본 연구는 프랜차이즈 산업에 있어 가맹본부의 효율적인 가맹점 관리 시스템 도입을 위한 새로운 실무적 관점의 연구이다. 프랜차이즈 가맹본부와 가맹점사업자 간의 계약에 의해 관계가 형성되고 이후 지속적으로 계약에 의해 규정받게 된다. 따라서 가맹본부는 다수의 가맹점사업자를 효과적으로 통제하고 관리하기 위해서 계약의 체계적인 관리가 필요하고, 외부적으로는 정부의 규제정책에 합법적이고 능동적으로 대처할 필요가 있다. 이를 위하여 프랜차이즈 기업의 "전사적 계약관리(ECM : Enetrprise Contract Management)"라는 개념을 정립하여 가맹점 관리의 시스템화를 촉진시키고자 하였다. 이를 실무적 차원에서 효과적으로 도입하기 위하여 프랜차이즈 전문 IT프로그램인 ECM 기반의 "프랜차이즈 계약관리·슈퍼바이징 시스템(Franchise Contract Management·Supervising System) - TruFCM"을 개발하였다. 이 프로그램을 통해 프랜차이즈 기업의 지속가능경영의 실현과 프랜차이즈 산업의 질적인 발전에 기여하고 하는 데 본 연구의 의의가 있다 하겠다.
겨울철에는 제주의 서귀포와 중문 등지는 제주시 지역에 비해 기온이 2~3℃가 따뜻하다. 이유는 한라산을 넘은 북풍이 한라산 백록담을 넘고 해발 1600m의 돈내코의 세로 300m 가로 260m 수직 암벽면을 지나면 차가운 공기가 따뜻한 공기로 변하는 단열압축으로 그 온기가 돈내코를 타서 서귀포와 중문으로 날아가기 때문이다. 반대로 여름철에 서귀포 바다를 오른 남풍은 한라산을 넘고 아흔(99)골을 지나면 후덥지근한 습도를 머금은 기온으로 변해 제주시는 무덥다. 즉, 제귀지풍과 귀제지풍 때문이다.
현대 정부의 기능확대 추세에 따라 정부의 활동이나 운영이 증가하고 있는 상태에서 부정이나 낭비 요소 등 문제도 함께 발생하고 있다. 이에 각국은 이러한 문제를 해결하기 위해 내부통제기구를 구성하고 이를 발전시키고 있다. 이런 과정에서 미국의 감찰관 제도는 정부와 의회의 견제와 균형이라는 취지에서 출발하여 40년을 넘게 운영해오고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 미국 연방정부가 운영하고 있는 내부통제 제도 중 하나인 감찰관 제도의 발전과정, 감찰관 공동체의 구성, 감찰관의 배치 및 협조, 이들의 감독 운영방안을 상세히 분석하였다. 이에 국내 정부기관의 내부통제시스템에서도 이와 유사한 제도의 도입과 운영을 위해서는 정부와 의회의 관계가 상호 존중과 견제와 균형의 체계를 유지하고, 이에 대한 학계와 관련 기관의 지속적인 연구가 필요하다.
최근, 디지털전환의 확대로 사이버공격의 위협에 더욱 더 노출되고 있으며, 각 기관 및 기업은 공격이 유입되는 것을 막기 위해 시그니처 기반의 침입차단시스템을 네트워크 가장 앞단에 운영중에 있다. 그러나, 관련된 ICT시스템에 적절한 서비스를 제공하기 위해 엄격한 차단규칙을 적용할 수 없어 많은 오이벤트가 발생되고, 운영효율이 저하되고 있다. 따라서, 공격탐지 정확도 향상을 위하여 인공지능을 이용한 많은 연구과제가 수행되고 있다. 대부분의 논문은 정해진 연구용 데이터셋을 이용하여 수행하였지만, 실제 네트워크에서는 연구용 학습데이터셋과는 다른 로그를 이용해야만 하기 때문에 실제 시스템에서는 사용사례는 많지 않다. 본 논문에서는 실제 시스템에서 수집한 보안이벤트 로그에 대하여 주요 공격키워드를 분류하고, 주요 키워드별로 가중치를 부과, TF-IDF를 이용하여 유사도 검사를 수행후 실제 공격여부를 판단하는 기법에 대하여 제안하고자 한다.
본 논문은 제주도의 화산이 폭발 시에 얼마만한 속도로 폭발했으며, 폭발 후에 생기는 튜물러스와 한라산 중턱에서 폭발된 현무암이 바다까지 밀려온 결과를 보고한다. 현무암 지하 마그마가 약 절대온도 1000K로 지상의 중성대를 뚫고 1950m 상공에서 절대온도 1200K로 폭발하면서 나올 때의 속도에 대해 분석했다. 부력(浮力)에 의한 화염 기둥의 열기류인 Plume 화산 폭발로 인한 주변의 공기보다 연소가스의 밀도가 작아져 부력이 발생하고 상승 기류가 형성된다. 화염 기둥은 연속, 간헐, 부력 화염 영역으로 분류된다. 한라산(1950m) 화염 기둥의 속도는 상승한 최고점에서 낙하함으로 위치에너지가 운동에너지로 변환되어 유체흐름에 의해 이 두 식을 같게 놓아 풀면 화산 폭발 속도87.5m/s를 얻었다. 이때 마그마의 밀도는 온도에 반비례한다. 거문오름(456m)은 폭발 속도는 42.6m/s로 계산했다.
코로나 팬데믹과 IT 기술의 발전으로 원격 및 재택 근무가 점차 보편화되며, 클라우드 컴퓨팅 기술이 발전하고 있으며, 사이버 공격 기법 또한 더욱 세련되고 고도화되고 있다. 이러한 추세에 따라 기업에서는 기존의 경계 기반 보안을 벗어나 제로트러스트를 적용하여 보안을 강화하려는 움직임이 점차 커지고 있다. 제로트러스트는 모든 것을 의심하고 신뢰하지 않는다는 핵심 원리를 바탕으로 모든 트래픽을 식별하고 엄격한 인증과정을 통해 접근 권한을 부여함으로써 보안을 강화한다. 본 논문에서는 제로트러스트의 도입 배경과 선진적으로 도입을 추진하고 있는 국가들의 도입 정책과 동향에 대해서 분석하고, 기업 보안을 강화하기 위해 국가나 기관에서 필요한 노력과 더불어. 기업에서 제로트러스트를 적용할 때 유의해야 할 내용도 함께 제안한다.
ChatGPT, a chatbot based on GPT large language models, has gained immense popularity among the general public as well as domain professionals. To assess its proficiency in specialized fields, ChatGPT was tested on mainstream exams like the bar exam and medical licensing tests. This study evaluated ChatGPT's ability to answer questions related to Building Information Modeling (BIM) by testing it on Korea's BIM expertise exam, focusing primarily on multiple-choice problems. Both GPT-3.5 and GPT-4 were tested by prompting them to provide the correct answers to three years' worth of exams, totaling 150 questions. The results showed that both versions passed the test with average scores of 68 and 85, respectively. GPT-4 performed particularly well in categories related to 'BIM software' and 'Smart Construction technology'. However, it did not fare well in 'BIM applications'. Both versions were more proficient with short-answer choices than with sentence-length answers. Additionally, GPT-4 struggled with questions related to BIM policies and regulations specific to the Korean industry. Such limitations might be addressed by using tools like LangChain, which allow for feeding domain-specific documents to customize ChatGPT's responses. These advancements are anticipated to enhance ChatGPT's utility as a virtual assistant for BIM education and modeling automation.
국가간에 이루어지는 사회공학 공격은 주로 비밀정보, 외교의 협상 또는 미래의 정책 변경에 대해 우위를 확보하기 위해 매우 효율적인 공격이므로 꾸준히 실시되고 있다. 우크라이나-러시아 전쟁이 장기화함에 따라 글로벌 해킹 조직의 활동이 꾸준히 증가하고 있으며, 주요 기반시설 또는 글로벌 기업 대상의 대규모 사이버공격 시도가 지속되므로 이에 대한 대응전략이 필요하다. 이를 위해 다양한 사회공학 공격 모델 중 물리적인 접촉을 배제한 사회공학 사이클이 가장 적합한 모델이라 판단하여 주요 위협국이 선호하는 사회공학 공격 방법을 사례분석을 통해 지정학적 전술과 비교하여 분석하였다. 그 결과 중국은 인해전술과 같은 질보다 양을 선호하는 피싱공격을 러시아는 마치 첩보전을 연상하는 은밀하고 복잡한 스피어 피싱을 선호하며, 북한은 미국과 한국에 대한 공격은 스피어 피싱과 워터링홀로 지정학적 전술을 응용하여 활용하였고 그 외 국가들은 대부분 랜섬웨어로 자금확보를 목표로 하였다. 이에 따라 중국에는 클린패스 정책, 러시아에는 주기적인 의무교육, 북한에는 국제적인 제재 등을 대응전략으로 제시하였다.
Objectives: The successful implementation of the Port Safety Special Act is a very important matter. Now that one year has passed since its introduction, this study aims to review the achievements so far and identify future tasks. Methods: The provisions of the Special Act on Port Safety were analyzed and the latest literature related to port safety management was reviewed. In addition, an in-depth interview was conducted with a business owner. Results: The achievements over the past year are as follows. As business operators took greater responsibility for safety management, blind spots in safety were resolved to an extent. Specialized training for the port unloading industry was provided, and a safety management system was established for unloading docks. In addition, the Ministry of Oceans and Fisheries was able to intervene in the prevention of safety accidents at ports through the deployment of port safety inspectors. In 2022, the port industry accident frequency and death rate declined compared to the previous year. Conclusions: The "Port Safety Special Act" has become relatively well established in the port industry over the past year. However, since the Serious Disaster Punishment Act was implemented in January of the same year, there is a limit on determining what is necessarily the effect of the Special Act. Future tasks include unifying contracts centered on cargo handling companies, supporting safety management costs, increasing the number of port safety inspectors, producing reliable port disaster statistics, and cooperating between the Ministry of Oceans and Fisheries and the Ministry of Employment and Labor.
선형 로봇은 자동화 시스템에서 부품의 이송이나 위치 결정에 널리 사용되며 보통 높은 정밀도가 요구된다. 선형 로봇을 응용한 시스템의 제작회사에서는 로봇의 이상 유무를 작업자가 판단하는데, 작업자의 숙련도에 따라 이상 상태를 판단하는 정확도가 달라진다. 최근에는 인공지능 등의 기술을 사용하여 로봇 스스로 이상을 검출하는 방법에 관한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 전이 학습을 이용하여 선형 로봇의 볼 스크류 정렬 이상과 선형 레일 정렬 이상을 검출하는 시스템을 제안하고 가속도 센서와 토크 센서 정보를 이용한 별개의 실험을 통해 제안한 시스템의 이상 검출 성능을 검증 및 비교한다. 센서로부터 얻어진 신호를 스펙트로그램 이미지로 변환한 후, 영상 인식 인공지능 분류기를 사용하여 이상의 종류를 진단하였다. 제안한 방법은 선형 로봇뿐만 아니라 일반적인 산업용 로봇에도 적용할 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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