The Korean fisheries industry is a traditional business, the majority of which are small and medium-sized enterprises (SMEs). It has played an important role in the South Korean economies in the past several decades, but it currently faces the limitations of growth potential and profitability due to declining workforce, aging populations, deteriorating fishery environments, climate changes, and rapid changes in the global industrial ecosystem. Many studies have suggested solutions for the fisheries industry in macro perspective, but there are rarely any studies taking the strategic approaches for the problem. If it is possible for governments to support the companies that are likely to increase their value-added selectively, it will break through the current situation more effectively. This paper introduces a study on the selection method utilizing data envelopment analysis (DEA) to find SMEs with potentials to increase profits and growth. We suggest selecting SMEs with high management efficiency and ability to utilize intangible assets as the target companies. We also suggest policy objectives for SMEs in the domestic fisheries industry based on the results of DEA analysis and propose a data-based method for the policy decisions.
본 연구는 기업들이 효율성 제고 전략의 일환으로 정규직을 임금이 낮은 비정규직 노동력으로 대체하는 현상과 연구개발 활동과의 관계를 규명하고자 하였다. 즉, 정규직을 비정규직 노동력으로 대체하는 것이 가능한 이유로 우리나라에서 비정규직의 확대로도 제품 경쟁력의 유지를 가능하게 만드는, 연구개발의 방향성에 주목하는 것이다. 이러한 논의를 실증하기 위해, VAR 방법론에 의한 추정결과를 살펴보면, 우리나라의 연구개발비 지출 증가세가 GDP 증가는 물론, 정규직의 대리변수인 상용직 변화와 비정규직의 대리변수인 임시직 및 임시일용직의 비율의 변화에 모두 Granger Causality가 존재하는 것으로 나타났다. 그리고 충격반응 함수 추정 결과를 살펴보면, 연구개발비에 외부적 충격이 가해지고 6~7분기 후에는 상용직 증가세가 줄어드는 것으로 나타났으며, 임시직 고용은 120분기 뒤에는 다시 상승세로 전환되는 등의 반응 양상이 나타나는 것으로 나타났다. 한편으로 이러한 분석 결과를 기반으로 향후 임시직/상용직 비율의 변화를 전망한 결과, 일정 기간의 감소세를 보이다 상승세로 반전하여 지속적인 상승세를 보이는 것으로 나타났다. 임시직/상용직 비율의 증가세가 지속된다는 예측 결과는 연구개발비 지출의 확대에 따른 기술 변화가 노동시장의 불안정성과 연관성이 깊다는 것을 의미한다. 이러한 현상을 극복하기 위해서 기업의 비용절감 위주의 경쟁전략이 수정되어야 하며, 보다 적극적인 연구개발 인력 양성 계획의 수립 및 실천, 축적된 숙련에 기반하는 산업의 육성책 도입 등이 필요하다.
구조물을 설계함에 있어서 작용하중, 재료특성 및 제작오차 등의 불확실성을 고려하여 안전성을 확보함과 동시에 경제적 효율성을 고려해야 한다. 이에 대한 가장 합리적인 해결방안으로서, 불확실성과 경제성을 동시에 고려하는 시스템 신뢰도 기반 최적설계 분야에 대한 관심이 증대되었으며 이를 구조물 설계에 적용하기 위한 많은 시도가 이루어졌다. 기존의 확정론적 최적설계와는 다르게 시스템 신뢰도 기반 최적설계는 요소 확률구속조건 및 시스템 확률구속조건에 대한 평가를 수행해야 한다. 하지만, 요소 신뢰도 지수 및 시스템 신뢰도 지수를 매 확률구속조건을 평가할 때마다 산정해야 하므로 대형구조해석이 필요한 경우에는 과도한 계산시간이 요구된다. 따라서, 대형구조해석을 필요로 하는 경우에 대하여 보다 효율적인 SRBDO 알고리즘 개발이 필요하다고 할 수 있다. 이 연구에서는 성능치 접근법을 이용하여 보다 더 안정적이고 효율적인 시스템 신뢰도 기반 최적설계 알고리즘을 제안하였다. 신뢰도 기반 최적설계에 효과적으로 적용된 성능치 접근법은 직접적으로 신뢰도 지수 및 파괴확률을 산정할 수 없어 시스템 신뢰도 기반 최적설계에는 적용할 수 없는 단점이 있다. 이러한 단점을 극복하기 위해서 시스템 신뢰도 기반 최적설계 알고리즘을 요소 신뢰도 해석만을 수행하는 신뢰도 기반 최적설계 부분과 시스템 신뢰도 해석만을 수행하는 신뢰도 기반 최적설계 부분으로 나누어, 요소 신뢰도 해석만을 수행하는 신뢰도 기반 최적설계에 성능치 접근법을 적용하였다. 시스템 신뢰도 지수가 목표 시스템 신뢰도 지수를 만족할 때까지 각 요소 한계상태에 대한 목표 신뢰도 지수를 변경하면서 신뢰도 기반 최적설계를 수행하였다. 수학적 문제 및 트러스 문제에 대하여 제안된 방법을 적용한 결과, 수렴성 및 효율성 측면에서 우수한 성능을 보여줌을 확인하였다.
건설산업은 생산성, 인력, 산업재해 측면에서 어려운 과제에 직면해 있다. 4차 산업혁명과 함께 다양한 첨단기술이 대두되면서, 건설분야에서는 이런 문제들을 첨단기술을 활용해 해결하려 노력하고 있다. 그 일환으로 다수 및 다종의 건설장비가 투입되는 토공현장에서 생산성과 안전성을 높이기 위한 건설장비 관제시스템을 개발하고 있는 중이다. 건설장비 관제시스템은 건설장비의 이동경로를 최적화해 생산성을 높이는 기능이 필수이다. 트럭의 현장 내 이동경로를 최적화하려면, 가설도로 위치를 최적화해야만 한다. 하지만 현재 가설도로의 품질에 관한 사항만 규정되어 있을 뿐, 효율적인 방식으로 가설도로의 위치를 결정하는 정형화된 프로세스는 없는 상황이다. 이에 본 논문에서는 현장조사와 면담/설문조사를 통해 가설도로의 위치결정과 관련된 요소 및 그 중요도를 파악한 뒤 이를 기반으로 가설도로의 위치 결정을 위한 방법론을 제시하였다. 이후 사례연구를 통해 해당 방법론이 토공작업의 생산성 향상에 도움이 됨을 확인하였다.
광학 문자 인식(OCR)은 텍스트를 포함한 이미지에서 텍스트 영역을 인식하고 이로부터 텍스트를 추출하는 기술이다. 전체 텍스트 데이터 중 상당히 많은 텍스트 정보가 이미지에 포함되어 있기 때문에 OCR은 데이터 분석 분야에 있어 중요한 전처리 단계를 담당한다. 대부분의 OCR 엔진이, 흰 바탕의 검정 글씨의 단순한 형태를 가진 이미지와 같은, 텍스트와 배경의 구분이 뚜렷한 저 복잡도 이미지에 대해서는 높은 인식률을 보이는 반면, 텍스트와 배경의 구분이 뚜렷하지 않은 고 복잡도 이미지에 대해서는 저조한 인식률을 보이기 때문에, 인식률 개선을 위해 입력 이미지를 OCR 엔진이 처리하기 용이한 이미지로 변형하는 전처리 작업이 필요하게 된다. 따라서 본 논문에서는 OCR 엔진의 정확성 증대를 위해 텍스트 라인별로 이미지를 분리하고, 영상처리 기법 기반의 CLAHE 모듈과 Two-step 모듈을 병렬적으로 수행하여 텍스트와 배경 영역을 효율적으로 분리한 후 텍스트를 인식한다. 이어서 두 모듈의 결과 텍스트에 대하여 N-gram방법과 Hunspell 사전을 결합한 알고리즘으로 인식률을 비교하여 가장 높은 인식률의 결과 텍스트를 최종 결과물로 선정하는 방법론을 제안한다. 대표적인 OCR 엔진인 Tesseract와 Abbyy와의 다양한 비교 실험을 통해 본 연구에서 제안하는 모듈이 복잡한 배경을 가진 이미지에서 가장 정확한 텍스트 인식률을 보임을 보였다.
다양한 산업에 영향을 미치고 있는 소프트웨어의 규모와 복잡도가 높아지면서 소프트웨어 아키텍처의 역할이 매우 중요해지고 있다. 소프트웨어 아키텍트는 이러한 아키텍처를 설계할 때 종종 경험적 직관에 의존한다. 그럼에도 아키텍처 설계에 관한 방법론이 다양하게 연구되고 있으나, 시스템에 여러 아키텍처 패턴(architectural pattern)을 적용하는 구체적인 방법이나 적용 순서에 따른 효과에 관해서는 다루고 있지 않다. 본 연구에서는 먼저, 같은 아키텍처 패턴 세트(set)를 동일 시스템에 적용할 때, 적용 순서에 따른 아키텍처 설계 결과의 상이성에 관해 설명한다. 이러한 현상적 논리를 바탕으로 아키텍처 패턴 적용이 필요한 요구사항들을 사전에 식별하고, 적용할 패턴을 분류하는 방안을 제시한다. 또한 분류한 패턴들을 효율적으로 적용하기 위해 적용 순서를 정할 수 있도록 요구사항의 우선순위를 정하는 절차를 제안하며 사례연구를 통해 아키텍처 패턴 유형을 기반으로 요구사항을 우선순위화하는 것이 품질 속성 측면에서 효율적인 소프트웨어 아키텍처 설계에 도움이 됨을 보인다.
2000년대 이전부터 북미 유럽의 선진국을 중심으로 특정 기업이나 사업(프로젝트)에 관한 가치를 평가하는 사례는 있어 왔으나, 개별 기술(특허)의 경제적 가치를 산정하는 체계나 방법론은 국내를 중심으로 최근 들어 활성화되어 왔다. 이러한 기술가치평가 분야는 기술이전(거래), 현물출자, 사업타당성 분석, 투자유치, 세무/소송 등의 다양한 용도로 활용되고 있다. 물론 기술보증기금의 KTRS, 발명진흥회의 SMART 3.1과 같이, 평가대상기술에 대한 기술력(등급) 평가 혹은 특허등급평가를 정성적으로 수행하는 온라인 시스템은 존재해 왔으나, 대상기술의 정량적인 가치금액까지 산출해 주는 웹기반 지능형 기술가치평가 시스템은 한국과학기술정보연구원(KISTI)에 의해 유일하게 개발 및 공식 오픈되어 확산 활용되고 있다. 본 고에서는 KISTI에서 개발 운영중인 웹기반 'STAR-Value' 시스템을 중심으로, 탑재된 방법론 및 평가모델의 유형, 이를 지원하는 참조정보 및 데이터베이스(D/B)가 어떻게 연계 활용되는지를 소개한다. 특히 미래에 발생할 경제적 수익을 추정하여 현재가치화하는 소득접근법 기반의 대표 모델인 현금흐름할인(DCF) 모델과 특정 로열티율을 기반으로 로열티수입료의 현재가치를 기술료 대가로 산정하는 로열티절감모델을 포함한 6개 모델, 그리고 관련 지원정보(기술수명, 기업(업종)재무정보, 할인율, 산업기술요소 등)의 데이터 기반 연계 방식에 대해 살펴본다. STAR-Value 시스템은 평가대상기술에 대한 국제특허분류(IPC) 혹은 한국표준산업분류(KSIC) 등의 분류 정보로부터 기술순환주기(TCT) 지수, 유사업종(혹은 유사기업)의 매출액 성장률 및 수익성 데이터, 업종별 가중평균자본비용(WACC) 및 산업기술요소 지수 등 메타데이터값을 자동적으로 불러오고 여기에 조정요인을 반영하여 기술가치의 산출결과가 높은 신뢰성 및 객관성을 가지도록 한다. 나아가 대상기술의 잠재적 시장규모와 해당 사업화주체의 시장점유율에 대한 정보까지 보유 재무데이터 기반으로 참조값을 제시하거나 기존에 완료된 평가사례 축적 기반으로 업종별 유사 기술의 가치범위값을 제시해 준다면, 본 시스템이 보다 지능형으로 지원 모듈을 연계 활용하고 실시간으로 손쉽게 고(高)정확도의 기술가치범위를 제시해 줄 수 있을 것으로 기대된다. 본 고에서는 웹기반 STAR-Value 시스템이 참조데이터 기반으로 지능형 연계를 수행하도록 해주는 모형선택 가이드라인 지원기능, 기술가치범위 추론 지원기능, 유사기업 선정 기반의 시장점유율 산정 지원기능의 내부 로직 구성을 설명한다. 상기 지원기능을 통해 비전문가(또는 초보자) 수준에서 최적의 평가모형 선택, 기술가치 범위 추론, 유사기업 선택 및 시장점유율 산정에 대한 정보지원이 데이터 사이언스 및 기계학습 기반으로 수행될 수 있다. 본 연구는 기술가치평가 분야의 이론적 타당성을 평가실무에서 활용할 수 있는 평가모델 및 지원정보를 실제 탑재한 웹기반 시스템의 소개에 의미가 있으며, 추가적으로 보다 객관적이고 손쉬운 지능형 지원시스템의 활용성을 높임으로써, 앞으로 기술사업화의 제 분야에서 다양하게 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 전 세계적으로 빅데이터, AI, IoT, 자율주행, 디지털트윈 등 스마트시티 솔루션이 발달하면서 다양한 스마트기기와 SNS가 확산하고 사람들이 도처에 남긴 행적이 기록되면서 규모를 가늠할 수 없을 정도로 많은 정보와 데이터가 생산되는 '빅데이터' 환경을 활용한 스마트시티 구축이 활발하게 진행 중이다. 본 연구의 목적은 4차 산업혁명에 따른 지속가능한 스마트시티의 도시정보·대중교통 접근성에 있어 시민의 교통 편의성 향상 및 효율적인 정책수립을 위해 빅데이터 기반의 객관적이고 체계적인 분석 모델을 개발하고, 지속가능한 도시의 공공·민간 DB를 활용한 빅데이터 기반 대중교통 접근성 및 정책관리 플랫폼 구축의 방법론을 도출하는데 있다. 이를 위해 광주광역시를 대상으로 상세생활권을 구분하고 기초 생활편의시설 접근성 및 빅데이터 기반 대중교통 시스템을 분석하였다. 그 결과, 1) 대중교통 네트워크 평가를 위한 빅데이터 활용, 2) 빅데이터 기반의 교통 수단/서비스 의사결정지원, 3) 도심 교통 네트워크 모니터링 서비스 제공, 4) 주차수요 발생원 분석 및 개선방안 제공과 같은 빅데이터 기반 도시정보·대중교통 접근성 플랫폼 구축을 제안하였다.
영양은 모든 생명활동의 근본이며, 생물의 진화적 적응도를 결정하는 가장 중요한 요인이다. 곤충영양학은 곤충생리학의 전통적인 연구영역이며, 최근 산업곤충의 대량사육 필요성이 증가함에 따라 그 중요성이 부각되고 있다. 이러한 중요성에도 불구하고, 곤충의 영양현상을 정확히 이해하기란 어려운데, 이는 영양의 다변량적 특성, 영양소 간의 교호작용 등으로 설명되는 영양적 복잡성에 기인한다. 영양기하학(Nutritional Geometry)은 이러한 난점을 극복하기 위해 고안된 통합적이고 다차원적인 분석모형으로서, 최근 곤충영양학이 급격하게 발전할 수 있는 이론적 및 실험적 기반을 제공하였다. 본 종설은 영양기하학의 기본개념을 소개하고, 이러한 방법론이 어떻게 최근 곤충영양학의 급속한 학문적 진보를 가능케 하였는지, 그리고 영양이 어떻게 생리학, 생태학, 진화생물학을 통합하는 구심점이 될 수 있었는지를, 최신 연구사례를 중심으로 살펴볼 것이다. 또한 본 종설은 향후 영양기하학을 적용함으로써 발전할 가능성이 높은 연구분야를 고찰할 것이다.
최근 산업 및 연구 단체에서 이동 애드혹 망에 대한 관심이 높아지고 있다. 지금까지의 연구들은 하위 계층에 초점을 맞추고 있었던 것에 반해, 본 논문에서는 이틀 연구의 결과로 형성된 이동 애드혹망을 실제로 이용하기 위한 응용의 하나로 효율적인 서비스 검색 방법을 제시한다. 통신 오버헤드 측면에서 서비스 검색을 효율적으로 하기 위하여 피어 투 피어(P2P) 오버레이 네트위크에서 사용되는 분산 해쉬 테이블 시스템을 이용한다. 그러나 오버레이 네트워크는 물리적 네트워크 토폴로지와 독립적이기 때문에 기존의 유선망에서 사용되던 토폴로지 기반 메커니즘들은 노드들의 이동이 잦아 물리적 토폴로지가 수시로 바뀌는 이동 애드혹 망에 부적합하다. 본 논문에서는 오버레이 네트워크에서 라우팅의 비효율성을 극복하기 위한 근접성 기반 오버레이 네트워크 라우팅 기법을 제안한다. 근접성 기반 오버레이 네트워크 라우팅 기법에서, 각 노드는 1홉 브로드캐스팅을 통해 물리적으로 가까운 노드의 정보를 모으고, 이론 이용하여 논리적으로 목적지에 가까운 노드론 선택하여 메시지를 전송한다. 이러한 방식으로 메시지를 전송할 경우, 분산 해쉬 테이블 시스템과 같이 낮은 오버헤드를 유지하면서 플러딩 기반 기법과 비슷한 정도로 물리적인 홉 수를 줄일 수 있고, 노드들의 이동성이 있는 환경에서도 좋은 성능을 나타낸다는 것을 ns-2 시뮬레이션을 통해 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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