• 디지털융복합연구
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• 제12권2호
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• pp.193-202
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• 2014

기업이 살아남기 위해서는 이윤을 추구해야 하는 것 뿐 만 아니라 사회적 책임이 요구된다. 이러한 사회적 책임은 비단 기업 뿐 만이 아니라 기업의 하위시스템인 노동조합에도 사회적 책임이 요구된다. 그러나 이러한 노조의 사회적 책임(Union Social Responsibility, 이하 USR)에 대한 실행사례와 이에 대한 연구는 미미한 것이 사실이다. 노동조합이 지속적으로 생존하고 그 역할을 다하기 위해서는 조합원들만의 기대를 충족시키는 것은 기본이고, 비노조원, 지역사회 등 노동조합과 관련된 이해관계자들의 기대를 충족시켜야 한다. 이에 본 연구에서는 노조의 사회적 책임에 대해 우리나라에서는 선도적이라 할 수 있는 LG전자 노동조합의 USR사례를 살펴보았다. LG전자 노동조합은 2010년 USR을 도입하면서 노동운동의 변화를 추진하였고, 지역사회와 취약계층에 대한 봉사와 파업 자제를 통한 산업평화 확립, 환경보호 등과 같은 내용의 USR을 실천하였으며, 국내 사업장 뿐 만 아니라, LG그룹 내부 및 해외사업장에도 이를 전파하였다. 본 연구에서는 이러한 LG전자 노동조합의 사례를 통해 사회적 존재로서의 노동조합의 새로운 길에 대해 모색하고자 한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권6호
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• pp.615-624
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• 2006

이 논문은 이동 에이전트 시스템에 기반을 둔 가상의 병렬분산 컴퓨팅 환경에서 병렬로 수행되는 다층 인공신경망 시뮬레이터를 구현하는 것을 목적으로 한다. 다층 신경망은 학습세션, 학습데이터, 계층, 노드, 가중치 수준에서 병렬화가 이루어진다. 이 논문에서는 네트워크의 통신량이 상대적으로 적은 학습세션 및 학습데이터 수준의 병렬화가 가능한 신경망 시뮬레이터를 개발하고 평가하였다. 평가결과, 학습세션 병렬화와 학습데이터 병렬화 성능분석에서 약 3.3배의 학습 수행 성능 향상을 확인할 수 있었다. 가상의 병렬 컴퓨터에서 신경망을 병렬로 구현하여 기존의 전용병렬컴퓨터에서 수행한 신경망의 병렬처리와 비슷한 성능을 발휘한다는 점에서 이 논문의 의의가 크다고 할 수 있다. 따라서 가상의 병렬 컴퓨터를 이용하여 신경망을 개발하는데 있어서, 비교적 시간이 많이 소요되는 학습시간을 줄임으로서 신경망 개발에 상당한 도움을 줄 수 있다고 본다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.49-56
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• 2007

무선 센서 네트워크는 전쟁장 탐색, 침입자 추적 그리고 고속 도로 감시 등과 같은 많은 응용분야가 있다. 이러한 응용분야는 사용자의 관심 대상이 되는 지역에서 발생 하는 사건 모니터링 하기 위하여 센서 노드로부터 감지된 데이터를 수집한다. 이러한 응용분야에서 가장 중요한 목적은 데이터의 원활한 수집이다. 라우팅 프로토콜에 의존하는 데이터 전달 베이스 스테이션에게 전달되지 않을 수도 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 우리는 센서 노드의 균등한 에너지 소비를 고려하여 데이터 전달 보장을 위한 유전자 알고리즘 기반의 라우팅 방법을 제안 한다. 제안하는 유전자 알고리즘은 전파 방해 지역, 데이터 전송에 필요한 에너지양 그리고 센서 노드의 평균 잔여 에너지를 고려한 효율적인 라우팅 경로를 탐색한다. 또한 유전자 알고리즘에서 사용하는 적합도는 함수는 퍼지 규칙이 적용되어 정리된다. 우리는 시뮬레이션을 통하여 제안된 방법을 기존의 LEACH와 계층적 PEGASIS에 대하여 비교 한다. 시뮬레이션 결과는 제안된 방법이 에너지의 효율적인 사용과 데이터 전송 성공률에 대한 효율성을 보여 준다.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권6호
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• pp.681-688
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• 2016

해상에서 새로운 디지털 데이터 교환 서비스를 제공하기 위해 기존 아날로그 통신용으로 사용하던 초단파 대역 일부를 디지털 통신용으로 전환하는 것을 2012년 세계 전파 회의에서 결의하였고, 국제 전기통신연합 무선통신섹터는 ITU-R M. 1842-1 표준을 통해 해상 디지털 데이터 통신 시스템의 기술 특성을 권고하였다. 수십 해리 정도의 제한적인 초단파 대역의 통신 거리를 극복하기 위해 애드혹 통신을 이용하여 육상국으로부터 멀리 떨어진 선박국에게도 디지털 데이터 교환 서비스를 제공할 수 있도록 선박 애드혹 네트워크 (SANET; Shipborne Ad-hoc Network)의 개념이 국제해사기구를 통해 소개되었다. 본 논문에서는 해상 초단파 대역 디지털 데이터 통신을 위해 개발된 ITU-R M. 1842-1 기반의 통신 시스템에 계층별로 SANET 프로토콜을 구현하고, 실해역에서 네트워크를 구축하여 채널 접속, 경로 설정, 데이터 송수신 등의 기능 들을 검증하였다. 구축된 SANET은 해상정보 수집 및 분석, 입출항 간소화에 활용할 수 있으며, e-navigation을 위한 해상 디지털 통신 인프라로 활용 가능할 것이다.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권1호
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• pp.58-65
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• 2016

위성 통신은 넓은 지역에 통신 서비스를 제공하는 광역 네트워크이다. 하지만, 위성 통신은 대역폭이 제한되고 매우 긴 전파 지연 시간과 높은 BER(Bit Error Rate)로 인해 위성 통신을 고려하지 않은 TCP의 성능이 저하 된다. 본 논문에서는 위성 통신에서의 TCP 성능을 향상시키기 위해 DVB-RCS(Digital Video Broadcasting-Return Channel via Satellite) 네트워크 환경을 고려한 cross-layer 기반 PEP(Performance Enhancing Proxy) 기술을 제안한다. 제안하는 프로토콜은 TCP와 링크 계층 간 위성 자원 할당 정보를 정보 교환을 통해 최적의 TCP CWND(Congestion Window)를 설정한다. 제안한 프로토콜의 성능 평가를 위해 리눅스 기반의 PEP 테스트 베드를 구현하였다. 성능 평가 결과 다양한 BER에서 제안한 프로토콜은 위성 자원 할당 정보를 이용하여 최적의 TCP CWND 크기를 설정하기 때문에 단일 및 다중 세션 환경에서 기존 TCP 보다 제안한 프로토콜이 더 좋은 성능을 보여준다는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.145-156
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• 2022

최근 ESG (Environmental, Social, and Governance)에 대한 관심이 고조되는 가운데 기업경영의 방향성이 주주의 이익 극대화에서 관련한 다양한 이해관계자들의 이익 극대화로 변화하고 있다. ESG 경영은 기업의 공급망 관리 분야에도 다양한 영향을 주고 있다. 본 연구의 목적은 ESG 경영관점에서 공급망 관리 분야의 이슈들과 과제들에 대해서 탐색하는 것이다. 국내 기사자료 3226편을 대상으로 네트워크 텍스트 분석과 토픽모델링 분석을 시행한 결과, '협력사', '지속가능', '동반성장' '탄소중립', '안전보건', 'Responsible Business Alliance', '공급망 실사법' 등이 주요 이슈인 것으로 파악하였다. 공급망에서의 ESG 노력은 개별기업의 노력만으로 이루어지는 것이 아니기 때문에 향후 연구에서는 복잡한 다계층 공급망에서 ESG 경영 전파를 하는데 어떠한 어려움과 이슈들이 있으며 이를 극복하기 위한 전략들은 무엇들이 있는지 분석할 필요가 있음을 본 연구를 통해 확인하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권1호
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• pp.46-57
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• 2022

본 논문에서는 딥러닝을 기반으로 입력영상의 옵티컬 플로우(optical flow)와 그래디언트(gradient)를 이용하여 종단간 행동인식이 가능한 다중영역 기반 방사성 GCN(MRGCN: Multi-region based Radial Graph Convolutional Network) 알고리즘에 대해 기술한다. 이 방법은 데이터 취득이 어렵고 계산이 복잡한 스켈레톤 정보를 사용하지 않기 때문에 카메라만을 주로 사용하는 일반 CCTV 환경에도 활용이 가능하다. MRGCN의 특징은 입력영상의 옵티컬플로우와 그래디언트를 방향성 히스토그램으로 표현한 후 계산량 축소를 위해 6개의 특징 벡터로 변환하여 사용한다는 것과 시공간 영역에서 인체의 움직임과 형상변화를 계층적으로 전파시키기 위해 새롭게 고안한 방사형 구조의 네트워크 모델을 사용한다는 것이다. 또 데이터 입력 영역을 서로 겹치도록 배치하여 각 노드 간에 공간적으로 단절이 없는 정보를 입력으로 사용한 것도 중요한 특징이다. 30가지의 행동에 대해 성능평가 실험을 수행한 결과 스켈레톤 데이터를 입력으로 사용한 기존의 GCN기반 행동인식과 동등한 84.78%의 Top-1 정확도를 얻을 수 있었다. 이 결과로부터 취득이 어려운 스켈레톤 정보를 사용하지 않는 MRGCN이 복잡한 행동인식이 필요한 실제 상황에서 더욱 실용적인 방법임을 알 수 있었다.

• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제18권1호
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• pp.97-110
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• 2012

19세기부터 현재까지 산업화된 국가들을 중심으로 출산율이 급락하고 있는 전세계적인 현상은 진화적인 관점에서 선뜻 이해하기 어렵다. 왜 자원이 더 풍부해진 현대에 들어서 사람들은 자식수를 자발적으로 줄이는가? 본 논문은 현대의 저출산 현상을 설명하는 다양한 진화적 접근들을 요약하고, 이를 토대로 우리 사회의 저출산 문제를 해결할 실마리를 얻고자 한다. 1) 현대의 극히 낮은 출산율은 수렵-채집 생활에 맞추어진 우리의 심리적 적응이 진화적으로 낯선 환경과 불협화음을 일으킴에 따른 부적응적인 부산물이라는 가설, 2) 사회적으로 성공한 사람들이 자녀를 적게 낳는 행동이 전파되거나, 가족 중심의 네트워크가 붕괴하여 출산의 중요성이 덜 강조됨에 따라 저출산이 야기되었다는 유전자-문화 공진화 가설, 그리고 3) 부모가 자녀에게 투자하는 양이 대단히 많이 요구되는 현대의 환경에서 극심한 저출산은 부모의 장기적인 적합도를 최대화하는 적응적인 형질이라는 가설을 차례대로 검토한다. 저출산에 대한 진화적 관점은 저소득층의 출산을 지원하는 정책보다는 모든 사회경제적 계층에서 자녀를 장차 경쟁력 있는 성인으로 키우기 위한 비용을 줄이는 정책을 추진하는 것이 더 효과적임을 시사한다.

• 지능정보연구
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• 제22권2호
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• pp.127-142
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• 2016

딥러닝은 인공신경망(neural network)이라는 인공지능분야의 모형이 발전된 형태로서, 계층구조로 이루어진 인공신경망의 내부계층(hidden layer)이 여러 단계로 이루어진 구조이다. 딥러닝에서의 주요 모형은 합성곱신경망(convolutional neural network), 순환신경망(recurrent neural network), 그리고 심층신뢰신경망(deep belief network)의 세가지라고 할 수 있다. 그 중에서 현재 흥미로운 연구가 많이 발표되어서 관심이 집중되고 있는 모형은 지도학습(supervised learning)모형인 처음 두 개의 모형이다. 따라서 본 논문에서는 지도학습모형의 가중치를 최적화하는 기본적인 방법인 오류역전파 알고리즘을 살펴본 뒤에 합성곱신경망과 순환신경망의 구조와 응용사례 등을 살펴보고자 한다. 본문에서 다루지 않은 모형인 심층신뢰신경망은 아직까지는 합성곱신경망 이나 순환신경망보다는 상대적으로 주목을 덜 받고 있다. 그러나 심층신뢰신경망은 CNN이나 RNN과는 달리 비지도학습(unsupervised learning)모형이며, 사람이나 동물은 관찰을 통해서 스스로 학습한다는 점에서 궁극적으로는 비지도학습모형이 더 많이 연구되어야 할 주제가 될 것이다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 1999년도 춘계공동학술대회: 지식경영과 지식공학
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• pp.85-94
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• 1999

지식경영을 효과적으로 수행하기 위해서 기업은 지식경영을 구성하고 있는 요소를 정확히 이해할 필요가 있고, 이러한 중요 요소에 따라 투자가 이루어져야 한다. 본 연구는 지식경영의 중요 요소들을 제시함으로써, 앞으로 지식경영을 계획하고 있는 기업이 효과적으로 지식경영을 추진할 수 있는 활동 지침 및 투자 방향을 제시하고자 한다. 이를 위해, 본 연구에서는 각종 국내외 지식경영 관련 문헌에서 논의된 사항을 중심으로, 지식경영을 구성하는 30개의 중요요소를 추출하고, 분석계층도(AHP)를 이용하여 지식경영을 달성하기 위한 요소들을 위계적 구조로 정리하고, 최종단계에서 238개의 지식경영 구현의 평가기준을 마련하였다. 또한 실제로 지식경영 구현 요소들의 상대적 중요성을 파악하기 위해, 먼저 국내에서 지식경영을 추진하고 있거나 관심을 보이고 있는 48개 기업의 담당자 및 관련 부서원을 대상으로 설문조사를 실시하였고, 동시에 지식경영을 실제로 수행하고 있는 13개 기업의 담당자를 대상으로 각 기업에서 추진하고 있는 지식경영의 현황 파악을 위해 지식경영 실천의 평가기준에 대한 설문을 실시하였다. 이 두 가지 설문 조사 결과를 종합해 볼 때, 기업에서는 지식경영 구현 요소 중에서 인프라 내의 프로세스와 프로세스를 구성하는 지식의 활용과 전파 등이 중요하다고 인식하고 있는 반면, 실제로는 인프라 내의 정보기술과 프로세스를 구성하는 다른 한 축인 지식의 창출과 축적 면에 투자가 이루어진 것으로 나타났다. 이 외에도 지식화, 성과와 가치의 연계 그리고 지식의 가시화 등의 요소들은 상대적 중요도 인식과는 반대로 지식경영 추진에 있어 외면당하고 있는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구는 지식 경영의 이러한 불균형을 시정할 수 있는 방향으로 앞으로의 투자가 수행되어야 할 것을 제안하고 있다. 산업의 밀도를 비재무적 지표변수로 산정하여 로지스틱회귀 분석과 인공신경망 기법으로 검증하였다. 로지스틱회귀분석 결과에서는 재무적 지표변수 모형의 전체적 예측적중률이 87.50%인 반면에 재무/비재무적 지표모형은 90.18%로서 비재무적 지표변수 사용에 대한 개선의 효과가 나타났다. 표본기업들을 훈련과 시험용으로 구분하여 분석한 결과는 전체적으로 재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적 중률을 나타내었다.(ⅱ) managemental and strategical learning to give information necessary to improve the making. program and policy decision making, The objectives of the study are to develop the methodology of modeling the socioeconomic evaluation, and build up the practical socioeconomic evaluation model of the HAN projects including scientific and technological effects. Since the HAN projects consists of 18 subprograms, it is difficult In evaluate all the subprograms