본 연구의 목적은 정부의 성과공유제 운영 및 성과공유제 지원정책이 기업 성과에 미친 효과성에 대한 실증적 분석을 통해, 효과적인 성과공유제 지원정책의 개선방안을 제시하는 데 있다. 이에 따라, 정부의 현 성과공유제 운영현황 문제점을 분석하고, 225개 성과공유제 도입(위탁)기업과 협력(수탁)기업을 대상으로 기업성과에 대한 설문조사를 실시하였다. 연구결과, 성과공유제는 다양한 인센티브 부족에 따른 도입기업의 증가와 확산 어려움, 현금배분 등 실질적인 성과공유 미흡, 신기술 신제품 혁신유도가 어려운 경영관리시스템 모델 증가, 1차 이외 2 3차 협력사로 제도 확산 한계 등 일부 개선점이 발견되었다. 반면, 그간 정부의 성과공유제 지원정책은 성과공유제 도입(위탁)기업과 협력(수탁)기업 모두에 긍정적 영향을 미쳤으며 특히 협력(수탁)기업의 성과에 긍정적 영향을 미쳤음이 확인되었다. 향후 과제로, 협력(수탁)기업의 매출증가 또는 R&D 역량증가 등과 같은 보다 객관적이고 정량화된 데이터를 기반으로 기업현황과 기업성과간 상호 연관성 등의 검증을 통한 연구 수행을 통해 객관성과 정확도를 제고할 필요가 있다.
20세기 후반 이후 영상, 음성, 부호, 문자 등의 디지털 데이터에 IT 기술을 융합 적용하여 디지털포맷으로 상품화된 미디어 콘텐츠의 시장가치를 높이려는 많은 노력이 있어 왔다. 그렇다면 미디어에서 언급하는 드라마 '태양의 후예' 혹은 애니메이션 영화 '겨울왕국'에 대한 시장가치는 어떠한 기준과 방법론으로 산출할 수 있을까? 현재까지 미디어 콘텐츠 가치평가 프레임워크나 시스템 개발 등에 대한 연구가 전무한 실정에서, 본 논문에서는 영화, 온라인게임, 방송광고, 애니메이션 등 4가지 미디어 유형에 대한 콘텐츠 가치평가 프레임워크를 정형화하고 제시함으로써, 향후 콘텐츠 이전거래, 투자적정성 검토 등 다양한 목적을 위한 실용적인 가치평가모형을 제안하고자 한다. 따라서, 여기서는 미디어 콘텐츠 유형별로 제작(개발)비용을 포함한 현금흐름(cash flow: C.F.)의 산출방안을 제시하고, 이와 연관된 기타 가치평가 핵심변수요인(경제적 수명, 할인율, 콘텐츠 기여도 및 로열티율)에 관한 참조정보 D/B를 제시하여, 기존 무형자산 평가시에 적용되었던 수익접근법 및 로열티공제법 방식의 가치평가 개념을 활용한 미디어 콘텐츠 가치평가 프레임워크를 개발하고 제안한다.
최근 친환경, 신재생 에너지 수요에 따라서 해상풍력발전 분야는 빠른 성장세와 설비의 대형화에 따른 전용설치선박의 관련 기술개발이 요구되고 있다. 해상풍력설치선박(WTIV: Wind Turbine Installation Vessel)은 설치 작업 시 선체를 파도의 영향을 받지 않는 높이로 이동시키고 모든 환경하중은 레그가 담당한다. 특히 파랑하중은 불규칙파로 구성되어 있기 때문에, 정확한 동적응답특성을 파악하는 것은 아주 중요한 문제이다. 이러한 동적응답해석은 간이법의 하나인 단자유도법을 널리 활용하고 있으나, 불규칙 파를 고려하지 못하는 제약조건이 있다. 따라서 현재 설계 시 불규칙 파에 대한 시간영역 계산이 가능한 다자유도 계산법을 사용하고 있다. 그러나 다자유도 계산법에서 시간영역 해석은 정도 높은 계산 결과를 제공하지만, 데이터의 수렴도가 민감하고 복잡성에 있어 설계 시 어려움이 있다. 따라서 본 논문은 다양한 변수를 기준으로 한 시간영역 해석을 통하여 불규칙 파의 동적응답 특성을 표현 할 수 있는 동적증폭계수 추정식을 개발하였다. 기존 다자유도 모델 대비 계산시간 단축 및 정확도 확보를 확인하였다. 개발된 동적증폭계수 추정식은 WTIV 및 유사 구조물 설계에 활용이 가능할 것으로 판단된다.
AI지능화 농업과 디지털 농업은 농업분야 과학화를 위해서 중요하다. 잎 엽록소 함량은 작물의 생육상태를 파악하는데 매우 중요한 지표 중 하나이다. 본 연구는 양파와 마늘을 대상으로 드론 기반 RGB 카메라와 다중분광(MSP)센서를 활용하여 SVM 회귀 모델을 제작하고, MSP 센서와 비교를 실시하여 RGB 카메라의 LCC 추정 적용성을 검토하고자 하였다. 연구 결과 RGB 기반 LCC 모형은 MSP 기반 LCC 모형보다 평균 R2에서 0.09, RMSE 18.66, nRMSE 3.46%로 더 낮은 결과를 보였다. 그러나 두 센서 정확도 차이는 크지 않았으며, 다양한 센서와 알고리즘을 활용한 선행연구들과 비교했을 때도 정확도는 크게 떨어지지 않았다. 또한 RGB 기반 LCC 모형은 실제 측정값과 비교하였을 때 현장 LCC 경향을 잘 반영하지만 높은 엽록소 농도에서 과소 추정되는 경향을 보였다. 본 연구로 도출된 결과는 RGB 카메라의 경제성, 범용성을 고려하였을 때 LCC 추정에 적용할 경우 가능성을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 얻어진 결과는 인공지능 및 빅데이터 융합 기술을 적용한 AI지능화농업 기술로써 디지털 농업 등에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 버티컬 무소음 마우스 10,000건에 대한 웹크롤링을 통해 수집된 정형화된 데이터셋을 Word2Vec을 이용하여 단어 간 유사도분석을 시행하고 컴퓨터공학과 대학생 92명에게 5일 동안 제시된 상품을 사용하게 하고 자가보고식 설문 분석을 시행하도록 하였다. 설문 분석은 서술식 형태로 수집하여 단어빈도 분석과 단어 간 유사도분석에서 추출된 상위 50개 단어를 제시하고 선택하는 방식으로 이루어졌다. 전자상거래 사용자 상품평 유사도 분석결과 내용 중 클릭 키워드에 대한 장점으로 통증(.985), 디자인(.963)가 분석되었으며 단점은 가볍다(.952), 적응(.948)이었다. 서술식 빈도분석에서는 버티컬(123개), 통증(118개)이 가장 많이 선택 되었으며 장/단점 유사단어를 선택에 해당되는 장점에서는 버티컬(83개), 통증(75개) 선택 되었으며 단점에서는 적응(89개), 버튼(72개)이었다. 따라서 본 연구에서 적용한 방식을 상품기획 프로세스의 신상품 개발 및 기존 상품의 검토 전략으로 반영 시 중견기업, 중소기업의 의사결정자와 상품기획자는 의사결정에 중대한 자료로 활용 할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 정밀한 semantic segmentation을 위해 강조 기법을 활용한 DeepLabv3+ 기반의 인코더-디코더 모델을 제안하였다. DeepLabv3+는 딥러닝 기반 semantic segmentation 방법이며 자율주행 자동차, 적외선 이미지 분석 등의 응용 분야에서 주로 사용된다. 기존 DeepLabv3+는 디코더 부분에서 인코더의 중간 특징맵 활용이 적어 복원 과정에서 손실이 발생한다. 이러한 복원 손실은 분할 정확도를 감소시키는 문제를 초래한다. 따라서 제안하는 방법은 하나의 중간 특징맵을 추가로 활용하여 복원 손실을 최소화하였다. 또한, 추가 중간 특징맵을 효과적으로 활용하기 위해 작은 크기의 특징맵부터 계층적으로 융합하였다. 마지막으로, 디코더에 강조 기법을 적용하여 디코더의 중간 특징맵 융합 능력을 극대화하였다. 본 논문은 거리 영상 분할연구에 공통으로 사용되는 Cityscapes 데이터셋에서 제안하는 방법을 평가하였다. 실험 결과는 제안하는 방법이 기존 DeepLabv3+와 비교하여 향상된 분할 결과를 보였다. 이를 통해 제안하는 방법은 높은 정확도가 필요한 응용 분야에서 활용될 수 있다.
컴퓨터 비전 기술이 위성영상에 적용되면서, 최근 들어 딥러닝 영상인식을 이용한 구름 탐지가 관심을 끌고 있다. 본연구에서는 SPARCS (Spatial Procedures for Automated Removal of Cloud and Shadow) Cloud Dataset과 영상자료증대 기법을 활용하여 U-Net 구름탐지 모델링을 수행하고, 10폴드 교차검증을 통해 객관적인 정확도 평가를 수행하였다. 512×512 화소로 구성된 1800장의 학습자료에 대한 암맹평가 결과, Accuracy 0.821, Precision 0.847, Recall 0.821, F1-score 0.831, IoU (Intersection over Union) 0.723의 비교적 높은 정확도를 나타냈다. 그러나 구름그림자 중 14.5%, 구름 중 19.7% 정도가 땅으로 잘못 예측되기도 했는데, 이는 학습자료의 양과 질을 보다 더 향상시킴으로써 개선 가능할 것으로 보인다. 또한 최근 각광받고 있는 DeepLab V3+ 모델이나 NAS(Neural Architecture Search) 최적화 기법을 통해 차세대중형위성 1, 2, 4호 등의 구름탐지에 활용 가능할 것으로 기대한다.
조경의 설계 행위는 설계가의 사고체계 내에서 형성되는 개념과 그것이 형상화되는 구체적인 재현 그리고 이를 실질적인 재료로 구축하는 일련의 과정으로 이루어지며, 이러한 디자인 프로세스는 4차 산업혁명 시대의 컴퓨터 기술과 IT 생태계의 비약적인 발전으로 많은 변화를 마주하고 있다. 컴퓨터 테크놀로지는 산업 초기에 수학적 계산(calculation)과 입력 데이터의 시각적 표현(graphic representation on display) 등 비교적 단순한 목적으로 개발되었다. 하지만 ibm과 매킨토시(macintosh)를 시작으로 개인용 컴퓨터(personal computer)의 성공적인 보급 이후 프로그램 언어와 하드웨어가 급속히 발전하고, 알고리즘(algorithm) 및 응용 소프트웨어가 전문화되면서 컴퓨터의 활용 목적이 사회 전반에 걸쳐 매우 다양해졌다. 본 연구는 이러한 디지털 사회 맥락의 변화를 바탕으로 컴퓨테이셔널 디자인(computational design), 파라메트릭 디자인(parametric design) 및 알고리즘 디자인(algorithm design) 등의 새로운 설계 방법들이 조경 설계 과정에서 어떠한 기능과 역할을 할 수 있는지에 관한 현황 및 쟁점을 진단하였으며, 그중 최근 가장 주목받는 파라메트릭 테크놀로지를 적극적으로 이용하는 디자인 방법론에 집중해 연구를 진행했다. 우선 현대 조경 및 건축 전반에서 파라메트릭 디자인의 주요 개념 및 특징들에 대해 살펴 논의의 근거를 마련했다. 그리고 이를 바탕으로 조경 분야에서 파라메트릭 디자인 활용에 관한 선행 연구를 분석하고, 조경 설계 회사들의 실제 활용 현황에 대해 분석했다. 그 결과, 조경 분야에서 파라메트릭 디자인 활용에 관한 연구는 연구의 수나 다양성 측면에서 타 분야와 비교했을 때 아직 충분한 논의가 진행되지 않은 것을 확인할 수 있었고, 사용 현황 분석에서는 최근 국외 조경 회사들을 중심으로 새로운 테크놀로지를 적극적으로 활용하려는 다양한 움직임이 조사되었다. 마지막으로 이러한 논의를 바탕으로 조경 설계 분야에서 파라메트릭 디자인 활용의 구체적인 사례 및 추후 다양한 가능성에 대해 검토했다.
본 논문에서는 국내 공공기관과 민간기업의 교통정보 제공 서비스 범위 및 속성 현황을 분석하고, 각 회사별 노드-링크정보의 공동 적용 가능 방안과 민간 교통정보의 공동 활용 가능성을 제시하고자 한다. 이를 위해 먼저 국내·외 교통정보 노드-링크의 현황과 속성(링크길이, 노드 ID번호, 유턴정보, 차선정보, 좌회전 정보, 우회전 정보 등)을 분석하였다. 분석 대상으로는 국가 표준노드링크와 2개 회사의 노드-링크를 분석하였다. 실험 대상 지역으로는 표준-링크정보가 복잡하고 교통량이 많으며 다양한 표준-링크가 존재하는 서울시 종로구 일대를 선정하였다. 실험은 3종의 노드-링크의 교통정보 속성을 비교 분석하고, 노드-링크 중첩 매칭을 수행(인코딩_디코딩 방법 활용)하여, 서로 다른 규격의 노드-링크의 위치와 속성 매칭의 가능성을 Open LR 기법을 이용하여 분석하였다. 그 결과, 국가표준노드-링크는 1, 3, 6, 7의 분류 체계를 사용하였으며 2개 회사 노드링크는 1, 3, 4, 6, 7의 분류 체계를 사용하였다. 따라서 2개 회사 노드링크 분류 체계가 국가 노드링크 분류 체계보다 세부적인 교통정보를 수집함을 알 수 있었다. 새로운 비즈니스 모델인 수소 튜브트레일러의 수소용기의 압력, 온도, 고정 등과 차량상태의 병행적인 안전 운행이 기대된다.
연구목적 우울증은 감정, 생장증상, 자살 사고 등 다양한 증상들이 혼재되어 있으나 암 환자에서개별 우울증상간의 연관성에 대해서는 잘 알려져 있지 않다. 본 연구에서는 암 진단군과 대조군에서의 우울증상 네트워크 구조의 차이를 밝히고자 했다. 방 법 제7기 국민건강영양조사 데이터를 활용하여 진행하였다. 599명의 암 진단군과 연령 성별을 맞춘 599명의 대조군을 선정하였다. 우울증 선별도구인 PHQ-9을 활용하여 우울증상을 평가하였고, 각 증상에 대해 Ising fit 모델을 활용하여 네트워크 구조를 도출하였다. 결 과 두 군에서 개별 PHQ-9의 점수 차이는 유의하지 않았고, 두 군 모두에서 집중력저하-정신운동성 변화, 흥미의감소-우울한 기분, 우울한기분-자살사고 간에 강한 연결성을 보였다. 그러나 무가치함의 중심연결성은 암 진단군에서 대조군에 비해 유의하게 높았다. 결 론 암 진단군에서 무가치함과 다른 우울증상들 간의 연결성이 강했음을 의미한다. 이러한 점은 암 환자의 우울증상에서 무가치함이 치료목표가 되는 중요한 증상이 될 수 있음을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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