노면 조건별 타이어 마모단계를 반영한 차량 제동거리 예측 모델 개발

김경진 한국기술교육대학교 일반대학원 2026 국내석사

This thesis aims to quantitatively analyze the effects of tire wear stages and operating conditions on vehicle braking performance and to develop a braking distance prediction model under different road conditions. In particular, under wet road conditions, braking distance can increase significantly due to degradation in drainage performance and changes in tire–road friction characteristics as tire wear progresses. Howerver, conventional full-scale vehicle braking tests face limitations in systematically reflecting various tire states due to high costs and constraints in test condition settings. As a result, studies that quantitatively explain how variations in tire wear, load, and inflation pressure lead to increases in braking distance remain limited. To address this issue, traction tests were conducted on passenger car tires to analyze changes in tire–road friction characteristics under wet road conditions according to tire wear stages and operating conditions. From the traction test results, friction coefficient–slip (μ–slip) curves were obtained, and variations in the peak friction coefficient (μpeak) were quantitatively evaluated with respect to tire wear stage, load, and inflation pressure. The results clearly showed that μ_peak decreased as tire wear progressed, while changes in load and inflation pressure led to noticeable variations in μpeak. Based on the estimated μpeak values, a physics-based braking distance prediction model was developed for wet road conditions. By incorporating the traction-test-based μ_peak into the braking distance formulation, the influence of tire wear stage and operating conditions on braking distance was quantitatively analyzed. In addition, the same braking distance prediction formulation was applied to dry road conditions and validated through comparisons with full-scale vehicle braking test results, confirming that the proposed model can consistently reproduce braking distance trends regardless of road conditions. Validation results demonstrated that the proposed model reliably captured the overall braking distance trends across different tire types and wear stages. Under wet road conditions, the model effectively reflected the increasing rate of braking distance as tire wear progressed. This thesis is meaningful in that it integrates traction tests and full-scale vehicle braking tests to systematically analyze the effects of tire wear stages and operating conditions on braking performance and extends these findings to a practical braking distance prediction model. The proposed approach is expected to serve as a useful basis for predicting braking distance variations under diverse tire state conditions using limited experimental data. 본 논문은 타이어 마모 단계 및 운용 조건 변화가 차량 제동 성능에 미치는 영향을 정량적으로 분석하고, 이를 기반으로 노면 조건별 제동거리 예측 모델을 개발하는 것을 목적으로 한다. 특히 젖은 노면 조건에서는 타이어 마모에 따른 배수 성능 저하와 마찰 특성 변화로 인해 제동거리가 크게 증가할 수 있으므로, 마모 상태를 고려한 제동 성능 예측의 중요성이 크다. 그러나 기존의 실차 제동시험은 시험 비용과 조건 설정의 제약으로 인해 다양한 타이어 상태 변화를 체계적으로 반영하는 데 한계가 있으며, 마모·하중·공기압과 같은 운용 조건 변화가 제동거리 증가로 어떻게 연결되는지를 정량적으로 설명하는 연구는 제한적인 실정이다. 이를 위해 본 논문에서는 승용차용 타이어를 대상으로 트랙션 시험을 수행하여 젖은 노면 조건에서 타이어 마모 단계 및 운용 조건 변화에 따른 타이어와 노면 간 마찰 특성 변화를 분석하였다. 트랙션 시험을 통해 슬립률에 따른 마찰계수(μ–slip) 곡선을 도출하고, 마모 단계, 하중 및 공기압 조건에 따른 최대 마찰계수의 변화를 정량적으로 평가하였다. 분석 결과, 타이어 마모가 진행될수록 μpeak 값이 감소하는 경향이 명확히 나타났으며, 하중 및 공기압 변화에 따라 μpeak 값이 변동하는 경향이 확인되었다. 도출된 μpeak 값을 기반으로 본 논문에서는 젖은 노면 조건에 대한 물리 기반 제동거리 예측 모델을 구성하였다. 트랙션 시험을 통해 예측된 μpeak 값을 제동거리 예측 식에 적용함으로써, 타이어 마모 단계 및 운용 조건 변화가 제동거리에 미치는 영향을 정량적으로 분석하였다. 또한 동일한 제동거리 예측 식을 마른 노면 조건에 적용하여 실차 제동시험 결과와 비교·검증함으로써, 제안된 모델이 노면 조건에 관계없이 제동거리 변화 경향을 안정적으로 재현할 수 있음을 확인하였다. 검증 결과, 제안된 제동거리 예측 모델은 타이어 종류 및 마모 단계에 관계없이 실차 제동거리 경향을 전반적으로 잘 재현하였으며, 젖은 노면 조건에서는 마모가 진행될수록 제동거리 증가 폭이 크게 나타나는 특성을 효과적으로 반영하였다. 본 논문은 트랙션 시험과 실차 제동시험을 연계한 접근을 통해 타이어 마모 단계 및 운용 조건 변화가 제동 성능에 미치는 영향을 정량적으로 분석하고, 이를 제동거리 예측 모델로 확장하였다는 점에서 의의를 가진다. 제안된 접근법은 제한된 시험 데이터만으로도 다양한 타이어 상태 조건에서의 제동거리 변화를 예측할 수 있는 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

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

김민수 한국기술교육대학교 일반대학원 2022 국내석사

학교 경영 효율성의 단계적 개선방안에 관한 연구 : 고등학생의 진로 성과를 중심으로

정규한 한국기술교육대학교 일반대학원 2025 국내박사

This study aims to analyze the factors affecting long-term retention among commercial high school graduates after employment and to evaluate school management efficiency to suggest improvement strategies. A survey targeting commercial high school graduates was conducted, and retention was analyzed for one-year and three-year periods. Independent variables included personal factors, school factors, corporate factors, and social factors. For one-year retention, setting employment goals was essential, with teacher and senior guidance and career-focused lectures proving helpful for retention. For three-year retention, interpersonal relationships and communication within the workplace were critical factors. Retention rates were higher among graduates working in service and administrative sectors. To assess school management efficiency, the Network DEA-SBM model and decision tree analysis were used, employing educational infrastructure and educational programs as input and output variables. As an improvement strategy through step-by-step benchmarking, tier analysis was conducted to provide a pathway for less efficient schools to benchmark more efficient schools gradually. The decision tree analysis concluded that, in general high schools, excessive educational programs hindered efficiency, while in vocational high schools, appropriately scaled and practice-focused education significantly boosted efficiency. Through this study, a step-by-step benchmarking pathway was proposed by comparing the characteristics of highly efficient and less efficient schools, emphasizing the importance of balancing educational programs and infrastructure. Ultimately, this study highlights that effective management strategies within schools can enhance students' job satisfaction, and government and educational institutions should focus on achieving practical educational outcomes when developing policies. 본 연구는 상업계고 졸업생들의 취업 후 장기근속에 영향을 미치는 요인을 분석하고, 학교 경영의 효율성을 평가하여 개선 방안을 제시하는 것을 목표로 하였다. 상업계고 졸업자의 근속 요인 분석을 위해 상업계고 졸업생을 대상으로 설문을 진행하였고, 근속 1년과 3년으로 나눠 독립 변수로는 개인 요인, 학교 요인, 기업 요인, 사회 요인을 설정하였다. 1년 근속 요인은 취업 목표 설정이 중요하고, 교사 및 선배의 조언, 취업 특강이 근속에 도움을 주었다. 3년 근속 요인은 인간관계와 직장 내 소통이 중요하게 작용했다. 근속자 비율은 서비스업과 사무직 분야에 근무한 졸업생들이 장기근속률이 높았다. DEA 및 의사결정나무 활용하여 학교 경영 효율성을 평가하기 위해 Network DEA-SBM 모형과 의사결정나무 분석을 사용했으며, 교육 인프라와 교육 프로그램을 투입·산출 변수로 설정했다. 단계적 벤치마킹을 통한 개선 방안으로 Tier 분석으로 효율성이 낮은 학교가 단계적으로 효율성이 높은 학교를 벤치마킹할 수 있도록 경로를 제시했다. 의사결정나무 분석을 통해 일반계고에서는 과도한 교육 프로그램이 효율성을 저해했으며, 직업계고는 적절한 규모와 실습 중심 교육이 효율성에 중요한 영향을 미치다는 결론을 얻었다. 이 연구를 통해 효율성이 높은 학교와 낮은 학교의 특성을 비교하여 단계적인 벤치마킹 경로를 제안했으며, 교육 프로그램과 인프라의 조화가 중요함을 강조했다. 결과적으로, 학교 현장에서 효율적인 경영 전략을 통해 학생들의 취업 만족도를 높이고, 정부와 교육기관은 정책 수립 시 실질적인 교육 효과에 중점을 두어야 한다.

중소기업 지원프로그램 효과 분석 : K연구기관 파트너기업 지원프로그램을 대상으로

김도연 한국기술교육대학교 일반대학원 2025 국내석사

This study empirically examines the impact of technology support programs by governments and public research institutions on corporate performance, focusing on the sustainable growth and competitiveness of small and medium-sized enterprises (SMEs). Centered on the partner company support program of K Research Institute, the study employs sales growth rate and operating profit margin as key performance indicators to analyze the effects of different support types, including R&D-based joint research, equipment and technology support, technology transfer support, and technical information support. The analysis revealed that all types of support contributed to improvements in both sales growth rate and operating profit margin. In particular, R&D-based joint research and technology transfer support demonstrated significantly higher performance compared to other support types. Additionally, firms receiving multiple types of support achieved greater improvements than those receiving single-type support, suggesting that collaboration-driven technological innovation can substantially enhance financial performance. By integrating the effects of various support types, this study differentiates itself from previous research and underscores the necessity of tailored support strategies to enhance the efficiency of SME support policies. Furthermore, it highlights the importance of considering the appropriateness of overlapping support in policy design and resource allocation. The study proposes that K Research Institute establish an integrated support system that connects technology development with market implementation to maximize corporate performance, thereby ensuring the sustainability and long-term success of its technology support programs. 본 연구는 중소기업의 지속 가능한 성장과 경쟁력 강화를 목표로, 정부와 공공연구기관의 기술지원 프로그램이 기업 성과에 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. K연구기관의 파트너기업 지원프로그램을 중심으로, 매출액증가율과 영업이익증가율을 주요 성과지표로 삼아, R&D공동연구, 장비기술지원, 기술이전지원, 기술정보지원의 유형별 효과를 분석하였다. 분석 결과, 모든 유형의 지원이 매출증가율과 영업이익증가율 모두 상승시키는 효과를 보였으며, 특히 기술이전지원이 다른 유형보다 더 높은 성과를 나타냈다. 또한, 단일 지원보다 중복 지원을 받은 기업의 성과 더 뛰어나, 협력을 통한 기술 혁신이 기업의 재무적 성과를 크게 향상시킬 수 있음을 시사한다. 본 연구는 다양한 지원 유형의 효과를 통합적으로 분석함으로써 기존 연구들과 차별화되었으며, 중소기업 지원 정책의 효율성을 높이기 위한 맞춤형 지원 전략의 필요성을 강조하였다. 또한, 정책 설계와 자원 배분에서 중복 지원의 적정성을 고려할 것을 제안하였고, K-연구기관이 기업 성과를 극대화하기 위해 기술 개발에서 시장 연결까지 이어지는 통합적 지원 체계를 마련하여 기술지원 프로그램의 지속 가능성과 장기적인 성과창출에 기여할 필요성이 있음을 제안한다.

전기차 품질속성 분석을 통한 기능안전 개선에 관한 연구

김대현 한국기술교육대학교 일반대학원 2025 국내박사

최근, 정부의 지원 정책과 자동차 제조업체의 생산계획이 친환경차 중심으로 집중되면서 전기차 생산과 구매가 증가하는 추세이다. 반면에, 지속적으로 증가하는 전기차 화재로 인한 시민들의 전기차에 대한 기대에서 전기차 포비아로 인식에 변화가 발생하고 있다. 이러한 소비자들의 안전에 대한 감성적인 인식은 구매에 직접적인 영향을 미칠뿐만 아니라, 정부, 지방자치단체 및 환경부 등 중심으로 법, 제도적 보완이 시급한 상황이다. 본 논문은 전기차 품질 속성에 대한 사용자 집단 인식 연구를 기반으로 전문가 집단이 중요하게 생각하는 기능안전(FS) 속성에 대한 연구 결과를 기반으로 충전시설의 위험요인을 선정하고 개선방안을 도출하였다. 기존 전기차에 대한 인식 연구는 대부분 공급자 중심의 연구로서 사용자의 니즈가 반영되지 않았다. 이에 본 논문에서는 웹크롤링을 통한 텍스트 마이닝을 활용하여 소비자들의 정형/비정형 인식을 파악하고 Kano 모델 기반의 설문을 통해 소비자 집단에 대한 설문을 진행하였다. 그 다음 전문가 집단(자동차, 배터리 분야)을 대상으로 설문을 진행하였다. 연구방법론으로 Kano 모델 중심으로 텍스트 마이닝을 활용하여 품질 속성을 도출하고 Kano 분석을 위해 고객만족계수, 범주강도, PCSI 등을 적용하였다. 전기차 포비아 현상까지 일으킬 수 있는 시민의 인식을 매우 직관적이고 다양한 방식으로 연구하였다. 전기차와 충전시설의 기능안전 품질 속성에 대하여 연구함으로써 시민들이 안전함을 느낄 수 있는 전기차 기능안전 개선에 도움을 주고자 한다. 설문은 약 400명을 대상으로 진행하였고, 설문 응답 신뢰도가 낮은 설문은 분석대상에 제외하여 최종 325명에 대한 설문 응답을 논문의 연구결과로 활용하였다. 자동차 기능안전 품질 속성 16개 중, 충전 안전성과 충전기의 성능에 대한 부분에 있어 일반 소비자 집단의 경우 모두 일원적 속성으로 분류되었다. 전문가 집단의 경우 다양한 속성으로 분류되었다. 특히, 전기차 안전과 관련된 차세대 배터리, 전기차 화재 및 비용과 관련된 속성은 매우 높은 만족지수와 함께 매력적 속성으로 분류되었다. 품질 속성의 분류결과에 따른 각 항목별 개선방안 수립은 전기차 수요 감소 현상을 극복하고 전기차 포비아 확산을 멈추는데 큰 동력이 될 것으로 보인다. 전기차 사고예방을 위해 정부 차원에서 최근 다양한 정책을 수립하고 있음에도 불구하고, 전기차 화재 사고 발생 건수는 지속 증가 추세에 있다. 일반적으로 차량 화재사고는 인적/차량/환경적 요인들의 복합적인 상호작용에 의해 발생하게 된다. 현재까지 화재 사고의 대다수는 완속 충전기에서 발생한 건수가 대다수를 차지한다. 보다 안정적인 충전기 보급 정책의 시행을 위해 충전시설 위험항목 선정과 개선안 도출이 시급하다. 위험요인 도출을 위해 전기차 충전설비 관련 전문가 및 전기 전문가 그리고 안전 전문가와 함께 전기차 충전설비의 위험항목 25가지를 선정하였다. 위험항목 선정을 위해 유틸리티, 전력변환장치, 충전기, 충전소 등으로 세부적으로 구분하고, 충전시설에서 발생 가능한 이상 상태를 감지할 수 있는 AI 안전시스템을 구축하려고 한다. 전기차 충전 중, 발생 가능한 위험 요인에 대해 이상 상태를 감지하고 화재시 제어 신호를 전송하여 방호장치(질식소화포, 스프링클러, 방화셔터 등)를 동작시킨다. 이에 재해자의 신속한 응급조치 및 사고의 파급효과를 방지할 수 있다. 본 논문을 통하여 보다 안전한 전기차 생태계 구축에 도움이 될 것이라 사료된다. The increasing emphasis on eco-friendly transportation, driven by government policies and automakers' strategic plans, has significantly accelerated the production and adoption of electric vehicles (EVs). However, the rise in EV-related fire incidents has shifted public perception from optimism to what is now widely termed as "EV Phobia." This growing safety concern among consumers not only influences purchasing behavior but also highlights an urgent need for comprehensive legal, institutional, and technological interventions by governments, local municipalities, and environmental organizations. This study aims to identify critical risk factors associated with EV charging infrastructure and propose targeted improvement measures, focusing on functional safety(FS) attributes deemed essential by expert groups. Unlike previous studies on EVs and charging systems, which predominantly adopt a supplier-centric approach and overlook consumer perspectives, this research integrates user perceptions. By employing text mining techniques and web crawling, the study captures both structured and unstructured consumer insights. These findings are further enriched through surveys conducted using the Kano model, involving both general consumer and expert groups from the automotive and battery sectors. Building on prior academic research (Kim et al., 2022; Kim & Yoon, 2024), this study offers new analytical perspectives on EV adoption and safety challenges. The Kano model serves as the primary analytical framework, complemented by methodologies such as Category Strength(CS) and the Present Customer Satisfaction Index(PCSI). These tools enable a comprehensive evaluation of public and expert perceptions, particularly factors contributing to EV Phobia. By examining quality attributes related to EVs and their charging systems, the research seeks to develop solutions that enhance public trust in EV technology and infrastructure. The study surveyed approximately 400 participants, with 325 reliable responses forming the basis of the final analysis. Among the 16 functional safety attributes identified, both consumer and expert groups consistently classified charging safety and charger performance as critical and attractive attributes. Insufficient fulfillment of these attributes was found to cause significant dissatisfaction, while their successful implementation resulted in notable improvements in user satisfaction. Other key safety and functional related attributes, including advancements in battery technology, fire safety, battery lifespan, and cost related factors such as purchase, maintenance, and charging expenses, were identified as attractive attributes that strongly influence consumer satisfaction. Addressing these factors is crucial to bridging the EV adoption gap and mitigating EV Phobia. Despite recent government efforts to implement policies aimed at preventing EV-related accidents, the frequency of EV fire incidents continues to rise. EV fires often result from the complex interplay of human, vehicle, and environmental factors, with a significant proportion of incidents linked to home chargers. This underscores the urgency of identifying risk factors and implementing measures to ensure a safer and more reliable charger deployment policy. In collaboration with experts in EV charging systems, electrical systems, and safety, this study identified 25 critical risk factors associated with EV charging infrastructure. These factors were categorized into utilities, power conversion devices, chargers, and charging stations. Furthermore, the research explores the development of an AI safety system capable of detecting and mitigating abnormal conditions during EV charging. This system integrates features such as fire suppression blankets, sprinklers, and fire shutters, ensuring prompt emergency responses and minimizing the escalation of accidents. By addressing these challenges, this study aims to contribute to a safer and more sustainable EV ecosystem.

정부 R&D 지원의 효과 분석 : 중소기업기술혁신개발사업, 구매조건부신제품개발사업 중심으로

함정우 한국기술교육대학교 일반대학원 2023 국내박사

In this study, we analyzed the effect of government R&D support on economic, social and additional performance for the SME technological innovation R&D program and Development of new products subject to purchase conditions, which are SME technology support projects among government R&D policy projects for companies. For the various performances of companies participating in government R&D projects, a comparative analysis was conducted by dividing the analysis period from an evidence-based perspective, and the effect of government R&D support was more clearly confirmed through the DID Analysis(ATE) The robustness of the model was verified by comparing with the results obtained by applying various methodologies such as Pooled-OLS and RE-GLS as well as the PSM-DID method. As a result of analysis through the PSM-DID method and Pooled-OLS and RE-GLS models, government R&D support through SME technological innovation R&D program and Development of new products subject to purchase conditions has positive effects in all areas of economic performance, social performance, and input additional performance of SMEs. was confirmed to appear. In addition, it was confirmed that economic performance, such as sales, which are direct outcomes of R&D, has a lagged effect. These results suggest that the government's SME R&D policy needs to consider mid-to long-term support measures rather than focusing on short-term performance. In addition, it seems necessary to analyze whether SMEs' R&D policy support is effective in strengthening their innovation capabilities through qualitative growth in employment by using qualitative information on employment, rather than having only formal and nominal performance in job creation. It was also confirmed that government R&D support has the additionality effect of increasing companies' own R&D investment. In this study, marketing costs, which had been viewed only as simple expenditures, were analyzed in terms of input additionality, and research results confirming the effects were presented. This has deepened academic understanding and knowledge on the effects of government R&D support, and provided an opportunity to newly study marketing costs from the perspective of investment expenditure. 본 연구는 기업에 대한 정부의 R&D정책 사업 중에서 중소기업의 경쟁 력을 제고시키고 생산과정 혁신이나 신제품 개발 등의 ‘기술혁신’을 유인 하는 대표적인 중소기업 기술지원 사업인 중소기업기술혁신사업과 구매조 건부사업을 대상으로 정부 R&D 지원이 수혜기업에게 경제적, 사회적 및 부가적 성과에 어떠한 효과를 보이는지 분석하였다. 정부의 연구개발사업에 참여하는 기업들의 다양한 성과에 대하여 증거 기반의 관점에서 분석 기간을 세분하여 비교분석하고 DID분석(ATE)을 통하여 정부R&D 지원 효과를 좀 더 명확하게 확인하고자 하였다. PSM-DID방법과 더불어 통합회귀 분석(Pooled-OLS) 및 임의효과 분 석(RE-GLS) 등 다양한 방법론을 적용시켜 나타난 결과와 비교함으로써 정부 R&D 지원이 아닌 기업 성과에 영향을 미치는 다른 영향 변수를 확 인하였다. PSM-DID방법과 통합회귀 분석(Pooled-OLS) 및 임의효과 분석 (RE-GLS)모형을 통해 분석한 결과 중소기업기술혁신사업과 구매조건부 사업을 통한 정부 R&D 지원이 중소기업의 경제적 성과, 사회적 성과 및 투입 부가적 성과 모든 영역에서 긍정적인 효과가 나타나는 것으로 확인 되었다. 또한 본 연구에서는 연구개발의 직접적인 성과물인 매출액 등 경제적 성과 는 일정한 시차, 즉 지연효과(lagged effect)가 존재한다는 것도 확인할 수 있었다. 이러한 결과를 통해 정부의 중소기업 R&D 정책이 단기성과 창출에 집 중하기보다는 중장기적 관점의 지원 방안을 고려해 볼 필요가 있다는 것 이며, 고용 창출이 형식적·명목적 실적만을 갖추기보단 고용의 질적 정보 를 활용하여 중소기업 R&D 정책지원이 고용의 질적 성장을 통한 중소기 업의 혁신역량 강화에 효과가 있는지를 분석하는 것도 필요해 보인다. 또한 정 부의 R&D 지원이 기업의 R&D 투자를 촉진하는 부가성(additionality) 효 과가 존재한다는 것을 확인하였다. 이전 연구에서는 다루지 않았고, 단순 비용지출로만 바라보던 마케팅 비용을 투입 부가성 측면에서 분석하고 그 효과를 확인하는 연구 결과를 제시함으로써 정부 R&D 지원 효과에 대한 학술적인 이해와 지식을 심화시켰다. 즉 마케팅 비용을 투자지출 관점에 서 새로이 연구하는 계기를 제공하였다고 본다. 본 연구에서는 타 사업을 통해 추가적인 정부 지원 여부를 명확하게 확 인할 수 없었기 때문에 사업 지원 효과를 과대 추정하는 결과로 이어질 수 있었다는 점, 세부 지원 형태에 따른 지원 효과의 차이를 분석하지 못 하였다는 점, 정부 R&D 지원 과정 및 지원 후 환경변수에 대한 데이터를 고려한 연구가 이루어지지 못했다는 점에서 한계를 지닌다.

SNS 네이티브광고의 사용자경험 특성분석에 관한 연구 : 신호탐지이론의 활용을 중심으로

이예진 한국기술교육대학교 일반대학원 2019 국내석사

본 연구에서는 SNS의 대중화와 더불어 최근 대중적인 광고기법으로 떠오 르고 있는 네이티브광고에 대한 사용자 경험 특성의 분석에 관한 내용을 다루었다. 우선적으로 네이티브광고와 신호탐지이론에 대한 문헌연구를 통하여 SNS 네이티브광고에 대한 사용자의 경험 특성을 분석할 수 있는 방법을 제시하였다. 그리고 광고출현빈도에 따른 SNS 네이티브광고에 대한 사용자 경험특성을 분석하였다. 이를 위하여 본 연구에서는 SNS 네이티브광고의 탐지에 관한 두 가지의 실험을 진행하였다. 첫 번째 실험은 SNS 네이티브광고에 대한 사용자의 경험특성을 분석하기 위하여 신호탐지이론을 적용하는 방법의 타당성을 알아보기 위한 목적으로 진행되었다. 이 실험에서는 SNS 사용자를 남성과 여성 사용자 집단으로 구분하여 각 사용자 집단의 SNS 네이티브광고에 대한 탐지 여부를 측정하였 고, 그 결과를 신호탐지이론에 적용하여 각 사용자 집단의 경험특성을 비교 분석하였다. 분석된 결과를 통하여 광고 탐지에 대한 사용자 집단의 경험특 성을 해석하는데 신호탐지이론이 효과적으로 적용될 수 있음을 확인하였다. 두 번째 실험은 SNS 콘텐츠에서 네이티브광고의 출현빈도가 사용자의 반응특성, 즉 광고 탐지 비율과 광고 판단시간에 미치는 영향을 알아보고, 또한 SNS 네이티브광고에 대한 사용자의 경험특성을 분석하기 위하여 신호탐 지이론을 적용하는 방법의 타당성도 추가적으로 알아보기 위하여 진행되었 다. 두 번째 실험의 결과에서도 첫 번째 실험과 마찬가지로 SNS 네이티브광 고의 출현빈도에 따른 사용자의 경험특성을 분석하는데 있어 신호탐지이론이 효과적으로 활용될 수 있음을 확인할 수 있었다. 그리고 SNS 콘텐츠에서 광고출현빈도에 전반적으로 사용자의 판단시간에 유의한 영향을 주지 않음을 알 수 있었고, 반면 성별은 사용자의 판단시간에 유의한 영향을 주고 있음을 알 수 있었다. 또한 광고의 출현빈도는 광고 탐지확률에 유의한 영향을 주는 것을 알 수 있었고, 성별도 유의한 영향을 주는 것을 알 수 있었다. 그리고 신호탐지이론의 사용자경험척도인 민감도와 반응편향 모두 광고 출현빈도에 따라 유의한 차이를 보이는 것을 알 수 있었다. 또한 광고에 대한 판단시간과 민감도, 판단시간과 반응편향, 판단비율과 민감도는 의미 있는 상관성을 보이지 않았지만, 판단비율과 반응편향은 의미 있는 상관성을 갖고 있는 것으로 분석되었다. 결론적으로 본 연구의 결과를 통하여 SNS 네이티브광고에 대한 사용자 경험특성을 분석하는데 신호탐지이론이 효과적으로 활용될 수 있음을 알 수있었고, 사용자의 반응특성과 연계하여 다양한 분석이 가능함을 알 수 있었 다. 본 연구에서 제안된 방법은 SNS 네이티브광고에 대한 사용자의 경험특 성을 분석하는데 효과적으로 활용될 수 있을 뿐만 아니라, 광고 탐지에 대한 수행도의 비교 분석에서도 효과적으로 활용될 수 있을 것이며, SNS 네이 티브광고의 효과를 비교 평가하는 측면에서도 효과적으로 활용될 수 있을 것이다. 마지막으로 본 연구에서 제안된 방법은 SNS 네이티브광고를 대상으로 그활용 가능성이 분석되었고 그에 대한 의미 있는 결론을 도출하였으며, 향후 SNS 네이티브광고 뿐만 아니라 그 외의 다양한 광고형태에 대해서도 활용 가능할 것으로 기대된다. In this paper, I discuss how to analyze user experience characteristics of native advertisement, which is emerging as a popular advertising technique along with the popularization of SNS. First of all, I carried out a literature survey on native advertisement and signal detection theory for this study. In order to investigate the feasibility of the proposed method, I conducted two experiments on the detection of SNS native advertisement. The first experiment was conducted to investigate the validity of the method of applying signal detection theory to analyze the user experience characteristics of SNS native advertisement. In this experiment, SNS users were divided into male and female user groups. The detection of SNS native advertisements by each user group was measured, and the results were applied to the signal detection theory to compare and analyze the performance characteristics of each user group. The results of the analysis show that signal detection theory can be applied effectively to identify the performance and the judgment attitude of the user group on the advertisement detection. The second experiment was conducted to investigate the effect of the ad frequency of native advertisements on detection probability and judgement time of user in SNS contents. Also, through this experiment I further investigated the validity of the method of applying signal detection theory to analyze the user experience characteristics of SNS native advertisement. As a result of the second experiment, it is confirmed that the signal detection theory can be used effectively in analyzing the user experience characteristics according to the ad frequency of SNS native advertisement as in the first experiment. In conclusion, the results of this study show that the signal detection theory can be effectively used to analyze user experience characteristics of SNS native advertisement, and it was found that various analysis can be performed in conjunction with the response characteristics of users. The proposed method can be used not only to analyze user experience characteristics of SNS native advertisement but also to effectively assess comparative analysis of performance on ad detection. It can be also used effectively in terms of comparing and evaluating the effectiveness of SNS native advertisement. It is expected that the method of this study will be applicable not only to SNS native advertisement but also to various other forms of advertisement in the future.

야간 주행 시 주간 주행 경험을 제공하기 위한 기법

이의혁 한국기술교육대학교 일반대학원 2019 국내석사

주행하는 차에 탑승해 있는 경우 운전에 신경을 쓰지 않아도 되는 상화이라면 일반적으로 밖의 풍경을 감상하는 경우가 많다. 특히 경관이 좋은 곳이라면 더욱 그럴 것이다. 하지만 밤에 경관이 좋은 곳을 주행 중이라면 상황은 달라진다. 밖은 온통 어두움으로만 보일 것이고 아름다운 경치를 감상할 수 없을 것이다. 본 논문에서는 이런 상황을 위해 야간에 주간 주행을 하는 것처럼 주위의 풍경을 감상할 수 있도록 하는 일종의 '마법의 창'을 위한 시스템인 Daydriex를 제안한다. 그리고 이를 구현하기 위해 활용될 수 있는 현존하는 딥 러닝, 이미지 변환, 영상 보간법에 관련된 최신 기법들에 대해 설명한다. 또 이런 기법들을 적용해 밤 영상을 낮 영상으로 변화하는데 발생하는 문제점과 한계에 대해 논의하고, 이에 대한 해법인 힌트 데이터를 제공하는 기법을 제시한다. 마지막으로 본 논문에서 제안하는 시스템인 Daydriex와 현존하는 이미지 변환 기술 중 최신 기술이라 할 수 있는 CycleGAN과의 성능 평가를 위해 각각의 기법을 통해 만들어낸 낮 영상으로 실험을 수행했다. 실험은 기계에 의한 인지 평가, 실제 인간에 의한 인지 평가, 총 2가지의 측면에서 수행되었다. 실험 결과 현존하는 최신 기법과 비교했을 때 본 논문에서 제안하는 Daydriex가 성능이 우수함을 보였다. If you are on a driving car and you do not have to worry about driving, you can often enjoy the outside scenery. Especially if the scenery is good, you'll pass through the place with full enjoyment of the beautiful scenery. However, the situation will be different if you are driving at night. The dark outside will be hardly seen and you will not be able to appreciate the beautiful scenery. In the paper, I propose Daydriex, a system for a kind of 'magic window' of a vehicle that enables passengers to view the surrounding scenery at night as if they are driving during the day. I explain existing deep learning, image transformation, and image interpolation methods that can be used to implement Daydriex. I also discuss the problems and limitations of translating nighttime image to daytime image by adapting these techniques, To address the problems, Ipropose an technique to provide hint data for nighttime image translation. Finally, I conduct experiments to evaluate the performance of Daydriex. Experiments are conducted in two aspects: 1) perception by machine, 2) perception by human. Experimental results show that the performance is improved compared to CycleGAN which is the state-of-the-art image-to-image translation technique.

토픽모델링 분석을 통한 국내 태양광산업의 기술 트렌드 분석

박상원 한국기술교육대학교 일반대학원 2023 국내석사

본 연구는 국내 태양광산업 특허의 최근 5년 치 데이터를 대상으로 LDA 모델링을 적용하여 태양광산업 기술 트렌드를 추론하였다. 이를 위 해 해당 데이터를 태양광 발전 기술의 기본 구조 및 원리, 다양한 형태의 태양광 발전 시스템, 성능 향상 및 기능 다양화, 건물 및 주택용 태양광 기술, 이동형 및 휴대용 태양광 기술, 태양광 기술과 다른 기술의 융합, 그리고 태양광 발전 시스템 관리 및 유지보수 등 27개의 토픽으로 분류하 였다. 토픽모델링 분석을 수행한 결과 태양광산업의 기본적 원리 및 구조를 연구하여 전체적인 효율성과 안정성을 개선하는 기술에 대한 특허들이 출 원되고 있음을 확인하였다. 또한, 특정 환경 및 조건에 적합한 태양광 발 전 기술의 개발이 이루어지고 있고 기능 다양화 및 성능 향상을 위한 기 술 연구를 통해 태양광 발전의 효율과 안정성이 증대되고 있음을 알 수 있었다. 도시 지역의 에너지 수요 충족과 지속 가능한 발전을 위해 건물 및 주택용 태양광 기술이 개발되고 있으며, 이동 상황에서의 에너지 소비 를 충족할 수 있는 이동형 및 휴대용 태양광 기술도 개발되고 있다. 본 연구는 2018년 1월부터 2023년 3월까지 출원된 국내 태양광산업 특 허를 분석하였기에 이 기간 외의 데이터에 대한 분석이 누락되어 있다는 한계가 있다. 또한, LDA 토픽모델링 방식의 한계로 인해 일부 주제들이 완전히 구분되지 않거나 중복 영역이 발생할 수 있다. 추후 연구는 더 넓 은 기간의 데이터를 포함하여 태양광산업의 전체적인 동향을 파악하는 방 향으로 확장하고, 다양한 토픽모델링 알고리즘을 적용하여 LDA의 한계를 극복해 더욱 엄밀하게 주제를 분석할 필요가 있다. 본 연구를 통해 도출된 기술 동향은 태양광산업 분야의 R&D 정책 수 립과 산업계의 기술전략 수립을 위한 의사결정에 도움을 줄 것으로 기대 된다. 또한. 향후 연구개발 방향 및 특허 전략 수립에 본 연구의 세부 요 소 기술 분류와 토픽 분석 결과를 활용할 수 있을 것이다. 이를 통해 태 양광산업의 발전과 지속 가능한 에너지 확보를 위한 기술적 기반을 마련 하는데 기여할 수 있을 것이다. In this research, Latent Dirichlet Allocation (LDA) modeling was utilized to scrutinize patent data from the domestic solar industry over the last five years, the objective being to identify prevalent trends within solar industry technology. The endeavor resulted in the classification of 27 distinct topics, covering the fundamental structure and principles of solar power generation technology, a spectrum of solar power generation systems, progress in performance enhancement and functional diversification, advancements in building-integrated and residential solar technology, developments in mobile and portable solar technologies, intersections of solar technology with other domains, and aspects of solar power generation system management and maintenance. The analytic outcomes reveal that technologies bolstering overall efficiency and stability, which delve into their underpinning principles and structures, are increasingly being patented. Concurrently, efforts to develop solar power generation technologies, tailored to accommodate specific environmental conditions and constraints, are ongoing. Investigations into multifarious functions and performance-enhancement technologies substantiate a consistent augmentation in the efficiency and stability of solar power generation. Innovations in solar technologies for buildings and residences are being driven by the imperative to meet urban energy requirements and further sustainable development goals. In a similar vein, mobile and portable solar technologies are being evolved to fulfill energy demands in contexts where mobility is paramount. Although this research furnishes an extensive analysis of domestic solar industry patents spanning January 2018 to March 2023, it acknowledges its limitations—specifically, the absence of data analysis beyond this period. Moreover, the inherent limitations of the LDA topic modeling method may result in certain topics not being distinctly segregated, or potential overlaps. Future research endeavors could widen the scope to encompass data from an extended period, deploy diverse topic modeling algorithms to surmount the limitations of LDA, and conduct more precise topic analyses. The technology trends discerned in this research hold promise in aiding decision-making processes related to the formulation of R&D policies within the solar industry and the development of comprehensive technological strategies. By delivering detailed technical classifications and topic analysis results, the study aims to provide a solid base for devising nuanced research trajectories and patent strategies. The insights gleaned from this research may lay the groundwork for shaping the future of the solar industry and for the procurement of sustainable energy resources.

기술창업기업 성과 영향요인 연구 : 연구소기업을 중심으로

이정민 한국기술교육대학교 일반대학원 2022 국내박사

This study analyzes the effect of entrepreneurial orientation, prior knowledge, self-efficacy, and regional innovation support on the performance of technology-based start-ups by mediating innovation capabilities. For empirical analysis, a survey was conducted targeting Research Institute Spin-off Company in INNOPOLIS. The survey was conducted from July 22, 2019 to September 25, 2019, and 229 questions were collected, and the hypothesis was verified using the path analysis model among the structural equation models for the final 148 survey results. Analysis Results First, entrepreneurial orientation, prior knowledge, self-efficacy, and regional innovation support have a positive effect on innovation capability. Second, entrepreneurial orientation, regional innovation support, and innovation capability have a positive effect on corporate performance. Third, it was confirmed that entrepreneurial orientation, prior knowledge, self-efficacy, and regional innovation support mediate innovation capability and have a positive effect on corporate performance. Based on the results of empirical analysis, this study presented policy implications for the revitalization of technology-based start-ups and research institute spin-off company. 정부는 중소벤처기업의 경쟁력 강화를 통한 지속적인 국가 경제성장을 위해 꾸준히 다양한 제도와 정책적 지원을 강화해 왔다. 2017년 중소벤처 기업부의 출범을 기반으로 국가 경제의 지속적인 성장과 도약을 목표로 민간의 혁신을 지원하고자 벤처‧창업 활성화에 중점을 둔 산업정책을 추진하고 있으며, 중소‧벤처기업의 기술경쟁력 확보를 위해 R&D 지원을 강화하고자 2021년에는 2.42조 원의 예산투자를 계획하였다. 이러한 정부의 정책적 기조하에, 기술창업기업이 일반 중소기업 대비 상대적으로 매출액 증가율, 영업이익률, 고용 창출에 있어 더 높은 성과를 보임에 따라, 기술창업기업의 성장을 바탕으로 지역산업 성장까지 기대할 수있기에, 기술창업기업의 육성은 우리나라가 직면한 사회, 경제적 과제 해결을 위한 중요한 방안으로 인식되고 있다. 기술창업기업은 기업가가 지속적인 R&D를 통해 높은 기술수준을 보유한 기업으로 위험부담이 높지만, 기대수익이 큰 사업에 도전한다는 특징을 가지고 있으며, 이러한 기술창업기업의 성과를 높일 수 있는 영향요인에 대한 선행연구가 다양하게 이루어져 왔다. 2005년 ‘연구개발특구의 육성에 관한 특별법’의 제정과 함께 연구개발특 구를 중심으로 기술창업기업의 육성 및 창업 활성화 촉진을 위해 연구소 기업의 설립과 육성을 지원해 왔으나, 기술창업기업에 대한 선행연구는 주로 중소벤처기업부 인증 기술혁신형 중소벤처기업(Inno-Biz), 기술보증기금과 중소벤처기업진흥공단 그리고 벤처캐피탈협회에서 인증한 벤처기업, 그 외 다양한 혁신클러스터에 입주한 기업 등 설립 후 일정 조건을충족한 기업들을 대상으로 하였다. 오늘날 연구소기업에 대한 꾸준한 제도적 지원을 통해 2020년 말을 기준으로 1,108개에 달하는 연구소기업이설립‧운영되고 있으며, 이들의 성장과 성공이 두드러지고 있기에 기술창업기업으로써 연구소기업에 대한 실증연구가 필요한 시점이다. 본 연구는 최고경영자의 특성(사전지식, 자기효능감), 기업가 지향성, 혁신역량, 지역혁신 지원이 기술창업기업의 성과에 미치는 영향요인임을 검토하고, 제시한 각 영향요인 간의 관계와 기업성과에 미치는 영향에 대해 분석하였다. 설문조사는 대덕, 광주, 대구, 부산, 전북에 위치한 연구개발특구 내 설립된 연구소기업을 대상으로 진행하였으며, 최종적으로 148건의 설문결과를 토대로 구조방정식 모델 중 경로분석 모델을 사용하여 가설을 검증하였다. 실증분석 결과 첫째, 사전지식, 자기효능감, 기업가 지향성, 지역혁신 지원은 혁신역량에 긍정적인 영향을 미친다. 둘째 기업가 지향성과, 지역혁신 지원, 혁신역량은 기업의 성과에 긍정적인 영향을 미친다. 셋째, 사전지식, 자기효능감, 기업가 지향성, 지역혁신 지원은 혁신역량을 매개하여 기업성과에 긍정적인 영향을 미친다는 것을 확인하였다. 본 연구는 초기 기술창업기업의 성과 영향요인들을 기업가정신 연구, 자원역량기반, 혁신연구 등 다양한 관점을 통합하여 개인(최고경영자의특성), 조직(기업가 지향성, 혁신역량), 환경측면(지역혁신 지원) 등을 고려한 다차원적 관점으로 실증분석하여 기술창업기업에 대한 학술적인 이해의 증진에 기여하였으며, 각 영향요인이 가지는 직접효과와 혁신역량을매개하는 간접효과를 구분하여 측정하였다는 점에서 기존 연구와 차별점을 가진다.