본 연구의 목적은 청년 취업자의 직무만족도와 이직의사의 다양한 변화형태를 추정하여 잠재계층을 분류하고, 두 변수에 영향을 미치는 직무적합도(전공적합도, 교육수준적합도, 기술수준적합도)와의 효과를 밝히는 것이다. 이를 위하여 청년패널 2001의 만 15∼29세 청년 취업자를 대상으로 한 2001년부터 2006년까지의 종단자료를 이용하였다. 직무만족도와 이직의사의 잠재계층을 동시에 도출하기 위해 준모수적 집단중심 접근 방법의 확장모형인 이중 변화형태 모형(dual trajectory model)을 적용하였다. 분석 결과, 직무만족도 변화에 따른 잠재계층은 4개로 분류되었고, 변화형태에 따라 증가집단, 감소집단, 중간수준집단, 고수준집단으로 명명하였다. 이직의사 변화에 따른 잠재 계층은 3개로 분류되었고, 변화형태에 따라 저수준집단, 유지집단, 급감소집단으로 명명하였다. 직무만족도와 이직의사에 시간의존적 변수인 전공적합도, 교육수준적합도, 기술수준 적합도의 영향력을 검증한 결과, 직무만족도가 낮거나 이직의사가 높은 집단에는 교육수준 적합도 또는 기술수준적합도의 영향력이 유의하게 나타났다. 본 연구는 오랜 기간 직무만족도가 낮거나 이직의사를 지속적으로 가지고 있는 청년 취업자들을 위한 대책을 마련하는데 도움을 줄 것이다. 또한 잠재계층 모형을 확장시켜 두 가지 변수의 잠재계층을 동시에 도출하고, 그 잠재계층을 결정짓는 데 미치는 시간의존적 독립변수의 효과를 검증하는 종단연구 방법을 적용했다는 점에서 연구방법론적 측면에서 의의가 있다.
이미지와 같은 멀티미디어 정보들의 증가로 저수준의 시각 정보에서 고수준의 의미 정보를 추출하는 방법에 대한 연구가 이루어지고 있으며, 이러한 정보를 자동으로 생성하는 다양한 기술들이 연구되고 있다. 일반적으로 이미지 검색에 있어서 색상과 모양 등의 유사도를 이용하여 검색하는 경우가 많다. 색상과 모양이 비슷하다고 하여 의미까지 같은 이미지를 검색하기에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 이미지에서 객체를 인식하기 위해 중간 계층 기술값을 이용하여 중간 계층의 의미 값으로 변환하며, 세그멘테이션의 성능을 높이기 위해 K-means알고리즘을 이용하여 각각의 이미지에 적합한 K값을 구하는 방법을 제안한다. 이렇게 세그멘테이션을 이용한 저수준 특징을 이용하여 객체를 추출하고, 온톨로지를 이용하여 의미관계를 추론한다. 제안하는 방법은 사용자가 생각하는 의미적으로 유사한 이미지를 보다 효율적으로 검색할 수 있다.
산업제어시스템(ICS, Industrial Control System)은 산업 분야 제어 공정에 대한 감시와 제어를 수행하는 시스템을 말하며 수도, 전력, 가스 등 기반시설에서 응용되고 있다. 최근 ICS에 대해 Brutal Kangaroo, Emotional Simian, stuxnet 3.0 등 사이버공격이 지속적으로 증가하고 있고 이와 같은 보안위험은 인명피해나 막대한 금전적 손실을 초래한다. ICS에 대한 공격 방법 중 제어계층에 대한 공격은 제어명령을 조작해 현장장치계층의 장치를 오작동하게 하는 것이다. 따라서, 본 논문에서는 이에 대한 대응으로 산업제어시스템에서 제어계층과 현장장치 계층사이에 SDN을 적용해서 제어명령의 정상 여부를 판별하는 메커니즘을 제안하고 가상의 제어시스템을 구성해 시뮬레이션 결과를 소개한다.
공간 데이터 웨어하우스는 SOLAP(Spatial On-Line Analytical Processing)을 이용하여 의사 결정에 필요한 분석 정보를 제공한다. SOLAP은 대용량 데이터를 분석하기 때문에 사전집계를 이용하여 분석비용을 줄이기 위한 많은 연구가 진행되었다. 기존 기법들은 고정크기노드를 갖는 색인을 이용하여 개념계층을 지원하였다. 따라서 산개분포 영역에는 빈 공간이 많이 발생하며, 밀집분포 영역에는 개념계층을 지원할 수 없다. 본 논문은 공간 데이터의 개념계층기반으로 사전집계 색인의 동적 구성 기법을 제안한다. 제안 기법은 트리구조를 이용하여 개념계층의 레벨을 트리의 레벨과 같도록 지원한다. 하나의 노드는 데이터가 적을 경우 엔트리를 분할하여 서로 다른 부모 엔트리를 가질 수 있으며, 데이터가 많을 경우 노드의 연결리스트를 이용하여 같은 레벨에 순차적으로 저장한다. 따라서 데이터가 산개된 분포의 노드에 대해서 저장 공간의 낭비를 최소화하며, 데이터가 밀집한 영역의 노드에 대해서도 노드의 연결리스트로 노드가 분할되지 않으므로 개념계층을 지원할 수 있다. 성능평가를 통하여 색인 구축 시간이 다른 기법과 비슷하고, 색인의 저장 공간이 감소하며, 집계정보의 검색 성능이 다른 기법에 비해 우수한 것을 보인다.
본 논문에서는 중간 영상 합성을 위한 거리 정보 추출에 관한 방법을 제안한다. 거리 정보의 추출을 위한 스테레오 정합 방법 중 여러 대의 카메라를 사용함으로써 정합의 정확도를 높인 MBS(Multiple-Baseline Stereo) 방법이 있다. 그러나 MBS 방법은 정합창을 고려함으로써 깊이맵의 경계선 연장(boundary overreach) 문제를 가져왔고 또한 폐색 영역에 대한 적절한 처리 방법을 제시하지 않고 있다. 또한 정확도를 높이기 위하여 처리 시간의 증가를 가져왔다. 본 논문에서는 정합창을 사용함으로써 발생하는 깊이맵의 경계선 연장 문제를 해결하며 처리시간을 줄일 수 있는 방법론으로서 계층적 방법인 MR-MBS (Multi-Resolution MBS) 방법을 제시한다. 또한 폐색 영역에 대한 처리 방법으로 카메라 배치를 고려한 적응적 폐색 영역 처리 방법을 제안한다.
본 논문은 조직신뢰는 조직의 가장 중요한 사회적 자산이 될 수 있음에도 불구하고, 조직신뢰 만들기를 위한 변화활동이 단명 하는 이유에 대해 기업조직 사례를 참조자료로 사용하며 논했다. 조직신뢰의 유용성에 대한 불신이 발발하는 근원적 원인으로, 사후합리성 추구, 조직신뢰의 다섯 가지 기반요소(개방성, 일관성, 공정성, 관심과 배려, 자부심)의 실천과정에서 발생하는 어려움, 그리고 조직신뢰 만들기의 주체인 최고경영층의 부정적 확신 등을 논의해보았다. 그리고 이에 따른 중간계층의 눈치행위와 조직냉소주의 현상 등도 조직신뢰의 유용성에 대한 불신에 기여하는 악순환적 원인으로 살펴보았다.
본 연구는 한국어 유음 /l/의 두 변이음 중 [r]의 음성적 실현에 대해 실험음성학적으로 고찰해보았다. 분절음들의 음성학적 실현은 인접해 있는 분절음으로부터 영향을 받을 뿐만 아니라 분절음의 운율적 위치 또한 영향을 미친다. 본 연구는 이런 운율적 위치가 변이음 [r]의 음성적 실현에 어떤 영향을 미치는지 살펴보았다. 운율적 위치는 발화문장 초, 억양구 초, 악센트구 초, 그리고 악센트구 말로 분류하였으며 그리고 단어 내 위치에 따른 영향 또한 살펴보기 위하여 단어 초, 단어 중간, 단어 말로 분류하였다. 네 명의 피험자를 대상으로 음성 실험과 그에 따른 통계 분석 결과, [r]의 음성적 실현은 다양한 것으로 나타났다. 가장 약화 정도가 심한 공명음에서부터, 마찰음, 그리고 [r]의 전형적인 음성적 실현인 짧은 파열음으로까지 다양하게 실현되었다. 짧은 파열음 내에서도 폐쇄구간과 VOT의 길이 또한 다양하게 나타났다. 이들의 다양한 음성적 실현에 미치는 요인 중의 하나는 단어 내 [r]이 나타나는 위치로서 단어 초(때에 따라서는 단어 말에서도)에서가 단어 중간에서보다 약화 현상이 덜한 것으로 나타났다. 이는 음성, 운율 단위초 강화 현상과 단위말 장음화 현상에 기인하는 것으로 판단된다. 그리고 운율적 위치에 따라서도 다양하게 실현되었는데 일반적으로 운율적으로 약한 자리에서가 강한 자리에서보다 약화된 형태인 공명음 또는 마찰음으로 실현되는 경향이 큰 것으로 나타났다. 폐쇄구간이 약화되지 않고 짧은 폐쇄음으로 실현될 경우 폐쇄구간 지속시간은 운율위치와 뚜렷한 상관관계를 보이지 않는 반면 VOT 지속시간은 단어 초 위치에서 높은 상관관계를 보였다. 즉, 발화문장 초와 억양구 초에서가 악센트구 초와 악센트구 중간에서보다 강하게, 즉 길게 실현되는 것으로 나타났다. 이는 [r]의 음성적 실현이 운율적 계층성에 따라 달라지며 운율적으로 강한 자리에서가 약한 자리에서 보다. 또는, 계층적으로 높은 위치에서가 낮은 위치에서보다 분절음 자신의 음성적 특성의 변형(약화)을 덜 입는 것으로 해석할 수 있겠다.
본 연구는 대학생의 학업스트레스와 스마트폰 중독 경향성을 중심으로 잠재집단을 분류하고, 잠재집단구분에 영향을 주는 개인 및 학업성취 요인들을 탐색하였다. 잠재계층분석 결과, 대학생의 학업 스트레스와 스마트폰 중독 경향성에 따른 잠재집단은 총 3개로 분류되었다. 첫 번째 집단은 '학업스트레스 없는 중간수준 스마트폰 몰입집단'으로 학업 스트레스의 모든 하위영역이 낮은 점수를 보였으며 스마트폰 중독 척도의 하위영역에서 평균 수준의 수치를 나타냈다. 두 번째 집단은 '중간수준 학업스트레스와 스마트폰 몰입집단'으로 학업 스트레스와 스마트폰 중독의 모든 하위영역에서 상대적으로 평균보다 약간 높은 점수를 보였다. 세 번째 집단은 '중간수준 학업스트레스와 스마트폰 비몰입집단'으로 학업스트레스의 하위영역에서 평균보다는 높은 점수를 보였으나, 스마트폰 중독 경향성은 다른 집단보다 월등히 낮은 점수를 보였다. 이러한 잠재집단에 영향을 미치는 요인을 로지스틱 분석으로 검증한 결과 성별과 학년만이 유의한 영향을 미쳤다. 본 연구는 두가지 다른 요소라고 볼 수 있는 학업 관련 변인인 학업 스트레스와 정신보건 관련 변인인 스마트폰 중독 경향성을 융합적으로 연관시켜 분석을 통해 집단의 특성을 분류하고 차별적 개입을 제시한데 의의가 있다.
유비쿼터스 컴퓨팅의 핵심 기술인 센서 네트워크 기술이 각광을 받으면서 다양한 종류의 센서 노드로 구성된 센서 네트워크에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 센서 네트워크 어플리케이션들의 주요 트래픽 패턴은 몇몇의 센서 노드들로부터 싱크 노드로 패킷을 전송하는 타입의 단일 방향성 데이터 수집형태로 구성되어있으며 소스 노드, 중간 노드, 싱크 노드에 이르기 까지 각각 자신의 상위 노드를 곧 바로 깨움으로써 지연의 감소와 에너지 효율성을 이끌어냈다. 본 논문에서는 센서 노드의 지연 감소를 위해 2계층 클러스터 구조를 제시하고 이에 기존에 사용한 라우팅 프로토콜을 네트워크 시뮬레이션을 통해 비교 분석하였다.
컴포넌트 기반 개발 방법론이 지향하는 목표는 독립적으로 개발된 컴포넌트들을 소스 수정 없이 바이너리 형태로 조립하여 소프트웨어를 개발하는 것이다. 그러나 기존 컴포넌트 모델 기반으로 개발된 컴포넌트들은 자신이 제공하는 서비스에 대해서는 그 사용계약을 독자적인 인터페이스를 통하여 정의하는 반면, 하위 컴포넌트와의 연동은 하위 컴포넌트가 정의한 인터페이스에 따르는 코딩을 통해 이루어진다. 이러한 컴포넌트 모델들은 다계층 구조로 개발되고 있는 현대 엔터프라이즈 정보시스템에서 상위 컴포넌트들이 하위 컴포넌트가 정의한 인터페이스에 정적으로 단단히 결합되는 문제점을 갖고 있다. 따라서 하위 컴포넌트에 의존하지 않는 간단한 GUI용 컴포넌트들만 재사용되고 비즈니스 논리를 처리하는 중간 계층 컴포넌트들의 재사용율은 지극히 낮은 실정이다. 본 논문은 하위 컴포넌트가 정의한 인터페이스 규격에 따르는 대신 독자적으로 호출규격을 정의하여 사용하고 이에 대한 메타데이터를 공개함으로써 독립적으로 개발된 바이너리 컴포넌트들간의 연동을 보장하는 새로운 컴포넌트 모델을 제안하고 이 모델에 따라 개발된 컴포넌트들을 조립하는 방법을 제안하였다. 또한 이들을 구현함으로써 이미 개발된 컴포넌트를 실제 소스 수정 없이 바이너리 코드 형태로 조립 가능한 것을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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