• 통상정보연구
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• 제16권5호
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• pp.343-359
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• 2014

국가간 무역규모와 방향을 결정하는 요인은 무엇일까. 요소부존의 차이에 입각한 헥셔올린류의 비교 우위이론에서부터 최근의 불완전경쟁모델에 이르는 생산측면의 설명만으로는 충분하지 않다. 생산측면 만이 아니라 수요측면을 연구하는 미시경제학의 응용분야로서 국제무역학도 수요측면에 대한 연구가 강화되어야 한다. 한류에 대한 연구 등에서 알 수 있듯이 국제무역도 상품의 가격과 기능만이 아니라 상품의 속성(attributes)도 함께 거래되고 있기 때문이다. 이 연구는 이러한 질문에서부터 출발한다. 우리는 수요측면의 차이를 나타내는 지표로서 문화적 차이에 주목한다. 문화적 차이 중에서도 언어, 종교 등 외형 보다는 문화의 본질적인 차이를 제시하고 있는 Hofstede의 5가지 문화지표(cultural index)를 이용하여 문화가 국제 무역에 어떻게 영향을 미치는지 실증 분석한다. 이 연구는 기존 연구들과 다음과 같이 차이가 있다. 첫째, 기존 연구들이 Hofstede의 일부 지표를 사용한 것과 달리 장기지향성 지표까지 포함한 Hofstede의 모든 지표를 망라하여 연구하였다. 둘째, OECD 국가는 물론 중국까지 포함하여 명실상부하게 세계 주요 무역국의 최신 2010년 데이타을 대상으로 분석한다. 셋째, 글로벌화를 촉진시키는 새로운 문화 매개체인 국제IT지수를 설명변수에 포함하였다. 분석결과는 문화적 차이가 국제무역에 영향을 주는 것을 확인해 주고 있다. 이 연구는 학술적인 기여 이외에도 비용측면의 무역 촉진뿐만 아니라 문화적 차이를 줄이기 위한 문화 교류 등 노력도 활발하게 추진되어야 한다는 정책적 시사점도 제시하고 있다.

• 한국균학회지
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• 제40권2호
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• pp.73-77
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• 2012

곰팡이의 명명을 규정하는 규약이 '국제식물명명규약(International Code of Botanical Nomenclature, ICBN)'에서 '국제 조류, 균류, 식물 명명 규약(International Code of Nomenclature for algae, fungi and plants, ICN)'으로 바뀌게 되었다(2011.7). ICBN에서 ICN으로 바뀌게 되면서 많은 변화가 있지만 가장 큰 변화는 곰팡이의 이중명명을 더 이상 허용하지 않는다(2013. 1)는 것이다. 새로운 이름을 가질 곰팡이는 이 규칙에 따라 명명하면 되지만 문제는 2013년 1월 1일 이전에 완전세대와 불완전 세대에 근거하여 두 개의 이름을 이미 가지고 있는 10,000-12,000개의 곰팡이의 경우이다. 우선 ICN에는 이에 대한 혼란을 막기 위해서 2013년 1월 1일 전에 이전의 명명규약에 의하여 보고된 학명은 유효성과 합법성을 유지한 채 우선권의 원칙에 따라 서로 경쟁한다는 조항을 추가하였다. 하지만 결국은 세대에 관계없이 하나의 곰팡이 이름을 사용해야 할 것이며 이에 따라 세계 균학계는 곰팡이 분야별 작업반 또는 위원회를 결성하는 등 바쁘게 움직이고 있다. 일균일명 체계로의 전환에 대한 배경, 경과, 그리고 향후 전망에 대하여 상술하였다. 이 외에도 전자출판이 유효출판으로 인정(2012.1)되게 되었고, 영어신종기술도 정당출판으로 인정되게 되었으며(2012. 1), 또한 신종의 학명과 필수정보를 공인정보저장소에 등록하는 것이 의무화 된다(2013. 1). 곰팡이의 새로운 명명규약과 일균일명 체계로의 전환에 대한 국제 균학계의 움직임을 국내에 한글로 쉽게 소개하였다.

• 통상정보연구
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• 제13권4호
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• pp.229-249
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• 2011

본 연구는 글로벌금융위기 이후에 환율변동과 수출가격과의 관련성을 살펴보았다. 이를 위하여 우리나라 수출기업의 가격차별화 가격결정 행태뿐만 아니라 우리나라 수출산업의 특성상 가공무역구조로 인식하고 수출가격 결정모형을 설정하였다. 이러한 수출가격 결정모형에 근거하여 된 2008년 1월 이후 2011년 10월까지의 기간을 대상으로 음식료품, 목재나무제품, 펄프종이제품, 화학제품을 제외한 제조업을 대상으로 환율변동의 수출가격에의 전가율을 추정하였다. 연구결과 원화환율은 수출가격에 불완전 하게 전가되는 것으로 추정됨을 확인하였다. 원화환율의 1% 상승(하락)은 우리나라 제조업 수출가격을 장단기적으로 0.44 %와 0.33%상승(하락)시키는 것으로 추정되었다. 또한 우리나라 수출가격은 원화환율 뿐만 아니라 경쟁국의 수출가격, 미국경기통행지수, 단위노동비용 및 원자재 수입가격을 대변하는 생산자물가지수, 경쟁국의 환율에 크게 영향을 받는 것으로 나타났다. 산업별 환율전가의 차이는 시장 점유율, 제품차별화, 자본집약도 등과 밀접한 관련이 있는 것으로 분석되었는데 대체로 해외시장 점유율이 높거나 혹은 제품차별화 정도가 크거나 혹은 노동비율이 높은 자본집약산업에서 환율전가도가 높게 나타났다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권4호
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• pp.783-798
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• 2004

제한된 무선통신 대역폭 및 불완전한 무선통신 인프라, 이동 단말기의 배터리 용량 등과 같은 이동 컴퓨팅 환경의 고유한 특성으로 인해 이동 단말기에서 실행되는 e-비즈니스 응용은 잦은 접속단절에 직면하게 된다. 또한 고가의 무선통신 비용이나 잦은 무선 통신으로 인해 급격하게 소모되는 이동 단말기 전력을 절약하기 위해 자발적인 접속단절 상태에서 동작하기도 한다. 본 연구에서는 데이터비축을 이용하여 대부분 접속 단절 상태에서 이동 단말기에서 자치적으로 이동 트랜잭션을 처리하면서도 데이터 중복과 네트워크 분할로 인해 발생가능한 일관성 문제를 효율적으로 해결할 수 있는 분할 동기화 이동 트랜잭션 모델을 제안한다. 분할 동기화 이동 트랜잭션 모델은 이동 트랜잭션을 컴포넌트 단위로 분할한 후, 서버에서의 사용 가능성과 충돌 가능성을 고려하여 컴포넌트 트랜잭션들로 동기화 우선순위를 할당하고 우선순위가 높은 컴포넌트 트랜잭션들부터 동기화를 우선 실시하여 부분 결과를 공개한다. 결과적으로 이동 클라이언트에서 변경한 데이터에 대한 서버에서의 가용성을 높이고, 중요도가 낮은 부분은 이동 단말기의 제한된 자원 및 무선 대역폭과 고가의 통신 요금 등을 고려하여 서버에 늦게 반영함으로써 무선 대역폭 및 컴퓨팅 자원의 활용도를 극대화시키는 효과를 기대할 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.653-659
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• 2018

공사비의 정확한 예측은 프로젝트 성공의 핵심 요소이다. 그러나 도면, 시방서, 공사비 산출내역서 등이 아직 불완전한 기획단계의 경우 신속하고 정확하게 공사비를 산출하기가 용이하지 않다. 또한 프로젝트의 기획단계에서 정확한 공사비 예측은 프로젝트의 타당성 조사 및 성공적인 완료에 중요하다. 따라서 프로젝트 정보가 제한적 일 때 사업 초기에 공사비를 정확하게 예측하기 위해 다양한 기법(회귀분석, 인공신경망, 사례기반추론, 유전자알고리즘, 몬테카를로시뮬레이션, 빌딩정보모델링)이 적용되고 있다. 공사비 예측에 영향을 미치는 많은 요소가 있다. 본 논문에서는 7개(대지면적, 연면적, 지하층수, 지상층수, 주동수, 전체세대수, 공사기간)의 건축개요를 독립변수로 사용하는 다중회귀모델(후진제거법)로 공사비 예측치를 제시한다. 다중회귀모델을 이용한 지역주택조합사업 공사비의 예측 결과 오차율은 4.87%로 나타났다. 이는 지역주택조합사업의 기획단계에서 공사비 예측에 관한 연구가 없어 비교가 불가능하나, 기존에 사용하던 단위면적에 대한 단가산정방식에 비하여 높은 예측 정확도를 가짐으로써, 향후 지역주택조합사업의 기획단계에서 공사비 산출업무에 적용 가능성이 높고, 지역주택조합사업의 사업예산 수립에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.99-104
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• 2021

본 논문에서는 시간 흐름을 고려한 특징추출과 군집분석을 이용한 헬스 리스크 관리를 제안한다. 제안하는 방법은 세단계로 진행한다. 첫 번째는 전처리 및 특징추출 단계이다. 이는 웨어러블 디바이스를 이용하여 라이프로그를 수집하여 불완전데이터, 에러, 잡음, 모순된 데이터를 제거하며 결측 값을 처리한다. 그 다음 특징추출을 위해 주성분 분석을 통해 중요 변수를 선택하고, 상관계수와 공분산을 통해 데이터 간의 관계와 유사한 데이터들의 분류를 진행한다. 또한 라이프로그에서 추출한 특징을 분석하기 위해 시간의 흐름을 고려하여 K-means 알고리즘을 통해 동적 군집을 진행한다. 새로운 데이터는 오차 제곱합의 증가분을 기반으로 유사성 거리 측정 방법을 통해 군집을 진행하고, 시간의 흐름을 고려하여 군집에 대한 정보를 추출한다. 따라서 특징 군집을 통해 헬스 의사결정 시스템을 이용하여 신체적 특성, 생활습관, 질병여부, 헬스케어 이벤트 발생위험, 예상 정도 등의 요소를 통해 리스크를 관리할 수 있다. 성능평가는 Precision, Recall, F-measure을 사용하여 제안하는 방법과 퍼지방법, 커널기반 방법을 비교한다. 평가결과 제안하는 방법이 우수하게 평가된다. 따라서 제안하는 방법을 통해 유병자와의 유사도를 이용하여 정확한 사용자의 잠재적 건강 위험을 예측 및 적절한 관리가 가능하다.

• 경영정보학연구
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• 제18권4호
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• pp.141-154
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• 2016

모바일 앱 시장은 스마트폰의 등장으로 폭발적으로 성장하였다. 최근 모바일 앱은 단순한 스마트폰 구성요소가 아니라 다양한 마케팅 채널로 활용되고 있으며 스타트업이 성장할 수 있는 발판이 되었다. 본 연구에서는 모바일 앱이 시장에 미치는 영향에 대해서 연구하고자 하였다. 안내원과의 전화를 통해서 소비자에게 서비스를 제공하던 전통적인 콜택시 산업이 카카오택시라는 새로운 모바일 앱 채널의 진입을 통해서 어떠한 영향을 받고 있는지 살펴보고자 한다. 최근 자가용과 대중교통의 발전으로 택시 수요는 감소한 반면, 개인택시 증가 등으로 택시 공급은 증가하고 있다. 택시산업은 크게 일반택시와 콜택시로 나누어진다. 일반택시는 택시기사가 직접 고객을 찾아다니기 때문에 우연적이고 비효율적인 행태를 보인다. 하지만 콜택시는 고객이 사용의도를 가지고 택시를 찾는다는 점에서 더 효율적인 업무가 가능하다. 이러한 장점에도 불구하고 콜택시 시장은 불완전한 고객-택시기사 매칭 시스템과 택시기사 관리 부족으로 크게 성장하지 못하였다. DID(differences in differences)는 하나의 시간 흐름에서 발생한 특정한 사건이 유의한 영향력을 행사하는가를 밝히는 계량경제학의 연구 방법이다. 본 연구에서는 DID를 사용하여 최근 큰 이슈와 함께 출시 된 다음의 카카오택시 어플리케이션이 기존의 콜택시 사업에 미치는 영향력을 밝히고자 하였다. 거기서 더 나아가 비윤리적인 행태로 여겨지는 대기업의 문어발식 산업 확장이 해당 시장에 어떠한 영향을 미치는지 알아보고자 하였다. 이를 위해 카카오택시 전후 콜택시 산업의 크기 비교를 통해서 콜택시 시장 변화를 확인하였다. 본 연구를 위해 2014년 8월부터 2015년 7월까지 1년치의 콜택시 수요 데이터를 수집하였으며 control group으로 사용한 대리운전 수요 데이터도 같은 기간 동안 수집하였다.

• 대한교통학회지
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• 제34권5호
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• pp.437-448
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• 2016

본 연구는 선행연구에서 제시하고 있는 통행기점 정보만을 제공하고 있는 불완전한 대중교통카드 자료로부터 대중교통 통행의 종점을 통행사슬 구조를 이용하여 추정할 수 있는 모형의 국내 자료 적용 가능성을 살펴보고 모형 적용 결과를 제시하였다. 이를 위해 본 연구는 부산에서 2014년 10월 주중에 수집된 선불 교통카드 승 하차 태그 원시자료 1,846,252건을 대상으로 하루 동안 한 대중교통 이용자가 발생시킨 일련의 통행들을 시 공간적으로 연계시켜 통행사슬을 형성하고, 대중교통 이용자의 결측 종점을 연속된 다음 통행의 승차지점 또는 최초 승차지점이 속한 교통존으로 추정하였다. 모형 검증을 위해 대중교통 통행종점이 관측된 자료에 모형을 적용한 결과 실제 통행종점과 추정 통행종점의 일치도는 82.4%로 나타났으며 이 때 통행종점으로 추정된 정류장과 실제 하차 정류장간 거리의 오차는 최소가 되는 것으로 나타나 제안모형의 유용성은 높은 것으로 분석되었다. 통행사슬 구조를 이용한 통행종점 추정 모형을 종점결측 통행에 적용했을 때 종점결측 통행의 비율은 적용 전 71.40%(718,915통행)에서 21.74%(218,907통행)로 감소하였으며 종점추정이 불가한 218,907통행의 대부분은 모형 적용이 불가한 일일 통행횟수 '1회'인 통행(169,359통행, 77.37%)인 것으로 나타났고, 일일 통행횟수가 '2회 이상'인 통행의 종점결측 비율은 69.56%에서 모형 적용 후 6.27%로 크게 감소하였다. 한편 통행종점 추정 모형 적용에 따른 존간 통행 및 존내 통행분포의 변화를 비교하기 위해 순위상관계수 및 카이제곱 적합도 검정을 수행하였으며, 분석 결과 통행종점 추정 모형 적용에 따라 각 중존별 통행량의 순위는 변화하지 않으나 통행량 분포는 유의한 변화를 보였다. 따라서 통행사슬 구조를 이용한 교통카드 이용자의 통행종점 추정 모형 적용은 통행종점이 결측된 불완전 대중교통카드 자료가 수집되고 있는 도시의 대중교통 통행패턴을 보다 현실적으로 반영할 수 있게 도움을 줄 것으로 판단된다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.836-848
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• 2019

본 글은 오늘날 과학기술 분야에서 큰 영향을 미친 사이버네틱스와 이를 계승한 인지과학, 인공지능, 이로 인해 촉발된 포스트휴먼 담론으로 이어지는 맥락을 살펴보고자 한다. N. 위너에 의해 주창된 사이버네틱스는 현대정보과학과 뉴런망(網) 개념을 배태하는데 큰 역할을 하였으며 인간의 정신(mind)을 디지털 부호화하려는 현대 뇌신경과학에 많은 영향을 주었다고 말해진다. N. 위너는 인간은 커뮤니케이션의 동물이라고 전제하고 피드백에 입각한 정보이론을 정립하고자 하였다. 위너는 기존 인간의 부정적인 국면들(폭력성, 야만성 전쟁 등)과 전체주의적인 선동 선전에 의해 정보의 엔트로피가 증가했기 때문이라고 보았다. 이러한 부정적인 정보의 엔트로피를 제거하기 위해서 사이버네틱스, 즉 자동제어 장치를 통해 정보가 자유롭게 유통되는 시스템을 고안한 것이다. 이제 인간 사회는 피드백 효과에 바탕을 둔 정보이론과 그 시스템에서 서로 소통하게 되는 것이다. 그러나 위너는 인간이 기계가 되고 매체가 과잉 정보로 인해 정보가 전달하는 메시지가 단지 되풀이되는 것을 경계하였다. 그럼에도 불구하고 사이버네틱스는 닫혀진 시스템으로서 복합성에 의해 비판 받게 되었다. 그 이후 사이버네틱스 개념은 이를 계승한 인지과학의 영역에서 인지주의(Cognitivism)를 낳았고 이는 오늘날 인공지능 개발의 기반 인식을 형성하고 있다. 인지주의의 단적인 예는 인간 뇌를 뉴런 개념으로 파악하여 뉴런을 디지털 부호화 함으로써 '뉴런인간'(장 피에르 샹죄)을 탄생시키는 것이다. 뉴런 인간의 개념은 인간과 기계를 동일시하고 인간의 탈신체화, 인간 신체의 탈문질화 가능성을 열어 놓았다는 점에서 의미심장하다. 다른 한편 인간 뇌의 디지털 부호화와 신체의 탈물질화는 N. K. 헤일즈가 말하는 '포스트휴먼'의 이상에 가깝다. 도나 J 헤러웨이의 '사이보그 선언'도 포스트휴먼의 이상을 사이보그로 구현하려 한다. 디지털 혁명으로 촉발된 포스트휴먼 개념은 기존 인간에 대한 정의와 위상, 인간과 기계의 관계와 경계를 근본적이고 급진적인 방식으로 질문한다. 인간의 이상과 인류의 오랜 염원은 인간 존재를 불멸화하는 것이다. 18세기 계몽주의자 콩도르세가 말하는 완벽가능성의 이상은 완벽하게 만들어진 인간에 대한 환상과 신화이다. 귄터 안더스는 인간이 완벽하게 만들어지지 않고 불완전한 인간으로 태어난 것을 부끄럽게 여긴다고 말한다. 인간의 자가제조를 통한 완벽성의 꿈과 환상은 삶의 지평에서 - 불멸을 꿈꾸면서 - 죽음을 후퇴시키고 삶으로서의 세계(Lebenswelt)를 축출한다. 삶의 세계는 삶의 풍요로운 의미의 근원이자 실존적 지평이다. NBIC 기술, 사이버네틱스, 인공지능, 뇌신경과학의 다양한 형태의 결합은 '호모 아티피시알리스'(Homo Artificialis, 인공인간)를 창발함으로써 오랜 시간 속에서 숙성된 인문적 성찰과 지혜, 그것이 사유한 삶의 근원으로서의 실존적 지평을 근본적으로 뒤흔들고 있는 것이다. 이러한 급진적인 과학기술적 변화의 맥락에서 떠오른 '포스트휴먼' 개념은 - 역설적이게도 - 인간(휴먼)의 위상, 삶의 의미, 존재의 지평 등 가장 인간(학)적 형이상학적 실존적인 질문들을 재점화하고, 깊은 인문적 성찰을 요구하고 있다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.177-190
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• 2021

4차 산업혁명 기술의 발전으로 사람이 처리하지 못하는 부분을 기계학습 등 인공지능 기법을 활용하여 개선해 보려는 노력이 확대되고 있다. 주문형 생산 기업에서도 주문에 대한 총생산시간을 예측하여 납기 지연 등의 기업 리스크를 줄이고자 하나 주문마다 총생산시간이 모두 달라 이를 예측하는데, 어려움을 겪고 있다. 주문 처리량 증대, 주문 총비용 절감을 위해 효율성이 가장 낮은 영역을 찾아 그 영역을 강화하는 TOC(Theory of constraints) 이론이 개발되었으나 총생산시간 예측은 제시하지 못하였다. 주문생산은 고객의 다양한 요구로 인해 주문마다 그 특성이 모두 다르므로 개별적인 주문의 총생산시간을 사후에 측정할 수는 있으나 사전 예측을 하기는 어렵다. 기존 주문의 이미 측정된 총생산시간도 모두 달라 표준 시간으로 활용할 수 없는 한계성이 있다. 이에 따라 경험이 많은 관리자는 시스템의 이용보다는 감에 의존하고 있고, 경험이 부족한 관리자는 간단한 관리지표(예, 원재료가 파이프이면 총생산시간 60일, 철판이면 총생산시간 90일 등)를 사용하고 있다. 불완전한 감이나 지표를 기초로 하여 작업 지시를 너무 빨리하면 정체가 발생하여 생산성이 저하되고, 너무 늦게 하면 긴급 처리로 인해 생산비용이 증가하거나 납기를 지키지 못하는 경우가 발생한다. 납기를 지키지 못하면 지체상금을 배상해야 하거나 영업, 수금 등의 부문에 악영향을 미친다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 주문생산시스템을 운영하는 기업의 신규 주문 총생산시간을 추정하는 기계학습 모델을 찾고자 한다. 기계학습에 활용된 자료는 수주, 생산, 공정 실적을 사용한다. 그리고 총생산시간의 추정에 가장 적합한 알고리즘으로 OLS, GLM Gamma, Extra Trees, Random Forest 알고리즘 등을 비교 분석하고 그 결과를 제시하고자 한다.