본 연구는 지배주주의 소유지배괴리도가 경영자 보수에 미치는 영향을 규명하기 위해 2001년부터 2008까지 공정위가 상호출자제한 기업집단으로 발표한 기업집단 소속 122개 기업 575건을 대상으로 실증분석을 시하였다. 실증분석 결과, 첫째, 지배주주의 소유지배괴리도와 경영자 보상 (등기임원 1인당 현금보상) 간에는 부(-)의 유의적인 관계가 존재하였다. 둘째, 지배주주의 소유지배괴리도는 경영성과와 경영자 보상 간의 민감도에 부(-)의 유의적인 영향을 미쳤다. 본 결과는 지배주주가 소유지분을 초과하여 지배권을 가질수록 지배주주의 대리인 비용에 대한 이해관계자의 우려를 완화시키기 위해 경영자 보상 수준을 낮추는 반면 경영성과에 대한 경영자 보상의 민감도를 약화시키는 것으로 나타났다.
강화학습은 에이전트(agent)가 주어진 환경(environment)과의 상호작용을 통해서 상태(state)를 변화시켜가며 최대의 보상(reward)을 얻을 수 있도록 최적의 행동(action)을 학습하는 기계학습법을 의미한다. 최근 알파고와 같은 게임뿐만 아니라 자율주행 자동차, 로봇 제어 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. 상수도관망 분야의 경우에도 펌프 운영, 밸브 운영, 센서 최적 위치 선정 등 여러 문제에 적용되었으나, 설계에 강화학습을 적용한 연구는 없었다. 설계의 경우, 관망의 크기가 커짐에 따라 알고리즘의 탐색 공간의 크기가 증가하여 기존의 최적화 알고리즘을 이용하는 것에는 한계가 존재한다. 따라서 본 연구는 강화학습을 이용하여 상수도관망의 구성요소와 환경요인 간의 복잡한 상호작용을 고려하는 설계 방법론을 제안한다. 모델의 에이전트를 딥 강화학습(Deep Reinforcement Learning)으로 구성하여, 상태 및 행동 공간이 커 발생하는 고차원성 문제를 해결하였다. 또한, 해당 모델의 상태 및 보상으로 절점에서의 압력 및 수요량과 설계비용을 고려하여 적절한 수량과 수압의 용수 공급이 가능한 경제적인 관망을 설계하도록 하였다. 모델의 행동은 실제로 공학자가 설계하듯이 절점마다 하나씩 차례대로 다른 절점과의 연결 여부를 결정하는 것으로, 이를 통해 관망의 레이아웃(layout)과 관경을 결정한다. 본 연구에서 제안한 방법론을 규모가 큰 그리드 네트워크에 적용하여 모델을 검증하였으며, 고려해야 할 변수의 개수가 많음에도 불구하고 목적에 부합하는 관망을 설계할 수 있었다. 모델 학습과정 동안 에피소드의 평균 길이와 보상의 크기 등의 변화를 비교하여, 제안한 모델의 학습 능력을 평가 및 보완하였다. 향후 강화학습 모델을 통해 신뢰성(reliability) 또는 탄력성(resilience)과 같은 시스템의 성능까지 고려한 설계가 가능할 것으로 기대한다.
기존의 전력 계통에서 전기적인 거리는 서로 다른 두 모선 사이의 물리적인 관계를 추정하여 분할하는 방법으로서, 인접한 영역의 상호작용을 최소화하여 분할하는 방법을 사용하였다. 그러나 영역 간 상호 작용의 최소화를 고려했음에도 인접한 영역에 더 큰 영향을 미치는 것을 확인 할 수 있었다. 본 논문에서는 이러한 문제점을, 파이션을 이용해서 분석하였고, 인접한 영역간의 상호 작용을 고려하여 기존의 전력계통 분할 방법 보다 향상된 분할 방법을 파이션을 사용하여 제시하였다.
본 연구는 온라인 게임을 플레이하는 플레이어의 즐거운 경험에 중요한 영향을 미치는 요소가 무엇인지에 대한 분석을 진행하였다. 이를 위해 본 연구에서는 먼저 온라인 게임의 중요한 두 가지 상호작용, 즉 문제 해결 기반의 Personal Interaction, 가상공간에서의 사회적 활동에 기반한 Social Interaction의 중요성에 대해 분석하였다. 이와 더불어 Personal Interaction과 Social Interaction의 효율적인 진행에 필요한 디자인 요소가 무엇인지를 분석하고 그 결과를 제시하였다. 분석 결과 Personal Interaction의 효율적 진행을 위해 목표, 조작자, Feedback과 관련된 디자인 요소가 중요하며, Social Interaction과 관련해서는 가상공간과 의사소통에 관련된 디자인 요소가 매우 중요하다는 결과를 도출하였다. 마지막으로 본 연구에서는 두 가지 상호작용을 통해 플레이어가 받는 심리적 보상 중에서 어떤 심리적 보상이 플레이어의 즐거운 경험에 영향을 미치는지를 분석하였다. 그 결과 자아효능감, 자아존중감, 인지적 성과가 높을 경우 게임 플레이 과정에서 즐거움을 매우 높게 경험하는 것으로 분석되었다.
본 논문에서는 SC-FDMA(Single-Carrier Frequency Division Multiple Access) 기반 상호협력 릴레이 시스템에서 MS(Mobile Station)와 RS(Relay Station)가 서로 다른 DFT(Discrete Fourier Transform) 확산 크기를 갖는 경우에 상호협력 수신 다이버시티 결합 기법을 제안한다. 제안된 기법은 DFT 확산 길이 조정부, 위상 회전 보상부, 채널 위상 왜곡 보상부, 상호협력 수신 다이버시티 결합부로 구성된다. 제안된 기법은 상호협력 수신 다이버시티 결합 과정을 주파수 영역에서 스칼라 연산을 통하여 수행하기 때문에 계산량이 비교적 적고 다중 경로 채널에 강건하다. 모의 실험을 통하여 제안된 수신 다이버시티 결합 기법이 SC-FDMA 기반 상호협력 릴레이 시스템에서 기존의 MRC(Maximal Ratio Combining) 기법들과 비교하여 성능 향상이 있음을 보인다.
온라인게임에 관한 대다수의 연구들은 주로 심리학자들에 의한 인터넷 중독과 과학자들에 의한 관련기술의 개발에 관해 수행되어왔다. 온라인 비즈니스 모델의 관점에서 고객만족을 연구한 논문은 드문 편이다. 본 연구의 목적은 온라인게임 이용자들을 대상으로 고객만족과 주요 요인들 간의 인과관계를 조사하는 것이다. 이를 위해 연구모델은 고객만족에 영향을 미치는 주요 요인들을 규명하기 위해 상호작용, 즐거움, 도전, 보상, 디자인의 개념을 이용하였다. 연구결과 상호작용, 즐거움, 도전 요인이 온라인게임 이용자들의 고객만족에 유의한 영향을 미치는 요인으로 규명되었다. 온라인게임 이용자들의 만족도에 영향을 미치는 주요 요인에 관한 연구는 지속적으로 논의되고 있다.
PS/PPO 블렌등의 동적 탄성율 E*($\omega$)와 동적 스트레인-광학계수 O*($\omega$)을 유리전이 영역에서 동시에 측정하여, PS/PPO 3종류조성블렌드의 E*($\omega$)와 O*($\omega$)완화거동을 조성 단 일 중합체와 비교고찰하였다. PS/PPO 블렌드의 $\alpha$-분산 점탄성 거동은 조성에 관계없이 거 의 유사하여 조성 고분자가 상호 협동적으로 완화하는 것을 알수 있었다. 그러나 광학적 완 화 스펙트럼 O*($\omega$)는 정성적으로 명확히 다른 거동을 보였다. 단일 PS와 PPO의 O*($\omega$)는 전 영역에 걸쳐 상반된 부로를 나타냈으며 두 고분자의 블렌드는 조성고분자의 반대부호를 상호보상으로 인하여 복굴절이 감소하였다. 3종류블렌드는 PPO의 조성이 증가함에 따라 상 호보상에 의해 O*($\omega$)의부호가 순차적으로 변하여 반전하였으며, 저 복굴절 PS/PPO 블렌드 의 PS조성이 65-80wt% 범위내에 있음을 추정할수 있었다. 상이한 부호를 갖는 복굴절 특 성으로 인하여 블렌드 내에서 각 성분 고분자의 완화 기여를 다순 가성법칙에 의해 정량적 으로 계산하는 것이 가능하였다. 또한 PS/PPO 블렌드의 상용성을 광학적 부분 기여 파라메 터를 사용하여 고찰하였다.
본 논문에서는 깊이 정보를 이용하여 영상을 색상 분포가 각각 다른 객체 영상으로 분리하고 개별적으로 히스토그램 매칭 기법을 적용하는 조명 보상 기법을 제안한다. 서로 위치가 다른 다시점 카메라의 경우, 다시점 비디오 부호화(multi-view video coding)의 성능을 저하시키는 인접 시점 영상 간 조명 불일치 현상이 발생한다. 이러한 조명 불일치를 보상하기 위한 히스토그램 매칭(histogram matching)을 이용한 전처리 기법이 제안되었다. 모든 시점의 다시점 영상 히스토그램은 정해진 참조 시점 영상의 히스토그램으로 매칭되어 조명 불일치와 다시점 비디오 부호화의 성능을 개선할 수 있다. 하지만 일반적인 영상은 색상 분포와 깊이 정보가 상호 독립적인 객체들로 구성되어 있다. 또한 다시점 비디오는 시점에 따라 획득된 영상 간에 동일 객체의 위치와 깊이가 서로 달라 정해진 참조 시점의 히스토그램으로 매칭하는 기존의 방법은 적합하지 않다. 본 논문에서는 주어진 영상 내에서 깊이 정보를 이용하여 객체를 먼저 분리하고, 객체 영상별로 히스토그램 매칭 기법을 적용하여 색상 보상을 수행하는 새로운 기법을 제안한다. 실험을 통해 제안하는 객체 단위의 조명 보상 기법이 향상된 다시점 비디오 부호화 효율을 보이는 것을 확인하였다.
소비자들은 온라인 커뮤니티에서 정보공유 및 상호작용을 통해 자신의 경험을 자유롭게 게시하고 있으며, 이러한 메시지들은 구매에 있어서 중요한 영향력을 발휘하고 있다. 본 연구는 온라인 커뮤니티의 참여도를 유발할 수 있는 커뮤니티 특성요인과 커뮤니티에서 이루어지는 구매행동과의 관계를 알아보기 위해 실시되었다. 온라인 커뮤니티에서 구성원들이 적극적인 참여를 유발할 수 있는 커뮤니티 특성을 크게 커뮤니티 지원과 관계지원 두 차원으로 나누고, 보상, 외적 규범, 상호작용, 동류의식을 독립변수로, 참여를 매개변수로 하여 공동구매 의도에 어떠한 영향을 미치는지 알아보았다. 그리고 이를 한국과 중국에서 데이터를 수집하여 온라인 커뮤니티에서 한국과 중국 소비자들의 행동을 분석하고자 하였다. 온라인 커뮤니티 이용자 524명을 대상으로 설문조사를 실시하여 구조방정식 모델링을 사용하여 수립된 가설들을 검증하였다. 지각된 외적 규범이 높을수록 참여에 부정적인 영향을 미친것으로 되었다. 반면에 보상, 상호작용, 동류의식이 모두 참여에 긍정적인 영향을 미친 것으로 나타났다. 온라인 커뮤니티의 참여수준이 높을수록 공동구매의도에 긍정적인 영향을 미친 것으로 검증되었다. 또한 보상과 외적규범이 참여 미치는 영향이 한국에서는 유의했으나 중국에서는 유의하지 않게 나타났다. 이러한 결과들을 토대로 온라인 커뮤니티의 구축하는 데에 있어서 여러 가지 시사점을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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