소프트웨어 품질 속성에 대해서는 논란이 많지만, 로버트 L. 글래스가 정리한 바에 따르면 그것은 이식성(portability), 신뢰성(reliability), 효율성(efficiency), 사용성(usability), 테스트 용이성(testability), 이해 용이성(understandability), 수정 용이성(modifiability) 등으로 구성된다. 소프트웨어 품질을 제대로 관리하기 위해서는, 프로젝트를 착수하는 시점에서 요구되는 프로젝트의 품질 속성을 명확히 정의하고 품질 목표를 세워야 한다. 본 연구에서는 소프트웨어 품질이 소비자 구매 행동에 미치는 영향에 대해 고찰을 통해 소프트웨어 산업의 현황과 국가적 위상을 살펴보고, 소프트웨어 품질의 구성요소 및 평가항목을 인식하고, 소프트웨어 품질과 구매 행동과의 관계를 통해 소프트웨어 품질 구성 요인별 소비자 충동구매와 재 구매에 대한 상관관계를 검증하여 소프트웨어 품질 시스템을 강화하여 소프트웨어 제품의 글로벌 경쟁력을 강화하는데 활용되는 연구가 되는데 그 목적을 두고자 한다.
화강암과 안산암질 암맥이 공존하고 있는 붕괴사변을 대상으로 지질에 의한 전단강도의 차이를 반영한 3차원 사면안정해석을 수행하였다. 지질이 서로 다른 두 종류의 파괴면에 대한 전단강도를 파악하기 위하여 흙-암 경계면 직접전단시험을 수행하였고, 또한 상부 풍화토층에 대한 실내토질시험을 실시하였다. 시험결과 풍화토층에 비하여 흙-암 경계면의 전단강도가 낮게 나타났다. 사면내 지질분포의 차이가 안정성해석 결과에 영향을 주는 것을 알아보기 위하여 한계평형법을 이용한 2차원사면안정성 해석을 대표단면에서 실시하였으며, 사면내 분포지질에 따라 입력치를 다르게 할 수 있는 3차원사면안정성해석을 실시하여 2차원안정성해석과 그 결과를 비교하였다. 해석결과에 의하면 안전율이 건기시 0.92와 포화시 0.32로 모두 불안정하게 나타난 2차원해석결과와는 달리 3차원해석결과에서는 건기시에 안전율이 1.26, 포화시에 0.55로 나타났다. 이러한 결과는 사면내 지질분포를 고려할 경우 안정성 해석의 결과가 달라질 수 있음을 보여주고 있으며, 우기 직후 붕괴가 일어났던 점을 고려하면 3차원해석결과가 보다 현실적인 것으로 판단된다.
여름철 황해 동부 연안 저층에 형성되는 수온전선을 따라 북쪽으로 흐르는 연안 경계류의 크기와 위치에 영향을 주는 요소들을 3차원 수치모형인 ROMS를 이용하여 살펴보았다. 여름에 수심이 깊은 외해에서는 태양 가열로 강한 성층에 존재하지만 수심이 얕은 연안에서는 조류가 일으키는 저층 혼합으로 해수물성이 연직으로 잘 혼합된다. 이 과정에서 성층화된 외해와 연직 혼합이 잘되고 수온이 높은 연안 사이에서 수온전선이 형성되며, 수온전선을 가로 지르는 방향의 밀도 구배에 의해 수온전선을 따라 북쪽으로 흐르는 연안 경계류가 발생함을 확인하였다. 해류계를 이용한 현장 관측에서도 약 10 cm/s로 북상하는 연안 경계류가 관측되었다. 이러한 수온전선을 따라 북쪽으로 흐르는 연안 경계류는 주로 조류와 바람의 영향을 크게 받는다. 조류에 의한 저층 혼합과 바람에 의한 표층 혼합이 여름철 황해 동부 경계류에 가장 큰 영향을 주는 요소다. 바람에 의한 표층 혼합은 북쪽으로 흐르는 황해 동부 연안 경계류의 폭을 더 넓게 하여 수송량을 증가시킨다. 강물의 유입과 일사량의 변화는 연안 경계류의 세기와 위치 변화에 큰 영향을 주지 않는다. 성층이 강하게 이루어지는 여름철 황해 동부 연안 $36^{\circ}N$에서는 대조기(소조기) 동안 강한(약한) 조류가 북쪽으로 흐르는 해류의 수송량을 증가(감소)시키지만, 동안 경계류의 위치를 크게 변화시키지는 않는다. 연안 경계류의 평균적인 위치는 바람의 세기 변화에 따라 변화하였다.
본 연구에서는 전남지역 22시군의 109개의 가동 식품수출업체를 분석 대상으로 상대적 효율성을 5개의 투입요소(자본금, 고용인원, 연간 인건비, 원료 구입비 및 부지면적)와 2개의 산출요소(전남식품수출업체의 연간수출액과 연간생산량)를 이용하여 분석하였다. Tier 분석을 통해 비효율적인 업체들이 단기-중기-장기적으로 실현가능성이 있는 단계별 벤치마킹 업체들을 제시하였다. 실증분석의 주요한 결과는 다음과 같다. 첫째, 전통적인 DEA 분석에 109개의 DMU 중에서 7개 업체가 CCR 값과 BCC 값이 모두 효율적인 값으로 규모의 효율성도 효율적으로 분석되어 최적의 생산규모를 나타내고 있다. 둘째, Post-DEA를 활용한 비효율적인 업체들의 Tier 1단계의 분석을 실시한 결과, 가장 비효율적인 5개 업체들의 Tier 분석결과 값을 단계별 Tier 3단계(단기적 벤치마킹)${\rightarrow}$Tier 2단계(중기적 벤치마킹)${\rightarrow}$Tier 1단계(장기적 벤치마킹)로 제시하였다. 비효율적인 전남식품수출업체들이 DEA 기본모형에서 제시한 효율적인 벤치마킹 업체들을 찾아냈지만 비현실적인 격차해소 가능성으로 인해 벤치마킹에 실패할 가능이 크다. 따라서 실현가능성이 있는 단계별 벤치마킹 업체들을 제시하고 이를 통해 식품산업발전을 위한 시행 착오를 줄일 수 있으며 각 업체들의 비효율성 부분에 대해서도 개선방안을 유도할 수 있어 종국적으로 장기적 경영개선에 큰 도움을 주고 향후 전남지역 식품수출기업들의 효율성 개선을 위한 기초적 자료로 활용 될 것으로 기대된다.
진해만 해역에 분포하는 동물플랑크톤 군집 및 지표성 요각류의 시공간적 변동을 연구하였으며 이들의 변동양상과 해양 환경과의 관계를 밝혔다. 동물플랑크톤과 수온, 염분 그리고 화학적 산소요구량 (COD)을 진해만내 7개의 정점에서 1993년 2~9월에 매월 1회씩 조사하였다. 동물플랑크톤은 NOR-PAC net로 수직채집하였다. 염분은 8월과 9월에 30.00‰ 이하로 급격히 낮아졌으며 COD는 8월과 9월에 다른 조사월에 비해 월등히 높았다. COD는 만입구에서 만내로 가면서 높아지는 경향을 보였으나 염분과 동물플랑크톤 출현량은 낮아지는 경향을 보였다. 특히, 진동만에서 COD가 높았으며, 염분과 동물플랑크톤 출현량은 낮았다. 동물플랑크톤은 총 7~14개 군이 출현하였으며, 이중 Noctilura scintillans가 평균 90.6‰ 의 조성률로써 최우점 동물군이였으며 이외에 지각류 (Cladocera)와 요각류 (Copepoda)가 우점종으로 나타났다. 요각류는 월별로 총 6~10개 종이 출현하였으며, 3월과 9월을 제외한 전 조사월에 Acartia emorii와 Acartia hudsonica가 주요 우점종이었다. 다양도는 만 입구에서 만내로 가면서 높아지는 경향을 보였으며, 2월에 가장 낮고 7월에 가장 높았다. 집괴분석결과 2~4개의 해역으로 대별되었다. 만입구에서 만내로 가면서 해역이 나뉘어졌으며, 조사월에 따라 칠천도~거제도간 해역과 진동만 해역이 다른 군집상을 가지는 것으로 나타났다. 만입구 해역인 해역 I은 난류외양수의 영향을 밟는 해역이며, 해역 II는 해역 I보다는 외양수의 영향을 적게 받는 해역인 것으로 나타났다. 해역 III, IV는 주변의 육상환경에 크게 영향을 받는 해역인 것으로 밝혀졌다.
국내에서의 도로설계 안전성 평가는 도로설계 전문가의 설계도면 검토, 현장방문을 통한 자문자료를 통하여 이루어져왔다. 이러한 설계 안전성 평가는 전문가의 판단을 뒷받침 할 수 있는 객관적인 근거가 부족하다는 문제점과 안전측 편익을 계산하기 위한 수치적인 결과가 부족하다는 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선 보완할 수 있는 도로설계 안전성 평가 시스템을 개발하기 위해 IHSDM의 국내도로 적용성 평가, 잠재적 사용자 요구분석을 수행하였다. IHSDM의 사고예측모듈에서 안전성을 평가하기 위해 도로구간별 사고빈도 및 사고율을 산정하는 방법론과 도로의 특성을 반영할 수 있도록 하고 있는 AMF의 개발은 기존의 사고예측모형을 통한 사고예측이나 전문가 판단을 통한 안전성 평가의 한계점을 보완하고 있다. 그러나 이 같은 장점에도 불구하고 국내도로의 IHSDM 적용성 평가 결과 국내도로의 사고를 과대 예측하는 경향을 보여 국내도로의 사고특성을 반영하지 못하는 것으로 나타났다. IHSDM이 반영하지 못하는 대표적 지방부 국내도로 특성으로는 도로변 토지이용도와 미국과는 상이한 지방부 도로의 교통량특성인 것으로 나타났다. 또한, 사용자 요구분석을 통해서는 데이터 입력방식과 도출된 결과를 제시하는 방법의 다양성과 편의성이 확보가 중요시 되는 것으로 분석되었다.
compensation is a major function of human resources management. The hospital industry is characterized by its remarkable labor intensity and human resource input by unit. That is why the hospital industry has a higher level of wage/cost ration. The issues of how much the hospital personnel's direct financial compensation amounts to and how the organizational and other factors generate compensation differentiation, are central problems for research in hospitals. But there have been few approaches to study staff compensation in hospitals, its magnitude and inter-hospital relative compensation amounts for the same personnel. A worker who moves from low-wage to a high-wage employer can usually increase his or her pay without change in job description. This means in the cases of same jobs, relative importance is different for each hospitals. The purpse of this study were to find the compensation levels of hospital personnel and to determine the factors affecting compensation levels of hospital personnel. The unit of analysis is the hospital and 145 hospitals were studied for nurse(RN), medical technoloist(MT), managerial personnel(MP) and 100 hospitals for medical doctor(MD). In this study the definitions of direct financial compensation are before tax, excluding employer's contriution and total annual remuneration received by the employee. Main findings of the research can be summarized as follows. 1. Direct financial compensation of hospital personnel are MD 45,056,000 won, RN 9,222,000 won, MT 9,513,000 won and MP 9,185,000 won in the starting year's employment in hospital. 2. According to determinants of hospital personnel compensations, there are no statistical significant variables to determine the level of MD's compensation. Wlith RN and MT's compensation level, the greater the patient revenue per 100 hospital beds, the higher the RN compensation and the tertiary hospital's compensation is much more than other types of hospitals. The location of hospital is another determinant factor for the MT's compensation level. Hospitals that are in the uban area have lower compensation level than rural area. There are the same results in MP with MT. Conclusions can be drawn from the results of the study. First, the wage differentiation of MD and other health personnel still remains and the differentiation existed in inter and intra job personnel of hospitals. Second, determinants of hospital personnel personnel compensation level are patient revenue, location, and type of hospital level.
미생물 위해평가(Microbial risk assessment; MRA)에서 확률통계적 접근방법은 식중독 발생에 관련된 많은 위해 미생물의 특성과 생산공정 관련 환경요인에 대한 다양성과 변이성 그리고 불확실성에 대한 분석을 수행하여 point estimate보다 훨씬 더 현실성이 반영된 결과를 제공하므로 좀 더 효과적인 방법으로 인정되고 있다. 본 연구에서는 국내에서 보다 발전된 MRA수행을 위해서 적정 확률분포 모델을 제시할 수 있는 방법의 예로서 포장돈육 가공공정을 대상으로 작업시간, 돈육의 온도, 작업실 온도 등을 조사하였다. 조사된 자료를 바탕으로 MRA 모델에서 입력변수로 작용할 수 있는 적정 확률분포모델로 삼항분포와 정규분포모델을 선정하였고, 시뮬레이션을 통해 이들 환경조건에 대한 분포를 추정하였다. 작업시간의 경우는 평균 53분(5%; 22분, 95%; 98분)으로 추정되었다. 돈육 표면온도의 경우는 평균 $4.83^{\circ}C$(5%; $2.25^{\circ}C$, 95% $7.12^{\circ}C$)로, 48.78%가 축산물 HACCP규정인 $5^{\circ}C$를 초과하는 것으로 추정되었고, 작업실 온도의 경우는 평균 $17^{\circ}C$(5%; $10.92^{\circ}C$, 95%; $22.56^{\circ}C$)로, 이 역시 71.17%가 축산물 HACCP관련 규정인 $15^{\circ}C$를 초과하는 것으로 추정되었다.
본 연구는 만성질환자를 대상으로 건강관련 의사결정에 대한 참여 정도와 자가간호역량의 관계를 확인하고 자가 간호역량에 영향을 미치는 요인을 파악하기 위한 서술적 조사연구이다. 자료수집은 2018년 1월 1일부터 1월 31일까지 경기도 소재 보건소에서 만성질환으로 진료를 받는 만성질환자 518명을 대상으로 시행되었다. 자가 보고식 설문지를 사용하였으며, IBM SPSS/WIN 22.0을 이용하여 기술통계, t-test, ANOVA, Scheffé test, Pearson correlation coefficients, multiple linear regression으로 분석하였다. 연구결과 건강관련 의사결정에 대한 참여 정도와 자가간호 역량의 평균점수는 각각 3.62±0.20, 4.57±0.34였고, 건강관련 의사결정에 대한 참여 정도와 자가간호역량과 유의한 차이를 타나낸 주요 변수는 성별, 연령, 학력, 진단받은 질환명, 주관적 건강상태이다. 건강관련 의사결정에 대한 참여 정도와 자가간호역량 간에 유의미한 양의 상관관계(r=.66, p=.043)를 나타냈다. 대상자의 자가간호역량에 영향을 미치는 요인으로는 학력(β=-2.23, p<.001), 건강에 대한 관심정도(β=0.14, p=.003), 주관적인 건강상태(β=2.57, p=.011), 연령(β=-0.36, p=.048)으로 확인되었으며, 자가간호역량의 전체 설명력이 .56 으로 확인되었다. 이상의 결과는 만성질환자 간호 시 대상자 특성을 헤아려야 하며, 만성질환자의 자가간호역량을 높이기 위해 건강관련 의사결정 시 능동적인 태도를 독려해야 할 필요성을 제시하였다. 또한 추후 연구에서 만성질환자의 능동적인 참여를 이끌어낼 수 있는 가이드라인을 제시하는 연구를 시도해 볼 것을 제언한다.
스마트 팜 관리의 활용 효율성을 높이기 위해서는 작물 및 환경 변화에 대한 사전 검사를 실시간으로 평가하기 위한 모델링 기법이 필요하다. 시설 온실 내부의 CO2와 같은 필수 환경 요소는 다양한 상관 변수가 밀접하게 결합 된 시간 영역에서 신뢰할 수 있는 추정 모델을 확립하기가 어렵다. 따라서 본 연구는 입력 영역과 출력 변수를 CO2와 같은 시간 관점에서 인접 영역에 분포된 환경 정보를 이용하여 시간 복잡도를 줄이기 위한 인공 신경망을 개발하기 위해 수행되었다. 스마트 팜을 계측하기 위한 센서 모듈을 통해 환경 요소를 지속적으로 측정하였다. 실험기간의 평균 데이터로 예측하는 모델링 1, 전일 데이터로 예측하는 모델링 2을 구성하여 CO2 환경인자의 상호관계를 예측하였다. 전일의 데이터 학습으로 예측하는 모델링 2가 60일 평균값으로 예측한 모델링 1에 비해 성능이 우수하였다. 30일 이전까지는 대부분 0.70~0.88사이의 결정계수를 보였으며 모델링 2가 약0.05정도 높게 나타났다. 하지만 30일 이후에는 두 가지 모델링 모두 결정 계수 값이 0.50 이하로 낮은 값을 보였다. 모델링 접근법에 따라 결정 요인의 값을 비교하고 분석 한 결과 인접한 시간대의 데이터는 고정 신경망 모델을 사용하는 대신 예측이 필요한 지점에서 상대적으로 높은 성능을 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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