진단의 높은 정확성을 유지하기 위하여 영상 품질의 정기적인 quality assurance (QA) 검사는 필수적이다. 이 연구의 목적은 2006년부터 2015년까지 시간에 따른 (2006, 2009, 2012, 2015) computed radiography (CR) system의 modulation transfer function (MTF: 변조전달함수), the noise power spectrum (NPS: 잡음전력스펙트럼) and the detective quantum efficiency (DQE: 양자검출효율)를 측정하여 평가 하는 것이다. 우리는 edge method를 이용하여 pre-sampled MTF를 구하였고 international electrotechnical commission standard IEC: 62220-1의 RQA5가 측정에 적용되었으며, X선관 초점으로부터 CR 표면까지의 거리는 150 cm이며, 부가필터 21 mmAl을 사용하였다. 관전압은 $72{\pm}2kVp$였으며 관전압을 1~2 kVp조절하여 HVL이 $7.1{\pm}1mmAl$되도록 하였다. 연구결과는 MTF의 공간주파수 50% ($mm^{-1}$)에서 사용 기간 별로 2006년은 1.54, 2009년은 1.14, 2012년은 1.12, 2015년은 1.38 이었고 공간주파수 10% ($mm^{-1}$)에서 사용 기간 별로 2006년은 2.68, 2009년은 2.44, 2012년은 2.44, 2015년은 2.46 이었다. 각각의 노이즈 분포는 2006년이 가장 낮은 노이즈 분포를 보였으며 2015, 2009, 2012 순으로 낮은 노이즈 분포를 나타내었다. Peak DQE와 $1mm^{-1}$에서도 2006년이 가장 우수한 DQE를 보였으며 2015년, 2009년, 2012년 순으로 DQE값을 나타내었다. 정확한 진단을 위하여 주기적인 CR 시스템의 유지보수가 필요하며 본 연구는 CR 시스템의 QA 및 수행성능 평가에 기초가 될 것으로 생각된다.
KOSPI200 선물 트레이딩을 위해 업계에서는 여러 전략으로 포트폴리오를 구성해서 운용한다. 동일한 전략 모음을 갖고 있더라도 포트폴리오를 어떻게 구성하느냐에 따라 수익은 크게 차이가 난다. 시장 상황에 맞는 전략들로 포트폴리오를 구성하는 것은 오랜 경험과 탁월한 노하우가 있어야하는 어려운 작업이다. 본 논문에서는 SVM을 활용하여 쉽고 빠르게 적절한 전략 포트폴리오를 구성하는 방법을 제시하였다. 본 논문에서 제안한 시스템의 성과는 벤치마킹의 성과와 비교하여 2배 이상의 수익을 내는 것을 확인하였다. 1990.01.03~2011.11.04 동안의 KOSPI200 데이터 중 이전 80%의 데이터로 학습을 하고 최근 20%의 데이터로 성능을 시험하였다. 각 전략별로 선택여부를 판별하는 SVM모델을 만들고 그 결과를 바탕으로 포트폴리오를 구성하였다. 벤치마킹을 위해 KOSPI200 선물을 2계약 매수한 경우의 수익, 시험 시작 직전 30일간 최고 수익을 낸 2개 전략의 수익, 실제 최고 수익을 낸 전략 2개를 보유했을 때의 수익과 비교하였다. 매매 비용을 반영하지 않을 때는 벤치마킹은 132.2~510.37pt의 수익을 냈고, 본 시스템은 1072.36~1140.91pt의 수익을 보여주었다. 그리고 거래비용을 감안하면 벤치마킹은 130.44~502.41pt의 수익을 냈고, 본 시스템은 706.22pt~768.95pt의 수익을 나타내었다. 본 논문은 기계학습을 통한 전략 포트폴리오를 구성하는 방안이 유의미하며 실전에 활용할 수 있음을 보여주었다. 이를 바탕으로 여러 전략과 다양한 시장에 적용해서 안정성을 검증하면 견고한 상용 솔루션으로 발전시킬 수 있을 것이다. 그리고 자금관리 기법을 더 반영한다면 수익을 더욱 크게 향상시킬 수 있을 것이다.
그 동안의 기업 정보화 성과 관련 연구들은 정보화 자체의 구축 완성도 및 그 재무적 효과에 초점을 맞추고 있어 정보화의 방향성이 경영전략을 지원할 수 있는지에 대한 연구가 미흡하였다. 기업의 정보화를 통해 기업의 경영전략 이행이 주도될 수 있는지, 주요 메커니즘 요인과 정보화 성과와의 연관관계 대한 검증이 필요하며, 이는 정보화 성공요인들을 경영학적 관점으로 재해석하는 연구가 필요하다는 것을 의미한다. 본 연구는 국내 대표적인 IT서비스 기업의 사례를 중심으로 3가지 선택, 학습 그리고 조정 메커니즘 관점에서 기업이 정보화 성과창출 과정에서 어떠한 메커니즘 요인이 적용되고 있는지에 대한 문제를 중심으로 연구하였다. 본 연구를 수행한 결과 8개의 명제를 도출하였다. 기업의 주체는 정보화 성과 실현을 위해 조직의 정보역량 확보를, 조직 분권화 문제 해결을 위해서는 정보화 투자를 가장 중요한 전략적 요인으로 선택하였다. 또한, 산업 내 경쟁이 치열해질수록 정보화 투자가 기업의 전략 실행의 활용 수단으로 전환되었고, 공식화된 프로세스나 정보기술을 통해 투자 의사결정 활동이 이루어지고 있었다. 조직의 차별화된 역량은 기술지식 습득을 중심으로 이루어지며 조직의 지식은 정보시스템을 통해 전사로 확대되고 있음을 알 수 있었다. 그리고 정보화 변화관리와 외부 협력업체 관리가 조직의 중요한 조정 요인으로 인식되고 있음을 발견하였다. 본 연구의 시사점은 선행 정보화 성과 관련 연구에서 실증적으로 다루지 못한 메커니즘 요인에 대해 직접적으로 사업 담당 임원, 정보화 담당 임원 등의 경험을 바탕으로 사례연구를 진행했기 때문에 IT서비스 기업의 정보화 성과를 위해 중점적으로 관리해야 할 요인들에 대해 실무적인 시각을 제공해 줄 수 있다고 생각하며 IT서비스 기업에 대해 최초로 SER-M 프레임워크를 적용하였기 때문에 정보화 성과 창출을 위한 메커니즘 요인에 대한 보다 깊은 이해와 경험적 사례를 바탕으로 타 산업군의 기업에도 적용할 수 있는 학문적인 기여를 제공할 수 있다고 생각된다.
이 연구에서는 중소기업 특성화고 인력양성사업과 취업맞춤반의 성과 목표에 대한 타당도와 만족도를 분석함으로써 중소기업 특성화고 인력양성사업과 취업맞춤반의 효과적인 운영을 위한 시사점을 제시하기 위하여 107개 중소기업 특성화고 인력양성사업 참여 학교(공업 농업 계열)의 담당 교원 총 166명을 대상으로 설문조사를 시행하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 중소기업 특성화고 인력양성사업의 담당 교원은 본 사업의 목적을 특성화고의 취업 확대와 중소기업의 인력 제공으로 인식하고 있다. 그리고 본 사업이 학교 성과 향상에 중요하며 실제로도 성과 향상에 긍정적으로 영향을 미친다고 인식하고 있다. 둘째, 중소기업 특성화고 인력양성사업의 담당 교원은 중소기업에 대한 학생의 이해 증진, 중소기업에 대한 교원의 이해 증진, 특성화고에 대한 중소기업의 이해 증진, 학생의 직업관 함양, 취업 과정을 기반으로 한 진로지도 프로그램의 체계화, 산학협력 교육 강화, 학생의 기술수준 향상, 현장견학보다 현장체험 및 실습 위주의 현장학습 실시, 협약기업에 대한 맞춤형 기능인력 양성, 학생의 현장적응력 제고, 중소기업 취업률 제고, 중소기업 취업 기회 확대, 학교와 중소기업 간 취업 연계 기반 마련, 자기 조직(학교)의 외부에 대한 홍보, 산학협력 기회 확대, 산업 업종별 협회 및 단체와 학교 간 협력 체계 구축, 공동 교육 채용을 위한 취업 연계 모델 도입 및 운영, 교원의 현장 전문성 강화가 본 사업의 성과 목표로 타당하다고 인식하고 있다. 그러나 산학협력 교육 강화, 중소기업 취업률 제고를 제외한 나머지 성과 목표의 달성 정도에 대한 만족도는 타당도에 비해 상대적으로 낮다. 셋째, 중소기업 특성화고 인력양성사업의 담당 교원은 학생의 취업 기회 확대, 양질의 취업처 발굴, 산학협력 기회 확대, 현장 중심 교육 실시, 학생의 전공 기초 및 심화 기술 향상, 학생의 직무 수행에 필요한 문해 수리 팀워크 커뮤니케이션 능력 향상, 학생의 업무 태도 향상, 학생의 바람직한 진로 탐색 결정이 취업맞춤반의 성과 목표로 타당하다고 인식하고 있다. 그러나 성과 목표의 달성 정도에 대한 만족도는 타당도에 비해 상대적으로 낮다.
새롭고 혁신적인 기술을 확보하기 위한 방안으로 많은 기업들은 기술력 있는 스타트업에 투자를 하고 인수하여 왔다. 스타트업들은 일반적으로 규모가 작고 과거 사업 경력이 작기 때문에 기술력 및 사업성 검증 방법에 한계가 있어 인수할 때 여러 가지 위험이 따른다. 그래서, 경쟁력 있는 스타트업을 발굴하고 투자를 집행하는 부분에 있어서 벤처캐피탈은 중요한 역할을 한다. 독립벤처캐피탈(Independent Venture Capital)은 일반적으로 재무적인 수익을 중요시하는 반면 기업에서 투자 담당 역할을 하는 기업벤처캐피탈(Corporate Venture Capital)은 전략적인 관점에서 모기업과의 비즈니스 시너지를 중시하고 있다. 기술의 발전이 급속하게 이루어지고 신기술의 보유 여부가 기업의 경쟁력을 좌우하는 산업계 분야에선 기존 회사들은 혁신적인 기술을 보유한 스타트업에 지분 투자를 통해 투자 포트폴리오로 편입시키고 같이 협업을 진행하며 포괄적인 협력을 위해서 인수를 진행한다. 또한, 기존 투자한 회사들의 포트폴리오 관리를 통해서 업계의 정보를 얻고 이를 활용해서 신규 투자 및 인수를 진행한다. 본 논문에서는 미국에 상장된 주요 기업들이 기업벤처캐피탈을 통해 진행한 투자활동 및 모기업과 스타트업에 미치는 효과를 회귀분석을 통해 검증하였고 모기업의 인수 성과는 주가 분석에 기반을 둔 이벤트 스터디(Event Study) 또는 사건연구라 불리는 방법론을 통해 분석하였다. 스타트업의 기준은 창업 후 12년 이하의 회사로 규정하였고 분석 결과 투자 규모 및 횟수가 큰 기업벤처캐피탈을 보유한 모기업 일수록 적극적으로 스타트업을 인수하는 것으로 나타났다. 또한 기업벤처캐피탈이 재무적 목적의 투자 활동을 증가시킬 경우 모기업의 인수활동에 음(-)의 영향을 미치는 것을 알 수 있고, 기업벤처캐피탈이 기존에 투자한 포트폴리오 내에 있는 회사를 모기업이 인수할 경우 그렇지 않은 경우에 비해서 인수 성과가 증가하는 것으로 나타났다.
본 연구는 개인투자자들의 투자의사결정에 도움을 주고자, 증권신고서의 TF-IDF 텍스트 분석과 기계학습을 이용해 공모주의 상장 5거래일 이후 주식 가격 등락을 예측하는 모델을 제시한다. 연구 표본은 2009년 6월부터 2020년 12월 사이에 신규 상장된 691개의 국내 IPO 종목이다. 기업, 공모, 시장과 관련된 다양한 재무적 및 비재무적 IPO 관련 변수와 증권신고서의 어조를 분석하여 예측했고, 증권신고서의 어조 분석을 위해서 TF-IDF (Term Frequency - Inverse Document Frequency)에 기반한 텍스트 분석을 이용해 신고서의 투자위험요소란의 텍스트를 긍정적 어조, 중립적 어조, 부정적 어조로 분류하였다. 가격 등락 예측에는 로지스틱 회귀분석(Logistic Regression), 랜덤 포레스트(Random Forest), 서포트벡터머신(Support Vector Machine), 인공신경망(Artificial Neural Network) 기법을 사용하였고, 예측 결과 IPO 관련 변수와 증권신고서 어조 변수를 함께 사용한 모델이 IPO 관련 변수만을 사용한 모델보다 높은 예측 정확도를 보였다. 랜덤 포레스트 모형은 1.45%p 높아진 예측 정확도를 보였으며, 인공신공망 모형과 서포트벡터머신 모형은 각각 4.34%p, 5.07%p 향상을 보였다. 추가적으로 모형간 차이를 맥니마 검정을 통해 통계적으로 검증한 결과, 어조 변수의 유무에 따른 예측 모형의 성과 차이가 유의확률 1% 수준에서 유의했다. 이를 통해, 증권신고서에 표현된 어조가 공모주의 가격 등락 예측에 영향을 미치는 요인이라는 것을 확인할 수 있었다.
본 연구는 민속예술인 춤이 놀이문화에서 분리되어 독자적인 춤 예술이 되면서 예술적 의미로 규정되는 춤 분석을 어떻게 할 것인가에 있다. 특히 한국의 민속예술인 춤은 두레와 같은 성격의 공동체적 성향이 강하고, 독자적인 개인 예술이라기보다는 함께 아우르는 예술로서 같은 형식과 리듬의 반복적 양식을 당연히 택할 수밖에 없었을 것이다. 그런 의미에서 독자적인 형식의 춤은 근대화가 될 무렵 무대화의 영향으로 더욱 섬세해지고 예술적인 면모를 갖춰갔다고 단언하기에 앞서, 민속춤의 기저에는 독자성을 추구하기에 충분한 기량의 예술적 소재가 다량 있었다고 보는 견해이다. 그 중 설장고 놀이에서 설장고춤으로의 예술적 변용은 현재 한국을 대표할 만한 독자적인 예술로서 우리민족의 흥과 신명이 여실이 드러난 단연 돋보이는 종목이다. 따라서 본 연구는 전통예술의 나아가야 할 한 단면을 춤이 독자적으로 어떻게 구성되어 예술형태를 보이고 놀이에서 발전 되었는가에 대해 분석하는데 의의가 있다. 그 중 설장고의 놀이적 변형과 현재 춤으로 무대에서 선보이고 있는 설장고춤에 대해 호남우도 농악의 멋을 고스란히 간직하고 있는 이경화 설장고춤을 중심으로 텍스트 읽기를 한 것이다. 과적으로 독창적인 구성이 돋보이는 가락과 춤사위가 함께 조화를 이루고 있는 양식에서 춤을 통해 기예를 표출하고 점차 세련된 기교로 발전해 과는 과정에 이경화의 설장고춤은 전통을 향해 새로운 시도를 한 것으로 보인다. 즉 민속춤의 예술화에 있어서 놀이적 성향인 농악의 설장고 춤사위를 미적 형식으로 승화해 무대기법으로서도 세련된 양식을 도입하고 있었다. 이는 전통과 재창조라는 예술의 교훈을 현실성 있게 정립한 민속예술의 표본이라고 할 수 있다. 따라서 교육적 효과를 모색하고 한국적 정서를 기반으로 창작의 실현을 극대화할 필요가 있다.
연구목적: 지진하중을 받는 교량 구조물의 동적 거동은 지진파의 특성 혹은 재료 및 기하학적 특성과 같은 많은 불확실성에 영향을 받는다. 하지만 모든 불확실성 인자가 교량 구조물의 동적 거동에 중요한 영향을 미치진 않는다. 영향성이 낮은 불확실성 인자까지 고려한 확률론적 내진성능 평가는 많은 계산비용이 요구되기 때문에 교량의 동적 거동에 미치는 영향을 고려하여 불확실성 인자는 식별되어야 한다. 따라서 본 연구는 I형 곡선 거더를 갖는 단경간 교량의 동적 거동에 영향을 미치는 주요 매개변수를 식별하기 위해 전역민감도 분석을 수행하였다. 연구방법: 지진파의 불확실성과 곡선 교량의 재료 및 기하학적 불확실성을 고려하여 유한요소 해석을 수행하였으며 해석결과를 기반으로 대리모델을 작성하였다. 결정계수와 같은 성능평가지료를 이용하여 대리모델을 평가하였으며 최종적으로 대리모델 기반의 전역 민감도 분석을 수행하였다. 연구결과: 지진하중을 받는 I형 곡선 거더의 응력응답에 가장 큰 영향을 미치는 불확실성 인자는 최대지반가속도(PGA), 교각의 높이(h), 강재의 항복응력(fy) 순으로 나타났다. PGA, h, fy의 주효과 민감도 지수는 각각 0.7096, 0.0839, 0.0352로 나타났으며 총 민감도 지수는 각각 0.9459, 0.1297, 0.0678로 나타났다. 결론: I형 곡선 거더의 응력응답은 입력운동의 불확실성에 대한 영향성이 지배적이며 각 불확실성 인자 사이의 교호작용에 큰 영향을 받는다. 따라서 입력운동의 개수 및 intensity measure과 같은 입력운동의 불확실성에 대한 추가적인 민감도 분석과 곡선거더의 개수 및 곡률과 같은 구조적 불확실성까지 고려한 총 민감도 분석은 필요하다.
본 연구는 우리나라 국가 수준에서 스케일업 창업생태계의 구성요소에 대한 중요도와 만족도(현재 수준)를 창업 후 7년 이내의 스타트업 창업자들을 대상으로 설문을 실시하고 구성요소별 스케일업 정책 방향을 IPA(importance-performance analysis) 분석을 활용하여 분석하는 데 목적이 있다. 창업생태계의 주체자인 창업자들의 인식은 창업의 양과 질에 영향을 주기 때문에 스케일업 구성요소에 대한 인식을 분석 하고 진단해 보는 연구가 필요하다. 국가 경제와 창업생태계의 발전을 위해서는 스타트업에서 스케일업, 유니콘으로 부상하는 기업들이 배출되어야 하고 이를 위해서는 스케일업 창업생태계를 위한 요소들이 필요하다. 본 연구의 주요 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 창업자들이 인식하는 스케일업 창업생태계 구성요소의 중요도 순위는 '성장단계별 자금 지원', '기업 맞춤형 스케일업 지원', '규제 개선', '스케일업 전용 펀드', '투자 대형화', '기술 인재 육성'순으로 나타났다. 둘째, 중요도-만족도 매트릭스에서 향후 집중적으로 개선해야 하는 요인은 '범정부 통합 추진 계획', '스케일업 전문 조직 운영', '기업 맞춤형 스케일업 지원', '규제 개선', '한국 스케일업 모델 구축'으로 나타났다. 이에 따라, 스케일업 창업생태계를 위해 다양하고 대형화된 금융자본, 사업 분야별 스케일업 프로그램의 다양화, 스타트업과 스케일업 지원의 연계, 신기술 및 신산업 분야의 규제 완화, 기업 맞춤형의 스케일업 성장 역량 강화, 해외 네트워킹 기회 제공 등을 시사점으로 도출할 수 있다. 또한 국내 스케일업 창업생태계 구성요소를 도출하고 이에 대한 인식을 진단한 연구로 정책 실무와 학술적으로 기여할 것으로 본다.
경제성장과 산업 발전에 따라 반도체 제품부터 SMT 제품, 전기 배터리 제품에 이르기 까지 많은 전자통신 부품들의 제조과정에서 발생하는 철, 알루미늄, 플라스틱 등의 이물질로 인해 제품이 제대로 동작하지 않거나, 전기 배터리의 경우 화재를 발생하는 문제까지 심각한 문제로 이어질 가능성이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 초음파나 X-ray를 이용한 비파괴 방법으로 제품 내부에 이물질이 있는지 판단하여 문제의 발생을 차단하고 있으나, X-ray 영상을 취득하여 이물질이 있는지 판정하는 데에도 여러 한계점이 존재한다. 특히. 크기가 작거나 밀도가 낮은 이물질들은 X-Ray장비로 촬영을 하여도 보이지 않는 문제점이 있고, 잡음 등으로 인해 이물들이 잘 안 보이는 경우가 있으며, 특히 높은 생산성을 가지기 위해서는 빠른 검사속도가 필요한데, 이 경우 X-ray 촬영시간이 짧아지게 되면 신호 대비 잡음비율(SNR)이 낮아지면서 이물 탐지 성능이 크게 저하되는 문제를 가진다. 따라서, 본 논문에서는 저화질로 인해 이물질을 탐지하기 어려운 한계를 극복하기 위한 5단계 방안을 제안한다. 첫번째로, Global 히스토그램 최적화를 통해 X-Ray영상의 대비를 향상시키고, 두 번째로 고주파 영역 신호의 구분력을 강화하기 위하여 Local contrast기법을 적용하며, 세 번째로 Edge 선명도 향상을 위해 Unsharp masking을 통해 경계선을 강화하여 객체가 잘 구분되도록 한다, 네 번째로, 잡음 제거 및 영상향상을 위해 Resdual Dense Block(RDB)의 초고해상화 방법을 제안하며, 마지막으로 Yolov5 알고리즘을 이용하여 이물질을 학습한 후 탐지한다. 본 연구에서 제안하는 방식을 이용하여 실험한 결과, 저밀도 영상 대비 정밀도 등의 평가기준에서 10%이상의 성능이 향상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.