영업사원들은 자동차산업에서 유통시스템의 핵심적인 역할을 담당하고 있다. 자동차라는 상품의 특성상 고객들은 구매의사 결정과정에 있어 높은 수준의 정보와 지원을 요구한다. 영업사원들은 고객의 요구사항에 맞춰 서비스를 제공함으로써 고객의 결정과정을 돕는다. 따라서 자동차 영업사원의 개인적 역량은 자동차 판매 성과를 높이는데 있어 매우 중요한 영향을 미치게 된다. 이와 같은 배경을 바탕으로 본 연구는 자동차 영업사원의 개인역량이 판매성과 정(+)의 영향이 있을 것으로 보고 실증 분석하였다. 본 연구에서는 개인역량을 1) 판매기술 전문성 2) 영업사원의 태도 및 고객과의 관계형성 3) 감성활용 4) 감성조절 네 가지의 독립변수로 구분하여 종속변수인 판매성과와의 상관관계를 측정하였다. 연구 가설을 검증하기 위해 기존의 선행연구와 문헌을 토대로 가설을 설정하고 검증하였으며 경기도와 강원지역의 자동차 대리점에 근무하는 영업사원 300명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 회수된 유효 설문지 268부는 통계 프로그램 SPSS WIN24.0를 이용해 분석하였다. 실증분석 결과 자동차 영업사원의 개인역량의 요인으로 판매기술 전문성과 감성활용은 영업사원의 판매성과에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면, 태도 및 관계형성과 감정조절이 판매성과에 정(+)의 을 미칠 것이라는 가설은 기각되었다. 이와 같은 결과는 개인역량은 영업사원을 채용하는데 있어 고려해야할 중요한 요소임을 시사한다.
예술에서 네거티브 공간은 관심 있는 피사체 주위 공간과 여러 피사체 사이의 공간으로 정의된다. 네거티브 공간은 때로는 이미지의 "실질적" 주제로서 예술적 효과에 사용되기 때문에 예술적 구성요소 중 하나이다. 회화에서는 표현하고자 하는 사물의 배경을 음각으로 터치하는 화법으로 필요한 부분은 남기고 불필요한 부분을 터치하여 독특한 질감과 실루엣의 느낌을 주는 회화기법을 말한다. 예술에서 그것의 개념처럼 설계에서 네거티브 공간은 기술적으로 실행하기 어려운 설계범위를 직관적으로 파악하는데 유용할 수 있다. 두 영역 간의 유사성은 설계영역탐색에 네거티브 개념의 도입을 이끌었다. 통계분석과 시각화분석을 도구로 하는 설계영역탐색은 더 효율적인 의사결정을 지원하고 초기단계 시스템 설계의 방향에 대한 의미 있는 통찰력을 제공할 수 있다. 복잡하고 많은 양의 데이터를 요약한 시각화된 정보는 인간의 인지시스템과 동적인 상호작용을 보장하기 때문이다. 기술적으로 실행할 수 없거나 위험성이 높은 설계공간을 피할 수 있을 뿐만 아니라 실행 가능한 설계공간을 정의하는 데 유용하다. 논문에서 적용 예를 통해 네거티브 설계 개념 기반 설계영역탐색법의 활용 가능성을 살펴본다.
인간의 개발로 점차 멸종위기 생물종이 증가하고 있어, 충분한 보호지역의 선제적 확보가 중요한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 인간의 개발영향을 고려했을 때 앞으로 보호지역 선정 시 고려해야 할 보전 우선순위지역을 확인하였다. 보전 우선순위 도출은 보전계획 의사결정 지원 소프트웨어인 MARXAN을 이용하여 기존 보호지역 포함 여부와 개발영향 반영여부를 기준으로 총 네 가지의 시나리오로 분석하였다. 개발영향은 개발면적 비율, 인구밀도, 도로망 체계, 교통량을 이용하여 도출하였으며, 생물종 보전 대상 지역은 제 3차 전국자연환경조사 자료의 조류, 포유류, 양서파충류의 출현자료를 이용하여 도출한 서식적합지역을 이용하였다. 이 두 가지 요인을 입력 자료로 기계학습 기반 최적화방법론을 이용하여 보전 우선순위 지역을 도출하였다. 연구결과, 멸종위기 생물종을 보전하는데 중요한 역할을 할 것으로 기대되는 지역이 기존 보호지역과 떨어진 지역에서 다수 나타났으며, 개발영향을 고려했을 때는 보전우선순위 지역이 파편화되어 나타남을 알 수 있었다. 개발영향과 기존보호지역을 모두 고려했을 때에도 기존 보호지역 주변으로 이미 도로개발이 많이 이뤄져 기존 보호지역과는 떨어진 지역에서 우선순위가 높게 나타났다. 따라서 개발영향을 고려하여 멸종위기종 보호하기 위해서는 기존 보호지역 주변 이외의 지역도 검토해볼 필요가 있으며, 파편화되어 나타나는 보전 우선순위지역에 대한 대응방안 모색이 필요함을 알 수 있었다.
ORV의 열교환 효율 향상 및 운전 최적화를 위한, first principle 기반 모델링 연구들이 수행되어왔지만, ORV의 열 전달 계수는 시간, 위치에 따라 불규칙한 시스템으로, 복잡한 모델링 과정을 거친다. 본 연구는 복잡한 시스템에 대한 데이터 기반 모델링의 실효성을 확인하고자, LNG 재기화 공정의 실제 운전데이터를 이용해, ORV의 해수 유량, 해수온도, LNG 유량 변화에 따른 토출 NG 온도 및 토출 해수 온도의 동적 변화 예측이 가능한, FNN, LSTM 및 AutoML 기반 모델링을 진행하였다. 예측 정확도는 MSE 기준 LSTM > AutoML > FNN 순으로 좋은 성능을 보였다. 기계학습 모델의 자동설계 방법인 AutoML의 성능은 개발된 FNN보다 뛰어났으며, 모델 개발 전체소요시간은 복잡한 모델인 LSTM 대비 1/15로 크게 차이를 보여 AutoML의 활용 가능성을 보였다. LSTM과 AutoML을 이용한 토출 NG 및 토출 해수 온도의 예측은 0.5 K 미만의 오차를 보였다. 예측모델을 활용해, 겨울철 ORV를 이용해 처리 가능한 LNG 기화량의 실시간 최적화를 수행하여, 기존 대비 최대 23.5%의 LNG를 추가 처리 가능함을 확인하였고, 개발된 동적 예측모델 기반의 ORV 최적 운전 가이드라인을 제시하였다.
차량 내부에는 조명 변화, 부분적인 가림 및 운전자의 상태 변화와 같은 제한되지 않은 조건들이 존재한다. 본 논문에서는 비 제약적인 차량 환경에서의 운전자 얼굴 인증 시스템을 제안한다. 제안한 방법은 차량 내부 및 외부의 조명 변화에 따라 발생하는 얼굴 이미지의 변화를 최소화하기 위해서 근적외선(NIR) 카메라를 사용한다. 특히 정면에서의 강한 빛에 노출된 얼굴 이미지를 처리하기 위해서, 학습 이미지의 평균과 분산을 사용하여 정상적인 얼굴 이미지로부터 빛에 과다하게 노출된 이미지로 변환하여 사용한다. 따라서 정상적인 조명에서의 얼굴 분류기와 강한 정면광에서의 얼굴 분류기를 각각 동시에 만들어진다. 제안하는 얼굴 분류기는 얼굴 랜드마크를 추출하고 각 랜드마크의 신뢰도 점수를 합산하여 얼굴을 최종적으로 식별한다. 특히 각 랜드마크를 인식하여 부분적인 얼굴 가림에 강하기 때문에 안경이나 선글라스를 착용하는 상황에서도 높은 성능 향상이 가능하다. 즉 가려지지 않은 남은 랜드마크의 점수를 사용하여 운전자를 인식할 수 있다. 또한 등록 운전자와 미등록 운전자 간의 관계를 고려한 새로운 인식 거부 방법과 새로운 평가 방법을 논문에서 제안한다. 자체 취득한 데이터 셋, 공인된 PolyU 및 ORL 데이터 셋으로 실험한 결과 제안한 방법이 효과적임을 확인할 수 있었다.
2032년 남북공동올림픽 개최 추진은 한반도의 새로운 남북관계 개선과 함께 새로운 남북공동 번영의 한반도 시대를 청사진으로 천명하며 문제인 정부에 의해 주도적으로 제안되고 추진되고 있는 정책 사안이다. 이에 본 연구에서는 2032년 남북공동올림픽 개최와 관련한 상징적 및 현실적 의제 제시를 통한 추진방안 논의를 목적으로 문헌연구 방법에 의해 전개하였다. 이와 관련한 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, '서울-평양 축구교류전'인 가칭 '신경평전'의 추진을 제안한다. 둘째, 가칭 '국제평화컵 역전경주(마라톤)대회'의 추진을 제안한다. 셋째, 가칭 '코리아 평화컵 국제 남녀복식 및 혼합복식 탁구선수권대회'의 추진을 제안한다. 넷째, 가칭 '코리아(한반도) 스포츠 과학 포럼' 추진을 제안한다. 다섯째, 2032년 남북공동올림픽 개최와 관련하여 북한 공동개최 종목으로 약 16-17개 종목의 선정방안을 제안한다. 여섯째, 2032년 하계올림픽 개최지 결정 관련 예상 사나리오로 2022년부터 2023년 내 결정된다는 1차 예상을 전망한다. 일곱째, 민·관·학으로 구성된 전문가 중심의 특별위원회인 가칭 '남북사회회 문화교류협력위원회' 또는 가칭 '남북체육교류협력 추진특별위원회'의 설치 방안 추진을 제안한다. 여덟째, 가칭 '남북체육교류협력활성화 5개년 계획' 또는 가칭 '남북교류협력5개년계획'의 추진을 제안한다. 아홉째, 가칭 '남한 k-1리그 북한 선수 정원 외 등록선수 제도' 시범운영 방안 추진을 제안한다. 열번째, '선이후난(先易後難) 및 선제적 제의 원칙' 천명이 요청된다. 열한 번째, 북한 체육 및 교류협력 관련 전문가 풀 구성 및 양성 방안 추진을 제안한다. 마지막으로 남북 당사자 간 가칭 '남북체육교류협정(약)서' 채결과 남한 내부적으로 가칭 '남북체육교류 협력지원법' 제정을 추진한다.
본 연구에서는 자율 주행을 위한 지능형 교통 시스템(ITS)을 최적화하는 데 있어 엣지 컴퓨팅의 혁신적인 잠재력을 연구하였다. 방대한 양의 데이터를 로컬에서 실시간으로 처리하는 엣지 컴퓨팅의 능력은 신속한 의사 결정 및 향상된 안전 조치를 포함하여 자율주행차의 중요한 요구 사항을 해결하는 데 필수 요소이다. 엣지 컴퓨팅과 기존 ITS 인프라의 통합을 탐구하고, 현지화된 데이터 처리가 대기 시간을 크게 줄여 자율주행차의 반응성을 향상시키는 방법을 강조한다. 실시간 교통 관리, 충돌 방지 시스템 및 동적 경로 최적화를 지원하는 강력한 프레임워크를 집합적으로 형성하는 엣지서버, 센서 및 V2X(Vehicle-to-Everything) 통신 기술의 배포를 검토한다. 또한 본 연구는 보안, 데이터 통합, 시스템 확장성 등 ITS에서 엣지 컴퓨팅을 구현하는 데 있어 가장 중요한 과제를 다루며 잠재적인 솔루션과 향후 연구 방향에 대한 통찰력을 제공한다. 이 논문은 완전 자율 주행이라는 비전을 실현하는 데 있어 엣지 컴퓨팅의 중추적인 역할을 강조하고, 보다 안전하고 효율적이며 지속 가능한 교통 시스템을 달성하는 데 기여하는 논문이다.
4차산업혁명 시대는 맞춤형 수요처리 경제가 중심이며 시공을 초월하여 고객이 원하는 것을 실시간으로 제공할 수 있는 변혁과 유연성 처리가 핵심이다. 본 논문은 실시간 주문을 기반으로 필요한 포장용 제품을 즉시 조달할수 있는 패키징 플랫폼 구축과 운영을 구현하고 성과를 평가한다. 고객 만족의 구성 요소들은 상황에 따라 유연하게 조합되기 때문에 e-SCM 플랫폼에 기반하는 기업 운영 프로세스의 효율적 관리가 요구된다. 이러한 조건에 최적화된 OMS는 기업 운영의 효율성을 극대화, 차별화하여 비용 우위적인 경쟁력을 향상하는 데 중요한 역할을 담당한다. OMS는 효율적인 MOT(Moment of Truth) 적 물류 서비스를 제공하는 매스커스토마이제이션(Masscustomization)의 시스템으로 다수의 개별고객에게 친환경 이슈를 충족시키고 최적화된 물류 운영 목표를 달성하여 재구매 의도 및 지속 가능한 비즈니스를 고도화할 수 있다. OMS는 수집한 데이터를 분석하여 효율성, 생산성, 비용과 관련된 정보와 의사 결정을 지원하며 정밀한 보고서를 제공한다. 데이터 시각화 도구를 활용하여 자료를 시각적으로 표현하고, 통계와 예측 분석을 통해 운영 프로세스의 개선 방향을 제시한다.
강판 표면 결함은 강판의 품질과 가격을 결정하는 중요한 요인 중 하나로, 많은 철강 업체는 그동안 검사자의 육안으로 강판 표면 결함을 확인해왔다. 그러나 시각에 의존한 검사는 통상 30% 이상의 판단 오류가 발생함에 따라 검사 신뢰도가 낮은 문제점을 갖고 있다. 따라서 본 연구는 Simultaneous MTS (S-MTS) 알고리즘을 적용하여 보다 지능적이고 높은 정확도를 갖는 새로운 강판 표면 결함 진단 시스템을 제안하였다. S-MTS 알고리즘은 단일 클래스 분류에는 효과적이지만 다중 클래스 분류에서 정확도가 떨어지는 기존 마할라노비스 다구찌시스템 알고리즘(Mahalanobis Taguchi System; MTS)의 문제점을 해결한 새로운 알고리즘이다. 강판 표면 결함 진단은 대표적인 다중 클래스 분류 문제에 해당하므로, 강판 표면 결함 진단 시스템 구축을 위해 본 연구에서는 S-MTS 알고리즘을 채택하였다. 강판 표면 결함 진단 시스템 개발은 S-MTS 알고리즘에 따라 다음과 같이 진행하였다. 첫째, 각 강판 표면 결함 별로 개별적인 참조 그룹 마할라노비스 공간(Mahalanobis Space; MS)을 구축하였다. 둘째, 구축된 참조 그룹 MS를 기반으로 비교 그룹 마할라노비스 거리(Mahalanobis Distance; MD)를 계산한 후 최소 MD를 갖는 강판 표면 결함을 비교 그룹의 강판 표면 결함으로 판단하였다. 셋째, 강판 표면 결함을 분류하는 데 있어 결함 간의 차이점을 명확하게 해주는 예측 능력이 높은 변수를 파악하였다. 넷째, 예측 능력이 높은 변수만을 이용해 강판 표면 결함 분류를 재수행함으로써 최종적인 강판 표면 결함 진단 시스템을 구축한다. 이와 같은 과정을 통해 구축한 S-MTS 기반 강판 표면 결함 진단 시스템의 정확도는 90.79%로, 이는 기존 검사 방법에 비해 매우 높은 정확도를 갖는 유용한 방법임을 보여준다. 추후 연구에서는 본 연구를 통해 개발된 시스템을 현장 적용하여, 실제 효과성을 검증할 필요가 있다.
회사채 신용등급은 투자자의 입장에서는 수익률 결정의 중요한 요소이며 기업의 입장에서는 자본비용 및 기업 가치와 관련된 중요한 재무의사결정사항으로 정교한 신용등급 예측 모형의 개발은 재무 및 회계 분야에서 오랫동안 전통적인 연구 주제가 되어왔다. 그러나, 회사채 신용등급 예측 모형의 성과와 관련된 가장 중요한 문제는 등급별 데이터의 불균형 문제이다. 예측 문제에 있어서 데이터 불균형(Data imbalance) 은 사용되는 표본이 특정 범주에 편중되었을 때 나타난다. 데이터 불균형이 심화됨에 따라 범주 사이의 분류경계영역이 왜곡되므로 분류자의 학습성과가 저하되게 된다. 본 연구에서는 데이터 불균형 문제가 존재하는 다분류 문제를 효과적으로 해결하기 위한 다분류 기하평균 부스팅 기법 (Multiclass Geometric Mean-based Boosting MGM-Boost)을 제안하고자 한다. MGM-Boost 알고리즘은 부스팅 알고리즘에 기하평균 개념을 도입한 것으로 오분류된 표본에 대한 학습을 강화할 수 있으며 불균형 분포를 보이는 각 범주의 예측정확도를 동시에 고려한 학습이 가능하다는 장점이 있다. 회사채 신용등급 예측문제를 활용하여 MGM-Boost의 성과를 검증한 결과 SVM 및 AdaBoost 기법과 비교하여 통계적으로 유의적인 성과개선 효과를 보여주었으며 데이터 불균형 하에서도 벤치마킹 모형과 비교하여 견고한 학습성과를 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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