대다수의 기업은 유무형의 자산을 보호하기 위한 방안으로, IT서비스망에 다양한 보안 장비를 구축하여 정보보호 모니터링을 수행하고 있다. 그러나 서비스 망 고도화 및 확장 과정에서 보안 장비 투자와 보호해야 할 자산이 증가하면서 전체 서비스망에 대한 공격 노출 모니터링이 어려워지는 한계가 발생하고 있다. 이에 대응하기 위한 방안으로 외부자의 공격과 장비 불법통신을 탐지할 수 있는 다양한 연구가 진행되었으나, 대규모 서비스망에 대한 효과적인 서비스 포트 오픈 감시 및 불법 통신 모니터링 체계 구축에 대한 연구는 미진한 편이다. 본 연구에서는 IT서비스망 전체 데이터 흐름의 관문이 되는 네트워크 백본장비의 'Netflow 통계 정보'를 분석하여, 대규모 투자 없이 광범위한 서비스망의 정보 유출 및 불법 통신 시도를 감시할 수 있는 프레임워크를 제안한다. 주요 연구 성과로는 Netflow 데이터에서 운영 장비의 텔넷 서비스 오픈 여부를 6개의 ML 머신러닝 알고리즘으로 판별하여 분류 정확도 F1-Score 94%의 높은 성능을 검증하였으며, 피해 장비의 불법 통신 이력을 연관하여 추적할 수 있는 모형을 제안하였다.
본 연구는 대학축제의 성과를 일상으로의 확대 가능성을 모색하는데 목적이 있다. 대학축제는 지금까지 구성원의 공동체 결집을 통해 대학문화 창조의 중추적 역할을 해왔다. 그러나 최근에 연예인 공연과 기업의 스폰서십 등 상업화에 대한 비판과 함께 대학축제의 기능회복에 대한 목소리가 높다. 대학축제는 일상의 대학생활이 만들어낸 텍스트이기 때문에 일상과 무관할 수 없으며 대학축제 역시 일상의 회복에 그 역할을 수행하여야 한다. Pine & Gilmore의 체험모델을 적용하여 양질의 대학축제 체험을 통해서 만족과 더 나가 일상과의 연결고리로서 교우관계를 개선한다는 것 그리고 학생들의 학교생활에 대한 참여정도 차이에 따라 축제체험 등이 차별적으로 나타난다는 것을 알아보고자 하였다. 대학축제 참가자 195명을 대상으로 자기기입식 설문조사를 진행하였으며 수집된 자료를 토대로 변수간의 관계를 알아보기 위한 회귀분석, 집단 간의 차이를 알아보기 위한 t검정을 실시하였다. 분석결과 대학축제체험은 축제만족에 유의한 영향을 주고(가설1), 축제만족은 재참가의도와 교우관계(가설2, 가설3)에 유의한 영향을 주었다. 또한 대학생활 참여정도가 높은 집단은 그러하지 못한 집단에 비하여 대학축제체험, 축제만족, 재참가의도, 교우관계에 있어 차이를 보여주었다(가설4). 이론적, 실무적 시사점 및 연구의 한계점은 연구 말미에 포함시켰다.
본 연구는 조직 구성원 개인의 메타인지가 구성원 민첩성에 긍정적인 영향을 미치는 유효성을 확인하고, 그러한 관계에서 구성원의 역할확장 자기효능감과 학습민첩성을 경유하는 직렬다중매개 효과를 통한 메커니즘을 규명하고자 하였다. 동일방법편의를 해결하고자 독립변수와 종속변수는 시차를 두고 측정하였고, 직급과 상사와 근무한 기간을 통제변수로 적용하여 변수 간의 관계를 명확하게 검증하고자 하였다. 가설의 검증에서는 300명 이상의 다양한 업종의 기업에 근무하는 직장인들로부터 수집한 478부의 설문지를 분석하였다. 연구결과 첫째, 메타인지는 구성원 민첩성에 유의한 정(+)의 영향을 미쳤다. 둘째, 역할확장 자기효능감은 메타인지와 구성원 민첩성의 관계를 정(+)적으로 매개하는 것으로 확인됐고 셋째, 학습민첩성은 메타인지와 구성원 민첩성을 정(+)으로 매개하는 것으로 나타났다. 넷째, 메타인지는 역할확장 자기효능감과 학습민첩성을 직렬 매개하여 구성원 민첩성에 대한 정(+)의 영향이 검증됐다. 또한 메타인지는 구성원 민첩성에 대한 직접효과 보다 역할확장 자기효능감과 학습민첩성을 경유할 때 구성원 민첩성에 대한 영향이 크게 확인되었다. 본 연구는 국내 경영학 분야에서는 실증 연구가 부족했던 메타인지에 대해 최근의 조직 이슈와 관련 있는 구성원 민첩성과 인과 관계를 실증함으로써 기존의 연구를 확장하는 데 의의가 있다. 이와 관련 이론적, 실무적 시사점을 제시하고 향후 연구에 대한 발전 방향을 제시하였다.
본 연구는 초대형선 도입으로 대형선 수리 수요가 증가하고 있으며, 해상 오염물질 규제강화로 스크러버와 선박평형수처리장치를 부착하는 선박개조 시장이 확대되고 있는 상황에서 우리나라 대형 수리조선소의 건립 필요성을 고찰하고, 수리조선소 경쟁력 결정요인들을 도출하여 경쟁력을 평가하였으며, 수리조선소 건립 운영의 경제적 타당성을 검증하였다. 수리조선소의 경쟁력 결정요인에 대한 AHP 분석결과, 수리조선소 경쟁력 결정요인의 중요도는 입출항 안전성, 수리기술력, 도크 및 안벽시설, 수리비용, 수리기간(납기준수), 수리 부품 조달 등의 순서로 나타나 해운선사 및 선박관리회사들은 수리조선소를 선택함에 있어서 수리조선 인프라와 수리기술 및 품질 등을 가장 중요하게 고려한다는 것을 알 수 있다. 향후 건립될 부산항 수리조선소의 경쟁력에 대한 AHP 분석에서는 이동 거리, 수리서비스 품질, 수리부품 조달과 입출항 안전성, 수리 기술력, 도크 및 안벽 시설, 수리기간(납기준수) 순으로 나타났다. 이는 부산항 입항 선박들이 기항 시에 바로 이용할 수 있으므로 이동거리 요인의 경쟁력이 가장 높으며, 해운기업들이 수리조선소를 결정함에 있어서 중요하게 판단하고 있는 경쟁력 요인 대부분에서 부산항 수리조선소의 경쟁력이 높다는 것을 나타낸다. 부산항 수리조선소의 건립 및 운영 타당성을 비용 편익 분석(cost-benefit analysis)한 결과, 순현재가치는 4,356억원, 내부수익률은 9.8%로 사회적 할인율(4.5%)보다 높으며, 비용 대비 편익 비(B/C)가 1.167로 높게 나타나 경제성 타당성(economic feasibility)이 있는 것으로 나타났다. 연구결과 부산항 수리조선소의 필요성과 경제적 타당성이 충분히 확보되고 있으며, 경쟁력에 대한 평가도 높게 나타나므로, 실무적 관점에서 본 연구는 부산항 수리조선소 건립의 논리적 타당성과 사업 추진의 이론적 기반을 제공할 수 있을 것이다.
국토교통부는 중소벤처 기업의 보유기술 및 공공기술 이전 및 사업화 지원을 위해 국토교통기술사업화지원사업을 추진하여 왔으며, 일몰제 적용에 따라 2022년부터는 후속 신규사업을 추진할 예정이다. 이러한 시점에서 후속 신규사업의 투자효과 제고 및 우수 연구기관 선정을 위해 사업목적에 맞는 타당한 평가지표 체계의 수립이 필요하다. 후속 신규사업의 평가 지표 체계는 선행사업의 사업목적 및 목표와 연계 되어야 하며, 연구성과 단절 등을 예방하기 위해 기존 평가항목 및 지표를 고려하는 것이 필요하다. 따라서 본 논문은 국토교통기술사업화지원사업 평가위원별 평가결과 데이터를 이용하여 계층적 군집분석을 통해 평가지표 체계를 다수의 시나리오로 설정하고, 구조방정식 모형 분석을 수행하였다. 시나리오 분석결과, 평가 지표 간 인과관계를 나타내는 각 경로의 측정효과와 평가항목에 미치는 평가지표별 효과를 고려하여 평가결과에 미치는 영향력이 가장 높은 시나리오를 개선방안으로 선택할 수 있었다.
그동안 상표정보 활용과 관련한 여러 연구가 진행되었고 상표정보가 비즈니스 트렌드를 볼 수 있는 좋은 데이터임을 증명하였다. 본 연구는 상표정보를 활용하여 코로나-19 전후의 트렌드 변화를 분석하고자 한다. 상표정보로 상품류, 유사군 코드, 지정상품정보를 활용하여 코로나-19 전후의 변화를 비교하고 통계적으로 유의미한 차이가 있는지 확인하였다. 활용한 상표정보 중에 코로나-19 전후로 지정상품명을 활용한 트렌드의 변화가 유의미한 차이를 나타냈다. 결과의 검증을 위해 코로나-19 전후의 지정상품명에 사용된 키워드의 변화를 구글 트렌드의 키워드의 검색 노출빈도와 비교하였다. 지정상품명칭에서 추출된 상위 8개 키워드 중 '온라인, 항균, 방역, 밀키트, 가상'의 구글 트렌드 검색 노출 빈도는 증가추세이고, '마스크, 비말' 은 증가추세는 아니지만, 코로나-19시점에 급격히 증가하였으며 코로나-19 이후에도 이전에 비해 높은 수준을 나타냈다. '무인' 의 노출 빈도는 코로나-19 전후로 큰 차이는 없지만 꾸준히 높은 수준을 유지하여 코로나 이전부터 관련 비즈니스가 활발하였으며, 대중의 관심이 높은 키워드로 해석할 수있다. 본 연구는 세가지 상표정보를 활용하여 비즈니스 트렌드에 활용 가능성이 있는 정보를 구체적으로 확인하였다 점에서 학문적 성과가 있다.
현대 대중음악의 뿌리는 블루스와 재즈 음악에서 발전 되어 왔다. 하지만 현재 다양한 멀티미디어 발달과 온라인 산업의 팽창으로 인해 이러한 전통적인 음악은 점차 대중들에게 외면되어지고 있다. 한 국가의 문화 척도를 가늠할 때 오로지 인기 있는 대중음악의 일부 장르만을 두고 그 가치를 평가하지는 않는다. 여러 선진 국가에서는 예술적인 가치를 가지고 있는 음악은 정부와 기업 등에서 보다 많은 저변 확대를 위해 지원하고 성장시키려고 노력하고 있으며 음악 산업 소비자들의 욕구를 충족시켜 주고 있다. 이러한 시기에 국내의 재즈 음악과 재즈 클럽은 댄스 음악, 록 음악과 발라드 음악으로 인하여 점차 그 설 자리를 잃어가고 있으며 단순히 시대의 흐름에서 소외되는 음악 장르가 아닌 우리가 발전시키고 제도적으로 키워나가야 하는 중요한 문화 예술의 한 부분임을 모두가 인식해야하며 보다 많은 방송 미디어에서 다루어 주고 대중에게 인지시켜야 한다. 본 논문은 소규모 시장이긴 하지만 한국 재즈 클럽 분석을 통해서 국내 재즈 음악의 발전과 재즈 클럽이 음악 산업의 한 부분으로서 자리매김할 수 있는 여러 요인들을 분석한다. 재즈 음악의 갖는 예술성과 대중성, 음악 교육 프로그램의 개발, 정부 주도의 공연 활성화, 방송 미디어의 재즈 음악 프로그램 운영과 차별화된 공연장 운영은 결국 많은 재즈 음악 애호가의 증가로 이어져 재즈 클럽의 발전으로 이어질 것이다. 또한 이러한 발전 방안을 통해 재즈 클럽이대중 문화 예술의 주요한 일부분으로 성공할 수 있기를 바란다.
본 연구 목적은 주요 항공사별 여객의 동향과 변동률을 도출하고 방향성과 동조화현상을 파악하는데 있다. 통계청 국가통계포럼에서 항공사별 자료를 수집하고 2011년 1월부터 2023년 11월까지 총 155개 월간자료를 활용하였다. 국내 대형항공사인 대한항공과 아시아나항공, 저비용항공사인 제주항공, 진에어, 티웨이 그리고 외국항공사를 대상으로 변동률을 산출하였다. 분석결과, 상관관계분석은 한국 총 여객에 대해 아시아나, 대한항공, 제주항공, 티웨이, 진에어, 외항사 순으로 높게 나타났다. 상승률은 티웨이, 진에어, 제주항공, 외항사, 아시아나, 대한항공 순으로 높게 나타났다. Scatter 분석에서 한국 총 여객에 대해 아시아나와 대한항공이 매우 강한 동조화현상을 보여주었고, 제주항공, 티웨이, 진에어, 외항사은 일정 수준 유사한 방향성을 보여주었다. Box-Box Plot 분석에서, 각 항공사는 코로나 19 발생으로 일시적인 급등락현상이 다수 발생하였던 것으로 보였다. 저비용항공사의 출현으로 승객 입장에서는 선택의 폭이 넓어지면서 서비스에 대한 기대감이 커질 것이고 그럴수록 항공사 간 경쟁이 높아질 것으로 보여 기업 발전을 위해 이를 만족시킬 수 있는 환경개선이 뒤따라야 할 것이다.
전체 결과의 80%가 전체 원인의 20%에 의해 일어난다는 파레토 법칙(Pareto principle)은 상위 20%의 핵심 고객에 대한 우선적인 마케팅을 비롯하여 기업 경영의 많은 부분에서 적용되어 왔다. 파레토 법칙과는 대조적으로, 80%의 사소한 다수가 20%의 핵심적인 소수보다 우월한 가치를 창출한다는 롱테일 법칙(Long Tail theory)은 ICT(Information and Communication Technology)의 발전과 함께 새로운 경영 패러다임으로 주목 받아오고 있다. 본 연구의 목적은 경영 현장에서 양대 흐름을 형성해온 이러한 법칙들이 변화무쌍한 글로벌 가상화 환경에서 기업의 핵심적인 성공 요인이라고 할 수 있는 가상 지식 협업에는 어떻게 관련되는지를 규명하는 것이다. 이를 위해, 대표적인 가상 지식 협업 커뮤니티인 위키피디아에서 품질 최상위 등급인 피쳐드 아티클(Featured Article) 레벨로 승급된 2,978개의 아티클에 대한 협업 행위를 분석하였다. 즉, 각 아티클 그룹에서 편집 횟수 기준 상위 20%에 속하는 참여자들의 총 편집 횟수가 전체 편집 횟수에서 차지하는 비율인 파레토 비율(Pareto ratio)이 지식 협업 효율성과 어떤 관계를 가지고 있는지를 도출하였다. 그리고, 이러한 연구를 편집 참여를 통한 지식 공유에 대한 전체적인 불평등 정도를 나타내는 지니 계수(Gini coefficient)의 영향 및 그룹의 작업 특성을 반영하도록 확장하였다. 결과적으로, 지식 공유의 파레토 비율과 지니 계수가 증가하면 지식 협업 효율성도 높아지지만, 이러한 변수들이 일정 수준 이상으로 증가하면 오히려 지식 협업 효율성이 낮아지는 역 U자(inverted U-shaped) 관계가 있음을 확인하였다. 그리고, 이러한 관계는 인지적 노력을 상대적으로 더 많이 요구하는 학문적인 특성의 작업에서 더 민감하게 작용하는 것으로 보인다.
2020년 8월 정부는 한국판 뉴딜을 뒷받침하기 위한 공공기관의 역할 강화방안으로서 각 공공기관별 역량을 바탕으로 5대 분야에 걸쳐 총 20가지 과제를 선정하였다. 빅데이터(Big Data), 인공지능 등을 활용하여 대국민 서비스를 제고하고 공공기관이 보유한 양질의 데이터를 개방하는 등의 다양한 정책을 통해 한국판 뉴딜(New Deal)의 성과를 조기에 창출하고 이를 극대화하기 위한 다양한 노력을 기울이고 있다. 그중에서 한국무역보험공사(KSURE)는 정책금융 공공기관으로 국내 수출기업들을 지원하기 위해 여러 제도를 운영하고 있는데 아직까지는 본 기관이 가지고 있는 빅데이터를 적극적으로 활용하지 못하고 있는 실정이다. 본 연구는 한국무역보험공사의 수출신용보증 사고 발생을 사전에 예측하고자 공사가 보유한 내부 데이터에 기계학습 모형을 적용하였고 해당 모형 간에 예측성과를 비교하였다. 예측 모형으로는 로지스틱(Logit) 회귀모형, 랜덤 포레스트(Random Forest), XGBoost, LightGBM, 심층신경망을 사용하였고, 평가 기준으로는 전체 표본의 예측 정확도 이외에도 표본별 사고 확률을 구간으로 나누어 높은 확률로 예측된 표본과 낮은 확률로 예측된 경우의 정확도를 서로 비교하였다. 각 모형별 전체 표본의 예측 정확도는 70% 내외로 나타났고 개별 표본을 사고 확률 구간별로 세부 분석한 결과 양 극단의 확률구간(0~20%, 80~100%)에서 90~100%의 예측 정확도를 보여 모형의 현실적 활용 가능성을 보여주었다. 제2종 오류의 중요성 및 전체적 예측 정확도를 종합적으로 고려할 경우, XGBoost와 심층신경망이 가장 우수한 모형으로 평가되었다. 랜덤포레스트와 LightGBM은 그 다음으로 우수하며, 로지스틱 회귀모형은 가장 낮은 성과를 보였다. 본 연구는 한국무역보험공사의 빅데이터를 기계학습모형으로 분석해 업무의 효율성을 높이는 사례로서 향후 기계학습 등을 활용하여 실무 현장에서 빅데이터 분석 및 활용이 활발해지기를 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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