국내 컨설팅산업이 성숙해지면서 컨설턴트에게는 고객의 비즈니스와 컨설팅 비즈니스에 대한 통찰력이 필수적으로 요구된다. 이러한 통찰력은 해당 비즈니스 도메인에 대한 깊은 이해와 고도의 역량을 필요로 하며, 날로 치열해지는 컨설팅 시장에서 지속적인 경쟁우위를 유지하기 위해 반드시 갖추어야 할 역량 요소로 평가된다. 본 연구는 소규모 컨설팅사에 소속되거나 개인적으로 활동하는 컨설턴트가 갖추어야 할 모든 요소를 담고 있는 ICMCI 역량모델을 국내 컨설턴트에게 적용해 보고자 하였으며, 설문조사로 수집된 데이터를 실증적으로 분석하였다. 연구결과, 비즈니스역량과 기술역량은 프로젝트성과에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으나 가치 및 행동역량은 통계적으로 유의하지 않았다. 반면에, 사회관계역량에는 기술역량과 가치 및 행동역량만이 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 프로젝트성과와 사회관계역량에 미치는 역량의 요소와 영향의 크기가 정반대로 나타나 프로젝트성과가 우수한 컨설턴트는 사회관계를 소홀히 하고 프로젝트성과가 약한 컨설턴트는 사회관계에 더 집중한다는 의미로 해석된다. 본 연구를 통해 전문적인 컨설턴트로 성장하기 위해서는 컨설팅 비즈니스에 대한 깊은 이해와 지각이 필요하다는 것을 확인하였으나, 적은 표본으로 모집단의 특성을 충분히 반영하지 못해 연구결과를 일반화 하는데는 한계가 있다.
일반적으로 레이더 강수량 추정에 활용되는 Marshall-Palmer 관계식은 강수현상의 계절적 변동성을 고려하지 않고 선별된 강수사상에 대하여 시공간적으로 고정된 매개변수를 적용하여 레이더 강수량을 추정하므로 실제 강수량과 추정된 레이더 강수량은 정량적인 오차가 발생할 수 있다. 이러한 제약성을 극복하고자 본 연구는 장기간 레이더 반사도 인자를 가용하여 레이더 반사도-강수량 관계식 매개변수를 Bayesian 추론기법으로 보정하고 불확실성을 정량화하여 레이더 강수량의 편의 보정을 수행하였다. Bayesian 추론기법 기반으로 추정된 레이더 반사도-강수량 관계식의 보정 매개변수는 계절성이 규명되었으며 지역적 특성이 존재하였다. Bayesian 추론기법을 통하여 산정된 레이더 강수량은 Marshall-Palmer 관계식의 과소추정 문제를 극복하고 지상 강수특성을 정량적으로 현실성 있게 재현하였다. 본 연구결과는 집중호우 발생 시 능동적인 유역단위 수자원 해석 시스템을 구축하여 국가적 레이더 자원의 가치를 향상할 수 있을 것으로 판단된다.
과거 10년은 웹의 발달로 인한 데이터가 폭발적으로 생성되었다. 데이터마이닝에서는 대용량의 데이터에서 무의미한 데이터를 구분하고 가치 있는 데이터를 추출하는 단계가 중요한 부분을 차지한다. 본 연구는 감성분석을 위한 재표현 방법과 속성선택 방법을 적용한 오피니언 마이닝 모델을 제안한다. 본 연구에서 사용한 재표현 방법은 백 오즈 워즈(Bag-of-words)와 Word embedding to vector(Word2vec)이다. 속성선택(Feature selection) 방법은 상관관계 기반 속성선택(Correlation based feature selection), 정보획득 속성선택(Information gain)을 사용했다. 본 연구에서 사용한 분류기는 로지스틱 회귀분석(Logistic regression), 인공신경망(Neural network), 나이브 베이지안 네트워크(naive Bayesian network), 랜덤포레스트(Random forest), 랜덤서브스페이스(Random subspace), 스태킹(Stacking)이다. 실증분석 결과, electronics, kitchen 데이터 셋에서는 백 오즈 워즈의 정보획득 속성선택의 로지스틱 회귀분석과 스태킹이 높은 성능을 나타냄을 확인했다. laptop, restaurant 데이터 셋은 Word2vec의 정보획득 속성선택을 적용한 랜덤포레스트가 가장 높은 성능을 나타내는 조합이라는 것을 확인했다. 다음과 같은 결과는 오피니언 마이닝 모델 구축에 있어서 모델의 성능을 향상시킬 수 있음을 나타낸다.
블로그, 소셜 미디어 등의 발달로 인해 점점 더 많은 사람들이 본인의 의견이나 감정을 표현하기 위해 온라인상에서 텍스트 문장을 작성한다. 그리고 이같은 온라인 텍스트 문장속에 숨겨져 있는 긍정 또는 부정등의 감성을 찾아내는 연구분야를 감성분석 이라고 한다. 그중에서도 이모션 마이닝은 사람들의 구체적인 이모션을 찾아내는데 초점을 맞춘 연구분야이다. 본 연구에서는 속성선택 방법과 단일 및 앙상블 분류기를 조합하여 효과적인 이모션 마이닝 예측모델을 제시하고자 한다. 이를 위해 두가지 대표적인 오픈 데이터인 Tweet와 SemEval2007 데이터를 이용하여 TF-IDF를 계산하고 백 오브 워즈(BOW: bag-of-words) 형태로 속성 셋을 구성하였다. 그리고 효과적인 이모션 마이닝이 될 수 있는 최적의 속성을 선택하기 위하여 상관관계 기반 속성선택(CFS), 정보획득 속성선택 (IG), 그리고 ReliefF 등 세가지 속성선택 방법을 적용하였다. 선택된 속성을 이용하여 아홉가지 분류기 모델로 이모션 마이닝의 정확도를 비교하였다. 실험 결과, Tweet 데이터는 의사결정나무(DT)가 CFS, IG, ReliefF에 의한 속성을 이용할 경우 정확도가 상승했고, 랜덤서브스페이스(RS)는 CFS, IG에 선택된 속성을 사용할 경우 정확도가 상승했다. SemEval2007 데이터는 ReliefF에 의해 선택된 속성으로 로지스틱 회귀분석(LR)을 적용하였을 때 정확도가 상승했고, 나이브 베이지안 네트워크(NBN)은 CFS, IG에 의한 속성을 사용할 경우 정확도가 상승하였다.
4차 산업혁명시대에 지능정보기술의 발전에 따라 인공지능의 다양한 역할이 주목을 받고 있다. 구글의 알파고를 계기로 인공지능은 더 이상 공상의 기술이 아닌 실존하는 기술이라는 점에서 사회전역에 파급효과를 가져올 것으로 예상되고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 공공부문에서 인공지능을 활용한 정책결정의 가능성과 쟁점에 대한 탐색적 논의를 진행하였다. 이에 따른 연구목적은 세 가지 측면으로 구분되며, 첫째, 공공부문에서 인공지능이 정책결정까지 이어질 수 있는지에 대한 검토이다. 둘째, 인공지능의 정책결정과정이 기존 정책결정과의 어떠한 차이를 가지는가이다. 셋째, 인공지능이 정책결정에 도입될 경우에 나오게 될 쟁점을 다루었다. 이러한 인공지능에 의한 정책결정이 기존의 정채결정과 구별되는 점은 많은 정보와 대안에 기반한 합리적 의사결정, 투명성 및 신뢰성의 제고, 정책이슈에 대한 객관적인 시각, 신속한 의사결정 등이다. 하지만 인공지능의 정책의사결정시 야기되는 쟁점 역시 존재 한다. 첫째는 인공지능의 우월성, 둘째 윤리성 논란, 셋째 책임성, 넷째 기존 민주주의의 변화, 다섯째 공공부문 인력의 대체 논쟁, 여섯째 인공지능에 필요한 데이터 활용의 문제점 등이다. 공공부문 정책의사결정에서 인공지능의 도입은 향후 실현될 것이기 때문에, 사회적 충격을 최소화하기 위해 그에 따른 순기능과 역기능에 대한 융합적인 접근이 필요하다.
우리나라에서 발생된 땅밀림지의 지형특성을 분석하여 땅밀림지에 대한 지형적인 기초자료를 제공하기 위하여 실시하였다. Aspect ratio가 1.00 미만인 땅밀림지는 전체 37개소 중 17개소(약 46.0 %)로 0.37 ~ 0.92의 범위를 나타내었다. 또한 Aspect ratio가 2.00 미만인 경우는 전체 37개소 중 36개소(약 97.0 %)이었다. 종단형상비가 1.00 미만인 땅밀림 지역은 총 37개소 중 15개소(약 41.0 %)이었으며, 1.00 이상인 땅밀림지는 22개소(약 59.0 %)이었다. 우리나라에서 발생한 전체 37개소의 땅밀림지 중 평면형지형은 말발굽형이 가장 많은 것으로 나타났다. 또한 미세지형은 철(凸)상대지상 지형이 가장 많은 것으로 나타났다. 땅밀림지역의 미세지형의 등고선 간격을 평균한 결과 29.4(9.5 ~ 83.2)m이었으며, 땅밀림지 내에서 미세지형을 제외한 땅밀림지 내의 평균등고선 간격은 24.3(14.4 ~ 59.4)m로 미세지형이 5.1(4.9 ~ 23.8)m 더 넓게 나타났다. 우리나라에서 발생한 땅밀림지 내에서 미세지형의 평균 등고선 간격과 미세지형을 제외한 평균 등고선 간격의 T-test 분석 결과 5 % 수준에서 유의한 것으로 나타났다.
본 연구는 시공 및 관리 프로세스의 생산성 및 효율성 향상을 위해 ICT를 적용한 실제 프로세스 사례들을 "IAMB"모델링 기법으로 명시하여, 시공업무의 어떤 단계를 ICT가 대체하며 ICT 도입 특징 및 ICT 도입이 업무 프로세스에 끼친 결과를 분석하였다. 10가지 실제 사례를 분석한 결과, ICT 도입 특징은 ICT의 종류, ICT에 관계하는 주체, ICT가 적용되는 단계에 따라 4가지 유형으로 분류되었다. 각 유형을 분석한 결과, 업무 프로세스에 끼친 긍정적 효과는 주로 정보처리업무의 자동화, 외부위탁 및 일관성 있는 정보취급이었으며, 그 대상은 대부분 원청업체로 규명되었다. 반대로 부정적 결과는 주로 정보의 입력 및 집계 등에 대한 수작업 및 이중 작업의 발생으로 인한 번거로움이었고, 그 대상은 간헐적으로 원청업자 및 빈번히 하청업자가 분포되었다. 정보처리업무의 외부위탁 등으로 주로 원청업체가 긍정적 효과를 수혜하는 반면, 하청업체는 비용과 번거로움을 편무적으로 부담하는 경향을 나타내었다. 이상과 같은 분석을 바탕으로, 시공업무에 ICT 도입 시, 다음과 같은 내용을 고려해야 할 필요가 있음이 규명되었다. 첫째, ICT 적용 패키지를 명시적으로 정의할 필요성. 둘째, 비용 등에 관해서 ICT 적용 시 주 수혜자인 원청업자가 정당하게 비용을 부담하는 것을 명시하는 것의 필요성. 셋째, ICT의 실행기능을 향상시켜, 실제 편익을 극대화하여 부담을 상쇄할 필요성. 넷째, 업무 프로세스에서 일관성 있는 정보활용의 필요성 등이 제기되었다.
정보통신기술의 발달에 따라 IT 인력 채용 방식에도 많은 변화가 생겼다. 채용 담당자들은 이력서나 면접과 같은 전통적인 정보 이외에도 웹에서 구직자 정보를 검색할 수 있다. 오픈소스 소프트웨어 개발(OSSD) 플랫폼은 개발자들이 자연스럽게 IT 역량을 발휘할 수 있는 곳이자, 채용 담당자들이 적합한 후보를 찾을 수 있는 장소가 되었다. 이러한 맥락에서 본 연구는 취업 시 OSSD 플랫폼의 개발자 정보(구직 활동 여부, 개인정보 게시 정도, 학습 활동 정도, 지식공헌 활동 정도)가 취업에 미치는 영향을 분석하였다. 실증분석을 위해 웹 크롤러를 개발하여 대표적인 OSSD 플랫폼인 깃허브의 개발자 4,005명을 대상으로 데이터를 수집했다. 구직 기간이 짧다는 것은 취업의 성공적인 결과를 의미하기 때문에 구직 기간에 영향을 미치는 요인을 살펴보기 위해 생존분석법을 실시하였다. 본 연구의 결과에 따르면, 구직 현황을 명시적으로 게시한 개발자가 그렇지 않은 개발자보다 구직 기간이 짧은 것으로 나타났다. 개인정보 게시 정도, 학습 활동 및 지식공헌 활동 정도 또한 구직기간 단축과 긍정적으로 관련이 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 향후 채용 담당자의 성공적인 구인뿐만 아니라 개발자의 효과적인 구직을 위한 OSSD 플랫폼의 전략적인 활용 방안에 시사점을 제시해줄 것이다.
육군 지상작전사령부는 4차 산업혁명 기술의 고도화와 변화된 안보환경에 따른 미래 지상작전 승리를 도모하기 위해 국방 분야에 인공지능(AI)을 적용하기 위한 다양한 방법론을 연구하였다. 인공지능을 적용하여 지상작전을 혁신하기 위한 추진전략과 과제를 개발하는 방법으로 PEST-7S-SWOT 방법론을 적용하였다. PEST-7S-SWOT 방법은 3단계로 적용하여 1단계는 외부환경요인 분석단계로 PEST 방법을 적용하여 외부환경 영향요소를 기회와 위험요인으로 도출하고, 2단계는 내부환경요인 분석단계로 7S 방법을 적용하여 조직의 현 상태분석을 통해 강점과 약점요인을 도출할 수 있었다. 마지막 3단계는 SWOT 분석을 적용하는 단계로 1단계의 기회 및 위험요인과 2단계의 강점과 약점요인을 기준으로 대응전략을 수립하여 추진전략과 과제를 도출하였다. 본 연구를 통해 지상작전사령부의 AI 발전을 위해 정책 및 제도 발전, 조직 및 편성 강화, AI 발전기반 구축, 전문성 및 능력 제고 등 4개 분야의 AI 추진전략과 11개 추진과제를 도출하였다.
2013년 7월 아시아나 OZ 214편 샌프란시스코 국제공항 (SFO) 사고의 주요 원인은 조종사의 잘못된 접근 조작과 항공기 오토트로틀 홀드(autothrottle hold) 모드로 인해 자동 속도 컨트롤(control)이 불가함을 인지 못하였고, 복행 (go-around) 결심이 늦었다는 것이다. 이와 관련하여 B777 POM (pilot operation manual)에는 FAF (final approach fix) 후 FLCH (flight level change) 모드 사용을 제한하고 있다. 본 연구는 QAR (quick access recorder) 데이터 분석 시스템을 활용하여 국내 항공사의 B777 기종에서 2년간 발생한 44건의 해당 이벤트를 분석 한 결과, 정상 강하각 보다 높은 위치에서 조종사가 FLCH 모드를 이용하여 급하게 강하하는 과정에서 해당 이벤트들이 주로 발생하였으며, 항공기 베이스 선회 (base Turn) 시 정상 수직 경로(vertical path)보다 낮은 상태에서도 FLCH 모드를 지속 사용한 예도 있었다. 아울러 공항의 표고가 500 ft 이상의 높은 공항에서 이벤트 발생율이 높은 점을 확인하였다. 이에 본연구에서는 항공기 접근 시의 강하 계획(descent planning), 수직 경로(vertical path) 모니터링의 중요성과 자동항법장치 사용 기준 및 안정 접근 항목(stabilized approach criteria)의 준수로 이벤트 경감방안 마련의 시사점을 도출하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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