고용노동부의 2020년 산업재해 사고 사망 통계 발표에 따르면 최근 5년간 발생한 업무상 사고 사망 재해의 절반 이상이 건설업에서 발생하고 있다. 그중 건설기계와 관련된 충돌 및 협착 사고가 사망 재해의 큰 부분을 차지하고 있다는 것을 알 수 있다. 정부는 건설 현장에서 발생하는 사고를 예방하기 위해 "건설안전특별법" 발의, 사고 예방을 위한 새로운 기술의 도입 장려 등 큰 노력을 기울이고 있지만, 여전히 건설 현장에서 수많은 안전사고가 발생하고 있다. 이에 본 연구는 초음파 스캐닝 기술을 통해 반경 내 대상의 종류와 위치를 인식하여 건설기계와 작업자 간의 충돌사고를 예방할 수 있는 기술을 개발했다. 본 연구는 파일럿 실험을 수행하였으며, 결과 분석을 통해 대상 인식과 위치 추정 모두에서 높은 정확도로 기술의 실현 가능성을 증명하였다. 개발한 기술은 건설 현장에서 발생하는 충돌사고를 예방하고, 자동화된 건설기계 충돌사고 예방 기술 개발에 이바지할 수 있을 것으로 기대된다.
As our society and industry develop, disputes are becoming ever more complicated and diversified to the point that it is alleged that dispute resolution by court proceedings has certain limits and setbacks. Therefore, it is commonly suggested that mediation by a qualified mediator should come as an alternative method, and there have been many attempts to establish and provide mediation service in the courts and government authorities. To comply with a party's autonomy, which is the essential basis of mediation, and to promote the use of mediation, it is highly recommended that private mediation, rather than court-driven or administrative mediation, shall take the initiative. In the meantime, despite a number of academic research and attempts to increase the awareness and use of mediation nationwide, we have not yet seen meaningful developments due to the longstanding misunderstanding and discredit of mediation. In contrast, Italy has begun to revitalize mediation by enacting 'Legislative Decree No. 28/2020' following the 'Directive 2008/52EC' of the European Parliament and encouraging the so-called via-mediation policy. It is acknowledged to have significantly contributed to the development of private mediation in Italy and the increased use of mediation as a dispute resolution method. It shall be particularly noted that Italy's mediation proceedings have certain traits, including preliminary mediation meetings, mandatory involvement of legal counsel, and tax benefits for the settled cases by mediation. Italy's efforts would provide people with meaningful lessons and perspectives. As society strives to promote private mediation to distribute and utilize the judicial resources' inefficient ways, institutions need to develop practical measures to increase the number of civil and commercial disputes in the mediation proceedings. To that end, legislative efforts to enact relevant laws necessary to provide incentives to disputing parties and establish integrated education and certification programs to train qualified mediators need to start soon.
This study aims to determine the effects of the experiences of ZEPETO platform users on their attitudes and purchase intentions. A survey on 10-20 Korean and Chinese virtual fashion consumers was conducted. Brand experiences were independent variables, and offline purchase was the dependent variable. The results showed that, first, among the four factors of the brand experience, Korea and China have the highest explanatory power. Second, the brand experience of Korean consumers significantly impacted their brand attitude. Additionally, cognitive and emotional experiences of the brand positively impacted their brand attitude. Third, the brand experience of Chinese consumers significantly affected their brand attitude, and among the sub-factors of brand experience, cognitive experience positively affected brand attitude. Fourth, the brand experience of Chinese consumers significantly influenced their offline purchase intention, and among the sub-factors of brand experience, cognitive experience positively influenced their offline purchase intention. Overall, an emotional branding strategy that provides brand and product information must be implemented for the Korean market encouraging consumers to develop a positive and emotional connection with the brand. The Chinese market would benefit from formulating a reliable branding strategy that easily provides a wide range of brand and product information focusing on cognitive experiences.
Rare earth elements, which are important components of motors, are in high demand and thus constantly get more expensive. This tendency is driven by the growth of the electric vehicle market, as well as environmental issues associated with rare-earth metal manufacturing. TC 298 of the ISO manages standardization in the areas of rare-earth recycling, measurement, and sustainability. Korea, a resource-poor country, is working on international standardization projects that focus on recycling and encouraging the domestic adoption of international standards. ITU-T has previously issued recommendations regarding the recycling of rare-earth metals from e-waste. ISO TC 298 expands on the previous recommendations and standards for promoting the recycling industry. Recycling-related rare earth standards and drafts covered by ISO TC 298, as well as Korea's strategies, are reviewed and discussed in this article.
Muhammad Umer Farooq;Mustafa Latif;Waseemullah;Mirza Adnan Baig;Muhammad Ali Akhtar;Nuzhat Sana
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권9호
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pp.1-7
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2023
Demand prediction is an essential component of any business or supply chain. Large retailers need to keep track of tens of millions of items flows each day to ensure smooth operations and strong margins. The demand prediction is in the epicenter of this planning tornado. For business processes in retail companies that deal with a variety of products with short shelf life and foodstuffs, forecast accuracy is of the utmost importance due to the shifting demand pattern, which is impacted by an environment of dynamic and fast response. All sectors strive to produce the ideal quantity of goods at the ideal time, but for retailers, this issue is especially crucial as they also need to effectively manage perishable inventories. In light of this, this research aims to show how Machine Learning approaches can help with demand forecasting in retail and future sales predictions. This will be done in two steps. One by using historic data and another by using open data of weather conditions, fuel, Consumer Price Index (CPI), holidays, any specific events in that area etc. Several machine learning algorithms were applied and compared using the r-squared and mean absolute percentage error (MAPE) assessment metrics. The suggested method improves the effectiveness and quality of feature selection while using a small number of well-chosen features to increase demand prediction accuracy. The model is tested with a one-year weekly dataset after being trained with a two-year weekly dataset. The results show that the suggested expanded feature selection approach provides a very good MAPE range, a very respectable and encouraging value for anticipating retail demand in retail systems.
Muhammad Umer Farooq;Mustafa Latif;Waseem;Mirza Adnan Baig;Muhammad Ali Akhtar;Nuzhat Sana
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권8호
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pp.210-216
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2023
Demand prediction is an essential component of any business or supply chain. Large retailers need to keep track of tens of millions of items flows each day to ensure smooth operations and strong margins. The demand prediction is in the epicenter of this planning tornado. For business processes in retail companies that deal with a variety of products with short shelf life and foodstuffs, forecast accuracy is of the utmost importance due to the shifting demand pattern, which is impacted by an environment of dynamic and fast response. All sectors strive to produce the ideal quantity of goods at the ideal time, but for retailers, this issue is especially crucial as they also need to effectively manage perishable inventories. In light of this, this research aims to show how Machine Learning approaches can help with demand forecasting in retail and future sales predictions. This will be done in two steps. One by using historic data and another by using open data of weather conditions, fuel, Consumer Price Index (CPI), holidays, any specific events in that area etc. Several machine learning algorithms were applied and compared using the r-squared and mean absolute percentage error (MAPE) assessment metrics. The suggested method improves the effectiveness and quality of feature selection while using a small number of well-chosen features to increase demand prediction accuracy. The model is tested with a one-year weekly dataset after being trained with a two-year weekly dataset. The results show that the suggested expanded feature selection approach provides a very good MAPE range, a very respectable and encouraging value for anticipating retail demand in retail systems.
본 논문의 목적은 거래적 리더십과 변혁적 리더십 유형이 직무성과에 미치는 영향을 분석하는 것이다. 본 연구는 설문조사와 통계분석을 통해 세 변인 간의 관계를 분석하였다. 연구대상은 은행직원이며, 설문조사는 온라인 설문지를 통한 임의표본추출방법으로 진행되었다. 자료는 SPSS 28.0을 사용하여 통계분석하였으며, 빈도분석, 신뢰도 및 타당도 분석, 상관관계분석, 회귀분석을 실시하였다. 연구결과는 변혁적 리더십이 혁신을 촉진하고 직원들의 사기를 진작시켜 직무성과를 유의하게 향상시킬 수 있음을 보여주었다. 반대로 거래적 리더십은 규칙과 절차를 지나치게 중시하고 상벌제도가 엄격하여 직원들의 혁신역량을 제한하고 직원들의 만족도를 떨어뜨려 직무성과에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 논문은 리더십 유형이 조직 유효성에 미치는 영향을 파악하고, 리더십 이론을 발전시키며, 조직의 경영의사결정에 이론적인 논거를 제공하는데 그 의의가 있겠다.
우리나라는 그간 대기업 중심의 경제개발정책으로 인해 대기업과 중소기업 간의 양극화가 심화되고 있다. 소공인 산업이란 중소기업보다도 더욱 영세한 규모의 산업형태로써 다양한 업종에 걸쳐 분포되어 있으며 우리나라 경제의 뿌리산업 역할을 하고 있다. 소공인 산업기반이 붕괴하면 뿌리산업의 생산구조 전체가 무너지게 되어 우리나라 산업 전체의 위기를 초래할 수 있기 때문에 소공인 산업지원 정책은 중요한 정책과제이다. 소공인 산업은 제조업 전반에 걸쳐 다양한 업종에 분포되어 있기 때문에 본 연구에서는 연구범위를 신발산업으로 한정하고 주된 연구문제를 소공인 산업의 실태분석에 초점을 두고 수행하였다. 효과적 실태분석을 위하여 1차적으로 간접자료인 통계청 자료를 기반으로 하여 신발소공인 현황을 분석하였으며, 이 중 신발소공인이 가장 밀집된 부산지역을 대상으로 설문분석방법을 활용하여 직접자료를 수집하고 분석에 활용하였다. 수집된 자료는 SPSS 통계프로그램을 이용하여 빈도분석 및 기술적 분석 중심으로 이루어졌으며 주요 발견점은 다음과 같다. 첫째, 신발산업은 중소기업형 산업으로써 신발소공인이 해당산업 내에서 차지하는 비중이 매우 높다. 특히 신발업종에서 중소기업은 지속적으로 감소하고 있는 반면 신발소공인의 비중은 지속적으로 증가하고 있어 신발산업의 영세성은 갈수록 심화되고 있다. 둘째, 신발소공인의 기술숙련도는 높지만 노령화가 진행되고 있어서 기술의 차세대 전수를 위한 정부정책의 수립이 필요하다. 셋째, 대부분의 신발소공인 공장시설이 불안정하고 영세하기 때문에 아파트형 공장의 보급 등을 통해 영세하고 불안정한 생산기반을 안정화하고 현대화하기 위한 정부의 정책적 지원노력이 필요하다. 넷째, 특허 등과 같은 무형기술자산을 보유한 소공인이 매우 적으므로 소공인 특허출원 활성화제도를 구축함으로써 소공인 기술자산이 지속적으로 개발될 수 있는 기술환경 구축이 필요하다. 다섯째, 소공인들의 기업가 정신 및 협업마인드가 낮기 때문에 소공인에 대한 의식개혁과 함께 협동조합의 활성화가 이루어질 수 있도록 현행 협업지원제도의 보다 적극적 보완이 필요하다. 즉 협동조합을 통해 원가를 절감하고 공동브랜드 개발 및 공동판매를 통해 브랜드가치를 높이고 판로개척을 지원할 수 있는 정책적 지원노력이 수반되어야 할 것이다. 마지막으로 소공인은 기술 및 경영관리 역량이 취약하며 특히 국내에 한정된 판매망 및 주문자생산방식의 납품구조를 가지고 있으므로 마케팅 기능이 매우 취약하며 자사제품에 대한 생산 및 판매활동에 대한 계획수립이 거의 이루어지지 못해 적극적인 브랜드개발 및 시장개척 노력이 미흡한 것으로 나타났다. 본 연구의 한계점과 향후 연구방향 또한 논의되었다.
2000년 이후 1인가구수의 폭발적인 증가로 국내 편의점 시장 또한 급속히 성장하고 있지만, 아직 국내물류산업의 여건상 수작업 중심으로 이루어져 있어서 시장의 폭발적인 수요증대를 대부분 작업자들에게 의존하고 있다. 이로 인해 전자, 자동차 등 제조업에서 많이 수행되고 있는 자동화를 통한 효율성 증대와 관련된 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 국내 유명 편의점 기업인 A사의 유통물류센터를 대상으로 자동화 설비의 도입을 위한 투자 타당성 분석을 수행하였다. 시간과 인력이 가장 많이 소요되는 피킹 프로세스를 대상으로 시뮬레이션을 이용하여 무인운반차 장비 도입에 따른 생산성 증가 및 비용절감 효과를 분석하였다. 시뮬레이션 결과로 피킹 프로세스에 도입한 AGV 장비는 현재 수작업 대비 시간당 효율성을 증가시키고, 비용을 절감하는 효과도 존재하였다. 아울러, 꾸준히 성장하고 있는 A사 편의점 유통물류센터의 처리물량을 감안하여 적정 AGV 대수를 예측하였다. 물류산업 종사자들의 인건비가 빠르게 증가하는 요즘, 대규모 신규 자동화 센터 구축에 앞서 단위 프로세스 별 부분 자동화를 통한 생산성 증대와 비용감소에 고민하는 투자 의사결정권자들에게 좋은 정보를 줄 수 있을 것으로 기대된다.
우리나라를 비롯한 각국이 경제정보전을 가속화하면서 국가역량을 총동원하고 있으며 이런 과정에서 산업기술 정보의 불법 유출이 급속하게 늘어나고 있다. 2007에서 2008년까지의 피해 예방액만 약 180조 원에 다다르며 앞으로 그 액수는 더욱 커질 것으로 본다. 이러한 핵심기술 유출수법도 개인에 의한 단순 절취에서 연구 활동 참여자 전원이 가담하는 등 조직화, 대형화되고 있기 때문에 기술을 개발하는 것 외에 기술을 지키는 것에도 관심과 역량을 집중할 시기이다. 이러한 고급두뇌들의 유출은 여러 가지 요인이 있을 수 있으나 일반적으로 자녀 교육 및 보수 등의 개인적 요인, 경력직으로서의 빠른 순환의 노동시장, 연구의 정치적 제약 등 개인 사회 정치 문화 등의 다양한 요인에 의해 발생할 수 있다. 따라서 이 연구를 통해 핵심인력 유출을 방지하기 위한 대책으로 각 기업체 및 연구소별 조직이나 업종의 목적과 이념에 핵심인력 관리시스템을 체계적으로 구축하여 핵심인재에 대해서는 차별화된 처우와 보장, 감독을 실시해야 하며, 핵심인력이 다시 돌아올 경우 인사 상 불이익을 주지 않고 외부 경험을 접목시키도록 배려하는 등 인사체제를 개방형으로 전환할 것을 제시하고있다. 또한, 국내외 대학에 업계 공동으로 연수를 보내는 등 상호간의 협력과 자사 교육 시설의 확보를 통한 핵심인력의 양성 및 교육이 필요하다. 아울러 핵심인력의 유출과 관련한 현안들은 각 기업체만의 문제가 아니며 외국에서도 국가적인 차원에서 핵심기술을 확보하기 위한 작업에 혈안이 되어 있는 만큼 기업체와 유관기관의 공조체제가 매우 필요하고 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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