4차 산업혁명의 본격화, 일자리 구조 재편 등 급격한 사회변화 추세에서 산학연 간 협력은 국가경쟁력 제고의 핵심 요인으로 강조되고 있다. 우리나라 산학연협력 수준은 국가경쟁력 대비 미흡한 수준으로, 세계적 수준의 R&D 투자에도 불구하고 기술개발 결과와 산업현장 간 연계가 부족하고 산학연 간 지식전달 역시 미흡하다. 이 연구는 정부 산학연협력 지원사업의 고용효과 특히, 청년 고용효과를 분석하였다. 즉, 산학연협력을 통해 대학은 기업이 요구하는 인재를 육성하고, 기업은 맞춤형 인재를 공급받아 고용하는지를 측정하였다. 그 결과, 산학연협력 지원사업에 참여한 기업은 유사한 성향의 미참여 기업에 비하여 1년 후 고용효과가 높으며 특히, 청년층의 고용효과가 높은 것으로 나타났다. 특히, 청년 연령대별로는 25~29세가 유의한 정(+)의 효과를 보였다. 또한, 산학연협력 지원사업을 유형화하여 '연구개발 및 사업화', '교육 및 인재양성'의 1년 고용증가율은 유의하지 않았으나 청년고용 비중은 유형과 관계없이 유의하며, 교육 및 인재양성에서 더 높았다. 향후 정부 산학연협력 지원사업은 참여기업의 고용효과와 직접적으로 연계될 수 있도록 지속성과 체계성을 갖출 필요가 있다.
현대 사회는 4차 산업혁명으로 패러다임이 변화하고 있으며, 이러한 변화에서 사람과 사물의 융합과 연결을 선도하는 공간정보의 중요성은 나날이 증가하고 있다. GNSS 상시관측소는 국가적인 인프라로써 공간정보의 기초가 되는 측량기준점, 지도제작 등과 이와 관련된 산업분야 및 연구를 위한 기초자료를 제공하고 있다. 한편, 위성측량 기술은 빠르게 발전하고 있어 위성측량 인프라에 대한 고도화 방안 마련이 필요한 시점이다. 이에 본 연구에서는 국내외 상시관측소 운영 현황 조사 및 분석을 수행하여 위성측량 인프라에 대한 개선방안을 제시하고자 하였다. 연구를 통해 우리나라와 IGS 상시관측소의 수신기, 제조사, 이용가능 위성군 등이 파악되었으며, 현황 분석을 통해 우리나라의 다중 위성군 이용 가능 상시관측소 비율이 IGS보다 낮음을 알 수 있었다. 다중 위성군의 활용은 측위 성능을 크게 향상시킬 수 있기 때문에 향후 다중 위성군을 활용할 수 있도록 상시관측소의 고도화가 필요하다. 위성측량 인프라의 고도화는 위성측량 서비스 및 관련 연구 등 다양한 분야에서 개선된 측위성능을 제공할 수 있기 때문에 우리나라의 측위 관련 기술 선진화에 크게 기여할 것이다.
제4차 산업혁명의 주축으로 불리우고 있는 IoT, Cloud, Bigdata, Mobile, AI, 3D print 등의 기술들이 군에 접목되었을 경우 큰 변화가 생길것으로 예측할 수 있다. 특히, 전투라는 목적을 생각하였을 경우 그 중 IoT, Cloud, Bigdata, Mobile, AI 이 5가지 기술이 많은 역할을 할 것으로 생각된다. 따라서, 본 논문에서는 이 5가지 기술이 접목된 미래 군의 모습을 Smart Military라고 정의하고, 이에 따른 아키텍처를 정립하고, 적합한 정보보안 모델에 대해서 연구하였다. 이를 위해 IoT, Cloud, Bigdata, Mobile, AI와 관련된 기존 문헌들을 연구하여, 공통적인 요소를 도출하였으며, 이에 따른 아키텍처를 제시하였다. 제시된 아키텍처를 중심으로 Smart Military 환경에서의 정보보안을 전략적 정보보안과 전술적 정보보안으로 구분하고, 상기 구분된 정보보안 형태에 따라 취약성이 존재하더라도 감내할만한 수준의 경우를 고려하여 전략적 측면을 중심으로 정보보호체계를 구축한다면 효율적인 예산범위 내에서 최적의 정보보호 구축이 가능할 것으로 기대된다.
2008년 비트코인이라는 가상화폐의 개념이 발표된 이후, 비트코인의 기반이 되는 블록체인 기술은 향후 우리 사회를 변화시킬 수 있는 4차 산업혁명 시대의 중요한 플랫폼 기술로 주목받고 있다. 기존의 전자금융거래는 정부나 은행 등 신뢰할 수 있는 중앙기관에서 모든 거래 내역을 저장, 관리하고 있는 반면, 블록체인 기반의 전자금융거래는 거래에 참여하는 모든 참여자가 거래 내역을 각각 저장, 관리하는 분산 구조로 이루어져 있어서, 시스템 구축과 운영비용을 절감하면서도 거래의 투명성을 보장할 수 있는 특징을 가지고 있다. 이러한 블록체인 기술은 비트코인으로 시작된 가상화폐 이외에도 스마트 계약, 문서관리 등 다양한 영역으로 그 활용방안이 확장되고 있다. 블록체인의 핵심 기술 영역은 검증된 암호기술을 기반으로 거래 내역의 위조나 해킹이 어렵도록 일정수준 이상의 보안성을 갖추고 있으나, 가상화폐를 사고파는 거래 서비스나 상품 대금으로 지급하는 결제 서비스의 구현에 있어서는 구현 방식에서의 보안 취약점이 존재할 수 있기에 가상화폐 사용에 있어서 보안 위험에 대해서 살펴보고 대응방안에 대해서 논하고자 한다. 특히 가상화폐 거래를 손쉽게 해주는 가상화폐 거래소에 대한 보안 사고가 최근에 자주 발생하고 있으며, 가상화폐를 거래하는 사용자들의 피해도 증가하고 있기에 금융권에 적용 가능한 블록체인 보안 위협을 살펴보고 그 중에서도 특히 보안사고로 인한 피해가 많이 발생하는 가상화폐 거래소에 대한 보안 위협과 적용 가능한 보안 대책을 제시하고자 한다.
본 연구에서는 확장된 기술수용모델(TAM2)을 적용하여 자율주행자동차의 구매의도에 미치는 영향요인을 알아보았다. 이를 위해 자동차 운전경험이 있는 이들 가운데 일반인 117명을 대상으로 본 분석을 실시하였으며 분석 방법은 구조방정식모형(SEM: Structural Equation Modeling)을 이용하였다. 분석 결과 사회적 영향과 지각된 위험은 인지된 유용성과 구매의도에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 혁신성의 경우는 인지된 유용성에는 영향을 미치지 못했으나 구매의도에는 긍정적 영향을 주는 것으로 나타났다. 반면 개인이 자각하는 운전능력과 자동차 유희성은 인지된 용이성에 어떠한 영향도 미치지 않은 것으로 분석됐다. 또한 연구가설에는 포함하지 않았으나 개인이 자각하는 운전능력이 인지된 유용성에 부정적 영향을 주는 것으로 나타난 결과를 주목해 볼 수 있었다. 이상의 결과를 종합했을 때 자율주행자동차의 구매의도에 영향을 미치는 변인으로 사회적 영향과 혁신성 및 지각된 위험은 중요한 변인의 역할을 하는 것을 알 수 있었다. 이러한 결과로 4차 산업혁명의 신기술인 자율주행자동차에 대한 예비 수용자들의 인식을 미리 예측해 볼 수 있었다는 것에 본 연구의 의의가 있다.
선박은 충돌방지를 위해 해상충돌예방규칙에 의해 운항한다. 하지만 다수의 선박이 동시에 운항하는 특수상황 시에는 해상충돌예방규칙을 적용하기 곤란하며 이때는 운항자의 개인능력에 의한다. 이러한 경우 해상교통관제를 통한 교통상황 관리가 필요하다. 이에 전 세계적으로 VTS(Vessel Traffic Services)를 통해 해상교통이 관리되고 있으며 운용 방법은 관제요원이 VTS 시스템을 이용하여 위험상황을 판단하고 통신시설을 이용하여 선박들에게 안전운항을 권고한다. 이 연구에서는 기존 방법에 AI(Artificial Intelligence) 기법을 추가하여 운항자의 관점에서 위험상황을 판단하는 방법에 대해 고찰한다. 또한, 관제 효율성 증대를 위해 AR(Augmented Reality)기법을 추가한 해상교통안전모니터링 시스템에 대해 설명한다. 이 시스템은 위험상황 및 위험 우선순위 예측이 정량적으로 가능하여 복잡한 교통상황시 실제 운항자가 충돌회피하는 방법과 동일한 순차적 위험상황 해소가 가능하다. 특히, 위험상황을 관제요원의 관점뿐만 아니라 각 선박의 운항자의 관점에서 분석할 수 있어 기존의 방법보다 실제적이다. 또한, 분석결과를 통해 정량적인 위험수역 파악이 가능하여 충돌회피를 위한 권고항로 지원이 가능하다. 결과적으로 이 시스템은 해상교통상황이 복잡한 해역에서의 선박간 충돌방지에 도움이 될 것이다. 특히, 해양분야 제4차 산업혁명에 주요한 분야를 차지하는 자율운항선박에 충돌방지 기능으로 사용될 수 있을 것이다.
4차 산업의 주요 기술로 실감형 360도 영상 콘텐츠가 주목받고 있다. 전 세계 실감형 360도 영상 콘텐츠의 시장 규모는 2018년 67억 달러에서 2020년 약 700억 달러까지 증가될 것이라고 전망하고 있다. 하지만 대부분 실감형 360도 영상 콘텐츠가 웹하드, 토렌트 등의 불법 유통망을 통해 유통되고 있어 불법복제로 인한 피해가 증가하고 있다. 이러한 불법 유통을 막기 위하여 기존 2D 영상은 불법저작물 필터링 기술을 사용하고 있다. 그러나 초고화질을 지원하고 두 대 이상의 카메라를 통해 촬영된 영상을 하나의 영상에 담는 실감형 360도 영상 콘텐츠의 특징 때문에 왜곡 영역이 존재하여 기존 2D 영상에 적용된 기술을 그대로 사용하기엔 다소 무리가 있다. 또한, 초고화질에 따른 특징점 데이터량 증가와 이에 따른 처리 속도 문제와 같은 기술적 한계가 존재한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 왜곡이 심한 영역을 제외한 객체 식별 영역을 선정하고, 식별 영역에서 딥 러닝 기술을 이용하여 객체를 인식하고 인식된 객체의 정보를 이용하여 특징 벡터를 추출하는 특징점 추출 및 식별 방법을 제안한다. 제안한 방법은 기존에 제안 되었던 스티칭 영역을 이용한 실감형 콘텐츠 특징점 추출방법과 비교하여 성능의 우수성을 보였다.
국내 공공도서관의 역할과 기능은 다양해지고 있는 반면, 내부적으로는 편향된 도서 대출로 다양한 문제들이 나타나고 있다. 또한 최근 4차 산업혁명으로 공공도서관에서 인기도서 위주의 도서 추천시스템이 도입되고 있으나, 이용자가 접할 수 있는 도서의 다양성은 제한되고 있다. 이에 본 연구에서는 공공도서관 이용자의 만족을 제고하기 위해 공간적으로는 대구시 두류도서관으로 한정하여 대출이력 자료(213,093건), 회원정보(35,561명) 등을 활용하여 군집분석과 토픽 모델링, 콘텐츠 기반 필터링 추천 알고리즘으로 공공도서관 미대출 도서 추천시스템을 구현하였으며, 이에 대한 실제 이용자들의 만족도 설문조사를 실시하여 미대출 도서 추천시스템의 가능성과 시사점을 제시하였다. 분석 결과 대다수의 이용자들이 높은 만족도로 응답하였으며, 특정 성·연령대, 직업, 평소 독서량 등으로 분류된 계층에서 만족도가 상대적으로 높게 나타난 것을 확인할 수 있었다. 본 연구결과를 통해 공공도서관의 편향된 도서 대출, 운영 효율성 저하 등의 문제를 일부 개선할 수 있을 것으로 기대하며, 연구의 한계점 또한 제시하였다.
최근 4차 산업혁명기술 발전이 부각되면서 이와 연계한 BIM정보기술로써 BIM 정보체계가 토목분야까지 확산되고 있는 추세이다. 국토교통부는 2020년부터 신속하고 광범위하게 BIM 정보체계를 건설 분야에 도입하려는 다각적인 기술정책을 발표하고 있다. 보통 SOC분야의 시설물은 형상이 정형화되지 않고, 복잡한 정보로 구성되어 있어 표준체계 없이 BIM 구현이 어렵다. 이런 문제점을 효과적으로 극복하기 위해서 BIM 표준분류체계의 개발이 시급하다. 본 연구에서는 국내외 유관 선행연구와 기존의 정보체계 및 실무기준 등을 조사 분석하여, 기 개발된 도로 및 하천분야 객체분류체계와 연계되도록 BIM 속성분류체계를 개발하였다. BIM 속성분류체계는 도로 및 하천분야의 단위시설, 시설물요소, 시설유형, 객체구성, 부품구성 등 객체 구성수준에 대응하는 사업, 시설, 시설부위 및 구성객체의 속성정보를 개발하였다. 또한 다양한 SOC 분야에 BIM 객체분류체계와 속성분류체계를 확장 적용하기 위한 방안과 시설별로 공간정보를 구성하는 방안도 제시하였다. 이 연구의 결과를 도로의 포장시설과 교량시설물에 시범 적용하여 효과적이고 체계적으로 시설물을 구성하고 정보를 구축하며 검색조회 가능여부를 검증하였다. 본 연구개발에 의한 객체분류체계와 속성분류체계에 의한 BIM 표준분류체계 개발로 향후 체계적이고 편리한 모델링과 정보체계의 구축여건이 마련되어 건설IT 발전에 기여할 것이다.
최근 제 4차 산업혁명이 도래함에 따라서 기존 산업환경이 기술중심 구조에서 가치중심으로 확장되는 산업융합 환경으로 변화함에 따라 보안위험 또한 융 복합적으로 변화하여 그 범위가 커지고 있다. 이러한 변화에 따라 사이버보안 전문인력의 수요는 매년 증가하고 있지만, 이에 비하여 공급은 매우 부족한 실정이다. 향후 2020년 까지 21,704명의 사이버보안 전문인력이 필요한 것으로 조사되고 있으나, 신규 인력 공급은 11,850명에 그쳐 9,854명의 신규 인력 공급이 부족할 것으로 전망되고 있다. 이러한 수급차 문제를 해결하기 위한 방법으로는 사이버보안 전공교육을 통한 신규인력 양성방법에 관한 연구에 비해 타 직업군의 재직자나 타 학문분야 전공자를 대상으로 하는 재교육형 인력양성방법에 관한 연구는 상대적으로 부족한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 국내 교육기관 중 가장 규모가 크고 배출 인력이 많은 인문 사회계열의 대표 전공분야들을 선정하여 각 전공분야의 공통교육과정을 분석한 후, 기존 선행연구를 통해 도출된 사이버보안 전문인력 양성과정과 비교한다. 이를 통해 각 전공분야별 배출인력이 사이버보안 전문인력이 되기 위해 어떠한 과목들에 대한 재교육(추가교육)이 필요할 것인지 분석하여 사이버보안 전문인력 양성을 위한 재교육과정을 설계하고자 한다. 본 연구결과를 활용하여 타 직업군의 재직자나 타 학문분야 전공자를 대상으로 사이버보안 전문인력 재교육과정 운영 시, 교육대상자들에게 필요한 역량을 효율적으로 학습할 수 있게 하는 기초자료로 활용될 것으로 기대되며, 사이버보안 전문인력의 수급차 해소에 기여할 것으로 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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