최근 건설산업이 자율과 경쟁을 중시하는 시장주의로 전환됨에 따라 건설기업은 변화된 환경에 대응하고자 노력하고 있다. 본 연구는 급변하는 환경 속에서 살아남기 위하여 건설기업이 취하는 전략 및 핵심역량과 기업의 성과인 성장률 및 수익률과의 상호 연관성을 분석하기 위해 수행되었다. 이론적 고찰을 통하여 건설기업의 전략유형 및 핵심역량을 도출하여 설문조사를 실시하였다. 이를 통해 경쟁우위 전략을 취하는 건설기업의 핵심역량이 가장 우수함을 확인할 수 있었다. 그러나 건설기업이 취하는 전략유형과 성장률 및 수익률은 연관성이 없는 것으로 파악되었다. 또한 건설기업의 핵심역량은 수익률과 관련성이 없는 반면, 성장률과는 상관성이 있는 것으로 분석되었다. 따라서 건설기업이 성장하기 위해서는 경쟁우위 전략의 이행 시 요구되는 핵심역량 확보가 필수적임을 알 수 있었다.
딥러닝 기술은 자율 주행 자동차, 이미지 생성, 가상 음성 구현 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며 하드웨어 장치에서 고속 동작을 위해 딥러닝 가속기가 등장하게 되었다. 그러나 최근에는 딥러닝 가속기에서 발생하는 부채널 정보를 이용한 내부 비밀 정보를 복구하는 공격이 연구되고 있다. 본 논문에서는 DNN(Deep Neural Network) 기반 MNIST 숫자 분류기를 마이크로 컨트롤러에서 구현한 후 상관 전력 분석(Correlation Power Analysis) 공격을 시도하여 딥러닝 가속기의 가중치(weight)를 충분히 복구할 수 있음을 확인하였다. 또한, 이러한 전력 분석 공격에 대응하기 위해 전력 측정 시점의 정렬 혼돈(misalignment) 원리를 적용한 Node-CUT 셔플링 방법을 제안하였다. 제안하는 대응책은 부채널 공격을 효과적으로 방어할 수 있으며, Fisher-Yates 셔플링 기법을 사용하는 것보다 추가 계산량이 1/3보다 더 줄어듦을 실험을 통해 확인하였다.
1990년대 개발되어 현재의 모습을 갖춘 교통신호제어기는 최근 도로 이용자의 교통안전 향상 및 자율협력주행 등을 목적으로 설치되는 다양한 장치들에 대한 전원공급 문제와 다양한 통신방식, 계층화된 블랙박스 구조 등으로 인해 유연성과 확장성에 한계를 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 이더넷전원장치(PoE : Power over Ethernet) 기술을 통해 직류(DC) 전원 사용과 전원공급 문제를 해결하고, 메시지 브로커(Message Broker) 기술을 통해 중앙화된 데이터 기반 제어를 함으로써 빠르게 변화하는 미래 교통환경에 대응이 가능한 교통안전시설 통합관제시스템을 설계하였다. 또한 시계열 데이터를 기반으로 동작하는 교통안전시설 장치를 위한 데이터 기반 실시간 제어 방안을 구현하고 검증하였다.
급속한 디지털 기술혁신으로 인한 경제 산업구조의 거대한 변동을 일컫는 4차 산업혁명이 노사관계에 크나큰 영향을 미치며 많은 갈등이슈를 유발할 것으로 예상된다. 4차 산업혁명에 따른 예상 이슈로는 (1) 기술대체에 따른 고용조정 또는 직무재배치 및 숙련재교육의 실시여부, 기계-작업자 상호관계의 설정방식, 그리고 노동강도 협상과 작업장수준의 노동자율성 보장, (2) 플랫폼매개 노동의 확산에 따른 디지털 특고에 대한 제도적 보호장치의 법제화 및 노동자성 인정 여부와 규제입법 방식, (3) 불안정 노동에 대한 실업안전망과 소득보전대책 및 재원확보 방안 그리고 직무훈련 정책 지원, (4) 작업감시 규제와 노동자 프라이버시의 보호 방법, (5) 디지털 특고의 노동권 보장여부와 노동조합 조직체계 및 교섭구조 그리고 불안정노동자의 권익대변과 조직화 관련 제도 개선 등을 손꼽을 수 있다. 서구 노동조합들은 4차 산업혁명에 대해 상반된 대응양상을 보여주고 있는데, 독일 노조들의 경우 디지털 기술혁신에 따른 파급문제를 사전 예방하기 위해 노사정간의 정책협의와 노사간의 단체교섭 등을 효과적으로 운용하는 '형성'전략의 대응을 보여주는 반면, 영미권의 노동조합들은 우버 등의 플랫폼매개 노동자들에 대한 권익대변과 노조 조직화를 위해 전통적인 '보호'투쟁의 운동방식을 적용해오고 있다. 서구 노조들의 대응사례를 잘 참조하여 4차 산업혁명의 진전에 따른 노사갈등을 최소화할 뿐 아니라 디지털 혁신으로 인한 '파괴적 피해'를 효과적으로 대비하기 위해 노사정간에 다양한 수준의 정책협의와 노조의 정책'형성' 전략이 적극 강구되어 추진되어야 할 것이다. 4차 산업혁명을 대비하는 노동 4.0에 대한 사회적 대화와 산별교섭 및 업종별 정책협의 그리고 사업장 협상을 추진함에 있어서는 디지털 기술혁신이 미칠 수 있는 예상 폐해를 종합적으로 대처할 수 있는 포괄적이며 종합적인 접근이 요망된다.
본 연구는 주5일수업제가 본격 시행되면서 이에 대한 청소년들의 만족도를 통해 현실적으로 청소년들이 원하는 주말활동은 무엇인지 알아보고 그 욕구에 맞는 프로그램이나 정책의 방향에 대해 모색해보고자 하였다. 이를 위해 청소년들의 주5일수업제에 대한 만족도와 주5일수업제 이후 실제로 많이 하고 있는 활동과 주말프로그램참여여부, 희망하는 주말프로그램, 주말활동 운영방식 등에 대해 알아보았다. 연구결과 첫째, 청소년들의 주5일수업제에 대한 만족도는 남학생들이 여학생보다 낮게 나타났으며, 주5일수업제 이후 주말프로그램 참여율 역시 낮게 나타나 주5일제에 대한 만족도와 일치하는 것으로 나타났다. 주5일수업제 이후 가장 많이 하는 활동으로는 친구들과의 운동 및 놀이>잠자기>게임, 인터넷> 혼자하는 취미생활 > TV시청>가족과의 활동 순으로 나타났으며, 청소년들이 원하는 주말활동운영방식은 학교가 계획하고 운영하는 방식을 가장 선호하는 것으로 나타났다. 이에, 청소년들이 자신의 적성을 살려 자율적으로 공부할 수 있는 학생중심교육과정으로의 교육이 요구되며, 급속하게 변화하는 사회에서 생겨나는 인간관계, 사회성문제에 대응하기 위해 다양한 여가시간 및 프로그램에 참여할 수 있는 기회를 마련해 주어야 할 것이다. 또한 학교 및 지역사회는 주5일제수업으로 늘어난 청소년들의 여가시간의 활용을 위해 지역적인 조건을 이용한 바람직한 프로그램을 계획하고 운영해야 할 것이다.
본 연구에서는 V2X 통신환경 하에서 개별 차량 기반 수집 데이터를 활용하여 독립교차로의 실시간 교통상황대응 최적 교통신호 제어 알고리즘을 개발하였다. 매초 간격으로 V2X 통신환경에서 수집되는 정보를 이용하여 주기, 현시, 현시 순서를 결정하는 알고리즘과 이 알고리즘 안에서 감응식 신호를 적용하여 독립신호 교차로의 신호 최적제어를 실시하였다. 최적화된 신호시간과 본 연구에서 개발된 알고리즘을 활용한 신호제어 성능을 비교하면 전제적으로 평균 지체, 평균 정지지체, 정지횟수, 평균속도가 개선되었음을 나타나고 있으며, 개선 폭이 교통량이 많아질수록 커지는 것으로 분석되었다. 또한 시장점유율에 따른 도입 시기 평가 결과, 평균 지체의 경우 교통량이 500대의 경우 시장점유율이 50% 이하로 내려가면 본 연구에서 개발된 알고리즘이 기존 신호알고리즘보다 높은 지체를 보였으나, 교통량이 1,000대일 경우 시장 점유율 25% 이하에서 지체가 높아졌다. 하지만 1,500대일 경우 시장점유율에 25%에 불과해도 기존의 신호제어 알고리즘보다 지체가 낮아지는 것으로 분석되었다.
가상화폐는 금융분야에서 블록체인(Block chain), 인공지능(Artificial Intelligence: AI), 빅데이터(Big Data) 등의 신기술이 접목되면서 등장하게 되었다. 본 연구는 최근 세계적으로 대두된 가상화폐에 대한 쟁점들을 탐구하였고, 중앙정부로부터 벗어나 분권화된 개별 거래로 보안이 강화된 블록체인의 장점과 이를 악용하여 여러 문제가 발생되는 단점에 관련된 내용을 포함하였다. 가상화폐는 인터넷에서 익명으로 거래되는 특성상 랜섬웨어, 사기, 마약거래, 탈세, 자금세탁 등 범죄에 크게 노출되어 있다. 범죄자들은 익명으로 거래되는 가상화폐를 이용하여 수사기관의 추적을 쉽게 피하고 있다. 정부의 규제 안이 계속 발표되고 있고, 가상화폐 거래소에서도 자율 규제 안이 발표되었으나 근본적인 해결방안이 필요한 실정이다. 본 논문의 목적은 가상화폐의 악용사례에 대한 문제점을 고찰하여 가상화폐의 건전한 거래를 활성화할 수 있는 방안을 찾는 것이다. 그러나 가상화폐 거래를 활성화시키고 제도적으로 안정화시키는데 있어서 한 국가의 노력만으로 이루어지지 않는다는 한계가 있다. 미성년자 및 외국인의 거래금지와 사용자 실명화는 상당히 환영 할만한 조치이나 이는 단순한 디지털 상품이 아닌 화폐 본연의 기능을 증대하는 수단으로 거듭나는 계기가 되기 위해서 아직까지 많은 과제들이 산재하다. 가상화폐의 음성적인 측면보다는 양성적인 측면이 더욱 활성화 될 수 있도록 전 세계 공통의 노력이 필요하다.
최근 우리나라에서는 연속적으로 발생한 환자안전사건으로 인해 환자안전에 대한 사회적 관심이 높아졌다. 더불어 환자안전사건 발생 후 의료인 및 의료기관의 대응방식이 논란이 되면서, 사과법 및 디스클로져법 도입의 필요성이 제기되고 있다. 본 연구에서는 미국의 사과법과 디스클로져법 내용을 분석하고, 우리나라의 입법 움직임에 대하여 비판적으로 검토하고자 한다. 먼저 사과법은 의료인 등이 환자측에게 불편감, 통증, 손상, 사망 등에 대해 사과나 위로, 공감 등을 표하는 경우, 사과 등의 표현은 민사재판 및 행정절차에서 법적인 증거로 사용할 수 없도록 하는 것을 그 주요 내용으로 한다. 사과법은 실수, 오류, 잘못, 책임, 법적 책임의 표현과 같은 규범적 평가요소를 증거법의 보호 범위에 포함하는지 여부에 따라 '완전한 사과법'과 '부분적 사과법'으로 구분된다. 한편, 디스클로져법은 의료기관이 심각한 위해가 발생한 사건 등에 있어 사건의 공개, 발생원인, 보상계획, 재발방지대책 등에 관하여 환자 측과 소통하는 것을 법률상 강제하거나 자율적으로 유도하는 것을 그 주요 내용으로 한다. 한편, 최근 우리나라에서도 환자안전사고에 관한 관심이 증폭되고, 의료인 측과 환자측의 의사소통의 중요성이 인식되면서, 위와 같은 미국의 사과법 또는 디스클로져법을 수용한 "환자안전법" 개정법률안이 국회에 제출되기도 하였다. 본 연구에서는 미국의 사과법 및 디스클로져법의 분석을 토대로 위 개정법률안의 내용을 비판적으로 검토함으로써 향후의 입법방향에 시사점을 제시하고자 한다.
최근에는 소프트웨어개발 프로세스나 도구보다는 개인과의 상호작용을 희망하고, 고객은 포괄적인 문서보다는 우선 작동하는 소프트웨어를 희망하며, 개발자는 계약에 대한 협상보다는 고객과의 협력을, 서로가 계획을 고수하기 보다는 변화에 대응하는 것을 더욱 가치 있게 생각한다. 이러한 관점에서, 소프트웨어 개발은 프로세스 중심보다는 프로젝트팀에게 자율성과 동기를 부여하고, 열정과 비전 등 인간관계 중심의 관리방식이 요구되고 있다. 최근에 와서 애자일 개발프로세스가 생산성 증대효과, 품질향상, 고객만족 등의 효용성이 입증되면서 프로젝트를 추진 할 때 방법론 선택에 있어, 전문가들에게 주목을 받게 되었다. 시대적 요구와 사용자 요구에 부응하기 위한 방법론 선정과 관련, 본 논문에서는 조직 구성에 있어, 제품 기반의 Cross functional team의 문제점을 해결하고자 제안된 방법론이 Feature Team 모델이며, 이 모델이 Cross functional team을 조직하고, 이 팀이 결과물(프로덕트) 단위가 아니라, 기능단위로 여러 프로덕트에 걸쳐서 개발을 진행하는 모델이라는 점에 대해 조사하였으며, 가치-주도형 애자일 기법을 통해 계획-기반형 모델과 차이점을 제시하였다. 그리고 객체지향모델링을 위해서는 기존의 JAD(joint application development)회의가 목표로 하는 도메인 분석, 요구추출, 모델링과 정리, 검토과정에 있어, UML 구조도와 행동도를 사전에 숙지하고 프로젝트를 진행하도록 제안한다.
최근 카메라를 통해 입력된 영상정보로부터 실시간으로 상황을 인지하고 자율 대응할 수 있는 지능형 영상 보안 시스템의 수요가 증가함에 따라, 고성능의 얼굴 인식 시스템이 요구되고 있다. 기존의 얼굴 인식 시스템의 성능 향상을 위해서는 원거리에서 획득된 저해상도 얼굴 영상 처리를 위한 솔루션이 반드시 필요하다. 따라서 본 논문에서는 실시간 감시가 요구되는 지능형 영상 보안 시스템의 얼굴 인식 성능 향상을 위한 저해상도 얼굴 영상 복원 알고리즘을 하드웨어로 구현하였다. 저해상도 얼굴 영상 복원 방법으로는 학습 기반의 초해상도 알고리즘을 사용한다. 해당 알고리즘은 먼저 고해상도 영상으로 구성된 학습 집합에서 주성분 분석(PCA)을 활용하여 복원에 필요한 사전 정보들을 추출하고, 저해상도 영상과의 관계를 모델링하여 가장 적합한 고해상도 얼굴을 복원해내는 것이다. 저해상도 얼굴 영상 복원 알고리즘을 임베디드 프로세서(S3C2440A)를 사용하여 구현하였을 때, 약 25 초의 긴 연산 시간이 소요되었다. 이는 실시간으로 사람을 판별 및 인식하기 위한 지능형 영상 보안 시스템의 구축에는 어려움이 있다. 이를 해결하기 위하여 얼굴 영역 초해상도의 연산을 하드웨어로 구현하고 Xilinx Virtex-4를 이용하여 검증하였다. 약 9MB의 학습 데이터를 사용하였으며, 100 MHz에서 약 30 fps의 속도로 연산이 가능하다. 이러한 학습 기반의 얼굴 영역 초해상도 알고리즘을 단일 하드웨어 IP로 설계함으로써 임베디드 환경에서의 실시간 처리가 가능할 뿐 만 아니라 기존의 다양한 얼굴 검출 시스템과의 통합이 용이하여 얼굴 인식 솔루션을 제공할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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