백두산 성층화산체와 천지 칼데라 외륜산 정상부에 분포하는 홀로세에 분화한 규장질 화산암 시료와 플라이스토세 개마용암대지와 장백산순상화산체의 고철질 화산암 시료의 암석화학적 특징 분석을 통해 지체구조적 위치를 알아보았다. 백두산 화산지대에서 초기 고철질 분출물들은 개마용암대지와 장백산순상화산체를 형성하였으며, 대부분 알칼리계열의 현무암에서 조면현무암 또는 서브-알칼리(쏠레이아이트) 현무암에서 현무암질안산암의 성분이며, 백두산 성층화산체와 천지 칼데라 정상부 부근의 홀로세 분출물은 대부분 규장질의 조면암에서 유문암 성분이다. 고철질 화산암류와 규장질 화산암류 사이의 SiO2 54-62 wt.%가 결핍된 쌍모식 조성을 나타낸다. 이는 마그마작용이 지각내 신장형 지체구조적 위치에서 발생하였음을 지시하는 단서가 될 수 있다. 지구조판별도에서 고철질 화산암류들은 판내부 또는 판내부 알칼리암과 쏠레이아이트암의 영역에 구분되어 도시되는데 이는 TAS성분도의 결과와 잘 일치한다. 규장질 화산암류들은 규장질 화강암류에 적용하는 판별도에서 판내부화강암(WPG)의 지체구조적 위치에 도시된다. 지구조 판별도에서 판의 섭입과 관련한 도호 또는 대륙연변호의 영역에는 도시되지 않으며, 모두 판내부 영역에 도시된다. 미량원소 함량을 원시맨틀값으로 표준화한 거미도에서 섭입대 화산암류에서 특징적으로 나타나는 Nb, Ti 의 부(-) 이상을 나타내지 않으며, OIB와 유사한 패턴을 나타낸다. 미량원소 함량 조성은 섭입대에서 유래된 마그마 작용에 연관된 의미있는 증거를 나타내지 않는다. 이는 백두산화산지대의 마그마작용이 판내부 환경에서 있었음을 지시한다. 이들 화산암류의 판내부 지체구조 위치는 이 지역에서 발생하는 천발지진의 진원 깊이와도 조화적이다. 백두산화산지대의 화산암석들은 신생대 동안 맨틀 물질의 용승에 의한 판내부 화산활동의 결과로 해석된다.
환경과 식물, 식물과 식물 간의 관계에 초점을 맞추어 식물사회를 이해하기 위해 식물사회학적 방법과 사회연결망 분석을 결합한 식물사회네트워크 분석이 연구되고 있다. 식물사회네트워크는 다양한 환경에서의 식물사회 분석과 기존의 종간결합분석 방법과 비교가 필요하다. 본 연구는 무등산국립공원을 대상으로 식생구조분석을 실시하고 기존의 종간결합분석과 식물사회네트워크를 비교 하였다. 식생조사를 위해 옛길 2구간을 대상으로 60개 조사구를 설치하여 매목조사를 실시하였다. TWINSPAN과 DCA 분석결과 60개 조사구는 해발고 800m를 기준으로 졸참나무-소나무군락(군락 I), 신갈나무군락(군락 II)으로 나누어졌다. 출현빈도 30%이상인 수종 간 상관관계분석과 DCA분석을 실시한 후 각 군락별 주요수종을 중심으로 결과를 비교하였는데, 졸참나무와 소나무, 신갈나무는 각각 -0.450**, -0.375**로 높은 부(-)의 상관관계를 가지고 있었으며, DCA에서도 1축을 따라 졸참나무와 소나무는 가까이, 신갈나무와는 멀리 배치된 것을 확인할 수 있었다. 식물사회네트워크분석을 위해 40개 조사구를 추가하여 100개 조사구에 출현수종을 조사하였다. 네트워크 구조 분석결과, 378개의 연결선이 나타났고, 한 수종 당 평균 6종과 결합을 가졌다. 밀도는 0.097, 지름은 7, 평균 경로거리는 2.788로 나타났다. 식물사회네트워크 분석은 기존 종간결합분석과 비교하였을 때 결과가 유사하게 나타났으며, 기존의 분석법보다 많은 양의 데이터 분석이 가능하고 식물사회 구조 관찰에 용이했다.
벤처기업 CEO의 본질적인 역량과 역할은 관리자로서 조직의 자원을 얼마나 효율적으로 운영하는가에 달려있으며, 자원의 효율적 운영은 조직성과에 큰 영향을 미친다. 이러한 중요성에도 불구하고 CEO의 역량, 벤처기업 자원의 효율적 운영, 조직성과, 구성원의 역량 간에 어떤 관계가 존재하는지에 관한 이론적 고찰과 실증연구는 매우 부족한 실정이다. 기존 선행연구의 한계점을 보완하기 위해 본 연구에서는 프로스포츠 산업 조직 구성원의 역량에 따른 관리자의 감독역할에 대해 기업가정신(entrepreneurship)의 이론과 자원기반관점(resource-based view)을 프로스포츠 산업에 접목하여 이에 대한 실증분석을 진행하였다. 구체적으로, 벤처기업 CEO와 프로스포츠 감독의 역할이 조직구조와 성과 메커니즘의 측면에서 매우 흡사하며 조직의 자원을 효율적으로 운영하고 성과를 도출하는 측면에서 모두 기업가(entrepreneur)적 특성을 반드시 내재해야 한다고 본다. 프로스포츠팀 관리자로서의 감독역량과 조직성과 간의 관계에서 조직의 자원 효율성의 매개효과와 조직 구성원 역량에 대한 조절효과를 설명하고자 한다. 미국프로농구(NBA) 30개 구단과 한국프로농구(KBL) 10개 구단의 9개 시즌(2013~2014시즌 - 2021~2022시즌)의 감독과 팀 데이터의 실증분석 실행에 있어 프로세스 매크로 58 모형을 적용하여 본 연구의 가설을 검증하였다. 본 연구의 실증분석 결과, 미국프로농구와 한국프로농구 데이터 모두에서 (1) 프로농구팀의 자원 효율성은 감독의 역량과 승률 간의 정(+)의 관계를 매개하고, (2) 조직 구성원의 역량은 농구팀의 자원 효율성을 통한 감독역량이 승률에 미치는 간접효과를 조절(p<.05) 하는 것으로 나타났다. 본 연구는 비교적 객관적이면서도 정확하게 조직성과를 측정할 수 있는 프로스포츠 데이터를 활용하여 프로스포츠 산업에서 벤처기업의 CEO와 유사한 기업가적 임무를 수행해야 하는 감독 및 조직 구성원의 역량이 조직의 성과에 미치는 영향을 실증분석하는 한편, 스포츠산업 분야와 경영학 연구를 융합하였다는 의의가 있다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권1호
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pp.131-153
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2014
퇴직연금 시장의 확대로가입자 규모가 증가하고 적립금 규모가 빠른 속도로 증가함에 따라 장기적으로 우리나라 퇴직연금 전체의 가입자 규모 및 재정 전망에 대한 필요성이 증가되고 있다. 즉 일인 이상 근로자를 고용한 사업장까지 퇴직연금제도에 가입이 가능하므로 퇴직연금의 가입자 규모는 장기적으로 국민연금 사업장 가입자와 유사하게 되며, 국민연금의 사업장 가입자 자료를 활용하여 퇴직연금 전체의 재정전망이 가능할 수 있다. 따라서 본 연구에서 우리나라 퇴직연금 전체의 장기재정 전망에 대한 추계를 위한 방법론을 제안하고 추계결과를 제시한다. 즉 장기적으로 우리나라 퇴직연금 전체의 가입자 수 및 부담금의 규모를 전망하고 은퇴 시 수급자 규모 및 연금급여지출 규모를 전망하였으며, 연도별 투자수익 및 적립기금에 대한 규모를 추정한다. 기존의 퇴직 연금에 대한 추계 연구와의 차이점은 일부 사업장에 대한 재정추계를 하거나 또는 가입자 규모나 적립금 규모만을 전망하는 제한된 범위에 대한 재정추계가 아닌 퇴직연금 전체를 대상으로 연구의 범위를 확대했으며 이에 대응되는 추계방법론을 제안하였다. 본 연구의 의의는 가입에서 연금 수급에 이르기까지 추계로부터 제시되는 인구통계학적 구조전망과 부담금 및 기금적립금 등 재정전망에 대한 분석에 있다고 볼 수 있다. 또한 장기전망의 불확실성에 따른 예측 위험을 줄이고자 퇴직연금 신규가입자 증가율에 대한 변동가능성을 고려하였으며, 예정이율에 변동을 주어 부담금 및 기금적립금 등의 전망결과에 대한 변화를 살펴보았다.
본 논문은 캐시 시뮬레이션을 통해 각 교체 알고리즘의 캐시 히트(Cache Hit) 및 검색시간을 측정함으로써 캐시 교체 정책에 대한 실용적인 결과를 제시한다. 프로세서의 성능이 향상되면서 캐시 메모리 또한 성능을 향상하기 위한 많은 연구가 활발히 진행되고 있다. 캐시 메모리는 일반적으로 LRU(Least Recently Used) 교체방식을 사용하고 있으며 LRU 방식 이외에도 대표적으로 FIFO(First-In First-Out), LFU(Least Frequently Used) 및 Random 교체방식이 있다. 논문에서는 캐시 메모리 구조 및 교체 알고리즘을 소프트웨어로 구현하여 각 기법의 특징을 분석한다. 논문의 실험결과 LRU 알고리즘이 균등 분포에서 36.044%, 577.936ns, 편향 분포에서 45.636%, 504.692ns의 히트율(Hit ratio)과 검색시간을 보였으며, FIFO 알고리즘은 균등 분포에서 36.078%, 554.772ns, 편향 분포에서 45.662%, 489.574ns로 LRU와 유사한 성능을 보였다. Random 교체방식은 균등 분포에서 30.042%, 622.866ns, 편향 분포에서 36.36%, 553.878%로 가장 낮은 성능을 보였다. 이는 캐시 메모리에서 일반적으로 사용되는 LRU 교체방식이 타 교체 알고리즘보다 최선의 성능을 보이면서도 데이터의 참조 정보를 고려하는 합리적인 알고리즘임을 나타내는 것이다.
본 연구의 목적은 트레드밀 보행 시, gait dynamics 측면에서 보행의 속도 변화와 인지과제 수행 시 보행 변인의 가변성(variability)을 알아보고자 하는 것이다. 실험은 인지과제의 동시수행 유/무에 따른 5가지 속도(선호속도의 80%, 90%, 100%, 110% and 120%)에 의한 보행 실험으로 구성되었다. 인지과제의 종류는 학습기능이 없는 인지과제(2-back task)를 수행하였다. 인지과제는 피험자의 트레드밀 보행 시, 3m 앞에 놓여진 스크린에 주어지고 무선마우스를 통해 응답하는 형태로 구성되었다. 실험의 모든 과정은 3차원 동작분석기를 통해 동작데이터를 획득하였다. 이를 통해, 5가지 보행 시간 변인과 3가지 공간 변인을 추출하였다. gait dynamics 측면의 분석을 위해, 가변성의 크기를 살펴볼 수 있는 방법인 분산계수(coefficient of variance)와 변동량의 구조적 자기 유사성을 추론할 수 있는 detrended fluctuation analysis (DFA)를 사용하였다. 그 결과 보행 속도 변화에 따라 보행 변인의 평균값과 분산계수에서 통계적 유의한 차이가 발생하였고, 인지과제의 수행 유/무에 따라서는 DFA에서 통계적인 차이가 발생하였다. 이는 인지과제의 수행에 의해 보행의 발생과 조절 능력에 영향을 끼쳤다고 추론할 수 있다. 본 연구 결과를 명백히 하기 위해 더 많은 수의 피험자 실험과 추가 실험이 필요할 것이다.
온라인 커뮤니티가 활성화 되면서 사람들에게 인터넷은 제2의 공간이 되어버렸다. 온라인상에서 사람들은 상호작용을 통해 다른 구성원들과 관계를 맺고, 이를 통해 사회관계를 유지하고 확장시키고 있다. 이러한 사회관계는 Social Network Analysis를 통해 분석되고 시각화될 수 있다. Social Network Analysis는 복잡한 사회 관계망의 구조적 요소들을 구성한다. 본 논문에서는 국내 최대 규모의 인맥 기반 온라인 커뮤니티인 싸이월드를 기반으로 하여, Social Network를 시각화한 'Blow Blow Your 바람개비'라는 어플리케이션을 고안하였다. 싸이월드 내에서의 관계의 유무를 나타내는 '일촌' 개념을 바탕으로 '자아'라는 중심 어뎁터와 일촌들의 관계를 시각화하는데 주목적을 두었다. 친밀도 형성 요소를 근접성, 유사성, 친근성, 호의성으로 나누고 이를 이용하여 Social Network에서 자아와 일촌간 친밀도를 산정하기 위한 방법을 제시하였다. 객관적이고 체계적인 친밀도 점수 산정을 위해 싸이월드의 사용자들을 대상으로 설문조사를 실시했고. 속성에 따라 친밀도의 가중치가 다르다는 것을 알아냈다. 이를 그대로 적용시켜 친밀도의 점수 기준표를 수립할 수 있었고, 수집된 일촌들의 데이터를 수치화시켰다. 이러한 친밀도의 개념을 적용한 Social Network를 통해 보다 직관적으로 일촌과의 친밀도를 파악할 수 있고, 나아가 온라인 오프라인상의 인맥을 비교해봄으로써 Social Network에 대한 새로운 접근을 시도할 수 있다.
Geant4 코드는 직선 가속기의 헤드 구조를 사용하여 이전에 구현된 BEAMnrC 데이터를 기반으로 선형가속기 (VARIAN CLINAC.)를 시뮬레이션하였다, 10MV 광자 선속에서 물팬텀의 심부선량백분율과 측면선량의 측정값과 Geant4를 비교 평가하였다. 선량 계산을 인체부위에 적용하기 위해 실제 환자의 Lung 부위를 5mm 간격으로 스캔하였다. Water phantom의 조사야($5{\times}5cm^2$), SAD 100cm에서 10MV 광자를 조사하여 Geant4 선량분포를 구하였다. 이 결과는 실제 환자의 폐(lung)에 흡수되는 선량을 측정하기는 어렵다 그래서 치료계획 시스템에 의한 선량을 비교하였다. 물 팬텀에서 측정된 심부선량 곡선과 Geant4에 의해 계산된 심부선량 곡선은 build-up 영역을 제외한 대부분의 깊이에서 ${\pm}3%$ 이내로 잘 일치하였다. 그러나 5cm와 20cm 지점에서 2.95%와 2.87%로 Geant4를 사용한 선량 계산에서 다소 높은 값을 보이고 있다. 이 두 지점은 Genat4의 geometry 파일을 통해 확인할 수 있었으며, 흉추와 흉골이 위치되어 선량이 증가된 것으로 알 수 있었다. 또한, cone beam CT를 적용한 결과에서 폐(lung)의 선량분포 오차는 3% 이내로 유사한 값을 얻었다. 따라서 Geant4를 이용하여 선량을 계산할 때 DICOM 파일에 직접 선량의 contour map이 표현될 수 있다면 Geant4의 임상적 적용이 다양하게 사용될 것이다.
수트리의 진행과정은 십수년이 걸리며 보통 매우 오래된 지중케이블에서 발견된다. 이러한 지중케이블들은 이미 접근이 어려운 곳에 있어 수트리를 검출하기 위해서는 많은 비용과 시간이 소요된다. 이러한 지중케이블의 유지보수 비용과 시간을 절감하기 위해서는 수트리가 진행된 지중케이블이 전력망에 미치는 영향을 분석할 수 있는 수학적 모델링이 필요하고, 이를 이용한 수트리 탐지 기술개발이 매우 필요한 실정이다. 본 논문에서는 수트리가 포함된 XLPE 케이블 대한 수학적 모델링을 하고자 수트리의 복잡한 구조를 Vented tree의 확인된 특정 패턴 2가지를 기준으로 가정하여 단순화 하였다. 그리고 수트리의 발달에 따른 케이블 절연층의 캐패시턴스 및 레지스턴스를 계산 및 분석하기 위해 matlab으로 시뮬레이션을 실시하였으며, 모델링의 유용성을 검증하기 위해서 참고문헌 Burkes 논문의 케이블 데이터를 동일하게 적용하였다. 시뮬레이션 결과, 캐패시턴스 크기의 변화는 케이블에 수트리 영역이 절연층에 95%까지 진행되었을 때 정상대비 약 0.025×10-13[Farads/mm] 증가됨을 확인하였다. 레지스턴스 값의 경우 정상대비 약 0.5×1016[ohm/m] 정도 감소되는 것을 확인하였다. 따라서, Burkes 논문의 물리적 모델링 시뮬레이션 결과와 비교하였을 때 그 변화값이 매우 유사하여 본 논문에서 제시한 수학적 모델링의 유용성을 검증하였다.
프로세서는 더 이상 동작 주파수를 높이는 방법이 아닌 다수의 프로세서를 집적하는 멀티프로세서로 기술 발전이 이루어지고 있다. 최근 2, 4, 8개의 프로세서 코어를 넘어 64, 128개 이상의 프로세서를 집적한 대규모 데이터 처리용 고성능 프로세서들이 개발되고 있다. 본 논문에서는 기타의 음 합성을 위한 최적의 매니코어 프로세서 구조를 제안한다. 기존의 연구에서는 하나의 기타 현에 하나의 프로세싱 엘리먼트(processing element, PE)를 할당하여 음을 합성하였으나, 본 논문은 하나의 기타 현에 여러 개의 PE를 할당하고 각각의 경우에 대해 시스템 성능, 시스템 면적 효율 및 에너지 효율을 평가하였다. 샘플링율이 44.1kHz, 양자화 비트 16인 기타 음을 사용하여 모의 실험한 결과, 시스템 면적 효율은 PE 수가 24개, 에너지 효율은 PE 수가 96개일 때 각각 최적의 효율을 보였다. 또한, 최적의 매니코어 프로세서를 이용하여 합성한 결과 합성음은 원음과 스펙트럼에서 매우 유사하였다. 더불어, 음 합성에 가장 많이 사용되는 TI TMS320C6416보다 시스템 면적에서 1,235배, 에너지 효율에서 22배의 향상을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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