본 연구의 목적은 중국 전자상거래 기업의 운영 효율성을 평가하고 효율성을 향상시키기 위한 방안을 제시하는 것이다. 본 논문에서는 중국 상무부가 선정한 2017~2018년도 전자상거래 시범기업 중에서 16개 기업을 대상으로 선정하여 전자상거래 기업의 운영 효율성에 대한 실증적 연구를 진행하였다. 투입관점에서 기업의 운영 효율을 측정하기 위해 3개의 입력지표와 2개의 출력지표를 선정하여 데이터포락분석법(DEA)을 활용하여 분석하였다. 분석은 2018년 데이터를 활용한 횡단면 분석과 2016년부터 2018년까지 3년 데이터를 활용하여 종단면 분석을 실시하여 기술효율, 순수기술효율 및 규모효율을 산출하였다. 분석결과 중국 전자상거래 기업의 전반적인 효율성은 지속적으로 향상되고 있으며, 사업 역량과 사업 규모도 점차적으로 향상되고 있음을 알 수 있었다. 본 연구는 전자상거래 시범기업의 운영 효율성 분석을 통해 전자상거래 시범기업의 경쟁력을 평가하고, 운영 효율을 높이기 위한 대책을 제시하였고. 동시에, 규모를 조정하여 경쟁 우위를 강화하기 위한 몇 가지 합리적인 제안을 제시하였다는데 의의가 있다.
우리나라가 세계 최초로 상용화한 초고화질의 UHD 방송기술과 UHD 기반 파노라마 영상기술인 UWV는 이용자의 실재감을 극대화하는 대표적인 실감영상 기술이다. 본 연구는 UHD와 UWV에 대한 이용자들의 주관적 반응을 다각도로 비교 분석함으로써 UWV의 영상품질을 체계적으로 평가하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 화면크기(4k x 2k, 8k x 2k)와 콘텐츠유형(스포츠영상, 풍경영상, 공연영상)에 따른 대화면 프로젝션 실험을 설계하고 UHD와 UWV에 대한 이용자의 주관적 영상품질 평가 및 만족도를 측정하였다. 연구결과, 주관적 영상품질과 만족도의 모든 항목에 있어서 UHD에 비해 UWV에 대한 이용자의 평가가 긍정적인 것으로 나타났으며, 세부 평가는 영상 콘텐츠유형에 따라 유의한 차이를 보였다. 연구결과를 바탕으로 UWV 파노라마 기술이 발전 및 상용화되는데 필요한 점들과 후속 연구 시 고려해야할 사항을 제언하였다.
에너지 패러다임이 격변하는 시점에서 ESS는 전력부족 및 전력수요관리의 해소와 재생에너지의 증진에 필수적인 요건이다. 이에 본 논문에서는 부하 및 태양광 발전 예측량을 통하여 비용효과적인 ESS Peak-Shaving 운영방안을 제안한다. ESS 운영방안을 위해 통계적 척도인 RMS을 통해 부하 및 태양광 발전 예측하였으며 예측된 부하 및 태양광 발전량을 통해 한 시간 단위의 목표 부하 절감량 Guide-line을 설정하였다. 대상 수용가의 1년 실데이터를 활용한 부하 및 태양광 발전 예측 시뮬레이션으로 2019년 5월 6일 ~ 10일의 부하 및 태양광 발전량을 예측 하였으며 시간별 Guide-line을 설정하였다. 부하 예측 평균오차율은 7.12%였으며, 태양광 발전량 예측 평균오차율은 10.57%를 나타냈다. ESS 운영방안을 통한 시간별 Guide-line 제시를 통해 수용가의 Peak-shaving 최대화에 기여하였음을 확인하였다. 본 논문의 결과를 통해 태양광과 연계하여 화석에너지로 발생하는 환경적인 영향을 최소화하며 신재생에너지를 최대 활용하여 에너지 문제를 줄일 수 있다고 기대한다.
본 연구에서는 참당귀(Angelica gigas Nakai)의 핵심 유효 성분인 decursin과 decursinol angelate를 높은 수율로 추출한 초임계 이산화탄소 선택 추출물의 항염증 효능을 에탄올 추출물과 비교하여 측정하였다. 항염증 효능을 측정하기 위해 염증 매개 인자인 nitric oxide(NO), 염증성 사이토카인인 interleukin(IL)-6, IL-8 생성량을 측정하였다. NO 생성량은 lipopolysaccharide(LPS)로 염증 반응을 유도한 Raw 264.7 세포를 대상으로 Griess assay를 통해 측정하였고, IL-6 및 IL-8 생성량은 tumor necrosis factor(TNF)-α로 염증 반응을 유도한 human keratinocyte cell line(HaCaT) 세포를 대상으로 enzyme-linked immunoadsorbent assay(ELISA)를 통해 측정하였다. NO 생성량은 초임계 이산화탄소 추출물이 에탄올 추출물에 비해 뛰어나게 억제하였다. IL-6 및 IL-8 생성량 또한 에탄올 추출물은 오히려 증가시키는 반면, 초임계 이산화탄소 추출물은 6.25 ㎍/mL의 농도에서 통계적으로 유의하게 억제하였다(P<0.01). 우리는 이러한 결과를 통해 참당귀 초임계 이산화탄소 선택 추출물이 아토피 피부염을 완화시키는 항염증 코스메슈티컬 소재로써 활용 가능함을 확인하였다.
영상을 이용한 생체 신호 측정 기술이 발전하고 있으며, 특히 생명 유지를 위한 호흡 신호 측정기술 연구가 지속적으로 진행되고 있다. 기존 기술은 사람의 몸에서 방출하는 열을 측정하는 열화상 카메라를 통하여 호흡 신호를 측정하였다. 또한, 실시간으로 사람의 흉부 움직임을 분석하여 호흡률을 측정하는 연구도 진행되었다. 하지만, 적외선 열화상 영상을 이용하여 영상 처리를 하는 것은 외부 환경 요인으로 인해 호흡 기관의 탐색이 어려울 수 있으며, 이에 따라 호흡률 측정의 정확도가 떨어지는 문제들이 발생했다. 본 연구에서는 호흡 기관의 영역 탐색을 강화하기 위해 가시광 및 적외선 열화상 카메라를 이용하여 영상을 취득하였다. 그리고 두 영상을 기반으로 얼굴 인식, 영상 정합 등의 과정을 통해 호흡 기관 영역의 특징을 추출한다. 추출한 특징 값을 통계학적 분류 방법 중 하나인 k-최근접 이웃 분류기를 통해 호흡 신호의 패턴을 분류한다. 분류한 패턴의 특성에 따라 호흡률을 계산하며, 측정한 호흡률의 성능을 확인하기 위해 실제 호흡률과 비교 과정을 통해 분석함으로써, 호흡률 측정의 가능성을 확인하였다.
본 논문은 대학연구실과 산업현장에서 태양전지를 연구 개발하는 초년생들이 태양전지 성능 분석하는 데 있어 가장 기본적이면서도 중요한 양자효율(quantum efficiency) 측정, 분석 방법에 이해를 돕는 것을 목적으로 한다. 양자효율의 정의를 시작으로, 측정 방법, 분석 방법에 대한 자세한 소개와 함께 태양광 스펙트럼으로부터 태양전지 소재의 밴드 갭에 따른 이론적인 전류밀도를 계산하고, 이론적인 전류밀도와 양자효율 측정, 분석을 통해 태양전지의 성능을 분석하는 방법에 대해 깊이 있게 논의한다. 태양전지의 양자효율 측정 분석은 태양전지를 깊이(전면, bulk, 후면)에 따라 분석할 수 있어 태양전지 성능 분석에 직관을 줄 수 있는 매우 유용한 방법이다. 이론적 전류밀도와 양자효율 측정 분석에 대한 깊은 이해로 태양전지를 연구하는 학생과 연구원들이 태양전지의 성능 분석을 하는 데 있어 기반으로 활용할 수 있기를 기대한다.
본 연구대상인 도시철도 침목플로팅궤도(STEDEF)는 구조물로 전달되는 진동을 저감시키기 위한 방진궤도이다. 현재 침목플로팅궤도의 침목방진패드 교체주기(정적 스프링강성 변화율, 25±2%)는 하중기반(궤도충격계수와 궤도지지강성)으로 설정되어 운영중인 실정이다. 그러나 대부분의 선행연구는 침목방진패드의 피로수명평가와 스프링강성 증가에 따른 궤도충격계수 및 궤도지지강성의 증가 등 하중기반의 구조적 안전성 측면의 연구가 진행되었다. 따라서 본 연구에서는 분석 구간별 도상 진동가속도를 측정하고 700만회 피로시험결과를 이용하여 구간별 침목방진패드 스프링강성을 산출하고자 한다. 구간별 산출한 침목방진패드 스프링강성을 해석제원으로 설정하여 도상 진동가속도를 해석적으로 도출하였다. 구간별 해석 도상 진동가속도가 현장측정 도상 진동가속도 범위 이내로 나타나 해석모델링의 적정성이 검증되었다. 도출된 스프링강성 변화에 따른 진동가속도 선도(g-k curve)를 이용하여 측정 도상 진동가속도로 침목방진패드 스프링강성을 추정하고자 한다. 따라서 측정 도상 진동가속도를 이용한 운행선로의 침목방진패드 스프링강성을 추정할 수 있는 기법을 제시하고자 한다.
차량 하중은 교량의 열화를 일으키는 주된 원인 중 하나이다. 현재 WiM(Weigh-in-Motion)을 사용하여 통행 차량의 하중을 측정하고 있으나, WiM은 접촉식 센서로 설치 및 유지관리 비용이 큰 단점이 있다. 본 연구에서는 딥러닝과 CCTV 영상을 이용하여 비접촉식으로 교량 통행 차량 하중 이력을 추정하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 물체 탐지 딥러닝 모델을 이용하여 통행 차종을 인식하고, 해당 차량의 하중을 국내 주요 차량 모델들의 공차중량에 근거하여 작성된 하중기반 7차종 분류표에 근거하여 추정한다. 물체 탐지 딥러닝 모델로는 Faster R-CNN 모델이 사용되었으며, Faster R-CNN 모델을 7차종 분류표에 따라 구축된 영상 학습데이터를 이용하여 학습시켰다. 학습된 딥러닝 모델의 성능은 교량 CCTV로 취득한 영상을 이용하여 검증하였다. 최종적으로 실제 교량 상부에 설치된 CCTV에서 취득한 영상을 이용하여 교량을 통행중인 차량 하중을 연속으로 추정함으로써 특정 시간동안 통행 차량의 하중 이력 그래프를 획득할 수 있음을 보였다.
'기술융합'은 기존기술 간 결합 또는 전혀 새로운 기술개발을 통한 신산업 창출과 사회적 난제 해결을 가능하게 하는 혁신의 최근 트렌드이다. 과학기술을 통한 한국 경제성장 전략의 첨병이었던 국가출연연구소(이하 출연(연))에 대해서도 융합연구 조직으로의 역할 변화를 둘러싼 정책적 관심이 높아지고 있다. 본 연구는 출연(연) 융합연구의 성공 핵심요소를 '협업'으로 보고 다음의 연구목적을 설정하였다. 첫째, 기술개발 목적과 문제해결 과정 관점에서 융합연구 개념과 범위를 정의하고, 그 특성을 반영하는 분석 프레임워크를 제안한다. 둘째, 융합연구에서의 협업활동과 그 성과를 유형화하고 새로운 분석지표를 제안한다. 셋째, 융합연구에서의 협업활동 특성과 그 정도가 성과에 미치는 영향을 분석한다. 이를 위하여, 국가연구개발사업 및 NST 융합연구사업을 통한 융합연구 과제 수행 경험이 있는 각 출연(연) 104명의 연구책임자들에게 협업의 방식 및 정성적 성과에 대한 설문조사를 수행하였다. 이후, 조사결과를 바탕으로 협업활동 특성과 성과 간 상관관계를 규명하는 회귀분석을 수행하였다. 분석 결과, 첫째, 지식 창출활동에서는 협업 파트너 다변화가 중요한 변수였다. 둘째, 유사분야 연구자들 간 집체형 협업활동은 특허 기술이전과 같이 목적이 명확한 성과에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 연구자들에게 독립성과 자율성을 부여하고, 지식 노하우 등 기술역량의 상호공유가 이루어질수록 창출지식의 다양성 및 관계의 지속성이 높아지는 것으로 나타났다. 연구결과는 융합연구를 위한 협업과 성과 분석방법의 정책방향을 제시한다.
기업의 경영 활동과 사회적 요구를 결합하여, 기업의 지속가능 성장과 사회 문제를 동시에 해결할 수 있는 공유가치창출(Creating Shared Value, CSV)이 주목 받고 있다. 이에 따라, 공유가치 창출 방안과 성과 측정방안에 대한 연구 필요성이 제기되고 있다. 그러나 최근 논의들은 기존 비즈니스 모델에 단순히 CSV 개념을 적용하거나 공유가치를 경제적 이익만으로 측정하려는 경향이 있다. 즉, CSV 적용 적합성에 대한 검토나, 산업 특성을 반영한 성과 측정에 대한 논의는 아직 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 CSV 적용 시, 가장 큰 가치창출이 예상되는 산업을 선정하고 해당 산업에서의 공유가치 성과 측정방안을 제안하였다. 전문가 인터뷰를 통하여 한국의 10대 전통 주력 산업 중, IT를 접목할 경우 사회적 요구 해결과 기존 산업에 새로운 가치를 창출할 수 있을 것으로 판단되는 산업을 도출하였다. 적합한 산업으로는 최근 스마트 환경에서 산업 성장 정체를 경험하고 있으며, 에너지 절감 및 환경 문제 등에 직면하고 있는 전통 가전 산업이 선정되었다. 그 중 친환경 가전을 중심으로 마이클포터의 CSV 전략 3단계에 따라 가치 창출 과정에서의 측정변수와 성과변수를 제시 적용하였다. 본 연구는 실증적 차원에서 한계점이 존재한다. 그러나 CSV에 대한 관심이 높아지고 있는 현 시점에, 산업 특성을 반영한 CSV 전략 활동과 성과 측정방안을 제시하였다는데 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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