nglaura/koreascience-summarization huggingface dataset:
바이럴 영상광고는 광고 및 영화산업에서 특정제품이나 개봉전 영화에 대한 사전 홍보 목적으로 활용되고 있으며, 투자 대비 많은 효과를 내고 있다. 향후 발전 방향을 예측해 보려면 바이럴 영상 인식에 대한 분석이 필요하다. 이에 본 연구는 광고나 영화를 가장 많이 접하는 연령층인 20대 대학생 118명에 대한 바이럴 영상 설문조사를 하였다. 이를 통해 바이럴 영상에 대한 인지 여부, 기억에 남는 바이럴 영상, 만족도, 메시지 전파여부, 전파 방식, 바이럴 영상에 대한 긍정도, 향후 발전 예상, 희망하는 바이럴 영상 유형 등에 대한 설문을 실시하였다. 이 결과 바이럴 영상 인지도는 16.7%로 나타났고, 가장 기억에 남는 바이럴 영상으로 "겨울왕국" 영화의 "Let it Go" 영상이 설문조사 결과 69.1%로 나타났다. 바이럴 영상에 대한 만족도는 31.2%로 높지 않았으며, 바이럴영상을 시청한 후 타인에게 메시지를 전달한 경우는 73.5%로 높게 나타났다. 바이럴 영상에 대한 부정적 의견은 13.7%로 낮게 나타났으며, 바이럴 영상 분야가 64.5%는 "발전할 것이다"라고 답하였고, 6.7%는 "발전하지 못할 것이다"라고 답하였다.

Viral video advertising is being used in the advertising and film industry for pre-promotion of certain products or pre-release films which has a lot of effect on investment. An analysis of viral video recognition is needed to predict future development directions. In response, the study conducted a survey on viral videos, focusing on college students in their 20s, who are the most exposed to advertisements and movies. Through this, the survey was conducted on recognition of viral videos, memorable viral videos, satisfaction level, message propagation method, positiveness of viral videos, expected future development, and desired viral video type. The survey showed that viral video recognition was 16.7% and the most memorable viral video; the "Let it Go" viral video from the movie "Frozen" was 69.1 %, according to the survey. The satisfaction level was not high at 31.2 %, and 73.5% of people sent messages to others after watching viral videos, which was very high. Negative opinions on viral videos were low at 13.7 %. 64.5% of the surveyors said the future of the viral videos would "develop" and 6.7% said would "not develop."

(게재일: 2020.07.31)
비대칭적 원가행태가 발생하는 원인에 관한 연구는 크게 두 가지로 흐름으로 구분된다. 하나는 경영자의 기대적 관점이고 다른 하나는 대리인 관점에서 이를 설명한다. 본 연구에서는 선행연구의 두 가지 관점을 확장하여 기업의 비대칭적 원가행태를 결정하는 요인이 무엇인지 구체적으로 살펴보고자 한다. 먼저 경영자의 낙관적 기대오류가 비대칭적 원가행태에 미치는 영향을 분석하고, 다음으로 경영자지분율이 높은 상황의 기업지배구조가 비대칭적 원가행태에 어떠한 영향을 미치는지 분석하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 우리나라 기업은 하방탄력적 구조의 비대칭적 원가행태를 가진다. 둘째, 미래 수요에 대한 경영자의 낙관적 기대오류를 가진 기업은 이러한 비대칭적 원가행태가 완화되는 것으로 나타났다. 이는 경영자의 낙관주의가 기업의 원가의사결정에 영향을 미치는 요인임을 의미한다. 셋째, 경영자지분율이 높은 기업 역시 비대칭적 원가행태가 완화됨을 확인하였다. 이는 경영자의 원가의사결정에 지배구조가 중요한 역할을 하고 있음을 알려주는 실증적 결과라 하겠다.

With respect to the cause of asymmetric cost behavior, there are two streams of the literature. One stream focused on effect of managerial expectation and the other explained using agency system. In this study, we aim to investigate the determinants of asymmetric cost behavior in these streams. We first examine the impact of managerial overconfidence and optimistic bias on asymmetric cost. We also examine ownership ratio as a proxy of the quality of corporate governance effects on asymmetric cost. The results are as follows. First, firms have the anti-sticky asymmetric cost behavior. Second, we find that the firms with managerial optimistic bias mitigate the degree of asymmetric cost. This finding implies that managerial optimism is a factor that alters asymmetric cost behavior. Third, the degree of asymmetric cost is weaker in case of firms with higher manager's ownership. This result provides an important empirical evidence for understanding the role of corporate governance in cost behavior.

(게재일: 2020.07.31)
본 연구에서는 김성원과 이영준(2019)의 프로그래밍 기반 TPACK 교육 프로그램이 예비 교사의 수업 전문성에 미치는 효과를 분석하였다. 연구 대상은 40명의 예비 교사이며, 두 집단으로 나누어 처치를 진행하였다. 실험 집단(n=20)에게는 프로그래밍 기반 TPACK 교육 프로그램을 처치하고, 통제 집단(n=20)에게는 ICT 도구 기반 TPACK 교육 프로그램을 적용하였다. 예비 교사의 수업 전문성 변화를 분석하기 위하여 수업 전문성, 교수 효능감, 테크놀로지 통합 자아효능감을 측정하는 검사 도구를 사용하였다. 연구 결과, 통제 집단과 달리 실험 집단은 수업 전문성과 교수 효능감, 테크놀로지 통합 자아효능감이 유의하게 향상되었다. 사전 검사에서는 실험 집단과 통제 집단이 유의한 차이가 존재하지 않았지만, 사후 검사에서는 실험 집단이 통제 집단보다 수업 전문성이 유의하게 높았다. 이러한 결과를 통하여 프로그래밍을 활용한 TPACK 교육이 예비 교사의 수업 전문성 발달에 효과적인 것을 확인할 수 있었다.

This study analyzes the effects of programming-based TPACK education programs, designed by Kim and Lee (2019), on the teaching expertise of pre-service teachers. The research subjects were 40 pre-service teachers, divided into an experimental group and a control group. The experimental group underwent the programming-based TPACK education program, and the control group used an ICT-based TPACK education program. A test tool was used to measure not only teaching expertise but also teaching efficacy and self-efficacy beliefs about technology integration. As a result of the study, teaching expertise, teaching efficacy, and self-efficacy beliefs about technology integration improved significantly in the experimental group. The pretest showed no significant difference between the experimental group and the control group, but in the post-test, the experimental group showed significantly higher teaching expertise than the control group. These results showed that the programming-based TPACK education program is effective for developing teaching expertise in pre-service teachers.

(게재일: 2020.07.31)
본 연구는 챗봇기술을 성공적으로 활용한 사례를 기반으로 각 기업들이 어떤 비즈니스적 가치를 창출하고 가지고 있는지 살펴보았다. 챗봇 서비스는 기업 내부 직원 또는 고객들의 질문에 빠르게 답변하거나 대응하게 도와줌으로써 기업의 업무 생산성 향상 향상에 기여하고 있으며, 교육분야에서는 수강생들의 질문 및 피드백을 인공지능 기술이 대신 함으로써 강사진의 업무를 줄여주는데 도움을 준다. 상거래 분야의 오프라인 매장에서는 제품 구매와 매장에서의 개인화 서비스 제공과 인공지능 스피커를 통한 구매 서비스를 제공함으로써 고객에게 편리하고 새로운 구매 경험을 제공하고 있다. 챗봇 서비스가 일부 기업사례에서 비즈니스 가치를 창출하고 있으나 여전히 특정 기업의 프로세스에 국한되고 있으며, 사용자가 기대했던 것보다 서비스 범위와 편리성 및 유용성이 크지 않아 확산속도가 늦어지고 있어 일부 챗봇 개발 서비스 업체는 사용성을 향상시키기 위해 통합 개발 플랫폼을 제공하고 있다, 챗봇은 인간 수준으로 질문에 대한 답변을 대신하여 편의성을 제공한다는 특징과 장점이 있다. 하지만, 다양한 인간의 주관적 견해를 축소시키고 객관화된 답변을 주로 주게되어 커뮤니케이션의 수준이 떨어질 수 있다는 단점이 있다. 본 연구를 통하여 챗봇 서비스들의 특징과 장점, 단점 등을 비교하며 논의를 해보도록 한다.

Based on the successful use of chatbot technology, this study examined what business values each company is creating. The chatbot service contributes to improving the productivity of the company by helping to answer or respond to the questions of employees inside the company or customers. And in the field of education, Instead of instructor, AI technology responds the questions and feedback of the students to reduce the work of the instructor. In the field of commerce, offline stores provide convenient and new purchasing experiences to customers by providing product purchasing services through artificial intelligence speakers and personalization service. Although chatbot service is creating business value in some business cases, it is still limited to the process of a specific company, and the spread rate is still slowing because the service scope, convenience, and usefulness are not greater than expected. Therefore, some chatbot development service providers is providing an integrated development platform to improve usability, Chatbots have the features and advantages of providing convenience instead of answering human questions. However, there is a disadvantage that the level of communication can be lowered by reducing various human subjective views and giving mainly objective answers. Through this study, we will discuss the characteristics, advantages and disadvantages of chatbot services by comparing them.

(게재일: 2020.07.31)
본 논문에서는 상관필터를 이용한 영상 추적에서 탐색 영역의 크기 조절이 가능한 재탐지 방법을 제안한다. 실제 장비를 통해 영상 추적 기능을 실행할 때에는 표적이 특정 물체에 가리고 다시 나타나는 일이 빈번하게 일어나는데, 따라서 표적의 소실 판단과 재탐지 방법이 필요하다. 본 알고리즘은 강인한 추적을 위해 커널 상관필터를 사용한다. 일반적인 상관필터를 활용한 영상 추적 알고리즘에서는 표적을 탐지하는 범위가 학습된 필터의 크기에 국한된다. 하지만 표적의 가림이 오랜 시간 지속될수록 표적의 위치는 예측된 위치에서 벗어날 가능성이 커지고, 따라서 충분히 큰 범위에서 표적의 탐색이 이루어져야 한다. 제안하는 방법은 매 프레임 2%씩 탐색 범위를 넓히며 재탐지를 시도하여 성공률을 높인다. 실험은 항공에서 촬영된 4가지 영상을 활용하였고, 제안한 알고리즘은 재탐지가 어려운 데이터셋에서도 성공적인 결과를 보였다.

In this paper, we propose an scalable re-detection for correlation filter in visual tracking. In real world, there are lots of target disappearances and reappearances during tracking, thus failure detection and re-detection methods are needed. One of the important point for re-detection is that a searching area must be large enough to find the missing target. For robust visual tracking, we adopt kernelized correlation filter as a baseline. Correlation filters have been extensively studied for visual object tracking in recent years. However conventional correlation filters detect the target in the same size area with the trained filter which is only 2 to 3 times larger than the target. When the target is disappeared for a long time, we need to search a wide area to re-detect the target. Proposed algorithm can search the target in a scalable area, hence the searching area is expanded by 2% in every frame from the target loss. Four datasets are used for experiments and both qualitative and quantitative results are shown in this paper. Our algorithm succeed the target re-detection in challenging datasets while conventional correlation filter fails.

(게재일: 2020.07.31)
본 연구는 1인 구조자 영아 심폐소생술 방법에 따른 효율성을 알아보기 위한 연구이다. 일반인 51명을 대상으로 일반적인 두 손가락을 이용한 방법과 새로운 방법인 머리 위 양손 감싼 두 엄지 가슴압박 방법으로 심폐소생술을 비교하였다. 두 심폐소생술 방법을 비교하기 위하여 SPSS 22.0을 이용하였다. 연구결과 머리 위 양손 감싼 두 엄지 가슴압박법이 평균 가슴압박의 깊이(39.38±1.07 mm)가 유의하게 깊게 나타났고(p<0.001), 인공호흡의 용이성(p<0.001), 방법의 편리성( p<0.001), 손가락 통증 정도(p<0.001)도 유의한 차이를 보였다. 그리고 심폐소생술 방법의 선호도는 80.4%(41명)가 머리 위 양손 감싼 두 엄지 가슴압박 방법을 이용한 심폐소생술을 선호하였다. 이 연구는 마네킨을 이용한 가상연구이기 때문에 향후 질 높은 심폐소생술 방법을 현장에 적용하기 위해 추가적인 연구가 필요할 것이다.

This study is to find out the effectiveness by Infant CPR method of a single rescuer. It was conducted for 51 general public. And typical infant CPR method by a single rescuer and a new method, CPR with two thumb chest compressions wrapped in both hands over the head were compared. SPSS 22.0 was used as an analysis method and to compare the both CPR methods, Paired t-test was used. As a result of the study, the average chest compression depth(39.38±1.07 mm) by CPR with two thumb chest compressions wrapped in both hands over the head was significantly high(p<0.001). Ease of mouth-to-mouth resuscitation(p<0.001), convenience of CPR method(p<0.001), and finger pain level(p<0.001) had a significant difference. As for the preference of the CPR method, 80.4%(41 people) preferred CPR with two thumb chest compressions wrapped in both hands over the head. In this study, CPR with two thumb chest compressions wrapped in both hands over the head showed more effective results than typical CPR method. However, as a virtual study using mannequins, further research is needed to apply high-quality CPR methods to field.

(게재일: 2020.07.31)
차량통신에서 지역별 CRL은 각 CRL의 사이즈를 최소화하기 위해 Full CRL을 다수의 지역별 CRL로 분할한다. 그러나 지역별 CRL은 해당 영역 내에 있는 차량의 취소된 인증서만을 포함해야 하므로 해당 영역에 있는 차량의 위치를 파악해야 한다. 따라서 분할된 영역에 속한 차량의 위치를 효율적으로 파악하는 것이 매우 중요해진다. 본 논문에서는 차량의 위치를 효율적으로 파악하고 차량의 현재 위치를 기준으로 지역별 CRL을 만드는 기법을 제안하였다. 이 기법은 WAVE 표준에 정의된 단기 익명인증서를 활용하며, 차량이 익명인증서를 리필할 때마다 생성된 단기 인증익명인증서, 차량 ID, 지역 정보를 수집하고, 이 정보들을 활용하여 지역별 CRL을 생성하고 배포한다. 그리고 네트워크에서 차량의 위치정보를 보호하기 위해서 블록체인 기술을 사용한다. 분석 결과 제안한 기법은 CRL 사이즈를 줄이고, 차량 위치 프라이버시를 보호하며, 차량의 OBU에서 취소된 인증서를 조회하는 시간을 크게 줄일 수 있다.

Regional CRL(certificate revocation list) in vehicular communications is to partition Full CRL into several small CRLs according to geographic location to keep the size of individual CRLs with smaller. However, since a Regional CRL includes vehicle's revoked certificates within its administrative region, it has to know vehicle' location. For this, how to know vehicle' location effectively corresponding to every region represents a major challenge. This paper proposes a Regional CRL scheme which is envisioned to achieve vehicle's location and to make regional CRLs according to vehicles current location efficiently. The scheme is based on the short-lived pseudonyms defined by WAVE standard. It also acquires issued pseudonyms, vehicle's id and region information whenever a vehicle initiates pseudonyms refill after that, utilizes them to create and distribute the Regional CRL. To keep location privacy-preserving for vehicles, the scheme uses the blockchain technology in the network. The analysis results show that it reduces CRL size and database query time for finding revoked certificates sharply in the vehicle's on-board unit.

(게재일: 2020.07.31)
본 연구의 목적은 신유통 경험요소가 소비자의 사용의향과 소비자행복에 미치는 영향을 실증하고, 지각된 혜택의 매개효과를 연구하고, 다양한 소비 환경에서 소비자의 사용의향과 소비자행복을 향상시키기에 대해 시사점을 제공하고자 한다. 본 연구는 온라인 경험, 오프라인 경험, 물류 경험, 지각된 혜택, 사용의향, 소비자 행복에 대한 이론들, 기존의 선행연구들과 논의를 검토하였고 최종적으로 6개의 가설을 도출하였다. 이를 위해, 소비자의 사용의향과 소비자행복에 대하여 데이터를 수집하였다. 수집된 데이터에 대해 타당성과 신뢰성을 검토하였고, 구조방정모텔분석을 통해 가설을 검증하였다. 지각된 혜택의 매개효과를 중심으로 신유통 경험요소가 소비자의 사용의향과 소비자행복에 미치는 영향에 대한 연구 결과, 온라인 경험, 오프라인 경험, 물류 경험은 지각된 혜택에 미치는 영향, 지각된 혜택은 사용의향, 소비자 행복에 미치는 영향, 그리고 사용의향은 소비자 행복에 미치는 영향 모두 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 온라인 경험, 오프라인 경험, 물류 경험과 사용의향, 소비자 행복의 사이에 지각된 혜택의 매개효과를 하는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 기존의 선행연구를 확정하여 신유통 경험요소가 소비자의 사용의향과 소비자행복에 미치는 영향을 실증함으로써 이론적, 실무적 시사점을 제공하였다.

This purpose of this study is to verity the impact of new logistics factors on the Intention of use and consumer happiness, the mediating effect of perceived benefits, and provide suggestions on how to improve the level of new distribution. Based on the previous theories of online experience, off-line experience, logistics experience, perceived benefits, Intention of use and consumer happiness, the study puts forward 6 key research hypotheses. Reliability and validity tests were carried out by using data collected on new logistics factors on the Intention of use and consumer happiness. The hypotheses are verified through structural equation modelling. The study on the impact of new logistics factors on the Intention of use and consumer happiness and the mediating effect of perceived benefits, indicates that online experience, off-line experience, logistics experience have positive effects on perceived benefits, the perceived benefits has positive effects on Intention of use and consumer happiness, and the Intention of use has positive effects on consumer happiness. Moreover, perceived benefits as the mediating variable have effects on the relationship between online experience, off-line experience, logistics experience and the Intention of use and consumer happiness. The study extended the existing previous studies to provide theoretical and practical implications by verifying the relationship between new logistics factors and the Intention of use and consumer happiness.

(게재일: 2020.07.31)
본 연구에서는 다중 센서를 사용하여 화재 감지를 수행하는 알고리즘을 제안하고 시스템을 구현하였다. 제안하는 알고리즘은 다중 센서의 데이터를 기반으로 규칙을 적용하여 화재를 판정한다. 화재 발생은 약 3~5분의 시간이 걸리며 이 시간은 화재 감지의 최적 시간이다. 이는 잠재적 화재 발생을 적시에 식별하는 것이 화재 관리에 중요하다는 것을 의미한다. 국내의 경우 화재 국가 법령에 따라 대부분 건물에 화재경보기 설비를 장착하고 있다. 그러나 현재 사용하는 화재 감지 장치는 연기나 열을 감지하는 하나의 센서에 의존하기 때문에 허위 경보에 매우 취약하다. 최근에는 IoT의 기술 발달로 화재 감지기에 여러 개의 센서를 통합할 수 있다. 또한, 화재 감지기는 다른 물체와 통신을 할 수 있으며 프로그램된 작업을 수행할 수 있는 스마트 기술이 개발되었다. 제작된 프로토타입은 10건의 실제 실험을 기준으로 90%의 성공률과 10%의 거짓 경보율을 기록했다.

In this paper, we propose a prototype design and implementation of a fire detection algorithm using multiple sensors. The proposed topic detection system determines fire by applying rules based on data from multiple sensors. The fire takes about 3 to 5 minutes, which is the optimal time for fire detection. This means that timely identification of potential fires is important for fire management. However, current fire detection devices are very vulnerable to false alarms because they rely on a single sensor to detect smoke or heat. Recently, with the development of IoT technology, it is possible to integrate multiple sensors into a fire detector. In addition, the fire detector has been developed with a smart technology that can communicate with other objects and perform programmed tasks. The prototype was produced with a success rate of 90% and a false alarm rate of 10% based on 10 actual experiments.

(게재일: 2020.07.31)
사물인터넷(Internet of Things: IoT) 기술 발전에 따라서, IoT기술의 적용범위는 실내 환경의 생활 편의성 개선에서 벗어나 실외 환경에서의 발생가능한 위험을 사전에 감지·예방하는 산업안전 분야로 확대되고 있다. 이러한 IoT서비스 확대는 많은 장점을 제공함에도 데이터 유출과 변조 등의 보안 문제도 함께 발생시키므로 이에 따른 보안 대응전략 연구도 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 실외환경에서의 IoT기반 도로건설 위험방지시스템을 연구대상으로 IoT 보안관리 가이드라인을 제안한다. 연구대상에 적용한 저전력-광역(LPWA, BLE) 통신프로토콜의 보안취약점을 조사한 결과, 정보보안의 3대 요소인 기밀성, 무결성, 가용성 측면에서 보안취약점을 확인하여 이를 최소화할 수 있도록 취약점 별 대응방안을 제안하였다. 본 연구는 기 구현된 실외환경에서의 IoT기반 도로건설 위험방지시스템 운영에서 발생할 수 있는 취약점 조사·분석과 취약점별 실질적인 보안지침을 제안하는데 연구의 의의가 있다.

Following the development of Internet of Things (IoT) technology, the scope of application of IoT technology is expanding to industrial safety areas that detect and prevent possible risks in outdoor environments in advance, away from improving the convenience of living in indoor environments. Although this expansion of IoT service provides many advantages, it also causes security problems such as data leakage and modulation, so research on security response strategies is being actively carried out. In this paper, the IoT-based road construction risk management system in outdoor environment is proposed as a research subject. As a result of investigating the security vulnerabilities of the low-power wide-area (LPWA, BLE) communication protocol applied to the research targets, the security vulnerabilities were identified in terms of confidentiality, integrity, and availability, which are the three major elements of information security, and countermeasures for each vulnerability were proposed. This study is meaningful in investigating and analyzing possible vulnerabilities in the operation of the IoT-based risk management system and proposing practical security guidelines for each vulnerability.

(게재일: 2020.07.31)
본 논문에서는 앵커 프리 방법을 이용한 FCN(Fully Convolutional Network)기반의 1단계 다중 크기 얼굴 검출기를 제안한다. 최근 대부분의 연구들은 사전 정의된 앵커를 사용하여 얼굴이 있을 만한 위치를 예측한다. 그러나 사전 정의 앵커를 이용함으로써 학습 시 하이퍼 파라미터의 설정과 추가적인 계산이 필요하다. 제안하는 방법의 핵심 아이디어는 앵커 프리 방법을 사용하여 하이퍼 파라미터를 없애고 여러 개의 특징 맵을 사용함으로써 클래스 내 불균형 문제를 완화하는 것이다. 이 방법들은 다음과 같은 효과가 있다. 첫째로 사전정의 앵커를 없앰으로써 앵커와 관련된 하이퍼 파라미터와 추가적인 계산을 피한다. 둘째로 클래스 내 불균형을 완화하기 위해 여러개의 특징 맵으로부터 얼굴을 예측한다. 정량적 평가를 통해 제안하는 방법에 따른 검출 성능을 평가 및 분석한다. FDDB(Face Detection Dataset & Benchmark) 데이터 셋의 실험 결과에서 제안하는 방법이 효과가 있음을 증명했다.

In this paper, we propose one stage multi-scale face detector based Fully Convolution Network using anchor free method. Recently almost all state-of-the-art face detectors which predict location of faces using anchor-based methods rely on pre-defined anchor boxes. However this face detectors need to hyper-parameters and additional computation in training. The key idea of the proposed method is to eliminate hyper-parameters and additional computation using anchor free method. To do this, we apply two ideas. First, by eliminating the pre-defined set of anchor boxes, we avoid the additional computation and hyper-parameters related to anchor boxes. Second, our detector predicts location of faces using multi-feature maps to reduce foreground/background imbalance issue. Through Quantitative evaluation, the performance of the proposed method is evaluated and analyzed. Experimental results on the FDDB dataset demonstrate the effective of our proposed method.

(게재일: 2020.07.31)
본 연구에서는 Q방법론을 적용하여 대학생을 대상으로 학과 점퍼에 대한 주관적 평가와 인식 유형별 특성을 알아보고자 하였다. 대학생의 학과 점퍼에 대한 태도 및 인식유형은 3유형으로 분류되었다. 제1유형의 경우 학과 점퍼는 학과에 대한 소속감을 주고 학과를 홍보하는 역할을 한다고 인식하였다. 또, 학과 점퍼 착용 시 행동을 조심하지만, 활동이 편하고 주변 사람들의 좋은 평가를 하여 나의 신뢰감을 높여주는 효과가 있다고 생각하였다. 제2유형의 경우 학과 점퍼는 활동하기 편하며 유행을 따르지 않는 무난한 디자인이라 만족스럽고, 등교 시 늘 착용하였다. 제3유형은 학과 점퍼 착용 시 동질감과 소속감을 주고, 학과 점퍼가 유행을 따라가는 스타일이면 좋겠고 학과 점퍼 착용에 긍정적인 유형이다. 대학생들의 학과 점퍼는 유니폼으로 학과의 이미지나 상징성을 잘 나타내고, 활동량이 큰 대학생들의 신체적 특징을 반영하여 맞음새가 우수한 학과 점퍼가 개발되어야 할 것으로 생각된다.

In this study, Q methodology was applied to investigate the subjective evaluation of department jumpers and characteristics of each type of recognition for college students. As a result of analyzing, they were classified into three types. Type 1 was recognized that the department jumper plays a role of giving a sense of belonging to the department and promoting the department. In addition, it was analyzed that wearing a department jumper would be cautious, but the activities were comfortable and people around me gave good evaluations and thought it had the effect of enhancing my confidence. In the case of type 2, the department jumper was satisfied because it was an easy-to-work and non-fashionable design, and was always worn when going to university. Type 3 was a type that gives a sense of belonging when wearing the department jumper, and that it was good for the department jumper to follow the fashion. It is thought that a department jumper with a good fit should be developed by reflecting the physical characteristics, showing the image or symbolism, so that the department jumper of college students can function as a uniform.

(게재일: 2020.07.31)
본 연구는 경호경비원의 조직문화에 따른 직무스트레스와 직무소진이 직무성과에 미치는 영향을 규명하기 위하여 경호경비원 320명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 이 연구를 통하여 얻은 결론은 다음과 같다. 첫째, 조직문화에서 혁신문화는 직무스트레스에 통계적으로 .01수준에서 부적(-)인 영향을 미친다. 둘째, 조직문화는 직무성과에 직접적인 영향을 미치지 않는다. 셋째, 조직문화 가운데 시장문화는 직무성과에 통계적으로 .01수준에서 부적(-)으로 영향을 미친다. 넷째, 직무스트레스는 직무성과에 통계적으로 .001수준에서 부적(-)으로 영향을 미친다. 다섯째, 직무소진은 직무성과에 통계적으로 .001수준에서 부적(-)으로 영향을 미친다. 여섯째, 직무스트레스는 조직문화의 혁신문화와 직무성과의 관계에서 통계적으로 .01수준에서 부적(-) 매개효과가 있다. 일곱째, 직무소진은 조직문화와 직무성과의 관계에서 통계적으로 유의한 영향이 없다.

This study conducted a questionnaire survey of 320 security guards to investigate the effects of job stress and job exhaustion on job performance according to the bodyguard's organizational culture. The conclusions obtained through this study are as follows. First, in the organizational culture, the innovation culture was found to have a negative effect on the job stress at the .01 level. Second, organizational culture was found to have no direct effect on job performance. Third, among organizational cultures, market culture was found to have a statistically negative effect on job performance at the .01 level. Fourth, job stress was found to affect job performance statistically as a negative (-) at .001 level. Fifth, job exhaustion was found to affect job performance statistically as negative (-) at .001 level. Sixth, job stress was found to have a mediating effect as negative (-) at the .01 level statistically in relation to the innovation culture of organizational culture and job performance. Seventh, job exhaustion was found to have no statistically significant effect on the relationship between organizational culture and job performance.

(게재일: 2020.07.31)
최근 모바일, 클라우드, 그리고 사물인터넷의 융합으로 다양한 스마트팩토리 서비스가 제공되고, 많은 기업에서도 관심을 가지고 있다. 그러나 대부분의 시스템은 근로자 관점에서 구현되지 않았기 때문에 근로자로부터 외면 받고 있다. 이에 본 논문은 스마트공장 서비스를 수요자들이 정의하여 사용할 수 있도록 서비스 제작을 현장 근로자가 직접할 수 있는 개발도구를 구현하였다. 서비스에 사용되는 제조데이터는 제조설비와 연결된 센서로부터 실시간으로 수집하여 스마트팩토리 플랫폼 내에 저장된다. 그리고 플랫폼에 저장된 제조데이터로부터 설비 모니터링, 공정상태분석, 설비 제어 등 다양한 스마트 공장 서비스를 근로자가 직접 드래그앤드롭 방식으로 매우 쉽게 만들 수 있다. 구현된 시스템은 특히 소규모 제조 기업에서 기업의 특정 목적에 맞게 수시로 서비스를 변경해야하는 환경에서 더욱더 큰 효과를 낼 것으로 예상된다. 또한, 현장 근로자의 스마트팩토리 운용 및 활용 능력 향상은 물론 중소기업의 스마트팩토리 인재 양성에 많은 도움이 될 것으로 기대된다.

Recently, many companies are interested in smart factory services. Because various smart factory services are provided by the combination of mobile devices, cloud computing, and IoT services. However, many workers turn away from these systems because most of them are not implemented from the worker's point of view. To solve this, we implemented a development tool that allows field workers to produce their own services so that workers can easily create smart factory services. Manufacturing data is collected in real time from sensors which are connected to manufacturing facilities and stored within smart factory platforms. Implemented development tools can produce services such as monitoring, processing, analysis, and control of manufacturing data in drag-and-drop. The implemented system is effective for small manufacturing companies because of their environment: making various services quickly according to the company's purpose. In addition, it is assumed that this also will help workers' improve operation skills on running smart factories and fostering smart factory capable personnel.

(게재일: 2020.07.31)