• 항공우주정책ㆍ법학회지
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• 제25권1호
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• pp.97-158
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• 2010

우리나라는 1992년 최초의 인공위성 우리별 1호를 발사한 이후, 현재까지 11기의 인공위성을 발사하였다. 2007년 국가우주위원회에서 우주개발중장기 기본계획을 수정 보완한 우주개발진흥계획을 수립하였다. 동 계획에 의하면, 2010년 까지 총 13기의 인공위성 개발, 2020년경까지 한국형 우주발사체 개발, 2021년 달 탐사선 발사 등이 예정되어 있다. 한편 2009년 6월 전남 고흥군 외나로도에 우주센터가 준공되어 동년 8월 우리나라 최초의 소형 우주발사체 나로호 KSLV-1가 1차 발사되었으며, 2010년 6월 나로호가 2차 발사되었다. 유엔에서 채택되어 발효 중인 우주개발 관련 국제조약으로는 1967년 우주조약, 1968년 우주구조반환협정, 1971년 우주손해책임조약, 1972년 우주물체등록조약, 1979년 달 조약 등 5가지 조약이 있으며, 우리나라는 달 조약을 제외한 4가지 조약을 가입 비준하였다. 세계 주요국의 우주개발 관련 국내입법례로는, 미국의 1958년 국가항공우주법 및 1998년 상업우주법, 영국의 1986년 우주법, 프랑스의 1961년 국립우주센터 설립법, 캐나다의 1990년 우주청법, 일본의 2008년 우주기본법, 러시아의 1993년 우주활동법 등이 제정되어 있다. 우리나라의 우주개발 관련 국내입법으로는, 1987년 항공우주산업개발 촉진법, 2005년 우주개발진흥법, 2008년 우주손해배상법 등이 제정 시행되고 있으며, 이러한 국내입법의 개선방향은 다음과 같다. 지식경제부는 2009년 12월 23일 항공우주산업개발촉진법 전부 개정안을 입법 예고하였는 바, 개정안의 주요내용으로는 (1) 법의 제명 "항공우주산업육성법"으로 변경, (2) 항공비행시험장 등 정의규정 신설, (3) 항공우주산업 기본계획 수립, 항공우주산업위원회 설치, (4) 항공우주산업의 육성을 위한 사업, (5) 탐색개발, 국제공동개발, (6) 협동개발, (7) 공제사업, (8) 우주산업의 기반 조성을 위한 사업, (9) 항공우주산업의 집적 활성화, (10) 항공비행시험장의 지정 등, (11) 특정사업자의 지정 및 지원제도 폐지, (12) 성능검사 및 품질검사 폐지 등에 관하여 규정하고 있다. 우주개발진흥법의 개정방향으로는 (1) 우주개발진흥법과 항공우주산업개발촉진법과의 법체계상의 중복문제, (2) 국가우주위원회와 국가과학기술위원회 간에 우주개발에 관한 국가연구개발 예산의 배분, 조정문제, (3) 우주개발에 있어서 환경의 배려 및 보전, (4) 우주개발에 관한 시책 및 규제를 위한 법제상 조치 강구 및 법제의 정비 등의 사항에 관하여 수정 보완이 되어야 할 것이다. 우주손해배상법의 개정방향으로는 (1) 우주손해의 정의와 간접손해, (2) 손해배상책임 한도액의 통화단위, (3) 우주물체 공동발사자의 연대책임 및 구상권, (4) 우주손해배상심의위원회의 설치 등의 사항에 관하여 수정보완이 되어야 할 것이다. 우리나라가 2013년에 우주여행의 실현을 위하여 미국의 민간 유인 우주선 제작사인 XCOR 에어로스페이스사로 부터 우주선을 도입하여 운항할 계획이다. 앞으로 우주여행 관련기업들을 비롯한 상업우주운송 기업체들의 국내진출이 예상되므로 상업우주운송에 대한 안전인증 및 관리감독 체계의 마련이 시급하며, 국내 상업우주운송산업의 육성에 관한 정책개발과 현행 항공법 및 우주개발 관련 법령의 적절한 보완 정비가 필요하다.

• 지능정보연구
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• 제19권4호
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• pp.39-53
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• 2013

인터넷의 발달과 SNS의 등장으로 정보흐름의 방식이 크게 바뀌었다. 이러한 변화에 따라 소셜 미디어가 급부상하고 있으며 소셜 미디어와 비디오 콘텐츠가 융합된 소셜 TV, 소셜 뉴스의 중요성이 강조되고 있다. 이러한 환경 속에서 사용자들은 단순히 콘텐츠를 탐색만 하는 것이 아니라 같은 콘텐츠를 이용하고 있는 친구들이나 지인들과 콘텐츠에 대한 정보나 경험들을 공유하고 더 나아가 새로운 콘텐츠를 만들어내기도 한다. 하지만 기존의 소셜 뉴스에서는 이러한 사용자들의 특성을 반영해 주지 못하고 있다. 특히 이용자들의 참여성만을 고려하고 있어서 서비스간의 차별화가 어렵고 뉴스 콘텐츠에 대한 정보나 경험 공유 시 컨텍스트 공유가 어렵다는 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 뉴스를 내용별로 분할하고 분할된 뉴스에서 추출된 시간 종속적인 메타데이터를 제공하는 프레임워크를 제안한다. 제안하는 프레임워크에서는 스토리 분할 방법을 이용하여 뉴스 대본을 내용별로 분할한다. 또한 뉴스 전체내용을 대표하는 태그, 분할된 뉴스를 나타내는 서브 태그, 분할된 뉴스가 비디오에서 시작하는 위치 즉, 시간 종속적인 메타데이터를 제공한다. 소셜 뉴스 이용자들에게 시간 종속적인 메타데이터를 제공한다면 이용자들은 전체의 뉴스 내용 중에 자신이 원하는 부분만을 탐색 할 수 있으며 이 부분에 대한 견해를 남길 수 있다. 그리고 뉴스의 전달이나 의견 공유 시 메타데이터를 함께 전달함으로써 전달하고자 하는 내용에 바로 접근이 가능하며 프레임워크의 성능은 추출된 서브 태그가 뉴스의 실제 내용을 얼마나 잘 나타내 주느냐에 따라 결정된다. 그리고 서브 태그는 스토리 분할의 정확성과 서브 태그를 추출하는 방법에 따라 다르게 추출된다. 이 점을 고려하여 의미적 유사도 기반의 스토리 분할 방법을 프레임워크에 적용하였고 벤치마크 알고리즘과 성능 비교 실험을 수행하였으며 분할된 뉴스에서 추출된 서브 태그들과 실제 뉴스의 내용을 비교하여 서브 태그들의 정확도를 분석하였다. 결과적으로 의미적 유사도를 고려한 스토리 분할 방법이 더 우수한 성능을 보였으며 추출된 서브 태그들도 컨텍스트와 관련된 단어들이 추출 되었다.

• 마케팅과학연구
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• 제17권2호
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• pp.31-54
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• 2007

첨단산업의 기업들은 환경의 변화에 효과적으로 대응하는 것을 기업 성패에 중요한 요인으로 여기고 있다. 하지만 첨단산업의 환경 동태성이 공급체인 구성원 간 관계 결속에 미치는 영향에 관한 연구가 부족하여, 환경 변화에 효과적인 대응을 어렵게 하고 있다. 본 연구는 첨단산업에서 환경 동태성이 공급체인의 결속에 영향을 미치는 메커니즘에 대해 규명하고 있다. 좀 더 구체적으로 말하면, 첫째, 첨단산업의 고객, 경쟁, 기술 동태성이 공급체인의 결속에 어떠한 영향을 미치는지, 둘째, 공급체인의 유연성과 의존성이 이러한 영향에 어떠한 조절효과를 가지는 지 실증하고 있다. 구조방정식 모형에 의한 가설검정 결과 첨단산업의 고객 동태성은 공급체인의 결속을 약화시켰지만 경쟁 동태성은 강화시키는 역할을 하였다. 한편 유연성과 의존성은 고객과 경쟁 동태성에 유의적인 조절 효과를 가졌다.

• 항공우주정책ㆍ법학회지
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• 제32권2호
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• pp.101-127
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• 2017

가장 진보된 항공기술의 발전에도 불구하고 항공기사고는 지속적으로 발생하고 있는 반면 승객수송 항공교통량은 향후 15년간 갑절로 증폭할 것으로 예상되고 있다. 항공기사고 발생 후에 안전조치로 수행되는 항공기사고조사만으로는 항공안전을 확보할 수 없기 때문에, 선제적이고 예측적인 사고예방대책의 필요성에 대한 공감대가 형성되었다. 이러한 명목으로 항공안전관리시스템(SMS)이 2008년부터 도입되어 2011년부터 본격적으로 수행되고 있다. SMS는 선제적이고 예측적인 항공기사고 예방대책으로서, 항공안전과 관련된 기술적 요소, 인적요소를 넘어 조직적 요소에 접근함으로써 근원적인 위험요인을 차단할 수 있는 메커니즘이다. 방법론적으로는 항공기운항에 필요한 모든 현장에서 잠재되어 있는 위험요소를 수집하여 데이터베이스를 구축하고, 위험을 분석하여, 위험을 관리함으로써, 위험을 수용가능하거나 그 이하로 유지하는 방법이다. 따라서 SMS의 부적절한 이행은 항공기사고 예방의 미흡함을 나타내며 항공기사고와 직결된다. SMS에 있어 자신의 실수를 포함하여 업무상 발생하는 위험요소의 보고가 필수적이고, 가장 중요한 요소로 간주된다. 이를 위하여 자발적 보고에 대한 공정문화의 정책 하에, 정보제공자의 익명성, 비처벌 및 비문책 보장이 기본적인 것으로 되어있으나, 조직에 대한 신뢰의 부족으로 보고는 미미한 수준으로 정체되어 있는 상황이다. 최고관리자가 고위관리자와 더불어 자신의 조직에 대한 안전과 수익의 균형을 유지할 수 있는 안전의식을 갖고, 공정문화가 주축이 된 안전문화의 주도적 역할이 필요하다. 이에 대한 법적 제도적 근거는 국토교통부 훈령인 "항공안전관리시스템 인 및 운영지침"에 최고관리자가 및 고위관리자가 받아야할 교육이 명시되어있으나, 법적 구속력이 없는 상태이다. 따라서 법적 구속력이 있는 고시인 "국가항공안전프로그램"의 항공안전관리시스템 승인신청서의 구비서류에, 최고관리자 및 고위관리자의 SMS 교육이수증명서가 추가되어야 할 필요가 있다. 또한 항공기사고조사에 SMS항목이 누락되어 있어 안전문화와 관련된 조직적 요소 및 위험관리 부분에 대한 조사가 수행되지 않고 있다. 이는 근원적인 원인에 대한 규명이 불가능하여 향후 사고예방에 장애요소로 작용된다. ICAO가 발행한 항공기사고조사매뉴얼에는 SMS조사가 포함되어 있지만, 국제민간항공조약 부속서 13의 최종보고서 양식에는 포함되어있지 않다. 또한 전 세계적으로 항공기사고조사의 실질적 표본이 되고 미국교통안전위원회가 SMS조사에 미온적인 것으로 나타나고 있다. 이러한 이유들로 부속서 13에 의거 조사를 수행하고 있는 조사기구들은 SMS조사를 조사항목에 포함시키지 않고 있는 상황이며, 항공기사고 조사관들은 SMS 조사방법이나 기법에 노출되어 있지 않다. 이러한 맥락에서 부속서 13의 최종보고서 양식 중 조직 및 관리정보 목에 SMS조사를 포함시킬 필요가 있다. 국내적으로는 항공 철도사고조사위원회의 운영규정 중 최종보고서양식에 동일하게 SMS항목을 추가되어야 한다. 이러한 법적 제도적 개선방법이 보완되면 SMS의 이행이 효율적으로 이행되어 향후 항공안전증진에 기여하리라고 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제20권3호
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• pp.109-131
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• 2014

최근 전 세계적인 원전 설비의 수요 증가로 원자력 전략물자 취급의 중요성이 높아지는 가운데, 국외 수출을 위한 원전 관련 물품 및 기술의 신청 또한 급증하는 추세이다. 전략물자 사전판정 업무는 통상 원자력 물자 관리에 해박한 전문가의 경험 및 지식에 근거하여 수행되어 왔지만, 급증하는 수요에 상응하는 전문 인력의 공급이 부족한 실정이다. 이러한 문제를 극복하기 위하여, 본 연구진은 전략물자 수출 통제를 위한 사례 기반 지능형 수출 통제 시스템을 설계 및 개발하였다. 이 시스템은 현장 전문가의 전담 업무이던 신규 사례에 대한 전략물자 사전판정 과정 업무의 주요 맥락을 자동화 하여 전문가 및 관계 기관이 감당해야 할 업무 부담을 줄이며, 빠르고 정확한 판정을 돕는 의사결정 지원 시스템의 역할을 맡는다. 개발된 시스템은 사례 기반 추론 (Case Based Reasoning) 방식에 기반을 두어 설계되었는데, 이는 과거 사례의 특성을 활용하여 신규 사례의 해법을 유추하는 추론 방법이다. 본 연구에서는 자연어로 작성된 전자문서 처리에 널리 사용되는 텍스트 마이닝 분석 기법을 원자력 분야에 특화된 형태로 응용하여 전략물자 수출통제 시스템을 설계하였다. 시스템 설계의 근거로 선행 연구에서 제안된 반자동식 핵심어 추출 방안의 성능을 보다 엄밀히 검증하였고, 추출된 핵심어로 신규 사례와 유사한 과거 사례를 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방안은 텍스트 마이닝 분야의 TF-IDF 방법 및 코사인 유사도 점수를 활용한 결과(${\alpha}$)와 원자력 분야에서 통용되는 개념적 지식을 계통으로 분류하여 도출한 결과(${\beta}$)를 조합하여 최종 결과 (${\gamma}$) 를 생성하게 된다. 세부 요소 기술의 성능 검증은 임상 데이터를 활용한 실험 및 실무 전문가의 의견수렴을 통해 이루어졌다. 개발된 시스템은 사전판정 전문 인력을 다수 양성하는 데 드는 비용을 절감하는 데 일조할 것이며, 지식서비스 산업의 의미 있는 응용 사례로서 관련 산업의 성장에 기여할 수 있을 것으로 보인다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.137-154
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• 2018

조류인플루엔자와 구제역 같은 동물감염병은 거의 매년 발생하며 국가에 막대한 경제적 사회적 손실을 일으키고 있다. 이를 예방하기 위해서 그간 방역당국은 다양한 인적, 물적 노력을 기울였지만 감염병은 지속적으로 발생해 왔다. 최근 빅데이터와 딥러닝 기술을 활용하여 감염병의 예측모델을 개발하고자 하는 시도가 시작되고 있지만, 실제로 활용가능한 모델구축 연구와 사례보고는 활발히 진행되고 있지 않은 실정이다. KT와 과학기술정보통신부는 2014년부터 국가 R&D사업의 일환으로 축산관련 차량의 이동경로를 분석하여 예측하는 빅데이터 사업을 수행하고 있다. 동물감염병 예방을 위하여 연구진은 최초에는 차량이동 데이터를 활용한 회귀분석모델을 기반으로 한 예측모델을 개발하였다. 이후에는 기계학습을 활용하여 좀 더 정확한 예측 모델을 구성하였다. 특히, 2017년 예측모델에서는 시설물에 대한 확산 위험도를 추가하였고 모델링의 하이퍼 파라미터를 다양하게 고려하여 모델의 성능을 높였다. 정오분류표와 ROC 커브를 확인한 결과, 기계 학습 모델보다 2017년 구성된 모형이 우수함을 확인 할 수 있었다. 또한 2017에는 결과에 대한 설명을 추가하여 방역당국의 의사결정을 돕고 이해관계자를 설득할 수 있는 근거를 확보하였다. 본 연구는 빅데이터를 활용하여 동물감염병예방시스템을 구축한 사례연구로 모델주요변수값, 이에따른 실제예측성능결과, 그리고 상세하게 기술된 시스템구축 프로세스는 향후 감염병예방 영역의 지속적인 빅데이터활용 및 분석 모델 개발에 기여할 수 있을 것이다. 또한 본 연구에서 구축한 시스템을 통해 보다 사전적이고 효과적인 방역을 할 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.127-148
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• 2020

데이터 센터는 컴퓨터 시스템과 관련 구성요소를 수용하기 위한 물리적 환경시설로, 빅데이터, 인공지능 스마트 공장, 웨어러블, 스마트 홈 등 차세대 핵심 산업의 필수 기반기술이다. 특히, 클라우드 컴퓨팅의 성장으로 데이터 센터 인프라의 비례적 확장은 불가피하다. 이러한 데이터 센터 설비의 상태를 모니터링하는 것은 시스템을 유지, 관리하고 장애를 예방하기 위한 방법이다. 설비를 구성하는 일부 요소에 장애가 발생하는 경우 해당 장비뿐 아니라 연결된 다른 장비에도 영향을 미칠 수 있으며, 막대한 손해를 초래할 수 있다. 특히, IT 시설은 상호의존성에 의해 불규칙하고 원인을 알기 어렵다. 데이터 센터 내 장애를 예측하는 선행연구에서는, 장치들이 혼재된 상황임을 가정하지 않고 단일 서버를 단일 상태로 보고 장애를 예측했다. 이에 본 연구에서는, 서버 내부에서 발생하는 장애(Outage A)와 서버 외부에서 발생하는 장애(Outage B)로 데이터 센터 장애를 구분하고, 서버 내에서 발생하는 복합적인 장애 분석에 중점을 두었다. 서버 외부 장애는 전력, 냉각, 사용자 실수 등인데, 이와 같은 장애는 데이터 센터 설비 구축 초기 단계에서 예방이 가능했기 때문에 다양한 솔루션이 개발되고 있는 상황이다. 반면 서버 내 발생하는 장애는 원인 규명이 어려워 아직까지 적절한 예방이 이뤄지지 못하고 있다. 특히 서버 장애가 단일적으로 발생하지 않고, 다른 서버 장애의 원인이 되기도 하고, 다른 서버부터 장애의 원인이 되는 무언가를 받기도 하는 이유다. 즉, 기존 연구들은 서버들 간 영향을 주지 않는 단일 서버인 상태로 가정하고 장애를 분석했다면, 본 연구에서는 서버들 간 영향을 준다고 가정하고 장애 발생 상태를 분석했다. 데이터 센터 내 복합 장애 상황을 정의하기 위해, 데이터 센터 내 존재하는 각 장비별로 장애가 발생한 장애 이력 데이터를 활용했다. 본 연구에서 고려되는 장애는 Network Node Down, Server Down, Windows Activation Services Down, Database Management System Service Down으로 크게 4가지이다. 각 장비별로 발생되는 장애들을 시간 순으로 정렬하고, 특정 장비에서 장애가 발생하였을 때, 발생 시점으로부터 5분 내 특정 장비에서 장애가 발생하였다면 이를 동시에 장애가 발생하였다고 정의하였다. 이렇게 동시에 장애가 발생한 장비들에 대해서 Sequence를 구성한 후, 구성한 Sequence 내에서 동시에 자주 발생하는 장비 5개를 선정하였고, 선정된 장비들이 동시에 장애가 발생된 경우를 시각화를 통해 확인하였다. 장애 분석을 위해 수집된 서버 리소스 정보는 시계열 단위이며 흐름성을 가진다는 점에서 이전 상태를 통해 다음 상태를 예측할 수 있는 딥러닝 알고리즘인 LSTM(Long Short-term Memory)을 사용했다. 또한 단일 서버와 달리 복합장애는 서버별로 장애 발생에 끼치는 수준이 다르다는 점을 감안하여 Hierarchical Attention Network 딥러닝 모델 구조를 활용했다. 본 알고리즘은 장애에 끼치는 영향이 클 수록 해당 서버에 가중치를 주어 예측 정확도를 높이는 방법이다. 연구는 장애유형을 정의하고 분석 대상을 선정하는 것으로 시작하여, 첫 번째 실험에서는 동일한 수집 데이터에 대해 단일 서버 상태와 복합 서버 상태로 가정하고 비교분석하였다. 두 번째 실험은 서버의 임계치를 각각 최적화 하여 복합 서버 상태일 때의 예측 정확도를 향상시켰다. 단일 서버와 다중 서버로 각각 가정한 첫 번째 실험에서 단일 서버로 가정한 경우 실제 장애가 발생했음에도 불구하고 5개 서버 중 3개의 서버에서는 장애가 발생하지 않은것으로 예측했다. 그러나 다중 서버로 가정했을때에는 5개 서버 모두 장애가 발생한 것으로 예측했다. 실험 결과 서버 간 영향이 있을 것이라고 추측한 가설이 입증된 것이다. 연구결과 단일 서버로 가정했을 때 보다 다중 서버로 가정했을 때 예측 성능이 우수함을 확인했다. 특히 서버별 영향이 다를것으로 가정하고 Hierarchical Attention Network 알고리즘을 적용한 것이 분석 효과를 향상시키는 역할을 했다. 또한 각 서버마다 다른 임계치를 적용함으로써 예측 정확도를 향상시킬 수 있었다. 본 연구는 원인 규명이 어려운 장애를 과거 데이터를 통해 예측 가능하게 함을 보였고, 데이터 센터의 서버 내에서 발생하는 장애를 예측할 수 있는 모델을 제시했다. 본 연구결과를 활용하여 장애 발생을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제15권3호
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• pp.111-137
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• 2010

본 연구는 서비스 시장에서의 지각된 품질과 개인가치간의 인과적 관계 및 고객의 인지욕구에 따른 온 오프라인상의 조절효과에 대해 실증분석하였으며 이를 통해 개인가치에 대한 서비스 전략과 마케팅 관리의 중요성을 제시하고 있다. 서비스 시장에서 서비스 제공자와 구매자간의 장기적 거래관계의 중요성이 크게 부각됨에 따라 관계구축 및 강화에 매우 중요한 역할을 하는 개인가치에 관한 연구는 학계뿐만 아니라 실무적으로도 고객관계관리의 관점에서 시사하는 바가 크다고 할 수 있다. 실증분석을 위해 대형마트(할인점)와 인터넷 쇼핑몰을 이용하는 고객을 대상으로 설문을 통해 데이터를 수집하였으며 온 오프라인의 비교분석을 통한 차이검증을 위한 인과적 구성모델에 대해 구조방정식 모델분석을 통해 가설검증하였다. 구성모델에 대한 분석결과 물리적 환경, 상호작용 품질, 그리고 결과품질로 구성된 지각된 품질은 안정적 삶, 사회적 인식, 사회적 통합으로 구성된 서비스 개인가치에 통계적으로 매우 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며 집단간 차이효과분석을 통해서도 온 오프라인에 따른 조정효과는 온라인에서보다는 오프라인에서 더 유의한 것으로 나타났다. 그리고 온라인상에서의 서비스에 대한 인지욕구가 높을 때보다는 오프라인상에서의 서비스에 대한 인지욕구가 높을 때 개인가치에 더 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 본 연구의 구성모델에 대한 적합도 역시 수용할만한 수준인 것으로 나타났다.