교통수요 예측 결과는 교통계획 및 운영과 같은 의사결정 과정에서 매우 주요하게 작용되고 있다. 교통수요 예측 시 적용되는 기존 교통수요 예측 4단계 모형은 지정된 기점과 종점 간의 통행만을 대상으로 하며 모형의 특성상 접근성 향상에 따라 유발되는 수요는 고려하지 못하고 있다. 따라서 본 연구는 기존 모형의 한계를 보완하고 모형의 추정력 및 신뢰성을 제고하기 위해 접근성을 반영한 전국 지역 간 통행발생 및 통행분포모형 개발에 목적을 두었다. 접근성을 반영한 통행발생 및 통행분포모형 정산 결과, 접근성 계수의 부호는 양(+)의 값으로 추정되었다. 통행목적 중 업무통행은 타 목적통행에 비해 외부요소의 제약에 가장 둔감한 것으로 나타났으며 여가통행은 통행비용에 가장 민감한 것으로 나타났다. 정산된 통행발생 및 통행분포모형을 관측자료 와의 비교를 통해 검증한 결과, 접근성을 반영한 모형의 가중평균(weighted average) 오차율(%), RMSE(Root Mean Square Error), 총 오차량(total error)등이 기존 모형에 비해 감소하는 것으로 나타남에 따라 모형의 추정력 및 신뢰성이 개선됨을 확인하였다.
본 연구의 목적은 특성화고 미래인재전형 담당교사들의 역량모델을 개발하는 것이다. 미래인재전형은 특성화고의 특별전형 중 하나로, 교과 성적과 상관없이 취업 및 창업의지, 소질과 적성을 가진 학생들을 선발하기 위해 2016년 서울시 소재 특성화고에 도입되었다. 본 연구는 미래인재전형 담당교사들의 역량모델을 개발하기 위해 특성화고 교사 191명에 대한 설문조사를 실시, 요인분석을 실시하고 고경력자와 일반 경력자의 응답을 비교 분석하였다. 본 연구결과로 나타난 특성화고 미래인재전형 담당교사의 핵심역량은 3개 역량군, 14개 역량으로 나타났다 : 1) 공통 역량군은 입학담당자로서 직무를 수행하는 데 기본적으로 필요한 역량으로 (1)입학전형 담당자로서의 책임감, (2)평가자로서의 윤리성, (3)의사소통 역량, (4)팀워크 역량을 포함한다. 2) 기획 역량군은 미래인재전형 선발에 적합한 모든 전략과 세부 계획을 설계하는데 필요한 역량으로 (5)특성화고 입학전형에 대한 이해력, (6)인재상에 따른 평가 준거 및 요소추출 역량, (7)면접 문항 개발 역량, (8)평가 기준 개발 및 지침 이해 역량, (9)평가자간 신뢰도 제고 역량 등이다. 3) 실행 역량군은 성공적인 미래 인재 선발에 적용하고 실천할 수 있는 역량으로 (10)면접 진행 역량, (11)면접 답변에 대한 실시간 평가 역량, (12)평가결과를 객관화, 수치화하는 역력, (13)평가결과에 대한 통합적 해석 역량, (14)평가 결과에 대한 의사결정 역량이 포함된다.
본 연구는 도시계획정보체계(UPIS)의 활성화를 위해 시스템 및 이용자 현황 분석으로 문제점을 진단하고 개선방안을 도출하는데 목적을 두고 있다. 도시계획정보체계(UPIS)는 공간정보를 도시계획이나 행정 분야에서 활용하기 위해 2003년부터 시범 및 확산사업을 거쳐 전국 지자체에 배포되어왔다. 본래의 목적은 지리정보시스템(GIS)을 이용하여 계획수립을 지원하고 과학적 의사결정을 지원하기 위해 도입되었으나, 현재는 "토지이용규제 기본법"에 근거를 두면서 토지이용과 관련된 지역 지구 등의 지정과 관리에 관한 사항을 주 업무로 하고 있다. 따라서 도시계획정보체계(UPIS)는 법에서 정한 상위 개념인 국토이용정보체계 내 용도지역지구정보의 생산(입안절차) 및 관리를 담당하고 있으나, 그 쓰임에 있어 정체성이 모호하고 활용률이 저조하다는 평가를 받고 있다. 이러한 연구배경에서 본 연구는 (현(現))UPIS 표준시스템의 활성화를 위해 이를 사용하는 수요자를 대상으로 방문 및 설문조사를 수행하여 의견을 취합하고, 4가지 측면(업무프로세스, 데이터베이스, 시스템, 대민서비스)에서 구체적인 개선방안을 제시하였다. 요약하면, 법적 상위 개념인 국토이용정보체계 내 각 개별 시스템들이 존재하나 이들은 모두 유사 또는 동일한 자료를 공유하며 연계된 업무 흐름을 갖고 있으니 도시계획정보체계(UPIS)를 중심으로 업무프로세스를 재정의 하고 이에 따라 데이터의 신뢰도를 향상시킬 수 있도록 DB 현행화 계획을 수립하여야 한다는 것이다.
최근의 무기체계 개발은 4차 산업 혁명과 연계하여 민간 상용기술의 우위 분야를 적극적으로 접목시켜 개별 상용 시스템들을 통합(SI) 개발하는 추세이다. 그러나, 이러한 상용품 기반 무기체계의 경우 소요 제안요청서(RFP)에 기술교범국방규격서를 적용한 기술교범 개발, 군직 야전정비용 지원장비, 전자식 기술교범(IETM), 전자식 교보재(CBT) 개발과 무기체계 RAM 목표값 및 국방규격품 수준의 군수지원분석(LSA) 등 전 분야에 걸친 ILS 요소개발이 요청되어 개발업체의 제안 범위의 현실성이 떨어지고 이와 연계된 개발을 소요 대비 과도하게 진행하고 있는 실정이다. 상용품 기반 SI 무기체계는 외주정비 시행의 기본 틀에서 소요군에 반드시 필요한 핵심요소로 한정시킨 ILS 개발과 PLS 방향 설정에 역점을 둔 소요요청서(RFP)와 계약 방식이 적용되어야 군과 개발업체 상호 보완 및 효과적인 운영유지를 위한 종합군수지원을 완성할 수 있을 것이다. 따라서 현 무기체계 운용실태 확인을 통해 상용품 기반 무기체계의 군수지원은 외주화를 기본 정책으로 선정하여 합리적 의사결정 과정을 통해 운영유지에 중점을 둔 개발 필요 요소를 결정하고 결정된 핵심요소에 대한 개발방안을 RFP에 적용하는 방안과 PLS를 위한 방안에 대해 본 논문에 제시하였다.
기존 운항선박에 적용되어 있는 알람 모니터링 기술은 온도, 압력 등의 데이터 항목을 AMS(Alarm Monitoring System)으로 관리하고 해당 센싱 데이터가 정상 수준 범위를 초과할 경우만 선원에게 알람을 제공한다. 또한 기존 선박의 정비는 PMS(Planned Maintenance System)를 따른다. 이는 장비로부터 측정된 센싱 데이터가 설정범위 이상으로 측정되어 이에 따른 알람을 통해 정비하거나, 대상 기기의 고장 유무에 관계없이 일정 시간 사용 후 해당 부품을 사전에 교체하는 방식으로 운영되고 있다. 하지만 선박 기관운영의 신뢰성과 운항 안전성을 확보하기 위해서는 실시간 상태 모니터링 데이터 기반의 사전적 진단 및 예측이 가능해야 한다. 그러기 위해서 실선 데이터를 종합적으로측정하여 데이터베이스화 하고 이를 선박의 보조기기와 배관의 상태기반 예지보전을 위한 상태 진단 모니터링 시스템을 구현하고자 한다. 특히 반응형 웹 기반으로 선박의 보조기기와 배관 상태 정보를 관리할 수 있도록 하였으며, 선내 개인용 컴퓨터(Personal Computer, PC)에서 보는 용도뿐만 아니라 스마트폰 등 다양한 모바일 기기의 접근 및 활용이 가능하도록 화면과 해상도에 맞춰 최적화된 상태 관리가 가능하도록 하여 업데이트 비용이 적게 들며, 관리 방법도 쉽다. 본 논문에서는 자율운항선박 핵심 기술인 상태기반정비(Condition Based Management, CBM) 기술력을 확보하기 위해 선박의 보조기기 중 펌프와 청정기, 그리고 배관 중 해수 및 스팀 배관의 상태 진단 모니터링을 통해 이상 현상을 파악하고, 이를 통해 융합 분석할 수 있도록 선박 보조기기 및 배관의 성능 진단 및 고장 예측에 활용하여 예방정비 의사결정을 지원하고자 한다.
전자·신소재·IT 등 첨단 기술을 핵심으로 한 고도의 지식 집약적 산업인 하이테크 산업은 반도체·디스플레이·배터리 분야를 중심으로 빠르게 발전하고 있으며, 시장 규모가 지속적으로 증가하고 있다. 하이테크 산업의 공장 건설은 시장의 변화, 수요 변화, 발주처의 요구사항 등 다양한 요인으로 인하여, Fast-Track 공사, 기본 라인 구성 등 공장 가동 시점을 앞당기기 위한 많은 노력이 이루어지고 있다. 따라서 공사 계획, 초기 단계의 빠른 의사결정을 위한 다양한 유형에 대응 가능하며, 정확도, 신뢰도 높은 공사비 산출 방법이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 하이테크 산업 공사의 특성을 반영하여, 공장 전체 생산량을 고려하여 전체라인 구성을 위한 공사 유형과 빠른 생산가동을 위한 기본라인 구성을 위한 공사 유형으로 기존 공사내역을 분류하였으며, 비교·분석을 통하여 기본라인 구성 유형 공사비 산출을 위한 공사별, 세부 공사별 보정 비율을 도출하였다. 신규 하이테크 공장 건설 프로젝트에 본 연구에서 제시한 보정 비율을 적용하여 신뢰성 및 정확도를 검증하였다.
비트코인이 등장한 이후, 다양한 가상자산이 가상자산 거래소의 가상자산 서비스를 통해 활발하게 거래되고 있다. 최근 가상자산거래소에 대한 보안사고가 자주 발생하고 있어 정부는 가상자산 거래소의 정보보호 강화를 위해 Information Security Management System (ISMS) 인증획득을 의무화하고 있으며, 이를 위한 56개 특화항목을 추가로 제정하였다. 본 논문에서는 ISMS와 암호화폐를 이용하는 모든 정보시스템에 대한 요구사항을 담고있는 CryptoCurrency Security Standard (CCSS)의 도메인 중요도를 비교하고 상호매핑을 한 후 그 결과를 분석하여 각 인증제도의 특성을 통찰하였으며, 도출된 개선항목의 중요도 평가를 통해 개선항목에 대한 우선순위를 High, Medium, Low 등 3단계로 분류하여 High Level 4가지 항목에 대한 개선사항들을 도출하였다. 이러한 결과는 가상자산 및 정보시스템 보안에 대한 우선순위를 제공하고 인증항목 개선에 대한 방법 및 체계적인 의사결정을 지원할 수 있을 뿐만 아니라 가상자산서비스에 대한 신뢰성 및 안전성을 제고하여 가상자산 거래 활성화에 기여할 수 있을 것으로 보인다.
경영환경이 급변함에 따라 기업 운영에 어려움을 겪으며 특히 대기업에 비해 중소기업의 경영에 최고경영자의 역할이 막중함에 따라 상대적으로 최고경영자의 역량이 경영성과에 많은 영향을 주고 있다. 이로 인해 중소기업의 경쟁력 제고를 위해서는 최고경영자의 역량이 중요하다. 한편 컨설턴트란 기업과 조직이 당면한 다양한 이슈에 대하여 객관적이고 합리적 의사 결정을 유도하여 경영활동에 직간접적으로 참여하는 주체로 정의된다. 컨설턴트가 필수적으로 갖추어야 하는 경영적 전문 지식, 문제해결 능력, 의사소통 능력, 통찰력, 리더십 등은 컨설턴트의 역량이라고 할 수 있으며, 이는 특정 기간 동안의 계약 유무를 제외하면 최고경영자가 기업의 경영과 경쟁력 제고를 위해 갖추어야 하는 역량과 동일하다. 따라서 본 연구는 선행 연구를 통하여 최고경영자의 컨설턴트 역량으로서 4가지 변수인 직무역량, 커뮤니케이션 역량, 학습역량, 혁신역량으로 구분, 해당 변수가 각각 기업의 혁신성과에 미치는 영향과 혁신성과가 기업의 경영성과에 미치는 영향을 파악하고자 하였다. 조사는 제조 및 서비스업의 중소기업을 대상으로 진행하였으며 분석기법은 신뢰성 및 타당성 분석, 확인적 요인분석과 구조방정식 분석을 실시하였다. 연구결과 첫째, 최고경영자의 직무역량, 커뮤니케이션 역량, 학습역량, 혁신역량은 각각 기업의 혁신성과에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다, 둘째, 기업의 혁신성과는 경영성과에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이를 통해 본 연구는 중소기업 최고경영자의 역량을 컨설턴트 역량과의 공통적 요소를 도출하였으며 중소기업의 성과를 향상할 때 필요한 최고경영자의 역량 특성의 시사점을 도출하였다.
건설사업의 사업초기단계에 산정되는 공사비 예산을 적절히 예측하는 것은 발주자의 올바른 의사결정을 지원하고 건설사업의 목표를 달성하기 위해 매우 중요한 현안이다. 이는 공공 건설사업의 경우에서도 마찬가지이다. 그러나 현재 공공 건설사업의 사업초기단계에서 수행되는 공사비 예산의 예측방식은 정확성 및 신뢰성 관점에서 정교하지 못해 이에 대한 개선의 필요성이 제기되고 있다. 본 연구의 목적은 인공신경망을 활용하여 공공청사 프로젝트 사업초기단계에서 활용할 수 있는 공사비 예산 예측모델을 개발하는데 있다. 본 연구에서는 조달청에서 제공하는 데이터와 SPSS Statistics 프로그램을 활용하여 인공신경망 모델을 구축하였으며, 공사비 예산 예측의 수준을 분석하고 추가 검증을 통해 모델의 정확성을 검증하였다. 검증 결과, 개발된 인공신경망 모델은 사업초기 단계에서 활용할 수 있는 견적의 오차범위를 보여주었으며 이를 통해 다양한 프로젝트 조건(변수)을 활용하여 보다 정교하게 공사비 예산을 예측할 수 있는 가능성을 시사하였다.
최근 기업의 지속가능경영 역량으로 대변되는 기업 ESG 성과(environmental, social, and corporate governance)가 투자의사 결정에 주요 요인 중 하나로 부각되고 있다. 전통적 ESG 성과 평가 프로세스는 평가기관마다의 고유 기준에 따라 질적 정성적 방식으로 수행되어 그 평가 소요 시간 및 비용이 큰 데 비해 투자의사 결정 시 신뢰성과 예측 가능성 및 적시성에 제약이 존재한다. 이에 본 연구에서는 정량화되고 공개된 기업 재무 정보를 활용하여 머신러닝을 통한 자동화된 기업 ESG 평가 예측을 시도하였다. 심층신경망 기법을 활용해 2019년부터 2021년까지 3년간 한국ESG기준원에서 제공한 1,780건의 ESG 평가에 대하여 총 12종(21,360건)의 시장 공개 재무 정보를 기반으로 예측 모형을 구축한 결과, 제안된 심층신경망 모형은 약 86%의 분류성능을 보여 여타 비교모형 대비 크게 높은 정확도를 나타냈다. 본 연구는 정량적이고 공개된 과거 기업 재무 정보만으로도 자동화된 프로세스를 통해 비교적 정확한 미래 ESG 평가 예측을 달성할 수 있었다는 점에 의의가 크다. 특히 기업 ESG 관련 정보 접근이 상대적으로 불리한 일반 투자자들의 입장에서 볼 때 낮은 비용과 적은 시간 투자로도 기업 ESG 성과 평가에 대한 예측 가능성과 적시성을 향상 시킬 수 있다는 점에 실용적 함의가 있다. 또한 본 연구는 향후 추가적인 국내외 데이터 수집 및 모형 고도화를 통해 기업 ESG 성과 예측 분야에서의 확장이 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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