웹 기반 팀 학습환경에서 사회적 친밀감의 형성 정도와 학습자의 참여도, 개인 학습자의 과제수행, 팀 과제 수행이 어떤 상관관계를 나타내는지 파악해 보았다. 또 사회적 친밀감의 정도에 따라 두 집단으로 이원화하여 각 종속변인에 대한 집단 간의 차이도 분석해 보았다. 연구 결과에 따르면 웹 기반 팀 학습환경에서 사회적 친밀감이 높을수록 학습자의 참여도, 개인과제 수행, 팀 과제 수행은 정적인 상관관계를 맺고 있는 것으로 나타났다. 또 사회적 친밀감이 높은 집단일수록 참여도, 개인과제수행, 팀 과제수행이 유의미하게 높아지는 것으로 나타났다.
기업의 성과는 기업이 갖고 있는 유형, 무형의 자산 운용 결과이므로 성과측정은 유형, 무형의 모든 측면에서 이루어져야 할 것이다. 그러나 측정하고자 하는 대상이 반드시 정량적 결과를 확보하고 있다는 보장이 없으므로 객관적 성과측정에 대한 신뢰를 확보하기가 쉽지는 않다. 특히 대기업과 중소기업의 조직 생성과 운용 방식이 근본적으로 상이하므로 측정 방식도 다를 수밖에 없다. 본 연구는 중소기업에 적합한 성과측정의 관점을 직무, 태도, 능력, 자격의 관점으로 제시하였으며 조직성과측정보다는 개별측정 방식을 권고하였다. 또한 시스템의 구성은 사용자와 팀장 및 BSC 담당자로 구성하여 BSC 서버를 중심으로 각 사용자의 인터넷 계정을 통하여 입력하고, 평가하고, 승인할 수 있도록 하였다.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제9권6호
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pp.105-114
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2022
With the help of this study, we aim to investigate the influence of Financial Distress (FD) and information and communication technology (ICT) on the operating performance and efficiency of banks in the Indian banking sector. FD can be defined as a position in which a company or individual is not in a condition to fulfill their promise of paying their obligations on time. The term "financial distress" refers to a situation in which a corporation or individual is unable to keep their promise of paying their debts on time. In this work, panel data analysis (PDA) was used to analyze data from 33 Indian banks over ten years (2010 to 2019). According to the findings, FD has a positive and significant impact on bank operational performance and efficiency. The current study will give the banking industry a better understanding of how a bank's performance can be negatively impacted by distressing conditions that render it inefficient and ineffective. Second, it will show investors how the level of distress can have a significant impact on bank performance in the market, finally resulting in the loss of money invested.
Symbiotic evolutionary algorithms, also called cooperative coevolutionary algorithms, are stochastic search algorithms that imitate the biological coevolution process through symbiotic interactions. In the algorithms, the fitness evaluation of an individual required first selecting symbiotic partners of the individual. Several partner selection strategies are provided. The goal of this study is to analyze how much partnering strategies can influence the performance of the algorithms. With two types of test-bed problems: the NKC model and the binary string covering problem, extensive experiments are carried out to compare the performance of partnering strategies, using the analysis of variance. The experimental results indicate that there does not exist statistically significant difference in their performance.
This paper examines the differences between the subsequent careers of high school and college graduate workers based on a direct role of college graduation with regard to the revelation of workers' individual abilities. Using NLSY79, we document a positive relationship between off-the-job training/performance-pay jobs and ability for high school graduates at the early stages of their careers. However, this relationship is less prominent for college graduates. Moreover, we show that high ability is associated with more jobs, which reflects higher job mobility, only for high school graduates. We argue that these patterns are the result of productivity-revealing behavior of high school graduates, whose individual abilities, unlike college graduates, is not observed precisely at the beginning of their careers.
최근 스마트폰을 포함한 각종 모바일 기기들은 여러 분야에서 전통적 개인용 컴퓨터를 차츰 대체해 나가고 있으며, 컴퓨터와 인터넷에 이은 새로운 컴퓨팅 패러다임을 구축해 나가고 있다. 그러나 PC와 다른 사용 환경과 모바일 기기의 하드웨어적 특성으로 인해 스마트폰 애플리케이션의 시스템, 정보, 서비스의 품질은 애플리케이션의 이용성(Usability)과 애플리케이션 이용을 통하여 얻을 수 있는 사용자의 개인적 성과(Performance)에 많은 영향을 미칠 것으로 예상된다. 이에 본 연구는 스마트폰의 물리적, 환경적 사용 여건에서 스마트폰 애플리케이션의 시스템, 정보, 서비스 품질이 애플리케이션의 이용성을 매개로 애플리케이션을 통한 사용자마다의 개인별 이용성과에 미치는 영향을 실증적으로 살펴 보았다. 최근의 애플리케이션 이용자를 대상으로 설문조사를 실시하였고 구조방정식을 통하여 자료를 분석하였다. 분석 결과 본 연구는 스마트폰 애플리케이션의 시스템, 정보, 서비스 품질이 애플리케이션의 지각된 이용성을 매개로 사용자의 애플리케이션 이용성과에 통계적으로 유의한 영향을 미치고 있음을 확인할 수 있었다.
사내기업가정신은 기업 내 기업가정신으로 지칭되기도 하며, 조직 내에서 변화의 기회를 인식하고, 평가하고, 적극적으로 실천해 나가는 기업 혁신의 원동력으로 사내기업가정신이 발휘되는 모든 조직에서는 높은 경영성과를 창출해 낸다는 연구들이 제시되고 있다. 본 연구는 사내기업가정신과 개인의 적응성과의 관계에서 감성지능의 매개효과를 검증하고, 사내기업가정신과 개인의 적응성과의 관계에서 지원적 리더십의 조절효과를 실증 분석하고자 하였다. 이를 위해서 부산광역경제권의 기업에 종사하는 종업원(편의상 부산대학교 경영대학원 졸업생, 재학생 중 지역기업에 재직하고 있는 종업원)을 대상으로 2018년 9월 설문조사하여 총 113명의 설문결과를 통해서 이들 변수들의 관계를 실증 분석하였고 그 결과, 유의미한 결과가 검증되었다. 따라서 사내기업가정신과 개인의 적응성과의 관계에서 감성지능의 매개효과와 지원적 리더십의 조절효과가 검증되었다.
유전자 알고리즘을 문서 클러스터링에 적용하기 위해서는 적절한 개체 구조가 필요 하다. 기존의 유전자 알고리즘을 이용한 문서 클러스터링(DCGA)은 센트로이드 벡터 형식의 개체 구조를 사용하였다. 새로운 유전자 알고리즘을 이용한 문서 클러스터링(NDAGA)은 문서 할당 형식의 개체 구조를 사용한다. 본 논문에서는 문서 클라스터링에 더 적합한 개체 구조와 연산을 결정하기 위해 두 개체 구조의 차이에 따른 연산, 연산량, 클러스터링 수행 시간, 성능을 구체적으로 비교, 분석한다. 본 논문에서 수행한 다양한 실험에서 NDCGA가 DCGA와 비교하여 15%정도 더 빠른 수행 시간과, 약 5~10% 정도 더 높은 성능을 보여, 문서 할당 형식의 개체 구조가 센트로이드 벡터 형식의 개체 구조 보다 문서 클러스터링에 적합한 것을 증명한다. 또한 NDCGA는 전통적인 클러스터링 알고리즘들(K-means, Group Average)에 비해서 15~20% 더 좋은 성능을 보였다.
목적 : 본 연구는 실행장애 아동에게 맞게 고안된 개별치료와 또래와 함께 실시한 그룹치료를 병행한 감각통합치료가 작업수행능력에 미치는 효과에 대해 알아보고자 하였다. 연구방법 : 연구 대상은 2012년 만 5세 11개월의 남아로 작업수행을 의존하여 감각통합치료에 의뢰되었다. 연구설계는 개별실험연구(single-subject research design) 중 ABA설계를 사용하였다. 연구 과정은 기초선 기간 4회기, 중재 기간 24회기로 총 12주간 각 주1회씩 개별치료와 그룹치료를 병행하여 감각통합치료를 실시하였다. 실험기간동안 목표성취척도(Goal Attainment Scale: GAS)를 통하여 체성감각변별능력과 자세조절능력에 따른 감각통합능력의 변화되는 과정을 측정하였고 기초선평가와 재평가를 통해 작업수행능력을 측정하였다. 결과 : 개별치료와 그룹치료를 병행한 감각통합치료는 체성실행장애 아동의 체성감각변별능력과 자세조절능력의 향상과 함께 작업수행기술의 성취에 효과가 있었다. 결론 : 본 연구를 통하여 개별치료와 그룹치료를 병행한 감각통합치료는 체성실행장애 아동의 적응반응에 긍정적인 영향을 미치는 것을 알 수 있었다.
In this paper, we propose a new data fusion method to improve the performance of individual prediction models for time series data. Individual models used are ARIMA and neural network and their results are combined based on the weight reflecting the inverse of EWMA of squared prediction error of each individual model. Monte Carlo simulation is used to identify the situation where the proposed approach can take a vintage point over typical fusion methods which utilize MSE for weight. Study results indicate the following: EWMA performs better than MSE fusion when the data size is large with a relatively big amplitude, which is often observed in intra-cranial pressure data. Additionally, EWMA turns out to be a best choice among MSE fusion and the two individual prediction models when the data size is large with relatively small random noises, often appearing in tax revenue data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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