연구배경: 신규 간호사 공급 증가에도 불구하고, 간호사 부족과 지역적 불균형은 중요한 보건문제로 남아있다. 그러므로 간호대학생의 지방에서 일하고 생활하는 것에 대한 인식, 지방 취업 및 첫 직장 선택에 영향을 미치는 요인을 이해하는 것은 지역의 간호사 채용 및 유지 전략을 세우는 데 유용하다. 방법: 비수도권 지역 소재 간호학과 4학년 학생을 대상으로 지방에서 일하고 생활하는 것에 대한 인식, 지방에서 일하는 선택에 영향을 미치는 요인, 첫 직장 선택시 고려 항목에 대한 자가보고식 설문지를 사용하였으며, 329명의 자료를 분석하였다. 자료분석은 t검정, 카이제곱 검정 및 로지스틱 회귀분석을 이용하였다. 결과: 졸업 후 학교 소재 지역에 취업할 계획이 있다는 간호대학생은 전체의 57.8%였다. 지방에서 일하는 선택에 영향을 미치는 상위 3개 항목은 주거비용, 가족과 가까이 사는 것, 생활비였고, 지방생활을 즐길 수 있는 측면은 선택 가능성을 높이는 쪽으로, 고립과 사회화 문제는 선택 가능성을 낮추는 쪽으로 영향을 미치는 것으로 나타났다. 결론: 비수도권 지역 간호대학생의 학교 소재 지역 취업을 활성화하기 위해서는 지방에서의 정주여건 개선 및 근로여건의 개선이 필요하다.
본 연구에서는 민감 정보가 포함된 경우의 서포트 벡터 머신 (SVM) 학습 알고리즘을 제안한다. 기계 학습 모형들이 실세계의 자동화된 의사 결정을 가능하게 하였지만 규제들은 프라이버시 보호를 위해서 민감 정보들의 활용을 제한하고 있다. 특히 인종, 성별, 장애 여부와 같은 법적으로 보호되는 정보들의 프라이버시 보호는 필수이다. 본 연구에서는 완전 동형암호를 활용하여 부분적인 민감 정보가 포함된 경우에 최소 제곱 SVM (LSSVM) 모형을 효율적으로 학습할 수 있는 방법을 제안한다. 본 프레임워크에서는 데이터 소유주가 민감하지 않은 정보와 민감한 정보 모두를 가지고 있고, 이를 기계학습 서비스 제공자에게 제공할 때에 민감 정보만 암호화해서 제공하는 것을 가정한다. 결과적으로 데이터 소유자는 민감 정보를 노출시키지 않으면서도 암호화된 상태로 모형의 학습 정보를 얻을 수 있다. 모형을 실제 활용할 경우에는 모든 정보를 암호화하여 안전하게 예측 결과를 제공할 수 있도록 한다. 실제 데이터에 대한 실험을 통해 본 알고리즘이 동형암호로 구현될 경우에 원래의 LSSVM 모형과 비슷한 성능을 가질 수 있음을 확인해 볼 수 있었다. 또한, 개선된 효율적인 알고리즘에 대한 실험은 적은 성능 저하로 큰 연산 효율성을 달성할 가능성을 입증하였다.
환경영향평가 실무자들은 환경영향평가 정책을 수립하는데 매우 중추적인 역할을 하며, 환경영향평가 시행 시에는 이해관계자와의 정보공유, 의견조율 등을 통하여 환경 갈등을 예방하고 해소할 수 있다. 따라서 환경영향평가 정책 및 시행 등 시스템 전반에 대하여 실무자를 포함한 이해관계자의 인식을 파악하는 것은 환경영향평가의 개선 방향 및 정책 방향 설정에 도움이 될 수 있다. 그러나 현재 한국에서 시행되고 있는 환경영향평가 제도 및 운영에 대한 이해관계자의 인식 및 이해에 대한 정보는 부족한 상황이다. 그러므로 본 연구는 의사결정 수단이며, 환경 정보 분석기법을 통해 악영향을 최소화할 수 있는 사전예방적 기법인 환경영향평가 제도에 대해서 운영 및 절차상의 문제점들을 진단하고, 향후 환경영향평가 제도의 개선점과 시스템의 보완점을 모색하고자 하였다. 37개의 질문의 온라인 설문조사를 통해 환경영향평가 이해관계자 95명의 응답을 정리하였다. 이해관계자들은 현행 제도의 운영과 평가서 작성의 문제점 등에 대해 인식하고 있었으며, 이를 반영하여 나타났다. 부정 응답률(불만족 및 매우 불만족)이 높게 나타난 평가서 작성 기간 및 비용(49%), 새로운 방법의 도입(46%), 주민의견수렴 및 갈등관리의 항목(41%)은 추후 우리가 더 보완해야 할 부분이라 판단된다. 사회가 빠르게 발전하면서 제도도 그에 맞추어 보완이 필요하며, 조사결과 부정 응답이 높은 항목들에 대해 정책적인 개선 노력이 필요하다.
상수관망의 최적설계는 절점의 최소 요구 수압을 만족함뿐만 아니라 관로비용의 최소화 등을 목적으로 한다. 상수관망 설계안의 수는 다양한 관의 배치로 인해 기하급수적으로 증가한다. 상수관망 설계에서 최적화된 설계를 제안하기 위해 다양한 최적화 알고리즘들이 적용되었다. 본 연구에서는 상수관망 최적설계에 자가적응형 매개변수를 개선한 Modified Hybrid Vision Correction Algorithm (MHVCA)을 적용하였다. 기존 Hybrid Vision Correction Algorithm (HVCA)의 Hybrid Rate (HR)를 비선형적 HR로 수정하여 성능을 개선하였다. 제안된 MHVCA의 성능을 확인하기 위해 결정변수가 2개 및 30개로 구성된 수학문제와 제약조건이 있는 수학문제에 적용하였다. MHVCA의 적용결과를 검토하기 위해 Harmony Search (HS), Improved Harmony Search (IHS), Vision Correction Algorithm (VCA) 및 HVCA와 비교하였다. 최종적으로 MHVCA를 상수관망 최적설계 문제에 적용하여 결과를 다른 알고리즘들과 비교하였다. 수학문제 및 상수관망 설계 문제에서 MHVCA가 다른 알고리즘들에 비해 좋은 결과를 보여주었다. MHVCA는 본 연구에서 적용한 문제뿐만 아니라 다양한 수자원공학 문제에 적용하여 좋은 결과를 보여줄 수 있을 것이다.
기존 운항선박에 적용되어 있는 알람 모니터링 기술은 온도, 압력 등의 데이터 항목을 AMS(Alarm Monitoring System)으로 관리하고 해당 센싱 데이터가 정상 수준 범위를 초과할 경우만 선원에게 알람을 제공한다. 또한 기존 선박의 정비는 PMS(Planned Maintenance System)를 따른다. 이는 장비로부터 측정된 센싱 데이터가 설정범위 이상으로 측정되어 이에 따른 알람을 통해 정비하거나, 대상 기기의 고장 유무에 관계없이 일정 시간 사용 후 해당 부품을 사전에 교체하는 방식으로 운영되고 있다. 하지만 선박 기관운영의 신뢰성과 운항 안전성을 확보하기 위해서는 실시간 상태 모니터링 데이터 기반의 사전적 진단 및 예측이 가능해야 한다. 그러기 위해서 실선 데이터를 종합적으로측정하여 데이터베이스화 하고 이를 선박의 보조기기와 배관의 상태기반 예지보전을 위한 상태 진단 모니터링 시스템을 구현하고자 한다. 특히 반응형 웹 기반으로 선박의 보조기기와 배관 상태 정보를 관리할 수 있도록 하였으며, 선내 개인용 컴퓨터(Personal Computer, PC)에서 보는 용도뿐만 아니라 스마트폰 등 다양한 모바일 기기의 접근 및 활용이 가능하도록 화면과 해상도에 맞춰 최적화된 상태 관리가 가능하도록 하여 업데이트 비용이 적게 들며, 관리 방법도 쉽다. 본 논문에서는 자율운항선박 핵심 기술인 상태기반정비(Condition Based Management, CBM) 기술력을 확보하기 위해 선박의 보조기기 중 펌프와 청정기, 그리고 배관 중 해수 및 스팀 배관의 상태 진단 모니터링을 통해 이상 현상을 파악하고, 이를 통해 융합 분석할 수 있도록 선박 보조기기 및 배관의 성능 진단 및 고장 예측에 활용하여 예방정비 의사결정을 지원하고자 한다.
1989년 영구임대주택으로 시작된 공공임대주택 정책은 매 정부마다 새로운 공급유형을 도입하며 입주대상과 재고량을 확대하고 있다. 하지만 공공임대주택 사업주체는 공공임대주택의 적자누적으로 공급확대에 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 장기공공 임대주택 재건축사업을 기존 장기공공임대주택사업의 누적적자 보전방안으로 제시하였다. 재건축사업으로 공급되는 분양주택 수익으로 누적적자를 보전할 수 있는 재건축사업의 용적률을 최소용적률로 정의하고, 장기공공임대주택 재건축사업의 특성을 고려한 수리적 접근으로 장기공공임대주택 재건축사업 최소용적률 수리모델을 제시하였다. 최소용적률 수리모델의 결정요인은 기존 장기공공임대주택 누적적자, 재건축사업 분양주택 토지면적, 단위면적당 분양가격, 단위면적당 사업비로 구성된다. 최소용적률 수리모델은 노후 장기공공임대주택 재건축사업의 건축규모에 대한 경제적 측면의 의사결정 지원과 도심지 내 주택공급 확대와 관련된 의사결정을 지원하는 이정표가 될 것으로 사료된다.
최근 몇 년 동안 전자상거래와 소셜미디어의 지속적인 통합 발전과 함께 소셜커머스는 신뢰 중심의 사회적 거래 방식으로서 전자상거래의 중요한 형태로 자리를 잡았다. 온라인 커뮤니티의 긍정적인 측면과 풍부한 사용자 제작 콘텐츠 (UGC)로 인해 커뮤니티에 참여하는 사용자와 기업이 점점 더 증가하고 있는 추세이다. 이러한 상황에서 정보접근 비용은 지속적으로 감소하고 있고 구매 프로세스는 보다 간결하고 효율적으로 개선되고 있는 반면에 소비자의 충동구매 가능성을 크게 높이는 결과를 가져오게 된다. 그럼에도 불구하고 아직까지 소셜커머스에서 UGC의 특성을 기반으로 한 소비자 충동구매의 메커니즘에 대한 실증적 연구는 거의 없다. 본 연구는 자극-유기체-반응 (S-O-R) 모델을 이용하여 소셜커머스에서 UGC 특성이 소비자 충동구매에 미치는 영향을 분석하는 연구모형을 구축하였고, 이 과정에서 지각된 위험을 매개변수로, 유대강도를 조절변수로 각각 설정하였다. 실증분석 결과 콘텐츠 진정성, 콘텐츠 유용성, 그리고 콘텐츠 가치는 구매의사결정 과정에서 소비자의 지각된 위험에 유의한 영향을 미치고, 소비자의 지각된 위험은 충동구매에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 한편, UGC 생산자와 이용자 간의 유대강도는 콘텐츠 유용성과 지각된 위험의 관계 및 지각된 위험과 충동구매 관계를 조절하는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 소셜커머스 사업자들로 하여금 고객의 소비행동에 대한 심층적인 이해를 도울 뿐만 아니라 소비자 충동구매가 왜 일어나는지에 대한 메커니즘을 학술적 관점에서 분석할 수 있는 이론적 틀을 제공하였다는 점에서 의의가 있다.
최근 기업의 지속가능경영 역량으로 대변되는 기업 ESG 성과(environmental, social, and corporate governance)가 투자의사 결정에 주요 요인 중 하나로 부각되고 있다. 전통적 ESG 성과 평가 프로세스는 평가기관마다의 고유 기준에 따라 질적 정성적 방식으로 수행되어 그 평가 소요 시간 및 비용이 큰 데 비해 투자의사 결정 시 신뢰성과 예측 가능성 및 적시성에 제약이 존재한다. 이에 본 연구에서는 정량화되고 공개된 기업 재무 정보를 활용하여 머신러닝을 통한 자동화된 기업 ESG 평가 예측을 시도하였다. 심층신경망 기법을 활용해 2019년부터 2021년까지 3년간 한국ESG기준원에서 제공한 1,780건의 ESG 평가에 대하여 총 12종(21,360건)의 시장 공개 재무 정보를 기반으로 예측 모형을 구축한 결과, 제안된 심층신경망 모형은 약 86%의 분류성능을 보여 여타 비교모형 대비 크게 높은 정확도를 나타냈다. 본 연구는 정량적이고 공개된 과거 기업 재무 정보만으로도 자동화된 프로세스를 통해 비교적 정확한 미래 ESG 평가 예측을 달성할 수 있었다는 점에 의의가 크다. 특히 기업 ESG 관련 정보 접근이 상대적으로 불리한 일반 투자자들의 입장에서 볼 때 낮은 비용과 적은 시간 투자로도 기업 ESG 성과 평가에 대한 예측 가능성과 적시성을 향상 시킬 수 있다는 점에 실용적 함의가 있다. 또한 본 연구는 향후 추가적인 국내외 데이터 수집 및 모형 고도화를 통해 기업 ESG 성과 예측 분야에서의 확장이 기대된다.
지방정부의 도시계획은 지속적인 프로세스로 계획의 수립과 함께 끝나는 것이 아니고 의사결정, 검토와 평가단계를 거쳐서 지속적으로 바뀌는 것이다. 도시계획이 바뀌고 확정됨에 따라서 대규모의 도로를 기존에 수행되고 있던 도로와 연계하여 공사를 수행하게 되는 경우도 발생하게 된다. 이러한 경우에 기시공된 도로의 폭과 길의 확장, 추가적인 교량 및 터널의 건설, 그리고 인터체인지의 크기와 위치의 변경 등과 같은 요인들에 의하여 도로설계 및 시공에 많은 변화를 가져오게 된다. 과거에는 제한된 수와 제한된 공종에 한하여 도로 수탁공사가 수행되어 왔으나, 현재는 수행되는 수탁공사의 수도 증가하고 있으며, 대규모 복합공종을 위한 수탁공사가 이루어지고 있다. 그러나 수탁공사 수행을 위한 절차나 수탁공사 계약을 위한 가이드라인이 마련되어 있지 않다. 따라서 효과적인 도로 수탁공사를 수행하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 공사관련 서류들과 전문들의 면담을 통하여 수탁공사 수행을 위한 중요 고려요소를 파악하였고, 이 결과에 근거하여 수탁공사의 표준절차(안)과 수탁공사비 협의를 위한 가이드라인을 제시하였다. 또한 위탁기관이 부담해야 하는 비용에 관한 내용을 제시하였다.
재고투자와 경기변동의 관계를 설명하는데 있어 생산평활(production smoothing) 가설과 재고소진 회피(stock-out avoidance) 가설은 서로 상반된 입장을 취하고 있다. 기업의 재고 투자에 관한 의사결정은 두 가지 동기 모두에 의해 영향받을 것으로 생각되지만 경기국면에 따라 각각의 영향력의 상대적 크기 혹은 방향성이 다르게 나타날 수 있다. 이에 본고는 재고투자 동학에서 생산평활 동기와 재고소진 회피동기의 상대적 유의성을 실증적으로 검증하되 경기국면별 비대칭성의 존재와 형태를 규명하는 데 분석의 초점을 둔 점에서 기존 연구와 차별성을 지닌다. 이를 위해 기존의 선형 재고투자 모형을 확장한 비선형 모형을 설정하였으며 이러한 방식이 기존 방식에 비해 우수한 지를 모형의 예측력을 비교 평가하여 확인하였다. 분석 결과, 재고투자 동학의 경기국면별 비대칭적 특성을 확인하였다. 경기 호황기에는 재고소진 회피동기가 나타나지만 생산평활 동기는 유의하지 않았다. 반대로 경기 불황기에는 재고소진 회피동기는 유의하지 않지만 Ramey (1991)에서 제시된 생산비용의 비볼록성에 의하여 재고변화가 경기침체를 심화시키는 경기 의존적 특성을 발견하였다. 경기국면별 비대칭성을 모형에 고려함으로써 그렇지 않은 모형에 비해 예측력을 향상시킬 수 있음을 표본 내 및 표본 외 예측, 다양한 예측력 검정을 통해 확인하였다. 본 연구의 결과는 재고투자의 동학과 경기 불안정화 특성에 대한 이해를 제고하여 경제전망 등에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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