This study examines the persistent decline of the motorcycle industry despite governmental interventions, using the perspective of path dependency. Drawing from W. B. Arthur's concept of 'Lock-in by insignificant historical events', the research delves into the lock-in phenomena within the industry's life cycle. We identified path dependency lock-in categories: contingency, historicity, and technological lock-in. The industry's licensing production method during its embryonic phase led to limited technological capabilities, establishing a technological path dependency. During the currency crisis and in alignment with China's open-door policy, the industry chose to import cheaper components, opting for economies of scale over technological innovation, intensifying the lock-in. Furthermore, the classification of motorcycle as a free industry before the currency crisis resulted in a lack of governmental support. This neglect has continued, with even modern electric motorcycle facing regulation. In conclusion, to overcome this entrenched path dependency and lock-in, significant governmental policy restructuring is essential.

In the context of the 4th Industrial Revolution, the rise of electric vehicles and personal mobility is evident. However, regulatory authorities seem to overlook vast opportunities, placing two-wheelers in a deregulated category and focusing mainly on regulations. This paper addresses a notable trend in e-mobility, emphasizing aspects often overlooked in traditional motorcycle regulatory research. Using the industrial life cycle theory as a basis, we identify challenges that have affected traditional combustion-engine two-wheelers and offer insights to navigate similar obstacles in the future. Consequently, the domestic two-wheeler market experienced a brief surge but lacked sustainable growth prospects. However, considering Japan's success in establishing global standards and design dominance in the two-wheeler industry despite its late entry, there appears to be potential for a rebound in the domestic market.

Industrial complexes are areas where manufacturing companies are integrated, and logistics between tenant companies play a very important role, but idle resources can occur depending on the situation if each company operates independently. Accordingly, this study aimed to reduce overall logistics costs and increase corporate productivity by looking at ways to share and utilize logistics resources such as warehouses and transportation equipment to efficiently utilize logistics resources in industrial complexes and implementing a logistics sharing platform that can share these idle resources. To this end, this study conducted a research survey on the logistics status of manufacturing companies in Ulsan-Mipo Industrial Complex, based on this analysis, the necessity of logistics resource types and utilization of industrial complex resident companies, and based on this, a service model for logistics resource sharing was studied. In addition, it was intended to analyze the operational characteristics of the existing logistics system to derive improvements and to derive optimal measures to utilize information on shared idle resources. This study confirmed the importance of sharing and utilizing idle resources to optimize logistics resources in industrial complexes, and is expected to contribute to reducing logistics costs and increasing logistics efficiency of tenant companies.

HNS(Hazardous and Noxious Substances)는 해양환경에 유입될 경우 인간 및 해양생물에게 해를 끼치거나, 해양시설에 부식 등의 손상을 입히거나 기타 해역의 이용을 방해할 수 있다. HNS의 규제나 관리를 위해서는 과학적인 방법을 통하여 우선순위 대상의 선정이 필요하며 이러한 방법론으로 CRS(Chemical Ranking and Scoring)기법이 전세계적으로 개발되어 사용되고 있다. 본 연구에서는 해양산업시 설로부터 해양환경으로 배출되는 HNS의 체계적 관리를 목적으로 국내외 CRS 체계를 비교 분석하였으며, 이를 통하여 우선순위 선정 도 출체계를 확립하고 연구대상 지역 및 대상시설을 선정하고 우선순위 선정체계 주요인자를 도출하였다. 또한 주요인자별 세부인자 및 정 량적 배점체계를 구축하였다. 주요인자는 각각 사회적 관심과 이슈(20점), 물질거동(10점), 노출가능성(30점), 독성(35점), 해양이용에의 영 향(5점)을 상대적으로 부여하였으며, 독성과 물질거동 세부인자의 곱을 통하여 100점만점으로 환산가능하도록 적용하였으며, 불확실성점 수(Uncertainty score)와 불확실성 비율(Uncertainty ratio)와 혼합물에 대한 고려방안을 제시하였다. 본 연구결과는 해양산업시설로부터 배출/ 유출되는 HNS 관리를 위하여 우선순위 선정시 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

본 연구는 해양산업시설에서 배출되는 위험·유해물질(Hazardous and Noxious Substances) 중 아연을 대상으로 국내 서식종을 기반 으로 한 독성시험을 수행하고, 그 결과를 활용하여 국내 실정에 맞는 아연의 해양 수질 준거치(Marine Water Quality Criteria)를 제안하였다. 시험생물은 국내 연근해에 분포하고 산업적으로 유용하며, 표준 시험방법이 존재하는 종을 우선으로 5개의 분류군(Algae, Rotifer, Crustacean, Mollusc, Fish)의 총 10종을 선정하여 독성시험을 수행하였으며, 급·만성비(Acute-Chronic Ratio) 산출을 위하여 무척추동물, 어류 분류군에 대한 만성독성시험을 수행하였다. 국내종 독성시험에서 산출된 독성값을 활용한 수질준거치는 US EPA의 CCC (Criterion Continuous Concentration) 산출 기준으로 9.56 ㎍/L, 호주/뉴질랜드의 산출 기준으로 15.50 ㎍/L 로 나타나 호주/뉴질랜드에서 권고하는 기준인 14.40 ㎍/L 와 유사하였다. US EPA 및 호주/뉴질랜드는 자국의 생태독성 데이터베이스(US EPA Ecotox Database, Australasian Ecotoxicology Database)를 보유하고, 신뢰도 높은 독성값들을 생성하여 수질 기준 및 산출 기준을 갱신하고 있다. 한편, 국내에서는 국내종 기반 급성 독 성값을 적용하고 있지만, 중요한 산출 지표인 급·만성비는 US EPA 또는 유럽의 결과값을 활용하여 해양 수질 준거치를 산출하고 있으며, 국내의 생태독성 자료 또한 제한적인 실정이다. 따라서, 국내 해양 서식종을 기반으로 한 지속적인 독성시험과 준거치 설정 체계를 확보하 여 국내 해양생물과 생태계를 보호할 수 있는 해양 수질 준거치 도출이 필요할 것으로 판단된다.

In the global manufacturing industry, digital transformation is emerging as an important issue for companies to improve productivity and strengthen industrial competitiveness. The government and shipbuilding companies drive research and development to attain advanced technologies through digital transformation for shipbuilding & offshore plants, one of Korea's representative manufacturing industries. Therefore, the digital transformation of the shipbuilding & offshore plant industry was defined using an input-output analysis model, and the economic interrelationships of industries linked to the digital transformation of the shipbuilding & offshore plant industry were analyzed. According to the analysis, the shipbuilding & offshore plant industry ranks second among all 34 industries regarding the forward linkage effect. The backward linkage effect was ranked 27th, making it a mid-demand industry with a robust forward linkage effect. In addition, the production-induced effect was 0.455, the value-added-induced effect was 0.174, and the employment-induced effect was 1.779 people per billion won. The contribution of this study is that it will provide the basis for establishing policies necessary to strengthen the competitiveness of the shipbuilding & offshore plant industry. Also, it will help analyze the economic effects of digital transformation in other manufacturing industries.

근래들어 미중 간의 기술패권 경쟁이 심화됨에 따라 미국은 중국의 첨 단반도체 기술의 발전을 저지하기 위한 다양한 경제적, 기술적 제재를 부과하고 있다. 최근에는 반도체산업의 글로벌 밸류체인(GVC, 가치사슬) 의 변동성 증대와 더불어, 미국 주도로 주요 반도체 생산국가들인 한국, 대만, 일본을 포함한 칩포(Chip-4) 동맹을 결성하기 위한 논의를 하고 있다. 물론 이러한 미중 간의 첨단기술 경쟁은 우리나라의 산업전반 특 히, 중국에 생산기지를 가지고 중국의 수요에 많이 의존하고 있는 우리 나라 반도체 산업에도 큰 영향을 미치지 않을 수 없다. 따라서 미중 간 반도체산업 분야의 기술경쟁 실태를 면밀하게 분석하고, 이를 토대로 우 리의 국익을 극대화할 수 있는 방안을 모색하는 것이 절실하다. 이러한 배경 하에서, 본 논문은 반도체산업을 중심으로, 현재 미중 간에 벌어지 고 있는 기술패권 경쟁에서 미국과 중국은 각기 어떠한 위치를 점하고 어떠한 전략을 구사하고 있는지를 분석하고, 이를 토대로 이러한 미중 간 기술경쟁이 우리나라 반도체산업에 미칠 영향을 점검하고 적절한 대 응방안을 모색하고자 하는 것이다.

현재 OTT 서비스는 매년 성장하고 있다. 국내에서도 2016년 넷플릭스(Netflix)의 등장 이후 웨이브, 티빙 등 국산 OTT 서비스들이 생겨나며 산업 생태계가 만들어졌다. 하지만 아직 성장하고 있는 매출에 비해서 대부분 OTT 서비스는 이익률이 높지 않고 적자인 상황이다. 유일하게 흑자인 기업은 넷플릭스뿐이다. OTT 서비스를 통해 미디어콘텐츠산업이 성장은 하고 있지만, 앞으로는 수익을 높여야 하는 상황이다. 이러한 OTT와 미디어콘텐츠산업이 어떻게 성장하고 연결되어 있는지를 OTT 서비스의 현황과 콘텐츠 유통 등을 통해 분석하였다. 그리고 앞으로 미디어콘텐츠산업의 지형이 어떤 변화가 발생하는지 살펴보았다.

As the importance of artificial intelligence grows rapidly and emerges as a leader in technology, it is becoming an important variable in the next-generation industrial system along with the robot industry. In this study, a safety system was developed using deep learning technology to provide worker safety in a robot workplace environment. The implemented safety system has multiple cameras installed with various viewing directions to avoid blind spots caused by interference. Workers in various scenario situations were detected, and appropriate robot response scenarios were implemented according to the worker's risk level through IO communication. For human detection, the YOLO algorithm, which is widely used in object detection, was used, and a separate robot class was added and learned to compensate for the problem of misrecognizing the robot as a human. The performance of the implemented system was evaluated by operator detection performance by applying various operator scenarios, and it was confirmed that the safety system operated stably.

The advent of big data has brought about the need for analytics. Natural language processing (NLP), a field of big data, has received a lot of attention. Topic modeling among NLP is widely applied to identify key topics in various academic journals. The Korean Society of Industrial and Systems Engineering (KSIE) has published academic journals since 1978. To enhance its status, it is imperative to recognize the diversity of research domains. We have already discovered eight major research topics for papers published by KSIE from 1978 to 1999. As a follow-up study, we aim to identify major topics of research papers published in KSIE from 2000 to 2022. We performed topic modeling on 1,742 research papers during this period by using LDA and BERTopic which has recently attracted attention. BERTopic outperformed LDA by providing a set of coherent topic keywords that can effectively distinguish 36 topics found out this study. In terms of visualization techniques, pyLDAvis presented better two-dimensional scatter plots for the intertopic distance map than BERTopic. However, BERTopic provided much more diverse visualization methods to explore the relevance of 36 topics. BERTopic was also able to classify hot and cold topics by presenting ‘topic over time’ graphs that can identify topic trends over time.