서비스기업경쟁력강화사업은 서비스 중소기업의 기업(업무) 프로세스 전반에 걸쳐 서비스의 과학화를 접목한 비즈니스 모델을 지원하고 확산함으로써 이들 기업의 생산성을 향상시키고, 고부가 가치화를 하고자 산업통상자원부가 정보통신산업진흥원을 전담기관으로 추진한 사업이다. 이 사업을 수행하기 위해 2014년에는 5개 주관기관이 선정되었고, 2015년에는 4개의 주관기관이 선정되어 이 사업을 진행하였다. 이 연구는 서비스기업경쟁력강화사업의 주관기관을 대상으로 DEA 분석 방법을 이용하여 효율성 분석을 실시하였다. 선행연구의 분석을 통하여 본 연구에서 사용될 투입변수와 산출변수를 도출하였다. 투입변수로는 정부 출연금 규모, 산출변수로는 보급 기업수, 매출액, 신규 고용 인원수 등을 고려하였다. 분석결과 DMU12, DMU15, 그리고 DMU21이 효율적인 기관으로 선정되었다. 이 연구에서는 원래 이 사업의 유일한 성과지표인 보급기업 수 이외에도 고용창출과 매출액 달성이라는 두 개의 성과지표를 발굴하였다.
최근 기업의 지속가능경영 역량으로 대변되는 기업 ESG 성과(environmental, social, and corporate governance)가 투자의사 결정에 주요 요인 중 하나로 부각되고 있다. 전통적 ESG 성과 평가 프로세스는 평가기관마다의 고유 기준에 따라 질적 정성적 방식으로 수행되어 그 평가 소요 시간 및 비용이 큰 데 비해 투자의사 결정 시 신뢰성과 예측 가능성 및 적시성에 제약이 존재한다. 이에 본 연구에서는 정량화되고 공개된 기업 재무 정보를 활용하여 머신러닝을 통한 자동화된 기업 ESG 평가 예측을 시도하였다. 심층신경망 기법을 활용해 2019년부터 2021년까지 3년간 한국ESG기준원에서 제공한 1,780건의 ESG 평가에 대하여 총 12종(21,360건)의 시장 공개 재무 정보를 기반으로 예측 모형을 구축한 결과, 제안된 심층신경망 모형은 약 86%의 분류성능을 보여 여타 비교모형 대비 크게 높은 정확도를 나타냈다. 본 연구는 정량적이고 공개된 과거 기업 재무 정보만으로도 자동화된 프로세스를 통해 비교적 정확한 미래 ESG 평가 예측을 달성할 수 있었다는 점에 의의가 크다. 특히 기업 ESG 관련 정보 접근이 상대적으로 불리한 일반 투자자들의 입장에서 볼 때 낮은 비용과 적은 시간 투자로도 기업 ESG 성과 평가에 대한 예측 가능성과 적시성을 향상 시킬 수 있다는 점에 실용적 함의가 있다. 또한 본 연구는 향후 추가적인 국내외 데이터 수집 및 모형 고도화를 통해 기업 ESG 성과 예측 분야에서의 확장이 기대된다.
일반적인 건설 프로젝트에서는 계획 수립에 표준품셈 등 작업 물량-투입 품의 비율을 생산성의 기준으로 활용한다. 이러한 방식의 생산성 기준은 표준화된 반복작업이 많은 프로젝트에서 실효성이 높으나, 복잡성이 높은 대규모 프로젝트의 표준적인 생산성 관리 기준으로 활용하기에는 한계가 있다. 이는 기존 프로젝트의 실적 데이터로부터 추출한 평균적 작업생산성보다는 당해 프로젝트의 생산성에 복합적으로 작용하는 다양한 작업중단 요인으로 인해 발생하는 비작업시간의 영향성이 크기 때문이다. 본 연구에서는 세부작업 프로세스에 작용하는 비작업요인의 영향성 산출을 통해 생산성을 평가하고 관리 포인트의 우선순위를 도출할 수 있는 생산성 측정 기준을 수립한다. 이를 위해 먼저 세부작업 프로세스와 유형별 비작업요인을 정의한 후, 이를 정량적으로 측정하기 위한 기법을 제안한다. 그리고 획득가능 생산성 개념을 활용하여 개선 가능한 생산성 향상의 정도와 각 비작업요인별 생산성 저하 영향도를 평가하는 방법론을 수립한다. 마지막으로 실제 현장에서 수집한 생산성 데이터를 토대로 사례분석을 수행하여 본 연구결과가 건설관리자에게 주요 생산성 관리 포인트에 대한 의사결정을 지원할 수 있음을 검증한다.
다양한 선행연구에서 준거가격효과는 실증적 지지를 받아온 것이 사실이다. 그러나 대부분의 선행연구에서 간과된 부분은 설명되지 않은 소비자 반응의 이질성이 준거가격에 반영되어 실재하지 않는 효과가 마치 유의한 것으로 나타날 수도 있다는 것이다(Chang, Siddarth, and Weinberg 1999; Bell and Lattin 2000). 또 다른 차원의 이질성으로서, 고려상표군의 이질성이 반영되지 않을 경우 모델에 포함된 변수의 모수추정치에 왜곡현상이 나타날 수 있음을 Meyer and Kahn(1991)이 지적한 바 있다. 이러한 선행연구의 문제점을 고려하여 이 연구에서는 반응의 이질성과 고려상표군의 이질성을 모두 반영한 모델을 적용함으로써 보다 정확한 준거가격효과의 추정을 시도하였다. 또한 소비자별 고려상표군의 이질성을 반영한 준거가격 측정치를 새롭게 제안하여 검증하고자 하였다. 실증분석결과, 제안된 준거가격 측정치가 선행연구에서 사용한 측정치에 비해 모델적합도와 예측타당성을 향상시키는 것으로 나타났다. 이 결과는 준거가격 형성과정에도 고려상표군의 이질성이 반영됨을 실증하는 것이다. 고려상표군의 이질성이 반영될 경우, 선행연구의 준거가격 측정치에 비해서, 제안된 준거가격 측정치의 평균이 높게 나타났으며, 표준편차는 감소한 것으로 나타났다. 이 연구에서 제안된 측정치의 실제적인 적용 측면을 본다면, Greenleaf(1995)의 연구에서처럼, 최적의 가격정책이 손실회피(loss aversion)의 크기, 즉, 준거의존(reference-dependent) 모델상의 준거가격에 의존한다면 제안된 측정치가 유용하게 사용될 수 있을 것으로 판단된다. 최대화해야 할 이익함수에 포함된 준거가격 측정치의 정확성이 최적가격결정을 좌우하기 때문이다. 따라서, 준거가격모델에 근거하여 최적가격을 추정할 경우, 모델자체에 고려상표군과 반응의 이질성을 반영할 뿐만 아니라, 준거가격 측정치 또한 고려상표군의 이질성을 반영하는 것이 바람직할 것으로 판단된다.
안전하고 지속가능한 건설현장의 운영을 위해 소음, 분진, 진동, 온·습도 등의 환경정보 모니터링은 매우 중요하다. 하지만, 상용 센서들은 단가가 상당하고, 건설현장과 같이 가혹한 환경에서 사용하도록 설계되지 않아 쉽게 고장나거나 측정값이 불안정하며, 각 환경정보마다 개별적인 센서를 설치 및 관리해야 하기 때문에 인력/비용/공간의 확보가 어렵다는 한계점이 존재한다. 본 연구는 건설현장의 소음, 분진, 진동, 온·습도 등의 환경정보를 측정하는 통합 센싱모듈을 개발했다. 구체적으로, 설치 비용을 상용 센서의 3.3% 수준으로 낮추고, 야외의 가혹한 환경에서 사용 가능하도록 설계하며, 다수의 센서를 통합하여 설치와 관리가 편리하도록 개선했다. 또한, 건설현장에서 센싱모듈을 효과적으로 사용하기 위해 GPS, LTE, 실시간 센싱(1분 이내)을 지원한다. 센싱모듈을 검증하기 위해 국가 인증 센서와 측정 성능을 비교했고, 데이터 통신을 검증하기 위해 7곳의 현장에 25회 방문하여 테스트를 진행했다. 그 결과, 소음 측정 정확도 97.5% 및 정밀도 99.9%, 분진 측정 정확도 89.7%, 데이터 송신 안정률 93.5% 등 우수한 성능을 확인했다. 본 연구는 현장으로부터 대량 및 양질의 환경정보 데이터를 수집하도록 지원하여 (1) 관련 규정/법령의 준수 여부 평가, (2) 환경정보 시뮬레이션, (3) 환경대책 수립 등 현장 의사결정에 기여한다.
본 연구에서는 자율 주행을 위한 지능형 교통 시스템(ITS)을 최적화하는 데 있어 엣지 컴퓨팅의 혁신적인 잠재력을 연구하였다. 방대한 양의 데이터를 로컬에서 실시간으로 처리하는 엣지 컴퓨팅의 능력은 신속한 의사 결정 및 향상된 안전 조치를 포함하여 자율주행차의 중요한 요구 사항을 해결하는 데 필수 요소이다. 엣지 컴퓨팅과 기존 ITS 인프라의 통합을 탐구하고, 현지화된 데이터 처리가 대기 시간을 크게 줄여 자율주행차의 반응성을 향상시키는 방법을 강조한다. 실시간 교통 관리, 충돌 방지 시스템 및 동적 경로 최적화를 지원하는 강력한 프레임워크를 집합적으로 형성하는 엣지서버, 센서 및 V2X(Vehicle-to-Everything) 통신 기술의 배포를 검토한다. 또한 본 연구는 보안, 데이터 통합, 시스템 확장성 등 ITS에서 엣지 컴퓨팅을 구현하는 데 있어 가장 중요한 과제를 다루며 잠재적인 솔루션과 향후 연구 방향에 대한 통찰력을 제공한다. 이 논문은 완전 자율 주행이라는 비전을 실현하는 데 있어 엣지 컴퓨팅의 중추적인 역할을 강조하고, 보다 안전하고 효율적이며 지속 가능한 교통 시스템을 달성하는 데 기여하는 논문이다.
4차산업혁명 시대는 맞춤형 수요처리 경제가 중심이며 시공을 초월하여 고객이 원하는 것을 실시간으로 제공할 수 있는 변혁과 유연성 처리가 핵심이다. 본 논문은 실시간 주문을 기반으로 필요한 포장용 제품을 즉시 조달할수 있는 패키징 플랫폼 구축과 운영을 구현하고 성과를 평가한다. 고객 만족의 구성 요소들은 상황에 따라 유연하게 조합되기 때문에 e-SCM 플랫폼에 기반하는 기업 운영 프로세스의 효율적 관리가 요구된다. 이러한 조건에 최적화된 OMS는 기업 운영의 효율성을 극대화, 차별화하여 비용 우위적인 경쟁력을 향상하는 데 중요한 역할을 담당한다. OMS는 효율적인 MOT(Moment of Truth) 적 물류 서비스를 제공하는 매스커스토마이제이션(Masscustomization)의 시스템으로 다수의 개별고객에게 친환경 이슈를 충족시키고 최적화된 물류 운영 목표를 달성하여 재구매 의도 및 지속 가능한 비즈니스를 고도화할 수 있다. OMS는 수집한 데이터를 분석하여 효율성, 생산성, 비용과 관련된 정보와 의사 결정을 지원하며 정밀한 보고서를 제공한다. 데이터 시각화 도구를 활용하여 자료를 시각적으로 표현하고, 통계와 예측 분석을 통해 운영 프로세스의 개선 방향을 제시한다.
The Environmental Impact Assessment (EIA) plays a pivotal role in predicting the potential environmental impacts of proposed developments and planning appropriate mitigation measures to minimize effects on species. However, as concerns over biodiversity loss rise, there's ongoing debate about the efficacy of these mitigation plans. In this study, we utilized data from EIAs and post-environmental impact surveys to understand the trends in biodiversity during construction and operation phases. By examining 30 urban development projects, we categorized species richness indices of mammals, birds, amphibians, and reptiles into pre-construction, during construction, and post-construction operational stages. The biodiversity trends were analyzed based on the rate of change in these indices. The results revealed three distinct biodiversity change patterns: (A) An initial increase in biodiversity indices post-development, followed by a gradual decline over time; (B) a sustained increase in biodiversity as a result of mitigation measures; and (C) a continuous decline in biodiversity post-development. Furthermore, all species exhibited a higher rate of biodiversity decline during the construction phase compared to the operational phase, with mammals showing the most significant rate of change. Notably, the biodiversity change rate during operation was generally lower than during construction. In particular, mammals seemed to be most influenced by mitigation measures, displaying the smallest rate of change. This study provides empirical evidence on the efficacy of mitigation measures and deliberates on ways to enhance their effectiveness in minimizing the adverse impacts of urban development on biodiversity. These findings can serve as foundational data for addressing terrestrial biodiversity reduction.
재난으로부터 피해를 최소화하기 위해서는 재난대응 매뉴얼을 활용한 신속한 초동조치가 필요하다. 그러나 기존 재난대응 매뉴얼은 내용이 방대한 책자형태로 작성되어, 매뉴얼의 내용을 정확히 숙지하고 재난대응에 활용하는데 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 기존의 재난대응 매뉴얼을 기반으로 e-SOP시스템을 구축하고, 재난발생 시 e-SOP를 활용한 대응방안을 제시하였다. 현장조치 행동매뉴얼 작성지침을 기준으로 e-SOP의 주요기능을 상황전파, 상황보고, 상황관리로 구성하였으며, 기존 하향식 상황전파 기능을 고도화하여 재난상황 및 대응임무를 담당자별로 전달할 수 있도록 하였으며, 시스템의 현장 대응성과 활용성을 높이고자 담당자가 상황보고 기능을 이용해 현장의 대응상황을 상황실로 보고할 수 있도록 상향식 보고체계를 강화하였다. 그리고 상황실에서는 현장에서 전달된 상황보고를 통해 재난대응 업무의 진행상황을 파악 및 관리하고 의사결정을 지원할 수 있도록 하였다.
이 연구는 인공지능(AI)을 인적 자원 관리에 활용하는 것의 윤리적 및 법적 함의, 특히 채용 과정에서 AI 인터뷰에 초점을 맞추어 조사합니다. 추론, 학습, 적응과 같은 인간 지능과 관련된 작업을 수행할 수 있는 컴퓨터 프로그램의 능력으로 정의되는 AI는 점점 더 HR 관행에 통합되고 있습니다. AI가 주도하는 인터뷰를 통해 채용에 AI를 배치하면 효율성과 객관성을 약속하지만, 동시에 중요한 윤리적 및 법적 문제도 제기됩니다. 이러한 문제에는 AI 알고리즘의 잠재적 편향, AI 의사 결정 과정의 투명성, 데이터 프라이버시 문제, 기존 노동법 및 규정 준수 등이 포함됩니다. 이 논문은 사례 연구를 분석하고 관련 문헌을 검토함으로써 이러한 과제에 대한 포괄적인 이해를 제공하고 AI 기반 HR 관행에서 윤리적 및 법적 준수를 보장하기 위한 권장 사항을 제시하는 것을 목표로 합니다. 연구 결과는 AI가 채용 효율성을 향상시킬 수 있지만, 위험을 완화하고 공정하고 투명한 채용 관행을 보장하기 위해 견고한 윤리 지침과 법적 프레임워크를 마련하는 것이 필수적임을 시사합니다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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