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파트너 선택과 계약 체결을 통한 조직간 위험 감소가 공급망 성과에 미치는 영향 (The Effects of the Decrease in Inter-organizational Risks through IRCM on the Supply-chain Performance of a Firm)

  • 최종민
    • 경영과정보연구
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    • 제36권2호
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    • pp.187-206
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    • 2017
  • 본 연구는 관계 통제방안인 신중한 파트너 선택과 상세한 계약 체결이 실행 과정에서 조직간 위험을 어떻게 감소시키는지를 실증적으로 규명하였다. 실증분석 결과, 신중한 파트너 선택이 조직간 협력과 조직간 정보교류에 유의한 양의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러나 상세한 계약 체결은 영향을 미치지 않는 것으로 밝혀졌다. 관계 및 성과 위험에 대한 신중한 파트너 선택, 상세한 계약 체결, 조직간 협력과 정보교류가 미치는 영향 분석에서는 조직간 협력이 두 가지 위험 모두에 음의 영향을 미치며, 신중한 파트너 선택은 성과 위험에만 유의적인 음의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 신중한 파트너 선택의 성과 위험에 대한 음의 영향은 다음과 같은 의미를 시사한다. 신중한 파트너 선택은 실행 과정에서 지적 자산을 갖춘 능력 있는 공급 기업을 선정하게 되며, 이러한 공급기업의 능력 자체가 성과 달성에 도움을 준다. 그리고 능력 있는 공급 기업과의 인적 접촉과 상호작용 등은 지식 공유와 학습을 상호간에 유발하며, 이를 통해 목표달성을 위한 다양한 방안들이나 책략이 고안, 개발되어 성과 획득에 도움을 줄 수도 있다. 상세한 계약 체결의 조직간 협력을 통한 성과 위험에 대한 간접 영향은 다음을 의미한다. 계약에 명시됨으로써 달성할 목표가 명확해지고 이는 관련 기업들 간의 공동 달성 노력, 즉, 협력을 촉진하게 된다. 그리고 이러한 공동 달성 노력이 상대방 기업의 성과 미달성 가능성을 낮추어준다는 것이다. 공급망 성과에 대한 조직간 위험의 영향 분석에서는 성과 위험이 유의한 음의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 관계 위험의 음의 영향은 유의적이지 않았다.

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EPC 프로젝트의 위험 관리를 위한 ITB 문서 조항 분류 모델 연구: 딥러닝 기반 PLM 앙상블 기법 활용 (Research on ITB Contract Terms Classification Model for Risk Management in EPC Projects: Deep Learning-Based PLM Ensemble Techniques)

  • 이현상;이원석;조보근;이희준;오상진;유상우;남마루;이현식
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제12권11호
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    • pp.471-480
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    • 2023
  • 국내 건설수주 규모는 2013년 91.3조원에서 2021년 총 212조원으로 특히 민간부문에서 크게 성장하였다. 국내외 시장 규모가 성장하면서, EPC(Engineering, Procurement, Construction) 프로젝트의 규모와 복잡성이 더욱 증가되고, 이에 프로젝트 관리 및 ITB(Invitation to Bid) 문서의 위험 관리가 중요한 이슈가 되고 있다. EPC 프로젝트 발주 이후 입찰 절차에서 실제 건설 회사에게 부여되는 대응 시간은 한정적일 뿐만 아니라, 인력 및 비용의 문제로 ITB 문서 계약 조항의 모든 리스크를 검토하는데 매우 어려움이 있다. 기존 연구에서는 이와 같은 문제를 해결하고자 EPC 계약 문서의 위험 조항을 범주화하고, 이를 AI 기반으로 탐지하려는 시도가 있었으나, 이는 레이블링 데이터 활용의 한계와 클래스 불균형과 같은 데이터 측면의 문제로 실무에서 활용할 수 있는 수준의 지원 시스템으로 활용하기 어려운 상황이다. 따라서 본 연구는 기존 연구와 같이 위험 조항 자체를 정의하고 분류하는 것이 아니라, FIDIC Yellow 2017(국제 컨설팅엔지니어링 연맹 표준 계약 조건) 기준 계약 조항을 세부적으로 분류할 수 있는 AI 모델을 개발하고자 한다. 프로젝트의 규모, 유형에 따라서 세부적으로 검토해야 하는 계약 조항이 다를 수 있기 때문에 이와 같은 다중 텍스트 분류 기능이 필요하다. 본 연구는 다중 텍스트 분류 모델의 성능 고도화를 위해서 최근 텍스트 데이터의 컨텍스트를 효율적으로 학습할 수 있는 ELECTRA PLM(Pre-trained Language Model)을 사전학습 단계부터 개발하고, 해당 모델의 성능을 검증하기 위해서 총 4단계 실험을 진행했다. 실험 결과, 자체 개발한 ITB-ELECTRA 모델 및 Legal-BERT의 앙상블 버전이 57개 계약 조항 분류에서 가중 평균 F1-Score 기준 76%로 가장 우수한 성능을 달성했다.

산업체 위탁교육의 실태분석과 활성화 방안

  • 서광수
    • 월간 기계설비
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    • 통권92호
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    • pp.52-72
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    • 1998
  • 본 대학 건축설비과는 1995년 12월 대한설비공사협회 서울특별시회와 위탁교육에 관한 계약을 맺고 1996학년도에 협회 산하업체 직원 40명에 대한 별도학급을 편성하여 위탁교육을 실시하고 있으며, 1997학년도에도 39명에 대한 별도학급을 편성하여 위탁교육을 실시하였다. 위탁교육제도는 산업체 종사자들에 대해 전문지식의 습득기회를 확대하여 기술변화에 대응할 수 있는 능력을 함양시키고 기업의 경쟁력을 강화시키는데 목적을 두고 있다. 본 연구는 2년째로 접어든 건축설비과 위탁교육과정을 합리적으로 운영하고 교육생들의 학습의욕을 능동적으로 고취시켜 산업계의 기술변화에 적절히 부응할 수 있는 교육방안을 마련하기 위하여 1,2학년 위탁교육생들의 설문으로 교육생 성향을 분석하고 교육지도 방안, 산업체 지도방안 그리고 홍보 방안을 모색하고자 한다.

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우리나라 청소년 연기자 보호 제도에 관한 고찰 -2014년 시행 '대중문화예술산업발전법' 분석을 중심으로- (Research for the Legal Protection System of Minor Actors and Actresses -Focused on the Analysis of Popular Culture Art Industrial Development Act-)

  • 김정섭
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제15권1호
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    • pp.86-94
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    • 2015
  • 본 연구는 2014년 7월29일 시행된 '대중문화예술산업발전법'의 핵심인 청소년 대중문화예술인의 보호 조항의 적절성 여부를 비판적 관점에서 분석하여 미비점 등 법률 개정 방향을 모색하고자 실시되었다. 분석 결과 이 법률은 성매매 알선, 노예계약, 제3자의 수익 편취 금지 등 논란이 되어온 사회적 요구를 포괄적으로 수용하였다. 그러나 연령별로 노동시간을 차등적으로 규정하지 않은 데다 청소년에게 강요해서는 안 되는 위험한 연기장면의 사례, 수면권 건강권 학습권 보장의 절차와 방법, 위반 시 벌칙(처벌) 조항 등을 충분하게 규정하지 않아 구체성과 적용성을 충족하는 방향으로 보완이 필요한 것으로 나타났다.

공학생의 문제해결력 향상을 위한 질문생성 전략 활용 플립러닝 수업 설계 (Design of Flipped Learning with Strategic Questioning to Improve Student's Problem-Solving Competency in Engineering)

  • 임경화;안정현
    • 실천공학교육논문지
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    • 제8권2호
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    • pp.75-81
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    • 2016
  • 본 연구는 교과지식에 기반하여 공학도의 창의적 문제해결 능력을 증진시킬 수 있는 수업 방법으로 질문생성 전략을 활용한 플립러닝을 제시하고 있다. 설계한 플립러닝 수업을 한 학기 동안 정규학부 공학교육과정과 재직자 계약학과 공학교육과정에 적용하여 그 의미와 효과성을 탐색해 보고자 하였다. 실제 적용사례 연구를 통해 학습자의 플립러닝 수업에 대한 학습자 만족도 및 평가 의견을 조사하고 학습자 문제해결력 변화에 미치는 효과를 분석하여, 이후 수업 설계에서 보다 고려되어야 할 요소들을 도출하였다.

일학습병행제 NCS기반자격과 과정평가형 국가기술자격 연계 과정 개발 연구: 기계설계기사 자격 사례 (A Study on Curricula Development to Accommodate Both Course-Based National Technique Qualification Program and NCS Based Certificate Program of Work and Study in Parallel: A Case on the Qualification of Mechanical Design Engineer)

  • 최환영
    • 실천공학교육논문지
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    • 제11권1호
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    • pp.51-59
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    • 2019
  • 대학연계형 일학습병행제를 운영하는 계약학과 입장에서 NCS기반자격과 과정평가형 자격 모두를 수용할 수 있는 교과 편성이 가능한가에 대한 연구로 두 자격 간 주요내용과 차이점을 비교 분석한다. 기계설계 직무중에서 과정평가형 자격으로 공고된 기계설계기사 사례 분석을 통하여 양측 자격의 편성 기준에 부합하는 교과과정을 개발하였고 향후 운영상의 문제점을 예측하고 극복방안을 제시한다. 또한 일학습병행제와 과정평가형을 연계하여 운영하는 전문 교육기관으로 공급자 중심의 교육훈련과 수요자 중심 기술 자격의 격차를 최소화하고 학습근로자의 학업 성과를 극대화 하기 위한 현장주도 교육과정 편성이 용이하도록 몇가지 방안을 제안한다.

LNG 운송시장의 스팟운임 예측 연구 (Forecasting Spot Freight Rate in LNG Market)

  • 임상섭;김석훈
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
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    • pp.325-326
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    • 2021
  • LNG는 환경규제에 따라 화석에너지에서 친환경 재생에너지로 전환되는데 중요한 역할을 하는 에너지원이다. UN산하 세계해사기구(IMO)의 MARPOL협약에 따라 선박 황산화물 배출가스규제로 LNG추진 선박에 대한 수요가 증가되고 있을 뿐만 아니라 미국의 쉐일혁명으로 LNG를 수출함에 따라 공급의 변화가 급격하게 이뤄지고 있다. 과거 국가 주도의 프로젝트 성격이 강한 LNG 운송시장은 장기정기용선계약이 대부분이었으나 수요와 공급시장의 급격한 변화로 스팟시장의 중요성이 커지고 있다. 따라서 본 논문은 LNG 운송시장에서 시장참여자들의 스팟거래에 합리적인 의사결정이 이뤄지도록 과학적인 예측방법을 제시하고자 한다. LNG 스팟운임 예측에 기계학습모델 중 인공신경망 모델을 적용할 것이며 기존의 시계열분석 방법인 ARIMA모델과 비교하여 본문에서 제시된 모델의 예측성능의 우수성을 확인하였다. 본 논문은 LNG 스팟운임을 다룬 최초의 연구로서 학문적인 차별성이 기대된다.

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인공지능과 블록체인 기술을 이용한 전기차 충전 시스템 설계 (Design of Electric Vehicle Charging System Using AI and Blockchain)

  • 강명조;김미희
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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    • pp.344-347
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    • 2021
  • 최근 환경문제에 관한 관심이 높아짐에 따라 전기차 시스템에 관한 연구개발도 활발히 진행되고 있다. 이에, 본 논문에서는 충전 가능성 예측을 위한 인공지능 기술과 학습 데이터의 무결성 보장, 데이터 속 개인정보 보호를 위한 블록체인 기술을 활용한 스마트 계약 중심의 효율적인 전기차 충전 시스템을 설계한다. 또한, 시스템 구현을 위한 충전 시스템의 충전 전, 충전 중, 충전 후로 나누어 제안하고, 충전소 선택 과정을 그림으로 보이며 실제 구현에 필요한 내용을 구성요소별로 제시한다.

실생활 문장제에서 현실맥락 고려에 관한 예비교사들의 인식 분석 (Pre-service teachers' conceptions about considering the realistic contexts in the word problems)

  • 이지현;이규희
    • 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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    • 제60권4호
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    • pp.509-527
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    • 2021
  • 이 연구는 예비교사들을 대상으로 1) 실생활 문장제의 해결 과정에서 현실맥락을 예민하게 고려하는지, 2) 교사 입장에서 문제의 현실맥락을 예민하게 고려한/고려하지 않은 학생 응답을 어떻게 평가하는지를 조사하였다. 예비교사들 역시 학생들과 마찬가지로 일부 실생활 문장제에 대하여 현실맥락을 예민하게 고려하지 않았으며, 현실맥락을 예민하게 생각하지 않은 채 전형적인 풀이를 적용한 학생 응답을 현실맥락에 예민하게 반응한 답보다 높이 평가하였다. 예비교사 자신이 문제 해결 과정에서 현실맥락을 예민하게 고려했던 경우와 아니었던 경우 모두 학생의 현실맥락 고려를 문제 의도에 부합하지 않는다는 점에서 혹은 문제 오류의 증거로 긍정적으로 수용하지 않았다. 예비교사들의 학생 응답에 대한 평가의견에 내포된 전제로부터 예비교사들이 수용했으며 실생활 문장제의 교수 학습 상황과 학생들에게 기대한 암묵적인 교수학적 계약을 구체적으로 관찰할 수 있었다. 실생활 문장제에 대한 예비교사들의 인식을 탐색한 본 연구의 결과는 예비교사들이 실생활 문장제에 대해 가지고 있는 통상 교수학에 도전하고 수정할 수 있는 교사 교육 프로그램의 개발에 기여할 수 있을 것이다.

인공신경망을 이용한 국방조달 부정당업자 예측모형 개발 (An Artificial Neural Network Approach for the Prediction of Unlawful Company in Defense Procurement)

  • 한홍규;최석철
    • 한국국방경영분석학회지
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    • 제37권1호
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    • pp.1-9
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    • 2011
  • 현대 국방획득 업무에서 계약업체의 관리는 중요한 요소라고 할 수 있다. 국방조달에 있어서 부정당업자의 발생은 무기체계의 전력화에 큰 차질을 유발시켜 획득사업이 원활히 이행되지 못하는 원인을 야기시킨다. 본 논문에서는 인공신경망 모형을 이용하여 국방조달에서 부정당업자를 판별할 수 있는 예측모형을 개발하고자 한다. 모형에 사용된 데이터는 국내 중소 제조기업을 대상으로 구축된 학습용 및 검증용 자료를 활용하여 실증분석 하였다. 본 연구를 통해 제시된 모형의 결과로 사업관리자들의 사업관리 능력을 향상시키고, 견실한 국방조달업체의 진입을 통한 조달질서 확립에 기여를 할 수 있으리라 기대된다.