오늘날 국내외 경기 침체로 전반적인 실업률이 상승하고 있는 상황에서도 대졸자들의 중소기업 취업 기피현상으로 인한 인력수급의 불균형과 사회적 불안요인은 여전히 발생하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위한 시사점을 제공하기 위하여 본 연구는 대학생들의 중소기업 취업에 관한 신념과 태도가 어떻게 중소기업 취업의도에 영향을 미치는지를 Ajzen의 계획된 행동이론(TPB: Theory of Planned Behavior)을 바탕으로 조사 분석하였다. 본 연구는 Ajzen이 제시하는 2단계 실증 조사방법에 따라 진행되었으며, 1단계 설문조사에서는 중소기업 취업과 관련된 부각된 신념, 규범적 준거인 및 통제요인을 추출하고 이를 바탕으로 2단계의 본 설문을 설계하여 조사를 실행하고 그 결과를 분석하였다. 자료의 분석기법으로는 2세대 다변량 분석기법에 속하는 구조방정식 모형 중 특히 PLS 구조방정식 모형을 이용하였다. 이는 본 연구가 탐색적 성격을 지니므로 공분산 기반 구조방정식보다 PLS 구조방정식이 보다 적합할 것이라는 판단에 따른 것이다. 연구 결과, Ajzen의 TPB 이론이 대학생들의 중소기업 취업의도를 설명하고 예측하는 데에도 매우 효과적인 모형임을 입증하였다. 우선, 성별 요인은 중소기업 취업의도와 영향요인 간에 유의적인 조절변수로 작용함을 보였다. 중소기업 취업과 관련하여 여학생들은 사회적 압력을 나타내는 주관적 규범에 가장 큰 영향을 받는 반면, 남학생들은 중소기업 취업의 결과에 대한 태도가 가장 중요한 요인으로 작용하였다. 또한 조사대상자들은 학업성적이 높을수록 중소기업을 기피하는 현상을 보였다. 본 연구의 결과는 중소기업들이 보다 유능한 대졸 취업자 채용을 위한 홍보와 채용결정에 유익한 시사점을 제공해 줄 수 있을 것이다. 추후 다양한 전공을 대상으로 추가적인 매개변수와 조절변수를 포함하는 후속 연구들이 요구될 것이다.
해사영어는 선박 운항, 해양 안전, 선내 의사소통 및 선외 교신을 위해 설계된 특수한 영어 언어체계이다. 국제해사기구 STCW(선원의 훈련, 자격증명 및 당직근무의 기준에 관한 국제협약)에 따르면 국제항해에 종사하는 항해사가 되기 위해서는 SMCP를 포함한 해사영어 대한 충분한 이해가 수반되어야 한다. 본 연구는 음성인식, 번역, 단어 기입 등 유형의 해사영어시험을 통하여 학생들의 해사영어 활용 능력을 측정하고 플랫폼 사용에 따른 시험 점수 향상 정도, 나아가 초임항해사로 나가기 위하여 요구되는 해사영어 시험 플랫폼 활용 시간 등을 조사하고자 하였다. 실험은 먼저 초기 시험을 통해 학생들의 일반영어능력과 SMCP 활용 능력에 대한 연관성을 조사한 후, 중간 시험 및 최종 시험을 통해 플랫폼 활용에 대한 점수 향상 정도, 응시시간 변화 등 요인을 측정하였다. 초기 시험을 통해 개인 요인(예: 토익 점수, 본인 스스로에 대한 영어능력 평가)에 따른 그룹 간 해사영어시험 점수에 유의한 차이가 있음을 확인하였으며, 중간시험 및 최종시험을 통해 플랫폼 활용이 유의한 시험점수 향상으로 이어졌음을 확인하였다. 해당 연구는 해사 교육분야에 다양하게 적용할 수 있는 학습 플랫폼 활용 효능을 조사하였으며 향후 해사영어 교육 외 그 범위를 넓혀 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
환경 요구 조건의 강화로 오래된 탈질 설비에 대한 성능 개선이 필요하다. 본 연구에서는 전산 해석 기법을 이용하여 성능 향상의 가능성을 제시하고자 하였다. 입구 안내 깃과 곡확산부 등 설비 내 유로의 기하학적인 형상의 수정과 암모니아 분사량의 제어 등 설계와 운전 조건을 둘 다 변경하여 해석을 수행하였다. 촉매 층에 유입되는 혼합가스의 유동 균일성과 NH3/NO 조성비, 설비의 압력 강하 등 3가지 성능변수 관점에서 기존에 운영되는 조건과 본 연구에서 제시된 조건을 비교하였다. 전산 해석에서 적용된 유동장의 범위는 연소로 절탄기의 출구에서 공기 예열기의 입구까지로 탈질 설비의 전 영역이다. 전산 해석 도구로 열유체 전용 소프트웨어인 ANSYS-Fluent를 사용하여 유동 특성을 해석하여 성능을 도출하였고 최적화 알고리즘인 Design Xplorer를 사용하여 암모니아의 분사량을 노즐별로 조절하였다. 변경된 설비 조건은 기존의 조건과 비교하여 유동 균일성과 NH3/NO 조성비는 각각 45.1%와 8.7% 향상되었으나 전체 압력 강하는 1.24% 증가하였다.
본 연구는 경찰교통에서의 효과적 ChatGPT 활용 방안 도출을 위한 사전 연구로서 운전면허 학과시험과 도로교통사고감정사 시험에 대한 ChatGPT의 응답을 분석하였다. ChatGPT가 뛰어난 성능과 접근성으로 여러 분야에서 기대를 받고 있으나 경찰 교통법규와 같이 고도의 정확성이 요구되는 분야에서는 사전에 그 성능과 한계를 탐색할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 운전면허 학과시험 문제은행과 도로교통사고감정사 1차 시험을 대상으로 파이썬 코드로 OpenAI API를 이용해 30회의 반복 실험으로 ChatGPT의 응답을 수집하고 응답 결과를 바탕으로 시험별·연도별·내용 영역별 정답률, 일관성 능력을 분석하였다. 분석 결과 첫째, 운전면허 학과시험 및 도로교통사고감정사 1차 시험의 평균 정답률은 각 44.60%, 35.45%로 합격기준보다 낮았다. 연도별로는 2022년 이후 정답률이 평균 정답률을 하회했다. 둘째, 영역별 정답률은 29.69%~56.80%로 나타나 큰 편차를 보였다. 셋째, 정답을 맞힌 경우 95% 이상 일관되게 같은 응답을 출력하였다. ChatGPT의 효과적 활용을 위해서는 사용자의 전문 지식, 평가 데이터 및 방법 마련, 양질의 교통법규 말뭉치 설계와 주기적 학습이 필요하다고 판단된다.
전 세계적으로 유례없는 Covid-19 팬데믹으로 인해 기업의 비즈니스 방식 및 내용이 크게 변화됐다. 따라서 Covid-19 이후 산업 전반에서 일어나고 있는 혁신 양상을 면밀히 모니터링하고, 이를 바탕으로 미래 비즈니스를 기획/설계하는 것이 산업현장에서 크게 요구되고 있다. 다수 연구에서 펜데믹 이후 비즈니스 동향 분석이 시도됐으나 특정 산업에 국한된 분석을 수행하는 점, 설문 및 문헌 연구 중심으로 수행되어 객관적 데이터의 활용이 부족한 점에서 한계점이 존재하고 있다. 이에 본 연구에서는 글로벌 스타트업 데이터인 Crunchbase를 활용하여 Covid-19 이후 비즈니스 산업의 트렌드를 분석하고자 한다. 트렌드 분석을 위해 Crunchbase에서 2018년부터 2021년까지 2년 단위로 데이터를 수집 및 전처리를 진행하였다. 산업 변화를 확인하기 위해 네트워크 분석, LDA 기반 토픽 분석, Doc2vec 클러스터링 분석을 결합한 접근 방식을 사용하여 비즈니스 콘텐츠의 변화를 분석하였다. 연구 결과 각 분야에서 비대면/온라인 기술들이 훨씬 전문성을 갖추며 성장하고 있으며, 기술융합에 초점을 두고 많은 산업들이 성장하고 있는 것으로 파악되었다. 본 연구는 Covid-19의 영향으로 기업투자자 및 예비 창업자들에게 급속도로 변화하는 산업의 흐름을 파악할 수 있게 하고 투자 의사결정에 많은 도움을 줄 것으로 기대된다.
이 연구의 목적은 과학자들의 과학지식 생성 과정을 밝히는 것이었다. 이를 위해 저명한 과학학술지에 세계적 수준의 논문을 3회 이상 발표한 과학자 중 연구에 적합한 과학자 4명을 선정했다. 그리고 이 과학자들이 발표한 최근의 논문들을 분석하여 과학지식 생성 과정을 전체적으로 기술했고, 심층 면담을 통해 지식 생성 과정의 세부 과정을 추가하여 프로토콜을 완성했다. 이렇게 완성된 프로토콜을 인지 과정 모형화 절차에 따라 분석했다. 연구 결과에 의하면, 과학자들의 과학지식 생성 과정은 크게 귀납적 과정, 귀추적 과정, 연역적 과정으로 구분된다. 먼저 귀납적 과정은 단순 관찰과 조작 관찰을 포함한다. 여기에서 조작 관찰은 '의문 생성 $\rightarrow$ 추측/예측 $\rightarrow$ 조작방법 설계 $\rightarrow$ 조작 $\rightarrow$ 단순 관찰' 등의 하위 과정을 포함한다. 그리고 귀추적 과정은 의문 생성 과정과 가설 생성 과정으로 구분된다. 여기에서 가설 생성 과정은 '사실 인식 $\rightarrow$ 경험상황표상 $\rightarrow$ 원인적설명자 동정 $\rightarrow$ 원인적설명자 차용 $\rightarrow$ 가설적설명자 조합 $\rightarrow$ 가설 확인' 등의 하위 과정을 포함한다. 마지막으로 연역적 과정은 방법 및 기준 고안 과정과 가설 평가 과정으로 구분된다. 여기에서 방법 및 기준 고안 과정은 '경험검증상황 표상 $\rightarrow$ 경험 검증방법 표상 $\rightarrow$ 경험검증방법 차용' 등의 하위 과정을 포함한다. 그리고 가설 평가는 결과 수집 과정과 가설 평가 및 결론 진술 과정을 포함한다.
본 연구의 목적은 테크놀로지를 활용한 모델의 평가와 수정 과정에서 나타난 예비화학교사들의 모델의 본성에 대한 인식 변화를 분석하는 것이다. 모델의 본성에 대한 인식 변화는 선행연구에서 예비화학교사들에게 부족하다고 판단된 표상적 측면의 함축화와 간단화, 설명적 측면의 해석, 추론, 설명, 정량화를 중심으로 분석하였다. 이를 위하여 충청북도에 있는 사범대학의 3학년 예비화학교사 19명을 대상으로 테크놀로지를 활용하여 개발한 보일 법칙 관련 모델을 평가하고, 평가 결과를 바탕으로 모델을 수정하여 최종 평가하도록 요구하였다. 연구 결과, 표상적 측면의 간단화, 설명적 측면의 해석, 설명, 정량화에 대한 예비화학교사들의 인식이 모델의 평가와 수정 과정을 통해 긍정적으로 변화되었음을 확인할 수 있었다. 따라서 모델의 본성에 대한 인식이 변화하기 위해서는 모델의 평가와 수정 과정이 핵심적인 역할을 하는 것을 알 수 있었다. 하지만 표상적 측면의 함축화와 설명적 측면의 추론에 대한 인식 변화는 거의 나타나지 않았다. 이러한 요소들에 대한 인식은 다른 요소들의 인식보다 변화하기 어려운 것으로 볼 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 예비화학교사들을 위한 보다 정교한 교육 설계가 필요하다.
최근 산업제어시스템은 정보기술과 운영기술을 융합하는 Industrial IoT의 도입과 함께 진화를 계속하고 있지만, 과거에는 경험하지 못한 다양한 사이버 공격 역시 증가하고 있다. 제어센터에서 전송되는 다양한 명령어 메시지를 통해 시스템을 구성하는 필드 디바이스들에 대한 모니터링 및 운영 제어가 행해지기에 명령어 메시지에 대한 무결성과 더불어 제어센터에 대한 인증은 필수 요구사항이 되고 있다. 기존의 대칭키 기반의 메시지인증코드 방식 또는 공개키 기반의 서명 방식은 제어센터 그리고 자원 제약적 필드 디바이스의 비대칭성에 따른 적용상의 제약들이 존재한다. 특히, 대칭키 방식에서는 필드 디바이스에 설치된 대칭키가 공격자에게 노출되면 시스템 전반적인 보안 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 명령어 메시지를 구성하는 구성 필드들이 취할 수 있는 데이터 값들이 제한적(낮은 엔트로피)이라는 점에 착안하여 암호해시함수로 구축된 이중 해시체인을 통한 메시지 인증기법을 제안한다. 한 쌍의 이중 해시체인은 오직 한 개의 명령어 메시지에 적용되기에 다중 사용을 위한 Merkle 트리에 기반을 둔 확장 기법 역시 제안한다. 메시지 인증을 위해 암호해시함수 이외의 암호 프리미티브는 사용이 안되기에 계산 복잡도는 매우 낮게 유지될 수 있음을 성능평가를 통해 확인한다.
최근 탄소 저감에 대한 요구가 증가함에 따라 전 세계적으로 화석연료의 사용을 줄이고, 신재생 에너지에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 신재생 에너지를 활용한 발전 방식 중, 부유식 해상풍력발전기는 설치제약이 적으며, 대규모 단지 구성이 수월한 장점이 있다. 부유식 해상풍력발전기의 파랑 중 운동응답 해석은 초기 설계 단계에서 필수적으로 수행되어야 한다. 본 연구는 부유식 해상풍력발전기 중반잠수식 해상풍력발전기에 대하여 종경사각에 따른 주파수 영역에서의 운동 해석을 수행하고, 종경사각에 따른 운동 특성에 미치는 영향을 평가하고자 하였다. 운동응답 분석은 6자유도 운동 중 Heave, Roll, Pitch에 대하여 수행하였다. 고유 주기 분석을 수행하여, 종경사각의 변화가 Heave, Pitch 운동은 유의미한 변화를 나타내진 않았지만, Roll 운동은 규칙적으로 변화함을 확인하였다.
본 연구는 국내 간호대학생의 신생아 시뮬레이션 실습교육 관련 연구동향을 살펴보기 위한 서술적 조사연구이다. 문헌수집은 국내 6개 전자 데이터베이스에서 ('신생아 시뮬레이션')과 ('간호학생' OR '간호대학생' OR '학생간호사')로 조합하여 검색한 결과 총 17편을 선정하였다. 연구결과는 2011년~2015년 7편으로 시작하여 2016년~2020년 5편과 2021년~2023년 5편으로 다소 감소하는 것으로 나타났다. 연구설계는 양적연구 총 16편(94%)으로 중재연구 15편(88%), 서술적 조사연구 1편(6%)이고, 혼합연구는 1편(6%)이었다. 시뮬레이션 주요 사례 주제는 고위험 신생아 간호 9편(52%), 호흡곤란증후군 중환아 간호 3편(18%), 신생아 간호 3편(18%) 정상 신생아 간호 1편(6%), 신생아 응급 기도 간호 1편(6%)으로 나타났다. 주요 결과 변수 및 적용효과는 임상수행능력 5편(19.2%)이 가장 많았고 그 다음 순으로 실습만족도 3편(11.5%)이었고 적용 효과가 있는 것으로 나타났다. 결론적으로 간호대학생의 신생아 시뮬레이션 실습교육의 확대, 반복연구, 질적연구 등 다양한 연구방법이 요구된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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