• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제30권4호
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• pp.21-42
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• 2021

Purpose In order for companies to continue to grow, they should properly manage human resources, which are the core of corporate competitiveness. Employee turnover means the loss of talent in the workforce. When an employee voluntarily leaves his or her company, it will lose hiring and training cost and lead to the withdrawal of key personnel and new costs to train a new employee. From an employee's viewpoint, moving to another company is also risky because it can be time consuming and costly. Therefore, in order to reduce the social and economic costs caused by employee turnover, it is necessary to accurately predict employee turnover intention, identify the factors affecting employee turnover, and manage them appropriately in the company. Design/methodology/approach Prior studies have mainly used logistic regression and decision trees, which have explanatory power but poor predictive accuracy. In order to develop a more accurate prediction model, XGBoost is proposed as the classification technique. Then, to compensate for the lack of explainability, SHAP, one of the XAI techniques, is applied. As a result, the prediction accuracy of the proposed model is improved compared to the conventional methods such as LOGIT and Decision Trees. By applying SHAP to the proposed model, the factors affecting the overall employee turnover intention as well as a specific sample's turnover intention are identified. Findings Experimental results show that the prediction accuracy of XGBoost is superior to that of logistic regression and decision trees. Using SHAP, we find that jobseeking, annuity, eng_test, comm_temp, seti_dev, seti_money, equl_ablt, and sati_safe significantly affect overall employee turnover intention. In addition, it is confirmed that the factors affecting an individual's turnover intention are more diverse. Our research findings imply that companies should adopt a personalized approach for each employee in order to effectively prevent his or her turnover.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.27-35
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• 2022

대부분의 IPS(Indoor Positioning System)에서는 비콘과 같은 태그로부터 특정 신호를 여러 수신기에 보냄으로써 사용자의 위치를 특정하고 동선을 파악한다. 이러한 방식은 창고, 공장, 병원 등 유동인구가 제한적인 곳에서 매우 효율적으로 활용되지만, 대형 마켓 및 복합쇼핑몰과 같은 상업 시설에서는 고객 각자에게 태그를 부착해야 하므로 적용하기가 어렵다. 본 논문에서는 태그를 사용하지 않고도 외부 센서 노드 그리드를 활용하여 유동인구의 이동 추이를 파악하는 시스템을 제안한다. 각 센서 노드는 초음파센서와 적외선센서를 조합하여 사람들의 존재 여부와 세부형태를 모두 모니터링할 수 있으며, 수집한 데이터를 무선송신을 통해 메인 서버에 보냄으로써 간편하게 시스템을 유지 및 보수할 수 있도록 하였다. FPGA 보드를 활용하여 센서 노드 동작을 검증하였으며, 초소형 센서 노드를 구성하기 위해 180nm 공정으로 VLSI 회로를 설계하였다.

• 대순사상논총
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• 제35집
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• pp.393-426
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• 2020

과거에 성지는 주로 고고학적 규범에 근거하여 호명되면서 종종 단일의 고정된 정체성을 부여받았으나 최근의 추세는 좀 더 포괄적으로 역사적, 맥락적 해석과 연동하여 유연하게 접근하고 있다. 성지는 시공간을 초월하여 다양한 변화를 경험해왔으며 권력과 권위의 복잡한 상호작용을 내재한 다층적인 종교정체성을 드러낸다. 이런 관점에서 대순진리회 도장의 종교적 상징과 이미지, 그리고 공간구조에 내포되어 있는 다층적인 의미는 세계유산이라는 새로운 정체성의 재정립을 가능하게 한다. 이 연구는 성지의 역사적 가치만큼이나 순례와 같은 영적 추구 행위가 동등하게 주목받고 있는 가운데, 유네스코 세계유산위원회가 지향하는 탁월한 인류의 보편적 가치를 통해 도장의 세계유산등재 가능성을 탐색한다. 이를 위해, 기존 종교유산의 사례로 그리스 아토스수도원공동체와 네팔 룸비니를 소개하고 종교유산이 어떤 방식으로 운영되고 있는지 고찰하며, 최종적으로는 도장의 문화유산으로서의 가치성을 실증적으로 검증한다.

• 응용통계연구
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• 제35권2호
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• pp.189-201
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• 2022

본 연구는 외부 요인을 모형에 강화시켜 암호화폐 수익률 예측력을 향상시키는 방법에 대해서 다루고 있다. 고려한 요인으로는 크게 나누어 금융 경제적 요인 및 심리적 요인을 고려하였다. 먼저 금융 경제적 요인을 반용하기 위해서 주성분 요인을 사용하여 수 많은 변수를 차원축소를 통해서 모형에 반영하였다. 또한 심리적 요인을 위해서는 뉴스 기사 데이터를 활용하여 산출해낸 감성지수를 활용하였다. 이러한 요인들은 충격반응함수 분석을 통해서 요인들의 의미와 영향력을 시각화하였다. 또한 전통적인 ARIMAX 뿐 만 아니라 랜덤포레스트 및 딥러닝 모형을 활용하여 비선형성을 반영하였다. 그 결과 요인 강화가 암호화폐 수익률 예측력을 향상시킴을 실증분석을 통해 밝혔으며 그 중에서 딥러닝 모형인 GRU가 가장 좋은 예측 성능을 보임을 관찰하였다.

• 한국건축시공학회지
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• 제22권5호
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• pp.497-506
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• 2022

최근 전문건설업종의 대공종화/대업종화가 진행되고 있으며, 건설공사의 기술적인 전문성을 고려하지 않은 채 전문건설 업종을 편리에 따라 통합·신설하고, 고유의 업종을 폐지하는 방향으로 추진하고 있어서 건설산업 생산구조에 혼란을 초래하며, 업종 단순화만을 목표로 하여 설득력이 떨어지므로 전문건설업의 세부 공종 특성에 따라 재편 방안을 검토하는 것이 바람직하다고 판단된다. 본 연구에서는 전문공사업의 전문성에 대한 특수성을 고려한 합리적인 분류체계의 개편을 검토하기 위하여 도장공사, 조경공사의 사례를 대상으로 공사의 구분, 주요 업무내용 및 특성, 기술적 전문성, 대업종화에 대한 문제점을 분석하였다. 이를 바탕으로 현행 전문건설업 업종분류체계 개편 시 고려하여야 할 사항을 도출하고 합리적인 업종별 개편방안을 제시하고 한다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제8권5호
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• pp.33-39
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• 2022

모바일 컴퓨팅 분야에서 사용되는 저장장치는 저전력, 경량화, 내구성 등을 갖추어야 하며 사용자에 의해 생성되는 대용량 데이터를 효과적으로 저장 및 관리할 수 있어야 한다. 낸드 플래시 메모리는 모바일 컴퓨팅 분야에서 저장장치로 주로 사용되고 있다. 낸드 플래시 메모리는 구조적 특징 때문에 데이터 갱신요청 시 제자리 덮어쓰기가 불가능하여 데이터 갱신요청이 자주 발생하는 요청과 그렇지 않은 요청을 정확히 구분하여 각 블록에 저장 및 관리함으로써 해결할 수 있다. 이러한 데이터 갱신요청에 분류기법을 핫 데이터 식별 기법이라고 하며 현재 다양한 연구가 진행되었다. 본 논문은 더 정확한 핫 데이터 검증을 위해 카운팅 필터를 사용하여 데이터 갱신요청 발생을 연속적으로 기록하고 또한 특정 시간 동안 요청된 갱신요청이 얼마나 자주 발생하는지를 고려하여 핫 데이터를 검증한다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제53권1호
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• pp.148-163
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• 2021

Timely fault identification is important for safe and reliable operation of the electric valve system. Many research works have utilized different data-driven approach for fault diagnosis in complex systems. However, they do not consider specific characteristics of critical control components such as electric valves. This work presents an integrated shallow-deep fault diagnostic model, developed based on signals extracted from DN50 electric valve. First, the local optimal issue of particle swarm optimization algorithm is solved by optimizing the weight search capability, the particle speed, and position update strategy. Then, to develop a shallow diagnostic model, the modified particle swarm algorithm is combined with support vector machine to form a hybrid improved particle swarm-support vector machine (IPs-SVM). To decouple the influence of the background noise, the wavelet packet transform method is used to reconstruct the vibration signal. Thereafter, the IPs-SVM is used to classify phase imbalance and damaged valve faults, and the performance was evaluated against other models developed using the conventional SVM and particle swarm optimized SVM. Secondly, three different deep belief network (DBN) models are developed, using different acoustic signal structures: raw signal, wavelet transformed signal and time-series (sequential) signal. The models are developed to estimate internal leakage sizes in the electric valve. The predictive performance of the DBN and the evaluation results of the proposed IPs-SVM are also presented in this paper.

• 인간식물환경학회지
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• 제24권3호
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• pp.301-309
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• 2021

Background and objective: The purpose of this study is to analyze the case of healing experience for lifestyle and environmental diseases through life and activities in the forest from the perspecitive of critical realism, and how the causal power and mechanism of the healing experience relate to forest healing factors and programs. Methods: 93 video data of people who started living in the forest for disease treatment were analyzed using a qualitative content analysis method from the perspective of critical realism. Categories for analysis include general categories (age, duration, occupation, disease name), forest therapy categories (climate therapy, plant therapy, water therapy, diet therapy, kinesiotherapy, psychotherapy), and other categories (ecology, learning and management, life tools), etc., and the unit of analysis is the context unit. Results: 1) The diseases that motivated life in the forest were digestive system diseases, lung diseases, cardiovascular diseases, endocrine system diseases, and various lifestyle-related diseases and environmental diseases in similar proportions. This indicates that forest life does not have specificity to respond to specific diseases, but provides treatment and recovery for all lifestyle and environmental diseases. 2) Among the forest therapies, climate therapy and plant therapy are related to the climatic and residential environment in the forest where 'natural persons' live. And others such as water therapy, diet therapy, kinesiotherapy, psychotherapy indicate the change from the lifestyle that caused the disease to the lifestyle for treatment and recovery. Conclusion: Life and activities in the forest provide an environment for treatment and recovery in which the healing principles such as aromatherapy, nutritional and dietary therapy, kinesiotherapy, and emotional psychotherapy are integrated in the 'real world'.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권12호
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• pp.255-264
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• 2021

본 연구에서는 부유식 해상풍력발전의 운영 및 유지보수에 필요한 체계적인 정비계획 수립을 위해 최적화기법을 활용한 수리 모형을 제안하고자 한다. 주간 단위로 선박과 기술자를 운용하는 계획정비와 고장정비 작업의 배정에 혼합정수계획법(Mixed Integer Linear Programming, MILP)을 도입하였다. 본 연구의 최적화 모델을 활용한 사례연구에서는 선박과 기술자의 투입 규모가 유지정비 비용에 미치는 영향을 확인하였으며 1년간 정비계획 수립에서 더 나아가 정비작업별 상세 스케줄링까지 연계되는 단계적 최적화 방법론을 함께 제시하였다. 세부적으로는 기상 데이터와 정비 데이터를 활용한 발전량 손실을 비가동 비용으로 반영하여 정비 우선순위를 선정하였으며, 이를 통해 국내 실정에 맞는 해상풍력단지의 유지보수 전략을 제시할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.59-68
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• 2022

우리는 자동차 소유자에게 자동차 소모품의 교체 주기를 알려주는 자동차 유지관리 지원 장치를 제안한다. 소모품 교체 주기를 놓친다면 차량의 상태가 악화되기 때문에 권장 기간 내에 소모품을 교체하는 것이 중요하다. 자동차 유지관리 지원 시스템은 설치된 차량의 주행 거리를 기준으로 차량 소유자가 정하는 교체 시간을 알려준다. 이 시스템은 On Board Diagnostics-II 포트에 노출된 Electronic Control Unit과 계기판 사이의 통신을 위해 Controller Area Network 인터페이스에서 획득한 속도 정보를 통합하여 차량 주행 거리를 계산한다. 이를 통해 시스템에 추가 배선이 필요하지 않다. 시스템의 주행 거리를 차량의 계기판과 비교하여 시스템의 오차가 0.28%에 불과하다는 것을 확인하였다. 자동차의 일반적인 조건으로는 무시할 수 있는 15mW를 소비하는 저전력 모드로 자동으로 진입해 점화 스위치가 꺼졌을 때 차량 배터리가 방전되는 것을 방지한다.