이 연구의 목적은 최근 급속히 성장하고 있는 팟캐스트를 플라워 디자인 산업에서 어떻게 활용할 수 있는지에 대한 가능성을 탐색해보려는 데에 있다. 이를 위해 글로벌 팟캐스트 플랫폼 차트 순위에 올라있는 외국의 플라워 팟캐스트 사례를 선정하고 콘텐츠의 장르, 내용, 구성요소, 진행방식 등을 살펴보았다. 그리고 팟캐스트 운영 목적, 호스트와 수용자 사이의 소통유형, 수용자 상호작용, 산업 연관성, 미디어 확장전략 등을 분석하여 시사점을 얻고 국내에서의 플라워 팟캐스트의 가능성이 무엇인지를 도출해내고자 하였다. 외국의 플라워 팟캐스트를 분석한 결과, 운영자들은 팟캐스트를 통해 풍부한 경험과 지식을 바탕으로 청취자 커뮤니티를 구축하여 교육, 마케팅 등에 활용하고 있었으며 팟캐스터들은 콘텐츠 제작을 통해 전문성향상과 인적 네트워크 구축으로 산업계의 리더로 활동하거나 지속가능한 플라워산업과 같은 여론을 주도하였다. 팟캐스트 콘텐츠는 재가공되어 다양한 미디어에서 유통됨으로써 플라워 디자인 문화의 확산에 활용되었다. 외국 사례분석을 통해 국내 플라워 팟캐스트 콘텐츠의 가능성은 다음과 같이 제시되었다. 팟캐스트는 플라워 디자인 산업 관련 커뮤니티 형성에 기반이 될 수 있을 것이다. 플라워 디자인 전문가들은 팟캐스트를 다양한 콘텐츠의 원천 자산으로 활용할 수 있으며 업계 내의 청취자들은 플라워 비즈니스에 대한 실제적 지식을 얻는 통로로 활용할 수 있을 것이다. 인기있는 플라워 팟캐스트가 등장할 경우 플라워 디자인 문화를 크게 확산시켜 산업의 활성화에 기여할 수 있다. 1인 미디어를 적극적으로 활용해야 하는 환경에서 플라워 팟캐스트는 여기에 대응하는 출발점이 될 수 있을 것이다.
우리나라에서 교통 전문 방송사는 서울시에서 운영하는 TBS와 도로교통공단에서 운영하는 TBN 두 군데이다. 본 연구는 두 군데 교통방송 유튜브 플랫폼 활용 현황과 공급되는 콘텐츠의 성격, 활용과정에서 나타난 문제점 및 개선방안을 살펴보는 것을 목적으로 한다. 먼저 유튜브 플랫폼 활용을 보면, TBS의 경우 2021년 3월 전담조직인 '스트리트31팀' 결성하여 총 10명으로 팀을 구성하였으며, TBN은 유튜브 전담조직은 따로 없이 4명의 TF팀 구성하여 운영하고 있다. TBS가 13개 유튜브 채널 중 구독자 110만 명을 보유한 '시민의 방송'을 비롯해 TBS FM(31만 명), TBS eFM(13만 명), 팩트iN스타(32만 명) 등이 주력 채널로 운영하고 있고, <골방 라이브>와 <짤짤이쇼> 등 오리지널 콘텐츠까지 제작하고 있다. 이에 비해 TBN은 메인인 'TBN 통' 구독자가 만 5천 명에 불과하고 12개 지역 네트워크의 유튜브 채널도 부산과 경인을 제외하고 천명도 안 되는 구독자를 보유하고 있다. 오리지널 콘텐츠는 <카린이/ 알려줄car>가 유일하지만 교훈적인 내용으로 별다른 주목을 받지 못하고 있다. 두 방송사 모두 직업의 안정성 때문에 구성원들의 관심 부족과 뉴미디어 콘텐츠 제작에 대해 소극적이다. 따라서 이들 두 방송사에 대한 유튜브 플랫폼 발전을 위해서는 내부의 조직변화 및 구성원들의 인식변화가 필요하고 라이브방송 활성화와 스타 크리에이터의 발굴이 요구되며, 스마트 미디어 환경에 걸맞은 콘텐츠 유통전략을 수립해야 한다.
국내 유통되는 메주의 유해중금속 분석을 위한 기존의 분석법은 강산을 사용하여 유기물을 분해하기 때문에 분석시간이 장시간 소요되며, 사용자 또는 환경에 유해한 영향을 끼친다. 이러한 단점을 개선하기 위해서 강산을 사용하지 않고 신속하게 분석할 수 있는 laser ablation 전처리 기술을 활용하여 신속 분석법을 개발하였다. 개발된 분석법의 유효성 검증을 실시한 결과, 식품의약품안전평가원 가이드라인의 화학적 검증 요소들을 모두 만족하였다. 또한 기존 분석법과 개발된 신속 분석법을 비교 평가하였다. 메주 시료 55점에 대한 분석 시간은 기존 분석법 대비 96% 이상 단축시킬 수 있었고, 분석 결과는 90-120% 범위의 회수율로 유의적 차이가 없었다. 개발된 신속 분석법은 메주 중 유해중금속 관리에 적합할 것으로 판단된다.
최근 급변하는 경쟁 환경에서 기업과 기업 간의 경쟁 차원을 넘어서 공급사슬과 공급사슬과의 경쟁으로 발전하고 있다. 본 연구에서는 공급사슬 통합요인인 기업내부 기능 간 통합, 공급자 통합, 고객 통합이 기업내부 가시성과 기업외부 가시성 및 기업의 비재무적 성과와 재무적 성과에 미치는 영향을 검증하였다. 실증연구를 위해서 국내 SCM을 실행하고 있는 공급업체 제조업체, 유통업체들을 대상으로 설문조사를 실시하여 총 81부의 설문자료를 최종 분석하였다. 공변량 구조모형분석을 실시한 결과는 다음과 같다. 첫째, 공급자 통합은 기업내부 가시성과 기업외부 가시성에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으나, 기업내부 기능 간 통합은 기업내부 가시성에만, 고객 통합은 기업외부 가시성에만 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 기업내부 가시성과 기업외부 가시성은 기업의 비재무적 성과에는 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으나, 재무적 성과에는 직접적으로 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 셋째, 기업의 비재무적 성과는 재무적 성과에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
철강산업은 온실가스 배출량이 가장 많은 제조업이면서 핵심소재산업으로서 국민경제에 미치는 파급효과가 크다. 본 연구는 한국, 일본, 독일을 중심으로 1990~2019년 기간에 걸쳐 철강산업의 온실가스 배출 탈동조화 양상을 국제비교하였다. 특히, 연료연소 배출량만을 고려한 선행연구들과는 달리 본 연구에서는 연료연소 배출량, 산업공정 배출량, 전력 및 열 사용에 따른 간접 배출량을 모두 고려하였다. 분석결과, 한국은 확장적 동조화, 일본은 탈동조화, 독일은 불분명으로 해석된다. 따라서 한국 철강업이 나아가야 할 탈동조화 경로는 독일이 아니라, 일본과 유사하거나 일본보다 더 효과적인 탈동조화 방안을 모색하는 형태로 진행되어야 할 것이다. 또한, 본 연구는 철강업의 특성을 최대한 고려하고 일본 및 독일과의 비교를 통해 탈동조화 분석결과의 원인과 한국 철강업에의 시사점도 제시하였다. 특히, 일본의 탈동조화 촉진 요인으로 일본 철강재의 고부가가치화, 일본 철강산업의 에너지효율기술 개발, 일본 철강산업의 전략적 M&A, 일본 철강재의 폐쇄적 유통구조에 따른 경쟁력 유지, 4가지를 제시하였다. 한국 철강업도 일본의 사례를 벤치마크로 삼아 철강재의 품질 고도화 및 품목 다변화를 통해 부가가치를 더 높이는 동시에, 신기술 개발을 통해 온실가스를 근본적으로 줄이기 위해 노력해야 할 것이다.
글로벌 경제위기 이후, 주요 국가들은 일자리 창출을 위한 '창업 활성화'와 '중소기업 육성'에 높은 우선순위를 두고 관련 정책을 추진하고 있다. 국내에서도 '일자리 창출' 실현에 있어 기술 경쟁력을 갖춘 중소기업의 역할이 대두됨에 따라 정책적 관심이 고조되고 있다. 특히 보건의료 산업은 특성상 산업화까지 오랜 시간이 필요하며, 유통구조가 복잡하므로 관계부처 및 관계기관의 공동 전략이 필수적인데, 그에 따른 정책적 지원의 부재로 인해 대부분 영세한 중소기업에 머물러 있고, 글로벌 역량 또한 미흡한 것이 현실로, 이에 정부 차원의 혁신적인 지원방안과 전략이 절실하다. 본 연구에서는 독일의 사례를 통해 보건의료 분야의 중소기업이 글로벌 강소기업으로 성장할 수 있도록 정부의 정책적 지원 방향을 제시하고자 하였다. 연구결과 강소기업을 독일의 사례와 같이 세계적 수준의 기술경쟁력을 갖춘 글로벌 히든챔피언 기업으로 성장시켜 국제경쟁력을 갖추고, 우수 중소기업의 강소기업화를 촉진할 수 있는 환경 조성 및 기술 개발이 중요하다는 것을 알 수 있었다. 향후 글로벌 시장에서 보건의료 분야의 제품 및 기술 경쟁력을 확보하고, 고용창출 효과 및 매출액·부가가치 등이 높은 수출 중심의 글로벌 강소기업을 육성하기 위해서는 실질적인 정책적 지원이 필요할 것이다.
육·해·공군은 다영역작전에서 활용할 수 있도록 4차 산업혁명 기술을 접목한 무기체계 개발을 위해 다양한 노력을 하고 있다. 새로운 기술이 적용된 무기체계를 통해 통합 전투력을 효과적으로 발휘하기 위해서는 각각의 무기체계가 정보를 원활하게 송·수신할 수 있는 네트워크 환경의 구축이 필요하다. 이를 위해선 각 무기체계의 정보교환요구량(IER, Information Exchange Requirement)에 대한 분석이 필수적이나, 현재까지 진행된 많은 정보교환능력 분석 연구는 실제 네트워크의 다양한 고려 요소를 충분히 반영하지 못하고 있다. 따라서 본 연구는 기존의 정보교환 요구능력분석 연구들의 연구 방법과 결과를 면밀하게 분석하여 IER 분석시에는 메시지 자체의 크기와 네트워크 프로토콜 헤더의 크기, 전술네트워크의 송수신 구조, 정보 유통 과정, 메시지의 발생 빈도 등을 고려해야 할 필요성을 제기한다. 이어서 향후 IER 예측시에 활용이 가능하도록 푸아송 분포와 확률생성함수를 이용하여 정보교환요구량을 확률 분포로 계산하는 기법을 제시한다. 메시지 목록과 네트워크 토폴로지의 샘플을 이용하여 확률 분포의 계산 결과와 Network Simulator 2를 활용한 시뮬레이션 결과를 상호 비교하여 이 기법의 타당성을 입증한다.
미래 전장은 지·해·공·우주·사이버로 확대되고 있다. 이로 인해 미래의 군사작전은 다양한 전장 도메인에서 동시·복합적으로 수행될 것으로 예상된다. 또한 인공지능, loT, 빅데이터 등 경제, 사회, 국방 전 분야에 걸쳐 혁신을 일으키는 융합기술 적용이 추진되고 있다. 그러나 현재의 한국군 C4I체계는 하나의 DB서버에 다양한 전투수행기능 DB를 관리하고 있어 전장 데이터 활용, 데이터 정보 유통 속도, 작전 반응 시간 등에서 전투 수행, 효율성이 크게 저하되고 4차 산업혁명 기술 적용이 어렵다는 문제점을 갖고 있다, 이를 해결하기 위해 인공지능, loT, 5G, 빅데이터, 클라우드 등 4차 산업혁명 기술을 한국군 C4I체계에 어떻게 적용할 것인지 연구가 필요하나 이에 대한 연구는 부족한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 현재 한국군 C4I체계의 문제점을 분석하고, 미래전 양상에 적합한 통합 C4I체계로 발전하기 위해 작전임무, 네트워크 및 데이터링크 컴퓨팅 환경, 사이버 작전, 상호운용성 및 연동능력 측면에서 4차 산업혁명 기술을 적용하는 방안을 제시한다.
판소리작품 필사본을 읽다 보면, 방각본이나 창본 등 다른 이본에는 보이지 않는 생소한 내용이나 장면을 드물지 않게 발견하게 된다. 이러한 현상을 보고, 해당 이본의 작가는 어떠한 목적으로 그처럼 생소한 내용이나 장면을 설정했을까 하는 의문을 가지게 되었는데, 이러한 의문이 본고의 출발점이다. 다른 이본에는 존재하지 않아 공유성이 거의 없는 내용이나 장면은 해당 이본의 작가가 새롭게 창조한 것이라고 볼 수 있다. 그리고 그러한 이본은 대개 독서물로 유통된 작품이라고 판단된다. 그래서 본고에서는 일부 <춘향전> 필사본을 대상으로, 생소한 내용이나 장면에 초점을 맞춰, 판소리 독서물 탄생에 개재된 기반 사유를 추론해 보았다. 그 결과 첫째, <춘향전> 독서물 중에는 작가가 자신의 지식을 현시하기 위해 전에 없던 사설과 장면을 창조한 예를 볼 수 있었다. 이에 해당하는 이본으로는 김광순소장28장본 <별춘향가>, 사재동소장87장본 <춘향전>, 홍윤표소장154장본 <춘향전> 등이 있다. 이들 이본에 나타난 지식의 현시는 19세기 전후에 폭넓게 부상한 지식문화의 영향을 크게 받은 것으로 생각된다. 둘째, 일부 <춘향전> 이본을 보면 마치 조선후기의 연희 현장을 재현한 듯한 모습을 발견하게 된다. 이에 해당하는 이본으로 본고에서 주목한 것은 경상대소장75장본 <춘향전>과 계명대소장52장본 <춘향전>이다. 전자에는 주점 여객들의 이야기판, 판소리명창의 판소리판이 장면화되어 있고, 후자에는 왈자들의 연희판이 장면화되어 있다. 이러한 특징은 해당 이본의 작가가 조선 후기 당대에 흔히 접할 수 있었던 연희판을 자신의 작품 속에 재현해 보려는 목적이 있었기에 나타난 것으로 생각된다. 실제로 조선후기 연희 현장에는 판소리가 다른 예능들과 늘 함께 있었다. 판소리의 이러한 존재 환경이 판소리 작가에게 주목되었고, 그 결과로 독서물에 연희판을 재현한 듯한 장면이 등장할 수 있었다고 본다. 셋째, 일부 <춘향전>에는 양반권력을 풍자·비판하려는 목적이 좀 더 강화된 모습을 볼 수 있다. 이에 해당하는 이본으로는 충남대소장72장본 <춘향전>과 그 계열, 박순호소장59장본 <춘향전>과 그 계열이 있다. 양반권력에 대한 퐁자와 비판은 판소리작품이면 거의 모두 공유하는 것인데, 위 계열의 작가는 다른 이본에는 없는 내용과 장면을 새롭게 설정하여 그 점을 좀 더 강화했다.
최근에는 딥러닝과 빅데이터를 기반으로 한 수요예측 기술이 전자상거래, 물류, 유통 분야의 스마트화를 가속화하고 있다. 특히, 글로벌 운송 네트워크와 현대적인 지능형 물류의 중심인 항만은 4차 산업혁명으로 인한 세계 경제 및 항만 환경의 변화에 발 빠르게 대응하고 있습니다. 항만물동량 예측은 신항만 건설, 항만확장, 터미널 운영 등 다양한 분야에서 중요한 영향을 담당하고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 항만 물동량 예측에 자주 쓰이는 시계열 분석과 타 산업에서 좋은 결과를 도출해내고 있는 딥러닝 분석을 비교하여 부산항의 미래 컨테이너 예측에 적합한 예측모델을 제시하는 것이다. 부산항 컨테이너 물동량을 이용하여 학습시키고 그 이후 물동량 예측을 진행하였다. 또한, 상관관계 분석을 통해 물동량 변화와 관련된 외부변수를 선정하여 다변량 딥러닝 예측모델에 적용하였다. 그 결과 부산항 컨테이너 물동량만 이용한 단일변수 예측모델에서 LSTM의 오차가 가장 낮았고, 외부변수를 이용한 다변수 예측모델에서도 LSTM의 성능이 가장 우수하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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