e-Mobility 중소?중견 부품기업에서 기술로드맵 수립 프로세스 : e-Mobility 열관리 및 공조부품 중심

김민수 한국기술교육대학교 일반대학원 2022 국내석사

기업가지향성, 혁신역량, 흡수역량이 중소제조기업의 성과에 미치는영향 : 기술혁신성과의 매개효과를 중심으로

남연경 한국기술교육대학교 일반대학원 2022 국내박사

This study analyzes the relationship between entrepreneurial orientati on, innovation capability, and absorption capacity of SMEs, while inves tigating the mediating effect of technology innovation in the process of each factor affecting enterprise performance. For empirical analysis, a survey was conducted on 1,200 SMEs, and 237 response data were collected. As a result of analyzing using the structural equation model analysis, first, it was found that entrepreneurial orientation, innovation capability, and absorption capability had a positive (+) effect on technological innovation performance. Second, it was found that entrepreneurial orientation had a positive (+) effect on enterprise performance. However, it was confirmed that innovation capability, absorption capacity, and technological innovation performance had no direct influence on enterprise performance. Third, as a result of analyzing the mediating effect of technological innovation performance, it was confirmed that technological innovation performance had a partial mediating effect in the relationship between entrepreneurial orientation and enterprise performance, whereas technological innovation performance had a complete mediating effect in the relationship. Looking at the academic contribution of this study, the impact on enterprise performance was verified by integrally analyzing entrepreneurial orientation research and innovation research, which can be said to be a different aspect of this study compared to existing studies. In particular, it can be seen that the analysis demonstrating the mediating effect of the technological innovation performance of this study is meaningful in the situation where there are not many previous studies measuring the effect of entrepreneurial orientation, innovation capability, and absorption capacity on enterprise performance. By analyzing the impact on enterprise performance through technological innovation performance, it can be confirmed that successful enterprise erformance creation and continuous growth can be derived. Based on these results, the practical implications of this study can be said to be as follows. First, in order for SMEs to increase enterprise performance, efforts will be needed to strengthen entrepreneurial orientation, that is, innovation, initiative, and risk sensitivity. At a time when competition without borders is fierce in domestic and foreign markets, it seems necessary to improve or secure technological innovation performance by strengthening entrepreneurial orientation, which is a metic ulous organizational action, in order to overcome the limitations of internal resources. Second, since the recent economic crisis caused by COVID-19, SMEs' willingness to invest in R&D has weakened as investor sentiment for technological innovation has shrunk, and efforts to strengthen their innovation capabilities are urgently needed. In addition, along with the government's active efforts to induce reinforcement, it is necessary to expand support for SMEs to promote the need for technological innovation, development strategies, and achieve technological inovation. Third, in order for SMEs to improve technological innovation performance through R&D activities and create national economic performance based on it, the government's improvement measures and effective support system must be accompanied. In particular, in order to be come an innovation-driven SMEs-oriented economy, the government's support policy should be promoted with a long-term goal of creating technological innovation through the expansion of SMEs' own core capabilities. In addition, the government's various support systems need to clarify the goal of improving the core capabilities of each SMEs, and the project implementation method should be designed to strengthen its core capabilities. Fourth, it can be seen that it is urgent to strengthen the internal innovation capabilities of SMEs and to enhance the absorption capacity to enhance open innovation such as joint R&D and technology commercialization. To this end, it is necessary to promote innovation activities of SMEs by activating various support systems such as expanding policy funds for R&D cooperation between industries, human resources exchange, joint use of equipment, and technology transfer. In addition, it is necessary to strengthen practical support for promoting core capabilities of SMEs while securing the excellence of core source technologies that meet the agency's mission. It is necessary to establish an efficient support system based on corporate demand, such as strengthening personnel and organizations dedicated to supporting SMEs, expanding compensation, and establishing an integrated cooperative information network. The economic performance of SMEs will be further maximized by strengthening the company's R&D performance and achieving remarkable technological innovation through the activation of continuous industrial cooperation with SMEs. 본 논문에서는 기업가지향성, 혁신역량, 흡수역량이 중소제조기업의 기 술혁신성과에 어떠한 영향을 미치는지 관계를 분석함과 동시에 각 요인이 기업성과에 영향을 미치는 과정에서 기술혁신성과의 매개효과를 규명해 보고자 한다. 실증분석을 위하여 1,200개의 중소제조기업을 대상으로 하여 설문조사 를 실시하였으며, 237개의 응답 자료를 수집하였다. 구조방정식 모형분석 을 활용한 실증분석 결과를 살펴보면 첫째, 기업가지향성 및 혁신역량, 흡 수역량은 기술혁신성과에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다. 둘째, 기업가지향성은 기업성과에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 하 지만 혁신역량 및 흡수역량, 그리고 기술혁신성과는 기업성과에 대해 직 접적 영향력은 없는 것으로 나타났다. 셋째, 기술혁신성과의 매개효과의 경우에 기술혁신성과는 기업가지향성, 기업성과 간 관계에서 부분 매개효 과가 확인된다. 그러나 기술혁신성과는 혁신역량과 흡수역량 각각의 기업 성과 간 관계에서 완전 매개효과가 확인되는 것을 알 수 있었다. 본 연구의 학술적 기여를 살펴보면, 기업가지향성 분야 연구와 혁신 분 야 연구를 통합적으로 분석함으로써 기업성과에 미치는 영향을 검증하였 으며, 이는 기존의 연구들과 비교했을 때 본 연구가 차별성을 지니는 측 면이라고 할 수 있겠다. 특히 국내 중소제조기업의 기술혁신성과를 매개 로 하여 기업가지향성 및 혁신역량, 그리고 흡수역량이 기업성과에 미치는 영향을 분석한 선행연구는 많지 않은 상황이다. 그러므로 본 연구에서 기술혁신성과의 매개효과를 실증분석하여 규명한 것은 성공적인 기업의 성과 창출 및 지속적인 성장을 이끄는 데 의의가 있다고 볼 수 있다. 이러한 결과를 기반으로 본 연구가 가지는 실무적 시사점은 다음과 같 이 제시할 수 있다. 첫째, 중소제조기업이 기업성과를 높이기 위해서는 기 업가지향성의 구성요소인 혁신성 및 진취성, 위험감수성을 높이기 위한 노력이 요구된다. 국내·외 시장에서 국경 없는 경쟁이 치열한 시점에서 이제는 주먹구구식이거나 직관적 개발이 아닌 내부자원의 한계를 극복하 기 위해 사전에 치밀한 조직적 차원의 행동인 기업가지향성 강화를 통하 여 기술혁신성과를 제고하거나 확보할 필요가 큰 것으로 보인다. 둘째, 최 근 코로나19로 인한 경제위기 이후 중소제조기업의 기술혁신 투자심리가 위축되면서 R&D 투자 의지가 약화하고 있어 기술혁신성과에 대한 지속 적인 혁신역량 강화 노력이 절실하다. 또한 정부의 적극적인 강화 유도 노력과 함께 중소제조기업 스스로 기술혁신의 필요성 및 개발전략, 기술 혁신성과 획득 등을 도모할 수 있도록 지원을 확대할 필요가 있다. 셋째, 중소제조기업이 R&D 활동을 통해 기술혁신성과를 높이고 이를 기반으로 국가 경제적 성과를 창출하기 위해서는 정부의 개선책 마련 및 실효성 있 는 지원제도가 수반되어야 할 것이다. 특히 혁신 주도형 중소제조기업 중 심 경제가 되기 위해 정부의 지원정책은 단기적 기업성과를 늘리는 데 목 표를 두기보다는 중소제조기업의 자체적인 핵심역량 확충을 통해 기술혁 신성과를 창출할 수 있는 장기적인 목표를 두고 추진되어야 할 것이다. 또한 정부의 다양한 지원제도는 각각의 중소제조기업의 핵심역량 중 어떠 한 역량을 향상하고자 하는지 목표를 명확히 할 필요가 있으며, 사업 추 진방식에서도 정부의 지원을 받은 중소제조기업의 핵심역량을 강화하고자 자체적인 노력을 강구하고 동기 부여할 수 있도록 설계되어야 할 것이다. 넷째, 중소제조기업의 내부 혁신역량 강화와 함께 흡수역량 제고를 통해 출연(연) 등 외부 혁신 주체와의 공동 R&D, 기술사업화 등 개방형 혁신의 내실화 및 기술협력이 시급하다고 볼 수 있다. 이를 위해 산·연 간 R &D 협력에 관한 정책자금 확대, 인력교류, 장비 공동활용, 기술이전 등 다양한 지원제도를 활성화함으로써 중소제조기업의 혁신 활동을 촉진해야 할 것이다. 또한 출연(연) 역시 기관 임무에 부합하는 핵심 원천기술의 우 수성은 확보하면서 중소제조기업의 핵심역량 촉진을 위한 실질적인 지원 을 강화할 필요가 있다. 출연(연) 중소기업지원 전담 인력·조직 강화 및 보상 확대, 통합적 협력 정보망 구축 등 기업 수요에 기반한 효율적인 지 원시스템 구축이 뒤따라야 할 것이다. 이러한 중소제조기업과 출연(연)과 의 지속적인 산·연 협력 활성화를 통해 기업의 R&D 수행 능력을 강화하 고 더 나아가 괄목할 만한 기술혁신성과를 달성함으로써 중소제조기업의 경제적 성과는 더욱 극대화될 것이다.

공공기관 기술이전 기업 사례연구

박양수 한국기술교육대학교 일반대학원 2022 국내석사

The purpose of this study is to explore what factors affect technology transfer commercialization, and through this, to promote technology transfer of technologies owned by public research institutes and to find ways to succeed in commercialization. For this study, four cases were selected among the cases of technology transfer conducted by public research institutes through private TLO, and multiple case studies were conducted by dividing them into two success cases and two failure cases. In the course of the case study, the influencing factors in five aspects were discussed through in-depth interviews with researchers from public institutions, public TLOs, companies CEO, or corporate researchers. As a result of the case study, first, in the technology provider factor, the R&D capability, promotion capability, and networking capability of the technology provider were identified as the most important factors for commercialization success. If the technology provider's propulsion and networking capabilities were low, it led to commercialization failure. Also, even if a researcher's basic R&D ability is high, if the researcher's commercialization promotion capability and network capability are insufficient, there is a high possibility that it will lead to commercialization failure. Reinforcing the researcher's commercialization experience and competency was identified as an important factor. Second, in the technology broker factor, the basic competency and network capability of the technology broker were identified as important factors. If the basic competency and network competency factors of technology brokers were low, they had a negative impact on technology transfer commercialization. However, despite the high competency of technology brokers, it was confirmed that the low competency of technology consumers had a negative impact on commercialization. Third, in the factors of technology consumers, general characteristics of technology consumers, raw material supply, market analysis capability, production capability, investment budget capability, and product sales capability were identified as the most important factors. Even if the competency of the technology consumer was moderate or low in the general characteristics of the company, production capability, investment budget capability, and product sales capability factor, if the technology provider and technology brokers factors were high, it had a positive effect on the commercialization success. Even if the competency factor of the technology consumer is high, if the competency factor of the technology supplier or the technology brokers is low, it will have a negative impact on commercialization. If the competency factor of technology consumers is low, even if the capability factors of technology providers and technology brokers are high, it will have a negative impact on commercialization. Fourth, high technical excellence was confirmed as an important factor in the target technology factor. In addition, it has been confirmed that not only the superiority of the technology itself, but also the development of intermediate technologies through follow-up R&D and development of final mass-produced products are important factors for the success of commercialization. Failure to follow-up R&D will have a negative impact on commercialization. Fifth, in terms of technology transfer and commercialization process factors, it was found that the technology transfer process proceeded smoothly, but if the commercialization process did not proceed smoothly, it had a negative effect on commercialization. In particular, in the process of technology transfer commercialization, it was confirmed that researchers' lack of commercialization qualifications or technology consumers' lack of preparation for commercialization were more important failure factors than other factors. 본 연구는 기술이전사업화에 어떠한 요인이 영향을 끼치는지를 탐색하 고, 이를 통해 공공 연구기관의 보유 기술에 대한 기술이전을 촉진하고 사업화의 성공 방안을 모색하는 것을 목적으로 한다. 본 연구를 위해 민간 TLO를 통해 진행된 공공 연구기관의 기술이전 사례 중에서 4가지 사례를 선별하고, 이를 성공사례 2가지와 실패사례 2가지로 구분하여 다중 사례연구를 수행하였다. 사례연구 과정에서 공공기관의 연구자, 공공 TLO, 수요기업 대표 또는 기업연구원과의 심층 인터뷰를 통해 5가지 측면에서의 영향요인을 논의하였다. 사례 연구 결과 첫째, 기술공급자 요인에서는 기술공급자의 연구개발능력, 추진 역량, 네트워킹 역량이 사업화 성공의 가장 중요한 요인으로 확인되었다. 기술공급자의 추진 역량과 네트워킹 역량이 낮으면 사업화 실패로 이어졌고, 기술공급자의 역량이 높았음에도 불구하고 기술수요자의 역량이 낮은 경우에는 사업화 실패로 이어졌다. 또한 연구자의 기본 연구개발능력이 높다 하더라도, 연구자의 사업화 추진 역량과 네트워크 역량이 부족하면 사업화 실패로 이어질 가능성이 높았다. 연구자의 사업화 경험과 역량을 강화시키는 것이 중요한 요인으로 확인되었다. 둘째, 기술중개자 요인에서는 기술중개자의 기본역량과 네트워크 역량이 중요한 요인으로 확인되었다. 기술중개자의 기본역량과 네트워크 역량 요인이 낮으면 기술이전사업화에 부정적인 영향을 미쳤다. 다만, 기술중개자의 역량이 높음에도 불구하고, 기술수요자의 역량이 낮으면 사업화에 부정적인 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 셋째, 기술수요자 요인에서는 기술수요자의 기업 일반 특성, 원재료 공급, 시장 분석 역량, 생산 역량, 투자 예산 역량, 제품 판매 역량이 가장 중요한 요인으로 확인되었다. 기술수요자의 역량이 기업 일반 특성, 생산 역량, 투자 예산 역량, 제품 판매 역량 요인에서 보통이거나 낮더라도, 기술공급자와 기술중개자 요인이 높으면 사업화 성공에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 기술수요자의 역량 요인이 높더라도 기술공급자 또는 기술중개자의 역량 요인이 낮으면 사업화에 부정적인 영향을 미치게 된다. 기술수요자의 역량 요인이 낮은 상태이면, 기술공급자와 기술중개자의 역량 요인이 높다 하더라도 사업화에 부정적인 영향을 미치게 된다. 넷째, 대상기술 요인에서는 높은 기술 우수성이 중요한 요인으로 확인 되었다. 또한 기술 자체의 우수성뿐만 아니라, 후속 R&D를 통해 중간 기술을 개발하고, 최종적인 양산 제품까지 개발하는 것이 사업화 성공에 중요한 요인인 것으로 확인되었다. 후속 R&D가 이루어지지 않은 것은 사업화에 부정적인 영향을 미치게 된다. 다섯째, 기술이전사업화 과정 요인에서는 기술이전 과정이 원활하게 진행되었으나, 사업화 과정이 원활하게 진행되지 못하면 사업화에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히 기술이전사업화 과정에서 연구자의 사업화 자질 부족 또는 기술수요자의 사업화 준비 부족은 다른 요인보다 더 중요한 실패요인이 되는 것으로 확인되었다.

강한 잡음환경에서의 지능형 음향신호처리를 위한 딥러닝 기법

김영진 한국기술교육대학교 일반대학원 2020 국내박사

음향신호처리는 음향의 품질 향상, 관심 구간의 강조 및 검출, 음원의 위치 및 방향 추정 등 음향에 기초한 신호처리 기술로, 음향 통신, 방송, 검색 및 구조, 감시 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 따라서 음향신호 처리의 성능을 향상시키기 위해, 지난 수 세기 동안 관련된 많은 연구가 진행되고 있다. 특히, 데이터 중심(data-driven)의 딥러닝 기법들은 기존 의 통계적 특성이나 모델에 기초한 기존 음향신호처리 알고리즘의 성능을 크게 뛰어넘고 있으며, 강한 잡음에서도 강인한 결과를 나타내고 있다. 반면, 딥러닝이 여러 음향신호처리 분야에 성공적으로 적용되고 있으나, 매우 강한 잡음환경에서는 음향신호의 위상이 크게 변질됨에 따라 대다수 의 기존 딥러닝 기반 음향신호처리 기술들이 강인하고 최적화된 결과를 보이지 못하고 있다. 또한, 음향 향상, 음원 방향 추정, 그리고 관심 구간 의 검출 등의 음향신호처리 기법들에서 다루는 음향 특성들은 서로 밀접 하게 관련되어 있음에도 불구하고, 기존 다수의 딥러닝 방법론들은 이러 한 연관 특성을 통합해서 고려하지 못하고 있다. 본 연구에서는 매우 강한 잡음환경 중 하나인 멀티로터 UAV 음향 시 스템에서 수집된 음향을 대상으로 음향의 품질을 향상시키고, 음성 구간 의 검출 및 음원의 방향을 추정하는 딥러닝 기반 음향신호처리 기법을 제 안하였다. 기존 딥러닝 기반 음향 향상 기법과 달리, 제안한 지능형 음향 향상 기 법은 복소 스펙트로그램의 실수부와 허수부 사이의 관계 및 멀티채널 신 호의 특성을 고려한 딥러닝 모델을 설계함으로써, 매우 강한 잡음환경에 서도 효과적인 음향 향상이 가능하다. 또한, 본 연구에서는 복소 스펙트로 그램의 특성에 기초한 다양한 목적 함수를 정의해서 실험을 진행하였으 며, 실험 결과 위상에 대한 Mean Squared Error를 목적 함수에 추가해서 학습했을 때 추가적인 성능 향상이 이루어졌다. 최종적으로, 제안한 지능 형 음향 향상 기법은 -35.69dB의 매우 강한 잡음환경에서 SDR 4.79, STOI 0.64의 성능을 나타내었다. 음성 구간 검출 기법과 음원 방향 추정 기법에서는 음향 향상 기법과의 연관 특성을 고려할 수 있도록 멀티테스 크 러닝 기반 음향신호처리 프레임워크를 구현하였다. 제안한 음성 구간 검출 기법은 약 80%의 정확도를 나타냈으며, 음원 방향 추정 기법은 프 레임 단위(16ms)에서 39%, 발언 단위(3-8s)에서 83%의 정확도를 보였다. Acoustic signal processing is a signal processing technique based on sound, such as improving sound quality, highlighting or detecting a region of interest, and estimating the location or direction of a sound source. It is used in various fields such as acoustic communication, broadcasting, search and rescue, and surveillance. Over the past decades, many approaches have been proposed to improve the performance of acoustic signal processing. In particular, data-driven approaches such as deep learning outperform existing statistical characteristics or stochastic models based algorithms in low SNR environments. Although deep learning has been successfully applied to acoustic signal processing, most existing approaches have not shown robust results because of the phase spectrum which is greatly corrupted in extremely strong noise conditions. In addition, the acoustic characteristics of the acoustic signal processing techniques are closely related to each other, but many existing deep learning models have not fully considered the integration of those characteristics. In this paper, we proposed the deep learning-based acoustic signal processing method for extremely strong noise environments, especially, multi-rotor UAV acoustic system. In the proposed intelligent sound enhancement method, we design a deep learning model considering the relationship between the real and imaginary parts of the complex spectrogram and the characteristics of the multichannel signal, so that it is possible to enhance the sound effectively even in the strong noise environments. In addition, we performed experiments that defined various objective functions based on the characteristics of complex spectrograms. Experimental results show that the performance improvement is achieved when the mean squared error of the phase is added to the objective function. Finally, the intelligent sound enhancement technique shows the performance of SDR 4.79 and STOI 0.64 in an extremely strong noise environment which is –35.69dB. In voice activity detection and direction of arrival estimation, we implemented a multi-task learning-based acoustic signal processing framework to consider the correlation with the sound enhancement technique. The voice activity detection showed about 80% accuracy, and the direction of arrival estimation showed 39% accuracy in frame-level(16ms) evaluation and 83% in utterance-level(3-8s) evaluation.

서비스 혁신과 네트워크 외부성이모빌리티 서비스 이용의향에미치는 영향 : 통합기술수용모형과 차량 모빌리티서비스를 중심으로

고재용 한국기술교육대학교 일반대학원 2023 국내박사

스마트 모빌리티의 등장과 급격한 성장에도 불구하고 모빌리티 서비스 관련 연구는 아직 부족한 실정이다. 선행연구들 또한 대부분이 모빌리티 장치의 수용요인이나 서비스 이용 시의 문제점과 안전에 초점을 맞추고 있다. 본 연구는 Den Hertog(2000)의 서비스 혁신 이론과 네트워크 외부성, Venkatesh 外(2003)의 통합기술수용이론을 토대로 모빌리티 서비스의 이용 의향에 직·간접적으로 영향을 미치는 요인들을 규명하기 위한 연구모형을 설정하였다. 전국에서 수집된 336부의 설문지를 분석하여 독립변수인 서비스 혁신과 네트워크 외부성이 매개변수인 성과기대, 노력기대, 촉진조건 및사회적 영향을 통해 종속변수인 이용의향에 미치는 영향을 검증하였으며, 추가적으로 이용경험이 매개변수와 종속변수 사이에서 갖는 조절효과도 검증하였다. 본 연구의 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 서비스 혁신이 통합기술수용이론의 4대 변수 중 성과기대, 노력기대 및 촉진조건에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 네트워크 외부성은 사회적 영향에 유의한 영향을 미치는 것을 확인할 수 있었다. 둘째, 통합기술수용이론의 4대 변수 중 성과기대와 사회적 영향만이 이용의향에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 이용경험의 조절효과를 검증한 결과 모빌리티 서비스에 대한 이용경험이 있는 집단에서만 성과기대가 이용의향에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 향후 모빌리티 서비스 활성화에 유용한 시사점을 줄 것으로 기대된다. Although the importance of mobility services is rapidly increasing, there have not been many studies related to mobility services. In addition, most previous studies have focused on the factors influencing acceptance of mobility devices, and problems and safety issues of mobility services encountered when using them. This study analyzed direct and indirect factors affecting the intention to use of mobility services based mainly on Den Hertog’s(2000) service innovation theory and Venkatesh et al.’s(2003) Unified Theory of Acceptance and Use of Technology(UTAUT). Using 336 questionnaires collected from all over the country, the influence of service innovation and network externality on performance expectation, effort expectation, facilitating conditions, and social influence as well as the influence of four major variables of UTAUT on the intention to use were analyzed. Besides, the moderation effect of user experience on the intention to use was also studied. The findings of this study group are as follows: First, Service innovation was found to affect significantly performance expectation, effort expectation and facilitating conditions of UTAUT. On the other hand, network externality was found to have significant impact on social influence of UTAUT. Second, among the four major variables of UTAUT, only performance expectation and social influence had significant influence on the intention to use of mobility services. And, third, the prior user experience of mobility services was analyzed to play a moderating role in the relationship between performance expectation and the intention to use. The results of this study have both theoretical and practical implications. First, antecedents such as service innovation and network externality were identified affecting the four major variables of UTAUT. According to service innovation theory, in order to increase the adoption rate of mobility services it is very important to expand differentiated services, develop new service delivery methods, improve services based on customer feedback, and build diverse channels for communication with customers. Second, in the case of mobility services, only performance expectation and social influence had significant influence on the intention to use. From this result it is inferred that users expect usefulness and efficiency to some degree when adopting mobility services. Thus, it is needed to step up public relations and make an effort to enhance utility of mobility services in the future. Third, it was found that when user experience was higher, the relationship between performance expectation and the intention to use was stronger. This result indicates the importance of providing experience opportunities to potential users of mobility services. These findings are expected to offer significant implications for future technology acceptance research and mobility service activation.

위치기반 서비스 및 증강현실을 적용한 현장 체험학습 프레임워크 설계 및 구현

조재완 한국기술교육대학교 일반대학원 2020 국내박사

디지털 융합 기술(Digital transformation)과 스마트 기기의 발달은 사회 변화뿐만 아니라 학습 환경과 교육 방법에도 많은 변화를 가져왔다. ICT 기술의 발달과 더불어 성장한 21세기의 교육현장은 ‘가르치는 교육’ 에서 ‘스스로 찾아내는 교육’ 으로 패러다임이 전환되면서, 창의성, 문제해결력, 의사소통 및 협업 능력 등 학습자 역량 즉, 개인의 학습경험과 역량을 중 요하게 인식하고 있다. 최근 증강현실(AR: Augmentation Reality)에 내재된 경험적 학습요소 로서의 확장성과 실감영상 매체로서의 특성을 교육에 활용하는 방안에 대 한 기대가 높아지고 있으며, AR 콘텐츠의 교육적 활용이 학습에 긍정적 영향을 준다는 여러 선행연구가 있다. 또한, 대부분의 학생들이 스마트기 기를 소유하고 있으므로, 위치기반 서비스(LBS: Location Based Service) 를 활용한 현장 체험학습은 효과를 극대화할 수 있을 것으로 기대된다. 하지만 LBS와 AR을 동시에 고려한 현장 체험학습 프레임워크에 대한 연 구는 지금까지 거의 이루어지지 않은 실정이다. 따라서 본 논문에서는 LBS와 AR을 적용한 현장 체험학습 프레임워크를 설계 및 구현하였다. 본 논문에서 설계한 현장 체험학습 프레임워크는 학습 프로세스 모듈 (Learning Process Module)과 위치기반 서비스 모듈(Location Based Service Module) 그리고 콘텐츠 관리자 모듈(Contents Management Module) 로 구성되어 있으며, XML과 JAVA, PostgreSQL 등을 활용해서 구현하였다. 본 프레임워크는 단순히 전시물 안내와 콘텐츠 제공 수준의 체험학습이 아닌, 현장 체험학습의 특성에 따라 6가지 학습모형 가운데 하나를 선택할 수 있도록 설계하였다. 특히, AR 콘텐츠를 관찰 조작형, 실험 활동형, 학습 안내형, 현장 설명형 등으로 분류하여, 실감형 조작 활 동, 이동성 기반 학습활동, 협력적 상호작용 활동 등의 학습활동 유형에 적합한 학습 콘텐츠가 제공되도록 설계 및 구현하였다. 본 논문에서 구현한 현장 체험학습 프레임워크의 사용성 평가를 위해 Unity 5.4와 Vuforia를 활용해서 제주민속촌을 대상으로 프로토타입 체험 학습용 어플리케이션을 개발하였다. 전문가그룹과 학습자 그룹을 대상으 로 어플리케이션에 포함된 프레임워크의 각 기능과 사용성을 검증하였다. 이를 위하여 전문가 그룹을 대상으로 FGI 분석과 학습자 그룹을 대상으 로 인지 변인인 현존감, 동기와 수행 변인인 몰입감, 학습 경험적 측면에 서 도출한 사용성 태도 및 만족도를 측정하여 분석한 결과 각 변인 영역 별로 사용성 평가와 만족도가 높게 나타났다. 본 연구에서 구현한 LBS 및 AR 적용 현장 체험학습 프레임워크를 기 반으로 다양한 체험학습 콘텐츠가 개발되어 교육현장에서 활용된다면, 보 다 효과적인 현장 체험학습을 통해 21세기가 요구하는 역량기반 자기주도 적인 학습자를 양성하는데 크게 기여할 것으로 기대된다. Field experience learning is to experience and learn at the field in person except for the textbook-based subject matters learning. It is an important learning method in the perspective of education. However, it has been failing to achieve much of efficiency since field experience learning was much limited to the real education field. In this study, we developed the Field-Experiential Learning Framework Using the Location Based Mobil-learning System and it is smart-device Augmented Reality(AR) for smart learning system which is advanced e-learning. AR is. technology that seamlessly overlays computer graphics on the real world. Field-Experiential Learning Framework using the Location Based AR System has become widely available because of mobile AR. Smart device AR is possible to get information from real world anytime, anywhere. Nowadays, there are various areas using AR such as entertainment, marketing, location-based AR. We analysed the result of survey and implemented the functions. Also, for survey about application's effectiveness, we have focus group interview(FGI). Then we demonstrated and explained the application to them. The result of survey about application's effectiveness shows that application have higher utilization in education area. One of the most promising areas is education. AR in education shows lifelike images to users for realism. It's a good way for improving concentration and attention. We utilize only a beacone for image-based AR without other sensor. The results of this study will contribute to presenting the direction in the realistic learning method and instructional design of realistic contents and tangible interface for Field-Experiential Learning Framework using the Location Based AR System.

건설고령근로자의 안전의식과 안전 풍토가 불안전행동에 미치는 영향

최재덕 한국기술교육대학교 일반대학원 2021 국내박사

본 연구에서는 건설현장 고령근로자를 대상으로 작업 중 안전의식과 안전풍토가 불안전행동에 영향을 미치는 관계에서, 직무만족과 직무스트 레스의 매개효과와 각 변수들 간의 인과관계를 실증하였다. 그동안 진행된 최근 연구에서는 건설현장 근로자를 위한 안전시설 설치 및 개인보호 구착용 등의 기술적 접근방식에서 관점을 바꾸어, 근로자의 개인적 특성 이나 사회, 심리학적 환경을 고려한 재해유발 요인과의 관계를 규명하려는 연구가 진행되어왔었다. 본 연구는 매개효과와 각 잠재변수들의 인과관계를 실증하기 위하여 연구모형 및 가설을 설계하였다. 본 연구의 표본은 전국 건설현장에서 일하는 고령근로자 439명을 대상으로 설문조사를 실시하여 구조방정식을 통해 가설을 검증하였다. 연구결과는 아래와 같다. 첫째, 건설현장 고령근로자의 안전의식과 안전풍토가 직무만족에 유의하게 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 건설현장 고령근로자가 인식하는 안전풍토와 안전의식은 직무스트레 스에 유의하게 부(-)의 영향을 미치는 것으로 실증되었다. 셋째, 건설현장 근로자가 인식하는 직무만족이 불안전행동에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 검증되었고, 직무스트레스가 불안전행동에 미치는 영향은 유의하게 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 건설현장 고령근로자가 인식하는 안전의식과 안전풍토와 불안전행 동의 관계에서 직무만족과 직무스트레스의 매개효과 역시 유의한 것으로 실증되었다. 여섯째, 55세 이상 고령근로자와 일반근로자 두 그룹간의 안전의식과 안전풍토, 직무만족, 직무스트레스, 불안전행동에 대한 집단 간 비교에서는두 그룹 간 유의미한 차이는 없었고 안전에 관해서는 모두 같은 인식으로 나타났다. 연구결과에 기반 하여 본 연구는 건설현장에서 작업하는 고령근로자의 불안전행동이 건설현장에서 산업재해로 이어지는 것을 예방하기 위하여 교육훈련 측면의 대책, 관리적 측면의 대책, 작업환경 측면의 대책을 제안하였다. 또한 본 연구는 근로자의 불안전행동에 긍정적, 또는 부정적 영향을 미치는 안전의식. 안전풍토. 직무만족, 직무스트레스를 실무적으로 관리함으로써 건설현장 고령근로자의 불안전행동으로 인한 재해 예방의 기초 자료를 제공하고자 한다. In this study, the causal relationship between job satisfaction and job stress and each variable was demonstrated in relation to the safety consciousness and safety climate affecting unstable behavior during work. Recent studies have been conducted to find out the relationship between the personal characteristics of workers and the causes of disasters in consideration of social and psychological environments by changing their perspectives from technical approaches such as the installation of safety facilities and the installation of personal protection for workers at construction sites. This study designed the research model and hypothesis to demonstrate the causal relationship between the mediated effects and each potential variable. The sample of this study was conducted on 439 elderly workers working at construction sites across the country to verify the hypothesis through a structural equation. The results of the study are as follows. First, the safety awareness and safety climate of elderly workers at construction sites were found to have a significant positive effect on job satisfaction. Second, it has been demonstrated that the safety climate and safety awareness perceived by older workers at construction sites have a significant negative impact on job stress. Third, job satisfaction recognized by construction site workers has been verified to have negative effects on unstable behavior, and the impact of job stress on unstable behavior has been shown to have a significant positive effect. Fourth, the mediating effects of job satisfaction and job stress were also demonstrated to be significant in the relationship between safety awareness and unstable behavior of elderly workers at construction sites. Sixth, there was no significant difference between the two groups in the comparison of safety awareness and safety climate, job satisfaction, job stress, and unsafe behavior between the two groups of senior workers aged 55 and older and ordinary workers, and they all showed the same perception of safety. Based on the results of the study, this study proposed measures in terms of education and training, management measures, and work environment aspects to prevent unstable movement of elderly workers working at construction sites from leading to industrial accidents at construction sites. Also, this study has a sense of safety that has a positive or negative impact on workers' unsafe behavior. Safety climate. By managing job satisfaction and job stress in practice, we intend to provide basic data on disaster prevention caused by unsafe behavior of elderly workers at construction sites.

머신러닝을 활용한 대학생의 취업 및 학습 역량 예측시스템 설계 및 평가

김성국 한국기술교육대학교 일반대학원 2023 국내박사

최근 청년 실업, 특히 대학졸업자의 청년실업이 사회적 문제로 대두되고 있다. 대학졸업자의 실업은 국가적인 문제이면서 대학 차원의 문제이기도 하여 각 대학들은 졸업자들의 취업률을 높이기 위한 여러 노력을 시도하고 있다. 또한, 사회 전반적으로 대학생들에 대해 기초학력이 떨어진다는 우려가 점차 높아지고 있는데 사회 예비인인 대학생의 기초학력 저하는 교육붕 괴로 시작하여 국가경쟁력 상실로 이어지게 되므로 이 문제를 심각하게 받아들여야 할 것이다. 본 논문에서는 위의 문제들을 대학차원에서 해결해 보고자 대학의 이념, 교육목표 및 인재상이 반영된 핵심역량 예측시스템의 구축과정을 살펴보고, 새로운 시스템의 도입이 실제 취업 및 학습 역량에 미치는 영향을 최신의 머신러닝 기법을 활용하여 평가하고자 한다. D대학교의 핵심역량 예측시스템 구축은 2018년부터 2022년에 걸쳐 핵심역량 모델링, 핵심역량 진단 도구 개발, 시스템 구축의 3단계를 거쳐 이루어졌 다. 우선 핵심역량 모델링을 통해 핵심역량을 도출하였고 문헌조사, 대학 구성원의 인터뷰 실시, 요구 분석 등을 거쳐 최종 50문항으로 구성된 핵심역량 진단 도구가 개발되었다. 핵심역량 진단도구는 핵심역량이 취업 및 학습 역량에 미치는 영향을 예측하는 시스템의 효과성을 평가하고 시스템의 개선을 위한 정보를 제공한다. 이러한 정보를 활용하여 핵심역량 중심 교육과정을 거친 졸업생의 취업 여부 예측, 전공 연계 취업 여부 예측, 우수 학습 역량 예측을 하고자 하였다. 본 논문에서는 머신러닝의 분류 알고리즘 중 로지스틱회귀(Logistic Regression), 결정트리(Decision Tree), 랜덤포레스트(Random Forest), XGBoost, LightGBM 등 총 5개를 앙상블하여 최적의 모델을 구축하였다. 학습, 검증, 시험 데이터로 구분하여 연구를 진행하였으며, 정확도와 ROC-AUC에 근거하여 최적 모델을 선정하였다. 분석을 통해 졸업 생의 취업 여부 예측에는 로지스틱회귀, 랜덤포레스트, XGBoost, LightGBM 의 앙상블 모델의 성능이 가장 안정적인 모델로 선정되었고, 전공 연계 취업 여부 예측에는 랜덤포레스트와 XGBoost 앙상블 모델로 선정되었으며, 우수 학습 역량 예측에도 랜덤포레스트와 XGBoost 앙상블 모델이 선정되었다. 분석 데이터의 부족으로 취업 여부 예측의 정확도는 69.41%로 나왔지만 전공 연계 취업 예측이나 우수 학습 역량 예측은 각각 80.56%와 94.41%의 성능을 보이고 있어 일부 보완 작업을 통해 실무에 활용할 예정이다. 본 연구 결과를 통해 취업 및 학습 역량 예측 시스템의 구축 의의를 살펴 보면 본 시스템을 통해 핵심역량중심교육의 문제점을 보완하고 이를 통해 대학교육의 질적 개선에 적극적으로 나서야 할 것이다. 또한 핵심역량교육의 필요성과 구축된 시스템에 대한 이해 및 공감대를 통해 보다 실질적인 효과를 이루어낼 수 있을 것이다. Recently, unemployment, especially among university graduates, has emerged as a social problem. Unemployment of university graduates is both a national problem and a problem at the university level, and each university is making various efforts to increase the employment rate of its graduates. In addition, there is a gradual increase in social concerns over the decline in the basic academic skills of university students. The problem will have to be taken seriously. In this paper, we will look at the process of building a core ability prediction system that reflects the university's philosophy, educational goals, and human resource image to solve the above problems and examine the actual implementation of the new system. We will use the latest machine learning techniques to assess the impact on the employment and learning abilities of young people. From 2018 to 2022, D-University's construction of the core competency prediction system was carried out through three stages: core competence modeling, development of core competence diagnostic tools, and construction of the core competency prediction system. First, core competencies were derived through core competencies modeling, followed by literature research, interviews with university members, requirements analysis, and finally, a core competencies diagnosis tool consisting of 50 questions was developed. The core competence diagnostic Tool assesses the effectiveness of systems for predicting the impact of core competencies on employment and learning capacity and provides information for improving the system. Using this information, we tried to predict whether graduates who have completed the core competence curriculum at D-University will be able to find employment, whether they will be able to find jobs in collaboration with majors, and whether they will be able to excel in their studies. In this paper, we constructed a model by an ensemble of five machine learning classification algorithms Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest, XGBoost, and LightGBM. We divided the data into training, validation, and test data, and select the optimal model based on accuracy and ROC-AUC. Through analysis, the ensemble model of Logistic Regression, Random Forest, XGBoost, and LightGBM was selected as the most stable model for predicting the employment prospects of D-University graduates, and the Random Forest and XGBoost ensemble models were selected for predicting the employment prospects of inter-departmental collaboration. Random Forest and XGBoost ensemble models were also chosen for excellent learning ability prediction. Due to the lack of analysis data, the accuracy of predicting employment availability was 69.41%, but the performance of predicting jobs related to majors and predicting excellent learning ability was 80.56% and 94.41%, respectively. From the results of this research, if we can see the significance of constructing a core competence prediction system, we should use this system to supplement the problems of core competencies-based education, and through this we should actively start improving the quality of university education. In addition, through understanding and empathy for the necessity of core competence education and the established system, we will be able to achieve more substantial effects.

AI 모델을 통한 실시간 스포츠 이미지의 유사 객체에 대한 오류인식 개선에 관한 연구

한준수 한국기술교육대학교 일반대학원 2023 국내박사

This paper improves the possibility of recognizing fast-moving objects through a YOLO (You Only Look Once) deep learning model in an image recognition environment. In the first half, we study the method of collecting semantic data through secondary information processing. The moving object recognition errors were identified as nonrecognition due to the difference between the camera's frame rate and the object movement speed, and misrecognition due to similar objects' presence in surrounding situations. We minimized the recognition errors, such as non-recognized and misrecognized objects through the proposed data collection method. And it applied vision processing technology for the causes of errors that may occur in images obtained from sports games that can represent real similar environments. The effectiveness of secondary data collection was improved by research on methods and processing structures. Therefore, by applying the data collection method proposed in this study, ordinary people can collect and manage data to improve their health and athletic performance in the sports and health industry through the smart phone camera' simple shooting. In the second half, we analyze the recognition error of the general AI recognition model and propose the structure-modified and object-augmented AI recognition model that goes beyond its limits. This model has object detection features that distinguish specific target objects in target areas where players overlapped with similar shapes and characteristics in real-time football images. We implemented the AI recognition model by reinforcing the training dataset and augmenting the object class. In addition, based on the analysis of recognition errors in general AI recognition models, this model structure was modified to increase the recognition rate. That is, recognition errors were decreased by applying the modules of HSV processing and differentiated classes (overlapped player groups) learning to the general AI recognition model. We compared and experimented with the recognition error-reducing performance through the general and the proposed model in the same real-time football images. In this paper, we proposed an AI recognition model to recognize similar objects in real-time in various environments. In the case of football game analysis, recognition errors were reduced with a significant difference compared to the general recognition mode 본 논문은 인공지능 모델의 하나인 YOLO 인식 모델 기반의 이미지 내 객체 인식을 위한 활용 환경에서, 딥러닝 네트워크를 통한 고속 이동 대상 객체 인식의 가능성 향상과 생활 속에서 쉽게 활용될 수 있도록 이차적인 정보의 가공을 통한 의미적 데이터 수집 방법을 연구한다. 전반부에서, 이동 대상 객체 인식 오류는 카메라의 프레임 속도와 대상 객체의 이동 속도 차이에서 발생하는 미인식과 대상 객체와 인접한 환경에서의 유사 객체의 존재로 인한 오인식으로 확인되었으며 이를 보상하는 데이터 수집 방법을 제안했다. 실제 유사 환경을 대표할 수 있는 스포츠 경기를 대상으로 획득된 이미지에서 오류의 원인 요소를 비전 처리 기술을 적용하여 해당 오류를 최소화하기 위한 방법과 처리 구조를 연구하여 유효한 이차적인 데이터 수집의 효과성을 향상시켰다. 테니스 경기 영상에서 공을 대상 객체로 인식하여 이동 경로를 육안으로 추적한 바운스 결과와 비교했을 때, 미인식 또는 오인식으로 수집된 데이터가 AI 모델의 인식 결과에서 집계되어 바운스 판정에 유효했다. 따라서 본 연구에서는 일반인도 스마트폰 카메라의 간단한 촬영을 통해 스스로 건강관리 및 경기력 향상을 위해 스포츠 및 건강 관련 산업에 적용될 수 있는 데이터 수집 방법으로서 유용성을 확인하였다. 후반부 장에서는 일반적인 AI 인식 모델의 인식 오류를 분석하고 이의 한계를 넘어서는 구조 수정 및 객체 증강 AI 인식 모델을 제안한다. 본 모델은 실시간 축구 영상에서 유사한 형태와 특성을 가진 선수들이 중첩된 대상 지역에서 특정 선수, 곧 특정 대상 객체를 구분하는 객체 감지 기능이 있다. 이를 위해 본 논문에서는 학습 데이터 세트를 강화하고 객체 클래스를 보강하여 AI 인식 모델을 구현했다. 또한 일반적인 AI 인식 모델의 인식 오류 분석을 토대로 이 모델 구조를 수정하여 인식률을 증가시켰다. 곧, 일반적인 AI 인식 모델에 HSV 처리 모듈과 차별화된 클래스(겹친 선수 그룹) 학습을 적용하여 인식 오류를 줄였다. 동일한 실시간 축구 영상에 대해 일반 AI 모델과 제안한 AI 모델의 인식 오류 감소 성능을 비교하는 실험을 진행하였다. 실시간 및 다양한 환경에서 유사한 객체를 인식할 수 있도록 본 논문에서 제안한 AI 모델은 축구 경기 분석의 사례에서, 이전 인식 모델에 비해 유의미한 차이로 인식 오류를 줄일 수 있었다.

예지보전 기술을 활용한 스마트팩토리 효율화에 관한 연구

권대훈 한국기술교육대학교 일반대학원 2021 국내석사

A smart factory is a factory that integrates the entire process of product planning, design, production, distribution, and sales with IT technology to produce customized products at minimal cost, and is emerging as the foundation for the core technology of the 4th industrial revolution. In the smart factory implementation stage, intelligence and autonomy according to data connection and acquisition, data analysis, and data diagnosis are key. In particular, it has the task of acquiring data through sensors installed in various production facilities, and reducing costs and improving productivity based on the acquired data. The collected data enables process monitoring and management, predictive analysis, and predictive maintenance. In addition, it is possible to control the smart factory based on data acquisition and analysis, and to utilize autonomy and intelligence that can be flexibly applied. In this paper, an experimental environment was established for the process equipment of the K-Factory Center of Korea University of Technology and Education to increase the efficiency of the smart factory using the proposed predictive maintenance technology. Among the 20 processes, data was acquired by attaching an IoT sensor that detects a singular value when three cylinders reciprocate in the packaging process. The acquired data is based on the normalized outlier score of 0.5 using the I-Forest algorithm, and when a certain problem occurs, the data error signal is detected in real time. The detected sensor data can detect process problems, check the timing of repairs and failure predictions, and predict that the predictive maintenance system will have an effect in operating the smart factory. 스마트 팩토리란 제품의 기획, 설계, 생산, 유통, 판매 등 전 과정을 IT 기술로 통합하여 최소 비용을 통해 고객맞춤형 제품을 생산하는 공장으로 4차 산업혁명의 핵심 기술의 기반으로 대두되고 있다. 스마트팩토리 구현 단계는 데이타 연결 및 취득, 데이타 분석, 데이터 진단에 따른 지능화와 자율화가 핵심이다. 특히, 각종 생산 설비에 설치된 센서를 통해 데이터를 취득하고, 취득한 데이터를 바탕으로 비용 절감과 생산성 향상이라는 과제를 갖고 있다. 수집된 데이터는 공정의 모니터링 및 관리, 예측분석, 예지보전을 가능하게 한다. 또한 데이터 취득 및 분석을 기반으로 스마트 팩토리를 제어하고 유연하게 적용할 수 있는 자율화와 지능화까지 활용이 가능하다. 본 논문에서는 제안하는 예지보전 기술을 활용한 스마트팩토리 효율화를 위해 한국기술교육대학교 K-팩토리센터의 공정장비를 대상으로 실험 환경을 구축하였다. 20개의 공정 중 포장 공정의 3개의 실린더 왕복시에 특이값을 검출하는 IoT 센서를 부착하여 데이터를 취득하였다. 취득한 데이터는 I-Forest 알고리즘을 활용하여 정규화 된 이상점수인 0.5를 기준 으로 일정 이상의 문제점이 발생할 경우 데이터 이상 신호를 실시간 감지 하였다. 감지된 센서 데이터는 공정의 문제점을 발견하고 수리 및 고장 예측 시기를 확인이 가능하며 예지보전 시스템이 스마트팩토리를 운영함에 있어 효과를 나타탈 것이라 기대한다.