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시스템 다이내믹스의 정책지렛대를 활용한 RTE 핵심성공요인 도출에 관한 연구
정재운,김현수,최형림,홍순구 한국시스템다이내믹스학회 2007 한국시스템다이내믹스학회 춘계학술대회 발표논문집 Vol.2007 No.-
본 연구는 실시간 기업(Real-Time Enterprise:RTE)의 핵심성공요인(Critical Success Factor: CSF)을 도출에 관한 내용으로써 기존에 연구되었던 ``시스템 사고로 분석한 RTE 주요성공요인``의 연구 방법론을 개선하기 위해 동일주제로 연구되었다. 본 연구에서 도출된 성공요인의 결과를 기본 연구와 비교하였을 때 기존보다 크게 개선된 바는 없지만, 연구방법론 측면에서 시스템 다이내믹스의 정책지렛대라는 문제해결 방안도출 방법론을 활용함으로써 기존보다 객관화된 요인 도출과정을 설명할 수 있었다. 본 연구는 기존에 연구되었던 정재운 외(2006)의 ``시스템 사고로 분석한 RTE 주요성공요인``의 내용을 개선하기 위한 것으로써 기존 연구의 내용 및 내용 전개방식의 상당부분을 별도의 표기 없이 참조하고 있음을 서두에 밝혀둔다.
정재운,김현수,최형림,홍순구 한국시스템다이내믹스학회 2006 한국시스템다이내믹스학회 춘계학술대회 발표논문집 Vol.2006 No.1
갈수록 증가하는 불확실한 경영환경에 대응하기 위한 방안으로 실시간기업(Real-Time Enterprise)이라는 개념이 대두되고 있지만, 현재 이를 구체적으로 실행하기 위한 연구들이 미흡한 샹황이다. 이에 본 논문에서 가트너가 제시한 RTE정의를 바탕으로 RTE 활동 및 구체화 방안을 살펴봄으로써 RTE의 주요성공요인(Critical Success Factors)을 도출하는 연구를 수행하였다. RTE CSF를 도출함에 있어서 시스템 사고(System Thinking)를 통해 생성된 인과지도를 이용하였다.
정재운,이성갑,조서현,김대영,이태호 한양대학교 세라믹연구소 2013 Journal of Ceramic Processing Research Vol.14 No.4
YBa2Cu3O7-x (YBCO) is the material of choice for second-generation superconducting wires and is the only current option for critical current density (Jc)> 1 MA/cm2 at 77 K [1]. YBCO belongs to a class of copper oxides well known for their superconducting properties. Its conduction properties can be changed from metallic (0.5 < x < 1) to insulating (0x0.5) by suitably decreasing the oxygen content [2]. The structural, electrical and optical properties of YBa2Cu3O7-x can be varied by adjusting the oxygen content x [3, 4]. As x is decreased to 0.5, the crystal undergoes a phase transition to a tetragonal structure and it exhibits semiconducting conductivity characteristics as it exists in a Fermi glass state. YBCO precursor solutions were prepared by the sol-gel method YBCO films were fabricated by the spin coating method, and structural and its electrical were studied at various oxygen partial pressures. The films Ar/O2 at 7 : 3 showed the more obvious YBa2Cu3O7-x phase and tetragonal phase. The thickness of all the films was approximately 0.23 ~ 0.31 µm and the average grain size of the YBCO film Ar/O2 at 7 : 3 was about 50 nm. Temperature resistance coefficient (TCR), responsivity, and detectivity of the YBCO film Ar/O2 at 7 : 3 were 3.2%/K at room temperature, 14.72 V/W, and 2.27 cmHz1/2/W, respectively.
정재운,Jung, Jae Un The Society of Digital Policy and Management 2018 디지털융복합연구 Vol.16 No.8
최근 고급 예측모형 연구에 웹 검색 정보가 활용되고 있다. 세계 웹 검색시장에서 구글이 절대적 우위를 점하고 있지만, 국내 웹 검색시장에서는 네이버가 절대적 우위를 보이고 있다. 이러한 특성을 토대로 본 연구는 예측모형을 활용하여 구글과 네이버의 한국어 검색 정보에 대한 유용성을 비교해 보고자 한다. 이를 위해 ARIMA 모형을 활용하여 세 가지의 한국 청년실업률 예측 시계열 모형을 개발하였다. 모형1은 한국 청년실업률 데이터만 사용하였으며, 모형2와 3은 모형1에 네이버와 구글의 검색어 정보를 각각 추가하였다. 모형 훈련기간에서는 모형1보다 모형2와 3이 더 우수한 예측력을 보였다. 모형2와 3은 서로 다른 검색어 정보와 상관관계를 보였으며, 예측기간 1과 2에서 모형3이 가장 좋은 성능을 보였다. 예측기간 2에서는 모형 3만 유의미한 예측결과를 나타내었다. 이 비교 연구는 네이버와 구글 검색엔진을 이용한 한국어 웹 검색 정보의 유용성을 이해하는 데 도움을 준다. Recently, web search query information has been applied in advanced predictive model research. Google dominates the global web search market in the Korean market; however, Naver possesses a dominant market share. Based on this characteristic, this study intends to compare the utility of the Korean web search query information of Google and Naver using predictive models. Therefore, this study develops three time-series predictive models to estimate the youth unemployment rate in Korea using the ARIMA model. Model 1 only used the youth unemployment rate in Korea, whereas Models 2 and 3 added the Korean web search query information of Naver and Google, respectively, to Model 1. Compared to the predictability of the models during the training period, Models 2 and 3 showed better fit compared with Model 1. Models 2 and 3 correlated different query information. During predictive periods 1 (continuous with the training period) and 2 (discontinuous with the training period), Model 3 showed the best performance. During predictive period 2, only Model 3 exhibited a significant prediction result. This comparative study contributes to a general understanding of the usefulness of Korean web query information using the Naver and Google search engines.
An Improvement of Coherence and Validity between CLD and SFD of System Dynamics
정재운,김현수,Jung, Jae Un,Kim, Hyun Soo The Society of Digital Policy and Management 2014 디지털융복합연구 Vol.12 No.6
시스템 다이내믹스(SD)는 복잡계 이론 중의 하나로서 사회과학 분야에서 동태적 문제의 분석 및 정책(전략) 개발을 위한 컴퓨터 기반의 시뮬레이션 연구방법론으로 많은 관심을 받아 왔다. 하지만 지난 50여 년간 다양한 분야에서 이 방법론으로 만들어진 모형 중에는 아직 검증이 제대로 되지 않은 채 시스템다이내믹스의 구성이론을 대표하는 모형으로 활용되는 사례들이 있다. 이에 본 연구에서는 SD의 이론을 설명하는 데 자주 활용되는 인구 동태학 모형을 대상으로 인과적 피드백 구조와 지배적 피드백 루프의 추론 오류를 증명하고, 인과지도(causal loop diagram)와 저량-유량 다이어그램(stocks-and-flows diagram) 간의 일관성 강화 전략을 통해 기존 모형의 타당성을 개선하였다. 본 연구의 결과는 기존 시스템다이내믹스의 이론적 발전과 시스템다이내믹스를 활용한 정책 연구모형의 타당성 강화에 기여한다. System Dynamics(SD) is one of the complexity theories that has attracted attention as a computer-aided simulation methodology to analyze a dynamic problem and to develop a policy(strategy) in social science. Though there are properly unproven cases in research models which were developed in various fields by SD methodology during the last five decades, they are utilized as models to represent SD sub-theories. For this reason, this study targeted the population dynamics model which was frequently utilized to explain SD fundamentals and it proved errors of reasoning a structure of the existing causal and dominant feedback loop. Consequently, we presented a strategy to strengthen the coherence between CLD(causal loop diagram) and SFD(stocks-and-flows diagram) for improving validity of the existing model. The findings of this study contribute to the advancement of the existing SD and to the reinforcement of validation for policy research models of SD.
정재운,황진호 한국디지털정책학회 2019 디지털융복합연구 Vol.17 No.9
Prolonged recession has caused the youth unemployment rate in Korea to remain at a high level of approximately 10% for years. Recently, the number of unemployed Koreans in their 30s and 40s has shown an upward trend. To expand the government’s employment promotion and unemployment benefits from youth-centered policies to diverse age groups, including people in their 30s and 40s, prediction models for different age groups are required. Thus, we aimed to develop unemployment prediction models for specific age groups (30s and 40s) using available unemployment rates provided by Statistics Korea and Google search queries related to them. We first estimated multiple linear regressions (Model 1) using seasonal autoregressive integrated moving average approach with relevant unemployment rates. Then, we introduced Google search queries to obtain improved models (Model 2). For both groups, consequently, Model 2 additionally using web queries outperformed Model 1 during training and predictive periods. This result indicates that a web search query is still significant to improve the unemployment predictive models for Koreans. For practical application, this study needs to be furthered but will contribute to obtaining age-wise unemployment predictions.