​검색결과

2025년 5월 06일 by 임종권 jklim54@daum.net Safran Risk의 이 블로그 내용은 프로젝트 리스크 관리에서 리스크 프로파일을 효과적으로 이해하고 전달하는 방법을 다루고 있습니다.. 초기에는 리스크 등록부를 작성하여 주요 리스크를 식별하고 평가하지만, 이러한 평가가 프로젝트 일정과 목표에 실제로 어떤 영향을 미치는지는 추가 분석이 필요합니다. 이를 위해 리스크 기여도 분석(Risk Contribution Analysis)이 활용되며, 이는 통계적 방법을 통해 각 리스크가 프로젝트 일정과 비용에 미치는 영향을 정량적으로 평가할 수 있습니다. 이러한 분석은 토네이도 차트와 같은 시각적 도구를 통해 리스크의 상대적 중요도를 명확히 하여, 이해관계자들에게 효과적으로 전달할 수 있습니다. 결론적으로, 단순한 리스크 목록을 넘어서 리스크 기여도 분석을 통해 프로젝트 목표에 실질적인 영향을 주는 리스크를 식별하고, 이를 기반으로 우선순위를 정하여 대응하는 것이 중요합니다. 이러한 접근은 프로젝트의 성공 가능성을 높이고, 리스크 관리의 효율성을 향상시킵니다. 아래는 블로그 기사의 일부를 발체하여 소개하였습니다. 더 자세한 내용은 원물을 살펴보시기 바랍니다. ---- 아래 ---- 2024.08.21 by Safran Risk 소개 프로젝트에서 리스크관리를 시작할 때, 첫 번째 단계는 보통 리스크 등록부를 작성하는 것입니다. 여기에는 프로젝트 팀, 조직, 그리고 때로는 제3자의 전문 지식을 활용하여 리스크를 파악하고 그 임팩트를 평가하는 작업이 포함됩니다. 이 프로세스는 특히 많은 이해 관계자가 참여하는 경우 시간 소모적이고 복잡할 수 있습니다. 종종 리스크 등록부가 완성되면 팀은 ' 겉으로 보기에 ' 가장 큰 리스크를 완화하기 위해 서두르곤 합니다. 그러나 프로젝트 일정에 리스크를 반영하면 어떻게 될까요? 정의된 임팩트가 프로젝트 목표와 여전히 관련이 있을까요? 동일한 리스크를 여전히 완화해야 할까요? 이러한 질문으로 인해 많은 전문가들은 통계적 방법을 사용하여 데이터를 검토하는 리스크 기여도 분석을 수행합니다. Safran Risk와 같은 선도적인 솔루션을 사용하면, 해당 산업의 리스크 전문가들이 정보에 기반한 의사 결정을 쉽게 내릴 수 있도록 리스크 보고서를 전달할 수 있습니다. 이 블로그에서는 리스크 보고의 과제와 리스크 기여도 분석을 사용하여 가장 중요한 리스크를 효과적으로 수행하고 전달하는 방법에 대해 자세히 살펴보겠습니다. 원문보기: Understanding Risk Profiles: Communicating Risk Contribution

2025.05.01 by 임종권 ( jklim54@daum.net ) 이 책은 세계도로협회(PIARC)의 특별 프로젝트로 수행된 『 Artificial Intelligence in the Road Sector  (2024)』 보고서입니다. 도로 분야에 인공지능(AI)이 어떻게 활용되고 있으며, 앞으로 어떻게 확산될 수 있는지를 다룬 국제적 연구결과 보고서입니다. 이 보고서는 AI 기술이 도로 인프라의 기획, 설계, 시공, 운영, 유지관리  단계 전반에 걸쳐 어떤 이점을 주는지, 어떤 리스크 와 도전 과제가 있는지를 정리하고, 고소득국가(HICs)부터 저소득국가(LICs)까지 다양한 국가 상황에 맞는 권고사항을 제공합니다. 이 보고서는 도로 인프라 전 주기에 걸친 인공지능(AI)의 활용 가능성을 다룬 세계도로협회(PIARC)의 국제 연구 결과입니다. 설계, 시공, 유지관리, 교통운영 등에서 AI가 가져올 효율성, 안전성, 지속가능성 향상 효과를 분석하고, 특히 중저소득국가(LMICs)를 포함한 다양한 국가의 상황에 맞춘 도입 전략을 제시합니다. 도로 정책 결정자, 공공기관, 기술 공급자들에게 실질적인 가이드라인을 제공하며, 2030년까지 AI 도입을 준비하고자 하는 모든 관계자에게 유용한 참고 자료가 될 수 있습니다. ----- 요약문 ------ 인공지능(AI)의 사용은 도로, 교통 및 모빌리티 부문을 비롯한 여러 부문에서 관심, 제품 및 서비스 측면에서 빠르게 성장하고 있습니다. PIARC의 특별 프로젝트 프로그램의 일환으로, 이 보고서는 도로 부문에서 AI의 역할이 커지고 있는 것을 탐구합니다. 이 보고서는 계획, 설계, 건설, 점검, 운영 및 유지보수를 포함한 도로 인프라 개발의 여러 단계에서 AI 채택의 이점, 리스크 및 과제를 심층적으로 분석합니다. 이 전체 보고서 외에도, 별도로 출간된 고 임팩트 요약보고서가 작성되었습니다. 이 요약보고서는 이 연구의 주요 결과 및 권고 사항을 간결하고 높은 수준에서 개괄적으로 정리한 것으로, 결과를 보다 쉽게 이해할 수 있는 종합적인 정보가 필요한 의사 결정자 및 기타 이해관계자를 대상으로 합니다. 이 분석은 다양한 사회경제적 상황을 고려하여 고소득 국가(HIC), 중상위 소득 국가(UMIC), 중하위 소득 국가(Lower MIC), 저소득 국가(LIC)의 특정 요구사항을 다루고, 포괄적이고 포용적인 접근 방식을 보장하기 위해 각 국가에 대한 별도의 권장 사항을 제공합니다. 문헌 검토, 설문조사, 인터뷰, 사례 연구를 포함한 다중 방법론을 통해 이 보고서는 AI 활용도와 성숙도를 평가하며, 2030년까지 도로 부문에서의 AI 도입을 위한 예상 '미래 비전'을 제시합니다. 연구 결과, 도로 부문에서의 AI 도입은 기술 인프라, 인력 역량, 규제 프레임워크에 따라 차이가 나타났습니다. HICs, 특히 유럽, 북아메리카, 아시아 일부 지역은 선진 인프라와 거버넌스 혜택을 누리며 선도적 위치를 차지하고 있습니다. 반면 LMICs는 제한된 자원, 기술 격차, 규제 과제 등 심각한 장벽에 직면하고 있습니다. 도로 부문에서 AI가 가장 두드러지게 사용되는 분야는 (i) 도로 안전, (ii) 인프라 점검, (iii) 교통 운영/사고 관리로 나타났으며, 가장 많이 보고된 이점은 교통 사고 감소, 운전자 안전 개선, 비용/시간 절약 효율성 향상으로 나타났습니다. 가장 두드러진 도전 과제는 기술적 문제나 근로자의 변화 저항과 관련이 있었으며, 이는 AI 기술에 대한 신뢰 부족과 직원들의 일자리 대체에 대한 우려를 해결하기 위해 교육과 기술 향상이 중요함을 강조합니다. 이 보고서는 AI 기술의 효과적인 통합에 초점을 맞추어 도로 관리기관 및 PIARC에 대한 자세한 권고 사항을 제시합니다. 6장에서는 다양한 이점을 달성할 가능성을 극대화하는 방법과 AI 도입과 관련된 일반적인 과제 및 리스크를 극복하는 방법에 대해 여러 가지 구체적인 권고 사항이 제시되어 있습니다. 제7장에서는 이러한 권장사항을 요약하여 제시하고 있습니다. 먼저 AI 도입을 위한 고위 수준의 지침 원칙을 제시한 후, 2024년부터 2030년까지의 전환을 설명하는 로드맵을 제시합니다. 이 로드맵은 도로 관리 기관을 안내하기 위한 일반적인 단계로 이어지며, 각 기관에 맞춤형 권장 사항과 함께 일반적인 권장사항이 제공됩니다. 1.1.1 도로 관리 기관을 위한 주요 권장 사항 기존 사례 연구/시범 프로젝트를 통해 AI가 해결할 수 있는 문제의 범위 이해. 더 큰 규모의 배포를 가능하게 하기 위해 시범 운영 및 시험에 투자. 효과적이고 윤리적이며 지속 가능한 AI 배포를 보장하기 위한 기본 정책/절차 수립. AI 채택을 촉진하기 위한 인프라에 투자. 모든 사람이 동일한 여정을 진행할 수 있도록 교육 및 인식 제고에 투자. 1.1.2 PIARC에 대한 주요 권고 사항 AI에 대한 국제 표준 촉진. 역량 강화 이니셔티브를 지원하고 지식 교환 촉진. 국제 협력 촉진. 저소득 및 중간소득 국가(LMICs)에 기술 지원 제공. AI 작업 그룹을 설립하거나 AI가 기존 PIARC 기술 위원회에 미치는 영향 검토. 전체적으로 이 연구는 AI가 도로 부문에서 안전성, 효율성, 지속 가능성을 크게 향상시킬 수 있는 잠재력을 강조하고 있습니다. LMICs는 규제, 재정, 인적 자원 제약으로 인해 추가적인 도전에 직면하고 있지만, 이 권장 사항은 2030년까지 도로 관리 기관과 PIARC 회원들이 이러한 장벽을 극복하고 AI의 완전한 혜택을 실현하는 데 지원할 것입니다. 인공 지능(AI)의 사용은 도로, 교통 및 모빌리티 부문을 비롯한 여러 부문에서 관심, 제품 및 서비스 측면에서 빠르게 성장하고 있습니다. PIARC의 특별 프로젝트 프로그램의 일환으로, 이 보고서는 도로 부문에서 AI의 역할이 커지고 있는 것을 탐구합니다. 이 보고서는 계획, 설계, 건설, 점검, 운영 및 유지보수를 포함한 도로 인프라 개발의 여러 단계에서 AI 채택의 이점, 리스크 및 과제를 심층적으로 분석하고 있습니다. 이 전체 보고서 외에도, 별도로 임팩트가 큰 요약 보고서가 작성되었습니다. 이 요약 보고서는 이 연구의 주요 결과 및 권고 사항을 간결하고 높은 수준에서 개괄적으로 정리한 것으로, 결과를 보다 쉽게 이해할 수 있는 종합적인 정보가 필요한 의사 결정자 및 기타 이해 관계자를 대상으로 합니다. 이 분석은 다양한 사회경제적 상황을 고려하여 고소득 국가(HIC), 중상위 소득 국가(UMIC), 중하위 소득 국가(Lower MIC), 저소득 국가(LIC)의 특정 요구 사항을 다루고, 포괄적이고 포용적인 접근 방식을 보장하기 위해 각 국가에 대한 별도의 권장 사항을 제공합니다. 문헌 검토, 설문조사, 인터뷰, 사례 연구를 포함한 다중 방법론을 통해 이 보고서는 AI 활용도와 성숙도를 평가하며, 2030년까지 도로 부문에서의 AI 도입을 위한 예상 '미래 비전'을 제시합니다. 연구 결과, 도로 부문에서의 AI 도입은 기술 인프라, 인력 역량, 규제 프레임워크에 따라 차이가 나타났습니다. HICs, 특히 유럽, 북아메리카, 아시아 일부 지역은 선진 인프라와 거버넌스 혜택을 누리며 선도적 위치를 차지하고 있습니다. 반면 LMICs는 제한된 자원, 기술 격차, 규제 과제 등 심각한 장벽에 직면하고 있습니다. 도로 부문에서 AI가 가장 두드러지게 사용되는 분야는 (i) 도로 안전, (ii) 인프라 점검, (iii) 교통 운영/사고 관리로 나타났으며, 가장 많이 보고된 이점은 교통 사고 감소, 운전자 안전 개선, 비용/시간 절약 효율성 향상으로 나타났습니다. 가장 두드러진 도전 과제는 기술적 문제나 근로자의 변화 저항과 관련이 있었으며, 이는 AI 기술에 대한 신뢰 부족과 직원들의 일자리 대체에 대한 우려를 해결하기 위해 교육과 기술 향상이 중요함을 강조합니다. 이 보고서는 AI 기술의 효과적인 통합에 초점을 맞추어 도로 관리 기관 및 PIARC에 대한 자세한 권고 사항을 제시합니다. 6장에서는 다양한 이점을 달성할 가능성을 극대화하는 방법과 AI 도입과 관련된 일반적인 과제 및 리스크를 극복하는 방법에 대해 여러 가지 구체적인 권고 사항을 제시합니다. 제7장에서는 이러한 권장 사항을 요약합니다. 먼저 AI 도입을 위한 고위 수준의 지침 원칙을 제시한 후, 2024년부터 2030년까지의 전환을 설명하는 로드맵을 제시합니다. 이 로드맵은 도로 관리 기관을 안내하기 위한 일반적인 단계로 이어지며, 각 기관에 맞춤형 권장 사항과 함께 일반적인 권장 사항이 제공됩니다. ¹ 이 보고서는 세계은행이 인정하는 네 가지 소득 그룹으로 국가를 분류합니다: HICs, UMICs, Lower MICs, 및 LICs. 또한 이 보고서에서는 UMICs, Lower MICs, 및 LICs를 모두 포함하여 LMICs라는 약어를 사용합니다. 1.1.1 도로 관리 기관을 위한 주요 권장 사항 기존 사례 연구/시범 프로젝트를 통해 AI가 해결할 수 있는 문제의 범위를 이해하십시오. 더 큰 규모의 배포를 가능하게 하기 위해 시범 운영 및 시험에 투자하십시오. 효과적이고 윤리적이며 지속 가능한 AI 배포를 보장하기 위한 기본 정책/절차를 수립하십시오. AI 채택을 촉진하기 위한 인프라에 투자하십시오. 모든 사람이 동일한 여정을 진행할 수 있도록 교육 및 인식 제고에 투자하십시오. 1.1.2 PIARC에 대한 주요 권고 사항 AI에 대한 국제 표준을 촉진하십시오. 역량 강화 이니셔티브를 지원하고 지식 교환을 촉진하십시오. 국제 협력을 촉진하십시오. 저소득 및 중간소득 국가(LMICs)에 기술 지원을 제공하십시오. AI 작업 그룹을 설립하거나 AI가 기존 PIARC 기술 위원회에 미치는 영향을 검토하십시오. 전체적으로 이 연구는 AI가 도로 부문에서 안전성, 효율성, 지속 가능성을 크게 향상시킬 수 있는 잠재력을 강조합니다. LMICs는 규제, 재정, 인적 자원 제약으로 인해 추가적인 도전에 직면하고 있지만, 이 권장 사항은 2030년까지 도로 관리 기관과 PIARC 회원들이 이러한 장벽을 극복하고 AI의 완전한 혜택을 실현하는 데 지원할 것입니다.

이 Roberg의 블로그 게시글은 대형 건설 프로젝트에서 자주 발생하는 다음과 같은 세 가지 주요 일정 관리 실수를 다루고 있습니다. 과도한 낙관주의 : 프로젝트 관리자들이 비용과 기간을 과소평가하고, 성공 가능성을 과대평가하는 경향이 있습니다. 이는 무의식적인 편향일 수도 있고, 자금 확보를 위해 의도적으로 일정과 비용을 축소하는 경우도 있습니다. 불충분한 여유 시간 확보 : 프로젝트 일정에 충분한 여유 시간을 포함하지 않으면 예기치 않은 지연에 대응하기 어렵습니다. 런던 올림픽과 크로스레일 프로젝트는 초기 계획 단계에서 충분한 여유 시간을 확보하여 성공적으로 진행되었습니다. 비현실적인 일정 추정 : 프로젝트 초기에 일정이 너무 이르게 공개되거나, 변경이 어려운 일정이 설정되면 유연한 대응이 어렵습니다. 이는 프로젝트 진행 중 발생하는 변화에 효과적으로 대응하는 데 장애가 됩니다. 이러한 실수를 방지하기 위해서는 일정 및 비용 리스크 분석을 통해 현실적인 계획을 수립하고, 프로젝트의 불확실성을 관리하는 것이 중요합니다. 아래 블로그 기사의 도입부 일부만을 소개하였고 전문을 살펴보시기 바랍니다. ---- 아래 ---- 2022년 4월 9일 by Øyvind Røberg   65% 이상의 메가 프로젝트가 실패하고  있으며, 일정 수립 오류가 주요 요인으로 작용하고 있습니다. 우리는 결국 메가 건설 프로젝트가 매우 복잡하고 어려운 활동이며, 빠른 해결책이나 간단한 해결책이 없다는 점을 인식하고 있습니다. 그러나 우리는 메가 프로젝트 일정 관리의 일반적인 오류와 잠재적인 해결책을 식별할 수 있는 위치에 있습니다. 이 블로그 게시물에서는 세 가지를 고려했습니다: 전문적 및 학술적 연구가 알려주는 내용. 전 세계의 과거 및 현재 프로젝트에서 얻을 수 있는 통찰력. 건설 프로젝트에서 관찰된 특정 실패 사례와 성공 사례. 오류 1: 과도한 낙관주의 거대 건설 프로젝트는 본질적으로 압도적이고 거대한 과제이기 때문에, 핵심 인력의 긍정적 태도와 자신감이 없었다면 존재하지 않았을 것입니다. 그러나 낙관주의가 도움이 아닌 장애물이 되는 시점은 언제일까요? 사진출처 및 원문전체: 3 Common Mega Project Scheduling Mistakes

2025년 5월 06일 by 임종권 ( jklim54@daum.net ) 이 Safran의 블로그 기사는 프로젝트 일정에서 ' 주경로(Critical Path; 이하 CP라 함) '의 중요성을 강조하고 있습니다. CP는 프로젝트 완료 시점을 결정하는 일련의 활동들로 구성되며, 이 경로상의 작업이 지연되면 전체 일정도 지연됩니다. 반면, 이 CP가 아닌 경로상의 다른 작업들은 ' 플로트(Float) ' 또는 '슬랙(Slack) '이 있어 일정에 여유가 있습니다. 프로젝트 진행 중에는 지연이 발생할 수 있으므로 CP를 지속적으로 모니터링해야 하며, 일정 단축을 위해서는 이 CP상의 작업을 단축해야 합니다. CP는 프로젝트 관리의 핵심 개념으로, 이를 이해하고 관리하는 것이 성공적인 프로젝트 수행에 필수적인 부분을 역설하고 있습니다. 아래는 이 블로그의 초기 도입부 일부만을 소개하였고 더 자세한 사항은 원문을 살펴보시기 바랍니다. ---- 아래 ---- 2024년 6월 25일 by | Øyvind Røberg  | 사진: Jordan Andrews , Unsplash 일정에 따르면 지연이 없는 경우 프로젝트가 완료될 시기가 표시됩니다. 프로젝트의 길이를 결정하는 것은 주경로입니다. 프로젝트 스케줄러와 프로젝트 관리자는 주경로를 구성하는 활동을 알고 이해해야 합니다. 이는 주경로를 따라 지연이 발생하면 프로젝트가 얼마나 지연될지 파악하는 데 중요하기 때문입니다. 프로젝트 관리 용어로 주경로는 “ 프로젝트의 기간을 결정하는 일련의 활동 ”으로 정의되는 경우가 많습니다. 간단히 설명하면, 주경로는 프로젝트 일정의 종료일을 결정하는 모든 활동입니다. 이러한 활동 중 하나라도 하루 지연되거나 늦어지면 프로젝트 종료일이 하루 연장됩니다. 중요 활동에는 여유 시간이 없습니다. 출처: Why Is Your Critical Path So Critical? 원문전체: Why Is Your Critical Path So Critical?

2025.04.28 대한전문건설신문 by 손우화 강산기술단(주) 사장 전국적으로 번진 산불로 인해 인명손실과 가옥 소실, 농축산물 피해, 과수원의 유실, 버섯단지 전소 등 그 피해는 이루 말할 수 없이 처참하다. 이번 영남권 산불도 대부분 실화로 발생했다. 경북 의성 산불은 성묘객 실화, 경남 산청 산불은 예초기 불씨, 울산 울주 산불은 용접 작업이 원인으로 추정되고 있다. 우리나라 산불의 특성을 보면 3월 말에서 4월 초까지 백두대간을 중심으로 발생하는 양간지풍이 겹쳐서 대형화가 된다. 초속 6m의 바람이 불면 무풍 때와 비교하면 26배 빠르게 확산된다고 한다. 또한 우리나라 전체 산림의 27%를 차지하는 소나무는 대형산불의 주요 원인으로 꼽힌다고 한다. 소나무의 송진은 유류 성분을 포함하고 있어 활엽수에 비해 연소 지속시간도 더 길고, 더 높은 온도로 탄다고 알려져 있다. 숲의 나무를 제거해 밀도를 관리해야 하는 이유다.  이번에 화재를 진압하는 과정을 보면 산불 진화는 산림청 관할이고, 소방서는 불이 민가로 옮겨붙을 경우 진화작업을 벌인다고 하는 언론 내용이 사실이라면 총괄적인 컨트롤타워가 어디인지, 명확한 지휘체계가 작동됐는지 물어보고 싶다. 출처 : 대한전문건설신문( https://www.koscaj.com )

2025.05.01 by 임종권 이 보고서 『Life Cycle and Risk Management: A PIARC Technical Report (2023)』는 세계도로협회(PIARC) 기술위원회 3.3(도로 자산관리)가 발간한 국제 기술보고서입니다. 도로 자산의 생애주기(Life Cycle) 관리와 리스크 관리(Risk Management)  를 통합적으로 다루며, 자산의 기획, 설계, 유지보수, 폐기까지 전 단계를 체계적으로 관리하고자 하는 모든 조직에 실질적인 가이드를 제공합니다. 특히 ISO 31000을 기반으로 리스크를 ‘위협’뿐 아니라 ‘기회’로 인식하며, 이를 통해 전략적 의사결정과 투자 최적화를 도모합니다. 이 보고서는 고가치·고위험 자산을 효율적으로 관리하고자 하는 정부기관, 도로관리청, 엔지니어링 컨설팅사 등에게 유용하며, 특히 저소득국가(LMICs)에 대한 맞춤형 접근도 포함되어 있어 국제개발 프로젝트에도 활용도가 높습니다. ------------ 요약문 ----------- 자산관리는 조직이 자산에서 가치를 창출할 수 있도록 지원합니다. 리스크 기반의 정보 중심 계획 및 의사 결정을 통해 구조화된 접근 방식을 강조하며, 조직의 목표를 실행 가능한 자산관리 계획으로 전환합니다. 생애주기 계획은 수익성을 극대화하고 건설부터 폐기에 이르기까지 자산을 효과적으로 관리하는 데 필수적입니다. 생애주기 계획은 투자 시나리오 및 유지보수 전략을 바탕으로 미래의 성과를 예측하여 건설부터 폐기에 이르기까지 자산을 관리합니다. 다양한 자산 점검을 통해 얻은 문서는 생애주기 계획에 반영됩니다. 이 계획은 원하는 성능을 보장하면서 비용을 최소화하기 위해 자금 조달 및 성능 요구 사항을 효율적으로 충족하는 방법을 보여줍니다. 생애주기 계획은 모든 도로 인프라 자산에 적용되며, 조직의 성숙도와 직원 역량에 따라 달라집니다. 특히 고가, 고비용, 고리스크 또는 중요 자산에 유용합니다. 복잡한 상황에서는 고품질 데이터와 예측 모델링이 필요하지만, 데이터가 부족한 상황에서는 더 간단하고 정성적인 리스크 기반 접근 방식이 사용될 수 있습니다. 위협과 기회를 모두 포함하는 리스크관리는 리스크의 정의를 전통적인 범위를 넘어 확장합니다. ISO는 리스크를 ' 목표에 대한 불확실성의 영향 '으로 정의하며, 긍정적 결과와 부정적 결과를 모두 인정합니다. 이러한 확장된 관점은 리스크 관리를 전략적 자원 할당 및 조직의 성공에 중요한 요소로 자리매김합니다. 세계 도로 협회(PIARC)는 리스크관리를 재무 관리에서 오랫동안 채택되어 온 개념인 '기회 관리'로 볼 것을 제안합니다. 따라서 리스크관리는 단순히 조직을 위협으로부터 보호하는 것을 넘어, 과도한 리스크를 피하는 것과 허용 가능한 리스크 한도 내에서 기회를 추구하는 것 사이의 균형을 맞추는 것을 포함합니다. 영국 도로기구(English Road Organization)는 리스크관리에 대한 두 가지 책임을 강조합니다. 즉, 잠재적인 위험으로부터 대중을 보호하고, 유익한 기회를 사전에 식별, 평가 및 포착하는 것입니다. 이 보고서의 목표는 중요한 자산과 관련된 리스크의 식별, 분석 및 완화 등 자산 관리에 리스크 관리가 통합된 과정을 상세하게 설명하는 것입니다. 이 논의는 리스크 관리 및 자산 생애주기 주제를 포함하며, 다양한 리스크 요인을 자산 관리 전략 및 의사결정에 통합하는 방법을 설명합니다. 예를 들어, 필수 자산에 자원을 할당하면 원격 지역 사회에 대한 접근성을 확보할 수 있으며, 이는 잠재적인 자산 장애에 대비하는 것이 중요함을 강조합니다. 또한, 이 보고서는 현대 자산 관리의 핵심 구성 요소인 생애주기 계획에 대해 심층적으로 다루며, 모델링, 계획, 투자 시나리오 및 생애주기에 대한 전체적인 관점의 중요성을 강조합니다. 보고서 다운로드 사이트: Detail of a publication | Virtual Library of PIARC | Life Cycle and Risk Management

2025.05.01 by 임종권 ( jklim54@daum.net ) 이 보고서는 세계도로협회(PIARC)가 수행한 특별 프로젝트로, 도로 분야에서 인공지능(AI)이 어떻게 활용되고 있으며 향후 2030년까지 어떤 방식으로 도입·확산될 수 있는지를 종합적으로 분석한 자료입니다. 보고서는 계획, 설계, 시공, 운영, 유지관리 등 도로 인프라의 전 생애주기에서 AI가 미치는 영향과 잠재적 이점을 다루며, 고소득국가(HIC)부터 저소득국가(LIC)까지 다양한 국가 상황에 맞춘 맞춤형 전략을 제시합니다. 특히 도로 안전, 교통 운영, 시설물 점검 분야에서 AI 활용이 활발하며, 기술적 과제나 인력 저항 등 도입 장벽에 대한 대응 방안도 포함되어 있습니다. 이 보고서는 정책 입안자, 도로행정기관, 기술 전문가가 AI 기반 도로정책을 수립하는 데 유용한 지침이 됩니다. 아래 이 보고서의 요약문을 그대로 수록하였습니다. -------- 요약문 ------ 인공지능(AI)의 사용은 도로, 교통 및 모빌리티를 포함한 여러 분야에서 관심, 제품 및 서비스 측면에서 빠르게 성장하고 있습니다. PIARC의 특별 프로젝트 프로그램의 일환으로, 이 High Impact 요약 보고서는 도로 부문에서 AI의 역할이 커지고 있는 것을 탐구한 연구의 결과와 주요 권고 사항을 간결하게 요약한 것입니다. 더 자세한 전체 보고서의 요약본인 이 보고서는 계획, 설계, 건설, 점검, 운영 및 유지보수를 포함한 도로 인프라 개발의 여러 단계에서 AI 도입의 이점, 리스크 및 과제를 고려한 심층 분석의 주요 결과를 강조합니다. 전체 보고서는 포괄적인 분석을 제공하며, 이 요약본은 주요 통찰력을 이해하기 쉬운 형식으로 제공합니다. 이 분석은 다양한 사회경제적 상황을 고려하여 고소득 국가(HIC), 중상위 소득 국가(UMIC), 중하위 소득 국가(LowerMIC) 및 저소득 국가(LIC)의 특정 요구사항을 다루고, 포괄적이고 포용적인 접근 방식을 보장하기 위해 각 국가에 대한 별도의 권고사항을 제공합니다¹. 문헌 검토, 설문조사, 인터뷰, 사례 연구를 포함한 다중 방법론을 통해 이 연구는 AI 활용도와 성숙도를 평가하며, 2030년까지 도로 부문에서의 AI 도입을 위한 예상 '미래 비전'을 제시합니다. 연구 결과, 도로 부문에서의 AI 도입은 기술 인프라, 인력 역량, 규제 프레임워크에 따라 차이가 나타났습니다. HICs, 특히 유럽, 북아메리카, 아시아 일부 지역은 선진 인프라와 거버넌스 혜택을 누리며 선도적 위치를 차지하고 있습니다. 반면 LMICs는 제한된 자원, 기술 격차, 규제 과제 등 심각한 장벽에 직면하고 있습니다. 도로 부문에서 AI가 가장 두드러지게 사용되는 분야는 (i) 도로 안전, (ii) 인프라 점검, (iii) 교통 운영/사고 관리로 나타났으며, 가장 많이 보고된 이점은 교통 사고 감소, 운전자 안전 개선, 비용/시간 절약 효율성 향상으로 나타났습니다. 가장 주요한 도전 과제는 기술적 문제나 근로자의 변화 저항과 관련되어 있으며, 이는 AI 기술에 대한 신뢰 부족과 직원들의 일자리 대체에 대한 우려를 해결하기 위해 교육과 기술 향상이 중요함을 강조합니다. 이 보고서의 전체 버전은 도로관리기관과 PIARC를 대상으로 AI 기술의 효과적인 통합을 위한 상세한 권장 사항을 제공합니다. 이 보고서의 이 버전은 아래 및 섹션 0에 요약된 주요 권장사항의 일반적인 개요와 2024년부터 2030년까지의 전환을 위한 로드맵을 포함합니다. 이 로드맵에는 도로 관리기관을 안내하기 위해 활용되어야 할 핵심 기둥이 포함되어 있습니다. 도로 관리 기관을 위한 주요 권고 사항 기존의 사례 연구/시범 운영을 통해 AI가 해결할 수 있는 문제 범위 파악. 더 큰 규모의 배포를 가능하게 하기 위해 시범 운영 및 시험에 투자. 효과적이고 윤리적이며 지속 가능한 AI 배포를 보장하기 위한 기본 정책/절차 수립. AI 채택을 촉진하기 위한 인프라 구축에 투자. 모든 사람이 동일한 여정을 진행할 수 있도록 교육 및 인식 제고에 투자. PIARC를 위한 주요 권고 사항 AI에 대한 국제 표준 촉진. 역량 강화 이니셔티브를 지원하고 지식 교환 촉진. 국제 협력 촉진. 저소득 및 중간 소득 국가(LMICs)에 기술 지원 제공. AI 작업 그룹을 구성하거나 AI가 기존 PIARC 기술 위원회에 미치는 영향 검토. 전체적으로 , 이 연구는 AI가 도로 부문에서 안전성, 효율성, 지속 가능성을 크게 향상시킬 수 있는 잠재력을 강조합니다. LMICs는 규제, 재정, 인적 자원 제약으로 인해 추가적인 도전 과제에 직면해 있지만, 이 권장 사항은 도로 관리기관과 PIARC 회원들이 이러한 장벽을 극복하고 2030년까지 AI의 완전한 혜택을 실현하는 데 지원할 것입니다. 보고서 다운로드 사이트: Publications de PIARC (Association mondiale de la Route) | Intelligence artificielle dans le secteur routier Detail of a publication | Virtual Library of PIARC | Artificial Intelligence in the Road Sector

2025년 4월 23일 b y Pallavi Rao , Graphics/Design: Miranda Smith 이 내용은 원래 우리 Voronoi 앱 에 게시되었다. iOS  또는 Android 에서 앱을 무료로 다운로드하고 신뢰할 수 있는 다양한 출처에서 데이터 기반 차트를 탐색해 보세요. 핵심 요점 2025년 현재, 사람들은 AI를 가장 많이 지원 (전문적 및 개인적) 목적으로 사용하고 있다. 상위 3개 사용 사례 모두 AI가 인간이 감정과 삶을 관리하는 데 도움을 줄 수 있음을 보여준다. 콘텐츠 제작, 학습, 창의성 관련 사용 사례는 여전히 인기 있다. 전문가들은 ChatGPT의 등장과 이후 생성형 AI의 확산을 ' 제4차 산업혁명 '이라고 명명했습니다. 이것이 경제를 완전히 재편할지 여부는 아직 미지수입니다. 하지만 대부분의 사람들이 AI에 익숙해지고 적극적으로 사용하고 있다는 점은 부인할 수 없습니다. 그들은 AI를 무엇에 사용하고 있을까요? 이 순위는 Marc Zao-Sanders가 Harvard Business Review 를 위해 진행한 분석을 바탕으로 한 가장 인기 있는 AI 활용 사례 를 추적해본 결과입니다. 그는 2024년 분석의 후속 연구로 지난 1년간 수천 개의 포럼 게시물을 분석했습니다. 이 보고서에서 선정된 상위 30개 순위는 이 그래픽에 시각화되었습니다. 가독성을 위해 원본에서 라벨을 약간 편집했습니다. 이 시각화는 Visual Capitalist의 AI Week 의 일부로, Terzo 가 후원했습니다. 원문보기: Ranked: All the Things People Use AI for in 2025

앞으로 주요 서적/지침서 등은 ChatGPT4.o의 도움을 받아 책의 전반적인 요약을 제공하겠습니다. 전체 내용을 확인한 것은 아니니 논문이나 기사 작성을 위한 정확한 사실 FACT확인이 필요한 사항은 책에서 직접 확인하시기 바랍니다. by ChatGPT 4.o 📘 『Artificial Intelligence and the Future of Work』 책 소개 미국 과학·공학·의학 아카데미(National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine)는 2025년 보고서 『Artificial Intelligence and the Future of Work』 을 통해 인공지능(AI)이 미국 노동시장과 사회에 미치는 영향 을 심층 분석했습니다. 이 보고서는 2017년에 발표된 선행 보고서의 연장선으로, 최근 등장한 생성형 AI와 대형언어모델(LLMs) 의 급속한 발전을 반영하여, AI가 일자리, 생산성, 교육, 소득 불평등 등에 어떤 변화를 초래할지를 다루고 있습니다. 🔍 핵심 내용 요약 1. AI는 범용 기술(General-Purpose Technology) AI는 증기기관, 전기처럼 다양한 산업에 폭넓게 영향을 미치는 범용 기술이며, 최근 LLMs(ChatGPT 등)을 중심으로 비약적인 기술 진보 가 이루어졌습니다. 그러나 여전히 기술적 불확실성 , 편향  및 허위 정보 생성(환각)  등의 문제가 존재합니다. 2. 생산성과 노동시장에 대한 영향 AI는 일부 직무 생산성을 크게 향상 시킬 수 있으나, 아직 경제 전반의 총 생산성 향상으로 이어지지는 않았습니다. AI는 일자리를 대체하기도 하고 보완하기도  하며, 특히 중간 수준 기술직의 자동화 가능성이 높습니다. 기술이 발달해도 그 혜택이 불균형하게 분배 될 수 있어, 소득 격차 및 직업 불안정성이 심화될 우려가 있습니다. 3. 전문성과 교육의 변화 AI는 기존의 전문성을 무력화하거나 새로운 형태의 전문성 수요 를 창출합니다. 교육은 AI 시대에 맞춰 재편되어야 하며, 지속적 재교육과 평생학습 의 중요성이 강조됩니다. AI 기반 맞춤형 교육 시스템의 가능성도 열리고 있습니다. 4. 사회적·정책적 대응 필요성 AI는 노동감시, 개인정보 침해, 창작물 도용 등의 윤리적·법적 이슈 도 동반하며, 이에 대한 정책적 대응이 중요합니다. 데이터 수집 및 정책 설계 , 공공-민간 협력 , 노동자의 권리 보호와 교육 확대 가 핵심 과제로 제시됩니다. 💡 결론 AI는 단순히 직무 일부를 자동화하는 기술을 넘어, 노동의 본질과 구조 자체를 변화시키는 힘 을 가지고 있습니다. 사회가 어떤 방향으로 AI를 활용하고 제도화하느냐에 따라 그 혜택은 확대될 수도, 불평등은 심화될 수도  있습니다. 이 책은 AI 시대의 미래를 함께 고민하는 정책입안자, 기업, 연구자, 그리고 일반 독자들에게 심도 깊은 통찰과 방향성 을 제공합니다. 📖 전체 보고서는 미국 국립과학아카데미 공식 홈페이지에서 열람 가능합니다: 보고서 링크

서울 땅꺼짐 사고 반복…원인 알아보니 서울에 매설된 하수관로의 약 30%가 반 백살을 넘긴 초고령 하수관으로 교체가 시급한 것으로 드러났다. 특히 종로, 용산, 성북, 영등포구 등 지역에서 50년 이상 된 하수관로 비중이 40∼50%대에 달했다. 15일 진선미 더불어민주당 의원이 서울시로부터 제출받은 자료에 따르면 2023년 12월 기준 서울 하수관로 총연장 1만866㎞ 중 50년 이상 된 하수관로는 3300㎞(30.4%)이며 30년 넘은 하수관로는 6028㎞(55.5%)에 달한다. 일반적으로 경과년수가 30년 이상이면 노후 하수관으로 분류한다.  원문전체: 서울 땅꺼짐 사고 반복…원인 알아보니 사진출처: 연합뉴스