전투지휘훈련의 목적은 컴퓨터 기반의 시뮬레이션 모델을 활용하여 지휘관과 참모들의 지휘통제 및 의사결정 능력을 향상시키는데 있다. 본 연구는 전투지휘훈련을 위한 시뮬레이션 모델에 지휘통제 모델을 포함시키는 방법을 제시한다. 지휘통제 모델을 포함시킴으로써 모델 상에서 모의되는 개별 전투개체 또는 단위부대는 게이머를 통하지 않고 전술적 통제수단으로 구성된 상급부대의 명령을 직접 입력받아 처리할 수 있다. 본 연구에서는 그러한 지휘통제 및 의사결정 과정을 이산사건시스템명세 (DEVS) 형식론을 활용하여 모델로 명세하였다. 또한 본 연구에서는 개체단위 기반의 지휘통제 및 의사결정 과정 모델과 현재 연대 및 대대급에서 활용 중인 전투21모델에서의 모의 결과를 비교하여 사례를 제시하였다. 본 연구에서는 지휘통제 및 의사결정 과정 모델이 갖는 장점 및 기대효과 등을 제시한다.
본 연구의 목적은 직업 교육훈련을 위한 플립러닝 기반 교육모델을 개발하는 데 있다. 이를 위하여 선행 연구를 토대로 해당 직종에서의 플립러닝의 정의, 단계별 주요 학습활동, 운영 전략을 포함하는 교육모델을 도출하였다. 또한 HRD 및 직업교육훈련 전문가를 대상으로 적용 모델에 대한 타당도를 확보하기 위하여 2차례에 걸쳐 델파이 조사를 실시하였으며 유효성이 확인되었다. 최종적으로 개발된 직업교육훈련을 위한 플립러닝 교육모델은 사전학습-본학습-사후학습의 3단계로 구성되며, 사전학습 단계는 온라인 강의 수강-간단한 과제 수행, 본 학습 단계는 도입활동-능동적 학습활동 및 코칭-디브리핑 강의, 사후학습 단계는 개별 성찰-추가과제 수행 활동을 포함한다. 본 연구를 통해 개발한 교육모델은 직업교육훈련의 목표에 따라 유연하게 확장가능하며, 연계성과 훈련성과 향상에 초점을 두고 개발되었다.
2020년 3월 「직업능력개발법 일부개정법률안」이 통과되고, 직업능력개발 훈련교·강사의 보수교육 의무화가 법제화됨에 따라, 보수교육 운영기관에서는 훈련교·강사의 역량 강화 및 직업훈련 품질 향상을 위한 보수교육을 제공하는 방안을 마련하고자 하였다. 그러나 보수교육의 수요가 일부 직종에 집중적으로 몰려 있어 교육훈련수요가 적은 직종에 대해서는 별도의 개별학습 등을 보수교육으로 인정해주는 방안을 마련해야 할 필요성이 제기되었다. 이에 본 연구에서는 교육훈련수요가 적은 소수훈련직종을 먼저 정의하고, 소수훈련직종에 속하는 훈련교·강사를 위한 보수교육 인정방안을 도출하고자 하였다. 이를 위해 선행연구 및 현황 분석, 이해관계자와의 협의, 전문가 자문 및 소수훈련직종 종사자 자문 등을 실시하였다. 연구결과로 소수훈련직종을 유형 1과 유형2로 나누어 구분하여 정의하고, 여러 교육유형을 포괄하는 소수훈련직종의 보수교육 인정방안을 도출하였으며, 소수훈련직종의 보수교육 인정범위의 확대에 대한 논의 및 제언을 제시하였다.
본 논문은 컴퓨터과학 교육에서 협동학습과 개별학습이 학습자에게 어떠한 효과가 있는 지에 대해 연구하였다. 협동학습은 우리나라 IT 기업들에서는 프로젝트 방식의 업무 처리 비중이 높아지고 있기 때문에 컴퓨터 과학 분야의 학습자들에게 협동학습의 훈련은 매우 중요시되고 있다. 본 연구는 개별학습과 협동학습에 대해 학습자들이 어떠한 견해를 가지고 있는지를 연구하고 학습 유형 별 실험을 통해 어떠한 학습의 차이를 가져오는지 설문과 실험을 통해 분석하였다. 이 연구는 서울 소재의 한 대학교에 컴퓨터 관련학과 전공과목을 수강하는 학생들을 학습 방법에 기초해서 두 집단으로 나누어 실험하였고 그 결과를 비교 분석하여 효과 및 문제점을 논의한다.
증권회사는 기업경영의 성과가 영업사원의 역량에 따라 크게 좌우되는 인적판매 산업으로 높은 성과를 창출 할 수 있는 능력을 갖춘 우수 영업 인력이 중요하다. 그러나 그동안 증권회사에 근무하는 PB에 대한 개별특성이나 영업행동 그리고 영업성과에 대한 연구는 매우 부족하였다. 본 연구는 PB의 개별특성이 영업행동에 미치는 영향을 실증 분석하고 향후에 영업성과에 미치는 영향을 연구하기 위한 목적으로 실시되었다. 2013년 3월 전국의 국내 증권회사에 근무하는 PB 600명에게 설문지를 배포하여 유의성이 있는 523명의 설문지에 대한 통계적 처리와 분석을 실시 한 결과, PB의 개별 특성인 일에 대한 태도, 성과지향성, 학습지향성, 고객지향성은 영업행동에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 조직의 지원은 양(+)의 조절효과가 있는 것으로 나타났다. 이에 본 연구는 증권회사가 경영성과 제고를 위해서는 PB의 개별특성을 향상시키기 위한 교육훈련과 자기개발프로그램을 활성화해야 하며, 조직지원을 통해서 PB의 개별특성을 향상시킬 수 있는 환경구축이 필요함을 제시한다.
국가 간 다양한 분야에서의 교류가 증가함에 따라서 개최되는 국제회의의 수도 증가하고 있다. 이로 인해, 동시통역의 수요도 증가하고 있기 때문에 많은 학습자들이 동시통역을 학습하고 있다. 동시통역은 많은 학습 시간이 필요하기 때문에, 통역을 학습하는 학생들은 개별 학습을 수행한다. 자율적인 학습법 중 대표적으로 문장구역 훈련법이 있으나, 백트래킹으로 인한 학습 효과 저하 및 원활한 학습을 위한 파트너의 도움이 필요하다는 단점이 존재한다. 이를 해결하기 위해서 컴퓨터 기반 문장구역 훈련 시스템이 제안되어 학습자들의 학습 능률을 향상시켰다. 하지만, 컴퓨터의 경우 이동성이 매우 낮기 때문에 학습자들이 정해진 공간에서만 학습을 진행할 수 있기 때문에 활용도가 저하될 수 있다. 본 논문에서는 이동성으로 인한 활용도 저하 문제를 해결하기 위해 스마트 단말 기반의 문장구역 훈련 시스템을 제안한다. 스마트 단말은 컴퓨터에 비해 낮은 처리 용량을 가지고 있기 때문에 크기가 큰 파일을 처리할 때 성능이 저하된다. 이를 해결하기 위한 여러 알고리즘들을 제안한다. 제안한 스마트 단말 기반 문장구역 훈련 시스템을 구현하고 기능을 검증하였다.
본 연구에서는 계절내-계절(Subseasonal to seasonal, S2S) 기후예측의 주별 예측 성능을 개선하기 위해서 딥러닝 기반의 후보정(post processing) 기술을 개발하였다. 그 첫 단계로, 일 최고, 최저기온과 일 강수를 목표 변수로, 자료의 특성과 분포에 적합한 자료 변환 및 특성 공학 기법을 규명하고자 하였다. 먼저, 6개 개별 기후모델의 S2S 예측 자료를 딥러닝 모델에 입력하기 위한 훈련자료로 변환하고, 이로부터 다중모델앙상블(Multi-Model Ensemble, MME) 기반 훈련자료를 구축하였다. 참값(label)으로는 ECMWF의 ERA5 재분석 자료를 사용하였다. 자료 변환 알고리즘은 최고 및 최저 차이를 계산하여 입력자료의 범위를 변형시키는 MinMax 및 MaxAbs 변환, 표준편차를 이용하는 Standard 변환 및 분위수를 지정하여 변형하는 Robust와 Quantile 변환으로 구성된 전처리 파이프라인을 구축하였으며, 변환된 훈련자료와 예측 변수와의 상관관계를 계산하여 순위에 따라 훈련자료의 특성을 선택하는 특성 선택 기법을 추가하였다. 본 연구는 U-Net 모델에 TimeDistributed wrapper를 모든 합성곱 층(convolutional layer)에 적용하여 활용하였다. 5개 알고리즘으로부터 변환된 6개 개별 기후모델 및 MME S2S 훈련자료(일 최고 및 최저기온, 강수)에 훈련 모델을 적용한 결과와 훈련 모델을 적용하지 않은 결과를 ERA5와의 공간상관계수(spatial Pattern Correlation Coefficient)를 계산하고 그 개선율인 기술 점수(skill score)를 평가한 결과, 일 강수의 PCC 기술 점수는 Standard 및 Robust 변환으로 처리된 것에서 전체 예측선행(1~4주)에 대해 모두 높았고, 일 최고 및 최저기온에서는 예측 선행시간 3~4주에서만 높게 나타났다. 또한, 일 강수에서 특성 선택에 따른 훈련자료의 차원 감소가 예측 성능 변화에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 일 최고 및 최저기온의 경우에는 특성 선택에 의한 훈련자료의 특성 정보 감소가 오히려 예측 성능을 저하시킬 수 있는 것으로 확인되었으며, 원시자료에서 예측성이 높은 1~2주 기온 예측 개선을 위한 적합한 전처리 변환 알고리즘이나 특성 선택을 찾을 수 없었다. 후속 연구에서는 원시 예측 성능이 강수에 비해 높으나 딥러닝 훈련 모델에 의한 후보정 효과가 미미한 예측 선행 1~2주 기온 예측의 저조 원인에 대해 탐색하고, 다양한 딥러닝 훈련 모델로의 적용 및 초매개변수 조정 등 학습 과정의 최적화를 통해 S2S 기후 예측 성능을 개선하고자 한다.
고리 3,4호기 및 영광 1,2호기 PSA Ⅰ단계 수행 결과 ATWT에 대한 노심 손상 확률은 다른 사건에 비해 상대적으로 적어 소홀히 취급될 수 있으나 전체적인 노심 손상 확률 저감을 위해 본 연구에서는 ATWT 사건 중 터빈 정지시 원자로 정지불능을 선정하여 HRA를 수행하였다. HRA 수행의 첫째 과정은 위에서 선정한 사건에 대해 시나리오를 가정하고 이를 4개 그룹의 주제어실 운전원들에게 적용하여 모의 제어반을 이용한 훈련을 실시하였으며 운전원 조치 과정중의 행동관찰, 훈련결과, 개별 면담 등을 통해 국내 운전원 특성에 맞는 HRA의 기초자료를 얻었다. 두 번째 과정은 위의 결과 및 절차서에 근거하여 PSF 고려 유무에 따라 실패 확률의 정량적 평가와 불확실성 분석을 수행하여 ATWT에 대한 HRA 수행 자료로 활용 가능하도록 하였으며, 끝으로 ATWT 영향 완화를 위한 대안을 제시함으로서 노심 손상 확률을 감소시키기 위한 기초가 되도록 하였다.
기업의 경영혁신활동을 통해 경영성과를 개선하는 방법으로 TPM프로그램의 도입은 제조업뿐만 아니라 서비스 부문을 포함하여 전 분야에 활용하고 있다. 본 연구는 생산성 향상을 위한 TPM 프로그램의 활동요인들과 경영성과와의 관계를 이론적인 모형으로 제시하고, 활동요인들이 매개변수를 통해 경영성과에 미치는 효과를 규명해 보고자 한다. TPM 프로그램을 실시하고 있는 국내 300여 기업체를 선정하여 설문조사를 하였으며 설문지 문항의 타당성과 신뢰도를 검토하기 위하여 탐색적 요인분석과 확인적 요인분석을 실시하였고, 대상자의 특성을 알아보기 위하여 빈도분석을 하였다. 요인분석과 빈도분석은 SAS 8.2 version의 통계프로그램을 이용하였고 연구모형을 검증하기 위하여 LISREL 8.52 version을 사용하였다. TPM 프로그램의 활동요인들은 '자주보전', '개별개선', '계획보전', '교육 및 훈련'의 네 요인으로 구성하였다. 4개의 활동요인들 중에서 특히 개별개선과 교육 및 훈련이 설비효율과 조직 및 인적관리에 큰 영향을 미치고 설비효율과 조직 및 인적관리 중에서는 조직 및 인적관리가 경영성과에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 TPM프로그램의 활동을 통해서 경영성과를 향상시키기 위해서 종업원에 대한 교육훈련이 가장 중요하고 다음으로 개별개선활동이 중요한 것으로 나타났다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권6호
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pp.1511-1520
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2017
본 연구는 과학과 전투훈련 자료를 분석하여 작전 및 군사훈련 방법을 향상하고 필요한 군사교리를 검증하기 위한 것이다. 우리는 과학화 전투훈련 중 대대급 공격작전에 대해 개별 전투원이 공격작전간 개인 화기를 이용하여 적을 중상 이상의 전투불능 상태로 만든 인원수를 반응변수로 둔다. 본 연구의 반응변수는 영이 지나치게 많이 관측되어 전통적인 일반화 선형모형에서 분석이 제한된다. 우리는 과대산포 및 영이 과도하게 관측된 점을 고려하여 영과잉 회귀모형과 허들 회귀모형을 자료에 적합하여 분석한다. 우리의 분석 결과는 대한민국 육군의 보병대대와 같은 소부대의 다양한 작전 및 전술적 요인에 대한 분석과 전술제대의 군사교리 검증함에 있어 적절한 참고자료로 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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