본 연구에서는 외국의 국방표준화 정보관리 발전동향을 살펴보고 우리나라 현 실태를 분석한 후 민수-국방분야에 공통 적용가능한 규격/표준 공통 분류목록의 제정과 이를 바탕으로 한 표준화 정보기반 통합DB의 구축 및 국방표준화 정보체계의 구축방안을 제시하였다. 규격/표준 공통 분류목록은 국방규격과 한국산업표준의 그룹핑을 통해 표준화 대상식별에 관한 보다 효과적인 방법을 제시하였으며, 표준화 정보기반 통합DB 구축을 통해 규격/표준과 다양한 정보들과의 상호참조 기반을 제공하였고, 표준화 정보체계를 통해 민수-국방분야 전반에 걸친 규격/표준정보 활용의 토대를 제시하였다.
표준은 호환성 증진, 품질확보 및 안정성 증진, 정보제공 등의 긍정적인 기능과 함께 기술혁신을 유발하는 것으로 알려져 있다. 표준의 순기능이 어떤 특정 기업 집단의 기술혁신 활동이나 사업화에 영향을 주는지 밝히는 것은 표준관련 정책을 수요 집단에 맞춰 적절하게 기획하고 집행하는 것을 가능하게 한다. 따라서 본 연구는 표준 정책 수립과 집행에서 증거기반 정책이라는 측면에서 기여하고자 중소기업 중에서 연구개발 동기가 표준 대응인 기업과 기술사업화를 위해서 표준제도 도입이 필요한 기업을 프로파일링하여, 이런 특정 기업을 판별할 수 있는 예측모형을 개발하고자 한다. 이를 위해, 본 연구는 의사결정나무 분석을 통해 표준 대응을 위해 연구개발을 하는 중소기업과 기술사업화를 위해 표준 규격이나 기술인증 정책을 필요로 하는 중소기업의 특징을 데이터마이닝을 통해 프로파일링 했다. 또한 판별분석을 활용하여 프로파일링된 두 가지 조건의 기업군을 몇 가지 변수로 판별할 수 있는 예측모형을 제시하였으며 판별식의 활용 가능성도 통계적으로 확인했다. 연구결과에 따르면 표준 및 규제 대응을 위해 연구개발을 수행하는 기업은 R&D기획 소요기간, 표준산업분류, 종업원 수, 기술의 신규성 등의 변수에서 차이가 있는 것으로 나타났다. 기술사업화를 위한 표준정책지원 수요기업의 프로파일링 결과에 따르면 표준산업분류, 주거래처, 연구개발 소요기간, 시험검사 능력 등의 변수에서 차이가 있었다. 본 연구에서 프로파일링 결과와 판별분석을 통해 제시한 모형은 향후 표준관련 정책을 기획하거나 집행할 때 표준지원을 필요로 하는 기업에 대한 객관적인 정보를 제공하여 표준관련 사업 성공률을 제고하는데 기여할 것으로 기대된다.
본 논문은 4차 산업 혁명에 필요한 핵심 ICT 관련 기술을 교육하는 컴퓨터 및 소프트웨어 관련 전공의 코로나19 펜데믹 전후의 교과과정 변화를 분석하였다. 대학교육 편제단위 표준분류에 따라 응용소프트웨어공학, 전산학·컴퓨터공학, 그리고 인공지능공학으로 분류된 172개 전공을 대상으로, 2023학년도와 2019학년도 교과과정을 비교 분석하였다. 제4차 산업혁명 대응을 위해 도입된 사물인터넷과 모바일, 클라우드와 빅데이터, 인공지능, 그리고 정보보안의 분야의 교과과정 변화를 분석하였다. 분석결과 각 교육과정 군에 대해 코로나19 팬데믹 전후로 관련 교과과정 도입이 약2.6%p 증가(2023 84.2%, 2019 81.6%)하였으며, 교육영역별 가중치를 부여하여 계산한 4차산업혁명 대응지수(100점 만점)는 9.5점 상승(2023 37.0점, 2019 27.5점)하였으며, 이는 인공지능과 클라우드 및 빅데이터 분야의 교과 개설 증가에 기인한 것으로 분석되었다.
본 연구에서는 노동력수요동향조사를 위한 새로운 표본설계를 제시하였다. 새로운 표본설계에서는 전국 통계를 산출하기 위한 전국표본과 지역 특성에 맞는 고용정책 및 직업 훈련 계획 수립 등을 위한 지역통계의 수요에 따라 16개 시·도별, 규모별, 산업대분류별로 오차를 관리할 수 있는 지역표본으로 이원화하여 설계하였으며, 규모별, 산업대분류별로 오차를 관리하는 현행 표본조사의 상대표준오차를 검토하여 규모별, 산업중분류별로 합리적인 오차 관리가 가능하도록 설계하였다.
산업보안 전문인력양성에 대한 수요가 높아지는 가운데 산업현장 수요에 맞춰 대학 교육과정들이나 자격제도 체계를 표준화하고 연결하는 국가직무능력표준(NCS)에서의 산업보안 개발은 매우 시급하고 중요한 과제다. 본 연구에서는 현재 NCS 내에 있는 보안관련 직무와 보안능력을 요구하는 직무, 해당 직무에 요구되는 보안능력을 추출, 분류, 분석하였으며, 결과적으로 많은 직무들에서 이미 NCS 직무분류로 존재하는 IT보안, 물리보안 등과 다른 보안능력 요구들을 확인할 수 있었다. 이러한 산업보안능력 및 수준 등에 대한 산업현장의 요구가 이후 산업보안 NCS개발 과정에 반영되어 산업보안 직무 및 직무능력을 체계화하는 기초자료로 활용될 수 있기를 기대한다.
본 연구는 산업클러스터를 식별하기 위한 방법론을 탐색하고, 이에 기초하여 한국의 산업클러스터를 식별하는데 목적이 있다. 이를 위해 2000년 I/O자료를 활용하여 상관계수행열표가 일차적으로 분석되고, 다시 이를 요인분석함으로써 최종적으로 산업클러스터를 도출하는 방법을 취하였다. 분석의 결과, 요인으로 도출된 37개 가운데 분류가 불분명한 5개 요인을 제외한 32개 요인이 최종 산업클러스터로 식별되었다. 이를 식별한 산업클러스터는 다시 산업코드 간 전환과정을 거쳐 표준산업분류체계에 의한 산업클러스터로 재구성함으로써 정책에의 적용 가능성을 향상시켰다. 이와 같은 연구결과는 대개 사례연구에 기초하거나 정성적 분석에 기초한 그간의 클러스터 연구와 비교하여 보다 체계적이고 객관적인 연구의 수행에 기여할 것으로 기대된다.
3D 프린팅 기술은 기존 산업계의 생산 패러다임을 변화할 수 있는 4차 산업혁명의 주요기술로 큰 관심을 받고 있다. 건설분야의 특성으로 인해 3D 프린팅의 기술 도입이 타 산업분야에 비해 느리지만, 향후 생산인구의 감소와 생산성 및 안전도 향상 등을 위해 3D 프린팅을 활용한 건설 자동화가 필요하다. 본 연구에서는 3D 프린팅을 건설에 도입하기 위한 사전준비로서 건설 3D 프린팅 공종분류체계와 기존 표준품셈체계와의 연계방안을 제시 한다. 이를 위해 건설 및 3D 프린팅 관련 전문가 자문을 바탕으로 기존 건설 3D 프린팅 기술을 바탕으로 가상의 시나리오를 작성하였다. 시나리오에 따라 3D 프린팅 공사 수행에 필요한 16개의 공종을 도출하였다. 기존 공종분류체계와 표준품셈을 분석하고 도출된 3D 프린팅 공종을 연계하였다. 기존 분류체계와 동일한 3D 프린팅 공종도 있었으며 기존에 존재하지 않는 공종은 유사한 분류체계 하위에 추가하는 등 4가지 타입으로 구분하였다. 본 연구의 결과는 향후 3D 프린팅 공사관리 및 원가산정에 도움이 될 수 있을 것으로 기대된다. 향후 3D 프린팅 공사 수행을 통해 실질적인 품셈 산출이 필요하다.
농림축산식품부는 2008년 조직개편을 통해 식품 정책에 대한 기능이 이관되어 보건복지부 등에 산재하여 있던 식품산업을 통합관리 하게 되었고, 1, 2, 3차 산업을 포괄한 종합 정책을 수립하고 있다. 최근 4차 산업혁명과 더불어 농축산식품산업에도 스마트팜, 푸드테크 등 새로운 사업개념이 등장하였다. 농림축산식품부는 4차산업에 적합한 정책을 수립하기 위해 농축식품산업의 사업체 규모를 정확히 추정하는 것이 필요하게 되었다. 농림축산식품부는 전방과 후방 산업의 연계분석을 통한 부가가치 산출과 농축산식품산업의 정확한 모집단을 추정하기 위해서 2017년부터 농축산식품산업 특수분류를 위해 연구하기 시작하였고 통계청으로부터 농축산식품 특수분류 승인을 받았다. 특수 분류를 기반으로 한 농축산식품산업의 모집단 추정은 매출액, 종사자 수 등 전 산업에서 차지하는 비중이 정책의 수립과 중요도에 많은 영향을 미치기 때문에 매우 중요하다. 본 논문은 농축산식품 특수분류와 한국표준산업분류에서의 추출된 표본을 이용하여 현재적격률을 산정하고 모집단을 추정하는 과정과 현재적격률을 보완하기 위한 추정적격률을 제안하여 보다 모집단을 잘 반영하는 방안을 제시하고자 한다.
인터넷의 등장은 과학기술정보의 생산과 유통에 많은 변화를 초래하고 있다. 기존 과학기술정보들은 주로 문헌위주로 생산되었다. 그러나, 인터넷이 대중화되면서 온라인 과학기술정보들이 대량으로 생산되고 있으며, 그 활용이나 중요도 또한 과학기술분야의 문헌에 뒤지지 않고 있다. 온라인 과학기술정보의 양적 질적 성장으로 인해, 정보서비스기관들은 이들 정보들의 체계적인 관리와 효율적인 서비스를 고민하고 있으며, 다양한 정보관리방법을 모색하고 있다. 효율적인 정보 관리를 위한 방법 중의 하나인 분류체계는 주요한 이슈이며, 지금까지는 문헌정보 중심의 분류체계나 일반 웹사이트의 분류체계를 벤치마킹하여 온라인 과학기술정보를 위해 도입되는 경우가 많았다. 본고에서는 국가 차원의 표준분류를 이용하여, 온라인 과학기술정보를 위한 분류체계 구성방안을 실천적으로 제시하여 보았다.
지식사회에 들어서며 새로운 형태의 자본으로서 정보의 중요성이 강조되고 있다. 그리고 기하급수적으로 생산되는 디지털 정보의 효율적 관리를 위해 정보 분류의 중요성도 증가하고 있다. 본 연구에서는 기업의 기술사업화 의사결정에 도움이 될 수 있는 맞춤형 정보를 자동으로 분류하여 제공하기 위하여, 기업의 사업 성격을 나타내는 한국표준산업분류(이하 'KSIC')를 기준으로 정보를 분류하는 방법을 제안하였다. 정보 혹은 문서의 분류 방법은 대체로 기계학습을 기반으로 연구되어 왔으나 KSIC를 기준으로 분류된 충분한 학습데이터가 없어, 본 연구에서는 문서간 유사도를 계산하는 방식을 적용하였다. 구체적으로 KSIC 각 코드별 설명문을 수집하고 벡터 공간 모델을 이용하여 분류 대상 문서와의 유사도를 계산하여 가장 적합한 KSIC 코드를 제시하는 방법과 모델을 제시하였다. 그리고 IPC 데이터를 수집한 후 KSIC를 기준으로 분류하고, 이를 특허청에서 제공하는 KSIC-IPC 연계표와 비교함으로써 본 방법론을 검증하였다. 검증 결과 TF-IDF 계산식의 일종인 LT 방식을 적용하였을 때 가장 높은 일치도를 보였는데, IPC 설명문에 대해 1순위 매칭 KSIC의 일치도는 53%, 5순위까지의 누적 일치도는 76%를 보였다. 이를 통해 보다 정량적이고 객관적으로 중소기업이 필요로 할 기술, 산업, 시장정보에 대한 KSIC 분류 작업이 가능하다는 점을 확인할 수 있었다. 또한 이종 분류체계 간 연계표를 작성함에 있어서도 본 연구에서 제공하는 방법과 결과물이 전문가의 정성적 판단에 도움이 될 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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