이 논문은 OS가 제공하는 소프트웨어 타이머를 사용한 네트워킹 스택의 구현 상황에서 고도의 정확성이 요구되는 시분할 동기적 통신의 신뢰성 문제를 다룬다. IEEE 802.15.4를 목표 프로토콜로 선정해 비컨 동기화의 신뢰성 향상 이슈를 상세히 탐구한다. 먼저, IEEE 802.15.4 비컨 모드의 구현에 소프트웨어 타이머를 사용할 때, 소프트웨어 타이머에 사용되는 하위 하드웨어 타이머 인터럽트의 처리 지연 및 유실과 소프트웨어 타이머 관리 오버헤드 등이 실제로 비컨 동기화의 저해 요인으로 작용한다는 점을 실험을 통해 확인한다. 이러한 상황을 개선하기 위한 제안한 비컨 대기시간 보정기법은 비컨 동기화의 신뢰성을 향상시킨다는 점을 입증한다.

정부 및 공공기관에 있어 시민의 직접적인 요구사항이 담겨 있는 민원은 정책 개발을 위한 중요한 데이터로 활용이 가능하다. 그러나 민원 데이터는 비정형 텍스트로 작성되어 있는 특성으로 인해 일반적인 텍스트 마이닝 기법으로는 시민의 요구사항을 정확히 도출하기 어려웠다. 이에 본 연구에서는 민원 데이터 분석을 위한 텍스트 마이닝 기법을 개선하여, 시민의 요구사항을 도출할 수 있는 방법을 제시하고자 하였다. 새로운 텍스트 마이닝 기법은 공기어구조맵의 원리에 착안하여 연관성 분석을 2단계로 실시하여 핵심주제어를 기반으로 1차 연관 단어 와 2차 연관 단어로 구조화하였다. 분석을 위해 2016년 1년간 부산시 민원게시판에 올라온 3004건을 활용하였다. 분석 결과는 빈도수와 핵심주제어를 가지고 연관성 분석만으로는 찾을 수 없었던 민원 상의 문제를 본연구에서 제시한 계층적 연관성 분석을 이용하여 시민의 요구사항을 더욱 정확하게 파악할 수 있었다. 본 연구는 민원 데이터에서 시민의 요구사항을 도출하기 용이한 방법을 제안하였다는 학문적 기여점이 있으며, 행정기관에서 민원 데이터를 통해 정책 개발에 활용할 수 있다는 실무적 기여점이 있다.

본 논문은 세탁물 건조기의 고효율과 건조성능 향상을 위한 탄소나노섬유의 열원(히팅모듈)을 설명하였고, 이 열원의 적용 가능성을 평가하는데 집중하였다. 제안된 히팅모듈의 설계를 위해, 탄소나노섬유램프의 표면온도와 표면온도분포특성에 관한 실험이 수행되었다. 그 램프의 표면온도는 램프에 흐르는 전류의 증가와 함께 선형적으로 증가하였고, 그 램프의 길이가 짧을수록 증가하는 패턴을 보였다. 제안된 히팅모듈은 건조효율, 세탁물의 수분증발률, 건조동작 중 드럼의 내부온도를 기반으로 평가되었다. 건조효율은 KS C 9319의 기준인 45%를 충족하였고, 수분증발률과 드럼의 내부온도는 각각 98.88%와 평균 $61.1^{\circ}C$로 S사의 제품과 대등한 건조성능을 보였다. 그 평가와 실제 건조실험 결과로부터, 제안된 탄소나노섬유램프 히팅모듈은 건조효율과 건조성능의 측면에서 세탁물 건조기의 열원으로 적용 가능할 것으로 판단되며, 높은 온도의 열원, 우수한 발열량, 원적외선 방출에 의한 건조성능의 향상과 세탁물의 살균효과를 얻을 수 있다. 추가적으로, 그 건조기들 사이에 건조효율 성능차이가 열원의 소비전력을 기반으로 상세히 분석되었다.

최근 글로벌 경쟁구도에서 가장 치열한 분야인 디스플레이 산업중심으로 공급망관리(SCM)의 실행요인들이 경쟁우위에 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. 글로벌 기업들은 시장의 빠른 변화에 능동적으로 대응하기 위해 기업 민첩성의 확보가 중요한 전략이다. 이러한 시장상황을 고려하여 기업 민첩성이 경쟁우위에 영향을 미치는지와 실행요인과 경쟁우위 관계에서 매개적 역할을 하는지를 검증 하고자 했다. 연구결과, SCM 실행요인 4개의 독립변수 중 전략적파트너쉽, 정보공유, 정보기술의 3개 변수는 기업 민첩성과 경쟁우위에 통계적으로 유의한 수준에서 영향을 미치는 걸로 분석되었다. 또한 SCM 실행요인과 경쟁우위 관계에서 기업 민첩성은 매개효과를 보이는 것으로 검증 되었다. 본 연구결과는 글로벌 제조업에서 공급망관리(SCM)는 기업 경영에서 필수적으로 운영되어야 할 경영정보시스템(MIS) 임을 시사하고 있다.

Cho는 확률적 활동 네트워크 분석에서 활동시간이 상호 독립적이고 정규분포를 따른다는 가정 하에서 사업완성시간의 적률 (평균, 분산, 왜도, 첨도)을 추정하기 위한 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 활동시간의 분포가 일반적인 분포일 때 사업완성시간의 적률을 추정하기 위한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 활동시간 분포의 이산화를 위해 적률매칭 방법을 사용하며, 사업완성시간의 계산에 사용될 활동시간을 결정하는데 이산형 역변환 방법을 사용한다. 제안된 방법은 대규모 네트워크에 적용하기 쉽고, 몬테칼로 시뮬레이션 보다 계산적으로 효율적이며, 제안된 방법의 결과는 몬테칼로 시뮬레이션에 의한 결과와 잘 일치함을 보여준다.

Social media has immense popularity among all services today. Data from social network services (SNSs) can be used for various objectives, such as text prediction or sentiment analysis. There is a great deal of Korean and English data on social media that can be used for sentiment analysis, but handling such huge amounts of unstructured data presents a difficult task. Machine learning is needed to handle such huge amounts of data. This research focuses on predicting Korean and English sentiment using deep forward neural network with a deep learning architecture and compares it with other methods, such as LDA MLP and GENSIM, using logistic regression. The research findings indicate an approximately 75% accuracy rate when predicting sentiments using DNN, with a latent Dirichelet allocation (LDA) prediction accuracy rate of approximately 81%, with the corpus being approximately 64% accurate between English and Korean.

An analysis of Airbnb and Kozaza will show how valuable and rare resource can have an impact on company performances. Airbnb applied the sharing economy platform, and this business model had disrupted the hospitality industry. Thus, this paper will investigate a Korean company called Kozaza which had benchmarked Airbnb. Furthermore, it will apply the theory of VRIO framework, which consists of how valuable, rare, costly to imitate (imitability), and organization (exploited by the organization) to find competitiveness of Kozaza in the hospitality industry. Thus, it will attempt to show that Kozaza's business model of utilizing the unused resource of Hanok (traditional Korean house) and partnerships with Hanokstay, Seoul Metropolitan Government and Soul Tourism Organization and others have enhanced their resource and capability to strengthen their business model. Furthermore, this research will explore how Kozaza can competitively be successful in the future.

최근 인공지능(Artificial Intelligence; A.I.)의 기술 발전과 함께 이에 대한 관심이 증가하고 있으며 관련 시장도 비약적으로 확대되고 있다. 아직은 초기단계이지만 2000년 이후 현재까지 계속 확장되고 있는 인공지능 기술 분야의 연구방향과 투자 분야에 대한 불확실성을 줄이는 것이 중요한 시점이다. 이러한 기술 변화와 시대적 요구에 따라서 본 연구는 빅데이터(Big Data) 분석방법 중 텍스트 마이닝(Text Mining)과 토픽모델링(Topic Modeling)을 활용하여 기술동향을 살펴보고, 핵심기술과 성장 가능성이 있는 연구의 향후 방향성을 제시하였다. 본 연구의 결과로부터 인공지능의 기술동향에 대한 이해를 바탕으로 향후 연구 방향에 대한 새로운 시사점을 도출할 수 있으리라 기대한다.

Individuals depend considerably on gathering information from personal social networks rather than from commercial network channels or the mass media. Most academic journals that have examined this topic concentrate on online users' information-searching behaviours; however, this paper discusses online users' information-providing behaviour in the online community. The aim of this study is to investigate that online users' motivation to write reviews on Facebook and how the motivations affect users' information-providing behaviour. This study focusses on Facebook members' motivations that affect their review-writing behaviour. The fundamental theory for examining this topic is Vogt and Fesenmaier's (1998) 'information need'. This study modifies Vogt and Fesenmaier's (1998) theory for virtual communities through the development of each concept's measurement items, selecting the information need of four variables: functional, hedonic, innovation, and sign need. Among the four variables, sign need is the most important factor for Facebook users in the virtual environment. Through sign need, people indicate their status, personality form, and position, which significantly affects members' review-writing behaviour on Facebook.

This study examines the impact of severe weather on lean supply chains. First, this paper reviewed the literature on the disruptions and damages that severe weather events cause on supply chain. Then, several recent examples of lean supply chain disruptions due to severe weather were discussed. The results of the study indicated that the frequency of weather related disasters is increasing and extreme weather events will increase potential risks to supply chains. First, building organizational resilience will help firms look beyond efficiency and profits in managing lean supply chains. Second, the concept of sole sourcing may need rethinking to maintain a supply chain that is lean and resilient. Third, organizations must plan ahead for supply chains in unpredictable weather. Fifth, communication is a key for anticipating and avoiding the impact of severe weather. This study proposes of a set of strategies, both theoretical and practical, that business firms should develop to effectively prevent and respond to severe weather related disruptions in lean supply chains.

Since income growth rate and poverty level are related, there is a possibility that the poverty rate may converge in the long run steady state as well. If the poverty rate converges, then for this study the state that begins with the high poverty rate would have a higher poverty reduction rate. To examine the convergence of poverty rate among the US states, this study uses two times series methodologies. First, in order to prevent the power loss from ignoring the structural break when testing for a unit root in a single time series, this study employs the newly developed panel LM unit root tests with level and trend shifts. The results of unit root tests of the log of poverty rate without allowing for structural breaks show that twenty six states reject the null hypothesis of unit root test for the ADF test, twenty five states for the LM test, and thirty five states for the RALS-LM test. The result of unit root tests that allow one structural break shows that the null hypothesis of a unit root test is rejected for twenty two states with the LM test, and thirty three states with the RALS-LM test. This supports poverty rates are converging among US states.

변화하는 병원경영의 환경에서는 고객에 보다 유연하게 대처하며 구성원들은 최대한의 서비스정신을 지녀야 하는데 이를 위해서는 기존의 리더십 스타일보다는 서번트 리더십이 더욱 중요하다고 볼 수 있다. 이에 본 연구에서는 서번트 리더십이 상사에 대한 신뢰에 미치는 영향을 살펴보고 상사에 대한 신뢰가 변화지향행동과 직무소진에 미치는 영향을 살펴보고자 한다. 또한 서번트 리더십과 상사에 대한 신뢰 간의 관계에서 조직지원의 조절효과를 살펴보고자 한다. 부산에 소재한 대학병원 및 종합병원의 간호사들을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 첫째, 서번트 리더십 중 성장지원, 공동체형성, 청지기정신은 상사에 대한 신뢰에 정(+)의 유의한 영향을 미치나 비전제시는 유의한 영향을 미치지 않았다. 둘째, 상사에 대한 신뢰는 변화지향행동(적응적 행동, 주도적 행동)에 정(+)의 유의한 영향을 미치며 셋째, 상사에 대한 신뢰는 직무소진에 부(-)의 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 종속변수인 상사에 대한 신뢰에 대해서, 독립변수인 청지기정신과 조절변수인 조직지원의 상호작용효과는 유의한 것으로 나타났으나 독립변수인 비전제시, 성장지원, 공동체형성과 조절변수인 조직지원의 상호작용효과는 유의하지 않은 것으로 나타났다.