• 한국재난정보학회 논문집
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• 제17권4호
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• pp.722-732
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• 2021

연구목적: 코로나바이러스 감염증-19(COVID) 펜데믹으로 인해 모든 교육기관은 전면 비대면 실시간 교육을 해야하는 상황이 발생하였고 이에 소방공무원에게도 비대면교육을 적용하여 소방교육을 운영하는 것이 요구되었다. 이러한 펜데믹 상황에서 중앙소방학교가 소방공무원에게 실시한 비대면 실시간 교육에 대한 실태조사를 통해 비대면 실시간 교육의 방향을 찾고 개선방안을 제시 하려한다. 연구방법: 소방공무원을 대상으로 '비대면 실시간 원격교육의 질적 향상 및 전문화를 위한 의식조사' 라는 주제로 설문조사를 실시하여 그 결과를 토대로 심층분석을 하였다. 연구결과 및 결론: 첫째, 교수자 혹은 교육운영자는 다양한 프로그램을 활용하여 교육특성에 맞는 원격교육 프로그램을 적극 활용할 필요가 있다. 둘째, 비대면 교육을 위한 전용노트북을 제공하여 모든 학습자들이 교육 참여에 어려움 없는 교육환경을 제공 할 필요가 있다. 셋째, 소방공무원 교육훈련 특성상 장비 활용이 필요한 교육훈련의 경우에는 각 소방서에 교육 장비를 배치하여 비대면 실습교육 장소로 고려해 볼 필요가 있다. 넷째, 실습교육은 이론교육으로 대처하는 것은 만족스러운 교육효과를 기대하기 어렵다. 그렇기에 비대면 실시간 실습교육이 가능한 시설과 프로그램이 개발되어져야한다. 그러한 비대면 실습교육이 가능해지기 전까지는 사회적 거리를 최대한 유지하면서 대면교육을 적절하게 병행하는 것도 고려해볼만 하다. 다섯째, 비대면 교육은컴퓨터 화면의 불빛과 전자파로 인하여 눈의 피로도가 높고 시간이 흐를수록 집중도가 많이 떨어진다는 의견으로 보아 적절한 수업시간과 휴식시간을 통해 학습자의 눈의 피로를 줄이고 집중력을 높일 수 있는 교육시간을 구성해야 할 필요가 있다. 마지막으로 교수자는 일방적인 지식전달을 하는 교육보다는 교수자와 학습자가 상호작용할 수 있는 학습자 참여 중심의 교육을 운영해야할 필요가 있다. 또한 비대면 원격교육 기술적인 문제는 사전시스템 점검을 통해 교육에 차질이 없도록 철저한 준비가 필요한 것으로 생각된다.

• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제24권2호
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• pp.273-300
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• 2018

본 연구는 서울로 상경한 지방출신 여성들의 서울정착 과정에서의 경험을 분석하기 위해 서울로 대학을 진학하고 졸업 후 남아 직장생활을 지속하고 있는 7명의 여성들을 대상으로 심층면담을 통해 근거이론을 활용하여 분석하였다. 개방코딩에서는 110개의 개념, 21개의 하위범주와 이들을 포함하는 11개의 범주가 도출되었다. 인과적 조건은 '서울정착의 힘겨움'이며 맥락적 조건으로는 '심리적 불안 심화', '생활의 질 하락', '경제적 불안의 지속'으로 나타났다. 중심현상으로는 '서울정착의 지속여부에 대한 딜레마'로, 중재조건은 '서울상경이후 10년의 경험진단'으로 드러났다. 작용/상호작용 전략은 '개인생활의 변화', '안정된 직장을 통한 경제력 확보', '사회참여의 모색'으로, 결과는 '서울 정착의 지속성 여부 선택'으로 나타났다. 지방출신 여성들의 서울 정착과정에서의 경험에 대한 패러다임은 대학진학을 위해 서울로의 상경과 독립, 순응과 적응, 성장과 실패, 도전과 모색, 성찰과 새로운 선택 등의 정착과정을 거쳤다. 참여자들의 경험을 종합해 보면 이들은 30대가 되었어도 이방인과 같은 이질감과 불안을 인식하고 있었다. 당면한 문제들은 대학시절 보다 훨씬 복합적이고 다양해졌다. 직장인으로서 경제활동을 본격화하였지만, 서울 출신들과의 격차는 좁혀지지 않았다. 이제 이들은 누적된 피로감과 개인이 해결할 수 없는 사회적 문제로 인해 서울을 떠나 새로운 대안을 찾아야 한다는 절박감마저 엿보였다. 결론적으로 서울 상경 여성들의 안정된 정착은 개인의 노력만으로 한계가 있으며, 한국 사회 전반의 사회적 문제해결과 더불어 구체적 정책 대안들의 개입이 필요하다는 것을 확인하였다.

• Asia Marketing Journal
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• 제13권3호
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• pp.183-208
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• 2011

기존의 리더십과 관련된 연구들은 대부분 조직 내부의 부하와 상사간 관계에 초점을 맞추고 있다. 이는 조직간 거래관계가 기업의 주요한 성패요인이 된 현시점에서 조직 간 리더십에 대한 연구의 필요성을 제기하는 현상이라 할 수 있다. 특히, 조직 간 거래관계가 분석의 초점인 공급체인 연구에서는 이러한 조직 간 리더십에 대한 연구가 더욱 필요하다 할 수 있다. 따라서 공급체인의 조직간 리더십을 연구하는 것은 매우 중요하다 할 수 있다. 하지만 기존 공급체인 리더십 관련 연구들은 두가지 중요한 문제점을 가지고 있다. 첫째, 대부분의 연구들이 공급체인 리더십과 성과 간의 관계에 초점을 맞추고 있다는 점이고, 둘째, 기존 공급체인 내 조직간 리더십 연구들은 리더십과 재무성과 간 관계를 거의 다루지 않았다는 점이다. 이에 본 연구는 공급체인 리더십의 선행변수를 발견하고, 리더십-성과 간 관계에 영향을 미칠 가능성이 있는 조절변수를 실증하였다. 특히, 본 연구에서 관심이 있는 공급체인 리더십의 선행변수는 최근 그 중요성이 강조되고 있는 관계적 행동 변수를, 리더십-성과 간 관계의 조절변수로는 리더의 윤리성을 검정하였다. 국내 5대 편의점에 상품을 공급하는 공급업체 납품담당자 217명을 대상으로 설문조사를 실시하였고, PLS(Partial Least Square) 분석방법을 통해 분석한 결과 대형 유통업체의 관계적 행동 중 교육훈련, 공정한 보상, 조직간 의사소통은 공급체인 리더십을 강화하였고, 공급체인 리더십은 공급업체의 재무성과를 강화하는 것으로 나타났다. 또한 대형 유통업체의 윤리성이 높은 경우 공급체인 리더십이 공급업체 재무성과를 더 강화시키는 것으로 나타났다. 반면 대형 유통업체의 관계적 행동 중 비전제시는 공급체인 리더십에 영향을 미치지 않았다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_3호
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• pp.979-995
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• 2023

산불은 예측이 어려운 재해이기 때문에 실시간 모니터링을 통해 빠르게 대응하는 것이 중요하며, 정지 궤도 위성 영상은 광역을 짧은 시간 간격으로 모니터링할 수 있어 산불 탐지 분야에 활발히 이용되고 있다. 기존의 위성 영상 기반 산불 탐지 알고리즘은 밝기 온도의 통계량 분석을 통한 임계값 기반으로 이상치를 탐지하는 방향으로 진행되어 왔다. 그러나 강도가 약한 산불을 탐지하기 어렵거나, 적절한 임계값 설정의 어려움으로 일반화 성능이 저하되는 한계점이 있어 최근에는 기계학습을 이용한 산불 탐지 알고리즘들이 제시되고 있다. 현재까지는 random forest, VanillaConvolutional neural network (CNN), U-net 구조 등의 비교적 간단한 기법이 적용되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 정지궤도 위성인 Advanced Himawari Imager를 이용하여 동아시아와 호주를 대상으로 State of the Art (SOTA)딥러닝 기법을 적용한 산불 탐지 알고리즘을 개발하고자 하였다. SOTA 모델은 EfficientNet과 lion optimizer를 적용하여 개발하고, Vanilla CNN 구조를 사용한 모델과 산불 탐지 결과를 비교하였다. EfficientNet은 동아시아와 호주에서 0.88 및 0.83의 F1-score를 기록함으로써 CNN (동아시아: 0.83, 호주: 0.78)에 비해 뛰어난 성능을 입증하였다. EfficientNet에 불균형 문제 해결을 위한 weighted loss, equal sampling, image augmentation 기법 적용 시, 동아시아와 호주에서 각각 0.92와 0.84의 F1-score를 기록함으로써 적용 전(동아시아: 0.88, 호주: 0.83)에 비하여 성능이 향상되었음을 확인하였다. 본 연구를 통하여 제시된 SOTA 딥러닝 기법의 산불 탐지에의 적용 가능성과 딥러닝 모델의 성능 향상을 위해 고려해야 할 방향은 향후 산불탐지 분야에 대한 딥러닝 적용에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 벤처창업연구
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• 제18권3호
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• pp.157-172
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• 2023

최근의 4차 산업혁명은 디지털 전환에 따른 변화를 가속화하고 있다. 이러한 추세에 따라 기존의 창업 패러다임이 변화하고, 새로운 기술과 창조적인 아이디어에 의한 신규 비즈니스 모델이 등장하고 있다. 또한, 온라인 멘토링(e-mentoring), 역 멘토링(reverse mentoring), 그룹 멘토링, 다중 멘토링(Multiple mentoring) 등 멘토링 관계 및 환경의 다양성도 증가하고 있다. 하지만, 창업 현장에서 주로 활동하고 있는 5060세대 대부분의 멘토는 그동안 자기 경험과 전문성에 기반하여, 멘티에게 많은 도움을 줄 수 있었지만, 새로운 기술과 환경에 대한 이해도 및 경험 부족으로, 변화하는 환경에 대응하는 데 많은 어려움을 겪고 있다. 이러한 변화에 잘 대처하기 위해서는 새로운 기술과 환경에 대한 이해도를 높이기 위해 끊임없이 공부해야 하며, 최신 기술을 습득하고 적용해 나가야 한다. 또한 멘토링 관계와 환경의 다양성에 대한 이해와 존중을 갖추어야 하고, 이를 적극적으로 활용하여 멘토링의 효과를 극대화할 수 있어야 한다. 그리고 멘토는 멘티의 성장과 발전에 직접적으로 영향을 미치는 존재임을 인식하고, 끊임없이 새로운 지식과 기술을 습득하여 전문성을 유지하고 발전시켜야 하며, 자신의 지식과 경험을 잘 정리하여 멘티에게 적극적으로 전달해야 한다. 이에 본 연구에서는 멘토링이 멘토의 개인학습 및 자기효능감을 통해 멘토의 직무만족도에 미치는 영향 관계에 대해서 실증적으로 분석하고자 했다. 실증 분석 결과는 다음과 같다. 멘토링의 기능 중 경력 기능과 역할 모델링은 매개변수인 개인학습 및 자기효능감과 종속변수인 직무만족도에 대하여 모두 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면 심리·사회적 기능은 개인학습에 대해서는 긍정적인 영향을 미치지만, 자기효능감과 직무만족도에 대해서는 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 그리고 매개효과를 분석한 결과, 경력 기능에 대해서는 매개효과가 모두 확인되었으며 역할모델링에 대해서는 자기효능감의 매개효과만이 확인되었다. 본 연구를 통해 멘토링이 직무만족도, 개인학습 및 자기효능감을 촉진하는 중요한 요소이며, 멘토의 만족도를 높이는 요인으로 개인학습과 자기효능감을 확인하였다는 점과 멘토링에 관한 연구의 초점을 멘티에서 멘토로 옮겨 멘토링이 멘토에게 미치는 영향을 연구하였다는 점에서 학술적 및 실무적으로 의미 있는 연구라 할 수 있을 것이다.

• 벤처창업연구
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• 제17권5호
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• pp.67-80
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• 2022

본 연구는 국내 스타트업의 실태를 조사하여 육성 및 지원 등의 정책방안을 도출하기 위해 실시하였다. 연구대상은 국내 최고수준의 혁신 클러스터이고 스타트업 메카로 평가받는 판교테크노밸리가 입지한 성남시 소재 스타트업을 대상으로 연구하였다. 스타트업의 기준으로는 IT, BT, CT 등 신기술 기반의 7년 미만 신생기업으로 정의하고 조사대상을 선정하였다. 이는 기존에 추상적이던 스타트업의 개념을 양적으로 측정가능하게 구체화 하였다는 점에서 기존 연구에서 진일보하였다고 볼 수 있다. 분석결과, 스타트업의 약 94%가 일명 "죽음의 계곡(Death Valley)"이라는 성장단계에 분포하고 있으며, BEP를 넘어 본격적인 성장을 의미하는 스케일업(Scale-up) 이상의 스타트업은 약 6%를 차지하고 있는 것으로 나타났다. 창업초기의 가장 큰 애로사항으로는 창업자금 문제를 꼽고 있으며, 자금을 조달하는데 매출이나 담보 등을 우선시하는 대출평가 방식을 가장 큰 문제로 꼽았다. 또한 스타트업들은 공공기금인 정책자금에 비해 VC, AC, 엔젤투자자 등의 민간투자 자본에 대한 접근성을 낮은 수준으로 평가하였다. 대다수 스타트업들이 해외진출에 관심이 많은 것으로 나타났고, 해외 VC 등의 해외 투자자 매칭을 해외진출을 위한 가장 큰 지원방안으로 꼽았다. 해외시장에서의 종합경쟁력은 100점 만점에 50점 미만인 49.6점으로 나타나 전체적으로 다소 경쟁열위에 있다고 평가했으며, 특히 브랜드 인지도, 마케팅 경쟁력, 판매채널 등에서 경쟁력이 많이 떨어지는 것으로 분석되었다. 국내 스타트업들이 국내시장을 넘어 해외시장에서도 경쟁력을 높이기 위해서는 기술경쟁력 제고와 함께 해외 판매채널(영업채널, 유통망 등)에 대한 공공의 지원과 투자가 우선되어야 하는 것으로 분석되었다.

• 자원환경지질
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• 제57권2호
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• pp.161-175
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• 2024

골재는 일반적으로 암석이 강에서 운반되거나 인공적으로 파쇄되어 형성된 모래와 자갈 등을 말하며, 건설 산업의 핵심 자원이다. 경상북도는 전국에서 가장 넓은 행정구역으로, 산림골재, 육상골재, 하천골재, 선별파쇄골재 등 다양한 종류의 골재를 생산하고 있다. 2022년 기준으로 약 696 만m³의 골재를 채취하였으며, 이 중 허가에 의한 채취물량은 약 407 만m³, 신고물량은 약 288 만m³이다. 경상북도의 골재수요는 레미콘 공급량의 추정 방법에 따라 1,239 만m³로 나타난다. 골재의 공급 측면에서는 약 120 개의 채취장이 운영되고 있으며, 대부분의 시군에서는 골재의 수요와 공급이 적절하게 유지되고 있다. 다만, 일부 지역에서는 경상북도 인접지역에 반입과 반출이 발생하고 있다. 경상북도의 골재의 반입과 반출이 많은 지역은 경부선을 따라 경상북도 남부와 대구광역시, 포항시로 연결되는 지역이며 인구의 분포와 높은 관련성이 나타난다. 경상북도는 인구 감소와 농촌 지역의 고령화, 지역 간의 균형 발전 부족 등의 문제에 직면하고 있으며, 연구결과로 제시된 GIS를 이용하여 출발지-도착지 분석을 통해 파악된 골재의 수요와 공급 흐름에서도 이러한 양상이 확인된다. 경상북도의 골재산업구조와 공간구조를 분석한 결과 현재 경상북도는 다양한 골재원의 공급으로 수요를 충족하고 안정적인 골재 수급이 유지되고 있다. 하천골재와 육상골재는 장기적인 개발이 어렵기 때문에 단기간 공급전략으로 유지될 수 있으며, 선별파쇄를 통한 공급은 원석 공급에 의존하여 안정성 유지가 어려운 상황을 고려하여 원석관리의 필요성을 제안하였다. 경상북도에서는 골재자원의 안정적 공급을 위한 장기적인 대안으로 산림골재가 중요 자원으로 부각되어 대규모 골재 채석장 개발의 필요성을 제시하였다. 본 연구결과는 골재 자원의 지속 가능한 관리와 안정적 활용을 위한 전략 수립에 중요한 정보를 제공할 것으로 기대된다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제57권1호
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• pp.82-108
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• 2024

고고 자료의 기록방식이 아날로그 기록에서 디지털로 전환되면서 3D 스캐닝 기술의 도입은 본격화되었다. 현재 3D스캔과 사진측량을 이용한 고고 자료의 디지털 기록에 대한 연구와 도입은 지속적으로 이루어지고 있다. 하지만 비용, 인력 문제 등으로 인해 대부분의 매장문화재 기관에서는 적극적인 디지털 기술의 도입을 주저하고 있다. 본고는 3D 스캔 방식 중 효율성이 가장 높다고 평가되는 사진측량 기술을 이용하여 오픈소스 소프트웨어를 활용한 유물의 디지털 실측 방법을 제시하고자 한다. 유물의 디지털 실측 절차는 크게 3D 모델 획득, 3D 모델 편집 및 입단면도 제작, 전자도면 작성의 세 단계로 이루어진다. 디지털 기술 적용의 접근성을 살펴보기 위해 전 과정은 오픈소스 소프트웨어만을 이용하였다. 연구 결과 정량적 평가에서 실제 유물과 3D 모델의 수치 데이터 간 계측의 편차가 크지 않았다. 또한, 오픈소스 소프트웨어와 상용 소프트웨어 간 정량적 품질 비교분석 결과 유사도가 높았다. 다만 데이터 처리시간은 상용 소프트웨어의 성능이 우위에 있었다. 이는 지속적인 알고리즘 개선으로 인한 연산속도 향상의 결과로 판단된다. 정성적 평가에서는 메시 및 텍스처 품질의 차이가 일부 발생하였다. 오픈소스 소프트웨어로 생성된 3D 모델은 메시표면에 노이즈가 다수 발생하거나 메시의 표면이 부드럽지 않고 유물의 제작흔, 문양의 표현을 확인하기 어려웠다. 하지만 일부 프로그램에서 정량적·정성적 평가에서 상용 소프트웨어에 견줄 만한 품질을 획득할 수 있었다. 3D 모델 편집을 위한 오픈소스 소프트웨어에서는 사진실측 결과물의 후처리, 정합, 병합뿐만 아니라 유물 실측에 필요한 스케일 조정, 입단면도 제작 및 이미지 렌더링까지 가능하였다. 이후 오픈소스 캐드 프로그램에서 트레이싱하여 최종 도면을 완성하였다. 고고학 연구에서 사진실측의 적용은 발굴과정부터 보고서 작성 그리고 3D 모델 데이터의 수치정보를 이용한 연구 등 활용 가능성이 매우 높다. 컴퓨터 비전의 획기적인 발전으로 오픈소스 소프트웨어의 종류도 다양해졌고 성능도 상당부분 개선된 것으로 확인되었다. 누구나 쉽게 디지털 기술의 적용이 가능한 현재 고고 자료의 3D 모델 데이터의 획득은 문화유산의 보존과 연구 활성화를 위한 기초자료로 활용될 수 있다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제24권4호
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• pp.443-472
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• 2014

To survive in the global competitive environment, enterprise should be able to solve various problems and find the optimal solution effectively. The big-data is being perceived as a tool for solving enterprise problems effectively and improve competitiveness with its' various problem solving and advanced predictive capabilities. Due to its remarkable performance, the implementation of big data systems has been increased through many enterprises around the world. Currently the big-data is called the 'crude oil' of the 21st century and is expected to provide competitive superiority. The reason why the big data is in the limelight is because while the conventional IT technology has been falling behind much in its possibility level, the big data has gone beyond the technological possibility and has the advantage of being utilized to create new values such as business optimization and new business creation through analysis of big data. Since the big data has been introduced too hastily without considering the strategic value deduction and achievement obtained through the big data, however, there are difficulties in the strategic value deduction and data utilization that can be gained through big data. According to the survey result of 1,800 IT professionals from 18 countries world wide, the percentage of the corporation where the big data is being utilized well was only 28%, and many of them responded that they are having difficulties in strategic value deduction and operation through big data. The strategic value should be deducted and environment phases like corporate internal and external related regulations and systems should be considered in order to introduce big data, but these factors were not well being reflected. The cause of the failure turned out to be that the big data was introduced by way of the IT trend and surrounding environment, but it was introduced hastily in the situation where the introduction condition was not well arranged. The strategic value which can be obtained through big data should be clearly comprehended and systematic environment analysis is very important about applicability in order to introduce successful big data, but since the corporations are considering only partial achievements and technological phases that can be obtained through big data, the successful introduction is not being made. Previous study shows that most of big data researches are focused on big data concept, cases, and practical suggestions without empirical study. The purpose of this study is provide the theoretically and practically useful implementation framework and strategies of big data systems with conducting comprehensive literature review, finding influencing factors for successful big data systems implementation, and analysing empirical models. To do this, the elements which can affect the introduction intention of big data were deducted by reviewing the information system's successful factors, strategic value perception factors, considering factors for the information system introduction environment and big data related literature in order to comprehend the effect factors when the corporations introduce big data and structured questionnaire was developed. After that, the questionnaire and the statistical analysis were performed with the people in charge of the big data inside the corporations as objects. According to the statistical analysis, it was shown that the strategic value perception factor and the inside-industry environmental factors affected positively the introduction intention of big data. The theoretical, practical and political implications deducted from the study result is as follows. The frist theoretical implication is that this study has proposed theoretically effect factors which affect the introduction intention of big data by reviewing the strategic value perception and environmental factors and big data related precedent studies and proposed the variables and measurement items which were analyzed empirically and verified. This study has meaning in that it has measured the influence of each variable on the introduction intention by verifying the relationship between the independent variables and the dependent variables through structural equation model. Second, this study has defined the independent variable(strategic value perception, environment), dependent variable(introduction intention) and regulatory variable(type of business and corporate size) about big data introduction intention and has arranged theoretical base in studying big data related field empirically afterwards by developing measurement items which has obtained credibility and validity. Third, by verifying the strategic value perception factors and the significance about environmental factors proposed in the conventional precedent studies, this study will be able to give aid to the afterwards empirical study about effect factors on big data introduction. The operational implications are as follows. First, this study has arranged the empirical study base about big data field by investigating the cause and effect relationship about the influence of the strategic value perception factor and environmental factor on the introduction intention and proposing the measurement items which has obtained the justice, credibility and validity etc. Second, this study has proposed the study result that the strategic value perception factor affects positively the big data introduction intention and it has meaning in that the importance of the strategic value perception has been presented. Third, the study has proposed that the corporation which introduces big data should consider the big data introduction through precise analysis about industry's internal environment. Fourth, this study has proposed the point that the size and type of business of the corresponding corporation should be considered in introducing the big data by presenting the difference of the effect factors of big data introduction depending on the size and type of business of the corporation. The political implications are as follows. First, variety of utilization of big data is needed. The strategic value that big data has can be accessed in various ways in the product, service field, productivity field, decision making field etc and can be utilized in all the business fields based on that, but the parts that main domestic corporations are considering are limited to some parts of the products and service fields. Accordingly, in introducing big data, reviewing the phase about utilization in detail and design the big data system in a form which can maximize the utilization rate will be necessary. Second, the study is proposing the burden of the cost of the system introduction, difficulty in utilization in the system and lack of credibility in the supply corporations etc in the big data introduction phase by corporations. Since the world IT corporations are predominating the big data market, the big data introduction of domestic corporations can not but to be dependent on the foreign corporations. When considering that fact, that our country does not have global IT corporations even though it is world powerful IT country, the big data can be thought to be the chance to rear world level corporations. Accordingly, the government shall need to rear star corporations through active political support. Third, the corporations' internal and external professional manpower for the big data introduction and operation lacks. Big data is a system where how valuable data can be deducted utilizing data is more important than the system construction itself. For this, talent who are equipped with academic knowledge and experience in various fields like IT, statistics, strategy and management etc and manpower training should be implemented through systematic education for these talents. This study has arranged theoretical base for empirical studies about big data related fields by comprehending the main variables which affect the big data introduction intention and verifying them and is expected to be able to propose useful guidelines for the corporations and policy developers who are considering big data implementationby analyzing empirically that theoretical base.

• 지능정보연구
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• 제19권4호
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• pp.123-132
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• 2013

최근 스마트 폰에 다양한 센서를 내장할 수 있게 되었고 스마트폰에 내장된 센서를 이용항 동작 인지에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 스마트폰을 이용한 동작 인지는 노인 복지 지원이나 운동량 측정. 생활 패턴 분석, 운동 패턴 분석 등 다양한 분야에 활용될 수 있다. 하지만 스마트 폰에 내장된 센서를 이용하여 동작 인지를 하는 방법은 사용되는 센서의 수에 따라 단일 센서를 이용한 동작인지와 다중 센서를 이용한 동작인지로 나눌 수 있다. 단일 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서를 이용하기 때문에 배터리 부담은 줄지만 다양한 동작을 인지할 때에 특징(feature) 추출의 어려움과 동작 인지 정확도가 낮다는 문제점이 있다. 그리고 다중 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서와 중력센서를 사용하고 필요에 따라 다른 센서를 추가하여 동작인지를 수행하며 다양한 동작을 보다 높은 정확도로 인지할 수 있지만 다수의 센서를 사용하기 때문에 배터리 부담이 증가한다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 스마트 폰에 내장된 가속도 센서를 이용하여 다양한 동작을 높은 정확도로 인지하는 방법을 제안한다. 서로 다른 10가지의 동작을 높을 정확도로 인지하기 위해 원시 데이터로부터 17가지 특징을 추출하고 각 동작을 분류하기 위해 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하였다. Ensemble of Nested Dichotomies 분류기는 다중 클래스 문제를 다수의 이진 분류 문제로 변형하여 다중 클래스 문제를 해결하는 방법으로 서로 다른 Nested Dichotomy 분류기의 분류 결과를 통해 다중 클래스 문제를 해결하는 기법이다. Nested Dichotomy 분류기 학습에는 Random Forest 분류기를 사용하였다. 성능 평가를 위해 Decision Tree, k-Nearest Neighbors, Support Vector Machine과 비교 실험을 한 결과 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하여 동작 인지를 수행하는 것이 가장 높은 정확도를 보였다.