최근 기업경영과 관련되어 가장 주목받고 있는 것은 ESG(Environmental, Social, Governance) 일 것이다. ESG 경영을 선언한 많은 기업들이 있지만, KT는 2021년 본격적인 ESG 경영을 선언하며 지속가능경영의 전략을 이해관계자들과 공유하고 있다. 또한 KT는 국내 ICT 업계 최초로 ESG 채권을 발행하며 ESG 경영을 강화하고 있다. 코로나19로 정보기술산업이 더욱 중요해진 시점에서 본 연구는 KT의 ESG 경영 목표와 전략의 사례를 환경, 사회, 지배구조 영역으로 구분하여 살펴보고자 하였다. KT는 환경 영역에서 '환경경영', '환경대응', '에너지 자원', '친환경 프로젝트'를 통해 환경 건전성 달성을 목표로 하고 있었다. 또한 사회 영역에서 '사회공헌', '동반성장', '인권경영' 등을 통해 진정성 있는 사회적 가치 창출을 추구하였다. 마지막으로 지배구조 영역에서는 '윤리·컴플라이언스', '리스크 관리' 등을 통해 경제적 신뢰성을 추구하기 위한 투명한 기업 경영 체계를 지향하고 있었다. 특히 KT는 디지털 플랫폼 기업이라는 특징을 기반으로 AI, BigData 기술을 활용하여 환경, 사회문제를 해결하기 위한 전략을 추진하며 KT만의 ESG 경영을 도모하고 있었다. 본 연구는 화두로 떠오른 ESG 경영과 관련해 KT의 ESG 경영 사례를 통해 ESG전략 수립과 ESG 경영 발전방향에 대한 시사점을 도출하고자 한다.
해양사고의 조사 및 심판 제도는 유사 사고의 재발을 방지하기 위한 공신력 있는 해결책을 제공하기 위한 것이다. 우리나라의 경우 해양사고가 발생하면 해양안전심판원은 사고의 과정을 정밀하게 분석하여 사고 원인을 공표함으로써 재발방지대책 개발에 기여하고 있다. 그러나 해양사고의 원인으로 제시된 내용이 모호하다면 소기의 목적을 달성하는 데는 어려움이 있을 수 있다. 이러한 관점에서 해양안전심판원의 재결을 살펴보면 일부 사고의 원인으로 적시한 내용을 재발방지대책으로 직접 대입하기 곤란한 몇 몇 경우가 있다. 대표적으로 '선원의 상무로서 준수하여야 할 주의의무를 태만히 한 경우'라는 표현을 들 수 있다. 또한 '선원의 상무'가 정확한 사고원인을 밝히기 어려운 경우에도 선원의 책임으로 돌리기 위하여 관용적으로 사용되고 있다는 비판도 있다. 선원의 상무는 국제해상충돌예방규칙 제2조에 나오는 용어로서 그 사용을 엄격히 하고자, 이 연구에서는 원문에 대한 체계적인 분석을 제공함으로써 선원의 상무와 주의의무에 대한 개념을 비교·정립하고자 한다. 이를 위해 주의의무를 행정적, 민사적, 형사적 시각에서 살펴보고 관련된 판례를 제시하였다. 이에 따라 선원의 상무가 유사 해양사고 재발방지에 기여하는 합목적적인 재결을 위한 용도로 사용되기를 기대하였다.
다각형 필지의 면적오차계산에 대한 일반식으로부터 직사각형 필지의 면적오차계산식을 도출하고 관련 법률 시행령에서 정하고 있는 면적오차계산의 상수항 0.0262 × M(축척분모)이 갖는 의미를 분석하였다. 그 결과, 현행의 면적오차 공식은 직사각형 필지모형으로서 도해측량의 특성을 적절히 반영하고 있으나, 정량적으로는 면적오차를 비교적 크게 허용한다는 것을 알 수 있었다. 또, 면적이 같더라도 필지의 형상에 따라 정사각형 필지보다 50% 더 많은 면적오차가 산출될 수 있다는 문제, 필지 분할시 허용면적오차가 달라져야 하는 문제 등을 파악하였다. 이와 더불어, 본 연구에서 도출한 면적오차계산식으로써 지적측량의 관점에서 문제를 한꺼번에 해결할 수 있는 방안을 제시하였다. 즉, 필지의 크기와 형상을 반영하는 문제, 측량의 정확도를 반영하는 문제, 도해측량과 수치측량을 구분할 필요 없이 단일의 면적오차계산식을 채택하는 문제에 대한 해결책이다. 이들 문제를 해소하는 새로운 면적오차계산식의 채용은 많은 관련 요소들의 개선을 촉진하여 선진적 지적제도로의 발전을 강화할 것이다.
본 연구는 소셜커머스 이용자들이 인식하는 소셜커머스 선택요인의 중요도와 만족도가 어떠한 차이를 나타내는지, 소셜커머스 선택요인과 재구매 의도 간에 영향 관계가 존재하는지 확인하고자 하였다. 2021년 9월 1일부터 9월 17일까지 17일간 설문조사를 실시하였고, 316부를 실증분석에 이용하였다. 분석 결과, 소셜커머스의 선택요인은 안전성, 편의성, 경제성, 정보성, 집단성, SNS 관련성 6개 요인으로 구분되었다. IPA 결과는 1사분면 편의성, 2사분면 SNS 관련성과 정보성, 3사분면 집단성, 4사분면 안정성과 경제성의 순으로 나타났다. 소셜커머스 선택요인과 재구매 의도 간의 영향 관계에서는 소셜커머스 선택요인 중 편의성, 경제성, 안전성, 정보성이 재구매 의도에 유의한 영향을 미쳤다. 본 연구의 결과로 기존 소셜커머스가 저렴한 가격에 중요하였다면 코로나19 상황에서 비대면 상거래는 편의성이 더 중요하다는 것을 확인 할 수 있었다. IPA를 통하여 지속적으로 이용자들의 쇼핑 경향을 파악하고 선제적으로 대응할 수 있는 체계를 구축하는 것이 무엇보다 중요할 것으로 사료된다.
위성 영상 촬영 후 지상국에 전송된 영상을 이용하여 최종 위성 영상을 획득하기 위해 많은 영상 전/후 처리 과정이 수반된다. 전/후처리 과정 중 레벨 1R 영상에서 레벨 1G 영상으로 변환 시 기하 보정은 필수적으로 요구된다. 기하 보정 알고리즘에서는 보간 기법을 필연적으로 사용하게 되며, 보간 기법의 정확도에 따라서 레벨 1G 영상의 품질이 결정된다. 또한, 레벨 프로세서에서 수행되는 보간 알고리즘의 고속화 역시 매우 중요하다. 본 논문에서는 레벨 1R에서 레벨 1G로 변환 시 기하 보정에 필요한 경량화된 심층 컨볼루션 신경망 기반 보간 기법에 대해 제안하였다. 제안한 기법은 위성 영상의 해상도를 2배 향상하며, 빠른 처리 속도를 위해 경량화된 심층 컨볼루션 신경망으로 딥러닝 네트워크를 구성하였다. 또한, panchromatic (PAN) 밴드 정보를 활용하여 multispectral (MS) 밴드의 영상 품질 개선이 가능한 피처 맵 융합 방법을 제안하였다. 제안된 보간 기술을 통해 획득한 영상은 기존의 딥러닝 기반 보간 기법에 비해 정량적인 peak signal-to-noise ratio (PSNR) 지표에서 PAN 영상은 약 0.4 dB, MS 영상은 약 4.9 dB 개선된 결과를 보여주었으며, PAN 영상 크기 기준 36,500×36,500 입력 영상의 해상도를 2배 향상된 영상 획득 시 기존 딥러닝 기반 보간 기법 대비 처리 속도가 약 1.6배 향상됨을 확인하였다.
한국농수산대학 재학생 및 졸업생 151명을 대상으로 병해충 관리 현황을 조사하기 위해 설문조사를 수행하였다. 설문 내용은 기본문항과 병해충 관리 문항으로 구성되어 있다. 기본문항에는 응답자의 연령, 학적상태, 재배작물, 재배면적등을 포함하고 있으며, 병해충 관리 문항에는 병해충 방제 방법, 농약 선택 근거, 병해충 예찰 방법 등을 포함하고 있다. 기본문항의 응답을 요약하면 전체 응답자 중에서 20대 응답자가 91.2%로 가장 높았고, 응답자의 재배 면적은 3헥터 이상이 34.5%로 가장 높은 비중을 차지하고 있었다. 병해충 관리 문항의 응답을 요약하면 병해충 관리 방식에서는 화학적 방제법이 66%로 가장 높은 비중을 차지하였다. 농약 선택 근거에서는 본인 스스로 기존의 방제 기술을 토대로 결정(30%)하거나 농약 판매상(29%)의 결정을 따랐다. 병해충 예찰 방법은 농촌진흥청 소속기관(29%)과 국가농작물병해충관리시스템(27%)을 활용하는 것으로 나타났다. 농약 판매상의 병해충 진단과 농약 처방에 대한 질문에 응답자의 97%가 보통 이상의 신뢰도를 보였으나 강한 신뢰도를 선택한 경우는 전혀 없었다. 병해충 진단 및 농약 처방을 위한 전문인력 양성 필요성에 대해서는 응답자의 79%가 높은 필요성이 있는 것으로 응답하였는데, 특히, 응답자의 47%는 매우 강한 필요성이 있다고 응답하였다. 이러한 결과는, 병해충 진단과 농약 처방을 위한 정교한 기술을 지닌 병해충 관리를 위한 전문인력이 농업 현장에 필요함을 의미한다. 농민의 시각에서 조사한 설문 결과는 병해충 관리 현황을 이해하고 향후 발전 방향을 제시하는 데 중요한 정보를 제공해 줄 것이다.
농업관측에서의 다중분광 드론은 식생구분 및 식생활력도 분석에 있어 복사량이나 반사도와 같은 물리량을 기반으로 한 정량적이고 신뢰성 있는 데이터가 필요하다. 작황분석 모니터링을 위한 원격탐사 자료의 경우 동일지역에 대해 여러 시기에 걸쳐 촬영된 영상이 요구되며, 특히 엽면적 지수 또는 엽록소와 같은 생물리자료의 경우 동일한 기준에서의 시계열 자료를 통해 분석되므로 직접적으로 비교 가능한 반사도 자료가 필요하다. 드론영상을 기반 정사영상(정합영상)은 전체 영상 화소값이 왜곡되거나 접합 경계면 화소값의 차이가 발생하여 정확한 물리량 산출에 한계를 가진다. 본 연구는 시계열 작황 모니터링을 위한 드론영상의 보정방법에 따른 지상 반사도와 드론영상 기반 식생지수를 산정하고 그 결과를 지상관측자료와 비교하여 전처리 방법에 따른 드론영상의 분광학적 특성을 구명하고자 수행하였다.
소도체의 품질평가는 축산업 분야의 중요한 문제이다. 최근 인공지능을 기반으로 한 AI 모니터 시스템을 통해 품질 관리사는 소도체 영상의 분석이나 결과 정보를 기반으로 정확한 판단에 도움을 받을 수 있다. 이러한 인공지능의 데이터셋은 성능을 판단하는 중요한 요소이다. 기존의 데이터셋은 표면의 방향이나 해상도가 달라질 수 있다. 본 논문에서는 딥러닝을 이용한 소도축 영상의 등급을 효율적으로 관리할 수 있는 단계별 분류 모델을 제안하였다. 그리고 기존의 세그멘테이션 추출된 영상의 데이터셋의 다양한 조건의 일관성을 위해 새로운 데이터셋 1,300장을 구성하였다. 새로운 데이셋을 이용한 5등급 분류에 대한 딥러닝의 인식률은 72.5%를 얻었다. 제안된 단계별 분류는 1++, 1+, 1등급과 2, 3등급의 차이가 크다는 것을 이용한 방안이다. 이로 인해 제안된 2단계 모델의 두 가지 방법에 따른 실험 결과, 73.7%, 77.2%의 인식률을 얻을 수 있었다. 이처럼 1단계 인식률을 100%를 갖는 데이터셋을 가진다면 더욱 효율적인 방법이 될 것이다.
벤토나이트는 고준위방사성폐기물 심층처분 시스템 내 완충재 후보물질로서 고려되고 있다. 본 연구에서는 시멘트-벤토나이트의 상호작용 연구에 관한 문헌을 검토하여, 시멘트-벤토나이트 상호작용이 벤토나이트 변질 및 장기 안정성에 미치는 영향을 살펴보았다. 시멘트 물질과 지하수 상호작용에 의해 생성되는 강염기성 유체에 의한 벤토나이트의 주요 변질작용은 양이온 교환, 몬모릴로나이트 용해, 2차 광물 침전, 일라이트화 등이다. 처분장 인근 암반 단열을 통해 유입된 지하수와 처분장 건설에 사용된 시멘트 물질이 접촉하여 생성된 강염기성의 침출수가 벤토나이트와 반응하면 벤토나이트의 주구성광물인 몬모릴로나이트와 부구성광물의 용해가 발생하고, 제올라이트, 규산칼슘수화물, 방해석 등의 2차 광물의 침전이 일어난다. 몬모릴로나이트가 지속적으로 용해되면 벤토나이트의 물리화학적 특성이 변할 수 있고, 이는 궁극적으로 흡착능, 팽윤능, 투수성 등 완충재로서의 벤토나이트 성능 변화를 초래할 수 있다. 또한, 벤토나이트의 변질은 온도, 반응 기간, 압력, 공극수의 조성, 벤토나이트 구성광물, 몬모릴로나이트 화학조성, 층간 양이온 종류 등의 다양한 요인에 영향을 받는다. 본 연구는 고준위방사성폐기물 심층처분 시스템 내 완충재의 장기 안정성 검증 연구를 위한 기초 자료로서 활용될 수 있다.
최근 부산시는 선박관리산업의 관심을 증대시키고, 경쟁력을 강화 및 지원하기 위한 조례를 제정하였다. 본 연구는 직관적퍼지 DEMATEL&ISM법을 이용하여 선박관리산업 경쟁력 강화의 원인요인을 도출하는데 있다. 이를 위해 먼저 선박관리산업발전법에 명시된 내용을 기반으로 8개의 요인을 추출한다. 두번째는 직관적 퍼지수를 표준퍼지수를 이용하여 크리습 수로 변환한다. 세번째는 DEMATEL법을 이용하여 영향관계를 분석하고 ISM법을 이용하여 요인에 대해 우선순위를 결정한다. 영향관계 분석결과 원인요인은 기술적 선박관리 역량 제고, 육상관리인력 전문성 제고, 한국선원인력 자질향상으로 나타났다. ISM법에 의한 우선순위는 한국선원 자질향상, 육상관리인력 전문성 제고, 기술적 선박관리 역량제고, 상업적 선박관리 역량 제고, 종합정보시스템구축 = 선원 근로조건 및 고용환경 개선 = 금융 등 지원 = 외국인 선원 공급 강화 등의 순으로 나타났다. 따라서 전체 영역에서 원인요인이며 우선순위가 높은 상위 3개의 요인에 대해 우선적인 정책추진이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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