코로나19로 인해 원격 수업, 원격 근무, 원격 의료 등 비대면 문화가 확산되고 있다. 이러한 비대면 사회로의 정착의 일등 공신은 SW중소기업과 SW인력이다. 그러나 최근 대형 플랫폼 업체 및 해외 빅테크 기업들이 수천명의 SW인력을 채용함으로 인해 SW중소기업들은 심각한 인력난을 겪고 있다. 이에 본 연구는 중소 SW기업들이 SW 인력을 안정적으로 확보하고 지속적인 사업 영위를 지원하기 위한 정책 대안을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이러한 목적 달성을 위해 본 연구는 SW산업 및 인력 현황을 살펴 본 후, 산업계 전문가 등을 대상으로 설문조사 및 FGI(전문가 집중 인터뷰) 등을 통해 SW기업기술인력을 안정적으로 확보 할 수 있는 방안을 도출하여 SW인력확보의 애로사항 및 개선방안을 제안하였다. 그 정책들은 내일채움공제제도, 청년주택조합 구성 등과 같은 인력 유지 지원 인센티브 강화, 병역특례제도, 채용조건형 계약학기제 등에 의한 인력 채용, SW인력 양성 바우처 제도 보완 등을 통한 맞춤형 교육 강화, SW 분야 Skill 표준화, SW 인력 양성 거버넌스 체계 구축, 대기업 등으로의 인력 유출에 대한 대응책 마련 및 대·중소 SW 인력 상생협력 프로그램 등이다.
전자상거래는 전통적인 그래픽 및 텍스트 형식에서 짧은 동영상 및 라이브스트리밍 형식으로 업그레이드되고 있다. 라이브 전자상거래는 정보전달 및 상품전시의 내용과 형식을 풍부하게 하고 소비자의 쇼핑경험을 향상시키며 점차 새로운 소비패턴이 되고 있다. 그러나 생방송 전자상거래의 발전에는 허위선전, 위조상품, 각종 부정적인 사건 등으로 라이브스트리밍 전자상거래에 대한 소비자의 신뢰도에 심각한 영향을 미치고 있다. 신뢰는 라이브스트리밍 전자상거래의 핵심 경쟁요소이다. 본 논문에서는 신뢰이론에 대한 선행연구를 기반으로 라이브커머스의 "사람, 상품, 장면" 특성 요소를 결합하여 라이브커머스의 신뢰도 모형을 구축하고 가설을 세웠다. 설문조사를 통한 데이터 수집, 라이브커머스의 특성, 쇼호스트 특성, 브랜드 이미지, 제품 정보, 플랫폼 평판, 라이브 상황 및 신뢰성 경향 등의 요인이 소비자 신뢰도에 높은 긍정적인 영향을 미친다는 것을 증명하였다. 연구결과로 매장특성지표를 구축하고, 바람직한 쇼호스트의 특성을 창출하며, 제품브랜드를 구축하고 선택하고, 제품정보를 유지하며, 특성에 적합한 라이브 플랫폼을 선택하고, 라이브 상황에 적절한 컨텐츠를 창출하는 등을 제언하였다.
철강은 기계 산업의 가장 기본적인 구성 요소 중 하나이다. 그러나 철강의 표면 결함은 제품의 품질에 큰 영향을 미친다. 따라서 연구자들은 표면 결함 감지기의 필요성에 주목하고 딥 러닝을 이용한 방법은 객체 결함 감지를 하는데 많이 사용된다. 연구 개발용으로 학습 모델 개발에 초점을 맞추지만 실제 산업환경에 실질적인 영향을 미치는 실시간 적용은 아직 적용되지 않는 한계와 개선의 여지가 필요하다. 본 연구는 YOLOv4를 기반으로 한 철강 표면 결함 감지의 실시간 적용을 제안한다. 첫째, 본 연구는 실시간 응용 모델을 적용하는 것을 목적으로 하며 실시간 객체 검출기의 가장 유명한 알고리즘 중 하나인 one-stage Detector의 YOLO 알고리즘을 중심으로 연구를 진행하였다. 둘째, 사전 훈련된 YOLOv4-Darknet 플랫폼 모델과 전이학습을 사용하여 철강 표면 오픈 소스 데이터셋 NEU-DET을 이용하여 학습과 테스트를 진행하였다. 본 연구에서는 철강 표면의 패치, 구멍 난 표면, 불순물, 스크래치 4가지 유형의 결함을 이용하였다. 셋째, 87.1% mAP@0.5의 정확도와 60fps 이상의 시스템 구축을 위해 YOLOv4를 이용하여 훈련된 모델의 실시간 성능을 평가하였다.
데이터 3법 개정에 따라 새롭게 금융분야 마이데이터 산업이 도입되었다. 마이데이터 서비스는 맞춤형 금융상품 비교/추천, 맞춤형 소비 조언 등 개인 맞춤형 서비스를 제공한다. 2022년부터 마이데이터 서비스가 시작되었지만 현재 서비스 이용은 크게 활성화되지 못하고 있다. 본 연구는 개인 맞춤형 금융상품 비교/추천 등 금융 소비자 관점에서 마이데이터 서비스 이용에 미치는 요인에 대해 가치기반수용모델을 통해 연구하고자 했다. 이익(Benefit)과 희생(Sacrifice) 변수를 이용하여 금융 소비자들이 갖는 마이데이터 서비스에 대한 지각된 가치와 이용 의도와 관련된 요인을 검증하였다. 조절변수로는 개인 혁신성을 이용하였다. 연구 결과, 맞춤형 상품 비교/추천 서비스는 금융 소비자의 마이데이터 서비스 이용 의도에 중요한 영향을 준다는 것을 알 수 있었고, 개인 혁신성이 조절변수로서 영향을 준다는 것을 알 수 있었다. 마이데이터 서비스 시행 후, 1년이 경과하지 않은 시점에서 소비자의 인지된 가치를 연구하였기에 시기적으로 선행 연구로서 의의가 있다고 할 수 있다. 또한 실무적으로는 마이데이터 서비스의 방향성과 마케팅 소구점을 확인할 수 있었다.
최근 블록체인 기술을 활용해 데이터 창작자에게 데이터 소유권을 부여하는 웹(Web) 3.0이 차세대 인터넷으로 부상하며 NFT를 매개로 가상경제를 구축하는 메타버스가 주목받고 있다. 웹3.0은 콘텐츠 생성자가 중개자의 역할을 하는 플랫폼에 종속되지 않고 참여에 따른 정당한 이익을 보상받는 가치를 지향한다. 웹 3.0 시대 메타버스에서 디지털 자산의 소유권을 보장하기 위해서는 블록체인 NFT 기술 적용이 필수불가결하다. 본 연구는 이러한 시대적 변화를 인지하며, 메타버스의 개념과 특징을 고찰한 이론에 기반해 NFT 아트와 연결할 수 있는 메타버스의 5가지 특징을 ①'연속성', ②'실재감', ③'동시성', ④'경제성', ⑤ '첨단과학기술의 활용성'으로 도출했다. 그리고 이를 메타버스 기반 NFT 아트 <하이브리드 네 이처 Hybrid Nature> 작품 사례연구에 적용하여 메타버스 및 NFT 아트의 개념과 특징이 작품 내에 어떠한 식으로 반영되었는지 분석하였다. 본 연구를 통해 웹 3.0 기술과 예술, 시장과 산업의 접목 지점에서 기존의 예술시장과 다른 형태로 전개되고 있는 NFT 아트의 기본 개념을 파악하고, 경제적 투자 가치 이외에 NFT 아트의 예술적, 미학적, 문화적 가치를 연구하는 것의 필요성을 제기하고자 하였다. NFT 아트를 학술적으로 분석하고 미학적 특징을 고찰한 연구가 희소한 현 상황에서 향후 관련 분야 연구자 및 전문가들이 메타버스 기반 NFT 아트의 장르적 특성과 구체적인 면모를 파악해나갈 수 있는 초석을 다졌다는 것에 본 연구의 의의가 있다.
통신사업자는 기본적으로 투자해서 얻을 수 있는 미래 수익이 크면 투자를 단행한다. 그동안의 통신 시장은 통신사업자가 네트워크 투자를 통해 경쟁우위를 확보하여 가입자와 매출을 증가시켜 수익을 얻는 것이 가능하였다. 그러나 융합과 디지털 전환이라는 거대한 변화 속에 네트워크 투자가 곧 수익으로 이어지는 단순한 구조는 점점 깨지고 있다. 과거에는 네트워크라는 인프라를 보유한 통신사업자 간에만 경쟁이 이루어졌으나, 이제는 경쟁의 축이 다변화되면서 단순히 인프라 고도화만으로는 수익 증가를 담보하기 어려워졌다. 디지털융합 시대의 플랫폼 경제체제에서는 네트워크가 없는 플랫폼 사업자가 경쟁우위를 점하고 수익을 가져가는 구조가 형성되고 있다. 이에 따라 기존 통신사업자의 네트워크 투자유인이 감소할 수밖에 없는 상황이다. 본 논문은 디지털 경제 시대에 통신 네트워크 투자 촉진을 위한 정책 방안을 모색하는 데 목적이 있다. 이를 위해 사업자의 네트워크 투자에 영향을 미치는 요소와 영향의 방향 등을 분석하고 네트워크 고도화를 위한 합리적 대안을 파악한 후, 전문가 설문 및 다기준의사결정(Analytic Hierarchy Process, AHP; Analytic Network Process, ANP) 분석을 통해 정책적 시사점 및 우선순위를 도출한다. 전문가들을 대상으로 한 AHP/ANP 분석 결과에 따르면 공공의 개입에 대해서는 다소 부정적인 시각을 갖고 있으며 새로운 경쟁의 축을 도입하는 것을 더 지지하고 있다. 다만 국민의 보편적 네트워크 접근권 보장 및 확대를 위해서는 비경제적 지역을 중심으로 공공의 역할 확대를 검토할 필요는 있다.
인공 지능 (AI), 특히 텍스트 생성 서비스 분야에서의 발전은 두드러지게 나타나고 있으며, AI-as-a-Service (AIaaS) 시장은 2028년까지 550억 달러에 달할 것으로 예상된다. 본 연구는 합성 텍스트 미디어 소프트웨어의 품질 요소를 탐구하였으며, 이를 위해 ChatGPT, Writesonic, Jasper, 그리고 Anyword와 같은 산업의 주요 서비스에 주목하였다. 소프트웨어 평가 플랫폼에서 수집된 4,000개 이상의 리뷰를 바탕으로, Gensim 라이브러리를 활용한 잠재 디리클레 할당 (LDA) 주제 모델링 기법을 적용하였다. 이 분석을 통해 11개의 주제가 도출되었다. 이후 이 주제들을 AICSQ 및 AISAQUAL과 같은 기존 논문에서 다루었던 AI 서비스 품질 차원과 비교 분석하였다. 리뷰에서는 가용성 및 효율성과 같은 차원이 주로 강조되었으며, 이전 연구에서 중요하게 여겨졌던 사람다움과 같은 요소는 본 연구에서 강조되지 않았다. 이러한 결과는 AI 서비스의 본질적 특성, 즉 사용자와의 직접적인 상호작용보다 의미론적 이해에 더 중점을 둔다는 특성 때문으로 해석된다. 본 연구는 단일 리뷰 원천 및 평가자들의 인구 통계의 특정성과 같은 잠재적 편향을 인정하며, 향후 연구 방향으로는 이러한 품질 차원이 사용자 만족도에 어떻게 영향을 미치는지, 그리고 개별 차원이 전체 평점에 어떻게 영향을 미치는지에 대한 깊은 분석을 제안한다.
부유식 라이다는 해상풍력단지 조성 시 필수적인 풍황관측의 새로운 패러다임을 제공하는 시스템이다. 시간과 비용을 절약하고 환경에 미치는 영향을 최소화하며 지역사회의 반발까지 줄일 수 있어 업계의 표준으로 떠오르고 있다. 하지만 부표의 동요에 의한 교란요인이 관측자료의 신뢰도에 영향을 미치므로 안정적인 플랫폼의 설계 및 검증이 매우 중요하다. 국내에서는 이 분야의 기술 진출이 늦어짐에 따라 다수의 외국계 장비업체들이 국내시장을 장악하고 있다. 우리나라 서해안은 조수간만의 차가 매우 큰 천해성 환경이기 때문에 강한 해류가 반복적으로 나타나고, 계절별로 다른 강한 에너지의 파도가 형성된다. 본 논문은 이와 같이 복합적인 환경 특성을 지닌 우리나라 해역에서 라이다 운영에 적합한 부표식에 대한 연구를 수행하였다. 본 논문에서는 가장 먼저 적용된 선박형 부표식의 최적화 설계 및 검증 사례를 소개하고, 향후 다양한 플랫폼 개발의 기반이 될 중요한 개념을 도출하고자 한다.
본 연구는 중소 및 초기벤처기업이 간접금융과 정책금융에 의존하는 대신 자본시장을 통해 직접 자금을 조달하게 하는 코넥스시장의 재도약 방안을 제시한다. 코넥스시장에서 인적, 물적 상장인프라가 제한된 기업들은 성장하고 벤처투자자와 같은 모험자본은 투자의 조기 회수를 기대할 수 있다. 그러나 2013년 개설 당시부터 제기되어 온 유동성 부족과 거래량 부진은 수급의 문제에 그치는 것이 아니라 가격발견기능까지도 저해해왔다. 또한 코스닥시장의 적극적인 상장요건 완화와 장외시장인 K-OTC시장의 투자수요 흡수로 신규 상장기업이 급감하며 제도 개선이 더욱 요구되고 있다. 본 연구는 비상장기업이 코넥스시장에 상장하고, 이후 코스닥시장에 이전하기까지 작용하는 규제 또는 제도의 개선을 다섯 가지로 제시하였다. 먼저, 투기적 수요에 대한 우려가 적으므로 개인투자자에 대한 기본예탁금 규제를 폐지하여 투자자를 확대해야 한다. 둘째, 지정자문인이 신규 상장사를 발굴하고 지원하는 역할에 충실하도록 지정자문인이 공시를 대리하지 않고 기업이 직접공시하도록 전환하여야 한다. 셋째, 거래량을 증가시키기 위해 상장유지요건으로 도입된 지분분산 5% 의무화를 25%로 확대하되 인센티브 부여 방식으로 운영해야 할 것이다. 넷째, 코스닥시장이 상장요건으로 이익실현요건을 완화해가고 있으므로 신속이전상장에 과도하게 부과된 이익실현요건을 현실화해야 한다. 마지막으로는 성실공시와 지분분산을 충족하고 투자자보호 장치를 마련한 코넥스기업들이 코스닥으로 자동이전상장한다면 시장참여자의 불확실성을 감소시키고 코넥스시장의 인큐베이팅 역할을 강화할 수 있을 것이다.
4차 산업혁명과 함께 ICT(정보통신기술)와 제조업이 융합된 스마트 제조업 시대로 변화하고 있다. 과거의 제조업은 생산효율 증진을 위한 단순 목적으로 공업적인 기술 혁신을 추구했다면, 스마트 제조업에서는 ICT와 융합된 스마트팩토리 구축을 통해 제조 공정과 서비스 형태가 융·복합 플랫폼 형태로 변모하고 있다. 스마트팩토리 구현 기업들은 ICT의 장점을 활용한 이점과 함께, 개방화/융합화/정보화에 따라 발생하게 되는 보안 이슈를 동시에 접하게 된다. 스마트팩토리에서는 ICT를 기반으로 모든 기계와 설비 등이 연결되어 기존에 생각하지 못했던 융·복합적 보안 위협요인에 노출되고 상시적으로 다양한 사이버 위협이 발생할 수 있음으로 보안이 더욱 강화되어야 한다. 보안사고의 위험을 줄이고 스마트팩토리를 성공적으로 도입하기 위해서는, ICT 기술들이 적용되고 있는 스마트팩토리 산업 현장의 특성을 감안하여 우선적으로 적용되어야 할 주요 보안요인들을 도출할 필요가 있다. 본 연구에서는 스마트팩토리 구축 시 적용해야 할 보안요인들의 중요도를 파악하기 위해 단말/네트워크/플랫폼·서비스 범주를 포괄한 '스마트팩토리 보안요인의 계층적 분류 모델'을 제시하고, 스마트팩토리 및 보안 관련 전문가 그룹(기술위원, 사업전문가, 보안전문가)을 대상으로 중요도 평가 분석을 수행하였다. 본 연구에서는 AHP 기법을 활용하여 다양한 보안 위협으로부터 안전한 스마트팩토리 구현에 필요한 보안요인들의 상대적 중요도를 도출하고 이를 기반으로 스마트팩토리 보안요인간의 우선순위를 제시하였다. 본 연구 결과를 통해, 앞으로 더욱 확산될 스마트팩토리가 보다 안전하게 구축·운용될 수 있도록 스마트 제조업 시대에 필요한 정보보안 확보에 기여할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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