• 산업융합연구
• /
• 제22권4호
• /
• pp.1-9
• /
• 2024

스마트 팩토리는 최신 정보통신기술과 제조공정이 결합된 생산시설로, 급속한 발전과 글로벌 제조업의 변화를 반영하고 있다. 로보틱스 및 자동화, 사물인터넷의 통합, 인공지능 융합기술을 활용하여 다양한 제조환경의 생산 효율성을 극대하고 있다. 하지만 스마트 팩토리 환경에서 다양한 공격기법으로 인해 보안위협 및 취약점이 발생하고 있다. 스마트 팩토리 환경에서 보안위협이 발생하면 금전적인 손해, 기업이미지하락, 인명피해가 발생하여 이에 따른 보안대응이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 스마트 팩토리 환경에서 안전한 통신을 수행하기 위한 보안 인증 메커니즘을 제안하였다. 제안한 인증 메커니즘에 대한 구성요소에서는 스마트 디바이스, 내부 운영관리 시스템, 인증 시스템, 클라우드 스토리지 서버가 있다. 스마트 기기 등록과정, 인증 절차. 이상징후 및 갱신절차를 세부적으로 설계히였다. 그리고 제안한 인증 메커니즘의 안전성을 분석하였고, 기존 인증 메커니즘과의 성능분석을 통해 대략 8%의 효율성을 확인하였다. 그리고 제안한 기술을 적용하기 위한 경량화 프로토콜 및 보안정잭에 대한 연구방향을 제시하여 보안성 향상에 도움을 주고자 한다.

• 지능정보연구
• /
• 제19권3호
• /
• pp.57-71
• /
• 2013

세계에는 수많은 사람들이 살아가고 있고, 사람들의 일상으로부터 매일, 매 시간 단위로 새로운 뉴스가 발생한다. 발생되는 뉴스는 예정된 일과 예상하지 못한 일들을 포함하고 있다. 발생하는 뉴스의 거대한 양과 이를 전달하는 수많은 미디어들로 인해 사람들은 뉴스 콘텐츠를 이용하는데 많은 시간을 소비하게 된다. 하지만 미디어에 시시각각 나타나는 속보와 실시간 이슈의 대부분이 가십 기사로 이루어져 있어 사용자들이 자신의 성향에 맞는 뉴스를 선별하고, 뉴스로부터 정보를 획득하는 것은 쉽지 않은 일이다. 또한 사용자의 관심사가 시간에 따라 변하기 때문에 뉴스 제공에 있어 사용자의 변하는 관심사를 반영하는 것이 요구된다. 본 논문에서는 사용자의 최근 관심사를 기반으로 사용자 선호도에 맞는 뉴스를 제공하기 위한 콘텐츠 기반의 추천 기법 및 시스템을 제안한다. 사용자의 최근 선호도를 파악하기 위하여 소셜 네트워크 서비스인 Facebook 사용자의 정보와 최근 게시글을 이용하여 동적으로 사용자 프로파일을 생성하여 이를 뉴스 서비스에 활용하고, 사용자 선호도에 적합한 뉴스를 추출하기 위해서 뉴스 콘텐츠의 분석을 요구한다. 뉴스 콘텐츠 분석을 위해 미디어에서 제공되는 뉴스의 카테고리를 사용하고, 뉴스 방송원고의 분석 및 주요 키워드 추출을 통해 뉴스 프로파일을 생성한다. 사용자 프로파일과 뉴스 프로파일 간의 유사도 측정을 위해서는 두 프로파일 간 형식의 일치화가 요구되므로 사용자 프로파일을 뉴스 프로파일과 동일한 형태로 생성한다. 사용자가 시스템에 접속하면 시스템은 사용자 프로파일에 명시된 선호도를 기반으로 뉴스 프로파일과의 유사도를 측정하고, 사용자 선호도에 가장 적합한 뉴스들을 제공하게 된다. 또한 사용자에게 제공된 뉴스 프로파일과 다른 뉴스 프로파일들 간에 유사도를 측정하여 유사도가 높은 관련된 뉴스들을 제공하게 된다. 제안한 개인화된 뉴스 서비스의 성능을 평가하기 위해 사용자에게 추천된 뉴스에 대한 사용자 평가와 시스템 예측값의 오차를 기반으로 6Sub-Vectors 벤치마크 알고리즘과 성능 평가를 수행하였고, 실험 결과를 통해 제안한 시스템의 우수성을 입증하였다.

• 한국전자파학회논문지
• /
• 제22권7호
• /
• pp.711-719
• /
• 2011

본 논문에서는 L-밴드 대역 레이더 후방 산란 측정용 도파관 직교 모드 변환기(orthomode transducer)의 소형화에 대한 설계 및 성능 분석 결과를 제시한다. 도파관 직교 모드 변환기는 테이퍼(taper) 구조를 기본으로 새롭게 설계된 접합 구조를 이용하여 별도의 테이퍼 구조 없이 표준 어댑터와 연결이 가능하도록 설계/제작되었다. 소형화된 L-밴드 직교 모드 변환기의 최대 길이는 약 1.2 ${\lambda}_o$(310 mm)이며, 이는 기존의 동급 직교 모드 변환기 크기의 약 60 % 수준이 된다. 또한, 직교 모드 변환기의 포트 정합 특성과 편파 격리도 특성을 높이기 위해서 두 개의 금속봉을 구조 내부에 삽입하여 운용 주파수 대역 내 420 MHz의 대역폭(반사 손실<-15 dB 이하)과 약 40 dB의 높은 편파 격리도 성능을 얻을 수 있었다. 제작된 직교 모드 변환기, 혼 안테나, 네트워크 분석기(Agilent사(社)8753E)로 구성된 L-밴드 scatterometer를 이용한 레이더 후방 산란 측정의 정확도 분석을 위해 STCT(Single Target Calibration Technique) 보정 기법과 2DTST(2D Target Scanning Technique) 자동 측정 기법을 이용하였다. 보정된 scatterometer를 이용하여 측정된 시험용 목표물(55 cm 삼각 수동 전파 반사기)의 RCS(Radar Cross Section)의 측정 오차는 수직/수평 편파 각각 -0.2 dB와 0.25 dB이며, 유효 편파 격리도는 대역 내 평균 약 35.8 dB이다. 이때, 성능 측정을 위해 직교 모드 변환기와 함께 사용된 혼 안테나는 길이 300 mm, 개구면 크기 $450{\times}450\;mm^2$이며, E-평면 $29.5^{\circ}$와 H-평면 $36.5^{\circ}$의 반전력 빔 폭(HPBW)을 갖는다.

• 지능정보연구
• /
• 제20권2호
• /
• pp.109-122
• /
• 2014

현재 우리는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, 이하 SNS) 상에서 수많은 데이터를 만들어 내고 있다. 특히, 모바일 기기와 SNS의 결합은 과거와는 비교할 수 없는 대량의 데이터를 생성하면서 사회적으로도 큰 영향을 미치고 있다. 이렇게 방대한 SNS 데이터 안에서 사람들이 많이 이야기하는 이슈를 찾아낼 수 있다면 이 정보는 사회 전반에 걸쳐 새로운 가치 창출을 위한 중요한 원천으로 활용될 수 있다. 본 연구는 이러한 SNS 빅데이터 분석에 대한 요구에 부응하기 위해, 트위터 데이터를 활용하여 트위터 상에서 어떤 이슈가 있었는지 추출하고 이를 웹 상에서 시각화 하는 트위터이슈 트래킹 시스템 TITS(Twitter Issue Tracking System)를 설계하고 구축 하였다. TITS는 1) 일별 순위에 따른 토픽 키워드 집합 제공 2) 토픽의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화 3) 토픽으로서의 중요도를 점수와 빈도수에 따라 Treemap으로 제공 4) 키워드 검색을 통한 키워드의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화의 기능을 갖는다. 본 연구는 SNS 상에서 실시간으로 발생하는 빅데이터를 Open Source인 Hadoop과 MongoDB를 활용하여 분석하였고, 이는 빅데이터의 실시간 처리가 점점 중요해지고 있는 현재 매우 주요한 방법론을 제시한다. 둘째, 문헌정보학 분야뿐만 아니라 다양한 연구 영역에서 사용하고 있는 토픽 모델링 기법을 실제 트위터 데이터에 적용하여 스토리텔링과 시계열 분석 측면에서 유용성을 확인할 수 있었다. 셋째, 연구 실험을 바탕으로 시각화와 웹 시스템 구축을 통해 실제 사용 가능한 시스템으로 구현하였다. 이를 통해 소셜미디어에서 생성되는 사회적 트렌드를 마이닝하여 데이터 분석을 통한 의미 있는 정보를 제공하는 실제적인 방법을 제시할 수 있었다는 점에서 주요한 의의를 갖는다. 본 연구는 JSON(JavaScript Object Notation) 파일 포맷의 1억 5천만개 가량의 2013년 3월 한국어 트위터 데이터를 실험 대상으로 한다.

• 지구물리와물리탐사
• /
• 제8권4호
• /
• pp.270-279
• /
• 2005

일본 문부과학성의 연구 지원하에 지뢰 탐지를 위한 GPR 시스템 개발에 관한 연구를 수행하였다. 2005 년도까지 두 종류의 새로운 지뢰탈지 GPR 시스템 원형의 개발을 완성하였으며 이를 ALIS (Advanced Landmine Imaging System)와 SAR-GPR (Synthetic Aperture Radar-Ground Penetrating Radar)이라고 명명하였다. ALIS는 금속탐지기와 GPR을 결합한 새로운 형태의 휴대용 지뢰탐지 시스템이다. 센서의 위치를 실시간으로 추적하는 시스템을 장착하여 센서에 감지된 신호를 실시간으로 영상화할 수 있도록 하였으며, 센서 위치의 추적은 센서의 손잡이에 장착한 CCD 카메라만을 이용하여 가능하도록 고안하였다. 그리고 GPR과 금속탐지기 신호를 CCD 카메라에 포착된 영상에 중첩하여 동시에 영상화하도록 설계하였기 때문에 매설된 탐지 목적물을 용이하게 그리고 신뢰할 만한 수준으로 탐지하고 구별할 수 있다. 2004년 12월에 아프가니스탄에서 ALIS의 현장 검증 실험을 수행하였으며, 이를 통해 이 연구에서 개발한 시스템을 이용하여 매설된 대인지뢰를 탐지할 수 있을 뿐만 아니라 대인지뢰와 금속 파편의 구분 또한 가능함을 보였다. SAR-GPR은 이동 로보트에 장착한 지뢰탐지 시스템으로 GPR과 금속탐지기 센서로 구성된다. 다수의 송, 수신 안테나로 구성된 안테나 배열을 채택하여 개선된 신호처리 기법의 적용을 가능하며, 이를 통해 좀 더 나은 지하 영상의 획득이 가능하다. SAR-GPR에 합성개구 레이다 알고리듬을 채용함으로써 원하지 않는 클러터(clutter)신호를 억제하고 불균질도가 높은 매질 내부에 매설된 목적물을 영상화할 수 있다. SAR-GPR은 새로이 개발한 휴대용 벡터 네트워크 분석기를 이용한 스텝 주파수 레이다 시스템(stepped frequency radar system)으로 6 개의 Vivaldi 안테나와 3 개의 벡터 네트워크 분석기로 구성된다. SAR-GPR의 크기는 $30cm{\times}30cm{\times}30cm$, 중량은 17 kg 정도이며 소형 무인 차량의 로보트 팔에 장착된다. 이 시스템의 현장 적용 실험은 2005 년 3 월 일본에서 성공적으로 실시된 바 있다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
• /
• 제34권1호
• /
• pp.17-25
• /
• 2011

본 연구는 만성적인 망간(Mn) 노출 결과로써 초래될 수 있는 영향을 기능적 신경영상기법의 하나인 fMRI(functional magnetic resonance imaging)를 이용하여 인지 활동에 따른 뇌 활성화 정도를 분석, 평가하고자 하였다. 조선소에서 10년 이상 용접 작업을 해왔고 현재도 용접 전담 업무를 하고 있는 34세 이상의 남성 15명을 노출군으로 하였고, 노출군과 연령, 사회·경제적 지위와 행동 패턴이 비슷하며 다른 위험한 금속성 물질에 노출되지 않은 제조업 사업장에서 용접 작업을 하지 않는 생산직 근로자 15명을 대조군으로 구성하여 설문조사와 혈액 검사, fMRI를 실시하였다. 그 결과 fMRI 대상자(29명)의 평균 혈중 Mn 농도는 노출군($1.3\;{\mu}g/dl$)이 대조군($0.8\;{\mu}g/dl$)보다 유의하게 증가하였고, Pallidal Index(PI)도 노출군이 대조군보다 유의하게 증가하였다(p < 0.001). MRI 상의 PI값은 혈중 Mn 농도가 $0.93\;{\mu}g/dl$ 이상인 군이 $0.93\;{\mu}g/dl$ 미만인 군보다 유의하게 증가하였다(p < 0.001). 산술 과제를 수행하는 동안 실험군의 각 문항에 대한 평균 응답 시간은 노출군(1.3 sec)이 대조군(1.1 sec)보다 유의하게 증가하였다. 또한, 문항 전체에 대한 평균 응답 시간도 대조군(54.7 sec)이 노출군(45.0 sec)보다 느리게 나타났으며, 통계학적으로도 유의미한 차이를 보였다(p < 0.001). 대조군의 뇌 활성화 영역은 후두피질의 좌 우측, 상 중간전두피질과 하두정피질(inferior parietal cortex)의 우측, 중간측두피질의 좌측 영역에서 유의하게 증가하였다. 노출군의 뇌 활성화 영역은 대조군의 활성화 영역과 비슷한 위치에서는 보다 넓고 높은 활성화 상태를 보였다. 노출군은 대조군의 활성화 영역에 추가하여 상 하 측두피질의 우측, 뇌섬엽의 좌측, 뇌교량과 측뇌실 영역에서 유의한 증가로 나타났다. 두 집단간 뇌 활성화 영역 비교를 위한 t-test에서 노출군은 중간측두피질 영역을 포함하여 우측 하측두피질, 좌측 상두정피질, 좌측 후두피질, 좌측 소뇌 등의 영역에서 대조군보다 유의하게 더 높은 증가를 나타냈다. 하지만 어떤 영역도 노출군보다 대조군에서 더 활성화된 영역은 없었다. 이상의 결과에서 만성적인 Mn 노출은 인지 과제 수행 중에 뇌 활성화를 증가시켰다. 동일한 과제에서도 상 하 측두피질, 뇌도 영역에서 활성화가 증가되었고, 노출군이 일반인보다 측두영역 및 후두영역에서 뇌 활성화 상태가 증가되었음을 알아냈다. 이상의 결과에서 살펴 볼 때 작업환경 내에서의 만성적인 Mn 노출이 뇌 활성화의 신경 네트워크에 영향을 미친다는 것이 확인되었다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제21권6호
• /
• pp.23-31
• /
• 2020

본 연구는 철도표면상에 발생하는 노후 현상 중 하나인 결함 검출을 위해 학습데이터를 생성함으로써 결함 검출 모델에서 더 높은 점수를 얻기 위해 진행되었다. 철도표면에서 결함은 선로결속장치 및 선로와 차량의 마찰 등 다양한 원인에 의해 발생하고 선로 파손 등의 사고를 유발할 수 있기 때문에 결함에 대한 철도 유지관리가 필요 하다. 그래서 철도 유지관리의 자동화 및 비용절감을 위해 철도 표면 영상에 영상처리 또는 기계학습을 활용한 결함 검출 및 검사에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 일반적으로 영상 처리 분석기법 및 기계학습 기술의 성능은 데이터의 수량과 품질에 의존한다. 그렇기 때문에 일부 연구는 일반적이고 다양한 철도표면영상의 데이터베이스를 확보하기위해 등간격으로 선로표면을 촬영하는 장치 또는 탑재된 차량이 필요로 하였다. 본연구는 이러한 기계적인 영상획득 장치의 운용비용을 감소시키고 보완하기 위해 대표적인 영상생성관련 딥러닝 모델인 생성적 적대적 네트워크의 기본 구성에서 여러 관련연구에서 제시된 방법을 응용, 결함이 있는 철도 표면 재생성모델을 구성하여, 전용 데이터베이스가 구축되지 않은 철도 표면 영상에 대해서도 결함 검출을 진행할 수 있도록 하였다. 구성한 모델은 상이한 철도 표면 텍스처들을 반영한 철도 표면 생성을 학습하고 여러 임의의 결함의 위치에 대한 Ground-Truth들을 만족하는 다양한 결함을 재 생성하도록 설계하였다. 재생성된 철도 표면의 영상들을 결함 검출 딥러닝 모델에 학습데이터로 사용한다. 재생성모델의 유효성을 검증하기 위해 철도표면데이터를 3가지의 하위집합으로 군집화 하여 하나의 집합세트를 원본 영상으로 정의하고, 다른 두개의 나머지 하위집합들의 몇가지의 선로표면영상을 텍스처 영상으로 사용하여 새로운 철도 표면 영상을 생성한다. 그리고 결함 검출 모델에서 학습데이터로 생성된 새로운 철도 표면 영상을 사용하였을 때와, 생성된 철도 표면 영상이 없는 원본 영상을 사용하였을 때를 나누어 검증한다. 앞서 분류했던 하위집합들 중에서 원본영상으로 사용된 집합세트를 제외한 두 개의 하위집합들은 각각의 환경에서 학습된 결함 검출 모델에서 검증하여 출력인 픽셀단위 분류지도 영상을 얻는다. 이 픽셀단위 분류지도영상들과 실제 결함의 위치에 대한 원본결함 지도(Ground-Truth)들의 IoU(Intersection over Union) 및 F1-score로 평가하여 성능을 계산하였다. 결과적으로 두개의 하위집합의 텍스처 영상을 이용한 재생성된 학습데이터를 학습한 결함 검출모델의 점수는 원본 영상만을 학습하였을 때의 점수보다 약 IoU 및 F1-score가 10~15% 증가하였다. 이는 전용 학습 데이터가 구축되지 않은 철도표면 영상에 대해서도 기존 데이터를 이용하여 결함 검출이 상당히 가능함을 증명하는 것이다.

• 무역학회지
• /
• 제48권3호
• /
• pp.217-242
• /
• 2023

본 연구는 장강 내수로 항만의 물류 수요에 영향을 미치는 요인을 분석하고, 이를 바탕으로 미래의 항만 물류 수요를 예측하는 것을 목적으로 한다. 장강 상류의 충칭항, 이빈항, 중류의 징저우항, 우후항, 하류의 난징항, 쑤저우항 등 총 6개 항만을 대상으로, 시스템 다이내믹스 기법을 활용한 물류 수요 예측을 수행하였다. 모든 항만의 물류 수요는 2026년까지 중단기 예측에서 증가세를 보였다. 충칭항의 물류 수요는 배후지 경제 규모의 영향을 주로 받았으며, 이빈항은 항만의 자동화 수준에 크게 의존하는 것으로 파악되었다. 상류 및 중류 항만의 경우, 배후지의 에너지 소비량 증가와 대기 오염 상황이 심각할수록 물류 수요가 증가하였다. 중류 항만의 물류 수요는 배후지 인프라의 영향을 주로 받았으며, 하류 항만은 도시 건설 면적의 변화에 민감하게 반응하는 것으로 나타났다. 민감도 분석 결과, 대도시에 의존하는 항만의 물류 수요는 영향 요인들의 증감폭에 대해 상대적으로 안정적이었으나, 배후지 도시 규모가 작은 항만은 영향 요인들의 변동에 민감하게 반응하는 경향을 보였다. 따라서 충칭항을 장강 상류의 핵심 항만으로 정책적 지원을 강화하고, 주변 항만들이 충칭항의 보조 역할을 수행하도록 하는 전략을 마련해야 한다. 상류 항만은 충칭항의 보조 역할을 수행하는 동시에, 중하류 항만과의 연결성을 강화하고 입항 산업의 발전을 도모하는 방안도 고려해야 할 것이다. 장강 내수로 항만의 개발 전략은 한국의 항만 및 이해관계자들에게 직항로의 개설과 교통 네트워크의 확장을 시사한다. 배후지 네트워크를 확장하고 물류허브와 연계된 효율적인 교통 체계의 구축을 제시할 수 있다. 협력을 통해 두 지역 모두에서 물류 효율성이 향상될 수 있으며, 이는 각 항만의 국제적인 위치와 경쟁력을 강화하는 데 기여할 것이다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제52권1호
• /
• pp.51-60
• /
• 2019

본 연구에서는 Cosmic-ray 토양수분량 관측시스템 구축 시 필요한 검증 네트워크 설계 기법 개발에 목적을 두고 유전율식(dielectric constant) 장비인 Frequency Domain Reflectometry (FDR)와 연계하여 Cosmic-ray 검증시스템을 구축 운영하였다. Cosmic-ray 검증시스템 평가에 필요한 시범지역은 기존 계측 장비와의 연계성과 다양한 수문자료의 활용성을 고려하여 설마천 유역에 구축하였다. 시범지역은 Cosmic-ray 장비와 FDR 센서(10개소)로 구축하였으며 2018년 7월부터 현재까지 운영되고 있다. 본 연구에서는 검증시스템의 신뢰도를 높이기 위해 코어법(soil core sampling method)을 통해 산출한 용적수분함량(volumetric water content)을 유전율식 장비와 정기적으로 검증하였다. 연구기간 중 수행한 코어법과 FDR 센서를 검증한 결과, 두 자료의 통계량이 $bias=-0.03m^3/m^3$과 $RMSE=0.03m^3/m^3$의 유의한 값을 보였다. 또한 연구기간 동안 FDR 센서의 시계열 특성은 모든 강우에 정상적으로 반응하였다. 그러나 일부 지점에서는 낙엽 및 캐노피의 차단과 상부사면의 유출 등으로 인해 상이한 특성을 보였다. Cosmic-ray 영향원(influence line) 내 FDR 센서의 대표성 분석은 시간 안정성 해석법(temporal stability analysis, TSA)을 이용하여 토심별(10 cm, 20 cm, 30 cm, 40 cm)로 분석하였다. 10개소에 대한 토심별 토양수분량의 대표성을 TSA로 분석한 결과, 토심 10 cm에서는 FDR 5, 토심 20 cm에서는 FDR 8, 토심 30 cm에서는 FDR 2, 토심 40 cm에서는 FDR 1에서 가장 우수한 대표 특성을 보였다. 본 연구의 시범지역 운영 기간이 짧다는 한계는 있지만 지금까지의 분석 결과를 토대로 하여 볼 때, Cosmic-ray 관측시스템 구축 시에는 검증 장비로는 유전율식을 활용하고, Cosmic-ray 영향원 내 토양수분량의 대표성 분석은 TSA 방법으로 수행하는 것이 바람직할 것으로 판단된다.

• 한국사회정책
• /
• 제24권1호
• /
• pp.33-66
• /
• 2017

본 연구는 일반노동시장에서 근로자의 체계적 경력과정이 개인과 조직 모두의 성공적 성과착근과 창출의 핵심적 요소로 인식함을 전제로, 경쟁고용 장애인근로자의 주관적 경력성공에 영향을 미치는 요인을 개인 및 조직(기업)의 다차원적 수준에서 실증적으로 분석함으로써 실천적 통계적 적확성에 기반 한 자료를 토대로 장애인근로자의 성공적 직업생활을 위한 경력관리의 방향성에 대해 실천적 함의를 이끌어내고자 하였다. 이에 본 연구는 서울 경기 및 충청, 강원도 지역의 48개 기업에 취업중인 장애인근로자 126명을 대상으로 구조화된 설문지를 통해 개인 및 조직특성 자료를 수집하고, 다층분석기법을 활용하여 조직효과를 감안한 영향요인에 대해 분석하였다. 분석걸과, 우선 주관적 경력성공의 총 분산 중 조직특성에 의한 설명이 32.1%로 나타나 조직변수의 중요성에 대한 실천적 함의와 다층모형적용의 정당성을 확인할 수 있었다. 한편, 이의 영향요인으로 개인수준에서는 장애정도, 성장욕구, 자기주도적 경력태도, 가치지향적 경력태도 등이, 조직수준에서는 장애관련 편의제공, 경력지원, 인사지원, 대인지원 등이 유의미한 변수로 확인되어 개인수준의 특성변수에 대한 주관적 경력성공의 영향을 의미 있게 조절하는 것으로 나타났다. 이에 조직효과를 감안한 개인요인들의 활성화로 주관적 경력성공을 향상시키기 위한 방안이 요구되는바 장애특성을 반영한 편의지원시스템 구축, 근로자지원프로그램의 적용, 프로티언 경력개발 지원체계구축, 인적 네트워크 구축 지원 등 개인-기업 통합적 실천전략을 제안하고 논의하였다.