항만 산업의 동향은 적극적인 4차 산업 기술을 도입하여 자동화 항만, 스마트 항만 등 새로운 항만의 형태로 발전하고 있다. 그러나 항만의 발전 이면에는 항만 및 컨테이너 터미널 내 사이버 보안 사고 및 위협 가능성 또한 높아지고 있다. 이에 항만 내 사이버 보안 강화와 관련된 연구가 필수적이나 국내에서 진행되는 관련 연구는 미비한 실정이다. 이에 본 연구는 국내 대표 항만인 부산항 중 가장 4차 산업 기술을 적극적으로 도입하는 컨테이너 항만을 중심 사이버 보안 강화를 위한 요인을 도출하고 향후 강화 방안을 도출하고자 하였다. 연구결과 부산항 컨테이너 터미널 사이버 보안 강화를 위한 요인은 네트워크 구축 및 정책 지원, 교육 표준화 및 인력 양성, 법·제도적 요인으로 분류되었다. 이후 도출된 요인을 바탕으로 다중회귀 분석을 실시하였으며 분석 결과를 바탕으로 향후 부산항 컨테이너 터미널의 안전성 확보 및 강화, 신뢰성 확보 및 강화, 성과 및 만족도 향상을 위한 세부 요인을 도출하였다. 본 연구는 점차 증가하는 항만 및 컨테이너 터미널 내 사이버 보안 공격에 대응하여 부산항 컨테이너 터미널의 사이버 강화를 위한 방향성을 제시했다는 점에서 의의를 지닌다.
육상의 신 기술적용에 비해 선박을 포함한 해사 분야에서는 상대적으로 기술 적용에 있어 보수적인 편이다. 이러한 문제에는 사용자들 입장에서 기술 개발 과정에 있어 입증되지 않은 기술을 도입하는 것을 꺼려하기 때문이다. 기존 기술 개발에서는 전문가 위주·실험실 위주의 시험 환경 체계로 기술의 적용성을 확보하지 못해 연구 단계에서 그치는 경우가 많았다. 본 연구에서는 이러한 기존의 연구체계를 탈피하여 리빙랩이라는 방법론을 도입, 기술의 기획-개발-검증-평가의 전주기적 과정에서 현장 중심의 사용자의 의견을 반영하여 적용성을 확보하는 체계를 마련하였다. 이러한 리빙랩의 구축·운영 방안에 대해 제시함으로써 향후 사용자 의견을 반영할 수 있는 선박, 나아가 해사 분야에서의 효율적인 실험 체계를 마련하고 기술 적용성을 확보하는 데에 기여할 수 있을 것으로 보인다.
인터넷 익스플로러의 서비스 종료 이후 ActiveX의 사용이 종료됨에 따라 Non-ActiveX 정책이 확산되었다. Non-ActiveX 정책을 바탕으로 정해진 웹 페이지 표준 규약으로 HTML5가 채택되어 사용되고 있다. W3C(World Wide Web Consortium)에서 개발된 HTML5는 다양한 기능을 플러그인 없이 브라우저만으로 쉽게 사용할 수 있고, 기존 HTML에 비해 다양한 요소와 속성이 추가되었으며 API를 통해 더 나아진 웹 응용 환경을 제공하고 있다. 그러나 새로 추가된 기술들로부터 새로운 보안 취약점이 발견되었고, 이러한 취약점으로 인하여 공격 범위가 넓어졌다. HTML5가 적용된 웹 사이트에서 발생할 수 있는 보안 취약점을 찾기 위한 연구가 부족하다. 본 논문은 최근 5년 이내에 플러그인이 제거된 공공기관 웹 페이지를 대상으로 웹 페이지의 보안 취약점을 탐지하고 분석하여 웹 취약점을 가지는 태그 및 속성을 탐지하는 모델을 제안한다. 제안된 모델을 웹 페이지에 적용한다면 플러그인 제거 후에도 현재까지 웹 페이지의 웹 표준 준수 여부 및 취약점을 분석할 수 있어 신뢰성 있는 웹 서비스를 제공할 수 있다. 그리고 해킹 피해로 인한 금전적, 물리적 문제들을 예방하는 데 도움이 될 것으로 기대된다.
최근 기업은 마음챙김을 조직 내 여러 분야에서 혁신의 수단으로 활용하고 있으나 기업의 혁신역량 향상이라는 포괄적인 목표에 머무르고 있다. 왜냐하면 마음챙김이 구체적으로 어떠한 분야에, 그리고 어떠한 요인에 영향력을 행사하는지 구체적으로 제시된 사례가 드물기 때문이다. 따라서 본 연구는 마음챙김의 활용 가능성이 있는 여러 분야 중, 정보기술의 이용행태 분야에서 마음챙김이 어떠한 영향력을 행사하는지 확인하고자 하였고, 이를 통해 마음챙김 활용의 가치를 제시하고자 하였다. 본 연구의 목표는 통합기술수용이론을 바탕으로 마음챙김(mindfulness) 요인들이 정보기술 수용의도의 선행요인에 어떠한 조절효과를 갖는지 확인하는 것이다. 가장 먼저 가설에 기반한 설문조사를 실시하여 표본을 수집하였고, 표본 데이터를 바탕으로 집중타당도 및 판별타당도를 확인하였다. 그 후, SEM 분석을 수행하여 9개의 가설을 검정하였다. 통합기술수용이론에서 제시된 기대성과, 노력기대, 사회적 영향은 이용의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 촉진활동은 이용행위에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마음챙김 요인들의 조절효과를 살펴보면, 대체기술자각 요인은 성과기대가 수용의도에 미치는 영향을 증가시켰으며, 기술탐색추구성향 요인은 노력기대가 이용의도에 미치는 영향을 증가시키는 것으로 나타났다. 그리고 기술몰입 요인은 촉진조건이 이용행위에 미치는 영향을 증가시키는 것으로 나타났다. 반면, 자기상황자각 요인은 사회적 영향이 이용의도에 미치는 영향을 감소시키는 것으로 나타났다. 본 연구는 실증분석 결과를 바탕으로 정보기술 수용의 학술적, 실무적 시사점을 제시한다.
오늘날 기업은 급변하는 경영환경의 변화 속에 생존을 위해 끊임없는 변신과 혁신을 추구한다. 그 일환으로, 클라우드 컴퓨팅 서비스의 도입이 사회 전반에 걸쳐 활발하게 진행 중인데, 혁신의 주체로서 기업과 공공부문에 많은 변화와 발전을 유발할 것으로 기대된다. 이미 글로벌 선진국들은 공공 부문뿐만 아니라 많은 기업들이 클라우드 컴퓨팅 서비스를 접목하는 등 적극적으로 활용하고 있다. 이처럼, 클라우드 컴퓨팅 서비스의 중요함을 고려해 볼 때, 그 확산을 위한 연구는 매우 시급하고 중요하다. 로저스에 의하면, 확산이란 하나의 혁신이 시간을 두고 사회체계의 구성원 사이에서 특정 채널을 통해 커뮤니케이션이 되는 과정이다. 혁신을 수용하려는 성향이 혁신성향이고, 이러한 혁신성향은 혁신확산과 관련된 연구 및 새로운 기술이나 아이디어를 확산시키려는 기업에 있어 매우 중요한 가치를 가지게 된다. 본 연구의 목적은 혁신확산이론을 기반으로 클라우드 컴퓨팅 서비스의 특성이 혁신성향에 따라 인지된 기대성과에 미치는 영향요인을 실증 분석하는 것이다. 본 연구 결과는 향후 빅데이타, 디지털 융합, 사물인터넷 등과 같은 신기술의 확산을 위한 모형개발에 크게 기여할 것으로 기대된다.
정보 기술의 발전으로, 공유 경제 서비스는 새로운 형태의 소비 방식으로 자리 잡았다. 특별히 차량을 소유하지 않고 빌려 쓰는 형태인 카 셰어링은 개인들의 이동 수단의 범위를 확장하는 새로운 서비스이다. 차량 소유로 발생하는 비효율성을 줄이고, 교통 문제를 완화하는 등 카 셰어링은 다양한 사회적 이점을 제공하지만, 이를 구현하기 위해서는 개인의 카 셰어링 서비스 이용 패턴을 이해하고 이용자의 서비스 재사용을 유도해야 한다. 본 연구는 개인의 카 셰어링 서비스 재사용 행동을 이해하기 위해 RFMC (Recency, Frequency, Monetary, and Clumpiness) 모델을 활용하였다. 국내 카 셰어링 서비스 업체의 데이터를 분석한 결과, 카 셰어링 서비스 재사용에 Recency, Monetary 는 부의 영향을, Frequency는 정의 영향을 끼치는 것으로 나타났다. 더욱이 Clumpiness가 높은 집단의 경우, Recency와 Monetary의 효과는 두드러지는 반면, Frequency의 영향은 미미해졌다. 이러한 연구 결과를 바탕으로, 이론적, 실무적 함의를 도출하였다.
디지털 기술 발전은 전통적 서비스 형태와 다른 셀프서비스기술 형태를 점차 보급시키고 있다. 이러한 새로운 서비스 형식은 "디지털 그림자노동"이라는 소비자의 노동 참여 방식을 출현시켰다. 즉, 소비자가 셀프서비스기술을 사용하여 직접 자신에게 서비스를 제공하기 때문에 기업의 노동력 자원을 절약하지만, 셀프서비스 환경에서 소비자로 하여금 디지털 그림자 노동을 하도록 함에 따라서 자신이 수행하는 무급 노동에 대한 인식의 문제 또한 발생하고 있다. 이는 소비자 권익 관련 이슈는 물론이고 기업의 장기적인 지속 가능성과 건강한 발전에 대한 심각한 우려를 불러일으키고 있다. 본 연구는 셀프서비스 환경에서 소비자가 디지털 그림자노동에 참여하는 결정에 영향을 미치는 심리적 인식 요인을 밝히고자 한다. 이는 소비자가 셀프서비스기술에서 지속적으로 증가하는 참여도와 자신의 무급 노동에 대한 인식 부족 문제에 대응하기 위함이다. 이론 기반의 방법과 반 구조화된 인터뷰를 통해 소비자가 디지털 그림자노동에 참여하는 결정에 영향을 미치는 심리적 인식 요인을 탐구했다. 이러한 결정 요인의 심리적 인식에 대한 이해를 통하여 본 연구는 소비자가 디지털 그림자노동에 대한 이해와 인식을 제고하고, 셀프서비스기술 환경에서 자신의 권익을 보호하는 의식의 수준을 높일 수 있도록 도울 수 있다. 또한, 본 연구의 결과는 비대면 셀프서비스기술 관련 회사에게 소비자의 결정 심리 이해의 중요성을 알림과 동시에 지속가능한 비즈니스 모델의 고안과 발전을 위한 이론적 기초를 제공할 것이다.
지휘통제체계는 지휘, 통제, 통신, 컴퓨터, 정보의 5대 요소를 자동화하여 전장을 효율적으로 관리하는 통합 전장 정보체계로 적의 위치, 상황 및 작전 결과를 수집하고 분석하여 모든 제대가 실시간으로 동일한 상황을 파악하며 지휘 결심과 임무 지시를 최적화하는데 중요한 역할을 한다. 그러나 현행 지휘통제체계는 각 군별 전장상황 위주 단일 영역에서의 전장가시화를 시켜주는 구조만으로는 신규 무기체계 도입 때 마다 한계가 발생한다. 지상, 해상, 공중 영역뿐만 아니라 사이버 및 우주 영역까지 확대되는 미래 전장에서 다양한 무기체계들의 유기적인 데이터들이 모여 사용자가 원하는 전장상황을 신속하게 가시화한다면 보다 향상된 지휘통제결심이 가능할 것이다. 이에 본 연구는 미래 지휘통제체계의 적용가능한 가시화 기술을 지도 영역, 상황도 영역, 디스플레이 영역으로 나눠 적용방안을 연구하였다. 이러한 미래 지휘통제체계의 기술 구현은 5G 네트워크와 같은 다양한 데이터 및 통신 수단을 기반으로 하여, 고품질의 다양한 정보를 활용하여 현실적이고 효율적인 전장 상황 인식을 가능하게 하는 초연결 전장가시화가 가능할 것으로 기대한다.
한국은 '22년 역대 최대의 방산수출 실적을 달성하였다. 방산수출은 한국의 무기를 외국에 수출하는 것으로 방위산업 진흥을 위한 가장 효과적인 방법이다. 또한, 우수한 무기체계를 지속적으로 공급하려면 견실한 방위산업이 구축되어 있어야 하기 때문에 방산수출은 국가차원의 중요한 사안으로 정부는 대통령실을 콘트롤타워로 적극적인 지원정책을 펼치고 있다. 특히 한국의 방산수출 빅4 진입이라는 화두가 제기되고 있는데, 본 논문은 기존에 제시된 방산수출 진흥 방안과는 달리 혁신적인 방안으로서 세계 수준의 무기체계를 보유할 수 있는 첨단기술 확보와 구매국의 요구에 맞춤형으로 수출할 수 있는 공동연구개발이라는 전략적인 방안을 제시하고 구체적으로 실행할 수 있는 절차를 제시하였다. 즉 첨단기술 확보를 위해 군은 기존의 방식을 탈피하여 과감한 첨단기술 선정과 충분한 예산 지원을 하고 개발기관에게 자율성을 부여해야 하며 이 기술이 첨단무기에 적기에 적용되도록 신속개발시스템도 도입해야 한다. 수출 공동연구개발은 구매국의 첨단기술 보유 의지를 고려하여 초민감 핵심기술을 제외한 유연한 기술이전을 추진하고 전략적 파트너십을 형성하는 방향으로 나아가도록 하는 것이다. 이를 통해 한국의 방산수출 변화의 시점에서 획기적이고 새로운 전략을 통하여 한국의 방산수출이 세계 빅4에 진입하는데 도움이 되도록 하였다.
최근 들어 노후화된 콘크리트 구조물의 비중이 점차 늘어나는 추세다. 이는 대다수의 구조물이 기대수명에 근접하고 있기 때문이다. 이 같은 구조물은 정확한 점검과 지속적인 관리가 필수적으로 요구되며, 철저한 점검이 이루어지지 않을 경우 본래의 기능과 성능이 저하되어 안전사고로 이어질 수 있음은 자명한 사실이다. 따라서 딥러닝과 컴퓨터 비전을 이용한 객관적인 점검 기술에 대한 연구가 활발하기 이뤄지고 있다. 특히 고해상도는 미세한 균열뿐만 아니라 박락과 철근 노출까지 정확하게 관찰할 수 있으며, 딥러닝을 통해서 자동화 탐지가 가능하다는 장점이 있다. 딥러닝은 다양하고 다수의 훈련 데이터가 있어야지만 높은 탐지 성능을 보장할 수 있지만, 콘크리트의 표면 손상은 비정상 장면으로 일반적으로 촬영하여 확보할 수 있는 데이터가 아니므로 훈련 데이터의 수는 부족할 수밖에 없다. 이러한 한계를 극복하기 위해서 이 연구에서는 stable diffusion을 통해 균열, 박락, 철근 노출을 포함하고 있는 콘크리트 표면 손상 영상을 생성하는 방법을 제안했다. 이는 문자열과 영상이 쌍을 이룬 데이터로 새로운 손상 영상을 합성하는 방법이다. 이를 위해서 총 678장의 훈련 데이터 세트를 구축했고, low rank adaptation을 통해서 fine-tuning을 수행했다. 이때 stable diffusion의 세 가지 기저 모델에 따른 생성 영상의 품질을 비교했다. 결과적으로 가장 다양하고 고품질의 콘크리트 손상 영상을 합성하는 방법을 완성했다. 이 연구는 향후 데이터 부족 문제 해결에 기여하여 딥러닝 기반 손상 탐지 알고리즘의 정확도 향상에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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