본 연구는 애니메이션 갈등의 VST 특징을 조사하고 강도를 측정한 이태린의 연구 결과에 대한 심화연구로 초개인적 갈등영상과 초개인적 갈등 값을 기반으로 시작되었다. 본 연구의 목적은 초개인적 갈등 강도 값(ESSPC)을 자동 계산하는 모델을 찾아내는 것이다. 따라서 본 논문에서 SPC 영상을 분석하였으며, ESSPC 값을 자동 계산하는 모델을 찾아내기 위해 의사 역행렬(Pseudo Inverse matrix)을 사용하였다. 연구결과 및 내용은 다음과 같다. 이들을 활용하여, 1)SPC를 분석하기 위한 20 개의 영상 Feature값을 제안하였다. 그리고 2)의사 역행렬(Pseudo Inverse matrix)을 사용하여 ESSPC 값을 자동 계산하는 선형모델을 찾아냈다. 그 결과로 3)제안된 시스템은 9.25%의 평균 자승오차의 제곱근 보이며, 그 효율성이 증명되었다. 이러한 연구결과를 바탕으로 이를 계속 발전시켜 성공적 애니메이션의 제작을 위한 자동 검증시스템을 개발하고자 한다.
원자력 발전소(이하 원전)의 안전성 향상을 위한 인간활동은 다양하게 전개되고 있다. 시설 및 장비의 개선, 기술개발을 통한 안전 장치의 확보 및 인간활동 장소의 인간공학적 설계를 통한 인적실수(human errors)의 최소화 노력이 지속적으로 이루어지고 있다. 최근 들어, 원전의 안전성 관련 연구는 기술적인 관점에서 논의하던 것을 탈피하여 사회적인 관점에서까지 논의되기 시작하였다.(중략)
데이터 증강은 인공지능 모델의 학습에서 필요한 데이터의 양이 적거나 편향되어 있는 경우, 이를 보완하여 모델의 성능을 높이는 데 도움이 된다. 이미지와는 달리 자연어의 데이터 증강은 문맥이나 문법적 구조와 같은 특징을 고려해야 하기 때문에, 데이터 증강에 많은 인적자원이 소비된다. 본 연구에서는 복수의 대규모 언어 모델을 사용하여 입력 문장과 제어 조건으로 프롬프트를 구성하는 데 최소한의 인적 자원을 활용한 의미적으로 유사한 문장을 생성하는 방법을 제안한다. 또한, 대규모 언어 모델을 단독으로 사용하는 것만이 아닌 병렬 및 순차적 구조로 구성하여 데이터 증강의 효과를 높이는 방법을 제안한다. 대규모 언어 모델로 생성된 데이터의 유효성을 검증하기 위해 동일한 개수의 원본 훈련 데이터와 증강된 데이터를 한국어 모델인 KcBERT로 다중 클래스 분류를 수행하였을 때의 성능을 비교하였다. 다중 대규모 언어 모델을 사용하여 데이터 증강을 수행하였을 때, 모델의 구조와 관계없이 증강된 데이터는 원본 데이터만을 사용하였을 때보다 높거나 그에 준하는 정확도를 보였다. 병렬 구조의 다중 대규모 언어 모델을 사용하여 400개의 원본 데이터를 증강하였을 때에는, 원본 데이터의 최고 성능인 0.997과 0.017의 성능 차이를 보이며 거의 유사한 학습 효과를 낼 수 있음을 보였다.
지금까지(1988∼2000년) 국내 해양안전심판원에서 재결한 선박충돌사고의 원인분류 통계데이터를 살펴보면 전체 2,290건의 인적과실(Human Error) 중에서 상대선박에 대한 경계의무소홀이 929건으로 약 40.6%나 되는 가장 많은 비중을 차지하고 있는 것으로 파악되고 있다. 선박충돌사고는 좌초사고와 더불어 인적과실로 기인한 수많은 인명피해와 재산피해 및 해양환경오염을 유발하는 심각한 해양사고로서 이에 대한 사고원인을 철저히 분석하고 그 예방대책 마련이 무엇보다 중요한 과제가 되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 선박충돌사고의 인적과실을 분석하기 위한 목적으로 목포해양안전심판원에서 재결한 선박충돌사고(1990∼2002, 65건)에 대하여 상대선 경계의무소홀이나 동정감시 불충분으로 기인하여 발생한 충돌사고를 조사항목별로 분석하고, GEMS 동적모델을 이용하여 선박충돌사고의 인적과실 유형을 체계적으로 분류하였다.
기술집약적인 경제성장의 중요성이 강조되고 있는 가운데 이공계 진학과 과학기술직종선택의 감소는 성장잠재력에 가장 근본적인 위협이 된다. 이를 유지하려는 여러 가지 정책이 교육학적이나 사회학적 근거에서 제시되고 있으나 이를 분석하는 이론적 경험적 틀이 상대적으로 부족한 상태이다. 직업선택모델은 사회학적인 접근법이 활발하게 진행되었으나, 경제적 동인에 대극 분석이 부족하다. 본 논문에서는 2000년 미국 센서스 데이터에 나타난 가장 국제화된 미국의 과학기술직 사례를 통해 인적자본 모델을 기준으로 하여 기술직에 대한 기존의 연구와 비교한다. 이민의 직업선택모델의 관점에서 원주민의 경우와 비교하며, 동시에 타 직업군과 비교한다. 직업선택에서 미래소득에 대한 예측이 대체로 정확하나 실제의 선택이 다르다는 기존 논문들의 주장은 성간 차이의 문제를 제외하고는 현격하지 않다. 민족적 차이의 효과도 인적자본효과에 비해서는 크지 않다. 과학기술직은 고급 화이트칼라 직종에 비해 결혼과 교육 언어 경험면에서 저급한 직종의 특성을 보인다. 여성의 과학기술직 기피는 남성프리미엄이 높아서는 아니지만 합리적인 차별 때문으로 볼 수 있다.
해상교통과 같이 선박, 항해자, 관제센터, 해운선사, 기상시스템, 지리정보시스템 등의 높은 복잡도와 방대한 범위의 요구사항을 갖는 시스템의 M&S를 위해서는 인간을 포함한 체계가 필요하다. 디지털 환경에서 해상교통을 모의하기 위해서는 주요 요소인 인적요인에 대한 모델링 필요하며, 현실감 있는 해상교통 상황의 재현 및 예측을 위해 항해자의 인지과정, 행동양식, 항해전문성, 항해오류 등을 모델링하여 반영하는 것이 타당하다. 본 발표에서는 해상교통류 분석을 위한 지능형 선박 에이전트 개발을 위해 선박운항과 관련된 항해자의 인지 및 행동을 분석하고, 이를 통해 분석된 정보를 이용하여 항해자의 행동과 유사한 에이전트 기반의 인지 및 행동 모델 개발 내용을 소개하고자 한다.
본 연구는 국내 훈련비행을 수행하는 학생조종사를 대상으로 SHELL 모델에 근거한 인적요인(Human Factors)에 초점을 맞추어 연구가 진행되었다. 연구 가설을 검증하기 위해SHELL 모델은 바탕으로 평가요소를 만들었고, 각 인적요인별 요인분석에서 추출된 변수를 사용하여 사고위험과의 상관관계, 비행경험수준과는 분산분석, 그리고 조직 특성과는 t-test를 실시하였다. 연구 결과, 사고위험과 조종사의 개인적 요소(Liveware), 사고위험과 조종사-장비 관계(Liveware-Hardware)는 관련성이 있고, 개인적 요소(Liveware)의 변수인 조종사의 내적요인과 조종사의 기량 모두 비행경험수준이 낮을수록 인적요인에 의한 영향을 많이 받는 것으로 분석되었다. 마지막으로 학생 조종사 조직의 특성에 따라 인적요소(Human Factors)들의 차이를 비교분석한 결과, 재학생으로 구성된 학생조종사의 그룹이 내적으로 영향을 많이 받고 있고, 조종석내 장비 부분에서는 일반인 학생 조종사가 받는 영향이 큰 것으로 나타났다. 항공분야의 인적요인(Human Factors)에 관한 연구는 활발히 진행 중이나 학생조종사를 대상으로 한 인적요인에 관한 연구는 이루어지지 않았다. 기존의 선행연구와 같이 본 연구에서도 사고 위험과 인적요인과의 관계는 밀접한 관련이 있으며, 특히 개인적 요소(Liveware)와 조종사-장비(Liveware-Hardware) 관계가 안전성에 많은 관련이 있음을 보였다. 또한 인적요인 중 조직문화라는 요인도 인간에게 많은 영향을 주고 있고, 실제 사고위험에 직접적인 영향은 없으나, 잠재적인 위험성이 큰 요인이라 판단된다. 전 세계적으로 항공사고의 안전성을 향상시키기 위해 인적요인(Human Factors)을 주요 문제로 삼고 있고, 국내 항공사에서도 인적요인 훈련으로서 승무원 상호협조(CRM)와 노선적응훈련(LOFT) 훈련을 정기적으로 하고 있는 등 인적요인의 중요성을 인지하고 이로 인한 사고를 방지하기 위해 지속적으로 노력하고 있다. 그러나 훈련비행을 실시하고 있는 비행훈련기관에서는 인적요인에 관한 훈련은 부족하며, 학생들이 인적요인(Human Factors)에 관한 이론으로 인식할 뿐이지 실제 훈련 비행상에서 사고로 이어질 수 있다는 잠재적 위험성을 인지하지 못하고 있다. 우리나라 항공 산업을 이끌고 갈 조종사를 양성하는 교육기관으로써, 이러한 문제를 인식하고 인적요인 교육 훈련을 개선해 나가야 할 것이며 이러한 점은국내 항공법이나 항공법규에 의거 지정된 전문교육기관의 교과과정개선에 반영되어야 할 것이다.
본 논문의 목적은 기업 신용점수에 영향을 미치는 기업 인적자원 요소들을 찾아서 기업 신용점수 모형을 구축하는 것이다. 모형 구축을 위해 사용된 자료는 2005년 한국직업능력개발원의 인적자본 기업패널 (Human Capital Corporate Panel, HCCP) 설문조사 자료와 한국신용평가(주)의 KIS-신용평점모델에서 생성된 기업 신용점수이다. 모형 구축을 위한 독립변수는 McLagan (1989)의 '인적자원 바퀴모델'을 토대로 인적자본 기업패널 설문조사 문항을 선택하여 사용하였으며, 종속변수로는 기업 신용평가점수를 사용하였다. 또한 기업 인적자원 관련 변수를 이용한 기업 신용점수 모형 구축을 위해 로지스틱 회귀모형을 사용하였다. 모형 구축 결과 최종적으로 선택된 변수는 22개였다 영역별로 세분화해서 살펴보면 대분류 기준으로 HRD 영역은 6개, HRM 영역은 15개, 기타 1개이고, 중분류 기준으로 개인개발 2개, 경력개발 2개, 조직개발 2개, 조직직무설계 1개, 인적자원계획 4개, 정보체계 2개, 보상 및 장려 6개, 복지후생 1개, 노사관계 1개, 기업규모 1개가 선택되었다. 구축된 모형을 평가하기 위하여 10등급 교차타당성 분석을 통한 오분류율, G-mean은 각각 30.81, 68.27이었다. 그리고 반응율은 가장 좋은 십분위가 가장 나쁜 십분위보다 약 6.08배가 크고 점차 감소하는 경향을 보이고 있다. 그러므로 구축된 모형은 기업 인적자원 관련 변수를 이용해 기업 신용점수를 측정하는데 적당한 모형이라는 결론을 내릴 수 있다
선박조종 시뮬레이션 모델은 항해사에게 요구되는 항해장비 숙달, 충돌위험 회피, 비상상황 대응 등의 해기능력 향상에 많은 기여를 하고 있으나, 인적오류에 의한 사고는 여전히 발생하고 있다. 여기서는 기존의 선박조종 시뮬레이터를 활용하여 여러 단계의 조종능력을 보유하고 있는 항해자를 대상으로 국제항공 및 해상수색구조편람(IAMSAR manual) 제3권 선내비상사태(On board Emergencies) 익수자(Person Overboard) 편에 구성되어 있는 표준 선박조종법을 검토하였다. 그리고 교육훈련 시 나타나는 항해자의 인적오류 사항을 모니터링하여 인지 시뮬레이션 모델 구축을 위한 기초자료를 검토하였다.
우리나리는 기존의 모방형 혁신체제에서 창조형 혁신체제로의 전환을 통하여 과학기술적 지식의 효율적 창출 확산 활용이 필요하다. 이를 위해서는 과학기술혁신의 주체인 연구인력의 육성이 핵심적인 필수조건으로 대두되고 있다. 본 논문은 우리나라 국가혁신체제의 핵심 구성요소인 출연연구기관의 창의적 인적자원 양성전략에 관해 논의한다. 본 논문에서는 출연(연)이 과학기술혁신활동을 직접 다루기 때문에 창의적 인적자원의 효율적 관리가 매우 중요성을 강조하고, 이를 위해 '전주기적 인적자원관리 모델'을 제시하고 있다. 이 모델은 우수 연구인의 유치, 연구원의 유동성 강화, 우수연구원의 특정자격 부여, 퇴직연구원의 효율적 활용의 네 단계로 구성되어 있으며 각 단계별 여러 정책과세를 제시하고 있다. 아울러 본 논문은 본 모델의 각 단계가 서로 선순환 구조를 가져야 할 것을 강조한다. 본 논문에서는 출연(연)은 전주기적 인력관리 모델의 추진을 바탕으로 연구인력을 전공분야의 심층적 지식과 관련 분야의 폭넓은 시식을 가지는 '역T자형 인력'으로 육성하여야 함을 강조하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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