• 한국조경학회지
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• 제39권1호
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• pp.1-10
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• 2011

본 연구는 서울시 한강르네상스 정책이 나가야 할 방향과 전략적 관리 방안을 모색하고자 하는 목적으로 수행하였다. 연구방법으로는 첫째, 정책단계별 수준선정을, 둘째, 수준별 중요도를 측정하고, 셋째, 이상의 결과를 네트워크 분석적 의사결정모형을 통해 분석하였다. 연구결과, 한강 르네상스 개발계획의 기조인 회복, 창조의 중요도는 큰 차이를 보이지 않았고, 제2단계 정책수준에서는 도시공간 재편, 자연성 회복, 이용성 증진 순으로 정책의 중요성을 인지하고 있는 것으로 나타났다. 제3단계 정책수준에서는 테마가 있는 한강공원 조성, 한강 중심의 도시공간구조 개편, 한강 중심의 Eco-Network 구축 등의 순서로 중요도를 보였다. 특히, 제3수준의 세부계획인 4정책수준의 중요도는 도시공간재편의 경우 수변도시의 유형별 개발 및 토지이용 다양화, 워터프런트 타운 조성의 경우 수변공간을 공공 및 복합용도로 활용, 그리고 한강변 경관개선의 경우 건축물의 종합적인 관리방안 수립, 테마가 있는 한강공원 조성은 통합디자인 계획 등이 주요 정책지표로 부각되었다. 중요도 분석결과를 통해 향후 한강르네상스 프로젝트의 전략적 정책 방향은 통합디자인 계획을 통한 테마가 있는 한강공원 조성과 함께 도시공간구조를 재편하는 정책을 선도적으로 추진하면서 다른 정책계획들과 연계성을 확보해 나가야 할 것으로 사료된다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제22권1호
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• pp.49-58
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• 2001

본 연구에서는 진자 실험을 통하여 중추신경계 질환인 경직을 정량적으로 판정할 수 있는 새로운 LCL(Logically Classified Level) 척도(scale)가 개발되었다. 새로운 척도개발에는 총 30개의 변수가 사용되었다. 이를 위하여 실험결과의 통계적 분석이 수행되었고 이들 중 진자 실험에서 경직의 특성이 가장 잘 반영되는 변수가 대표변수로 선정되었다. 사용된 30개의 변수 중 20개는 새로 도출된 변수이며 10개는 선행된 연구자들에 의하여 개발된 변수이다. 새로운 20개의 변수들은 진자 실험에서 발생되는 특성들인 각도, 각속도, 근육 모델, EMG가 고르게 반영될 수 있도록 이들의 조합으로 도출되었다. 이변량 상관분석결과 총 30개의 변수들 중 11개의 변수들은 서로 밀접한 상관성이 있음이 파악되었다. 11개의 서로 강한 상관성을 보이는 변수 중 논리적인 모순이 없는 L11이 대표변수로 선택되었다. 28명의 환자 데이터는 대표변수인 L11를 기준으로 4개의 그룹으로 분리되었고 최종으로 이들 그룹의 경향을 예측할 수 있는 회귀 방정식을 유도하였다. 새로운 척도에 사용된 대표변수인 L11은 환자들에게서 나타날 수 있는 여러 경우에 적합한지 검토되었는데 미소한 환자의 상태까지 잘 반영하고 있음이 드러났다. 따라서 새로운 LCL 척도는 기존의 준 정량적인 척도인 MAS(Modified Ashworth Scale)를 대체할 수 있을 것으로 기대된다. 특히 환자의 초기 진단뿐만 아니라 동일한 환자의 치료전후, 병적 호전에 대하여 정밀하게 파악할 수 있어 약물의 처방량 조절, 치료기간 등 치료의 전략에 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권9호
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• pp.111-120
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• 2019

본 연구는 서비스직 근로자의 개인-직무 적합성과 직무만족 간의 관계에서 조직후원인식의 매개효과를 규명하고자 하였다. 이를 위하여 개인-직무 적합성, 직무만족, 조직후원인식에 대한 선행연구를 기반으로 연구모형을 설정하고 가설을 도출하였다. 특히, 조직후원인식은 정서적 조직후원인식과 수단적 조직후원인식으로 세분화하였다. 본 연구를 위하여 국내 기업에서 서비스 직무를 담당하고 있는 근로자를 대상으로 설문 조사를 실시하였으며, 온라인으로 총 350명에게 배포되었으며, 최종 281명의 응답 결과를 분석하여, 유효 회수율은 80.3%를 기록하였다. 그 결과 첫째, 개인-직무적합성은 직무만족과 조직후원인식에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 개인-직무 적합성과 직무만족간의 관계에서 조직후원인식의 하위요인 중 정서적 조직후원인식은 매개효과가 있는 나타났으나, 수단적 조직후원인식은 매개효과가 없는 것으로 나타났다. 본 연구결과를 바탕으로, 고객 점점에서 감정노동을 수행하는 서비스직 근로자의 개인-직무 적합성을 판단해 볼 수 있는 채용 제도의 변화, 조직 구성원의 정서적 지원체계 구축을 위한 조직 문화 및 인사제도 마련, 서비스직 근로자들의 직무만족을 높이기 위한 보상 및 인력개발 체계 구축 등 인사교육 전반에 걸친 이론적 및 실천적 시사점을 제시하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.25-32
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• 2019

본 연구의 목적은 시장에서 ICO에 대한 올바른 투자를 위한 방안을 조사하는 것이다. 이전에는 기업들이 자금조달을 위해서는 은행에서 차입하거나, VC(벤처 캐피탈)과 엔젤 투자자로 부터 출자를 받는 방법들을 주로 사용하였지만, 현재 ICO는 새로운 형태의 자금투자 및 조달 모델로 사용되고 있다. ICO는 블록체인을 기반으로 생성된 토큰 또는 코인을 온라인상에서 공개적으로 판매하여 필요한 자금을 조달하고, 투자자에게 투자금액에 따른 토큰 또는 코인을 지급하여 시장 가치를 제공한다. 본 연구 조사에 따르면, ICO 시장의 한계요인으로 (1) 해당 기업평가의 어려움, (2) 투자의 불확실성, (3) 법적 안전장치 결여, (4) 모집 후의 기업의 안정성 확보방안이 미흡이다. 현재 국내의 경우 ICO를 법적인 테두리에서 보호하지 않아 이를 제도적으로 대응 할 수 있는 방법은 없다. 그럼에도 불구하고 존재하고 있는 ICO 시장에 대한 올바른 투자를 위한 방안을 제시하였다. ICO 투자 시, 투자자는 (1) 투자방법 및 수익성 고려, (2) 투자사기 여부를 다양한 채널로 검증 및 판단(ex. 홈페이지, 구성팀 프로필 등)하고 이를 기반으로 투자가 이루어져야 한다. 본 연구는 새롭게 등장한 ICO 시장에 대한 이해 도모와 이에 자금투자 시 검토사항에 대해 연구하여 올바른 투자자 양성에 기여하고 사기 등으로 인한 소비자 피해의 양산을 줄여 건강한 ICO 시장 형성에 기여 할 것이다. 본 연구의 한계는 아직 국내는 ICO를 법적인 테두리에서 검토되지 않고 있어 향후 정책적 변화가 발생할 때 이에 대한 추가적인 연구가 필요하다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권spc1호
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• pp.1053-1060
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• 2021

현행 수질모니터링은 현장에서 수질 시료를 채취하여 실험실로 이동 후 분석하는 방법에 의존하고 있다. 이러한 분석기법은 노동집약적이며 경제적으로도 많은 부담이 주어진다. 그러나 현행 모니터링시스템을 개선하기 위하여 보다 짧은 시료채취주기 또는 시료채취지점 확대 등과 같은 방법을 동원하는 것은 인력 및 경제적 측면을 고려할 때 현실적으로 거의 불가능에 가깝다. 따라서 인력 및 경제적인 측면에서 큰 부담없이 현행 수질모니터링기법을 보완할 수 있는 방안이 고려되어야 한다. 본 연구에서는 모델링 기법을 도입하여 현행 수질모니터링 시스템을 보완하고자 하였고 인공신경망모델을 적용하였다. 인공신경망은 사람의 뇌에서 일어나는 작용을 모방한 기법으로 인지할 수 있는 현상을 뇌가 종합적으로 판단하는 과정을 컴퓨터에서 구현하는 방식인데 수질 예측을 위해 이러한 인공신경망기법을 도입 하였다. 본 연구에서는 수질 인자 중 Total coliform 을 타겟으로 하여 하천말단부에서 이들 인자를 예측할 수 있는지에 중점을 두고 연구를 수행하였다. 연구결과 제한된 입력인자를 이용하여 모델을 검보정하였음에도 불구하고 좋은 예측 성능을 보였다. 따라서 본 연구에서 사용된 기법을 근거로 수질상태를 사전에 예측함으로 수계 관리를 수행한다면 현 수질모니터링 시스템 보완에 큰 도움일 될 것으로 기대된다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.128-133
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• 2021

현재 자율주행차량 시장은 3레벨 자율주행차량을 상용화하고 있으나, 안정성의 문제로 완전 자율주행 중에도 사고가 발생할 가능성이 있다. 실제로 자율주행차량은 81건의 사고를 기록하고 있다. 3레벨과 다르게 4레벨 이후의 자율주행차량은 긴급상황을 스스로 판단하고 대처해야 하기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 CNN을 통하여 차량 외부의 정보를 수집하여 저장하고, 저장된 정보와 차량 센서 데이터를 이용하여 차량이 처한 위기 상황을 0~1 사이의 수치로 출력하는 차량 내·외부 데이터 및 딥러닝 기반 차량 위기 감지 시스템을 제안한다. 차량 위기 감지 시스템은 CNN기반 신경망 모델을 사용하여 주변 차량과 보행자 데이터를 수집하는 차량 외부 상황 수집 모듈과 차량 외부 상황 수집 모듈의 출력과 차량 내부 센서 데이터를 이용하여 차량이 처한 위기 상황을 수치화하는 차량 위기 상황 판단 모듈로 구성된다. 실험 결과, VESCM의 평균 연산 시간은 55ms 였고, R-CNN은 74ms, CNN은 101ms였다. 특히, R-CNN은 보행자수가 적을 때 VESCM과 비슷한 연산 시간을 보이지만, 보행자 수가 많아 질수록 VESCM보다 많은 연산 시간을 소요했다. 평균적으로 VESCM는 R-CNN보다 25.68%, CNN보다 45.54% 더 빠른 연산 시간을 가졌고, 세 모델의 정확도는 모두 80% 이하로 감소하지 않으며 높은 정확도를 보였다.

• 예술경영연구
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• 제53호
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• pp.207-247
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• 2020

<인생나눔교실>은 인문학적 소양을 갖춘 은퇴세대가 멘토가 되어 후속 세대인 멘티에게 삶의 지혜와 방향을 제시하고 소통의 장을 만들어가는 사업이다. 이와 같은 사업의 평가들은 사업이 진행되는 단기간을 기준으로 하여 정량적, 정성적 평가를 수행하는 것이 일반적이다. 그러나 단기간의 평가는 실제 의미있는 효과를 예측하고 판단하기 어렵다는 한계를 가지고 있다. 이에 <인생나눔교실>에서는 2017년과 2018년 영상추적조사를 통해 본 사업의 핵심 참여자의 질적 변화 추이를 살펴보고자 했다. 이를 위해 연구주제에 적합한 조사방법으로 인터뷰 영상 촬영, 촬영 현장 관찰, 가치부호화를 통한 질적연구방법론을 채택하였다. 결과 분석을 위해서는 인터뷰 내용에서 키워드를 추출, 가치부호화 작업을 진행한다. 이후 인문정신가치를 매칭시켜 변화양상을 확인하고 그 의미를 도출하는 이론적 방법을 활용하였다. 실질적으로 본 연구에서 진행한 연구가 추적조사임에도 불구하고 2년이라는 다소 짧은 시간 동안 변화된 양상을 분석했다는 점이 여전히 한계로 남는다. 하지만 국내외 문화예술교육 사업 분야의 추적조사를 위한 모형을 거의 찾아볼 수 없는 현 시점에 추적조사를 위해서 연구자들이 진행해야하는 방법론을 체계화하고 구체적인 적용 사례를 함께 제시했다는 점에서 유의미성을 찾을 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제20권1호
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• pp.35-48
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• 2014

2013년 건설 경기 전망 보고서에 따르면 주택건설경기 침체 상황의 지속으로 건설 기업의 유동성 위기가 지속될 것으로 전망된다. 건설업은 파산으로 인한 사회적 파급효과가 다른 산업에 비해 큰 편이지만, 업종의 특성상 다른 산업과는 상이한 자본구조와 부채비율, 현금흐름을 가지고 있어서 기업의 파산 예측이 더 어려운 측면이 있다. 건설업은 레버리지가 큰 산업으로 부채비율이 매우 높은 업종이며 현금흐름이 프로젝트 후반부에 집중되는 특성이 있다. 그리고 경기사이클에 따른 부침이 매우 심하여 경기하강국면에선 파산이 급증하는 양상을 보인다. 건설업이 레버리지 산업인 이상 건설업체의 파산율 증가는 여신을 공여한 은행에 큰 부담으로 작용한다. 그럼에도 그간의 파산예측모델이 주로 금융기관에 집중되어 왔고 건설업종에 특화된 연구는 드물었다. 기업의 재무 자료를 바탕으로 한 파산 예측 모델에 대한 연구는 오래 전부터 다양하게 진행되었다. 하지만, 일반적인 기업 전체를 대상으로 하는 모델이기 때문에, 건설 기업과 같이 유동성이 큰 기업의 예측에는 적절하지 못할 수 있다. 건설 산업은 오랜 사업 기간과 대규모 투자, 그리고 투자금 회수가 오래 걸리는 특징을 갖는 자본 집약 산업이다. 이로 인해 다른 산업과는 상이한 자본 구조를 갖기 마련이고, 다른 산업의 기업 재무 위험도를 판단하는 기준과 동일한 적용이 곤란할 수 있다. 최근에는 기계 학습을 바탕으로 한 기업 파산 예측 연구가 활발하다. 기계 학습의 대표적 응용 분야인 패턴 인식을 기업의 파산 예측에 응용한 것이다. 기업의 재무 정보를 바탕으로 패턴을 작성하고 이 패턴이 파산 위험 군에 속하는지 안전한 군에 속하는지 판단하는 것이다. 전통적인 Z-Score와 기계 학습을 이용한 파산 예측과 같은 기존 연구들은 특정 산업 분야가 아닌 일반적인 기업을 대상으로 하기 때문에 기업들의 특성을 전혀 고려하고 있지 못하다. 본 논문에서는 건설 기업을 규모에 따라 각 기법들의 예측 능력을 비교하여 적응형 부스팅이 가장 우수함을 확인하였다. 본 논문은 건설 기업을 자본금 규모에 따라 세 등급으로 분류하고 각각에 대해 적응형 부스팅의 예측력을 분석하였다. 실험 결과 적응형 부스팅이 다른 기법에 비해 예측 결과가 좋았고, 특히 자본금 규모가 500억 이상인 기업의 경우 아주 우수한 결과를 보였다.

• 지능정보연구
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• 제18권2호
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• pp.143-156
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• 2012

누구나 뉴스와 주가 사이에는 밀접한 관계를 있을 것이라 생각한다. 그래서 뉴스를 통해 투자기회를 찾고, 투자이익을 얻을 수 있을 것으로 기대한다. 그렇지만 너무나 많은 뉴스들이 실시간으로 생성 전파되며, 정작 어떤 뉴스가 중요한지, 뉴스가 주가에 미치는 영향은 얼마나 되는지를 알아내기는 쉽지 않다. 본 연구는 이러한 뉴스들을 수집 분석하여 주가와 어떠한 관련이 있는지 분석하였다. 뉴스는 그 속성상 특정한 양식을 갖지 않는 비정형 텍스트로 구성되어있다. 이러한 뉴스 컨텐츠를 분석하기 위해 오피니언 마이닝이라는 빅데이터 감성분석 기법을 적용하였고, 이를 통해 주가지수의 등락을 예측하는 지능형 투자의사결정 모형을 제시하였다. 그리고, 모형의 유효성을 검증하기 위하여 마이닝 결과와 주가지수 등락 간의 관계를 통계 분석하였다. 그 결과 뉴스 컨텐츠의 감성분석 결과값과 주가지수 등락과는 유의한 관계를 가지고 있었으며, 좀 더 세부적으로는 주식시장 개장 전 뉴스들과 주가지수의 등락과의 관계 또한 통계적으로 유의하여, 뉴스의 감성분석 결과를 이용해 주가지수의 변동성 예측이 가능할 것으로 판단되었다. 이렇게 도출된 투자의사결정 모형은 여러 유형의 뉴스 중에서 시황 전망 해외 뉴스가 주가지수 변동을 가장 잘 예측하는 것으로 나타났고 로지스틱 회귀분석결과 분류정확도는 주가하락 시 70.0%, 주가상승 시 78.8%이며 전체평균은 74.6%로 나타났다.

• 항공우주정책ㆍ법학회지
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• 제28권1호
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• pp.73-96
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• 2013

ICAO는 기존의 항공안전평가제도를 개선한 항공안전평가제도(USOAP)를 1995년 도입하였다. 이는 최근의 항공기 사고율 감소에 효과적인 역할을 하고 있다고 평가되고 있으며 이러한 성과를 바탕으로 2013년부터는 기존의 '스냅샷 방식'에서 '상시 모니터링 방식(USOAP-Continuous Monitoring Approach)'으로 전환하였다. ICAO 항공안전평가 결과는 오늘날 국제사회에서 국가의 '항공안전 신인도'를 판단하는 객관적인 지표로써 항공산업에 막대한 영향을 미치고 있으며, 특히 평가결과가 미흡할 경우엔 항공노선 확충 및 코드쉐어 금지, 환승객 감소 국제항공 비즈니스 및 보험료 인상 등 경제적 불이익을 감수해야 한다. 또한, ICAO는 기존의 법규이행(Prescriptive Approach)을 기본으로 하되 리스크 기반(Risk-based) 사전예방형(Proactive Approach) 항공안전시스템 개념을 새로 도입하는 등 국제항공안전정책 패러다임을 전환하여 왔다. ICAO가 새로운 국제항공안전정책을 추진함에 따라 대한민국 정부도 이에 발맞춰 국내항공안전정책을 변화시켜 왔다. 특히, 시스템적 안전관리를 위해 기존의 법규이행 중심의 정부 안전감독시스템에 리스크 기반의 사전 예방적 안전관리 개념을 도입하고 있으며, ICAO 국제기준에 따라 항공서비스제공자에게 자체 안전관리시스템(SMS)를 운영토록 항공법에 규정하였다. 또한, 항공안전의 중심 분야인 항공기 운항 및 정비 분야에 대한 안전 증진을 위해 다양한 안전정책을 추진하고 있다. 이러한 신 국제항공안전정책 패러다임 변화에 발맞춰 국제사회에서 가장 모범적인 항공안전시스템을 갖춘 나라로 확고히 자리 매김하고, 우리 항공의 경쟁력을 튼튼하게 뒷받침한다는 계획이다. 이를 위해서는 정부, 항공사, 연구기관 등 항공관계자가 모두가 노력할 때 실질적인 효과를 기대할 수 있을 것이다.