• 제목/요약/키워드: Communication Performance

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기업의 사회적 책임이 기업 이미지에 미치는 영향 - 차원별 파급효과와 메시지 유형을 중심으로 - (The Effect of Corporate Social Responsibility on Corporate Image: The Role of Spillover Effect and Negativity Effect based on CSR dimensions)

  • 김성진;김종근
    • Asia Marketing Journal
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    • 제11권4호
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    • pp.49-67
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    • 2010
  • 기존의 많은 연구들은 기업의 사회적 책임(CSR)이 기업 성과와 높은 관련성이 있음을 보여 왔다. 하지만 대부분의 연구들이 기업의 사회적 책임을 단일 차원으로 보거나 구체적인 활동 중심으로 보고 있다는 한계점을 가지고 있다. 본 연구는 이를 극복하기 위해 Schwartz and Carroll(2003)이 제시한 CSR의 세 가지 차원을 바탕으로, 각 차원별 메시지가 소비자들의 기업 이미지에 미치는 영향을 확인해 보고자 하였다. 연구 결과, 세 가지 기업의 사회적 책임 차원 중 법적 책임과 윤리적 책임에 대한 메시지는 파급효과가 일어나 다른 차원들에 대한 평가 결과에도 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 긍정적 메시지일 때보다 부정적 메시지일 경우, 부정성 효과로 인한 파급효과가 더 커져, 법적 책임과 윤리적 책임에 대한 부정적인 메시지는 경제적 책임에 대한 메시지보다 기업 이미지를 더 크게 훼손시키는 것으로 나타났다.

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User-independent blockchain donation system

  • Sang-Dong Sul;Su-Jeong Lee
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제28권11호
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    • pp.113-123
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    • 2023
  • 본 논문은 사용자 독립방식의 블록체인 기부시스템인 Cherry system을 소개하고 있다. 이는 기부자가 기부를 하게 되면 가상계좌를 통해 수혜자의 통장으로 전달되는 절차라서 사용자 입장에서는 기존의 기부금 전달 방식과 차이가 없다. 다만 블록체인 내부에서는 사용자 ID에 따른 가상화폐인 체리 포인트를 매칭 방식으로 발행하여 수혜자에게 전달하면서, 모든 거래와 사용 내용을 블록체인에서 관리하는 방식이다. 이런 방법을 채택함으로 Typical transaction 상황에서 1,000TPS 이상을 나타내고, 21.3초 이내에 서비스 완료되는 블록체인 성능의 개선이 있었다. 본 시스템에서는 권한 자동 제어 알고리즘을 적용함으로써 stake에 따른 권한은 2개월이 경과하면 0.3으로 크게 감소하여 권한 집중화를 자동으로 제어할 수 있었다. 또한 개인 ID 별로 기부금 장부에 타임 스탬프 추적기능을 추가함으로써 마이크로 트래킹이 가능하도록 설계되었고, 이를 통해 기부금 사용의 투명성을 개선하였다. 서비스 관점에서 기존의 블록체인 기부시스템들은 제한된 기부금 전달 방식으로 처리되었던 것을 사용자 독립방식을 적용함으로써 다양한 형태로 기부금을 전달하게 하여 사용자 편의성을 크게 개선하였다.

A 2×2 MIMO Spatial Multiplexing 5G Signal Reception in a 500 km/h High-Speed Vehicle using an Augmented Channel Matrix Generated by a Delay and Doppler Profiler

  • Suguru Kuniyoshi;Rie Saotome;Shiho Oshiro;Tomohisa Wada
    • International Journal of Computer Science & Network Security
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    • 제23권10호
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    • pp.1-10
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    • 2023
  • This paper proposes a method to extend Inter-Carrier Interference (ICI) canceling Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) receivers for 5G mobile systems to spatial multiplexing 2×2 MIMO (Multiple Input Multiple Output) systems to support high-speed ground transportation services by linear motor cars traveling at 500 km/h. In Japan, linear-motor high-speed ground transportation service is scheduled to begin in 2027. To expand the coverage area of base stations, 5G mobile systems in high-speed moving trains will have multiple base station antennas transmitting the same downlink (DL) signal, forming an expanded cell size along the train rails. 5G terminals in a fast-moving train can cause the forward and backward antenna signals to be Doppler-shifted in opposite directions, so the receiver in the train may have trouble estimating the exact channel transfer function (CTF) for demodulation. A receiver in such high-speed train sees the transmission channel which is composed of multiple Doppler-shifted propagation paths. Then, a loss of sub-carrier orthogonality due to Doppler-spread channels causes ICI. The ICI Canceller is realized by the following three steps. First, using the Demodulation Reference Symbol (DMRS) pilot signals, it analyzes three parameters such as attenuation, relative delay, and Doppler-shift of each multi-path component. Secondly, based on the sets of three parameters, Channel Transfer Function (CTF) of sender sub-carrier number n to receiver sub-carrier number l is generated. In case of n≠l, the CTF corresponds to ICI factor. Thirdly, since ICI factor is obtained, by applying ICI reverse operation by Multi-Tap Equalizer, ICI canceling can be realized. ICI canceling performance has been simulated assuming severe channel condition such as 500 km/h, 8 path reverse Doppler Shift for QPSK, 16QAM, 64QAM and 256QAM modulations. In particular, 2×2MIMO QPSK and 16QAM modulation schemes, BER (Bit Error Rate) improvement was observed when the number of taps in the multi-tap equalizer was set to 31 or more taps, at a moving speed of 500 km/h and in an 8-pass reverse doppler shift environment.

Automatic Detection of Type II Solar Radio Burst by Using 1-D Convolution Neutral Network

  • Kyung-Suk Cho;Junyoung Kim;Rok-Soon Kim;Eunsu Park;Yuki Kubo;Kazumasa Iwai
    • 천문학회지
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    • 제56권2호
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    • pp.213-224
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    • 2023
  • Type II solar radio bursts show frequency drifts from high to low over time. They have been known as a signature of coronal shock associated with Coronal Mass Ejections (CMEs) and/or flares, which cause an abrupt change in the space environment near the Earth (space weather). Therefore, early detection of type II bursts is important for forecasting of space weather. In this study, we develop a deep-learning (DL) model for the automatic detection of type II bursts. For this purpose, we adopted a 1-D Convolution Neutral Network (CNN) as it is well-suited for processing spatiotemporal information within the applied data set. We utilized a total of 286 radio burst spectrum images obtained by Hiraiso Radio Spectrograph (HiRAS) from 1991 and 2012, along with 231 spectrum images without the bursts from 2009 to 2015, to recognizes type II bursts. The burst types were labeled manually according to their spectra features in an answer table. Subsequently, we applied the 1-D CNN technique to the spectrum images using two filter windows with different size along time axis. To develop the DL model, we randomly selected 412 spectrum images (80%) for training and validation. The train history shows that both train and validation losses drop rapidly, while train and validation accuracies increased within approximately 100 epoches. For evaluation of the model's performance, we used 105 test images (20%) and employed a contingence table. It is found that false alarm ratio (FAR) and critical success index (CSI) were 0.14 and 0.83, respectively. Furthermore, we confirmed above result by adopting five-fold cross-validation method, in which we re-sampled five groups randomly. The estimated mean FAR and CSI of the five groups were 0.05 and 0.87, respectively. For experimental purposes, we applied our proposed model to 85 HiRAS type II radio bursts listed in the NGDC catalogue from 2009 to 2016 and 184 quiet (no bursts) spectrum images before and after the type II bursts. As a result, our model successfully detected 79 events (93%) of type II events. This results demonstrates, for the first time, that the 1-D CNN algorithm is useful for detecting type II bursts.

소셜미디어 감성분석을 위한 베이지안 속성 선택과 분류에 대한 연구 (Investigating the Performance of Bayesian-based Feature Selection and Classification Approach to Social Media Sentiment Analysis)

  • 강창민;어균선;이건창
    • 경영정보학연구
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    • 제24권1호
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    • pp.1-19
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    • 2022
  • 온라인 사용자들이 소셜 미디어상에 올린 온라인 리뷰 속 숨겨진 감정을 분석하는 감성분석은 소셜미디어의 확산에 힘입어 많은 관심을 받고 있다. 본 연구는 기존 연구들과 차별화된 방법으로 감성분석을 시도하기 위하여 베이지안 네트워크에 기반한 감성 분석 모델을 제안한다. 모델에는 MBFS(Markov Blanket-based Feature Selection)가 속성 선택 기법으로 사용된다. MBFS의 성과를 실증적으로 증명하기 위하여 소셜미디어인 Yelp의 리뷰 데이터를 활용하였다. 벤치마킹 속성 선택 기법으로는 상관관계기반 속성 선택, 정보획득 속성 선택, 획득비율 속성 선택을 사용하였다. 한편, 해당 속성선택방법을 토대로 4개의 머신러닝 알고리즘을 이용하여 분류성과를 비교하였다. 나아가 MBFS로 선택된 속성들 간 인과관계를 확인하고자 베이지안 네트워크를 통해 What-if 분석을 실시하였다. 본 연구에서 택한 머신러닝 분류기는 베이지안 네트워크 기반의 TAN (Tree Augmented Naive Bayes), NB (Naive Bayes), S-Spouses(Sons & Spouses), A-markov (Augmented Markov Blanket)이다. 성과분석 결과 본 연구에서 제안한 MBFS 방법이 정확도, 정밀도, F1점수 측면에서 벤치마킹 방법보다 더 우수한 성과를 나타내었다.

과학인재의 성장 및 전문성 발달과정에서의 영향 요인에 관한 연구 (Key Factors of Talented Scientists' Growth and ExpeI1ise Development)

  • 오헌석;최지영;최윤미;권귀헌
    • 한국과학교육학회지
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    • 제27권9호
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    • pp.907-918
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    • 2007
  • 본 연구의 목적은 뛰어난 연구 성과를 이룩한 과학 인재들의 성장과 전문성 개발과정에 영향을 미친 주요 요인을 밝히는 것이다. 이러한 연구 목적을 달성하기 위해서,2007년 3월부터 9월까지 과학 분야에서 권위있는 상을 수상한 국내 과학자 31명을 대상으로 심층 면담을 통한 질적 사례연구를 수행하였다. 면담내용은 전관성 발달 단계별로 Csikszentmihalyi의 개인-영역-환경 상호작용(IDF) 모형의 이론적 틀에 맞추어 분석하였다. 우선 탐색기에서는 자기주도적 학습태도,다양한 관심 및 강점의 발견,학구적이며 자유로운 가정환경,의미 있는 만남이,입문기에서는 독립적인 성격특성,전공분야에 대한 지식습득, 대학에서의 학문적 갈증과 지적탐구가 과학인재의 전문성 발달에 중요한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 성장기에서는 과제집착력,몰입의 경험,관심분야 및 평생 연구주제의 발견,형식교육에서의 멘토와의 만남이,주도기에서는 우선 순위정하기,의사소통능력,창조적 연구 성과와 사명감,또 다른 재능과의 만남,평가 및 지원 체계가 영향을 미치는 주요 요인으로 나타났다. 결론에서는 면담 내용을 통해 나타나는 주요 요인의 의미를 해석하고,보다많은 과학 인재의 양성을 위해 필요한 교육적 시사점을 논의하였다.

양자점 디스플레이 제작을 위한 양자점 패터닝 기술발전 동향 (Recent Developments in Quantum Dot Patterning Technology for Quantum Dot Display)

  • 진영준;정경준;정재한
    • 한국분말재료학회지
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    • 제31권2호
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    • pp.169-179
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    • 2024
  • 양자점 패터닝 기술은 최근 QLED, 센서, laser, 태양전지, 양자컴퓨터 등을 포함한 광전자 응용분야에서 많은 수요가 예상되고 있다. 최근 양자점 패터닝을 위한 다양한 기술이 등장했지만 여전히 실제 산업에 적용에는 힘든 실정이다. 1~100 ㎛에 걸친 다양한 패턴 크기를 구현할 수 있는 전사프린팅은 대면적화가 어렵고 공정과정 중 발생할 수 있는 양자점 필름의 불완전한 박리 문제로 인한 패터닝 수율 문제가 보고 되고 있다. 기존 반도체 공정을 활용할 수 있는 포토리소그래피를 활용한 양자점 패터닝은 초고해상도로 픽셀을 패터닝 할 수 있다는 장점이 있지만, 포토레지스트를 제거하기 위해 쓰이는 용매에 의해 양자점 패턴 자체가 손상될 수도 있고 오염되어 광 효율이 낮아질 수 있다는 우려가 있다. 포토레지스트를 사용하지 않고 양자점의 용해도를 활용한 직접 광경화 공정이 주목받았지만, 패터닝 과정 중 생기는 결함과 비방사성 재결합으로 인해 양자점의 발광 효율이 떨어진다는 단점이 있어 표면 처리 등의 연구가 더욱 요구된다. 잉크젯 프린팅은 대면적화가 쉽고 상대적으로 경제적이라는 장점이 있으나 패턴의 불균일성과 낮은 해상도의 단점이 있다. 다양한 양자점 패터닝 방법 기술개발을 통해 QLED 소자에만 국한되는 것이 아니라 태양전지, 양자 통신, 양자 컴퓨터 등에도 적용이 기대된다.

텍스트 마이닝과 네트워크 이론을 활용한 권역별 국가하천 점용허가 키워드 분석 (Analysis of Keywords in national river occupancy permits by region using text mining and network theory)

  • 정성윤
    • 스마트미디어저널
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    • 제12권11호
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    • pp.185-197
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    • 2023
  • 점용허가 정보를 기록하는 단순 용도로만 사용되고 있는 허가 대장에서 허가 내용에 내재한 점용 신청과 허가업무 수행에 유용한 정보를 추출하기 위해 텍스트 마이닝과 네트워크 이론을 활용하여 본 연구를 진행하였다. 텍스트 마이닝 기반으로 불용어 제거와 형태소 분석 등 정규화 과정을 비롯하여 서울·경기, 경상, 전라, 충청, 강원 등 5개 권역별로 어휘 출현 빈도와 토픽 모델링을 분석, 비교하였다. 네트워크 이론에 가정 많이 사용되는 단계, 근접, 매개 및 고유벡터 등 4종의 중심성 알고리즘을 적용하여 네트워크에서 중심적인 위치에 있거나 중간 매개체 역할을 하는 키워드를 살펴보았다. 이러한 어휘 출현 빈도, 토픽 모델링 및 네트워크 중심성을 종합적으로 분석하여 모든 권역에서 '설치' 키워드가 가장 영향력이 큰 것을 알 수 있었다. 이는 환경부의 허가관리청에서는 시설물을 건설하거나 공작물을 설치하는 허가가 많아서 나타난 결과라고 판단된다. 또한, 도로 시설, 치수 시설, 지하 매설 시설, 전력·통신 시설, 체육·공원 시설 등과 연관된 키워드가 토픽 모델링과 네트워크에서 중심적 위치에 있거나 중간 매개체의 역할을 하는 것을 알 수 있었다. 키워드 대부분은 출현 빈도와 분포 비율이 낮은 짚프의 원칙(Zipf' Law)의 통계분포 형태를 보이는 것으로 보였다.

국내 연구자 커뮤니티 구성원의 부실 학술지 인식에 대한 연구 (A Study on the Perception of Predatory Journals among Members of the Korea Researcher Communities)

  • 홍명아;심원식
    • 정보관리학회지
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    • 제41권2호
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    • pp.97-130
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    • 2024
  • 최근 학술 생태계의 새로운 이슈 중 하나인 부실 학술지를 두고 판별 기준의 모호성에 대한 논쟁이 불거지고 있다. 이러한 논란은 연구자들에게 부실 학술지의 부실성이 무엇인지에 대해 혼란을 주고 있다. 이에 본 연구는 국내 연구자들이 부실 학술지를 어떻게 인식하고, 또 어떻게 판별하고 있는지를 파악하고자 했다. 이를 위해 한국의 대표적인 연구자 커뮤니티인 생물학연구정보센터(BRIC), 하이브레인넷, 김박사넷, 건전학술활동지원시스템(SAFE)을 대상으로, 2023년 11월까지 작성된 관련 게시글과 댓글 총 2,484건을 수집하였다. 수집된 텍스트 데이터에 대한 주제 분석을 위해 먼저 데이터를 3개의 큰 범주인 학술지, 출판사, 연구자로 구분하였고, 해당 범주에 따라 11가지의 세부 주제 태그로 분류하였다. 이후 세부 주제 태그의 조합에 근거하여 다음과 같은 부실학술지 관련 6개의 주요 논쟁점을 도출하였다. 첫째, 부실 학술지에 대한 연구자들의 혼란과 연구 실적에 대한 논란이다. 둘째, 부실 학술지에 대해 부정적인 인식을 가진 연구자들의 견해이다. 셋째, 부실 학술지에 대해 긍정적인 인식을 가진 연구자들의 견해이다. 넷째, 학술지 수준에 대한 평가 기준과 국내 학술지 수준에 대한 문제 제기이다. 다섯째, OA 확산에 따른 출판 관행의 변화와 이에 따른 문제 제기이다. 여섯째, 학술 생태계의 전반적인 문제에 대한 논의이다. 본 연구는 국내의 연구자들의 부실 학술지에 대한 인식을 정성적 측면에서 고려한 연구로서, 국내의 부실 학술지 논란에 대한 근본적인 이해를 형성하는 데 도움이 될 것으로 기대한다.

표적의 이동을 고려한 강화학습 기반 무인항공기의 소노부이 최적 배치 (Optimal deployment of sonobuoy for unmanned aerial vehicles using reinforcement learning considering the target movement)

  • 배근영;강주환;홍정표
    • 한국음향학회지
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    • 제43권2호
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    • pp.214-224
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    • 2024
  • 소노부이는 수중에서 음파를 활용하여 정보 수집을 수행하는 장치로, 엔진 소음이나 다양한 음향 특성을 감지하여 수중 표적을 정확하게 탐지하는 대잠전에 효과적인 탐지체계이다. 다중상태 시스템에서의 기존 소노부이 배치 방식은 고정된 패턴이나 휴리스틱 기반의 규칙에 의존하므로, 예측하기 힘든 수중 표적의 기동으로 인해 소노부이 투하 개수 및 작전 소요 시간 측면에서 효율적인 배치를 보장하지는 못한다. 본 논문에서는 기존 소노부이 배치 방식의 한계를 극복하기 위해, 수중 표적의 이동을 고려한 시뮬레이션 기반의 실험 환경에서 강화학습을 이용한 무인항공기의 소노부이 최적 배치를 제안한다. 제안한 방법은 Unity ML-Agents를 통해 Proximal Policy Optimization(PPO) 알고리즘을 이용하여 가상 작전환경과 실시간 상호작용하며 무인항공기를 학습한다. 소노부이 투하 개수 및 음원 및 수신기 간의 비용을 고려한 보상 함수를 설계하여 효과적인 학습이 가능하게 한다. 동일한 실험 환경에서 강화학습을 적용한 배치 방식과 기존 소노부이 배치 방식을 비교한 결과, 탐지 성공률, 투하된 소노부이 개수, 작전 소요 시간 측면에서 강화학습을 적용한 배치 방식이 가장 우수한 성능을 보였다.