 양극과 음극의 전기화학적 성능에 각각 다른 영향을 주고 있음을 시사하는 것이다.
코로나19로 인한 이커머스 거래의 급증으로 해외에서는 Buy Now Pay Later(선구매 후결제, 이하 BNPL)가 밀레니얼 세대 사이에서 차세대 결제 수단으로 부상했다. 국내에서는 네이버 쇼핑과 쿠팡이 후불결제를 제공해 고객 락인(lock-in) 효과, 카드사 수수료 절감, 소매금융사업 진출 등을 도모한다. 그러나 소비자 관점에서 후불결제의 수용에 영향을 미치는 요인에 관한 국내 연구는 부족하다. 이에 20~30대 대상으로 실증연구를 진행한 결과, 후불결제 수용에 영향을 미치는 요인은 네이버쇼핑은 호환성>혁신저항>충동구매 성향, 쿠팡은 호환성> 상대적 이점>혁신저항>추가가치 순으로 나타났다. 한편 네이버쇼핑은 충동구매 성향이 수용의도에 정(+)의 영향을 미치므로 연체율 관리가 관건이며, 쿠팡은 충동구매 성향이 지각된 위험에 정(+)의 영향을 미치므로 연체료, 신용등급 하락 등 위험 요소를 충분히 전달하고 후불결제로 유도한다는 느낌을 소비자가 받지 않도록 해야 한다. 후불결제 수용을 높이려면 타깃 고객을 세분화하고 버티컬 커머스와 제휴하는 방안을 추천한다.
본 연구는 슬링을 이용한 능동 운동프로그램이 무릎 관절 전치환술 환자의 통증과 균형에 미치는 영향을 알아보고자 실시하였다. 대상자는 무릎 관절 전치환술을 받고 입원 중인 환자 20명이며, 수술 후에 CPM (Continuous passive motion) 만을 적용하는 집단 (CPM group; CG)과 CPM과 슬링을 이용한 능동 운동프로그램을 병행하는 집단 (CPM with active exercise program using sling group; CSG)으로 10명씩 무작위로 배치되었다. CG는 CPM을 주 5일, CSG는 CPM을 주 2일, 슬링을 이용한 능동 운동프로그램을 주 3일 실시하였고, 각 중재는 하루 40분씩 총 4주간 실시하였다. 통증은 VAS(Visual analog scale)을 이용하여 평가하였고, 균형은 BT4 (Balance training 4)를 이용하여 C90 area, Trace length, Sway average velocity를 눈을 뜬 상태와 감은 상태로 측정하였다. 그 결과, 두 집단 모두 통증에서 집단 내에서 유의하게 감소하였고, 집단 간의 변화량에서도 유의한 차이가 있었다. 균형에서 CG의 C90을 제외한 모든 변인이 중재 후 유의한 변화가 있었으며, 집단 간 변화량에서는 눈을 감은 상태의 C90과 Vel에서 유의한 차이가 있었다. 따라서 CPM과 슬링을 이용한 능동 운동프로그램을 함께 시행하는 것은 무릎 관절 전치환술 환자의 통증 감소와 균형 향상에 효과적인 중재라고 생각한다.
본 연구의 목적은 코로나 팬데믹 시기에 웹기반 시뮬레이션 실습을 포함한 임상 실습 경험의 의미를 파악하는 것이다. 웹기반 시뮬레이션 실습과 임상 실습 경험을 포커스그룹 인터뷰를 통하여 자료를 수집하고 내용분석 방법에 따라 분석하였다. 포커스 그룹에 의한 심충 면담내용을 분석한 결과, 2개의 구성요소와 7개의 주제 묶음, 18개의 주제로 나타났다. 첫 번째 구성요소로, 임상 실습은 4개의 주제 묶음으로 '팬데믹 상황에서의 불안한 실습의 출발', '다양한 사례에 의한 직접 경험', 미래 간호사로서 준비하는 훈련 기회', ' 수행의 부담감 및 제한적 경험'이었다. 두 번째 구성요소인 웹기반 시뮬레이션 실습은 3개의 주제 묶음으로 '미완성의 간호실습', '가상공간에서의 임상 간호에 대한 간접경험', '통합 실습 모델의 요구'로 분류되었다. 간호교육과정에서 임상 실습은 매우 중요한 부분이나 학생들이 실제로 현장에서 수행할 수 있는 간호는 매우 제한적이다. 따라서 관찰 위주의 임상 실습의 단점을 보완하고, 실습 교육의 질적 수준을 높이기 위하여, 웹기반 시뮬레이션 실습을 포함한 혼합 실습 모델 등을 고려할 필요가 있다.
IT 인프라 운영이 고도화하면서 시스템을 관리하는 방식이 널리 보급되어 있으며, 최근에는 Syslog를 활용한 개선방법들이 연구되고 있다. 그러나 이러한 방법으로 수집한 로그 데이터를 활용하여 시스템 관제를 할 경우 다양한 형식으로 추출되는 로그를 전문 인력이 분석해야 하는 어려움이 있다. 본 논문은 엣지 컴퓨팅을 활용하여 Syslog 데이터를 분산 수집하고 중복 데이터를 전처리하여 중앙 데이터베이스에 적재하는 시스템을 구축 방법을 제시하고자 한다. 또한, 데이터사전을 구성하여 실시간으로 데이터를 분류하고 카운팅하는 기능을 제공하며, 데이터사전에 등록된 데이터에 대해서는 중앙 데이터베이스로의 전송을 제한하는 시스템을 구현한다. 이를 통해 데이터 사전의 정의어 패턴을 유지하며, 중복 데이터와 시간 중복을 제어하여 중앙 데이터베이스에 정제된 데이터를 적재함으로써 빅데이터 분석을 위한 기초 자료를 확보할 수 있다. 시뮬레이션결과 제안된 알고리즘과 프로시저를 구체적인 예시와 함께 설명하고, syslog 데이터를 활용하여 그 성능을 검증하였다. syslog 데이터는 실제 로그 데이터에서 추출한 예시를 포함하고 있으며 이를 통해 로그 데이터로부터 필요한 정보를 정확하게 추출하였고, 분류 및 적재 과정에서 정상적인 처리가 이루어지는지를 확인하였다. 이러한 시스템은 엣지 환경에서 로그 데이터를 효율적으로 수집하고 관리하기 위한 솔루션으로 활용하여 기술의 확산 측면에서도 효과를 기대할 수 있다.
최근에 소비자들은 사회 및 환경문제에 대한 관심을 소비에 반영할 뿐 아니라, 자신들의 소비에 의미를 부여하며 도덕적 가치를 표현하는 미닝아웃에 점차 더 참여하고 있다. 하지만 미닝아웃의 확산 속도와 달리 관련 연구는 매우 부족하다. 본 연구는 최근 이슈가 되고 있는 미닝아웃을 체험적 관점에서 접근하고 있으며, 미닝아웃의 체험적 특성이 자아존중감과 주관적 안녕감 향상과 같은 심리적 효과에 어떤 영향을 주는지 연구하고자 하였다. 먼저 미닝아웃의 체험(감정체험, 인지체험, 행동체험, 관계체험)이 자아존중감 향상을 통해 주관적 안녕감 향상에 주는 영향을 가정하였다. 구조방정식 모형을 이용해 총 197부의 데이터를 가설을 검증한 결과, 감정체험을 제외한 세 가지 체험이 자아존중감 향상에 긍정적 영향을 주는 것으로 나타났으며, 자아존중감 향상은 주관적 안녕감 향상에 긍정적 영향을 주는 것으로 나타났다. 이 연구는 미닝아웃 체험의 긍정적 심리효과를 확인함으로써 기존 연구를 확장하고, 실무적 시사점을 제공하고 있다.
본 연구는 U대학교 LINC+ 사업을 통한 교육과정 개발 및 교육환경 개선이 직무교육훈련에 미치는 영향을 확인하고자 협약산업체 110곳을 대상으로 조사하였다. 연구결과, 핵심역량과 직무역량은 현장실습과 교육환경에서 각 5.73점으로 나타났고, 직무성과는 OJT 5.58점, 교육환경이 5.74점으로 유의하였다(p<0.05). 교육과정의 적합성 및 교육환경과 채용성과의 관련성은 OJT 5.73점, 교육훈련기간에서 현장실습 5.74점, 교육환경 5.79점, 직무재교육/교육훈련비에서는 OJT 5.73점, 교육환경 5.79점으로 유의하였다(p<0.05). 또, 산업체 응답자의 86.3%에서 LINC+사업 교육과정 이수학생에서 1~6개월 직무기간이 단축되었고, 신입사원 교육비가 절감되었다고 응답하였다. 따라서, U대학교 LINC+사업은 산업체의 요구를 반영한 교육과정 운영과 산업체 현장과 동일한 교육환경 개선으로 직무적응기간 단축과 신입사원 교육비 절감효과를 확인할 수 있었다.
정부는 시장실패 방지, 정보의 비대칭성 완화, 자원의 효율적 배분 등 다양한 목적을 가지고 시장에 개입하여 민간기업의 기술혁신을 지원해 왔다. 2000년대 들어 국가 연구개발 예산이 급격히 증가하면서 기업에게 지원되는 정부재원도 비례하여 증가해왔으나 정부의 재정지원이 효과적이고 바람직한 정책목표를 달성했는지에 대해서는 분명하지 않다. 본 연구는 이러한 문제인식 하에 국내·외 관련 논문과 정책연구 보고서, 리뷰 페이퍼 등을 종합적·체계적으로 분석하여 다양한 정부 재정지원에 대한 문제점을 살펴보고자 하였다. 국·내외 총 168편의 연구를 체계적 문헌분석과 컨텐츠 분석을 활용하여 정책 부가성, 지원방식, 기업규모, 분석단위(unit of analysis), 분석대상, 연구방법론과 데이터 등 다양한 관점에서 입체적으로 분석하였다. 문헌 간 교차 비교를 통해 다수의 중복 수혜, 재정지원과 정책효과 간의 구조적 시차, 재정지원 효과의 비선형성, 정책간의 간섭과 교호작용, 폐쇄형 혁신과 제조업에 최적화된 조세제도 등이 현재 정부 재정지원의 문제점으로 분석되었으며, 이를 해결하기 위한 정책개선 방향으로 행동 부가성을 고려한 재정지원사업 성과지표 개발, 정부부처 간 정책협력과 조율 강화, 다양한 상황을 고려할 수 있는 정책혼합(policy mix) 도입, 디지털 혁신·서비스 연구개발 등 새로운 형태의 기술혁신에 맞는 기업 재정지원 방식, 데이터에 기반 한 증거기반 정책강화 등을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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