Earticle

Currently, many companies are interested in (Radio Frequency Identification (RFID). Nonetheless, technical imperfection and the uncertainty of Return on Investment (ROI) is discouraging the companies’ intention to implement RFID. Accordingly, while a number of companies concede the efficiency of RFID, few of them expresses enthusiasm, making a rain check to adopt RFID. Moreover, the recent economic depression has down-sized the companies’ investment on Information Technology (IT), subsequently hindering RFID implementation. In adopting RFID, the collaboration of supply chain is the most importance factor. Therefore, in implementing RFID, many companies reinforced collaboration of supply chain. Therefore, this study will focus on performing an analysis on several factors which influence the intention to adoption of RFID, such as the human factor, technology factor, vender factor and task factor. The results of this study will provide useful guidelines for RFID adoption strategy to Korean companies.

메타데이터 표준은 디지털 정보자원의 기록생애주기를 기술하는 데 있어 매우 중요한 요소이다. 메타데이터 표준은 정보자원에 행해지는 업무의 목적과 내용에 영향을 받고 있으나, 일반적으로 정보자원의 관점을 중심으로 정의 및 설계되었기 때문에 기록생애주기 전체를 보는 업무의 관점은 반영되어 있지 않다. 그래서 정보자원의 기록생애주기 전체를 커버하기 위해서는 정보자원의 업무 관점에서 메타데이터 속성을 적절하게 선택하고 조합하는 것이 필요하다. 이에 본 연구에서는 기록생애주기를 커버하고 정보자원에서 실행되는 업무와 요구조건에 따라 적절한 메타데이터 속성을 선택하여 조합할 수 있는 업무중심의 어플리케이션 프로파일을 작성하여 제안하였다.

Metadata standard is very important element to describe a digital resource in the records lifecycle. Metadata standard is influenced by the purpose and content of tasks that are performed to a resource. But it does not reflect a task-centric viewpoint to cover the whole records-lifecycle because metadata is defined and designed from a resource-centric viewpoint. In other words, to cover the whole records-lifecycle using metadata, it is necessary to properly select and combine metadata property from a task-centric viewpoint. Therefore, we proposed a task-centric metadata application profile that can combine and select appropriate metadata properties according to requirements and tasks performed on resource.

메타데이터 표준규격(이하 메타데이터 표준으로 기재)은 디지털 자원(Digital resource)의 장기보존 및 디지털 아카이브를 위해 필요한 기본 요소 중 하나로, 이는 현대 정보사회에서 중요한 요소로 잘 알려져 있다. 자원(Resource)의 기록관리와 아카이브, 장기보존을 위한 메타데이터 표준은 다양하며, AGRkMS, AGRkMs(Australian Government Recordkeeping Metadata Standard)는 기록(records)과 기록물이 가지고 있고, 사용하고 있는 문맥들(contexts)에 대한 정보를 기술한다. 오스트레일리아 국가기록원(The National Archives)이 권장하는 이 정보는 기록을 작성하고 수집하는 오스트레일리아 정부기관에 의해 사용되는 비지니스 기능 안에서 파일 화 된다. 또한 이 표준은 기록(records)을 위한 메타데이터(ISO 23081)와 기록 관리(ISO 15489)안에서 오스트레일리아의 표준에 준수한다. EAD, EAD(Encoded Archival Description)는 기록검색도구에서 넓은 범위 내에 상호관계가 있는 기술 정보를 발견한다. 또한 EAD는 기술의 레벨 사이에서 존재하는 계층에 따른 관계를 나타내고, 계층 정보의 구조 내에서의 이동과 요소의 특정한 색인 작성과 검색을 지지하며 ISAD(G)와의 호환성을 유지하고 있다. ISAD(G), ISAD(G)(General International Standard Archival Description)는 ICA(International Council on Archives)가 승인한 보존 기록 자료(Archival records)의 목록 기술의 국제표준이다. 이 표준은 보존기록 기술(Archival descriptions)의 준비를 위한 일반적인 안내를 제공하고 있다. 또한 이는 국가 표준의 개발을 위한 기초로서, 기존의 국가 표준과 함께 사용된다. OAIS, OAIS(Open Archival Information System)는CCSD(Consultative Committee for Space Data Systems)에 의해 책정된 것으로, OAIS의 참조 모델은 장기간에 걸쳐서 디지털 정보에의 접근(access)을 유지하고 보존하는 데 전념하는 기록보존 시스템을 위한 개념적인 프레임워크이다. 참조 모델은 디지털 오브젝트를 아카이브 하기 위해 적절한 개념의 이해와 인식을 높이는 것을 목적으로 하고 있다(Brian Lavoie, 2000). PREMIS PREMIS(Preservation Metadata: Implementation Strategies)는 OCLC(OCLC and RLG)와 RLG(Research Libraries Group)에 의해 설립된 PREMIS Working group에서 작성된 것으로, 데이터 사전을 가지고 있다. 데이터사전은 데이터베이스 안의 데이터 항목 혹은 의미를 등록, 정의한 사전이다. 데이터사전은 OAIS 참조모델(ISO 14721)을 기초로 하고 있고, 보존 메타데이터(preservation metadata)를, 디지털 보존과정을 지지하기 위해 저장소가 사용하는 정보로 정의되고 있다. 등이 이용되고 있다. 우리는 아카이브 시스템의 메타데이터 표준을 디자인하기 위해 목적에 따른 메타데이터 표준을 선택하고 맞춤화(Customization)하지 않으면 안 된다. 한편으로, 다른 시스템의 메타데이터 스키마와의 상호운용성(Interoperability) 상호운용성(Interoperability)은 메타데이터 실행에서 가장 중요한 원리 중 하나이다. 상호운용성은 하나 혹은 그 이상의 시스템 혹은 구성 요소로부터 각각의 시스템의 특별한 기능 없이 정보를 교환하고, 교환된 정보를 이용하도록 하는 기능이다(CC:DA, 2000). 에 대한 고찰도 실시하지 않으면 안 된다. 이전 연구에서, 우리는 기록 생애 주기(Records lifecycle)라는 관점으로부터 메타데이터 표준의 특성에 대해 분석을 실시하였다. 이로 인해, 각 메타데이터 표준 요소가 해당하는 기록 생애 주기의 처음 단계를 확인할 수 있었고, 아카이브 혹은 보존을 위해서는 하나의 메타데이터 표준만으로 기록 생애 주...

Metadata is well recognized as one of the foundational factors in archiving and long-term preservation of digital resources. There are several metadata standards for records management, archives and preservation, e.g. ISAD(G), EAD, AGRkMs, PREMIS, and OAIS. Consideration is important in selecting appropriate metadata standards in order to design metadata schema that meet the requirements of a particular archival system. Interoperability of metadata with other systems should be considered in schema design. In our previous research, we have presented a feature analysis of metadata standards by identifying the primary resource lifecycle stages where each standard is applied. We have clarified that any single metadata standard cannot cover the whole records lifecycle for archiving and preservation. Through this feature analysis, we analyzed the features of metadata in the whole records lifecycle, and we clarified the relationships between the metadata standards and the stages of the lifecycle. In the previous study, more detailed analysis was left for future study. This paper proposes to analyze the metadata schemas from the viewpoint of tasks performed in the lifecycle. Metadata schemas are primarily defined to describe properties of a resource in accordance with the purposes of description, e.g. finding aids, records management, preservation and so forth. In other words, the metadata standards are resource- and purpose-centric, and the resource lifecycle is not explicitly reflected in the standards. There are no systematic methods for mapping between different metadata standards in accordance with the lifecycle. This paper proposes a method for mapping between metadata standards based on the tasks contained in the resource lifecycle. We first propose a Task Model to clarify tasks applied to resources in each stage of the lifecycle. This model is created as a task-centric model to identify features of metadata standards and to create mappings among elements of those standards. It is important to categorize the elements in order to limit the semantic scope of mapping among elements and decrease the number of combinations of elements for mapping. This paper proposes to use 5W1H (Who, What, Why, When, Where, How) model to categorize the elements. 5W1H categories are generally used for describing events, e.g. news articles. As performing a task on a resource causes an event and metadata elements are used in the event, we consider that the 5W1H categories are adequate to categorize the elements. By using these categories, we determine the features of every element of metadata standards which are AGLS, AGRkMS, PREMIS, EAD, OAIS and an attribute set extracted from DPC decision flow. Then, we perform the element mapping between the standards, and find the relationships between the standards. In this study, we defined a set of terms for each of 5W1H categories, which typically appear in the definition of an element, and used those terms to categorize the elements. For example, if the definition of an element includes the terms such as person and organization that mean a subject which contribute to create, modify a resource the element is categorized into the Who category. A single element can be categorized into one or more 5W1H categories. Thus, we categorized every element of the metadata standards using the 5W1H model, and then, we carried out mapping among the elements in each category. We conclude that the Task Model provides a new viewpoint for metadata schemas and is useful to help us understand the features of metadata standards for records management and archives. The 5W1H model, which is defined based on the Task Model, provides us a core set of categories to semantically classify metadata elements from the viewpoint of an event caused by a task.

본 연구는 폭음 대학생의 의사결정 결함을 아이오와 도박과제(Iowa Gambling Task: IGT)와 전망 유인가 학습(Prospect Valence Learning: PVL) 모델을 사용하여 알아보았다. 한국판 알코올 사용 장애 선별검사(The Korean version of the Alcohol Use Disorder Identification Test: AUDIT-K)와 알코올 사용 설문지(Alcohol Use Questionnaire: AUQ) 점수에 근거하여 폭음군(40명: 남 19명, 여 21명)과 비폭음군(40명: 남 6명, 여 34명)을 선정하였다. 의사결정 능력의 평가에 IGT가 사용되었는데, IGT는 이득보다 손실을 초래하는 불리한 카드(A와 B 카드)와 손실보다 이득을 초래하는 유리한 카드(C와 D 카드)로 구성되며, 총 네트점수(유리한 카드를 선택한 횟수에서 불리한 카드를 선택한 횟수를 뺀 점수)와 블록 네트점수(100시행을 5블록으로 구분하여 각 블록에서의 네트점수)로 의사결정 능력을 평가한다. PVL 모델은 IGT 수행의 기제를 이해하고자 개발된 인지 모델 중 하나로 IGT 수행이 피드백 민감성, 손실회피, 학습과 반응일관성 변수로 설명된다고 주장한다. IGT의 행동 자료를 분석한 결과 총 네트점수와 블록 3 네트점수에서 폭음군이 비폭음군에 비해 유의하게 낮은 점수를 보였고 카드선택 빈도의 경우 폭음군이 비폭음군에 비해 B카드, 즉 이득보다 손실을 초래하는 불리한 카드를 더 많이 선택하였다. 이에 덧붙여 PVL 분석 결과 폭음군이 비폭음군에 비해 피드백 민감성, 손실회피와 학습 변수에서 유의하게 낮은 점수를 보였으며, IGT 총 네트점수와 학습, 반응일관성, 손실회피와 피드백 민감성 사이의 정적 상관이 전체 연구대상자들에서 관찰되었다. 이 결과는 폭음을 하는 대학생이 의사결정의 결함을 가지고 있고, 이 결함이 각 카드의 유인가 기대값을 학습하지 못하고 장기적 결과보다는 즉각적인 보상에 더 큰 관심을 가지며 이전 시행에서의 이득/손실 경험을 추후 시행에 적용하지 못하는 것과 관련되어 있는 것을 시사한다.

This study investigated deficits in decision-making in binge drinking (BD) college students, using the Iowa Gambling Task (IGT) and the Prospect Valence Learning (PVL) model. Based on the Korean version of the Alcohol Use Disorder Identification Test (AUDIT-K) and Alcohol Use Questionnaire (AUQ) scores, BD (n = 40, 19 males and 21 females) and non-BD (n = 40, 6 males and 34 females) groups were determined. The IGT consisted of four cards, with two disadvantageous cards (A and B) resulting in a net loss, and two advantageous cards (C and D) resulting in a net gain. Decision-making ability was measured by the total net score and block net scores of the IGT. The PVL parameters, including feedback sensitivity, loss aversion, learning and response consistency, were estimated with the Markov chain Monte Carlo (MCMC) sampling scheme using OpenBUGS software in the BRugs package, which works from within R. The Mann-Whitney U-test was then used to analyze PVL parameters. The BD group exhibited a significantly lower total net score and block net score in the third block of the IGT, and selected the B card more frequently than the non-BD group. Additionally, the BD group had significantly lower values for feedback sensitivity, loss aversion, and learning parameters of the PVL model. Significant positive correlations between the total net score of the IGT and the values of the four PVL parameters were observed in all participants. These results indicated that college students who engeged in BD experienced deficits in decision-making, possibly explained by their failure to learn the expected value of each card and apply the experiences of previous trials to the present trial.

본 연구는 Lavelle과 McMahan, Harris(2009)의 대상유사성 모형(target similarity model)에 기반해 종업원의 자원지각이 자긍심 발달을 거쳐 몰입을 야기하는 매개과정을 조직과 직무차원으로 각각 구분해서 살펴보았다. 대기업 종업원(746명)을 대상으로 매개모형을 분석한 결과, 조직차원과 직무차원 각각에서 대상유사성 효과에 해당하는 간접효과가 모두 유의한 것으로 나타났고, 누출효과(spillover effect)에 해당하는 교차경로를 포함한 매개효과는 모두 유의하지 않았다. 다음으로 간접효과 간 차이비교를 통해 지각된 조직지원이 조직기반 자긍심을 거칠 때 과업특정적 자긍심을 거치는 경우보다 효과가 유의하게 더 강한 것으로 나타났고, 직무차원에서는 유의한 차이를 발견할 수 없었다. 각 검증에서 구조방정식모형 프로그램인 MPLUS를 사용하여 Bootstraping을 통한 효과크기들의 신뢰구간을 추정하였으며 관련 시사점과 제한점을 논의하였다.

The purpose of this study was to examine the mediating role of two self-esteem (organization-based self-esteem: OBSE; task-specific self-esteem: TSSE) in predicting two types of employee commitment (job involvement, organizational commitment) based on the framework of Lavelle, McMahan and Harris(2009)’s target similarity model. A sample of 746 south korean employees were participated in this study and data were analyzed by MPLUS 6.12. The main results are as follows. First, the indirect effects reflecting target similarity effect were supported, but another indirect effects which reflect spillover effect between two dimensions was not. Second, the result of comparison between target similarity effect and spillover effect, which has same predictor and criterion but different mediator in each dimensions, was significant in organization domain, but not in job domain. Finally, the implications and limitations were discussed.

관찰자는 하나의 자극이 제시되었을 때보다 두 개의 똑같은 자극이 제시되었을 때 자극을 더 빨리 탐지하고 더 정확히 기억할 수 있는데, 이러한 현상을 중복 효과(redundancy effect)라고 한다. 본 실험은 방해자극의 중복 효과가 표적 반응에 미치는 영향을 관찰함으로써 시각 체계가 중복된 자극을 처리하는 방식을 이해하고자 하였다. 단어-사진 스트룹 과제에서 자극 간 출현 시간 간격이 변화할 때 단일 방해자극과 중복된 방해자극에 의한 반응 간섭량을 측정하였다. 그 결과, 중복된 두 개의 방해자극은 단일 방해자극에 비해 전반적인 표적 반응 시간에는 영향을 끼치지 않았음에도 불구하고 유의미하게 큰 스트룹 간섭을 유발하였다. 본 실험의 결과는 중복된 자극이 개별적으로 처리된다고 보는 경주 모형보다, 중복된 자극이 단일한 지각 표상을 구성한다고 가정하는 공동 활성화 모형을 지지한다.

Observers more rapidly detect and more accurately remember two identical targets than a single target, a phenomenon called the redundancy effect. To understand how the visual system deals with redundant information, the current experiment investigated the effect of redundant distractors on target responses. In a word-picture Stroop task, we measured response interference by a single or redundant distractors when the stimulus onset asynchrony varies between a target and the distrator(s). As results, two redundant distractors produced greater Stroop interference than a single distractor although overall response times remained constant. These findings are not compatible with a race model, which assumes separate processing of redundant stimuli, but support a coactivation model, which assumes that redundant stimuli form a single perceptual representation.

본 연구의 목적은 지각된 통제감과 정서적 안녕감간의 관계에서 수용성의 조절효과를 비타민모델로 검증하고자 하였다. 연구 l은 실험을 통해 연구가설을 검증했다. 그 결과, 정서적 ‘안녕감’에 대한 지각된 통제감과 수용성의 상호작용효과는 유의하였다. 수용성 수준별 추세 분석결과, 높은 수용성집단은 전체 정서적 안녕감과 세 하위요인에서 일차, 이차, 삼차 추세 모두 유의하지 않았고, 낮은 수용성 집단은 ‘유쾌한-불쾌한’차원은 이차 추세, ‘걱정스러운-편안한’차원은 일차추세가 유의하였다. 연구 2는 현장조사연구를 통해서 연구가설을 검증했다. 그 결과, 직무통제와 수용성은 정서적 안녕감과 하위 차원인 ‘유쾌한-불쾌한’, ‘걱정스러운-펀안한’, ‘의기소침한-열의가 있는’을 유의하게 예측하였지만, 상호작용효과는 유의하지 않았다. 그러나, 직무통제가 정서적 안녕감을 예측하는데 있어 수용성 상하집단간에 차이가 있었다. 연구 1, 2의 결과를 종합해보면, 직무통제와 수용성은 직원들의 정서적 안녕감을 예측하는데 중요한 요인이며 수용성은 직무통제와 정서적 안녕감간의 관련성에 조절효과를 지니고 있다고 볼 수 있다. 마지막으로 본 연구의 제한점, 결과의 시사점 및 앞으로의 연구에 대해 논의되었다.

The purpose of this study was to investigate the moderating effect of acceptance on the relationship between perceived task control and affective well-being: for test hypothesis from the Warr`s Vitamin Model. Study 1 was conducted to laboratory experiment for the hypotheses testing. The results showed that in the total well-being, the interaction effects of perceived task control and acceptance were founded. the results of Trend analysis showed that in high acceptance group, `pleased-displeased`, `anxious-comfortable` and `depressed-enthusiastic` factors of the affective well-being and the total well-being was not significant to the linear, quadratic, and cubic trend. On the other hand, in low acceptance group, `pleased-displeased` axe of the affective well-being was significant to quadratic trend. And `anxious-comfortable` axe was significant to the linear trend. Study 2 was conducted to Field survey. The results showed that perceived job control and acceptance were significant predictors total job-related affective well-being, `pleased-displeased`, `anxious-comfortable` and `depressed-enthusiastic` sub-factors of the affective well-being. But the interaction effect of perceived job control and acceptance was not found. Hierarchical multiple regression analyses showed that the moderating effect of acceptance in low acceptance group was differ from ones of high acceptance group. The results of the present study 1 and study 2 suggest that perceived control and acceptance are important predictors for the affective well-being and acceptance moderate the relationship between perceived control and affective well-being. Implications of results, limitations of this study and suggestions for the future study are discussed.

본 연구의 목적은 문헌정보학 연구 방법 분석의 맥락에서 과업 유형에 따른 대규모 언어모델(LLM) 기반 내용 분석의 적용 가능 조건을 차원별로 비교․검토하는 데 있다. 이를 위해 2020년부터 2024년까지 국내 4대 문헌정보학 학회지에 게재된 설문 및 인터뷰 연구 100편을 층화무작위표집 방식으로 선정하고, 표집 방법론을 구성하는 12개 차원에 대해 인간 코더 1인과 4개 대규모 언어모델(Claude-3.5-Haiku, GPT-4o-Mini, Gemini-2.0-Flash, Grok-4-Latest)의 코딩 결과를 비교하였다. 분석 결과, 명시적 기준에 따라 분류가 가능한 차원에서는 상대적으로 높은 일치도가 나타난 반면, 추론적․평가적 판단을 요구하는 차원에서는 일관되게 낮은 수준의 일치도가 확인되었다. 이러한 결과는 LLM 기반 자동화 코딩의 성과가 모델 성능 자체보다는 과업의 판단 구조와 정보의 명시성에 더 크게 영향을 받음을 시사한다. 따라서 LLM의 활용 범위는 과업 유형 및 판단 특성 차원에서 보다 정교하게 검토될 필요가 있으며, 인간-AI 혼합 검증 전략의 체계적 설계가 요구된다.

The purpose of this study is to compare and examine, across multiple dimensions, the conditions under which large language model (LLM)-based content analysis can be applied according to task type in the context of research methods analysis in library and information science. To this end, 100 survey and interview studies published between 2020 and 2024 in four major Korean journals in library and information science were selected using stratified random sampling. The coding results produced by one human coder and four large language models (Claude-3.5-Haiku, GPT-4o-Mini, Gemini-2.0-Flash, and Grok-4-Latest) were compared across twelve dimensions constituting sampling methodology. The results show that relatively high levels of agreement were observed in dimensions where classification could be made based on explicit criteria, whereas consistently lower levels of agreement appeared in dimensions requiring inferential or evaluative judgment. These findings suggest that the performance of LLM-based automated coding is influenced more by the decision structure of the task and the explicitness of the available information than by model performance itself. Therefore, the scope of LLM application should be more carefully examined from the perspectives of task type and judgment characteristics, and the systematic design of human-AI hybrid validation strategies is required.

딥러닝의 치명적 망각 현상(Catastrophic forgetting)을 방지하기 위한 지속 학습 연구는 최근 분류모델에서 생성 형 모델로 확장되고 있다. 하지만 생성형 모델의 지속 학습은 태스크별 입력 데이터에 의존하며, 이는 현실 세계에 서 프라이버시 문제와 한정된 메모리 자원에 따른 제약이 존재한다. 즉, 신경망의 블랙박스 특성과 상대적으로 작은 메모리 크기를 고려하여, 접근 불가능한 데이터를 대체할 필요가 있다. 이에 본 논문에서는 태스크별 데이터에 직접 접근하는 대신, 해당 데이터를 사전 학습한 추론형 신경망만을 입력으로 받아 생성형 모델을 지속 학습하는 모델 (Data-Free Continual Learning of Generative Network, DF-CLG)을 처음으로 제안한다. 구체적으로, 사 전 학습된 추론형 신경망에 저장된 배치 정규화 계층의 통곗값을 제약하여 학습에 사용된 데이터를 역으로 합성하는 생성형 신경망을 학습한다. 이후, 대표적인 지속 학습 기법인 규제 기반 방법과 리허설 기반 방법을 적용하여, 제안 된 생성형 신경망의 치명적 망각 현상이 완화될 수 있음을 보인다. 주목할 점은, 지속 학습에서 상대적으로 저조한 성능으로 알려진 규제 기반 방법이 제안된 생성형 모델에서 리허설 기반 방법에 준하거나 우수한 성능을 보인다는 것이다.

Research on continual learning to prevent catastrophic forgetting problem of deep learning has recently expanded from classification models to generative models. However, the continual learning of generative models relies on task-specific input data, which poses constraints on pivacy issues and limited memory resources in the real world. In other words, considering the black-box property of neural networks and their relatively small memory size, there is a need to replace inaccessible data. In this paper, we propose the first model, called Data-Free Continual Learning of Generative Network (DF-CLG), which receives pre-trained inference model as input instead of directly accessing task-specific data. Specifically, the generative model is trained to synthesize the data used in the training by constraining the statistics of batch normalization layers stored in the pre-trained inference network. Subsequently, by applying representative continual learning methods, namely regularization-based and rehearsal-based approaches, it is demonstrated that the proposed generative model can alleviate catastrophic forgetting. It is worth noting that regularization-based methods, which are known for their relatively poor performance in continual learning, show comparable or superior performance to rehearsal-based methods in the proposed generative model.

대화시스템에서 자연어 생성은 대화관리 단계에서 결정한 시스템 발화의 의미표현을 사람이 이해할 수 있는 자연어 로 생성하는 것이다. 기존의 자연어 생성 연구는 의미표현에 대하여 매우 제한된 종류의 발화만을 생성하거나 문법 적으로 불완전한 발화를 생성한다는 문제점이 있다. 그래서 본 논문에서는 문제점들을 동시에 처리하기 위하여 Long Short Term Memory 기반의 언어모델을 이용한 한국어 자연어 생성 모델을 제안한다. 특히 우리는 시스템 발화의 다양성과 문법적 정확성을 높이기 위하여 빔서치 디코딩을 적용한다. 실험은 어절, 형태소, 음절단위에 따라 개별적으로 진행하였으며, 생성한 문장들은 정량적, 정성적 평가를 모두 진행하였다. 그 결과 형태소 단위로 학습한 제안모델에 빔서치 디코딩을 적용한 방법은 가장 좋은 성능을 보였다. 실제로 해당 생성 문장은 정량평가 결과에서 BLEU 지표는 0.86, Slot Error Rate 지표는 0.03을 기록하였으며 정성평가 역시 문법적으로 정확하고 문맥적 으로 충분히 자연스러운 결과임을 확인하였다.

Natural language generation in the dialogue system is a task that transforms the semantic frame of the system utterance determined in the dialogue management phase into a natural language that can be understood by humans. Existing studies have still faced some obstacles in that only very limited types of utterances or grammatically incomplete ones are generated from the semantic frames. In order to address these issues simultaneously, we propose a Korean natural language generation model using a long short term memory based language model. In particular, we exploit the beam search decoding method to obtain system utterances with diverse structures and grammatical correctness. The experiments were conducted individually with respect to the word, morpheme, and syllable units, and the generated utterances were evaluated in both quantitative and qualitative ways. As a result, the morpheme-based model with the beam search decoding has achieved the most robust result of all. In fact, in the quantitative evaluation result of the generated sentence, the BLEU-4 score was 0.86 and the SER was 0.03, and the qualitative evaluation was also confirmed to be grammatically correct and contextually natural.

연구목적: 본 연구는 플랜트 건설현장에서 유해·위험요인을 체계적으로 식별하고 평가할 수 있는 딥러닝 기 반 작업 위험성평가 모델을 구축하는 데 목적이 있다. 특히, 경험과 지식이 부족한 근로자도 쉽게 활용할 수 있도록 체계적인 시스템을 설계하여, 기존의 경험기반 평가 방식의 문제를 해결하고자 한다. 연구방법: 국내 플랜트 건설사인 A사의 976,140건의 위험성평가 데이터를 기반으로 데이터 정제 및 전처리를 수행하고, LDA 기반 토픽 모델링과 심층 신경망(DNN)을 활용하여 위험성 평가 모델을 구축하였다. 데이터셋 18,000 개를 사용하여 학습 및 테스트를 진행했으며, 최종 검증은 1,026건의 신규 위험성평가 데이터를 활용하였다. 연구결과: 개발된 모델은 작업조건에 따라 유해·위험 요인과 재해 유형 등을 체계적으로 추천하였고, 추천 결 과의 95.6% 이상이 전문가에 의해 적합하다고 평가되었다. 최종검증을 통해 8개 공종의 위험성평가 1,026개 에 대해 추천된 6,380개 전체가 추천 적합도 80 이상으로 모델 설계 기준을 만족하였고, 전 공종에서 일관된 추천 품질과 높은 적합성을 지님을 입증하였다. 결론: 대규모 비정형 안전 데이터를 정형화하여 데이터 기반 의 체계적인 위험성평가 모델을 구축함으로써, 기존의 경험 및 주관적인 평가 방식에 한계를 보완하였다. AI 기술을 활용을 통해 위험 요소 도출의 일관성과 효율성을 제고하고 위험성 평가의 실효성을 높였다.

Purpose: This study aims to develop a deep learning-based task risk assessment model capable of systematically identifying and evaluating hazardous and risk factors at plant construction sites. The model is specifically designed systematically to be easily utilized by workers with limited experience or knowledge, thereby addressing the issues associated with traditional experience-based assessment methods. Method: A total of 976,140 risk assessment records from domestic construction Company A. were cleansed and pre-processed. A risk assessment model was then constructed using LDA-based topic modeling and a deep neural network(DNN). The model was trained and tested using a dataset of 18,000, with final validation conducted on 1,026 new risk assessments. Result: The developed model systematically recommends hazardous and risky factors and types of accidents based on working conditions, with more than 95.6% of the recommendations evaluated as appropriate by experts. In the final validation, the model recommended 6,380 items for 1,026 assessments across eight work types, all achieving suitability score of above 80, thereby meeting the model design criteria and demonstrating consistent recommendation quality and high applicability across all construction domains. Conclusion: By structuring large-scale unstructured safety data into a data-driven risk assessment model, this study overcomes the limitations of traditional subjective evaluation methods. The application of AI enhances consistency and efficiency in hazard identification, improving the effectiveness of risk assessments.

해군은 다양한 해상작전을 수행하기 위해 해상기동부대(TF)를 구성한다. 해양 환경하에서 해상기동부 대(TF)는 대함전(ASUW), 대잠전(ASW), 대공전(AAW), 그리고 상륙돌격 작전 등과 같은 동시·병 행적으로 성분작전을 수행한다. TF는 임무완수를 위하여 C4I, 인터넷 음성전화(VOIP) 및 디지털 전 보처리체계(DMHS)와 LINK-11, 16, ISDL 등과 같은 전술데이터링크를 갖춘 많은 전술체계들을 구 성하고 있다. TF가 수명한 임무를 완수하기 위해 해상작전을 수행할 때, TF의 작전절차에 관심을 갖 게 되었다. 작전절차는 적을 격파하기 위한 해상작전 수행을 위한 표준절차이다. 각 함정은 ‘어떻게 싸 울 것인가’에 대한 매뉴얼에 교전절차는 갖고 있지만, 현재 TF의 상세한 작전절차는 미흡하다. 따라 서, 본 논문에서 우리는 효과적인 해상작전 수행에 필요한 작전절차를 제안한다. 그런 작전절차 환경 에서 TF의 작전 효과성은 전술데이터링크 운영의 작전 시나리오를 통해 결정하고자 한다. 전술데이 터링크를 적용한 해상작전에서 데이터 링크 기반으로 국방 아키텍처프레임워크(MND-AF) OV-6c(운 용상태 추적 기술서)에서 작전정보 공유효과를 살펴보고, 정보 전파과정 개선을 식별하는 것이다. 본 논문에서는 효과적인 해군작전의 해상 TF를 위한 작전절차 모델을 제안하였다.

Navy establishes the Naval Task Forces (TF) for many kinds of maritime operations. Then the TF in the maritime environment performs simultaneous component operations such as ASUW (Anti-Surface Warfare), ASW (Anti-Submarine Warfare), AAW (Anti-Aircraft Warfare), and assault operations. The TF consists of many tactical systems for the completion of missions - C4I, VOIP (Voice Over Internet Protocol), DMHS (Digital Massage Handling System), and TDLs (Tactical Data Links) such as LINK-11, 16, ISDL (Inter Site Data Link). When the TF executes naval operations to complete a mission, we are interested in the kill chain for the maritime operations in the TF. The kill chain is a standard procedure for the naval operations to crush enemy defenses. Although each ship has a procedure about a manual for ‘how to fight’, it leave something to be desired for the TF detailed kill chain currently. Therefore, in this paper, we propose the naval TF's kill chain to perform the naval operations. Then, the operational effectiveness of the TF in the kill chain environment is determined through operation scenarios of TDL system implementation. It is to see the operational information sharing effect to a data link model based on MND-AF OV-6c (statement of tracking operational status) in the maritime operations applied to TDL and is to identify improvements in information dissemination process. We made the kill chain of maritime TF for the effective naval operations.

본 연구에서는 클래식 음악공연 영상서비스의 주요특성과 이에 대한 사용자의 지속 사용 의도에 대해 연구하였 다. 이를 위해 클래식 음악공연 영상서비스를 구성하는 클래식 음악공연의 구성요인들과 영상서비스의 기술적인 구 성요인들을 확인하고 이러한 요인들이 사용자의 태도형성과 사용 의도에 미치는 영향을 분석하기 위해 과업-기술 적합성(Task-Technology Fit) 모형을 사용하였다. 또한 기존 영상서비스 사용 경험이 클래식 공연 영상서비스의 지 속 사용 의도에 미치는 영향에 대해서도 연구하였다. 연구결과, 클래식 공연의 과업적 요인은 현장성, 공간성, 시각적 특성, 청각적 특성으로, 영상서비스의 기술적 요인은 시스템 품질, 영상화 특성, 편의성, 상호작용으로 구성되는 것으 로 나타났다. 또한 클래식 음악공연 과업 요소는 청각적 요인만 과업-기술 적합성에 영향을 미치는 반면 영상서비스 의 기술적 특성 요인은 모두 과업-기술 적합성에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 한편 과업-기술 적합성은 지속 사 용 의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으나, 다른 영상 시청 경험은 지속 사용 의도에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 향후 비대면 클래식 음악공연 영상서비스의 제작과 제공과정에서 소비자의 만족도를 향상시키고 지속적인 사용을 유도할 수 있는 방안을 마련하는 기초적인 자료로 사용할 수 있을 것으로 판단된다.

This study examines major features of video services for classical music performance and the consumers' intention of using such services. To this end, this paper identifies components of classical music concerts and technical components of video services, which form a video service of classical music performance. In order to analyze how these components affect the consumers’ attitude formation and use intention, this paper utilized the Task-Technology Fit model. It also studied upon how the users' experience of using existing video services impacts continuous use intention of video services for classical music performance. The results of our findings show that realism, spatiality, visibility and auditory senses, which are the task factors of a classical music performance, and the system quality, imaging characteristics, convenience, and interaction, which are the technical factors of a video service are the comprising factors. In addition, this study found that while only auditory components of task factors of a classical music performance affect task-technology fit, all technical factors of a video service impact task-technology fit. On the other hand, task-technology fit was found to have a positive impact on the continuous use intention, while other video viewing experiences had no effect on the continuous use intention. Based on these findings, this paper is expected to provide fundamental data of frame schemes to enhance consumer satisfaction, further inducing consumers’ continuous use in the production and the delivery process of contactless classical music performance services in the future.

EA의 업무를 수행하기 위해 마련해 놓은 지식 체계인 업무 참조 모델(Business Reference Model)은 대부분 범주 별로 계층형 구조화 되어 있으며, 해당 조직의 목표를 달성하고 업무 수행능력 의 개선을 지원한다. 이를 통해 조직의 효율성을 높이고 조직 업무의 예외적 돌발성을 최소화하고 업 무간의 연계성 강화를 통해 개별 업무절차를 직관적이고 단순하게 변화시키고, 이로써 조직 내적으로 효율성 향상에 기여할 수 있다. EA에는 현재 BOK(Body of Knowledge)가 정의되어 존재하지만, 이 들을 업무의 할당과 그 평가에 사용하기 위한 시스템이 미비한 상태이다. 본 연구에서는 계층적 유사 도에 근거한 업무 할당 및 평가체계를 제공하고, 이를 통해 기존에는 정성적으로 이루어지던 업무의 정의와 할당 및 평가체계에 수치적 엄밀성을 도입하여 정량화된 명확한 평가가 가능하도록 하고, 이 것이 되먹임 되어 BOK체계 자체가 재평가되고 성숙될 수 있는 방법론을 제안하였다.

BRM (Business Reference Model) is constructed for enhancing the performance of the EA (Enterprise Architecture) tasks with respect to categories defined as a knowledge hierarchy. It aims to accomplish the organizational purposes by which it progresses enactment of the tasks. Furthermore, it simplifies the definition of the EA tasks and improves the effectiveness of them mainly due to reducing redundancy and reinforcing in-between connectivity of the tasks. By doing these, the internal organization performance can be exceedingly amended. In EA, there usually exists a hierarchically structured BOK (Body of Knowledge). The utilization of BOK such as the coordination for task assignment and the corresponding assessment cannot properly be consummated. In the paper, we introduce a distance measure for the categorical data based on the hierarchical knowledge so that the EA task assignment and assessment method can effectively prepared, and the BRM per se can be matured by the feedback of the BOK.

이 연구의 목적은 중학교 학교 현장에서 이루어지는 정보통신기술 교육에서 체험활동 실태를 분석하여 문제점을 제시하고, 2007 개정 교육과정 8학년 ‘정보통신기술 활용’ 단원에서 중요 개념의 이해를 향상시키는 데 필요한 체험활동 과제를 개발하는데 있다. 개념 이해를 강조하기 위한 개념학습 모델은 교육 내용 측면, 교수․학습 과정 측면, 학습 환경 측면, 산출물 측면의 4 가지 요소들을 고려하여 구축되었으며, 개념 학습 모델에 기초하여 체험활동 과제 개발이 이루어졌다. 체험 활동 과제의 주제는 2007 개정 교육과정 ‘정보통신기술 활용’ 단원의 내용 분석을 토대로 선정되었고, 체험활동 과제는 수업전략적인 면에서 전체학습, 모둠학습, 개별학습을 통해 토의․협동학습 및 자기 주도적 학습을 할 수 있도록 조직하였다. 또한 교사가 실제 수업하는 경우 개발된 체험활동 과제를 현장에 맞도록 변형하거나 조직하는 데 있어서 시간을 절약할 수 있도록 표준화하고, 최초 개발된 프로토타입의 체험활동 과제를 전문가 검증과 현장 적용을 통해 수정 및 보완함으로써 현장 적용력을 높였다. 이 연구에서 개발된 체험 활동 과제는 2007 개정 교육과정에 따라 개발한 것으로 학교 현장에서 곧바로 활용이 가능하다.

This paper first analyze the actual status of experience activities in the information and communication technology education in middle schools. The paper then develop the experience activity tasks to be utilized for understanding of the concepts in the chapter, ‘The Utilization of Information and Communication Technology’ in the 2007 revised curriculum for 8th graders based on the concept learning model. Concept learning model is derived from four factors- education contents, teaching and learning process, learning environments, and outcomes. The experience activity tasks are developed using concept learning model. The experience activity tasks are organized in order that students could participate in discussions or debates, and cooperative learning through whole group, small group, and individual learning, as well as self-directed learning. With the concept learning model, teachers save time in transforming and organizing our experience activity task for his own purpose. The experience activity tasks based on the contents of the 2007 revised curriculum can be used as materials for experience activities in real middle school environment.

이 연구의 목적은 스포츠 분야 사회적기업을 둘러싸고 발생하는 여러 문제점들을 조직의 관점에서 진단하고 필요한 과제 및 시사점을 도출하는 데 있다. 연구의 목적을 달성하기 위해 크게 세 가지 단계로 구분하여 연구를 진행, 결과를 도출하 였다. 첫 번째로는 스포츠 분야 사회적기업의 주요 현황 및 특성 등에 대하여 살펴보았다. 배경 및 기원, 법제 및 정책, 조직목 표, 조직구조 및 절차, 조직특성 등의 측면을 중심으로 현황을 분석하였다. 스포츠 분야 사회적기업은 초기단계로서 정부의 사회적기업 정책목표는 재정투입을 통해 단기간 내 사회적기업의 수를 늘리는 것에 초점을 맞추는 경향이 있었다. 그리고 개 별 기업들의 수익창출 여력이 미흡하여 정부의 보조금 지원에 의존하는 경우가 대다수인 것으로 파악되었다. 두 번째 단계에 서는 스포츠 분야 사회적기업의 기능수행에 영향을 미치는 상황적 요인에 대하여 중점적으로 살펴보았다. 상황적 요인인 조 직의 가치와 이념, 기술, 역사 등을 검토한 결과, 스포츠 분야 사회적기업으로 인증 받아 중앙정부나 지방자치단체로부터 지 원을 받는 경우 정치적 통제는 어느 정도 강하고 시장에 노출 정도는 심하지 않은 ‘관청형' 조직의 형태로 나타나는 것을 도출 할 수 있었다. 마지막 세 번째 단계에서는 스포츠 분야 사회적기업에 적정한 조직의 형태를 갖추기 위한 과제 및 시사점을 도 출하였다. 스포츠 분야 사회적 기업 생태계가 어느 정도 정착된 이후에는 현재의 ‘관청형’ 조직에서 '국민기업' 조직으로 점차 나아갈 필요가 있다. 이는 정부의 제한된 재정 수준을 감안해서도 그러하며, 단기적인 생존이 아니라 장기적으로 스포츠 분야 사회적기업이라는 조직이 살아남을 수 있기 위해서도 그러한 것이다.

The purpose of this study is to diagnose various problems arising around social enterprises in the sport field from the perspective of the organization and derive necessary tasks and implications. In order to achieve the purpose of the study, the study was largely divided into three stages, and the results were derived. First, the main status and characteristics of social enterprises in the sport field were examined. The current status was analyzed focusing on aspects such as background and origin, legislation and policy, organizational goals, organizational structure and procedures, and organizational characteristics. Social enterprises in the sport sector were in their early stages, and the government's social enterprise policy goal tended to focus on increasing the number of social enterprises in a short period of time through financial input. In addition, it was found that most individual companies rely on government subsidy support due to insufficient profit generation capacity. In the second stage, we focused on the situational factors that affect the functional performance of social enterprises in the sport field. As a result of reviewing the value, ideology, technology, and history of the organization, which are situational factors, it was derived that when certified as a social enterprise in the sport field and supported by the central government or local governments, political control is strong to some extent and exposure to the market is not severe. In the last third step, tasks and implications were derived to form an appropriate organization for social enterprises in the sport field. After the social enterprise ecosystem in the sport sector has been established to some extent, it is necessary to gradually move from the current "government-type" organization to the "national enterprise" organization. This is true in light of the government's limited financial level, not in the short term, but in order for the organization of social enterprises in the sports sector to survive in the long term.