• 한국산업정보학회논문지
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• 제28권6호
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• pp.53-62
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• 2023

본 논문은 국내 조선산업의 요양 재해 현황에 나타난 미숙련 기술인력들의 높은 재해 발생률을 낮추기 위한 방안으로 XR(Extended reality) 기술을 활용한 훈련 콘텐츠 도입의 필요성을 윈치를 활용한 케이블 포설을 중심으로 제시하였다. 국내 조선산업의 요양재해율은 타 제조업에 비해 평균 97.4%(2017~2020)나 높았으며, 특히 조선산업요양 재해의 31.8% 이상이 근속 기간 6개월 미만의 근로자들에게 발생하여 이는 신규입사자들이 업무에 대한 정보 부족과 미숙련도 및 작업환경에 익숙하지 못한 것이 그 원인으로 보인다. 최근 조선산업은 경기 회복으로 많은 신규인력이 유입되고 있으며, 이로 인해 재해 발생률이 높아질 가능성이 있다. 이런 점은 단기간에 신규인력들을 작업환경에 익숙해지는 데 도움이 되는 훈련방법을 도입할 필요가 있음을 말해준다. 국내 조선소의 교육훈련은 용접, 도장, 기계설치, 전기설치 등 특정 기술의 숙련에 치우쳐 있으며 작업환경에 익숙해질 수 있는 훈련은 작업용 2D 도면을 이용하여 선박 건조방법 등을 설명하는 단편적인 교육에 머무르고 있다. 이러한 이유로 현장에서는 다시 OJT(On-the-Job Traning)를 반복 실시하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 XR 기술을 활용한 훈련의 도입을 제안하고 구체적인 예로 Unity로 선박에서 윈치를 활용한 케이블 포설(Pulling) 작업 과정을 XR 기반 훈련 콘텐츠로 구현하였다. 개발된 콘텐츠를 활용하면 신규작업자들이 가상공간에서 시뮬레이션을 통해 실제 작업 과정을 미리 경험하고, 이를 통해 신규인력이 작업환경에 익숙해지는 데 도움을 줄 수 있는 보다 효과적인 훈련 콘텐츠가 될 수 있음을 예증하였다.

• 벤처창업연구
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• 제12권5호
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• pp.67-77
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• 2017

본 연구는 창업 멘토링 특성에 맞는 창업 멘토링 척도 개발을 목표로 진행되었다. 최근 들어 창업에 대한 니즈가 커짐에 따라 창업교육이 활발하게 이뤄지고 있다. 창업 멘토링은 그 비중과 중요성이 커지고 있지만, 창업 멘토링 특성을 반영하여 고안된 창업 멘토링 척도에 대한 연구가 그동안 거의 이루어지지 않았다. 이에 본 연구에서는 연구목표를 달성하기 위해 질적 양적 연구를 수행하였는데, 먼저 문헌연구와 전문가집단 토론을 거쳐 창업 멘토링 기능 측정을 위한 설문 문항을 도출하고, 설문을 진행하여 이를 실증분석하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 연구의 1단계로 문헌연구를 진행하고 2단계에서 전문가집단 토론을 통해 창업 멘토링 기능의 하위요인과 측정 문항을 도출하였다. 3단계로 박사급 전문가들이 2단계에서 도출된 창업 멘토링 기능 측정을 위한 설문 문항을 선정하고, 4단계로 내용 타당도와 안면 타당도를 검증하였다. 이렇게 개발된 설문지로 전국 17개 창조경제혁신센터에 소속된 창업 멘토들을 대상으로 설문조사를 수행하였다(153부). 다음으로 5단계로 탐색적 요인분석을 통해 문제해결, 네트워킹, 의사소통, 동기부여라는 4개 요인을 도출하였고, 확인적 요인분석을 시행하여 최종적으로 4개 요인과 15개 측정 문항에 대해 요인들 간 구조가 타당함을 확인하였다. 본 연구의 의의는 다음과 같다. 먼저 학문적으로는 국내 최초로 질적 양적 접근방법으로 창업 멘토링 특성을 반영한 창업 멘토링 기능 척도를 연구했다는 점이다. 다음으로 실무적으로는 창업 멘토들을 대상으로 멘토링 기능 측정을 보다 정확할 수 있게 되어 향후 창업 멘토링 프로그램의 수준을 높이는데 유의미한 정보를 제공할 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.113-125
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• 2013

기업 경영에 있어서 고객의 소리(VOC)는 고객 만족도 향상 및 기업의사결정에 매우 중요한 정보이다. 이는 비단 기업뿐만 아니라 대고객, 대민원 업무를 처리하는 모든 조직에 있어서도 동일하다. 때문에 최근에는 기업뿐만 아니라 공공, 의료, 금융, 교육기관 등 거의 모든 조직이 VOC를 수집하여 활용하고 있다. 이러한 VOC는 방문, 전화, 우편, 인터넷게시판, SNS 등 다양한 채널을 통해 전달되지만, 막상 이를 제대로 활용하기는 쉽지 않다. 왜냐하면, 고객이 매우 감정적인 상태에서 고객의 주관적 의사를 음성 또는 문자로 표출하기 때문에 그 형식이나 내용이 정형화되어 있지 않고 저장하기도 어려우며 또한 저장하더라도 매우 방대한 분량의 비정형 데이터로 남기 때문이다. 본 연구는 이러한 비정형 VOC 데이터를 자동으로 분류하고 VOC의 유형과 극성을 판별할 수 있는 오피니언 마이닝 기반의 지능형 VOC 분석 시스템을 제안하였다. 또한 VOC 오피니언 분석의 기준이 되는 주제지향 감성사전 개발 프로세스와 각 단계를 구체적으로 제시하였다. 그리고 본 연구에서 제시한 시스템의 효용성을 검증하기 위하여 의료기관 홈페이지에서 수집한 4,300여건의 VOC 데이터를 이용하여 병원에 특화된 감성어휘와 감성극성값을 도출하여 감성사전을 구축하고 이를 통해 구현된 VOC분류 모형의 정확도를 비교하는 실험을 수행하였다. 그 결과 "칭찬, 친절함, 감사, 무사히, 잘해, 감동, 미소" 등의 어휘는 매우 높은 긍정 오피니언 값을 가지며, "퉁명, 뭡니까, 말하더군요, 무시하는" 등의 어휘들은 강한 부정의 극성값을 가지고 있음을 확인하였다. 또한 VOC의 오피니언 분류 임계값이 -0.50일 때 가장 높은 분류 예측정확도 77.8%를 검증함으로써 오피니언 마이닝 기반의 지능형 VOC 분석시스템의 유효성을 확인하였다. 그러므로 지능형 VOC 분석시스템을 통해 VOC의 실시간 자동 분류 및 대응 우선순위를 도출하여 고객 민원에 대해 신속히 대응한다면, VOC 전담 인력을 효율적으로 운용하면서도 고객 불만을 초기에 해소할 수 있는 긍정적 효과를 기대해 볼 수 있을 것이다. 또한 VOC 텍스트를 분석하고 활용할 수 있는 오피니언 마이닝 모형이라는 새로운 시도를 통해 향후 다양한 분석과 실용 프레임워크의 기틀을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.