근로계약은 형식상으로는 노동력상품과 임금의 교환관계로서 나타나지만, 단순한 물물교환의 차원을 초월하는 것이기 때문에 경제학적으로 노동력상품과 화폐의 교환관계로서 '매매'로서 파악하는 것도 가능하고 '임대차'로 파악할 수도 있다. 상품교환관계를 법적인 측면에서 보면, 노동력과 임금의 교환관계를 합법적으로 지지하고 그것에 구속력을 부여하여 강제화하는 법적인 장치가 계약이다. 이러한 근로계약은 임금을 수령하고, 임금의 수령의 반대급부로 일정한 시간을 사용자의 지휘·감독하에 두는 관계를 가져오게 하였다. 근로시간은 자신의 노동력을 사용자의 처분권하에 둔 종속시간이기 때문에 장시간의 근로는 근로자의 건강과 안전을 위해할 수 있고, 더 나아가 인간으로서 누려야 할 가치를 침해하는 행위가 될 수 있음으로 그 규제가 필요하다고 할 것이다. 근로시간의 단축은 인간의 생체적 한계를 설정하고, 확대 재생산을 할 수 있도록 생산적 측면에서 근로자의 문화에 대한 향유와 인간으로서 삶의 질을 확보하는 사회적인 측면에서 단축이 필요하지만, 사용자의 기업 경영상의 노동력 확보와 생산 활동 및 자본주의 국가에서 추구하는 것과 비교하여 이 둘의 양립을 할 수 있어야 한다. 근로시간은 개인에게서의 시간과 사회전체에서의 시간으로 볼 수 있고, 개인적인 차원에서 장시간 근로는 개인에게서의 시간은 줄어들게 되어 개인적 차원에서는 바람직하지 않지만, 사회전체적인 차원에서 생산 활동에 투입시간의 증대로 인한 생산물의 증가는 사회발전에 도움이 될 수 있다. 근로시간은 이러한 개인적 차원과 사회적 차원에서의 균형을 찾아간다는 측면에서 근로시간을 고찰하는 것이 필요하다. 근로시간의 규제방법이 근로시간의 시작과 근로시간의 종료에 대한 것으로 근로시간의 총량을 규제하는 것이었다면, 근로시간의 유연화, 탄력화는 근로시간의 총량을 1주 최대 52시간의 범위 내에서 범위를 한정하면서 기업의 새로운 업무의 출현에 따라 근로시간을 탄력적으로 배분하고 편성하는 것이 가능하도록 하는 근로시간의 질적인 규제방식이다. 이에 따라 근로시간은 단축하되 기업의 상황에 따른 유연근로시간제를 확대하여 시행하는 것이 필요하다. 이를 위하여 현재 6개월로 제한되어 있는 탄력적 근로시간제의 운용의 폭의 유연화와 사용자와 근로자간의 합의에 의한 선택적 근로시간제의 실 근로시간에 대한 처리, 정보통신 기술의 발전과 4차 산업혁명에 기반한 새로운 근로형태에 출현에 따른 재량근로시간의 대상 업무를 확대하는 것이 필요하다.
우리나라는 눈부신 경제발전을 바탕으로 아시아를 넘어 세계 곳곳에 영향력을 미치는 위상을 보유하게 되었다. 이러한 발전이 가능할 수 있었던 배경에는 우리나라가 과거 위기의 상황 속에서 국가의 존립을 지킬 수 있도록 귀중한 생명을 바치고 공헌한 분들의 존재가 있었기 때문이다. 매년 우리나라는 국가유공자, 6.25 참전용사와 유가족들과 함께 기념행사를 개최하며 대내외에 희생과 공헌에 대하여 감사의 뜻을 전하고, 경제적인 지원도 해오고 있다. 6.25 전쟁의 비극, 민주화 운동 등 지난 반세기 동안 우리나라에서 발생한 일들이 시간이 흐르면서 먼 옛날의 과거와 같은 역사로 변해 잊혀지게 될 것이다. 세대가 여러 차례 바뀌고, 지역별로 이루어지는 교류의 기회나 방법에 변화가 생겨나면서 과거에 발생한 비극적인 사태와 국가를 위해 희생한 분들을 기리는 방식도 이전과는 다른 모습이 될 것으로 보인다. 특히, 6.25 전쟁의 참전용사와 유가족들은 현재 고령의 나이로서 그 수가 점점 줄어들고 있다. 또한 코로나19와 같이 전 세계적인 전염병의 발생으로 왕래가 이전처럼 자유롭지 못하게 되면서 인적 교류나 행사 등을 기획하고 실시하는데 어려움이 발생하기도 한다. 현재 우리나라의 디지털 기술은 우리들의 삶을 크게 변화시키고 있다. 5G 통신망, 스마트 폰, 태플릿 PC, 가상현실을 체험할 수 있는 스마트 기기 등이 실생활에서 흔히 사용되고 있다. 메타버스 환경에서 비즈니스 미팅이 이루어지기도 하며, 유명 가수의 콘서트가 온라인 동영상 플랫폼 환경에서 개최되기도 한다. 인력 채용, 고객 대응 서비스 영역에도 인공지능 기술이 도입되어 기업들의 업무 효율도 향상되고 있다. 이러한 기술은 지금까지 우리가 해오던 보훈 분야에서도 활용될 수 있다. 디지털 기술 방식을 온라인 플랫폼에서 실현시켜 보훈외교 방식을 다양화한다면, 지구 반대편에 있는 보훈 대상 유공자와 가족들도 행사 참여는 더욱 편리해질 것이다. 그리고 6.25 전쟁 중의 상황을 생생히 보여줄 수 있는 메타버스 기술, 현재 생존하고 있는 참전용사들의 목소리와 표정을 디지털화하여 장기적으로 미래 세대에게 그 경험과 교훈을 공유해줄 수 있을 것이다.
자산운용은 수많은 변수와 인간의 심리까지도 통찰해야 하는 복잡하고 어려운 분야이다. 따라서 전통적으로 전문가의 영역이었으며, 이러한 서비스를 받는 데 많은 비용이 들었다. 이러한 시장에 변화가 일어나고 있는데, 이른바 4차산업혁명으로 일컫는 디지털혁명이 그 동인이다. 그 중에서도 인공지능(Artificial Intelligence) 기술을 활용한 로보어드바이저(Robo-Advisor) 서비스는 그 백미이다. 편리한 접근성과 저렴한 비용으로 투자자문 서비스의 대중화가 가능하기 때문이다. 본 연구는 국내에서 서비스 사용자와 제공자의 로보어드바이저 선정 시, 어떤 요인들이 핵심적으로 중요한지, 또한 사용자와 제공자 집단 간의 선정요인에서 어떤 인식차이가 있는지를 밝히고자 하였다. 연구의 틀은 마케팅믹스 4C 모형을 기반으로 하였고, 모형의 설계와 분석은 델파이조사와 AHP를 활용하였다. 연구설계를 통해 4개의 주기준과 15개의 하부기준이 도출되었고, 연구의 발견내용은 다음과 같다. 첫째, 4개 주기준에서의 중요도는 양 집단 공히, 고객니즈> 고객편의> 고객비용> 고객소통 순으로 나타났다. 둘째, 15개의 하부기준들을 살펴보면 투자목적 Coverage, 투자성향 Coverage, 수수료 수준과 접근 편리성 요인이 가장 중요한 것으로 나타났다. 셋째, 집단 간을 비교하여 살펴보면 사용자 집단에서는 수수료 수준과 접근 편리성 요인이 가장 중요하게 나타났고, 제공자 집단에서는 투자목적 Coverage와 투자성향 Coverage 요인을 중요하게 인식하고 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 실무적으로 유용한 시사점을 도출하였다. 먼저 로보어드바이저 서비스 확산을 위한 설계 시, 4개의 주기준과 15개 하부기준 가중치 차이에 따른 중요도 우선순위를 감안하여 사용자 지향적인 시스템 구축을 할 수 있는 근거를 마련하였다. 또한 집단 비교에서 나타난 각 하부기준의 우선순위 차이와, 가중치 차이가 큰 하부기준들에 대한 원인 파악, 제공자 집단 내의 전략/마케팅 담당과 시스템개발 담당 간 요인에 대한 인식 차이를 해소하기 위한 공감대 형성 등이 매우 중요함을 제시하였다. 학문적으로는 다수의 로보어드바이저 선정요인들을 도출함으로써 다양한 시각과 관점을 제시한 초기 연구라는 점에서 유의미하다. 본 연구의 발견점들을 통하여 국내에서도 성공적인 사용자 지향적 로보어드바이저 시스템을 구축하고 확산시켜 사용자들에게 도움을 줄 수 있기 기대한다.
최근 지식기반 사회의 진입과 더불어 지식재산에 대한 관심이 증가하고 있다. 특히 하이테크산업을 이끌고 있는 ICT기업들은 지식재산의 체계적 관리를 위하여 끊임없이 노력하고 있다. 기업의 지적 자본을 대표하는 특허정보가 지속적으로 축적됨에 따라 정량적인 분석이 가능해졌다. 특허정보를 통하여 특허수준부터 기업수준, 산업수준, 국가수준에 이르기 까지 다양한 수준에서의 분석이 가능하다. 특허정보는 기술 현황을 파악하거나 성과에 미치는 영향을 분석하는데 활용되고 있다. 네트워크를 통한 분석은 지식 영향의 흐름을 나타내며, 이를 통하여 기술의 변화를 확인할 수 있을 뿐만 아니라 앞으로의 연구 방향을 예측할 수 있다. 네트워크를 활용한 분석 분야에서는 기업이 차지하는 네트워크상에서의 위치가 기업성과에 미치는 영향을 다각도에서 분석하는 연구가 진행되고 있다. 특허 인용 정보를 활용한 분석은 크게 두 가지로, 인용 횟수를 활용하는 인용지표 분석과 인용관계를 바탕으로 한 네트워크 분석으로 나뉜다. 본 연구는 기업간 규모의 차이가 기업 간 특허 인용 관계에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. S&P 500에 등록된 IT 및 통신서비스를 제공하는 74개 기업을 선정하였으며 기업 간 특허 인용 관계를 구하기 위하여 2009년, 2010년의 특허 인용 정보를 수집하여 기업 간 특허 인용 관계를 나타냈다. 또한 기업규모를 대표하는 지표로 기업 총 자산에 대한 정보를 수집하였다. 기업규모에 따라 외부 지식에 대한 의존도가 달라지는 선행연구를 통하여 기업규모가 기업간 특허 인용 관계에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 이에 기업 간 총 자산의 차이에 절대값을 취한 값을 기업 간 거리로 정의하였으며, 기업 간 규모의 단순 차이를 기업 간 계층으로 정의하여 새로운 소시오매트릭스를 생성하였다. 2010년도 기업간 특허 인용 관계를 나타낸 소시오매트릭스를 종속변수로 하였으며, 2009년도 기업 간 특허 인용 네트워크, 기업 간 거리 및 계층을 독립변수로 하여 QAP분석 및 MR-QAP분석을 실시하였다. QAP분석 결과 기업 간 거리와 계층은 특허 인용 관계에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. MR-QAP분석에는 2009년도 기업 간 특허 인용 관계와 기업 간 거리만 유의함을 확인할 수 있었다. 특히 2009년도 기업 간 특허 인용 관계가 2010년도 기업 간 특허 인용 관계에 가장 큰 영향력을 행사하는 것을 볼 수 있어 기업 간 특허 인용관계는 연속성이 존재하는 것으로 볼 수 있었다.
많은 정보통신기술 기업들은 자체적으로 개발한 인공지능 기술을 오픈소스로 공개하였다. 예를 들어, 구글의 TensorFlow, 페이스북의 PyTorch, 마이크로소프트의 CNTK 등 여러 기업들은 자신들의 인공지능 기술들을 공개하고 있다. 이처럼 대중에게 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 공개함으로써 개발자 커뮤니티와의 관계와 인공지능 생태계를 강화하고, 사용자들의 실험, 적용, 개선을 얻을 수 있다. 이에 따라 머신러닝 분야는 급속히 성장하고 있고, 개발자들 또한 여러가지 학습 알고리즘을 재생산하여 각 영역에 활용하고 있다. 하지만 오픈소스 소프트웨어에 대한 다양한 분석들이 이루어진 데 반해, 실제 산업현장에서 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 개발하거나 활용하는데 유용한 연구 결과는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝 프레임워크 사례연구를 통해 해당 프레임워크의 도입 전략을 도출하고자 한다. 기술-조직-환경 프레임워크를 기반으로 기존의 오픈 소스 소프트웨어 도입과 관련된 연구들을 리뷰하고, 이를 바탕으로 두 기업의 성공 사례와 한 기업의 실패 사례를 포함한 총 3 가지 기업의 도입 사례 분석을 통해 딥러닝 프레임워크 도입을 위한 중요한 5가지 성공 요인을 도출하였다: 팀 내 개발자의 지식과 전문성, 하드웨어(GPU) 환경, 데이터 전사 협력 체계, 딥러닝 프레임워크 플랫폼, 딥러닝 프레임워크 도구 서비스. 그리고 도출한 성공 요인을 실현하기 위한 딥러닝 프레임워크의 단계적 도입 전략을 제안하였다: 프로젝트 문제 정의, 딥러닝 방법론이 적합한 기법인지 확인, 딥러닝 프레임워크가 적합한 도구인지 확인, 기업의 딥러닝 프레임워크 사용, 기업의 딥러닝 프레임워크 확산. 본 연구를 통해 각 산업과 사업의 니즈에 따라, 딥러닝 프레임워크를 개발하거나 활용하고자 하는 기업에게 전략적인 시사점을 제공할 수 있을 것이라 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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