원전 방화지역의 화재리스크는 존모델 또는 필드모델을 사용하지만 화재 시나리오 또는 현상의 고찰 없이 사용되어온 측면이 있다. 한편 PIRT 기법은 전산코드의 적합성을 평가하고 최신기술과 입력자료의 타당성을 분석하여 우선순위 등급을 선정한다. 따라서 PIRT 기법을 화재모델링 분석에 적용할 경우 화재모델링 분석방법의 개선과 결과 값의 신뢰성을 높일 수 있는 기술로 활용할 수 있다.
이해관계자 요구와 지속가능금융 성장에 따라 ESG경영과 이를 반영한 ESG평가 대응이 중요해지고 있다. 중소기업 또한 공급망 관리와 금융거래에 영향을 주는 ESG평가 규범화 흐름에 대비해야 한다. 그러나 중소기업은 생존에 우선 집중할 수밖에 없어 ESG경영 도입에 제약이 따른다. 또한 중소기업의 ESG경영 당위성에 대한 연구가 부족하고 ESG 평가체계 및 평가등급의 변동성 또한 높아지고 있다. 이에 따라 선행연구 고찰과 함께 ESG 평가동향 및 실무지침서의 비판적 검토가 필요하다. 탐색적 연구 결과, 중소기업은 실행전략 차원에서 생존기반이 담보되는 여건 하에 ESG경영을 도입하고 ESG창업에 특화하는 노력이 필요하다. 또한 조직적 학습과 소프트웨어 관리로 ESG평가에 유리한 정보 축적과 함께 다양한 평가결과의 전략적 활용에 중점을 둘 필요가 있다. 본 연구의 시사점은 중소기업의 ESG평가에 있어 중소기업에 대한 분류기준과 ESG 평가등급과 장기 생존률과의 관계 연구 등 다양한 연구가 필요하다는 점이다. 정부정책 차원에서도 생존 가능성과 함께 업종과 규모별로 상이한 수준의 ESG경영 도입 및 ESG평가가 이루어지도록 중소기업 전용 ESG 평가제도의 검토가 필요한 시점이다.
본 연구에서는 도로 포장 유지관리에 필요한 핵심정보를 생산해 낼 수 있는 저비용·고효율 포장상태 모니터링 기술을 개발하고자 하였다. 특히 시각정보와 고가 센서에 의존하는 기존 장비의 단점을 보완하기 위해 소음과 인공지능 기반의 포장상태등급 평가시스템을 고안하였다. 시스템 개발을 위한 아이디어 정립부터 기능 정의, 정보흐름 및 아키텍쳐 설계 과정을 거쳤으며, 생산된 프로토타입에 대한 성능 검증과 활용 전주기에 대한 실증 평가를 수행하였다. 그 결과, 높은 수준의 인공지능 평가 신뢰도가 확보되었으며, 하드웨어와 소프트웨어적 요소 외에도 시스템 활용에 관한 짜임새 있는 가이드라인이 개발되었다. 또한 현장평가 과정을 통해 비전문가도 쉽고 빠른 조사와 분석이 가능하고, 직관적인 시각적 정보 제공을 통해 관리자의 업무 지원이 가능함도 확인하였다. 반면에 학습에 고려되지 않은 외부 조건에 대한 선행 판별 기술, 시스템 간소화, 가변 주행속도 대응 기술 등 기술의 완성도 제고도 필요함을 알 수 있었다. 본 연구를 시작으로 1960년대 이후 반세기 이상 지속되어온 포장상태 모니터링 기술의 새로운 패러다임이 제시되길 기대한다.
한국기업에는 한국특유의 기업집단 형태인 재벌기업집단이 있고 그 영향도 매우 크다. 재벌의 경제에 미치는 영향도 매우 커서 이에 따른 경제정책도 많은 변화가 있어 왔다. Propping은 지배주주가 일방적 이익을 위해 계열사의 소수주주의 부를 착취하는 tunneling의 개념과는 달리 재벌기업집단의 전체이익을 위해 재벌기업내의 자원을 공유하며 상호 지원과 위험의 공유할 수 있다는 개념이다. 재벌계열기업 간 propping을 분석하는 것은 그룹내의 여러가지 중요문제를 풀고 재벌에 대한 규제정책에 대한 중요한 핵심을 주는 결정적 키가 될 수 있다. 본 논문의 사건연구결과를 보면 신용등급변경 전후의 누적초과수익률(CAR)은 신용등급이 상향 조정되었우 때에 유의한 주가반응이 없었으나 하향변경의 경우 재벌, 비재벌 모두 유의한 음의 반응을 보였고 특히, 하향변경의 경우 재벌그룹에 속한 기업군이 상대적으로 평균적 초과수익률의 하락 정도가 매우 낮음을 보여주고 있어서 재벌집단기업의 propping 현상이 존재한다는 것을 입증하고 있다. 2002년 실시한 상호출자제한제도를 전후한 다중회귀분석에서도 상호출자제한제도 이후 신용등급 하향조정시 propping 효과를 크게 감소시킨 것으로 나타나 재벌기업에 대한 규제정책과 propping효과와 매우 관계가 깊은 것으로 분석되었다.
자율운항선박을 IMO 자율화등급 3단계 이상으로 운용하기 위해서는 내·외부 통신시스템의 사이버보안뿐만 아니라 실시간으로 데이터를 교환하는 데이터 및 시스템 사이버안전에 대한 고려가 필수적으로 요구된다. 본 연구에서는 자율운항선박 사이버안전체계 구축방안에 대해서 살펴본다. 자율운항선박 사이버안전체계 구축을 위해서는 선박 내 사이버위협을 실시간으로 탐지하고 영향을 모니터링하는 통합 보안 시스템 구축이 필요하며, 선박 사이버안전 설계 타당성을 검증하는 사이버리스크평가 기술, 사이버안전체계를 검증하기 위한 CVE(Common Vulnerabilities Enumeration)기반 취약성 진단 및 침투테스트 기술, V-Model을 활용한 통합 소프트웨어 품질인증 기술, ISO 25024 기반 데이터 무결성 검증 기술 적용이 필요하다.
본 연구에서는 세굴에 의한 교량기초의 위험도를 평가하고 효율적인 방재 대책수립을 위해 국내 세굴 특성을 고려한 교량 세굴 유지관리 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 GIS 기반 프로그램으로서 교량세굴 자료의 저장, 검색 및 출력이 가능하며, 크게 교량세굴 위험도에 따른 우선순위의 결정 및 유지관리 시스템의 두 부분으로 나뉜다. 교량에 대한 기존의 간단한 자료를 이용하여 초기 분류과정을 거쳐 현장 상세조사 우선순위가 결정되며, 이에 따라 현장 상세조사와 세굴 해석을 실시하여 교량세굴 위험도 등급을 결정한다. 위험도 등급은 예상 세굴심과 그에 따른 기초의 지지력 변화, 기초의 종류 및 근입깊이, 현재의 세굴 진행상태 등을 고려하여 모두 6등급으로 나뉘며 그 결과는 화면상에 표시되고 모든 자료는 데이터베이스 시스템에 저장되어 관리된다.
ICEC는 경력, 학력, 자격 등 건설기술인의 역량을 정량화하여 종합한 뒤 해당점수에 따라 건설기술인에게 특급, 고급, 중급, 초급 등 4가지 기술등급을 차등 부여함으로써 기술 인력의 효율적 관리 및 적재적소로의 배치를 목적으로 도입된 제도이다. 하지만 시행 7년 차에 접어든 2020년 현재, ICEC는 본래의 도입취지와는 달리 인력배치기준, 역량지수 배점기준 및 기술등급 구분 등에 있어 많은 문제점들이 나타나고 있다. 이에 본 연구는 현행 건설기술인 역량지수(ICEC)에 기반 한 기술인력의 운영 및 평가체계의 문제점을 도출하고 건설기술인의 역량에 비례하는 경력지수를 제시함으로써 역량평가 개선모델인 I2CEC를 개발하였다. 그 결과, 초급 인정을 위한 최소 역량지수를 낮춰 건설사업관리 기술인력의 신규진입이 가능하며, 건설기술인의 실제 역량에 부합하는 경력지수 산정이 가능하다. 본 연구는 국내 건설업의 경쟁력 제고를 위한 효율적인 인력양성 및 경력관리 시스템 구축에 기여할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 기능장 등급의 자격검정시 산업현장의 직무수행 능력을 평가하기 적합한 검정방법을 마련하는데 목적으로 대표적인 4개 종목을 선정하여 기능장 검정방법들로 모의평가하여 검정방법 개선 방안을 제시하였다. 그 결과 2차 실기시험방법과 3차 면접으로 하는 1안을 단일안으로 선정하였고, 이에 따른 영향성을 분석하여 그 결과를 제시하였다. 본 연구결과를 토대로 면접을 추가하여 3차 면접의 단일안의 결과를 얻었지만 사회적인 기능장의 사회적 법적 위상 제고는 반듯이 고려해야 할 것이다.
절개면의 안정도 평가와 더불어 낙석으로 인한 안전사고를 방지하기 위한 적절한 투자와 대책 마련은 도로의 신설과 유지 차원에서 실시되어야 한다. 절개면의 안정도를 정량적으로 파악하여 위험등급을 분류하는 것은 현실적으로 많은 어려움이 뒤따른다. 이는 절개면 안정도 평가시 조사인자의 선정에서 전문기술자의 주관적인 판단 차이로 인하여 발생되는 경우가 적지 않다. 본 연구에서는 절개면의 안정도 평가법 개발을 위하여 절개면의 조사인자를 설정하고 설정된 인자를 5점 척도법을 이용한 퍼지 이론으로 안정도를 평가하는 기법을 개발하였다. 또한, 정량화 값만으로 평가된 절개면 안정도에 따른 대책공법의 설정은 현장성과 적용성에서 문제가 발생할 가능성이 많다. 본 연구에서는 현장의 여건을 최대한으로 고려하여 도로 관리자뿐만 아니라 지반 전문가가 대책공법을 선정할 수 있는 기법을 개발하였다. 개발된 평가법과 시스템은 효율적인 정보관리화가 이루어지도록 전산시스템화 되어 있으며 도로절개면 유지관리시스템에 병합하여 운영하도록 되어 있다.
최근 IT 기술의 발전과 더불어 금융 시장에서의 불확실성이 증대되는 상황에서 기업 신용등급 평가의 중요성을 인식하고, 이를 개선하기 위한 새로운 접근 방식으로 딥러닝 모델인 TabNet을 제안한다. 이에 본 연구에서는 TabNet을 활용하여 기업 신용등급을 예측하고, 이의 예측 성능을 기존 머신러닝 방법론과 상세하게 비교한다. 한국의 주요 증권시장에 상장된 기업들의 재무 데이터를 기반으로 TabNet 알고리즘을 적용하여 신용등급 예측 모델을 구축하고, 다양한 머신러닝 모델과의 성능을 비교 분석하였다. 실험 결과, TabNet 모델은 Precision 0.884, F1이 0.895로 기존의 머신러닝 모델들보다 우수한 성능을 보였으며, 고위험 기업을 저위험 기업으로 잘못 분류하는 경우가 다른 머신러닝 모델보다 적어 TabNet의 우수성을 확인하였다. 이는 TabNet이 기업 신용등급 예측에 있어 효과적인 도구로 활용될 수 있으며, 금융기관의 신용 위험 관리 및 의사 결정 과정을 지원할 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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