1992년부터 중국과 국교수교이래 수많은 국내기업이 중국에 진출하여 왔으며, 현재도 그 진출은 계속되고 있는 실정이다. 그러나 지금 상당부분의 국내기업이 중국에서 철수하여 국내로 돌아오는 경향도 있으며 이러한 이유의 주요 요인은 중국에서의 인건비 증가와 현지인력관리의 어려움이다. 따라서 본 연구에서는 중국 흑룡강성 하얼빈 지역에 진출한 국내기업의 현지인력관리 형태를 조사하여 기존의 중국 타 지역의 인력관리 형태와 어떠한 유사점과 차이점이 있는 가를 살펴보기 위하여 하얼빈에 진출한 국내기업을 대상으로 면접 설문조사를 하여 이 지역 진출기업들의 효율적인 현지인력개발 전략을 제시하였다. 향후 이 지역 진출기업들의 현지인력개발 전략으로는, 첫째, 기업체가 요구하는 인재 발굴 시스템을 마련하는 것으로 관리직에는 업무능력 중심으로 생산직의 경우 전문기술인력과 단순생산직으로 구분하여 인력개발을 해야 한다. 둘째, 기업체가 요구하는 인력개발 전략으로 한국학 개설대학과의 교류증진과 산학교류 활동을 통한 필요인력의 육성과 인재풀시스템을 통한 원활한 인력확보 시스템을 구축해야 한다.
국내 사이버공격 대응 전담조직(CERT)들은 탐지패턴 기반의 보안장비(IDS, TMS 등)를 활용하여 사이버 침해공격에 대한 탐지 대응을 수행하고 있다. 특히, 공공 연구기관의 경우 국가정보원(NIS) 내 국가사이버안전센터(NCSC)를 중심으로 30여개의 부문 보안관제 센터가 구축 운영되고 있으며, 주로 침해위협수집시스템(TMS)을 활용하여 사이버 공격에 대한 탐지 분석 대응을 수행하고 있다. 그러나 현재의 보안관제 체계에서는 대량의 보안이벤트가 보안장비에 의해 발생되고 있을 뿐만 아니라, 보안관제 요원이 보안이벤트에 대한 실제 공격여부를 판단하기 위해서는 추가적인 분석 작업을 수행해야 하므로 보안이벤트 전체에 대한 대응이 현실적으로 불가능한 실정이다. 또한 현재의 보안관제 업무는 보안관제 요원이 보유한 전문지식 및 경험에만 전적으로 의존하고 있기 때문에 특정 보안이벤트에만 분석이 집중되는 업무편중 현상이 발생하며, 이로 인해 기존에 알려지지 않은 새로운 해킹 공격기술에 대한 대응능력이 부족하다. 따라서 본 논문은 실시간 보안관제 및 침해대응 활동의 효율성을 극대화하고 대규모 해킹공격에 대한 조기대응 역량을 강화하기 위해 실제 해킹공격에 대한 실증적 분석에 기반한 대용량 보안이벤트 자동검증 방법을 제안한다.
최근 침적 폐어구로 인해 연근해의 해양 환경이 오염되고 수산 자원의 서식 환경이 파괴되는 등 여러 피해를 입고 있다. 이에 정부에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 수명주기별 어구 관리 대책 등을 추진하고 있다. 이러한 피해의 가장 큰 원인은 어업 활동 과정에서 발생하는 어구의 투기나 유실이며, 이를 방지하기 위해 어구를 관리하기 위한 기술적 방법이 재조명되고 있다. 이러한 이유로 본 논문에서는 어망의 위치 추적 및 관리를 위한 시스템의 개발에 관한 내용을 다룬다. 이를 위해 기존 출시된 어망 관리 시스템의 분석을 통해 개선점을 도출한 후, 성능을 높이기 위한 방법을 모색한다. 또한, 스마트폰을 연계하여 조업 등 선교에 탑재되어 있는 전자해도 표시 장치를 볼 수 없는 상황에서도 어망의 위치 및 상태를 확인할 수 있도록 하는 등 시스템의 활용도를 높이기 위한 방법을 제안한다. 제안한 방법을 적용한 스마트폰 연계형 어망위치 추적 및 관리 시스템을 설계 및 구현하여 그 유용성을 검증한다.
북한의 핵폭탄과 미사일 기술개발이 진전됨에 따라 고 고도 핵전자기파(HEMP)에 대한 위협이 새롭고 절박하게 인지되고 있는데, 일례로 이미 북한이 수개의 핵폭탄을 개발 보유하고 있으며 북한이 남한에 대한 핵탄두 운반 능력을 가지고 남한을 위협하고 있다. ITU K78, K81 그리고 IEC에서는 EMP/HEMP로부터 프로세서 내장 기기의 오동작을 줄이기 위해 항해 통신장비를 포함한 산업용 설비에 대한 대책을 권장하고 있으나, 이에 대한 의사시험은 1960-1990년대 미국공군무기연구소(USA/AFWL)의 논문들을 토대로 수행할 수 밖에 없다. 이 모의 시험결과는 모든 HEMP 관련 제품이 강력하게 수출을 통제하고 있기 때문에 북한의 위협에 직면한 남한으로서는 매우 중요한 연구 활동의 결과이다. 저자 등이 새롭게 개발한 HEMP cord는 HEMP의 발생과 전파현상 분석, 방호실 설계 툴, 흙과 암반으로 구성된 다충 구조에서 전자파 에너지의 감쇠량 그리고 HEMP 필터 설계 툴을 포함하고 있다. 특히 다층구조에서 전자파 감쇠량 연산 툴은 흙과 암반이 매우 다양한 특성을 가지고 있기 때문에 많은 실측 데이터를 바탕으로 최소자승법에 의하여 해석하였다.
2004년 이후 정보기술의 성장과 더불어 게임 서비스에 대한 피해 사례가 해 마다 빠르게 증가하고 있는 실정이다. 특히 게임 봇(자동사냥 프로그램)에 대한 피해규모가 가장 크게 조사되고 있으며 이를 방지하기 위한 연구도 활발히 진행되고 있다. 게임 봇은 사용자가 입력하는 키보드나 마우스의 움직임을 대신해 자동으로 게임을 수행하는 프로그램으로 어떠한 사용자의 조작 없이도 게임 속에서의 이득 활동을 무한정 행할 수 있다. 이와 같은 행동은 일반적인 사용자에게 상대적인 불쾌감을 줄 뿐만 아니라 게임의 수명을 단축시키는 등 게임 회사 및 사용자에게 큰 피해를 발생시키고 있어 이를 방지하기 위한 방법이 주목 되고 있다. 기존의 게임 봇 검출 연구들은 단순이 사용자 개인 PC에 설치되어 동작중인 프로그램을 감시하기 때문에 게임 봇 사용자의 조작에 의해 쉽게 피해갈수 있는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 게임 서버측면에서 사람과 게임 봇의 행동을 비교하여 게임 봇 사용자들이 조작이나 회피가 힘든 게임 봇 검출 방법을 제안한다. 제안 방법으로는 게임 봇과 사람의 행동 패턴 차이 모델을 정의하고 나이브 베이지안 분류기를 사용하여 게임 봇을 검출한다.
최근 과학기술의 급속한 발달과 더불어 인간의 활동 영역이 넓어짐으로써 연안해역 개발과 환경 등의 문제가 전세계적으로 대두되고 있으며, 보다 광범위한 분석을 위해 위성영상을 활용이 증대되고 있는 실정이다. 본 연구는 보다 효율적인 연안해역의 수심 결정에 있어 하이퍼스펙트럴 위성영상을 활용하는데 그 목적을 둔다. 이를 위해 먼저 EO-1 Hyperion 위성영상에서 연구대상지에 해당하는 부분영상을 추출하고, 대기보정과 기하보정을 실시하였다. 그리고 MNF 변환을 통해 밴드를 압축하고, 수체의 특성을 분석하는데 적합한 밴드를 선정하였다. 선정된 밴드내에서 수심 산정을 위한 계수인 Kd를 결정하였으며, 순수한 분광 특성을 가진 화소의 endmember의 결정과 선형분광순수화 기법을 이용한 매핑을 통해 대상 연안의 수심을 최종적으로 결정하였다. 연구 결과, 산정 된 수심은 수치해도상의 수심과 평균 1.2m 정도의 차이를 보였고, 산정 하고자 하는 수심이 깊을수록 오차는 크게 나타났다. 향후 대기보정, endmember 결정, Kd 산정 등의 정확도를 높인다면 보다 경제적이고 효율적인 수심 결정이 가능할 것으로 판단된다.
전장에 있는 지휘관과 참모들은 상황을 인식하고 그 결과를 바탕으로 지휘결심을 통해 군사 활동을 수행하는데, 최근 정보기술의 발달과 함께 지휘결심을 지원하는 인공지능에 대한 요구가 증가하였다. 인공지능을 활용하기 위해서는 강화학습에 필요한 학습 data set의 식별, 수집 그리고 전처리가 필수적이다. 그러나 전술 C4I 체계에 저장된 적 data는 정확성, 적시성, 충분성 측면에서 인공지능 학습 data로 사용하기에 적절하지 않기 때문에 학습 data를 수집하고 훈련 시킬 수 있는 대안이 필요하다. 본 논문에서는 육군의 워게임 훈련 모델인 '창조 21 모델 훈련 data'를 활용하여 인공지능을 학습시키는 방법론을 제시하였다. 연구 범위는 군사결심수립과정과 연계하여 인공지능의 역할과 범위를 구체화하고, 그 역할에 맞추어 인공지능을 훈련 시키기 위해 창조 21 모델 연습 data를 활용하는 모델을 제시하였다. 공개가 제한되는 군사자료의 특성을 고려하여 가상의 sample data를 제작하였고, 공개가 제한되는 대한민국 육군의 교리는 인터넷에서 수집 가능한 미군 교리를 활용하였다.
농업활동의 위험은 대부분은 기상에 의해 발생한다. 효율적인 농작업을 위해선 기상정보를 활용해야 한다. 현대 농업은 첨단 기술인 ICT와 융합을 통해 고부가가치를 창출하는 방향으로 발전하고 있다. 본 연구에서는 고랭지배추의 효율적인 재배를 위한 USN 관측장비를 통한 기상관측장비의 품질관리 알고리즘을 다룬다. 기상관측에서 정확한 관측이 중요하다. 이를 위해서 기상청에서는 기상관측 장비별로 품질관리 알고리즘을 개발하여 기상정보의 정확성 검증을 통해 정상자료 여부를 판정한 후 이를 활용한다. 연구자료는 2015년부터 2017년까지 3년간 대표적인 고랭지배추 재배지인 안반덕, 귀네미에 설치된 5개 USN 자료이다. 품질관리 알고리즘은 지속성검사, 기후범위검사, 시간변동성검사, 공간분포검사로 구성되어 있다. 마지막으로 본 연구에서 제안하는 품질관리 알고리즘은 기상자료의 공간적 특성을 고려한 잠재적 이상관측 여부도 확인할 수 있다. 또한 품질관리를 거친 자료를 토대로 고랭지배추와 기상관측자료의 상관성을 분석함으로써 효율적 농산업 관리에 도움이 될 것으로 보여진다.
코로나19(COVID-19)로 인해 우리 사회는 급격한 변화를 겪고 있으며 특히 교육 현장에서는 디지털 기술을 활용한 온라인 학습이 다양한 형태로 시도되고 있고, 교육 시스템의 변화에 따라 교사와 학생의 전통적인 역할에도 많은 변화가 생겼다. 그러나 비대면 교육 상황에서 발생하는 학습 몰입 저하, 교수·학습자 간의 상호작용 부재, 기초 학력 저하 등 원격 수업이 가지는 한계점이 지속적으로 제기되고 있으며 이러한 문제점을 해결하기 위해서 적절한 교육적 전략이 필요한 시점이다. 본 연구에서는 가상 세계(Virtual Reality)와 현실 세계(Real World)의 상호작용을 기반으로 하는 '메타버스(Metaverse)'의 개념에 주목하고 이를 기반으로 하는 교육 활동의 효과성을 검증하고자 했다. 세부적으로 메타버스 가상 교실(Virtual Classroom)에서 플립러닝(flipped learning)을 실현하기 위한 교육 프레임워크를 제안하고, 이를 기반으로 개발된 교수·학습 프로그램으로 단일집단의 학습 몰입도를 측정하여 개발된 프레임워크의 효과성을 검증했다. 본 연구에서 제안한 메타버스 플랫폼 기반의 플립러닝 프레임워크 및 교육 프로그램을 적용했을 때 학습자들의 학습 몰입도가 향상되었음을 확인할 수 있었다.
공감적 존재인 Homo Empathicus로서의 인간들이 살아가는 세상임에도 불구하고, 실제로 우리 사회는 집단간의 분열과 갈등이 끊이지 않고 있다. 인간의 공감 반응은 타자의 정의로움에 민감하여, 타인의 정의로움 여부에 따라 타인의 고통에 공감 반응을 보이기도 하고 쾌감을 느끼기도 한다. 그러나, 타자에 대한 우리의 공감 반응은 항상 정의로운 것은 아니며, 내집단 편향성이라는 내재적 한계를 가지고 있다. 즉, 자신과 같은 집단이나 범주에 속하는 사람인지 아닌지에 따라, 우리는 스스로 의식하지도 못한 채 타인의 고통에 편향적으로 공감하기도 하고, 편향적으로 쾌감을 느끼기도 한다. 최근의 정보통신기술 발전은, 내집단 관련 SNS혹은 내집단 매체에 대한 편향적 접근을 용이하게 하며, 이를 통해 집단과 관련한 보다 편향된 의미론적 정보 네트워크의 구축을 심화시킨다. 이러한 현상들은 공감의 내재적 한계 속성들과 상호작용하여 더욱 편향된 내집단 공감 및 내집단 활동을 하게 하는 악순환의 고리를 형성함으로써 분열과 대립을 가속화할 수 있다. 저자는 공감의 신경 기전에 대한 이해를 통해 공감의 속성과 한계를 고찰해보고, 신경과학적 관점에서 공감과 정의의 관련성을 탐색해봄으로써, 분열과 갈등의 현대 사회를 기존의 사회과학적 시각과는 다른 차원에서 조명해보고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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