본 연구는 에너지총조사 자료를 이용하여 친환경 차량의 보급과 관련하여 소비자의 차량 선택에 영향을 주는 요인을 분석하였다. 기존의 차량 선택에 대한 소비자 선호의 연구는 대부분 단편적인 설문조사를 이용하였는데, 매번 설문조사표와 설문대상이 바뀌어서 지속적이고 일관성 있는 분석이 불가능하였다. 이에 본 연구에서는 주기적으로 수행되는 에너지총조사 자료를 이용하여 차량 선택에 대한 소비자 선호 분석이 가능하다는 것을 보여주고자 하였다. 에너지총조사는 많은 표본의 유용한 정보를 수집함에도 불구하고 많은 경우 단순 통계를 작성하는 데 한정적으로 사용되고 있다. 2017년 에너지총조사의 수송부문 마이크로데이터 2,771개 자료를 바탕으로 소비자의 선택에 따라 변화하는 대안 특성 변수인 차량 가격, 연료 효율, 차량모델 수를 수집하여 컨조인트 분석이 가능하도록 자료를 변환하고 분석하였다. 분석 결과 연료비 1만 원당 주행 거리가 1km(연료 효율 1단위) 증가할 때마다 해당 연료 차량의 선택 확률은 2.2% 증가하고, 대체 가능한 차량의 모델 수가 하나 증가할 때마다 해당 차량의 선택 확률은 20.5% 증가하는 것으로 나타났다. 본 연구는 별도의 조사 없이 주기적으로 국가에서 시행되는 에너지총조사 결과를 이용하여 자동차 선택에 대한 소비자 선호를 분석하는 것이 가능하다는 것을 보여주었다.
기업은 장기적인 전략을 수립하고 수행에 이르기까지 모든 경영활동을 책임지고 의사결정을 할 수 있는 최고경영자(CEO: Chief Executive Officer)는 기업성과에 영향을 미치는 사람이라고 할 수 있다. 최고경영자가 합리적인 의사결정을 통해 전략적 선택을 통해 기업성과에 영향을 미칠 수 있고, 기업의 흥망을 결정할 수 있다. 그러므로 최고경영자의 의사결정이 매우 중요하다. 또한, 급격한 디지털 기술 환경의 변화로 기업들은 디지털 전환을 통해 기업성과를 높이고자 학문적, 실무적으로 많은 노력 하고 있다. 그러나 기존 선행연구를 살펴보면 최고경영자의 특성이 조직·혁신성과, 혁신 활동 등에 관한 연구로 한정되었고, 최고경영자의 특성이 디지털 전환과 기업성과에 연결되는 연구는 너무나 부족하다. 따라서 디지털 시대를 맞이하여 최고경영자의 특성이 디지털 전환을 통해 기업성과에 영향을 미치는지에 대해 연구해 볼 필요성이 대두되고 있다. 본 연구는 디지털 전환에 성공한 국내 빅데이터 업체인 (주)RSN사례를 통해 최고경영자의 특성, 디지털 전환, 기업성과에 대해서 이해하고 이를 바탕으로 연구모형과 연구 명제를 설정하여 (주)RNS의 사례분석을 통해 최고경영자의 특성이 디지털 전환과 기업성과에 어떻게 영향을 미치는지에 대해서 연구하였다. 연구 결과 최고경영자의 특성이 필수요소인 디지털 기술을 활용함으로써 기업이 디지털 전환을 성공하게 되었고 기업성과에도 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 본 연구의 시사점으로는 최고경영자는 합리적인 의사결정을 할 때 한계가 있을 수 있으므로 향후 실증적 연구를 시도해볼 필요성 있다고 판단된다.
본 연구는 20대 성인의 n번방 관련 뉴스 노출과 간접 외상, 그리고 세상에 대한 신념 간의 관계를 실증적으로 탐구하기 위해 수행되었다. 이를 위하여, 20대 성인을 대상으로 온라인 조사 연구를 시행하였으며, 총 228명의 자료를 수집하였다. SPSS 25.0을 통해 분석한 결과, n번방 사건이 밝혀진 직후 관련 뉴스를 많이 접했을수록 당시에 더 높은 수준의 간접 외상을 경험하였던 것으로 나타났다. 또한, 간접 외상은 당시 뉴스 노출과 현재의 세상에 대한 신념간의 관계를 완전 매개하였다. 즉, 당시 뉴스 노출량이 많았을수록 간접 외상 수준이 높아졌으며, 높은 수준의 간접 외상은 세상에 대한 부정적인 신념과 관련되었다. 본 연구는 재난뿐만 아니라 성범죄 사건도 뉴스를 통해 제3자인 사람들에게 간접 외상을 불러일으킬 수 있음을 확인하였고, 뉴스 노출이 간접 외상을 매개로 세상에 대한 신념에 미치는 영향을 검증하였다는 데에 의의가 있다. 그러나 본 연구는 20대 성인에 한정되었으며, 연구 참가자 대부분이 여성이라는 점에서 한계를 가지므로, 추후 더 다양한 집단을 대표하는 표본으로부터 자료를 수집할 필요가 있다. 나아가서, 후속 연구로 뉴스 노출과 간접 외상의 관계를 정서 전염이 매개 혹은 조절할 가능성을 검토할 수 있을 것이다.
최신의 무기체계 및 전자장비들은 아군의 생존성 향상을 위해 스텔스 기술에 대한 요구가 증가하고 있기 때문에, 레이다 반사 면적을 줄이는 저피탐 기술 구현이 필요하다. 이러한 스텔스 기술을 위해 형상 설계나 전파 흡수체를 적용한 저피탐 특성 구현 방법이 널리 사용되는데, 능동위상배열 안테나는 형상 설계에 구조적인 한계가 있고 전파 흡수체 적용 시 안테나의 전기적 성능이 저하되는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 X-대역에서 동작하는 능동위상배열 안테나의 저피탐 특성 구현을 위해 전파 흡수체를 적용하기에 적합한 개별 복사소자를 선정하고, 13x13 배열 안테나를 설계 및 제작하였다. 다음으로 제작된 안테나의 흡수체 유무 및 종류에 따른 상대 RCS와 전기적 성능 측정 결과 비교를 통해 저피탐 특성은 확보하면서 전기적 성능은 동등 이상의 수준으로 유지됨을 보임으로써, 본 논문에서 제안한 저피탐 특성 구현 방법이 유효함을 보이고 전파 흡수체 적용 시 안테나 성능이 저하되는 한계를 극복할 수 있음을 확인하였다.
본 연구는 국립중앙도서관의 국가전거공동활용시스템 기반 국가 전거제어 체계의 발전방안을 마련하고자 국가전거 공동활용시스템에 참여하지 않는 기관을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 조사를 바탕으로 국가전거공동활용시스템을 중심으로 한 국가적인 전거제어체계 구축을 위한 6가지 발전방안을 제시하였다. 첫째, 로컬 시스템마다 전거데이터 구축 모듈 및 국가전거공동활용시스템과 연계 모듈이 개발되어야 한다. 둘째, 국가전거공동활용시스템에 ISNI와 같은 외부식별자 기술을 통해 전거데이터의 신뢰성을 제공하고 링크드데이터 구축에 활용해야 한다. 셋째, 국가전거공동활용시스템 홍보 및 서비스 다양화 전략 마련이 필요하다. 넷째, 전거구축기관과 전거미구축기관 모두 전거형 선정과 기술에 어려움과 다양성을 보여주고 있으므로 전거형접근점 관련 규칙 마련이 필요하다. 다섯째, 전거레코드에 기술되는 데이터가 한정되므로 서지레코드를 활용해 전거레코드의 향상 및 업그레이드가 필요하다. 여섯째, 전거제어의 필요성 및 기능에 대해 사서를 대상으로 한 교육이 필요하다. 본 연구에서는 국가전거공동활용시스템에 참여하지 않는 도서관을 대상으로 전거관련 현황과 요구사항을 조사하여 국가 전거제어 시스템의 발전방안을 모색하였다는 점에서 의의가 있다.
기존 게임 개발에서 가상세계 제작은 기준 없이 게임 요소들을 하나씩 배치하는 방식으로 이루어졌다고 판단된다. 여기에서 주목할 것은 투자 대비하여 과연 양질의 가상세계를 효율적으로 제작 되었는지에 대한 궁금증이다. 본 연구에서는 언리얼 엔진에서 모듈화라는 개념을 바탕으로 효율적 가상세계를 구축할 수 있는 방법론을 제안하고자 한다. 먼저 선행사례들을 분석하고 모듈화를 위한 기준요소를 5가지로 추출하였다. 또한 인스턴스 제작 파이프라인의 개념을 4단계로 구분하여 제안 하였으며, 도심형 가상세계 제작을 위한 최소단위의 인스턴스 모듈을 4가지로 압축하였다. 최종적으로 최소단위의 모듈과 기준요소를 바탕으로 구성된 도심형 가상세계를 구현하여 제시하였다. 결론적으로 이러한 효율성을 중심으로 하는 제작방식에 대한 연구는 디자이너나 아티스트가 제작에 소비해야 했던 시간을 아이디어와 창의력에만 집중할 수 있다고 사료된다. 연구 한계점으로는 기본이 되는 최소 모듈을 도시로 한정한 점과 언리얼 엔진으로 구현함에 있어 도출한 기준요소와 제작 파이프라인등에 대한 검증이 이루어지지 않았다는 점을 들 수 있다. 이에 보다 발전적인 모듈화 연구를 통하여 다양한 가상세계 생성 방안이 도출되기를 기대해본다.
본 연구의 목적은 논증구조를 교수적 추론 도구로 활용한 예비 지구과학 교사들이 말하는 논증구조의 역할과 실효성을 탐구하고, 이 과정에서 예비교사들이 보여주는 PCK 특성을 탐구하려는 것이다. 논증구조를 활용한 수업 계획과 성찰을 체험하는 일련의 교수적 추론과정에서 교사의 PCK가 발휘되므로, 본 연구에 참여한 예비교사들이 보여주는 미래지향적 가족유사성 PCK의 특성을 탐색하였다. 이를 위해 15명의 예비 지구과학 교사들이 참여하여 논증구조를 활용하여 수업설계와 수업시연을 체험하고, 학기말에 수업 체험에 대한 심층면담을 실시하였다. 심층면담을 토대로 질적 분석을 실시함과 동시에 예비교사들의 가족유사성 PCK의 특성을 분석하기 위해 의미연결망 분석을 실시하였다. 주요 연구결과를 살펴보면, 예비교사들은 논증구조를 적용하면서 수업을 조직적으로 계획하고, 사실에서 결론에 이르기까지 관련된 논증요소를 구분함으로써 짜임새 있게 수업을 구성하였다. 논증구조 구성요소별 특징을 살펴보면, 예비교사들은 사실과 결론의 징검다리인 논거, 반박, 한정어 등을 찾아내는 데 어려움을 겪은 것으로 나타났다. 논증구조로 인해 가장 많은 영향을 받은 PCK 영역은 과학수업 실천 부분으로, 수업내용에 적합한 수업모형선정, 과학수업을 통한 데이터 리터러시와 디지털 역량개발 등을 예비교사들은 강조하였다. 연구결과를 토대로 교수적 추론 도구로서 논증구조의 잠재력과 활용 가능성, 논증구조를 활용한 과학수업을 체험한 중등학교 학생들의 과학탐구와 추론 역량 개발의 가능성, 논증구조를 교수적 추론 도구로 활용하는 교사교육 프로토콜 개발의 필요성 등을 결론으로 제언하였다.
일반적으로 유기 용매를 이용한 코팅제는 제조 과정에서 발암성 물질인 휘발성 유기화합물 (Volatile Organic Compounds, VOC)을 배출하게 되어 환경적인 문제로 사용이 규제되고 있다. 게다가 기존의 화석 연료 자원이 한정적이라 에너지 자원 고갈을 야기시킨다는 문제가 있다. 따라서 본 연구에서는 바이오매스 물질인 isosorbide의 함량을 달리하여 광경화형 바이오매스계 우레탄 아크릴레이트 올리고머를 합성하여 코팅제의 물성 평가를 진행하였다. Isosorbide 함량이 증가할수록 점도, 유리전이온도, 인장강도, 내오염성, 연필경도 등이 증가하였고 신율 및 굴곡성은 낮게 측정되었으며, 부착력은 BOI-3가 가장 좋은 결과를 나타내었다. 올리고머의 isosorbide 함량을 20% 로 고정하고 polycaprolactone diol(PCL)과 Ecoprol H1000(Ecoprol)의 함량비에 따라 광경화형 바이오매스계 우레탄 아크릴레이트 올리고머를 합성하여 코팅제의 물성 평가를 진행하였다. PCL/Ecoprol의 함량비가 증가할수록 유리전이온도, 신율 및 굴곡성은 증가하였지만 인장강도와 연필경도는 감소하였으며, PCL 첨가로 인한 표면 결합력 향상으로 부착력과 내오염성이 크게 증진한 것을 확인할 수 있었다. 합성된 올리고머의 필름은 모두 변색 없이 투명한 결과를 나타내었다.
2차 사고의 치사율은 일반 교통사고의 7배이며 고속도로에 한정하면, 사망자 4명 중 1명은 2차 사고로 인한 사망이라고 할 수 있다. 돌발상황은 2차 사고를 유발할 수 있으며 운전자에게 대비할 시간을 주지 않아 주행속도가 높은 고속도로에서의 사고 위험은 더욱 치명적이다. 그러나 기존 연구에서는 이미 교통사고에 관한 연구를 수행하거나 교통사고 후 발생하는 2차 사고에 관한 연구를 수행하고 있어서 그 외 도로에서 발생할 수 있는 다른 돌발상황에 대해 고려하지 못하고 있다. 따라서 2차 사고로 인한 피해와 사상자 감소를 위해서는 교통사고 외에도 사고 유발 가능성을 제거하여 안전한 도로환경을 만들 필요성이 존재한다. 본 연구에서는 돌발상황과 발생요일, 발생시간, 곡선반경이 돌발상황 발생과 연관성이 있는지에 대하여 분석하였다. 돌발상황은 천안논산고속도로와 서울양양고속도로에서 2022년 발생한 자료를 사용하였으며 고속도로의 구간을 분할하여 곡선반경을 계산하고 이를 군집분석을 통해 직선부, 완화곡선부, 곡선부로 구분하여 분석하였다. 분석결과 발생요일, 발생시간, 곡선반경이 돌발상황과 연관성이 있는 것으로 분석되었다.
본 논문에서는 볼트로 체결된 구조체에 대하여 초기 볼트풀림 상태에서의 볼트 체결력 예측 합성곱 신경망 훈련 방법을 제시한다. 8개의 볼트의 체결력이 변경된 상태에서 계산한 주파수응답들을 완전 체결된 상태의 초기 모델과의 크기 및 모양 유사성을 표현하는 유사성 지도로 생성한다. 주파수응답 데이터들의 생성에는 크리로프 부공간법 기반의 모델차수축소법을 적용하여 효율적인 방법으로 수행할 수 있도록 한다. 합성곱 신경망 모델은 회귀 출력 계층을 사용하여 볼트의 체결력을 예측하도록 하였으며, 훈련 데이터의 개수와 합성곱 신경망 계층의 개수를 다르게 준비하여 훈련시킨 네트워크들을 비교하여 그 성능을 평가하였다. 주파수응답에서 파생되는 유사성 지도를 입력 데이터로 사용하여 초기 볼트풀림 영역에서 볼트 체결력의 진단 가능성과 유효성을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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