근래 특급호텔을 중심으로 호텔정보시스템(Hotel Information System, HIS)의 도입과 활용이 활성화되고 있다. 이러한 HIS의 도입은 호텔경영에서 혁신적인 변화를 일으키고 있다. 이러한 상황에서 HIS의 성공요소에 대한 관심과 그에 대한 연구가 많은 관심을 받고 있다. 그러나 대부분의 HIS에 대한 연구는 HIS 시스템의 도입 시점을 전제로 한 성공요인에 대한 연구에 집중되어 있다. 이는 HIS 시스템의 운용보다 도입에 관점을 둔 것으로, 시간 변화에 따른 요인의 중요도의 변화에 대한 설명이 부족하다. 이러한 관점에서 살펴보면, 호텔정보 시스템에 대한 포괄적인 성공요인을 도출한 후에 그 성공요인들의 시간에 따른 중요도 변화를 측정하기 위해서 호텔경영의 성공을 위한 HIS의 성공 요인의 성숙 시점을 예측하는 것은 매우 중요하다 하겠다. 따라서 본 연구에서는 E. M. Rogers[2]의 혁신이론을 기초하여 시간(Time)의 변화에 따른 HIS의 주요성공요인 (Critical Success Factors, CSFs)의 성숙 시점을 예측하였다. 본 연구를 위한 설문 조사는 2009년 1월 25일부터 3월 10일까지 전국 주요 호텔을 대상으로 각 호텔의 관리자 2명씩 선정하여 실시하였다. 회수 설문 중 유효 설문 84부의 응답을 연구에 활용하였으며 데이터 분석은 통계분석 패키지인 SPSS R10.1.3을 활용하였다. 설문 구성의 신뢰성을 측정하는 Cronbach ${\alpha}$ 값은 0.7239로 나타나 유의한 것으로 판단하였다.
치료·공급자 중심의 의료서비스에서 예방·소비자 중심의 서비스로 패러다임이 변화하고 있는 시점에 보건의료와 ICT융합기술의 접목은 4차 산업혁명 안에서 디지털 헬스케어 산업에 대한 관심을 고조시키고 있다. 디지털 헬스케어에는 건강, 영양, 운동, 및 환자관리 등이 포함되며, 디지털 헬스케어 산업에는 개인 건강 및 의료 정보를 제공할 수 있는 의료기기, 의료정보시스템 및 헬스케어 플랫폼 등과 관련된 의료 및 IT 산업의 융합으로 요약된다. 고령화 및 만성질환의 증가에 따른 사회적 요구로 인해 우리나라에서도 4차 산업혁명 안에서 디지털 헬스케어는 중요한 정책으로 다뤄지고 있다. 디지털 헬스케어 산업이 인류의 수명연장과 삶의 질 증진에 기여하기 위해서는 관련 인프라와 법률적 제도 정비 및 정책 마련 등이 시급하며 덧붙여 중요한 것은 디지털 헬스케어 산업을 이끌어갈 인재 육성을 위한 융합적 교육의 활성화가 필요하겠다. 본 연구는 4차 산업혁명 시대의 디지털 헬스케어 산업의 동향과 정부의 연구개발 정책방향에 대해 고찰하고 미래 발전 방향 및 시사점을 도출하고자 시행되었다.
본 연구는 이용자들이 휴대폰 문자메시지 시스템을 이용할 때 경험하는 인터페이스 상의 문제점을 찾아보고 향상된 인터페이스를 제공하는 휴대폰 문자메시지 시스템을 구현하기 위한 개선방향을 제시하고자 하였다. 휴대폰 문자메시지 시스템의 문제점으로는, 1) 전달받은 메시지의 내용이나 의도를 파악하기 어려움, 2) 문자메시지의 저장, 정렬, 탐색 등의 어려움, 3) 문자메시지의 길이 제한, 4) 문자입력의 어려움, 그리고 5) 비슷한 휴대폰 번호를 이용하기 때문에 종종 다른 수신자에게 잘못 전달되는 오류와 이로 인한 사회적인 문제 등이다. 본 연구의 초기 가정은 문자메시지 시스템을 이용할 때 발생하는 대다수의 문제점이 이용자 인터페이스 상의 이용성과 관련되어 있다는 점을 주목하였다. 75명의 대학생 이용자를 대상으로 일주일 동안 모든 문자메시지를 저장하고 각각의 메시지에 대한 간단한 일지를 기록하도록 하였다. 수집된 데이터 분석을 통하여 발견된 문제점들은 제한된 메시지 길이, 부자연스러운 문자입력방식, 감정 표현의 불충분함, 수신확인 기능의 결여, 보낸 메시지의 자동저장 기능이 제공되지 않는다는 점 등으로 나타났다. 연구의 결과로 나타난 이러한 문제점들은 문자메시지 시스템을 개선할 수 있는 방향을 제공할 것으로 기대된다.
인력기반 터널 점검은 점검자의 주관적인 판단에 영향을 받으며 지속적인 이력관리가 어렵다. 따라서 최근에는 딥러닝 기반 자동 균열 탐지 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 대부분의 연구에서는 사용하는 대규모 공개 균열 데이터셋은 터널 내부에서 발생하는 균열과 매우 상이하다. 또한 현행 터널 상태평가에서 정교한 균열 레이블을 구축하기 위해서는 추가적인 작업이 요구된다. 이에 본 연구는 균열 형상이 다소 단순하게 표현된 기존 데이터셋을 딥러닝 모델에 입력하여 균열 탐지 성능을 개선하는 방안을 제시한다. 기존 터널 데이터셋, 고품질 터널 데이터셋과 공개 균열 데이터셋을 조합하여 학습한 딥러닝 모델의 성능 평가와 비교를 수행한다. 그 결과 Cross Entropy 손실함수를 사용한 DeepLabv3+에 공개 데이터셋, 패치 단위 분류와 오버샘플링을 수행한 터널 데이터셋을 모두 학습한 경우 성능이 가장 좋았다. 향후 기 구축된 터널 영상 취득 시스템 데이터를 딥러닝 모델 학습에 효율적으로 활용하기 위한 방안을 수립하는 데 기여할 것으로 기대한다.
최근 자동차 산업의 기술 발전과 함께 네트워크 연결성이 증대되고 있다. CAN(Controller Area Network) 버스 기술은 차량 내 다양한 전자기기와 시스템 간의 신속하고 효율적인 데이터 통신을 가능하게 하여, 핵심 시스템부터 다양한 기능을 통합 관리할 수 있는 플랫폼을 제공한다. 그러나 이러한 연결성 증가는 외부 공격자가 자동차 네트워크에 접근하여 차량 제어를 장악하거나, 개인 정보를 탈취하는 등 네트워크 보안 우려를 초래할 수 있다. 본 논문은 CAN에서 발생하는 비정상 메시지를 분석하여, 메시지 발생 주기성 또는 빈도와 데이터 변화량이 비정상 메시지의 탐지에 중요한 요소임을 확인하였다. DBC 디코딩을 통해 CAN 메시지의 구체적인 의미를 해석하였다. 이를 바탕으로 메시지 발생의 주기성과 추이 분석을 위해 GRU 모델을 활용하여 일정 주기 이내에 발생한 메시지에 대해 예측 메시지와 발생한 메시지의 차이(잔차)를 비정상 측도로 이용한 비정상 분류 모델을 제안하고 비정상 메시지의 공격 기법에 대한 다중 분류에는 메시지와 발생 주기, 잔차를 이용한 랜덤 포레스트 모델을 도입하여 다중 분류기로 활용하여 성능 향상을 이루었다. 이 모델은 비정상 메시지 탐지에서 99% 이상의 높은 정확도를 달성하며 기존의 다른 모델보다 우수한 성능을 보여주었다.
1981년 우리나라에 기계경비가 도입된 이후 짧은 기간 동안 엄청난 성장을 보이고 있으며, 기계경비는 민간경비의 성장에 중요한 역할을 하고 있다. 앞으로도 지속적인 성장이 전망되는 가운데, 사회적 안전수요 증가와 안전의식 변화, 독신자나 독거노인 가구의 증가 등은 기계경비 산업발전에 긍정적으로 작용하게 될 것이다. 기계경비서비스를 이용하는 사람이 증가하고 기계경비에 대해 잘 알려지면서 서비스를 이용하는 사람들의 요구사항이나 불만도 증가할 것으로 예상되는 가운데 이에 능동적으로 대응하기 위해 다음과 같은 다양한 방안 모색이 필요하다. 기계경비는 다른 형태의 경비와 달리 전자기기와 통신매체, 관제용 소프트웨어, 관제업무와 출동업무를 담당하는 사람 등과 같이 여러 가지 요소가 복합적으로 구성되어 작용하므로 모든 구성요소를 균등하게 향상시킬 수 있어야 한다. 특히 기계경비는 생활에 꼭 필요한 것이 아니므로 가입자의 기본적인 요구를 충족시킬 수 있어야 할 뿐 아니라 고객에 따라 차별화된 서비스를 제공하는 것이 필요하다. 사용자 뿐 아니라 일반인들도 자주 보고 접하게 되는 기기는 조작이 편리하고 주변에 잘 어울리게 디자인 되어야 한다. 기계경비의 신뢰를 저하시키는 오작동문제를 해결하기 위하여 센서의 성능개선과 함께 기존의 공간감지 센서를 대체할 수 있는 새로운 형태의 센서개발이 필요하다. 가입자와 논쟁이 잦은 출동시간과 배상 문제를 감소시키고 경비회사와 가입자 사이의 신뢰를 향상시키기 위하여 기계경비의 대응방식과 한계점에 대해 가입자에게 기술적으로 설명하고 가입자를 경비업무의 협조자로서 참여시킬 수 있는 인식전환이 필요하다. 출동시간 단축을 위해 충분한 기동장비와 인원을 확보하는 것이 우선이지만 GPS(Global positioning System) 보다 진화된 GIS(Global Information System)의 도입을 고려해 볼 수 있다. 상업용 시설에 집중되어 있는 가입자 분포를 주택으로 넓히기 위한 상품개발과 기계경비시장 성장의 한계에 대비한 새로운 비즈니스모델 개발이 필요하다. 이를 위해 홈네트워크와 연계 할 수 있는 서비스 상품이나 영상관제서비스와 연계된 서비스 상품, 유비쿼터스 환경에 맞는 새로운 경비방법을 통한 저가 서비스 상품, 가입자와 경비회사 사이에 연결된 통신망을 이용해 제공할 수 있는 부가서비스 상품을 개발하는 것을 고려해 볼 수 있다. 경비원으로부터 발생하는 신뢰도 문제를 개선하기 위하여 경비원의 교육 훈련도 중요하지만 근무환경이나 처우개선이 같이 고려되어야 하고, 이직률을 낮추기 위한 복지 및 인사관리의 모색이 필요하다. 내부 근무자에 의한 범죄를 감소시키기 위하여 경찰과 연계하여 배치된 경비원에 대한 신상 변동이 있을 때 그 정보를 제공받을 수 있는 협조시스템 구축이 필요하다.
기술경쟁이 심화되고 있는 오늘날 신기술에 대한 선도적 위치의 선점이 중요하다. 선도적 위치의 선점과 적정시점에 기술 획득·관리를 위해 이해관계자들은 지속적으로 기술에 대한 탐색활동을 수행한다. 이를 위한 참고 자료로서 가트너 하이프 사이클(Gartner Hype Cycle)은 중요한 의미가 있다. 하이프 사이클은 기술수명주기(S-curve)와 하이프 수준(Hype Level)을 결합하여 새로운 기술에 대한 대중의 기대감을 시간의 흐름에 따라 나타낸 그래프이다. 새로운 기술에 대한 기대는 기술사업화뿐만 아니라 연구개발 투자의 정당성, 투자유치를 위한 기회의 발판이 된다는 점에서 연구개발 담당자 및 기술투자자의 관심이 높다. 그러나 산업계의 높은 관심에 비해 실증분석을 시도한 선행연구는 다양하지 못하다. 선행문헌 분석결과 데이터 종류(뉴스, 논문, 주가지수, 검색 트래픽 등)나 분석방법은 한정적이었다. 이에 본 연구에서는 확산의 주요한 채널이 되어가고 있는 소셜네트워크서비스의 데이터를 활용하여 'Gartner Hype Cycle for Artificial Intelligence, 2021'의 단계별 기술들에 대한 집단구조(커뮤니티)의 특성과 커뮤니티 간 정보 확산패턴을 분석하고자 한다. 이를 위해 컴포넌트 응집규모(Component Cohesion Size)를 통해 각 단계별 구조적 특성과 연결중심화(Degree Centralization)와 밀도(Density)를 통해 확산의 방식을 확인하였다. 연구결과 기술을 수용하는 단계별 집단들의 커뮤니케이션 활동이 시간이 지날 수록 분절이 커지며 밀도 역시 감소함을 확인하였다. 또한 새로운 기술에 대한 관심을 촉발하는 혁신태동기 집단의 경우 정보확산을 촉발하는 외향연결(Out-degree) 중심화 지수가 높았으며, 이후의 단계는 정보를 수용하는 내향연결(In-degree) 중심화 지수가 높은 것으로 나타났다. 해당 연구를 통해 하이프 사이클에 관한 이론적 기초를 제공할 것이다. 또한 인공지능기술에 대한 기술관심집단들의 기대감을 반영한 정보확산의 특성과 패턴을 소셜데이터를 통해 분석함으로써 기업의 기술투자 의사결정에 새로운 시각을 제공할 것이다.
세계 SW시장은 급성장하고 있지만, 국내시장이 글로벌 강국에 영향을 주기에는 많이 부족하다. 인터넷 속도 1위국임에도 SW성장이 더딘 이유는 무엇일까? 그것은 국내 SW산업발전의 기반이 마련되지 않았기 때문이다. 이로써 정부는 SW중심사회를 선언하여 각 분야의 정책을 준비하였는데 공공부문 SW분할발주 제도를 IT프로젝트에 적용하려는 움직임이 있어 전체 SW산업의 약 30%를 차지하는 공공부문을 중심으로 SW분할발주 제도 시행시 예상되는 SI프로젝트 문제점 및 개선방안을 연구하고자 한다. SW분할발주 제도는 기획~설계와 개발~구현 단계로 구분됨에 따라 SI프로젝트에 적용함에 있어 문제가 발생될 수 있다. 그러므로 프로젝트와 분리 분할발주, 선진사례 및 분할발주 유관산업 프로젝트 사례를 분석하였으며 제도적, 기술적, 관리적 관점에서 개선방안을 도출하였다. 본 논문은 IT프로젝트에 종사하는 이들의 SW제값받기 및 환경개선을 기대하고 SW분할발주의 제도 시행 전 공급자와 수요자가 인식해야 하는 문제점에 대한 해결방안을 제공하여 SW산업과 SI프로젝트의 경쟁력을 강화하는 체계 형성의 방향을 제시한다.
비밀공유 기법은 개인키와 같은 비밀을 복수의 지분으로 분할하여 분산 관리함으로써 비밀의 보안성을 높이는 기술이다. 그동안 다양한 상황에서 비밀공유를 적용하기 위한 많은 연구가 있어 왔으며, Tassa가 제안한 논리곱 기반의 비밀공유 방법은 도함수를 사용하여 계층적 비밀공유를 가능하게 하는 방법이다. 하지만 도함수를 사용하는 계층적 비밀공유는 몇 가지 한계를 가진다. 첫째, 각 레벨의 지분들이 하나의 도함수로부터 생성되기 때문에 하나의 레벨에 하나의 참여자 그룹만을 만들 수 있다. 둘째, 논리곱에 기반한 비밀 복원만 가능하여 임의의 비밀 복원 조건을 규정할 수 없다. 셋째, 도함수를 사용하기 때문에 버크호프 보간법을 필요로 하며, 이는 다항식 기반 비밀공유에 사용되는 라그랑주 보간법에 비해 구현이 복잡하고 어렵다. 본 논문에서는 논리곱 기반 계층적 비밀공유를 일반화시킨 다중 컴파트먼트 비밀공유 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 비밀을 복원하는데 필요한 외부지분들을 이용하여 비밀을 암호화하고, 암호화된 비밀 값이 삽입된 다항식을 생성하여 내부지분들을 생성한다. 내부지분들로 다항식을 복원할 수는 있지만, 이 때 얻을 수 있는 값은 암호화된 비밀 값이며 복호화를 위해서는 외부지분들이 필요하다. 이 기법을 적용하면 하나의 계층에 복수의 참여자 그룹을 만들 수 있으며, 논리곱은 물론 임의의 비밀 복원 조건을 구현할 수 있다. 또한 다항식을 사용함에 따라 라그랑주 보간법을 적용하는 것도 가능해진다.
본 논문에서는 개별적 기업을 대상으로 표본을 수집하여 심층적으로 근로자 임금(평균연봉)에 대해 영향을 미치는 요인을 분석하고자 한다. 기업의 근로자 평균연봉과 함께 초임 평사원의 평균연봉에 대해서 깊이 있는 분석을 하고자 한다. 구체적으로 초임 평사원의 학력별로 초대졸, 대졸, 대학원졸 평균 연봉에 미치는 기업 규모, 자본과 노동의 생산구조, 사업의 주된 분야의 영향을 설명하고자 하였다. 물류기업의 초임 평사원의 평균연봉 차이는 매출액에 미치는 주된 사업이 결정적 요인변수이며, 학력과 관련하여 초대졸과 대졸은 외항여객화물운송업 및 항만운영및하역관리업이 높은 연봉을 제공하였고 육상화물운송업 및 창고업은 낮은 연봉을 제공하고 있었다. 그 외에도 우리나라 물류기업은 본사지 위치, 종업원 수, 매출액 대비 인건비 비중, 매출에 미치는 주된 사업의 4개 특성요인간에 모두 관련성을 가지고 있었다. 이 같은 사실이 서울 소재의 외항여객화 물운송업이나 기업물류대행업, 복합운송및국제운송중계업은 대기업이며, 인건비 비중은 낮으며 자본·기술·정보 집약적 투자에 더 많은 비중을 가진 사업구조라는 사실이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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