• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권4호
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• pp.163-169
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• 2024

India is a developing nation and has come with comprehensive way in modernizing its reducing poverty, economy and rising living standards for an outsized fragment of its residents. The STEM (Science, Technology, Engineering, and Mathematics) education plays an important role in it. STEM is an educational curriculum that emphasis on the subjects of "science, technology, engineering, and mathematics". In traditional education scenario, these subjects are taught independently, but according to the educational philosophy of STEM that teaches these subjects together in project-based lessons. STEM helps the students in his holistic development. Youth unemployment is the biggest concern due to lack of adequate skills. There is a huge skill gap behind jobless engineers and the question arises how we can prepare engineers for a better tomorrow? Now a day's Industry 4.0 is a new fourth industrial revolution which is an intelligent networking of machines and processes for industry through ICT. It is based upon the usage of cyber-physical systems and Internet of Things (IoT). Industrial revolution does not influence only production but also educational system as well. IoT in academics is a new revolution to the Internet technology, which introduced "Smartness" in the entire IT infrastructure. To improve socio-economic status of the India students must equipped with 21st century digital skills and Universities, colleges must provide individual learning kits to their students which can help them in enhancing their productivity and learning outcomes. The major goal of this paper is to present a low cost, effective learning mechanism for STEM implementation using Raspberry Pi 3+ model (Single board computer) and Node Red open source visual programming tool which is developed by IBM for wiring hardware devices together. These tools are broadly used to provide hands on experience on IoT fundamentals during teaching and learning. This paper elaborates the appropriateness and the practicality of these concepts via an example by implementing a user interface (UI) and Dashboard in Node-RED where dashboard palette is used for demonstration with switch, slider, gauge and Raspberry pi palette is used to connect with GPIO pins present on Raspberry pi board. An LED light is connected with a GPIO pin as an output pin. In this experiment, it is shown that the Node-Red dashboard is accessing on Raspberry pi and via Smartphone as well. In the final step results are shown in an elaborate manner. Conversely, inadequate Programming skills in students are the biggest challenge because without good programming skills there would be no pioneers in engineering, robotics and other areas. Coding plays an important role to increase the level of knowledge on a wide scale and to encourage the interest of students in coding. Today Python language which is Open source and most demanding languages in the industry in order to know data science and algorithms, understanding computer science would not be possible without science, technology, engineering and math. In this paper a small experiment is also done with an LED light via writing source code in python. These tiny experiments are really helpful to encourage the students and give play way to learn these advance technologies. The cost estimation is presented in tabular form for per learning kit provided to the students for Hands on experiments. Some Popular In addition, some Open source tools for experimenting with IoT Technology are described. Students can enrich their knowledge by doing lots of experiments with these freely available software's and this low cost hardware in labs or learning kits provided to them.

• 생물환경조절학회지
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• 제32권4호
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• pp.434-441
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• 2023

식물의 잎의 크기나 면적을 아는 것은 생장을 예측하고 실내 농장의 생산성의 향상에 중요한 요소이다. 본 연구에서는 상추 잎 사진을 이용해 엽장과 엽폭을 예측할 수 있는 CNN기반 모델을 연구하였다. 데이터의 한계와 과적합 문제를 극복하기 위해 콜백 함수를 적용하고, 모델의 일반화 능력을 향상시키기 위해 K겹교차 검증을 사용했다. 또한 데이터 증강을 통한 학습데이터의 다양성을 높이기 위해 image generator를 사용하였다. 모델 성능을 비교하기 위해 VGG16, Resnet152, NASNetMobile 등 사전학습된 모델을 이용하였다. 그 결과 너비 예측에서 R² 값0.9436, RMSE 0.5659를 기록한 NASNetMobile이 가장 높은 성능을 보였으며 길이 예측에서는 R² 값이 0.9537, RMSE가 0.8713로 나타났다. 최종 모델에는 NASNetMobile 아키텍처, RMSprop 옵티마이저, MSE 손실 함수, ELU 활성화함수가 사용되었다. 모델의 학습 시간은 Epoch당평균73분이 소요되었으며, 상추 잎 사진 한 장을 처리하는 데 평균0.29초가 걸렸다. 본 연구는 실내 농장에서 식물의 엽장과 엽폭을 예측하는 CNN 기반 모델을 개발하였고 이를 통해 단순한 이미지 촬영만으로도 식물의 생장 상태를 신속하고 정확하게 평가할 수 있을 것으로 기대된다. 또한 그 결과는 실시간 양액 조절 등의 적절한 농작업 조치를 하는데 활용됨으로써 농장의 생산성 향상과 자원 효율성을 향상시키는데 기여할 것이다.

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제54권1호
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• pp.71-79
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• 2003

연구배경 : 원인 미상의 미만성 폐침윤이 있는 경우, 기관지폐포세척술(bronchoalveolar lavage; BAL)이 진단에 유용하나, 심한 저산소혈증이 있는 환자에서는 수기 중 저산소혈증의 악화에 대한 우려로 BAL을 시행하지 못하거나 기관내삽관 후 시행하는 경우가 많다. 이에 저자들은 심한 저산소혈증 환자에서 BAL 시행 시 안면마스크를 통한 지속성 기도양압(continuous positive airway pressure; CPAP)을 시행하여, 이 방법의 유용성 및 안정성을 평가하기 위해서 본 연구를 시행하였다. 방법 : 2001년 1월 2000년 8월까지 삼성서울병원에 입원한 환자 중, 진단적 BAL이 필요하면서 심한 저산소혈증(안면마스크로 산소 10 L/min 공급 시 $PaO_2/F_IO_2\;ratio{\leq}200$)이 있는 환자들을 대상으로 하였다. 기존의 인공호흡기와 안면마스크를 이용하여 흡입산소분율 1.0로 CPAP $5{\sim}6cmH_2O$를 BAL 시행 10분 전부터 BAL 종료 30분 후까지 적용하였다. 기관지내시경은 T-튜브를 통해 구강으로 삽입하여 통상적인 방법으로 BAL을 시행하였다. 수기 전, 직후, 수기 후 30분, 90분과 24시간에 여러 생리학적 지표와 가스교환지표들을 측정하였다. 결과 : (1) 총 7명(남:여=4:3)의 환자를 대상으로 하였으며 연령 중앙값은 56세였다. (2) CPAP 적용 전 $PaO_2$는 $78{\pm}16mmHg$였으며 CPAP 적용 후 $269{\pm}116mmHg$으로 유의하게 증가하였으며(p=0.018) BAL시행 후와 30분 후 $PaO_2$의 유의한 감소는 관찰되지 않았다. 수기 중 $SpO_2$가 90% 미만으로 감소한 환자는 한 명도 없었다. (3) 수기 직후 $PaCO_2$의 유의한 증가, pH의 유의한 감소가 관찰되었으나 수기 후 30분만에 회복되었다. (5) 시행 중 출혈, 기흉, 감염, 혈역학적 합병증은 발생하지 않았으며, 세명의 환자(43%)에서 수기와 무관하게 기저 질환의 진행으로 기관내삽관을 필요로 하였다. 결론 : 심한 저산소혈증 환자에서 안면마스크를 이용한 CPAP을 적용하여 BAL을 시행하면, 수기 시 저산소혈증의 위험 없이 안전하게 검사를 시행할 수 있을 것으로 사료된다.

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제43권6호
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• pp.882-893
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• 1996

연구배경: 고립성 폐결절의 3분의 1이상이 악성결절로 알려져 있으나 고립성 폐결절로 발견될 때는 상당수에서 치유 가능한 병기이다. 국내는 특성상 결핵종이 많아 고립성 폐결절의 진단에 주의를 요한다. 현재 까지 사용되고 있는 진단수기들로 진단이 되지 않아 때에 따라서는 불필요한 개흉술을 해야되는 경우가 많은 실정이다. 최근 새로운 비침습적 진단수기인 FDG-PET가 악성과 양성의 감별진단에 활발히 사용되고 있다. 방법: 1994년 9월부터 1995년 9월까지 삼성서울병원에 내원한 환자중 6cm 마만의 고립성 폐 결절을 가진 34명의 환자를 대상으로 전향적 연구를 시행하였다. 모든 환자는 단순흉부방사선촬영, 흉부전산화단층촬영 그리고 FDG-PET를 시행한 후 FDG-PET의 결과와 객담세포진 검사 경피적흡인세침술, 기관지경검사와 개흉술 의 조직학적 결과와 비교하여 FDG-PET의 정확도를 비교하였다. PET영상은 SUV 값이 4.0이상이고 시간-방사능 곡선(t ime-activity curve)이 지속적으로 증가하는 경우를 악성으로 판정하였다. 결과: 1) 악성결절($3.1{\pm}1.5cm$, $mean{\pm}SD$)과 양성결절($2.8{\pm}1.0cm$, $mean{\pm}SD$)의 크기에는 의의있는 차이가 없었다(P=0.407). 2) 악성결절의 최대 SUV는 $6.9{\pm}3.7$($mean{\pm}SD$)로써 양성결절의 $2.7{\pm}1.7$($mean{\pm}SD$) 보다 의미있게 높았으며 시간-방사능 곡선은 악성결절에서 지속적인 증가를 보였다(P< 0.05). 3) FDG-PET는 18명의 악성결절중 15명을 악성으로 진단하고 3 례의 위음성을 보였다. 3 례의 위음성은 모두 2cm미만의 비점액성의 세기관지폐포암이었다. 4) FDG- PET는 83% 의 민감도, 100%의 특이도, 100%의 양성예측도와 84%의 음성예측도를 보였다. 결론: 고립성 폐결절에서 FDG-PET는 악성결절과 양성결절의 감별진단에 높은 정확도를 보이는 비침습적 진단수기로써 불필요한 시술로 인한 이환율과 사망율을 줄이고 필요시는 개흉술의 근거를 줄 수 있는 새로운 진단수기 로 사료된다.

• Strategy21
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• 통권46호
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• pp.239-276
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• 2020

유엔 안전보장이사회(UNSC, United Nations Security Council) 주도의 경제제재는 초창기 '포괄적 경제제재(comprehensive sanctions)' 모델에서 '스마트 경제제재(smart sanctions)' 모델로 발전하고 있다. 유엔 안보리는 직접적인 무력개입(military intervention)보다 규범적 비용(normative costs)과 부담이 덜한 경제제재를 통해 대상 국가의 손익계산법(cost-benefit calculation)을 바꿔 행동변화를 이끌어내려고 했으나, '포괄적 경제제재'에 따른 비용 대부분이 일반 대중에게 전가되면서, 인도적 위기(humanitarian crisis) 사태를 초래하고, 대상 국가의 내부 결속력을 강화하는 역설적인 상황을 만들었다. 이에 따라 정책 결정 과정에 직접적으로 관여하는 지도자와 정치 엘리트를 대상으로 자산을 동결(asset freeze)하거나 여행금지(travel ban) 조치 등을 집중적으로 하는 '스마트 제재'가 탄생하였다. 대북한 경제제재 또한 '스마트 경제제재' 모델로 점차 발전하여 그 효과성을 나타내고 있다. 특히 최근의 결의안(resolutions)을 통해 석탄 수출을 전면 금지하고, 원유 수입을 제한함에 따라 지표상 가시적인 성과가 나타나고 있고, 2018년부터 한국, 미국과 평화협상에 나서면서 제재완화를 촉구하는 등, 위와 같은 '스마트' 대북제재가 북한의 행동변화를 이끌어내고 있음을 알 수 있다. 대북제재의 효과성은 북한의 대외무역규모(total trade volume) 변화량을 통해 측정할 수 있는데, '포괄적 경제제재'의 성격에 가까운 초기의 대북제재 결의안 채택 이후에는 북한 대외무역규모가 감소한 경우도 있지만 도리어 증대된 경우도 있었다. 그러나 석탄 수출 금지 및 원유 수입 제한 조치를 담은 2016, 2017년의 결의안 이후에는 북한 대외무역규모가 2016년 약 65억 달러에서 2017년 약 55억 달러로, 2018년에는 약 28억 달러로 대폭 감소한 사실을 발견할 수 있다. 북한의 대외무역은 정권의 자금줄과 같기 때문에 대외무역규모의 감소는 곧 '스마트 제재'의 효과와 같다. 대북경제제재의 효과성에 영향을 미치는 두 번째 조건은 중국의 대북제재 레짐(sanctions regime)에의 참여 여부다. 북한은 경제적으로 중국에 상당히 의존하고 있고, 이는 지표상으로도 명백히 나타나고 있다. 중국은 그 동안 북한의 지정학적인 가치 및 급변 사태 시 북-중 국경에서의 대규모 난민 발생 우려 등에 따라 직간접적으로 북한을 지지해왔지만, 북한 핵능력의 고도화에 따른 동북아시아 지역에서의 핵확산(nuclear proliferation) 우려, 미-중 무역분쟁에 따른 여파 등으로 대북제재 레짐에 성실히 참여할 것을 밝혔다. 실제로 중국의 대북한 석유 수출량이 감소하고, 북-중간 대외무역 총량 또한 2016년부터 지속적으로 감소하며, 대북경제제재에 중국의 참여가 제재 성공의 중요한 변수임을 증명했다. 효과적인 대북제재를 위한 마지막 요건은 북한의 경제제재 회피 노력 방지(prevention of North Korea's economic sanctions evasion efforts)다. 앞서 밝힌 바와 같이 석탄 수출과 원유 수입은 북한 정권의 자금줄이자 핵무력 고도화를 위한 필수 에너지원이다. 중국이 대북제재 레짐에의 참여를 선언한 상태에서 중국으로부터의 원유 수입량이 급감함에 따라 중동지역 등지로부터 바닷길을 통해 원유를 수입해야 하는데, 원유 수입량 제한에 따라 동중국해(East China Sea) 및 공해(high seas)상에서 선박 대 선박간 불법 환적(ship-to-ship illegal transshipment)을 실시하면서 대북제재를 무력화하고 있다. 유엔 대북제재위 산하 전문가 패널(Panel of Experts), 미 국무부(U.S. Department of State), 미 재무부 외부자산통제국(U.S. Department of the Treasury's Office of Foreign Assets Control, OFAC) 등은 보고서를 통해 북한의 해상 불법 환적 실태를 상세히 밝히고 있는데, 자동 선박 식별 장치(AIS, Automatic Identification System)의 허위 신호 송출(false signaling), 선박 등록 문서 위조(false certificate of registry)와 같은 방식으로 감시 및 단속을 회피하고 있는 실정이다. '스마트'한 대북제재 설계 및 중국의 참여로 대북제재가 북한의 행동 변화를 이끌어낼 수 있음이 확인되었지만, 국제사회의 눈을 피해 해상에서 만연하고 있는 불법 환적과 같은 행위는 효과적인 대북제재 실행의 마지막 퍼즐이라고 할 수 있다. 앞으로 해상에서의 불법 환적 행위를 막기 위해 다음 세 가지 정책적 함의를 도출해낼 수 있다. 첫 번째는 가장 강력한 조치라고 할 수 있는 해상봉쇄(maritime blockade)에 대한 고려다. 전세계 물동량의 40%가 지나가는 말라카 해협(Malacca Strait)은 북한에게도 중요한 해상 교통로이다. 북한이 계속해서 결의안을 위반하고 공해상에서 불법 환적 행위를 자행할 경우, 말라카 해협에서 북한과 연계된 의심 선박을 검문 검색하고 차단(interdiction)하여 강제적인 방식으로 북한의 제재 회피 노력을 근절할 수 있다. 남중국해(South China Sea)에서 중국과 미국 간, 중국과 주변국 간 갈등이 격화됨에 따라 다국적군의 말라카 해협 봉쇄는 중국에게 달갑지 않겠지만, 유엔 대북제재 결의안에 명시되어 있는 의심 선박에 대한 검문 검색 행위임을 명백히 함과 동시에 다자간의 협조를 바탕으로 하여 규범적 정당성(normative justification)을 높인다면 충분히 실현 가능한 방안이다. 두 번째는 공해상에서의 불법 해상 환적에 대한 감시 강화와 증거 수집이다. 마지막 세번째는 대한민국의 다국적 해상 감시 활동에의 참여다. 북한의 대북제재 이행 여부는 한국의 안보와 직결되는 사안이다. 대북제재의 최종 목표는 북한 비핵화에 있고, 협상 테이블에 북한을 이끌어내는 데 제재가 효과적이라는 것이 드러났기 때문에 핵 위협의 당사자인 대한민국 또한 효과적인 제재 이행 여부 감시에 책임감을 가져야 한다.

• 지능정보연구
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• 제16권3호
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• pp.77-97
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• 2010

매매시점결정은 금융시장에서 초과수익을 얻기 위해 사용되는 투자전략이다. 일반적으로, 매매시점 결정은 거래를 통한 초과수익을 얻기 위해 언제 매매할 것인지를 결정하는 것을 의미한다. 몇몇 연구자들은 러프집합분석이 매매시점결정에 적합한 도구라고 주장하였는데, 그 이유는 이 분석방법이 통제함수를 이용하여 시장의 패턴이 불확실할 때에는 거래를 위한 신호를 생성하지 않는다는 점 때문이었다. 러프집합은 분석을 위해 범주형 데이터만을 이용하므로, 분석에 사용되는 데이터는 연속형의 수치값을 이산화하여야 한다. 이산화란 연속형 수치값의 범주화 구간을 결정하기 위한 적절한 "경계값"을 찾는 것이다. 각각의 구간 내에서의 모든 값은 같은 값으로 변환된다. 일반적으로, 러프집합 분석에서의 데이터 이산화 방법은 등분위 이산화, 전문가 지식에 의한 이산화, 최소 엔트로피 기준 이산화, Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 등의 네 가지로 구분된다. 등분위 이산화는 구간의 수를 고정하고 각 변수의 히스토그램을 확인한 후, 각각의 구간에 같은 숫자의 표본이 배정되도록 경계값을 결정한다. 전문가 지식에 의한 이산화는 전문가와의 인터뷰 또는 선행연구 조사를 통해 얻어진 해당 분야 전문가의 지식에 따라 경계값을 정한다. 최소 엔트로피 기준 이산화는 각 범주의 엔트로피 측정값이 최적화 되도록 각 변수의 값을 재귀분할 하는 방식으로 알고리즘을 진행한다. Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화는 Na$\ddot{i}$ve scaling 후에 그로 인해 분할된 범주값을 Boolean reasoning 방법으로 종속변수 값에 대해 최적화된 이산화 경계값을 구하는 방법이다. 비록 러프집합분석이 매매시점결정에 유망할 것으로 판단되지만, 러프집합분석을 이용한 거래를 통한 성과에 미치는 여러 이산화 방법의 효과에 대한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 러프집합분석을 이용한 주식시장 매매시점결정 모형을 구성함에 있어서 다양한 이산화 방법론을 비교할 것이다. 연구에 사용된 데이터는 1996년 5월부터 1998년 10월까지의 KOSPI 200데이터이다. KOSPI 200은 한국 주식시장에서 최초의 파생상품인 KOSPI 200 선물의 기저 지수이다. KOSPI 200은 제조업, 건설업, 통신업, 전기와 가스업, 유통과 서비스업, 금융업 등에서 유동성과 해당 산업 내의 위상 등을 기준으로 선택된 200개 주식으로 구성된 시장가치 가중지수이다. 표본의 총 개수는 660거래일이다. 또한, 본 연구에서는 유명한 기술적 지표를 독립변수로 사용한다. 실험 결과, 학습용 표본에서는 Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 방법이 가장 수익성이 높았으나, 검증용 표본에서는 전문가 지식에 의한 이산화가 가장 수익성이 높은 방법이었다. 또한, 전문가 지식에 의한 이산화가 학습용과 검증용 데이터 모두에서 안정적인 성과를 나타내었다. 본 연구에서는 러프집합분석과 의사결정 나무분석의 비교도 수행하였으며, 의사결정나무분석은 C4.5를 이용하였다. 실험결과, 전문가 지식에 의한 이산화를 이용한 러프집합분석이 C4.5보다 수익성이 높은 매매규칙을 생성하는 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.67-88
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• 2018

최근까지도 중소기업의 지속성장 및 경쟁력 확보에 대한 중요함을 인식함에 따라, 정부 차원에서의 유형 자원(R&D 인력, 자금 등)에 대한 지원이 주로 투입되어 왔다. 그러나 사업지원의 적절성이나 효과성, 효율성 면에서 서로 상충되는 정책부분이 존재하여 과소 지원이나 중복 지원 등 지원체계의 비효율성 문제가 제기되어온 것도 사실이다. 정부나 기업 관점에서는 중소기업의 한정된 자원으로 인해, 외부와의 협력을 통한 기술개발 및 역량강화가 기업의 경쟁우위를 창출하는 근간이라 보고 있으며, 이를 위한 가치창출 활동을 강조하고 있다. 기업 레벨에서의 지식생태계 구축을 통해 일련의 가치사슬로부터 기업거래 관계를 분석하고 결과를 가시화할 수 있는 밸류체인 네트워크 분석이 필요한 것도 이 때문이다. 특허/제품/기업명 검색을 통해 관련 제품의 정보나 특허 보유 기업의 기술(제품) 현황 정보를 제공하는 기술기회발굴시스템(Technology Opportunity Discovery system), 기업(재무)정보와 신용정보을 열람하게 해주는 CRETOP이나 KISLINE 등은 존재하고 있으나 밸류체인 네트워크 분석기반으로 유사(경쟁)기업의 리스트나 향후 거래 가능한 잠재 거래처 정보를 제공해주는 시스템은 부재한 실정이다. 따라서, 본 고에서는 KISTI에서 개발 운영중인 기업 비즈니스 전략수립 지원 파트너인 '밸류체인 네트워크 시스템(Value Chain Network System : VCNS)'을 중심으로, 탑재된 네트워크 기반 분석모듈의 유형, 이를 지원하는 참조정보 및 데이터베이스(D/B)의 구성 로직과 시스템 활용방안을 고찰하며, 산업구조를 이해하고 기업의 신제품 개발을 위한 핵심정보가 되고 있는 지능형 밸류체인 분석 시스템의 네트워크 가시화 기능을 살펴보기로 한다. 한 기업이 다른 기업 대비 경쟁우위를 확보하기 위해서는 보유 특허 또는 현재 생산하고 있는 제품에 대한 경쟁자 식별이 필요하며, 세부 업종별 유사(경쟁)기업을 탐색하는 일은 대상기업의 사업화 경쟁력 확보에 핵심이 된다. 또한 기업간 비즈니스 활동인 거래정보는 유사 분야로 진출할 경우 잠재 거래처 정보를 제공하는 중요한 역할을 수행한다. 이러한 기업간 판매정보를 기반으로 구축된 네트워크 맵을 활용하여 기업 또는 업종 수준의 경쟁자를 식별하는 일은 밸류체인 분석의 핵심모듈로 탑재될 수 있다. 밸류체인 네트워크 시스템(VCNS)은 단순 수집된 종래의 기업정보에 밸류체인(value chain) 및 산업구조 분석개념을 접목하여 개별 기업의 시장경쟁 상황은 물론 특정 산업의 가치사슬 관계를 파악할 수 있다. 특히 업종구조 파악, 경쟁사 동향 파악, 경쟁사 분석, 판매처 및 구매처 발굴, 품목별 산업동향, 유망 품목 발굴, 신규 진입기업 발굴, VC별 핵심기업 및 품목 도출, 해당 기업별 보유 특허 파악 등 기업 레벨에서의 유용한 정보분석 툴로 활용 가능하다. 또한, 거래처 정보 및 재무데이터로부터 분석된 결과의 객관성 및 신뢰성을 기반으로, 현재 국내에서 이용 중인 15,000여개 회원기업과 연구개발서비스업 종사자, 출연(연) 및 공공기관 등에서 사업평가 정보지원, R&D 의사결정 지원 및 중 단기 수요예측 전망 등 다양한 목적(용도)에 밸류체인 네트워크 시스템을 활용할 수 있을 것으로 기대된다. 기업의 사업경쟁력 강화를 위해 정부기관 및 민간 연구개발서비스 기업을 중심으로 기술(특허) 및 시장정보가 제공되어 왔으며, 이는 특허분석(등급, 계량분석 위주) 또는 시장분석(시장보고서 기반 시장규모 및 수요예측 위주)의 형태로 지원되어 왔다. 그러나 기업이 사업화진출 단계에서 겪게 되는 애로요인의 하나인 정보부족을 해결하는데 한계가 있었으며, 특히 경쟁기업 및 거래가능 기업 후보군에 대한 탐색정보는 입수하기 어려웠다. 본 연구를 통해 제안된 네트워크맵 및 보유 데이터 기반의 실시간 밸류체인 가시화 서비스모듈이 중견 중소기업이 당면한 신규시장 진출시 경쟁기업 대비 예상점유율, (예상)매출액 수준, 어느 기업을 컨택하여 유통망(원자재/부품에 대한 공급처, 완제품/모듈에 대한 수요처)을 확보할 지에 대한 핵심정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 향후 연구에서는 대체기업(또는 대체품목) 경쟁지표의 개발과 연구주체의 참여를 통한 경쟁요인별 지표의 고도화 연구, VCNS의 성능향상을 위한 데이터마이닝 기술 및 알고리즘을 추가 반영하도록 수행하고자 한다.

• 마케팅과학연구
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• 제18권1호
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• pp.115-139
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• 2008

IMF이후 경쟁의 심화와 적대적인 경영환경에 효과적으로 대응하고자 많은 호텔기업들이 구조조정을 실시해오고 있다. 이러한 구조조정은 인력감축을 동반하기 때문에 구조조정 과정에서 공정성을 지각하는데, 인력감축에서 살아남은 생존자들이 인력감축의 절차나 실무에서 불공정성을 지각할 때 상사에 대한 신뢰감이나 조직유효성을 감소시키는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구는 호텔기업을 대상으로 구조조정 이후 살아남은 생존자를 대상으로 정리해고의 공정성 지각이 경영진의 신뢰, 직무만족 및 조직몰입에 어떠한 영향을 미치는지를 살펴보고자 하는 것이다. 이러한 연구목적을 달성하기 위해 실증분석을 실시한 결과 잔류종업원들은 구조조정 과정에서 절차 공정성 및 분배 공정성을 높게 지각 할수록 경영진에 대한 신뢰감과 조직 몰입이 높아지는 것으로 나타났다. 그러나 구조조정 과정에서 절차 공정성을 높게 지각할수록 직무만족은 높아지는 것으로 나타났지만, 분배 공정성은 직무만족과는 인과관계가 없는 것으로 나타났다. 또한 구조조정 과정에서의 경영진에 대한 신뢰감이 높아질수록 직무만족이나 조직몰입은 높아지는 것으로 나타났다.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제15권3호
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• pp.111-137
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• 2010

본 연구는 서비스 시장에서의 지각된 품질과 개인가치간의 인과적 관계 및 고객의 인지욕구에 따른 온 오프라인상의 조절효과에 대해 실증분석하였으며 이를 통해 개인가치에 대한 서비스 전략과 마케팅 관리의 중요성을 제시하고 있다. 서비스 시장에서 서비스 제공자와 구매자간의 장기적 거래관계의 중요성이 크게 부각됨에 따라 관계구축 및 강화에 매우 중요한 역할을 하는 개인가치에 관한 연구는 학계뿐만 아니라 실무적으로도 고객관계관리의 관점에서 시사하는 바가 크다고 할 수 있다. 실증분석을 위해 대형마트(할인점)와 인터넷 쇼핑몰을 이용하는 고객을 대상으로 설문을 통해 데이터를 수집하였으며 온 오프라인의 비교분석을 통한 차이검증을 위한 인과적 구성모델에 대해 구조방정식 모델분석을 통해 가설검증하였다. 구성모델에 대한 분석결과 물리적 환경, 상호작용 품질, 그리고 결과품질로 구성된 지각된 품질은 안정적 삶, 사회적 인식, 사회적 통합으로 구성된 서비스 개인가치에 통계적으로 매우 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며 집단간 차이효과분석을 통해서도 온 오프라인에 따른 조정효과는 온라인에서보다는 오프라인에서 더 유의한 것으로 나타났다. 그리고 온라인상에서의 서비스에 대한 인지욕구가 높을 때보다는 오프라인상에서의 서비스에 대한 인지욕구가 높을 때 개인가치에 더 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 본 연구의 구성모델에 대한 적합도 역시 수용할만한 수준인 것으로 나타났다.