• 디지털융복합연구
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• 제15권10호
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• pp.349-356
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• 2017

본 연구는 병원행정직의 직무소진(MBI-GS: Maslach Bunout Inventory-General Survey)과 관련된 융복합적 요인들을 조사하고자 수행되었다. 조사대상은 임의로 선정된 J지역 9개 종합병원의 재직자 201명으로 하였으며, 자료수집은 2017년 7월 3일부터 2017년 7월 29일까지 무기명 자기기입식 설문지를 통해 이루어졌다. 위계적 다중회귀분석 결과, 조직헌신(OCQ: Organizational Commitment Questionnaire) 점수가 낮을수록, A형행동유형(TABP: Type A Behavior Pattern) 점수가 높을수록, 우울수준(CES-D: Center for Epidemiologic Studies Depression scale)이 높을수록 직무소진이 높았으며 이들의 설명력은 52.1%이었다. 이상의 연구결과를 볼 때, 병원행정직의 직무소진을 낮추기 위해서는 조직헌신을 높이고, A형행동유형과 우울수준을 낮추는 노력이 필요하다. 이러한 결과는 병원행정직의 직무소진을 낮추는 프로그램 및 인적자원관리에 활용이 기대된다. 향후연구에서는 병원행정직의 직무소진에 영향을 미치는 추가요인에 대한 구조방정식 모형의 분석이 필요하다.

• 대한지리학회지
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• 제39권4호
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• pp.495-513
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• 2004

효율적인 국토환경관리와 지속 가능한 생태자원의 보존을 위해서는 지형 및 토양의 공간적인 분포특성과 그것이 각종 자연 및 인문현상들과 가지는 상관성에 대한 이해가 선행되어야 한다. 기존의 지형분류법은 대부분 지형형성과정 혹은 지형의 단순한 형태분류에 치중하여, 분류 결과와 지표면에서 나타나는 다양한 생태학적 현상들과의 관련성을 파악하기 어려운 단점이 있었다. 이 연구는 지표면에서 나타나는 물과 에너지, 그리고 물질의 흐름을 생태적 환경특성을 반영하는 주원인으로 규정하고, 이에 근거하여 전산화된 지형분류법을 개발하는 것을 목적으로 한다. 지표면을 에너지와 물질의 흐름을 반영하는 8개의 토양지형단위(sod landscape units)로 구분하였으며, 이것을 수치고도모델(DEM)로부터 추출하는 방법을 개발하였다. 경기도 양평군의 약 12$extrm{km}^2$ 크기의 지역에 개발된 기법을 적용하여 토양지형단위들을 분류한 뒤, 각 단위들의 공간적인 분포특성을 살펴보았다. 개발된 방법은 일반적으로 구할 수 있는 수치고도모델에 적용할 수 있어, 넓은 지역의 지형특성들을 쉽게 파악할 수 있는 장점을 가지고 있다. 또한 분류된 토양지형단위들은 자연환경조사와 제반 수문 및 토양환경 특성 파악에 중요한 기본자료를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 하지만 제시된 방법이 보다 널리 쓰이기 위해서는 기존 수치지도의 정확성의 문제, 사용된 수치고도모델의 격자크기에 따라 분류기준의 변화를 야기 시키는 스케일의 문제, 그리고 다양한 지형형성작용과의 상관성에 관한 보다 체계적인 연구가 요구된다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제9권4호
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• pp.661-667
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• 2008

비즈니스의 역동성은 매 해마다 새로운 기술도입으로 인한 거시경제적 힘에 의해 변화되어 왔다. 이러한 역동성은 기업의 정보통신 투자에도 막대한 영향을 끼치고 있다. 오늘날 IT투자의 가장 중요한 목표는 단순히 생산비용을 낮추는 것이 아니라, 최적화된 대량 생산을 위해 고객들과 파트너들에게 기업의 유용성을 높이는 데 있다. 따라서 기업들은 확장된 기업의 프로세스를 자동화하고, 통합하고 최적화 하기 위해 BPM을 통한 모든 역량을 집중하고 있다. 또한 RFID 응용시스템을 이용하여 기술적 측면에 접근함으로써 비즈니스 확장을 위한 시스템 개발에 주력하고 있다. 그러나 기술적 측면, 비즈니스 프로세스적 측면, 조직적 측면을 함께 고려하여야 성공적인 기업 역량을 이룰 수 있다. 따라서 본 논문에서는 기술적 요소인 RFID 시스템을 통해 조직적인 측면을 고려하여 비즈니스 프로세스에 접근하기 위한 접근 방법론을 제안하였다. 또한, 상황 분석 방법론을 적용하여 업무 분류에 따른 최적화를 꾀하고자 하였으며, 전송된 관련 프로세싱 절차 및 형식을 통해 이후 발생되는 반복적 과정을 최소화할 수 있는 사례 기반 방식을 활용함으로써 시간 인력 비용 요소를 절감할 수 있었다. 제안한 방법론을 통해 비즈니스 프로세스 분석에서부터 시스템 설계 및 분석에 따른 시간 비용 품질 및 고객의 만족 수준에 혁신적인 개선을 이끌어낼 수 있기를 기대할 수 있었다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권4호
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• pp.365-375
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• 2017

본 연구는 병원행정직의 직무만족도와 관련된 융복합적 요인들을 조사하고자 수행되었다. 조사대상은 임의로 선정된 전라북도 지역 11개 종합병원의 재직자 221명으로 하였으며, 자료수집은 2016년 11월 1일부터 2017년 1월 31일까지 무기명 자기기입식 설문지를 통해 이루어졌다. 위계적 다중회귀분석 결과, 비교대근무 군이, 병원직원수가 많을수록, 자기효능감이 높을수록, 직무특성의 직무다양성이 높을수록, 직무스트레스의 관계갈등 및 보상부적절이 낮을수록, 직무만족도가 높았으며 이들의 설명력은 61.0%이었다. 이상의 연구결과를 볼 때, 병원행정직의 직무만족도를 높이기 위해서는 자기효능감을 높이고 직무특성 및 직무스트레스를 관리하는 노력이 필요하다. 이러한 결과는 병원행정직의 직무만족도를 높이는 프로그램 및 인적자원관리에 활용이 기대된다. 향후연구에서는 병원행정직의 직무만족도에 영향을 미치는 추가요인에 대한 구조방정식 모형의 분석이 필요하다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권6호
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• pp.967-971
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• 2023

최근에는 다양한 플랫폼 서비스가 인공지능을 활용하여 제공되고 있으며, 그 중 하나로 ChatGPT는 대량의 데이터를 자연어 처리하여 자가 학습 후 답변을 생성하는 역할을 수행하고 있다. ChatGPT는 IT 분야에서 소프트웨어 프로그래밍 분야를 포함하여 다양한 작업을 수행할 수 있는데, 특히 프로그램을 대표하는 C언어를 통해 간단한 프로그램을 생성하고 에러를 수정하는데 도움을 줄 수 있다. 이러한 능력을 토대로 C언어를 기반으로 만들어진 하드웨어 언어인 베릴로그 HDL도 ChatGPT에서 원활한 생성이 예상되지만, 베릴로그 HDL의 합성은 명령문들을 논리회로 구조 형태로 생성하는 것이기에 결과물들의 정상적인 실행 여부를 확인해야 한다. 본 논문에서는 용이한 실험을 위해 규모가 적은 논리회로들을 선택하여 ChatGPT에서 생성된 디지털회로와 인간이 만든 회로들의 결과를 확인하려 한다. 실험 환경은 Xilinx ISE 14.7로 모듈들을 모델링하였으며 xc3s1000 FPGA칩을 사용하여 구현하였다. 구현된 결과물을 FPGA의 사용 면적과 처리 시간을 각각 비교 분석함으로써 ChatGPT의 생성물과 베릴로그 HDL의 생성물의 성능을 비교하였다.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.1-23
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• 2013

융합 R&D가 추구해야 할 바람직한 방향은 이종 기술 간의 결합에 의한 맹목적인 신기술 창출이 아니라, 당면한 주요 문제를 해결함으로써 사회적 니즈를 충족시킬 수 있는 기술을 개발하는 것이다. 이와 같은 사회문제 해결형 기술 R&D를 촉진하기 위해서는 우선 우리 사회에서 주요 쟁점이 되고 있는 문제들을 선별해야 한다. 그런데 우선적이고 중요한 사회문제를 분별하기 위해 전문가 설문조사나 여론조사 등 기존의 사회과학 방법론을 사용하는 것은 참여자의 선입견이 개입될 수 있고 비용이 많이 소요된다는 한계를 지닌다. 기존의 사회과학 방법론이 지닌 문제점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 사회적 이슈를 다루고 있는 대용량의 뉴스기사를 수집하고 통계적인 기법을 통하여 사회문제를 나타내는 키워드를 추출하는 시스템의 개발을 제안한다. 2009년부터 최근까지 3년 동안 10개 주요 언론사에서 생산한 약 백 30만 건의 뉴스기사에서 사회문제를 다루는 기사를 식별하고, 한글 형태소 분석, 확률기반의 토픽 모델링을 통해 사회문제 키워드를 추출한다. 또한 키워드만으로는 정확한 사회문제를 파악하기 쉽지 않기 때문에 사회문제와 연관된 키워드와 문장을 찾아서 연결하는 매칭 알고리즘을 제안하다. 마지막으로 사회문제 키워드 비주얼라이제이션 시스템을 통해 시계열에 따른 사회문제 키워드를 일목요연하게 보여줌으로써 사회문제를 쉽게 파악할 수 있도록 하였다. 특히 본 논문에서는 생성확률모델 기반의 새로운 매칭 알고리즘을 제안한다. 대용량 뉴스기사로부터 Latent Dirichlet Allocation(LDA)와 같은 토픽 모델 방법론을 사용하여 자동으로 토픽 클러스터 세트를 추출할 수 있다. 각 토픽 클러스터는 연관성 있는 단어들과 확률값으로 구성된다. 그리고 도메인 전문가는 토픽 클러스터를 분석하여, 각 토픽 클러스터의 레이블을 결정하게 된다. 이를 테면, 토픽 1 = {(실업, 0.4), (해고, 0.3), (회사, 0.3)}에서 토픽 단어들은 실업문제와 관련있으며, 도메인 전문가는 토픽 1을 실업문제로 레이블링 하게 되고, 이러한 토픽 레이블은 사회문제 키워드로 정의한다. 그러나 이와 같이 자동으로 생성된 사회문제 키워드를 분석하여 현재 우리 사회에서 어떤 문제가 발생하고 있고, 시급히 해결해야 될 문제가 무엇인지를 파악하기란 쉽지 않다. 따라서 제안된 매칭 알고리즘을 사용하여 사회문제 키워드를 요약(summarization)하는 방법론을 제시한다. 우선, 각 뉴스기사를 문단(paragraph) 단위로 세그먼트 하여 뉴스기사 대신에 문단 세트(A set of paragraphs)를 가지게 된다. 매칭 알고리즘은 각 토픽 클러스터에 대한 각 문단의 확률값을 측정하게된다. 이때 토픽 클러스터의 단어들과 확률값을 이용하여 토픽과 문단이 얼마나 연관성이 있는지를 계산하게 된다. 이러한 과정을 통해 각 토픽은 가장 연관성이 있는 문단들을 매칭할 수 있게 된다. 이러한 매칭 프로세스를 통해 사회문제 키워드와 연관된 문단들을 검토함으로써 실제 우리 사회에서 해당 사회문제 키워드와 관련해서 구체적으로 어떤 사건과 이슈가 발생하는 지를 쉽게 파악할 수 있게 된다. 또한 매칭 프로세스와 더불어 사회문제 키워드 가시화를 통해 사회문제 수요를 파악하려는 전문가들은 웹 브라우저를 통해 편리하게 특정 시간에 발생한 사회문제가 무엇이며, 구체적인 내용은 무엇인지를 파악할 수 있으며, 시간 순서에 따른 사회이슈의 변동 추이와 그 원인을 알 수 있게 된다. 개발된 시스템을 통해 최근 3년 동안 국내에서 발생했던 다양한 사회문제들을 파악하였고 개발된 알고리즘에 대한 평가를 수행하였다(본 논문에서 제안한 프로토타입 시스템은 http://dslab.snu.ac.kr/demo.html에서 이용 가능함. 단, 구글크롬, IE8.0 이상 웹 브라우저 사용 권장).