• 문화기술의 융합
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• 제8권4호
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• pp.45-51
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• 2022

본 연구는 산업재해 피험자의 고통을 수반하는 장애나 질병이 개인의 사회경제적 활동과 직접적인 관련이 있으며 현재의 건강과 일상생활 만족도에 영향을 미치는 주요 변수라는 관점에서 사회경제적, 사회적 활동에 대한 기초자료를 제공하는 것을 목적으로 한다. 본 연구의 목적은 산업재해서비스와 삶의 만족도에 영향을 미치는 요인을 연계하여 산재보험 수혜자의 경제적, 심리적 재활을 위한 기초자료를 제시하고, 고통과 삶의 만족도 간의 관계를 규명하는 것이다. 연구 결과, 산재보험 급여 수급자는 산재 통증으로 인해 산재 환자가 된 후 일상생활 만족도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 재활서비스와 의료상담 서비스 간에는 양(+)의 관계가 있었다. 산업재해 통증은 개인의 특성인 자존감을 저하시키며, 현재의 건강이 좋아져도 일상생활에 대한 만족도가 떨어진다. 산업재해 관련 서비스의 중요성은 재활 서비스와 의료 상담 서비스를 통해 일상생활의 만족도를 높인다는 점에서 알 수 있습니다. 또한 산업재해 이후 다양한 문제와 상황에 처한 환자에게 적합한 자존감 향상을 위해 지속적으로 노력한 결과 재활서비스 및 건강에 대한 만족도가 향상될 수 있음을 간접적으로 확인하였다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제23권8호
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• pp.29-36
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• 2022

최근 지하공간에 대한 개발이 활발히 진행됨에 따라 지중 시설물의 정보에 대한 중요도가 증가하고 있다. 굴착작업을 수행하기 전에 지중 시설물의 위치를 정확히 파악해야 한다. 지표투과레이더(GPR)와 같은 지구물리적 탐사 방법은 지중 시설물을 조사하는데 유용하게 사용된다. GPR은 지반에 전자기파를 송출하며 지반과 다른 매질에 의해 반사되는 신호를 분석하여 지중시설물의 위치와 깊이 등을 파악한다. 그러나 GPR 데이터의 판독은 숙련된 전문가의 주관적 판단에 의존하기 때문에 이를 딥러닝을 통해 자동화하려는 많은 연구가 진행되고 있다. 딥러닝은 학습 데이터가 많을수록 정확한 모델을 만들 수 있으며, 이러한 학습데이터 축적에 있어 수치해석이 좋은 대안이 될 수 있다. 수치해석의 경우 지반의 불균질성을 모사하여 다양한 조건에서의 GPR 탐사 데이터를 생성할 수 있으며, 이를 이용하여 학습모델의 성능을 향상시킬 수 있을 것으로 생각된다. 지반은 불균질하며, GPR 신호는 지반의 다양한 변수로 인해 영향을 받는다. 그러나 이러한 불균질 지반에 대한 연구가 필요한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 프랙탈 차원수와 지반의 함수비 범위에 따른 GPR탐사 신호특성을 분석하고 불균질한 지반을 모사하기 위한 입력파라미터에 대한 연구를 수행하였다. 프랙탈 차원수가 2.0을 넘어가면 적합곡선에 대한 오차가 크게 감소하는 것으로나타났다. 그리고 분석의 타당성을 확보하기 위해 함수율의 범위가 0.14 미만이어야 한다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제31권3호
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• pp.177-195
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• 2022

Purpose This paper aims to prepare a full operational readiness by establishing an optimal flight plan considering the weather conditions in order to effectively perform the mission and operation of military aircraft. This paper suggests a flight prediction model and rules by analyzing the correlation between flight implementation and cancellation according to weather conditions by using big data collected from historical flight information of military aircraft supplied by Korean manufacturers and meteorological information from the Korea Meteorological Administration. In addition, by deriving flight rules according to weather information, it was possible to discover an efficient flight schedule establishment method in consideration of weather information. Design/methodology/approach This study is an analytic study using data mining techniques based on flight historical data of 44,558 flights of military aircraft accumulated by the Republic of Korea Air Force for a total of 36 months from January 2013 to December 2015 and meteorological information provided by the Korea Meteorological Administration. Four steps were taken to develop optimal flight prediction models and to derive rules for flight implementation and cancellation. First, a total of 10 independent variables and one dependent variable were used to develop the optimal model for flight implementation according to weather condition. Second, optimal flight prediction models were derived using algorithms such as logistics regression, Adaboost, KNN, Random forest and LightGBM, which are data mining techniques. Third, we collected the opinions of military aircraft pilots who have more than 25 years experience and evaluated importance level about independent variables using Python heatmap to develop flight implementation and cancellation rules according to weather conditions. Finally, the decision tree model was constructed, and the flight rules were derived to see how the weather conditions at each airport affect the implementation and cancellation of the flight. Findings Based on historical flight information of military aircraft and weather information of flight zone. We developed flight prediction model using data mining techniques. As a result of optimal flight prediction model development for each airbase, it was confirmed that the LightGBM algorithm had the best prediction rate in terms of recall rate. Each flight rules were checked according to the weather condition, and it was confirmed that precipitation, humidity, and the total cloud had a significant effect on flight cancellation. Whereas, the effect of visibility was found to be relatively insignificant. When a flight schedule was established, the rules will provide some insight to decide flight training more systematically and effectively.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.278-287
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• 2021

이 연구의 목적은 유아교육전공 학생들의 교직인성과 교직윤리의식이 교사역량에 영향을 미치는 요인은 무엇인지를 알아보고자 하였다. 본 연구대상자는 I시에 소재하는 있는 예비유아교사 211명을 대상으로 질문지를 사용하여 실시하였다. 자료분석은 SPSS 22.0 통계프로그램을 이용하여 빈도분석 및 평균과 표준편차를 구하였다. 또한 신뢰도 검증으로 Cronbach's α를, 각 변인간의 관련성으로 상관관계 분석, 다면적 회귀분석을 하였다. 연구결과에 대하여 첫째, 예비유아교사들이 지각한 교직인성에서는 도덕성과 교육적신념이, 교직윤리의식에서는 영유아에 대한 윤리 및 가정에 대한 윤리가, 교사역량에서는 교육과정 이해와 유아보호 및 유아 학습지원이 가장 높게 인식하는 것으로 나타났다. 둘째, 예비유아교사들이 교직인성, 교직윤리의식, 교사역량에서는 통계적으로 유의한 상관이 있는 것으로 나타났다. 셋째, 예비유아교사들의 교직인성의 하위요인과 교직윤리의식의 하위요인이 교사역량의 모두에 긍정적인 미치는 요인으로 나타났다. 이러한 연구결과로 볼 때, 유아교육 전공 학생들의 교사역량에 대한 중요성을 인식하여 질 높은 유아교육 서비스를 수행할 수 있는 올바르고 긍정적인 교사역량을 갖출 수 있도록 다각적인 연구가 진행되어야 할 것으로 사료된다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제27권2호
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• pp.71-86
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• 2022

해양환경을 정량적으로 평가하기 위해 수질평가지수(water quality index, WQI)가 사용되고 있다. 우리나라는 해양수산부고시 해양환경기준에 따라 WQI를 5개 등급으로 구분하여 수질을 평가한다. 하지만, 방대한 수질 조사 자료에 대한 WQI 계산은 복잡하고 많은 시간이 요구된다. 이 연구는 기존의 조사된 수질 자료를 활용하여 WQI 등급을 예측할 수 있는 기계학습(machine learning, ML) 기반의 모델을 제안하고자 한다. 특별관리해역인 시화호를 모델링 지역으로 선정하였다. AdaBoost와 TPOT 알고리즘을 모델 훈련을 위해 사용하였으며, 분류 모델 평가 지표(정확도, 정밀도, F1, Log loss)로 모델 성능을 평가하였다. 훈련하기 전, 각 알고리즘 모델의 최적 입력자료 조합을 탐색하기 위해 변수 중요도와 민감도 분석을 수행하였다. 그 결과 저층 용존산소(dissolved oxygen, DO)는 모델의 성능에서 가장 중요한 인자였다. 반면, 표층 용존무기질소(dissolved inorganic nitrogen, DIN)와 표층 용존무기인(dissolved inorganic phosphorus, DIP)은 상대적으로 영향이 적었다. 한편, 최적 모델의 시공간적 민감도와 WQI 등급 별 민감도를 비교한 결과 각 조사 정점 및 시기, 등급 별 모델의 예측 성능이 상이하였다. 결론적으로 TPOT 알고리즘이 모든 입력자료 조합에서 성능이 더 우수하여 충분한 자료로 훈련된 최적 모델은 새로운 수질 조사 자료의 WQI 등급을 정확하게 분류할 수 있을 거라 판단된다.

• 해양환경안전학회지
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• 제27권7호
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• pp.1059-1066
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• 2021

우리나라는 해상활동의 중요성이 크며, 산업화에 따른 이상기후 현상 등을 규명하기 위해 육상에 많은 자동기상 관측설비를 운영 중이지만 해상에서는 그 수가 매우 부족하다. 또한, 해양안전정보 구축 등을 위해 해양조사선을 운영 중이나 접근이 어려운 곳이 많고 높은 운영비용이 요구된다. 따라서 다양한 해양관측 등이 가능한 소형무인화선박의 개발이 필요하다. 한편 소형 무인화 선박에서 세일(Sail)은 항해 성능에 큰 영향을 미치므로 이에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 기존 에어포일 형상보다 높은 공기역학적 성능을 갖는 것으로 알려진 트윈커브세일(Twin curvy sail)의 설계변수인 캠버(Camber)효과에 대해 검토하였다. 5 종류의 캠버에 대해 유동해석 결과, 캠버 크기가 9 %일 때 가장 높은 양력계수를 나타내었다. 트윈커브세일의 경우 Port sail과 Starboard sail의 상호작용에 의해 받음각 23°에서 가장 높은 양력계수를 갖고, Port sail의 경우 받음각 20°에서 가장 높은 양력계수를 Starboard sail의 경우 받음각 15°에서 가장 낮은 양력계수를 나타내었다. 또한, 트윈커브세일은 모든 받음각에서 에어포일 형상인 NACA 0018보다 높은 양력계수를 나타내었다.

• 서비스연구
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• 제12권4호
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• pp.82-93
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• 2022

외식서비스산업은 지속가능한 세계 식품 소비의 주요 원동력이다. 외식소비행동을 이해함으로써, 식당 관리자들은 수요를 예측하고 소비 전(前)단계에서 음식 낭비를 줄일 수 있다. 본 연구는 식당과 카페의 영향요인과 고객 수 간의 관계를 조사한다. 이러한 요인들은 비와 기온을 포함한 날씨와 관련된 요인들과 시험 기간과 요일을 포함한 학교 관련 요인들이다. 이 네 가지 요인에 기초하여 가능한 조합은 24개였다. 각 평일 조합에 대해서는 3가지 요일을 대표일로 정하였다. 각 주말 조합에 대해서는 1가지 요일을 대표일로 정하였다. 일 년 중 총 48일이 표본으로 추출되었다. 고객 자료는 한국의 한 대학 캠퍼스에 있는 6개의 식당과 카페에서 수집되었다. 고객 수에 대한 각 변수의 상대적 중요도를 결정하기 위해 컨조인트 분석(Conjoint Analysis)이 사용되었다. 이어 효용 값 (Utility Score)를 표준화하여 고객 수가 최고점에 도달했을 때 최적의 상태를 찾도록 매핑 (Mapping) 하였다. 또한 피어슨 상관 계수(Pearson's Correlation Coefficient)를 사용하여 각 점포의 매출을 비교하였다. 본 연구 결과는 온도와 비의 영향이 고객 수와 상관관계가 있다는 것을 뒷받침하였다. 또한, 고객 수를 예측하는 데 있어서 온도가 비보다 훨씬 더 중요하다는 것이 발견되었다. 본 논문은 식음료 수요를 예측하고 식사 선택을 예측하기 위해 날씨를 사용하는 것의 시사점에 대해 논의하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권3호
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• pp.355-361
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• 2023

지구 표면에 대한 정보는 기상 및 대기 역학의 이해나 인간을 포함한 동물에 큰 영향을 미치는 극한 열현상에 대응함에 있어서 핵심적인 지구 물리량이다. 지구 영역에 대한 온도를 추정하기 위하여 위성에 탑재된 열적외 센서가 널리 활용되어 왔는데, 정밀한 활용을 위해서는 온도 추정 과정의 불확도에 대한 이해가 선행되어야 한다. 하지만 온도추정 불확도에 영향을 미치는 많은 요소 중에서 한반도 주변의 환경 하에서의 온도추정 알고리즘의 불확도 산정에 대한 연구는 미미하였다. 본 연구에서는 한반도 주변의 대기 및 해양 조건하에서 범용성이 높은 single-channel 알고리즘의 불확도를 추정하는 연구를 수행하였다. 알고리즘의 입력자료로 필요한 재분석자료(reanalysis)의 영향성을 평가하기 위하여 두 가지의 재분석자료, 즉 fifth generation of European Centre for Medium-Range Weather Forecasts reanalysis of the global climate and weather (ERA5)와 Modern-Era Retrospective analysis for Research and Applications-2 (MERRA-2)를 사용하였고, 복사전달모델은 MODerate resolution atmospheric TRANsmission (MODTRAN)을 사용하였다. MODTRAN 모의와 온도 추정 정확도 검증에 사용되는 현장 관측 수온은 한반도 인근 해역에 위치한 해양 기상 부이(buoy)로부터 획득했다. 실험 결과, 알고리즘 불확도는 대기 수증기량에 따라서 선형에 가깝게 증가하는 것을 확인하였고, 가장 건조한 조건에서는 약 0.35K 그리고 평균적으로 0.45K 가량의 불확도가 발생함을 확인하였다. 이러한 결과는 재분석자료의 종류에 상관없이 유사하게 도출되어 알고리즘이 가지는 순수한 불확도라고 추정할 수 있었다.

• 지식경영연구
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• 제24권2호
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• pp.27-48
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• 2023

COVID-19 팬데믹과 같은 극단적인 외부 충격에 대하여 기업은 피해를 최소화하고, 난관을 빠르게 극복하여 충격 이전 수준으로 복귀할 수 있는 회복탄력성(Resilience)이 절대적으로 필요하다. 특히 국가 경제성장과 경제위기 차원에서 중소기업의 중요성을 고려할 때, 중소기업이 회복탄력성에 대한 학계와 경영 현장의 관심이 집중되고 있다. 본 연구는 기업의 회복탄력성의 하위 구성개념을 적응역량과 조속한 회복 능력으로 재정리하고, 국내 187개 중소기업을 대상으로 한 설문 조사 결과를 통해 기업가 지향성과 최고경영진의 네트워크 역량이 회복탄력성에 미치는 영향을 검증하였다. 그 결과, 기업가 지향성은 기업의 회복탄력성을 강화하는 주요 변인으로 작용함이 관찰되었고, 최고경영진의 네트워크 역량은 독립적으로 기업의 회복탄력성을 강화하는 요인이지만, 조절 변수로서 기업가 지향성과 기업 회복탄력성과의 관계를 약화시키는 것이 확인되었다. 극단의 외부 충격 시기에는, 중소기업은 기존의 네트워크를 더욱 강하게 의존하게 되어, 네트워크를 통해 새로운 정보, 지식, 자원을 확보하기보다는 집단적 눈가림 등의 네트워크 역기능이 발생한 것으로 해석된다. 본 연구는 여전히 탐색 수준에 머무르고 있는 중소기업의 회복탄력성에 대한 정의와 세부 요인을 재확인하고, 네트워크의 역기능을 관찰하여 기존의 개념을 확대하는데 기여하였다.

• 한국프랜차이즈경영연구
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• 제3권1호
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• pp.92-110
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• 2012

최근 경제적 불안과 실업율의 증가 등의 사회적인 문제로 인하여 창업시장의 수요가 증가 하는 가운데 청년창업 지원방안, 중기청 창업지원 계획 등의 정부의 창업 지원정책을 바탕으로 창업 시장은 지속적인 성장 추세를 보이고 있다. 이 같은 창업 시장의 확대에 힘입은 프랜차이즈 시장의 동반 상승이 예상되는 바, 프랜차이즈 시장에 대한 보다 현실적이고 구체적인 연구는 그 중요성이 점차 커질 것으로 사료된다. 본 연구에서는 가맹희망자의 브랜드 선택에 있어 기존에 선행연구를 개선하여 브랜드 선택에 영향을 미지는 선행 변수로 브랜드이미지, 본사의 지원, 창업비용, 정보탐색활동으로 보고 브랜드 선택에 영향을 미치는 요인을 규명하였으며, 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 첫째, 창업업종 연령, 성별, 결혼여부에 따라 브랜드 이미지에 대한 생각 및 창업가능성에는 차이가 있다. 둘째, 예비창업자의 가맹계약의향에 있어 가장 중요한 요소는 경제적 특성이다. 브랜드 이미지 및 가맹지원, 정보탐색활동은 가맹희망자에게 있어 큰 영향을 미치는 속성으로 보기는 어려우며, 오히려 가맹점을 운영하는데 드는 비용(초기 창업비용 및 자기자본과의 일치성, 홍보비용, 운영자금, 시설/장비 재투자 등)이 중요한 속성인 것으로 나타났다. 특히 초기 창업비용과 자기자본과의 일치성은 가맹희망자에게 있어 가장 중요한 요인인 것으로 나타났다.