정보통신망의 발전과 함께 인터넷 사용 인구와 다양한 개방적 구조의 서비스 이용률이 지속적으로 증가하고 있다. 하지만 서비스 이용자들의 보안의식은 크게 달라지지 않아 서비스 이용자들의 직접적인 입력으로 인터넷상에 노출되는 개인정보가 늘어나고 있는 실정이며 이로 인한 이차적인 침해로 인하여 개인에게 정신적인 피해와 금전적 손괴 심지어는 신체적인 위험을 주는 각종 범죄가 행해지고 있다. 서비스 이용자의 직접적인 입력으로 인한 개인정보 노출을 예방하기 위해서는 게시물을 등록하는 서비스 이용자에게 게시물에 포함된 개인정보와 개인정보 노출의 위험성을 인지시켜 이차적 침해의 위험성이 높은 개인정보는 게시하지 않도록 해야 한다. 본 논문에서는 게시물의 노출 수준과 개인정보자산 가치를 이용하여 각 개인정보의 위험수준을 산정하는 모델과 게시판과 같은 서비스에서 개인정보노출정도에 따른 위험도를 사용하는 방법을 보였다.
In recent years, business environment is faced with multi uncertainty that have not been suffered in the past. As supply chain is getting expanded and longer, the flow of information, material and production is also being complicated. It is well known that development service industry using application software has various uncertainty in random events such as supply and demand fluctuation of developer's capcity, project effective date after winning a contract, manpower cost (or revenue), subcontract cost (or purchase), and overrun due to developer's skill-level. This study intends to social contribution through attempts to optimize enterprise's goal by supply chain management platform to balance demand and supply and stochastic programming which is basically applied in order to solve uncertainty considering economical and operational risk at solution supplier. In Particular, this study emphasizes to determine allocation of internal and external manpower of developers using S&OP (Sales & Operations Planning) as monthly resource input has constraint on resource's capability that shared in industry or task. This study is to verify how Stochastic Programming such as Markowitz's MV (Mean Variance) model or 2-Stage Recourse Model is flexible and efficient than Deterministic Programming in software enterprise field by experiment with process and data from service industry which is manufacturing software and performing projects. In addition, this study is also to analysis how profit and labor input plan according to scope of uncertainty is changed based on Pareto Optimal, then lastly it is to enumerate limitation of the study extracted drawback which can be happened in real business environment and to contribute direction in future research considering another applicable methodology.
Obesity of adolescents causes mental and physical problems as well as social problems, which need prevention and management. Although a number of systematic reviews and meta-analyses on obesity programs for adolescents were conducted, there is no study evaluating the programs based on CCM(Chronic Care Model), an organizing framework for improving chronic illness care. This study was conducted to review the features of studies in obesity management programs and interventions of the selected studies were evaluated in terms of inclusion of components of the Chronic Care Model. 4 databases were searched for relevant studies in obesity management programs, which were published from 1994 to 2014 in Korea. Results were analyzed in a qualitative way. 14 studies were satisfied inclusion criteria. The interventions most frequently utilized the elements of self-management support(66.7%) and only 1 of the studies included more than three components of CCM. This study presents the direction of health policies about managements of metabolic syndrome, which means that we identified effective process of the obesity management programs for adolescents in Korea and also this study will be used as a basic information for the development of obesity management program.
Conditions of farm crop switching are affected by several important external factors such as agricultural products import opening, policy support, and climate change. Farming environment is always changing; barriers to imports are becoming lower and lower because of FTA and others, and climate change affects a boundary line of cultivation. Those situations give farmers motivation to change crops in order to cope with them. In addition, crop switching has been done in response to the local government measures about purchase of local agricultural products according to the local food and the expansion of organic agricultural products in school meal. Even though the favorable environment toward crop switching has been created, there are not many researches or outcomes regarding crop switching. Only few studies focus on the list of decision-making in crop switching, and locally suitable crop selection is not treated. In order to utilize crop switching as a farm management strategy, the proper frame should be studied and practical researches on application possibility also need. Therefore, study on crop switching is in a timely, proactive manner because farms catch the chance of expansion of school meal by changing crops. This paper applies HERO model used for venture foundation process to crop switching process. Success factors of HERO model are comprised of Habitate, Entrepreneurship, Resource, and Opportunity, and these phased application factors are applied to crop switching process. By doing so, each phase success factor of crop switching can be uncovered. Three farm organizations supplying organic agricultural products to schools are studied in Gyeonggi province. As a result, the stabilization stage cannot be achieved because of the habitate conditions and social conditions with low risk bearing of crop switching and current school meal systems are the main problems to block the diversification of risks. In order to succeed in crop switching, constructing the habitate in local districts or in systems of school meal is more effective than supporting each farm.
현재 철도계획에 이용되고 있는 교통수요예측 지역간기종점(OD)자료는 국가교통데이타베이스(KTDB)를 이용하고 있다. KTDB의 자료는 우리나라 지역간 총통행량을 조사한 후 도로, 철도, 항공등으로 배분하는 방법을 이용하고 하고 있다. 그러나 철도의 경우는 철도역이 기존의 존과 일치하지 않거나 1개존에 다수의 철도역이 존재하여 Connector가 연결되지 않아 적용 방법상에 문제점이 있는 것으로 나타났다. 이로 인해 KTDB를 이용한 철도부분의 교통예측은 다른 교통수단에 비해 신뢰성이 크게 떨어지고 있다. 본 연구는 이러한 문제점을 검토 분석하고, 신뢰성을 높이기 위해 집계모형(Aggregate Model) 기법을 활용한 철도의 교통수요예측 방법(직접수요추정 : Direct Demand Estimation)을 제안하였다. 본 연구에서는 집계모형에 지역간의 인구, 거리, 산업체종사자수, 자동차대수, 도로연장등 사회경제지표의 연관성을 분석하여 철도분야 수요예측의 오차를 최소화할 수 있는 방법을 연구하였다.
지난 몇 년간 우리나라 온라인게임 사업은 급속도로 팽창하여 엔터테인먼트 산업의 새로운 강자로 등장하였다. 2002년에 이미 온라인 게임 플레이어 수가 2,600만 명을 상회하는 수준에 이르렀고, 앞으로 IT 기술의 꾸준한 발전과 창의적인 게임컨텐츠개발 등으로 온라인 게임의 성장은 더우구 가속화 될 것으로 예측되고 있기 때문에 온라인 게임 시장은 큰 규모의 산업으로 성장할 것으로 기대된다. 본 논문은 이처럼 급성장하며 또한 치열한 경쟁이 예상되는 온라인 게임의 성공요인에 대한 탐색적 연구를 주된 목적으로 설정하고 있다. 특정 게임에 대한 높은 고객충성도를 가지게 하는 요인들을 탐색하기 위하여 최근 주목받고 있는 개념인 플로우, 구전, 도전과 보상, 사회적 규범 그리고 최근 많은 주목을 받고 있는 게임동호회나 길드 등의 온라인 커뮤니티가 온라인 게임 충성도의 유지에 어떻게 기여하는 가에 대해 분석해 보았다. 이를 위해 온라인 설문조사를 실시하였고 LISREL 모형을 구축하며 몇 가지 탐색적 가설을 검증하였으며, 설문결과로부터 도출된 통계 분석결과와 함께 성공적인 온라인게임 개발에 도움을 줄 수 있는 가이드 라인도 제시하고자 한다.
본 연구에서는 일 학습병행제도의 연착륙과 성공적인 확산기반의 마련을 위해 효과적인 계약학과 운영모델을 제안하고자한다. 계약학과 운영과 관련한 당면과제 측면에서 보면 계약학과 입학생들은 특성화고나 마이스터고 출신들이고 성인이며 재직자이기 때문에 학업에 불리한 조건을 많이 가지고 있다. 따라서 학업부담을 완화시켜 주어야 하고, 탄력적인 학사운영이 필요하며, 낮은 학업능력 및 의욕을 보완해주어야 한다. 한편 직원들을 계약학과에 보내는 기업 입장에서는 현장 맞춤형 교육이 절실하게 요구된다. 이러한 당면과제들을 효과적으로 해소하기 위해 한기대는 S-OJT 교과목 도입, NCS 기반의 표준이수체계구축, 선행학습인정제도 활용, 역진행 학습(Flipped Classroom)의 도입, Tutor제 도입, 기초학습능력 지원을 위한 신규 교과목 개발 등 도전적인 방안들을 마련하였다. 이러한 시도가 성공적으로 정착된다면 우리나라 계약학과 제도를 한 단계 업그레이드 시키고 평생직업능력개발을 선도할 것으로 기대된다.
최근 전공과 상관없이 모든 학생들에게 소프트웨어(SW)를 기초교육으로 의무적으로 수강하도록 하는 대학이 늘고 있다. 교육의 제공자와 수요자 간의 원활한 의사소통을 촉진하고, 전교생을 대상으로 하는 교육의 책무성을 확인하기 위하여 SW 교육 효과성 모형을 개발할 필요가 있다. 이를 위해 본 논문은 선행 연구를 기초로 SW 기초교육의 목표와 내용을 검토하고 효과성 모형의 영역으로 컴퓨팅 사고력, SW 문해력, SW 인식, SW 태도를 제시하였다. 컴퓨팅 사고력은 일반적인 문제해결과정과 비교하여 문제의 분석과 설계에 초점을 맞춘 분해, 패턴인식, 추상화, 알고리즘으로 구성되었다. SW 문해력은 디지털 시대에 정보 읽기와 활용을 넘어서 SW를 바탕으로 한 사회발전을 조망하는 것을 포함한다. SW 인식과 태도는 전공이 정해진 대학생의 상황과 수준을 고려하여 구성하였다. SW 교육 효과성 모형은 추후 진단도구 개발을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
최근 들어 대학들은 학사구조의 다변화를 추구하고 있으며, 다전공 과정(연계전공, 융합전공, 자율전공, 자기설계전공 등) 도입으로 전공 및 학과 간 상호연계를 기반으로 융합인재양성에 노력을 기울이고 있다. 본 연구는 충청권 4개 대학이 연합으로 추진한 '글로벌 창의융합전공'의 설계 운영과정의 단계별 주요요소를 도출하고, 주요특징을 바탕으로 운영모델과 시사점을 제시하고 있다. 융합전공 운영모델은 대학 간 특화영역 연계를 통한 교육체계(인재상, 교육목표, 역량요소, 교육과정)의 구성하고, 역량요소(창의역량, 융합역량, 문제해결역량, 글로벌역량)를 기반으로 교과 및 비교과프로그램의 연계를 설계하였다. 융합전공 운영모델은 과정 및 단계에 따라 주요활동을 체계화함으로써 운영되고 있으며, 프로젝트 기반의 성과중심 지원프로세스를 구축함으로써 국내외 대회 참가, 국제발명대회 참가, 글로벌 역량강화를 지원하여 창의융합 인재양성에 기여하고 있다.
장소추천시스템은 시간과 장소가 주어졌을 때, 사용자에게 가장 흥미로운 장소를 추천해주는 시스템을 말한다. 스마트폰과 사물인터넷(IoT), 장소기반 소셜네트워크(LBSN)의 발달에 힘입어 사용자들의 방대한 양의 장소 방문 데이터를 축적하게 되었고, 이를 통해 특정한 시점에 사용자들이 원하는 장소를 적절히 추천해줄 수 있는 장소추천시스템의 중요성이 부각되었다. 장소추천시스템은 사용자의 방문(Check-in) 횟수라는 암시적 피드백(Implicit feedback) 데이터에서 사용자의 시퀀스 선호(Sequential preference)를 이끌어내어 높은 성능을 내기 위한 연구들이 제안되었다. 하지만 시퀀스 선호 정보를 활용하여 모델을 구성하는 경우, 데이터의 밀도가 더욱 희박해지고 이에 따라 적은 수의 데이터에 기반하여 구축되는 모델의 성능이 왜곡될 가능성이 존재한다. 본 연구에서는 신뢰도(Confidence)에 기반하여 방문 주기를 보정하는 방법론을 제안한다. 사용자의 시퀀스 선호 정보로부터 도출된 장소 간 방문 시간전이간격(temporal transition interval)을 활용하여 추천시스템을 구성할 때, 해당 방법론을 통하여 데이터의 왜곡을 보정함으로써 추천시스템의 성능을 향상하였다. 제안하는 방법의 효과를 검증하기 위하여, Foursquare와 Gowalla의 데이터셋을 이용한 비교실험을 통해 제안하는 방법론의 우수성을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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