• 법제연구
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• 제53호
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• pp.269-310
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• 2017

'2016 DAVOS 세계경제포럼에서 Klaus Schwab이 "4차 산업혁명"을 처음으로 언급한 이래, 기존 산업이 ICT와 접목하여 새로운 신산업을 창출해내는 현상들이 국내외에서 뜨겁게 논의되고 있다. 4차 산업혁명은 다른말로 'Indutsrie 4.0'으로 표현되기도 한다. 자동차 산업도 마찬가지의 방향으로 진화하고 있다. 자동차가 세상에 나타난 이래 자동차 관련 기술은끊임없이 진화해오고 있는데, 독일 정부가 표방하듯 Industry 4.0 시대의자동차는 운전보조기능의 단계를 넘어 인공지능(AI)을 탑재하여 동적 주행성능의 대부분을 사람 운전자가 아닌 시스템이 관장하는 완전자율주행의 단계로 발전할 것으로 예상된다. 각국은 나름대로의 방식과 체계로 주행자동화(driving automation) 기술을 발전시켜나가고 있다. 현행 자동차관리법령상 '자율주행자동차' 개념은 다양한 단계의 자동화 자동차를 모두담아낼 수 없는 문제점이 있으므로 '자동화 자동차'로 개념설정을 변경하는 것이 타당하다. 아울러 자동화 자동차의 임시운행허가권의 소재도 국토교통부장관이 독점하는 것 보다는 시 도지사에게도 개방하여 지방화시대에 부합한 본래의 자동차 규제제도로 회귀하는 것이 필요하다고 생각한다. 또한 향후 자동화 자동차가 레벨3 이상의 단계로 진화하여 상용화하는 단계에서는 자동차안전기준도 독자적으로 마련되어야 할 것인바, 현행 임시운행허가시의 안전운행요건을 참조하여 레벨3 이상의 자동화자동차를 등록할 때 갖추어야 하는 안전기준을 정립하여 운용하여야 할것이다. 그밖에 레벨3 이상의 단계에서 시스템우선모드에서 운행되는 자동화 자동차라고 하더라도 그 운전자나 승객은 유사시에 운전개입을 하여 운행지배를 하여야 하기 때문에 기본적으로 운전면허의 소지자일 것을 요한다고 본다. 기타 자동화 자동차가 원활하게 운행되기 위해 필요한정보보호체계의 마련과 인공지능법제의 완비 및 자동화기술의 표준화 등은 향후 지속적으로 자동화 자동차 관련 기술이 발전함에 있어서 병행하여 정비하여야 할 중요한 법제영역이다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.251-257
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• 2020

본 연구는 4차 산업혁명 관련기업의 채용경향에 있어서 구인기업과 구직자가 인식하는 인재상의 차이를 16개로 구성된 요소를 중심으로 비교분석하였다. 분석자료는 4차 산업혁명 관련 기업과 구직자들을 대상으로 자료를 수집하였으며, 분석방법은 빅데이터 유형의 자료를 활용하여 사회연결망 분석과 변량분석을 혼합한 융합연구방법론을 적용하였다. 결과적으로 다음의 몇 가지를 검증하였다. 첫째, 대기업은 소통을 강조하고, 중소기업은 역량과 자신감을 강조하는 것으로 나타났다. 둘째, 제조업에서 구인기업은 자신감과 역량을 강조하고, 구직자는 스펙과 열정을 강조하는 것으로 나타났다. 셋째, 서비스업에서 구인기업은 인성과 역량을 강조하고, 구직자는 스펙과 글로벌을 강조하는 것으로 나타났다. 넷째, 구직자들은 제조업과 서비스업에 따른 인재상이 큰 차이가 있었다. 이러한 결과를 토대로 인재상에 대한 인식 불일치 현상을 줄이기 위한 기업의 채용 정보개방에 대해 논의하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.49-57
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• 2019

4차 산업혁명의 핵심기술 발전은 다른 핵심기술의 발전과 연계되며, 이를 통하여 미래에 산업구조를 변화시키고 새로운 스마트 비즈니스 모델을 창출할 것으로 예측된다. 이에 본 논문에서는 기술 성숙도 분석을 통하여 기술 성숙도 수준을 진단할 수 있는 방안과, 기술 개발에 도움이 될 수 있는 연구를 수행하고자 하였다. 이를 위하여 기술 동향 정보를 이용하여 4차 산업혁명 핵심기술의 시장, 정책 등을 조사하고 종합하여 종합적인 성숙도 수준을 수행하였다. 기술 성숙도 측정값은 기술 개발자에 의해 배점되므로, 사람의 성향에 따라 편견이 작용되어 주관적인 평가가 될 수 도 있다. 또한 개별 기술의 성숙도에 대한 측정이므로, 전체 시스템 통합 관점의 평가에는 적합하지 않다. 하지만 전체 시스템을 구성하는 핵심 요소기술들을 시스템에 연계하기에 앞서 성숙도를 평가하여 전체 시스템의 효과와 구현 가능성을 비교할 수 있는 수단으로 활용할 수 있으며, 기술 개발의 계획에 중요한 역할을 수행할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.36-48
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• 2019

이 연구의 목적은 4차 산업혁명의 기술적 토대가 되는 전자, 소프트웨어, 자동차 분야 융합교육에 대한 국내외 사례를 조사하고 산업체의 요구를 조사하는 것이다. 이를 위해 문헌연구를 통해 전자, 소프트웨어, 자동차중심의 융합교육분야를 도출하였고 전문가 검토를 통해 수정 보완하였다. 각 분야별 융합교육의 현황을 파악하기 위해 국내외 교육과정을 조사하였다. 그리고 융합교육분야에 대한 산업체의 요구를 조사하기 위해 해당 분야에 종사하는 직원 341명을 대상으로 수요조사를 실시하였다. 연구도구는 융합신기술 교육에 대한 필요성, 융합교육분야에 대한 수요, 학부 융합교육에 대한 요구 세 부분으로 구성하였다. 연구결과 전자분야보다 소프트웨어와 자동차분야에서 융합교육에 대한 요구가 높았으며 해당 분야 졸업생 고용의 지도 상대적으로 높은 것으로 나타났다. 융합교육의 운영형태에 대해서는 융합전공 또는 연계전공으로 운영되는 것이 바람직하다고 응답한 비율이 가장 높았다. 연구결과에 따라 융합교육 운영에 대한 시사점을 제안하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권1호
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• pp.1-8
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• 2019

본 연구는 4차 산업혁명 시대의 주요 직종군에 주목하여 기업의 채용경향성을 파악하는 것을 목표로 4차 산업혁명 관련 신직업 군 중 하나인 자율주행자동차 산업을 중심으로 기업의 채용 경향을 분석하였다. 기업의 채용공고 정보를 빅데이터로 분석하여 다음의 결과를 도출하였다. 우선, 채용경향성을 기술 분야와 업무분야로 나누어 확인한 결과, 기술분야가 하드웨어분야의 기업이라면 인성특질과 혁신특질이 두드러지는 인재상을 요구하였다. 다음으로 업무분야가 생산직이라면 인성특질이 두드러진 인재상을 원하는 것으로 나타났다. 또한 업무분야가 관리직이라면 소통특질이 두드러진 인재상을 요구하고 있는 것으로 확인되었다. 본 연구결과는 채용준비를 하는 구직자의 입장에서 자신의 인재상 특성을 확인하고 채용경향의 적합도를 고려하여 지원하면 효율적인 취업전략을 도모하는데 기초자료로 사용할 수 있다는 의의가 있다.

• 분석과 대안
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• 제8권1호
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• pp.59-85
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• 2024

본고는 인공지능 산업의 발전이 우리나라 경제성장에 미치는 효과를 추정하여 최근의 4차 산업혁명 관련 기술혁신에 대한 경제적 시사점과 함께 관련 경제정책에 대한 함의를 얻고자 하였다. 인공지능 산업 발전 정도에 대한 대용변수로는 2018년~2020년 기간 소프트웨어 정책연구소가 조사한 '인공지능산업실태조사' 중 산업별 AI 관련업체의 매출액 및 특허출원 건수를 사용하였으며 경제성장 변수로는 산업별 총요소생산성과 산업별 GDP를 사용하였다. 추정 결과 AI 산업의 발전은 1년 정도의 시차를 두고 성장에 긍정적 영향을 끼치는 것으로 평가되었다. 특히 매출액 변수를 사용하였을 때 대정부 AI 매출이 GDP 성장에 미치는 효과가 민간 기업이나 소비자 대상 AI 매출에 비해 더 큰 큰 것으로 나타나 AI 산업 확산을 위한 정부의 정책적 노력이 다소 유의한 성과를 가져온 것으로 평가되었다. 다만 인공지능산업실태조사 자료의 기간이 다소 짧고 제조업에 대해서는 중분류 자료가 부재하다는 한계가 있어 관련 자료의 개선과 자료 축적이 진행될 경우 보다 강건한 결과를 도출할 것으로 기대된다.

• 식품과학과 산업
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• 제54권3호
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• pp.124-131
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• 2021

4차 산업혁명과 더불어 기술의 발전 속도는 더욱 빨라지고 있는 추세에 있다. 4차 산업혁명의 주요 핵심이 되는 기술들을 중심으로 산업구조, 사회환경과 메가트렌드가 변화하고 있다. 특히, 코로나 팬데믹의 상황은 혁신기술의 적용을 촉진하고 사회 모든 분야에 걸쳐 적용될 것을 요구하고 있다. 식품 산업은 노동집약적으로 이루어져 있고 사람 간 접촉이 불가피한 특성이 있기 때문에 코로나와 같은 상황에서는 기술의존도가 더욱 높아져 식품의 제조 및 가공에 기계 및 자동화 도입은 필수적이라고 볼 수 있다. 앞서 국내를 포함한 주요국들의 스마트 식품 안전관리 추진동향을 살펴본 결과, 인공지능이나 사물인터넷 등 사람이 아닌 스마트한 기술적 접근을 통해 사고예방 및 예측력을 강화하는 방향으로 발전해가고 있다. 빠르게 변화하고 있는 식품산업에 발맞춰 식품 안전관리에 있어서도 혁신기술을 빠르게 도입하려는 노력을 기울이고 있으므로 향후 몇 년 뒤에는 지금보다 빠른 식품사고 원인규명과 예측 및 분석능력 증대를 통해 사후관리가 아닌 사전적 대응체계로 전환해 나갈 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권2호
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• pp.116-131
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• 2022

최근 4차 산업혁명의 진행과 함께 물류 산업계도 스마트물류 전환을 위해 노력하고 있으며 선행 조건인 물류정보화 확산을 위해 다양한 시도를 하고 있다. 이러한 가운데 블록체인 기술은 정보화 확산에 이바지할 기술로 여겨지며 다양한 분야에 적용되고 있다. 본 연구에서는 국내 물류산업에 블록체인 기술 적용 가능성을 논하기 위해 블록체인 기술의 특성을 정의하고 관련 사례들을 검토하였으며 산업계를 대상으로 활용 가능성에 대한 설문조사를 수행하였다. 블록체인 기술은 업무 효율성 측면의 경제성, 신속성, 투명성과 부가가치 창출 측면의 확장성, 탈중개성, 신뢰성의 특징이 있는 것으로 정의할 수 있으며 물류산업과 연관이 있는 운송, 유통, 금융, 개인정보관리, 공공서비스 등의 분야에 대한 도입이 시도되고 있는 것을 확인하였다. 국내 물류 산업계를 대상으로 한 설문조사 결과 정보화 수준은 정보활용 단계에 진입한 것으로 파악되지만, 정보유출 우려로 정보의 공유와 활용에는 소극적인 것을 확인할 수 있었다. 그럼에도 불구하고 정보화 필요성에 대한 인식과 기대가 높아 향후 블록체인 기술의 도입을 계기로 물류산업 정보화 및 이에 기반한 스마트화가 한단계 발전할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.441-453
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• 2021

최근 코로나19로 인한 비대면 헬스케어 산업이 주목받게 되며 의료정보를 기반으로 한 원격의료 산업이 주목받는 헬스케어 산업의 분야가 되었다. 하지만 우리나라는 법제도의 걸림돌에 가로막혀 원격의료는 의사와 환자 간에 있어 아직까지 불법인 상황이다. 이웃국가인 중국의 경우, 원격의료 산업이 정부주도 아래 최근 급성장을 이루고 있는 것과는 정반대의 현실이다. 본 연구는 국내와 중국의 원격의료 산업의 차이를 규명하기 위해 원격의료가 하나의 산업이며, 혁신적인 기술의 변화가 필요하다는 점을 이유로 산업혁신체제적 관점에서 이를 조망한다. 수요 조건, 혁신주체, 네트워크 등 일곱 가지 세부 부문에 대해 중국의 원격의료 산업을 분석한 결과 수요 견인효과에 대한 적절한 기회의 포착, 경제주체의 적절한 소통과 융합, 기술-제품-서비스의 다자간 네트워크 플로우의 확립 등이 주요한 성공요소로 도출되었다. 이를 통해 국내 원격의료의 활성화를 위해서는 첫째, 현재 시행되는 디지털 뉴딜정책의 흐름에 부합하고, 4차 산업혁명 및 언택트 시대의 의료서비스에 대한 수요 변화에 대한 요구조사를 시행하여 원격의료의 본격적 도입에 대해 대국민 수요조사를 시행하는 방안과 둘째, 둘째, 디지털 첨단의료를 신산업으로 성장하여 집중적으로 육성하는 방안을 제시하였다.

• 서비스연구
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• 제7권3호
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• pp.57-70
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• 2017

최근 제4차 산업혁명 시대가 도래함에 따라서 산업구조와 고용구조가 크게 변화될 것이라는 전망이 발표되고 있다. 특히 인공지능의 발전이 자동화를 촉진하여 제조업의 일자리는 감소하고, 인간 고유 능력 중심의 서비스 일자리 중심으로 재편될 것이라는 분석이 많다. 본 연구는 이 같은 이론적 분석에 의한 추세 전망 모델을 기초 검증하기 위해 수행되었다. 제4차 산업혁명으로 인한 고용구조 변화에 대한 통찰력을 획득하기 위해 지난 수십 년간의 고용구조 변화를 국가별, 시대별로 분석하였다. 이러한 데이터 분석을 통하여 고용구조 변화 모델에 대한 일차적 검증을 수행하였다. 기존 연구자가 예측한 U자 형태의 모델로 이동하고 있는지에 대한 실증적 분석을 하였으며, 향후의 전망에 대한 기초 분석도 제시하였다. 분석결과, U자형 모델로의 고용구조 변화는 실제 데이터로 확인되고 있으며, 이러한 U자화 추세는 제4차 산업혁명시대에 더욱 가속화될 것으로 전망되었다. 향후 보다 정밀한 데이터 분석에 의한 모델 검증이 필요하며, 고용구조 변화에 대한 심층 연구도 필요하다.