• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 1996년도 춘계학술대회
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• pp.1-3
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• 1996

시뮬레이션 기법을 이용한 시스템의 분석에 있어서 실험의 자동화는 현재 많은 연구와 개발이 진행 중인 분야이다. 컴퓨터와 정보통신 시스템에 대한 시뮬레이션의 예를 들어 보면, 수많은 모델을 대한 시뮬레이션을 수행할 경우 자동화된 실험의 제어가 요구되고 있다. 시뮬레이션 수행회수, 수행길이, 데이터 수집방법 등과 관련하여 시뮬레이션 실험방법이 자동화가 되지 않으면, 시뮬레이션 실험에 필요한 시간과 인적 자원이 상당히 커지게 되며 출력데이터에 대한 분석에 있어서도 어려움이 따르게 된다. 시뮬레이션 실험방법을 자동화하면서 효율적인 시뮬레이션 출력분석을 위해서는 시뮬레이션을 수행하는 경우에 항상 발생하는 초기편의 (initial bias)를 제거하는 문제가 선결되어야 한다. 시뮬레이션 출력분석에 사용되는 데이터들이 초기편의를 반영하지 않는 안정상태에서 수집된 것이어야만 실제 시스템에 대한 올바른 해석이 가능하다. 실제로 시뮬레이션 출력분석과 관련하여 가장 중요하면서도 어려운 문제는 시뮬레이션의 출력데이터가 이루는 추계적 과정 (stochastic process)의 안정상태 평균과 이 평균에 대한 신뢰구간(confidence interval: c. i.)을 구하는 것이다. 한 신뢰구간에 포함되어 있는 정보는 의사결정자에게 얼마나 정확하게 평균을 추정할 구 있는지 알려 준다. 그러나, 신뢰구간을 구성하는 일은 하나의 시뮬레이션으로부터 얻어진 출력데이터가 일반적으로 비정체상태(nonstationary)이고 자동상관(autocorrelated)되어 있기 때문에, 전통적인 통계적인 기법을 직접적으로 이용할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 시뮬레이션 출력데이터 분석기법이 사용된다.본 논문에서는 초기편의를 제거하기 위해서 필요한 출력데이터의 제거시점을 찾는 새로운 기법으로, 유클리드 거리(Euclidean distance: ED)를 이용한 방법과 현재 패턴 분류(pattern classification) 문제에 널리 사용 중인 역전파 신경망(backpropagation neural networks: BNN) 알고리듬을 이용하는 방법을 제시한다. 이 기법들은 대다수의 기존의 기법과는 달리 시험수행(pilot run)이 필요 없으며, 시뮬레이션의 단일수행(single run) 중에 제거시점을 결정할 수 있다. 제거시점과 관련된 기존 연구는 다음과 같다. 콘웨이방법은 현재의 데이터가 이후 데이터의 최대값이나 최소값이 아니면 이 데이터를 제거시점으로 결정하는데, 알고기듬 구조상 온라인으로 제거시점 결정이 불가능하다. 콘웨이방법이 알고리듬의 성격상 온라인이 불가능한 반면, 수정콘웨이방법 (Modified Conway Rule: MCR)은 현재의 데이터가 이전 데이터와 비교했을 때 최대값이나 최소값이 아닌 경우 현재의 데이터를 제거시점으로 결정하기 때문에 온라인이 가능하다. 평균교차방법(Crossings-of-the-Mean Rule: CMR)은 누적평균을 이용하면서 이 평균을 중심으로 관측치가 위에서 아래로, 또는 아래서 위로 교차하는 회수로 결정한다. 이 기법을 사용하려면 교차회수를 결정해야 하는데, 일반적으로 결정된 교차회수가 시스템에 상관없이 일반적으로 적용가능하지 않다는 문제점이 있다. 누적평균방법(Cumulative-Mean Rule: CMR2)은 여러 번의 시험수행을 통해서 얻어진 출력데이터에 대한 총누적평균(grand cumulative mean)을 그래프로 그린 다음, 안정상태인 점을 육안으로 결정한다. 이 방법은 여러 번의 시뮬레이션을 수행에서 얻어진 데이터들의 평균들에 대한 누적평균을 사용하기 매문에 온라인 제거시점 결정이 불가능하며, 작업자가 그래프를 보고 임의로 결정해야 하는 단점이 있다. Welch방법(Welch's Method: WM)은 브라운 브리지(Brownian bridge) 통계량()을 사용하는데, n이 무한에 가까워질 때, 이 브라운 브리지 분포(Brownian bridge distribution)에 수렴하는 성질을 이용한다. 시뮬레이션 출력데이터를 가지고 배치를 구성한 후 하나의 배치를 표본으로 사용한다. 이 기법은 알고리듬이 복잡하고, 값을 추정해야 하는 단점이 있다. Law-Kelton방법(Law-Kelton's Method: LKM)은 회귀 (regression)이론에 기초하는데, 시뮬레이션이 종료된 후 누적평균데이터에 대해서 회귀직선을 적합(fitting)시킨다. 회귀직선의 기울기가 0이라는 귀무가설이 채택되면 그 시점을 제거시점으로 결정한다. 일단 시뮬레이션이 종료된 다음, 데이터가 모아진 순서의 반대 순서로 데이터를 이용하기 때문에 온라인이 불가능하다. Welch절차(Welch's Procedure: WP)는 5회이상의 시뮬레이션수행을 통해 수집한 데이터의 이동평균을 이용해서 시각적으로 제거시점을 결정해야 하며, 반복제거방법을 사용해야 하기 때문에 온라인 제거시점의 결정이 불가능하다. 또한, 한번에 이동할 데이터의 크기(window size)를 결정해야 한다. 지금까지 알아 본 것처럼, 기존의 방법들은 시뮬레이션의 단일 수행 중의 온라인 제거시점 결정의 관점에서는 미약한 면이 있다. 또한, 현재의 시뮬레이션 상용소프트웨어는 작업자로 하여금 제거시점을 임의로 결정하도록 하기 때문에, 실험중인 시스템에 대해서 정확하고도 정량적으로 제거시점을 결정할 수 없게 되어 있다. 사용자가 임의로 제거시점을 결정하게 되면, 초기편의 문제를 효과적으로 해결하기 어려울 뿐만 아니라, 필요 이상으로 너무 많은 양을 제거하거나 초기편의를 해결하지 못할 만큼 너무 적은 양을 제거할 가능성이 커지게 된다. 또한, 기존의 방법들의 대부분은 제거시점을 찾기 위해서 시험수행이 필요하다. 즉, 안정상태 시점만을 찾기 위한 시뮬레이션 수행이 필요하며, 이렇게 사용된 시뮬레이션은 출력분석에 사용되지 않기 때문에 시간적인 손실이 크게 된다.

• 디자인학연구
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• 제18권3호
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• pp.85-94
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• 2005

최근 대부분의 제품 디자이너들이 3차원 CAD 시스템을 필수적인 디자인 도구로서 활용하고 있고 이를 기반으로 많은 신제품들이 동시공학적 프로세스로 개발되고 있다. 그런데 초심 디자이너들이 3차원 CAD시스템을 사용하며 겪는 어려움 중 하나는 스크린을 통해 모델링한 오브젝트의 실체적 느낌을 정확히 판단하기 어렵다는 것이다. 이러한 '실체성 결여'의 문제는 3차원 CAD시스템에서의 모델링 작업이 가상공간 안에서만 이루어지기 때문에 촉각적 상호작용이 부재하고 현실공간에 대한 맥락정보가 결여되어 있는 것이 그 원인이라고 착 수 있다. 문제해결을 위해 본 연구에서는 증강현실기술을 활용하여 3차원 CAD 모델링 오브젝트를 현실공간에 정합시킴으로서 제품디자인에서 상호작용적인 정량구조 시뮬레이션의 가능성을 탐색하고자 하였다. 본 연구는 우선 증강현실 기반 정량구조 시뮬레이션 시스템을 구축하고 그 속에서 인간이 가상 오브젝트의 크기를 얼마나 정확하게 인지하고 조정할 수 있는지 실험하였다. 실험 결과 상대오차 1.3%이내(상대표준편차 5.3%이내)로서 상당히 정확하고 정밀한 크기 인지와 조정이 가능한 것으로 나타났다. 실험조건에 따라서는 주변참조물이 풍부한 경우 오브젝트에 대한 크기인지가 용이하고 HDM보다는 LCD 패널을 사용할 경우 더욱 정확한 크기 조정이 가능한 것으로 나타났다. 연구를 통해 제안한 증강현실 기반 정량구조 시뮬레이션시스템의 응용가능성을 탐색하기 위해 홈 서비스 로봇의 외관에 대해 사용자의 선호경향을 파악하는데 적용해 보았다. 아직 홈 서비스 로봇에 대한 전형적 이미지가 미비해서인지 외관특성에 대한 실험참가자의 선호경향에는 큰 편차가 보였고 군집분석을 통해 몇 그룹으로 세분화할 수 있었다. 그러나 팔이라는 조형요소의 유무에 따라 민감한 반응을 보인 점과 인체와 같이 신장과 팔길이 사이에 강한 상관성이 존재하는 것은 흥미로운 발견이었다. 프로세스를 제안하고자 한다.0 이용과 복제제한에 관한 주기(terms governing use and reproduction notes), 541 직접적 출처주기(immediate source of acquisition note), 545 행정연혁/개인이력주기(biographical or historical note), 581 출판주기(publication note), 850 소장처(holding institution) 데이터필드의 식별기호를 재구성, 추가하였다.근방법과 컨조인트 분석)의 조화를 이룰 수 있는 이론적 기초가 될 수 있다. 즉, 제품디자인의 결정요인 분석결과는 QFD의 접근방법에, 제품 디자인 파급효과 분석결과는 컨조인트 분석에 각각 보완적 기여를 할 수 있다. 이와 동시에, 실증적 분석결과는 Ettlie(1997)의 디자인 통합(DI) 이론에 대한 실증적 기반을 제공할 수 있다. 마지막으로, 성공적인 디자인 경영(DM)을 위해서는 최고 경영자의 지원뿐만 아니라 부처 간 의사소통의 장애요인을 제거하고 CFT(cross-functional team)를 운영함으로써 동시적 엔지니어링(CE) 및 제품 및 공정 디자인의 개발이 제품 개발의 속도를 가속화하고 디자인 품질을 높이며 시장 성공을 보증할 수 있도록 해야 한다.임과 채팅은 긍정적인 상호관련을 가진 것으로 나타난 반면 전자메일 서비스 이용은 성적 만족과 부정적인 상호관련을 가진 것으로 분석되었다. 이는 대학생들이 지루하게 느끼거나 외로움을 느낄 때 전자메일을 주로 이용하지만 성적 만족을 위해 전자메일을 이용하지 않고 있다는 사실을 보여주는 것이다. (3) 인터넷 이용 이후 다른 미디어와 면대면 커뮤니케이션과의 관계 인터넷을 이용한 후 응답자들의 전통적인 미디어(텔레비전, 라디오, 신문, 잡지, 편지, 전화) 이용이 감소되었으며 친구, 가족, 이성친구와의 면대면 커뮤니케이션 역시 감소된

• Radiation Oncology Journal
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• 제16권1호
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• pp.71-79
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• 1998

목적 : 비 상업용 3차원 컴퓨터치료계획시스템인 Plunc의 구축 사례를 소개하고 이의 임상적용 가능성에 대하여 검증하고자 한다. 대상 및 방법 : 미국 North Carolina 대학에서 개발된 3차원 치료계획시스템인 Plunc의 소스코드를 제공받아, PC용 Unix인 Linux 환경의 Pentium Pro 200MHz(128MB RAM, Millennium VGA)에서 설치하였다. 본과의 6MV 광자선(Siemens MXE 6740)에 대한 출력인자, 최대산란비, 최대산란인자, 쐐기의 모양 및 감쇄인자 등의 빔데이터를 입력한 후, 일반적인 치료조건인 loom 깊이의 회전중심점에서의 심부선량백분율, 선량측면도, oblique 입사빔 및 공기간격 하에서의 선량계산 결과를 물팬톰에서의 측정치와 비교, 분석하였다. 결과 : Plunc는 원래 CT 영상데이터를 이용한 모의치료기로써 개발되어, 빔 설계가 매우 편리하도록 사용자 인터페이스가 구성되어 있으며, BEV, DRR 및 영상합성 등의 기능을 갖추고 있다. 선량계산은 10초 정도가 소요되는 3차원 선량분포나 선량체적히스토그람을 제외하고는 거의 실시간으로 실행되었다. Plunc에 의한 선량 계산 값을 측정값과 비교한 결과, 심부선량백분율의 경우, 선량증가영역을 제외하고는 $1\%$이내에서 일치하였다. 또한, 선량측면도의 경우, $5\%$가량의 선량감소를 나타내는 치료영역 크기 밖의 저선량 영역을 제외하고는 $2\%$ 이내에서 일치하였다. Oblique 입사 빔의 경우, 빔 중심축을 포함하는 평면상의 선량분포가 선량이 $30\%$ 이하인 영역을 제외하고는 비교적 잘 일치하였다. 공기간격을 통과한 빔에 대한 선량측면도의 비교 결과, 중심 축에서의 선량 값에 대해 $5\%$의 오차를 보였다. 결론 : Plunc의 광자선량계산의 정밀도는 일반적인 치료조건하에서 약 $2-5\%$ 내외의 오차로써, 측정치에 대한 보정에 근거한 알고리즘을 사용하는 일반 치료계획시스템과 비슷한 수준이라 사료된다. 현재로서는 전자선에 대한 선량계산이 불가능하기 때문에 완전한 형태의 치료계획시스템이 되기 위해서는 향후, 전자선에 대한 계산모듈의 개발과 광자선 선량계산 또한 보다 정밀한 선량계산이 가능한 컨벌루션 방법과 같은 3차원 선량계산모듈의 개발도 필요하다. Plunc는 상업용 3차원 치료계획 시스템의 사용이 현실적으로 어려운 여건의 병원에서 2차원 치료계획시스템과 상호 보완적으로 사용한다면 2차원 치료계획시스템이 갖는 많은 제약을 극복할 수 있을 것으로 사료된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_2호
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• pp.1245-1257
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• 2021

세계 최초의 정지궤도 해색관측 위성인 GOCI의 임무를 승계한 천리안위성 2B호의 해양탑재체인 GOCI-II가 2020년 2월 발사되어 같은 해 10월부터 정규 운영되고 있다. 한국해양과학기술원은 실시간 수신한 GOCI-II 원시자료를 Level 1B와 26종 Level 2 산출물로 처리하며, 이 자료들은 국립해양조사원을 통해 서비스된다. 이 논문에서는 정규 운영 1년차의 위성자료 운영 현황을 소개하고, 향후 개선 방향을 제시하고자 하였다. GOCI-II의 기본 해색 산출물인 엽록소 농도, 총 부유물질 농도, 용존유기물 농도 산출물은 OC4, YOC 알고리즘으로 처리 중이며, 그 수식 및 프로세스에 대해 상세 기술하였다. GOCI-II에서 새롭게 추가된 전구 관측은 궤도상 시험운영기간 동안 태양천정각과 sun glint만 고려하여 관측 스케줄이 수립되었으나, 양질의 Level 2 산출물 생산을 위해 조건을 세분화하고 위성 천정각을 추가 고려하여 개선하였다. 그 결과 'Best Ocean'을 만족하는 슬롯의 개수가 15에서 78개로 대폭 증가하고, 'Bad Ocean'에 해당하는 슬롯이 55개에서 13개로 크게 감소하였다. GOCI-II의 산출물의 품질관리를 위해서 유럽우주국에서 정의하는 요구사항을 기반으로 GOCI-II 검보정 요구사항을 제시하였다. 그리고 GOCI 검보정 사이트를 기반으로 하되, 향상된 위성 스펙을 고려하여 지역 관측 검보정을 위한 추가 고정점 검보정 사이트 후보지를 제시하였다. 전구관측 자료의 품질관리는 국내외 해양인프라를 구축하고 있는 한국해양과학기술원의 연구선과 해외 기지를 활용하되, 국외 해역의 현장관측 자료 획득을 위해서는 GOCI-II 국제 검보정 네트워크 구축이 필요할 것으로 판단된다. 이러한 결과는 위성자료 사용자들의 산출물 처리에 대한 이해를 높이고, 향후 위성자료 품질관리 업무 수행 상세계획 수립에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 지식경영연구
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• 제22권3호
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• pp.273-293
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• 2021

팬데믹(Pandemic)으로 인해 온라인 시장의 규모가 급속하게 커졌다. 일상에서의 비대면화는그동안 기술수용에 늦은 소비자마저 온라인구매의 편리함을 경험하게 하는 계기가 되었고, 이들은 팬데믹 이후에도 온라인구매의 이점을 선호하게 될 것이다. 하지만 이러한 변화의 시기에 소비자가 취할 수 있는 제품 정보는 편평한 디스플레이상의 시각적 정보만으로 축소되었다. 회사들은 차별적이고 경쟁력 있는 정보를 제공하기 위해 AR/VR, Streaming 기술 등을 도입하고 있지만, 정직한 사용자들이 남긴 리뷰는 회사가 제공하는 잘 가공된 정보만큼 소비자에게 강력하게 인식되고, 회사의 상품개발과 마케팅 및 판매 전략을 위한 인사이트를 얻을 수 있다는 점에서 중요하게 인식될 필요가 있다. 그렇다면 소비자의 입장에서, 구매 의사결정 전에 참고하는 리뷰의 평점이 크게 어긋난다면, 소비자들은 어떻게 리뷰정보를 처리할까? 수렴되지 않은 평점은 늘 신뢰할 수 없고 가치 없는 것일까? 본 연구에서는 소비자의 개인 성향으로 볼 수 있는 조절초점 성향이 어떻게 사고방식을 지배하여 수렴되지 않은 정보를 수용하고 처리하는지 보이고자 하였다. 실험은 화장품을 대상으로 제품 리뷰 평점의 분산(높음 vs 낮음)이 소비자의 조절초점(예방초점 vs. 향상초점)에 따라 제품 태도에 어떤 영향을 미치는지 2x2 연구로 설계하였다. 연구결과, 예방초점의 소비자는 분산이 작을 때 높은 제품 태도를 보이지만, 향상초점의 소비자는 분산이 클 때 높은 제품 태도를 보인다는 것을 발견하였다. 이와 같은 연구로, 본 논문은 동일한 평균값의 평가점수를 가진 제품이라도 후기의 분산 값에 따라 소비자의 조절초점 성향이 영향을 미쳐 제품 태도가 달라진다는 것을 설명할 수 있다. 본 논문은 평점이 수렴되지 않는 정보에 대한 소비자의 정보처리의 메커니즘을 밝힌 이론적 공헌이 있으며, 실무적으로 기업은 리뷰가 축적됨에 따라 개인화되고 최적화된 상품 정보를 제공하는 등 빅데이터를 바탕으로 지식경영을 응용한 고객경험설계가 가능함을 시사한다.

• 한국과학예술포럼
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• 제37권1호
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• pp.87-97
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• 2019

본 연구는 최근 몇 년간 빠르게 성장하는 국제간의 의료관광 및 외국인 환자 유치의 추세에 따라 국내 의료현황을 파악하고자 하는 것에서 시작하였다. 그 중, 국내 수도인 서울에 이어 외국인 환자 유치율 2위를 차지하고 있는 부산의 경우, 지난 8년간, 외국인 환자가 426%가량 증가하는 등 상당한 활성화가 되어있으며, 해상을 통해 입국한 러시아 환자 등의 다국적인 구성이 특징이다. 또한 부산권인 경남지역 중 김해와 창원은 외국인 거주자 수로 경남 도내 1위, 2위를 차지하고 있으며 다양한 외국인노동자들이 거주하고 있다. 종합병원과 같은 의료기관에서는 병원 내 길 찾기가 용이하여야 한다. 또한, 한국어, 영어, 중국어, 혹은 러시아어가 포함된 다양한 언어의 정보를 하나의 매개체 안에 전달해야 하는 공간이다. 이를 바탕으로 본 연구에서는 우리나라 언어에 미숙한 외국인들이 병원을 방문하였을 때 제시된 사인시스템에서 인지를 함에 있어서 쉽게 이해할 수 있도록 도와주는 융합적인 정보 전달을 목적으로 한다. 따라서 본 논문은 국내 제 2의 도시인 부산광역시 소재 대학병원 의료기관 6곳(A, B, C, D, E, F)과 부산권이면서 외국인 거주 비율이 높은 경상남도 김해시 의료기관(G, H), 창원시 대학병원 의료기관(R, J)등 총 10곳을 대상으로 사인시스템(유도사인, 안내사인, 실간판)의 현황을 파악하고 현재 적용되고 있는 다중언어 표기 실태 조사를 이행하였다. 연구결과 및 내용은 다음과 같다. 첫째, 사인시스템 디자인을 분석한 결과는 대체적으로 어두운 회색 및 채도가 높은 파란색 혹은 흰색의 바탕색을 적용한 후 서체는 무채색의 고딕체를 사용, 화살표 및 픽토그램으로 포인트 효과를 주어 일반적인 병원 사인시스템 디자인을 도입하고 있는 것으로 파악되었다. 둘째, 다중언어 실태의 결과는 주로 한국어, 영어와 같이 2가지의 언어만을 사인시스템에 도입하고 있는 곳과 지리적인 위치에 따라 한국어, 영어, 중국어, 러시아어와 같은 4가지의 언어를 적용시킨 곳도 조사되었다. 그러나 대부분의 의료기관은 현재 2가지의 언어(한국어, 영어)만이 적용되어져 있는 상황에 따라 영어권 나라가 아닌 타 국가의 외국인 환자들에게는 언어적인 측면에서 다소 불편한 점이 초래될 수 있다고 판단되었다. 이러한 연구결과를 바탕으로 추후에는 병원 사인시스템 다중언어 사용에서 외국인 사용자 뿐만 아니라 내국인들도 고려한 디자인을 제안하는 연구가 필요하다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제54권3호
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• pp.4-23
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• 2021

본고는 시대를 관통하는 기형의 보편성을 가진 족집게의 쓰임과 사용 문화를 알아보고, 족집게의 유형을 살펴보고자 하였다. II장에서는 족집게에 관한 용어를 정리하고, 족집게의 쓰임을 당대의 사회문화, 정치와 관련하여 두 가지 경우로 보았다. 첫 번째는 미용 및 자기관리의 목적으로 족집게를 사용한 경우이다. 눈썹과 코털을 정리하는 미용 용도로 사용하였고, 남성들이 사회적 지위와 권력을 유지하고자 흰털을 뽑는 용도로 사용되었다. 두 번째는 응급 처지 의료보조기구로 족집게를 사용한 경우이다. III장에서는 고려, 조선시대 족집게를 유형별로 분류하였다. 족집게는 크게 기본형과 복합형으로 구분된다. 기본형은 삼국시대부터 현재까지 이어져온 형태로 손잡이와 집게로 이루어져 있다. 집게를 고정하는 고리가 달린 족집게 형태가 나타나기도 한다. 복합형은 일체형과 분리형으로 나뉜다. 일체형은 양쪽에 달린 도구에 기반을 둔 분류이며, 귀이개 일체형과 손칼 일체형이 있다. 반면 분리형은 리벳 분리형과 고리 분리형으로 나뉜다. 특히 주목할 점은 복합형 중 일체형은 고려시대에만 나타나는 기형으로 당대 사용자들의 기호를 엿볼 수 있다. 제작 기법은 단조로 얇은 금속판을 만든 후에 족집게의 형태를 만든다. 장식 기법은 은과 동 같은 무른 금속 재질의 족집게에 선각, 점조, 압각(인각) 등으로 문양을 새겼고, 장식성이 두드러지는 족집게는 왕실이나 귀족들이 사용했을 것으로 추정된다. 그러나 시대에 상관없이 대부분의 족집게는 강도가 높은 청동이나 철로 제작되었다. 때문에 다수의 족집게는 단순한 X자 문양이 시문되거나 무문이 주를 이루고 있다. 족집게의 형태들이 다양하게 나타날 수 있던 이유는 시대를 막론하고 족집게 문화가 널리 퍼져 있었기 때문이다. 기본형 족집게는 삼국시대부터 현재까지 이어져오고 있으며 실용성에 기반을 둔 전형적인 일상도구이다. 그동안 금속공예는 왕실공예 또는 불교공예에 한정되어 연구되어왔다. 족집게와 같은 일상용구에 대한 연구가 활발히 이루어져 당대의 사회문화를 여러 방면으로 살펴볼 수 있는 계기가 되기를 바란다.

• 산업노동연구
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• 제23권1호
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• pp.47-83
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• 2017

스웨덴 노동시장은 정규직 정리해고 대신 임시직 중심 비정규직 활용을 통해 노동력 사용의 유연성을 확보한다. 2000년대 후반 법개정으로 임시직 사용이 보다 더 용이하게 되었고 경제위기 발발로 자본의 힘의 우위가 강화되었음에도, 임시직 규모는 급증하지 않고 도리어 축소되었다. 본 연구는 임시직의 사용 실태와 사용방식 변화를 분석하며 법개정 효과와 경제위기 효과의 설명력을 검토하고, 임시직 등 비정규직 사용을 둘러싼 자본의 유연성 확보 전략과 노동의 유연성 규제 전략이 어떤 내용으로 추진되며, 어떻게 서로 각축하고 타협하며 경제위기 이후 비정규직 사용의 새로운 평형점을 형성하게 되었는지를 설명하고자 한다. 임시직 사용 규제를 완화한 법개정에도 불구하고 단체협약의 내용 수정이 수반되지 않음으로써 법개정 효과는 제한되었고, 경제위기를 거치며 사용업체들이 임시직 대신 간접고용 중심으로 인력을 확충하면서 임시직 규모는 도리어 감소하게 되었다. 사용업체들이 간접고용을 더 선호하게 된 것은 사용자로서의 책임을 회피하고 사용기간 제한 규정이 없어 무기한 사용할 수 있다는 장점 때문이었다. 자본은 경제위기를 거치면서 정규직 대 비정규직 비율을 80-20으로 유지하며 간접고용 비정규직을 '항구적 임시직'으로 사용하는 전략을 취하게 된 것이다. 이에 맞서 노동조합은 임시직보다 간접고용을 더 강력하게 규제하는 전략으로 대응함으로써 간접고용이 외적 수량적 유연성을 확보하기 위한 용도로만 사용되게 되었다. 그 결과, 파견노동을 넘어 임시직을 포함한 전체 비정규직의 사용방식에서도 '관리된 유연성'이 작동하게 되었다. 간접고용의 오 남용이 극심한 한국의 경우 스웨덴 노동조합의 전략처럼 간접고용 노동자에게 여타 고용형태들보다 더 확실하게 고용안정을 보장하고 높은 임금을 보장하는 사회적 개입이 절실하다.

• 벤처혁신연구
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• 제3권2호
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• pp.147-175
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• 2020

4 차 산업 혁명과 Covid 19 바이러스는 패션 산업을 오프라인에서 온라인으로 이동시키고 있습니다. 본 연구는 디지털 경험 요인이 구매의도 및 구매에 미치는 영향에 대해 분석한 것이다. 디지털 경험 가치가 강한 온라인 쇼핑몰을 연구 대상으로 삼았다. 연구 모형은 기존의 마케팅 믹스의 확장된 디지털 마케팅 믹스를 기반으로 하였다. 이를 기반으로 이론적 배경과 선행 연구를 바탕으로 독립 변수, 매개 변수에 온라인 쇼핑몰 산업의 맥락에 맞게 변수를 추가해서 모형을 도출 하였다. 독립 변수는 디지털 마케팅 믹스의 다양성 추구(Product variety), 가격 효율성(Price efficiency), 편의성 추구(Convenience), 소통과 공유(Conversation)를 사용하였다. 온라인 쇼핑몰에 있어서 개인화(Personalization)는 매우 중요한 요소이므로 이를 추가하였다. 또한 온라인 쇼핑몰에서 중요한 요소인 매개 변수로 플로우(Flow)를 추가하였다. 종속 변수는 구매 의도(Purchase intention)뿐만 아니라 구매(Purchase)를 변수로 활용하였다. 설정된 연구 모형의 실증적인 검정과 연구 결과의 일반화를 위해서 디지털이 경험 속성이 중요한 온라인 쇼핑몰(Online Shopping Mall)을 대상으로 연구를 진행 하였다. 이를 위해 온라인 쇼핑몰 기존 사용자를 대상으로 설문 조사를 실시하였다. 수취된 350부 중 총 307부의 유효한 응답을 분석의 대상으로 삼았다. 통계 분석은 SPSS 24, Process 3.4 등의 통계 패키지를 활용하였으며, 이를 통해 연구 가설을 검정하였다. 인과 관계 검정에서 다양성 추구, 편의성 추구, 소통과 공유 모두 구매 의도에 영향을 미쳤으나, 가격 효율성, 개인화의 경우 통계적인 유효한 영향을 미치지 않았다. 특히 다양성 추구 및 소통과 공유 변인이 구매 의도에 가장 큰 영향에 미치는 요인으로 검정되었다. 온라인 쇼핑몰에서 플로우가 다양성 추구(Product variety)는 구매 의도(Purchase intention) 간 부분 매개 역할을 하는 것으로 나타났다. 반면에 개인화(Personalization)는 구매 의도(Purchase intention) 간 완전 매개 역할을 하는 것으로 나타났다. 개인화 경우는 즐거움과 몰입이라고 하는 플로우 경험이 있을 경우만 구매 의도에 유의한 여향을 미치는 것으로 검정되었다. 즉 플로우 경험 상태에서는 기업이 제공하는 개인화에 대하여 개인정보 보호 등의 부정적인 반응을 하지 않고 구매 의도에 긍정적으로 느끼고 있음이 검정되었다. 이것은 온라인 특성상 오프라인과 상이하게 영업사원, 점원 등의 인적인 도움 없이 소비자 스스로가 전반적인 구매여정을 수행해야하기 때문에 플로우 경험이 매개변수로 구매 의도에 유의한 영향을 주는 것으로 검정되었다. 이를 토대로 학술적 및 실무적 시사점을 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.127-148
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• 2020

데이터 센터는 컴퓨터 시스템과 관련 구성요소를 수용하기 위한 물리적 환경시설로, 빅데이터, 인공지능 스마트 공장, 웨어러블, 스마트 홈 등 차세대 핵심 산업의 필수 기반기술이다. 특히, 클라우드 컴퓨팅의 성장으로 데이터 센터 인프라의 비례적 확장은 불가피하다. 이러한 데이터 센터 설비의 상태를 모니터링하는 것은 시스템을 유지, 관리하고 장애를 예방하기 위한 방법이다. 설비를 구성하는 일부 요소에 장애가 발생하는 경우 해당 장비뿐 아니라 연결된 다른 장비에도 영향을 미칠 수 있으며, 막대한 손해를 초래할 수 있다. 특히, IT 시설은 상호의존성에 의해 불규칙하고 원인을 알기 어렵다. 데이터 센터 내 장애를 예측하는 선행연구에서는, 장치들이 혼재된 상황임을 가정하지 않고 단일 서버를 단일 상태로 보고 장애를 예측했다. 이에 본 연구에서는, 서버 내부에서 발생하는 장애(Outage A)와 서버 외부에서 발생하는 장애(Outage B)로 데이터 센터 장애를 구분하고, 서버 내에서 발생하는 복합적인 장애 분석에 중점을 두었다. 서버 외부 장애는 전력, 냉각, 사용자 실수 등인데, 이와 같은 장애는 데이터 센터 설비 구축 초기 단계에서 예방이 가능했기 때문에 다양한 솔루션이 개발되고 있는 상황이다. 반면 서버 내 발생하는 장애는 원인 규명이 어려워 아직까지 적절한 예방이 이뤄지지 못하고 있다. 특히 서버 장애가 단일적으로 발생하지 않고, 다른 서버 장애의 원인이 되기도 하고, 다른 서버부터 장애의 원인이 되는 무언가를 받기도 하는 이유다. 즉, 기존 연구들은 서버들 간 영향을 주지 않는 단일 서버인 상태로 가정하고 장애를 분석했다면, 본 연구에서는 서버들 간 영향을 준다고 가정하고 장애 발생 상태를 분석했다. 데이터 센터 내 복합 장애 상황을 정의하기 위해, 데이터 센터 내 존재하는 각 장비별로 장애가 발생한 장애 이력 데이터를 활용했다. 본 연구에서 고려되는 장애는 Network Node Down, Server Down, Windows Activation Services Down, Database Management System Service Down으로 크게 4가지이다. 각 장비별로 발생되는 장애들을 시간 순으로 정렬하고, 특정 장비에서 장애가 발생하였을 때, 발생 시점으로부터 5분 내 특정 장비에서 장애가 발생하였다면 이를 동시에 장애가 발생하였다고 정의하였다. 이렇게 동시에 장애가 발생한 장비들에 대해서 Sequence를 구성한 후, 구성한 Sequence 내에서 동시에 자주 발생하는 장비 5개를 선정하였고, 선정된 장비들이 동시에 장애가 발생된 경우를 시각화를 통해 확인하였다. 장애 분석을 위해 수집된 서버 리소스 정보는 시계열 단위이며 흐름성을 가진다는 점에서 이전 상태를 통해 다음 상태를 예측할 수 있는 딥러닝 알고리즘인 LSTM(Long Short-term Memory)을 사용했다. 또한 단일 서버와 달리 복합장애는 서버별로 장애 발생에 끼치는 수준이 다르다는 점을 감안하여 Hierarchical Attention Network 딥러닝 모델 구조를 활용했다. 본 알고리즘은 장애에 끼치는 영향이 클 수록 해당 서버에 가중치를 주어 예측 정확도를 높이는 방법이다. 연구는 장애유형을 정의하고 분석 대상을 선정하는 것으로 시작하여, 첫 번째 실험에서는 동일한 수집 데이터에 대해 단일 서버 상태와 복합 서버 상태로 가정하고 비교분석하였다. 두 번째 실험은 서버의 임계치를 각각 최적화 하여 복합 서버 상태일 때의 예측 정확도를 향상시켰다. 단일 서버와 다중 서버로 각각 가정한 첫 번째 실험에서 단일 서버로 가정한 경우 실제 장애가 발생했음에도 불구하고 5개 서버 중 3개의 서버에서는 장애가 발생하지 않은것으로 예측했다. 그러나 다중 서버로 가정했을때에는 5개 서버 모두 장애가 발생한 것으로 예측했다. 실험 결과 서버 간 영향이 있을 것이라고 추측한 가설이 입증된 것이다. 연구결과 단일 서버로 가정했을 때 보다 다중 서버로 가정했을 때 예측 성능이 우수함을 확인했다. 특히 서버별 영향이 다를것으로 가정하고 Hierarchical Attention Network 알고리즘을 적용한 것이 분석 효과를 향상시키는 역할을 했다. 또한 각 서버마다 다른 임계치를 적용함으로써 예측 정확도를 향상시킬 수 있었다. 본 연구는 원인 규명이 어려운 장애를 과거 데이터를 통해 예측 가능하게 함을 보였고, 데이터 센터의 서버 내에서 발생하는 장애를 예측할 수 있는 모델을 제시했다. 본 연구결과를 활용하여 장애 발생을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.