• Title/Summary/Keyword: uncertainty

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공유리더십이 팀효능감과 팀조직시민행동, 이직의도에 미치는 영향 (The Effects of Shared Leadership on Team Efficacy, Team Organizational Citizenship Behavior, and Turnover Intentions)

  • 최영민;한나영
    • 한국산업정보학회논문지
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    • 제28권4호
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    • pp.45-58
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    • 2023
  • 기업환경이 불확실해지고 복잡화되고 있는 상황에서 구성원들의 협력적이고 긍정적인 상호작용을 이끌어갈 리더십이 필수적이다. 즉, 구성원들이 자발적 리더십을 통해 의견을 공유하고 업무를 진행할 경우 불확실한 도전에 보다 효과적으로 대응하고, 목표하는 경영성과에 가까워진다. 따라서 본 연구에서는 최근에 이슈가 되고 있는 공유리더십의 중요성을 밝히고자 한다. 공유리더십이 팀효능감과 팀조직시민행동, 이직의도에 미치는 영향을 살펴보고자 한다. 부산 내 팀조직에서 근무하는 구성원을 대상으로 설문조사를 실시하였고 결과는 다음과 같다. 첫째, 공유리더십이 팀효능감에 미치는 영향은 각각 계획과 조직화 0.202(C.R.=2.853), 문제해결 0.463(C.R.=5.620), 지원과 배려 0.237(C.R.=3.326), 개발과 멘토링 0.366(C.R.=5.132)으로 설정된 가설과 같이 정(+)의 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 팀효능감이 팀조직시민행동과 이직의도에 미치는 영향은 각각 0.545(C.R.=5.895), -0.143(C.R.=-0.817)로 팀효능감은 팀조직시민행동에 정(+)의 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났지만 팀효능감은 이직의도에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.

감성 분석을 위한 FinBERT 미세 조정: 데이터 세트와 하이퍼파라미터의 효과성 탐구 (FinBERT Fine-Tuning for Sentiment Analysis: Exploring the Effectiveness of Datasets and Hyperparameters)

  • 김재헌;정희도;장백철
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제24권4호
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    • pp.127-135
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    • 2023
  • 본 논문에서는 금융 뉴스 데이터로 추가적인 사전 학습이 진행된 BERT 기반 모델인 FinBERT 모델을 사용하여 금융 영역에서 감성 분석 시 학습시킬 데이터와 그에 맞는 하이퍼파라미터를 찾는 방법을 소개한다. 우리의 목표는 다양한 데이터 세트를 활용하고 하이퍼파라미터를 미세 조정하여 정확한 감성 분석을 위해 FinBERT 모델을 가장 잘 활용하는 방법에 대한 포괄적인 가이드를 제공하는 것이다. 이 연구에서는 제안된 FinBERT 모델 미세 조정 접근법의 아키텍처와 워크플로우를 개괄적으로 설명하고, 감성 분석 태스크를 위한 다양한 데이터 세트와 하이퍼파라미터의 성능을 강조한다. 또한, 감성 라벨링 작업에 GPT-3를 사용함으로써 GPT-3가 적절한 라벨러 역할을 하는지에 대한 신뢰성을 검증한다. 결과적으로 미세 조정된 FinBERT 모델이 다양한 데이터 세트에서 우수한 성능을 발휘 한다는 것을 보여주었고, 각 데이터 세트에 대해 전반적으로 우수한 성능을 보이는 학습률 5e-5와 배치 크기 64의 최적의 조합을 찾았다. 또 일반 도메인의 뉴스보다 일반 도메인의 트위터 데이터 세트에서 성능이 크게 향상됨을 기반으로 금융 뉴스 데이터만으로만 추가적으로 학습시키는 FinBERT 모델에 대한 의구심을 제시한다. 이를 통해 FinBERT 모델에 대한 최적의 접근 방식을 결정하는 복잡한 프로세스를 간소화하고 금융 분야 감성 분석 모델을 위한 추가적인 학습 데이터 세트와 미세 조정 시 하이퍼파라미터 선정에 대한 가이드라인을 제시한다.

Stochastic investigation on three-dimensional diffusion of chloride ions in concrete

  • Ye Tian;Yifei Zhu;Guoyi Zhang;Zhonggou Chen;Huiping Feng;Nanguo Jin;Xianyu Jin;Hongxiao Wu;Yinzhe Shao;Yu Liu;Dongming Yan;Zheng Zhou;Shenshan Wang;Zhiqiang Zhang
    • Computers and Concrete
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    • 제32권3호
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    • pp.247-261
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    • 2023
  • Due to the non-uniform distribution of meso-structure, the diffusion of chloride ions in concrete show the characteristics of characteristics of randomness and fuzziness, which leads to the non-uniform distribution of chloride ions and the non-uniform corrosion of steel rebar in concrete. This phenomenon is supposed as the main reason causing the uncertainty of the bearing capacity deterioration of reinforced concrete structures. In order to analyze and predict the durability of reinforced concrete structures under chloride environment, the random features of chloride ions transport in concrete were studied in this research from in situ meso-structure of concrete. Based on X-ray CT technology, the spatial distribution of coarse aggregates and pores were recognized and extracted from a cylinder concrete specimen. In considering the influence of ITZ, the in situ mesostructure of concrete specimen was reconstructed to conduct a numerical simulation on the diffusion of chloride ions in concrete, which was verified through electronic microprobe technology. Then a stochastic study was performed to investigate the distribution of chloride ions concentration in space and time. The research indicates that the influence of coarse aggregate on chloride ions diffusion is the synthetic action of tortuosity and ITZ effect. The spatial distribution of coarse aggregates and pores is the main reason leading to the non-uniform distribution of chloride ions both in spatial and time scale. The chloride ions concentration under a certain time and the time under a certain concentration both satisfy the Lognormal distribution, which are accepted by Kolmogorov-Smirnov test and Chi-square test. This research provides an efficient method for obtain mass stochastic data from limited but representative samples, which lays a solid foundation for the investigation on the service properties of reinforced concrete structures.

슬래브 철근 물량 산출 자동화 알고리즘 개발 (Development of an Algorithm for Automatic Quantity Take-off of Slab Rebar)

  • 김수환;김선국;서상욱;김상철
    • 한국건설관리학회논문집
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    • 제24권5호
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    • pp.52-62
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    • 2023
  • 본 연구의 목적은 정착 길이, 표준 후크 및 이음 길이와 같은 관련 규정을 준수하면서 슬래브 철근의 정확한 절단 길이를 산출하는 자동화된 알고리즘을 제안하는 것이다. 제안된 알고리즘은 일반적으로 외주를 통해 수작업으로 진행하던 기존 철근 물량 산출 프로세스를 개선하는 것을 목표로 한다. 입찰 단계부터 정확한 철근 수량 데이터를 BBS(Bar Bending Schedule) 수준으로 제공함으로써 물량 산출의 불확실성을 제거하고 외부 의존도를 낮출 수 있다. 또한, 알고리즘을 통해 정확한 물량을 조기에 산출하는 경우 건설사는 경쟁력 있고 최적화된 입찰을 미리 준비할 수 있어 계약 협상 시 이익률을 높일 수 있다. 제안된 알고리즘은 견적, 예산, BBS 생성 등 다양한 프로세스에서 중복되는 업무를 간소화할 뿐만 아니라 계약 후 구조 도면 변경에도 유연하게 대처할 수 있다. 특히, 제안된 알고리즘을 BIM과 결합하는 경우 시공 초기 단계에서 BIM을 적용할 때 발생하는 기술적 문제를 해결할 수 있으며, REVIT 기반 패밀리 파일로 구축된 알고리즘의 수식과 형상 코드는 실무에서 상당한 시간과 인력 절감에 기여한다.

사법적 의사결정시 나타나는 배심원 판단편향: 검사구형량의 정박효과 (Juror Judgmental Bias in Korean Jury Trial: Sentencing Demand and Anchoring Effect)

  • 이유미;조영일
    • 한국심리학회지:법
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    • 제11권3호
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    • pp.329-347
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    • 2020
  • 사람들은 불확실한 상황에서 판단을 내릴 때 외부에서 주어진 정보의 영향을 받아 그 정보의 근사치로 판단을 내리는 경향이 있으며 이를 정박효과(anchoring effect)라고 한다. 본 연구에서는 배심원들이 사법적 의사결정을 내릴 때 나타나는 정박효과를 연구 문제로 설정하였다. 사법적 의사결정 상황에서는 검사구형량이 정박점으로 작용하여 최종 판결되는 양형이 검사구형량과 유사해지는 현상이 나타난다. 본 연구는 배심원 자격이 있는 만 20세 이상의 대학생들을 대상으로 진행되었다. 연구 1에서는 범죄사건의 경중과 정박크기에 따른 정박효과의 차이를 검증하였다. 그 결과 중범죄사건에서 경범죄사건에 비해 정박효과가 더 강하게 나타났다. 또한 경범죄사건의 저정박 조건에서 고정박 조건에 비해 정박효과가 더 강하게 나타났다. 연구 2에서는 정서상태에 따라 정박효과가 달라짐을 검증하였다. 그 결과 분노정서를 느낄 때 슬픔정서를 느낄 때보다 정박효과가 강하게 나타났다. 마지막으로 정박효과를 약화시키는 방안에 대한 연구 3에서는, 정박효과의 접근가능성 모델이 활성화되는 것을 방지할 때 정박효과가 유의미하게 감소하는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과들은 배심원의 사법적 의사결정과정에서 나타나는 정박효과와 관련된 문제들을 파악하고 해결하는 데 기여할 수 있을 것이다.

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퍼지 AHP를 이용한 자율주행차량의 운행 위험도 평가 모델 개발 연구 (A Study on the Development of Driving Risk Assessment Model for Autonomous Vehicles Using Fuzzy-AHP)

  • 김시원;권재경;황재성;이상수;이철기
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제22권1호
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    • pp.192-207
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    • 2023
  • Lv.4 자율주행의 상용화를 위하여 안전한 도로환경과 자율주행차량이 안전하게 운행할 수 있는 구체적인 정의가 필요되고, 미래 교통안전 문제에 대비하기 위해 자율주행차량의 안전한 운행 여부를 판단할 수 있는 위험도 평가모델이 요구된다. 자율주행차량의 운행 위험요소를 선정 및 등급화를 수행하였으나, 자율주행차량의 사고 발생 원인과 운행 자료 구득에 어려움이 있어 자율주행 분야 전문가 설문조사를 활용하여 정성적 자료로 의사결정방법을 적용하였다. 의사결정자의 애매모호한 언어적 표현, 불확실함을 정량적 수치로 변환하는 퍼지-계층화 분석법을 통해 다기준 의사결정에 있어 기존의 계층화 분석법(AHP)의 단점을 보완할 수 있었다. 상위·하위속성들의 가중치 도출 과정을 거쳐, 물리적 인프라인 도로선형이 자율주행차량의 운행 위험도에 가장 중요한 위험요소로 분석되었다. 또한, 자율주행차량의 운행 위험도 범례를 통하여 평가 대상지 5곳에 대한 자율주행차량 운행 위험 여부를 도출하였다.

국내 확률론적 지진계수 생성 (Development of Probabilistic Seismic Coefficients of Korea)

  • 곽동엽;정창균;박두희;이홍성
    • 한국지반공학회논문집
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    • 제25권10호
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    • pp.87-97
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    • 2009
  • 지진계수는 지진재해도 함께 지표면에서의 설계응답스펙트럼을 생성하는데 사용된다. 지진계수는 일반적으로 결정론적인 방법으로 도출되는 반면 지진재해도는 확률론적으로 계산되어 이들은 혼용될 수 없으나, 국내외 내진설계기준에서는 이들을 명확한 근거없이 혼용하고 있다. 이와 같은 근본적인 문제점을 해결하기 위해서 본 연구에서는 기존의 지진재해분석과 암반노두에서는 동일한 결과를 재현하되 지반응답해석 기능을 추가하여 토층에서의 부지증폭현상을 고려한 확률론적인 지진계수를 도출할 수 있는 신(新) 지진재해분석 기법을 적용하였다. 신(新) 지진재해분석 기법의 또다른 장점은 지반의 불확실성과 임의성을 합리적으로 고려할 수 있다는 점이다. 본 연구에서 계산된 확률론적 지진계수는 내진설계기준(II)과 국내에서 제안된 지진계수 세트들과 비교하여 차이점을 분석하였다. 비교 결과, 내진설계기준(II)과는 현격한 차이가 있는 반면, 또다른 지진계수와는 일부 지반분류에서만 차이가 나는 것으로 나타났다.

베이지안 이론을 이용한 타입강관말뚝의 신뢰성 평가 (Reliability Updates of Driven Piles Based on Bayesian Theory Using Proof Pile Load Test Results)

  • 박재현;김동욱;곽기석;정문경;김준영;정충기
    • 한국지반공학회논문집
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    • 제26권7호
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    • pp.161-170
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    • 2010
  • 기초구조물의 저항계수 산정 및 하중저항계수설계법의 개발을 위해서는 충분한 양의 데이터베이스 구축을 바탕으로 정확한 신뢰성 분석이 수행되어야 한다. 기존 국내외 말뚝기초의 신뢰성 분석 연구에서는 말뚝의 측정지지력 확인이 가능한 재하시험 자료만을 이용하여 저항편향계수의 분포특성을 산정하였다. 따라서, 파괴에 이르지 않은 말뚝재하시험 자료는 신뢰성 분석에서 제외되었다. 본 연구에서는 베이지안 이론을 이용하여 타입강관말뚝 저항편향계수의 사전 분포특성에 측정지지력을 확인할 수 없는 재하시험 결과를 추가하여 현장 특성을 반영한 저항편향계수의 사후분포특성을 산정하였다. 그리고 저항편향계수의 사후분포특성을 이용하여 말뚝의 신뢰성 평가를 수행하고 신뢰도수준을 갱신하였다. 국내 전역에서 수행된 양질의 정재하시험 자료를 수집, 분석하여 57개의 자료에 대한 측정지지력을 확인하였고, 이들 자료에 대해서 구조물기초설계기준에서 제안하고 있는 Meyerhof 공식을 이용하여 설계지지력을 산정하였다. 이를 통해 저항편향계수의 사전분포 특성을 정량화 하였으며, 베이지안 기법을 적용하여 다양한 현장재하시험 결과에 따라 저항편향계수의 사후분포를 산정하였다. 갱신된 저항편향계수 통계특성을 적용하여 일차신뢰도법을 이용하여 강도 높은 신뢰성 해석을 수행하고 시험결과에 따른 신뢰도 수준을 평가하였다. 본 연구에서 제시된 방법을 통해 양질의 측정지지력 데이터가 부족한 경우 베이지안 기법을 이용하여 신뢰성 분석이 가능함을 확인하였다.

군중 밀집 위험도 시뮬레이션 기반의 인파 관리 안전대책 수립 (Establishment of Crowd Management Safety Measures Based on Crowd Density Risk Simulation)

  • 김현철;임형준;이승현;주영범;권순조
    • 한국안전학회지
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    • 제38권2호
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    • pp.96-103
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    • 2023
  • Generally, human stampedes and crowd collapses occur when people press against each other, causing falls that may result in death or injury. Particularly, crowd accidents have become increasingly common since the 1990s, with an average of 380 deaths annually. For instance, in Korea, a stampede occurred during the Itaewon Halloween festival on October 29, 2022, when several people crowded onto a narrow, downhill road, which was 45 meters long and between 3.2 and 4 meters wide. Precisely, this stampede was primarily due to the excessive number of people relative to the road size. Essentially, stampedes can occur anywhere and at any time, not just at events, but also in other places where large crowds gather. More specifically, the likelihood of accidents increases when the crowd density exceeds a turbulence threshold of 5-6 /m2. Meanwhile, festivals and events, which have become more frequent and are promoted through social media, garner people from near and far to a specific location. Besides, as cities grow, the number of people gathering in one place increases. While stampedes are rare, their impact is significant, and the uncertainty associated with them is high. Currently, there is no scientific system to analyze the risk of stampedes due to crowd concentration. Consequently, to prevent such accidents, it is essential to prepare for crowd disasters that reflect social changes and regional characteristics. Hence, this study proposes using digital topographic maps and crowd-density risk simulations to develop a 3D model of the region. Specifically, the crowd density simulation allows for an analysis of the density of people walking along specific paths, which enables the prediction of danger areas and the risk of crowding. By using the simulation method in this study, it is anticipated that safety measures can be rationally established for specific situations, such as local festivals, and preparations may be made for crowd accidents in downtown areas.

딥러닝 기반 국내 지반의 지지층 깊이 예측 (Deep Learning based Estimation of Depth to Bearing Layer from In-situ Data)

  • 장영은;정재호;한진태;유용균
    • 한국지반공학회논문집
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    • 제38권3호
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    • pp.35-42
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    • 2022
  • 지반조사방법 중 표준관입시험 결과인 N치를 통해 알 수 있는 지반 지지층의 깊이는 각종 지반 구조물의 설계를 위한 기본적인 지반 정보를 제공하는 중요한 지표이다. 이러한 지반조사 결과는 시간과 비용 측면을 고려해 간헐적으로 수행될 수밖에 없으며, 그 결과는 현장 지반의 대표성을 갖게 된다. 그러나 지반 내에는 다양한 지층 변동성 및 불확실성이 존재하므로 간헐적인 현장조사를 통해 지반의 특성을 모두 파악하는 것은 어렵다. 따라서 시추공 정보로부터 미계측 지점을 예측하기 위한 방법들이 제시되어 왔으며, 대표적인 방법으로는 공간보간기법인 크리깅(Krigging), 역거리가중법(IDW)등이 있다. 최근에는 보간기법의 정확성을 높이기 위해 지반분야와 딥러닝 기술을 접목한 연구들이 수행되고 있다. 본 연구에서는 약 2만 2천공의 지반조사 결과를 바탕으로 딥러닝과 공간보간기법으로 지반 지지층 깊이 예측을 위한 비교 연구를 수행하였다. 이를 위해 딥러닝 알고리즘인 완전연결 네트워크와 포인트넷 방법, 공간보간기법으로는 IDW를 사용하였다. 각 분석 모델의 지지층 예측 결과 중 오차의 평균은 IDW가 3.01m 였으며, 완전연결 네트워크 및 포인트넷이 각 3.22m와 2.46m 였다. 결과의 표준편차는 IDW가 3.99였으며, 완전연결네트워크와 포인트넷이 3.95와 3.54로 나타났다. 연구 결과 3차원 정보에 특화된 포인트넷 구조를 적용한 네트워크가 IDW 및 완전연결 네트워크에 비해 개선된 결과를 나타냈다.