• 벤처창업연구
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• 제17권5호
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• pp.81-94
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• 2022

본 연구는 대학이 제공하는 창업계획 교육과정이 대학생의 창업가정신 핵심역량 증진에 미치는 효과를 분석하였다. 이를 위하여, 서울 소재 여자대학교에서 운영된 사회문제해결기반 창업계획 교육과정에 참여한 여대생 32명(실험집단)과 참여하지 않은 여대생 31명(통제집단)을 대상으로 창업가정신 핵심역량에 대한 사전 및 사후 검사를 수행하였고, 그 결과를 분석하였다. 실험집단이 참여한 교육과정은 3인이 한 팀이 되어 사회문제해결 기반의 창업계획을 담은 창업계획서를 최종결과물로 도출해야 하는 팀 기반 프로젝트학습 교과목으로 총 8주간 운영되는 교육과정이었고, 사전 및 사후검사에 활용된 창업가정신 핵심역량 수준을 측정하는 검사 도구는 '가치창출 역량', '도전 역량', '자기주도 역량', '집단창의 역량'을 세부 역량군으로 하는 교육부·한국청년기업가정신재단(2020)이 개발한 도구를 활용하였다. 분석방법으로는 실험집단의 교육과정 참여 효과를 알아보기 위하여 먼저 i)사전검사를 공변인으로 하는 공분산이 수행되었으며, 이어서 ii) 집단에 따라 프로그램 참여 유무에 따른 창업가정신 핵심역량 수준에 차이가 있는지 확인하기 위하여 처치(실험집단, 통제집단)와 시점(사전검사, 사후검사)을 두 독립변인으로 하는 이원분산분석을 수행하였다. 분석결과, 창업가정신 세부역량 중 가치창출 역량은 실험집단과 통제집단 간 유의미한 차이가 나타나지 않았다. 그러나 도전 역량, 자기주도 역량, 집단창의 역량에서는 실험집단과 통제집단 간 유의미한 차이가 나타났다. 즉, 본 연구에서 운영한 창업계획 교육과정이 학생들의 가치창출 역량 증진에는 기여하지 못했지만, 도전역량, 자기주도역량, 집단창의역량 증진에는 크게 기여한 것으로 분석되었다. 이와 같은 연구결과가 주는 시사점과 제한점이 논의되었고 후속연구의 방향이 제언되었다.

• 벤처창업연구
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• 제18권6호
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• pp.105-116
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• 2023

중소벤처기업에 대한 자금지원 등 정책지원이 기업성과에 미치는 영향에 관한 연구는 많이 있으나 정책지원에 대한 기업가의 인식이 기업성과에 미치는 영향에 관한 연구는 별로 없다. 또한, 기업가적 목표를 달성하고 지속하는 데 중요한 영향을 미치는 기업가 끈기(entrepreneurial persistence)와 기업성과에 관한 국내 연구도 거의 없는 실정이다. 따라서 본 연구의 목적은 정책지원에 대한 기업가의 인식이 기업성과에 미치는 영향과 기업가 끈기의 매개효과를 분석함으로써 인식의 중요성을 밝히고, 기업가 끈기에 관한 연구를 심화하는데 있다. 본 연구는 우리나라 중소벤처기업 정책지원에 대한 기업가의 인식 및 기업가정신을 독립변수로 구성하였으며, 기업가 끈기를 매개 변수로, 기업의 비재무적 성과를 종속변수로 사용하였다. 연구자료는 중소벤처기업의 CEO 및 임원들을 대상으로 한 설문지를 통해 수집하였으며, 설문 응답이 누락 되거나 불성실한 설문지를 제외하고 205부의 설문자료를 가설검증에 사용하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 중소벤처기업 정책지원의 인식 및 기업가정신은 기업성과에 유의한 정(+)의 영향이 있는 것으로 검증되었다. 둘째, 기업가 끈기는 중소벤처기업 정책지원의 인식 및 기업가정신과 기업성과 간의 관계에 있어서 부분 매개 하는 것으로 검증되었다. 본 연구의 이론적 시사점은 다음과 같다. 첫째, 기존 연구는 정책자금지원이 기업성과에 미치는 영향에 관한 연구인 데 비하여, 본 연구는 이에 대한 기업가들의 인식이 기업성과에 정(+)의 영향을 미친다는 것을 검증함으로써 국내에는 선행연구가 거의 없는 인식과 성과와의 관계 그리고, 인식에 대한 중요성을 밝혔다는 점에서 이론적 기여를 한다. 둘째, 국내 선행연구가 별로 없는 기업가 끈기를 매개변수로 활용하여 기업가 끈기가 중소벤처기업 정책지원의 인식 및 기업가정신과 기업성과 간의 관계를 매개한다는 점을 검증함으로써 기업가 끈기의 중요성을 밝히고 그에 관한 연구를 확장했다는 점에서 이론적으로 기여한다. 본 연구의 실무적인 시사점은 중소벤처기업의 성과를 확대하기 위해서는 정책당국은 예산 및 지원제도 등 정책지원의 확대뿐만 아니라 그러한 정책지원을 기업가에게 홍보하고 공지하는 시스템적인 접근 등을 통해서 기업가의 인식을 제고해야 한다는 점이다.

• 한국산림과학회지
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• 제66권1호
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• pp.16-36
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• 1984

화강암질풍화토(花崗岩質風化土)의 미교란(未攪亂) 시료(試料)를 사용하여 일면(一面) 직접(直接) 전단시험(剪斷試驗)으로 측정(測定)한 전단강도(剪斷强度)와 함수비(含水比), 간극비(間隙比), 건조밀도(乾燥密度), 비중(比重)과의 관계(關係)를 통계(統計) 분석(分析)하였고, 화강암질풍화토(花崗岩質風化土)의 사방시공지(砂防施工地)에 식재(植栽)된 리기다소나무림(林)과 리기테-다소나무림(林)에서 토양단면(土壤斷面)을 만들어 산중식토양경도계(山中式土壤硬度計)로 토양(土壤)의 견밀도(堅密度)를 측정(測定)하고 수근분포(樹根分布)를 조사(調査)하여 통계(統計) 분석(分析)한 결과(結果) 다음과 같다. 1) 함수비(含水比), 간극비(間隙比)와 전단강도(剪斷强度) 간(間)에는 유의적(有意的)인 부(負)의 상관(相關)이며 직접적(直接的)인 관계(關係)에 있었다. 2) 건조밀도(乾燥密度)와 전단강도(剪斷强度) 사이에는 정(正)의 상관(相關)이며 직접적(直接的)인 관계(關係)에 있었다. 3) 비중(比重)과 전단강도(剪斷强度) 간(間)에는 유의적(有意的)인 상관관계(相關關係)를 인정(認定)할 수 없었다. 4) 전단강도(剪斷强度)에 영향(影響)을 미치는 영향요소(影響要素)의 직접효과(直接效果)의 크기는 함수비(含水比)>간극비(間隙比)>건조밀도(乾燥密度)의 순위(順位)이다. 5) 다중선형(多重線型) 회귀방정식(回歸方程式)의 분산분석결과(分散分析結果) 함수비(含水比)만이 회귀성(回歸性)이 인정(認定)되므로 함수비(含水比)를 독립변수(獨立變數)로 하여 전단강도(剪斷强度)를 추정(推定)하기 위한 회귀방정식(回歸方程式)은 제한(制限)된 건조밀도(乾燥密度)의 범위내(範圍內)에서 적합도(適合度)가 매우 높게 평가(評價)되었다. 6) 토양(土壤)의 견밀도(堅密度)는 토심(土深)이 깊어짐에 따라 높아진다. 7) 토양(土壤)의 지표경도(指標硬度)와 수근수(樹根數) 간(間)에는 유의적(有意的)인 부(負)의 상관(相關)이며 직접적(直接的)인 관계(關係)에 있었다. 8) 리기다소나무와 리기테-다소나무의 수근(樹根)은 토심(土深) 20cm까지에 대부분 분포(分布)하고 있었다. 9) 리기다소나무림(林)과 리기테-다소나무림(林)에서 측정(測定)한 토양(土壤)의 지표경도(指標硬度)를 독립변수(獨立變數)로한 회귀방정식(回歸方程式)으로 수근수(樹根數)를 추정(推定)할 수 있었으나 낮은 적합도(適合度)를 나타내었다.

• Journal of Nutrition and Health
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• 제35권3호
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• pp.352-367
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• 2002

전주 지역에 거주하는 65세 이상 노인 230명 (남자 73명 (31.7%) 여자 157(68.3%))을 대상으로 식생활 조사를 실시하여 식사의 질을 평가, 분석한 결과는 다음과 같다. 교육수준은 남자는 중-고졸이 47.9%, 여자는 초등졸 이하가 55.4% (p<0.001), 가구소득은 남자는 51~150만원이 49.3%, 여자는 50만원 이하가 54.3% (p<0.001), 용돈은 남자는 6~10만원이 31.5%, 여자는 5만원 이하가 30.2% (p<0.001), 가족형태가 43.3%로 각각 가장 높은 빈도를 보여 유의적인 차이(p<0.001)가 있었다. 하루에 섭취한 식품가지수인 DVS는 남녀 각각 19.6, 17.7로 남자가 여자보다 유의하게 높았다(p<0.05). 평균 1일 식품 총 섭취량은 남녀 각각 1492.5, 1204.2g으로, 당류, 채소류, 음료, 난류, 어패류, 유제품은 남자가 여자보다 (p<0.05~p<0.001), 해조류는 여자가 남자보다 유의적으로 많이 섭취하였다(p<0.05). 식물성;동물성 식품비율은 남녀 각각 85 : 15, 89 : 11로 식물 비율이 남녀 모두 높았다. DDS(곡류, 육류, 유제품, 채소류, 과일류)의 식품군별 패턴에서 남녀 모두 11011 (유제품만 섭취하지 않음)이 각각 47.9, 33.8%로 가장 많았으며, KDDS(곡류, 육류, 채소류, 유제품, 유지류)의 식품군별 패턴 1위는 11100 (곡류, 육류, 채소류는 섭취하고 유제품, 유지류는 섭취하지 않음)으로 남녀 각각 46.6, 31.8%였다. DDS는 남녀 각각 4.0, 3.7 (p<0.05), KDDS는 각각 3.5, 3.2 (p<0.01)로 KDDS가 DDS보다 낮았다. KDDS를 끼니별로 적용한 Meal balance 분류에서 very bad($\leq$6)가 남녀 각각 4.1, 21.7%, bad(7~9)는 각각 58.9, 55.4%, normal (10~13)은 34.2, 22.3%, good (14~15)은 2.7, 0.5% (p<0.01)로 여자가 남자보다 점수가 낮았으며, 평균 점수는 남녀 각각 9.1, 8.1 (p<0.001)로 매 끼니마다 식품을 다양하게 섭취하지 못하였다. 1일 평균 에너지 섭취량이 남녀 각각 1,740, 1,433 kcal (p<0.05)로, 권장량의 각각 84.0, 80.9%로 단백질 섭취량은 남녀 각각 67, 49 g(p<0.001)으로, 권장량의 각각 100.7, 88.3% (p<0.001)로 양호한 섭취를 보였다. 그러나, 칼슘은 권장량의 각각 62.7, 55.3% (p<0.001), 비타민 A는 각각 60.7, 53.9%이었다. 열량 구성 영양소인 단백질 : 지방 : 탄수화물의 비율이 남자는 15.8:15.7:68.5, 여자는 13.8:13.2:73:0으로 남자가 여자보다 단백질, 지방의 섭취비는 유의적으로 높고 (p<0.001), 탄수화물 비는 낮았다(p<0.01), 아침 : 점심 : 간식 : 저녁 : 밤참의 끼니별 에너지 배분을 보면 남자는 29.2 : 32.4 : 5.0 : 31.2 : 2.2, 여자는 30.5 : 33.5 : 4.5 : 28.6 : 2.9로 세끼 식사 중에 남녀 모두 점심이 차지하는 비율이 가장 높았다. 에너지 섭취를 고려한 INQ는 칼슘과, 비타민 A는 남녀 모두, 비타민 B$_2$는 여자가 1이하로 나타났다. 또한 NAR 중에서도 낮은 영양소는 비타민 A (남 0.52, 여 0.42 (p<0.05), 칼슘 (남 0.68, 여 0.54 (p<0.001)), 비타민 B$_2$(남 0.77, 여 0.67 (p<0.01))이었다. MAR은 남녀 각각 0.82, 0.73 (p<0.001)로 여자가 남자보다 낮았다. 이상의 결과를 종합해 볼 때 전주지역 노인들은 식품을 다양하게 섭취하지 못하였으며, 특히 유제품군과 유지류 섭취가 낮았다. 영양소 섭취는 대체로 양호하였으나, 비타민 B$_2$는 질적 평가에서, 칼슘과 비타민 A는 질과 양이 모두 낮은 영양소로 나타났으며 특히 여자의 경우는 권장량의 절반이하의 수준으로 나타났다. 따라서 이들 영양소의 섭취를 위해 효율적인 식품선택이나 추가 보충등의 방안이 모색되어야 할 것으로 보인다. DVS를 종속변수로 하고 DDS, KDDS, MBS를 독립변수로 하여 다중회귀분석 (Stepwise 방법)을 실시하여, 남자는 KDDS (p<0.001)가, 여자는 MBS, DDS(p<0.001) 순으로 채택되었다. MAR를 종속변수로 하고 DDS, KDDS, MBS를 독립변수로 하였을 때는 남자는 KDDS, DDS 순으로 (p<0.001), 여자는 MBS, DDS(p<0.001)순으로 채택되었다. 이것은 DDS보다는 KDDS가 전체 식품 가짓수를 가늠할 수 있으며, 영양소 섭취를 추정할 수 있는 것으로 생각한다. 즉, 우리나라 노인은 유지류 섭취빈도가 과일류보다 낮아 유지류 섭취 여부가 전체 식품 가짓수를 가늠할 수 있으며, 영양소 섭취를 추정할 수 있는 것으로 생각된다.

• 마케팅과학연구
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• 제17권4호
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• pp.247-269
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• 2007

현대에 있어 동질적인 품질과 편익을 제공하는 제품을 가지고 다수의 기업들이 시장점유율 증대와 고객확보를 위하여 치열한 경쟁을 벌이고 있는 가운데 가격할인은 기업이 즐겨 사용하는 촉진수단이다. 가격할인은 단기적 매출향상, 소비자의 브랜드전환, 신제품의 시장침투 등의 목적을 달성하기 위하여 사용된다. 실제로 과거의 실증연구에 의하면 다양한 형태의 가격할인이 판매증대에 효과적이며 가격할인은 소비자의 지각가치를 증가시킨다고 하였다. 하지만 할인된 가격은 제품의 품질을 의심하게 하거나 낮게 평가하는 부정적인 효과가 있다는 사실이 밝혀졌으며, 모든 제품카테고리와 모든 구매상황에 대하여 가격할인이 소비자의 지각가치를 향상시킨다고 볼 수 없다. 이에 따라 본 연구에서는 브랜드애호도의 차이가 있는 제품을 대상으로 가격할인율에 따라 소비자의 지각가치에 어떠한 영향을 미치는지를 연구함으로서 브랜드애호도의 조절효과를 분석하였다. 브랜드애호도가 강한 제품에 대한 지각획득가치와 지각거래가치는 가격할인율이 낮을 때 보다 큰 경우에 증가할 것으로 예측하였으나 분석결과 유의적인 차이가 없는 것으로 나타났는데, 이것은 브랜드애호도가 강한 경우에는 가격할인에 의한 지각희생의 감소량이 크지 않았고 브랜드 자체에 대한 신뢰도와 속성에 대한 만족도가 높기 때문에 가격인하가 브랜드선택에 큰 영향을 미치지 않았다는 것을 의미한다고 할 수 있다. 반면 브랜드애호도가 약한 제품에 대한 지각획득가치와 지각거래가치는 가격할인율이 낮을 때 보다 큰 경우에 감소한 것으로 나타났다. 이는 브랜드애호도가 약한 경우에는 제품으로부터 획득하게 되는 편익에 대한 만족도와 신뢰도가 낮은데 이러한 특성을 고려해보면 가격할인이 클 때에 제품의 품질과 편익을 더욱 평가절하하거나 심리적으로 지각희생의 크기가 증가됨에 따라 지각가치가 감소되었음을 의미한다고 할 수 있다.

• 대한교통학회:학술대회논문집
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• 대한교통학회 1995년도 제27회 학술발표회
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• pp.101-113
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• 1995

The objective of this research is to test the feasibility of developing a statewide truck traffic forecasting methodology for Wisconsin by using Origin-Destination surveys, traffic counts, classification counts, and other data that are routinely collected by the Wisconsin Department of Transportation (WisDOT). Development of a feasible model will permit estimation of future truck traffic for every major link in the network. This will provide the basis for improved estimation of future pavement deterioration. Pavement damage rises exponentially as axle weight increases, and trucks are responsible for most of the traffic-induced damage to pavement. Consequently, forecasts of truck traffic are critical to pavement management systems. The pavement Management Decision Supporting System (PMDSS) prepared by WisDOT in May 1990 combines pavement inventory and performance data with a knowledge base consisting of rules for evaluation, problem identification and rehabilitation recommendation. Without a r.easonable truck traffic forecasting methodology, PMDSS is not able to project pavement performance trends in order to make assessment and recommendations in the future years. However, none of WisDOT's existing forecasting methodologies has been designed specifically for predicting truck movements on a statewide highway network. For this research, the Origin-Destination survey data avaiiable from WisDOT, including two stateline areas, one county, and five cities, are analyzed and the zone-to'||'&'||'not;zone truck trip tables are developed. The resulting Origin-Destination Trip Length Frequency (00 TLF) distributions by trip type are applied to the Gravity Model (GM) for comparison with comparable TLFs from the GM. The gravity model is calibrated to obtain friction factor curves for the three trip types, Internal-Internal (I-I), Internal-External (I-E), and External-External (E-E). ~oth "macro-scale" calibration and "micro-scale" calibration are performed. The comparison of the statewide GM TLF with the 00 TLF for the macro-scale calibration does not provide suitable results because the available 00 survey data do not represent an unbiased sample of statewide truck trips. For the "micro-scale" calibration, "partial" GM trip tables that correspond to the 00 survey trip tables are extracted from the full statewide GM trip table. These "partial" GM trip tables are then merged and a partial GM TLF is created. The GM friction factor curves are adjusted until the partial GM TLF matches the 00 TLF. Three friction factor curves, one for each trip type, resulting from the micro-scale calibration produce a reasonable GM truck trip model. A key methodological issue for GM. calibration involves the use of multiple friction factor curves versus a single friction factor curve for each trip type in order to estimate truck trips with reasonable accuracy. A single friction factor curve for each of the three trip types was found to reproduce the 00 TLFs from the calibration data base. Given the very limited trip generation data available for this research, additional refinement of the gravity model using multiple mction factor curves for each trip type was not warranted. In the traditional urban transportation planning studies, the zonal trip productions and attractions and region-wide OD TLFs are available. However, for this research, the information available for the development .of the GM model is limited to Ground Counts (GC) and a limited set ofOD TLFs. The GM is calibrated using the limited OD data, but the OD data are not adequate to obtain good estimates of truck trip productions and attractions .. Consequently, zonal productions and attractions are estimated using zonal population as a first approximation. Then, Selected Link based (SELINK) analyses are used to adjust the productions and attractions and possibly recalibrate the GM. The SELINK adjustment process involves identifying the origins and destinations of all truck trips that are assigned to a specified "selected link" as the result of a standard traffic assignment. A link adjustment factor is computed as the ratio of the actual volume for the link (ground count) to the total assigned volume. This link adjustment factor is then applied to all of the origin and destination zones of the trips using that "selected link". Selected link based analyses are conducted by using both 16 selected links and 32 selected links. The result of SELINK analysis by u~ing 32 selected links provides the least %RMSE in the screenline volume analysis. In addition, the stability of the GM truck estimating model is preserved by using 32 selected links with three SELINK adjustments, that is, the GM remains calibrated despite substantial changes in the input productions and attractions. The coverage of zones provided by 32 selected links is satisfactory. Increasing the number of repetitions beyond four is not reasonable because the stability of GM model in reproducing the OD TLF reaches its limits. The total volume of truck traffic captured by 32 selected links is 107% of total trip productions. But more importantly, ~ELINK adjustment factors for all of the zones can be computed. Evaluation of the travel demand model resulting from the SELINK adjustments is conducted by using screenline volume analysis, functional class and route specific volume analysis, area specific volume analysis, production and attraction analysis, and Vehicle Miles of Travel (VMT) analysis. Screenline volume analysis by using four screenlines with 28 check points are used for evaluation of the adequacy of the overall model. The total trucks crossing the screenlines are compared to the ground count totals. L V/GC ratios of 0.958 by using 32 selected links and 1.001 by using 16 selected links are obtained. The %RM:SE for the four screenlines is inversely proportional to the average ground count totals by screenline .. The magnitude of %RM:SE for the four screenlines resulting from the fourth and last GM run by using 32 and 16 selected links is 22% and 31 % respectively. These results are similar to the overall %RMSE achieved for the 32 and 16 selected links themselves of 19% and 33% respectively. This implies that the SELINICanalysis results are reasonable for all sections of the state.Functional class and route specific volume analysis is possible by using the available 154 classification count check points. The truck traffic crossing the Interstate highways (ISH) with 37 check points, the US highways (USH) with 50 check points, and the State highways (STH) with 67 check points is compared to the actual ground count totals. The magnitude of the overall link volume to ground count ratio by route does not provide any specific pattern of over or underestimate. However, the %R11SE for the ISH shows the least value while that for the STH shows the largest value. This pattern is consistent with the screenline analysis and the overall relationship between %RMSE and ground count volume groups. Area specific volume analysis provides another broad statewide measure of the performance of the overall model. The truck traffic in the North area with 26 check points, the West area with 36 check points, the East area with 29 check points, and the South area with 64 check points are compared to the actual ground count totals. The four areas show similar results. No specific patterns in the L V/GC ratio by area are found. In addition, the %RMSE is computed for each of the four areas. The %RMSEs for the North, West, East, and South areas are 92%, 49%, 27%, and 35% respectively, whereas, the average ground counts are 481, 1383, 1532, and 3154 respectively. As for the screenline and volume range analyses, the %RMSE is inversely related to average link volume. 'The SELINK adjustments of productions and attractions resulted in a very substantial reduction in the total in-state zonal productions and attractions. The initial in-state zonal trip generation model can now be revised with a new trip production's trip rate (total adjusted productions/total population) and a new trip attraction's trip rate. Revised zonal production and attraction adjustment factors can then be developed that only reflect the impact of the SELINK adjustments that cause mcreases or , decreases from the revised zonal estimate of productions and attractions. Analysis of the revised production adjustment factors is conducted by plotting the factors on the state map. The east area of the state including the counties of Brown, Outagamie, Shawano, Wmnebago, Fond du Lac, Marathon shows comparatively large values of the revised adjustment factors. Overall, both small and large values of the revised adjustment factors are scattered around Wisconsin. This suggests that more independent variables beyond just 226; population are needed for the development of the heavy truck trip generation model. More independent variables including zonal employment data (office employees and manufacturing employees) by industry type, zonal private trucks 226; owned and zonal income data which are not available currently should be considered. A plot of frequency distribution of the in-state zones as a function of the revised production and attraction adjustment factors shows the overall " adjustment resulting from the SELINK analysis process. Overall, the revised SELINK adjustments show that the productions for many zones are reduced by, a factor of 0.5 to 0.8 while the productions for ~ relatively few zones are increased by factors from 1.1 to 4 with most of the factors in the 3.0 range. No obvious explanation for the frequency distribution could be found. The revised SELINK adjustments overall appear to be reasonable. The heavy truck VMT analysis is conducted by comparing the 1990 heavy truck VMT that is forecasted by the GM truck forecasting model, 2.975 billions, with the WisDOT computed data. This gives an estimate that is 18.3% less than the WisDOT computation of 3.642 billions of VMT. The WisDOT estimates are based on the sampling the link volumes for USH, 8TH, and CTH. This implies potential error in sampling the average link volume. The WisDOT estimate of heavy truck VMT cannot be tabulated by the three trip types, I-I, I-E ('||'&'||'pound;-I), and E-E. In contrast, the GM forecasting model shows that the proportion ofE-E VMT out of total VMT is 21.24%. In addition, tabulation of heavy truck VMT by route functional class shows that the proportion of truck traffic traversing the freeways and expressways is 76.5%. Only 14.1% of total freeway truck traffic is I-I trips, while 80% of total collector truck traffic is I-I trips. This implies that freeways are traversed mainly by I-E and E-E truck traffic while collectors are used mainly by I-I truck traffic. Other tabulations such as average heavy truck speed by trip type, average travel distance by trip type and the VMT distribution by trip type, route functional class and travel speed are useful information for highway planners to understand the characteristics of statewide heavy truck trip patternS. Heavy truck volumes for the target year 2010 are forecasted by using the GM truck forecasting model. Four scenarios are used. Fo~ better forecasting, ground count- based segment adjustment factors are developed and applied. ISH 90 '||'&'||' 94 and USH 41 are used as example routes. The forecasting results by using the ground count-based segment adjustment factors are satisfactory for long range planning purposes, but additional ground counts would be useful for USH 41. Sensitivity analysis provides estimates of the impacts of the alternative growth rates including information about changes in the trip types using key routes. The network'||'&'||'not;based GMcan easily model scenarios with different rates of growth in rural versus . . urban areas, small versus large cities, and in-state zones versus external stations. cities, and in-state zones versus external stations.

• 지능정보연구
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• 제23권1호
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• pp.95-108
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• 2017

최근 알파고의 등장으로 딥러닝 기술에 대한 관심이 고조되고 있다. 딥러닝은 향후 미래의 핵심 기술이 되어 일상생활의 많은 부분을 개선할 것이라는 기대를 받고 있지만, 주요한 성과들이 이미지 인식과 자연어처리 등에 국한되어 있고 전통적인 비즈니스 애널리틱스 문제에의 활용은 미비한 실정이다. 실제로 딥러닝 기술은 Convolutional Neural Network(CNN), Recurrent Neural Network(RNN), Deep Boltzmann Machine (DBM) 등 알고리즘들의 선택, Dropout 기법의 활용여부, 활성 함수의 선정 등 다양한 네트워크 설계 이슈들을 가지고 있다. 따라서 비즈니스 문제에서의 딥러닝 알고리즘 활용은 아직 탐구가 필요한 영역으로 남아있으며, 특히 딥러닝을 현실에 적용했을 때 발생할 수 있는 여러 가지 문제들은 미지수이다. 이에 따라 본 연구에서는 다이렉트 마케팅 응답모델, 고객이탈분석, 대출 위험 분석 등의 주요한 분류 문제인 이진분류에 딥러닝을 적용할 수 있을 것인지 그 가능성을 실험을 통해 확인하였다. 실험에는 어느 포르투갈 은행의 텔레마케팅 응답여부에 대한 데이터 집합을 사용하였으며, 전통적인 인공신경망인 Multi-Layer Perceptron, 딥러닝 알고리즘인 CNN과 RNN을 변형한 Long Short-Term Memory, 딥러닝 모형에 많이 활용되는 Dropout 기법 등을 이진 분류 문제에 활용했을 때의 성능을 비교하였다. 실험을 수행한 결과 CNN 알고리즘은 비즈니스 데이터의 이진분류 문제에서도 MLP 모형에 비해 향상된 성능을 보였다. 또한 MLP와 CNN 모두 Dropout을 적용한 모형이 적용하지 않은 모형보다 더 좋은 분류 성능을 보여줌에 따라, Dropout을 적용한 CNN 알고리즘이 이진분류 문제에도 활용될 수 있는 가능성을 확인하였다.

• 한국수산과학회지
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• 제8권2호
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• pp.47-60
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• 1975

자원해석은 일반적으로 시계열적 견지에 입각하고 있으나, 본 연구에서는 단면적인 견지에서, 2년간의 자원변동을 극수적인 관계에서 파악하여 자원해석을 하였으며, 이것으로 각년의 가입량을 추정하는 방법 시도하였다. 이를 요약하면 다음과 같다. 1. 단일 population에 있어서 t 시기(년 또는 어기)와 t+1 시기와의 초기자원량(미수)의 관계는 $N_{0,\;t+1}=N_{0,\;t}(1-m_t)-C_t+R_{t+1}$ 단, $N_0$ : 초기자원량 (미수), C : 어획미수, R : 가입미수, m : 자연사망률 이다. 위의 식에서 다음의 관계가 성립된다. $\phi_{t+1}=\frac{(1-\varrho^{-z}{t+1})Z_t}{(1-\varrho^{-z}t)Z_{t+1}}-\frac{1-\varrho^{-z}t+1}{Z_{t+1}}\phi_t-a'\frac{1-\varrho^{-z}t+1}{Z_{t+1}}C_t+a'\frac{1-\varrho^{-z}t+1}{Z_{t+1}}R_{t+1}$ 단, $\phi$ : 밀도지수, M : 자연사망계수, Z : 감소계수, a' : 평균자원량에 대한 밀도지수 이 식에서 $\phi$ 및 $C_t$를 독립변수, $\phi_{t+1}$를 종속변수라해서 중회귀분석하여 $\phi_t$ 및 $C_t$ 의 각 계수를 구하고, 이 각 계수로서 저연사망계수 M, 단위노력당 어획계수 a'을 구하여 t+1연의 가입량추정치 $\hat{R}_{t+1}$를 구할 수 있다. 중회귀분석하는 데 있어서는 $R_{t+1}$이 거의, 같으며 $X_{t+1}$에 심한 차이가 없는 시기를 선정하여 취급할 수 있다. 2. 각 시기의 추정된 가입량은 가입량의 상대치로서 인정하는 것이 안전하다. 3. 밀도지수 대신으로 자원량지수를 사용하여도 같은 추정방법으로 가입량이 추정된다. 단, 어장면적을 고려해야 한다. 4. 변동관계를 미수로서 취급할 때는 이론적으로 가입량의 절대치를 구할 수 있으나, 중량으로 취급할 때는 이론적으로 가입량의 상대치를 구하게 된다. 그러나 어느 경우나 같은 추정방법이 적용된다. 5. 인도양의 bigeye tuna에 대하여 수전(1970)의 자료를 이용하여 본 추정방법에 적용시켜 보았다. 수전(1970)가 구한 M,q(단위노력당 어획계수)로서 계산된 각년의 가입량의 변화와 본연구에서 구한 각년의 가입량의 변화와는 극히 비례적이었다(Table 2, Fig.2). 6. 한국동안의 꽁치에 있어서 해황어황 주간예보 ($1964.3\~1974.8$ : 국립수산진흥원 포항지원)의 자료를 이용하여 어느 해의 춘하기의 밀도지수와 그해의 추동기의 밀도지수와의 관계에서 각년의 추기의 가입량을 추정하고 어느 해의 추동기의 밀도지수와 다음해의 춘하기의 밀도지수와의 관계에서 각년의 춘하기의 가입량을 추정하였다(Table4, Fig.5, Fig.7). 그 결과, 년금의 폭이 좁은 이 꽁치 군단에 있어서 각년의 밀도지수와 가입량이 상당히 비례적이었다.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제16권3호
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• pp.1-32
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• 2011

본 논문의 주된 연구목적은 중국 가전유통시장에서 한국제품을 판매하는 현지 소매업체와 도매업체간의 갈등, 의존, 영향전략 및 성과간의 관계를 분석하고, 특히 '��시'(關係, guanxi)의 조절효과를 분석함으로써 중국에 진출하는 한국 가전기업들에게 효율적인 유통경로 관리방안을 제시하고자 하는 것이다. 제안한 연구모형과 가설들을 검증하기 위하여 중국 후베이성(湖北省), 후난성(湖南省), 쟝시성(江西省), 허난성(河南省) 등의 중남(中南)지역에서 한국 가전제품을 판매하는 소매상을 직접 방문하여 최종 97개의 판매업체 자료를 수집하였다. 구조방정식 모형과 조절 회귀분석을 통해 알아낸 분석 결과를 연구주제별로 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 한국제품 현지판매업체가 지각하는 도매상과의 목표불일치는 기대대로 소매상의 갈등을 유의하게 높이었으나, 역할모호성은 갈등에 유의한 영향을 주지 못하였다. 둘째, 갈등나선형 이론과 일치하게 현지판매업체가 도매업체에 대해 의존성이 증대될수록 현지판매업체가 지각하는 갈등은 감소하는 것으로 나타났다. 셋째, 도매업체가 시행하는 정보교환, 권고 등의 비강압적 영향전략은 갈등을 조장하지 않으면서, 현지판매업체들의 거래만족 및 재무성과를 제고하는데 일익을 담당하였다. 반면에 도매업체가 사용하는 위협, 법적 호소 등의 강압적 영향전략은 갈등을 심각하게 높이면서도 성과에는 도움이 되지 못하였다. 넷째, 중국 가전산업의 도매상과 소매상간에 형성된 '��시'(關係, guanxi) 즉 관계의 질의 조절효과를 분석해보면, 먼저 상호신뢰, 몰입 등의 관계의 질은 비강압적 영향전략이 성과에 미치는 영향에 조절변수 역할을 하지 못해, 비강압적 영향전략과 관계 질은 서로 영향을 받지 않고 독립적으로 성과를 높이는데 사용될 수 있는 전략임을 알 수 있다. 반면에 관계의 질은 강압적 영향전략이 성과에 미치는 영향에 조절변수 역할을 하였다. 즉 관계의 질이 잘 형성되어 있다면 적대적 특성을 가진 강압적 영향전략이 사용되더라도 관계 질의 순기능 역할로 관계 질이 낮은 경우보다 소매상이 지각하는 성과를 높이는 것을 알 수 있다. 다섯째, 갈등의 경우도 관계의 질은 갈등이 성과에 미치는 영향에 조절변수 역할을 하였다. 관계의 질이 높게 형성되어 있다면, 갈등이 높은 상황이 발생하더라도 역기능은 줄어들어, 거래관계의 질이 높은 소매상은 갈등을 보다 긍정적으로 받아들여 시너지 효과를 창출함으로써 관계의 질이 낮은 소매상보다 성과를 높일 수 있음을 알 수 있다. 결론적으로, 중국 가전산업에서 거래 관계 질이 높게 형성되어 있다면 강압적 영향전략과 갈등이 성과에 미치는 역기능을 상쇄할 수 있어 상거래에서 '��시'(關係, guanxi)를 통한 거래관계의 질이 중요함을 확인하였다.

• 대한간호학회지
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• 제12권2호
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• pp.1-26
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• 1982

The main purpose of this study was to test the effect of the structured information on the sleep amount of the patients undergoing open heart surgery. This study has specifically addressed to the Following two basic research questions: (1) Would the structed in formation influence in the reduction of sleep disturbance related to anxiety and Physical stress before and after the operation? and (2) that would be the effects of the structured information on the level of preoperative state anxiety, the hormonal change, and the degree of behavioral change in the patients undergoing an open heart surgery? A Quasi-experimental research was designed to answer these questions with one experimental group and one control group. Subjects in both groups were matched as closely as possible to avoid the effect of the differences inherent to the group characteristics, Baseline data were also. collected on both groups for 7 days prior to the experiment and found that subjects in both groups had comparable sleep patterns, trait anxiety, hormonal levels and behavioral level. A structured information as an experimental input was given to the subjects in the experimental group only. Data were collected and compared between the experimental group and the control group on the sleep amount of the consecutive pre and post operative days, on preoperative state anxiety level, and on hormonal and behavioral changes. To test the effectiveness of the structured information, two main hypotheses and three sub-hypotheses were formulated as follows; Main hypothesis 1: Experimental group which received structured information will have more sleep amount than control group without structured information in the night before the open heart surgery. Main hypothesis 2: Experimental group with structured information will have more sleep, amount than control group without structured information during the week following the open heart surgery Sub-hypothesis 1: Experimental group with structured information will be lower in the level of State anxiety than control group without structured information in the night before the open heart surgery. Sub-hypothesis 2 : Experimental group with structured information will have lower hormonal level than control group without stuctured information on the 5th day after the open heart surgery Sub-hypothesis 3: Experimental group with structured information will be lower in the behavioral change level than control group without structured information during the week after the open heart surgery. The research was conducted in a national university hospital in Seoul, Korea. The 53 Subjects who participated in the study were systematically divided into experimental group and control group which was decided by random sampling method. Among 53 subjects, 26 were placed in the experimental group and 27 in the control group. Instruments; (1) Structed information: Structured information as an independent variable was constructed by the researcher on the basis of Roy's adaptation model consisting of physiologic needs, self-concept, role function and interdependence needs as related to the sleep and of operational procedures. (2) Sleep amount measure: Sleep amount as main dependent variable was measured by trained nurses through observation on the basis of the established criteria, such as closed or open eyes, regular or irregular respiration, body movement, posture, responses to the light and question, facial expressions and self report after sleep. (3) State anxiety measure: State Anxiety as a sub-dependent variable was measured by Spi-elberger's STAI Anxiety scale, (4) Hormornal change measure: Hormone as a sub-dependent variable was measured by the cortisol level in plasma. (5) Behavior change measure: Behavior as a sub-dependent variable was measured by the Behavior and Mood Rating Scale by Wyatt. The data were collected over a period of four months, from June to October 1981, after the pretest period of two months. For the analysis of the data and test for the hypotheses, the t-test with mean differences and analysis of covariance was used. The result of the test for instruments show as follows: (1) STAI measurement for trait and state anxiety as analyzed by Cronbachs alpha coefficient analysis for item analysis and reliability showed the reliability level at r= .90 r= .91 respectively. (2) Behavior and Mood Rating Scale measurement was analyzed by means of Principal Component Analysis technique. Seven factors retained were anger, anxiety, hyperactivity, depression, bizarre behavior, suspicious behavior and emotional withdrawal. Cumulative percentage of each factor was 71.3%. The result of the test for hypotheses show as follows; (1) Main hypothesis, was not supported. The experimental group has 282 minutes of sleep as compared to the 255 minutes of sleep by the control group. Thus the sleep amount was higher in experimental group than in control group, however, the difference was not statistically significant at .05 level. (2) Main hypothesis 2 was not supported. The mean sleep amount of the experimental group and control group were 297 minutes and 278 minutes respectively Therefore, the experimental group had more sleep amount as compared to the control group, however, the difference was not statistically significant at .05 level. Thus, the main hypothesis 2 was not supported. (3) Sub-hypothesis 1 was not supported. The mean state anxiety of the experimental group and control group were 42.3, 43.9 in scores. Thus, the experimental group had slightly lower state anxiety level than control group, howe-ver, the difference was not statistically significant at .05 level. (4) Sub-hypothesis 2 was not supported. . The mean hormonal level of the experimental group and control group were 338 ㎍ and 440 ㎍ respectively. Thus, the experimental group showed decreased hormonal level than the control group, however, the difference was not statistically significant at .05 level. (5) Sub-hypothesis 3 was supported. The mean behavioral level of the experimental group and control group were 29.60 and 32.00 respectively in score. Thus, the experimental group showed lower behavioral change level than the control group. The difference was statistically significant at .05 level. In summary, the structured information did not influence the sleep amount, state anxiety or hormonal level of the subjects undergoing an open heart surgery at a statistically significant level, however, it showed a definite trends in their relationships, not least to mention its significant effect shown on behavioral change level. It can further be speculated that a great degree of individual differences in the variables such as sleep amount, state anxiety and fluctuation in hormonal level may partly be responsible for the statistical insensitivity to the experimentation.