본 연구는 사회 혁신분야의 문제해결도구로 활용 비중이 커지고 있는 디자인 씽킹과 액션러닝 방법론을 비교분석하고 통합모델을 제시하는데 목적이 있다. 구체적으로 두 방법론의 프로세스 측면에서 유사점과 차이점을 비교, 분석하고, 두 방법론의 장점을 기반으로 통합된 방법론을 제시하고자 한다. 비교 분석 연구를 통해 제시된 통합모델은 디자인 씽킹 방법론의 완성도를 높이기 위하여 액션러닝의 팀빌딩과 성찰 프로세스 부분을 중점적으로 보완하였다. 또한 통합모델을 검증하기 위한 사례 연구를 통해 디자인 씽킹 방법만을 활용하는 경우보다 액션러닝이 가미된 통합모델이 더욱 우수한 성과 도출이 가능하다는 것을 통계적으로 검증하였다. 본 연구결과는 사회혁신 도구로 활용할 수 있는 디자인 씽킹과 액션러닝 방법론을 이해하는데 기여할 수 있으며, 두 방법론을 기반으로 수정된 통합모형을 제시함으로써 디자인 씽킹을 이용한 사회 혁신 전략의 질적 수준과 만족도를 향상시킬 수 있을 것이다.
컴포넌트는 소프트웨어의 재사용의 극대화를 통해 소프트웨어 제품의 생산성과 안정성을 제공해 줄 수 있는 방안으로 인식되고 있다. 컴포넌트 개발기법은 컴포넌트 개발 시 컴포넌트를 추출하고, 개발되는 각 컴포넌트간의 연결하며, 구현된 컴포넌트 어플리케이션에서 사용할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 현재 주요한 컴포넌트 개발 방법론으로 거론되는 UML, 카타르시스 방법론, CBD96 의 내용을 비교 분석한다.
주된 물관리 시설의 신뢰성 있는 운영 계획의 수립을 위하여 충분한 길이의 유입량을 확보하는 것은 중요하나 현실적으로 제한된 관측 자료만 존재한다. 본 연구에서는 충분한 길이의 유입량을 생성하기 위하여 유입량의 모의 방법론을 제안하고자 한다. 제안하는 모형은 크게 3가지의 방법론을 기반으로 한다. 첫 번째는 연 유입량과 월 유입량의 생성단계로 Wavelet 기반으로 Autoregressive-moving-average(ARMA)을 적용할 것이다. 다음으로 일 유입량의 생성에 있어서 과거 관측값을 기반으로 한 Z-Score-based jittering 방법론을 적용할 것이다. 이렇게 각각 생성된 연 유입량, 월 유입량 그리고 일 유입량을 K-Nearest Nedighbors (K-NN) 방법론을 이용하여 최종 유입량을 결정하고자 한다. 생성된 유입량의 유용성을 판단하기 위하여 본 연구에서는 단기와 장기에서의 시계열의 지속성을 허스트 지수와 상관계수를 사용하여 검증할 것이며 이를 과거 관측치와 비교하고자 한다. 또한 각각의 연, 월, 일별의 기준으로 주요 통계치인 평균과 표준편차를 과거 관측 시계열의 통계치와 비교하여 그 유용성을 판단할 것이다.
자료융합 (Data fusion)은 두 개 이상의 표본집단으로부터의 서로 다른 설문지 조사 자료를 혼합하여 하나의 통합되어진 자료를 만들어 내는 과정이다. 본 연구에서는 고객관계관리를 위해서 효율적으로 고객정보를 수집하고 관리할 수 있는 하나의 방법론으로서 자료융합 (Data Fusion) 방법을 제시하고, 그 방법의 유용성을 평가하고자 한다. 좀 더 구체적으로 말하면, 상관계수를 이용하여 기증자를 찾는 자료융합 방법과 Correspondence Analysis를 이용하여 기증자를 찾는 자료융합 방법의 정확도를 비교하는데 그 주요 목적을 두고 있다.
최근 인터넷 환경의 보급에 힘입어 멀티미디어 자료들의 비중이 점점 늘어나고 있다. 그 중에서 가장 범용적으로 사용되고 있는 멀티미디어 자료 표현 방법 중의 하나인 JPEG 파일의 경우에는 암호화나 특정 사용자에 대한 접근권한 등에 특별한 대안이 없는 것이 사실이다. 이에 본 논문에서는 JPEG 파일에 대하여 자료의 보안과 허가된 사용자만이 접근이 가능하게 하기 위한 방법으로 암호화를 지원하며, 암호화 알고리즘은 간단한 비트교환부터 DES 등의 다양한 암호방법론이 적용 가능한 방법을 제시하였다. 데이터 암호화는 JPEG 에서 복원을 할 때 가장 중요하게 사용되는 영역인 허프만 테이블과 비교를 위하여 이미지영역까지 확대하여 암호화를 수행하였다. 또한 이들 각각의 방법론들에 대한 비교분석을 통하여 임의의 환경 하에서의 가장 적합한 암호화 방법론의 선택기준을 살펴보았다.
소프트웨어 개발 환경의 급격한 변화와 지속적인 요구사항 변경으로 인해 발생하는 전통적 개발 방법론의 문제점을 해결하기 위한 애자일 개발방법론은 관심의 대상이 되었다. 비교적 짧은 주기를 가지고 요구사항 분석, 설계, 코딩, 테스트 과정을 끊임없이 반복하며 점차 소프트웨어의 규모를 늘려가는 애자일 개발방법은 오픈소스 소프트웨어의 개발방식(OSSDP)과 매우 유사하다고 볼 수 있다. 지금까지 애자일 방법론은 Scrum, XP, Lean, Crystal 방식 등 여러 가지 방법으로 시도 및 제안되고 있으며, 점차 다양한 프로젝트에서도 성공적으로 수행할 수 있도록 개선되고 있다. 이러한 애자일 개발방식의 특징을 OSSDP에 적용함으로써 더 많은 오픈소스 프로젝트가 성공할 수 있도록 하는 프로세스를 연구하는 것은 의미가 있다. 애자일 성명서에서 추구하는 4가지 가치인 소통, 단순성, 피드백, 용기를 반영한 관행(practice)을 OSSDP에 채택하여 추가할 경우, 사용자 만족도를 높이고 결과적으로 오픈소스 프로젝트 성숙도를 높이는데 기여할 것으로 기대한다.
기업 비즈니스를 위한 업무절차와 문서/데이터에서의 일관성 확보를 통한 비즈니스 프로세스의 표준화는 기업 내부적으로 효율적으로 개선된 프로세스에 기반한 정보화시스템의 구축뿐만 아니라, e-비즈니스 환경에서 기업간 협업체계로의 적용을 통해 새로운 기업가치의 창출을 목적으로 한다. 본 연구에서는 중소 규모의 업체에서 자사 비즈니스 프로세스를 분석 및 모델링하고 공개된 표준적 모델을 참조하여 자사 프로세스를 표준화하기 위한 방법론을 제시하고 있다. 즉, 기업이 유사 업종의 선진적인 표준모델을 참조 및 비교함으로써 프로세스 개선기회를 손쉽게 파악하고 자사 업무환경을 고려하여 프로세스 표준화의 구체적인 실행계획을 수립하기 전 단계까지의 과정에 대한 방법론의 개발을 목표로 하고 있다. 본 연구의 결과물은 표준모델의 참조를 통한 비즈니스 프로세스 표준화의 방법론으로 중소업체에서 효과적으로 활용될 수 있으며, 업종 특성을 고려한 표준모델의 공개 및 보급과 함께 프로세스 표준화를 유도함으로써 기업내부 정보화뿐만 아니라 산업 전반에 걸친 정보화 및 e-비즈니스 환경의 구현을 촉진시킬 것으로 기대된다.
우리는 두꺼운 꼬리를 갖는 분포의 모수를 추정하는 방법론을 연구하였다. 일반적으로 MLE(최대우도 추정량)가 모수추정 방법론중에 가장 많이 사용되는데, 이는 MLE가 점근적 일치성과 정규성 그리고 효율성을 가지고 있기 때문이다. 하지만 MLE가 늘 가장 좋은 추정법은 아니다. 어떤 경우에는 MLE가 존재하지 않을 수도 있고 계산이 안정적이지 않을 수도 있다. 본 논문에서는 비선형 최소제곱추정법을 이용한 모수추정 방법론을 제시하고 그 성능을 MLE와 비교하였다. NLS 추정량은 empirical CDF와 이론적 CDF의 차이의 제곱을 최소화 하는 방법론이다. 본 논문에서는 두꺼운 꼬리를 가지는 다양한 분포하에서 우리가 제안하는 NLS방법론과 MLE와의 성능을 비교하였다. 그 결과, Burr 분포에서 표본의 수가 적을 때 우리의 방법론이 MLE보다 좋은 성능을 보여주었고, Frechet 분포에서도 좋은 결과를 얻을 수 있었다.
본 연구는 중소 제조기업에서 실무 활용에 괴리가 있었던 UX 디자인 프로세스의 이론적 지식을 실제 제조 프로세스의 최적화 모델에 매핑하기 위해 체계화된 UX 방법론을 선택하여 도입하는 것을 목적으로 한다. 국내·외 학계의 이론을 바탕으로 대표적인 UX 디자인 프로세스 7개 모델을 속성과 단계별 결과물에 따라 분석하였다. 이후 국내 18개 기업과의 인터뷰, 관찰을 통해 현장에서 실제로 수행 중인 실무 프로세스를 분석하고 이론과 실무의 동질성, 차이점, 방법론을 비교하였다. 이를 기반으로 이론-실무 통합 방법론 100개를 도출하여 PLUS 프로세스 6단계에 따라 최적화된 UX 방법론 유형을 분류하였다. 이후 기업별 인터뷰를 통해 각 방법론을 적용했을때 자사 프로세스와의 일치성, 자사 리소스의 한계, 특성 등을 파악하고 분석하여 국내 기업의 니즈를 반영하고자 하였다. 본 연구의 결과는 중소 제조기업을 대상으로 UX 방법론의 표준 플랫폼을 제안하여 UX 디자인 프로세스의 상용화를 목표로 하는 기초연구로써 국내 기업의 경쟁력 향상에 기여할 수 있을 것이다.
법률 문서는 일반 사용자가 이해하기 어려운 용어로 이루어져 있고 특히 장문의 문서가 많아 법률시스템에 종사하는 종사자들 또한 많은 양의 문서를 읽기가 어려운 현실이다. 이에 문서 요약 방법중 딥러닝 기반의 사전학습 모델을 적용한 추출요약기반, 생성요약 방법론과 딥러닝 이전의 핵심문장 추출 방법론을 비교하여 법률용어의 요약성능에 대한 비교 평가를 수행하고자 하며 추후 연구과제로 법률문서에 특화된 요약 모델을 만들어보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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