최근 다양한 사회경제적 이슈 및 갈등을 야기하고 있는 비정규직은 대체로 고용에 대한 불안감으로 인해 조직에 대한 충성도나 직무만족도가 낮을 수밖에 없는데, 이를 개선하기 위한 방안으로 본 연구는 비정규직의 조직커뮤니케이션 만족도가 직무만족과 조직몰입에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 제 7차 인적자본기업 패널조사 자료 중 비정규직 설문데이터를 구조방정식 모형분석 등을 활용하여 분석하는 방식으로 연구를 진행하였으며, 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 비정규직이 인식한 조직커뮤니케이션은 직무만족과 조직몰입에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 둘째, 비정규직의 직무만족은 조직몰입에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 셋째, 비정규직의 커뮤니케이션 만족과 조직몰입의 관계에 있어서 직무만족이 매개작용을 하고 있는 것으로 분석되었다. 본 연구는 기존의 서비스업 위주의 연구에서 연구대상을 비정규직으로 확대하였으며, 보다 다양한 업종을 아울렀다는데 의의가 있다. 본 연구의 결과는 비정규직의 조직유효성 향상을 위해 미션 및 비젼 공유, 커뮤니케이션 활성화 제도가 필요함을 시사하고 있다.
산업혁명 이후 인간의 대량생산과 과소비는 자원고갈, 환경오염, 폐기물발생 및 지구온난화 문제를 야기시키는데, 이는 물질제조와 사용 및 폐기를 반복하는 선형경제에서 기인 된 것이다. 선형경제의 문제점을 극복할 대안은 자원이용의 효율성향상을 통한 자원고갈문제 해결, 에너지효율 향상 및 대체에너지 개발에 의한 CO2 발생억제, 물질활용의 극대화 및 오염물질의 무해화, 제품의 재사용과 재활용 등을 통한 폐기물발생의 제로화를 기할 수 있는 유일한 방법인 순환경제로의 전환뿐이다. 순환경제는 사용 후 제품의 폐기보다 재생 및 재활용이 가능케하여 상호연결고리 안에서 반복사용함으로써, 생산 후 판매에만 그치지 않고 실질적인 가치와 편익이 대부분 다시 창출되는 사용 및 회수까지의 가치사슬을 확장하는 경제개념이다. 이를 이루기 위해서는 순환경제로 혁신적인 변환의 절실함을 깊이 인식하여, 지구생태계 보호 및 지속가능한 성장에 필요한 새로운 비즈니스모델을 제시한 다음 현실화화 시켜야 한다. 그리고 전술한 내용의 순환경제로의 전환은 필요성 인식, 성공적인 달성방안 및 방법확립, 다양한 비즈니스모델의 실현, 구체적인 우위기술 확보 및 정책적인 지원이 수반되어야 가능할 것이다.
최근 IoT 기술의 발달로 외출 중에도 반려동물에 급여하도록 자동 사료급식기가 유통되고 있다. 그러나 자동급식에서 중요한 중량을 측정하는 저울 방식은 쉽게 고장이 나고, 3D카메라 방식은 비용이 든다는 단점이 있으며, 2D카메라 방식은 중량 측정의 정확도가 떨어진다. 특히 사료가 복합된 경우 중량 측정 문제는 더욱 어려워질 수 있다. 따라서 본 연구의 목적은 2D카메라를 사용하면서도 중량을 정확하게 추정할 수 있는 딥러닝 접근법을 제안하는 것이다. 이를 위해 다양한 합성곱 신경망을 이용하였으며, 그중 ResNet101 기반 모델이 3.06 gram의 평균 절대 오차와 3.40%의 평균 절대비 오차를 기록하며 가장 우수한 성능을 보였다. 본 연구의 결과로 사료와 같이 규격화된 물체의 중량을 확보가 용이한 2D 이미지를 통해서만 예측할 필요가 있을 경우 유용한 정보로 활용될 수 있다.
딥러닝은 인공신경망(neural network)이라는 인공지능분야의 모형이 발전된 형태로서, 계층구조로 이루어진 인공신경망의 내부계층(hidden layer)이 여러 단계로 이루어진 구조이다. 딥러닝에서의 주요 모형은 합성곱신경망(convolutional neural network), 순환신경망(recurrent neural network), 그리고 심층신뢰신경망(deep belief network)의 세가지라고 할 수 있다. 그 중에서 현재 흥미로운 연구가 많이 발표되어서 관심이 집중되고 있는 모형은 지도학습(supervised learning)모형인 처음 두 개의 모형이다. 따라서 본 논문에서는 지도학습모형의 가중치를 최적화하는 기본적인 방법인 오류역전파 알고리즘을 살펴본 뒤에 합성곱신경망과 순환신경망의 구조와 응용사례 등을 살펴보고자 한다. 본문에서 다루지 않은 모형인 심층신뢰신경망은 아직까지는 합성곱신경망 이나 순환신경망보다는 상대적으로 주목을 덜 받고 있다. 그러나 심층신뢰신경망은 CNN이나 RNN과는 달리 비지도학습(unsupervised learning)모형이며, 사람이나 동물은 관찰을 통해서 스스로 학습한다는 점에서 궁극적으로는 비지도학습모형이 더 많이 연구되어야 할 주제가 될 것이다.
저화소의 감시카메라와 같은 촬영 장비를 통해 사람의 얼굴을 인식할 경우, 화질이 낮아 얼굴을 포착하기 어렵다는 문제점이 있다. 이렇게, 사람의 얼굴을 인식하기 어렵다면 범죄용의자나 실종자를 특정해내지 못하는 등의 문제가 발생할 수 있다. 기존 이미지 속 안면 인식에 관한 연구들에서는 정제된 데이터셋을 사용하였기 때문에 다양한 환경에서의 성능을 가늠하기 어렵다는 한계가 존재한다. 이에, 본 논문에서는 저화질 이미지에서 안면 인식 성능이 떨어지는 문제를 해결하기 위해 다양한 환경을 고려한 저화질 안면 이미지에 대해 화질 개선을 수행하여 고화질 이미지를 생성한 뒤, 안면 특징점 검출의 성능 향상시키는 방법을 제안한다. 제안 방법의 현실 적용 가능성을 확인하기 위해 전체 이미지에서 사람이 상대적으로 작게 나타나는 데이터셋을 선정하여 실험을 수행하였다. 또한 마스크 착용 상황을 고려한 안면 이미지 데이터셋을 선정하여, 현실 문제로의 확장 가능성을 탐구하였다. 안면 이미지의 화질을 개선하여 특징점 검출 모델의 성능을 측정한 결과, 개선 후 안면의 검출 여부는 마스크를 착용하지 않은 이미지의 경우 평균 3.47배, 마스크를 착용한 경우 평균 9.92배로 성능 향상을 확인할 수 있었다. 안면 특징점에 대한 RMSE는 마스크를 착용한 이미지의 경우 평균 8.49배 감소, 마스크를 착용하지 않은 경우 평균 2.02배 감소한 것을 확인할 수 있었다. 이에, 화질 개선을 통해 저화질로 포착된 안면 이미지에 대한 인식률을 높여 제안 방법의 활용 가능성을 확인할 수 있었다.
본 연구는 네덜란드의 지역별 혁신 클러스터정책을 통해 네덜란드 경제의 성장동인을 찾고자 한다. 전통적으로 농업과 물류중심의 경제구조를 가진 네덜란드는 1990년대 지역 클러스터를 만들면서 첨단 허브 국가로서 역할을 충실하게 해왔고 작은 나라임에도 세계 수출의 7위를 차지하는 등 혁신국가의 이미지를 만드는데 성공했다. 그 바탕에는 혁신을 위한 체계적인 분석 접근법으로 '지역 혁신 시스템(Rational Innovation System)'의 개념을 도입하고 지역의 특색을 살린 산학연 모델이 가장 큰 요인으로 작용했다. 여기에는 적절한 중앙정부의 혁신 생태계 조성을 위한 정책적 방향 제시와 지역을 중심으로 한 산학연 모델이 크게 작용한 것으로 평가받고 있다. 이런 점을 종합적으로 살펴 볼 때 본고에서는 다음과 같은 시사점을 발견할 수 있다. 첫째, 혁신 클러스터의 활성화이다. 둘째, Top 9을 중심으로 한 신산업육성정책과 미래산업 전략을 활성화하고 있다. 셋째, 산학연 협력을 구체화하고 있다. 넷째, 스타트업의 창업을 육성하고 있다. 이를 종합하면 네덜란드는 2019년 설립된 TechLeap은 네덜란드의 기술 생태계를 정량화하고 가속화하는 데 도움을 주는데 자본, 시장 및 인재에 대한 접근성을 개선하기 위한 프로그램 및 이니셔티브를 통해 기술 기업이 확장할 수 있는 최적의 환경을 조성해 네덜란드를 미래의 기술 선도기업들을 위한 보금자리로 만들기 위해 노력하고 있다. 첨단농업과 물류국가로 알려진 네덜란드는 4차 산업혁명시대를 맞이하여 로테르담을 중심으로 하는 물류의 항구에서 ICT 기술을 기반으로 하는 '지식항구(brainport)'로 확장하고 있다. 네덜란드는 물류 국가에서 산업화에 성공했지만 최근 지역혁신 생태계를 만들기 위한 중앙정부의 비전 제시와 지역의 특화산업을 연계한 산학연 클러스터 모델이 가장 큰 디딤돌 역할을 하고 있음을 확인할 수 있다. 네덜란드의 혁신정책은 혁신 클러스터 생태계를 중심으로 지역을 개발하고 일자리 창출과 새로운 산업을 위한 투자를 통해 유럽의 '디지털 관문'으로서 역할에 보다 충실할 것으로 전망된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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