• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.407-416
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• 2019

본 연구는 취업모인 간호사의 일 가족사이의 균형을 지지하고 사직 이직을 예방할 수 있는 맞춤보육어린이집에 관한 연구이다. 연구방법은 맞춤보육서비스의 현황을 파악하고, 가임기 간호사의 맞춤보육어린이집의 운영에 대한 인식 및 요구를 알아보는 것이다. 국민의 건강 및 안전을 위하여 숙련된 간호사를 확보하고, 이직을 방지하는 것은 매우 중요하며, 맞춤보육 어린이집은 취업모인 간호사가 365일 3교대로 연속적으로 일할 수 있도록 자녀 보육을 도와주어서, 간호사의 일 가정 양립의 실현을 지지하여 이직 사직을 방지할 수 있도록 반드시 개설되어야한다. 간호사의 역할 중에서 돌봄 제공자의 역할은 간호사의 최우선 역할이고 24시간 교대로 연속 근무할 수 있는 능력을 가진 퇴직한 간호사를 맞춤보육어린이집의 간호사 자녀 돌봄인력으로 활용한다면 간호사들이 안심하고 자녀를 맡길 수 있을 것이라고 사료된다. 그리고 맞춤보육어린이집이 취업모인 간호사의 근무상황 및 인식 요구에 맞춰서 운영이 된다면 간호사들의 사직 이직률이 낮아지고, 결혼 및 출산 계획에 긍정적인 효과를 주어 저 출산율 개선에도 긍정적인 효과를 기대할 수 있을 것이다. 그리고 맞춤보육어린이집이 활성화 되려면 안전한 돌봄 환경을 조성하고, 교사의 자질을 높이는데 큰 노력을 기울여야한다. 그리고 프로그램은 영유아의 기본생활과 습관형성을 돕는 것을 중점으로 시행하고, 교사의 자질향상을 위한 보수교육이 지속적으로 이루어질 수 있도록 행정적인 관리와 노력을 기울이는 것이 중요하다.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권5호
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• pp.1019-1034
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• 2022

4차 산업혁명의 초연결사회에서 악성코드 공격은 더욱 기승을 부리고 있다. 이러한 악성코드 대응을 위해 인공지능기술을 이용한 악성코드 탐지 자동화는 새로운 대안으로 주목받고 있다. 그러나, 인공지능의 신뢰성에 대한 담보없이 인공지능을 활용하는 것은 더 큰 위험과 부작용을 초래한다. EU와 미국 등은 인공지능의 신뢰성 확보방안을 강구하고 있으며, 2021년 정부에서는 신뢰할 수 있는 인공지능 실현 전략을 발표했다. 정부의 인공지능 신뢰성에는 안전과 설명가능, 투명, 견고, 공정의 5가지 속성이 있다. 우리는 악성코드 탐지 모델에 견고를 제외한 안전과, 설명가능, 투명, 공정의 4가지 요소를 구현하였다. 특히 외부 기관의 검증을 통해 모델 정확도인 일반화 성능의 안정성을 입증하였고 투명을 포함한 설명가능에 중점을 두어 개발하였다. 변화무쌍한 데이터에 의해 학습이 결정되는 인공지능 모델은 생명주기 관리가 필요하다. 이에 인공지능 모델을 구성하는 데이터와 개발, 서비스 운영을 통합하는 MLOps 프레임워크에 대한 수요가 늘고 있다. EXE 실행형 악성코드와 문서형 악성코드 대응 서비스는 서비스 운영과 동시에 데이터 수집원이 되고, 외부 API를 통해 라벨링과 정제를 위한 정보를 가져오는 데이터 파이프라인과 연계하도록 구성하였다. 클라우드 SaaS 방식과 표준 API를 사용하여 다른 보안 서비스 연계나 인프라 확장을 용이하게 하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.109-121
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• 2024

섬유, 자동차와 같은 여러 제조 공정에서 설비가 고장이 나 멈추게 되면 기계가 작동하지 않게 되고 이는 기업의 시간적, 금전적 손실로 이어진다. 따라서 설비의 고장이 발생하기 전, 고장을 예측하여 정비할 수 있도록 설비의 이상을 사전에 탐지하는 것이 중요하다. 대부분의 설비 고장 원인은 설비의 필수 부품인 베어링의 고장으로, 베어링의 고장을 진단하는 것은 설비예지보전 연구의 핵심이기도 하다. 본 논문에서는 베어링의 진동 신호를 분석하여 SWT-SVD 전처리 알고리즘을 제안하고 이를 시계열 이상탐지 모델 네트워크 중 하나인 어노멀리 트랜스포머에 적용하여 베어링 이상탐지 모델을 구현한다. 제조공정의 베어링 진동신호는 실시간으로 센서값들의 이력이 작성되어 노이즈가 존재하므로, 이를 줄이기 위해 본 연구에서는 정상 웨이블릿 변환(Stationary Wavelet Transform)을 사용하여 주파수 성분을 추출하고, 특이값 분해(Singular Value Decomposition) 알고리즘을 통해 유의미한 특징들을 추출하는 전처리를 진행한다. 제안하는 SWT-SVD 전처리 방법을 적용한 베어링 이상탐지 모델 실험을 위해 IEEE PHM학회에서 제공하는 PHM-2012-Challenge 데이터 세트를 활용하였으며, 실험 결과는 0.98의 정확도와 0.97의 F1-Score로 우수한 성능을 보였다. 추가로, 성능 향상을 입증하기 위해 선행 연구들과 성능 비교를 진행한다. 비교 실험을 통해 제안한 전처리 방법이 기존의 전처리보다 높은 성능을 보임을 확인하였다.

• 경영정보학연구
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• 제20권4호
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• pp.79-96
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• 2018

본 연구는 기술력 평가항목 중 기업의 재무안정성과 관련된 항목을 신용평가모형에 반영하여 중소기업뿐만이 아닌 전체 기업을 대상으로 한 신용평가모형의 부도변별력을 높이기 위한 기술력 평가모형의 신용평가모형 내 내재화에 착안하여 시작되었다. 따라서 기술력 평가모형이 부채비율 기준의 고안정성 중소기업을 사전에 판별하는 데 적용될 수 있는지 검증하는 것을 목표로 한다. 대상 기업을 업종(제조업 vs. 비(非)제조업)과 업력(창업기업 vs. 비(非)창업기업)으로 구분하고, 3개년 동안 해당 군집의 평균 부채비율 1/2 이하를 달성한 기업에 대해 고안정성 중소기업으로 정의한 후, C5.0 기법을 적용하여 모형의 판별력을 검증하였다. 분석결과 소항목 수준에서는 업종과 업력에 따라 중요도 간 차이가 있지만, 중항목 수준에서는 기술개발역량이 고안정성 중소기업을 판별하는 중요변수로 도출되었으며, 기업의 업력에 따라 창업 초기에는 자금조달능력(수익창출능력을 고려한 자본구조, 자본비용 및 자금조달 방법의 다양성)이 미래 고안정성 중소기업 여부를 결정하는 중요변수이지만, 업력이 증가함에 따라 지속적인 성과를 가능하게 하는 기술개발 인프라가 재무안정성에 영향을 미치는 중요 변수로 변화한다는 결론을 도출하였다. 업종과 업력에 따른 모형의 분류 정확도는 71~91% 수준이며, 기술력 평가항목을 이용하여 고안정성 중소기업을 판별할 수 있다는 가능성을 확인하였다.

• 마케팅과학연구
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• 제20권3호
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• pp.239-248
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• 2010

本文阐述了产业和学术之间的合作项目. 这个合作项目关注美国东北部的一家大型地区连锁百货商店的两个自有品牌服装的营销和产品开发战略发展. 这个项目的目标是通过和学生的想法的合作来振兴产品线. 从而给学生提供真实产业环境中的实践经验. 这个项目中有很多关键者. 在美国东北部的一家私有连锁百货商店为已有的两个自有服装品牌寻求一个学术伙伴. 他们的目标客户是追求休闲, 适中价格的中年消费者. 这个公司想要改变包装和展示的方向, 甚至是产品的设计. 公司的品牌和产品开发部门联系东北一个州立大学的学术部门的教授. 有两位教授认为这个项目非常适合他们的课程-一个是初级的媒介品牌管理课程; 一个是高级的时装产品开发课程. 这些教授认为通过合作项目, 学生在安全的学术学习环境中能进入一个真实的工作场景中在一个多学科协作团队, 提供超出一个学生的能力, 经验和资源优势, 并增加了解决问题的过程中的 "智囊" (Lowman 2000). 这种提高学生的能力目标的方向让每班教师去组织品牌和产品开发类的跨学科团队. 此外, 许多大学都聘请科研和教学的产业伙伴关系, 协作的时间(学期)和环境(教室/实验室)的约束有助于提高学生的知识和对现实世界的经验. 在田纳西大学, 产业服务中心和UT-Knoxville's 工学院和一家公司合作来发展它们美国公司的的设计进步. 本研究中, 因为是和一个自有商标零售品牌, Wickett, Gaskill 和Damhorst's (1999) 指出产品开发和品牌管理团队使用的零售服装产品开发模型. 之所以选择这个框架是因为它从零售这个角度强调了服饰产品开发. 两个班级参与了这个项目: 一个初级品牌管理班级和一个高级时装产品开发班级. 7个团队包括四名学习品牌管理的学生和两名学习产品开发的学生. 这两个课程在同一个学期但是不同的时间. 在学期开始的时候, 每个班级都被介绍给了产业合作伙伴并接受了问题. 一半的团队指定为男士品牌, 另一半是女士品牌. 这些小组负责制定解决问题的方法, 制定自己的工作时间表, 在与业界代表保持接触, 并确保每个小组成员以积极的方式负责任. 这些小组的目标是通过用销售规划进程来计划, 发展和展示一条产品线(遵循Wickett, Gaskill和Damhorst 模型) 并为这条产品线发展新的品牌战略. 这些小组展示了趋势, 色彩, 面料和目标市场调查; 制定一个产品线的草图;编辑了草图, 介绍他们的执行计划书写说明书, 配上合适的模型并最终开发生产样品. 品牌班的学生完成了SWOT分析, 品牌测量研究报告, 品牌心智图和完整综合的营销报告. 这些报告在介绍新产品线时同时发表. 将来如果有更多这样的协作机会而且公司希望同时考虑品牌和产品开发战略, 那么课程应该定在相同的时间, 这样学生有更多的时间在一起讨论时间表和被分配的任务. 像上面的任务, 学生不得不每堂课之外的时间见面. 这使得团队工作变得具有挑战性(Pfaff和Huddleston, 2003). 虽然这项工作的后勤是费时设立和管理, 但教授认为对学生的好处是多种多样的. 根据两堂课的学生的回复, 最重要的好处是和产业专业人士一起工作的机会, 跟进他们的进程, 并看到公司里做决定级别的高层对他们作品的评估. 教员们都感激有一个 "真实的世界" 的案例. 制定的创意和战略扩大和加强了品牌和产品开发两个部门的联系. 通过和来自不同知识领域的学生一起工作并且和产业伙伴联系, 遵守产业活动的框架和时间表, 学生小组在新的环境中完成优秀创新的作品是具有挑战性的. 在产品开发和为 "现实生活" 品牌的品牌工作, 这些品牌都在努力给学生一个机会, 看看他们的课程是如何紧密的与现实世界联系, 以及公司运营中设计和商业方面如何需要创造性, 协作和灵活性. 行业人员对(a)学生的知识水平和深度以及执行力, (b)品牌的新思路的创造性产生了深刻的印象.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.127-148
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• 2020

데이터 센터는 컴퓨터 시스템과 관련 구성요소를 수용하기 위한 물리적 환경시설로, 빅데이터, 인공지능 스마트 공장, 웨어러블, 스마트 홈 등 차세대 핵심 산업의 필수 기반기술이다. 특히, 클라우드 컴퓨팅의 성장으로 데이터 센터 인프라의 비례적 확장은 불가피하다. 이러한 데이터 센터 설비의 상태를 모니터링하는 것은 시스템을 유지, 관리하고 장애를 예방하기 위한 방법이다. 설비를 구성하는 일부 요소에 장애가 발생하는 경우 해당 장비뿐 아니라 연결된 다른 장비에도 영향을 미칠 수 있으며, 막대한 손해를 초래할 수 있다. 특히, IT 시설은 상호의존성에 의해 불규칙하고 원인을 알기 어렵다. 데이터 센터 내 장애를 예측하는 선행연구에서는, 장치들이 혼재된 상황임을 가정하지 않고 단일 서버를 단일 상태로 보고 장애를 예측했다. 이에 본 연구에서는, 서버 내부에서 발생하는 장애(Outage A)와 서버 외부에서 발생하는 장애(Outage B)로 데이터 센터 장애를 구분하고, 서버 내에서 발생하는 복합적인 장애 분석에 중점을 두었다. 서버 외부 장애는 전력, 냉각, 사용자 실수 등인데, 이와 같은 장애는 데이터 센터 설비 구축 초기 단계에서 예방이 가능했기 때문에 다양한 솔루션이 개발되고 있는 상황이다. 반면 서버 내 발생하는 장애는 원인 규명이 어려워 아직까지 적절한 예방이 이뤄지지 못하고 있다. 특히 서버 장애가 단일적으로 발생하지 않고, 다른 서버 장애의 원인이 되기도 하고, 다른 서버부터 장애의 원인이 되는 무언가를 받기도 하는 이유다. 즉, 기존 연구들은 서버들 간 영향을 주지 않는 단일 서버인 상태로 가정하고 장애를 분석했다면, 본 연구에서는 서버들 간 영향을 준다고 가정하고 장애 발생 상태를 분석했다. 데이터 센터 내 복합 장애 상황을 정의하기 위해, 데이터 센터 내 존재하는 각 장비별로 장애가 발생한 장애 이력 데이터를 활용했다. 본 연구에서 고려되는 장애는 Network Node Down, Server Down, Windows Activation Services Down, Database Management System Service Down으로 크게 4가지이다. 각 장비별로 발생되는 장애들을 시간 순으로 정렬하고, 특정 장비에서 장애가 발생하였을 때, 발생 시점으로부터 5분 내 특정 장비에서 장애가 발생하였다면 이를 동시에 장애가 발생하였다고 정의하였다. 이렇게 동시에 장애가 발생한 장비들에 대해서 Sequence를 구성한 후, 구성한 Sequence 내에서 동시에 자주 발생하는 장비 5개를 선정하였고, 선정된 장비들이 동시에 장애가 발생된 경우를 시각화를 통해 확인하였다. 장애 분석을 위해 수집된 서버 리소스 정보는 시계열 단위이며 흐름성을 가진다는 점에서 이전 상태를 통해 다음 상태를 예측할 수 있는 딥러닝 알고리즘인 LSTM(Long Short-term Memory)을 사용했다. 또한 단일 서버와 달리 복합장애는 서버별로 장애 발생에 끼치는 수준이 다르다는 점을 감안하여 Hierarchical Attention Network 딥러닝 모델 구조를 활용했다. 본 알고리즘은 장애에 끼치는 영향이 클 수록 해당 서버에 가중치를 주어 예측 정확도를 높이는 방법이다. 연구는 장애유형을 정의하고 분석 대상을 선정하는 것으로 시작하여, 첫 번째 실험에서는 동일한 수집 데이터에 대해 단일 서버 상태와 복합 서버 상태로 가정하고 비교분석하였다. 두 번째 실험은 서버의 임계치를 각각 최적화 하여 복합 서버 상태일 때의 예측 정확도를 향상시켰다. 단일 서버와 다중 서버로 각각 가정한 첫 번째 실험에서 단일 서버로 가정한 경우 실제 장애가 발생했음에도 불구하고 5개 서버 중 3개의 서버에서는 장애가 발생하지 않은것으로 예측했다. 그러나 다중 서버로 가정했을때에는 5개 서버 모두 장애가 발생한 것으로 예측했다. 실험 결과 서버 간 영향이 있을 것이라고 추측한 가설이 입증된 것이다. 연구결과 단일 서버로 가정했을 때 보다 다중 서버로 가정했을 때 예측 성능이 우수함을 확인했다. 특히 서버별 영향이 다를것으로 가정하고 Hierarchical Attention Network 알고리즘을 적용한 것이 분석 효과를 향상시키는 역할을 했다. 또한 각 서버마다 다른 임계치를 적용함으로써 예측 정확도를 향상시킬 수 있었다. 본 연구는 원인 규명이 어려운 장애를 과거 데이터를 통해 예측 가능하게 함을 보였고, 데이터 센터의 서버 내에서 발생하는 장애를 예측할 수 있는 모델을 제시했다. 본 연구결과를 활용하여 장애 발생을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.

• 시큐리티연구
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• 제33호
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• pp.197-228
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• 2012

우리나라의 민간경비는 경제발전과 더불어 비약적으로 성장하고 있다. 그러나 최근 사회적 이슈로 대두된 용역경비업체의 폭력사건에서 보는 바와 같이 민간경비에 대한 국가적 규제 및 자격검증 제도에 대한 국민적 요구가 증대되고 있다. 민간경비에 대한 국가적 관리의 부재는 영세업체의 난립과 자격 없는 경비원의 고용으로 인해 국민의 신뢰를 떨어뜨리게 된다. 본 논문은 민간경비규제 관련 미국연방법과 캘리포니아 주 법제도를 상세히 살펴보고 이를 통하여 정책적 시사점을 도출하는데 그 목적이 있다. 구체적으로 미국 연방규제법인 민간경비원고용인가법(PSOEAA)의 내용과 캘리포니아 주의 민간경비 자격 및 교육훈련제도를 살펴본다. PSOEAA에 따르면, 공개대상 전과도 중죄뿐만 아니라 부정직성 허위의 진술과 같은 윤리적 요소가 포함된 범죄까지 포함하고 있고, 확정판결이 나지 않은 계류중인 범죄에 대해서도 통보하도록 되어 있었다. 아울러 경비업자는 매 12개월마다 해당 경비원의 전과사실을 조회할 수 있기 때문에 고용 후 발생하는 민간경비원의 범죄에 대해서도 적절한 관리 및 확인이 가능하였다. 캘리포니아 주의 경우 우리와 다르게, 주 소비자 서비스청 산하의 소비자업무국(the Department of Consumer Affairs)에서 민간경비업무를 담당하며, 면허의 발급 및 취소 경비원의 교육 기준 등에 관한 세부적인 지침 및 실무사항은 소비자업무국 내의 '경비 및 조사서비스'과(the Bureau of Security and Investigative Services)에서 처리되고 있었다. 나아가, 캘리포니아 주의 민간경비규제법령(Business and Professions Code)은 경비서비스를 (1) 전속민간경비업, (2) 민간경비서비스(계약경비업), (3) 경보서비스로 분류하여, 경비서비스별로 면허 자격 교육훈련 등의 요건을 차별화 세분화 단계화하고 있었다. 민간경비는 국민의 안전과 직결되는 분야로서 공공재의 성격이 강하며, 이에 전문성 신뢰성 등을 확보하기 위해서는 정부 주도의 적극적이고 전문적인 관리가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 미국의 사례를 바탕으로, (1) 부적격자 배제를 위한 전과요건의 실질적 강화, (2) 민간경비 전문담당 부서의 설치, (3) 법적인 경비업무 성격에 따른 선택과목의 다변화 및 시간에 따른 단계별 교육진행이라는 정책적 시사점을 최종적으로 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.29-56
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• 2021

전자상거래 시장이 빠르게 성장하면서 다양한 유형의 제품이 출시되고 있으며, 이로 인해 사용자들은 구매 의사결정과정에 많은 시간이 소요되는 정보 과부하 문제에 직면하고 있다. 따라서 사용자에게 맞춤형 제품 및 서비스를 제공해줄 수 있는 개인화 추천 서비스의 중요성이 대두되고 있다. 대표적으로 Netflix, Amazon, Google 등 세계적 기업은 개인화 추천 서비스를 도입하여 사용자의 구매 의사결정을 지원하고 있다. 이에 따라 사용자의 정보탐색 비용이 감소하는 효과가 나타났고, 기업의 매출 상승에도 긍정적인 영향을 끼치고 있다. 기존 개인화 추천 서비스 관련 연구에서 주로 사용된 협업필터링(Collaborative Filtering, CF) 기법은 정량화된 정보를 활용하여 사용자의 선호도를 예측하였다. 그러나 정량화된 정보만을 활용하면 사용자의 구매 의도는 고려하지 못하므로 추천 성능이 저하될 수 있다는 문제점이 제기되고 있다. 이와 같은 기존 연구의 문제점을 개선하기 위해 최근에는 사용자가 작성한 리뷰를 활용한 개인화 추천 서비스 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 리뷰에는 광고성 내용, 거짓 후기, 의미를 전혀 파악할 수 없거나 제품과 관련 없는 내용 등 구매의사결정을 저해하는 요소들이 포함되어 있다. 이러한 요소들이 포함된 리뷰를 활용하여 추천 서비스를 제공하게 되면, 추천 성능이 저하되는 문제가 발생할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 Convolutional Neural Network(CNN) 기반 리뷰 유용성 점수 예측을 통한 새로운 추천 방법론을 제안하였다. 본 연구에서 제안하는 유용한 리뷰를 포함하는 방법론과 기존 모든 선호도 평점을 고려하는 추천 방법론을 비교한 결과, 본 연구에서 제안한 방법론이 더 우수한 예측 성능을 나타내고 있음을 확인할 수 있었다. 또한 본 연구의 결과는 리뷰 유용성에 대한 정보를 개인화 추천 서비스에 반영하면 전통적인 CF의 성능을 향상할 수 있음을 시사한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제19권4호
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• pp.231-249
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• 2014

국우리는 흔히 21세기가 세계화와 지방화가 동시에 진행되는 글로컬라이제이션(Glocalization)의 시대라고 말하고 있다. 더구나 스마트폰(Smart Phone)의 빠른 보급과 SNS(Social Network Service)의 광범위한 사용으로 인하여 이 시대에는 글로벌 정보 및 지역 정보의 다양한 활용능력이 기업 경쟁력에 미치는 영향력이 지속해서 증대되었으며, 상거래의 형태도 과거의 고전적 방법의 제조나 유통에서 벗어나 전자 상거래를 통한 직접 혹은 간접적인 거래가 급속하게 파급되어져 가고 있는 실정이다. 이러한 새로운 트렌드(Trend)에 적응하는 교육지향성이 정보의 활용 능력을 극대화하여 기술혁신을 주도하는 중요한 요소로 부상하게 되었고, 궁극적으로는 기업의 성과에 영향을 미친다고 하겠다. 본 논문에서는 대 중국 한국투자기업의 교육지향성이 기업의 기술혁신 및 기업성과에 중장기적으로 미치는 영향력을 파악하여, 궁극적으로는 중국에 특화된 기술을 개발하는 기업경영 전략의 기초 자료를 도출하고자 한다. 따라서 본 연구는 연구대상으로서 중국투자기업만을 다루며, 연구문제로서 기술혁신성에 미치는 영향요인 검증과 기술혁신이 기업성과에 미치는 영향을 다루었다. 제 I 장은 서론이며 제 II장에서는 이 논문의 연구대상인 중국투자기업의 특성과 현황을 살펴본 후에, 이 논문의 실증 연구모형의 주요 변인인 학습지향성, 기술혁신, 기업성과의 개념과 의의를 살펴보고 각각에 대한 선행연구들을 정리하였다. 제 III장에서는 이 논문에서 채택한 연구모형과 설문조사에서의 조사 대상 및 방법, 조사 가설, 각 변인의 조작적 정의, 설문지 구성, 분석 방법 등을 설명하였다. 제 IV장에서는 설문조사 결과를 토대로 앞장에서의 연구가설을 검증하였고, 제 V장에서 나타난 이 논문의 연구결과는 기술혁신성에 대한 인식도가 상대적으로 높게 나타났으며 학습지향성과 기술혁신성은 모두 성과와 유의한 상관관계를 갖는 것으로 나타났고, 학습지향성은 기술혁신성에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 학습지향성과 기술혁신성은 각각 성과에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 연구되었다.

• 시큐리티연구
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• 제43호
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• pp.67-97
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• 2015

우리나라에는 주요 긴급번호만 20여개가 존재한다. 세월호 사건 시 이러한 복잡한 신고체계에 대한 문제점이 제기되고, 이에 국민안전처는 올 1월 범죄신고 등은 112, 화재와 해양사고 등은 119(해양긴급신고 전화인 122는 119로 흡수), 생활민원 상담은 110로 구분하는 부분적 긴급번호 통합안을 발표하기에 이른다. 하지만 이러한 통합안은 여전히 공급자 위주의 제도라는 비판을 면할 수 없고, 이에 선진국 단일 긴급번호 운영시스템의 장점을 파악하여 이를 현재의 부분적 통합안에 적극적으로 반영할 필요성이 있어 보인다. 이에 본 연구는 미국 911의 구체적인 운영방식 및 교육훈련제도 등을 살펴보고, 이로써 미국의 911 제도의 전체적이고도 일반적인 특징, 나아가 (이러한 특징을 토대로 한) 우리의 실질적 긴급번호 통합을 위한 정책적 시사점을 도출하고자 하였다. 연구결과, 미국 911제도는 (1) 접수의 통합, (2) 접수와 지령의 기능적 분리, (3) 접수와 지령의 물리적 시설 통합, (4) 접수 및 지령요원의 전문화의 특징을 가지고 있었고, 이러한 특징에서 도출되는 정책적 함의는 크게, (1) 신고자중심의 시스템 - 신속 정확한 대응가능, (2) 지휘 및 정보의 체계의 단일화로 인한 통합적인 대응 가능, (3) 접수 및 지령요원의 전문화, 효율성 증대 그리고 객관적 종합적 상황판단, (4) 공공안전접수대의 학습조직화, 총 4가지로 정리될 수 있었다. 따라서 향후 긴급전화의 구체적인 운용방식을 도출함에 있어서, 미국식 모델의 장점인 유기적인 상호운용성 확보(정보공유 및 연계대응) 및 전문성 등을 강화하는 동시에 국민들의 신고편의를 증진시킬 수 있는 방법론을 찾아야 할 것이다. 이러한 방법론으로는 첫 번째, 112 및 119 등 긴급번호의 유기적인 정보교환 시스템을 구축하여, 국민이 긴급한 상황에서 아무 번호나 신고하더라도 지체 없이 서로 상호 연계될 수 있어야 한다. 동시에 이러한 정보교환 시스템은 각 기관이 사건사고 대응에 있어서 수집하거나 또는 필요한 정보를 신속히 공유할 수 있도록 그 체계를 구성해야 한다. 두 번째, 기관별 상호운용성 확보를 위하여 각 대응기관 간 공통교육 및 통합 매뉴얼 등을 구비할 필요가 있으며, 마지막으로 학습조직화를 통한 전문성 확보를 위하여 신고접수를 담당하는 부서에서 장기적인 근무가 가능하도록 인사시스템을 구축해야 할 것이다.