소프트웨어 스트리밍은 프로그램 설치 및 실행을 위하여 서버로부터 프로그램 전송이 진행중인 동안에도 컴퓨터 상에서 미설치 소프트웨어의 실행이 즉각적으로 이루어지도록 하는 기능이다. 본 논문에서는 네트워크를 통하여 컴포넌트들의 자동 설치 기능들을 제공하며 프로그램 및 데이터 파일을 스트리밍하고 실행해주는 Software On-Demand(SOD)스트리밍 시스템을 제안한다. 제안된 시스템의 효용성을 입증하기 위하여 리녹스 상에서 즉각적인 소프트웨어 실행 환경과 함께 사용자가 소프트웨어 다운로드와 인스톨 작업에서 완전하게 벗어날 수 있도록 하는 SOD 시스템을 설계 및 구현하였다. 구현된 SOD 시스템은 복잡하고 실패하기 쉬운 설치 작업으로부터 사용자의 수고를 경감시키며 사용자가 UI 윈도우 또는 웹 브라우저를 통하여 look-and-click 의 대화식 조작에 의해 여러 제품들을 쉽게 사용할 수 있도록 해주기 때문에 소프트웨어 개발자는 SOD 시스템에 기반한 가상 실행환경을 통하여 소프트웨어 제품을 광고하고, 전파할 새롭고 강력한 수단을 지원받게 된다. 또한 본 논문에서는 리녹스 상에서 두 가지 SOD 스트리밍 실험 환경을 구축한 후 성능평가 실험 결과에 대한 분석을 통해 향후에 SOD 시스템에 적용할수 있는 두 가지의 성능 개선 방법 AIA(Application Initation Accelerator), SPP(Statistical Predictor Prefetching)를 제안한다.
세계적으로 ICT(Information & Communication Technology)를 통한 비용절감 및 업무혁신이 이루어지면서 클라우드 컴퓨팅(이하 클라우드) 시장이 급성장하고 있다. 이러한 패러다임에 맞춰 우리나라는 다양한 연구를 통해 공공부문, 국방 분야 등 다양한 분야에 클라우드를 도입시키기 위해 노력하고 있다. 특히 국방 분야에서는 2015년 육·해·공·군 전산소를 통합하여 국방통합데이터센터(DIDC, Defense Integrated Data Center)를 설립하였으며, 센터 내 일부 시스템을 대상으로 IaaS(Infrastructure as a Service) 형태의 클라우드 서비스를 제공하고 있다. 국방통합데이터센터 및 추후 도입될 국방 분야의 다양한 클라우드 시스템에서 네트워크 지연, 시스템 자원 고장 등과 같은 시스템 장애가 발생하게 되면 전장의 결과와 직결되기 때문에 국방 부문의 클라우드 시스템에 가용성을 보장하는 것은 중요한 이슈라 할 수 있다. 그러나 국방 클라우드의 모든 시스템을 대상으로 최고 수준의 가용성을 확보하는 것은 비효율적일 수 있으며, 클라우드 시스템 구축으로 얻을 수 있었던 효율성이 감소할 수 있다. 본 논문에서는 국방 클라우드 시스템의 가용성 확보 수준을 단계별로 분류 및 정의하고, 각 가용성 확보 수준에 따른 Erasure Coding 및 장애 허용 시스템, 재난 복구 시스템 기술 도입 전략을 제안한다.
본 연구는 이사책임감면규정 도입이 기업의 원가행태에 미치는 영향을 분석하였다. 우리나라의 이사책임감면규정은 경영자의 기업경영관련 의사결정 실패에 따른 위험을 완화하여 경영효율성을 향상시킬 목적으로 2011년 4월에 도입되었다. 그러나 이러한 이사책임감면규정의 도입이 경영자의 도덕적 해이를 부추길 수 있다는 우려의 견해도 존재하므로, 이사책임감면규정의 도입 효과를 검증하기 위한 실증연구의 필요성이 강조되고 있으나 아직 미비한 상황이다. 이에 본 연구에서는 경영자의 의사결정이 반영되는 기업의 원가행태를 중심으로 이사책임감면규정 도입 효과를 실증적으로 분석하였다. 연구결과, 이사책임감면규정을 도입한 기업은 미도입기업보다 판매관리비의 하방경직적인 원가행태가 강화되었음이 관찰되었다. 이는 이사책임감면규정 도입기업의 경영자는 매출성과 감소 시 향후 매출성과가 회복되었을 경우를 대비하고자 보다 적극적으로 조정비용을 고려하는 것으로 해석된다. 본 연구는 이사책임감면규정 도입의 정책적 타당성을 입증할 수 있는 실증증거를 제시하였다는데 자본시장과 학계에 공헌할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 팬데믹 상황을 계기로 더욱 급속히 확장되고 있는 디지털 환경 속에서 박물관·미술관의 공공성이 이전과는 다른 새로운 국면을 맞이하고 있음을 살펴보고자 했다. 이를 위해 박물관·미술관 연구의 이론적 지평을 확장적으로 재구성하고, '구글 아트 앤 컬처'에 대한 사례분석을 수행했다. 이론적으로는 박물관·미술관에 대한 디지털 기술의 적용에 관한 기존의 논의들이 내포하고 있는 도구적 관점과 기술낙관주의의 현재성을 검토하고, 이러한 논의들에서 생략되어 온 최근의 박물관·미술관학적 쟁점들, 특히 신자유주의적 정책의 광범위한 확산 속에서 박물관·미술관의 공공성에 관한 규범적 논의들의 수정과 축소로 인한 위기적 인식들을 함께 전면화하려 했다. 이러한 이론적 논의들 위에서 본론에서는 박물관·미술관의 공공성을 규정하는 중요한 개념인 '비영리성'이 어떻게 구글에 의해 중요한 비즈니스 전략으로 채택되어 활용되었는지를 비판적으로 검토했다. 그럼으로써 본 논문은 박물관·미술관에 대한 신자유주의화와 정부의 공공기능 실패, 박물관·미술관의 공공성의 위기, 박물관·미술관의 공공성을 전용하는 새로운 비즈니스 모델을 구축한 구글의 '비영리' 전략 등이 밀접한 연관 관계를 갖고 전개되어 왔음을 논하고자 했다. 그 어떤 기업보다도 첨단 디지털 기술로 무장한 구글 아트 앤 컬처 프로젝트는 박물관·미술관의 공공성을 유용한 수익창출 모델로서 전용하면서, 박물관·미술관의 공공성을 규정하는 마지막 보루라 할 수 있는 '비영리성' 개념을 무력화했다. 그리고 기술낙관주의는 이러한 일련의 기획들을 가속화하고 그에 장벽이 되는 정책과 규제, 신념과 문화를 해체하는 동력이 되고 있다. 그런 점에서 구글 아트 앤컬처는 박물관·미술관의 공공성 개념이 그 어느 때보다도 논쟁적이고 급진적인 전환의 시점에 처해 있음을 환기시키는 중요한 사례라 할 것이다.
최근 COVID-19, 동학개미운동 등 투자환경의 변화로 시스템 처리 허용 수준을 상회하는 트랜잭션이 발생하고 이로 인해 전산장애가 자본시장에서 빈번하게 나타나고 있다. 자본시장 IT시스템들은 장애 영향도가 매우 큰 시스템들로서, 2020년에 예측하지 못한 큰 규모의 트랜잭션이 상당한 기간 유입되어 전산장애가 급증하였다. 다수의 기업들이 높은 수준의 IT시스템 용량계획 정책을 유지하고 있던 상황임에도 불구하고, 이를 상회하는 트랜잭션이 유입된 것은 용량계획에 대한 새로운 접근 방법이 필요함을 시사하고 있다. 이에 본 연구는 다양한 머신러닝 기법을 활용하여 자본시장 IT시스템 용량계획 모델들을 개발하고 성능을 비교 분석한다. 또한, 동학개미운동과 같이 예측하기 힘든 투자자의 행동을 반영할 수 있는 심리지수를 예측에 활용함으로써 용량계획 모델의 성능을 높인다. COVID-19 기간을 포함한 실증데이터를 이용하여 본 연구에서 개발한 용량계획 모델은 실무에서 활용 가능한 수준의 높은 성능과 안정성을 가질 수 있다. 본 연구는 기업의 비용 효율성과 IT시스템 용량 변경에 수반되는 운영상의 제약을 모두 고려한 최적의 파라미터를 제시하였는데, 이것은 자본시장 도메인에서 유용하게 사용될 수 있다. 또한, 본 연구는 투자자의 심리를 반영하는 심리지수가 IT 시스템 용량계획에 중요한 예측요인이 될 수 있는 것을 입증함으로써, 심리지수가 다양한 수요예측에 적극적으로 활용될 수 있음을 보여준다.
본 연구는 재일 한인 디아스포라 3세 손 마사요시의 어떠한 정체성과 가치관이 기업의 성공에 영향을 미쳤는지 연구하였다. 한 기업의 경영 방식은 경영자의 정체성과 가치관에 따라 크게 좌우되고, 이는 기업의 성공에도 영향을 미치게 된다. 재일한인디아스포라 3세 경영자인 손 마사요시의 정체성과 가치관에 대한 사례 연구 결과, 성공의 열쇠는 첫째, 탈민족적인 성향과 미국유학을 통한 글로벌 세계?, 둘째, 차별과 억압된 성장기와 료마의 영향으로 형성된 도전정신, 셋째, 재일한인디아스포라로서의 콤플렉스 극복을 통해 생겨난 오뚝이 정신, 넷째, 조모 이원조를 통한 사람중심 경영이념 등으로 나타났다. 이러한 그의 정체성과 가치관들은 소프트뱅크의 경영 방식에 복합적으로 영향을 주었고, 이는 기업의 성공으로 이어졌다. 따라서 본 연구는 재일한인디아스포라 3세 연구에 대한 또 다른 시각을 제공하고 있다. 특히 재일 한인 디아스포라에 대한 기업 연구가 부족한 가운데 재일한인 3세 경영인과 그가 경영하고 있는 글로벌 기업에 대한 연구라는 점에서 본 연구는 의미가 있다.
본 연구는 우리 경제에서 사회적기업의 역할이 증가함에 따라, 사회적기업의 부실에 영향을 미치는 요인을 분석하여 부실률을 낮추고 기업부실로 인한 사회적 비용을 감소하는데 도움이 되고자 한다. 본 연구에 사용된 데이터는 신용보증기관의 신용보증을 지원받고, 2009년부터 2018년 사이에 설립된 사회적 기업(예비 사회적기업 포함) 중에서 2022년 6월말 기준으로 정상기업과 부실기업으로 분류하였다. 수집된 사회적기업의 수는 재무정보 활용이 가능한 439개를 대상으로 하였으며, 정상기업은 406개(92.5%), 부실기업은 33개(7.5%)이다. 선행연구를 통하여 부실예측에 주로 사용하는 비재무적요인 8개를 선정하였다. 교차분석 결과 4개가 부실에 대하여 유의한 변수로 나타났고. 채택된 4개의 변수를 대상으로 로지스틱 회귀분석을 한 결과로 기업신용등급, 대표자개인신용등급 등 2개 변수가 부실에 유의한 변수로 채택되었다. 또한 부채비율, 매출액영업이익율, 총자산회전율 등 재무요인을 통제변수로 사용하여 분석을 수행하였다. 실증분석 결과, 사회적 기업의 부실에 영향을 미치는 독립 변수들이 재무적 요인을 통제한 상태에서 2개 변수가 영향력을 유지하고 있음이 확인되었다. 지금까지와 같은 정부 주도의 육성·지원 정책으로는 한계가 있어 민간·지역의 자발적인 주도로 다양한 사회적 가치를 지향하는 기업들이 사회적기업으로 유입되고 사회적경제 주체와 지역·주민이 함께 연대하여 사회적가치를 실현할 수 있는 환경을 조성하고 정부는 이를 적극적으로 지원할 수 있도록 정책의 방향을 전환할 필요가 있다.
목적: 방사선 종양학과 업무와 관련 자료 및 치료기기의 관리를 체계적으로 정리하고 사용하기 쉽게 색인하여 데이터베이스(Database)를 구축함으로써 업무 및 교육을 체계화시켜 업무 효율성을 증대시키고, 새로운 방사선 치료 발전의 기반이 되고자 한다. 대상 및 방법: 데이터베이스의 운영을 위해 마이크로 소프트 엑세스(MS OFFICE ACCESS)프로그램을 이용하였다. 방사선 종양학과 자료들을 업무에 관련된 업무 일지, 기기 관리에 대한 수리 내역 및 부속품의 재고 관리로 분류하였고, 학습 및 연구 자료는 부서 직무 교육 자료와 기기 사용자 지침서 및 관련 논문으로 구분하였다. 모든 자료의 등록은 각각의 주제에 맞도록 입력 폼(form)을 디자인하고, 자료의 정보는 보고서를 작성하여 열람할 수 있도록 설계하였다. 기기 수리 내역에서 2008년 1월부터 2009년 4월까지 고장건수와 유형 및 수리시간을 시스템 사용 초기와 사용 1년 후의 결과를 분석하였다. 결 과: 방사선 종양 자료관리 시스템을 업무에 관련된 영역과 학습 및 연구 활동 영역의 자료들로 완성하였다. 자료들은 주제와 분류에 의해 설명과 함께 정리되어 모아지고, 각 분류에서 원하는 자료를 검색하여 설명을 참고하여 첨부된 자료를 얻을 수 있다. 기기 수리 내역을 통하여 2008년 1월부터 2009년 4월까지 고장 건수 및 고장 유형의 정보를 얻을 수 있었고 수리시간을 분석하였을 때, 전체 평균 32.3%의 시간단축효과를 얻었다. 결 론: 방사선 종양 자료관리 시스템을 통하여 과거와 현재의 자료를 주제별로 분류하고 관련 자료를 정리하여 색인함으로써, 정보 이용이 원활하게 이루어져 업무 효율을 높일 수 있을 뿐만 아니라 업무 프로세스 개선의 기초자료가 되고 앞으로 새로운 방사선 치료에 요구되는 여러 가지 정보를 실시간으로 검색하여 얻을 수 있다.
4차 산업혁명 기술의 발전으로 사람이 처리하지 못하는 부분을 기계학습 등 인공지능 기법을 활용하여 개선해 보려는 노력이 확대되고 있다. 주문형 생산 기업에서도 주문에 대한 총생산시간을 예측하여 납기 지연 등의 기업 리스크를 줄이고자 하나 주문마다 총생산시간이 모두 달라 이를 예측하는데, 어려움을 겪고 있다. 주문 처리량 증대, 주문 총비용 절감을 위해 효율성이 가장 낮은 영역을 찾아 그 영역을 강화하는 TOC(Theory of constraints) 이론이 개발되었으나 총생산시간 예측은 제시하지 못하였다. 주문생산은 고객의 다양한 요구로 인해 주문마다 그 특성이 모두 다르므로 개별적인 주문의 총생산시간을 사후에 측정할 수는 있으나 사전 예측을 하기는 어렵다. 기존 주문의 이미 측정된 총생산시간도 모두 달라 표준 시간으로 활용할 수 없는 한계성이 있다. 이에 따라 경험이 많은 관리자는 시스템의 이용보다는 감에 의존하고 있고, 경험이 부족한 관리자는 간단한 관리지표(예, 원재료가 파이프이면 총생산시간 60일, 철판이면 총생산시간 90일 등)를 사용하고 있다. 불완전한 감이나 지표를 기초로 하여 작업 지시를 너무 빨리하면 정체가 발생하여 생산성이 저하되고, 너무 늦게 하면 긴급 처리로 인해 생산비용이 증가하거나 납기를 지키지 못하는 경우가 발생한다. 납기를 지키지 못하면 지체상금을 배상해야 하거나 영업, 수금 등의 부문에 악영향을 미친다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 주문생산시스템을 운영하는 기업의 신규 주문 총생산시간을 추정하는 기계학습 모델을 찾고자 한다. 기계학습에 활용된 자료는 수주, 생산, 공정 실적을 사용한다. 그리고 총생산시간의 추정에 가장 적합한 알고리즘으로 OLS, GLM Gamma, Extra Trees, Random Forest 알고리즘 등을 비교 분석하고 그 결과를 제시하고자 한다.
최근 사회적기업에 대한 관심이 증가하고 양적 질적으로 성장하면서 사회적기업의 성공과 실패를 결정하는 요인에 대한 관심도 커지고 있다. 이에 본 연구에서는 한국사회적기업진흥원에 자발적으로 경영공시를 수행한 사회적기업을 중심으로 기업의 특성이 재무적 성과와 사회적 성과에 어떠한 영향을 미치는지에 대해 분석을 수행하였다. 사회적기업의 재무적 성과는 당기순이익률, 영업이익률, 총자산이익률을 사용하였으며, 사회적 성과는 총고용 수, 취약계층고용비율을 사용하였다. 사회적기업의 특성요인으로는 대표자 특성(성별, 나이, 사회적기업 운영 경험), 기업규모, 업력, 차입금의존도, 자기자본비율, 인증 경과기간 등을 설정하였다. 실증분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 사회적기업의 특성과 재무적 성과와의 분석에서 기업규모, 조직형태, 정부지원금, 자기자본비율은 재무적 성과와 통계적으로 유의한 양의 관련성을 보였으며, CEO 나이, 기업업력, 차입금의존도는 통계적으로 유의한 음의 관련성을 보이는 것으로 나타났다. 둘째, 사회적기업의 특성과 사회적 성과와의 분석에서는 CEO 성별, CEO 연령, 기업규모 정부지원금은 총근로자수와 유의한 양의 관계를 나타낸 반면, 인증유형, 업종더미는 유의한 음의 관계를 보였다. 한편 CEO 성별과 인증유형은 취약계층취업률과 유의한 양의 관련성을 보였으며, 정부지원금, 기업규모 등은 취약계층취업률과 통계적으로 유의한 차이를 나타내지는 않았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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