• Proceedings of the Korean Society for Quality Management Conference
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• 2010.04a
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• pp.491-491
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• 2010

본 연구는 의료서비스기업에 종사하는 종업원의 성격 5요인 모델에 따라 종업원의 직무 만족(job satisfaction) 과 고객지향적 태도(customer orientation) 에 미치는 영향을 연구 하고자 하였다. 연구를 위해서 서울과 대구에 소재한 대학병원과 경기도에 소재한 중 소형 병윈의 간호사들을 대상으로 자기기입식 설문조사를 실시하여 총 207개의 유효 표본을 획득하였다. 통계분석로는 응답자특성을 파악하기 위해 빈도분석을 설시하였고, 측정모형의 신뢰성과 타당성 분석을 위해 신뢰성도 분석, 요인분석 및 확인적 요인분석을 실시하였다. 또한 의료서비스종업원의 성격 5요인 모델이 종업원의 직무만족과 고객지향적 태도에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 요인을 실증적으로 검증하기 위해 구조방정식 모델 분석을 통해 실시하였다. 그 결과, 성격 5요인 모델은 종업원의 직무만족과 고객지향적 태도에 통계적으로 매우 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이와 같은 결과는 국내에서는 의료서비스업종을 대상으로 성격 5요인 모델을 적용한 연구가 미비한 현재 시점에서 의미 있는 결과라고 할 수 있다. 직무만족, 역시 고객지향적 태도에 통계적으로 유의한 방향으로 영향을 마치는 것으로 나타나, 직무만족이 높을수록 고객지향적 태도가 높아질 수 있다는 것을 실증적으로 확인할 수 있었다. 이와 같은 연구 결과는 다음과 같은 시사점을 찾을 수 있었다. 첫째, 고객과 종업원의 상호작용을 통해 서비스가 전달되는 상황에서 고객 욕구를 인지하고 충족시키며, 요구된 서비스를 전달하고, 고객과 개인적인 관계를 평가할 수 있는 고객지향적 태도 측정모델의 이론적인 토대를 제공한 점이다. 둘째, 최근의 성격이론가들은 성격 5요인 모델이 개인의 성격특성에 있어서 개인차를 설명해주는 포괄적이고 공통적인 구조로 존재한다는 학문적 통합에 동의한다. 마지막으로, 본 연구를 통해서 의료서비스 종업원의 직무만족도는 고객지향적 태도에 통계적으로 매우 유의한 영향을 마치는지를 실증적으로 밝혔다는 것이다. 따라서 관리자들은 종업원의 직무만족도를 주기적으로 측정하여 불만족 요인을 찾아 해결하고, 높은 수준의 고객지향적 태도를 유지하기 위한 노력이 필요함을 시사해준다 하겠다.

• Information and Communications Magazine
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• v.34 no.6
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• pp.43-50
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• 2017

본고에서는 소셜 빅데이터에서 공공안전에 위협되고 사회적으로 이슈가 되는 재난사건을 추출하기 위한 방법으로 소셜 네트워크상에서 사용자 행동 분석과 시간분석을 반영한 토픽 모델링 기법을 알아본다. 소셜 사용자의 글 수, 리트윗 반응, 활동주기, 팔로워 수, 팔로잉 수 등 사용자의 행동 분석을 통하여 활동적이고 신뢰성 있는 사용자를 분류함으로써 트윗에서 스팸성과 광고성을 제외하고 이슈에 대해 신뢰성 높은 사용자가 쓴 트윗을 중요하게 반영한다. 또한, 트위터 데이터에서 새로운 이슈가 발생한 것을 탐지하기 위해 시간별 핵심어휘 빈도의 분포 변화를 측정하고, 이슈 트윗에 대해 감성 표현 분석을 통해 핵심이슈에 대해 사건 어휘를 추출한다. 소셜 빅데이터의 특성상 같은 날짜에 여러 이슈에 대한 트윗이 많이 생성될 수 있기 때문에, 트윗들을 토픽별로 그룹핑하는 것이 필요하므로, 최근 많이 사용되고 있는 LDA 토픽모델링 기법에 시간 특성과 사용자 특성을 분석한 시간상에서의 중요한 사건 어휘를 반영하고, 해당이슈에 대한 신뢰성 있는 사용자가 쓴 트윗을 중요시 반영하도록 토픽모델링 기법을 개선한 소셜 사건 탐지 방법에 대해 알아본다.

• The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.16 no.1 s.92
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• pp.33-39
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• 2005

Complex permittivities of material in a wide bandwidth are measured by using an open-ended coaxial probe. To obtain a confident complex permittivity profile, the accuracy of measured reflection coefficients and the stability of the conversion model should be guaranteed in advance. In this paper, the sensitivity of our conversion model is analyzed by employing two instruments with different uncertainties. And various factors effected on the accuracy of measured reflection coefficients are investigated in experiment.

• Solar Energy
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• v.20 no.1
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• pp.45-54
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• 2000

Five direct/diffuse decomposition models were validated using the eight years data set of direct normal beam insolation measured in Seoul. The comparison has been performed In terms of the widely used statistical indicators such as MBE, RMSE, CV(RMSE), t-Statistic and Degree of Agreement. Result indicates that most of the correlations exhibit a tendency to underestimate the direct normal beam insolation except Bouguer's model. Most of big discrepancies between the measured and the predicted values was mainly shown in near the sunrising and the sunset period. Even though the investigated five models showed fairly large disagreement for the measured values by 34%$\sim$48% of CV(RMSE), Udagawa's correlation which includes the effect of solar altitude variation appears to performs always better in every statistical error tests.

• Proceedings of the Korean Institute Of Construction Engineering and Management
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• 2007.11a
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• pp.666-669
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• 2007

건설 공사에 있어서 생산성은 중요한 의미를 가지고 있다. 하지만 국내 건설현장에서의 샌산성에 대한 인식은 상당히 낮은 것으로 보이며, 건설현장에서의 생산성에 대한 인식변화 및 활성화를 위한 토대를 마련하는 연구는 드물었다고 판단된다. 기존의 생산성 측정에는 많은 방법들이 사용되어지고 있으며, 이러한 측정 기법들은 생산성 측정에 있어서 결과만을 모니터링하고 보다 나은 결과물을 획득하는데 그 목적이 있어왔다. 하지만, 해외의 경우 건설 생산성의 초기투입단계에서의 관리와 노력을 통해 생산성을 향상시키고자 하고 있다. 따라서 본 연구에서는 린 건설에 관련하여 기존의 생산성 측정보다 쉽게 생산성을 측정할수 있고 빠른 피드백을 얻을 수 있는 percent plan complete(PPC)의 기법을 적용한 새로운 생산성 관리가 어떠한 프로세스로 이루어지고 있는지 분석하고 국내 건설 현장의 새로운 생산성 관리 시스템 구축의 기반을 마련코자 한다. PPC는 계획되어진 작업계획의 신뢰성과 생산성을 측정 가능토록 해주며, 린 시스템의 적용이 필주적으로 수반되어야 한다. PPC 측정 후 작업이 실패되었을 경우 그 이유를 파악하고 원인 분석이 이루어져야 한다. 그렇게 된다면 어떤 공정에 대한 결과를 평가할 수 있고 그 과정에서 미래에 발생할수 있는 작업 실패를 예방할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.495-495
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• 2023

본 연구는 하수처리장 운영시스템 자료를 활용하여, 머신러닝 기반의 예측 모델을 개발하고, 모델 정확도 향상에 대하여 검토하였다. 하수처리장에 설치된 각종 센서를 통해 실시간으로 자료가 모니터링되고 있으며, 수집된 자료는 운영시스템에 저장된다. 하수처리장 시스템은 설정된 값과 센서의 측정값을 비교해 이상치가 발생하면 운영자가 즉각적으로 조치하여 문제를 해결하고 있으나, 비정상적인 상황 발생시 이를 대처할 시간이 부족하여 적절한 조치가 이루어지지 못하는 경우가 발생 되고 있다. 따라서, 이러한 문제점을 해결하기 위해 A 하수처리장 운영자료를 활용하여 결과 예측이 신속하고 신뢰도 높은 머신러닝 기반의 예측 모델을 개발하고자 하였다. 모델의 예측 정확도 및 신뢰성을 향상하기 위하여 결과에 영향을 미치는 주요 영향 인자를 분석하고, 이를 기반으로 모델의 추가 분석 및 개선을 수행하여 모델의 예측력을 평가하였다. 금회 연구는 데이터 전처리를 과정을 통한 인사이트를 도출하고 이를 활용하여 하수처리장 운영자료 예측 정확도를 높일 수 있었으며, 이 결과를 바탕으로 다른 하수처리장의 모델 개발시에도 유용하게 활용이 가능할 것으로 검토되었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10b
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• pp.635-637
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• 1998

시험 단계나 운용 단계에서 발견된 소프트웨어의 오류를 수정하기 위해서는 많은 비용을 투자해야 한다. 시스템 개발 초기 단계인 설계 단계에서 소프트웨어 시스템의 신뢰도에 영향을 많이 미치는 부분을 찾아 오류를 사전에 방지하는 연구가 많이 진행되고 있다. 모듈의 신뢰도를 설계 단계에서 예측할 수 있다면 프로젝트 관리자는 결함 경향이 강한 모듈 개발에 더 많은 자원을 할당함으로써 보다 신뢰성 있는 소프트웨어를 생산 할 수 있다. 본 논문에서는 실시간 소프트웨어의 설계 결과에 대한 복잡도 측정치를 토대로 신뢰도를 예측하는 모델을 제안하다. 유전자 알고리즘으로 찾아낸 이 모델을 사용하여 결함 경향이 강한(fault prone) 모듈과 그렇지 않은 모듈은 96%의 정확도로 선별해 낼 수 있다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.21 no.3
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• pp.142-147
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• 2020

The Internet of Things is valuable as a means of solving social problems such as personal, public, and industrial. Recently, the application of IoT technology to the healthcare industry is increasing. It is important to ensure reliability and security in IoT-based healthcare services. Communication protocols, wireless transmit/receive techniques, and reliability-based message delivery are essential elements in IoT healthcare devices. The system was designed and implemented to measure body temperature and activity through body temperature and acceleration sensors and deliver them to the oneM2M-based Mobius platform.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.19 no.2
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• pp.383-388
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• 2024

This paper is a study to derive the predicted value of power generation based on the photovoltaic power generation data measured in Jeollanam-do, South Korea. Multivariate variables such as direct current, alternating current, and environmental data were measured in the inverter to measure the amount of power generation, and pre-processing was performed to ensure the stability and reliability of the measured values. Correlation analysis used only data with high correlation with power generation in time series data for prediction using partial autocorrelation function (PACF). Deep learning models were used to measure the amount of power generation to predict the amount of photovoltaic power generation, and the results of correlation analysis of each multivariate variable were used to increase the prediction accuracy. Learning using refined data was more stable than when existing data were used as it was, and the solar power generation prediction algorithm was improved by using only highly correlated variables among multivariate variables by reflecting the correlation analysis results.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2011.07a
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• pp.573-574
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• 2011

본 논문에서는 DC-DC 컨버터의 설계 및 해석 방법을 PSpice와 Simulink를 이용한 Co-Simulation방법으로 제안하였다. 일반적인 회로 및 제어기 설계방식은 회로와 제어기를 각각 설계하여 시제품으로 측정하는 방법과 이상적인 모델을 이용하여 시뮬레이션 하는 방법을 사용한다. 본 논문에서는 상용 소자모델로 구성된 컨버터를 PSpice로 설계하였고, Simulink에서 PSpice Solver를 이용하여 시뮬레이션 함으로써 일반적인 설계 방식보다 높은 신뢰성을 가진 시뮬레이션 방법을 제안한다.