대한전기학회 2008년도 Techno-Fair 및 합동춘계학술대회 논문집 전기물성,응용부문
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pp.145-146
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2008
초고압 케이블에서 발생하는 부분방전을 측정하기 위해 다양한 방법들이 연구 개발되어왔다. 최근에는 초고압 케이블의 설치 후 시행하는 준공시험에 있어 부분방전 측정을 필수적으로 할 만큼 부분방전 진단기술의 중요성이 부각되고 있는 실정이며, 디지털 측정기술을 통한 부분방전자동측정 기술이 많이 제안되고 있다. 특히, 비전문가들만으로도 진단 및 감시가 가능하도록 하는 자동 패턴 분류에 대한 다양한 연구에 활발히 보고되고 있다. 본 논문에서는 초고압 케이블에서 발생되는 결함을 내부, 외부, 노이즈의 세 가지로 분류하고 PRPD(Phase Resolved Partial Discharge) 형태로 모의된 실험데이터와 현장에서 축적된 데이터를 선별하여 다양한 통계치를 추출하였고, 결함별 구분이 용이하지 않은 통계치를 제외한 값들을 Neural Network 방법으로 학습시켰다. 학습된 가중치 값을 LabView로 작성된 프로그램에 사용하여 변전소 내 EBG에서 검출한 부분방전 측정 결과에 적용하였다.
주식시장은 자본주의 경제에 있어서 기업에게는 자본조달의 창구라는 기능을, 일반 투자자에게는 투자기회를 제공하고 국민경제적 입장에서는 자산과 부의 재분배 기능을 수행하는 등 매우 중요한 역할을 수행하고 있다. 따라서 국민경제를 이루는 거시경제학적 변수와 관계가 있을 것으로 보고 일부 연구자들은 거시 경제변수가 주가에 어떤 영향을 주는 지를 분석하고자 했다. 한편 주식시장에 있어서 인구통계학적 변수 역시 의미있는 변수이다. 특히 주식시장에 투자자로 직접 참여하는 투자자수는 더욱 중요하다. 본 연구는 단지 일부 거시경제학적 변수만의 효과를 다루었던 연구와 달리 인구통계학적 변수까지 종합적으로 고려하여 이들 변수가 주가에 미치는 영향을 분석할 수 있는 이론적인 토대를 정리하고 모형 도출을 위한 선행연구이다.
본 연구는 한국 여성사서들의 전반적인 직업실태 및 직업관을 조사 분석함으로 여성사서들이 향후 한국 사서직의 전문성 제고에 기여할 수 있는 방안을 모색해 봄에 그 목적을 두었다. 조사 대상은 전국의 공공, 대학, 전문도서관의 정사서자격증을 소지한 여성사서들이며 자기보고식 질문지를 통하여 자료를 수집, SPSS통계 팩케지에 의해 처리하였다. 여성사서들의 인구학적 특성 (연령별 분포; 결혼여부; 교육수준), 직업적 특성(관종별 분포; 직위; 재직연한; 업무지속성;전문직적 활동), 직업에 대한 태도(결혼후의 계속근무의사; 직업계속동기; 성차별요인; 직업만족도) 등이 분석되었으며 결론을 통하여 한국사서직의 전문성제고와 발전을 위한 구체적인 방안이 제안되었다. (본 연구는 연구자의 박사학위논문(1991) 내용의 일부를 발췌한 것으로 통계수치는 기존의 연구결과에 ‘한국도서관총계’(한국도서관협회, 1993)상의 수치를 반영한 것임.)
최근에 R은 여러 분야에서 많이 사용되고 있다. 특히 모의실험(simulation)이나 통계학 관련 연구에 많이 사용되고 있다. 모의실험을 하는 경우에는 많은 반복으로 인해 R 프로그램의 수행 속도가 매우 중요하다. 또한 데이터마이닝 분야에서도 R을 많이 사용하고 있다. 우리는 데이터 마이닝에서 데이터의 전처리 과정 중 Fayyad & Irani 방법을 사용하여 연속형 변수를 이산화하는 실험을 하였으며, 이를 위해 R을 사용하였다. 이 프로그램은 재귀 함수를 이용하고 이런 과정에서 빈도표 작성, information계산, 빈도표의 분할, 정지 규칙 등의 여러 함수를 사용하게 되어있다. 우리가 작성한 R 로드를 사용하여 UCI DB의 Iono 자료를 (속성이 35개, 사례수가 약 1000개정도) 이산화 하였을 때 7초 이상의 상당한 시간이 소요된다. 반면에 JAVA로 만들어진 Weka에서 똑같은 Fayyad & Irani 방법을 수행했을 때 위와 같은 큰 자료를 이산화하는 속도가 매우 빨라 수행시간은 거의 무시할 만하였다. 이런 차이점을 보고 R 프로그램의 수행 속도를 늘이는 방법을 찾게 되었다. 이 본 발표에서는 R 코드 중 시간이 많이 소요되는 것들을 몇 가지 선정하고 이들을 더 효율적으로 만들 수 있는 코드를 작성하여 이들 코드의 수행속도를 비교하였다. 또한 몇 가지 명령에 대해서는SAS와도 비교하였다.
본 연두는 환경교육교사들이 배워야 할 교육내용에 관한 선행연구를 기초로 하여 우리나라 중학교 교사들의 환경교육수행과 관련된 변인들을 분석해 보고자한다. 조사대상자 는대구.경북지역 중학교교사 295명이며 이들의 환경문제에 관한 이해도, 환경교육에 관한 목표 및 개념 인식 수준은 비교적 높으나 환경교육수행은 가장낮게 나타났다. 담당교과목별 환경교육관련 변인을 보면 환경교육수행에 있어서만 통계적으로 유의하게 나타났으며 교과 목별로 보면 도덕.국민윤리와 가정.실업.기술 담당교사의 평균이 가장 높다. 환경교육수 행에 대한 제변인의 영향력은 교육수준만 통계적으로 유의한 결과를 보여주었다 또한 담당 교과목별 환경교육수행에 대한 환경교육수준의 영향력은 가정.실업.기술과목 교사들의 경 우 가장 의미가 있었다 환경교육수행 수준이 높은 집단의 특성은 환경교육관련변인 중에서 환경교육수준(p<.001) 사회.인구적 변인중에서는 성별(p<.01) 연령(p<.01) 교육경력(p<.05) 담당교과목 (p.05)에 있어서 유의한 의미가 있으며 남성 40대 이상 교육경력 16년이상의 집 단 도덕.국민윤리와 가정.실업.기술과목의 집단이 더 많이 소속되어있다. 이러한 연구결 과는 환경교육수행을 위한 교사양성 및 교사재교육을 위하여 의미가 크다고 하겠다.
본 논문은 중소기업의 기술혁신 활동에 대한 세 개의 독립적인 조사-광운대학교의 중소기업 기술수요조사, STEPI의 기술혁신활동조사, 중소기업청의 기술통계조사-를 활용하여 혁신형 중소기업과 일반 중소기업의 혁신 역량을 비교해 보았다. 이는 현행 벤처 및 이노비즈 인증 제도의 효과성을 평가해 보고 개선방안을 도출하기 위함이다. 분석결과 중기청의 기술 통계조사를 제외하고는 혁신형 증소기업과 일반 중소기업 간 혁신활동 차이가 존재하지 않았으며, 이는 혁신형 중소기업 발굴 및 인증시스템이 혁신적인 중소기업들을 선별해 내는데 한계가 있음을 의미한다. 연구결과를 토대로 향후 벤처 및 이노비즈 기업 발굴 육성 정책의 개선방안을 논의하였다.
시간의 경과에 따라 관측된 시계열 자료를 통해 데이터 분석을 하고 적당한 모형을 생성함으로써 미래 시점을 예측하는 방법들은 그 동안 많은 방법들이 제시되었고 연구 되고 있다. 그 중 최근 들어 과거의 데이터를 바탕으로 관측된 각 시점에서의 분산을 서로 다른 분산(조건부 이분산성)을 따른다고 가정하고, 이를 분석하는 모형(ARCH, GARCH, Stochastic Volatility(SV))들이 옵션 가격분석이나 환율 변화 등 경제 시계열자료의 예측 모형을 위하여 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 한국의 KOSPI 데이터(1995년 1월 3일부터 2001년 12월 28일, 총 1906일)를 바탕으로 (조건부) 우도함수 모수 추정 방법을 이용한 GARCH(1,1) 모형과, MCMC 방법을 이용하여 모수를 추정한 SV 모형을 적용시켜 보고 각 모형들의 예측 정확도를 비교하여 보았다.
본 연구는 2012년 4월 2일부터 2012년 4월 8일까지 519명의 대전 소재 4년제 대학생들을 대상으로 스마트폰의 학습 활용에 대한 실태를 설문하여 학생들이 느끼는 학습 활용도와 학습 활용상의 문제점을 도출해 보고 또한 학년별, 성별 차이를 SPSS 18 패키지를 사용하여 분석하였다. 설문 결과 스마트폰의 학습 활용성에 대한 인식은 "보통"이라는 응답이 40.6%에 달하고 "그렇다"라는 응답과 "정말 그렇다"라고 하는 긍정적 응답은 26.6% 및 5%인 반면 "그렇지않다", "정말 그렇지 않다"라는 부정적 응답은 21.9% 및 5.9%를 나타내 학문적 활용성은 의미를 찾기 어려운 결과를 나타냈다. 성별, 학년별 차이는 통계적으로 유의할 정도의 차이를 보이지 않았다. 한편 스마트폰이 학습 활용에 있어 가장 큰 문제점이 무엇인가 하는 응답에는 "주로 엔터테인먼트에만 쓰게 된다"는 응답이 47.3%로 가장 높은 응답율을 보였고 "학습할 콘텐츠가 별로 없다"는 응답이 20.48%, "화면이 작아 학습에 부적합하다"는 응답이 17.1%로 뒤를 이었다. 이 역시 학년별로는 통계적으로 유의할 정도의 차이를 보이지 않았지만 성별로는 이유의 차이가 있었다.
의약품에 대한 안전성 정보 수집과 관리는 온라인, 오프라인을 통해 약물 이상 사례를 보고받는 형태로 진행되고 있다. 하지만 소비자들의 자발적인 참여로 이루어지므로 실제 발생하는 약물 부작용보다 데이터가 현저히 적다는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 약물 이상 데이터 희소성 문제를 해결 할 수 있도록 소셜 미디어에서 약물 부작용 표현을 찾을 수 있도록 하였다. 소셜 미디어의 경우에는 표준 약물 부작용 용어를 사용하기보다는 일반인들이 자연어로 표현한 경우가 많으므로 개체명 인식 기법을 이용해 부작용을 추출할 수 있는 모델을 개발하였다. 또한 추출된 부작용 표현을 표준용어로 분류할 수 있는 모델을 제시하였다. 실험 결과 제안한 두 가지 모델은 0.9 이상의 정확도를 얻을 수 있었으며, 일반 사용자들이 자연어로 표현한 약물 부작용 표현을 효과적으로 찾아내고 표준 부작용 용어로 매핑할 수 있음을 보여준다.
오늘날 기업은 IT 서비스 제공자에게 급변하는 비즈니스에 신속하게 대응하고 안정적 IT 서비스 지원을 통한 비즈니스 서비스의 연속성 증대와 IT 조직의 효율적 운영을 통한 운영 비용 절감을 요구하고 있다. 이에 국내외 ITO(IT Outsourcing) 기업들은 고객에게 TCO(Total Cost of Ownership : 총소유비용) 경감 외에 Time-to-Market 단축과 고품질의 IT 서비스를 제공하기 위한 전략적 지원체계가 필요하게 되었고 SLA를 기반으로 한 SLM 프로세스의 체제 정비에 심혈을 기울이기 시작했다. 그러나 이제까지의 SLM 프로세스는 단순 정보만 제공되어 IT 서비스를 유지, 개선시키기에는 한계가 있다. 그러므로 여러 프로세스들이 통합되고, 측정지표에 대해 실시간으로 자동 집계되어 통계 리포트를 제공하고 통계결과를 자동으로 보고하여 문제 발생시 원인 파악 및 대처가 빠르게 진행될 수 있도록 자동화된 통합 SLM 시스템 구축이 필요하다. 본 연구에서는 통합되고 자동화된 SLM 프로세스 모델 제시를 통해 프로세스 단계별로 성공요인을 도출하고 다양한 기업에 적용 후, 실증적 기대효과를 제시하여 향후 SLM 시스템을 구축하는 기업에게 실질적인 지침을 마련해주고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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