기업의 경쟁우위를 결정하는 핵심 요소로서 기술혁신의 중요성이 강조되는 가 운데, 혁신의 지속 여부 또한 중요한 연구 대상이 되고 있다. 혁신 지속(innovation persistence)은 기업의 혁신이 일회성으로 그치지 않고 지속적으로 이루어지고 있는지를 나 타내는 개념이다. 혁신 연구에 사용되는 자료는 대부분의 국가에서 횡단면 조사로 수행됨에 따라 종단적인 지속 현상을 다룬 연구는 드문 편이며, 특히 국내의 혁신조사 자료를 이용하 여 혁신 지속 현상을 살펴본 연구는 거의 없다. 본 연구는 문헌 연구를 바탕으로 기업의 혁신 지속에 대한 개념과 특징을 고찰하는 한편, 우리나라 기업의 기술혁신 지속 현황 및 특성에 대한 실증 분석을 수행하였다. 분석을 위해 2012년부터 2018년까지 격년으로 수행된 한국기 업혁신조사 자료를 바탕으로, 복수관측된 3,379개 기업에 대한 불균형 패널자료를 구성하였 다. 기술혁신의 지속 현상을 살펴본 결과, 지속적인 혁신이 관측되는 기업은 전체 중 일부(혁 신성과에서는 10~12%, 혁신활동에서는 15~17%)에 불과하였으며, 오히려 비혁신의 지속 현 상이 두드러지는 것으로 나타났다(약 52~57%). 또한 혁신성과보다는 혁신활동의 지속 현상이 강한 것으로 확인되었다. 이 외에도 제품혁신이 공정혁신보다, 내부 R&D가 공동/외부 R&D보다 지속성이 높게 나타나는 등 세부 유형에 따른 지속 현상의 특징들을 도출할 수 있 었다. 그리고 혁신 지속의 영향요인 식별을 위해 추가적으로 로짓분석을 수행한 결과, 급진 적 혹은 점진적 제품혁신이 다음 시기에서 혁신이 지속되게 하는 가장 영향력 높은 요인인 것으로 나타났다. 본 연구에서 구축한 패널자료는 원시자료의 한계로 인해 표본 선택 편의가 존재하기 때문에, 분석 결과의 지나친 일반화는 경계해야 한다. 그럼에도 불구하고 한국 기 업을 대상으로 기술혁신 지속 현상을 종합적으로 분석한 초기연구로서 의의가 있으며, 후속 연구의 시발점이 될 것으로 기대된다. 향후 공식적인 패널자료의 구축 및 개선된 방법론 등 을 통해, 혁신 지속 관련 발전된 연구 결과가 도출되기를 기대한다.

NDF (No Defect Found) is a phenomenon in which defects have been found in the manufacturing, operation and use of a product or facility, but phenomenon of defects is not reproduced in the subsequent investigation system or the cause of the defects cannot be identified. Recently, with the development of the fourth industrial revolution, convergence of hardware and software technologies in various fields is spreading to products such as aircraft, home appliances, and mobile devices, and the number of parts is increasing due to functional convergence. The application of such convergence technologies and the increase in the number of parts are major factors that lead to an increase in NDF phenomena. NDF phenomena have a significant negative impact on cost, reliability, and reliability for both manufacturers, service providers and operators. On the other hand, due to the nature of NDF phenomena such as difficult and intermittent cause identification and ambiguity in judgment, it is common to underestimate the cost of NDF or fail to take appropriate countermeasures in corporate management. Therefore, in this paper, we propose a methodology for estimating NDF costs by the PAF model which is a quality cost analysis model and ABC (Activity Based Costing) technique. The methodology of this study suggests a detailed procedure and the concept to accurately estimate the NDF costs, using ABC analysis, accounting system information, and IT system data. In addition case studies have validated the methodology. We think this could be a valid methodology to refer to when estimating the cost of other parts. And, it is meaningful to provide important judgment information in the decision-making process based on quality management and ultimately reduce NDF costs by visualizing them separately by major variable factors.

Recently, unmanned aerial vehicles (UAV, Drone) are highly regarded for their potential in the agricultural field, and research and development are actively conducted for various purposes. Therefore, in this study, to present a framework for tracking research trends in UAV use in the agricultural field, we secured a keyword search strategy and analyzed social network, a methodology used to analyze recent research trends or technological trends as an analysis model applied. This study consists of three stages. As a first step in data acquisition, search terms and search formulas were developed for experts in accordance with the Keyword Search Strategy. Data collection was conducted based on completed search terms and search expressions. As a second step, frequency analysis was conducted by country, academic field, and journal based on the number of thesis presentations. Finally, social network analysis was performed. The analysis used the open source programming language 'Python'. Thanks to the efficiency and convenience of unmanned aerial vehicles, this field is growing rapidly and China and the United States are leading global research. Korea ranked 18th, and bold investment in this field is needed to advance agriculture. The results of this study's analysis could be used as important information in government policy making.

최근에는 노후된 터널의 개수가 증가함에 따라 터널의 안전성 문제가 부각되고 있으며, 특히 안전사고가 발생하였을 때 신속하게 붕괴지점을 파악하고 붕괴된 지점에 매몰된 사람 및 장비등을 찾는 문제가 쟁점화 되고 있다. 터널의 안전성 문제를 계측하기 위한 시스템으로서 종래 기술은 주로 터널 공사 현장에서 작업자의 위치 계측이나, 공사의 진행 상황을 확인하기 위한 네트워크에 관한 것에 한정되었다. 또한 터널 안전과 관련된 시스템은 장기간 유지되어야하며 유지보수 기간이 길어야하는 특징이 있지만 기존 기술들은 배터리 소모 문제, 설치 비용 문제로 운용에 어려움이 많았다. 본 논문에서는 터널과 같은 폐쇄 구조물이 붕괴사고가 발생하였을 때 붕괴지점을 정확히 파악하고, 매몰된 사람 또는 장비등을 찾을 수 있는 모니터링 시스템을 제안하였다. 센서를 통해 터널 붕괴 지점을 인지하고, 붕괴 시점 및 붕괴 사고를 탐지하고, 사람이나 장비등의 위치 정보를 통해 정확한 매몰 위치 파악이 가능하게 하는 시스템을 제안한다. 또한 센서로부터 오는 정보를 수집하고, 기계학습 기반으로 분석하여 붕괴 사고의 징후를 예측할 수 있는 지능형 터널 붕괴 모니터링 시스템을 제안하였다.

This paper presents a localization system using ceiling images in a large indoor environment. For a system with low cost and complexity, we propose a single camera based system that utilizes ceiling images acquired from a camera installed to point upwards. For reliable operation, we propose a method using hybrid features which include natural landmarks in a natural scene and artificial landmarks observable in an infrared ray domain. Compared with previous works utilizing only infrared based features, our method reduces the required number of artificial features as we exploit both natural and artificial features. In addition, compared with previous works using only natural scene, our method has an advantage in the convergence speed and robustness as an observation of an artificial feature provides a crucial clue for robot pose estimation. In an experiment with challenging situations in a real environment, our method was performed impressively in terms of the robustness and accuracy. To our knowledge, our method is the first ceiling vision based localization method using features from both visible and infrared rays domains. Our system can be easily utilized with a variety of service robot applications in a large indoor environment.