본 논문은 ISO 17387규격에서 제공하고 있는 차선변경 보조시스템(LCDAS)에 기반을 둔 중단거리 차량용 레이더 시스템을 개발하였다. 사용한 규격에서는 지능형 이동 시스템에서 사용하고 있는 성능 요구사항과 시험 과정에 대해 기술되어 있다. 중단거리 차량용 레이더 시스템은 최대 80m까지 목표물을 검출할 수 있으며, 갱신주기는 50ms로 단축할 수 있도록 설계하였다. 또한, ROI 전처리 기술을 활용하여 신호처리에서의 계산량을 대폭 감소시킬 수 있었다. 최종적으로, 실제 운전 상황을 설정하여 실제 시험을 수행하였으며, 두 가지의 시나리오를 설정하여 성능을 평가했다.

산업 현장에서 해결해야 할 문제가 다양해지고 복잡해짐에 따라 팀 활동의 중요성이 더욱 커지고 있다. 팀의 성과는 팀원 성과의 단순한 합이 아니라 팀 내 상호작용에 따라 시너지를 얻거나 감소하기도 한다. 이러한 팀 활동에 관한 분석적 연구를 진행하기 위해 ICT 기술을 이용한 연구가 이루어졌지만, 이러한 기술을 개발하고 활용하는 것은 시간과 비용이 많이 소요되어 현장 실무자들과 연구자가 활용하기 어려운 한계점이 있다. 본 연구에서는 아두이노와 라즈베리 파이를 활용하여 저비용으로 대화 상호작용 정보를 수집하는 시스템을 설계한 뒤 여러 장치로부터 대화 상호작용 정보를 수집하여 데이터베이스에 올바르게 저장됨을 검증하였다. 본 연구에서 제안하는 저비용 정보 수집 시스템을 통해 산업정보의 다양한 분야에서 후속 연구가 이루어질 수 있는 환경을 조성하고자 한다.

도심용 무인항공기의 사용범위가 넓어지면서 다양한 미션을 효율적으로 수행하기 위해서는 배터리를 합리적으로 운용해야 한다. 배터리를 합리적으로 운용하기 위해서는 실제 비행 미션을 수행하기 전에 다양한 시뮬레이션을 통해 최적의 경로를 도출할 수 있다. 이를 위해서는 배터리의 전력 소모 및 에너지 잔량을 예측 하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 도심용 무인항공기의 비행 중 속도 및 가속도에 따른 소비전력 간의 관계성을 분석하고 이를 이용해 빠르게 소비전력을 도출 할 수 있는 선형 전력 소모 모델을 도출하였다. 또한, 정확한 전력 소모를 예측하기 위해서 딥러닝에 기반한 전력 소모 모델을 도출하였다. 이때 정확하며 효율적인 전력소모 모델을 얻기 위해 모델링 입력 값으로 1) GPS 3축 속도 및 가속도, 2) IMU 3축 속도, 3) IMU 3축 속도 및 가속도 데이터를 사용한 모델들을 도출하여 비교하였다. 최종적으로 얻은 모델은 전력소모 오차율 5.86%을 얻었으며, 누적 에너지 오차율 1.50%를 얻었다.

최상의 에이전트-작업 할당을 결정하는 문제는 조합 최적화(combinatorial optimization)의 대표적인 문제이자 NP-난해(NP-hard)임이 알려져 있다. 본 연구에서는 에이전트와 작업의 할당 시 결정되는 작업 수행 확률(completion probability)이 불확실한 상황에서의 문제를 다룬다. 에이전트나 작업 내부의 요인 혹은 시스템 외적인 요소로 인한 작업 수행 확률은 고정적이기보다 불확실성을 갖는 것이 일반적이다. 불확실성을 고려하지 않은 할당 결정은 변동성이 있는 현실 상황에서 효과적이지 않은 결정이 될 수 있다. 작업 수행 확률의 불확실성을 수학적으로 반영하기 위해 본 연 구에서는 추계적 계획법(stochastic programming)을 활용한 수리 모형을 제시한다. 본 연구에서는 효율적으로 문제를 풀기 위해 표본 평균 근사법(sample average approximation)을 활용한 알고리즘을 제안한다. 본 문제 해결 방법론을 이용해 효과적인 할당 결정과 상한값과 하한값을 구할 수 있고, 결과의 성능을 확인하기 위해 최적 격차(optimality gap)와 분산을 실험을 통해 제시한다. 이를 통해 알고리즘으로 구한 할당 결정의 우수성 및 강건성을 보인다.

본 연구에서는 급변하고 있는 세계 경제 환경 하에서 중국 자동차 산업의 발전 현황과 자동차 산업과 관련한 중국 정부의 정책을 살펴보고, 중국 내 소비자들의 자동차 구입에 대해 소비자 동향 조사를 실시하였다. 중국 정부의 강력한 국가 배출가스 규제정책과 내연기관 자동차 제조·판매 기준의 강화에도 불구하고 소비자들은 다양한 이유로 앞으로 자동차를 구매 시 내연기관차를 선택하겠다는 응답비율이 59.6%에 달하는 등 정부 정책과 소비자 인식 사이에는 적지 않은 차이가 존재하고 있음을 확인하였다. 또한, 최근의 중국 내 자동차 판매량의 감소 추세를 발견하여 2010년 1월부터 2020년 12월까지 월별 판매량을 학습용 데이터로, 2021년 1월부터 2022년 11월 동안의 판매량을 평가용으로 구분하여 향후 중국의 자동차 수요를 예측하는 시계열 모형들을 제안, 평가하였다. 그리고 각 시계열모형을 적용하였을 때의 2023년도의 월별 예측 판매량을 보였다.

메자닌 상품은 채권과 주식의 성격을 모두 가진 금융 투자 상품인데 주로 등급이 낮은 회사가 유동성을 확보하기 위해 금융시장에서 발행한다. 따라서 메자닌 상품에 투자하는 사채권자들은 해당 회사가 발행하는 메자닌 상품에 투자하면 주식으로 전환하는 여부와 함께 주식으로 전환하고자 하는 시점에 대해서 의사결정을 해야 한다. 예컨대 메자닌 상품의 투자자와 발행회사는 투자자의 전환권 행사 여부와 시점에 대한 의사결정 문제가 가장 중요한데 이를 위한 투자 판단 지표가 매우 부족하므로 직관적이거나 정성적인 판단에 의존할 수밖에 없다. 따라서 본 논문에서는 주요 업종별 주식 전환 행사가 완료된 총 2,000개의 학습 데이터와 200개의 예측 실험 데이터로 구분하고 인공신경망 모델을 통해서 메자닌 행사 알고리즘을 설계하고 성능을 분석한다. 본 주제는 금융 분야에서 관심이 높은 메자닌 상품 행사의 난제를 인공신경망 기술을 적용하여 과학적으로 해결하는 방법론을 제안했다는 점에서 그 의의를 갖는다.

전세계적으로 인공지능(AI)을 활용한 디지털전환을 위해 국가적 역량을 집중하고 있는 상황에서 국내 AI 기업 육성이나 AI 산업생태계 환경조성은 더디기만 하다. 정부는 대내외적으로 힘든 경제상황을 타개하기 위해 거액의 공적자금을 투입하고 있으나 그 효과에 대한 체계적 연구는 미진하다. 이런 이유로 본 연구는 성향점수매칭(PSM)과 이중차분법(DID)을 활용하여 정부 인공지능 솔루션 바우처 지원 사업이 수혜기업의 경제적 성과에 미치는 정책효과를 살펴보고자 하였다. 실증분석을 위해 정보통신산업진흥원에서 공개한 AI 중소기업 정보 중 바우처 지원 이력이 있는 461개 기업을 대상으로 2019년 이후 매출 실적을 활용해 PSM-DID 분석을 수행하였다. 실험군과 대조군을 비교 분석한 결과 수혜기업은 정부지원 이후 자산증가, 임금, 연구개발비 등이 전반적으로 증가한 반면, 수익측면에서는 유의미한 기여도를 확인할 수 없었다. 이는 AI 바우처 정책사업이 단기적으로 기업 외형성장에 직접적인 기여를 하였으나 수익창출 여부는 중장기적 시간이 필요하다는 점을 시사한다.

사회문제 해결의 대안으로 사회적 경제주체가 중요한 대안으로 주목받고 있다. 사회성과인 센티브프로그램(SPC)은 화폐적 가치로 측정된 사회적 성과 규모에 따라 인센티브를 지급하는 민간사업이다. 본 연구는 SPC 사업에 참여한 기업들을 대상으로 DEA를 적용하여 효율성을 측정하고 토빗회귀분석을 통하여 효율성에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. DEA 분석결과 SPC에 참여한 사회적 기업 중 23%는 효율적이나 66%는 운영 개선이 필요한 것으로 나타났다. 토빗회귀분석에서는 제조업인 경우 상대적으로 효율성이 낮았으며 매출액의 제곱항이 포함된 경우 매출액이 증가할수록 효율성이 낮아지는 것으로 나타났다. 이를 통하여 임계점을 넘기 전까지 효율성이 낮은 단계에서는 외부 지원이 필요하며 일정 수준 이상으로 성장할 경우 사회적 가치 창출 효율성이 높아지는 구조가 나타남을 확인하였다. 또한, 사회적 기업의 가장 핵심적인 성과라고 판단되는 화폐화된 사회적 성과를 중심으로 효율성 분석을 수행하면서 전통 산업 효율성 분석에 사용된 변수들을 접목시켜 사회적기업 특성에 맞는 생산성과 경제적 성과를 접목시켰다는 데에서 의의가 있다. 향후 사회적 기업들의 사회적 가치 창출에 있어서 필요한 환경 조성 및 분야별 필요조건을 도출하는 연구에 기여할 것이라 기대된다.

본 연구는 우즈베키스탄 물류산업의 기술혁신 도입의 현황을 살펴보고 향후 기술혁신 도입에 따른 물류산업의 기회와 도전 요인을 제안하고자 한다. 현재 우즈베키스탄 물류산업에서 사용되고 있는 정보기술의 현황 분석결과, RFID, 바코드, 쿨 가디언, 추적 시스템, 운송 위성 모니터링, 디지털 TIR, GPS 모니터링 등이 사용되고 있는 것으로 분석되었다. 또한 최근 우즈베키스탄이 물류의 거점이 될 수 있다는 기대감으로 기업차원뿐만 아니라 국가적 차원에서 첨단정보통신 기술 투자를 늘리고 있는 것으로 나타났다. 이러한 분석결과를 기반으로 제안된 우즈베키스탄 물류산업의 기회와 도전요인은 정부정책 입안자, 운송 및 물류 분야 기업, 그리고 다양한 파트너에게 기초적인 정보로 사용될 수 있다. 또한 우즈베키스탄의 지리적 강점을 활용하여 중앙아시아에서의 물류거점을 수립하고자 하는 비즈니스에도 활용될 수 있다.