• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 한국벤처창업학회 2006년 춘계학술발표회
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• pp.167-201
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• 2006

우리나라 기업들은 급변하는 환경을 극복하고 조직의 성과를 높이기 위하여 수직조직을 팀조직으로 전환하고 있다. 그러나 현행 팀제는 조직의 형식만 바꾸었을 뿐 실상은 과거 수직조직과 다름없다는 평가가 많다. 이러한 결과는 팀제의 성공에 필요한 핵심변수인 임파워먼트에 대한 검토와 실행이 되지 않고 있기 때문이다. 본 연구는 KBS 팀제에서 구성원들이 임파워먼트 되는데 걸림돌이 되는 여건이나 심리적 상태들을 파악하여 조직의 임파워먼트를 어떻게 실현할 것인가에 대한 정책적 대안을 제시하고자 한다. 횡단적 연구를 위하여 국내외 문헌조사를 하고 KBS 내에서 회수한 설문결과와 개인면담, 그리고 관찰의견을 종합하여 검토하였다. 설문지는 약 1,200부를 배포해 474부가 수거되어 이 중 460부를 SPSS 12.0 프로그램을 이용하여 분석하였다. 종단적 연구를 위하여 ‘KBS 팀제에 관한 사원의식 조사결과 보고서’ 의 내용과 본 설문조사 연구에서 공통적으로 비교분석할 수 있는 6개 부분을 추출하여 약 10여개윌간의 변화를 비교분석하였다. 분석결과 부정적인 응답자가 24.2%p가 줄어들었고 긍정적인 응답자는 1.29%p가 줄어들었다. 이는 부정적인 평가를 하던 구성원들이 긍정적인 평가자로 전환되어 팀제에 대한 이해가 확산된다는 측면에서 발전적이라 할 수 있으나 문제점에 대한 지속적 해결노력이 필요하다는 것을 시사한다 하겠다. 임파워먼트는 개인과 조직차원에서 생산성을 향상시키는 것으로 증명되었다. 팀 임파워먼트를 높이기 위해서는 경영진이 변혁적 리더십을 발휘해야 하고, 낮게 나타난 경영진과 조직구성원 사이에 신뢰가 무엇보다 먼저 향상되어야 할 것이다. 모든 본부와 직급에서 높게 나타난 업무기피자에 대한 부담이 큰 것으로 확인되었다. 이러한 결과는 전체 팀원에게 고른 업무분담이 되고 있지 못하다는 것을 뜻한다고 볼 수 있다. 그리고 구성원들은 회사의 평가보상시스템을 신뢰하지 않는 것으로 나타났다. 팀의 규모와 업무배정에 좀 더 세심한 배려가 필요하고 평가보상 체계에 사각지대가 생기지 않도록 현행 평가제도를 보완하여야 할 것이다. 리더십은 조직의 특성이나 구성원들의 성향에 따라 각양각색이다. 조직에 맞는 KBS만의 변혁적 리더십, 그리고 팀별로 각각의 특성에 맞는 리더십을 개발하여 운영할 필요가 있다. 또한 팀제의 정착을 위하여 내부 교육과 훈련을 좀 더 강화할 필요가 있다고 판단된다.

• 대한물리치료과학회지
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• 제18권1호
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• pp.1-10
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• 2011

Purpose: Study on the effect of the use of Proprioceptive Neuromuscular Facilitation(PNF) method by use of the direction and charge regulation which is the advantage of the Thera-band therapy on the walks and balances in old people and comparison with the result after applying the general PNF technique. Method: The study has been performed on 30 females over 65 years old. The study has been done by dividing the object group in 3 patterns, which are number 1, the comparison group of 10, two ones that are applied the PNF technique using Thera-band and third, the ones that are applied only the PNF technique. For the PNF and the Thera-band using PNF, we have divided the group into Combination of Isotonic technique and the Rhythmical stabilization technique according to the patient's acquaintance pattern and applied them to the patient's body. Evaluation was the balancing ability which was calculated by using the BIODEX Balance system / FRT and for the evaluation of walking ability, we have used the speed of walking for 10M / TUG. Result: In the comparison group of 10, the balancing ability and the walking ability did not change much before and after the experiment, which made it possible to compare the group with the other two easily(p>0.05). For the other two groups, we have recognized the enhancement both in the balancing ability and the walking ability, but they did not know much difference between themselves(p<0.05). Conclusion: Though there were not a big difference in the sense of improvement between the Thera-band using PNF and the PNF technique only, we could infer that these two therapy has enhanced much in the walking and balancing ability for people over 65 and through these result we can foresee that not only using the method shown in this study but also by using many advantages of Thera-band, we could diminish the tiredness of healer, enhance the efficiency of exercise in them and also by forming self training program for older people we could help them build the prevention program from falls.

• 지능정보연구
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• 제19권4호
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• pp.123-132
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• 2013

최근 스마트 폰에 다양한 센서를 내장할 수 있게 되었고 스마트폰에 내장된 센서를 이용항 동작 인지에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 스마트폰을 이용한 동작 인지는 노인 복지 지원이나 운동량 측정. 생활 패턴 분석, 운동 패턴 분석 등 다양한 분야에 활용될 수 있다. 하지만 스마트 폰에 내장된 센서를 이용하여 동작 인지를 하는 방법은 사용되는 센서의 수에 따라 단일 센서를 이용한 동작인지와 다중 센서를 이용한 동작인지로 나눌 수 있다. 단일 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서를 이용하기 때문에 배터리 부담은 줄지만 다양한 동작을 인지할 때에 특징(feature) 추출의 어려움과 동작 인지 정확도가 낮다는 문제점이 있다. 그리고 다중 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서와 중력센서를 사용하고 필요에 따라 다른 센서를 추가하여 동작인지를 수행하며 다양한 동작을 보다 높은 정확도로 인지할 수 있지만 다수의 센서를 사용하기 때문에 배터리 부담이 증가한다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 스마트 폰에 내장된 가속도 센서를 이용하여 다양한 동작을 높은 정확도로 인지하는 방법을 제안한다. 서로 다른 10가지의 동작을 높을 정확도로 인지하기 위해 원시 데이터로부터 17가지 특징을 추출하고 각 동작을 분류하기 위해 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하였다. Ensemble of Nested Dichotomies 분류기는 다중 클래스 문제를 다수의 이진 분류 문제로 변형하여 다중 클래스 문제를 해결하는 방법으로 서로 다른 Nested Dichotomy 분류기의 분류 결과를 통해 다중 클래스 문제를 해결하는 기법이다. Nested Dichotomy 분류기 학습에는 Random Forest 분류기를 사용하였다. 성능 평가를 위해 Decision Tree, k-Nearest Neighbors, Support Vector Machine과 비교 실험을 한 결과 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하여 동작 인지를 수행하는 것이 가장 높은 정확도를 보였다.