우리의 양계산업은 1970년대에와서 양적으로 매우 급속하게 발전하였다. 그러나 생산, 상품화, 유통과정 및 소비등 모든 분야가 아직도 전 근대적인 상태로 운영되고 있어 만성적인 수급의 불균형으로 생산자는 불안한 상태에서 업을 영위하고 있다. 이제는 우리도 선진양국으로서 생산-유통-소비를 일관성 있게 합리적으로 연결하는 통합경영조직의 양계산업 계열화를 도입해 양계산업을 안정화시켜 값싸게 닭고기 및 계란을 고급 상품화하여 소비자에 공급할 수 있는 모든 여건이 성숙되어 있다. 봄이 온다고 이 땅위에 새싹이 나는 것이 아니고 땅속에서 긴 겨울동안 한알의 밀알이 썩어져야 대지를 뚫고나와, 힘차게 자라서 많은 열매를 맺게 되는 것이다. 이에 본지는 봄이 와도 싹이 나오지 않은 양계업에 한알의 밀알이 되고저 양계산업의 계열화에 대해 브로일러 산업과 계열화, 양계산업은 성장산업이다, 계열화 생산에 의한 생산비 절감, 축협조직과 계열화조직, 양계산업의 어제와 오늘, 계열화에 의한 유통 개선 등에 대해 2회에 걸쳐 게재한다.
현대 세계 경제 체제의 주요 특징인 글로벌 가치사슬은 주로 선진국에 의해 주도되어왔고 개발도상국은 상대적으로 저부가가치 활동을 담당함에 따라 가치분배의 지리적 불균형이 발생하였다. 그러나 이러한 가치분배의 불균형은 점차 완화되기 시작하였는데, 이와 같은 변화에 영향을 미치는 요인을 분석하는 것이 본 연구의 목적이다. 연구 목적의 달성을 위하여 다양한 영향요인 중 글로벌 가치사슬에서의 산업 업그레이딩 방식에 초점을 맞춰 개발도상국의 부가가치 획득에 미치는 영향을 분석하였다. OECD 부가가치 기준 교역자료(TiVA)의 전산업, 식료품·담배산업, 섬유·의류 산업, 컴퓨터·전자산업, 자동차산업을 대상으로 패널분석을 실시하였다. 분석결과 전산업의 경우 개발도상국의 부가가치 획득은 총생산량을 증가시키고 고부가가치 제품을 생산하며 전방참여도를 높일수록 증가하는 것을 확인할 수 있었으며, 세부 산업별 분석결과는 산업별 특성에 따라 조금씩 다른 양상으로 나타났다.
본 연구는 데이터의 품질이 인공지능(AI) 성능에 미치는 영향을 검토한다. 이를 위해, 데이터 특성변수(Feature)의 유사도와 클래스(Class) 구성의 불균형을 고려한 모의실험(Simulation)을 통해 라벨링 오류 수준이 인공지능의 성능에 미치는 영향을 비교 분석하였다. 그 결과, 특성변수 간 유사성이 높은 데이터에서는 특성 변수 간 유사성이 낮은 데이터에 비해 라벨링 정확도에 더 민감하게 반응하였으며, 클래스 불균형이 증가함에 따라 인공지능 정확도가 급격히 감소되는 경향을 관찰하였다. 이는 인공지능 학습데이터의 품질평가 기준 및 관련 연구를 위한 기초자료가 될 것이다.
국제 곡물가격이 연일 급등세를 보이며 세계 곡물시장이 요동치고 있다. 10년 전인 1996년 엘리뇨 현상에 따른 지구촌의 기상이변으로 곡물파동을 겪은 바 있다. 10년 이상 지난 지금까지 일부 최빈국을 제외한 대다수의 국가가 곡물파동의 아픔을 잊고 행복한 시간을 보내지 않았나 하는 생각이 든다. 세계 경제가 미국을 중심으로 민주주의와 자본주의 경제가 주축을 이루며 경제적인 부, 즉 돈만 있으면 언제든지 쌀독에 쌀을 가득 채울 수 있었기 때문에 먹거리의 중요성에 대하여 소홀하며 살아온 것 같다. 그러나, 이제 더 이상 돈만 있다고 원하는 만큼 먹거리를 확보하기란 쉽지 않는 시대가 도래하고 있다. 작년 하반기부터 국제곡물가격은 가히 폭등이라고 할 만큼 큰 폭으로 상승하였는데, 문제는 과거처럼 단순히 기상악화에 따른 작황부진과는 차원이 다르다는 것이다. 지구촌 기상이변에 더불어 세계 경제성장에 따른 소비구조 변화와 이에 따른 수급불균형이 더욱 심화되고 있다는 것이다. 이에 금년도 세계 곡물산업 현황과 가격변동 흐름을 짚어보고 향후 사료원료를 중심으로 곡물수급 전망을 조명하고자 한다.
금융산업에서 고객의 이탈비율은 기대수익에 영향을 미친다는 점에서 예측이 필요한 부분이며 최근 들어 정확한 예측을 통한 비용관리가 이루어지면서 고객 이탈을 예측하는 것이 중요한 문제로 떠오르고 있다. 그러나 보험 고객 데이터가 대용량이고 불균형한 출력 값을 갖는 특성으로 인해 기존의 방법으로 예측 모델을 만드는 것이 적합하지 않다. 본 연구에서는 대용량 데이터를 처리하는 데 효과적으로 알려져 있는 Trust-region Newton method를 적용한 로지스틱 회귀분석을 통해 이탈고객을 예측하는 것을 주된 연구로 하며, 불균형한 데이터에서의 예측정확도를 높이기 위해 Oversampling, Clustering, Boosting 등을 이용하여 고객 데이터에 적합한 이탈 고객 예측 모형을 제시하고자 한다.
최근 노동 집약적인 성격의 섬유 산업에서는 AI를 통해 공정에 들어가는 시간과 비용을 줄이고 품질을 최적화 하려는 시도를 하고 있다. 그러나 섬유 방사 공정은 데이터 수집에 필요한 비용이 크고 체계적인 데이터 처리 시스템이 부족하여 축적된 데이터양이 적다. 또 방사 목적에 따라 특정 변수 위주의 조합에 대한 데이터만을 우선적으로 수집하여 데이터 불균형이 발생하며, 물성 측정환경 차이로 인해 동일 방사조건에서 수집된 샘플 간에도 오차가 존재한다. 이러한 데이터 특성들을 고려하지 않고 AI 모델에 활용할 경우 과적합과 성능 저하 등의 문제가 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 물성 단위 및 허용오차를 고려한 이상치 처리 기법과 데이터 불균형 정도 및 물성과의 상관성을 고려한 오버샘플링 기법을 물성 예측 모델에 적용한다. 두 기법들을 모델에 적용한 결과 그렇지 않은 모델에 비해 물성 예측 오차와 방사 공정 데이터에 대한 모델의 적합도가 개선됨을 보인다.
The unbalance response analysis is one of the essential area in the forced vibration analysis of rotor-bearing systems. Local bearing parameters in rotor-bearing systems are the major sources which give rise to a difficulty in unbalance response computation due to the complicated dynamic properties such as rotational speed dependency and anisotropy. In the present paper, an efficient method for unbalance responses is proposed so as to easily take into account bearing parameters in computation. An exact matrix condensation procedure is proposed which enables the present method to compute unbalance responses by dealing with condensed, small matrices. The proposed method causes no errors even though the computation procedure is based on the small matrices condensed from the full matrices. The present method is illustrated through a numerical example and compared with the conventional method.
지난해 우리나라 경제는 안정속에 고도성장과 국제수지 흑자를 기록한 값진 보람을 느낀 한 해였다. 그러나 이같은 흑자기조는 개개기업의 성장잠재력에서 찾아볼 수도 있겠으나 대부분이 3저요인을 배경으로한 수출환경의 변화에 힘입은 바 크다. 그럼으로 언제 무산될지 모르는 장래를 낙관만 할 수는 없다. 지금의 현상을 어떻게 보는가에 대하여는 각계각층이 보는 시각에 따라 견해가 달라지겠으나 분명한 것은 국제유가나 국제이자가 오름세를 보이기 시작했다는 사실과 우리에게 국제경상수지흑자시대를 열어준 3저호재는 확실히 변해가고 있다는 것이다. 이렇게 볼 때 우리나라 경제는 해외요인변화에 매우 예민함으로 지금, 흑자기조가 정착되었다고 속단하기에는 너무 이른것 같다. 적어도 흑자기조가 정착되려면 모든 산업간, 계층간, 지역간의 불균형이 시정되고 기존의 산업기반을 내실화하는 단계에 있을 때 비로서 흑자경제의 향배가 가름하게 되는 것이다. 최근에 일어나고 있는 원화의 지속적인 평가절하, 엔화강세에 따른 원자재가격폭등은 우리에게 적지않은 위협을 주고있다. 이같은 상황에서 정부는 올해 국제수지흑자의 적정선유지를 위해 대미구매사절단의 파견, 수입선의 다변화, 수출지원정책의 감소등 다각적인 정책을 선택하고 있는 것으로써 일응 올바른 판단으로 수긍하나 다만 업종에 따른 특성에 배려가 있었으면 한다. 특히 우리나라의 기계공업은 20년의 짧은 근대화건설 과정에서 그나마 지금의 수준과 규모의 기반을 닦아왔다. 그러나 아직도 기술면에서 많은 취약점을 지니고 있어 대부분의 기초소재와 핵심부품이 해외에서 수입되고 있는 실정이다. 따라서 기계공업이 명실공히 선도산업으로써 의 위치를 굳히기 위해서는 적어도 기계류의 수입국에서 수출국으로의 탈바꿈을 할 때 비로소 성취될 것이며, 이 때가 관련산업간의 불균형이 시정된 흑자시대라고 보는 것이 옳을 것 같다. 작금의 주변환경은 서두에서 언급한 3저호재에 심상치 않는 조짐이 보이고 있다. 이같은 주변환경에 관점을 두고 지금 우리가 당면하고 있는 과제 중의 하나인 원화절상을 지적하지 않을 수 없다. 이같은 원화절상내용을 중심으로 부가적으로 수반된 몇가지의 현안문제와 함께 점검해 보기로한다.
전력산업 구조개편에 따른 발전부문의 경제급전 추구로 인하여 구 동안 가스산업에서 수급조절역할을 담당하던 발전용 수요의 감소로 수급불균형 심화가 예상되고 결국에는 저장설비의 구축에 막대한 자본이 소요될 것으로 보인다. 이에 본 연구에서는 분석모형을 통하여 이러한 영향들을 계량적으로 분석하고 그 원인을 밝힘으로써 전력산업 구조개편에 대응한 향후의 천연가스 수급정책 방향을 제시하였다. 연구결과에 의하면, 경제급전의 추구로 인해 발전용 수요가 기존 예측치 대비 약 40∼50% 수준으로 급감하여 소요저장탱크기수는 1∼2기 정도 감소하지만, 발전용 수요의 수급조절능력의 약화로 천연가스 수요패턴은 더욱 악화되는 것으로 분석되었다. 또한 필요수입 보전주의에 따른 가격결정방식의 소비자가격이 상승되는 것으로 보아 저장설비에 과다투자가 이루어지는 것으로 판단할 수 있다. 결국, 도시가스의 수요패턴이 현상태를 유지하는 경우, 발전부문의 경제급전시 가스산업에서는 수요패턴의 약화로 저장시설에의 과다설비투자가 불가피하며 이는 소비자가격의 상승으로 이어질 것으로 예상된다. 따라서 향후 가스산업에서는 다양한 수요관리 방안과 도입량 조절 등을 통한 수요패턴 개선노력이 시급할 것으로 판단된다.
최근 우리나라는 청년실업이 사회적 관심사로 대두되고 있으나 3D업종은 취업을 기피하고 있어 이들 업종종사자들의 일부를 불가피하게 수입하는 국가로 전환한지 오래이다. 건설분야도 예외는 아니어서 기능인력 수요가 크게 증가 한 반면 근로여건이 열악하고 고용이 불안정한 건설현장의 취업 기피로 인력난이 갈수록 심화되고 있다. 이에 따라 정부에서는 1997년부터 국내건설현장에도 외국인력을 도입키로하고 지난 97년 6월 2,500명이 도입된 이후 외국인력이 꾸준히 증가하고 있으나 아직도 건설 기능인력 수급 불균형 해소에는 부족한 실정이다.
건설분야의 외국인 산업연수추천단체로 대한건설협회가 지정되어 연수업무를 시작한 이후 7년이 지난 지금 어느 정도 틀이 잡혔고 연수생에 대한 처우가 개선되면서 효율적인 운영과 관리로“건설현장의 인력난해소 및 국가간 협력증진”이라는 당초의 목적에 크게 기여하고 있다는 평가를 받고 있다. 따라서 본지는 외국인산업연수제도 및 연수취업제도를 자세히 알아보고 설비건설업계의 외국인 활용 실태도 점검해 본다. 또한 회원사들의 이해를 돕기 위해 외국인산업연수제도 및 연수취업제도에 대한 질의와 응답을 게재하오니 설비건설업계의 많은 참고를 바란다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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