• 디지털융복합연구
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• 제15권12호
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• pp.187-194
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• 2017

환경오염과 지구 온난화가 더욱 더 심각해지면서 녹색 경영이 중소기업에 더욱 더 중요해지고 있다. 본 연구는 중소기업의 녹색 경영 성과에 양(+)의 영향을 미치는 요인들을 분석하기 위해 한국의 2,200개의 중소기업 데이터를 대상으로 실시한 최소자승 회귀분석 결과를 통해 다음과 같은 두 가지 주요 시사점들을 제공한다. 첫째, 중소기업의 외부 기술 연구개발 정보 네트워크의 다양성은 기술 연구개발로 인한 녹색 경영 성과에 정(+)의 영향을 미친다. 둘째, 중소기업의 기술개발로 인한 생산 공정의 개선은 외부 기술 연구개발 정보 네트워크의 다양성이 기술개발로 인한 녹색 경영 성과에 미치는 양(+)의 영향을 부분적으로 매개 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.136-138
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• 2015

최근 이동전화의 급격한 보급 확대와 더불어 스마트폰 단말기의 높은 가격 등은 이동통신 시장의 단말기 보조금 과열 경쟁을 야기해 사회적으로 지속적으로 이슈화되고 있다. 본 연구에서는 이러한 보조금 규제 정책 요인이 소비자의 지속구매의도에 미치는 영향 요인으로 작용하는지를 알아보고자 한다. 예측변수로는 선행연구에서 제시된 인지된 유용성, 인지된 사용 용이성 그리고 보조금 규제정책을 선택하였다. 연구대상은 부산 경남과 전북지역에 거주하는 모바일 사용자 200명을 대상으로 설문을 통해 자료를 수집하고자 한다. 인구통계학적인 분석은 IBM SPSS Statistics 19로 하였고 Smart PLS를 사용하여 확인적 요인분석과 변수들 간의 인과관계에 대한 경로분석을 실시하였다. 따라서 분석결과를 바탕으로 이론적 실무적 시사점을 제시하고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.123-124
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• 2015

최근 경제발전과 정보통신기술의 발달에 따라 스마트폰 시장이 지속적으로 성장하고 있다. 무선 충전기 시장의 전망은 꾸준히 상승하고 있으며, 최근의 경우 2010년 1억 2,390만 달러 수준에서 2011년 8억 8,580만 달러로 약 6배정도 성장하였으며, 2014년에는 180억 달러 규모에 이를 것으로 예상되고 있다. 이 기술 분야에 대한 관심은 꾸준히 증가하고 있는 추세이며 관련 상품도 지속적으로 등장하고 있다. 본 연구는 스마트폰의 무선 충전기능이 재구매의도에 미치는 영향 요인을 알아보고자 한다. 예측변수로는 확장 기술수용모델에서 제시된 인지된 유용성, 인지된 사용 용이성 그리고 디자인 요인을 선택하였다. 인구통계학적인 분석은 IBM SPSS Statistics 19로 하였고 Smart PLS를 사용하여 확인적 요인분석과 변수 간의 인과관계에 대한 경로 분석을 실시하였다. 이러한 결과를 바탕으로 연구의 한계와 시사점을 제시하고자 한다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제45권1호
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• pp.67-72
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• 2007

부분 최소자승회귀, 균형 잡힌 realization, 균형 잡힌 truncation을 결합함으로써, MIMO 상태공간 모델의 모델인식을 위한 효과적인 방법이 개발되었다. 개발된 방법에서 MIMO 시스템은 고차 ARX 모델로 표현되는 다중 MISO 시스템으로 분해된다. 이 때, ARX 모델의 파라미터는 부분 최소자승회귀에 의해 추정된다. 그 후, realization을 통해 각각의 MISO ARX 전달함수에 대한 MISO 상태공간 모델이 만들어지며, MIMO 상태공간 모델로 결합된다. 최종적으로, 균형 잡힌 realization과 균형 잡힌 truncation을 통해 최소의 균형 잡힌 MIMO 상태공간 모델이 얻어진다. 제안된 방법은 고압 $CO_2$ 용해도 측정 실험 장치의 온도제어를 위한 모델 예측 제어의 설계에 적용되었다.

• 청정기술
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• 제18권1호
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• pp.31-37
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• 2012

바이오매스가 가진 재생 가능성과 환경적인 장점으로 인해 바이오매스는 바이오에너지와 다른 제품의 주요 원료가 되었다. 바이오매스의 중요 성질을 예측하기 위해 분광학 데이터를 이용하는 연구를 포함한 많은 연구가 수행되었는데 근적외선 분광학은 빠르고 신뢰성 있는 결과를 저비용으로 제공하는 비파괴 방법이기 때문에 널리 사용되었다. 이 연구에서는 서로 다른 여섯가지의 목질계 바이오매스의 근적외선 스펙트럼 데이터를 기반으로 질량 손실 프로파일을 예측하는 다변량 통계기법을 개발하였으며, 상관없는 잡음을 제거하고 근적외선 데이터를 잘 설명하는 파장대역을 선택하기 위해 웨이블릿 분석이 사용되었다. 실제 근적외선 데이터를 가지고 개발된 방법을 예시하였는데 이 때 여러가지 예측모델이 예측 성능을 기준으로 평가되었고 적절한 근적외선 스펙트럼 전처리법의 장점 또한 설명되었다. 웨이블릿으로 압축된 근적외선 스펙트럼을 이용한 부분최소자승법 예측모델이 가장 좋은 성능을 보였으며 개발된 방법은 바이오매스의 빠른 분석에 쉽게 적용될 수 있음 또한 증명되었다.

• 경영과정보연구
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• 제31권3호
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• pp.141-160
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• 2012

본 연구는 공급사슬의 네트워크 내재성의 관점에서 관계적 내재성을 중심으로 공급사슬과 성과와의 관계를 살펴보고자 한다. 이를 위해 관계적 내재성을 상호작용, 연계강도, 신뢰 그리고 상호의존성으로 제시하고 이들이 공급사슬의 기업관계 성과에 미치는 영향을 알아보았다. 이후 기업관계성과가 재무적 성과에 어떠한 영향을 미치는가를 살펴봄으로써 공급사슬 하에서 관계적 내재성과 성과와의 관계를 밝히는 것을 목적으로 한다. 가설검증결과 공급사슬의 관계적 내재성은 전반적으로 공급사슬의 성과에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 공급사슬의 관계적 내재성 가운데에서도 특히 상호의존성과 신뢰, 그리고 연계강도가 높을수록 기업관계성과에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났는데, 이는 네트워크의 관계적 내재성이 높을수록 네트워크 내 구성원들 간의 관계성과가 높아진다는 기존의 연구와 일치함을 알아볼 수 있었다. 또한 공급사슬의 기업관계성과가 높으면 높을수록 공급사슬의 재무적 성과에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타나 네트워크의 관계적 성과차원의 개선이 실제로 기업의 재무적 성과차원에도 크게 기여하는 것으로 나타났다.

• 한국항만경제학회지
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• 제35권3호
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• pp.109-124
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• 2019

기업의 사회적 책임에 대한 중요성이 커지면서 다양한 산업에서 그 성과를 규명한 연구들은 활발하게 이루어져 왔으나, CSR을 이끄는 선행요인에 관한 연구는 매우 제한적으로 이루어져 왔다. 본 연구는 CSR이 당면과제로 부상하고 있는 해운선사를 대상으로 CSR의 실행에 영향을 미치는 조직 내·외부 요인을 실증적으로 규명하였다. 국내 해운선사 43개 기업을 대상으로 Smart PLS 3.0과 SPSS 18.0을 이용하여 분석하였다. 분석결과, 선사의 조직 내부 요인으로 CSR에 대한 기대, 최고경영자의 지원, 재무적 자원은 모두 CSR실행에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 다음으로 선사의 조직 외부 요인으로 규제변화, 화주의 요구수준은 선사의 CSR 실행에 긍정적인 영향을 미치는 반면, 경쟁사의 대처수준은 기각되었다. 선사의 CSR실행은 종업원들의 직무만족도를 높이는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 국내 선사들의 CSR 실행력을 높이기 위해 어떤 요인들이 동인으로 작용하는지 실증적으로 규명하였다는데 의의가 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권5호
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• pp.151-158
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• 2015

본 연구의 목적은 융복합 환경에서 기업의 협업프로세스와 역량이 혁신성과에 미치는 영향을 파악하기 위함이다. 이를 위해 기존 연구를 분석하여 가설을 세우고 PLS를 사용하여 실증 분석하였다. 5개 기업(한국 4개, 미국 1개)의 162명을 대상으로 분석한 결과, 기업의 협업프로세스는 학습역량과 생산역량을 통하여 기업의 혁신성과에 유의적인 영향을 미치는 점을 확인할 수 있었다. 이는 기업 내부의 협업프로세스와 혁신성과 간의 관계에서 학습역량과 생산역량이 매개 역할을 수행하는 것으로 해석할 수 있다. 협업프로세스가 각 이해관계자들이 공동의 목표를 달성하기 위한 정보공유, 커뮤니케이션과 같은 활동이 이루어지는 루틴이라 정의할 때, 학습역량과 생산역량을 거쳐 기업의 혁신성과를 높일 수 있다는 점은 의미 있는 결과라고 할 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권7호
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• pp.149-156
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• 2020

본 연구에서는 SNS 사용자들의 온라인 관계 친밀도에 영향을 미치는 선행 요인들을 살펴보았다. 사용자들의 이용과 욕구 이론을 바탕으로 자기 표현, 관계 형성, 정보 검색을 SNS의 주요 사용 욕구로 정의하였다. 이 사용 욕구들은 사용자 만족, 주관적 행복, 정보 게시 행동을 통해 온라인 관계 친밀도에 영향을 미칠 것으로 예상하였다. 본 연구는 종단적 연구 방법을 활용하였으며, 페이스북 사용자 199명을 대상으로 연구 모형을 검증하였다. 자기 표현과 정보 검색은 사용자 만족과 주관적 행복에 유의한 영향을 미쳤다. 하지만, 관계 형성은 사용자 만족과 주관적 행복 모두 유의한 영향을 미치지 않았다. 사용자 만족은 온라인 관계 친밀도에 직접적으로만 유의한 영향을 미쳤다. 주관적 행복은 정보게시 행동과 온라인 관계 친밀도 모두 유의한 영향을 미쳤다. 마지막으로 정보 게시 행동은 온라인 관계 친밀도 증진의 핵심 요인임을 밝혀내었다. 본 연구 결과는 온라인 관계 친밀도에 대한 학문 및 실무적 시사점을 제공해 줄 수 있을 것으로 기대된다.

• 농업과학연구
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• 제47권3호
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• pp.645-655
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• 2020

Bacteria are a very common cause of food poisoning. Moreover, bacteria form biofilms to protect themselves from harsh environments. Conventional detection methods for foodborne bacterial pathogens including the plate count method, enzyme-linked immunosorbent assays (ELISA), and polymerase chain reaction (PCR) assays require a lot of time and effort. Hyperspectral imaging has been used for food safety because of its non-destructive and real-time detection capability. This study assessed the feasibility of using hyperspectral imaging and machine learning techniques to detect biofilms formed by Escherichia coli. E. coli was cultured on a high-density polyethylene (HDPE) coupon, which is a main material of food processing facilities. Hyperspectral fluorescence images were acquired from 420 to 730 nm and analyzed by a single wavelength method and machine learning techniques to determine whether an E. coli culture was present. The prediction accuracy of a biofilm by the single wavelength method was 84.69%. The prediction accuracy by the machine learning techniques were 87.49, 91.16, 86.61, and 86.80% for decision tree (DT), k-nearest neighbor (k-NN), linear discriminant analysis (LDA), and partial least squares-discriminant analysis (PLS-DA), respectively. This result shows the possibility of using machine learning techniques, especially the k-NN model, to effectively detect bacterial pathogens and confirm food poisoning through hyperspectral images.