본 연구는 반도체 제조업 회사인 H사의 기업부설연구소를 대상으로 구성원에게 필요한 역량을 규명하였다. 포커스 그룹 인터뷰와 직무분석 자료를 바탕으로 비전을 확인하고 구성원이 직무를 수행하는데 필요한 역량을 확인했다. 또한 규명된 역량에 대해 설문을 통해 구성원이 인식하고 있는 역량별 중요도인식과 역량수준을 확인함으로써 개인과 조직의 역량을 향상시키기 위한 방법을 제안하였다. 인터뷰와 직무분석은 각자 그룹별, 내용별로 정리된 후 통합 분석되었고, 분석된 결과는 Spencer&Spencer의 역량사전과 선행연구에서 개발된 역량모델들과 비교분석을 거친 뒤 유목화되어 재분류하는 과정을 거쳤으며, 그 결과 16개의 역량이 도출되었고, 7개의 역량군으로 분류하였다. 이 연구는 이러한 결과를 근거로 H사 기업부설연구소가 필요한 역량을 규명하고 직무별로 요구되는 역량의 차이를 발견하였다. 또한 역량의 중요도 인식과 역량별 본인의 수준 인식 정도를 확인하여 연구인력에 대한 보다 적극적인 교육의 방식이나 다양한 종류의 교육을 제안했다.
4차 산업혁명 시대를 맞이하여 서비스 산업에서 4차 산업혁명 기술의 중요성이 증가하고 있다. 본 연구의 목적은 서비스 산업의 4차 산업혁명 기술 개발 및 활용 현황을 파악하고 이에 기반하여 서비스 산업의 4차 산업혁명 기술 혁신 특성과 시사점을 도출하는 것이다. 본 연구에서는 서비스 산업의 4차 산업혁명 기술 혁신 특성을 파악하기 위해 통계청의 기업활동조사 데이터를 기반으로 조사·분석을 수행하였다. 서비스 산업의 4차 산업혁명 기술에 대해 기업 비율, 기술 개발 및 활용 비중, 개발·활용 기술, 기술 활용 분야, 기술 개발 방법측면에서 분석하였다. 또한 서비스 산업 4차 산업혁명 기술 변화 추이도 분석하였다. 서비스 산업의 분석결과를 바탕으로 타 산업의 4차 산업혁명 기술 활용 및 개발 현황과 비교·분석하였다. 특히 서비스 산업의 4차 산업혁명 기술 혁신 유형을 4차 산업혁명 기업 비율과 4차 산업혁명 기업 비율의 증가율 관점에서 4가지 유형으로 구분하고 서비스 산업별 유형을 도출하였다. 연구 및 분석결과를 바탕으로 서비스 산업의 4차 산업혁명 기술 혁신 특성과 시사점을 9가지 관점에서 제시하였다. 연구결과 서비스 산업 기업이 타 산업 기업보다 더 적극적으로 4차 산업 혁명 관련 기술을 개발하거나 활용하고 있는 것으로 나타났고 그 격차는 더욱 확대되고 있는 것으로 분석되었다. 세부 서비스 산업별로는 정보통신업, 금융 및 보험업, 교육 서비스업의 4차 산업혁명 기술 개발 또는 활용 비율이 상대적으로 높았고, 4차 산업혁명 기업 비중이 가장 많이 증가한 서비스 산업은 부동산업, 교육 서비스업, 보건업 및 사회복지 서비스업으로 조사되었다. 특히, 클라우드, 빅데이터, 인공지능이 핵심 3대 4차 산업혁명 기술로 분석되었다. 서비스 산업은 4차 산업혁명 기업 비율과 증가율 측면에서 4개의 유형으로 구분할 수 있으며 유형별 차별적인 혁신 특성을 반영한 서비스 산업 혁신 방안이 필요하다.
소매서비스업은 고객서비스의 제공을 통해 차별화를 시도하면서도 서비스의 생산 및 전달과정에 참여하는 고객의 행동을 관리할 필요가 있다. 소매서비스업에서 고객참여행동을 적절히 활용하기 위해서는 소매서비스업에 따른 고객참여행동의 수준을 보다 면밀히 파악하고 알아야 할 필요가 제기된다. 본 연구에서는 국내의 주요한 소매서비스업을 선별하여 고객참여행동의 수준을 파악해 보고자 한다. 4가지 소매서비스업 유형(접촉의 정도와 참여행동 수준의 정도에 따라 구분된 패밀리 레스토랑, 미용서비스, 병원서비스, 교육서비스)에 따라 고객참여행동의 하위차원 (적극성, 소통성, 교감성, 순응성)이 어떤 수준의 차이를 보이는 지를 실증적으로 확인하고자 한다. 연구의 결과, 적극성과 소통성에 있어서는 소매서비스 유형별로 유의하게 차이가 있는 것으로 나타났으나, 교감성의 경우에는 집단 간의 차이가 유의하지 않았고, 순응성의 경우에는 한계수준에서 집단 간의 차이를 확인할 수 있었다. 네 가지 소매서비스 유형중 가장 고객참여행동의 수준이 높은 소매서비스는 병원서비스이며, 다음으로 패밀리레스토랑, 교육서비스, 그리고 미용실서비스로 나타났다. 이로써, 본 연구는 소매서비스업 유형에 따라 고객참여행동의 내용과 양이 다르다는 것을 실증하였으며, 소매서비스업 유형별 고객참여행동의 수준을 확인하고 이를 고객참여행동 유도전략에 활용할 수 있는 계기를 마련하였다.
LTE-A(Long Term Evolution-Advanced)에서는 비용 효율적 방법으로 급증하는 무선 데이터 서비스를 대처하고 사용자의 QoS(Quality of Service)를 만족시키기 위해 소형셀 향상(SCE:Small Cell Enhancement)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 수많은 소형셀이 밀집하여 불규칙하게 배치되기 때문에 오프로딩 기법이 적용되어야 한다. 본 논문에서는 LTE-Advanced 시스템에서 SCE 위한 새로운 사용자 오프로딩 기법을 제안한다. 제안 기법은 UE(User Equipment)로부터 받은 RSRP(Reference Signal Received Power)를 비교하여 소형셀의 클러스터를 구성한다. 클러스터 내에서 셀의 사용자 수와 간섭 상황을 고려하여 사용자 오프로딩을 적용한다. 모의실험 결과, 제안한 기법에서 소형셀 사용자의 전송률 및 스펙트럼 효율이 향상되어 전체적인 셀 성능이 향상 되는 것을 볼 수 있다.
LTE-A(Long Term Evolution-Advanced)에서는 비용 효율적 방법으로 급증하는 무선 데이터 서비스를 대처하고 사용자의 QoS(Quality of Service)를 만족시키기 위해 SCE(Small Cell Enhancement)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 수많은 소형셀이 밀집하여 불규칙하게 배치되기 때문에 전송품질 저하 등 많은 문제가 발생하게 된다. 본 논문에서는 밀집한 소형셀 네트워크에서 클러스터링 기반 간섭 관리 기법을 제안한다. 제안 기법은 UE(User Equipment)로부터 받은 RSRP(Reference Signal Received Power)를 비교하여 소형셀의 클러스터를 구성한다. 클러스터 내에서 ABS를 적용하여 소형셀 간 간섭을 완화시킨다. 또한, 전력제어를 적용하여 클러스터 간 간섭을 줄인다. 모의실험 결과, 제안한 기법에서 소형셀 사용자의 SINR(Signal to Interference plus Noise Ratio), 전송률 및 스펙트럼 효율이 향상되어 전체적인 셀 성능이 향상 되는 것을 볼 수 있다.
Universities have recognized e-Learning Systems as the critical IT resources which contribute to improving the competitiveness of the universities as well as the quality of the traditional class-based lectures. Instructors deliver the main contents in the class. Other supplementary activities like online discussions, sharing of teaching-learning materials, submission of homeworks, communication among the learners and between the instructors and the learners, and so on can be efficiently facilitated using e-Learning Systems. In other words, e-Learning Systems enable a blended learning combined class-based lectures and e-learning in a variety of ways. Nonetheless, compared to the level of implementation of e-Learning Systems, the usage of both the instructors and the learners is not high. Accordingly, this study examines the determinants to affect on the usage of e-Learning Systems from the learners perspective. To draw the key determinants, we review the IS literatures related to adoption or use of the IS like Media Richness Theory (MRT), Technology Acceptance Model (TAM), Social Influence Model (SIM), and Self-efficacy Model. The variables are drawn out to be expected on the usage of e-Learning like Media Richness, Ease of Use from MRT, TAM and Instructor's Influence, Co-learner's Influence from SIM, and Self-efficacy. To test our model and hypotheses, we have collected data in the class-based lectures using e-Learning System complementary. The results of the test with 192 data are as follows: Firstly, it shows that the Instructor's Influence and the Media Richness are the influential determinants to affect on the Perception of Usefulness of e-Learning Systems. Additionally, the Co-learner's Influence and Ease of Use in order is significant to the Perception of Usefulness. Secondly, as to the degree of use of the e-Learning Systems, the Co-leaner's Influence, the Media Richness, and the Ease of Use are, in that order, the significant determinants. The Perception of Usefulness, also, founded a key factor on increasing the use of e-Learning Systems. On the other hand, the Instructor's Influence is not significant to the use of e-Learning Systems. Finally, it has been found that Self-efficacy is significant to the Perception of Media Richness, Ease of Use, but not significant to the Perception of Usefulness.
LVC(Live Virtual Constructive) 통합 훈련 체계는 대표적인 가상물리시스템 중 하나이다. LVC 훈련 체계를 구성하는 각 L,V,C 체계들은 서로 다른 시간 도메인, 해상도 및 동작 방식을 갖는다. 이에 각 체계의 이종 미들웨어들을 공통의 통신 미들웨어로서 통합하고, 연동 gateway (GW)를 이용하여 이종 체계를 연동하는 방안 연구는 매우 중요하다. 특히, LVC체계는 서로 다른 시간 도메인을 사용하고 있기 때문에 다른 체계 간 이벤트들의 인과성 보장과 시간 동기화에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 LVC 훈련체계의 통합 미들웨어로서 L 체계의 실시간 통신 미들웨어인 OMG DDS(Data Distribution Service)를 기반으로 HLA(High Level Architecture)/RTI(Run Time Infrastructure)기반의 시뮬레이션 시간을 사용하는 V, C 체계와 시간 차원에서 연동하는 방안을 제시한다. 본 논문에서는 HLA의 Time management 기능과 Clock Federate를 기반으로 DDS와 HLA 각각의 통신 개체인 파티서펀트(Participant)와 페더레이트(Federate)간 인과성을 유지하는 정밀한 시간 동기화 기법을 제안한다. 더불어, 각 미들웨어 상에서 실제 응용을 개발하여 제안한 방식에 의해 이종 체계 간 시간 제어 및 동기화가 이루어짐을 검증한다.
미디언 필터링은 임펄스 형태의 잡음의 제거에 매우 효과적이어서, 많은 신호처리 응용분야에서 널리 사용되어왔다. 하지만, 비선형성에 의한 시간 복잡도로 인하여, 미디언 필터링은 주로 작은 필터윈도우 크기를 사용하였다. 고속 미디언 필터링 알고리즘에 대한 많은 연구가 진행되었지만 대부분 영상과 같은 한정된 정수값을 갖는 입력데이타에만 적용될 수 있으며, 실수형 2차원 데이터의 고속 미디언 필터링 알고리즘에 대한 연구는 미미한 실정이다. 본 논문에서는 간단하면서도 실수형 2차원 데이터를 고속으로 미디언 필터링할 수 있는 알고리즘을 제안하고 Matlab의 2차원 미디언 필터와 힙(heap)기반의 2차원 미디언 필터와 성능을 비교하였다. 다양한 필터윈도우 크기에 대해서 제안된 알고리즘이 Matlab의 필터보다는 훨씬 빠르고, 힙기반의 필터보다는 대부분 일관되게 더 빠른 결과를 내었다. 또한, 한정된 데이터 값 범위를 갖는 실수형 2차원 데이터는 비트수가 큰 정수형 고속 2차원 미디언 필터링 알고리즘을 이용하여 거의 오차없이 매우 빠르게 미디언 필터링을 할 수 있음을 보였다.
음성 변환(Voice Conversion)은 개인의 음성 데이터를 다른 사람의 음향적 특성(음조, 리듬, 성별 등)으로 재생성할 수 있는 기술로, 교육, 의사소통, 엔터테인먼트 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 논문은 StarGAN-VC 모델을 기반으로 한 접근 방식을 제안하여, 병렬 발화(Utterance) 없이도 현실적인 음성을 생성할 수 있다. 고정된 원본(source) 및 목표(target)화자 정보의 원핫 벡터(One-hot vector)를 이용하는 기존 StarGAN-VC 모델의 제약을 극복하기 위해, 본 논문에서는 사전 훈련된 Rawnet3를 사용하여 목표화자의 특징 벡터를 추출한다. 이를 통해 음성 변환은 직접적인 화자 간 매핑 없이 잠재 공간(latent space)에서 이루어져 many-to-many를 넘어서 any-to-any 구조가 가능하다. 기존 StarGAN-VC 모델에서 사용된 손실함수 외에도, Wasserstein-1 거리를 사용하여 생성된 음성 세그먼트가 목표 음성의 음향적 특성과 일치하도록 보장했다. 또한, 안정적인 훈련을 위해 Two Time-Scale Update Rule (TTUR)을 사용한다. 본 논문에서 제시한 평가 지표들을 적용한 실험 결과에 따르면, 제한된 목소리 변환만이 가능한 기존 StarGAN-VC 기법 대비, 본 논문의 제안 방법을 통해 다양한 발화자에 대한 성능이 개선된 음성 변환을 제공할 수 있음을 정량적으로 확인하였다.
급속한 정보통신기술의 발달과 대학 학습자의 특성 변화에 따라 대학 교수자의 다양한 수업개선 노력이 요구되고 있다. 테크놀로지 내용교수지식(Technological Pedagogical Content Knowledge, TPACK)은 통합 테크놀로지 기반의 수업설계를 위해 교수자가 갖추어야 할 역량이라 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 TPACK의 중요도와 실행도에 관한 대학 교수자의 인식을 알아보고, 이와 관련된 변인으로 인식론적 신념, 사회적 지지와의 관계를 규명하기 위해 264명의 교수자에게 설문조사를 실시하였다. 연구결과에 따르면 대학 교수자의 TPACK 중요도와 실행도 인식 간에 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 또한 TPACK 중요도와 실행도 인식과 사회적 지지 간에 유의한 상관이 있는 것으로 나타났으며, 사회적 지지 하위요인 중에서 정서적 지지는 TPACK 중요도 인식에, 정보적 지지는 TPACK 실행도 인식에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 대학 교수자의 TPACK 역량 개발 및 지원을 위한 방안 수립에 기초자료를 제공하는 것으로, 무엇보다도 교수자의 사회적 지지 향상을 위한 교수지원 전략이 요구된다고 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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