一般 職場人의 體育活動實態 및 關心度에 關한 調査硏究 : 忠淸北道 忠州地方을 中心으로

한관희 慶熙大學校, 1987 국내석사

Zaltman의 은유추출기법(ZMET)을 활용한 관광객의 기억에 남는 관광경험(MTE) 구성개념 도출

한관희 경희대학교 관광대학원 2021 국내석사

세계 경제가 제품 기반에서 서비스로, 이후 경험 기반으로 변화하면서 관광산업에 경험의 중요성이 대두되었다. 관광경험은 일상에서의 경험과 비교해 비일상적인 특별한 경험으로 관광 연구자들은 관광객의 기억에 남는 관광경험의 제공에 많은 관심을 기울였다. 그 결과 MTE를 개념화하고 이에 대한 구성요소를 식별하고자 하는 연구들이 다수 진행되었으나 근본적으로 오랜기간 기억되며 자아에 영향을 미쳐 삶의 전반에 긍정적인 영향을 미치는 여행의 구성개념을 보다 깊이 있게 이해하기 위한 체계적이고 포괄적인 연구가 필요하다고 판단하였다. 이에 본 연구는 시각적 질적연구방법의 하나인 Zaltman의 은유추출기법(ZMET)을 활용하여 관광객의 기억에 남는 관광경험(MTE) 구성개념 도출 연구를 진행하였다. 본 연구는 자발적이고 업무 외적인 순수 관광만을 대상으로 한 기억에 남는 관광경험이 있는 사람을 대상으로 총 13인을 선정하였으며, 다양한 측면에서 참여하도록 하기 위하여 9단계에 걸친 ZMET의 심층 인터뷰를 진행하였다. 시각적 이미지와 내면에 잠재된 사고를 스토리텔링을 활용하여 은유적으로 이끌어냄으로써 여행을 떠나는 궁극적인 이유와 여행을 통해 느끼고자(경험하고자) 하는 바, 여행이 중요한 이유, 기억에 남는 관광경험의 의미와 이러한 경험이 궁극적으로 삶에 어떠한 영향을 미쳤는지 등에 대해 전반적으로 알아보고자 하였다. 이후 MTE의 구성개념 구분 및 채택을 위하여 근거이론을 적용한 3단계의 코딩 과정을 거쳤다. 1단계의 개방 코딩을 적용하여 의미있는 단어 및 어구 3,067개를 선정하였으며, 이 중 MTE와 관련된 표현 442개로 정리하였다. 2단계의 축 코딩을 통하여 31개의 범주와 105개의 하위 구조로 압축하였으며, 마지막 3단계로 선택 코딩을 거쳐 최종적으로 10개의 범주와 58개의 하위구조를 밝혀내었다. 이를 토대로 집단이 공통적으로 형성하고 있는 연결관계인 공유 개념도를 도출하는데 있어 ATLAS.ti를 활용하였다. 각각의 연결관계는 ‘is a’, ‘is part of’, ‘is property of’, ‘is cause of’, ‘is associated with’ 등의 5가지로 설정하였으며, 그 결과 MTE와 10개의 구성개념은 각각 연관관계로 연결이 되었으며, 핵심 개념과 그 사이의 인과관계 또는 연관관계 등을 보다 포괄적이고 시각적으로 표현함으로써 여러 개념 간의 관계에 대한 통찰력을 얻을 수 있었다. 본 연구는 기존 연구와 비교해 ‘자기성찰과 자기발견’이 새롭게 도출되어 기존 연구와의 차별성을 지닌다. 또한 질적 연구방법인 ZMET을 활용한 최초의 MTE 구성개념 도출 연구로 관광객의 내면의 소리로부터 MTE를 도출해내었다는 점에서 학술적 의의가 있다. 추후 관광 프로그램의 개발 및 마케팅 전략 수립 시 본 연구에서 도출된 10개의 구성개념과 하위 구성요소에 노력을 집중하고 자원을 효과적으로 할당한다면 보다 유의미한 결과를 얻을 수 있을 것이다. As the global economy has changed from product-based to service- and experience-based economy, the importance of experience has emerged in the tourism industry. Tourism experience is a special experience compared to ordinary consumption experiences, and tourism researchers have paid much attention to study what composite tourists’ memorable tourism experiences. As a result, several studies have been conducted to conceptualize MTE and identify its components. However, more systematic and comprehensive research is much needed to have a better understanding of the concept of travel which is captured in a long-term memory, having a positive and life long impact on one’s life. Therefore, the current study leveraged Zaltman's Metaphor Elicitaction Technique (ZMET), one of the most rigorous visual qualitative research methods, to derive the themes and underlying constructs of memorable tourism experience (MTE). This study selected a total of 13 respondents who were willing to participate the interviews to share their memorable tourism experiences about their leisure/pleasure tour and travel. Only the interview was carried on with the 9-step ZMET process. By metaphorically eliciting visual images and latent thoughts via storytelling, the study aimed to find a deep thoughts and feelings around MTE, and how these experiences ultimately affected their lives. Applying the Grounded Theory, a 3-step coding process was conducted to distinguish and adopt the concepts and themes that compose MTE. In the the first stage of open coding, 3,067 meaningful words and phrases were selected, of which 442 expressions related to MTE were organized. Then, they were compressed into 31 themes and 105 constructs through two-stage axial coding, and 10 themes and 58 constructs were identified through selection coding in the final three stages. ATLAS.ti, the qualitative analytical software was used to derive a shared conceptual map that reflects the whole connections among the entire 13 respondents. Each link was established in five ways, resulting in a more comprehensive and visual representation of the core concept and its causality or relationship. Compared to the existing research, this study applied new “self-examination and self-finding” approaches and differs from the existing research examples in related literature. In addition, this study makes a significant academic contribution to the body of knowledge in that it derived MTE from tourists' inner sounds as the first MTE compositional study using ZMET, the one of the most powerful visual research methods. Besides, a few meaningful practical implications were presented for industry practitioners and destination marketing organizations with respect to program design, marketing communication, and resource allocation strategies.

환경성능 및 환경부하 분석을 위한 BIM기반 설계프로세스의 적용에 관한 연구

한관희 한양대학교 공학대학원 2010 국내석사

지구환경변화가 인간에 가하는 위협은 건축에 새로운 변화를 요구하고 있으며, 그 변화의 중심은 지속가능한 친환경건축으로 보여진다. 환경성능 및 환경부하가 환경에 미치는 영향을 최소화한 친환경건축을 위해, 현재 각국에서 다양한 정책들이 시도되고 있지만, 목적하는 친환경건축을 위해 건축가가 필요한 요소기술들을 추출하고, 적절한 친환경건축설계요소들을 적용하고 사용할 수 있는 환경성능과 환경부하 분석을 통한 설계 반영은 아직 부족한 것으로 보인다. 국내외에서 제도적으로 친환경건축설계를 표방하는 다양한 시도들이 행하여지고 있고, 지속가능한 친환경건축을 실현하는 방식으로 환경성능과 환경부하 검토를 필수적으로 보고 있지만, 건축설계 초기단계에 환경성능과 환경부하 분석으로 환경성능과 환경부하 개선을 위한 객관화된 데이터는 국내 건축 설계프로세스상에서 명확하게 구현해 내지 못하고 있다. 그 이유는 환경성능과 환경부하에 대해 기술적이며, 객관적으로 분석하고 검증할 수 있는 절차를 건축 초기설계단계의 프로세스에 도입할 필요성이 있지만, 기존 건축설계프로세스에서는 초기단계에 객관화되고 수치화된 데이터로 분석하고 검증하여 디자인을 수정하는 설계프로세스와 이를 구현할 수 있는 시스템이 부족했기 때문으로 보인다. 이의 해결책으로 BIM의 속성정보와 객체정보를 활용하여, 환경성능 및 환경부하 분석에 적용한다면, 건축 초기설계단계에서 객관화되고 수치화된 데이터를 반영한 친환경건축을 진행할 수 있을 것으로 보여진다. 따라서 본 연구는 친환경건축 설계프로세스에 환경성능과 환경부하에 대해 객관적으로 분석하고 검증할 수 있는 건축설계프로세스 도입에 대한 당위성을 정립하고, 사례 분석을 통하여, 건축설계 초기단계에서, 환경성능과 환경부하 분석을 위한 BIM기반 친환경건축설계의 적용 가능성에 연구목적을 둔다. 제 1장에서는 연구의 배경 및 목적, 연구의 범위 및 방법, 연구의 진행과정, 선행연구목록을 서술하였다. 제2장에서는 지속가능한 건축, 친환경건축, 친환경건축설계, 환경성능과 환경부하에 대한 문헌조사와 이론적 고찰을 하였다. 제3장에서는 환경성능 및 환경부하 분석을 위한 BIM기반 설계프로세스, 목표, 효과, 분석도구, 기후데이터의 문제에 대하여 기술하였다. 제4장에서는 초기설계단계에 BIM기반 환경성능과 환경부하가 분석된 사례조사를 통해 설계프로세스에서 구체적인 작용과 관계성, 반영된 결과를 분석하여, 초기설계단계에서 BIM기반 환경성능과 환경부하 분석의 효용성을 추출하고, 분석 목적에 따른 결과 분석을 통해 환경성능 및 환경부하 분석을 위한 BIM기반 설계프로세스를 도출하고 제안하였다. 제5장에서는 연구과정을 통해 도출된 초기설계단계에서의 BIM기반 환경성능과 환경부하 설계프로세스를 정리하고, 문제점과 향후 연구과제를 서술하였다.. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 1. 환경성능 및 환경부하 분석이 사용되는 목적은 설계목표의 가이드라인을 충족시키기 위한 수치 도출의 목적과 디자인에 반영되어 검토, 수정, 보완의 목적으로 사용되는 두 가지로 구분할 수 있었다. 2. BIM의 효용성은 시각적 검토를 통해 건물전생명주기의 협업(정보흐름)속에 환경성능 및 환경부하의 관계파악으로 디자인이 수정, 보완 되는 것으로 볼 수 있다. BIM의 효용성을 바탕으로 초기설계단계에서 환경성능 및 환경부하 분석의 BIM기반 설계프로세스 목표설정을 통해 건물 전생명주기의 협업과 친환경에너지 등급 평가의 과정으로 데이터 정보 흐름을 이어갈 수 있다는 BIM기반 통합 가능성과 적용 가능성을 찾을 수 있었다. 본 연구를 통해 건축가의 경험과 미적 직관에 물리적 변수를 고려한 환경성능과 환경부하 분석의 BIM기반 친환경건축설계 프로세스를 적용하여, 상호보완성을 갖춘 균형과 조화를 이루고, 생활 편의와 미적 감동을 실현하여, 본 연구의 목표인 지구환경의 지속적인 성장과 개발이 가능하다면, 인간 삶의 질 향상과 더불어 인간의 지속적인 성장과 개발을 통한 인간의 지속적인 존재 가능성을 이어갈 수 있을 것으로 보여진다.

근로장려세제가 수급자 가구의 빈곤감소에 미치는 영향

한관희 건국대학교 2020 국내석사

본 연구에서는 근로장려세제가 근로빈곤층의 빈곤감소에 미치는 영향에 대해 분석하였다. 근로장려세제가 근로연계복지정책의 일환으로 기존의 복지급여가 초래하는 근로의욕상실에 대한 보완책으로 도입되었다고는 하나, 궁극적인 목적은 저소득 근로빈곤층이 극빈층으로 전락하는 것을 방지하기 위함이다. 본 연구는 이 점에 주목하여 2015년에 지급된 근로장려금이 수급가구의 소득을 증가시키는데 유의한 영향을 미쳤는지에 대해 분석하였다. 2009년도에 처음 시행된 근로장려세제는 수 차례 개정을 거쳐 현재에 이르고 있다. 특히 2015년도에는 근로소득자에 국한되어있던 지급대상이 확대되어 사업소득자와 기초생활수급자에 대해서도 지급이 이루어지기 시작하는 등, 지급대상이 대폭 확대되었다는 점에서 연구의 의의가 있다고 보았다. 분석자료로는 한국복지패널의 제10차 및 제12차 데이터를 활용하였다. 연구방법으로는 성향점수매칭(Propensity Score Matching; PSM)을 시행하여 실험집단과 유사한 특성을 지닌 가구를 추출하여 비교집단으로 삼아 무작위추출에 의한 실험을 하지 못함으로 인해 발생하는 편의를 최소화하였고, 가구의 경상소득을 종속변수로 하는 이중차이분석(Difference In Differences; DID)을 시행하여 2015년도의 근로장려금 지급이 수급가구의 소득증가에 미치는 영향을 분석하였다. 분석결과 시점변수와 집단변수의 영향은 유의미하게 나왔으나 이중차이분석의 순수효과인 상호작용항의 영향이 통계적으로 유의하지 않는 것으로 나타났다. This study analyzed the effect of Earned Income Tax Credit (EITC) on poverty reduction of working poor. Although EITC was introduced as part of the Workfare as a complement to the loss of work incurred by the existing wellfare, the ultimate objective is to prevent the working poor from falling into extreme poverty. Taking note of this, this study analyzed whether the EITC paid in 2015 had a significant effect on increasing the income of receiving households. As the analysis data, the 10th and 12th data of the Korea Welfare Panel Study (KOWPS) were used. As a research method, propensity score matching (PSM) was used to extract households with characteristics similar to the experimental group, making it a comparative group, and minimizing the convenience caused by not performing random sampling experiments. Difference In Differences (DID), which uses ordinary income as a dependent variable, was conducted to analyze the effects of 2015 incentive payments on income growth of Recipient Households. As a result, the influence of a variable for the period and a variable for the group was significant, but the influence of interaction term, the pure effect of DID, was not statistically significant.

유아의 공격행동에 관한 교사의 태도

한관희 中央大學校 1993 국내석사

사례기반추론을 이용한 신규상장기업 VaR추정에 관한 연구

한관희 亞洲大學校 大學院 2002 국내석사

경제현상이 급변하게 됨에 따라 주식시장을 예측한다는 것이 어려워지고 있고, 이에 따라 위험을 예측하는 것이 중요한 요소가 되었다. 이에 따라 통합위험 관리가 점점 중요해 지고 있다. 그러나 위험을 예측하는 방법에 여러 가지가 있을 뿐만 아니라, 위험 관리 자체가 불가능한 분야가 있기 때문에 기존의 VaR방법의 사용에 한계가 있다. 이것의 특별한 예로 신규상장회사는 VaR의 측정이 불가능한데, 이는 VaR계산에는 기초적인 과거의 과거수익률에 대한 정보가 필요한데 비해 신규상장회사의 경우에는 과거의 주식 수익률 정보가 없기 때문이다. 본 연구에서는 사례기반 추론을 이용하여 VaR의 취약점인 과거 데이터가 없을 때 VaR을 구할 수 없다는 단점을 보완하고자 한다. 사례기반 추론을 이용하여 신규상장기업의 수익률이 추정한다면 VaR의 추정이 가능해진다. 즉 기본적인 재무데이터를 이용하여 신규상장 기업과 기존기업과의 비교를 통하여, 신규상장 기업과 유사한 기존기업의 VaR를 추정하는 것이다. 본 논문의 결과는 VaR의 예측 정확도를 보여주는 Basel Rule의 통과유무로 본 논문에서 추정한 시스템의 정확도를 보여 주겠다. 본 논문에서 찾아낸 실험결과를 본다면 1999년 결과는 논문에서 추천한 결과와 실제값의 차이는 평균 11.44% 정도이고, 2000년도 결과는 6.45%, 2001년도 결과는 2.18%의 차이가 나는 것을 볼 수 있다. 결과적으로 VaR예측방법중 하나인 Delta Normal 방법과 차이가 많이 나지 않는다는 것을 보여주고 있으면, 본 시스템은 불가능했던 신규상장 기업의 VaR는 효율적으로 추정하는데 커다란 도움을 주고 있다고 결론 내릴 수 있다. Since it has been very difficult to predict the stock market, risk prediction and total risk management is getting more important. However, there are some cases for which it is impossible to measure the risk itself. In case of newly listed company, VaR cannot be calculated, since historical stock data is used for VaR estimation. However, it is quite important to manage the risk even for a newly listed company. This research builds a system which can estimate new listed company's VaR using CBR(Case-Based Reasoning). By comparing financial information with listed companies, it is possible to estimate the VaR of newly listed company. Performance of the system is measured how many cases a predicted VaR passes Base1 rule, comparing to traditional Delta Normal calculation. This research shows that average difference between prediction value and Delta normal calculation is 5.2% only. The system provides very qualitative VaR for the newly listed companies.

우리나라 港灣의 當面課題와 政策方向에 관한 硏究 : 港灣施設에의 民資誘致制度 改善方案을 中心으로

한관희 한국외국어대학교 무역대학원 1992 국내석사

情報非對稱性下의 均衡理論 考察 : 財貨의 品質이 不確實한 경우를 中心으로

한관희 西江大學校 1986 국내석사

비니지스를 통한 기업선교 대안 연구 : 모라비안 선교회 비교 연구

한관희 總神大學校 2001 국내석사

이동형 광자 계수 검출기 컴퓨터 단층촬영에서의 딥러닝 기반 물질 분리

한관희 성균관대학교 일반대학원 2023 국내석사

광자 계수 검출기(Photon Counting Detector, PCD) 컴퓨터 단층촬영(Computed Tomography, CT)은 최근 영상 의료기기 분야에서 각광받고 있는 차세대 기술이다. 광자 계수 검출기(PCD)는 기존 에너지 적분형 검출기(Energy Integrated Detector, EID)와 전혀 다른 메커니즘으로 인해 전자 노이즈 감소, 효율적인 방사선 선량, 초고해상도 이미징, 동시 다중 에너지 데이터 수집 등 EID와 비교하여 여러 가지 장점이 있다. 그 중에서도 동시 다중 에너지 데이터 수집 기능은 사용자가 원하는 에너지 구간을 설정하면 그 에너지 구간마다의 광자를 구분하여 저장할 수 있는 기술이다. 이로 인해 각각의 에너지 구간마다의 데이터를 활용할 수 있게 되고, 이는 의료 영상에서의 물질들을 분리하는데 중요한 정보가 되기 때문에 임상 응용에 큰 잠재력을 가지고 있다. 기존의 물질 분리 방법은 에너지 구분이 안되는 EID로도 물질을 분리하기 위해 두 개의 엑스선원 및 에너지를 사용하는 이중 에너지 CT를 사용하여 두 종류의 에너지 구간 데이터를 얻었으며, 물질 분리를 위해 물질 구성 성분의 통계적 특성, 기타 정규화 전략 및 스펙트럼 정보를 활용하는 방법이 많았다. 그러나 부족한 에너지 정보 및 구성 성분의 통계적 오차와 같은 체계적인 한계로 인해 최종 결과 이미지의 노이즈가 증가하고 물질 분리 결과가 부정확하다는 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 사내에서 개발한 시제품인 Cadmium-Telluride(CdTe) 기반 PCD CT로 동물연구를 진행하였고 이를 통해 획득한 데이터를 사용하여 딥러닝 기반 물질 분리를 수행하였다. PCD CT의 에너지 구간을 30-50 keV, 50-65 keV, 65-140 keV로 설정하여 세 종류의 에너지 구간 데이터를 얻을 수 있었고, 이를 통해 학습된 Unet 기반 아키텍처인 MD-Unet(Material decomposition Unet)을 물질 분리 이미징을 위한 딥러닝 전략으로 제안한다. 실험적으로 측정된 다중 에너지 팬텀 데이터는 각 픽셀 위치에서 물질을 학습하는데 사용되었고 부족한 데이터 수로 인한 학습률 저하를 막기 위해 시뮬레이션 데이터를 학습에 추가로 사용하여 transfer-learning을 적용하였다. 뿐만 아니라, 데이터 특성과 구조에 맞게 네트워크와 손실 함수를 수정하여 학습률을 개선하였다. MD-Unet을 평가하는 데는 물질 분리 팬텀 데이터와 동물 실험 데이터를 활용하여 물질 분리 결과를 정량적, 시각적으로 평가하였다. 전통적인 물질 분리 방법과 이전 연구의 딥러닝 기반 물질 분리 방법과 비교하였으며, 제안된 MD-Unet은 기존 연구 대비 CNR 1.7배, mIOU 2배, mDSC 2.1배 향상되어 노이즈 감소 뿐만 아니라 물질 분리 정확도도 향상되었음을 보여주었다. Photon-counting detector (PCD)-based computed tomography (CT) offers several advantages over conventional energy-integrating detector-based CT. Among them, the ability to discriminate energy exhibits significant potential for its clinical application as it provides material-specific information. In this study, deep learning-based material decomposition is performed using live animal data. We propose a deep learning strategy for material decomposition based on a Unet architecture trained with data from three energy bins, referred to as MD-Unet. To mitigate data insufficiency, incorporating various forms of simulation data and augmentation strategies a pre-trained model is produced. The incorporation of these approaches in model training leads to enhanced precision in material decomposition, enabling the identification of distinct materials at individual pixel locations. The trained network is applied to the acquired animal data to evaluate the material decomposition results. The newly generated MD-Unet demonstrates more accurate material decomposition imaging compared with conventional methods. Moreover, the network demonstrates improved material decomposition ability and significantly reduced noise. Additionally, it can potentially offer an enhancement level similar to that of a typical contrast agent concentration. This implies that it can acquire images of the same quality with fewer contrast agents administered to patients, which demonstrates its significant clinical value.