• 지식경영연구
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• 제23권3호
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• pp.23-44
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• 2022

최근 탈중앙화 애플리케이션(dApp: decentralized application)의 하나인 P2E(Play-to-earn) 게임이 많은 사회적 관심을 받고 있다. P2E게임은 블록체인 기술을 기반으로 하여 미래성장가능성이 높은 분야로 긍정적인 평가받는 동시에, P2E게임 아이템을 가상화폐 형태로 현금화할 수 있다는 점 때문에 사행성을 가지고 있다는 부정적인 평가도 받고 있다. 이런 상황에서 본 연구는 사용자들이 P2E게임을 지속적으로 사용하고자 하는 의도에 영향을 미치는 요인에 대해 살펴보고자 한다. 헤도닉 정보시스템 사용의도에 관한 선행연구를 바탕으로, 본 연구는 선행요인을 인지된 재미, 경제적 인센티브, 그리고 사회적 영향으로 제시하고, 사회적 영향에 주는 요인을 동료 및 외부 영향으로 나누어 살펴보았다. 연구모델을 P2E게임을 플레이한 경험이 있거나 인지하고 있는 우리나라 성인 350명을 대상으로 데이터를 수집하여 구조방정식 모형으로 검증하였다. 분석결과, 인지된 재미와 주관적 규범은 P2E게임을 지속적으로 사용하고자 하는 의도에 긍정적 영향을 유의미하게 주는 것으로 나타났으나, 경제적 인센티브는 유의미하게 나타나지 않았다. 그리고 동료 영향과 외부 영향은 주관적 규범에 유의미한 긍정적 영향을 주는 것으로 분석되었다. 본 연구는 게임업계, 정부, 게임사용자 등 여러 이해 당사자들의 P2E게임에 대한 평가가 첨예한 상황에서 발전적인 사회적 논의를 위한 근거 자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국항해항만학회지
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• 제47권4호
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• pp.256-270
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• 2023

본 연구에서는 선박 또는 해양구조물에 설치되는 터렛(Turret)과 같이 제어 대상의 무게 중심 주변이 아닌 임의 지점을 운동 중심으로 선정하여 제어할 수 있는 동적위치유지(Dynamic positioning; DP)용 슬라이딩모드(Sliding mode) 제어기를 연구하였다. 이러한 슬라이딩모드 제어기는 선박 및 해양구조물 동역학 모델의 불확실성, 시공간에서 변화하는 미지의 해양환경에 의한 외력, DP 제어시스템의 과도 성능을 고려한 제어가 가능하다. 선박 및 해양구조물의 임의 지점을 기준으로 제어하기 위해 제어 대상의 기구학 방정식에 포함되는 자코비안(Jacobian) 행렬을 수정하여 슬라이딩모드 제어기를 설계하였다. 제어기의 강건성(Robustness)을 확보하기 위해 슬라이딩모드 제어기 설계에 리아프노프(Lyapunov) 안정도 판별 이론을 적용하였다. 일반적으로 DP 제어에서 제어기의 강건성 확보를 위해 PD(Proportional derivative) 제어 알고리즘 기반의 이득 스케줄링(Gain scheduling)을 사용한다. 그러나 이득 스케줄링을 적용하기 위한 적절한 이득을 찾는 것은 DP 시스템 적용을 복잡하게 만든다. 따라서 본 연구에서는 이러한 선박 및 해양구조물 DP 제어기의 복잡성을 해소하기 위해 슬라이딩모드 제어 알고리즘을 고려하였다. 제안된 슬라이딩모드 제어 알고리즘의 유효성을 검증하기 위해 시간 영역 시뮬레이션을 구현하였으며, 제어 알고리즘의 성능평가에 활용되었다. 제안된 슬라이딩모드 제어기의 유효성 검토를 위해 일반적인 PD 제어 알고리즘을 적용한 DP 제어 시뮬레이션 결과와 비교하였다.

• Composites Research
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• 제36권4호
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• pp.253-258
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• 2023

교통수단의 발전은 이동이 불편한 장애인들의 이동권 보장을 실현하였지만 차량사고시 발생할 수 있는 장애인 탑승객의 안전 향상은 일반 승객좌석에 비해 낮다고 할 수 있다. 특히 갑자기 발생할 수 있는 후방 추돌 사고의 경우 장애인 탑승객의 머리와 목 부상에 취약한 것이 현실이다. 이에 본 연구에서는 휠체어 운송 차량의 후방 추돌 시 차량내 장애인 탑승객의 머리와 목 상해지수 개선을 위해 headrest를 관상면으로 3등분한 multi-layer headrest foam이 제안되었다. 간이 모델을 통한 저속 후방 추돌 해석을 통해 foam의 다양한 압축 특성을 부여하기 위한 stress scale factor의 범위가 선정되었으며, 해당 범위를 parameter로 지정하여 GA최적화가 수행되었다. 최적화결과를 통해 layer의 압축 특성에 따른 HIC와 NIC간의 상간관계 분석이 이뤄졌으며, HIC는 Front layer, NIC는 Mid layer의 압축 특성에 가장 민감하게 반응하였고 Rear layer의 압축 특성은 가장 낮게 나타났다. Validation model에 일반headrest와 최적화된 multi-layer headrest를 각각 배치하여 저속 후방 추돌 sled test 해석을 수행하였으며, 일반headrest대비 multi-layer headrest에서의 HIC와 NIC가 낮게 도출되었다. multi-layer headrest에서의 압축 거동 역시 명확하게 나타나 multi-layer headrest가 일반headrest대비 머리와 목의 상해지수 개선에 효과적인 것이 검증되었다.

• 융합정보논문지
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• 제12권3호
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• pp.132-140
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• 2022

본 연구에서는 데커신 및 데커시놀 안젤레이트를 이용한 최적의 로션 제조 공정을 확인하기 위하여 연구를 진행하였다. 초기 로션 제형은 3개월 동안 점도(5,208±112 cPs), 함량(99.71±1.01%) 및 pH(5.62)을 유지하는 것을 확인하였다. 제조 공정D 혼합 4의 최적 제조 공정 확인은 22+3 완전 배치 요인법을 이용하였으며, 독립변수로 혼합 온도(40-80℃)와 혼합 시간(10-30 min)으로 종속변수로써 중요품질특성인 함량, pH, 질량편차를 확인하였다. 함량 및 질량편차는 도출된 회귀방적식의 결정계수는 약 0.9였고 p-value값은 0.05보다 작아 모델적합성을 확인하였다. 로션 제조를 위한 최적의 온도조건과 혼합 시간은 61.93℃와 15.85분으로 확인되었다. 혼합4 공정에 있어 혼합 온도(60℃)와 혼합 시간(15 min)에서의 함량은 100.69%, pH는 5.57, 질량편차는 98.07%으로 예측되었고, 실제 검증에서는 각각 100.29±0.98%, 5.57±0.02, 98.27±0.89%으로 예측된 값에 대하여 유사한 결과까지 확인 할 수 있었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제30권5B호
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• pp.459-469
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• 2010

본 연구에서는 GIS 공간자료(수치표고모델, 토지이용도, 토양도)와 Terra MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 위성영상에 의한 식생활력도를 이용하여 유역의 일단위 유출량을 모의하는 격자기반의 분포형 일유출 모형을 개발하고 그 적용성을 평가하였다. 모형은 격자단위로 지표유출, 중간유출 및 기저유출, 증발산량 그리고 토양수분의 시간적 변화와 공간적 분포를 모의할 수 있다. 모형은 크게 유출, 증발산, 토양수분의 3개 주요모듈로 구성하였다. 유출은 강우전의 토양수분을 추적하여 지표하 저류능을 계산하므로서, 총 유출체적에서 각 유출량을 배분하는 감수곡선을 도입하여 모의하도록 하였으며, 증발산은 MODIS 엽면적지수(Leaf Area Index; LAI)를 고려한 Penman-Monteith 증발산량을 산정하도록 하였다. 매일의 토양수분은 전일의 토양수분에서 당일의 유출량과 증발산량을 계산하는 물수지 방정식을 이용하여 추적하도록 하였다. 이 모형에 대한 적용성 평가는 유역면적 930 $km^2$의 용담댐 유역을 대상으로 수행하였다. 공간해상도를 1 km로 맞춘 GIS 입력자료(토지피복도, 토양도, 경계자료 등)와 RS 입력자료(LAI)를 구축하였으며, 2000년부터 2008년까지의 기상자료를 수집하여 IDW 방법으로 공간분포화 하여 모형에 적용하였다. 검보정은 유역 출구 지점의 유출량 자료를 모의치와 비교하여 수행되었고, 보정결과에 따른 모형의 적합성과 상관성을 판단하기 위한 목적함수로는 결정계수($R^2$)와 평균제곱근오차 (RMSE : Root Mean Square Error)를 사용하였으며, 모형의 효율성 검증을 위해 Nash와 Sutcliffe(1970)가 제안한 모형 효율성 계수를 사용하였다. 유출량에 대한 Nash-Sutcliffe 모형효율은 0.78~0.93로 모의치가 실측치의 경향을 잘 표현하는 것으로 나타났다. 유출량 분포도는 강우와 토양에 매우 민감하게 모의 되었다.

• Asia Marketing Journal
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• 제11권1호
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• pp.1-27
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• 2009

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.

• 경영정보학연구
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• 제25권1호
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• pp.129-143
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• 2023

빅데이터 시대를 맞이하여 인공지능 분야는 괄목할만한 성장을 보이고 있으며 특히 딥러닝에 의한 이미지 분류 학습방법이 중요한 영역으로 자리하고 있다. 이미지 분류에서 많이 사용되어 온 CNN의 성능을 더욱 개선하기 위해 다양한 연구가 활발하게 진행되었는데, 이 중에서 대표적인 방법이 CRNN(Convolutional Recurrent Neural Network) 알고리즘이다. CRNN 알고리즘은 이미지 분류를 위한 CNN과 시계열적 요소를 인식하기 위한 RNN의 조합으로 구성되는데, CRNN의 RNN영역에서 사용하는 입력값은 학습 대상의 이미지를 합성곱과 풀링 기법을 적용하여 추출된 결과물을 flatten한 값이고, 이 입력값들은 이미지 내 동일 위상에 있는 픽셀값들이 서로 다른 순서로 나타나기 때문에, RNN에서 의도한 이미지 내 배열 순서를 제대로 학습하기 어렵다는 한계점을 지닌다. 따라서 본 연구는 인코더와 디코더의 개념을 응용한 CNN과 RNN의 새로운 하이브리드 방법을 제안하여, 이미지 분류 성능을 향상시키는 것을 목적으로 하였다. 본 연구에서는 다양한 알고리즘 비교 실험을 통해, 새로운 하이브리드 방법의 효과성을 검증하였다. 본 연구는 인코더와 디코더 개념의 적용 가능성을 넓히고, 제안한 방법이 기존 하이브리드 방법에 비해, 복잡도가 크게 증가하지 않아 모델 학습 시간과 인프라 구축 비용 측면에서 이점을 있다는 점에서 학문적 시사점을 가진다. 또한, 정확한 이미지 분류가 필요한 다양한 분야에서 제공되는 서비스의 품질을 높일 수 있는 가능성을 제시하였다는 점에서 실무적 시사점을 가진다.

• 한국음향학회지
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• 제43권1호
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• pp.103-111
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• 2024

축류팬은 상대적으로 저압의 유동 영역에서 유동을 수송하기 위해 사용되며, 다양한 설계 변수에 대해 설계된다. 축류팬의 날개 끝 형상은 유동 및 소음 성능에 지배적인 역할을 수행하며 이에 대한 대표적인 유동 현상으로 날개 끝에서 발생하는 날개 끝 와류와 누설 와류가 있다. 이러한 3차원 유동 구조를 제어하기 위해 다양한 연구가 수행되어 왔으며, 항공기 분야에서 날개 끝 와류를 억제하고 효율을 증가시키기 위해 윙렛 형상이 개발되었다. 본 연구에서는 에어컨 실외기용 축류팬 날개에 적용된 윙렛 형상의 영향을 분석하기 위한 수치적, 실험적 연구를 수행하였다. 3차원 유동 구조 및 유동 소음을 수치적으로 분석하기 위해 unsteady Reynolds-Averaged Navier-Stokes(RANS) 방정식과 Ffocws-Williams and Hawkings(FW-H) 방정식을 전산유체역학 기법에 기초하여 수치 해석하였으며, 실험 결과와의 비교를 통해 수치 기법의 유효성을 검증하였다. 윙렛 형상에 따른 날개 끝 와류와 누설 와류의 형성의 차이를 3차원 유동장을 통해 비교하고, 그에 따른 공기역학적 성능을 정량적으로 비교하였다. 또한, 예측 유동장을 바탕으로 소음을 수치적으로 모사하여 윙렛 형상이 유동 소음 측면에 미치는 영향을 분석하였다. 대상 팬 모델의 시제품을 제작하여 유동 및 소음 실험을 실시하여 실제 성능을 정량적으로 평가하였다.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제17권4호
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• pp.55-80
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• 2012

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.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.57-73
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• 2021

ICT 인프라의 이상탐지를 통한 유지보수와 장애 예방이 중요해지고 있다. 장애 예방을 위해서 이상탐지에 대한 관심이 높아지고 있으며, 지금까지의 다양한 이상탐지 기법 중 최근 연구들에서는 딥러닝을 활용하고 있으며 오토인코더를 활용한 모델을 제안하고 있다. 이는 오토인코더가 다차원 다변량에 대해서도 효과적으로 처리가 가능하다는 것이다. 한편 학습 시에는 많은 컴퓨터 자원이 소모되지만 추론과정에서는 연산을 빠르게 수행할 수 있어 실시간 스트리밍 서비스가 가능하다. 본 연구에서는 기존 연구들과 달리 오토인코더에 2가지 요소를 가미하여 이상탐지의 성능을 높이고자 하였다. 먼저 다차원 데이터가 가지고 있는 속성별 특징을 최대한 부각하여 활용하기 위해 멀티모달 개념을 적용한 멀티모달 오토인코더를 적용하였다. CPU, Memory, network 등 서로 연관이 있는 지표들을 묶어 5개의 모달로 구성하여 학습 성능을 높이고자 하였다. 또한, 시계열 데이터의 특징을 데이터의 차원을 늘리지 않고 효과적으로 학습하기 위하여 조건부 오토인코더(conditional autoencoder) 구조를 활용하는 조건부 멀티모달 오토인코더(Conditional Multimodal Autoencoder, CMAE)를 제안하였다. 제안한 CAME 모델은 비교 실험을 통해 검증했으며, 기존 연구들에서 많이 활용된 오토인코더와 비교하여 AUC, Accuracy, Precision, Recall, F1-score의 성능 평가를 진행한 결과 유니모달 오토인코더(UAE)와 멀티모달 오토인코더(Multimodal Autoencoder, MAE)의 성능을 상회하는 결과를 얻어 이상탐지에 있어 효과적이라는 것을 확인하였다.