• 벤처창업연구
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• 제17권6호
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• pp.127-140
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• 2022

불확실한 경영환경 속에서 기업들은 보다 차별화된 전략과 경영 변화를 모색해야만 한다. 본 연구에서는 구성원의 적극적이고 자발적인 행동이 조직성과를 높일 수 있다는 점을 인식함을 전제로 조직 전체의 경쟁력을 좌우하는 개인적인 요소로서 주도적 행동과 직무열의 및 심리적 임파워먼트의 관계에 대해 연구하고자 한다. 연구는 심리적 임파워먼트와 주도적 행동의 성격을 고려하여 일정규모 이상인 근로자 100인 이상 기업의 구성원을 대상으로 설문을 실시하여 300개의 표본을 연구에 활용하였다. 본 연구의 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 조직구성원의 심리적 임파워먼트의 의미성과 유능성, 자기결정성이 높을수록 주도적 행동이 높아지는 것으로 나타났다. 심리적 임파워먼트가 주도적 행동에 직접적인 영향을 주는 것을 알 수 있다. 둘째, 조직구성원의 심리적 임파워먼트가 직무열의를 높이는 것으로 나타났다. 이는 심리적 임파워먼트를 통해 조직구성원들의 권한과 책임을 부여 받음으로써 직장 내에서 스스로가 활력과 몰두, 헌신을 하게 된다는 것을 의미한다. 셋째, 조직구성원의 직무열의가 높을수록 주도적 행동을 증진시키는 것으로 나타났다. 넷째, 조직구성원의 직무열의는 심리적 임파워먼트가 주도적 행동에 미치는 영향에 매개작용을 하는 것으로 나타났다. 심리적 임파워먼트와 주도적 행동관계에서 직무열의의 매개작용을 살펴봄으로서 심리적 임파워먼트가 어떠한 과정을 거쳐서 조직구성원의 태도에 영향을 미칠 수 있는지 알 수 있다. 그리고 급변하는 환경에 신속한 대응을 위하여 인적자원의 잠재성을 최대한 활용하는 것이 필요한데, 심리적 임파워먼트는 조직 내에서 구성원의 직무열의를 고취시키고 이를 통하여 주도적 행동을 높이므로, 관리자들은 심리적 임파워먼트를 통하여 유능하고 역량을 갖춘 구성원 스스로 잠재력을 개발하고 인식하여 조직을 쇄신할 수 있도록 하는데 방향을 제시하였다. 또한 구성원의 주도적 행동을 이끌어 내는 과정에서 동인으로 작용하는 심리적 임파워먼트와 직무열의의 효과를 확인할 수 있는 자료가 될 수 있다.

• 벤처창업연구
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• 제18권6호
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• pp.71-86
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• 2023

창업은 국가경쟁력 강화와 일자리 창출에 핵심적인 역할을 하지만, 위험한 선택으로 인식되고 있다. 창업의 실패는 개인의 재산 손실 뿐만 아니라 국가의 경쟁력 악화와 같은 광범위한 부정적 효과를 초래할 수 있다. 본 연구는 코스닥 상장 요건의 수익성·매출액 최소기준 이상의 성과를 달성하여 지속가능한 성장의 수준에 도달하거나, 매각 또는 상장으로 EXIT을 달성한 창업기업을 성공한 창업기업으로 보고 23명의 성공한 창업가들의 실질적인 경험과 지각을 기반으로 계층화 분석(Analytic Hierarchy Process, AHP)을 통해 창업 성공요인의 중요도와 우선순위를 도출하고, 인터뷰를 실시하였다. 특히, ERIS 모델을 활용하여 창업가, 자원, 산업, 전략의 4개 요소를 통합적으로 고려, 창업의 다양한 변수들을 종합적으로 분석하고, 창업의 성장단계별 특성에 따른 성공요인의 변화와 중요도를 살펴보는 것을 목표로 하여 각 단계별로 창업가들이 직면하는 도전과 기회를 구체적으로 파악하였다. 연구 결과, 창업기 성공요인의 상위요인의 중요도 순서는 창업가, 자원, 산업, 전략 순으로 나타났으며, 특히 창업가의 창업가정신과 특수 역량, 일반역량 그리고 인적자원의 중요성이 강조되었다. 성장기 성공요인의 상위요인의 중요도 순서는 창업가, 자원, 산업, 전략 순으로 나타났으며, 특히 일반역량과 창업가정신, 그리고 인적자원과 조직자원의 중요성이 강조되었다. 본 연구는 성공한 창업가의 관점에서 창업 성공요인을 분석하여, 창업자들과 정책 입안자들에게 유용한 통찰과 방향성을 제시한다는 점에서 의의가 있다.

• 지식경영연구
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• 제25권2호
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• pp.19-47
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• 2024

기업의 데이터 분석 및 활용 역량은 전사 차원의 지식경영과 의사결정에 중요한 역할을 한다. 이 연구는 대형 언어 모델이 기업데이터 분석에서 어떻게 활용될 수 있는지 알아보고자 수행되었다. 구체적으로 인적자원 분야에 초점을 맞추어, 대형 언어 모델의 데이터 분석 역량을 검증해 보았다. 이를 위해 인사분야에서 많은 연구가 이루어져온 공개데이터셋 IBM HR 데이터를 소재로, 선행연구들에서 이루어진 머신러닝 기반 이직자 예측 분석을 ChatGPT를 통해 재현하고 그 예측성능을 비교해보았다. 고급 프로그래밍 역량이 필요했던 과거 연구방식과 달리, 분석가의 자연어 요청으로 진행한 ChatGPT 기반 머신러닝 데이터 분석은 훨씬 쉽고 빠르다는 장점이 있었고, 예측 정확도 역시 선행연구와 비교해 경쟁력 있는 수준을 기록했다. 이는 그동안 고급 프로그래밍 역량이 요구되던 기업데이터 분석 분야에서, ChatGPT를 비롯한 대형 언어 모델들이 효과적이고 실질적인 대안이 될 수 있다는 가능성을 시사한다. 또한 이를 통해 데이터 분석의 대중화 나아가 데이터 기반 의사결정(DDDM: Data-Driven Decision Making)의 확산에도 기여할 수 있을 것으로 기대된다. 데이터분석 과정에서 사용한 프롬프트와 ChatGPT가 생성한 프로그래밍 코드도 부록에 수록하여 검증 가능하게 함으로써, 향후 대형 언어 모델을 활용한 데이터분석 연구의 초석을 제공하고자 한다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권2호
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• pp.493-498
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• 2024

최근 생성형 인공지능 기술이 급속도로 발전함에 따라, 이를 실무에 활용하는 방법에 대한 관심이 높아지고 있다. 또한 사용자 요구에 부합하는 결과물을 생성하기 위한 프롬프트 엔지니어링의 중요성이 새롭게 조명되고 있다. 이러한 생성형 인공지능의 새로운 활용 가능성을 탐구하는 것은 중요한 가치를 지닐 수 있다. 본 연구는 대표적인 생성형 인공지능인 챗지피티 4.0을 활용하여 온라인 고객 리뷰 데이터 분석을 통한 효과적인 사용자 경험 평가 방법을 제안하는 것을 목적으로 한다. 사용자 경험 평가 방법은 사용자 경험 계층의 6단계 요소인 '기능성', '신뢰성', '사용성', '편의성', '감성', '의미성'을 기반으로 수행되었다. 본 연구를 위해 프롬프트 엔지니어링의 이해도를 높이고 사용자경험 계층의 명확한 개념을 파악하는 문헌연구를 수행하고, 이를 기반으로 프롬프트를 작성 및 수집된 온라인 고객 리뷰 데이터 분석을 통한 사용자 경험 평가 방법을 위한 실험이 수행되었다. 본 연구에서 우리는 사용자 경험 요소에 대한 정확한 정의 및 분류 과정에 대한 설명 입력 시, 챗지피티는 사용자 경험 평가에 대한 우수한 성능을 나타냈으나, 시간적 제약으로 다량의 데이터 분석에 한계를 나타냈음을 밝힌다. 우리는 사용자 경험 평가에 챗지피티 4.0을 활용하는 방법을 소개하고 제안함으로써 UX 분야의 발전에 공헌할 수 있는 것으로 기대한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제33권1호
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• pp.1-17
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• 2024

숲을 체계적으로 관리하고 경영하기 위해서는 나무생장 변화에 대한 신뢰성 있는 예측이 필요하다. 독일의 아이펠 지역에서는 주요 목재종인 유럽너도밤나무가 식재되어 관리되어 지고 있다. 본 지역의 산림관리자의 실제 산림경영의 경험과 조언을 토대로, 다양한 산림 관리에 따른 단기 및 장기 효과를 예측하고자 지역 특수성을 지니는 시뮬레이션 모델의 접근방법을 개발하고자 하였다. 시뮬레이션 모델은 (1) 묘목 생성, (2) 나무 사멸 조절 (3) 나무 생장의 세 가지 모듈로 구성된다. 산림관리자에 의해 제공된 너도밤나무 숲의 실제 부피 변화를 근사화하기 위해 다양한 변수(나무수, 나무간 거리, 씨앗의 분포, 경쟁)를 반복적으로 수정하여 세 가지 모듈을 결합한 하이브리드 시뮬레이션 모델을 개발할 수 있었다. 본 연구를 통해 유럽너도밤나무 숲의 350년을 모의하여 생장 변화를 예측하였으며, 아이펠 지역의 세 가지 다른 관리 방법 (숲을 보호한 상태에서 목재벌채, 선택적 벌목, 보호림) 시나리오를 적용하였을 때 모의된 결과를 비교하였다. 시뮬레이션 결과를 통해 나무 생장의 변화가 현실적으로 잘 반영되었다는 것을 확인할 수 있었으며, 미래에 장기간 실제 축적된 산림 데이터를 획득하여, 검증과 보정의 과정을 반복한다면 더 높은 정확도의 지역 맞춤형 모델이 개발될 수 있을 것으로 사료된다.

• 실천공학교육논문지
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• 제16권3_spc호
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• pp.309-325
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• 2024

이 연구의 목적은 LINC 3.0 기술혁신선도형 사업운영의 객관적 검증과 성과분석을 위한 자체평가지표를 개발하는 데 있다. 이러한 목적을 달성하기 위해 인력양성 분야와 기술개발 및 사업화 분야의 평가지표를 개발하고 그 타당성을 검증하였다. 이를 위해 평가관련 선행연구 및 유사사례를 조사하여 평가모델 및 체계를 구성하고 평가지표를 개발하였다. 개발한 평가지표 및 척도는 2회의 델파이조사를 통해 타당성을 확보하였다. 연구결과, LINC 3.0 자체평가지표는 인력양성 분야와 기술개발 및 사업화 분야로 구분, 총 66개의 평가지표를 개발하였다. 인력양성 분야는 평가항목 13개, 평가지표 38개로 개발하였고, 기술개발 및 사업화 분야는 평가항목 12개, 평가지표 28개를 도출하였다. 본 연구는 LINC 3.0 사업의 자체평가지표를 개발함으로써 대학 산학협력 모델의 객관적 검증과 타당성을 높이는 방안을 제시하였다는 의의를 갖는다. 연구에서 개발한 평가지표에 대해서는 현장활용성을 토대로 지속적으로 고도화 작업이 필요하며, 평가결과 도출된 우수사례의 공유·확산을 통해 대학교육의 질적 수준을 높이고 경쟁력을 강화하는 것이 필요하다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제23권4호
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• pp.466-478
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• 2022

Objective: ¹⁸F-fluorodeoxyglucose (FDG) PET/CT is often used for detecting malignancy in patients with newly diagnosed hemophagocytic lymphohistiocytosis (HLH), with acceptable sensitivity but relatively low specificity. The aim of this study was to improve the diagnostic ability of ¹⁸F-FDG PET/CT in identifying malignancy in patients with HLH by combining ¹⁸F-FDG PET/CT and clinical parameters. Materials and Methods: Ninety-seven patients (age ≥ 14 years) with secondary HLH were retrospectively reviewed and divided into the derivation (n = 71) and validation (n = 26) cohorts according to admission time. In the derivation cohort, 22 patients had malignancy-associated HLH (M-HLH) and 49 patients had non-malignancy-associated HLH (NM-HLH). Data on pretreatment ¹⁸F-FDG PET/CT and laboratory results were collected. The variables were analyzed using the Mann-Whitney U test or Pearson's chi-square test, and a nomogram for predicting M-HLH was constructed using multivariable binary logistic regression. The predictors were also ranked using decision-tree analysis. The nomogram and decision tree were validated in the validation cohort (10 patients with M-HLH and 16 patients with NM-HLH). Results: The ratio of the maximal standardized uptake value (SUVmax) of the lymph nodes to that of the mediastinum, the ratio of the SUVmax of bone lesions or bone marrow to that of the mediastinum, and age were selected for constructing the model. The nomogram showed good performance in predicting M-HLH in the validation cohort, with an area under the receiver operating characteristic curve of 0.875 (95% confidence interval, 0.686-0.971). At an appropriate cutoff value, the sensitivity and specificity for identifying M-HLH were 90% (9/10) and 68.8% (11/16), respectively. The decision tree integrating the same variables showed 70% (7/10) sensitivity and 93.8% (15/16) specificity for identifying M-HLH. In comparison, visual analysis of ¹⁸F-FDG PET/CT images demonstrated 100% (10/10) sensitivity and 12.5% (2/16) specificity. Conclusion: ¹⁸F-FDG PET/CT may be a practical technique for identifying M-HLH. The model constructed using ¹⁸F-FDG PET/CT features and age was able to detect malignancy with better accuracy than visual analysis of ¹⁸F-FDG PET/CT images.

• 한국전기전자재료학회논문지
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• 제37권3호
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• pp.332-336
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• 2024

High-energy bandgap material silicon carbide (SiC) is gaining attention as a next-generation power semiconductor material, and in particular, SiC-based MOSFETs are developed as representative power semiconductors to increase the breakdown voltage (BV) of conventional planar structures. However, as the size of SJ (Super Junction) MOSFET devices decreases and the depth of pillars increases, it becomes challenging to uniformly form the doping concentration of pillars. Therefore, a structure with different doping concentrations segmented within the pillar is being researched. Using Silvaco TCAD simulation, a SJ VVD (vertical variation doping profile) MOSFET with three different doping concentrations in the pillar was studied. Simulations were conducted for the width of the pillar and the doping concentration of N-epi, revealing that as the width of the pillar increases, the depletion region widens, leading to an increase in on-specific resistance (R_on,sp) and breakdown voltage (BV). Additionally, as the doping concentration of N-epi increases, the number of carriers increases, and the depletion region narrows, resulting in a decrease in R_on,sp and BV. The optimized SJ VVD MOSFET exhibits a very high figure of merit (BFOM) of 13,400 KW/cm², indicating excellent performance characteristics and suggesting its potential as a next-generation highperformance power device suitable for practical applications.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제13권1호
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• pp.1-16
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• 2024

지난 수년간 6시그마는 제조업의 주요 혁신 방법론으로, 품질개선과 경비 절감을 위해 사용되었다. 그러나 스마트공장 확산으로 인한 초 단위 데이터 생성 등, 방대한 양의 데이터를 분석하기 어려운 문제와,오랫동안 정착된 형식적 사용으로 인해, 6시그마의 한계가 지적되었다. 6시그마의 한계를 극복하기 위해, 최근에 빅데이터 기반 6시그마 기법이 연구되고 있다. 빅데이터 기반 6시그마는, 6시그마의 강점인 통계적 검증, 수학적 최적화, 높은 해석력과, 빅데이터 분석의 강점인 기계학습을 모두 활용할 수 있다. 그러나, 최근 연구된 빅데이터 기반 6시그마 기법이 제조공정 및 경영 성과에 미치는 영향에 대한 검증은 미비하다. 이러한 이유로 실무에서는, 빅데이터 기반 6시그마 기법에 대한 신뢰성이 높지 않아 제대로 활용하지 못하고 있다. 본 연구에서는, 빅데이터 기반 6시그마인 DX SS의 유효성 분석을 통해 제조공정의 효율성에 미치는 영향을 알아본다. 또한 기업에서 이 기법을 성공적으로 도입 및 정착시키기 위한 핵심 성공 정책을 도출한다. 추가적으로, 성공 정책에 대한 연구 없이 전 임직원의 참여가 수반되지 못한 잘못된 정책으로 방법론이 중단된 사례는, 핵심 성공 정책 연구에 대한 중요성을 보여준다. 제조기업들이 본 연구에서 제시하는 방법론을 적극 도입하고 사용하여 성공적인 성과를 거둘 수 있도록 본 연구가 도움이 되기를 기대한다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.37-44
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• 2024

MR은 우수한 연조직 대비와 기능 정보를 보여줄 수 있지만, 방사선치료에서 정확한 선량 계산을 위해서는 CT영상의 전자밀도 정보가 필요하다. 방사선치료(Radiotherapy) 계획 워크플로우에서 MR영상과 CT영상을 융합하기 위해 환자는 일반적으로 MR과 CT영상 방식 모두에서 스캔된다. 최근에 딥러닝기술 덕분에 MR영상에서 딥러닝 기반의 CT영상 생성이 가능해졌다. 이로 인해 CT 스캔 작업을 할 필요가 없게 된다. 본 연구에서는 MR영상으로부터 CycleGan 딥러닝 기반 CT영상생성을 구현했다. T1가중이나 T2가중 중에 한 가지 또는 그 둘다의 MR영상을 가지고 합습한 3가지의 인공지능 CT생성기를 만들었다. 결과에서 우리는 T1가중 MR 영상 기반으로 학습한 생성기가 T1가중 MR영상이 입력될 때 다른 CT생성기보다 더 나은 결과를 생성할 수 있음을 발견했다. 반면, T2가중 MR영상 기반 CT생성기는 T2가중 MR영상을 입력 받을 때, 다른 시퀀스기반 CT생성기보다 더 나은 결과를 생성할 수 있습니다. MR영상을 기반으로 한 CT생성기는 곧 임상현장에 적용될 수 있는 기술이다. 특정 시퀀스 MR영상으로 학습한 머신러닝 CT생성기는 다른 시퀀스 MR영상으로 학습한 생성기보다 더 그 특정 시퀀스와 같은 MR영상을 입력받을 때 더 나은 CT영상을 생성할 수 있음을 보여주었다.