본 논문의 목적은 벤처캐피탈(Venture Capitalist)의 투자전략을 게임이론을 통해 분석하고 이해하자는 것이다. 벤처캐피탈은 성장가능성은 높지만 불확실한 벤처기업에 투자하는 전문투자자이다. 벤처캐피탈은 이익을 극대화하기 위해서 성장가능성이 크고 위험관리가 가능한 기업에 투자를 하여야 한다. 하지만, 벤처캐피탈은 일반적으로 제한된 시간과 벤처기업의 속성 때문에 기업에 대한 정보가 부족한 상태에서 투자결정을 내려야 하는 경우가 대부분이다. 투자가 이루어진 후 벤처캐피탈은 벤처기업의 운영 및 기업활동을 감시(Monitor)하고 자문활동(Consulting Activity)을 수행하면서 차츰 기업에 대한 정보를 습득하게 되고 기업의 가치를 판단할 수 있게 된다. 본 논문은 앞에서 기술한 바와 같은 정보 불확실성 상태에서 창업자의 효용(utility)와 벤처캐피탈의 가치평가(value evaluation)를 바탕으로 벤처캐피탈의 투자전략을 게임이론을 통해 분석하였다. 본 논문은 벤처캐피탈이 전환사채형태의 투자를 하는 논거를 밝혀내었다.
최근 멀티미디어 응용 기술을 기반한 컴퓨터 교육 매체 개발이 활발히 진행되어 왔다. 본 연구에서 수준별 개별 학습으로 학습 효과를 극대화하기 위한 지능형 멀티미디어 교습 시스템(IMTS)을 제안한다. 제안하는 시스템은 활발한 상호작용으로 학습자의 상태를 진단하고, 개별 학습자 수준을 고려한 동적인 학습 과정을 능동적으로 수립하면서 교습 활동을 전개해 나간다. 제안하는 시스템은 다양한 학습자 수준과 상태에 따른 적응적 교습 과정을 수행하기 위하여 학습자 모델을 유지 관리한다. 그리고 다수의 학습자를 위한 원격 교습 과정을 수행하기 위하여 학습자 모델을 유지 관리한다. 그리고 다수의 학습자를 위한 원격 교습 시스템을 효율적으로 운영하기 위하여 교습 과정에 필요한 모든 모듈을 에이전트로 대체하여 클라이언트/서버 환경에서 교습 활동을 효율적으로 수행하도록 설계하였다.
컴퓨터의 출현과 도입으로 사무자동화 뿐만 아니라 경영 그 자체가 정보화를 지향하고 있으며, 최근 정보시스템 및 통신기술이 급속하게 발달하고 있는 상황에서 회계정보시스템은 조직의 중요한 정의를 관리하는 시스템으로써 복잡한 현대 조직의 다양하고 복잡한 업무를 지원하고, 통제하는 것뿐만 아니라 조직활동에 관심이 있는 다양한 관계자들에게 정보를 제공하는 중요한 역할을 하고 있다. 본 시스템은 대다수의 영어조합법인의 취약한 경영방식 및 기존의 수작업을 통한 회계 세무 업무를 회계정보시스템을 통해 보다 쉽고 간편하게 수행한 수 있도록 하였으며, 기존의 회계정보시스템과의 차이점은 전문 지식이 없는 어업인들이 쉽게 복식장부를 기재할 수 있고 회계의 업무처리를 간소화시키기 위해서 3전표제도를 도입하였으며, 어업활동에 필요한 계정과목을 어업인을 위해 최적화시키는데 있다. 그러므로 이 시스템은 어업경영을 위한 자산, 자본, 부채, 수익, 비용의 계정을 통해서 실질적인 재정상태와 경영상태를 파악하는데 도움이 된 것이다.
견관절 전방 탈구의 치료 방법을 결정하는데 있어서 중요한 점은 탈구를 유발한 병태 생리에 대한 충분한 숙지와 함께 적절한 환자의 선택과 치료 결과에 대한 환자의 기대치를 파악하여 그에 맞는 치료를 선택하는 것이 중요하다. 탈구의 횟수에 있어서 첫 탈구이거나 아주 적은 횟수의 탈구로 환자가 일상 생활에 어려움을 호소하지 않는다면 보존적 치료를 시행해야 할 것이며, 수술적 치료의 경우에 환자의 병변 상태나 그 원인 인자에 대한 평가가 정확히 이루어진 후 시행되어야 한다. 환자의 기대치는 일반인의 경우 수상 이전의 활동도의 회복보다는 안정성이 중요할 것이며, 운동 선수인 경우에는 안정성이 회복 되었더라도 운동에 다시 복귀하지 못한다면 만족도는 매우 떨어질 것이다. 이렇듯 의사의 능력이나 욕망 보다는 환자의 활동 정도와 견관절의 병적 상태, 환자의 요구에 맞는 치료방법을 선택해야 할 것이다.
본 연구는 과학영재교육의 중요성이 증대되고 있는 현 시점에서 이의 효과적인 성취를 가져오기 위해선 우선 영재 판별의 시도가 다양해져야 한다는 필요성에서 출발하였다. 그 동안 영재 판별은 주로 인지수행의 결과적인 측면을 다루었다고 본다면, 본 연구는 인지수행의 과정적인 측면을 다루었다고 할 수 있다. 인지수행의 과정적인 측면은 뇌기능의 활동성을 파악하는 것으로 가능하다. 따라서 뇌의 활동성에 대한 뇌파측정 방법을 통해 좌.우뇌 기능상에서의 뇌파특성을 파악해 보므로써 영재성 판별의 한 방법으로서 그 가능성의 단초를 제공하는데 본 연구의 주목적이 있다. 이를 위해 영재성 판별 및 뇌기능 연구방법과 뇌의 정보처리과정에 대한 이론적인 고찰을 바탕으로 초등학교 4-6학년 아동 중 과학영재아 11명, 일반아 10을 연구대상으로 선정하여 PC용 뇌파측정기를 통해 이들의 뇌파특성을 분석한 결과, 다음과 같이 나타났다. 다음 표는 과학영재아 및 일반아의 아무런 과제를 수행하지 않은 상태의 기본뇌파와 과학 창의적 과제를 수행중인 상태에서의 뇌파를 좌뇌와 우뇌의 뇌파 활성도별로 그 차이를 분석한 것이다.
본 논문은 실내 환경에서 스마트 워치(smart watch)를 이용하여 사용자의 원시 데이터를 수집, 가공하고, 이를 통해 사용자의 다양한 복합 동작을 인식하는 방법을 제안한다. 사용자의 동작을 인식하는 방법들은 다양하다. 특히 최근 웨어러블 기기(wearable device)들이 각광받으면서 웨어러블 기기를 이용하여 인체 동작이나 활동 상태 등의 생체신호를 인식하려는 다양한 시도가 일어나고 있다. 하지만 동작이나 활동 상태에 관한 많은 연구들이 센서를 허리에 부착하는 등의 특정한 상황만을 상정하거나 위성항법장치(GPS, global positioning system)에 의존한 실외 환경에 국한되어 있는데, 이는 대부분의 시간을 가정과 직장, 이동 수단 등의 실내 환경에서 소비하는 현대인들의 시간 소비 패턴과는 거리가 있다. 본 연구에서는 스마트 워치의 가속도계(accelerometer), 각속도계(gyroscope), 심박계(heart bit), 압력계(barometer) 등 다양한 센서를 통해 원시데이터를 수집, 가공하여 사용자의 앉기, 서기, 오르막이나 내리막의 걷고 뛰기, 계단의 오르내리기 등 실내에서 일어날 수 있는 복합 동작을 인식하는 방법을 제안한다.
Quantified Self란 개인의 일상활동에서 신체적 정신적 상태를 센싱 및 트래킹하여 이를 수치화함으로써 자신의 상태를 분석하고 삶의 질을 개선하기 위한 방법을 연구하여 실생활에 적용하는 활동을 의미한다. 이는 최근 헬스와 피트니스에 활용 가능한 개인 센서 및 웨어러블 기기의 급속한 보급과 다양한 개인 정보 트래킹 기기의 출현으로 개인의 일상경험을 모니터링하고, 생성되는 정보를 수집, 통합 분석을 통해 새로운 개인화 서비스를 제공하기 위한 기술개발 이슈로 주목받고 있다. Quantified Self 데이터는 초기의 수작업으로 트래킹하여 수집한 소량의 관리 가능한 데이터 세트에서 점차 대용량의 Quantified Self 빅데이터 세트로 크기가 증가하고 있으며, 개인정보의 통합분석을 위한 빅데이터 모델과 자동적인 셀프-트래킹 플랫폼으로서의 웨어러블 컴퓨터 기술과 응용의 기대치를 증가시키고 있다. 본고에서는 Quantified Self 정의와 기술 및 서비스 동향에 대해 살펴보고, 웨어러블 센싱 기반 트래킹 기기의 개발사례와 Quantified Self의 주요이슈와 미래전망에 대해 조망해 본다.
화재 현장에 투입된 소방대원들은 각종 위험한 환경에 장시간 노출된 상태로 활동을 하고 있으며 또한 열과 연기 등으로 인하여 시야 확보가 매우 어렵고 장시간 화재 진압 및 구조 활동으로 인하여 급격한 체력 저하로 야기되는 소방대원의 인명 피해가 발생되고 있다. 그러므로 본 논문에서는 이러한 인명 피해를 막기 위하여 투입된 소방대원의 위치 추적 및 상태 등을 확인하여 만약에 고립된 소방대원이 있을 경우 안전하게 탈출 할 수 있는 실내 측위 및 추적 기술에 대하여 연구한다.
Purpose: The purpose of this study was to identify social support and health status based on characteristics of leisure activity in middle-aged women. Methods: Participants were 148 middle-aged women living in the capital area. Data were collected through self-report questionnaires which were constructed to include leisure activity characteristics, social support and Brodman's CMI. Data were analyzed using t-test, and ANOVA, with SPSS/WIN 14.0. Results: Social support was different depending on leisure type, leisure partner, length of participation in present activity, regularity, and motivation to start activity. Health status was different depending on the length of participation in present activity, and regularity. Conclusion: Because social support and health status depend on characteristics of leisure activity, further study in nursing one how to resolve the physical, psychological, social and health problems that middle-aged women might experience through various leisure activities.
뇌의 전기적 신경활동을 측정하는 뇌전도(EEG)는 저렴하게 취득할 수 있고 높은 시간 해상도를 갖는 반면 공간적 정보를 제공하지는 않는다. 기능적 자기공명영상(fMRI)은 혈류변화를 감지하여 뇌활동을 측정하는 방식으로서 높은 공간 분해능을 갖지만 고가의 비용과 설비를 요구한다. 최근 저렴하게 취득할 수 있는 EEG 데이터로부터 딥러닝을 사용하여 fMRI 합성영상을 생성하는 기술이 제안되었지만, 저주파수 대역에서 EEG와 fMRI 간의 뇌과학적 상관관계를 반영하지는 않는다. 본 연구에서는 휴식상태에서 취득된 EEG 데이터를 스펙트로그램으로 변환한 후 저주파수 특성을 사용하여 fMRI 합성영상을 생성하는 U-net 기반의 크로스 모달리티 변환 모델의 실현가능성을 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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