전자상거래 시장의 이용이 보편화 되며 고객들에게 좋은 품질의 물건을 어디서, 얼마나 합리적으로 구매할 수 있는지가 중요해졌다. 이러한 구매 심리의 변화는 방대한 정보 속에서 오히려 고객들의 구매 의사결정을 어렵게 만드는 경향이 있다. 이때 추천 시스템은 고객의 구매 행동을 분석하여 정보 검색에 드는 비용을 줄이고 만족도를 높이는 효과가 있다. 하지만 대부분 추천 시스템은 책이나 영화 등 동종 상품 분류 내에서만 추천이 이뤄진다. 왜냐하면 추천 시스템은 특정 상품에 매긴 구매 평점 데이터를 기반으로 해당 상품 분류 내 유사한 상품에 대한 구매 만족도를 추정하기 때문이다. 그밖에 추천 시스템에서 사용하는 구매 평점의 신뢰성에 대한 문제도 제시되고 있으며 오프라인에선 평점 확보 자체가 어렵다. 이에 본 연구에서는 일련의 문제를 개선하기 위해 RFM 다차원 분석 기법을 활용하여 기존에 사용하던 고객의 구매 평점을 객관적으로 대체할 수 있는 새로운 지표의 활용 가능성을 제안하는 바이다. 실제 기업의 구매 이력 데이터에 해당 지표를 적용해서 검증해본 결과 높게는 약 55%에 해당하는 정확도를 기록했다. 이는 총 4,386종에 달하는 이종 상품들 중 한번도 이용해 본 적 없는 상품을 추천한 결과이기 때문에 검증 결과는 상대적으로 높은 정확도와 활용가치를 의미한다. 그리고 본 연구는 오프라인의 다양한 상품데이터에서도 적용할 수 있는 범용적인 추천 시스템의 가능성을 시사한다. 향후 추가적인 데이터를 확보한다면 제안하는 추천 시스템의 정확도 향상도 기대할 수 있다.
최근 국내외 도심지역의 교통정체 완화와 공간의 효율성 증대를 위해 대도시내 도로의 지하화 시행빈도가 증가하고 있다. 도시부 터널은 극심한 정체상황 중 화재가 발생할 경우 대형 참사를 유발할 가능성이 산악터널보다 높기 때문에 소단면으로된 소형차전용터널로 시공이 될 가능성이 높다. 소형차 전용의 터널로 시공이 될 경우, 소형차 전용터널은 차량에 의한 설계화재강도를 감소할 수 있는 반면, 터널 높이 감소 등에 따른 단면적 축소에 따라 유해가스농도가 증가하여 위험도는 증가하는 상반된 특징이 있다. 본 연구에서는 수치해석을 통해 대배기구의 설치간격과 형태에 따른 화재양상을 터널 내 온도 및 CO농도를 분석하여 비교 검토하였으며, 다음과 같은 결론을 얻었다. 설치간격에 따른 연기확산거리는 큰 차이가 없는 것으로 분석되었으나, 본 연구에서는 간격이 100 m인 경우가 가장 효과적으로 분석되었다. 대배기구 형상에 따른 연기확산거리는 $4m{\times}3m$, $6m{\times}2m$, $3m{\times}2m$ (2열) 순으로 배연성능이 우수한 것으로 분석되었으며, 대배기구 형상에 따른 연기확산거리는 플래시오버 이후에는 큰 차이가 없지만 화재 성장과정에서 $3m{\times}2m$인 경우 다른 경우보다 확산거리가 큰 것으로 분석되었고, 대배기구 종횡비에 따른 연기확산거리는 횡방향으로 긴 경우보다 종방향으로 긴 경우가 화재연기의 확산거리가 더 짧은 것으로 분석되었다.
농가의 핵심 농기계 이용 만족도를 조사 분석한 결과, 수입산이 국산 대비 트랙터는 1.2배, 콤바인 1.3배, 이앙기 1.4배 높은 것으로 나타났다. 즉 가격과 사후봉사를 제외한 작업성능, 조작편이성, 내구성, 고장빈도에서 높은 만족도를 보였고, 이는 전자유압제어, 파워트레인 및 변속기 설계, 신소재, 저소음 캐빈 등 기술수준의 차이가 반영된 결과로 여겨진다. 국산 농기계의 품질향상을 통한 적극적인 대응이 필요한 것으로 판단된다. 대리점을 대상으로 한 핵심 농기계의 부품 및 소모품에서 고장 수리 빈도수가 높게 나타났다. 트랙터는 주요 4개 부위에서 85.3%, 콤바인은 5개 부위에서 89.6%, 이앙기는 3개 부위에서 80.5%가 발생한 것으로 분석되었다. 그리고 제조사를 대상으로 한 수입산 대비 국산의 기술수준이 중소형 트랙터, 4조 콤바인 및 6조 이앙기는 근접하였으나, 트랙터는 60-100%, 콤바인 70-100%, 이앙기 70-95%로 평가되었다. 또한 국산의 문제점으로 트랙터는 내구성과 조작편이성, 콤바인은 내구성, 이앙기는 조작편이성을 가장 큰 문제로 인식되고 있다. 농가, 대리점 및 제조사의 조사결과를 종합해보면, 농가 및 대리점에서는 품질 개선과 내구성 향상이 시급하다고 응답하는 반면에, 제조업체는 주로 작업성능과 조작편이성 향상 기술개발에 역점을 두고 있어 현장과 괴리감을 보였다. 따라서 제조사에서는 농가와 대리점의 애로사항을 설계 생산에 적극 반영해야 할 것으로 판단된다. 특히, 수입산 농기계 대비 국산의 가장 큰 문제점은 잔고장으로 대표되는 품질 문제로 분석되었다. 이는 제조사 입장에서 농기계 판매의 계절성에 따른 경영악화와 소량 생산으로 인한 한정적인 제품원가 절감요소가 낳은 결과로 판단된다. 제조사 입장에서는 시장의 가격경쟁력 강화를 위해 자체적으로 기종별 부품 공용화와 다량 구매 부품의 원가절감 전략을 구사하고 있는데, 이로 인해 오히려 품질 저하와 농가 불만 증가를 초래, 점진적인 시장점유율 하락을 인지하면서도 부품개발 등에 적극적으로 대응하지 못하고 있는 것으로 나타났다. 결론적으로 국산 농기계 부품의 신뢰성 및 내구성 시험 강화를 위해 일본 수준의 시험검정과 연속시험 보완이 필요하며, 농가 보호를 위해 고장 수리 빈도수가 높은 주요 부품에 대한 정례적인 사후검정기준 마련 등 제도적 보완이 필요할 것으로 판단된다. 또한 국내 농기계산업의 활성화와 국산농기계의 국내외 시장경쟁력 강화를 위해, 현재 시점에서 정책적으로 제조사와 부품 제조업체를 포함하는 공용부품 개발, 제조 및 공급을 위한 농기계부품연구원의 설립이 절대적으로 필요한 시기로 판단된다.
최근 서울시의 강수특성이 변하고 있으며, 폭우의 발생빈도와 강도가 점차 증가 추세임이 확인되고 있다. 또한, 대부분의 지역이 도시화가 이루어져 불투수 비율이 높고 인구와 재산이 밀집되어 있어 폭우 발생 시 직접유출에 의한 홍수피해가 가중되고 있는 실정이다. 서울시는 이러한 홍수피해에 적극적으로 대응하기 위하여 침수취약지역 해소사업을 추친 중이며, 구조물적·비구조물적 다양한 대응책을 제시하고 있다. 본 연구에서는 서울시의 미래 기후변화영향을 고려한 수공구조물의 방재성능 목표 설정을 위하여 29개의 GCM의 강수량자료를 활용하여 자료 기간을 단기(2006-2040, P1), 중기(2041-2070, P2), 및 장기(2071-2100, P3)로 구분하여 RCP4.5와 RCP8.5 시나리오에 대한 시공간적 상세화를 실시하였다. 공간상세화는 기상청에서 관리하는 서울관측소의 강우량을 기준으로 GCM의 일자료를 Quantile Mapping을 통하여 처리하였으며, 시간 상세화는 K-Nearest Neighbor Resampling 방법과 유전자알고리즘 방법을 이용한 비매개변수 시간상세화 기법을 통하여 일자료를 시간자료로 상세화하였다. 시간상세화를 통해 각 GCM 시나리오별로 100개의 상세화 시나리오가 산출되어 총 2,900개의 상세화 시나리오를 바탕으로 IDF 곡선을 산출하고 이를 평균하여 미래 극치 강우량의 변화를 산출하였다. 산정결과, 재현기간 100년 지속시간 1시간의 확률강우량은 RCP4.5 시나리오에서 8~16%의 증가 특성을 보이고 있음을 확인하였으며 RCP8.5 시나리오의 경우 7~26%의 증가가 이루어짐을 확인하였다. 본 연구결과는 서울시의 미래 기후변화를 대비한 설계강우량 산정 및 수준목표별 수방정책을 수립하는데 활용이 가능할 것으로 판단된다.
본 연구의 목적은 유럽연합에서 개발한 세계 대학 평가시스템 '유-멀티랭크(U-Multirank)'를 통해 대학의 실제 경쟁력과 질적 수준을 재검토해야 할 필요성 그리고 세계 대학 순위평가 시스템이라는 개념을 재정립해야 필요성을 역설하는 데 있다. 지금까지 널리 활용되고 있는 THE나 ARWU와 같은 세계 대학 순위평가 시스템은 연구중심 종합대학에 초점을 맞추어 정량화된 평가 방식을 취해왔다. 그러나 이러한 평가 방식은 세계 고등교육 분야에서 대학과 전공 간의 서열화를 조장하는 동시에 소규모 지방대학이나 유사 고등교육기관을 소외시키는 결과를 낳았다. 더구나 대학 순위평가제의 본래 취지가 잠재적 대학 편 입학자들에게 실질적이고 포괄적인 정보를 제공함으로써 그들 개개인의 교육 이상과 요구에 부합하는 고등교육기관을 선택할 수 있도록 돕는데 있다는 점을 도외시한채, 기존의 정량화된 평가 방식과 순위발표는 결코 도표 위의 수치로 환원될 수 없는 복잡다양한 교육현실을 축소시키는 문제마저 초래하였다. 유럽연합 교육위원회는 세계 대학 평가시스템의 이러한 결함을 보완하고 유럽 사회에 필요한 고등인재를 길러내기 위해 2009년부터 2011년까지 타당성 조사와 파일럿 테스트를 거쳐 '유-멀티랭크'라는 새로운 세계 대학 평가시스템을 개발하였다. THE나 ARWU 등과 차별화되는 유-멀티랭크의 특징은 사용자 중심성, 다차원성, 개별성이라는 원칙 아래 대학에 관한 질적 평가 방식을 취한다는 데 있다. 이 시스템은 모바일 운영체계를 기반으로 설계되어 디지털 글로벌 시대에 최적화된 세계 대학 평가시스템의 본보기를 제시할 뿐 아니라, 사용자의 접근성과 참여폭을 확장시킴으로써 시스템 자체의 무한한 자기검증과 진화 가능성까지 열어놓고 있다. 이는 대학 평가시스템의 투명성 확보와 관련해 대단히 중요한 장점이다. 무엇보다 유-멀티랭크의 사용자 중심 모바일 운영체계는 미국대학 중심의 기존 세계 대학리그에 국내 외의 다양한 대학들을 노출시킴으로써 공정한 질적 경쟁의 장을 마련해준다는 점에서 우리 대학들의 글로벌 경쟁력 강화를 위해서도 희망을 걸만한 대안이라 생각된다. 유-멀티랭크를 통한 세계 대학 평가시스템의 재개념화 가능성을 타진하기 위해 본 연구는 Edgar Morin의 복잡성 사고 이론과 Karl Popper의 과학철학에 기댄 인식론적 접근을 시도하고 있다.
지난 수십년간 인류에게 핵심적인 에너지 자원이었던 화석연료가 갈수록 고갈되고 있고, 산업발전에 따른 오염이 심해지고 있는 환경을 보호하기 위한 노력의 일환으로, 친환경 이차전지, 수소발생 에너지 장치, 에너지 저장 시스템 등과 관련한 새로운 에너지 기술들이 개발되고 있다. 그 중에서도 리튬이온 배터리 (Lithium ion battery, LIB)는 높은 에너지 밀도와 긴 수명으로 인해, 대용량 배터리로 응용하기에 적합하고 산업적 응용이 가능한 차세대 에너지 장치로 여겨진다. 하지만, 친환경 전기 자동차, 드론 등 증가하는 배터리 시장을 고려할 때, 수명이 다한 이유로 어느 순간부터 많은 양의 배터리 폐기물이 쏟아져 나올 것으로 예상된다. 이를 대비하기 위해, 폐전지에서 리튬 및 각종 유가금속을 회수하는 공정개발이 요구되는 동시에, 이를 재활용할 수 있는 방안이 사회적으로 요구된다. 본 연구에서는, 폐전지의 재활용 전략소재 중 하나인, 리튬이온 배터리의 대표적 양극 소재 Li2CO3의 나노스케일 패턴 제조 방법을 소개하고자 한다. 우선, Li2CO3 분말을 진공 내 가압하여 성형하고, 고온 소결을 통하여 매우 순수한 Li2CO3 박막 증착용 3인치 스퍼터 타겟을 성공적으로 제작하였다. 해당 타겟을 스퍼터 장비에 장착하여, 나노 패턴전사 프린팅 공정을 이용하여 250 nm 선 폭을 갖는, 매우 잘 정렬된 Li2CO3 라인 패턴을 SiO2/Si 기판 위에 성공적으로 형성할 수 있었다. 뿐만 아니라, 패턴전사 프린팅 공정을 기반으로, 금속, 유리, 유연 고분자 기판, 그리고 굴곡진 고글의 표면에까지 Li2CO3 라인 패턴을 성공적으로 형성하였다. 해당 결과물은 향후, 배터리 소자에 사용되는 다양한 기능성 소재의 박막화에 응용될 것으로 기대되고, 특히 다양한 기판 위에서의 리튬이온 배터리 소자의 성능 향상에 도움이 될 것으로 기대된다.
4차 산업혁명 기술의 발전으로 사람이 처리하지 못하는 부분을 기계학습 등 인공지능 기법을 활용하여 개선해 보려는 노력이 확대되고 있다. 주문형 생산 기업에서도 주문에 대한 총생산시간을 예측하여 납기 지연 등의 기업 리스크를 줄이고자 하나 주문마다 총생산시간이 모두 달라 이를 예측하는데, 어려움을 겪고 있다. 주문 처리량 증대, 주문 총비용 절감을 위해 효율성이 가장 낮은 영역을 찾아 그 영역을 강화하는 TOC(Theory of constraints) 이론이 개발되었으나 총생산시간 예측은 제시하지 못하였다. 주문생산은 고객의 다양한 요구로 인해 주문마다 그 특성이 모두 다르므로 개별적인 주문의 총생산시간을 사후에 측정할 수는 있으나 사전 예측을 하기는 어렵다. 기존 주문의 이미 측정된 총생산시간도 모두 달라 표준 시간으로 활용할 수 없는 한계성이 있다. 이에 따라 경험이 많은 관리자는 시스템의 이용보다는 감에 의존하고 있고, 경험이 부족한 관리자는 간단한 관리지표(예, 원재료가 파이프이면 총생산시간 60일, 철판이면 총생산시간 90일 등)를 사용하고 있다. 불완전한 감이나 지표를 기초로 하여 작업 지시를 너무 빨리하면 정체가 발생하여 생산성이 저하되고, 너무 늦게 하면 긴급 처리로 인해 생산비용이 증가하거나 납기를 지키지 못하는 경우가 발생한다. 납기를 지키지 못하면 지체상금을 배상해야 하거나 영업, 수금 등의 부문에 악영향을 미친다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 주문생산시스템을 운영하는 기업의 신규 주문 총생산시간을 추정하는 기계학습 모델을 찾고자 한다. 기계학습에 활용된 자료는 수주, 생산, 공정 실적을 사용한다. 그리고 총생산시간의 추정에 가장 적합한 알고리즘으로 OLS, GLM Gamma, Extra Trees, Random Forest 알고리즘 등을 비교 분석하고 그 결과를 제시하고자 한다.
창업초기 기업들은 자금과 사업화 역량, 경험 부족 등으로 지속적인 생존이 쉽지 않다. 스타트업 액셀러레이터는 이러한 창업초기기업의 문제 해결을 돕고 해당 기업의 지분을 얻음으로써 수익을 창출하는 새로운 형태의 투자주체로서 등장하였다. 이들의 창업초기기업과 창업생태계에 미치는 긍정적인 성과들이 입증됨에 따라 이들의 투자를 필요로 하는 초기기업들 또한 증가하고 있다. 그러나 스타트업 액셀러레이터에 대한 연구 또한 초기수준에 머물고 있어 투자결정요인 등에 대한 괄목할 만한 선행연구가 부재한 상황이다. 따라서 스타트업들은 액셀러레이터들이 중요하게 생각하는 요인이 무엇인지에 대한 정보가 없어 막연하게 투자유치를 준비하는 실정이다. 이에 본 연구는 액셀러레이터들이 투자 시 중요하게 생각하는 요인이 무엇인지 살펴봄으로써 스타트업들의 투자유치 준비과정을 돕고, 학계에도 의미 있는 시사점을 제공하고자 한다. 앞선 연구에서 정성적 메타합성법, 2차 관련자료, 미국 액셀러레이터에 대한 관찰 및 심층인터뷰 등을 통해 5개 상위 카테고리, 26개의 하위 액셀러레이터 투자결정요인들을 도출하였다. 본 연구에서는 이들의 중요도와 우선순위를 도출하여 중요한 시사점을 얻고자 하였으며, 이에 중요도와 우선순위 도출에 적합한 방법론으로 평가받고 있는 분석적 계층화 기법을 활용하였다. 카테고리 별 분석 결과 액셀러레이터들은 시장 및 고객 관련 요인들(Market related)을 가장 중요하게 생각하는 것으로 나타났다. 그 다음으로 스타트업 내부인력 관련 요인(Human related)요인들을 더 중요하게 생각하는 것으로 나타났다. 그리고 26개의 하위투자결정요인들의 전체우선순위 분석 결과에서는 '고객의 니즈 정도'와 '창업자와 팀원들의 고객과 시장에 대한 이해도'가 중요도 및 우선순위가 높은 요인으로 나타났다. 이를 통해서 스타트업 액셀러레이터들이 고객중심 관점을 매우 중요하게 생각함을 알 수 있다. 그리고 창업자 관련 요인 중에서 가장 높게 나타난 요인은 '창업자의 유연한 사고와 실행력'으로 나타났는데, 본 연구에서는 창업자의 유연한 사고를 액셀러레이터 등 전문가의 의견 등을 잘 청취하고 적절하게 반영하는 역량으로 정의하고 있다. 따라서 액셀러레이터들은 이러한 스타트업과의 협업용이성 등을 매우 중요하게 생각함을 확인할 수 있다. 이러한 연구 결과를 통해 창업 초기기업은 기업의 생존과 액셀러레이터의 투자를 유치하기 위해서 어떤 준비를 선행해야 하는지 알 수 있다. 더불어 액셀러레이터들은 어떤 요인에 우선순위를 두고 투자대상 스타트업을 선정해야 하는지 등의 준거기준으로 활용할 수 있으며, 정책입안자들 또한 이의 결과를 바탕으로 다양한 스타트업 선정기준을 마련할 수 있다. 마지막으로 본 연구는 기존 연구들 대비 가장 많은 투자결정요인을 다룸으로써 누락되는 것이 없도록 하였으며, 이의 결과는 후속 연구들에게 좋은 발판이 되리라 생각한다.
본 연구의 목적은 중학교 가정과 생애설계 관련 단원을 중심으로 과정 중심 평가를 위한 교수·학습과정안을 설계·개발하고, 이를 적용하여 실행한 뒤 피드백 방안을 제안하고 참여관찰 및 면담을 통해 이 수업을 평가하는 데 있다. 학생 성찰일지, 교사의 수업일지, 참여관찰 일지, 면담, 수행과제물 등을 수집·분석하여 학생에 대한 피드백, 수업 개선을 위한 기초자료로 활용하고자 한다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 추출된 학습주제를 기반으로 개발된 교수·학습과정안은 "내가 원하는 인생을 살기 위해 나는 무엇을 해야 있는가?"라는 실천적 문제 하에 4가지 학습주제를 2차시씩 총 8차시를 개발하였다. 5가지의 평가주제로 포트폴리오를 구성하며 구술·발표, 관찰평가, 자기평가, 동료평가의 방법을 적용하였다. 둘째, 수업 과정 중 교사의 피드백, 동료 학습자 간 피드백, 결과물을 통한 피드백 방안 및 이를 기록하는 방안을 제안하였다. 셋째, 관찰일지 및 면담 등 수집된 자료 분석을 통해 수업 이후 수업 참여학생은 과정 중심 평가의 필요성을 인식하였으며, 노력하는 과정을 평가받으니 수업 참여가 높아졌고, 피드백을 통해 배움이 확장되었으며, 자신의 미래에 한걸음 나아가는 학습 성장을 경험하였다고 평가하였다. 교사는 피드백을 통한 수업이 수업 단원과 역량 함양에 적합하였으나 피드백의 어려움을 단점으로 제시하였다. 과정 중심 평가를 위해 평가에 대한 인식의 변화를 통해 온·오프라인에서 피드백이 가능한 다양한 방안과 단원과 대상을 확대한 후속연구가 필요할 것이다.
본 연구는 RGB, 초분광 센서를 이용하여 시기별 사과 잎의 엽록소와 질소 함량을 예측하여 사과 나무 잎의 질소 영양을 진단하기 위해 수행되었다. 분광 데이터는 사과나무 '홍로/M.9' 2년생을 대상으로 고해상도 RGB와 초분광 센서로 촬영 후 영상처리를 통해 취득하였다. 식물체 데이터는 촬영이 끝난직후 엽록소와 잎 질소 함량을 측정하였다. 엽록소 측정기의 SPAD meter, RGB 센서의 개별 파장, 컬러 식생지수 및 초분광 센서의 214개의 파장과 식물체 데이터를 이용하여 회귀분석을 실시하였다. 엽록소와 잎 질소 함량 데이터는 시기와 상관없이 질소 시비량에 따라 통계적으로 유의한 차이가 나타났다. 잎은 시기가 지나면서 잎에 있던 영양분이 과실로 전이되어 색이 옅어졌으며 RGB센서의 경우 Red파장에서 시기와 상관없이 통계적으로 유의한 차이가 나타났다. 초분광 센서의 경우 두 시기 모두 질소 시비 수준에 따라 가시광 영역보다 비가시광 영역에서 차이가 크게 나타났다. 반사값를 이용하여 식물체 특성의 예측 모델 결과 엽록소, 잎 질소함량 모두 초분광 데이터를 이용한 부분최소제곱회귀분석을 이용하였을 때 성능이 가장 높게 나타났다(chlorophyll: 81% / 63%, leaf nitrogen content: 81% / 67%). 이러한 원인은 RGB 센서에 비해 초분광 센서는 좁은 FWHM과 400-1,000nm의 넓은 파장 범위를 가지고 있어 질소 결핍에 의한 스트레스로 인해 작물의 분광학적 해석이 가능했을 것으로 판단된다. 추후 분광학적 특성을 이용하여 전 생육 시기의 수체 생리, 생태 모델 개발 및 검증 그리고 병해충 진단 등 연구를 통해 고품질, 안정적인 과실 생산 기술 개발에 기여될 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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제 13 조 (홈페이지 저작권)
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제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
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제 16 조 (서비스 이용제한)
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제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
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제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.