• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권7호
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• pp.2239-2256
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• 2022

In this paper, a model is proposed to comprehensively evaluate the computational power. The five forces model of computational power solves the problem that the measurement units of different indexes are not unified in the process of computational power evaluation. It combines the bidirectional projection method with TOPSIS method. This model is more scientific and effective in evaluating the comprehensive situation of computational power. Lastly, an example shows the validity and practicability of the model.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권8호
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• pp.371-380
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• 2019

본 연구는 대학생 성격 5요인과 창의 융합 역량의 관계를 분석하여 일반적으로 누구나 지닌 성격 5요인을 고려하여 학생 역량을 강화하는 데 기초 자료를 제공하고자 한다. 연구대상으로 G지역 사립대학에 재학 중인 대학생 511명을 대상으로 실시하였다. 전공 계열은 인문사회 계열, 자연과학 계열, 공학 계열로 구분하여 외향성, 친화성, 성실성, 신경증, 경험에 대한 개방성을 포함한 성격 5요인과 창의적 능력, 창의적 성격, 창의적 리더십, 융합적 사고, 융합적 가치 창출을 포함한 창의 융합 역량에 관해 설문조사를 실시하였다. 수집된 자료는 SPSS 21.0 프로그램을 사용하여 F검증, Pearson의 상관관계 분석과 회귀분석을 실시하였다. 자료 분석 결과 첫째, 성격 5요인과 창의 융합 역량은 전공 계열별 차이를 보였다. 둘째, 성격 5요인과 창의 융합 역량은 전체적으로 유의미한 정적 상관관계가 나타났다. 셋째, 성격 5요인 중 외향성과 성실성은 창의 융합 역량을 의미 있게 예측하는 변인으로 나타났다. 결론적으로 창의 융합 역량 강화를 위해 전공 계열과 성격 5요인이 고려되어야 함을 지지할 수 있다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제39권2호
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• pp.54-63
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• 2016

As technology has developed and cost for data processing has reduced, big data market has grown bigger. Developed countries such as the United States have constantly invested in big data industry and achieved some remarkable results like improving advertisement effects and getting patents for customer service. Every company aims to achieve long-term survival and profit maximization, but it needs to establish a good strategy, considering current industrial conditions so that it can accomplish its goal in big data industry. However, since domestic big data industry is at its initial stage, local companies lack systematic method to establish competitive strategy. Therefore, this research aims to help local companies diagnose their big data capabilities through a reference model and big data capability assessment system. Big data reference model consists of five maturity levels such as Ad hoc, Repeatable, Defined, Managed and Optimizing and five key dimensions such as Organization, Resources, Infrastructure, People, and Analytics. Big data assessment system is planned based on the reference model's key factors. In the Organization area, there are 4 key diagnosis factors, big data leadership, big data strategy, analytical culture and data governance. In Resource area, there are 3 factors, data management, data integrity and data security/privacy. In Infrastructure area, there are 2 factors, big data platform and data management technology. In People area, there are 3 factors, training, big data skills and business-IT alignment. In Analytics area, there are 2 factors, data analysis and data visualization. These reference model and assessment system would be a useful guideline for local companies.

• 공학교육연구
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• 제18권2호
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• pp.43-51
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• 2015

This study had a purpose to analyze the relationship between teamwork skills and Big Five personality factors for engineering students. For the purpose, 43 engineering students attending engineering creative design course were organized 14 teams as NEO personality inventory testing before the course. The teamwork skills for engineering students was improved through engineering creative design course and the correlation between teamwork skills and personality factors for engineering students was low. The heterogeneous personality group had a more improvement in teamwork skills than homogeneous personality group but the effect of group difference was not statistically significant. Further, the result of this study were applied to change the design course and making the teams for improving teamwork skills for engineering students.

• International Journal of Contents
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• 제7권2호
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• pp.49-58
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• 2011

This study investigates the portrait paintings of the Chosun period and the Death Records of the Chosun-dynasty Sillok in an effort to find new methods to apply to character design. The basis of this study were 42 figures from a group of portrait paintings from the late Goryeo period to the Chosun dynasty of the 25th King, Chul-Jong. First, Chinese letters illustrating the personalities in the Death Records were classified into five groups based on the Big Five theory, which divides personalities into the Big Five Personality Traits of extraversion, agreeableness, conscientiousness, neuroticism, and openness. Secondly, a representative facial image was created through a morphing technique after extracting the portraits using a method that relied on the high frequency of the appearance of specific Chinese letters related to each personality type.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.197-212
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• 2019

The purpose of this study is to identify the maturity stages of venture firms through classification analysis, which is widely used as a big data technique. Venture companies should develop a competitive advantage in the market. And the maturity stage of a company can be classified into five stages. I will analyze a difference in the growth stage of venture firms between the survey response and the statistical classification methods. The firm growth level distinguished five stages and was divided into the period of start-up and declines. A classification method of big data uses popularly k-mean cluster analysis, hierarchical cluster analysis, artificial neural network, and decision tree analysis. I used variables that asset increase, capital increase, sales increase, operating profit increase, R&D investment increase, operation period and retirement number. The research results, each big data analysis technique showed a large difference of samples sized in the group. In particular, the decision tree and neural networks' methods were classified as three groups rather than five groups. The groups size of all classification analysis was all different by the big data analysis methods. Furthermore, according to the variables' selection and the sample size may be dissimilar results. Also, each classed group showed a number of competitive differences. The research implication is that an analysts need to interpret statistics through management theory in order to interpret classification of big data results correctly. In addition, the choice of classification analysis should be determined by considering not only management theory but also practical experience. Finally, the growth of venture firms needs to be examined by time-series analysis and closely monitored by individual firms. And, future research will need to include significant variables of the company's maturity stages.

• 동아시아식생활학회지
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• 제23권4호
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• pp.508-518
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• 2013

In this study, the influence of sub-factors of Big Five personality (extraversion, agreeableness, conscientiousness, neuroticism, openness to experience) to job satisfaction and turnover intention, and mediating effect of job satisfaction between Big Five personality and turnover intention were empirically analysed. Also the relationship between job satisfaction and turnover intention was investigated. The sample of this study were customer-contact employees of restaurant among Youngnam province. 243 questionnaires were used for the empirical analyses. According to the empirical analysis results, openness to experience and conscientiousness respectively had positive influences to job satisfaction and turnover intention. Also neuroticism gave negative influence to turnover intention. Another research finding of this study was that mediating effect of job satisfaction existed in the causal relationship of 'openness to experience' and conscientiousness to turnover intention. Managerial implications of the research findings are that restaurant managers are recommended to select employees of having much of conscientiousness and 'openness to experience', and to employ those of having much of agreeableness. In the field of restaurant industry, training is very important for employees to foster these personalities, because this industry does not have environment of hiring employees of having much of these personalities. Also training can be applied to employees of having high neuroticism for minimizing their turnover intention.

• 시큐리티연구
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• 제13호
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• pp.487-505
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• 2007

본 연구는 살인${\cdot}$강도${\cdot}$강간${\cdot}$절도${\cdot}$폭력 등 5대범죄 발생수와 경비업체수 및 경비원수의 관계, 경비업체수 및 경비원수와 살인${\cdot}$강도${\cdot}$강간${\cdot}$절도${\cdot}$폭력 등 5대범죄 검거수의 관계를 실증적으로 규명하는데 그 목적이 있다. 이와 같은 목적을 달성하기 위하여 1990년부터 2005년까지 경비업체${\cdot}$경비원 등 시큐리티산업 현황과 범죄 발생${\cdot}$검거에 대한 연도별 현황자료를 연구대상으로 선정하였다. 본 연구를 위해 수집한 자료는 SPSS 12.0 통계프로그램을 사용하여 변인별로 입력, 처리 및 분석을 진행하였다. 각 가설은 상관분석(Correlation Analysis), 단순회귀분석(Regression Analysis) 등의 통계방법을 사용, 유의수준 ${\alpha}$=0.05에서 검증하였다. 이와 같은 연구목적과 방법을 통하여 도출한 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 살인${\cdot}$강도${\cdot}$강간${\cdot}$절도${\cdot}$폭력 등 5대범죄 발생수는 경비업체수와 유의한 관계가 있다. 둘째, 경비업체수는 살인${\cdot}$강도${\cdot}$강간${\cdot}$절도${\cdot}$폭력 등 5대범죄 검거수와 유의한 관계가 있다. 따라서 본 연구에서는 이와 같은 연구결과를 토대로 시큐리티 산업 발전방안을 제시하고자 한다. 첫째, 시큐리티산업이 변화하는 범죄추세에 대응할 수 있어야 한다. 둘째, 도시범죄 증가에 대응한 ‘환경설계 범죄예방’ (CPTED: Crime Prevention Through Environmental Design)에 맞는 시큐리티 기법 창출이 필요하다. 셋째, 민간경비 등 시큐리티산업과 경찰 등 공공경비의 상호보완이 필요하다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.306-317
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• 2019

본 연구의 목적은 직장인을 대상으로 성격 5요인, 자아존중감, 직무만족도, 생활만족도 간의 구조적 관계를 살펴보고, 성별에 따라 성격 5요인, 자아존중감, 직무만족도, 생활만족도 간의 구조적 관계에 차이가 있는지 살펴보는 것이다. 한국노동패널조사 18차년도(2015년), 19차년도(2016년) 자료의 1,183명이 분석 대상이며, 구조방정식 모형 분석과 다집단 경로계수 크기 차이 검증을 사용하였다. 분석 결과, 첫째, 성격 5요인 중 개방성(${\beta}=.07$), 성실성(${\beta}=.19$), 외향성(${\beta}=.09$)은 자아존중감에 정적인 영향을 미치며, 신경증(${\beta}=-.09$)은 자아존중감에 부적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 성격 5요인 중 신경증(${\beta}=.08$)만이 직무만족도에 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 성격 5요인 중 성실성(${\beta}=.08$)과 친화성(${\beta}=.09$)이 생활만족도에 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 자아존중감은 직무만족도(${\beta}=.31$)와 생활만족도(${\beta}=.29$)에 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 다섯째, 개방성, 성실성, 외향성, 신경증은 자아존중감을 매개로 직무만족도, 생활만족도에 영향을 미치는 간접효과가 확인되었다. 여섯째, 성별에 따른 다집단 경로계수 크기 차이 검증 결과, 외향성이 생활만족도에 영향을 미치는 경로에서만 통계적으로 유의한 차이가 나타났다. 본 연구결과는 직장인의 직무만족도와 생활만족도를 높이기 위해서는 성격과 자아존중감을 함께 고려한 상담 및 지원 체계가 필요함을 시사한다.

• 지식경영연구
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• 제21권4호
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• pp.243-263
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• 2020

본 연구는 공공데이터 개방에 있어 공공데이터 제공자의 데이터 기여 측면과 공공데이터 사용자의 데이터 활용 측면을 고려하여 공공데이터 플랫폼 성과측정을 위한 프레임워크를 개발하였다. 본 연구는 NIST(2018)의 빅데이터 참조 아키텍처와 Neely et al.(2001)의 성과 프리즘을 기반으로 공공 빅데이터 플랫폼 성과평가 모형의 5개 영역을 제시하였다. 구체적으로, 공공데이터 플랫폼 성과평가 영역은 이해관계자 기여, 빅데이터 거버넌스 역량, 빅데이터 서비스 역량, 빅데이터 정보기술(IT) 역량, 그리고 이해관계자 만족으로 구성된다. 본 연구에서 제시한 공공 빅데이터 플랫폼 성과평가 모형의 5개 영역과 24개 평가지표에 대한 측정 문항은 총 75개 항목으로 구성되었다.