기후변화에 따른 가뭄 등 극한 기상을 예측하기 위해, 최근 전 세계적으로 GCMs 모델에 기반하여 향후 7개월까지를 전망하는 계절 기상 전망(Seasonal Forecasts) 기술이 꾸준히 관심을 받고 있다. 그러나 국내에서의 연구 및 적용사례는 많지 않으며, 특히 유역단위에서 그 활용성에 대해서는 검증이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 국내 12개 다목적댐 유역에 대해 2011년부터 2020년까지 계절 기상 전망의 정확성을 과거 45년간의 기상 자료(climatology)와 비교하여 평가하였다. 본 연구에서는 ECMWF에서 제공하는 계절 기상 전망의 인자로 향후 수문전망에 활용성이 높은 강수, 기온 그리고 증발산을 선정하였고, 앙상블 전망의 정확성 평가를 위해 Continuous Ranked Probability Skill Score (CRPSS) 기법을 적용하였다. 또한, 계절 기상 전망에 대해 선형 편의 보정기법(Linear scaling)을 적용하여 그 효과를 평가하였다. 연구결과, 계절 기상 전망이 향후 1개월 간은 climatology와 유사한 정확도를 보이나 전망 리드타임이 증가함에 따라 그 정확도가 크게 낮아지는 특성을 나타냈다. Climatology와 비교하여, 계절적으로는 Dry season보다는 Wet season이 더 나은 결과를 보였으며, 특히 건조했던 2015년과 2017년의 Wet season에서는 장기간에 걸친 전망 정확도가 모두 높게 나타났다.
본 연구는 빅데이터 분석을 활용한 지역 맞춤형 교육프로그램 선정 모형 개발을 주요 목적으로 한다. 우선, 문헌 고찰을 통해 빅데이터 및 교육의 개념 및 특성 그리고 빅데이터 기술과 연구 활용 등의 이론을 분석하여, 이를 평생교육 빅데이터 활용을 위한 선결과제와 기초 연구자료로 제공한다. 아울러 교육 데이터 수집의 방법과 교육의 특성에 적정한 빅데이터 활용 방법을 제시하고 이를 활용한 지역 맞춤형 교육프로그램 선정 모형을 개발하였다. 지역 맞춤형 교육프로그램 선정 모형 개발은 총 6단계로 진행되었다. 본 연구에서 제시한 맞춤형 교육프로그램 모델은 실질적 활용 면에 있어, 국가승인통계인 '평생학습 개인 실태조사' 처럼 1년 후에 분석하지 않고 실시간으로 데이터가 제공되는 방식으로 활용 부분에 있어서도 선택적 분석이나 미래예측 등 자유도가 매우 높아 교육 분야에 빅데이터가 충분한 필요성과 가치가 있음을 알 수 있다. 뿐만 아니라 표본 모형에 사용되고 있는 모든 프로그램은 무료로 제공되고 있으며, 프로그래밍 특성상 커뮤니티 또한 활발하게 교류가 이루어지고 있어 추후 수정 및 보완 시에도 매우 용이하여 더욱 완성도 높은 교육프로그램 개발 모형을 개발할 수 있다.
본 연구는 소비자의 불평토로성향을 유발하는 동기적 네트워크로서 성격특성변수들을 한국과 미국 소비자들을 대상으로 비교하였다. 연구모델의 검증결과 전반적으로 불평토로성향은 두 문화 간에 큰 차이가 없는 것으로 나타났다. 가치의식성, 자기효능감, 감정적 불안정성, 물질적 욕구는 불평토로성향과 긍정적으로 관련이 있는 것으로 나타났다. 반대로 일처리의 신중함은 불평토로성향과 부정적인 관계인 것으로 나타났다. 한국과 미국소비자의 가장 큰 차이점은 '쇼핑을 즐기는 성향' 이었다. '쇼핑을 즐기는 성향'은 미국집단에서는 불평토로성향과 부정적인 관련이 있는 것으로 나타난 반면, 한국집단에서는 관련이 없는 것으로 나타났다. 즐거움을 위해 쇼핑하는 소비자들은 쇼핑에서 긍정적인 감정을 추구하려 하기 때문에 부정적인 감정을 유발하는 불평토로성향과는 부정적인 관계인 것으로 보인다. 그러나 이러한 부정적인 관계가 한국 소비자에게 나타나지 않은 이유는 쇼핑환경의 차이인 것으로 보인다. 교환 및 환불이 미국보다 용이하지 않은 한국에서는 소비자들이 쇼핑의 즐거움과 불평토로를 별개로 지각하거나, 또는 쇼핑을 즐길수록 제품이나 서비스에 불만족할 기회를 더 많이 접하기 때문인 것으로 사료된다. 고객의 불평토로행동은 기업이 미처 알지 못하는 불만족 원인들을 이해하고 복구기회를 제공함으로서 기존고객을 유지할 수 있게 해준다. 그런데 상당수 소비자들은 과연 자신의 불평토로행동이 효과가 있을까 혹은 불평토로행동에 소요되는 시간적 경제적 비용 등을 고려하여 불평을 토로하지 않는다. 마케터는 불평토로성향을 유발하는 소비자의 성격특성에 대하여 이해함으로써, 불만족한 고객이 자신의 경험을 이야기하도록 북돋워주는 메시지를 개발하거나 기업의 불평처리시스템을 개선할 수 있다.
본 연구는 운전행동 결정요인 구성요인의 내용을 확장시켜 위험운전행동 및 운전 경험과의 관련성을 살펴보기 위한 목적으로 시행되었다. 기존의 운전행동 결정요인 관련 연구에서는 다뤄지지 않았으나, 다른 연구자들이 위험행동과 관련성을 가지고 있다고 주장한 분노, 내향성 및 A형 성격유형 등의 인적요인을 기존 모델에 더 추가하여 운전행동 결정요인을 재구성하고, 재구성된 요인들과 위험운전행동, 운전자의 개인특성 및 실제 운전경험 간의 관계를 살펴보았다. 270명의 운전자로부터 얻은 자료를 분석한 결과, 운전행동 결정요인은 문제회피, 이익/자극 추구, 대인불안, 대인분노 및 공격성의 5개 요인으로 재구성 되었으며, 위험운전행동 부문 역시 과속운전, 대처미숙, 난폭운전, 음주운전 및 주의산만의 5개 요인으로 구분되었다. 전반적으로 운전행동 결정요인 수준에서 부정적 성향이 강할수록 운전자들의 위험운전행동 수준이 높았으며, 실제 운전경험에 있어서도 과속적발 경험이나 음주운전 시도경험, 교통사고 경험이 많은 것으로 나타났다. 이 같은 높은 관련성을 볼 때, 향후 운전행동 결정요인의 측정을 통해 개인의 위험운전행동 유발 가능성을 미리 예측하고 위험 운전자들을 사전에 판별하여 교육서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
대부분의 임상시험에서 가장 대표적으로 사용되는 실험설계는 무작위화로, 치료 효과를 정확하게 추정하기 위해 이용된다. 그러나 무작위화가 이루어지지 않은 관찰연구의 경우 치료군과 대조군의 비교로 얻는 치료효과에는 환자 간의 특성 등 여러 조정되지 않은 차이로 인해 편향이 발생한다. 성향 점수 가중치는 이러한 문제점을 해결하기 위해 널리쓰이는 방법으로 치료 효과를 추정하는데에 있어 교란요인을 조정하여 편향을 최소화하도록 하는 방법이다. 성향 점수를 이용한 가중치 방법 중 가장 널리 알려진 역확률 가중치는 관찰된 공변량이 주어졌을 때 특정 치료에 할당될 조건부 확률의 역에 비례하는 가중치를 할당한다. 그러나 이 방법은 극단적인 성향 점수에 의해 종종 방해 받아 편향된 추정치와 과도한 분산을 초래한다는 점이 알려져있어 이러한 문제를 완화하기 위해 절사 역확률 가중치, 중복 가중치, 일치 가중치를 포함한 여러 가지 대안 방법이 제안되었다. 본 논문에서는 제한된 중복, 잘못 지정된 성향 점수 모델 및 예측과 반대되는 치료 등 다양한 문제상황에서 여러 성향 점수 가중치 방법의 성능을 비교하는 시뮬레이션 비교연구를 수행하였다. 비교연구의 결과 중복 가중치와 일치 가중치는 편향, 제곱근평균제곱오차 및 포함 확률 측면에서 역확률 가중치와 절사역확률 가중치에 비에 우월한 성능을 보임을 확인하였다.
사이버 공격 기술은 예측 불가할 정도로 진화하고 있으며, '언젠가는'이 아니라 '언제나' 일어날 수 있는 상황이다. 클라우드 컴퓨팅, 사물인터넷(Internet of Things) 등으로 초연결 글로벌화되고 있는 인프라는 그 어느 때보다 사이버 공격에 큰 피해를 받을 수 있는 환경이며, 사이버 공격은 지금도 진행 중이다. 사이버 공격이나 천재지변 등 외부적인 영향으로 피해가 발생하더라도 사이버 자산(OS, WEB, WAS, DB)의 다운 타임을 최소화하기 위해 사이버 레질리언스 관점에서 지능형 자가복구로 진화해야 한다. 본 논문에서는 사이버 자산이 사이버 공격을 받아 고유의 기능이 제대로 발휘하지 못할 경우 지속가능한 사이버 레질리언스를 보장하기 위한 지능형 자가복구기술을 제안한다. 평상시 사이버 자산의 원본 및 업데이트 이력을 타임슬롯 설계 및 스냅샷 백업 기술로 실시간 관리한다. 상용화된 파일 무결성 모니터링 프로그램과 연동하여 피해 상황을 자동 탐지하고 지능형 기반으로 피해 파일에 대한 백업 데이터의 연관성 분석을 통해 사이버 자산의 다운타임을 최소화하여 최적의 상태로 자가복구할 수 있는 기술을 확보해야 한다. 향후에는 사이버 자산이 피해 받은 상태에 적합한 자가복구 전략 학습 및 분석을 수행할 수 있는 운영모델과 자가복구기술의 고유기능이 적용된 시범체계 연구를 수행할 예정이다.
본 연구의 목적은 최근 확산되고 있는 국내 비대면 의료 서비스 애플리케이션의 서비스 속성과 소비자 반응을 정확히 평가하고 각 서비스간 차별성을 시각화하기 위한 방안을 모색하는 것이다. 이를 위해 국내에서 서비스 중인 주요 6개 비대면 진료 애플리케이션의 구글 플레이스토어 사용자 리뷰 데이터 총 2만 건을 수집하였다. 수집된 데이터에 대해 문장 단위로 분리한 후, BERTopic 모델링 기법을 적용하여 각 문장이 속한 서비스 속성에 대한 토픽을 도출하였다. 다음으로 미세조정된 KoBERT 모델을 통해 각 문장의 토픽에 대한 감성 점수를 예측하였다. 분석 결과, 사용자 리뷰로부터 애플리케이션 속성과 진료 속성 두 가지 범주 아래에서 각각 5개와 3개의 서비스 특성 토픽이 발견되었다. 애플리케이션 속성으로는 '예약 시스템', '사용 용이성', '재고 확인', '디자인', '안정성' 등이, 진료 속성으로는 '원격 의료적 속성', '편의성', '배송' 등이 도출되었다. 각 애플리케이션은 이러한 속성들에 대해 다른 수준의 감성 점수를 보였다. 주성분분석을 통해 속성별 감성 점수를 축약하여 2차원 공간 상의 포지셔닝 맵을 생성하였다. 결과적으로 본 연구는 비대면 진료 애플리케이션 사용자 리뷰 텍스트를 바탕으로 실증적 통계 방법과 텍스트 마이닝 기술을 접목하여 서비스 속성 도출, 감성 분석, 제품 포지셔닝 이라는 일련의 체계를 제시하고 있다. 이는 비대면 진료 애플리케이션의 서비스 품질과 소비자 반응을 객관적으로 진단할 수 있는 효과적인 방안이 될 것으로 기대된다.
평면파 반사 계수는 수중에서의 음파에너지에 관한 해저 바닥의 모든 정보를 담고 있고 음향 해석 모델의 입력 값으로도 사용할 수 있는 음향학적 물리량이다. 본 연구에서는 실험실 수조 환경에서 입자 매질 ( 세 종류의 유리구슬, 모래 )의 평면파 반사 계수, 음속 및 감쇠계수를 측정했다. 반사 실험은 수조의 한계를 고려해 $28{\sim}53^{\circ}$의 입사각과 중심 주파수 100kHz의 협대역 신호를 이용해 수행했다. 자기 교정법 (Self-calibration method)을 이용해 측정된 자료로부터 반사 계수를 계산했고 측정된 반사 계수의 경향 및 실험의 불확실성을 서술했다. 입자 매질의 음속 및 감쇠계수는 거리 수신 신호간의 회귀분석을 통해 계산했다. Biot 이론을 이용해 측정된 음속과 감쇠계수로부터 다공율과 침투율을 추정하고 실제 지질학적 측정값과의 유사성을 확인했다. 최종적으로 추정된 다공율, 침투율을 이용해 이론적 인 반사 계수를 계산하고 반사 실험의 측정값과 비교했다. 본 실험 결과는 Biot 이론으로 일관성 있게 입자 매질의 음향학적 물성을 설명할 수 있음을 입증한다.
초기 도심항공 모빌리티 (UAM ; urban air mobility) 운용 과정에서는 기존 유인항공기를 위한 시계 및 계기 비행 규정을 필수적으로 준수해야하고, 기체에 탑승한 조종자와 버티포트 등 UAM 이해당사자 간 통신에서도 음성 통신이 활용되어야 하므로, UAM 운항 전 구간에서 필수적으로 VHF (very high frequency) 항공이동통신이 안정적으로 제공되어야 한다. 본 논문에서는 초기 UAM 실증 구간으로 고려 중인 한강과 인천 아라뱃길 회랑 영역과 주요 버티포트 후보지에 대한 VHF 통신 커버리지 분석 결과를 모의실험을 통해 도출하였다. 해당 영역에 대한 정밀 수치표면모델 (digital surface model) 기반의 지형 및 건물 데이터를 구축하였고, 이의 영향을 고려한 통신 품질 예측 모의실험을 실시하였다. 분석 영역에 대한 3차원 커버리지 분석 결과 300 m ~ 600 m 구간의 회랑 구간의 경우 안정적인 커버리지 확보가 가능하지만, 버티포트 주변 영역의 경우 건물 등의 영향으로 저고도 영역에서 음영지역이 일부 있어 버티포트 주변의 안정적 커버리지 확보 대책이 필요함을 확인하였다.
다른 기업과 거래관계를 형성하고 유지하는 것은 빠르게 변화하는 치열한 환경에서 대부분의 기업에게 불가피한 전략적 선택이다. 유통망 안의 모든 기업들도 결국 독립적 기업 간의 이러한 거래 계약으로 맺어져 있다. 하지만 모든 기업 간의 거래가 하나의 목표를 가지고 공동의 이익 창출을 위해 노력하여, 모두 효과적이고 효율적인 성과만을 낼 수는 없다. 대리인 이론에 따르면, 기업들은 모두 독립적 주체로서 각자의 이해를 추구하고, 위험을 회피하려하며, 제한된 합리성을 가지고 불충분한 정보를 처리하게 된다. 즉, 기업 간 거래관계는 그 속에서 신뢰와 협력을 기대하는 동시에, 갈등과 기회주의적 행위도 예측해야 한다. 이에 본 연구는 기업 간 거래의 갈등 원인을 확인하고, 실제 기업이 주로 활용하는 거래조정 방식의 갈등관리 효과를 밝히고자 한다. 이를 위해 관련된 기존 연구와 대리인 이론을 활용하여, 제조업자와 공급업자 간 갈등이 관계성과에 미치는 영향과 거래 위험요인(환경동태성, 자산특유화 수준)의 갈등 유발 효과, 그리고 국내 기업거래 연구에서 잘 다루어지지 않은 거래 조정방식의 갈등관리 효과를 가정하였다. 더불어 국내 중소기업 데이터 329개를 대상으로 연구모델을 검증하였다. 연구 결과, 구매기업(제조업자)의 환경 동태성과 자산 특유화 수준이 높을수록 더 큰 갈등이 유발되었으며, 이러한 B2B 갈등은 기업 간 관계질과 재무성과에 부정적 영향을 끼쳤다. 또한 사회적 조정방식과 법적 조정방식은 갈등의 관계질에 대한 부정적 영향을 매우 유의한 수준에서 완화시키는 조절효과가 검증되었다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구는 B2B갈등의 원인과 관리기법에 대하여 실증적으로 확인하였다는 의의가 있으며, 특히 국내 거래관리 연구에서 소홀히 다루어졌던 법적 계약 방식의 긍정적이고 유의한 효과를 확인하였다는 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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