수평계열화에 대한 이 보고서는 2006년 4월 이후 2년 8개월간 양계분야 전문기자로서 활동하며 육계분야의 많은 모순점을 발견하고 이를 해소하기 위한 방법을 고민하며 정리해 봤다. 이 보고서를 접한 계열화 사업자들의 경우 육계농가들만을 위한 내용이라고 평가 절하할 수도 있겠지만 육계산업의 한 축인농가들이 산업의 외곽으로 물러나 있는 현 구도에서 육계산업의 발전은 사실상 불가능하다는 판단 아래 수평계열화로의 전환을 제안하고자 한다. 수년간 이어온 계열화 업자들의 난립이 최근 여러 이유로 4대 계열사 체제로 굳어져 가고 있는 상황이기에 지금 이 문제를 해결하지 않을 경우 거대기업으로 성장해 버린 계열들로부터 농가 권익을 지켜내기는 더욱 힘들 것으로 생각된다. 현재는 농가 수가 닭고기 시장 규모에 비해 많은 상황이지만 현 세대가 은퇴하는 10여년 후를 생각할 때 농가들의 산업 이탈은 가속화되고 자칫 육계산업 존폐문제가 제기될 가능성도 클 것으로 여겨져 농가보호를 통한 산업의 유지는 필수적이라 할 것이다. 이 보고서는 수평계열화로 가기 위한 작은 방법만을 제시했을 뿐이다. 업계 종사자들이 활발한 토론으로 육계산업의 새로운 방향을 정립했으면 하는 소망을 이 보고서에 담아 본다.
무한 동력을 얻고자 하는 생각은 "기술"이나 "과학"이라는 단어가 사용된 이래 수많은 두뇌들에 의해 얼핏 한번은 떠올려진 이상이었을 것이다. 지금과 같이 자원의 고갈과 위기를 쉴새없이 부르짖는 시기에 "무한동력"이란 존재는 인류의 모든 어려움을 해결할만한 방법이고, 특히 과소비성 현대의 생활에는 절대적인 수단일 것이다. 무한 동력과는 비교조차도 할 수 없는 한참아래쪽에서 서성거리고 있는 에너지 발생원인 액체금속 냉각고속증식로의 존재에 대하여, 언제, 어떻게, 접근해야 할까\ulcorner 하는 고민을 우리는 계속해야 할 필요가 있겠는가의 관한 의문에 대한 대답은 항상 긍정적이어야 하겠다. 이제는 국가적 규모의 연구개발사업이 요구되며 자원빈국이면서 공업선진국을 지향하고 있는 우리나라의 현 상황으로는 아직 실용화되고 있지 않은 LMR 개발기술에 접근할 수 있는 시간적 여지가 남아있다. 따라서 우리특유의 기술소화내지는 토착화의 의지를 결집하여 독작적인 개발계획을 수립하여 적극추진한다면 선두주자들과 어깨를 나란히 하여 우리도 꿈의 원자로인 LMR의 혜택을 누릴 수 있을 것으로 기대한다.자로인 LMR의 혜택을 누릴 수 있을 것으로 기대한다.
최근에 인터넷을 통한 전자경매가 보편화되면서 경매 물품의 가격 결정에 대한 관심이 증가하고 있다. 또한, 경매물품의 낙찰가를 판매자가 결정하거나 정보 검색이론의 사례 유사도에 기초하여 생성하는 에이전트가 연구되고 있다. 그러나, 이것은 경매 물품에 대한 최근의 변화 요인을 반영하지 못하고, 상품 추천에서 사용하는 사례 유사도를 가격 결정에 적용하여 잘못된 가격이 생성되는 경우가 많다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자 시계열 예측에서 사용하는 지수평활법을 이용하여 최근의 경매자료로부터 경매 등륵 물품의 낙찰 예정가를 자동으로 생성하는 시스템을 제안한다. 성능 실험 결과, 본 시스템을 사용할 경우에 경매 물품의 실제 낙찰가와 차이를 줄여 낙찰률을 높이고, 경매 물품의 객관적인 가격형성이 가능함을 보인다. 또한 기존의 사례 유사도를 이용한 낙찰 예정가 생성 방식과의 성능 비교를 통하여 새로운 방법의 효율성을 나타낸다.
바야흐로 4차 산업혁명의 시대가 도래 하였고 빠르게 변해가는 현대기술의 흐름에 맞추어 그에 맞는 새로운 형태의 문화예술교육 콘텐츠 또한 요구되고 있다. 본 연구는 새로운 시대에서 자라는 아동 청소년의 특성이 변화하는 과정에서 기존 방식의 문화예술교육이 유효할 것인가에 대한 고민에서 시작하여 새로운 시대에 부합하는 창의력 향상을 위한 새로운 형태의 문화예술교육콘텐츠를 제안 하고자 한다. 본 연구는 코딩을 활용한 사운드아트를 주제로 하여 창의성 교육 프로그램인 미래문제해결 프로그램(FPSP)을 참조하여 창의성 향상에 맞추어 설계되었고 이는 미래문화예술교육의 새로운 가능성에 대해 가치를 지녔다고 논의한다.
최근에 전자상거래가 보편화되면서 전자경매를 통한 거래가 급증하고 있다. 그러나, 기존 전자경매시스템들은 낙찰 예정가를 판매자에게만 의존하고 있어 물품의 낙찰가가 낮게 결정되거나 유찰되는 경우가 많다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 판매자에게 가장 적절한 낙찰 예정가를 자동으로 추천하는 XML기반의 경매 시스템을 구현하였다. 이 시스템은 과거의 경매 기록과 인터넷 전자상거래 사이트의 가격 정보로부터 사례 유사도를 적용하여 적합한 예정가를 자동으로 생성하므로 유찰을 줄이고 물품에 대한 낮은 평가를 방지할 수 있다. 또한 이 시스템은 최근의 웹 표준 기술들인 XML스키마, XSL, DOM 등을 이용하였으므로 기존의 시스템들에 비하여 표준화와 확장성의 측면에서 장점을 갖는다.
우리가 과거 인식해온 지구 온난화는 단순한 자연의 섭리와 우발적 기후 변화에 기인한 것으로 판단하여 등한시 해 왔으나, 오늘날의 온난화는 계속되는 과학자들과 학지들에 의한 기상과 기후변화의 지속적 연구 결과와 더욱 표면화 되며 심각해지고 있는 자연 현상 등을 통해 이제는 우리의 재산은 물론이요 생명의 위협을 넘어 하나뿐인 지구를 잃게 될지도 모른다는 결론에 도달하게 되었다. 이러한 지구 위험을 알리는 경종은 대단한 경각심을 불러일으킴과 동시에 우리에 의한 일련의 건축행위가 미래에 지속가능한 건축으로 유지될 수 있는가에 대한 심각한 고민에 빠져 들게 한다. 이와 같은 지구 보호를 위한 중대한 문제의 해결은 자신이 속한 분야에서 부터 그 실마리를 찾아야 한다. 이에 공동주택의 전생 애 주기에 관한 환경부하의 저감과 이를 위해 수반되는 경제성을 고려한 친환경적 최적설계 방안을 제시하고자 한다.
최근에 인터넷 경매가 보편화되면서 경매 물품의 가격 결정을 관한 연구가 증가하고 있다. 그러나 이것들은 경매 물품 대한 최근의 추세와 시간에 따른 주기변화를 반영하지 못하여 잘못된 낙찰 예정가를 생성하는 경우가 많다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하고자 수요 예측에서 사용하는 시계열 분석을 이용하여 경매기록 데이터베이스로부터 경매 물품에 맞는 낙찰 예정가를 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 또한 성능 분석을 통하여 시계열 분석 방법에 의한 낙찰 예정가 생성방법의 특징을 비교하고 분석한다. 여기서 제안된 방법이 경매 물품의 실제 낙찰가와 차이를 줄여 낙찰률을 높이고, 경매 물품이 지나치게 낮은 가격으로 낙찰 되는 경우를 줄일 수 있음을 연구한다.
우리나라의 산업별 교섭은 그동안 과거 기업별 교섭의 유산인 기업별 격차 때문에 많은 어려움을 겪어 왔다. 이 글은 이 문제를 해결하기 위한 유효한 수단으로 산업별 임금체계를 금속노조의 사례를 중심으로 설계하여 제안하고자 한다. 이 글의 논의는 세 부분으로 이루어져 있다. 첫째는 이론적인 부분으로 산업별 임금체계가 중층적인 산업별 교섭구조에 대응하여 연대와 차이의 원리를 반영하면서 동시에 세 가지 계급적 이해범주도 함께 반영해야 한다고 정리하고 이들 요구를 수용하기 위해서 생계비(생애), 직무, 능률, 숙련의 요소들이 임금체계의 항목으로 구성될 필요가 있다고 제시하였다. 둘째는 산업별 임금체계의 설계 시안을 제시하였는데 여기에는 최근의 국내외 임금체계 논의 동향과 관련된 현실적 함의가 함께 고려되었다. 즉 연공급의 문제점을 극복하고 유연적 경영환경에 대응하여 유연적 능률적 요소를 수용할 수 있도록 임금체계를 설계하였다. 셋째는 현재의 임금구조로부터 이 글에서 설계된 산업별 임금체계로 어떻게 이행할 것인지에 대한 전술적인 고민을 금속노조의 사례를 중심으로 논의하였다. 그리하여 현재 금속노조의 실태로부터 먼저 임금체계 자체의 논의가 초기업적 교섭의제로 제기될 수 있는 조건이라는 점과 그런 논의의 출발점이 기본급을 중심으로 이루어지는 것이 바람직하며 일차적인 전술적 목표가 연대의 원리가 적용되는 임금항목들에 있다는 점을 정리하였다.
딥러닝을 활용한 영상 분석 기술은 GPU 하드웨어의 발전으로 인하여 소프트웨어 기반 처리 기술이 급격히 발전하였고 기존 패턴 분석 기술 대비 높은 정확도를 보여주고 있다. PC나 특정 하드웨어에서 동작하는 소프트웨어 기반 영상분석기술은 적용분야의 한계가 발생하였다. 신경망 기술을 하드웨어로 구현한 NPU(Network processing unit)의 개발로 고가의 플랫폼이 아닌 임베디드 플랫폼에서의 딥러닝 구현이 가능해졌다. 반면에 하드웨어에서 활용 가능한 네트워크가 제한적임으로 인하여 구현 가능한 딥러닝 모델의 크기, 메모리 등의 한계가 있으며 시시각각 변하는 딥러닝 기술에 기반한 최신모델 또는 고성능 모델을 구동하기에는 한계가 발생하였다. 이를 해결하기 위하여 본 연구에서는 Distillation 기법을 적용한 임베디드 시스템을 개발하고 이에 기반한 딥러닝 모델의 구현 및 상황에 따른 가변적 딥러닝 모델의 적용이 가능한 시스템을 구현하였다.
디지털 플랫폼을 기반으로 한 벤처를 성공적으로 육성하려면 빅데이터와 인공지능 알고리즘을 바탕으로 한 비즈니스 모델이 사회적으로 적합한 형태로 수용되어야 한다. 그러나 디지털 벤처가 데이터와 알고리즘 활용에 있어 공정한가에 대한 의구심과 도전이 지속되고 있으며 이와 관련된 연구 노력도 부족한 실정이다. 본 연구는 온라인 유통 플랫폼 벤처로 급격히 성장한 쿠팡이 직면한 도전을 통해 빅데이터와 알고리즘 기반의 비즈니스 수행에 따른 어려움과 이에 대한 이론적 고찰을 시도했다. 쿠팡의 도전을 알고리즘, 빅데이터, 자동 최저가 매칭 시스템, 그리고 오프라인 업체의 비교 데이터 활용에 관한 문제로 정리했다. 이들 각각에 대하여 의무 범위론의 관점에서 문제 해결의 실마리를 제시하였다. 본 연구는 쿠팡의 자체 브랜드 출시를 배경으로 디지털 플랫폼 기반의 벤처 기업이 성장하면서 제기되는 사회적 도전 과제들을 검토함으로써 지속가능성을 유지하기 위한 전략적 고민과 실천적 연구 노력이 뒤따를 필요성을 환기시킨다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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