2016년 8월 2일 삼성전자는 새로운 플래그십 스마트폰 모델 “갤럭시 노트7”을 공개했다. 갤럭시 노트 시리즈의 6번째 제품이었지만 삼성은 넘버링을 7로 정했다. 다른 주력 스마트폰인 갤럭시S 시리즈와 숫자를 맞추기 위한 결정이라지만, 가히 하드웨어와 소프트웨어 모두 한 차원을 뛰어넘었다는 평가에 비추어 과감히 넘버링을 건너 뛴 것으로 보였다. 예약은 폭주했고 구매자들의 호평이 이어져, 판매량도 급증했다. 그런데 출시 한 달도 채 되지 않아, 배터리 폭발 사고가 속출한다. 삼성은 발빠르게 전량 리콜을 공식 발표하고 배터리 교환을 실시했으나, 교환된 배터리도 터졌다는 소식이 전해진다. 삼성은 출시 두 달 만에 폭발물로 취급받는 갤럭시 노트7 전량을 수거한다. 갤럭시 노트7은 리콜결정 당시 100만 대 중 24개 정도가 불량으로 확인되어 불량률이 0.0024%에 불과했고, 이미 판매한 240만 대를 모두 교환하려면 2조 5천억 원에 이르는 막대한 비용을 들여야 했다. 삼성전자가 상대적으로 낮은 불량률에도 거대한 손실이 예상되는 리콜을 재빠르게 실시하자 주요 외신은 삼성의 결정을 높이 평가했다. 전통적인 공산품은 리콜 회수율 자체가 매우 낮은 경향이 있다. 갤럭시 노트7도 쉽게 회수될리 만무해 보였고, 소비자들로부터 강력한 저항이 예상됐다. 그런데 삼성은 리콜 실시 6개월 만에 국내 회수율 97%를 달성한다. 배터리 폭발 전까지 디자인과 성능은 물론, 편의성 등에서도 기존 갤럭시 시리즈에 비해 월등히 높은 평가를 받은 만큼 소비자 만족도가 상당했으며, 불량률은 고작 0.0024%에 불과했는데, 소비자들의 마음은 어떻게 저렇게 쉽게 돌아선 것일까? 사실 소비자들 마음이 돌아선 것이 아니었다. 삼성전자가 강제적인 OTA(Over-the-air update) 소프트웨어 업데이트로 소비자의 휴대폰 배터리 용량을 제한시켰기 때문에, 소비자들은 벽돌이 되어버린 자신의 휴대폰을 다른 휴대폰으로라도 교체하고자 회수에 응할 수밖에 없었던 것이다. 갤럭시 노트7 사용자나 그 밖의 다른 사람들의 안전을 위해 실시한 강제조치로서 일견 정당하다고 느껴지기는 하나, 정말 아무런 문제가 없다고 볼 수 있을까? 이 논문에서는 삼성전자 갤럭시 노트7 리콜 사건을 중심으로 ‘리콜을 위한 강제적 소프트웨어 업데이트’와 ‘그로 인한 소비자 권리의 침해’에 대하여 논하고, 그 해결방법을 살펴본다.

This paper is concerned to develop a fluid pressure system for the control of artificial bladder urine discharge. The primary goal is to force the fluid into the space between the inner wall and the outer wall by using a pump in the artificial bladder having a double structure of inner and outer walls and to form the urine discharge pressure by the contraction of the bladder inner wall due to the movement of the fluid. The ANSYS_CFD analysis is used to confirm the delivery of fluid pressure in the artificial bladder model, and the ANSYS_FSI analysis is used to identify the deformation and internal pressure of the artificial bladder through the delivery of fluid pressure, and to identify the discharge of urine. As the design parameters of the modeling of the artificial bladder and the fluid flow field, the capacity of the flow field, and the pump pressure input value were selected.

본 연구는 게임 엔진을 통하여 게임개발 전 과정을 경험해 볼 수 있는 게임창작활동이 청소년의 소프트웨어 교육에 효과적인 수단임을 검증하고자 한다. 기존의 게임창작활동들은 프로그래밍을 위주로 게임개발 과정의 일부분만에 치우쳐 있거나 단순화된 교육용 프로그래밍 도구를 통한 일회성 체험에 그치는 경우가 많다. 게임 현업에서 사용되는 게임엔진을 기반으로 PBL(Project-Based Learning) 모형과 재구성 중심 모델을 적용한 소프트웨어 수업의 구성은 실제 게임창작 전반의 과정을 경험하도록 한다. 수업에 참여한 학생들은 스토리텔링, 그래픽 디자인, 프로그래밍 과정을 통해 게임을 제작하고, 제작한 게임을 출시하는 과정을 진행한다. 수업에 참여한 학생들을 대상으로 한 설문조사에서 소프트웨어에 대한 흥미와 이해도가 높아진 것을 확인하였다. 이러한 긍정적인 결과는 게임창작활동이 교육으로서의 가치가 있음을 나타낸다. 실제적인 게임창작활동의 경험은 발전된 형태의 융·복합적 소프트웨어 교육을 가능하게 할 것으로 기대한다.

본 연구는 콕스회귀분석과 누적한계추정법으로 1995년부터 2015년까지 1,084개의 국내 소프트웨어 기업을 분석하고, 생존율과 생존의 결정요인을 밝히는 것이다. 분석 결과 생존율의 경우, IT서비스, 패키지 소프트웨어, 게임 소프트웨어, 인터넷 서비스 각 분야별로 다른 형태를 보였다. 또한 연구개발 투자와 기업의 매출액 및 자산증가율로 나타나는 성장성은 생존에 긍정적이었으며, 여유자원은 부정적인 영향을 미쳤으며, 나이와 규모는 그 영향을 찾을 수 없었다. 이러한 결과는 소프트웨어 기업의 생존 전략과 정부의 지원 정책에 있어서 산업과 기술의 특성을 고려해야 한다는 점을 시사한다. 본 연구는 90년대 말 외환위기라는 특수 상황이나 제조업 중심으로 진행된 국내 생존분석의 영역을 최근 중요성이 커지는 소프트웨어 산업으로 확장했다는 의미가 있다.

The objective of this study was to develop software to predict the kinetic behavior and the probability of foodborne bacterial growth on processed meat products. It is designed for rapid application by non-specialists in predictive microbiology. The software, named Foodborne bacteria Animal product Modeling Equipment (FAME), was developed using Javascript and HTML. FAME consists of a kinetic model and a probabilistic model, and it can be used to predict bacterial growth pattern and probability. In addition, validation and editing of model equation are available in FAME. The data used by the software were constructed with 5,400 frankfurter samples for the kinetic model and 345,600 samples for the probabilistic model using a variety of combinations including atmospheric conditions, temperature, NaCl concentrations and NaNO2 concentrations. Using FAME, users can select the concentrations of NaCl and NaNO2 meat products as well as storage conditions (atmosphere and temperature). The software displays bacterial growth patterns and growth probabilities, which facilitate the determination of optimal safety conditions for meat products. FAME is useful in predicting bacterial kinetic behavior and growth probability, especially for quick application, and is designed for use by non-specialists in predictive microbiology.

최근 개방성과 혁신성을 기반으로 하는 오픈소스 소프트웨어의 성장에 따라 공간정보 분야에서도 오픈소스 소프트웨어에 대한 관심이 증가하며 미국 국방성, UN(United Nations), EU(European Union), 프랑스 등에서 오픈소스 공간정보 소프트웨어가 도입되어 그 성능과 신뢰성, 보안성 등을 인정받고 있다. 이처럼 기존에 상용 소프트웨어가 독점하던 공간정보 시장에서 오픈소스 공간정보 소프트웨어의 도입 사례는 국내외적으로 증가하고 있으나 오픈소스 소프트웨어 도입에 따르는 위험도 발생하고 있으며 도입 실패사례도 있다. 따라서 성공적인 오픈소스 소프트웨어의 도입을 위해 기존의 오픈소스 공간정보 소프트웨어 도입 사례에 대한 체계적인 분석 및 도입 단계별 고려사항을 다루는 도입 가이드라인이 필요하다. 본 연구에서는 오픈소스 소프트웨어 도입 가이드라인을 사전단계, 도입단계, 사후단계로 나누어 분석하고 오픈소스 공간정보 소프트웨어 도입 가이드라인을 단계별로 제시하였다. 오픈소스 공간정보 소프트웨어 도입 사례 및 오픈소스 도입 가이드라인 연구 분석을 통해 공공부문의 오픈소스 공간정보 소프트웨어 도입 활성화에 기여하고자 한다.

본 연구의 목적은 군사작전 지형분석에 활용할 수 있는 오픈소스 GIS SW가 무엇인지를 파악하는 것이다. 야전 군사작전에 있어서 지형분석 또는 지형분석체계가 무엇인지를 살펴본 후 야전 군사작전을 비롯한 다양한 국방분야에서 오픈소스 GIS SW를 도입하여 활용한 선행사례를 살펴보았다. 이를 바탕으로 우리나라 군사작전 지형분석에서 요구되는 환경과 조건을 살펴보고, 8개의 오픈소스 GIS SW의 지형분석에 필요한 기능뿐만 아니라 개발과 및 사용자 커뮤니티, 연계활용성, 개발의 용이성, 발전속도 등 다양한 기준으로 확인하였다. 비교결과 QGIS와 GRASS GIS가 군사작전 지형분석에 장점이 많은 것으로 나타났다. 빠르게 변하는 군사작전 지형분석 여건과 다양한 기능을 활용해야 하는 수요를 고려할 때, GRASS 뿐만 아니라 SAGA, R 등 다양한 오픈소스 SW를 연계하여 활용할 수 있는 QGIS가 유리할 것으로 판단된다.

최근 제4차 산업혁명이 새로운 화두로 떠오르고 있다. 인류 생활 전반에 커다란 변화가 예상된다. 제2외국어 습득과 관련하여서도 이런 변화는 이미 시작되었다. 머지않은 미래에 인공지능과 이를 활용한 기계가 번역과 통역을 수행할 것이라는 예상은 이미 현실이 되고 있다. 이런 상황 속에서 인간을 대상으로 하는 언어 교육의 일종인 한문교육을 논하는 것은 미래지향적인 것처럼 보이지 않는다. 그러나 기계가 인간과 같이 완벽한 통역과 번역을 하는 것은 더 많은 시간이 필요하고, 설 사 개발된다 할지라도 자신의 뇌를 이용하는 것 같은 편리함을 느끼지 못하며, 통계 수치에 의한 선택이 항상 옳은 답을 내놓지 않는다는 것, 그리고 인공지능의 개발과 발전도 결국 인간에 의해 주도된다는 점 등을 생각해 본다면 여전히 인간을 대상으로 한 학습의 효율성 증대 방법을 찾는 것은 여전히 유의미하다. 본고는 현재라는 시간적 관점을 포함하여 교육과정 설계에서 중요한 대상과 목적, 내용과 과정설 계 등 다양한 방면에서 다양한 유형의 SW를 고찰하고, 각 유형에 따라 유의미한 결과를 취득하기 위해 어떻게 기획되고 발전되어야 하는지 논하였다. 특히 물리적 공간과 시간을 넘어서는 자학용 SW를 중점으로 삼아 살펴보았다. 마지막으로 국내를 넘어 해외 학습자들을 위한 SW개발과 언어교 육으로서의 한문 원전 독해 뿐 아니라, 한문을 독해 학습의 대상에서 넘어 다양한 해석이 가능한 인문학 교육의 자원으로 개발할 것을 제안하였다.