• 기술혁신연구
• /
• 제26권4호
• /
• pp.29-56
• /
• 2018

최근 글로벌 기업들은 신기술 확보를 위해 사내벤처캐피탈(Corporate Venture Capital, CVC)을 설립하여 기술벤처에 투자하고 있다. 본 연구의 목적은 CVC의 투자 포트폴리오 운영방식 차이가 모기업의 기술혁신 효과에 영향을 주는지 통계적으로 실증 분석하기 위함에 있다. 구체적으로 CVC의 '시드(Seed)', '초기(Early)', '확장(Expansion)', '후기(Late)' 4가지 투자 단계별로 투자된 금액비중에 따라 매년 투자 포트폴리오 성장잠재성과 리스크 수준이 달라진다는 것을 발견하였고, 포트폴리오의 공격적인 투자성향과 외부 파트너십이 모기업 기술 혁신효과에 미치는 영향에 대해 분석하였다. 연구를 위해 글로벌 70개 CVC들이 21년간 투자한 실적 데이터를 음이항 패널 회귀분석(negative binomial panel regression)을 통해 검증하였다. 연구의 결과, 벤처 포트폴리오 내 시드/초기 단계 기업들에 투자한 금액이 클수록 기술혁신 효과는 증가하지만, 일정 수준 이상부터는 오히려 효과가 감소하는 Inverted U형 관계를 확인하였다. 또한, 각 투자단계별 벤처기업들에 공동 투자한 외부 파트너 수가 포트폴리오 운영성향과 기술혁신 효과 사이의 Inverted U형 관계를 약화시키는 조절효과를 통계적으로 실증하였다. 본 논문은 기업이 투자포트폴리오를 구성할 때 투자 단계와 경과시점을 고려할 경우 투자성과를 극대화할 수 있다는 점에서 기획 담당자, 벤처 투자자, 정책 관리자 등에 시사점을 제공할 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제19권6호
• /
• pp.214-221
• /
• 2019

사람의 눈을 통해 획득된 시각정보는 시각적 자극을 어떻게 보는지에 대한 많은 정보를 포함하고 있는데, 아이트래킹기술을 활용하면 소비자의 시각정보를 정량적 데이터로 획득하여 분석가능하다. 이러한 측정은 소비자가 무의식적으로 느끼게 되는 감성 측정이 가능하며, 시선추적을 통한 캐릭터의 탐색반응을 계량적으로 수치화하여 직접 수집할 수 있다. 본 연구에서는 캐릭터의 관심영역(AOI)을 추적하여, 시선고정 도출 측정값 중 시선고정평균시간, 횟수, 시선방문평균시간, 횟수, 마지막으로 처음 시선고정이 일어난 평균시간을 분석하였다. 분석결과, 전체적으로 시선고정과 시선방문이 주로 이루어진 지점은 캐릭터의 몸매보다는 얼굴에서 많은 인지적 처리과정이 일어났으며 시각적 주의가 높게 나타났다. 또한 매력요소의 시각적 주의를 통해 매력요소가 캐릭터에 대한 선호도를 결정하는 중요한 요인으로 제시되고 있음을 검증할 수 있었다. 향후 본 연구결과를 토대로 더 많은 캐릭터의 추가 연구가 수행되어 정량적 해석 방법이 제시된다면 캐릭터 개발의 기초자료로 그리고 캐릭터디자인 결정시 고려해야 할 요소로 활용될 수 있을 것이다.

• 컴퓨터교육학회논문지
• /
• 제22권5호
• /
• pp.51-65
• /
• 2019

본 연구에서는 온라인 소프트웨어 교육 환경에서 학습자의 자기조절학습특성에 따른 온라인 학습 유형을 파악하고 각 유형의 특징을 살펴봄으로써 보다 전략적인 온라인 소프트웨어 교육을 위한 시사점을 제공하고자 하였다. 이를 위해 K대학의 온라인 소프트웨어 교육과정에 참여하고 있는 K-12 학생 809명의 온라인 학습 로그 데이터로부터 자기조절학습 특성 변인을 추출한 후, 계층적 군집 분석 기법(hierarchical cluster analysis)을 활용하여 자기조절학습 특성에 따른 학습자 군집 도출 및 군집 유형에 따른 온라인 학습 특성과 학습 결과의 차이를 비교 분석하였다. 그 결과, 온라인 소프트웨어 교육 학습자들의 자기조절학습 유형은 '고수준 자기조절학습형(군집 1)', '중수준 자기조절학습형(군집 2)', 그리고 '저수준 자기조절학습형(군집 3)'으로 나타났다. 온라인 자기조절학습 유형에 따른 학업성취도 수준은 '고수준 자기조절학습형(군집 1)'이 가장 높고, '저수준 자기조절학습형(군집 3)'이 가장 낮은 것으로 확인되었다. 이러한 결과를 바탕으로 효과적인 온라인 소프트웨어 교육 운영을 위한 시사점을 제시하였다.

• 응용통계연구
• /
• 제32권2호
• /
• pp.173-185
• /
• 2019

과학적 연구에서 핵심적인 연구 주제 또는 가설은 대부분 인과적 질문(causal question)을 포함한다. 예를 들어, 전염병 예방을 위한 치료법의 효과 연구, 특정 정책의 시행으로 인한 효용(utility)의 평가에 대한 연구, 특정 사용자를 대상으로 노출된 광고의 종류에 따른 광고의 효과성에 대한 연구는 모두 인과 관계(causal relationship)의 추론이 요구된다. 이러한 인과 관계를 다루는 통계적 인과 추론(statistical causal inference)의 주요 관심사 중 하나는 모집단에 일종의 개입(정책 혹은 처치)을 적용한 후 개입의 효과를 정확하게 추정하는 것이다. 인과 추론은 임상실험과 정책결정에서 주로 이용되었으나, 이른바 빅데이터 시대의 도래로 가용한 관측자료가 폭발적으로 증가하였고 이로 인하여 인과 추론에 대한 잠재적 응용가치와 수요가 지속적으로 증가하고 있다. 하지만 가용한 대부분의 자료는 임의실험 기반의 자료와 달리 개입이 임의로 분배되지 않은 비실험 관측자료이다. 따라서, 본 논문은 비실험 관측자료로부터 개입의 효과를 추정하기 위한 인과 추론의 핵심 개념과 최근의 연구동향을 소개하고자 한다. 이를 위하여 본문에서는 먼저 개입의 효과를 Neyman-Rubin의 잠재 결과(potential outcome) 모형으로 나타내고, 개입의 효과를 추정하는 여러 접근법 중 특히 성향점수(propensity score) 기반 추정법과 회귀모형 기반 추정법을 중점적으로 소개한다. 최근 연구동향으로는 (1) 평균 효과 크기 추정을 넘어선 개인별 효과 크기의 추정, (2) 효과크기 추정에 있어서 자료 규모의 증대로 인한 차원의 저주가 야기하는 난제들과 이에 대한 해결방안들, (3) 복합적 인과관계를 반영하기 위한 Pearl의 구조적 인과 모형(structural causal model) 및 잠재 결과 모형과의 비교의 3가지 주제로 구분하여 소개한다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제20권9호
• /
• pp.150-155
• /
• 2019

공동현상은 유체의 속도 변화에 의한 압력변화로 인해 유체 내에 빈 곳이 생기는 현상을 말한다. 고속의 액체유동에서 액체의 압력이 포화증기압 이하로 낮아져서 액체 내에 증기 기포가 발생하는 현상이다. 본 연구에서는 선박 및 해양플랜트 분야에서 사용되어지는 유체기기에 대해 CFD 유동해석을 이용하여 선박용 프로펠러의 단독성능 해석기법의 타당성 확보 및 공동에 따른 유동양상을 파악하기 위해 FLUENT를 이용하여 전진비를 증가시키며 3차원 해석을 수행하고 MOERI의 실험 데이터와 비교분석하였다. 대형 컨테이너선용 KP505프로펠러의 사양을 기준으로 전진비에 따른 해석의 결과 전진비 0.7~0.8 구간에서 효율은 60% 수준으로 가장 높게 확인되었다. 압력면과 흡입면의 차이로 추력이 발생되는 것을 확인하였고 프로펠러 표면보다는 이면부근에서 Bubble이 많이 생성될 것으로 추정되며 공동현상이 더 많이 발생할 것이라 추정되었다. 또한 전진비가 증가함에 따라 공동현상은 급격히 감소함을 알 수 있었다. 추력계수와 토크계수는 MOERI 실험값과 비교했을 때 비교적 유사한 결과를 나타내었으며 전진비 1을 제외하고 모두 5%이내의 차이를 나타내었다. 따라서, CFD로 프로펠러 단독 성능에 대한 평가가 가능함을 확인하였다.

• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제24권4호
• /
• pp.65-77
• /
• 2019

컴퓨터 게임에 빠져든 청소년들은 대체로 게임 과용 상태나 선용 상태에 이르게 된다. 저자들은 이 두 게임 이용행태는 공통적으로 컴퓨터 이용시간과 관련이 있지만 그 정도는 청소년 개인마다 다르며 각자의 자기 조절 성향과 관련이 있다고 본다. 이를 실증적으로 분석하기 위하여 저자들은 게임 이용시간이 그들의 게임 과용과 선용 행태에 영향을 미치고 그들의 자기 조절 성향이 이 두 관계를 조절하며, 개인의 그리고 자기 조절 성향은 다섯 가지 Big Five 성격 유형에 의해 예측되는 경로 모형을 연구 모형으로 제시하였다. 이 연구 모형의 신뢰성과 타당성을 검증하기 위한 데이터는 국내 초등학교, 중학교, 고등학생 999명을 대상으로 추출하였다. 분석 결과에 의하면, Big Five 성격유형 중 청소년들의 개방성, 성실성은 자기 조절에 정(+)의 영향을, 외향성, 불안성, 친화성은 부(-)의 영향을 미쳤다. 또한 청소년들의 자기 조절 성향은 그들의 게임 이용시간이 게임 과용 행태에 미치는 영향을 음으로 조절했지만 선용 행태에 미치는 양의 조절 영향은 유의하지 않았다. 이러한 결과는 청소년의 Big Five 성격 유형과 자기 조절 성향, 그리고 게임 이용시간의 관계 모형은 중독과 같은 그들의 게임 과용 행태를 예방하는 도구로 활용할 수 있다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
• /
• 제12권5호
• /
• pp.493-498
• /
• 2019

본 연구는 4차 산업혁명 ICT 기반기술의 핵심인 사물인터넷 특허의 CPC 코드 기반 기술 연관성 규칙 분석에 관한 것이다. 데이터 마이닝을 위한 오픈 소스인 R을 이용하여 CPC 코드간 기술 연관성 규칙을 도출하였다. 이를 위해 2019년 7월까지 특허청에 출원된 사물인터넷(Internet of Things) 관련 특허 605건 중 복합 CPC 코드를 가지는 369건을 대상으로 서브클래스(Subclass) 수준까지 분석하였다. 기술 연관성 규칙 분석 결과 지지도가 높은 CPC 코드는 [H04W ${\rightarrow}$ H04L](18.2%), [H04L ${\rightarrow}$ H04W](18.2%), [G06Q ${\rightarrow}$ H04L](17.3%), [H04L ${\rightarrow}$ G06Q](17.3%), [H04W ${\rightarrow}$ G06Q](9.8%), [G06Q ${\rightarrow}$ H04W](9.8%), [G06F ${\rightarrow}$ H04L](7.9%), [H04L ${\rightarrow}$ G06F](7.9%), [G06F ${\rightarrow}$ G06Q](6.2%), [G06Q ${\rightarrow}$ G06F](6.2%), [G06F ${\rightarrow}$ G06Q](6.2%) 순이고, CPC 코드간 상호 연결망을 분석한 결과 기술 연관성 관련 핵심 CPC 코드는 G06Q와 H04L이다. 본 연구 결과를 활용하면 앞으로의 특허 경향을 예상해 볼 수 있다.

• 한국추진공학회지
• /
• 제23권4호
• /
• pp.104-111
• /
• 2019

다단연소사이클 엔진은 가스발생기 기반의 개방형 엔진에 비해 성능이 좋기 때문에 현재 한국형발사체사업(KSLV-II)의 후속사업의 일환으로 선행연구가 진행 중이다. 기술검증시제 명칭의 TDM0A, TDM0B를 통해 다단연소사이클 엔진의 시동 조건과 연소 특성을 이해하고, 산화제 과잉 예연소기와 연소기 개발을 위한 연소 성능 시험이 수행되었다. 시험 데이터를 토대로 엔진 형상 모델 TDM1A를 제작하여 연소 시험을 수행했으며, 주연소기 연소압 91 bar, 터보펌프 회전수 28,000 rpm의 안정적인 결과로 개발요구조건을 만족하였다. 본 논문에서는 TDM0A부터 TDM1A까지의 개발과정과 특징에 대해 논하고자 한다.

• 한국전자거래학회지
• /
• 제24권1호
• /
• pp.1-16
• /
• 2019

최근 온실가스의 증가로 인한 기후변화 대응의 필요성과 전력수요의 증가로 인해 태양광발전량(PV) 예측의 중요성은 급격히 증가하고 있다. 특히, 태양광 발전량을 예측하는 것은 합리적인 전력 가격결정과 시스템 안정성 및 전력 생산 균형과 같은 문제를 효과적으로 해결하기 위해 전력생산 계획을 합리적으로 계획하는데 도움이 될 수 있다. 그러나 일사량, 운량, 온도 등과 같은 기후정보 및 계절 변화로 인한 태양광 발전량이 무작위적으로 변화하기 때문에 정확한 태양광 발전량을 예측하는 것은 도전적인 일이다. 따라서 본 논문에서는 딥러닝 모델을 통해 기후 및 계절정보를 이용하여 학습함으로써 장기간 태양광 발전량 예측 성능을 향상시킬 수 있는 기법을 제안한다. 본 연구에서는 대표적인 시계열 방법 중 하나인 계절형 ARIMA 모델과 하나의 은닉층으로 구성되어 있는 ANN 기반의 모델, 하나 이상의 은닉층으로 구성되어 있는 DNN 기반의 모델과의 비교를 통해 본 연구에서 제시한 모델의 성능을 평가한다. 실데이터를 통한 실험 결과, 딥러닝 기반의 태양광 발전량 예측 기법이 가장 우수한 성능을 보였으며, 이는 본 연구에서 목표로 한 태양광 발전량 예측 성능 향상에 긍정적인 영향을 나타내었음을 보여준다.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제22권3호
• /
• pp.155-166
• /
• 2019

우리나라는 산업화 이후 경제발전으로 도로 인프라가 폭발적으로 증가하였고, 현재도 신설도로 구축과 기존도로의 보수와 확장 등으로 도로 인프라의 변화와 양적인 확대가 진행되고 있다. 이러한 도로 인프라는 차량의 안전 운전을 뒷받침하여야 하며, 도로 관리는 안전 운전의 중요한 역할을 담당하고 있다. 본 논문은 중부내륙고속도로의 사고위험 구간에 대한 평탄성과 편경사를 MMS로 분석하여 MMS를 이용한 도로 기하구조의 분석 가능성을 확인하는 것이다. MMS를 이용한 도로 평탄성을 분석한 결과 연구 대상지 총 8개 구간에서 50%를 넘는 도로가 개량공사가 필요한 것으로 분석되었으며, 편경사의 경우 2개의 구간에서 편경사 기준을 50%이상 벗어난 것으로 나타났다. 이를 통하여 MMS를 이용한 도로기하구조 분석이 가능함을 확인 할 수 있었다. 향후, 모든 도로를 대상으로 진행 중인 정밀도로지도 구축에서 생성된 MMS 데이터와 본 연구에서 제안한 방법을 이용하면 도로기하구조에 따른 사고위험 구간을 효율적으로 조사할 수 있으며, 도로시설물의 유지관리에도 MMS 결과를 활용할 수 있을 것으로 판단된다.