정보화의 도입 및 추진은 기업의 생산성의 향상과 경쟁우위의 확보에 있어서 중요한 요소임은 이미 주지의 사실이다. 본 연구에서는 중소 제조기업에 적합한 정보화 수준 진단 방법을 제시하고, 웹 상에서 사용자가 직접 수준 진단을 수행할 수 있은 시스템을 개발하였다. 기존에 제시된 설문 항목 중심의 수준 진단 방법론을 근간으로 하여 업종 특성, 고객 특성, 공급체인상의 위치 등의 해당 기업의 특성을 고려하여 획일적인 진단 방법에서 탈피하고자 하였다. 또한, 본 웹사이트를 통해서 진단되는 다수의 사례들로부터 향후 정보화 방향 설정에 유용한 정보를 도출할 수 있는 방법의 개발을 고려한 시스템을 설계하였다.
오늘날 데이터센터는 비즈니스에서 핵심영역으로 인식되고 있으며, 이들에 대한 많은 서비스 요구는 보다 많은 에너지 소비를 낳고 있다. 따라서 데이터센터의 높은 수준의 에너지 효율성은 구축, 운영, 폐기 등 그들의 생명주기에 있어서 핵심이슈로 등장하였다. 본 연구에서는 이러한 생명기상에서 데이터센터의 그린화 수준을 진단할 수 있도록 성숙도모델에 기초한 그린데이터센터 수준진단모델을 제시한다. 본 연구에서 제시한 수준진단 모델은 엑션추어 GMM, DCEEF 등 기존 에너지평가모델 및 그린데이터센터 성숙도평가 모델을 참조하였으며, 최종적으로 건축, 공조, 전기, IT, 조직 등 데이터센터의 5개 핵심영역에 대한 진단지표를 제안하였다.
본 연구는 개인주의-집단주의 문화 개념을 도입하여, 타인의 의견이나 집단규범이 내포된 합의정보와 제품의 속성이 나타난 속성정보가 불일치한 상황에 접했을 때 개인의 문화지향성에 따라 정보의 수용과정에 차이가 있는지를 탐구하였다. 본 연구는 접근성-진단성 프레임웍에 근거하여 정보의 수용과정 모델을 개발하고 이를 중국 및 한국의 개별소비자차원에서 검증하였다. 본 연구의 실증분석 결과, 소비자의 개인주의-집단주의 성향에 따라 불일치 정보의 수용과정이 다르게 나타났다. 집단주의 성향의 소비자들은 합의정보의 합의성 지각수준을 높게 지각할수록 합의정보의 집단자아 접근성과 집단동조 진단성 수준이 증가하여 집단의견수용의도가 높아지는 것으로 밝혀졌으며, 속성정보의 속성성 지각수준을 높게 지각할수록 속성정보의 개인자아 접근성과 개인화가치 진단성이 증가하여 개인의견반영의도가 높아지는 것으로 나타났다. 한편, 개인주의성향의 소비자들은 속성정보의 속성성 수준을 높게 지각할수록 개인화가치 진단성 수준이 높아져 개인의견반영의도가 높아지며, 합의정보의 합의성 수준을 높게 지각할수록 집단자아 접근성 수준이 높아져 집단의견수용의도가 높아지는 것으로 나타났다.
본연구는 웹 상에서 원격 협력 학습을 위한 수준별 협력 학습자 진단 및 스케줄링 에이전트의 설계와 구현에 관한 연구이다. 원격 협력 학습은 동일한 학습내용에 흥미를 갖는 아동이 동시에 학습할 수 있는 환경이 필요하며 학습자의 지식 또한 비슷한 수준이어야 효과적인 협력학습을 할 수 있다. 분산 환경의 이질적인 학습자를 모으기 위해서는 좀 더 자율적이고 지능적인 시스템이 필요하며 학습자에 대한 지식을 표현하는 학습자 모델이 요구된다. 이를 위해 에이전트 시스템이 적절하게 사용될수 있으며 학습자의 수준을 판단하기 위한 진단 에이전트와 협력학습이 가능한 여러명의 학습자들을 알맞은 시간과 서버에 연결하는 스케줄링 에이전트를 웹 기반 지능형 교수 시스템에 접목하였다. 학습자 수준을 진단하는 진단 에이전트는 확신도를 높이기 위해 3-모수 로지스틱 확신공식과 시간 가중치 확신인자 공식을 적용하여 신뢰도를 높였다 또한 협력학습의 스케줄링을 위해 다양한 제약조건들의 최적해를 구하기 위해 제약 만족 문제(CSP)로 스케줄링 에이전트를 모델링하였다 본 연구에서 설계 구현한 협력학습자 진단 및 스케줄링 에이전트의 효율성을 살펴보기 위해 여러명의 학습자를 대상으로 실험하였다. 실험을 통해 각 학습자의 지식 수준 진단과 다수의 학습자가 적절한 협력학습을 하기 위한 스케줄링이 매우 효율적으로 이루어짐을 볼 수 있었다.
온라인을 이용해서 교육목적을 달성하기 위해서는 학습자 수준을 분서하여서 수준에 맞는 학습 내용을 제공해야 한다. 특히 수학과처럼 학습의 연계성이 큰 교과는 선수학습이 결손되면 후속학습의 목표 도달에 곤란을 갖게 된다. 따라서 학습자가 학습목표를 잘 도달할 수있게 하기 위해서는 선수학습 결손 여부를 판단해서 학습결손이 발견되면 보충학습을 한 뒤 본 학습을 하도록 해야 한다. 이에 본 논문에서는 IPI를 이용하여 학습자의 수학과 학습 수준을 분석할 수 있는 진단시스템을 설계 구현하였다. IPI(Individually Prescribed Instruction)는 학습자의 수준을 진단$\longrightarrow$처방$\longrightarrow$평가하는 개별처방교수법으로 이를 이용하면 학습자의 수준을 진단해서 학습자 수준에 맞게 처방을 하여 개별화된 학습을 할 수가 있다. 수학학습에 본 시스템을 활용하면 학습자는 학습결손이 일어나지 않게 되어 궁극적으로 학습목표에 도달할 수 있게 된다.
극심해지는 경쟁 환경 속에서 경쟁우위 확보를 위하여 SCM을 도입하는 기업들이 증가하고 있다. 공급망 프로세스의 복잡성과 SCM 도입에 투입되는 막대한 기업 자원을 감안할 때 성공적인 SCM 구축을 위해서는 자사의 공급망 수준에 대한 정확한 진단을 통해 취약점 및 개선점을 파악하는 것이 필수적이라 할 수 있다. 본 논문에서는 SCM 성과 측정지표에 관한 선행 연구를 살펴보고 대표적인 ETO 산업인 조선업을 대상으로 업종의 특성에 맞는 공급망 수준진단 프레임워크를 제안한다. 특히 가트너에서 제안한 공급망의 주요 3개 프로세스인 수요, 공급, 제품 관리를 기준으로 조선소의 공급망 프로세스를 세부 프로세스로 분해하고, 분해된 각 프로세스 별로 공급망 수준을 진단할 수 있는 측정지표를 제안한다. 또한 사례 연구를 통하여 제안된 공급망 수준진단 프레임워크를 실제 조선소의 공급망에 적용해 보고, 현실적 의미를 도출해 본다.
그 동안 국내외에서는 도시경쟁력 평가, 도시쇠퇴진단 등 도시의 재활성화를 위한 수준진단체계를 다양한 방법으로 구축하여 왔다. 그러나 기존 연구들에서 일반적인 도시를 진단하고 평가하는 것과는 달리 U-City의 수준을 진단하는 것은 U-City의 특성상 매우 복잡하고 어려운 작업이다. U-City는 다양한 구성요소가 서로 연계 융합되어 있어 일반적인 도시의 수준진단체계로는 그 수준을 가늠하기 힘들다. 따라서 U-City를 체계적으로 진단하기 위해서는 우선 U-City의 구조적 특성을 먼저 살펴보고 각 구성요소간의 관계성을 바탕으로 한 진단체계를 구성하는 것이 필요하다. 이에 본 연구에서는 U-City법상에 제시된 정의를 바탕으로 유비쿼터스도시계획, 유비쿼터스도시기반시설, 유비쿼터스도시기술, 유비쿼터스도시서비스 등 U-City를 구성하는 요소는 물론이고, 이를 통해 달성하고자 하는 U-City의 목표 등 다양한 요인을 종합적으로 감안한 U-City 수준진단체계의 방향성을 제시하고자 한다. 본 연구의 결과는 지역별로 상이한 U-City 품질격차를 해소하고 완성도 높은 U-City 구현을 위한 발판으로 작용할 것으로 기대된다.
최근 교육서비스 시장은 학습자의 수준을 고려한 수준별 교육으로 나아가고 있다. 이때 학습자 수준의 진단을 위하여 다양한 방법의 진단평가가 연구되고 있으며 평가 기준의 언어적 모호함을 해결하기 위해 퍼지 이론을 도입한 평가 방법 역시 하나의 방법으로 대두되고 있다. 본 논문에서는 컴퓨팅 사고력 교육 역시 수준별 교육으로 나아가기 위해 컴퓨팅 사고력 학습을 계층화 하고, 학습자가 학습 시작전 퍼지 추론을 바탕으로 한 진단 평가를 실시하여 학습자 수준에 맞는 교육 커리큘럼의 진입점을 찾아 맞춤형 컴퓨팅 교육을 제공할 수 있도록 하는 퍼지 평가 시스템을 연구·개발한다.
국내에서는 정보보호 수준평가를 위해 정보보호 관리체계 인증제도와 정보보안 관리수준평가를 운영하고 있다. 하지만 정보보호 관리체계 인증제도와 정보보안 관리수준평가는 기존의 평가인증제도, 정보통신기반보호제도, 정보보호 안전진단제도 등과의 유기적인 연결성이 부족하여 중복 진단, 비효율적인 진단 방법 등의 문제점이 있다. 또한 기존 제도들은 주로 주요정보통신기반시설의 보호에 초점을 맞추고 있어 공공기관의 수준평가에는 적합하지 않다. 본 논문은 공공기관의 정보보호 목표를 효과적으로 달성하기 위해서 기존의 다양한 정보보호제도를 분석하여 새로운 모델을 제안한다.
우리나라 신장암 발생을 소득 수준에 따라 확인하고 병기별로 분석하여 소득 수준에 따른 지연된 진단 정도의 차이를 확인하기 위하여 2015년부터 2017년까지 중앙암등록자료 및 국민건강보험공단, 건강보험심사평가원 데이터베이스를 연계하여 국가 단위 신장암 코호트를 구축하여 병기별, 소득수준별 신장암 발생률을 산출하였다. 연구 기간 중 우리나라 신장암 발생률은 모든 소득 분위에서 증가하나 의료보장인구에서만 감소하는 양상을 보였다. 신장암 발생률은 인구 10만 명 당 7.35 명이었고 이 중 83.54%가 국한 및 국소 신장암으로 소득 상위 20%에서 인구 10만 명 당 21.46명의 높은 발생률을 보였다. 그 중 국한 및 국소 신장암이 18.37명으로 소득 수준이 높을수록 국한 및 국소 신장암 발생률이 높은 것으로 확인된 반면 소득 수준이 낮을수록 원격 전이된 상태로 신장암을 진단받을 위험이 높음(소득 하위 20% adj.OR 1.807, 95% CI 1.411-2.222)을 확인하였고 의료보장인구에서는 병기 미상으로 진단받을 위험비가 1.926(95% CI 1.317, 2.816)으로 관찰되었다. 소득 수준이 높을수록 조기에 암을 진단하는 빈도가 높지만 소득 수준이 낮을수록 전이 신장암으로 진단받거나 병기 미상으로 진단받을 위험이 높아 소득 수준에 따른 건강 불평등이 관찰되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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