• 산경연구논집
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• 제8권5호
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• pp.53-63
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• 2017

Purpose - The main feature of this study is understanding of the vendor's opportunism on the collaboration context between buyer and vendor from the buyer's viewpoint with resource dependence theory. A number of studies on opportunism have focused on opportunistic definitions and its theoretical studies. Other researches emphasize the importance of governance in ways that reduce opportunism. We think that this research could be filled with the lack of previous studies. Research design, data, and methodology - In order to accomplish research purpose, four hypotheses have been established based on the framework of resource dependence theory and previous studies. And we have used 599 survey data jointly collected by Korea Productivity Center and the Ministry of Trade, Industry and Energy. To verify these hypothesis, we have conducted multiple regression analysis with SPSS 23.0. Results - The vendor 's opportunism decreases as mutual trust with buyer becomes higher. However, as the degree of dependence of buyers on vendor resources increases, vendor's opportunism increases. And monitoring vendor's capacity has a moderating effect with buyer resource dependency to vendor's opportunism. Conclusions - This study suggest there are two options to decrease vendor's opportunism. Increasing mutual trust or decrease dependence on vendor's resources. Also, monitoring suppler's capacity could be effective when vendor's resource dependence is high.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.85-94
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• 2010

본 논문은 사용자가 이동하려는 위치를 사전에 예측하고 예측된 정보를 이용하여 사용자 서비스를 미리 제공할 수 있도록 하는 위치예측 구조를 제안한다. 제안한 구조는 7개의 단계를 거쳐 사용자의 위치예측 및 지능화된 서비스를 제공하도록 한다. 물리적 센서와 히스토리 데이터베이스로부터 수집된 상황정보는 이질적인 데이터 형태를 갖기 때문에 이로 인한 데이터의 중요도 및 추상화 과정에 어려움이 있다. 이에 본 논문은 데이터의 유형을 동질적인 형태로 바꾸어 특징 추출을 하는 위치 예측구조를 제안한다. 추출된 값은 SOFM을 통해 군집화하고 ARIMA를 통해 미리 사용자의 위치 정보를 얻으며, 추론 엔진을 거쳐 최종 서비스를 실현한다. 제안된 위치예측 구조의 검증을 위해 테스트베드를 구축하고 시나리오에 따라 실험한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제5권6호
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• pp.293-300
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• 2005

오늘날 우리가 살고 있는 정보사회는 정보통신기술의 중요성이 매우 강조되고 있다. 이런 시대의 흐름에 부응하여 단계형 수준별 교육과정을 처음으로 도입한 7차 교육과정에서도 모든 국민 공통 기본 교과의 수업에서 정보통신기술 활용 수준을 10%이상으로 설정하고 있다. 이에 본 논문에서는 교육용 콘텐츠 활용한 수업안을 설계해 적용함으로써 교육용 콘텐츠를 활용 수업이 학생들의 학업성취도에 미치는 효과를 분석하였다. 연구 결과 인터넷과 멀티미디어 동영상 자료 등의 교육용 콘텐츠 활용 수업은 실험집단의 의미 있는 흥미도 증가를 가져왔으며, 학업성취도 향상에 따른 수업의 효과 증진을 확인할 수 있었다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.207-218
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• 2019

The purpose of this study is to develop a model that can systematically study the whole learning process of machine learning. Since the existing model describes the learning process with minimum coding, it can learn the progress of machine learning sequentially through the new model, and can visualize each process using the tensor flow. The new model used all of the existing model algorithms and confirmed the importance of the variables that affect the target variable, survival. The used to classification training data into training and verification, and to evaluate the performance of the model with test data. As a result of the final analysis, the ensemble techniques is the all tutorial model showed high performance, and the maximum performance of the model was improved by maximum 5.2% when compared with the existing model using. In future research, it is necessary to construct an environment in which machine learning can be learned regardless of the data preprocessing method and OS that can learn a model that is better than the existing performance.

• 한국공간구조학회논문집
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• 제21권2호
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• pp.99-110
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• 2021

This study presents the estimation of crack depth by analyzing temperatures extracted from thermal images and environmental parameters such as air temperature, air humidity, illumination. The statistics of all acquired features and the correlation coefficient among thermal images and environmental parameters are presented. The concrete crack depths were predicted by four different machine learning models: Multi-Layer Perceptron (MLP), Random Forest (RF), Gradient Boosting (GB), and AdaBoost (AB). The machine learning algorithms are validated by the coefficient of determination, accuracy, and Mean Absolute Percentage Error (MAPE). The AB model had a great performance among the four models due to the non-linearity of features and weak learner aggregation with weights on misclassified data. The maximum depth 11 of the base estimator in the AB model is efficient with high performance with 97.6% of accuracy and 0.07% of MAPE. Feature importances, permutation importance, and partial dependence are analyzed in the AB model. The results show that the marginal effect of air humidity, crack depth, and crack temperature in order is higher than that of the others.

• Geomechanics and Engineering
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• 제36권4호
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• pp.381-390
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• 2024

The introduction of bio-based materials has been recommended in the geotechnical engineering field to reduce environmental pollutants such as heavy metals and greenhouse gases. However, bio-treated soil methods face limitations in field application due to short research periods and insufficient verification of engineering performance, especially when compared to conventional materials like cement. Therefore, this study aimed to develop a machine learning model for predicting the unconfined compressive strength, a representative soil property, of biopolymer-based soil treatment (BPST). Four machine learning algorithms were compared to determine a suitable model, including linear regression (LR), support vector regression (SVR), random forest (RF), and neural network (NN). Except for LR, the SVR, RF, and NN algorithms exhibited high predictive performance with an R² value of 0.98 or higher. The permutation feature importance technique was used to identify the main factors affecting the strength enhancement of BPST. The results indicated that the unconfined compressive strength of BPST is affected by mean particle size, followed by biopolymer content and water content. With a reliable prediction model, the proposed model can present guidelines prior to laboratory testing and field application, thereby saving a significant amount of time and money.

• 벤처창업연구
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• 제13권4호
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• pp.155-168
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• 2018

본 논문은 스마트 카의 다양한 기능 중 30개를 선별하고 이에 대한 고객의 요구사항을 실증적으로 분석하였다. 각 기능의 실질적 효과와 소비자가 인식하는 만족도가 비선형적 관계라는 가정 하에, Kano모형을 분석의 주요 도구로 사용하였다. 또한 기존의 Timko 계수를 활용하여 이들 간의 표준편차를 이용한 Timko분산과 Kano 품질속성의 분포를 표시하는 Kano분포지수의 두 지수를 새로이 설정하여 분석 결과를 정량적으로 평가할 수 있는 분석 모형을 제시하였다. 선행 연구에 따르면 전통적 Kano식 질문은 일반 고객들을 설문대상으로 채택하는 경우, 스마트 카와 같이 아직 일반화가 덜 되었거나 또는 대중화가 진행 중인 신기술의 품질 평가에 한계를 나타내었다. 본 연구에서 스마트 카의 품질요소와 같이 신기술을 활용한 품질요소들은 Kano식 분석을 하는데 있어서 일반적인 상품이나 서비스와는 다른 분석 방식, 즉 일정 통제 변수를 활용해야 다양한 품질속성의 결과를 얻을 수 있음을 계량적으로 밝혔고 이를 실증적으로 보여주었다. 본 연구는 스마트 카의 기능이라는 아직 국내에서 연구사례가 희소한 분야를 연구대상으로 하였다. 13개의 응답자 그룹으로 분류하고 계량적 지수로 분석을 시도한 최초의 연구 사례로 볼 수 있다. 다른 유사한 신기술 분야를 대상으로 한 일반적 소비자 연구에 본 연구가 적용될 수 있을 것이다.

• 대한기계학회논문집
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• 제17권6호
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• pp.1465-1477
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• 1993

본 연구에서는 분말혼합체의 특성인 항복응력을 포함한 Generalized Newtonian Fluid의 구성 방정식을 도입하고 미끄럼현상을 고려한 신소재의 사출성형 충전과정 해석용 CAE(computer aided engineering)시스템을 개발하였다. 수치모사를 위한 수치해석방법으로는, 유한요소법(finite element method)과 유한차분법(finite difference method)을 함께 사용하였다. 유한요소법과 검사체적법(control volume technique) 을 병용하여 유동의 진행을 수치모사 하였으며, 유한차분법을 사용하여 온도분포를 계산하였다.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제16권1호
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• pp.95-115
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• 2011

본 연구는 Kano모델을 활용하여 프랜차이즈 매장에 관한 다양한 품질요인들의 속성을 고객의 관점에서 분류하였다. 또한, 각 품질요인들이 고객의 만족 또는 불만족에 미치는 상대적 영향력을 분석해 보고자 만족지수와 불만족지수를 산출하였다. 자료 수집을 위해 외식 프랜차이즈 매장 방문 경험이 있는 서울 및 전국광역시 거주 성인들을 대상으로 온라인조사를 실시하였으며, 총 257개의 응답이 분석에 사용되었다. 분석 결과, 해당 품질요소가 충족이 되지 않는 경우 소비자의 불만으로 이어지는 요소에는 매장 청결도, 직원 친절도 및 숙련도, 편의시설 제공 등이 포함되는 것으로 나타났다. 프랜차이즈 사업에서 매장 간 음식메뉴의 구색, 가격, 품질수준, 인테리어, 고객서비스 절차 등의 표준화는 중요하게 생각되어 왔으나, 이 중 음식 가격의 동일성만이 고객의 불만족과 깊은 관계를 가지고 있었다. 충족이 되지 않아도 상관없지만 충족이 되는 경우 고객들의 호의적인 반응을 이끌어낼 수 있는 요소로는 외부기관으로부터의 수상 또는 인증 경력, 프랜차이즈 브랜드의 해외진출, 경품이벤트 및 사용금액에 따라 혜택을 주는 로열티 프로그램의 실시, 그리고 우수한 매장접근성이 해당되었다. 프랜차이즈 브랜드를 상대적으로 자주 이용하는 헤비유저의 경우, 정기적인 신메뉴 출시 또한 매력적인 품질요인으로 생각하고 있었다. 본 논문은 경영자가 우선적으로 관심을 두고 개선하여야 하는 부분과 경쟁력 확보를 위해 추가적으로 투자해야 할 부분이 어디인가에 대한 시사점을 제공해 준다는 점에서 연구의 의의가 있다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제20권1호
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• pp.156-168
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• 2024

연구목적: 고속도로 교통사고의 추세는 증감을 반복하며 도로 종류 중 고속도로에서의 치사율은 최고치를 나타내고 있다. 따라서 국내 실정을 반영한 개선대책 수립이 필요하다. 연구방법: Random Forest를 활용해 2019년부터 2021년까지 전국 고속도로 노선 중 사고 다발 10개 노선에서 발생한 교통사고 자료로 사고 심각도 분석 및 사고 심각도에 미치는 영향요인을 도출하였다. 연구결과: SHAP 패키지를 활용해 상위 10개의 변수 중요도를 분석한 결과, 고속도로 교통사고 중 사고 심각도에 높은 영향을 미치는 변수는 가해자 연령이 20세 이상 39세 미만, 시간대가 주간(06:00-18:00), 주말(토~일), 계절이 여름과 겨울, 법규위반이 안전운전불이행, 도로 형태가 터널, 기하구조상 차로 수가 많고 제한속도가 높은 경우로 총 10개의 독립변수에서 고속도로 교통사고 심각도와 양(+)의 상관관계를 가지는 것으로 분석되었다. 결론:고속도로에서의 사고 발생은 매우 다양한 요인의 복합적인 작용으로 인해 발생하므로 사고 예측에 많은 어려움이 있지만 본 연구로 도출된 결과를 활용해 고속도로 교통사고 심각도에 영향을 주는 요인을 심층적으로 분석해 효율적이고 합리적인 대응책 수립을 위한 노력이 필요하다.