• 융합정보논문지
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• 제9권6호
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• pp.75-82
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• 2019

ICT와 융합 등이 강조되는 4차 산업혁명 시대에 기업들은 전공지식 뿐만 아니라 복합적 문제해결역량, 시스템적 역량 등 다양한 역량을 갖춘 인재를 원하고 있다. 본 연구는 미래 회계담당자에게 필요한 역량의 인식차이를 알아보기 위하여 선행연구에 바탕을 둔 4개의 요인으로 작성된 166장의 유효한 설문지를 회수하여 경험적 연구를 하였다. 그 결과 기업에서 회계업무를 담당하고 있는 경력 5년 이상의 회계전공자 및 기업의 최고경영자는 사회역량을 가장 중요하게 생각하는 것으로 나타난 반면 회계학 교수들은 전공역량을 가장 중요한 자질로 생각하는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 미래인재를 양성하는 대학에서는 업계의 요구를 반영하기 위해 전공내용 뿐만 아니라 사회역량 등 다양한 역량을 발휘할 수 있는 교과과정으로 개편하여야 함을 시사하고 있으며, 향후 연구에서는 다양한 지역의 대학과 기업을 대상으로 표본 범위 확장을 통한 연구가 필요하다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.171-181
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• 2011

본 연구는 전자책 독서경험의 변별자질을 '체험성'으로 전제하고 이를 증명하는데 목적을 둔다. 전자책은 개념적으로 '책'에 그 기반을 두고 있는 만큼, 인문학적인 관점에서 전자책이 '책'의 개념을 어떻게 계승, 변형, 확장하는가에 대해 논할 필요가 있다. 이에 본 연구는 앱북 형식의 전자책 을 대표분석 텍스트로 삼아 전자책의 체험성을 분석했다. 은 아이패드용으로 출시된 앱북으로, 작가인 주이커는 TV 범죄수사드라마 시리즈인 C.S.I.에 참여했던 창작자이기도 하다. 그는 자신의 소설을 '디지노벨'이라 규정짓는다. 디지노벨은 동일한 내용의 소설을 세 가지 읽기 방식-전통텍스트형(Traditional Version), 디지노벨형(Digi-Novel Version), 얼티메이트 디지노벨형(Ultimate Digi-Novel Version)-으로 제시한다. 따라서 같은 내용의 전자책 콘텐츠라 할지라도 상호작용과 멀티미디어적 변수에 따라 사용자의 독서경험이 달리진다는 것을 증명하기에 적절하다. 분석 결과에 따르면, 전자책 콘텐츠는 미디어적 특성상 대중적 취향과 관습적 내용을 따르며, 독자의 신체 개입을 통해 체험을 확장해나간다. 따라서 전자책의 체험성을 높이기 위해서는 체험의 요소가 반드시 서사 구조 내에서 유의미한 극적 요소와 연결되어야 한다.

• 대한인간공학회:학술대회논문집
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• 대한인간공학회 1993년도 추계학술대회논문집
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• pp.46-55
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• 1993

조종사가 수행하는 조종 업무는 여러 정보를 동시에 지각하여 처리하여 야 하는 복잡한 작업으로 구성되어 있어, 조종사에게는 고도의 인간성능이 요구되고 있다. 또한 조종기술을 습득하기 위해서는 많은 훈련시간과 비용 이 소요되며, 조종사의 실수는 치명적인 사고를 초래한다. 따라서 조기에 비행 부적격자를 판별하고, 미흡한 조종 적성을 함양시킬 수 있는 교육 . 훈련 프로그램을 조종 후보생에게 적용시키는 분석적 조종적성 진단 체계 개발은 조 종사의 도태율 감소, 효율적인 비행훈련, 비행 안전사고 감소 등의 측면에서 절실하게 요구되고 있다. 본 연구에서는 조종 업무 수행시 요구되는 여러 인간 기능의 중요도 차이를 조종 적성 평가 체제에 적용하기 위해서, 각 적성 검사 항목들의 상대적 중요도를 분석하고 이의 타당성을 평가하였다. 적성검사 항목의 상대적 중요도 분석은 조종적성검사 계층구조의 각 수준별 쌍체 비교 평가와 AHP(Analytic Hierarchy Process) 분석에 의한 상대적 중요도 산출 및 평가, 그리고 일관성 지수(Consistency Index)에 의한 분석 결과의 조정을 통해 이루어 졌다. 적성검사 항목의 쌍체 비교 평가는 심리기능검사, 비행자질 검사 등 총 29개 적성검사 항목에 대해 검사를 받았고 또한 초등비행 훈련과정을 수료한 조종 학생들에 의해 이루어 졌다. 상대적 중요도를 분석한 결과 심리기능 검사(W=0.30)가 다른 검사에 비하여 조종적성 평가에 중요한 검사로 나타났으며, 세부 항목으로는 주의 분배력(W=0.13), 추적능력(0.06) 등이 상대적으로 중요한 검사 항목으로 나타났다. 또한 상대적 중요도 결과를 적용한 적성검사 성적이 적용하지 않은 적성검사 성적에 비해 비행성적에 대한 예측 능력이 좋은 것으로 평가되었다.al age)가 있다는 것을 의미하는 것이다. 한편, 생산현장에서는 자동화, 기계화가 진보되어 육체적인 노동이 경감된 결과, 중고령자라도 할 수 있는 작업이 많아지고 있다. 또, VDT (Visual Dislay Terminal) 작업과 같은 정보처리 작업의 수요가 증가하여 그 인재의 부족이 지적되고 있다. 따라서 중고령자의 기능을 조사하여 어떠한 작업에 적합한가를 판단하는 것이 중요한 과제로 되었다. 그러나 노동에는 많은 기능이 관여 하고, 그 내용에 따라서 요구되는 기능이 서로 다르기 때문에 노동적응능력의 기본적인 기능으로 보여지는 것에 좁혀서 작업능력의 연령증가 변화에 대하여다원적 평가를 하는 것이 실제적이라고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 인간이 가지고 있는 다수의 기능중에서 수지교 치성과 연령증가와의 관계를 조사한다. 만약 연령증가 만으로 수지교치성을 평가 할 수 없는 경우에는 어떠한 요인이 수지기민성의 변화에 영향을 미치는가를 검토한다.t list)에서 자동적으로 사건들의 순서가 결정되도록 확장하였으며, 설비 제어방식에 있어서도 FIFO, LIFO, 우선 순위 방식등을 선택할 수 있도록 확장하였다. SIMPLE는 자료구조 및 프로그램이 공개되어 있으므로 프로그래머가 원하는 기능을 쉽게 추가할 수 있는 장점도 있다. 아울러 SMPLE에서 새로이 추가된 자료구조와 함수 및 설비제어 방식등을 활용하여 실제 중형급 시스템에 대한 시뮬레이션 구현과 시스템 분석의 예를 보인다._3$", chain segment, with the activation energy of carriers from the shallow trap with 0.4[eV], in he amorphous regions.의 증발산율은 우기의 기상자료를 이용하여 구한 결과

• 경영과정보연구
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• 제36권4호
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• pp.187-209
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• 2017

서비스 산업의 성과와 경쟁우위 확보는 서비스를 생산하고 고객과의 접촉을 통해 서비스를 전달하는 서비스 접점 종업원 태도와 행동에 달려 있다고 해도 과언이 아니며 지금까지의 서비스 접점직원에 대한 대부분의 연구는 친절함이나 태도 혹은 유익함과 같은 고객들과의 접촉에 관계된 것들이다. 본 연구는 증가되는 접점 직원의 중요성에 중점을 두어 접점 직원을 하나의 브랜드로 인식하는 휴먼브랜드의 관점에서 연구를 하고자 한다. 또한 서비스 접점에서 직원의 역할 뿐만 아니라 고객참여 행동이 접점직원과의 상호작용과정에 영향을 미치고, 궁극적으로 서비스품질을 향상시킬 수 있다는 결과는 더이상 고객을 통제대상에서 제외시킬 수 없다는 결론에 이르게 되었다. 고객참여행동은 고객 스스로에게 뿐 아니라 접점직원에게도 긍정적인 영향을 미치는 것으로도 밝혀지고 있다. 따라서 서비스 접점직원의 휴먼브랜드적 특성이 고객의 참여도를 이끌며, 이는 서비스 브랜드와의 관계와 서비스 브랜드 태도에 긍정적인 영향을 미친다는 것을 기본 이론으로 하고, 서비스 브랜드를 이용하는 고객을 대상으로 설문 조사를 진행하고 분석하였다. 서비스브랜드와 고객과의 관계 강화 형성에 미치는 영향에 있어 서비스 접점직원의 휴먼 브랜드적 특성과 고객의 자발적인 정보제공 참여도를 함께 살펴봄으로써 선행 연구들을 더 확장시킬 수 있을 것으로 판단하여 진행하였다. 연구 결과 접점직원의 휴먼 브랜드적 특성 중 신뢰성, 친숙성, 공감성이 고객과 서비스 브랜드와의 관계 강화와, 서비스 브랜드에 대한 태도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구의 검증으로 기업이 마케팅에 있어 가장 중요한 부분을 차지하는 접점직원의 자질 및 특성을 검토할 수 있게 함으로써 이론적 실무적인 전략에 중요한 시사점을 제공하리라 본다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권10호
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• pp.1085-1093
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• 2016

커뮤니티 기반 질의 응답 시스템은 사용자 질의에 대한 정답을 인터넷 커뮤니티에 사용자들이 게시했던 문서 중에서 선택하여 제공하는 시스템이다. 기존 방법들은 질의 분석의 성능 향상을 위하여 목적 영역에 적합한 규칙을 구축하거나 일부 처리 과정에 기계 학습을 적용하였다. 하지만 기존 방법들은 적용 영역을 확장하거나 수정하는 경우 많은 비용이 소요되며 경우에 따라서는 시스템이 특정 영역에 과적합되는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 커뮤니티 기반 질의-응답 시스템의 효과적인 처리를 위해서 시스템의 각 과정에 적합한 기계 학습 방법을 적용하여 전체 과정을 자동화하는 다중 기계학습 방법을 제안한다. 제안 시스템은 사용자 질의를 분석하는 부분과 정답 문서를 선택하는 부분으로 나눌 수 있다. 질의 분석 과정은 질의의 초점 구문을 분석하는 질의 핵심부 추출기와 질의의 주제를 분류하는 질의 유형 분류기로 구성하였으며, 전자는 조건부 무작위장을 사용하고 후자는 지지 벡터 기계를 사용한다. 정답 문서 선택에서는 유사도 측정에서 사용하는 가중치를 인공 신경망으로 학습한다. 또한 인터넷에 커뮤니티에 게시된 데이터는 형태소 분석 결과를 신뢰할 수 없는 경우가 많이 발생한다. 따라서 음절 자질을 사용하여 질의를 분석 단계에서 형태소 분석의 영향을 최소화하는 방법을 제안한다. 제안하는 시스템은 Mean Average Precision 기준으로 0.765, R-Precision 기준으로 0.872의 성능을 보여 기존 시스템보다 성능이 우수하다.

• 시큐리티연구
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• 제20호
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• pp.119-140
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• 2009

국가와 시민의 안전을 확보하기 위한 경비경찰 작용은 인류가 공동체를 이루기 시작할 때부터 존재하였다고 볼 수 있다. 이러한 경비작용은 처음부터 국가가 전담했다기 보다는 오랜기간 민간영역에서 자율적으로 수행되어 오다가 국가체제가 견고해 짐에 따라 공적영역이 그 기능을 흡수하게 되었다. 그러나 다양한 위험이 상존하는 현대사회에서는 공경찰만으로는 사회의 안전을 담보할 수 없게 되었고, 때문에 민간영역과의 공조는 필수적으로 요청되는 사안이다. 공경찰의 한계 속에서 경비업체와 일반시민들의 자율조직은 확장을 계속하고 있다. 때문에 이들은 사회안전망 구축을 위한 삼각대로서 파트너쉽을 발휘해야만 한다. 경비경찰은 다양한 업무와 과도한 동원에도 불구하고 경비전담인력이 확보되지 못하였기 때문에 이들의 전문성과 위기대처능력이 문제시되고 있다. 특히 전방위로 펼쳐지는 국제테러의 시대에 경비경찰의 효율화는 더욱 시급한 문제이다. 민간영역은 경비업체와 민간자율조직의 참여로 구분되어질 수 있다. 경비업체의 경우 양적인 팽창, 다양한 업무로의 진출 등 외형상의 급성장에 비하여 경비원의 자질과 업무능력의 문제가 대두된다. 순수민간활동에 있어서는 공경찰활동에 대한 이해의 필요성과 항시적 조직적 활동을 할 수 있는 여건이 마련될 필요가 제기된다. 때문에 이러한 문제점을 극복하고 공동의 목표를 효율적으로 달성하려면 공경찰영역에서는 채용방법의 변화, 경비경과 신설, 전문성 및 위기관리능력 강화가 필요하다. 경비업체의 경우 공경찰과의 공동교육을 통한 관계개선과 업무능력 강화 및 이를 통한 업무공조의 활성화가 필요하다. 또한 순수민간영역의 활동을 극대화하기 위해서는 예비경찰대 창설 및 이들 민간자율조직에 대한 관리와 대시민 홍보를 강화하여야 한다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.219-240
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• 2018

감성사전은 감성 어휘에 대한 사전으로 감성 분석(Sentiment Analysis)을 위한 기초 자료로 활용된다. 이와 같은 감성사전을 구성하는 감성 어휘는 특정 도메인에 따라 감성의 종류나 정도가 달라질 수 있다. 예를 들면, '슬프다'라는 감성 어휘는 일반적으로 부정의 의미를 나타내지만 영화 도메인에 적용되었을 경우 부정의 의미를 나타내지 않는다. 그렇기 때문에 정확한 감성 분석을 수행하기 위해서는 특정 도메인에 알맞은 감성사전을 구축하는 것이 중요하다. 최근 특정 도메인에 알맞은 감성사전을 구축하기 위해 범용 감성 사전인 오픈한글, SentiWordNet 등을 활용한 연구가 진행되어 왔으나 오픈한글은 현재 서비스가 종료되어 활용이 불가능하며, SentiWordNet은 번역 간에 한국 감성 어휘들의 특징이 잘 반영되지 않는다는 문제점으로 인해 특정 도메인의 감성사전 구축을 위한 기초 자료로써 제약이 존재한다. 이 논문에서는 기존의 범용 감성사전의 문제점을 해결하기 위해 한국어 기반의 새로운 범용 감성사전을 구축하고 이를 KNU 한국어 감성사전이라 명명한다. KNU 한국어 감성사전은 표준국어대사전의 뜻풀이의 감성을 Bi-LSTM을 활용하여 89.45%의 정확도로 분류하였으며 긍정으로 분류된 뜻풀이에서는 긍정에 대한 감성 어휘를, 부정으로 분류된 뜻풀이에서는 부정에 대한 감성 어휘를 1-gram, 2-gram, 어구 그리고 문형 등 다양한 형태로 추출한다. 또한 다양한 외부 소스(SentiWordNet, SenticNet, 감정동사, 감성사전0603)를 활용하여 감성 어휘를 확장하였으며 온라인 텍스트 데이터에서 사용되는 신조어, 이모티콘에 대한 감성 어휘도 포함하고 있다. 이 논문에서 구축한 KNU 한국어 감성사전은 특정 도메인에 영향을 받지 않는 14,843개의 감성 어휘로 구성되어 있으며 특정 도메인에 대한 감성사전을 효율적이고 빠르게 구축하기 위한 기초 자료로 활용될 수 있다. 또한 딥러닝의 성능을 높이기 위한 입력 자질로써 활용될 수 있으며, 기본적인 감성 분석의 수행이나 기계 학습을 위한 대량의 학습 데이터 세트를 빠르게 구축에 활용될 수 있다.