지금까지 기업의 신기술 채택에 관한 연구는 주로 Rank, Epidemic 등으로 대표되는 개별적인 요인을 중심으로 수행되어 왔다. 하지만, 기술 채택은 복잡한 과정을 통해 이루어지기 때문에 개별 요인보다 다양한 요인들이 통합된 모형을 필요로 한다. 이를 위해 에너지관리공단의 온실가스 감축수단 조사사업의 설문조사 데이터를 이용하여, 온실가스 배출량이 가장 큰 발전산업을 중심으로 로짓, 프로빗 모형을 통해 기술 채택 요인에 따른 기술 혁신의 확산을 예측하였다. 그 결과, 기업의 측면에서 기업의 매출액, 목표회수기간, 기술의 인지 여부 등이 유의했고, 기술의 측면에서 기술의 초기비용은 유의했지만 본 연구에서 특별히 관심을 갖고 지켜봤던 이산화탄소 저감률은 유의하지 않았다. 이를 통해서 어떤 기업이 신기술을 더 빨리 채택할 것이며, 어떤 기술이 더 빨리 채택될 것인가를 예측할 수 있었다.
VVC(Versatile Video Coding)는 ISO/IEC MPEG과 ITU-T VCEG으로 구성된 JVET(Joint Video Experts Team)에서 개발 중인 새로운 비디오 압축 표준 기술로 HEVC 대비 2배 압축률을 목표로 다양한 기술들이 채택되었다. 본 고에서는 VVC에 채택된 부호화 기술들 가운데 화면간 예측 기술에 대해 설명하고자 한다. VVC는 기존 부호화 표준인 HEVC의 화면간 예측 기술을 확장하고, 복호 과정에서의 움직임 벡터 탐색 및 계산 과정을 통해 전송받은 움직임 벡터를 보정하는 디코더 기반 움직임 벡터 보정 기술들을 채택하였다. 추가로, 확대, 축소, 회전 등과 같은 움직임을 예측할 수 있는 affine 움직임 모델 기반 움직임 예측 기술인 AFFINE 기반 움직임 벡터 예측 기술을 채택하였다. 이러한 기술들의 채택을 통해 VVC는 화면간 예측 정확도를 개선하였다.
본 연구는 객체지향 기술채택에 영향을 미치는 요인을 조사했다. 한가지의 중요한 연구 의문을 제시했다: 무엇이 객체지향 기술의 채택에 중요하게 영향을 미치는가? 본 연구는 객체지향 기술의 실제 사용정도에 영향을 주는 독립변수를 연구했다. 그 독립변수는 다음과 같은 세 가지 범주로 분류된다: (1) 개인적 요인: 구조지향 방법론을 사용한 경험, 새로운 기술에 대한 개방 정도: (2) 관리적 요인: 경영층의 지원 정도, 훈련, (3) 조직적/환경 요인: 부서와 조직에 있는 정보시스템 전문가의 수, 기술 챔피언에 대한 접근 용이성, 객체지향 기술을 지원하는 소프트웨어 및 하드웨어 환경. 설문지를 이용하여 위에서 언급된 독립변수들이 하나의 독립변수, 즉 객체지향 기술의 실제 사용정도에 미치는 영향을 조사하였다. 그 구조화된 설문지가 미국에 있는 DPMA(Data Processing Management Association)에 소속된 정보시스템 전문가에게 돌려졌다. 본 연구는 기존의 연구 결과와 일치하는 중요한 내용을 보여 주었다. 새로운 기술에 대한 개인의 개방성, 경영층의 지원정도, 훈련, 그리고 하드웨어 및 소프트웨어 환경은 객체지향 기술의 사용과 밀접한 관련이 있었다. 본 연구는 또 조직에서의 객체지향기술의 초기 채택을 이해하는 실증적인 근거를 제시하였다.
JVET(Joint Video Experts Team)에서 새로운 비디오 압축 표준으로 진행 중인 VVC(Versatile Video Coding)에서는 HEVC(High Efficiency Video Coding)의 기술을 근간으로 부호화 효율을 높일 수 있는 다양한 새로운 기술들을 채택하고 있다. 인루프 필터(In-Loop Filter)는 복원영상의 화질을 향상시키기 위한 기술로 주관적 화질 개선뿐만 아니라 부호화 효율을 향상시키는 기술로 기존 HEVC의 확장 기술 및 새로운 인루프 필터 기술을 채택하고 있다. 본 고에서는 VVC의 CD에 채택되어 있는 인루프 필터 기술들을 소개한다. 인루프 필터 기술은 HEVC에 채택되어 있는 디블록킹 필터(Deblocking Filter: DF)와 SAO(Sample Adaptive Offset), 새로이 추가된 ALF(Adaptive Loop Filter)의 3가지의 필터와 LMCS(Luma Mapping with Chroma Scaling) 기술을 포함하고 있다. 이들 인루프 필터 기술은 주관적 화질 개선과 부호화 효율을 크게 개선하고 있으며, 2020년 7월 FDIS(Final Draft International Standard) 완료를 앞두고 인루프 필터링의 다양화로 인한 성능과 복잡도를 고려한 간소화 및 병렬처리 등의 고속화에 대한 표준화가 지속적으로 이루어질 전망이다.
e-learning은 오프라인 교육에 비해 시간과 공간의 제한을 받지 않고, 반복학습이 가능하며, 비용이 저렴하다. 그러나 이러한 장점에도 불구하고 1990년대 말 도입되어 6년 이상 경과되었으나 아직 널리 보급되지 않고 있다. 본 연구에서는 e-learning이 갖는 다양한 장점에도 불구하고 왜 채택이 저조한가에 대한 원인을 찾고, 보급을 확산시킬 방안을 찾는데 목적이 있다. 이를 위해 e-learning 채택에 대한 선행연구를 검토하고 e-learning 채택자와 미채택자에 대한 인터뷰를 수행하였다. 결과적으로 유용성, 지속성: 재미, 반복성, 비용, 접근성, 학습동기, 즉시성 요인이 e-learning 채택에 영향을 미친다는 연구모델을 도출하였다 여기서 비용과 접근성은 기존 선행연구들과 반대의 가설을 제시하였다. 즉, e-learning은 오프라인에 비해 비용이 저렴하기 때문에 그리고 반복해서 학습할 수 있기 때문에 학습을 미루게 되어 오히려 채택을 저해한다는 것이다. 다중회귀분석을 통해 검증한 결과 즉시성은 채택되지 않았고, 비용이 저렴하기 때문에 그리고 반복해서 학습할 수 있기 때문에 e-learning을 채택하게 된다고 나타나, 본 연구의 가설은 성립되지 않고 기존 연구가설이 타당한 것으로 나타났다. 본 연구의 대상이 e-learning을 사용해본 경험이 비교적 많지 않은 사람을 대상으로 하였기 때문에 나타난 결과라 생각된다. 향후 e-learning을 6개월 이상 사용해본 사람들을 대상으로 연구해 볼 필요가 있다고 생각된다.
비트코인(Bitcoin)으로 대표되는 암호화폐(cryptocurrency)는 초기에는 일반의 관심을 거의 받지 못하였으나 최근 미래가치를 인정받으면서 세계적인 암호화폐 투자현상을 불러일으켰다. 암호화폐의 미래가치는 바로 블록체인(Blockchain)기술 때문이다. 본 연구는 물류기업이 블록체인기술을 채택함에 있어 어떠한 요인들이 영향을 미치는가를 파악하는 것을 연구목적으로 하고 있다. TOE 프레임을 바탕으로 본 연구에서는 블록체인기술 채택요인으로 기대이익, 조직준비성, 기술호환성, 경쟁압력을 제시하였다. 그리고 이러한 채택요인들이 물류기업의 채택의도에 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. 한국의 물류기업을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 수집된 자료를 분석한 결과를 보면 기대이익, 조직준비성, 기술호환성, 경쟁압력이 블록체인기술의 채택의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러나 그 중에서도 기대이익과 조직준비성이 채택의도에 가장 크게 영향을 미치는 것으로 나타났다.
최첨단 휴먼 시스템 인터페이스(Human System Interfaces, HSIs) 기술을 연구 분석하여 설계를 거쳐 채택하는 것이 원전 공학 기술의 중요한 요소 중 하나로 자리를 잡고 있다. 미국 아이다호 국립 에너지안보연구소의 Jacques Hugo와 David Gertman은 기술의 사용 환경, 기술 성숙도, 유용성, 인적 성과가 필요한 직무를 기반으로 한 이 새로운 기술이 원전업계가 선택해야 할 바람직한 방안이라고 제안하고 있다.
한국의 고속전철을 위하여 불란서, 독일, 일본 등 각국이 제안한 구동 시스템의 전력 변환 장치를 개괄적으로 살펴보았다. 고속전철 부분의 선발 주자인 불란서는 오래전에 동기 전동기 구동 시스템을 채택하였으나, 그 후 전력 변환 기술 및 전력용 변환소자의 발달로 인하여 후발 주자인 독일과 일본은 유도 전동기 시스템을 채택하였다. 이는 앞으로 고속전철 기술을 흡수하고 국산화함에 있어 구동 시스템 이외에 차량, 통신 분야 등 불란서 고속전철이 갖는 장점과 독일, 일본의 고속전철에서 채택하고 있는 유도 전동기 시스템과의 같이 전력전자의 발전에 따르는 전력 변환 장치를 포함한 새로운 구동 기술을 결합하도록 해야 함을 보여주고 있다.
인터넷은 학교 교육은 물론 기업의 교육을 변화시키고 있다. 인터넷을 학습에 활용하는 이러닝(electronic learning)은 1990년대 말에 도입되어 7년 이상 경과되었다. 이러닝은 오프라인교육(집체교육)에 비해 시간과 공간의 제약을 받지 않고 비용이 저렴하며 반복학습이 가능하다는 장점이 있다. 이러한 특성 때문에 이러닝은 지역간, 계층간 교육 불평등을 해소하면서 사회 구성원의 학습욕구를 충족시킬 수 있다. 이러닝은 평생교육의 일환으로 학교 교육은 물론 기업 교육과 사회 교육을 변화시키면서 점차 확산되고 있다. 지금까지 이러닝에 대해 연구된 논문들은 주로 이러닝을 사용하게 하는 주요 요인에 대해 초점이 맞춰져 있었다. 그러나 아쉽게도 이러닝은 초기에 기대했던 만큼 크게 확산되지는 않은 실정이다. 따라서 확산되지 않은 요인을 확인하고 이러닝 보급을 확산시킬 방안을 찾는 것이 매우 중요하게 부각되고 있다. 따라서 향후에는 이러닝에 대한 연구의 초점이 이러닝을 왜 채택하지 않고 있는가에 맞춰져야 한다. 이와 같은 연구의 필요성에 따라 본 연구에서는 이러닝을 왜 사용하지 않는가라는 기존의 입장과는 정반대의 관점에서 이러닝을 연구하였다. 본 연구에서 규명하고자 하는 주요 가설은 다음과 같다. 가설1: 이러닝 단점은 채택의도에 부의 영향을 미친다. 가설2-1: 이러닝장점은 채택의도에 정의 영향을 미친다. 가설2-2: 이러닝장점은 용이성을 통해 채택의도에 정의 영향을 미친다. 가설2-3: 이러닝장점은 유용성을 통해 채택의도에 정의 영향을 미친다. 가설3-1: 재미는 채택의도에 정의 영향을 미친다. 가설3-2: 재미는 유용성을 통해 채택의도에 정의 영향을 미친다. 가설3-3: 재미는 용이성을 통해 채택의도에 정의 영향을 미친다. 가설4: 유용성은 채택의도에 정의 영향을 미친다. 가설5: 용이성은 채택의도에 정의 영향을 미친다. 가설6: 용이성은 유용성에 정의 영향을 미친다. 본 연구의 대상은 자발적으로 이러닝을 채택할 수 있는 대학생을 대상으로 하였고, 설문 데이터 분석을 통한 실증연구를 수행하였다. 분석방법으로는 PLS 분석도구를 사용하였다. 분석결과 가설6을 제외하고는 모두 유용한 것으로 입증되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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