사회 경제 체제의 복잡성 및 불확실성이 증가하면서, 환경변화에 능동적이고 효과적으로 대응할 수 있는 전략적 예측의 필요성이 더욱 중요해지고 있다. 전략적 예측을 수행하는 데는 목적과 상황에 따라 다양한 예측방법론이 사용될 수 있다. 최근의 상황을 보면, 추세외삽법 같은 단정적인 미래예측 방법론들의 활용성은 줄어들고 있다. 그러나 불확실성을 고려한 시나리오 플래닝은 전략적인 의사결정을 도와주는 도구로서 정부와 기업의 관심이 증대하고 있다. 일반적으로 시나리오 플래닝은 다양한 분야의 전문가들이 참여하여 의견을 개진하고 협의를 통해 결과를 도출하는 워크숍 방식으로 진행된다. 그러나 재원이 한정되고 수행기간이 짧은 예측의 경우에는 소수의 전문가들만이 참여하게 되는 단점이 존재한다. 또한 일반시민의 의견이 적극적으로 반영되기 어렵고, 중요한 요인과 현상이 고려되지 못하는 경우가 발생하기도 한다. 이에 더하여 시간적 공간적 제약으로 인해 창의적인 아이디어를 다양하게 제시하기 어려운 단점도 존재한다. 일반적인 워크숍에서는 10명 내외의 소수 전문가들이 참여하여 시나리오가 작성된다. 본 연구에서는 이러한 기존의 워크숍 방식을 개선하기 위해 집단지성을 활용하는 새로운 방안을 제시하고자 한다. 즉 20명 이상 다수의 구성원들이 시나리오 작성에 참여하도록 하며 이들의 다양한 의견이 효과적으로 반영될 수 있도록 위키(Wiki)를 활용하는 방안을 제시하는 것이다. 또한 이러한 새로운 방식을 활용하여"미래 미디어에 관한 전략적 예측"을 수행한 실제 사례를 소개하고 수행 중 발견된 프로세스 개선 방안을 함께 제시하고자 한다.
최근 급변하는 세계정세 속에 미래의 불확실성과 위협이 커져가는 실정에서 미래예측에 기반한 국정운영 시스템과 함께, 이를 과학적이고 체계적으로 지원할 수 있는 지식기반의 미래예측 인프라가 필요하다. 또한 기술 발달과 사회 환경의 미래 변화가 국가의 경쟁력으로 발현될 수 있도록 정책과 제도체계 마련이 선행되어야 혁신적 창의적 노력이 성공하고 기회를 선점할 수 있다. 결국, 지식기반과 국정 운영의 융합으로 지속가능한 국가선진화를 달성할 수 있을 것이다. 본고에서는 기술(공급), 사회(수요), 정책간의 상호작용을 중심으로 지식기반 국가선진화 전략을 제시하였다. 지식기반 국가선진화 전략은 국가 미래비전을 제시하고 추진하는 국정운영 인프라(Governance Infra), 지식기반 인프라(Knowledge Infra), 멘탈 인프라(Mental Infra)로 구성되어있다.
최근 대표적 글로벌 유통기업인 미국의 아마존과 중국의 알리바바가 전 세계적으로 가장 큰 시장점유가 있으며 두 기업의 국내진입 시 국내 유통산업에 큰 영향을 미칠 것으로 예상한다. 두 기업은 온라인 기업이 오프라인 기업을 흡수 합병함으로써 새로운 가치를 창출해내는 O2O (Online to Offline) 추세가 국제적으로 진행되고 있다. 아마존과 알리바바와 같은 글로벌 유통업체들은 일본, 인도와 같은 타 국가로의 세계 진출을 적극적으로 하는 추세이다. 본 연구에서는 아마존, 알리바바와 같은 글로벌 유통업체가 세계 진출의 일환으로 국내 유통시장 진입 시, 노출된 글로벌 경쟁 속에서 국내 유통기업들의 사업전망을 예측해보고, 해당 예측에 기반하여 기업 차원의 전략적 대응방안 및 정부 차원의 정책 지원방안을 마련하는 데 그 목적이 있다. 시장 현황분석을 기반으로 하여, 미래 시장예측 방법으로써 무작위로 추출된 난수(Random Number)를 이용하여 원하는 방정식의 값을 확률적으로 구하기 위한 알고리즘(Algorithm) 및 시뮬레이션(Simulation)의 방법인 몬테카를로(Monte Carlo, MC) 방법론을 사용하여 국내 유통시장의 변화를 예측하여 본 연구를 진행하였다.
최근 기후변화로 인하여 풍수해의 발생빈도가 높아짐에 따라 자연재해 예측에 대한 연구가 활발히 진행되는 추세이다. 또한 풍수해와 관련하여 정부 및 지자체에서 재해지도를 작성하고 있으나 각 기관의 특성에 따라 개별적으로 재해지도를 시스템으로 제공하고 있다. 결국 호우, 산사태, 바람 등 각각의 재해에 대해 여러 시스템에서 자료를 제공하고 있기 때문에 필요자료, 지역 등에 따라 사용자가 시스템을 찾아 이용해야하는 불편이 존재하며 전국이 아닌 일부 지역만 제한적으로 제공되고 있다. 또한, 각 기관에서 제공되는 자료의 종류와 제공형태가 시스템별로 다르기 때문에 사용자가 추가적인 작업을 해야하는 단점이 존재한다. 국민안전처에서 추진하는 '풍수해저감 종합계획'의 활성화를 위해서 통합적인 재해지도 제공 시스템이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 재해관련기관에서 현재 제공되고 있는 시스템에 대한 활용자료, 구성도 등의 조사, 분석을 통한 연계 전략 수립을 위한 연구를 진행하였다. 또한 풍수해 피해예측지도의 공동활용을 위한 표준연계모듈 적용방안을 제시하여 추후 풍수해 피해예측지도 구축 및 피해예측지도 작성에 활용 가능할 것으로 기대된다.
도로 교통의 혼잡이 나날이 증가되고 있는 현실 상황에서 이를 해결하기 위한 새로운 도로의 무제한적 건설은 정보의 예산절약, 필요한 도로용지 확보의 어려움, 환경오염 문제 등으로 인해 현실적인 한계에 이르렀다. 따라서, 이러한 도로의 혼잡상황에 효과적으로 대처하기 위해서는 승용차를 이용하고자 하는 수요를 대량수송이 가능한 대중교통 이용수요로 전환시켜야 하며, 이를 위해서는 대중교통의 서비스수준 제고 및 운영 관리 체계 등의 개선이 필요하다. 이를 위한 전략적 및 운영적 측면에서의 대중교통계획은 미래 대중교통수요의 정확한 예측을 전제로 하여 수립되며, 이러한 수요의 예측은 필수적으로 현실을 보다 더 정확하게 묘사해 줄 수 있는 통행배정모형을 필요로 한다. 대중교통 통행배정은 규칙적인 배차시간과 정해진 노선을 운행하는 고정서비스 시스템으로 구성되어 있어서 한 링크 상에서도 여러 개의 운행노선을 고려해야 하기 때문에 승용차 통행배정과는 독립적으로 취급되어 왔으며, 이로 인해 그 동안 많은 연구가 선행되어 있지 않은 실정이다. 본 연구는 교통예측 프로그램 중의 하나인 EMME/2에서 사용하고 있는 대중교통수요 통행배정 모형인 최적전략모형(Optimal Strategy Model)의 단점을 보완하기 위한 것이다. 최적전략모형은 수요 배정시, 최적전략에 속하는 경로들에 대해 단순히 운행횟수에 비례하여 수요를 배정함으로 인해서, 예를 들면 운행횟수는 많지만 환승이 많은 경로에 수요를 많이 배정하는 것과 같은 비현실적인 결과가 발생하기도 한다. 본 연구는 이를 개선하기 위해서, 두 가지 대안을 제시했다. 먼저, 노선배정에 우선되는 최적경로 탐색시 환승노드에서의 환승에 대한 벌점을 그 노선의 운행회수에 줌으로써 환승이 많은 경로에 수요의 배정이 적게 되도록 하는 방법과 두 번째로 수요의 배정시 운행횟수가 아닌 목적지까지의 통행시간과 대시시간에 따른 확률적 배분을 통해 기존 모형의 단점을 보완하고자 했다.
유럽의 이동통신시장은 통신기술의 진보에 힘입어 발전을 거듭하고 있으며, 자유화계획의 실현으로 치열한 경쟁이 나타날 것으로 전망된다. 따라서 본 고는 유럽 이동통신시장의 동향을 분석하고, 경쟁적 시장동태성을 파악하여 전략적 시장쟁점을 도출하며, 그 전략적 의미를 분석하여 미래의 시장추세를 예측함으로써 우리나라 이동통신 사업자에게 전략적 시사점을 제시하였다.
석유산업의 역사상 유가예측이 들어맞은 적은 거의 없다고 해도 과언이 아니다. 자료의 불확실성, 사용변수의 변함에 따라 예측은 현실과는 상당히 유리되어 왔다. 석유산업에 있어서 이와 같은 예측에 따른 전략 및 정책수행으로 투자가치가 인정된 예도 있지만 막대한 투자액을 회수하지 못한채 방치한 예도 허다하다. 이에 대한 케임브리지 에너지 연구소(Cambridge Energy Research Associates)와 회계법인인 Arthur Andersen & Co가 공동으로 12개국의 125명의 예측전문가 및 의사결정권자를 대상으로 조사한 연구보고서를 PIW가 요약했다. 이를 옮겨 싣는다.
기존의 부상기술 예측은 주로 정성적으로 이루어졌으나, 이는 많은 비용이 요구된다. 이에 대안으로 개발된 기술의 다양한 정보를 포함하는 특허를 활용한 정량적 방법이 있다. 기존에 특허 출원 건수를 이용한 정량적 예측 방법은 적은 출원이 이루어지는 부상기술 특허를 파악하는데 어려움이 존재한다. 이를 해결하기 위해, 선행연구에서는 추세선의 기울기를 사용하여 부상기술을 예측하였다. 그러나 출원 건수가 많은 핵심기술의 기울기가 크게 도출되므로 여전히 부상기술 파악에 어려움이 존재한다. 본 논문에서는 기술들의 Patent Power를 이용하여 상기 문제를 해결하며, 연도별 Patent Power의 변화를 이용하여 기울기를 구하고 부상기술을 예측한다. 또한, 최다 출원인을 확인하고 경영전략을 제시한다. 실험으로는 AR 분야의 특허 중 USPTO에 공개된 특허만을 사용하며, 부상기술로는 G02B가 도출되었다.
본 논문에서는 이벤트구동 게이트수준 타이밍 시뮬레이션의 성능 향상 및 디버깅 효율성 크게 높일 수 있는 공간적 부분시뮬레이션 전략이 적용된 효율적인 예측기반 병렬 시뮬레이션 기법을 제안한다. 제안된 기법은 병렬 이벤트구동 로컬시뮬레이션들의 입력값과 출력값에 대한 빠르면서도 정확한 예측을 달성하기 위해서, 공간적 부분시뮬레이션 전략을 추상화 상위수준 시뮬레이션에 적용하여 정확한 예측 데이터를 빠르고 즉각적으로 생성해낸다. 공간적 부분시뮬레이션 전략이 적용된 예측기반 병렬 게이트수준 타이밍 시뮬레이션은 성능 평가를 위하여 사용된 6개의 벤치마크 설계들에 대하여 제일 일반적인 순차 이벤트구동 게이트수준 타이밍 시뮬레이션에 비하여 평균 약 3.7배, 상용화된 멀티코어 기반의 병렬 이벤트구동 게이트수준 타이밍 시뮬레이션에 비해서는 평균 9.7배, 그리고 기존의 가장 우수한 예측기반 병렬 이벤트구동 게이트 수준 타이밍 시뮬레이션 결과에 비해서도 평균 2.7배의 시뮬레이션 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다.
고객의 요구사항 다양화 및 콜서비스 요청의 지속적인 증가로 서비스 접점(MOT)의 중요성이 크게 확대되고 있으며, 이는 산업과 업종에 관계없이 모두가 동일한 현안사항을 가지고 있다. 콜량의 예측을 통해 적정인원을 산출하여 실제로 인입되는 콜량과 예측된 콜량을 트래킹하여 예측과 실제의 갭을 최소화하는 것으로 고객만족도 향상에 성패를 좌우한다. 양질의 상담 서비스 제공과 운영 사업비의 효율화는 우리 모두의 관심이자 동시에 해결해야 할 과제이다. 본 연구는 콜센터의 ARS 운영현황과 시장 동향 분석 및 ARS 운영기관 실태점검 및 평가를 통하여 효율적인 운영전략을 모색하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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