• 제목/요약/키워드: Rewards System

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활동기준원가계산을 이용한 건설기업의 직원 보상에 관한 연구 (A Study on Employee Reward in Construction Companies Using Activity-Based Costing)

  • 조진호;김병수
    • 토지주택연구
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    • 제13권2호
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    • pp.125-139
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    • 2022
  • 건설기업이 경쟁력 있는 혁신기업으로 나가기 위해서는 원가 정보를 이용한 원가관리와 효율적인 프로세스 개선이 필요하다. 원가정보를 이용하여 장기적인 의사 결정을 지원하는 활동기준원가계산(ABC)은 기업의 경쟁력을 향상하는 도구이다. 본 연구는 전통기준원가계산(TBC)과 활동기준원가계산(ABC)을 비교·분석하여 성과급 지급의 적정성을 확인한다. 또한 ABC를 이용한 보상시스템이 직원의 만족도와 참여도에 미치는 영향 관계를 실증 분석한다. 연구 결과, 직원의 참여도에 대한 보상시스템의 영향력은 내재적 보상(𝛽=0.338)과 외재적 보상(𝛽=0.308)의 순서로 나타났다. 또한 보상시스템은 직원의 만족도에 긍정적인 (+) 효과를 보였으며, 영향력은 내재적 보상(𝛽=0.360)과 외재적 보상(𝛽=0.337)의 순서로 나타났다. 그리고 직원의 만족도(𝛽=0.225)는 참여도에 긍정적인 영향을 미쳤다. 직원의 만족도와 참여도를 높이기 위해서 외재적 보상과 내재적 보상으로 구성된 보상시스템의 구축이 필요하다는 사실을 확인할 수 있었다.

생활폐기물 재활용 활성화 방안: 재활용품 현금보상시스템을 중심으로 (A Study on the Measure to Encourage Household Waste Recycling: Focused on the Cashback System for Recyclables)

  • 유승희
    • 디지털융복합연구
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    • 제18권6호
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    • pp.1-7
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    • 2020
  • 전 세계적으로 재활용에 대한 관심이 고조되고 있는 가운데, 각 가정의 분리배출 노력에도 불구하고 폐기물의 양은 점점 늘어나고 있으며, 생활폐기물 재활용에 관한 정확한 데이터는 찾기 어려운 실정이다. 또한 재활용품 분리수거는 이미 우리 일상에 정착되었지만 수거된 재활용품중 상당량이 다시 폐기물화 되는 심각한 문제에 직면하고 있다. 이에 본 연구에서는 생활폐기물 재활용 활성화 방안으로, 재활용품을 깨끗이 씻어 배출하면 현금을 지급하는 재활용품 현금보상시스템을 제안하였다. 본 연구에서 제안된 현금보상시스템은 배출된 재활용품을 100%재활용하여 개인에게는 공익적 행위에 대한 보상을, 기업에는 더 많은 수익을 그리고 지자체에는 폐기물 감소로 인한 처리비용 절감효과를 가져올 수 있다. 더불어 생활폐기물 재활용관련 데이터를 확보할 수 있어 향후 국가차원의 재활용품 관리에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

Partially Observable Markov Decision Processes (POMDPs) and Wireless Body Area Networks (WBAN): A Survey

  • Mohammed, Yahaya Onimisi;Baroudi, Uthman A.
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제7권5호
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    • pp.1036-1057
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    • 2013
  • Wireless body area network (WBAN) is a promising candidate for future health monitoring system. Nevertheless, the path to mature solutions is still facing a lot of challenges that need to be overcome. Energy efficient scheduling is one of these challenges given the scarcity of available energy of biosensors and the lack of portability. Therefore, researchers from academia, industry and health sectors are working together to realize practical solutions for these challenges. The main difficulty in WBAN is the uncertainty in the state of the monitored system. Intelligent learning approaches such as a Markov Decision Process (MDP) were proposed to tackle this issue. A Markov Decision Process (MDP) is a form of Markov Chain in which the transition matrix depends on the action taken by the decision maker (agent) at each time step. The agent receives a reward, which depends on the action and the state. The goal is to find a function, called a policy, which specifies which action to take in each state, so as to maximize some utility functions (e.g., the mean or expected discounted sum) of the sequence of rewards. A partially Observable Markov Decision Processes (POMDP) is a generalization of Markov decision processes that allows for the incomplete information regarding the state of the system. In this case, the state is not visible to the agent. This has many applications in operations research and artificial intelligence. Due to incomplete knowledge of the system, this uncertainty makes formulating and solving POMDP models mathematically complex and computationally expensive. Limited progress has been made in terms of applying POMPD to real applications. In this paper, we surveyed the existing methods and algorithms for solving POMDP in the general domain and in particular in Wireless body area network (WBAN). In addition, the papers discussed recent real implementation of POMDP on practical problems of WBAN. We believe that this work will provide valuable insights for the newcomers who would like to pursue related research in the domain of WBAN.

경주시에 대한 중저준위 방사성폐기물처분장 건설 프로그램의 장기적 효과 (A Long Term Effect Prediction of Radioactive Waste Repository Facility in Gyeongju)

  • 오영민;정창훈
    • 한국시스템다이내믹스연구
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    • 제9권2호
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    • pp.105-128
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    • 2008
  • City of Gyeongju's referendum finally offered the long-waited low-level radioactive waste disposal site in November 2005. Gyeongju's positive decision was due to the various economic rewards and incentives the national government promised to the city. 300 billion won for an accepting bonus, the location of the headquarter building of the Korean Hydro and Nuclear Power Co., and the accelerator research center and 3.25 trillion won for supporting regional development program implementation. All of the above will affect the city's infrastructure and the citizens' economic and social lives. Population, land use, economic structure, SOC and quality of life will be affected. Some will be very positive, and some will be negative. This research project will see the future of the city and forecast the demographic, economic, physical and environmental changes of the city via computer simulation's system dynamics technique. This kind of simulation will help City of Gyeongju's what to prepare for the future. The population forecasting of the year 2046 will be 662,424 with the waste disposal site, and 327,274 without the waste disposal site in Gyeongju. The waste disposal site and regional supporting program will increase 184,246 Jobs more with 1,605 agriculture and fishery, 5,369 manufacturing shops and 27,577 shops. The population increase will bring 96,726 more houses constructed in the city. Land use will also be affected. More land will be developed. And road, water plant and waste water plant will be expanded as much. The city's financial structure will be expanded, due to the increased revenues from the waste disposal site, and property tax revenues from the middle-class employees of the company, and the high-powered scientists and technologists from the accelerator research center. All in all, the future of the city will be brighter after operating the nuclear waste disposal site inside the city.

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대덕연구단지 연구기관의 지식관리 시스템에 관한 사례연구 (A Case Study on Knowledge Management System of Research Institute in Daedeok Science Park)

  • 신동민
    • 한국비블리아학회지
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    • 제22권1호
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    • pp.301-331
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    • 2011
  • 이 연구의 목적은 연구기관 지식관리시스템의 효율성을 높이는 방안을 찾기 위해 대덕연구단지의 현행 지식관리시스템의 운영현황을 분석하고, 지식관리에 대한 이용자의 인식변화와 지식경영시스템의 이용률 등과 문제점을 파악한 후, 그 결과를 바탕으로 시스템의 개선방안을 제시하는데 있다. 연구방법으로는 이론적 배경을 위한 문헌적 연구방법과 사례연구를 위한 설문조사 방법을 병행하였다. 또한 이용자의 실제 시스템 이용현황파악을 위해 지식경영시스템의 로그데이터 분석도 실시하였다. 설문조사를 위한 질문은 지식경영에 대한 관심과 인식, 지식기여에 대한 평가 및 보상, 지식내용의 품질, 시스템의 활용도 등 총 29개 항목으로 구성하고, 가설검정과 빈도분석을 통한 기술통계를 작성하였다. 연구 결과로, 지식경영시스템 시행 초기보다 현재의 관심, 이용률 등이 현저하게 감소한 것과 보상제도의 유지 및 보상방법의 확대도 원하는 것으로 확인하였다.

파일 공유 시스템에서 서비스 차별화를 위한 피어 행동 기반의 인센티브 메커니즘 (Incentive Mechanism Based on the Behavior of Peer for Service Differentiation in File Sharing System)

  • 신정화;김태훈;탁성우
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제12권5호
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    • pp.717-727
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    • 2009
  • P2P(Peer-to-Peer) 네트워크는 피어간의 협력에 상당히 의존한다. 그러나 일부 피어는 자신의 파일을 전혀 공유하지 않고 필요한 파일의 다운로드만 수행하거나, 질이 낮은 파일이나 다른 피어로부터 요청 횟수가 적은 파일을 공유한다. 피어의 이와 같은 이기적인 행동을 '무임승차(free riding)'라 하고, 피어의 무임승차는 다른 피어의 활발한 참여나 시스템의 성능을 감소시킬 수 있다. 이에 본 논문에서는 신뢰 피어를 이용하여 인센티브 기법의 올바른 사용을 제공하고, 피어의 행동을 참조하여 기여도를 계산하고 인센티브를 할당하는 인센티브 기법 IcMFS(Incentive Mechanism for File Sharing System)를 제안한다. 제안 기법은 대역폭과 TTL(Time-To-Live)을 인센티브로 할당하여 피어의 서비스 이용을 차별화한다. 실험을 통해 피어의 기여도에 따른 서비스 차별화와 신뢰 피어를 이용하여 인센티브 기법의 올바른 사용과 신뢰 피어를 이용함으로써 얻을 수 있는 이점을 살펴보았다. 또 제안 기법의 안정성을 확인하기 위해 인센티브 기법의 부당한 사용으로 피어가 얻는 불이익을 살펴보았다.

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방사성 페기물 처분장 입지 후 지역 변화 모델 구축 (Local Community Development Model Building Study after Radioactive waste disposal facility Siting on GyeongJu)

  • 오영민;유재국
    • 한국시스템다이내믹스연구
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    • 제7권1호
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    • pp.119-146
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    • 2006
  • City of Gyeongju's referendum finally offered the long-waited low-level radioactive waste disposal site in November 2005. Gyeongju's positive decision was due to the various economic rewards and incentives the national government promised to the city. 300 million won for an accepting bonus, 8.5 billion won, annual revenue fro the entry quantity of waste into the city's disposal site, the location of the headquarter building of the Korean Hydro and Nuclear Power Co., and the accelerator research center. All of the above will affect the city's infrastructure and the citizens' economic and cultural lives. Population, land use, economic structure, environment and quality of life will be affected. Some will be very positive, and some will be positive. This research project will see the future of the city and forecast the demographic, economic, physical and environmental changes of the city via computer simulation's system dynamics technique. This kind of simulation will help City of Gyeongju's what to prepare for the future. The population forecasting of the year 2026 will be 289,069 with the waste disposal site, and 279,131 without the waste disposal site in Gyeongju. The waste disposal site and the relocation of the company headquarters and location of the accelerator research center will attract 9,938 individuals more with 511 manufacturing shops and 1944 service jobs. The population increase will bring 3,550 more houses constructed in the city. Land use will also be affected. More land will be developed. However, mad, water plant and waste water plant will not be expanded as much. The city's financial structure will be expanded, due to the increased revenues from the waste disposal site, and property tax revenues from the middle-class employees of the company, and the high-powered scientists and technologists from the accelerator research center. All in an, the future of the city will be brighter after operating the nuclear waste disposal site inside the city.

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온라인게임 플레이 의도의 영향요인 연구 (A Study on Factors Influencing the Intention of Playing On-line Games)

  • 박성택;김태웅;김경희
    • 디지털융복합연구
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    • 제10권8호
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    • pp.53-61
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    • 2012
  • 본 연구는 온라인 게임의 지속적 이용의도에 영향을 미치는 선행요인들을 살펴보았다. 온라인 설문조사를 통하여 가설을 검증한 결과, 캐릭터와의 일체감을 나타내는 원격현존감과 몰입이 게임의 가치에 영향을 미치며, 이 가치는 다시 게임의 지속적 이용의도와 게이머들간 정보공유에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 가치의 선행요인인 몰입에 영향을 미치는 요인으로 게임 플레이 방식, 도전감이 영향을 미치는 것으로 나타났으나, 예상과는 달리 보상은 몰입에 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 가치의 다른 선행요인으로서 원격현존감은 게임 상에서의 정치시스템과 스토리텔링에 의해 영향을 받는 것으로 나타났다.

Traffic-based reinforcement learning with neural network algorithm in fog computing environment

  • Jung, Tae-Won;Lee, Jong-Yong;Jung, Kye-Dong
    • International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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    • 제12권1호
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    • pp.144-150
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    • 2020
  • Reinforcement learning is a technology that can present successful and creative solutions in many areas. This reinforcement learning technology was used to deploy containers from cloud servers to fog servers to help them learn the maximization of rewards due to reduced traffic. Leveraging reinforcement learning is aimed at predicting traffic in the network and optimizing traffic-based fog computing network environment for cloud, fog and clients. The reinforcement learning system collects network traffic data from the fog server and IoT. Reinforcement learning neural networks, which use collected traffic data as input values, can consist of Long Short-Term Memory (LSTM) neural networks in network environments that support fog computing, to learn time series data and to predict optimized traffic. Description of the input and output values of the traffic-based reinforcement learning LSTM neural network, the composition of the node, the activation function and error function of the hidden layer, the overfitting method, and the optimization algorithm.

간호사의 직무스트레스와 소명의식이 조직몰입에 미치는 영향: 부산시 소재 대학병원의 일반간호사를 중심으로 (The Influence of Job Stress and Calling on the Organizational Commitment of Nurses: Focused on Clinical Nurses at University Hospitals in Busan)

  • 김문정;이유미
    • 보건의료산업학회지
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    • 제10권3호
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    • pp.27-37
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    • 2016
  • Objectives : This study was conducted to test the influence of job stress and calling on the organizational commitment of clinical nurses. Methods : 220 clinical nurses at two university hospitals in Busan were recruited. They were asked to complete a questionnaire, and 192 data sets were included in the statistical analysis. Results : The mean score of the clinical nurses' organizational commitment was 4.0. All subdomains of job stress and calling were found to have correlations with organizational commitment. The organizational system (t=-6.099, p<.001), lack of reward (t=-3.990, p<.001), purpose/meaningfulness (t=3.624, p<.001), and occupational climate (t=-3.581, p<.001) were revealed to have influences on the organizational commitment. The model was statistically significant, explaining 52.2% of the variance (F=47.808, p<.001). Conclusions : To help clinical nurses become committed to their organizations, administrators need to build fair and rational organizational systems, strengthen various types of rewards, and help nurses reconcile nursing and the meaning of their lives. In addition, every nurse should endeavor to change the nursing organizational climate which is based on vertical collectivism, to a rational climate.