농업기상 관측자료의 QC는 원자료의 튀는 값을 의심자료로 분류하거나 제거하는 사후 성격의 작업이다. 본 연구에서는 수원기상대의 2012, 2013년 농업기상 관측요소에 대하여 처음으로 QC를 시행하고, 관련 절차를 문서화하였다. QC 방법은 기상청의 실시간 품질관리 시스템을 참고하였고, 토양수분은 국제 토양수분관측망 QC 모듈을 참고하였으며, 그 외의 경우는 경험에 근거하여 자체적으로 고안한 기준을 적용하였다. 농업기상 관측자료에 이상의 품질검사 알고리즘들을 적용한 결과, 튀는 값과 비정상적인 값들이 사라지고, 보다 신뢰할 수 있는 시계열 자료가 확보되었으며, 보다 정확한 통계값이 산출되었다. 연직 기온, 토양온도 등의 온도 요소는 품질관리가 상대적으로 용이하게 이루어졌다. 그러나 토양온도의 튀는 값이 여름철에 집중된 것으로 볼 때, 강우에 따른 대비와 관측 장비의 철저한 관리가 필요하다고 사료된다. 한편, 온도 요소를 제외한 나머지 요소에는 각각의 자료 특성에 맞는 품질관리 방법의 개발이 시급하다. 특히 토양수분은 연직으로 깊이 들어가더라도 그 정도에 차이가 있을 뿐 강수량의 영향을 받음에도 불구하고, 앞에 제시한 일부 QC 방법은 0.10m 토양수분에 한정되어 있는 점이 한계로 작용하였다. 수원기상대에서 나타나는 토양수분의 겨울철 이상 변동은 ISMN 방식의 QC 모듈로도 걸러지지 않았으므로, 이에 대한 원인 분석이 이루어져야 할 것이다. 또한, 토양수분 QC에서 플래그가 부여된 의심자료들을 오류값으로 분류하기 위해서는 더욱 확실한 근거가 필요하다. 예를 들어 수원기상대의 경우, 여러 해 동안 측정된 토양수분 관측자료를 종합적으로 분석하여 수원기상대에서의 토양수분의 변화 양상이 매년 어떻게 반복되고 있는지 파악하는 것이 중요하다. 향후 단기적으로는 이번 QC 연구에서 자료의 신뢰도가 낮아 제외되었던 복사 변수와 지면온도 변수에 대한 QC가 이루어져야 하며, 수원 이외의 다른 농관 지점의 관측자료에 대해서도 QC가 속히 실시되어야 할 것이다. 중기적으로는 QC된 자료를 바탕으로 농업기상 정기보고서 작성 및 배포가 가능하다. 장기적으로는 기상청 및 KoFlux의 자동화 QC 프로그램, 수치모형을 이용한 비선형 변분 QC(예로, Lee et al., 2011) 등을 기반으로 농업기상 관측요소별 QC 수행의 고도화 및 자동화가 필요하다. 이러한 체계적인 개선을 통해 농업기상 관측자료의 품질경영이 한층 더 성취되면, 지상기상 관측자료에 버금가는 고품질의 농업기상 관측자료가 생산되어, 국내 유관기관, 학술 연구자, 농림업 현장 종사자 등 많은 이용자들에게 제공 및 활용될 것으로 기대된다. 이 연구에서 사용된 원자료 및 품질관리 결과 자료는 국가농림기상센터의 웹사이트(http://ncam.kr/page/req/agri_weather.php)에서 소정의 절차를 거쳐 이용할 수 있다.
기업의 지식 자원은 조직의 지속 가능한 성장을 촉진하는 역할을 한다. 이에 기업은 조직의 구성원들이 새로운 지식 자원을 원활하게 탐색하고 개발할 수 있도록 지원해 주어야 한다. 기업은 보유하고 있는 지식 자산을 통해 기존의 지식을 개선하거나 새롭게 생성할 수 있어야 하며, 이를 위해 기업은 지속적으로 구성원들에게 정보와 인프라를 제공해야 한다. 이러한 정보와 인프라를 외부로부터 수혜 받는다면 해당 서비스를 지식서비스라 할 수 있다. 기업이 보유하고 있는 지식서비스의 다양성 수준은 매우 높다고 할 수 있다. 이에 본 연구는 지식서비스 유형을 분류할 수 있는 지식서비스 유형 매트릭스를 제시하였으며, 지식서비스 이용자들의 개선된 성과를 역량모델을 기반으로 기초역량(개인역량, 학술역량)과 산업역량(R&D 역량, 기술역량)으로 정의하여 측정지표를 제시하였다. 본 연구는 세 가지 지식서비스 유형(정보제공형, 정보분석형, 인프라형)에 대한 지식서비스 품질(정보품질, 시스템품질)과 산업역량(R&D 역량, 기술역량) 간의 관계에 있어 기초역량(개인역량, 학술역량)의 매개효과를 분석할 수 있는 연구모형을 제시하였으며, 이용자 집단(대학, 민간기업체, 정부기관)에 따른 지식서비스 품질과 지식서비스 역량 차원의 차이를 분석하였다. 분석결과 지식서비스 유형에 따른 기초역량의 매개효과(완전매개, 부분매개)가 명확하게 차이를 보였으며, 소속집단에 따른 지식서비스 품질과 지식서비스 역량의 차이도 제시하였다. 본 연구는 지식서비스의 유형 분류, 지식서비스 유형에 따른 속성 및 지식서비스 역량 지표를 고민하는 연구자들에게 학술적, 실무적 시사점을 제시하는 연구이다.
이 연구는 경영시뮬레이션 도구를 활용한 교육이 학습자 만족도에 미치는 영향과, 품질요인과 만족도 간의 관계에 있어서 학습유형의 조절효과에 대해 실증적으로 분석하는 것을 목적으로 한다. 연구를 위해 경영시뮬레이션 활용 교육에 참여한 학생을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 신뢰분석, 요인분석, 분산분석, 회귀분석등 데이터분석을 실시하였다. 실증분석 결과 경영시뮬레이션도구 활용 교육의 품질요인은 컨텐츠, 교육환경, 학생 간의 상호작용, 교강사의 지원기능 요인으로 나뉘었고, 학습유형은 적극적-소극적, 자기주도적-환경의존적 유형으로 분류되었다. 시뮬레이션 활용 교육의 각 품질요소는 학습자 만족도에 정(+)의 영향을 미쳤으며, 적극적, 환경의존적 학습유형을 가진 그룹이 통계적 유의성 밖에서 만족도 수준이 높았다. 학습유형은 경영시뮬레이션 교육의 품질요소와 만족도 간의 관계에 조절효과를 보였으며, 학습유형에 따라 조절하는 정도가 달랐다. 특히 학습자 간 상호작용은 만족도를 증가시키는 주요 요인이 된 반면, 교강사의 적극적 지원은 오히려 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타나 학습유형에 따른 차별화된 교수전략이 요구되는 것으로 나타났다. 본 연구는 교육 서비스 관점에서 경영시뮬레이션 교육의 품질요소와 만족도 간의 관계에서 학습유형이 미치는 조절효과에 대해서 학술적인 성과를 추가하였고, 경영시뮬레이션 도구 개발자 및 공급자, 이를 활용하는 교수자, 학습자, 교육기관에게도 유용한 시사점을 제공한다.
21세기에 접어들면서 전개되고 있는 항공운송산업에 대한 세계시장의 변화와 도전은 심각하다. 인터넷과 정보통신의 혁명으로 인해 전혀 새로워지는 마케팅 환경, 공급초과로 인한 운임경쟁과 이로 인한 저수익성의 시장구조, 한층 다양해진 고객의 욕구, 더욱 첨단화되는 신형항공기 도입을 위한 투자부담, 완전한 시장자유화에 대한 선진국들의 일반적인 요구, 예측하기 힘든 유가 및 환율의 변동 등은 항공업계가 직면하고 있는 새로운 경영환경이다. 본 연구에서는 항공사의 다양한 서비스 중 고객과의 접점에서 많은 시간이 할당되는 객실서비스의 품질을 평가하고 고객만족도와의 인과관계 및 영향요인을 분석하였다. 항공기 탑승전의 기대서비스는 전반적인 객실서비스 만족도를 평가하는데 부적합하여, 탑승후의 지각서비스를 이용하여 객실서비스 만족도와 서비스 품질을 평가하였다. 다수의 선행연구에서 서비스의 중요 요인으로 분류된 항목들을 항공사 객실서비스 품질평가에 적용하여 객실서비스 품질과 고객만족도와의 상관관계가 높다는 견과를 얻었다. 탑승후의 지각서비스분석에서 MIAT몽골항공 탑승객중 몽골인은 '유형성'과 '반응성'을, 비몽골인은 '공감성'만을 유의수준 범위에서 기내만족도에 영향을 미치는 요인으로 인식하였다. 이러한 결과를 토대로, 날로 놀아지고 변화하는 고객의 요구를 파악하여 그 요구에 부합하는 객실서비스 품질을 개선하는 것이 M[AT몽골항공사의 서비스경쟁력강화에 필요하다.
우유생산 농가에서는 그들 젖소의 우유를 저장하는 탱크 (bulk tank milk: BTM)로부터 채취된 샘플로부터 분석된 우유에 대한 품질관련 항목들, 즉 체세포 수 (somatic cell count: SCC), 표준 plate count (standard plate count: SPC), 사전 incubation count (preliminary incubation count: PIC) 등에 관한 정보를 정기적으로 제공 받는다. 이러한 정보는 일정기간 쌓이게 되면 우유의 품질을 유지하고 목장을 관리할 수 있는 중요한 지식 베이스가 될 수 있다. 그러나 우유 품질이나 목장의 관리상태를 평가하는 기준은 모호하고 퍼지한 용어로 많이 표현되고 있다. 즉 우유 품질을 최상급, 상급, 중간, 불량으로 표시하거나 목장의 관리상태를 아주 양호, 양호, 미흡 등으로 표시한다. 이러한 서술방식은 퍼지이론에서의 모호한 상태를 표현하는 기준과 많이 부합되고 있다. 본 연구의 목적은 BTM으로부터 추출한 샘플로부터 미생물학적 분석을 통해서 나온 결과를 이용해서 BTM의 품질과 목장의 관리상태에 대하여 추론하는 것을 목표로 하고 있다. 따라서 퍼지추론엔진에 기초하여 퍼지로직 기반의 추론방법을 개발하고 실제 데이터를 이용해서 평가하였다. 입력 데이터로는 Bulk Tank SCC, SPC, PIC, laboratory pasteurization count (LPC), non agalactiae Streptococci, Streptococci like organisms, Staphylococcus aureus등이다. 이러한 입력자료에 근거하여 BTM의 품질상태를 아주 양호, 양호, cooling문제, 청결문제, 환경적 mastitis, 환경적/청결 복합문제로 분류하고, 낙농가로부터 채취한 실제 데이터를 이용하여 추론하였다. 본 퍼지 추론 결과는 낙농생산자, 컨설턴트, 수의사 등 관련 종사자들에게 의사결정을 위한 참고자료로서 활용이 가능하다.
다양한 어플리케이션의 등장과 인터넷 사용자의 급속한 성장으로 인하여, 인터넷 라우터는 패킷이 입력되는 속도와 같은 속도로 패킷 분류작업을 수행하여 패킷의 클래스에 따른 품질 보장을 제공할 것이 요구되고 있다. 패킷 분류란 라우터에 입력된 패킷의 헤더가 가지고 있는 여러 개의 필드에 대해 다차원 검색을 수행하여, 미리 정의된 룰과 일치하는 결과 가운데 최우선순위를 갖는 룰을 찾아내는 과정을 말한다. 빠른 패킷 분류를 위하여 다양한 패킷 분류 알고리즘이 제안되어오고 있으며, 튜플 공간 제거(tuple space pruning) 알고리즘은 일치 가능한 룰을 갖는 튜플들만을 해싱을 사용하여 검색함으로 빠른 검색 성능을 제공한다. 블룸 필터(Bloom filter)는 특정 집합에 속하는 원소들의 멤버쉽에 관한 정보를 간단한 비트-벡터로 표현하는 데이터 구조로서, 특정 입력 값이 집합에 속한 원소인지를 알려주는 선-필터(pre-filter)로 사용된다. 본 논문에서는 블룸 필터를 이용하여 일치 가능성이 없는 튜플을 효율적으로 제거하는 새로운 튜플 제거 알고리즘을 제안한다. 실제 라우터에서 사용되는 룰 셋과 비슷한 특성을 갖는다고 알려진 데이터 베이스에 대한 성능 비교를 통하여, 본 논문에서 제안하는 구조가 패킷 분류 성능 및 메모리 사용량에 있어서 기존의 튜플공간 제거 알고리즘과 비교하여 월등히 우수함을 보았다.
국가과학기술표준분류는 과학기술 관련 정보, 인력, 연구개발사업 등을 효율적으로 관리하기 위한 목적으로 제정 및 운영되고 있으며 개정주기는 5년이다. 2022년은 차기 개정 절차의 첫 해로 현재의 대, 중, 소분류체계 중 소분류체계를 기술키워드화 하는 것이 주 목적이다. 이는 현재의 경직된 구조로 인해 발생하는 유관 분류체계와의 연계 어려움과 최신 용어에 대한 미반영 문제를 해결하기 위한 것이다. 본 연구에서는 이 문제 해결을 위해 기존의 분류체계 관리를 용어관리체계로 변화시켜 용어의 품질과 활용성을 높일 수 있는 방법을 제안하였다. 이를 위해 표준용어관리체계인 SKOS와 ISO/IEC 11179 표준을 기본 모델로 설정하였다. 또 해외 과학기술용어집에서 활용하고 있는 용어관리 메타데이터 표준을 조사하여 현 국가과학기술표준분류체계와 비교한 후 용어관리관점에서 즉시 활용할 수 있는 메타데이터들을 도출하였다. 그 결과 현 관리체계에서 즉시 변형하여 적용할 수 있는 11개 표준 요소를 발굴 제안하였으며, 차후 분류체계 개정 작업을 거친 후 적용할 수 있는 5개 요소를 발굴하여 제안하였다.
글로벌 시대에 들어서면서 수입식품 안전관리에 대한 중요성이 증가하고 있다. 해외 식품업체 주소정보는 수입식품 안전관리를 위한 핵심 정보로써 식품위해 발생시 신속한 대처와 사후관리를 위해 반드시 검증되어야 한다. 그러나 각국의 주소체계가 다른 관계로 하나의 검증시스템이 모든 국가의 주소를 검증할 수는 없다. 또한, 주소검증은 사용하는 분야에 따라 검정목적이 상이할 수 있다. 본 논문에서는 주어진 해외 식품업체 주소로부터 해당 국가의 행정구역 레벨로 분류하는 문제를 다룬다. 수입식품 안전관리를 정확하고 효율적으로 하기 위하여 수입식품제조업체 주소를 해당 국가의 행정구역 수준으로 정확하게 매칭하는 것이 필요하다. 수입식품이 생산·제조되는 위치와 식품제조에 영향을 줄 수 있는 환경정보, 재난재해 정보를 결합함으로써 선제적 수입식품 안전관리가 가능하다. 그러나, 일부 국가에서는 주소를 표기할 때 행정구역 레벨명을 생략하여 작성하고 있으며, 동일한 지명이 여러 행정구역 레벨에서 중복되는 경우가 있어 주소로부터 행정구역 레벨을 정확히 분류하는 일은 쉽지 않다. 본 연구에서는 이러한 경우에 적합한 딥러닝 기반 행정구역 레벨 분류 모델을 제안하고, 실제 해외 식품회사 주소 데이터에 대하여 검증한다. 구체적으로 다중 레이블 분류 모델에서 멱집합(Label Powerset)을 이용해 훈련하는 방식을 사용한다. 제안된 기법의 검증을 위해 식약처에 등록된 에콰도르 및 베트남에 있는 해외 제조업소 주소에 대하여 정확도를 검증하였으며, 기존의 분류 모델보다 정확도가 각각 28.1% 및 13% 정도 향상되었다.
목 적: 국내 실정에 적합한 사이버나이프의 표준화된 품질관리 절차서가 없어 이를 개발하고 유용성을 평가하고자 한다. 대상 및 방법: 사이버나이프의 구조적 특성과 치료 방법 등을 고려하여 품질관리 검사항목을 설정한 후, 적합한 시행 시기에 맞추어 주기적 분류를 하였다. 그리고 설정된 항목들은 각각의 품질관리 목적에 따라 일반적인 품질관리(basic QC), 치료정확도 품질관리(delivery specific QC), 환자 맞춤형 품질관리(patient specific QC) 등 3개의 분야로 구분하였다. 국내의 두 개 기관을 대상으로 개발된 품질관리 절차서의 각 항목을 비교하여 허용오차를 분석하였다. 설정된 항목에 대한 허용 오차는 제작사에서 제공된 품질관리 자료와 현재 국내에 설치되어 있는 두 개 기관의 최근 3년간의 품질관리 수행 데이터 등을 근거하였으며, 각 항목에 대한 측정 결과를 토대로 품질관리 실태를 분석하고 개발된 품질관리 절차서의 타당성을 검증하였다. 결 과: 개발된 사이버나이프 품질관리 절차서의 항목에 대하여 두 개 기관을 대상으로 정확성을 상호 비교 분석하였다. 모든 측정 결과는 사이버나이프의 품질관리 절차서에서 제시한 허용오차 범위 내에서 일치하고 있음을 확인하였다. 결 론: 본 연구에서 개발된 품질관리 절차서를 통해 사이버나이프에 대한 성능평가 기준을 확립할 수 있으며, 영상유도 정위방사선치료에 대한 정확성 및 안전성을 확보할 수 있을 것으로 생각된다.
최근 콜센터 등에서는 고객을 음성 미디어를 통하여 서비스하고 있다. 이런 콜 센터에서 제공하는 다양한 서비스의 품질 측정 방법 중 음성 대화 속 화자의 감정에 따른 측정 방법이 있다. 본 연구에서는 화자의 음성을 이용하여 그 사람의 감정을 알아내고자 하였다. 이를 위하여 음성 신호로부터 여러 가지 파라미터를 추출하고 분석함으로써 인간의 감정을 분류하였다. 사람의 감정은 크게 기쁨, 슬픔, 흥분, 보통 등 4가지 상태로 나눌 수 있다. 대부분의 음성 서비스 품질은 흥분 또는 분노의 상태가 중요하다. 본 논문에서는 이와 같은 감정을 Pitch와 Amplitude를 기초로 한 5가지 요소를 통하여 효율적으로 대화자간의 문제가 되는 대화를 선별해 내는 방법을 연구 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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