• 대한토목학회논문집
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• 제26권6B호
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• pp.597-603
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• 2006

본 연구의 목적은 인공위성 자료와 지상의 관측자료간의 비선형 특성을 가장 잘 반영할 수 있는 신경망 모형을 이용하여 단시간 강우량 정보를 사전에 예측하여, 하천제방의 붕괴로 인한 상습 침수지역에서의 홍수범람 양상을 실시간으로 예측함으로써 홍수재해로부터의 피해를 최소화시키는데 있다. 강우예측 신경망 모형은 현재의 대기상태를 나타내는 인공위성 자료와 실시간으로 전송되는 자동기상관측소 자료를 입력자료로 하여 현재부터 3시간 및 6시간 선행시간까지의 면적평균강우량을 예측할 수 있도록 구성하였다. 신경망 모형의 구조는 입력층과 출력층 사이에 하나의 은닉층이 존재하는 다층 신경망으로 구성하였으며, 학습단계에서는 오류 역전파 알고리듬 학습방법 중 모멘텀법을 사용하였다. 예측된 면적평균강우량으로부터 홍수량을 산정하고, 이를 이용하여 하천의 제방붕괴로 인한 제내지에서의 범람양상을 예측할 수 있도록 1차원 흐름모형과 연계한 동역학적 홍수범람 모형을 개발하였다. 개발된 홍수범람 모형은 본류와 지류의 여러 지점에서 제방이 붕괴될 경우, 하도의 홍수위 및 제내지에서의 침수위와 침수면적이 일괄적으로 모의될 수 있도록 구성하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권9호
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• pp.263-272
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• 2023

산업용 IoT는 대규모 연결을 통해 데이터 수집, 교환, 분석과 함께 산업 분야의 생산 효율성 개선에 중요한 요소이다. 그러나 최근 산업용 IoT의 확산으로 인해 트래픽이 폭발적으로 증가함에 따라 트래픽을 효율적으로 처리해줄 할당 기법이 필요하다. 본 논문에서는 산업용 IoT 환경에서 성공적인 태스크 처리율을 높이기 위한 2단계 태스크 오프로딩 결정 기법을 제안한다. 또한, 컴퓨팅 집약적인 태스크를 셀룰러 링크를 통해 이동 엣지 컴퓨팅(Mobile Edge Computing: MEC) 서버로 오프로드 하거나 D2D(Device to Device) 링크를 통해 근처의 산업용 IoT 장치로 오프로드 할 수 있는 하이브리드 오프로딩(Hybrid-offloading) 시스템을 고려한다. 먼저 1단계는 태스크 오프로딩에 참여하는 기기들이 이기적으로 행동하여 태스크 처리율 향상에 어려움을 주는 것을 방지하기 위해 인센티브 메커니즘을 설계한다. 메커니즘 디자인 중 McAfee's 메커니즘을 사용하여 태스크를 처리해주는 기기들의 이기적인 행동을 제어하고 전체 시스템 처리율을 높일 수 있도록 한다. 그 후 2단계에서는 산업용 IoT 장치의 불규칙한 움직임을 고려하여 비정상성(Non-stationary) 환경에서 멀티 암드 밴딧(Multi-Armed Bandit: MAB) 기반 태스크 오프로딩 결정 기법을 제안한다. 실험 결과로 제안된 기법이 기존의 다른 기법에 비해 전체 시스템 처리율, 통신 실패율, 후회 측면에서 더 나은 성능을 달성할 수 있음을 보인다.

• 벤처창업연구
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• 제17권3호
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• pp.119-133
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• 2022

팬데믹 사태는 사회구성원들의 행동 방식을 급격히 변화시키고 있다. 대표적으로, 바이러스의 강력한 전염력은 현실 세계에서 사람 간의 교류 행동을 최소화하는 것을 요구하고 있으며, 사람들은 온라인 활동을 통해 대처하고 있다. 온라인 내 활동 및 경험에 대한 현실적 느낌이 강조되면서, 3D 기술 중심의 실재감 역량을 강화한 메타버스가 중요한 교류 도구로서 인식되고 있다. 본 연구는 메타버스를 도입하고자 하는 스타트업 등 기업의 관점에서 사용자의 메타버스 이용 조건을 제시함으로써, 비즈니스 모델 확립에 도움을 주고자 한다. 세부적으로, 본 연구는 이용과 충족 이론을 활용하여 메타버스 사용자의 이용 동기를 제시하고, 메타버스가 제공하는 기술 기반의 실재감과 개인의 특성(규범 대인 민감성)이 메타버스 사용자의 이용 및 충족 조건을 어떻게 강화하는지를 확인한다. 본 연구는 메타버스를 경험한 20세 이상의 사람에게 설문을 수행하였으며, 확보된 314개의 표본을 적용해 AMOS 22.0과 Process 3.1 툴을 활용하여 연구 가설을 검증하였다. 가설 검증 결과, 메타버스 실재감(원격 실재감, 사회적 실재감)이 메타버스 이용 및 충족 요인(정보성, 즐거움, 사회적 상호작용성)을 높여 지속적 이용 의도를 강화하는 것을 확인하였다. 또한, 개인의 규범적 대인 민감성이 즐거움과 사회적 상호작용성이 지속적 이용 의도에 미치는 긍정적 영향을 조절하는 것을 확인하였다. 연구 결과는 메타버스 관련 기업의 사용자 맞춤형 비즈니스 모델 수립을 위한 다각적 전략수립에 도움을 준다.

• 산업진흥연구
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• 제9권1호
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• pp.167-177
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• 2024

본 논문의 목적은 궁위 인식에 대한 학술적 지위를 조금이나마 회복시켜 보는 데 목적이 있다. 근묘화실로 비유되는 궁위론, 즉 연월일시의 상징성은 단순한 통변의 기술이 아니다. 사주의 가장 근간을 이루는 명리 원리에 해당한다는 점을 인식하고 그 학술적 연구가 앞으로 더 많이 이루어져야 한다는 취지에서 연구하였다. 사주를 구성하는 내재적 사상은 음양오행이며, 기록하는 글자는 십간십이지이고, 시공의 자리를 담당하는 요소는 천간, 지지 그리고 4개의 기둥으로 엮인 궁위(宮位)이다. 이번 궁위 인식에 관한 고찰을 통해 인간이 탄생하는 시점, 즉 우주의 에너지가 뇌와 온몸에 포맷되는 그 순간에 과거의 시간과 정보가 시간의 점을 통과하고 스펙트럼처럼 확산되며 미래의 시간과 행동을 이끌어 간다는 '시간의 스펙트럼' 현상을 궁위론의 근거로 제시해 보았다. 임철초가 '원형이정'을 설명하는 근거로 사용한 선･후천팔괘의 변화 포인트와 현대 우주론 중 하나인 평행이론에서 가정하고 있는 현재를 투과하고 있는 두 원뿔형의 시간 변화 혹은 왜곡이 미래의 우주에 잔상을 남긴다는 가정을 궁위론의 연역적 근거로 삼아 논의해 보았다.

• 한국음향학회지
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• 제29권6호
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• pp.381-387
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• 2010

다채널 오디오 코딩 시스템을 평가함에 있어서 음색 요소뿐만 아니라 공간감 요소 역시 큰 중요성을 갖는다. 이러한 이유로 양이 시간차 왜곡 (Interaural Time Difference Distortion, ITDDist), 양이 크기차 왜곡 (Interaural Level Difference Distortion, ILDDist), 양이 상관관계 왜곡 (Interaural Cross Correlation Distortion, IACCDist)과 같은 공간감 요소를 추가하여 기존의 음질 객관 평가 권고안인 ITU-R Rec. BS. 1387-1을 다채널 오디오 시스템에 적용하기 위한 시도가 있었다. 이 다채널 오디오 시스템을 위한 확장 모델에서는 Duplex 이론에 따라, 양이 시간차 왜곡은 1.5kHz 이하의 저주파 영역에 대해서만 계산되었으며, 양이 크기차 왜곡은 2.5kHz 이상의 고주파 영역에 대해서만 계산되었다. 하지만 고주파 영역에 있어서 포락선의 양이 시간차는 공간감 인지에 있어서, 특히 음상 정위에 있어서 중요한 역할을 한다. 이러한 고주파 영역 포락선의 양이 시간차 공간감 인지에 미치는 영향을 정량적으로 분석하기 위해 해당 인자를 계산하는 방법이 본 논문에서 소개된다. 또한, 이렇게 계산된 고주파 영역 포락선의 양이 시간차는 다채널 오디오의 주관평가 결과와 높은 상관관계를 가짐을 확인한다.

• 한국과학교육학회지
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• 제28권6호
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• pp.685-695
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• 2008

과학의 본성의 관점에서 과학의 탐구 단원의 내용 분석을 실시하였다. 10종의 10학년 과학 교과서 탐구단원 속에 있는 학습 목표, 활동, 문장에서 과학의 본성에 대한 내용, 관점, 제시방법을 분석하였다. 10종 교과서의 학습 목표들은 과학의 정의, 과학자의 특성, 과학적 방법, STS로 대분류되었다. 한편 과학 지식의 특성과 모델 형성 등과 같은 구체적인 과학 지식의 본성에 대한 관점은 학습목표에 포함되지 않았다. 활동 총 38개 중 17개가 어떤 정보도 주지 않은 과제형으로 제시되었다. 21개는 기본 자료를 제공하고 그것을 기초로 활동하는 형식이었다. 어느 경우이든 그 활동을 통해 배워야할 NOS 요소와 그에 대한 타당한 관점에 대한 명시적 언급이 없거나 부족했다. 과학 교과서 문장도 4영역으로 분류될 수 있었으며 현대적 관점과 고전적 관점이 혼재되어 있었다. 특히 과학의 정의는 귀납주의적 진술이 많았고, 과학 지식의 생성은 이론 형성보다는 법칙의 발견으로 표현되었다. 교사 수준에서 NOS에 대한 학습 목표와 학습 내용 제시와 함께 분명한 관점이 반영된 읽을거리를 제공해야만 효과적인 과학의 본성 수업이 가능함을 제시하였다.

• 분석과 대안
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• 제8권2호
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• pp.87-115
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• 2024

본 연구는 중국 민영기업의 R&D 투자가 경영성과와 기업가치에 미치는 영향을 확인하고 있다. 기업은 R&D 투자를 통해 지식 및 기술자원을 확보하고, 이를 통해 혁신과 경쟁 우위를 창출하여 궁극적으로 기업의 성과와 가치를 높이는 것을 목표로 한다. 그러나 R&D 투자는 다른 투자와 다르게 높은 조정비용과 위험을 지니고 있으며, 불확실성과 비대칭 정보를 수반하는 특징을 지니고 있다. 또한, 기업이 처한 다양한 내외부의 상황적 요인으로 인하여 R&D 투자가 경영성과와 가치에 미치는 영향은 혼재된 결과를 보여주고 있다. 이에 본 연구는 최근 주목받고 있는 기업의 ESG 활동이 R&D 투자의 결과에 어떠한 상황적인 요소로 작용하는지를 고려하고자 한다. ESG 활동을 통한 이해관계자들과의 상호작용은 기업의 경쟁 우위 확보와 더불어 지속 가능한 성장을 위한 중요한 요인으로 평가받고 있기 때문이다. 이러한 배경에서 본 연구는 기업의 R&D 투자가 경영성과에 미치는 영향을 재무적인 성과와 기업가치로 각각 나누어서 측정하며, 그 관계에서 ESG 성과지수의 조절효과를 확인한다. 2010년부터 2019년까지 중국 전체 민영기업을 대상으로 실증 분석한 결과, 기업의 R&D 투자는 재무적인 성과에 부정적인 영향을, 그리고 기업가치에는 긍정적인 영향을 주는 것을 보여준다. 또한, 높은 민영기업의 ESG 평가지수는 각각의 관계를 긍정적으로 조절하는 결과를 보여주며, ESG 활동의 중요성을 강조하고 있다.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제14권2호
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• pp.67-95
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• 2009

본 연구는 개별 소비자가 구매를 결정하는데 있어 중요한 요소라고 할 수 있는 신뢰가 전이되는 현상을 실증적으로 확인하고자 한다. 많은 선행연구에서 신뢰가 전이되는 과정에 관한 언급은 있었지만, 이에 대한 실증적 연구가 부족하였다. 본 연구는 특히 유통업체에 대한 신뢰가 전이되는 현상에 초점을 맞추었으며, 신뢰 전이의 대상으로 PL(Private Label) 제품을 선정하였다. PL제품은 유통업체에서 판매되는 제품들 중 신뢰가 전이됨에 있어 기본 가정이 되어야 하는 평가대상의 애매 모호성이라는 특성을 갖기 때문이다. 또한 PL제품 자체가 제조업체 브랜드 제품에 비해 상대적으로 적은 정보를 제공하고 있기 때문에 본 연구의 대상으로 적합하다고 판단되었다. 게다가 최근 유통업체는 PL제품의 판매영역을 늘리고 있다. 먼저 저자들은 선행연구가 가지고 있는 이론적/실증적 한계점을 극복하기 위한 신뢰의 전이 현상을 설명하는 이론으로, 인지적 신뢰의 전이에 있어서는 '균형이론'과 '가용성 간편추론법'을 근거로 들었다. 또한, 감정적 신뢰에 있어서는 '감정전이'와 '정보로서의 감정'이라는 2가지 이론적 근거를 제시함으로써 선행연구들을 보완하였으며, PL제품 구매자 206명을 대상으로 실증분석을 실시하였다. 분석 결과, PL제품을 구매하는데 있어, 신뢰의 전이 현상이 나타남을 매개효과를 통해 확인할 수 있었다. 비록 매개효과를 포함한 제안모델이 매개효과가 없는 모델과 비교해서 그 모델 적합도가 크게 개선되지는 않았으나, 각각의 경로계수가 매개효과가 없는 모델에 비해 향상되어 매개효과가 있음을 확인할 수 있었다. 또한 신뢰의 2가지 차원인 인지적 신뢰와 감정적 신뢰에 있어서, 인지적 신뢰는 PL제품의 제조업체 및 제품 자체에 대한 신뢰로 전이되는 것을 확인할 수 있었으나, 감정적 신뢰에 있어서는 PL제품의 제조업체에 대한 신뢰의 전이가 나타나지 않는 것으로 나타났다. 이는 감정적 신뢰는 직접적인 경험에 근거하여 형성되는 것으로, PL제품은 유통업체 브랜드와 같은 브랜드 이름을 사용하고 많은 상품군을 갖고 있기 때문에 소비자에게 많이 노출되어 친숙함과 같은 감정적인 부분이 개입될 가능성이 있지만, 이와 달리 제조업체와는 감정적 신뢰가 전이될 만한 직접적인 경험이 없었기 때문이라 판단된다.

• 디자인학연구
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• 제18권4호
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• pp.53-64
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• 2005

디지털이라는 새로운 커뮤니케이션 미디어의 등장은 경이로운 한편 문화적 긴장이기도 하다. 인간의 능력을 극적으로 확장시켜주는 산업기술들은 우리가 그것에 적응해 가는 속도보다 훨씬 빠르게 세력을 확대하고 곤다. 이것은 예외 없이 인간에 대한 개념 자체를 뒤흔듦으로써 새로운 문화의 내용과 형식을 만들어낸다. 디지털의 영향으로 우리나라 방송환경은 지상파, 케이블, 위성, 인터넷 등으로 다원화됨으로써 다매체, 다채널 시대로 진입되었다. 디지털 문화피서 방송은 정보전달과 커뮤니케이션 매체로서 과거보다 더 큰 영향력을 발휘하게 되었다. 이 같은 방송환경의 변화는 TV 시청자들을 능동적인 커뮤니케이션의 주체자, 참여자, 이용자로서 미디어를 선택하고 이용하는 존재라는 새로운 개념의 수용자로 출현시켰다. 본 연구는 채널선택의 주체로 능동적 수용자가 방송의 중심에 서게 되면서, 방송의 코어 아이덴티티(Core Identity)에 대한 문제제기를 브랜드를 통해 구조화시키고자 한다. 능동적 수용자에 대한 인지심리학적 접근방법으로 이야기 스키마(Schema) 이론을 적용하여 '정보처리과정(information processing)'과 연관되어 있는 '인지적 과정(cognitve processes)'을 설명할 수 있다. 이것은 이야기가 있는 디자인으로서 브랜드의 스토리텔링 사례로 나타난다. 연구범위는 지상파 TV 방송에서 시사 교양 단위 프로그램들을 대상으로 했으며, 기간은 2004년 5월에서 8월에 걸쳐 방송중인 브랜드를 국내외 각 방송사별로 사례 비교하였다. 본 연구를 통해 방송의 채널 아이덴티티가 단위 프로그램의 브랜드 전략에서도 함께 고려되어야 한다 것은 중요하였다. 특히 방송사를 대표하는 프로그램은 별개의 단위 프로그램으로 취급되어서는 안 되며, 채널 아이덴티티를 형성하는 내용과 형식에서 함께 다루어져야 할 것이다. 또한 앵커의 브랜드화 역시 방송의 브랜드 정체성에 중요한 변인이 될 수 있음을 재차 확인할 수 있었다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제24권2호
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• pp.233-253
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• 2014

Can the stock market really be predicted? Stock market prediction has attracted much attention from many fields including business, economics, statistics, and mathematics. Early research on stock market prediction was based on random walk theory (RWT) and the efficient market hypothesis (EMH). According to the EMH, stock market are largely driven by new information rather than present and past prices. Since it is unpredictable, stock market will follow a random walk. Even though these theories, Schumaker [2010] asserted that people keep trying to predict the stock market by using artificial intelligence, statistical estimates, and mathematical models. Mathematical approaches include Percolation Methods, Log-Periodic Oscillations and Wavelet Transforms to model future prices. Examples of artificial intelligence approaches that deals with optimization and machine learning are Genetic Algorithms, Support Vector Machines (SVM) and Neural Networks. Statistical approaches typically predicts the future by using past stock market data. Recently, financial engineers have started to predict the stock prices movement pattern by using the SNS data. SNS is the place where peoples opinions and ideas are freely flow and affect others' beliefs on certain things. Through word-of-mouth in SNS, people share product usage experiences, subjective feelings, and commonly accompanying sentiment or mood with others. An increasing number of empirical analyses of sentiment and mood are based on textual collections of public user generated data on the web. The Opinion mining is one domain of the data mining fields extracting public opinions exposed in SNS by utilizing data mining. There have been many studies on the issues of opinion mining from Web sources such as product reviews, forum posts and blogs. In relation to this literatures, we are trying to understand the effects of SNS exposures of firms on stock prices in Korea. Similarly to Bollen et al. [2011], we empirically analyze the impact of SNS exposures on stock return rates. We use Social Metrics by Daum Soft, an SNS big data analysis company in Korea. Social Metrics provides trends and public opinions in Twitter and blogs by using natural language process and analysis tools. It collects the sentences circulated in the Twitter in real time, and breaks down these sentences into the word units and then extracts keywords. In this study, we classify firms' exposures in SNS into two groups: positive and negative. To test the correlation and causation relationship between SNS exposures and stock price returns, we first collect 252 firms' stock prices and KRX100 index in the Korea Stock Exchange (KRX) from May 25, 2012 to September 1, 2012. We also gather the public attitudes (positive, negative) about these firms from Social Metrics over the same period of time. We conduct regression analysis between stock prices and the number of SNS exposures. Having checked the correlation between the two variables, we perform Granger causality test to see the causation direction between the two variables. The research result is that the number of total SNS exposures is positively related with stock market returns. The number of positive mentions of has also positive relationship with stock market returns. Contrarily, the number of negative mentions has negative relationship with stock market returns, but this relationship is statistically not significant. This means that the impact of positive mentions is statistically bigger than the impact of negative mentions. We also investigate whether the impacts are moderated by industry type and firm's size. We find that the SNS exposures impacts are bigger for IT firms than for non-IT firms, and bigger for small sized firms than for large sized firms. The results of Granger causality test shows change of stock price return is caused by SNS exposures, while the causation of the other way round is not significant. Therefore the correlation relationship between SNS exposures and stock prices has uni-direction causality. The more a firm is exposed in SNS, the more is the stock price likely to increase, while stock price changes may not cause more SNS mentions.