한국 지방정부들은 일찍부터 중국, 미국, 일본을 중심으로 하는 시장성이 크거나 잠재력이 높은 지역에 대하여 경쟁적으로 해외사무소를 설치하였다. 이것은 교류협력을 보다 적극적이고 선제적인 대응전략을 수립 하고자는 목적에서 시작되었다. 그러나 해외사무소가 본래 취지와는 다르게 예산투입 대비 만족스런 성과가 나오지 않는 것이 문제점이며 최근에 들어서는 운영 자체에 대한 비판의 목소리도 커지고 있다. 우리나라 지방정부별 중국사무소의 운영 현황에 대한 심층 분석과 교류협력 확대방안 모색을 위해 직접 10개의 지방자치단체를 방문하여 담당자 인터뷰를 하였다. 분석결과 지방정부들은 민간과 협력 네트워크 구성, 해외사무소의 전문성 강화, 투자유치를 위한 역할 증대, 해외사무소 개설시 메가시티 선호, 해외사무소의 운영비 절감을 중점적으로 추진하고 있다.
Sebastiani, Paolo E.;Liberatore, Laura;Lucchini, Andrea;Mollaioli, Fabrizio
Structural Engineering and Mechanics
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제68권5호
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pp.575-589
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2018
It is well known that the incidence angle of seismic excitation has an influence on the structural response of buildings, and this effect can be more significant in the case of near-fault signals. However, current seismic codes do not include detailed requirements regarding the direction of application of the seismic action and they have only recently introduced specific provisions about near-fault earthquakes. Thus, engineers have the task of evaluating all the relevant directions or the most critical conditions case by case, in order to avoid underestimating structural demand. To facilitate the identification of the most critical incidence angle, this paper presents a procedure which makes use of a two-degree of freedom model for representing a building. The proposed procedure makes it possible to avoid the extensive computational effort of multiple dynamic analyses with varying angles of incidence of ground motion excitation, which is required if a spatial multi-degree of freedom model is used for representing a building. The procedure is validated through the analysis of two case studies consisting of an eight- and a six-storey reinforced concrete frame building, selected as representative of existing structures located in Italy. A set of 124 near-fault ground motion records oriented along 8 incidence angles, varying from 0 to 180 degrees, with increments of 22.5 degrees, is used to excite the structures. Comparisons between the results obtained with detailed models of the two structures and the proposed procedure are used to show the accuracy of the latter in the prediction of the most critical angle of seismic incidence.
최근 새로운 ICT 흐름으로 부상하고 있는 챗봇은 금융분야에서 활발한 도입이 되고 있다. 챗봇은 사용자와 대화의 인터렉션을 통해서 서비스를 수행한다. 본 연구는 금융 서비스 챗봇의 인터렉션 대화유형이 사용자의 유용성, 사용성, 감성, 보안성에 미치는 효과에 대해 알아보고자 하였다. 이론적 고찰을 통해 챗봇의 구현방식에 기반한 대화방식에 따라 닫힌대화, 열린대화, 혼합대화 유형으로 나누어 연구를 진행하였다. 3 가지 유형의 금융 챗봇 프로토타입을 제작하였고, 실험자들은 계좌조회, 계좌이체, Q&A 의 금융 테스크 수행 후 설문조사를 실시하였다. 실험연구분석 결과 챗봇의 인터렉션 대화 유형은 유용성, 사용성에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 사용자들은 닫힌대화와 혼합대화의 인터렉션이 금융 서비스를 오조작없이 쉽게 처리할 수 있게 하는 직관적인 인터페이스로써 선호한 것으로 나타났다. 본 연구는 자연스러운 대화를 통해 서비스를 제공하는 인공지능의 감성적인 요소와 금융 업무를 수행하는 기능적인 요소를 모두 고려해야 하는 금융 챗봇 사용자들의 심층적인 이해를 필요로 하는 사용자 경험 향상을 위한 자료로 활용될 수 있다.
Online retailers' offline channel expansion is rapidly growing as an important consumer incentive strategy, despite the enormous initial costs of establishing a store. This study focuses on the offline channel operation of online shopping malls, and examines the effects and influencing factors of the channel expansion strategy from a consumer perspective. In-depth interviews were conducted with ten customers in their 20s and 30s who had visited online retailers' stores or purchased products. Major issues were extracted based on the framework of a channel effect mechanism proposed by Cao and Li (2015). Subsequently, it was found that existing online retailers could enhance brand image and perception by expanding their channels to offline stores. It was also emphasized that the consumer trust on the quality of the product in offline stores is a key variable, and it has a significant influence on consumer's continuous purchase and revisit intention. This study showed that borderless channel integration was the most important task when expanding channels of online retailers. So it will be necessary to strive for an omni-channel strategy so that channel integration can be strategically executed and consumers can interact regardless of channels.
The replacement of damaged components is an important task for long-span bridges. Conventional strategy for component replacement is to close the bridge to traffic, so that the influence of the surrounding environment is reduced to a minimum extent. However, complete traffic interruption would bring substantial economic losses and negative social influence nowadays. This paper investigates traffic control technologies without interruption for component replacement of long-span bridges. A numerical procedure of traffic control technologies is proposed incorporating traffic microsimulation and site-specific data, which is then implemented through a case study of cable replacement of a long-span cable-stayed bridge. Results indicate traffic load effects on the bridge are lower than the design values under current low daily traffic volume, and therefore cable replacement could be conducted without traffic control. However, considering a possible medium or high level of daily traffic volume, traffic load effects of girder bending moment and cable force nearest to the replaced cable become larger than the design level. This indicates a potential risk of failure, and traffic control should be implemented. Parametric studies show that speed control does not decrease but increase the load effects, and flow control using lane closure is not effectual. However, weight control and gap control are very effective to mitigate traffic load effects, and it is recommended to employ a weight control with gross vehicle weight no more than 65 t or/and a gap control with minimum vehicle gap no less than 40 m for the cable replacement of the case bridge.
본 연구는 미용특성화고등학교 학생들의 학업적 자기효능감이 학습몰입에 어느 정도 영향을 미치는지를 분석하여 학생들의 학습지도에 필요한 기초자료를 제공하고자 한다. 이를 위해 B광역시와 N시에 소재한 미용특성화고등학교 327명의 학생들을 대상으로 조사한 설문지를 SPSS WIN 21.0 프로그램을 사용하여 분석하였다. 연구결과, 학업적 자기효능감이 학습몰입에 유의미한 영향을 미침을 알 수 있었고, 특히 하위요인 중 자기조절 효능감, 과제난이도 선호가 중요한 요인임을 확인할 수 있었다. 이와 같은 결과를 토대로 학습을 지도하는 교사가 시험이나 수업에서 기술과 학문을 적절히 융합한 수준별, 단계별 자료를 제시하여 학생들의 학업성취 경험을 갖게 해줌으로써 학업적 자기효능감 향상에 도움을 줄 필요가 있다.
현재 심층 신경망 이론 및 응용 연구의 빠른 개발로 얼굴 인식의 효과가 향상되고 있다. 그러나 심층 신경망 계산의 복잡성과 탐지 환경의 복잡성으로 인해 얼굴을 빠르고 정확하게 감지하는 방법이 주요 문제가 된다. 이 논문은 FDDB, LFW 및 FaceScrub 공개 데이터 세트를 훈련 표본을 사용하는 단순한 MTCNN 모델을 기반으로 둔다. MTCNN 모델을 분류하고 소개하면서 학습 훈련 속도를 높이고 성능을 향상하는 방법을 모색합니다. 본 논문에서는 다이내믹 이미지 피라미드 기술을 이용하여 기존 이미지 Pyramid 기술을 대체하여 샘플을 분할하고 MTCNN 모델의 OHEM을 훈련에서 제거하여 훈련 속도를 향상시켰다.
Since the original report on ferroelectricity in Si-doped HfO2 in 2011, fluorite-structured ferroelectrics have attracted increasing interest due to their scalability, established deposition techniques including atomic layer deposition, and compatibility with the complementary-metal-oxide-semiconductor technology. Especially, the emerging fluorite-structured ferroelectrics are considered promising for the next-generation semiconductor devices such as storage class memories, memory-logic hybrid devices, and neuromorphic computing devices. For achieving the practical semiconductor devices, understanding polarization switching kinetics in fluorite-structured ferroelectrics is an urgent task. To understand the polarization switching kinetics and domain dynamics in this emerging ferroelectric materials, various classical models such as Kolmogorov-Avrami-Ishibashi model, nucleation limited switching model, inhomogeneous field mechanism model, and Du-Chen model have been applied to the fluorite-structured ferroelectrics. However, the polarization switching kinetics of fluorite-structured ferroelectrics are reported to be strongly affected by various nonideal factors such as nanoscale polymorphism, strong effect of defects such as oxygen vacancies and residual impurities, and polycrystallinity with a weak texture. Moreover, some important parameters for polarization switching kinetics and domain dynamics including activation field, domain wall velocity, and switching time distribution have been reported quantitatively different from conventional ferroelectrics such as perovskite-structured ferroelectrics. In this focused review, therefore, the polarization switching kinetics of fluorite-structured ferroelectrics are comprehensively reviewed based on the available literature.
객체 검출 및 인식 과정은 컴퓨터비전 분야에서 매우 중요한 과업으로써, 관련 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 실제 객체 인식 과정에서는 학습된 이미지 데이터와 테스트 이미지 데이터간 해상도 차이로 인하여 인식기의 정확도 성능이 저하되는 문제가 종종 발생한다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 객체 인식 정확도 향상을 위한 이미지 초해상도 기법을 제안하여 객체 인식 및 초해상도 통합 프레임워크를 설계하고 개발하였다. 세부적으로는 11,231장의 차량 번호판 훈련용 이미지를 웹 크롤링, 인조데이터 생성 등을 통해 자체적으로 구축하고, 이를 활용하여 이미지 좌우 반전에 강인하도록 목적함수를 정의하여 이미지 초해상도 인공 신경망을 훈련시켰다. 제안 방법의 성능을 검증하기 위해 훈련된 이미지 초해상도 및 번호 인식기 1,999장의 테스트 이미지에 실험하였고, 이를 통해 제안한 초해상도 기법이 문자 인식 정확도 개선 효과가 있음을 확인하였다.
청소년의 진로 교육에서 다양한 교육적 시도가 이루어지고 있음에도 불구하고 진로성숙에 필요한 독서 방법을 제시하지 못하고 있다. 본 연구에서는 인지적 관점에서의 독서가 진로성숙에 미치는 영향을 파악하고 이 과정에서 자기효능감의 매개효과를 확인하고자 한다. 2015 개정 교육과정에 제시된 독서방법을 차용하였으며 중학생을 대상으로 인터뷰를 진행하고 설문 데이터를 통계적으로 분석하여 독서방법, 자기효능감, 진로성숙의 관계를 확인하였다. 연구 결과 비판적 읽기는 진로 결정성, 확신성에 영향을 주며 감상적 읽기와 창의적 읽기는 진로 준비성에 영향을 미쳤다. 또한 비판적 읽기는 자기효능감의 자신감, 자기조절효능감, 과제난이도선호에 영향을 미치고 창의적 읽기는 자기조절효능감에 영향을 미쳤다. 비판적 읽기는 자기효능감을 매개하여 진로성숙에 영향을 주는 것을 확인하였다. 본 연구는 진로독서교육에서 진로성숙과 자기효능감 발달을 위한 학습요소를 밝혔다는 점에서 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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