지황의 수확방법을 인력수확에서 생력기계화 수확기술로 개선코자 트랙터굴취기 등 4종의 수확기기의 기계수확 효율을 비교 검토하였던 바 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 생력효율은 인력에 비하여 경운기 경운 69%, 경운기부착 굴취기 73%, 트랙터 부착 굴취기 76% 절감되었다. 2. 근경의 손실율은 인력수확 5.6%, 경운기 경운14.9%, 경운기 부착 굴취기 8.7%, 트랙터 부착 굴취기8.9%로 기계수확에서 높았다. 3. 상품 근경 수량은 인력수확 2,115 kg/10a에 비하여 기계수확에서 111~304kg/10a감소하였으며, 총 근경수량도 인력수확에 비하여 기계수확에서 2~6%감소하였다. 4. 경운기 부착 굴취기 와 트랙터 부착 굴취기 는 생력효율이 높고, 근 손상율 및 상품수량 등에서 인력수확에 크게 떨어지지 않아 적용가능성 이 높은 것으로 나타났다.
본 논문에서는 중소기업의 맞춤형 IT 인력양성을 위한 업종별 '대학-중소기업 공동 교육 프로그램'을 제안하였다. '업종-기술' 매칭 테이블에 의해 제시된 업종별 핵심 기술을 중심으로 대학과 중소기업에서 특화된 공동 교육프로그램을 개설하고, 이를 이수한 학생들에게 해당 기업에 우선적으로 취업을 보장하는 제도이다. 이를 위해 대학과 중소기업은 인력 수급, 기술의 내용, 취업 조건 등의 공동 관심사항에 대한 양해각서(MOU)를 교환한 후 '대학-중소기업 공동 교육 프로그램' 개설에 대해 협약을 체결하는 2단계 절차를 제시하였다. 최종적으로, '대학-중소기업 공동 교육 협의회(UCCCC)'를 구성하여 '대학-중소기업 공동 교육 프로그램'을 운영하도록 한다.
경계석을 제작하는 제조 공정 중 모서리를 가공하는 공정은 인력의 숙련도와 분진 등의 악조건의 환경에서 인력에 의존하는 강도 높은 제조 공정이다. 특히 인력에 의존하다보니 효율성과 정확성이 현저하게 떨어지는 것이 기존의 상황이다. 본 연구는 이와 같은 일련의 작업을 가공기를 통한 자동화 장비를 통하여 수행 할 수 있도록 설계, 제작하였으며 경계석용 모서리 자동 모따기 가공기를 개발하기 위한 기구적 설계, 제어 방법을 연구하였다.
건설 프로젝트의 시공단계에서는 대규모의 인력, 자재 및 장비가 요구된다. 그 중 인력은 프로젝트 건설의 핵심 부분이다. 이러한 인력은 두 그룹으로 나누어진다. 첫 번째는 관리를 담당하는 관리 그룹이고, 두 번째는 시공 작업을 위한 현장 기능인력이다. 최근에는 기능인력 공급 부족으로 인해 건설회사가 어려움을 겪고 있다. 따라서 본 연구에서는 건설 기능인력에 대한 실증적 분석을 수행하고자 한다. 이를 위해 관련 연구 동향을 조사하고 건설 기능인력의 만족도 조사를 실시하였다. 그 결과, 급여 및 보험의 만족도가 다른 항목에 비해 상대적으로 낮게 나타났다. 이에 본 연구에서는 그 원인을 분석하기 위해 기능인력 관리자와의 심층 면접을 실시하였다. 또한 실제 근무 조건을 분석하기 위해 사례 분석을 수행하였다. 그 결과 건설 기능인력의 임금 수준과 보험체계가 제조업에 비해 상당히 안정적인 것으로 분석되었다. 이 연구의 결과는 건설 기능인력에 대한 인식도의 변화를 통해 우수한 기능인력의 양성을 활성화하는데 기여할 것으로 기대된다.
급변하는 정보화 사회에서 필요한 IT 산업 인력의 수요는 급증하고 있지만 실제 산업체의 산업체에서 필요한 역량을 갖춘 전문인력은 부족한 형편이다. 산업환경에 맞춘 중견 전문인력 양성을 위한 교육 과정이 필요하다. 기존의 교육과정은 주어진 환경과 제한된 기간으로 인해 사고력이 가미된 교육보다는 실무에서 바로 사용할 수 있는 툴(tool) 사용 위주의 기능 교육위주로 시행되어, 이론이 뒷받침된 실무능력을 가진 전문인 양성이라는 본래의 목표에 미흡했던 것이 사실이다. 따라서 새로 도입되는 IT 분야의 3년제 교육과정은 이러한 문제점을 보완하고 본질적인 교육목표에 근접할 수 있는 전문인력을 양성하는데 큰 도움이 되어야 할 것으로 보인다. 본 논문에서는 기존의 2년제 교육과정을 토대로 산업체의 다양한 요구사항을 반영하고, 4년제 교육과정과는 차별되는 기술과 이론을 겸비한 3년제 교육과정의 모델을 개발하여 제안한다.
IT 인력개발은 일반적으로 컴퓨터과학(Computer Science)에 대한 교육을 중심으로 대학교육에 국한되어 인식되는 경향이 있다. 그러나 IT 환경의 변화나 관련 기술의 발달은 대학교육에서의 컴퓨터과학에 관한 교육체계의 변화만으로는 부족한 IT 인력의 양성이나 사회전반에 걸친 막대한 컴퓨터교육 비용을 감당하기 어렵게 한다. 우리 나라에서도 이와 같은 문제점을 개선하기 위해 많은 컴퓨터교육 관련 전문가들이 좋은 방향을 제시하고 개선책을 발표하는 등 활발히 활동하고 있다.
SW산업의 생산요소는 인적자원이 대부분을 차지하고 있기 때문에 SW의 경쟁력을 결정하는 핵심요소는 인적자원이라 할 수 있다. 그러나 국내 IT 산업 현장에서의 SW인력에 대한 경제적 대우나 사회적 가지는 제대로 인정되지 않고 있는 실정이다. 이에 정부는 SW산업 육성정책을 지속적으로 추진해 왔다. 그러나 정부의 SW산업 육성정책은 대부분 기업의 국내 시장조성, 국제 경쟁력 제고, 중소벤처의 경쟁기반 강화 등에 초점을 맞추고 있어 핵심요소인 인력에 대한 정책은 소외되어 온 게 사실이다. 이에 본 연구는 SW기술인력에 대한 정책 필요성을 제기하면서 현 SW산업정책의 분석과 이의 개선을 위한 정책대안을 제시하고자 한다. 이를 위한 연구의 중점은 SW산업 정책 관련 주요변수들 간의 구조관계분석에 있으며, 이 구조관계분석을 통해 증명된 내용을 토대로 SW인력의 처우개선 방안을 제시할 것이다.
초고령사회에 진입한 일본은 의료 및 복지에 대한 수요증가에 대응하기 위해서 정부의 다양한 정책적 방안들이 논의되고 있다. 특히 개호인력 확보 및 인력양성을 위해 일본정부와 지자체가 1) 인프라 구축, 2) 개호복지사 수학자금 등 대출제도, 3)외국인 유학생 개호인력유입 등 다양한 방면으로 전문 인력 확보 대책을 추진하고 있다. 또한, 교육기관인 대학에서도 커뮤니티케어 교육연구센터를 설립하여 의료, 복지, 교육에 관한 전문인재 육성의 질적 향상을 도모하고, 직업교육을 통해 개호전문인력을 지속적으로 육성하고 있다. 한국도 급속한 고령화와 의료기술의 진보 등 보건의료를 둘러싼 환경이 크게 변화하면서 고령자에 대한 개호 수요가 증가할 것으로 전망되고 있다. 개호요구의 급증에 비해 노동 인구의 감소로 심각한 인력부족을 겪고 있는 일본의 선 경험에 비추어 보건인력 확보에 대한 정책방안의 논의가 이루어져 할 것이다.
본 연구는 노인 돌봄 수행인력의 근무환경이 서비스 질에 미치는 영향과 감정노동과 효인식의 매개효과를 검증하는데 있다. 연구를 위하여 G 광역시의 노인 돌봄 수행인력 460명을 대상으로 하였다. 수집된 자료는 SPSS Process macro를 활용하여 분석하였다. 분석결과 첫째, 노인 돌봄 수행인력의 근무환경, 감정노동, 효 인식, 서비스 질은 모두 유의한 정적(+) 관계가 있는 것으로 나타났다. 둘째, 노인 돌봄 수행인력의 근무환경과 서비스 질 사이에서 감정노동과 효인식은 병렬매개 효과가 있는 것으로 나타났다. 셋째, 노인 돌봄 수행인력의 근무환경과 서비스 질 사이에서 효 인식의 매개효과와 감정노동의 조절 효과가 검증되었다. 본 연구를 바탕으로 효인식에 관한 프로그램개발 및 교육시행과 감정노동 관리를 위한 실천적 노력이 필요하다. 본 연구에서 논의된 다중매개 변인보다 더욱 확장된 개념의 후속연구가 이루어져야 할 것으로 사료된다.
질병을 앓고 있는 환자는 상태에 따라 병실, 주거지, 요양원 등 조호환경 내 생활 시 의료 인력의 지속적인 추적 및 관찰을 통해 신체에 이상이 생긴 경우 이를 감지하고, 신속하게 조치할 수 있도록 해야 한다. 의료 인력이 직접 환자를 확인하는 방법은 의료 인력의 반복적인 노동이 요구되며 실시간으로 환자를 확인해야 한다는 특성상 의료 인력이 상주해야 하기에 이는 곧, 의료 인력의 부족과 낭비로 이어진다. 해당 문제 해결을 위해 의료 인력을 대신하여 조호환경 내 환자의 상태를 실시간으로 모니터링할 수 있는 딥러닝 모델들이 연구되고 있다. 딥러닝 모델은 데이터의 수가 많을수록 강인한 모델을 설계할 수 있으며, 데이터셋의 배경, 객체의 특징 분포 등 다양한 조건에 영향을 받기 때문에 학습에 필요한 도메인을 가지는 많은 양의 전처리된 데이터를 수집해야 한다. 따라서, 조호환경 내 환자에 대한 데이터셋이 필요하지만, 공개된 데이터셋의 경우 양이 매우 적으며 이를 반전, 회전기법 등을이용할 경우 데이터의 수를 늘릴 수 있지만, 같은 분포의 특징을 가지는 데이터가 생성되기에 데이터 증강 기법을 단순하게 적용하면 딥러닝 모델의 과적합을 야기한다. 또한, 조호환경 내 이미지 데이터셋은 얼굴 노출과 같은 개인정보가 포함 될 수 있으며 이를 보호하기 위해 정보들을 비식별화 해야 한다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 조호환경에서 수집된 데이터 증강을 위한 Style-Generative Adversarial Networks 기법을 적용하여 조호환경 데이터셋 수집에 효과적인 증강 기법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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