최근에 서비스산업의 혁신 구조와 유형을 연구하기 위하여 서비스혁신 모형에 대한 논의가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 디지털컨텐츠산업을 분석하여서 서비스 제공자, 컨텐츠 개발자, 사용자 및 네트워크 제공자 사이의 연계성을 연구할 수 있는 혁신시스템의 모형을 제시하였고, 서비스적인 면과 제조업적인 면을 동시에 포함하고 있는 디지털컨텐츠산업 혁신시스템의 특성을 분석하였다. 본 연구에서는 Gallouj and Weinstein(1997) 및 Gallouj(2002)이 제시한 서비스혁신시스템 모형의 바탕 위에서 디지털컨텐츠산업의 특성인 사용자 참가 및 네트워크 외부효과( network externalities) 등을 추가하여서 디지털콘텐츠 서비스 혁신시스템 모형을 구성하였다. 이 모형의 적절성을 검증하기 위하여 우리나라의 온라인게임산업의 혁신 과정 사례를 분석하였고, 사례분석을 통하여 디지털컨텐츠산업의 혁신 유형의 분석, 서비스혁신(service innovation)과 제조혁신(manufacturing innovation)과의 관계, 정부정책의 유효성 등에 대하여 분석하였다. 본 연구에서 도출한 혁신시스템 모형은 디지털컨텐츠산업의 역동성을 이해하는데 다음과 같은 이점을 가지고 있다. 첫째, 컨텐츠 개발자, 플랫폼 제공자 및 네트워크 제공자 사이에 일어나는 제조혁신과 서비스제공자와 사용자 사이에 일어나는 서비스혁신을 분리하였으므로 양 혁신 간의 상호작용을 모형 내에서 분석할 수 있다. 제조혁신과 서비스혁신의 분리를 통하여 디지털컨텐츠산업에 대한 정부의 규제 또는 촉진 정책의 영향을 구체적으로 분석할 수 있다. 둘째, 모형 내에 네트워크의 외부효과를 내생변수화 함으로써 네트워크의 외부효과가 혁신의 선 순환을 일으키는 방식과 구조를 알 수 있는 장점이 있다. 셋째, 서비스혁신의 유형은 제조혁신의 유형과 상이하며 그 효과에 있어서도 큰 차이가 나는 점을 파악할 수 있다. 특히 비 파생적 혁신의 하나인 재조합적 혁신은 제조업에서는 중요하지 않지만, 서비스산업에서는 핵심역량을 구성 한다. 서비스산업의 복제방지 제도가 미비함에도 불구하고 복제가 어려운 이유 중의 하나는 서비스산업이 가지고 있는 독특한 핵심역량 때문이다. 본 연구 결과는 디지털컨텐츠산업의 지속적인 발전의 기초가 되는 여러 유형의 혁신을 촉진하고 유지할 수 있는 정책적 기초를 제공할 수 있는 점에 의의가 있다.
본 논문은 "천해 지질환경과 음파전달환경과 상호 연계 연구"를 목적으로 한국해양과학기술원과 한양대학교가 2013년 4 ~ 5월에 경기만 태안반도 서쪽에 위치한 천해환경에서 공동으로 수행한 지질환경 조사 및 수중음향 실험에 대한 개요를 기술하였다. 실험지역은 강한 조류와 천해의 지형학적 특성에 의해 다양한 종류의 퇴적상과 베드폼이 형성되는 해역이다. 집중적인 지질환경 특성 조사를 위해 다중음향측심기, 천부지층탐사기, 중천부지층탐사기, 그랩을 이용하여 조사해역의 지질환경 특성을 파악하였으며, 저주파수, 중주파수 대역의 음원과 수직선배열청음기를 이용하여 주파수 200 ~ 16,000 Hz 대역에서 1) 저주파수 음파전달, 2) 중주파수 해저면 반사손실, 3) 주변소음의 공간 코히런스 분석, 4) 중주파수 해저면 후방산란에 대한 연구 주제로 해상실험이 수행되었다. 본 논문에서는 연구지역에서 음향실험을 실시한 동기, 음향실험 방법론과 측정된 지질자료를 기반으로 음향자료 해석과, 실험기간 동안 측정된 지질환경, 기상 해양물리 자료를 요약 정리하여 기술하였다.
본 연구는 보건산업체 현장 수요와 창의실용 인재양성을 위한 대학교육과정의 상호연계로 실제 교육의 특성화방향을 설정하기 위함이다. 이를 위하여 2017년 1월 9일부터 5월 1일까지 약 4개월 동안 의료경영 특성화 일 지정대학의 현장실습기관 현장 실무자 대상으로 설문조사를 진행하여 총 98부를 SPSS Statistics 21 for Windows를 사용하여 분석하였다. 연구의 신뢰성은 Cronbach 알파계수로 조사하였고, 연구내용은 주로 빈도분석을 사용하였으며, 연구의 타당성은 카이검정, 분산분석과 T 검정을 적용하였다. Cronbach 알파계수는 0.891로 신뢰성이 있었다. 분산분석, T 검정 및 카이검정에서 일부 유의한 차이가 있었다. 연구결과는 의료기관에서 바람직한 인재상은 실천적 전문인 35%, 융합적 지식인 22% 등 순이고, 실무자 요구 교육방향은 창의실용성, 의료정책(58%) 및 의료정보기반(15%) 등이다. 2018년 5월 현재 전국 약 140여개 대학의료경영계열학과에 시사하는 바가 매우 크며, 향후 전국 단위의 조사가 필요할 것으로 사료된다.
모듈러 건축공법은 공장 생산, 운송, 현장설치 프로세스를 통해 기존 현장중심 건축공법에 비해 품질향상 및 공기단축이 가능한 특징을 가지고 있다. 특히 모듈러 유닛의 제작과 시공이 분리되어 수행되기 때문에 다수의 프로젝트가 동시에 수행될 경우 각 프로젝트에 따라 생산해야하는 모듈의 크기, 수량, 납기일, 생산 유형 및 과정을 고려하는 SCM(Supply Chain Management) 관점의 공장 생산 공정 계획 수립이 필요하다. 그러나 현재 모듈러 유닛 공장 생산 계획은 개별 프로젝트 중심으로 수립되고 있어 다중 모듈러 건축 프로젝트 수행 시 모듈러 유닛 제작공장의 한정된 자원과 설치 현장별 프로젝트 요구조건들을 동시에 고려한 공장 생산계획을 도출하는데 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 다양한 변수 간 상호 연계성 및 제약조건으로 공정 계획 최적화 결과 도출이 가능한 유전자 알고리즘 방법을 통해 모듈러 유닛 제작공장의 한정된 자원과 설치 현장별 요구사항이 반영된 모듈러 유닛 공장 생산 공정계획 최적화 수립 모델을 제시하며 이를 사례분석을 통해 검증하였다. 연구 결과, 기존 다중프로젝트의 공장생산계획에 비해 평균 7.9%의 현장설치 공기단축 및 43%의 최대 야적장 이용률 감소가 가능하였다. 향후 본 연구 내용을 바탕으로 제약 조건 범위 확장 및 생산성 데이터 추가가 될 경우 다중 모듈러 건축 프로젝트의 모듈러 유닛 공장 생산 계획 수립과 현장시공프로세스 구축을 동시에 지원할 수 있는 기초 자료로 활용될 수 있다.
시공단계의 경험 및 지식을 반영한 설계 결과물은 시공 효율성을 향상시키고 설계변경을 최소화하여 프로젝트의 낭비요인 제거와 전체적인 생산성 향상을 가능하게 해준다. 설계자가 설계단계에서 시공단계의 경험 및 지식을 효과적으로 활용하기 위해서는, 설계과정에서 필요한 시공성 지식을 필요한 시점에 활용할 수 있어야 한다. 설계단계에서 시공성 지식의 효과적인 활용을 위한 기존의 접근방법은 체크리스트와 같이 설계단계 별로 활용되는 시공성 지식의 구조화에 초점을 맞추고, 설계의 사결정과정의 기본단위가 되는 액티비티 수준에서 시공성 지식의 활용시점에 대한 고려가 부족하다. 하지만 적절하지 않은 시점에서 고려된 시공성 지식은 설계자에게 불필요한 재작업을 야기해 설계생산성을 저하시키는 문제를 발생시킬 수 있다. 이러한 비효율적인 정보교환을 최소화하기 위해서는, 설계 프로세스 상에서 정보흐름에 중점을 둔 설계관리를 통해 각 시공성 지식들을 요구하는 설계 액티비티가 무엇인지를 파악해야 한다. 이에 본 연구는 Dependency Structure Matrix(DSM)를 이용하여 설계의사결정과정의 기본단위가 되는 설계 익티비티와 설계과정에서 고려해야 하는 시공성 지식간의 상호관계를 고려한 정보흐름기반의 설계프로세스관리를 제안한다. 이는 설계프로세스관리를 설계단계에서의 단순한 설계검토보다 한 단계 높은, 건설프로젝트 전 과정과 연계된 포괄적인 관리활동으로 발전시켜 건설생산합리화에 크게 기여할 수 있으리라 예상된다.
네트워크보안 성능평가는 복잡하고 다양한 시스템 환경에서 특정한 단일성능 측정 만으로는 성능평가 측정자체의 의미와 평가결과의 신뢰성이 한계일 수 밖에 없다. 본 논문에서는 보안 QoS의 MOS 측정기법을 사용한 보안기능 만족도 측정방법을 제시한다. 그 내용은 네트워크보안 QoS 만족도에 대한 MOS(Mean Opinion Score) 평가사양 및 운용방법을 개발하여 향후 정보시스템에 대한 고객의 만족도 평가에 활용될 수 있는 QoS 측정/분석 모델을 운용현장에서 활용토록한다. 시스템공급자(개발업체)와 시스템소비자(사용자) 모두가 성능측정 결과를 이용할 수 있도록 가능한 수준의 객관화된 형태의 기준과 방법체계를 개발한다. 개발내용은 보안기능, 네트워킹 기능과 이 두 기능을 종합적으로 평가하는 3개영역의 성능이 상호 연계되는 성능측정 방법론이다. 본연구의 제안 방법론을 사용하여 체계적인 측정환경을 설계 할 경우 운용시스템상에서 보안 QoS의 만족도 산출이 가능하다. 앞으로 다양한 성능측정 기준과 성능측정 방법을 추가적으로 확장하여 네트워크 보안시스템 만족도 평가방법을 업그레이드 시켜나가야 할 것 이다.
이 연구에서는 증강현실을 활용한 다중 표상 학습 전략이 학생들의 개념 이해도, 학업 성취도, 과학 수업에 대한 즐거움에 미치는 영향을 조사하였다. 남녀 공학 중학교 2학년 학생 136명을 처치 집단과 통제집단으로 무선 배치하였다. 학생들은 네 차시 동안 물질의 특성과 관련한 입자 개념을 학습하였다. 이때 처치 집단의 학생들에게는 증강현실이 제공하는 표상들 사이의 연계와 통합을 촉진할 수 있는 다중 표상 학습 전략을 개발하여 적용하였다. 이원 공변량 분석 결과, 개념 이해도, 과학 수업에 대한 즐거움 검사에 대한 처치 집단의 점수는 학생들의 사전 성취 수준과 무관하게 통제 집단보다 유의미하게 높았다. 개념 이해도 검사의 하위 개념 중 입자의 보존에 대해서는 유의미한 차이가 나타났으나, 분포 및 운동에 대해서는 유의미한 차이가 나타나지 않았다. 학업 성취도 측면에서는 사전 성취 수준과 유의미한 상호작용 효과가 나타났다. 이때 하위권 학생들의 성취도는 유의미하게 향상되었으나 상위권 학생들에게는 유의미한 효과가 나타나지 않았다. 연구 결과를 바탕으로 과학 교수학습에서 증강현실의 효과적인 활용을 위한 교육적 시사점을 논의하였다.
본 연구는 영국 케임브리지의 테크노폴을 대상으로 하여 지역혁신정책 거버넌스 구조를 분석하였다. 이를 위해 지역 혁신 측면에서 모범적인 사례가 되고 있는 케임브리지 테크노폴을 사례로 지역혁신정책 거버넌스를 분석하기 위하여 Albors et al를 비롯한 여러 연구자들의 연구결과를 응용하여 분석 틀을 설정하였다. 이 분석 틀에 기초하여 국가차원과 지역차원에서 영국 케임브리지 테크노폴의 성장과정에 도입된 혁신정책의 정책목표 및 사업, 혁신주체 및 상호관계, 평가 및 성과 등을 분석하였다. 그 결과, 국가차원에서는 영국 중앙정부가 구매자, 규제자, 지식원천 지원자로서의 역할이 명확하고, 다양한 정부부처의 정책이 DTI를 거쳐서 통합 조정되고 있으며, 개별 중앙부처의 정책들이 지역에 설치되어 있는 특별행정기관에서 조정되고 있는 것으로 평가된다. 지역차원에서 볼 때, 지역혁신정책들을 통합적으로 조정, 집행하는 전담기관(EEDA)이 있기 때문에 멀티거버넌스로 되어 있는 환경에서도 효율적인 업무의 추진이 가능하다. 지역 내에서는 네트워킹 조직들이 다양한 혁신주체들을 공식 비공식적으로 연계시켜 주고 있으며, 이해 관계자들 간 신뢰를 중시하고 있고, 대학의 지식 및 기술 상용화 제도가 정착되어 있는 점이 성공적이라 할 수 있다.
본 연구에서는 재가복지서비스를 위해 인적자원을 개발하고 이러한 인적자원을 효율적으로 관리하기 위한 관리체계 모형을 제시하고자 부산지역의 청소년 직장인 주부 장애인 노인집단을 대상으로 조사를 실시하여, 조사 결과와 관련이론들을 바탕으로 재가복지서비스에 있어서 중요한 인적자원인 자원봉사자의 개발 및 관리체계 모형을 모집, 교육 및 훈련, 배치, 관리 및 지도감독, 그리고 평가의 다섯 단계로 구성하여 제시했다. 본 연구의 연구방법은 국내외의 선행연구 및 재가복지서비스와 관련되는 각종 문헌들의 검토를 통한 문헌연구와 사회조사를 통한 실증적 연구를 병행하였다. 본 연구의 결과로 제시된 모형은 자원봉사센터와 재가복지서비스를 제공하고 있는 자원봉사자 활용기관들의 상호연계 및 협력을 전제로 구성되었다. 이 좌형은 인적 자원 개발측면과 관리측면이 분리되어 있는 것이 아니라 단계별로 강조점이 다르긴 하지만 전 과정을 통해서 통합적으로 이루어지고 있다.
사이버 침해공격은 사이버 공간에서만 피해를 입히는 것이 아니라 전기 가스 수도 원자력 등 인프라 시설 전체를 공격할 수 있기에 국민의 생활전반에 엄청난 피해를 줄 수 있다. 또한, 사이버공간은 이미 제5의 전장으로 규정되어 있는 등 전략적 대응이 매우 중요하다. 최근의 사이버 공격은 대부분 악성코드를 통해 발생하고 있으며, 그 숫자는 일평균 160만개를 넘어서고 있기 때문에 대량의 악성코드에 대응하기 위한 자동화된 분석기술은 매우 중요한 의미를 가지고 있다. 이에 자동으로 분석 가능한 기술이 다양하게 연구되어 왔으나 기존 악성코드 정적 분석기술은 악성코드 암호화와 난독화, 패킹 등에 대응하는데 어려움이 있고 동적 분석기술은 동적 분석의 성능요건 뿐 아니라 logic bomb 등을 포함한 가상환경 회피기술 등을 대응하는데 한계가 있다. 본 논문에서는 상용 환경의 Endpoint에 적용 가능한 수준의 가볍고 고속의 분석성능을 유지하면서 기존 분석기술의 탐지성능 단점을 개선한 머신러닝 기반 악성코드 분석기술을 제안한다. 본 연구 결과물은 상용 환경의 71,000개 정상파일과 악성코드를 대상으로 99.13%의 accuracy, 99.26%의 precision, 99.09%의 recall 분석 성능과, PC 환경에서의 분석시간도 초당 5개 이상 분석 가능한 것으로 측정 되었고 Endpoint 환경에서 독립적으로도 운영 가능하며 기존의 안티바이러스 기술 및 정적, 동적 분석 기술과 연계하여 동작 시에 상호 보완적인 형태로 동작할 것으로 판단된다. 또한, 악성코드 변종 분석 및 최근 화두 되고 있는 EDR 기술의 핵심요소로 활용 가능할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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