지자체 차원의 균형발전 계획을 수립하기 위해서는 현 상태의 도시공간구조를 파악해야 한다. 특히 중심지는 균형발전의 핵심 요소이므로 그 위치와 규모를 정확히 판단하는 것이 필요하다. 따라서 본 연구는 부산시를 대상으로 중심지 체계를 식별하고 중심지의 기능을 누릴 수 있는 중심지의 영향권에서 소외되는 지역을 도출하고자 하였다. 중심지 체계 식별을 위해 부산시 전역에 대해 4개 지표(지가, 생활인구, 카드 소비, 상업 용도 건축물)를 활용하여 중심지 면적 지수를 산출하고 Getis-Ord Gi*와 DBSCAN 분석을 수행하였다. 식별된 중심지에 대해서는 위계를 구분하고 위계별 네트워크 분석을 통해 영향권을 도출하였다. 분석 결과 중심지는 서면, 중앙, 연산, 장산, 해운대, 덕천, 동래, 대연, 사상, 부산대, 부산역, 사직 총 12곳으로 나타났다. 중심지 영향권 소외지역은 대부분 동부산권역과 서부산권역에서 나타났으며 노후 공업지역과 주거지역, 신도시 일부에서도 도출되었다. 본 연구는 기존 연구에서 다루지 않았던 머신러닝 방법론을 적용하여 기존 계획상 중심지와 실제 데이터 간 차이를 밝히고 중심지 위치와 소외지역을 식별하였다는 점에서 의의가 있다.
본 논문에서는 효과적으로 AI 프로젝트 및 신사업을 선정할 수 있는 방법론을 제안했다. AI 기술은 다양한 산업 분야에서 기업의 비즈니스를 고도화하고 산업 전체의 부가가치를 증대시킬 수 있는 기술이다. 기업가정신 연구 분야에서도 AI 기술은 중요한 소재가 되고 있다. 기업들은 AI 기술을 이용해 새로운 비즈니스를 창업하거나 기존 기업 내에서 신사업을 추진하고 혁신을 추진한다. 그러나 기업에서 AI 프로젝트를 선정하고 추진하는 의사결정 과정에서는 다양한 제약사항과 어려움이 존재한다. 본 논문에서는 모폴로지(Morphology)와 AHP 및 TOPSIS 결합 모형을 통한 AI 프로젝트 선정의 새로운 방법론을 제안한다. 제안 방법론은 AI 기술의 기술적 타당성과 현업의 사용자 요구조건을 동시에 고려하여 AI 프로젝트를 선정할 수 있도록 도와준다. 이 연구에서는 HR 분야의 다수 AI 프로젝트를 결정하고자 하는 실제 기업에 제안 방법론을 적용하고 그 결과를 평가했다. 이를 통해 방법론의 현실 적용 가능성을 확인하였으며, 기업의 AI 프로젝트 관련 의사결정에 유용하게 활용하기 위한 방법을 제시했다. 이 연구에서 제안하는 방법론은 사내 기업가정신(Intrapreneurship) 효과를 증진시키는 차원에서, 기업이 고려하는 여러 AI 프로젝트에 대하여 합리적인 방법으로 선정에 대한 의사결정의 프레임워크를 제시한다는 점에서 의미가 크다.
신차와 중고차가 함께 경쟁하는 시장에서 신차의 경쟁만을 모형화한다면 가격이나 기타 프로모션 탄력성의 추정이 왜곡될 수 있다. 그러나 자동차 시장을 연구대상으로 한 선행연구의 대부분이 신차 시장의 경쟁에만 관심을 기울였던 바, 합리적인 가격결정이나 프로모션 기획에 도움을 주기에 미흡한 점이 있었다. 본 연구는 신차의 가격결정 및 프로모션 기획이 향후 중고차 시장을 통해 리바운드되어 신차 매출에 다시 영향을 미친다는 점을 반영하여 모형을 설정하였다. 즉, 서로 다른 신차간의 (혹은 서로 다른 중고차간의) 교차탄력성보다, 동일 모델의 신차와 중고차간의 교차탄력성이 높다는 가정하에 모형을 설정하였다. 방법론적으로는 네스티드 로짓(Nested Logit) 모형을 설정하여 소비자의 자동차 선택은 단계적으로 이루어진다고 가정하였다. 즉, 1단계에서 자동차 모델을 선택하고, 모델이 정해지면 2단계에서 신차와 중고차 중 선택하는 구조를 가정하였다 실증분석은 미국 전역에서 2009년 1월부터 2009년 6월까지 판매된 모든 컴팩트 카 모델 중에서 시장점유율 상위 9개 모델의 신차와 중고차를 대상으로 하였다. 실증분석을 통하여 비교 대상 모형보다 제안된 모형이 모형 적합도 측면에서 우월하고 예측타당성도 높다는 것을 보여주었다. 제안된 모형으로 부터 추정된 모수를 사용하여 몇 가지 시나리오를 상정하여 시뮬레이션을 실시한 결과, 신차(중고차)가 점유율을 높이고자 리베이트를 실시할 경우 중고차(신차)는 현재의 시장점유율을 유지하기 위해 대응 가격할인을 실시하게 되는데 할인 폭은 반대의 경우에 비해 높다는(낮다는)점을 확인하였다. 또한 시뮬레이션 결과가 시사하는 바는 신차와 중고차가 함께 경쟁하는 시장에서 IIA(Independence of Irrelevant Alternatives)모형을 적용할 경우 동일모델의 신차와 중고차간의 교차 탄력성을 과소평가하게 되어 현상유지를 위한 가격할인을 실시할 경우 적정한 수준이하로 하게 된다는 것이다.
1960년대 MIT에서 제작된 최초의 게임 Space War를 시작으로 짧은 기간 동안 게임산업은 급속도로 성장하고 방대해지면서 최근 발표된 게임들은 총합적 디자인의 결정체라고 봐도 무방하리만큼 콘텐츠를 이루는 구성요소가 무수히 많아졌다. 결국 게임을 개발함에 있어서 고려해야할 요소도 기하급수적으로 증가하여, 예산 및 인력, 시간투입 등에 대한 계획도 매우 복잡해질 수밖에 없다. 그러므로 성공적인 게임개발을 위해서는 게임을 구성하는 요소를 추출하고 각 요소별 중요도를 산출하여, 향후 개발되는 게임을 사전에 평가할 수 있는 방법이 무엇보다 절실하다. 이러한 기획은 진행과정에서 무수한 의사결정을 요구하게 되고, 의사결정 작업은 다수인자에 대한 문제, 요소들을 정량화시키기 어려운 불확실성의 문제, 결과가 지향하는 복잡한 다목적의 문제, 다수의 의사결정간의 혼선, 의사결정과정에 이르는 다단계의 우선순위 결정문제 등으로 인한 많은 어려움이 있다. 본 연구는 이러한 문제들을 총합적으로 해결하며, 불확실한 데이터를 정량화시켜 논리적이고 합리적인 대안을 제시할 수 있도록 계층화의사결정법을 제시하고자 하며, 현재 게임시장을 주도하고 있는 FPS게임을 대상으로 분석을 시도하였다. AHP분석에서 가장 중요한 것은 분석하고자 하는 대상의 요소들을 객관적으로 정확하게 분류하고 이를 계층화시키는 것과 요소간의 쌍대비교를 통한 중요도 추출이다. 본 연구는 이러한 요소추출과 요소간 중요도 산출 및 대안의 선정 2부분으로 구성되며, 그 중에서 본 논문은 델파이기법에 의한 FPS게임의 객관적 요소추출 및 계층화를 중심으로 하고 있다.
지구 온난화에 따른 북극해의 해빙면적이 감소하면서, 북극해를 통한 선박 운항의 상용화 문제가 지속적으로 주목받고 있다. 특히 아시아와 유럽을 있는 북동항로의 경우, 기존의 수에즈항로에 비해 거리적으로 훨씬 짧음에 따라, 전통적인 항로를 대체할 항로로 그 경제성에 대한 많은 선행연구들이 진행되고 있으며, 많은 연구들이 경제성에 긍정적인 결과를 내놓고 있다. 하지만, 2013년부터 2019년까지의 추세를 보았을때, 실질적으로 북동항로를 통과한 화물(Transit Cargo)의 증가는 크게 이루어지지 않았다. 이러한 상황에서 본 연구는 외항선사 중 외국 선사 2곳과, 국적 선사 2곳의 임원을 대상으로 심층 인터뷰와, 인터뷰의 결과를 따른 4가지 상위기준으로 컨테이너 운송의 내부적 제약요인, 외부적 제약요인 그리고 외항선사의 내부 조직의 목표와 비전, 북극해항로 이용을 통한 경제성을 선정하였고, 각 상위기준 별 하위기준을 4~5가지로 추출하여 총 17가지 하위기준의 중요도를 계층분석법으로 실증하였다. 상위기준의 첫째는 선사의 비전과 목표로 선사가 신 시장을 창출하는데 북극의 가치와, 요구되는 선사의 의지 및 역량을 평가하는 내부적 강점이다. 둘째, 선사의 북극해항로 진출에 관련한 내부 제약성으로 북극해항로에 진출에 대한 부정적 요인과 선사의 역량적 한계를 유발하는 내부적 약점을 의미한다. 셋째, 북극해항로 이용으로 인한 경제성으로 북극해의 미래 경제적 가치와 북극해 연안국으로부터 북극해 및 북극 진출과 개발과 관련한 협력으로 선사에게 제공되는 외부적 기회 요인이다. 마지막으로 북극해항로의 외부제한성으로 북극해항로 이용하기까지 해결되어야 할 외부적 선결 과제로 기상조건과 연안국의 통항정책, 그리고 북극해 주변국의 북극해항로 관심의 증대로 인한 새로운 경쟁의 장이 생성될 가능성을 의미한다. 분석의 결과로 외국적 외항선사와 국적 외항선사로 구분하여 북극해항로 진출에 관한 국내외 외항선사 상호 간 북극해항로 진출에 관한 결정요인에 대한 인식차이를 파악하였다. 이러한 결과로 북극해항로를 운송 상의 제약점, 진출 기회요인에 관한 각 선사별 견해와 함의를 이끌어냈으며, 외항선사의 북극해 진출과 북극해운송의 원활한 이용을 위해 선사들의 대응과, 협력 및 원활한 통항을 위하여 정부 간의 협력의 필요성을 제시하였다.
최근 국내 초소형전기차 도입이 증가하면서, 관련 시장 활성화를 위한 초소형전기차 사용자만족도에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 논문에서는 사용자만족도 구성요인을 기반으로 초소형전기차를 활용한 공공서비스 개발에 관한 기초연구를 수행하였다. 설문조사는 ① '초소형전기차 사용자만족도 구성요인 우선순위 선정을 위한 계층화(AHP) 분석'과, ② 초소형전기차에 대한 사용자들의 선호도 및 교통서비스 제공을 위한 사전 자료수집을 위한 '초소형전기차 이미지 설문조사', ③ 실제 초소형전기차를 운행한 이용자의 사용자만족도를 조사하기 위해 '초소형전기차 운전자 사용자만족도 설문조사' 순서로 수행하였다. 계층화(AHP) 분석에서는 '사용자 이용 데이터', '차량 이동 데이터', '충전서비스 데이터'순으로 사용자들이 중요하게 여긴다는 결과를 얻었다. 초소형전기차 이미지 설문조사에서는 사용자들이 초소형전기차를 오토바이와 비교했을 때 '안전성', '내구성', '승차감', '디자인', '유지관리비', '친환경성' 측면에서 더 긍정적으로 인식하고 있었다. 초소형전기차 운전자 사용자만족도 설문조사에서는 초소형전기차를 사용하는 것이 업무수행능률에 직접적인 영향을 미치지는 않았으며, 초소형전기차의 차량크기로 인해 도로에서의 불이익을 받은 경험이 있었고, 옥외 광고용으로 초소형전기차 군집 주행 시 홍보효과가 컸지만 안전성 측면에서는 우려를 나타내고 있었다. 향후 본 연구결과를 바탕으로 사용자만족도 구조방정식 모델을 구축할 예정이며, 선제적으로 공공분야에서의 초소형전기차 활용업무 서비스에 대한 피드백 R&D를 발굴하고, 새로운 공공 이동지원 서비스 발굴을 적극적으로 모색하고자 한다.
본 논문은 굉촌 고촌락의 특성과 변화과정을 통해 변화된 굉촌 역사문화공간의 보존을 위한 보호구역의 재설정 방안을 분석하였다. 이를 위해 굉촌과 관련한 고문헌, 고화, 각종 보호 관련 정책자료를 분석하고 인터뷰와 현지조사를 실시하여 굉촌 내 보존지역과 활용지역 현황을 파악하고 이를 통해 보존지역의 재설정 문제를 살펴보았다. 그 결과 다음과 같은 결론을 도출하였다. 첫째, 굉촌은 유교, 불교, 도교사상의 영향을 받아 조성된 촌락으로 공간구성은 유교의 위계에 따라 조성되었다. 이로 인해 중앙정부의 보존이 존재하지 않았음에도 선조들의 유산이 계승 보존될 수 있었다. 둘째, 굉촌 고촌락은 고대부터 이어져온 문물의 개념으로 인식되어온 협의적 보존의 개념이 적용되어 왔으나 대약진운동과 문화대혁명 등으로 인하여 촌락 공간의 변화를 가져왔다. 이후 굉촌 보호계획을 계기로 신축 및 증축 등의 규제를 통하여 고건축물, 수체계, 수림 등이 보존되었으나 지속된 개발 압력과 개혁개방으로 인한 원주민의 생활 변화로 보존지역 내의 개발이 진행되고 있다. 셋째, 고촌락 원주민들은 유산에 대한 가치 인식은 높았으나 생활의 개선과 수익 창출을 위한 방안 및 이를 위한 촌락의 적극적인 활용을 요구하였다. 넷째, 노거수로 이루어진 수림은 복원이 진행되고 있으나 고택 내 정원들은 활용을 위하여 원림공간이 축소되거나 변형되는 현상을 보이고 있었다. 도로는 본래 고 촌락 진입구인 서측 지역에서 확장된 남측지역에 다리와 주차장이 신설되어 기존 진출입구의 변화를 가져왔다. 이는 관광객의 진출입이 편리하도록 도로체계를 변형한 것으로 고촌락 공간변화의 주요 원인으로 나타났다. 다섯째, 기존의 보존지역을 월소를 중축으로 하는 보존 루트로 재설정하여 보존을 진행하는 한편 주변 지역을 직접·간접체험공간으로 설정하여 각 공간의 위계에 따른 보존과 활용을 교차하여 보존 가운데 활용이 진행되어야 한다.
인공지능(AI)의 확산과 함께 금융 분야에서도 상품추천, 고객 응대 자동화, 이상거래탐지, 신용 심사 등 다양한 인공지능 기반 서비스가 확대되고 있다. 하지만 데이터에 기반한 기계학습의 특성상 신뢰성과 관련된 문제 발생과 예상하지 못한 사회적 논란도 함께 발생하고 있다. 인공지능의 효용은 극대화하고 위험과 부작용은 최소화할 수 있는 신뢰할 수 있는 인공지능에 대한 필요성은 점점 더 커지고 있다. 이러한 배경에서 본 연구는 소비자의 금융 생활에 직접 영향을 끼치는 인공지능 기반 개인신용평가의 공정성 확보를 위한 체크리스트 제안을 통해 인공지능 기반 금융서비스에 대한 신뢰 향상에 기여하고자 하였다. 인공지능 신뢰성의 주요 핵심 요소인 투명성, 안전성, 책무성, 공정성 중 포용 금융의 관점에서 자동화된 알고리즘의 혜택을 사회적 차별 없이 모두가 누릴 수 있도록 공정성을 연구 대상으로 선정하였다. 문헌 연구를 통해 공정성이 영향을 끼치는 서비스 운용의 전 과정을 데이터, 알고리즘, 사용자의 세 개의 영역으로 구분하고, 12가지 하위 점검 항목과 항목별 세부 권고안으로 체크리스트를 구성하였다. 구성한 체크리스트는 이해관계자(금융 분야 종사자, 인공지능 분야 종사자, 일반 사용자)별 계층적 분석과정(AHP)을 통해 점검 항목에 대한 상대적 중요도 및 우선순위를 도출하였다. 이해관계자별 중요도에 따라 세 개의 그룹으로 분류하여 분석한 결과 학습데이터와 비금융정보 활용에 대한 타당성 검증 및 신규 유입 데이터 모니터링의 필요성 등 실용적 측면에서 구체적인 점검 사항을 파악하였고, 금융 소비자인 일반 사용자의 경우 결과에 대한 해석 오류 및 편향성 확인에 대한 중요도를 높게 평가한다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과가 더 공정한 인공지능 기반 금융서비스의 구축과 운영에 기여할 수 있기를 기대한다.
최근 클라우드 컴퓨팅 환경에서 해양수치모델 실험을 수행하는 많은 연구가 활발하게 진행되고 있다. 클라우드 컴퓨팅 환경은 대규모 자원이 필요한 해양수치모델을 구현하는데 매우 효과적인 수단이 될 수 있다. 정보처리 기술의 발달로 클라우드 컴퓨팅 시스템은 가상화와 원격 고속 네트워크, 직접 메모리 액세스와 같은 수치모델의 병렬처리에 필요한 다양한 기술과 환경을 제공한다. 이러한 새로운 기능은 클라우드 컴퓨팅 시스템에서 해양수치모델링 실험을 용이하게 한다. 많은 과학자들과 엔지니어들은 해양수치모델 실험에 있어서 가까운 미래에 클라우드 컴퓨팅이 주류가 될 것으로 기대하고 있다. 해양수치모델링을 위한 클라우드 컴퓨팅의 처리성능 분석은 수치모델의 수행 시간과 리소스 활용량을 최소화하는 데 도움이 될 수 있으므로 최적의 시스템을 적용하는 데 필수적이다. 특히 모델 격자 내 다양한 변수들이 다차원 배열 구조로 되어 있기 때문에 대량의 입출력을 처리하는 해양수치모델의 구조는 캐시메모리의 효과가 크며, 대량의 자료가 이동하는 통신 특성으로 인해서 네트워크의 속도가 중요하다. 최근에 주요한 컴퓨팅환경으로 자리잡고 있는 클라우드 환경이 이러한 해양수치모델을 수행하기에 적합한지 실험을 통해서 검토할 필요가 있다. 본 연구에서는 상용 클라우드 시스템에서 해양수치모델로 대표적인 Regional Ocean Modeling System (ROMS)와 더불어 다른 해양모델의 클라우드 환경으로 전환에도 도움이 될 수 있게 병렬처리 시스템의 성능을 측정할 수 있는 표준 벤치마킹 소프트웨어 패키지인 High Performance Linpack을 활용하여 초당 부동소수점 연산횟수 처리능력과 및 STREAM 벤치마크를 활용하여 다중 노드들로 구성된 수치모델용 클러스터의 메모리처리성능을 평가하고 비교하였다. 이러한 평가내용은 클라우드 환경에서 해양수치모델을 어떻게 수행할 것인가에 대해 중요한 정보를 제공할 수 있다. 가상화 기반 상용 클라우드에서 얻은 실제 성능 자료와 구성 설정 분석을 통해 가상화 기반 클라우드 시스템에서 해양수치모델의 다양한 격자 크기에 대한 컴퓨터 리소스의 효율성을 평가했다. 본 연구를 통해서 캐시 계층과 용량이 큰 메모리를 사용하는 HPC 클러스터가 ROMS의 성능에 매우 중요하다는 것을 발견했다. 수치모델링의 실행 시간을 줄이기 위해 코어 수를 늘리는 것은 작은 격자 보다 큰 격자 모델에서 더 효과적이다. 이러한 처리 성능 분석 결과는 클라우드 컴퓨팅 시스템에서 해양수치모델을 효율적으로 구축하는 데 중요한 자료로 이용될 것이다.
데이터 활용을 통한 지능형 행정서비스 정책을 적극적으로 추진하고 있는 정부 기조에 따라, 재난안전관리 분야도 신종·복합재난에 효율적으로 대응하기 위한 데이터 기반의 상황관리시스템을 구축·운영하고 있다. 하지만 재난 상황 발생 시 현장 상황 파악에 어려움이 있고, 방대한 데이터의 표출만으로는 상황판단 및 수습·대응에 필요한 정보를 제공하는 데 여전히 한계가 있다. 본 논문은 재난안전상황실 근무자의 상황관리 업무에 대해 지능정보기술을 활용하여 지능화 및 효율화에 필요한 구체적인 기술 도출을 목적으로 한다. 중앙재난안전상황실 근무자를 대상으로 개별 면담 및 조사를 통해 재난 상황관리 업무 범위와 GIS 통합상황관리시스템의 활용 상황 및 시스템에 구축된 데이터의 용도와 특징을 조사·분석하였다. 그리고 상황관리 업무의 지능화 및 효율화에 필요한 기술을 도출하기 위하여 신속·정확한 현장상황 파악, 데이터 기반 상황판단, 효율적 상황관리 업무 지원을 전략으로 하여 실행과제를 정의하고, analytic hierarchy process (AHP) 분석을 통해 실행과제의 중요도를 평가하여 우선순위를 결정하였다. 그 결과 상황관리 효율화를 위해서는 영상 및 센서 데이터에 대한 수집·분석·관리와 사람이 수행하는 경우 많은 시간이 소요되거나 오류가 있을 수 있는 작업, 즉 상황관련 자료 수집 및 보고서 작업에 지능정보기술 활용이 필요한 것으로 분석되었다. 결론적으로 상황관리 지능화 전략 가운데 중요도가 높은 신속하고 정확한 현장상황의 파악과 효율적 상황관리 업무 지원이 우선적으로 상황관리 지능화 기술 개발 대상으로 추진할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.