본 연구는 원격 학습자의 정보추구행동 모델을 활용하여 국내 대학원 전공 공통 과목 연구방법론을 개발하는 것을 목표로 한다. 국내 대학원 교과목 개설 현황 사례 조사, 재학생의 교과목에 대한 수요 조사를 바탕으로 정보추구를 유인하는 요인과 방해하는 요인을 정리하였다. 재학생이 연구방법론을 통한 정보추구를 유인하는 요인은 학위 취득이며, 방해하는 요인은 학업과 직장을 병행하는 환경으로 나타났다. 연구 결과는 유인 요인을 동기부여로 활용하고 방해 요인을 보완하는 방법으로 교과목을 개발하였다. 연구의 결과는 온라인 교과목 개발을 할 때 학생의 정보추구행동에 대한 이해를 높이고 학생의 정보추구 능력을 기르는 교수학습 전략을 수립하는데 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
본 연구는 항만에서 안전 수칙을 위반하여 발생하는 사고 및 이상행동을 실시간 탐지를 수행한 후 위험 상황을 관리자가 신속하고 정확하게 대처할 수 있도록 지원하는 지능형 CCTV, Smart Eye를 제안한다. Smart Eye는 컴퓨터 비전(Computer Vision) 기반의 다양한 객체 탐지(Object Detection) 모델과 행동 인식(Action Recognition) 모델을 통해 낙하 및 전도사고, 안전 수칙 미준수 인원, 폭력적인 행동을 보이는 인원을 복합적으로 판단하며, 객체 추적(Object Tracking), 관심 영역(Region of Interest), 객체 간의 거리 측정 알고리즘을 구현하여, 제한구역 접근, 침입, 배회, 안전 보호구 미착용 인원 그리고 화재 및 충돌사고 위험도를 측정한다. 해당 연구를 통한 자동화된 24시간 감시체계는 실시간 영상 데이터 분석 및 판단 처리 과정을 거친 후 각 장소에서 수집된 데이터를 관리자에게 신속히 전달하고 항만 내 통합관제센터에 접목함으로써 효율적인 관리 및 운영할 수 있게 하는 '지능형 인프라'를 구축할 수 있다. 이러한 체계는 곧 스마트 항만 시스템 도입에 이바지할 수 있을 것으로 기대된다.
일반적으로 노동시장은 노동자와 고용주들로 구성되며, 이들은 복잡한 상호작용을 통해 노사관계를 형성한다 본 논문에서는 진화 에이전트들로 구성된 노동시장 모델 상에서 노동자들 또는 고용주들 사이에서 형성될 수 있는 전략적 연합을 적용하여 노동자와 고용주의 수적인 비율로 표현할 수 있는 직업밀집도와 직업집중도에 따른 행동 특성을 분석한다. 전략적 연합은 다중에이전트 환경에서 상호간의 이득을 보장하는 효과적인 방법이 될 수 있다. 진화 노동시장에서 노동자와 고용주들은 집단 내에서 자율적으로 연합을 형성하며 죄수의 딜레마게임으로 진행되는 거래에 참여한다. 실험결과, 에이전트들의 행동이 직업밀집도와 직업집중도에 따라 다르게 나타나며, 특히 전략적 연합이 허용될 경우 노동자와 고용주들이 보다 공격적인 형태로 노사거래에 참여함을 보여준다.
본 연구는 스타트업이라 구분되는 기업의 구성원을 대상으로 그들의 혁신행동에 미치는 영향 요소를 파악하고자 하였다. 이를 위해 긍정심리학에서 중요한 변수로 다뤄지는 그릿(Grit)과 스타트업에서 특히 중요시 여겨지는 실책관리문화 변수를 중심으로 혁신행동에 미치는 영향을 살펴보았다. 그릿은 스타트업 구성원의 인내에 대한 노력, 조화열정, 상황적응력의 세 변수로 정의하였으며 실책관리문화와 더불어 스타트업 구성원의 혁신행동에 미치는 영향을 살펴보았다. 본 연구를 위해 기술창업 기반 7년 이내 스타트업 재직자를 대상으로 2023년 12월부터 2024년 1월까지 설문조사를 진행해 유효한 305개의 샘플을 확보하였다. 연구모델 분석을 위해 SPSS 24 통계 패키지를 활용하여 그릿과 혁신행동과의 관계 및 실책관리문화와 혁신행동 관계를 분석하였다. 분석결과 그릿의 3가지 변수인 인내에 대한 노력, 조화열정, 상황적응력은 스타트업 구성원의 혁신행동에 정(+)의 영향을 미쳤으며 실책관리문화 또한 스타트업 구성원의 혁신행동에 정(+)의 효과를 나타냈다. 하지만 통제변수로 활용된 성별과 연령은 혁신행동에 유의미한 영향을 미치지 않았다. 본 연구는 스타트업에게 매우 중요한 혁신행동에 영향을 미치는 변수들을 규명하고, 스타트업 구성원의 개인적 특성과 문화적 특성이 혁신에 어떤 영향을 미치는지 파악한데 의의가 있다고 하겠다. 본 연구 결과의 의의는 스타트업 혁신행동에 미치는 새로운 변수들을 규명했다는데 있다. 하지만 7년 이내 초기 창업 기업을 대상으로 305명이라는 제한된 표본으로 연구를 진행했다는 점이 향후 스타트업 범주 및 표본 확대를 보완하여 후속 연구의 확장이 필요하다고 판단된다. 또한, 그릿과 실책관리문화 외에 혁신행동에 대한 영향 변수의 규명이 필요할 것으로 사료된다.
영장류 대뇌 피질 영역 중 거울 뉴런들이 분포한 것으로 추정되는 몇몇 영역은 목적성 행위에 대한 시각 정보를 기반으로 모방학습을 수행함으로써 관측 행동의 의도 인식 기능을 담당한다고 알려졌다. 본 논문은 이러한 거울 뉴런 영역을 모델링 하여 인간-로봇 상호작용 시스템에 적용함으로써, 자동화 된 의도인식 시스템을 개발하고자 한다. 거울 뉴런 시스템 계산 모델은 동적 신경망을 기반으로 구축하였으며, 모델의 입력은 객체와 행위자 동작에 대한 연속된 특징 벡터 집합이고 모델의 모방학습 및 추론과정을 통해 관측자가 수행할 수 있는 움직임 정보를 출력한다. 이를 위해 제한된 실험 공간 내에서 특정 객체와 그에 대한 행위자의 목적성 행동, 즉 의도에 대한 시나리오를 전제로 키넥트 센서를 통해 모델 입력 데이터를 수집하고 가상 로봇 시뮬레이션 환경에서 대응하는 움직임 정보를 계산하여 동작을 수행하는 프레임워크를 개발하였다.
산업 및 통신기술이 급속히 발전함에 따라, 다양한 형태의 침입기법을 통해 클라이언트-서버 구조의 정보 공유 및 서비스 개념으로 운영되는 시스템상에서 중요한 정보에 대한 유출 및 파괴로 인한 역기능이 심각할 정도로 증가하고 있다. 따라서, 정보시스템에서의 정보의 불법유출을 방지하고 문서나 시스템에 대한 불법행위를 감지할 수 있는 감사추적 기법이 요구된다. 이 논문에서는 능동데이타베이스의 능동규칙을 기존 기법보다 효과적으로 침입자를 감지할수 있는 새로운 감사추적 및 분석시스템 모델을 제안하였다. 이 모델은 시스템사용자에 의해서 발생되는 감사자료의 비정상 여부를 판단할수 있는 기법과 유형별 침입자를 감지하는 알고리즘을 제시하여 정상적인 사용자의 이탈된 행동을 판단할 수 있는 바업을 제시한다.
컴퓨터 네트워크의 발전에 의해 학습 공간의 시공간적인 확대와 교육 현장에서 교수-학습 과정에 대한 새로운 교수방법을 요구되었고, 유무선 방송, 인터넷 등을 이용하여 다양한 형태의 원격교육이 구체화되어 왔다. 하지만, 현재 운영되는 대부분의 원격교육시스템은 실질적인 학습 상황에서 단방향적인 개별 학습 형태를 보이고 있고, 사용자간의 쌍방향 상호작용을 위해서는 교수자나 학습자에게 일정 수준이상의 기술적 소양과 경제적 부담을 요구한다. 또한 교수자에게는 교수-학습 상황에서 발생하는 학습자 행동에 대한 실시간적인 모니터링과 학습자의 학습과정에 대한 평가의 어려움을, 학습자에게는 자기 반성의 기회를 제대로 제공하지 못하는 문제점을 안고 있다. 이에 본 연구에서는 원격교육에서의 협동학습 지원, 사용자의 기술적, 경제적 부담의 제거, 학습 전(全) 과정에 대한 원활한 모니터링과 피드백 기회의 제공을 목적으로 원격협동학습 시스템을 설계하고, 이를 개발하였다. 본 연구에 의해 개발된 원격협동학습 시스템은 원격협동학습을 지원하는 네트워크 화이트보드, 학습 과정 및 결과를 자연어로 저장하는 저장 모듈, 그리고 저장된 학습 스크립트 파일을 해석하여 재생하는 스크립트 인터프리터로 구성되었다. 네트워크 화이트보드는 소프트웨어적으로 구현되어 부가적인 장치가 불필요하고, 통신 서버를 분산하여 서버 구축에 대한 부담을 제거하였고, 학습 내용 화면을 대화창으로 사용하여 사용자의 사용 편리성을 제고하였다. 또한 원격학습의 장(場)에 교수자가 참여하여 실시간적 모니터링이 가능하고, 학습의 전(全) 과정 및 결과를 저장한 자연어 스크립트 파일에 의해서도 학습자 행동에 대한 모니터링이 가능하다. 저장된 자연어 스크립트 파일은 구현된 인터프리터를 이용한 재생뿐 아니라, 파일 자체만으로도 학습과정을 판독할 수 있고, 스크립트 파일에 대한 해석은 교수자에게는 학습자의 학습 과정에 대한 평가 및 피드백의 근거를, 학습자에게는 자신의 학습 행동에 대한 반성의 기회를 제공한다. 본 시스템은 기존의 원격교육시스템에 비해 장비 및 인터페이스 측면에서 간소화되었고, 원격교육에 면대면 학습 개념을 근사적으로 접목시킨 교수 모델로서의 충분한 가치를 제공하나, 실제적인 학습 적용과 효과에 있어서의 타당성은 차후 검증이 있어야 하고, 또한, 이에 따른 시스템에 대한 지속적인 보완도 필요하다.
본 논문에서는 구조적응 자기구성 지도 모델을 사용하여 인간 행동의 성별을 분류하는 인식기를 제안하였다. 26명의 사람이 '화난 상태' 혹은 '보통 상태'의 두가지 정서 하에서 '문 두드리기', '손 흔들기', '물건 들어올리기'의 세가지 동작을 수행하는 동안, 행위자 관절점의 속도나 위치 정보로부터 성별을 분류하였다. 또한 SASOM의 성능 비교 분석을 위하여 전통적인 SOM, 다층 퍼셉트론과 거의 두 가지 결합 모델, SASOM와 의사결정트리 결합 모델, 단일 의사 결정트리, $textsc{k}$-최근접 이웃 등의 인식기를 구현하여 성능을 비교분석 하였다. 실험 결과 SASOM 분류기가 가장 높은 이식률을 보였으며 분류기로서 유용함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 MPEG RVC(Reconfigurable Video Coding) 프레임워크에서의 효율적인 복호화기 생성을 위한 토큰 정렬 방법을 제안한다. MPEG RVC 프레임워크는 현존하는 비디오 표준을 모듈 단위로 나누어 그에 대한 입력 및 출력의 동작을 명시하고 있다. 현재의 RVC 프레임워크 표준은 각 기능부(functional unit)들의 입력 및 출력의 행동만을 서술할 뿐 특정 비디오 코덱에서 고유적으로 정의하는 각 기능부 사이에 소비되는 토큰의 계산 모델(model of computation)을 제공하지 않는다. 이러한 점은 계산 모델이 다른 환경에서 RVC 프레임워크 솔루션을 개발하는데 큰 어려움으로 작용한다. 따라서 효율적인 RVC 복호화기의 구성을 위해 복호화 기술 정보 상의 명백한 토큰 정렬 정보를 이용하여 RVC 프레임워크의 기능부들 사이의 행동을 결정지어 주는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 토큰 정렬에 의해 계산 모델을 명확하게 해주고 개발자로 하여금 코덱 개발 단계에서의 디버깅 및 테스팅에 따른 부담을 줄여줄 것이다.
본 연구에서 온라인 소비자들이 재방문단계(revisit stage)와 구매의사결정 단계(decision-making stage)에서 어떤 방문행동 특성상의 차이를 보이고 있는가를 파악하기 위한 목적을 가지고 있다. 인터넷 쇼핑몰 시장에서 어떤 방문행동특성을 가진 온라인 소비자들이 지속적으로 같은 사이트를 방문하고, 구매행동을 하는지에 관한 정보는 사이트 관리자의 입장에서 볼 때 수익성 제고 측면에서 공헌하는 바가크다. 특히 본 연구에서는 2단계 Mixture Model 율 이용하여 온라인 소비자들의 방문행동 특성을 파악함으로써 인터넷 쇼핑몰의 경쟁력을 강화활 수 있는 세분시장 결정방법을 제시하고자 한다. 또한 사이트 재방문단계 (revisit stage) 와 구매의사결정 단계 (decision-making stage) 훌 통한 온라인 소비자들의 방문 행동 특성 정보는 사이트 경쟁력 강화를 위한 전략적 시사점율 제공해줄 것으로 기대된다. 본 연구는 온라인 소비자들의 구매의사결정이 재밤문단계 (revisit stage) 와 구매단계 (purchase stage) 라고 하는 2단계 의사결정과정을 거치고 있음을 보여주는 실증분석을 통해 온라인 소비자들의 방문행동 특성을 파악하여 이에 적합한 대응전략을 전개할 수 있음을 논의함으로써 온라인 소비자들의 방문행동 특성을 사이트 밀착도 및 항해유형에 따라 파악할 수 있다는 학문적 공헌점을 제시 하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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