본 연구는 제4차 산업혁명 기술이 선박에도 적용됨에 따라 자율운항 선박이 출현하는 해운산업 환경 변화에 대응한 선원의 직무와 역량 변화를 문헌 연구 및 전문가 대상의 인식도 조사와 AHP 설문조사를 통해 분석하였다. 인식도 조사와 AHP 분석결과 도출된 중요 요인들을 종합하면 비상대응, 주의 및 위험항해, 일반항해, 화물취급, 감항성 유지, 비상상황대처, 선박정비·관리 등의 직무는 기존 해기사 교육체계로 교육이 가능하지만, 원격제어, 모니터링 진단, 기기운용능력, 빅데이터 분석 등의 직무는 해기사의 역할보다는 무인화 및 육상 제어를 위한 직무가 강조된 것으로 이를 위한 새로운 해기교육시스템 도입이 필요한 것으로 분석되었다. 자율운항선박의 해기사 직무변화 요인의 중요도를 평가함으로써 해기인력 양성에 대한 관련 선원양성 및 교육기관들의 대응전략과 자원배분의 우선순위 결정 등에 대한 정보를 제공하고 있으며, 해기사 직무 요인과 역량 요인에 대한 인식도와 해기사 직무 요인의 중요도를 비교 평가하여 자율운항선박 도입에 따른 해기사 직무변화 및 해기인력 양성 방안을 제시하였다. 본 연구는 자율운항선박의 해기사 직무 및 역량 요인을 실무적 관점에서 체계적으로 도출하였으며, 관련 전문가별 인식도를 분석함으로써 자율운항선박 도입에 대한 전문가 차원의 대응 실상을 진단해 보았다는 데 연구의 의의가 있다.
디스크 커터는 과다하게 마모되거나 손상되는 경우 회전이 불가능하거나 효율적으로 암석을 절삭하는 것이 불가능하다. 따라서 디스크 커터의 마모정도에 따라 교체주기를 적절하게 관리하는 것이 매우 중요하다. 일반적으로 디스크 커터의 교체주기를 결정하기 위해서 인력에 의한 정기적인 계측을 수행한다. 이러한 인력에 의한 디스크 커터의 계측은 작업자의 안전과 관련한 이슈가 있고, 부정확한 계측결과를 가져올 수도 있다. 이러한 이유로 해외에서는 디스크 커터의 마모정도를 센서를 통해 실시간으로 측정하기 위한 기술의 개발이 이루어지고 있으며, 디스크 커터의 마모량 계측에는 초음파 센서, 와전류 센서, 자기 센서 등이 활용된다. 본 연구에서는 TBM 디스크 커터의 마모량을 실시간으로 계측하기 위한 와전류 센서의 적용성을 평가하였다. 와전류 센서의 거리 계측정확도를 실험실 모사시험을 통해 평가하였고, 특히 디스크 커터가 노출될 수 있는 챔버 내 여러 환경조건에서의 계측정확도를 비교하였다. 최종적으로는 17인치 디스크 커터를 활용하여 와전류 센서의 계측 정확도를 검증하였다.
펌프카는 콘크리트를 타설하는 장소에 필요한 만큼 운반하는 장비로, 짧은 시간에 많은 양의 콘크리트 타설하기 위해서는 펌프카를 사용하는 것이 경제성 및 품질관리 측면에 가장 효율적이다. 그러나 최근에는 콘크리트 타설중에 붐 파손으로 인한 인명피해가 많이 발생하고 있으므로 본 연구에서는 장비 제작단계, 노후장비에 대한 검사기준, 장비대여제도 등의 개선이 필요함을 제언한다. 그 이유는 펌프카의 유한요소해석 결과, 붐 2단에서 작용하는 상당응력과 붐상단에서 최대응력이 895.39MPa로 나타났고, M.S. 0.04로 가장 낮게 평가되었으므로 보강의 필요성을 인식했다. 그리고 2단계 붐은 1~5단계 붐대 중 가장 스트레스가 많고, 취약한 부분임을 확인했다. 따라서 설계 및 제작 단계에서 부재의 두께와 강성을 높이고, 현재 사용되는 장비의 강판에 대한 보강이 필요하다. 또한, 일반 건설기계 전체에 대한 비파괴 검사를 의무적으로 반영하고, 비파괴검사 및 정기검사시 붐대 결함 누락에 대한 책임을 검사기관에 부담시키는 제도 구축이 시급하다.
오늘날 세계 경제는 전례 없는 변동성과 함께 전통적인 투자 지표 또한 변화하며, '투자 동절기'라 불리는 시기가 도래했다. 이러한 상황에서 초기 단계의 스타트업은 즉각적인 수익 창출의 어려움으로 인해 자금 확보의 필요성을 절감하고 있다. 특히 재무 지표만이 투자 평가의 지표로 인정받던 과거와 달리, 부차적인 요소였던 조직문화가 회복 탄력성과 지속 가능성을 판단하는 핵심 요소로 부상하고 있다. 본 연구는 경쟁 가치 프레임워크(Competing Values Framework)와 조직문화 평가 도구(Organizational Culture Assessment Instrument)의 체계적 연구 접근법을 결합하여 투자자가 매력적으로 느끼는 초기 단계의 스타트업 조직문화 사이의 복잡한 상호작용을 심도있게 탐구하였다. 분석 결과, 외부 시장 환경에 적극적으로 반응하며 조직의 유연성과 안정성을 균형 있게 유지하는 스타트업 일수록 투자자의 관심을 받고 있다는 사실을 확인하였다. 또한 초기 단계의 스타트업 투자를 결정하는 과정에서 애드호크라시 문화와 마켓 문화 중심적 사고 방식이 중추적인 역할을 한다는 것을 강조하고 있다. 그리고 이번 연구 결과에서 주목할 만한 부분은 스타트업이 투자 유치 여부와 관계없이 구성원 관리에 있어서만큼은 클랜 문화를 지향하고 있으며, 이를 통해 조직 내에서 복지와 개인의 발전을 지원하는 것의 중요성을 다시 확인할 수 있었다. 또한 투자자들에게 주목을 받기 위한 핵심 요소로서, 마켓 문화 기반의 강한 리더십, 혁신을 향한 확고한 의지, 조직 내의 조화로운 협업이 강조되었다. 본 연구에서 도출된 로지스틱 회귀 모델은 88.3%라는 높은 예측 정확도를 보이며 초기 단계의 스타트업 조직문화와 성공적인 투자 유치 사이의 연관성을 깊이 있게 제시하고 있다. 이처럼 본 연구는 스타트업과 투자자들 모두에게 근거있는 가이드라인을 제공함으로써 학문적 및 실용적 측면에서 큰 의의를 지닌다.
점용허가 정보를 기록하는 단순 용도로만 사용되고 있는 허가 대장에서 허가 내용에 내재한 점용 신청과 허가업무 수행에 유용한 정보를 추출하기 위해 텍스트 마이닝과 네트워크 이론을 활용하여 본 연구를 진행하였다. 텍스트 마이닝 기반으로 불용어 제거와 형태소 분석 등 정규화 과정을 비롯하여 서울·경기, 경상, 전라, 충청, 강원 등 5개 권역별로 어휘 출현 빈도와 토픽 모델링을 분석, 비교하였다. 네트워크 이론에 가정 많이 사용되는 단계, 근접, 매개 및 고유벡터 등 4종의 중심성 알고리즘을 적용하여 네트워크에서 중심적인 위치에 있거나 중간 매개체 역할을 하는 키워드를 살펴보았다. 이러한 어휘 출현 빈도, 토픽 모델링 및 네트워크 중심성을 종합적으로 분석하여 모든 권역에서 '설치' 키워드가 가장 영향력이 큰 것을 알 수 있었다. 이는 환경부의 허가관리청에서는 시설물을 건설하거나 공작물을 설치하는 허가가 많아서 나타난 결과라고 판단된다. 또한, 도로 시설, 치수 시설, 지하 매설 시설, 전력·통신 시설, 체육·공원 시설 등과 연관된 키워드가 토픽 모델링과 네트워크에서 중심적 위치에 있거나 중간 매개체의 역할을 하는 것을 알 수 있었다. 키워드 대부분은 출현 빈도와 분포 비율이 낮은 짚프의 원칙(Zipf' Law)의 통계분포 형태를 보이는 것으로 보였다.
본 연구의 목적은 중국 내 물류 기업을 대상으로 SCM 환경하에서 기업의 RFID 역량이 전략적 공급사슬역량에 미치는 직․간접적인 영향과 기업성과에 미치는 영향을 실증 분석해 보고자 하며, 아울러 IT 자원 등의 기술과 역량을 통합할 필요성을 인식하여 기업 내 IT 자원 활용을 통해 기업의 시장 거래를 활성화할 수 있는 전략적 방향성을 제시해 보고자 한다. 기존의 연구에 따르면 기업들은 일반적으로 RFID 역량을 통해 기업 고유의 특성역량을 구축하고 그 다음으로 구축된 기업 고유의 역량을 토대로 물류기업들이 지속적인 경쟁우위를 확보해 나갈 수 있다. 본 연구의 주요 분석 기업들은 중국 내 RFID 시스템을 도입한 제 물류, 유통 및 제조업체들로서 기업단위의 설문조사를 실시하였으며 Smart-PLS 2.0 통계 프로그램을 활용하여 구조방정식 모델링(SEMs)으로 분석하였다. 그 결과 첫째, 측정모형분석을 통해 내적신뢰성과 집중타당성 및 판별타당성이 충족됨을 확인하였으며, 둘째, 구조모형 분석에서 RFID 역량과 전략적 공급사슬역량 간 관계, 전략적 공급사슬역량과 기업성과 간 관계에 대한 가설 검증을 실시하여 유의미한 결과를 도출하였다. 본 연구의 시사점은 첫째, RFID 역량과 전략적 공급사슬역량이 기업성과에 미치는 영향에 관한 인과관계를 규명함으로써 RFID 시스템을 성공적으로 도입할 수 있는 지침을 제시하였다. 둘째, RFID 역량이 공급사슬역량의 가시성, 민첩성, 유연성 그리고 기업 간 협업 활동 각각에 미치는 영향 정도를 제시함으로써 공급사슬역량을 높이기 위한 RFID 시스템 구축전략을 수립하는데 필요한 기초 연구 자료를 제시하였다.
목 적 : 기존 필름으로 발급되었던 의료영상은 IT기술의 발달로 디지털화 되어 CD로 발급되고 있다. 그러나 발급 시 신분확인을 하고 있는 의무기록과는 달리 필름을 사용하던 시절부터 의료영상은 별다른 신분확인을 하지 않는 의료기관이 많다. 이에 신청자의 개인의료정보 보호에 대한 인식 실태를 조사하고 여러 의료기관의 CD 또는 DVD 등의 매체를 통한 의료영상 복사 현황을 조사, 정보보안에 관련된 국, 내외 법률 및 권고안을 분석하여 국내 환경에 부합하는 의료영상 복사 발급과 절차를 마련하는 기준을 제시하고자 한다. 대상 및 방법 : 첫째, 2008년 5월 1일부터 7월 31일까지 수도권에 있는 33개 종합병원을 대상으로 의료영상복사 신청 시 구비서류, 발급절차 등을 전화를 통한 유선 조사를 시행하였다. 신청자에 따른 구비서류를 의료법 제 21조 2항에 의거 (1) 본인일 경우 신분증 확인, (2) 가족일 경우 신청자 신분증, 가족관계 서류(건강보험증, 가족관계증명서, 등본 등), (3) 제 3자 대리인일 경우 신분증, 위임장, 인감증명서로 기준을 마련하여 조사하였다. 둘째, 연구기간 동안 위의 기준에 따라 의료영상을 발급해 주고 있는 K 의료원에 복사를 신청하는 신청자들이 준비해온 구비서류 여부를 파악하였다. 셋째, 구비서류의 확인 및 미비 시 조치 등에 대한 발급절차의 기준을 정립하여 프로세스를 개발하였다. 결 과 : 수도권 33개 의료영상 발급현황을 조사한 결과 모든 조건을 충족한 병원은 16곳(49%), 신분증만 있으면 가능한 병원은 4곳(12%), 누구나 신청 가능한 병원 4곳(12%)이었으며 의료영상을 발급하는 부서가 아닌 진료과에서 신청하는 곳이 9곳(27%)으로 구비서류 조건여부는 알 수 없었다. 또한 신청자들이 복사 신청시 준비해온 구비서류가 조건에 충족한지 3개월간의 조사 결과 모두 준비한 경우(완비)는 629건(49%), 일부만 준비한 경우(일부 미비) 416건(33%), 모두 준비하지 않은 경우(미비) 226건(18%)이였다. 위의 연구결과를 근거로 의료영상 복사 신청 절차에 대한 프로세스를 정립하여 객관적인 응대를 할 수 있도록 하고, 환자와의 마찰을 줄이고 불편을 최소화 하면서 환자의 편의를 도모하고자 세분화된 발급절차 모형도를 작성하였다. 결 론 : 다른 전산 시스템과 달리 의료영상 시스템인 PACS가 의료기기로 분류되어 있는 것은 그만큼 의료정보의 중요성이 크다는 의미이다. 또한 의료영상의 학문적 성격으로 의학교육 및 연구에 많이 쓰이는데 이러한 이유로 쉽게 인용되고 남용 될 수 있다. 따라서 의료영상은 전문적인 교육을 받은 의료영상 관리자에 의해 적절한 발급 기준으로 발급, 관리되어야 할 것이며 이에 관한 개인정보보호와 의료영상에 대한 적극적인 홍보가 필요할 것이다.
본 연구는 청소년 소비자교육을 위한 사이버 가정 학습 교수-학습 과정안을 개발하여 사이버 가정학습을 실시 한 후 이의 학습효과를 교사의 면대면 수업과 비교하기 위하여 시도 되었다. 이에 청소년 소비자 교육의 교수-학습 과정안은 현행 7차 교육과정의 중학교 2학년 기술 가정 교과의 대단원 '자원 관리와 환경'에서 중단원 '청소년과 소비 생활'에 기초를 두어 학교에서 학습하게 되는 학교 소비자 교육 내용에 맞게 구성되었다. 사이버 가정 학습을 진행하기 위하여 '소비자 교육'이라는 강좌를 연구자가 개설하고, "중학교 2학년 기술 가정"에 해당하는 강좌에서 청소년 소비자 교육과 관련된 '청소년과 소비 행동', '소비자 정보의 활용', '합리적인 소비생활', '소비자 문제의 발생과 해결'의 4차시 강좌를 선정하였다. 사이버 가정학습 학습 강좌는 학습안내$\rightarrow$학습활동$\rightarrow$평가하기$\rightarrow$분기$\rightarrow$정리하기 의 5단계로 구성되어 있으며, 매체의 화면 구성은 에니메이션과 동영상을 통하여 제시되었다. 학습 효과를 비교하기 위해 중학교 2학년 남 여 학생을 100명을 대상으로 실험집단에게는 사이버 가정 학습을 이수하도록하고, 통제 집단에게는 오프라인 상의 교사의 면대면 수업을 실시한 후 공변량 분석과 대응표본 t 검증을 하였는데, 전체 소비자 태도와 일부를 제외한 소비자태도 하위 영역과 소비자 교육에 관한 지식 에서 유의미한 수업 효과를 보였고, 각 학습방법만의 고유한 학습 효과 또한 전체 소비자 태도와 일부를 제외한 소비자태도 하위 영역에서 유의미한 영향을 미쳤다. 교사의 면대면 강의식 수업이 사이버 가정 학습보다 소비자태도와 지식을 향상 시키는데 보다 효율적으로 나타나 사이버 가정학습은 교사의 면대면 수업을 보조할 수 있는 역할을 할 수 있도록 교수 설계를 하는 것이 바람직하다고 할 수 있다.
본 연구는 스마트카드 가상화(ViSCa: Virtualization of Smart Cards) 플랫폼 기반의 모바일 결제 서비스를 제안하고 타 사례와 비교분석을 한다. 스마트카드 가상화 플랫폼 기반의 모바일 결제 서비스는 단말 가상화 기술을 이용하여 스마트카드 하드웨어를 가상화하고, 모바일 클라우드 기술을 통해 가상화된 스마트카드에 대한 통합 관리를 목표로 하는 Smart Cards as a Service (이하 SCaaS)이다. 스마트카드 가상화 플랫폼 기반 모바일 결제 서비스는 스마트카드를 가상화하여 클라우드에 저장한 후, 애플리케이션(이하 앱)을 통해 사용자 인증을 거쳐 모바일 클라우드에 저장된 스마트카드 중 한 가지를 선택하여 결제한다. 연구 범위 설정 및 사례 선정을 위해 선행연구에서 진행한 모바일 결제 서비스 분류 방식을 토대로 제안하는 서비스와 관련 있는 특징별, 서비스 유형별 그룹을 도출하였다. 공통적으로 기존 결제수단(신용카드) 정보를 모바일 기기에 저장하여 오프라인 매장에서 결제하는 특징을 지닌 것으로 나타났다. 도출된 그룹은 금융거래정보의 저장 위치에 따라 앱과 연결된 서버에 저장하는 '앱 방식'과 모바일 기기 내부의 보안요소(Secure Element, SE)에 금융거래정보가 담긴 IC(Integrated Circuit, 집적회로) 칩을 탑재하는 '모바일 카드 방식'으로, 2 가지 서비스 유형으로 나타낼 수 있다. 모바일 결제 서비스의 채택 요인 및 시장 환경 분석과 관련된 선행연구를 토대로 경제성, 범용성 보안성, 편리성, 응용성, 효율성, 총 6가지 비교분석을 위한 평가 요인을 도출하였으며, 스마트카드 가상화 플랫폼 기반 모바일 결제 서비스와 도출된 그룹에서 선정된 사례 5 가지를 비교 분석하였다.
인공위성은 시공간적으로 연속적인 지구환경 데이터를 제공하므로 위성영상을 이용하여 효율인 작물 수확량 예측이 가능하며, 딥러닝(deep learning)을 활용함으로써 더 높은 수준의 특징과 추상적인 개념 파악을 기대할 수 있다. 본 연구에서는 Landsat 8 위성 영상을 활용하여 다시기 영상 데이터를 이용하여 5대 수급 관리 채소인 배추와 무의 수확량을 예측하기 위한 딥러닝 모델을 개발하였다. 2015년부터 2020년까지 배추와 무의 생장시기인 6~9월 위성영상을 이용하여 강원도를 대상으로 배추와 무의 수확량 예측을 수행하였다. 본 연구에서는 수확량 모델의 입력자료로 Landsat 8 지표면 반사도 자료와 normalized difference vegetation index, enhanced vegetation index, lead area index, land surface temperature를 입력자료로 사용하였다. 본 연구에서는 기존 연구에서 개발된 모델을 기반으로 우리나라 작물과 입력데이터에 맞게 튜닝한 모델을 제안하였다. 위성영상 시계열 데이터를 이용하여 딥러닝 모델인 convolutional neural network (CNN)을 학습하여 수확량 예측을 진행하였다. Landsat 8은 16일 주기로 영상이 제공되지만 구름 등 기상의 영향으로 인해 특히 여름철에는 영상 취득에 어려움이 많다. 따라서 본 연구에서는 6~7월을 1구간, 8~9월을 2구간으로 나누어 수확량 예측을 수행하였다. 기존 머신러닝 모델과 참조 모델을 이용하여 수확량 예측을 수행하였으며, 모델링 성능을 비교했다. 제안한 모델의 경우 다른 모델과 비교했을 때, 높은 수확량 예측 성능을 나타내었다. Random forest (RF)의 경우 배추에서는 제안한 모델보다 좋은 예측 성능을 나타내었다. 이는 기존 연구 결과처럼 RF가 입력데이터의 물리적인 특성을 잘 반영하여 모델링 되었기 때문인 것으로 사료된다. 연도별 교차 검증 및 조기 예측을 통해 모델의 성능과 조기 예측 가능성을 평가하였다. Leave-one-out cross validation을 통해 분석한 결과 참고 모델을 제외하고는 두 모델에서는 유사한 예측 성능을 보여주었다. 2018년 데이터의 경우 모든 모델에서 가장 낮은 성능이 나타났는데, 2018년의 경우 폭염으로 인해 이는 다른 년도 데이터에서 학습되지 못해 수확량 예측에 영향을 준 것으로 생각되었다. 또한, 조기 예측 가능성을 확인한 결과, 무 수확량은 어느 정도 경향성을 나타냈지만 배추의 경우 조기 예측 가능성을 확인하지 못했다. 향후 연구에서는 데이터 형태에 따라 CNN의 구조를 조정해서 조기 예측 모델을 개발한다면 더 개선된 성능을 보일 것으로 생각된다. 본 연구 결과는 우리나라 밭 작물 수확량 예측을 위한 기초 연구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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