화장품용 펌프는 복합재질의 내부 부품들과 복잡한 구조로 인하여 소비자들이 재질별로 분리 배출할 수 없는 구조를 이루고 있으며, 특히 금속 스프링을 사용하고 있어 재활용률이 현저히 떨어졌다. 하지만 최근 국내·외에서 환경오염으로 인한 다양한 규제 및 소비자의 인식 변화로 친환경적인 제품의 수요도 급격히 증가하고 있으며, 이에 따라 화장품 업계에서도 재활용률을 높이기 위해 다양한 시도가 진행되고 있다. 또한 아직 국내·외 플라스틱 화장품 용기의 재활용률이 20% 내외로 낮은 상황에서 친환경 화장품 용기 세계시장 선점과 국내 포장산업 활성화를 위해서는 기술적 차별화와 동시에 선진기업 수준의 품질 성능을 갖춘 화장품용 고성능 펌프의 개발이 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 단일재질(PP)로 구성된 0.2 ml 고성능 펌프를 개발하였으며, 실험을 통해 감압 시 내용물의 누수와 용기 변형이 없으며, 누름강도 14.8~17.5N, 토출량 편차 2.3~8.8%, 초기 공타 4회로 기존 금속재 스프링을 사용한 복합소재펌프와 대등한 수준의 품질 성능을 확인할 수 있었다. 또한, 단일소재를 사용하였기 때문에, 향후 국내·외 친환경 화장품 용기 시장 점유율 확대와 함께 플라스틱 재활용률 향상에 기여할 것으로 기대된다.
체제안위를 우선으로 선택적 정보화를 추진해온 북한에서 변화가 발생하고 있다. 북한은 지난 십수 년에 걸쳐 기지국 증설, 스마트폰의 자체 제작, 실생활에 유용한 어플리케이션 개발을 하며 이동통신 산업을 발전시키고 있다. 최근에는 5G 기술 도입을 국책과제로 선정하여 국가 경제발전의 기간 산업으로 육성하고 있다. 기술의 고도화가 필요한 북한과 성장 정체를 해결해야 하는 한국의 이동통신 기업들의 Needs가 부합하는 시점이다. 본 논문은 4차 산업혁명과 그 핵심기술인 5G의 태동기에 남북한의 이동통신 사업자 간 협력 시나리오를 도출하는 데 목적이 있다. 또한 시의성 있게 북한을 글로벌가치사슬(GVC: Global Value Chain)에 포지셔닝 시키는 제안을 하는데 있다. 이동통신은 남북한의 교류 협력을 매개하고 수많은 파생 산업을 유발하고 고용을 창출하여 남북 경제협력의 시너지를 창출할 수 있는 대규모 산업이다. 북한과의 이동통신 협력은 한반도의 경제적 번영에 기여할 수 있는 효과적인 협력 아이템이 될 것이다.
고객의 구매 의사결정에 영향을 주는 온라인 리뷰의 부적절한 조작을 통해 이익을 얻고자 하는 기업 또는 온라인 판매자들 때문에, 리뷰의 신뢰성은 온라인 거래에서 매우 중요한 이슈가 되었다. 온라인 쇼핑몰 등에서 온라인 리뷰에 대한 소비자들의 의존도가 높아짐에 따라 많은 연구들이 조작된 리뷰를 탐지하는 방법에 개발하고자 하였다. 기존의 연구들은 온라인 리뷰를 기반으로 정상 리뷰와 조작된 리뷰를 대상으로 기계학습으로 이용함으로써 조작된 리뷰를 탐지하는 모형을 제시하였다. 기계학습은 데이터를 이용하여 이진분류 문제에서 탁월한 성능을 보여왔으나, 학습에 충분한 데이터를 확보할 수 있는 환경에서만 이러한 성능을 기대할 수 있었다. 조작된 리뷰는 학습용으로 사용할 수 있는 데이터가 충분하지 못하며, 이는 기계학습이 충분한 학습을 할 수 없다는 치명적 약점으로 내포하게 된다. 본 연구에서는 기계학습이 불균형 데이터 셋으로 인한 학습의 저하를 방지할 수 있는 방안으로 부족한 조작된 리뷰를 인공지능을 이용하여 생성하고 이를 기반으로 균형된 데이터 셋에서 기계학습을 학습하여 조작된 리뷰를 탐지하는 방안을 제시하였다. 파인 튜닝된 GPT-3는 초거대 인공지능으로 온라인 플랫폼의 리뷰를 생성하여 데이터 불균형 문제를 해결하는 오버샘플링 접근방법으로 사용되었다. GPT-3로 생성한 온라인 리뷰는 기존 리뷰를 기반으로 인공지능이 작성한 리뷰로써, 본 연구에서 사용된 로짓, 의사결정나무, 인공신경망의 성능을 개선시키는 것을 SMOTE와 단순 오버샘플링과 비교하여 실증분석을 통해서 확인하였다.
본 연구는 인공지능 서비스과정에서 개인정보를 포함한 데이터가 처리되고 있고, 그 과정에서 발생 가능한 개인정보 침해사고를 방지하기 위한 해결방안으로 개인정보 침해요인에 대응하는 위기관리 컴플라이언스를 마련하고자 한다. 이를 위해 먼저, 문헌조사 및 전문가 Delphi를 거쳐 처리과정을 범주화를 하였는데, 인공지능서비스 제공과정을 서비스기획·데이터 설계 및 수집과정, 데이터 전처리 및 정제과정, 알고리즘 개발 및 활용과정으로 구분하고, 3개 과정을 9단계의 개인정보처리단계로 다시 세분화하여 개인정보 침해요인을 구성하였다. 둘째, 조사한 개인정보 침해요인을 전문가 대상의 FGI, Delphi 등을 통해 선정하였다. 셋째, 각 개인정보 침해요인에 대한 심각도 및 발생가능성에 대해 전문가대상으로 설문조사하였으며, 94명의 응답결과에 대해 타당성 및 적정성을 검증하였다. 넷째, 인공지능 서비스에서의 개인정보 침해요인에 대한 적절한 위기관리 컴플라이언스를 제시하기 위해, 개인정보의 자산가치, 개인정보 침해요인, 개인정보침해사고 발생가능성을 활용하여 개인정보 침해위험도 산정방식을 마련하였으며, 이를 통해 점수등급에 따라 위험정도에 따른 개인정보 침해사고 대응방안을 제시하였다.
본 연구는 코로나19 시기에 SNS 감사일기프로그램이 의료기관 종사자의 감사성향, 직무만족과 삶의 만족에 미치는 효과를 확인하기 위하여 시도되었다. 실험군 28명, 대조군 30명 총 58명을 연구 대상으로 한 비동등성 대조군 전후설계 유사실험 연구이다. 데이터는 2020년 6월 3일부터 8월 10일까지 수집하였으며 실험처치는 8주간 5회/주 수행되었고 SPSS Win 18.0을 사용하여 분석하였다. SNS 감사일기프로그램 실시 후 실험군이 대조군보다 감사성향 정도는 증가하였지만 직무만족과 삶의 만족에서는 통계적으로 유의한 차이가 없었다. 이러한 연구결과는 코로나19 시기에 SNS 감사일기 프로그램이 의료기관 종사자의 감사성향을 증가시키는 효과적인 중재로 활용될 수 있으며 심리적 건강관리를 위한 좋은 해결방안이 될 수 있음을 시사한다.
과거 산업화 이후 자동차 산업은 내연기관 중심의 지속적인 성장을 하였으나, 최근 4차 산업혁명으로 큰 변화를 맞이하고 있다. 대다수의 기업들이 전기 자동차, 자율주행으로의 전환을 준비하고 있으며, 현시점에서 국내와 국외의 미래 자동차 연구동향을 비교 분석할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 미래 자동차 트렌드를 대표하는 CASE(Connectivity, Autonomous, Sharing, Electrification)와 관련된 키워드가 포함된 국내 4,002건, 국외 68,372건 논문을 수집하여 LDA 알고리즘 기반의 토픽모델링을 수행하였으며, 국내외 미래 자동차 연구동향을 비교 분석하여 정책적 시사점을 제시하였다. 분석 결과 국내의 경우 교통 인프라, 도시 내 교통효율, 교통정책 등과 같은 거시적인 측면에서의 연구가 주를 이루는 것으로 나타났으며, 국외는 객체인식, 사물인터넷, 전기자동차 소음 등의 차량기술과 관련된 연구가 활성화되고 있음을 확인할 수 있었다. 이를 통해 국내 공유자동차 부문에 있어 MaaS(Mobility-as-a-Service)와 관련한 정부의 기술지원이 필요하고 교통수단별 데이터 개방 필요성 등에 대하여 제시하였고, 이러한 분석결과는 미래 자동차 산업을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
대용량의 코퍼스로 학습한 사전학습 언어모델이 다양한 자연어처리 태스크에서 성능 향상에 도움을 주는 것은 많은 연구를 통해 증명되었다. 하지만 자원이 부족한 언어 환경에서 사전학습 언어모델 학습을 위한 대용량의 코퍼스를 구축하는데는 한계가 있다. 이러한 한계를 극복할 수 있는 Cross-lingual Post-Training (XPT) 방법론을 사용하여 비교적 자원이 부족한 한국어에서 해당 방법론의 효율성을 분석한다. XPT 방법론은 자원이 풍부한 영어의 사전학습 언어모델의 파라미터를 필요에 따라 선택적으로 재활용하여 사용하며 두 언어 사이의 관계를 학습하기 위해 적응계층을 사용한다. 이를 통해 관계추출 태스크에서 적은 양의 목표 언어 데이터셋만으로도 원시언어의 사전학습 모델보다 우수한 성능을 보이는 것을 확인한다. 더불어, 국내외 학계와 기업에서 공개한 한국어 사전학습 언어모델 및 한국어 multilingual 사전학습 모델에 대한 조사를 통해 각 모델의 특징을 분석한다
외상 거래는 고객의 수요를 증대시킬 목적으로 공급자가 경쟁 업체와의 가격 차별화 수단의 하나로 활용되어진다. 특히 공급자(Supplier), 중간유통자(Retailer) 그리고 고객(Customer)으로 구성되는 2 단계 공급사슬의 경우 공급자로부터 허용되는 상품 대금의 지불 유예는 중간유통자의 재고투자비용을 줄이는 수단이 되고, 중간유통자는 줄어든 재고 투자비용의 절감으로부터 최종 고객의 수요 증대를 기대하면서 판매 가격을 할인 할 수 있는 여지를 갖게 된다. 이와 같이 외상을 통한 지불 유예가 고객의 수요 증대를 목적으로 경쟁 기업과의 차별화 방안으로 제공되어 진다는 면에서 보면 외상 거래 기간은 거래량에 따라 차등적으로 허용되는 것이 좀 더 일반적일 수 있다. 퇴화성 제품의 경우 주문량에 따라 주어지는 외상 거래 기간은 중간유통자의 주문량에 긍정적인 요인이 되지만 제품의 퇴화는 주문량의 증가에 부정적인 요인이 될 수 있어 중간유통자의 재고정책 결정에는 두 요인의 절충이 필요하고, 특히 퇴화율은 중간유통자의 재고정책 결정에 중요한 역할을 하게 된다. 본 연구에서는 주문량에 따라 종속적으로 외상 거래기간이 허용되는 상황 하에서 퇴화율이 중간유통자의 재고정책에 미치는 영향을 분석하고자 한다.
자율주행 차량의 개발은 현재 각종 기업체와 연구소에서 활발하게 이뤄지고 있다. 특정 산업뿐만 아니라 일상생활 속 상용화에 대한 기대감 역시 높아진 상태이다. 자율주행 차량을 위한 시뮬레이터는 안정성 및 비용을 고려했을 때, 알고리즘 개발 및 수행에 있어서 필수 요소이다. 이러한 필요 속에서 다양한 시뮬레이터 및 시뮬레이터용 플랫폼들이 등장하고 있지만, 현실 세계의 다양한 기상 환경 요소를 반영한 시뮬레이션에 대한 연구는 아직 미흡한 편이다. 본 논문은 기상 환경을 고려할 수 있는 자율주행 차량용 교통 시뮬레이션을 제안하였다. 설정할 수 있는 기상 환경을 크게 4가지로 분류하였고, 이를 적용할 수 있는 개선된 충돌 방지 알고리즘을 제시한다. 시뮬레이션 개발은 자율주행을 위한 개발 도구 CARLA의 Python API를 통해 이루어졌고, 기존 충돌 알고리즘과의 수행 결과를 비교하였다. 이를 통해 실생활의 다양한 기상 환경 요소를 반영할 수 있는 고도화된 자율주행 차량용 시뮬레이션 개발을 위한 개선점을 제안하고자 하였다.
기업환경이 불확실해지고 복잡화되고 있는 상황에서 구성원들의 협력적이고 긍정적인 상호작용을 이끌어갈 리더십이 필수적이다. 즉, 구성원들이 자발적 리더십을 통해 의견을 공유하고 업무를 진행할 경우 불확실한 도전에 보다 효과적으로 대응하고, 목표하는 경영성과에 가까워진다. 따라서 본 연구에서는 최근에 이슈가 되고 있는 공유리더십의 중요성을 밝히고자 한다. 공유리더십이 팀효능감과 팀조직시민행동, 이직의도에 미치는 영향을 살펴보고자 한다. 부산 내 팀조직에서 근무하는 구성원을 대상으로 설문조사를 실시하였고 결과는 다음과 같다. 첫째, 공유리더십이 팀효능감에 미치는 영향은 각각 계획과 조직화 0.202(C.R.=2.853), 문제해결 0.463(C.R.=5.620), 지원과 배려 0.237(C.R.=3.326), 개발과 멘토링 0.366(C.R.=5.132)으로 설정된 가설과 같이 정(+)의 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 팀효능감이 팀조직시민행동과 이직의도에 미치는 영향은 각각 0.545(C.R.=5.895), -0.143(C.R.=-0.817)로 팀효능감은 팀조직시민행동에 정(+)의 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났지만 팀효능감은 이직의도에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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