Even at this point in the era of digital transformation, we are still facing many problems in the safety sector that cannot prevent the occurrence or spread of human casualties. When you are in an unexpected emergency, it is often difficult to respond only with human physical ability. Human casualties continue to occur at construction sites, manufacturing plants, and multi-use facilities used by many people in everyday life. If you encounter a situation where normal judgment is impossible in the event of an emergency at a life site where there are still many safety blind spots, it is difficult to cope with the existing manual guidance method. New variable guidance technology, which combines artificial intelligence and digital twin, can make it possible to prevent casualties by processing large amounts of data needed to derive appropriate countermeasures in real time beyond identifying what safety accidents occurred in unexpected crisis situations. When a simple control method that divides and monitors several CCTVs is digitally converted and combined with artificial intelligence and 3D digital twin control technology, intelligence augmentation (IA) effect can be achieved that strengthens the safety decision-making ability required in real time. With the enforcement of the Serious Disaster Enterprise Punishment Act, the importance of distributing a smart location guidance system that urgently solves the decision-making delay that occurs in safety accidents at various industrial sites and strengthens the real-time decision-making ability of field workers and managers is highlighted. The smart location guidance system that combines artificial intelligence and digital twin consists of AIoT HW equipment, wireless communication NW equipment, and intelligent SW platform. The intelligent SW platform consists of Builder that supports digital twin modeling, Watch that meets real-time control based on synchronization between real objects and digital twin models, and Simulator that supports the development and verification of various safety management scenarios using intelligent agents. The smart location guidance system provides on-site monitoring using IoT equipment, CCTV-linked intelligent image analysis, intelligent operating procedures that support workflow modeling to immediately reflect the needs of the site, situational location guidance, and digital twin virtual fencing access control technology. This paper examines the limitations of traditional fixed passive guidance methods, analyzes global technology development trends to overcome them, identifies the digital transformation properties required to switch to intelligent variable smart location guidance methods, explains the characteristics and components of AI-based public facility smart fire safety integrated system (ISFS).
본 연구는 국가숲길로 지정된 DMZ펀치볼둘레길의 이용특성을 구명하고 지역경제에 미치는 파급효과를 추정하여 지속가능한 운영관리의 정책적 시사점을 제시하고자 실시되었다. 배포된 500개의 설문지 중에 215명의 응답자가 기본 설문문항을 포함하여 여행지 전체 일정과 지출한 금액을 작성하여 제출하였다. 분석결과 DMZ펀치볼둘레길은 주로 수도권에 사는 50대 이상이 가족과 3시간 30분을 이동하여 방문한 특성이 있었다. 주요 방문목적은 경관감상 활동을 중심으로한 휴양 및 휴식의 가벼운 여행 형태로 주로 오유밭길을 방문하여 4시간을 걸었다. 대부분의 방문객은 DMZ펀치볼둘레길 방문 전·후 강원도 지역을 방문하였으며, 양구군의 인근 관광지를 가장 많이 방문하였다. 1인당 평균지출액은 한국 도보 여행객의 평균지출 금액보다 높은 것으로 나타났다. DMZ펀치볼둘레길 방문으로 매년 평균 21억원(5년 평균 1만 명 이용객 기준)의 직접지출, 28억원 생산, 13억원 부가가치, 40명의 일자리를 강원도 지역내에서 창출하는 것으로 추정되었다. 본 연구 결과는 강원도 지역 경제에 큰 부문을 차지하고 있는 관광분야에서 국가숲길인 DMZ펀치볼둘레길이 차지하고 있는 구체적인 경제적 규모와 파급효과를 실증데이터를 통해 구명한 점에서 의의가 있다. 국가숲길 정책 추진의 타당성과 지속 가능한 산림이용을 위한 정책수립에 활용될 것으로 기대한다.
사이버보안 정책을 선도하는 미 국방부의 사이버보안 제도는 크게 2가지 방식으로 대외 군납업체 보안인증을 위한 CMMC와 내부기관대상 보안평가를 위한 RMF가 있다. 우리 군의 경우, 2026년부터 한국형 RMF(K-RMF)를 적용할 예정이다. 더불어 미 국방부가 발주하는 사업에 참여하는 국내 방산업체들은 2025년 10월전까지 CMMC인증을 사전 취득해야 하는 입장에 있다. 본 논문에서는 CMMC와 RMF 보안감사 준비업무를 동시에 지원할 수 있는 새로운 표준 컴플라이언스 메타모델(R3C) 개발방법론과 R3C메타모델을 기초로 한 컴플라이언스 솔루션 구현 결과물에 대해 소개하고 있다. 본 연구는 2022년 이후 국방부 합동참모본부 주관 한/미 국방 사이버보안 업무지원 자동화 솔루션 개발프로젝트를 수행하면서 얻은 미 국방 사이버보안 제도에 대한 실무 노하우를 토대로 진행되었다. 개발된 컴플라이언스 솔루션기능은 한/미 연합모의훈련 실무에 활용되고 있다. 본 연구를 통해 개발된 컴플라이언스 솔루션은 민간에도 제공할 예정이며, CMMC인증을 취득해야 하는 국내 방산업체에게 매우 유용하리라 예상한다.
인공지능이 다루기 어려운 개념에서 아주 익숙한 도구로 자리매김 하고 있다. 이와 더불어 금융권에서도 인공지능 기술을 도입하여 기존 시스템의 문제점을 개선하고자 하는 추세이며, 그 대표적인 예가 이상거래탐지 시스템(Fraud Detection System, FDS)이다. 결제 수단의 다양화 및 전자금융거래의 증가에 따라 치밀해져 가는 사이버 금융사기(Fraud)를 기존의 규칙기반 FDS로는 탐지하기 어려워지고 있다. 이를 극복하기 위해 딥러닝 기술을 적용하여 이상거래 탐지율을 향상시키고, 이상행위에 즉각 대응하며, 탐지 결과의 반영을 자동화하고자 하는 시도가 이루어지고 있다. 딥러닝 FDS 구축에서 핵심 문제는 데이터 불균형과 이상거래 패턴의 변동이다. 본 논문에서는 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)을 활용한 오버샘플링 기법을 통해 데이터 불균형 문제를 개선하고, 이상거래 분류기로써 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN)과 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)을 적용하여 이러한 문제를 개선하고자 하였다. 실험 결과, GAN 오버샘플링이 이상거래 데이터의 불균형 문제를 개선하는데 효과를 보였으며, WGAN이 가장 높은 개선 효과가 있음을 확인하였다. 또한 제안 FDS 모형의 AUC가 0.9857로 랜덤포레스트 FDS 모형에 비해 약 6.5% 향상되어, 딥러닝이 이상거래 탐지에 뛰어난 성능을 가짐을 입증하였다. 더불어 딥러닝 모형 중 DNN은 CNN에 비해 오버샘플링의 효과를 더 잘 반영함을 확인하였다.
산업진흥 정책의 하나로 정보보호 인력양성 및 교육이 꾸준히 이루어지고 있지만, 시장에는 여전히 중고급 이상의 숙련인력은 부족하다. 정보보안 공시제도의 시행 및 확대에 따라, 정보보호를 전담할 전문인력의 확보 및 유지의 필요성은 더욱 커지고 있다. 하지만, 지능정보사회로의 진입에 따라 정보기술 업무와 정보보호 업무 간의 구분은 더욱 애매해지고 있어, 정보보호만의 전문성을 키우고 인정받기 위한 수단이 필요하다. 본 논문에서는 업무수행에 필요한 지식 및 기술을 규명하여 정보보호 전문성 확보를 위한 수단으로 활용하는 방안을 제안하고자 하였다. 2014년, 2019년, 2022년 게시된 정보보호 인력 구인광고 데이터를 수집하여, 직무 키워드를 비교한 결과, 구축, 운영, 기술지원, 네트워크, 보안솔루션 등이 주요 키워드임을 확인하였으며, 이는 년도별로 차이가 없었다. 또한, 기업의 실제 수요를 파악하기 위해, 텍스트마이닝 기법을 이용하여 구인광고 내용과 국가직무능력표준 정보보호 분야 지식기술 내용을 비교 분석하였다. 그 결과, 실제 현업에서는 기술개발, 네트워크, 운영체제 등 기술적인 능력을 선호하는 것으로 나타났지만, 직업훈련에서는 법제도, 인증제도 등 관리 능력이 우선시되고 있음을 확인하였다.
농업 분야에서 농작물의 생장 변화와 수분량 파악은 매우 중요하다. 본 연구에서는 수분에 민감하게 반응하는 단파적외(Short Wavelength Infrared, SWIR) 센서를 드론에 탑재하여 콩의 생장과 수분량 변화를 관찰하였다. 콩의 생장이 활발해질 때 수분량이 증가하는 현상을 확인했으며, 관수량의 차이에 따라 식생지수와 수분지수가 다르게 감소하는 것을 확인했다. 이는 습해로 인해 콩의 생장 둔화와 수분량 감소가 나타났음을 시사한다. 본 연구는 농작물의 생산성 저하와 습해 피해 감소를 위해 콩의 생장 단계별 식생지수와 수분지수를 세밀하게 모니터링할 것을 제안한다. 이로써 습해 뿐만 아니라 가뭄과 같은 수분 변화가 농작물 생장에 미치는 악영향을 조기에 탐지하여 예방할 수 있을 것으로 판단한다. 드론 기반 SWIR 센서를 통한 수분 스트레스의 조기 진단 가능성을 제시함으로써 대규모 농작물 관리의 효율성을 높이고 수확량을 증가시켜 농업 생산에 기여할 것으로 기대된다.
서비스와 기술 간 융합 현상이 가속화되고 있는 비즈니스 환경 속에서 서비스 혁신 활동을 간명하게 파악하고 이들 간의 관계에 대한 직관을 얻을 수 있는 새로운 패턴분류체계의 필요성이 증대하고 있다. 본 연구는 서비스의 상호연관 되고 다차원적인 특성을 고려하여, 퍼지셋 질적 비교분석 방법을 채택하여 서비스 혁신 패턴을 분석하고자 한다. 이를 위해 본 연구는 기존 연구를 기반으로 4개의 서비스 혁신 차원(i.e., 서비스 창출, 서비스 전달, 고객 상호작용, 그리고 기술)과 서비스 혁신 환경(기업 규모) 등 5개의 원인 변수들을 도출하고 기업 성과(매출성장률)를 결과 변수로 두고 분석을 시도하였다. 국내의 198개의 지식 서비스 기업들을 대상으로 데이터가 수집되었으며, 이를 기반으로 분석한 결과 높은 기업 성과를 보이는 4개의 서비스 혁신 패턴과 낮은 기업 성과를 보이는 4개의 서비스 혁신 패턴이 도출되었다. 연구결과를 종합하면 다음과 같다. 고객 상호작용 혁신은 높은 기업성과에 유의한 영향을 미치는 가장 중요한 핵심 조건이나, 단독으로 수행되기보다 기술 혁신이나 서비스 전달 혁신 활동과 상호작용을 하였을 경우 높은 기업성과를 보였다. 기술 혁신은 비기술 혁신(i.e., 서비스 창출, 서비스 전달, 고객 상호작용)과 결합하였을 경우 높은 기업성과를 가져오는 서비스 혁신의 핵심 활동인 것으로 나타났으나, 이 경우 결합되는 하나 이상의 비기술 혁신 활동이 핵심 조건으로 수행되어야만 기업성과에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 기업혁신은 서비스 혁신에서 단독으로 수행될 경우 오히려 낮은 기업성과를 가져왔다. 서비스 창출 혁신과 서비스 전달 혁신은 기술 혁신과 모두 핵심 조건으로 결합되어 수행되었을 때 높은 기업성과를 보였다.
세계 5대 면화 생산국인 우즈베키스탄의 섬유·패션산업은 주로 원면 수출과 봉제산업에 중점을 두고 있다. 우즈베키스탄이 고부가가치를 달성하기 위해서는 CMT(cut, make and trim)단계에 있는 섬유·패션산업이 OEM(original equipment manufacturing), ODM(original design manufacturing), OBM(original brand manufacturing)으로 발전하는 것이 필수적이다. 한국은 우즈베키스탄을 잠재적인 제조기지이자 무역 파트너로서 인식하고 우즈베키스탄의 섬유 및 의류 분야의 발전을 위해 공적개발원조(ODA) 자금을 투입해 왔다. 본 연구는 글로벌 경쟁력의 맥락에서 우즈베키스탄의 패션 고등교육을 평가하고, 이 분야에서 한국 정부의 교육 ODA의 필요성과 전망을 측정하는 것을 목표로 한다. 우즈베키스탄의 현재 패션 교육 환경에 대한 종합적인 조사를 위하여 학계, 업계 전문가 및 정부 관계자의 설문조사, 개별 심층면접, 집단 심층면접법(Focus Group Interview) 등을 수행하였다. 연구 결과에 따르면 섬유 및 패션 부문이 우즈베키스탄 경제에 중추적인 역할을 하고 있음에도 불구하고 패션 고등교육 프로그램의 교육과정과 교수·학습방법에는 개선의 여지가 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 교육 ODA 전략 수립을 위한 기초자료로서 의의를 갖는다.
본 연구는 강원도 내 커뮤니티비지니스의 자립화와 지속화에 기여하기 위해 추진했다. 이를 위해 커뮤니티비지니스의 개념을 정립 후, 커뮤니티비지니스의 지정현황을 파악하고, 커뮤니티비지니스의 사업내용과 사업추진형태를 분석 후, 일본의 100년 이상의 기업 가게의 지속요인을 분석하여 도내 커뮤니티비지니스의 지속화를 위한 방안을 모색했다. 강원도내 커뮤니티비지니스는 예비사회적기업 86개, 마을기업 62개, 사회적기업 38개, 계186개가 지정 운영되고 있다. 예비적사회기업과 사회적 기업은 도시지역에 많이 지정되어 있고 사업내용은 제조와 교육부문이 많고 기업의 추진형태는 주식회사와 유한회사가 많았다. 반면, 마을기업은 군지역에 지정이 많고 사업내용은 농식품과 문화부분이 많으며 사업추진주체가 영농법인이 압도적으로 많았다는 차이를 알 수 있었다. 특히 커뮤니티비지니스 사업추진주체가 임의단체인 기업이 총 38개 기업으로 전체의 20.4%로 영농법인수까지 고려하면 기업경영 전문성의 부족을 보안할 필요를 알 수 있었다. 도내 커뮤니티비지니스가 지속성을 유지하기 위해서는 선진사례분석으로 부터 소비자에게 신뢰를 줄 수 있는 좋은 재료의 확보, 제품 품질의 향상과 유지를 위한 기술력, 기업의 전통유지와 새로운 수요에 대응하면서 기업을 유지할 수 있는 인력 양성으로 정리 할 수 있었다. 이는 도내 커뮤니티비지니스가 지역사회와 연계하여 질 좋은 재료를 확보하고 품질 향상과 유지를 위한 계속적인 연구와 노력이 필요하며, 또 기업 경영 주체의 경영전문성을 확보하기 위한 학계와 기업, 기업과 행정, 기업과 기업이 연계하여 지역사회의 지원 운영 체계 구축의 필요성을 알 수 있었다.
논에서 온실가스 배출에 영향을 주는 가장 큰 요인인 물관리를 통하여 온실가스 감축효과를 파악하고자, 춘천시 신북읍 천전리에 위치한 강원대학교 벼 시험포장에서 메탄과 아산화질소 배출 시험을 수행하였다. 벼 재배에서 상시담수, 간단관개 (중간낙수 1회 처리, 6월 11일~6월 20일) 그리고 SRI 물 관리 농법 처리 등을 조성하여 수량, 쌀의 품질, 온실가스 배출량 비교 및 온실가스 감축효과를 조사한 결과는 다음과 같다. 1. 물 관리별 벼 수량은 SRI 처리에서 $6,341kg\;ha^{-1}$로 가장 수량이 높았으며, 상시담수 (CF)에 비해 간단관개(ID)와 SRI 처리에서 각각 13.8%와 11.3% 증수되었다. 2. 재배기간 중 시기별 용수 사용량은 상시담수 처리가 $46.6m^3$, 간단관개 $39.5m^3$, SRI 물 관리 $24.5m^3$로 나타나, 상시담수 대비 각각 15.2% (간단관개), 47.4% (SRI)의 농업용수를 절감한 것으로 나타났다. 3. 벼 재배기간 온실가스 총 배출량을 지구온난화잠재력(GWP)으로 환산한 결과, 상시담수에 비해 간단관개가 65.5%, 그리고 SRI 물 관리 농법은 71.8%의 온실가스 감축효과가 있는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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