• Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.749-749
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• 2017

최근 들어 사회문제 해결형 과학기술혁신 활동이 활성화되고 있다. 과학기술정보통신부에서 추진하는 국민생활연구사업, 그리고 혁신본부에서 기획하고 있는 사회문제 해결을 위한 다부처 공동 기획사업 등이 추진되고 있다. 사회문제 해결형 과학기술혁신은 사회문제 해결을 최우선 목표로 삼고 있기 때문에 수월한 과학기술지식의 창출, 산업경쟁력 강화를 위한 혁신과는 목표와 추진체제가 다르다. 사회문제 해결형 과학기술혁신은 사회혁신과 과학기술을 결합하는 활동이라고 할 수 있다. 이렇게 새로운 유형의 혁신활동이 등장하면서 이를 바라보는 다양한 관점이 존재하고 있다. 본 발표에서는 각 논의들을 정리하고 향후 사회문제 해결형 과학기술혁신의 발전방향을 제시한다. 여기서는 크게 3가지 분류로 사회문제 해결형 혁신을 보는 관점을 정리한다. 첫 번째는 전문가 중심의 관점(Innovation for people)이다. 이는 전문가가 분석과 논의를 통해 사회문제를 정의하고 그 대안을 제시하는 접근이다. 많은 과학기술전문가들이 가지고 있는 틀로서 선형모델에 입각한 논의이다. 때문에 혁신의 선형모델이 가지고 있는 문제점, 피드백의 부족, 현장에 대한 이해 부족 등과 같은 단점이 있다. 두 번째는 시민사회 중심의 관점(Innovation by people)이다. 이는 현장의 문제 상황에 있는 시민들이 문제를 정의하고 혁신활동을 주도해야 한다는 관점이다. 이 관점은 일반 시민을 과학기술혁신의 주체로 호명하고 실질적인 문제 해결에 참여시키면서 주류 과학기술의 미흡한 현장 지역 지향성을 비판하고 있다. 그러나 혁신의 논의가 지역에 한정되면서 규모 확대의 어려움을 겪는 경우가 많다. 장기 지속성을 확보하는 데에도 난점이 있다. 세 번째는 전문가와 시민의 협업 관점(Innovation with people)이다. 이는 시민성과 전문성의 결합을 통해 민주주의를 고양하고, 현장 지식과 전문 지식의 융합을 지향하는 접근이다. 또 리빙랩과 같은 추진 체제를 적극적으로 활용한다. 그러나 전문가와 시민사회의 협업을 지원하는 인프라와 지원체제가 부족하면 여러 문제점이 발생할 수 있다. 본 연구에서는 이런 관점들의 한계를 극복하기 위해서 국지적 문제해결과 국가적 문제 해결의 연계, 실험의 중요성 강조, 전문가와 최종 사용자 및 시민의 실질적 협업을 위한 기반 구축, 시스템 전환 프레임의 도입을 정책 방향으로 제시했다.

• Journal of Technology Innovation
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• v.20 no.3
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• pp.129-151
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• 2012

This article deals with the characteristics of science, technology and society studies for societal challenges and policies to encourage that studies. It reviews several cases of science, technology and society studies. Transition management, community-based research, technology assessment and social acceptance of new technology are discussed. And it is argued that ' research' as a conceptual framework for analyzing the that studies. A couple of policy agendas enhancing that studies are suggested.

• Journal of Engineering Education Research
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• v.10 no.3
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• pp.93-108
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• 2007

The purpose of this study is to investigate characteristics which are related with effective solution of technological problems. For this, an effective problem solver and an ineffective problem solver have been compared in terms of the problem solving activity with a population of students who are enrolled in College of Engineering, C University in Daejeon. As a result, this paper can be concluded as follows: An effective problem solver differs from an ineffective problem solver in terms of time consumed during problem solution modeling a problem solution identifying a problem cause and frequency and time consumed during evaluating a result.

• Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.753-753
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• 2017

과학기술의 사회적 역할과 책임 확대, 기술개발을 통한 실질적인 문제해결이 강조되면서 국가 사회적 문제해결과 국민생활 전반의 삶의 질 제고를 위한 R&D 정책과 관련 사업에 대한 투자가 확대되고 있다. 정부가 사회이슈 해결을 위한 과학기술의 정책적 지향을 명확히 하면서, 출연(연) 역시 기존의 경제성장 견인과 성장동력 창출 중심의 기능에서 사회문제의 선제적 해결과 공공성 확장을 위한 출연(연)의 역할 수행을 요구받고 있다. 출연(연)은 공적임무 기반을 확대함으로써 국민들의 삶의 질 제고에 실질적으로 기여하겠다는 실천방안을 제출하는 등 다양한 모색과 자생적 혁신을 꾀하고 있으나, 연구자 연구현장의 수용성 문제와 출연(연)이 갖는 여러 특성과 맞물려 기대에 부합하는 변화의 폭과 속도를 내지는 못하고 있다. 본 발표에서는 출연(연)의 R&D환경과 사회문제 해결형 연구사업 현황을 살펴보고, 사회문제 해결을 위한 ETRI의 추진내용과 연구자 기술공급 중심의 경향성을 보완하기 위한 노력들을 소개하였다. 또한 출연(연)의 특성을 기반으로 전략적 투자와 효율적 운영, 성과의 확산 측면에서 사회문제 해결형 R&D 활성화를 위한 시사점을 제시하고자 한다.

• 전기의세계
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• v.44 no.10
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• pp.14-22
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• 1995

소음에 관련된 법규가 점차 강화되어 이제 소음문제는 작업장이나 기계의 운전시 의례히 발생되는 그냥 참고 지내야 하는 문제가 아니고 반드시 해결해야 하는 것으로 인식되고 있으며 또한 소비자들의 저소음 제품 선호로 관련 업계의 소음에 대한 연구개발 노력도 활발히 진행되고 있다. 본 고에서는 이러한 소음문제의 심각성을 고려하여 생산시설과 관련된 산업설비에 의한 소음문제의 원인 및 대책을 검토하고 관련 업계에서 실시하고 있는 저소음화 기술 동향을 중점적으로 기술하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.755-755
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• 2017

공공분야에서의 지식생산이라는 국가 R&D사업의 본연의 임무에 사회문제해결이라는 보다 구체적인 요구가 커지고 있다. 취약계층, 노인, 장애인과 같은 사회적 약자들의 삶의 질 개선에 더불어 조류 인플루엔자, 미세먼지오염 등 국민생활에 영향을 주는 사회문제의 해결에 과학기술지식이 기여하라는 사회적 요청이 커지고 있다. 그동안 산업 지원과 학문 발전을 중심으로 발전해오던 국가R&D시스템이 이제는 공공분야에서의 지식생산시스템 격상이라는 과제를 안게 되었다. 정부는 2012년 '신과학기술 프로그램 추진전략(안)'을 통해서 이러한 요구를 수용하기 시작했으며 2014년에 다(多)부처 기획을 통해 11개 사업 분야를 선정하고 사회문제해결을 위한 R&D를 다(多)부처 사업으로서 2015년부터 시작하였다. 또한 과학기술정보통신부(구 미래부)는 단일 부처사업으로서 '사회문제해결형 사업' 을 2104년부터 추진하였다. 논문이나 특허보다는 현장문제의 해결책, 솔루션 생산을 목표로 제시하였으며 현장의 사용자나 시민이 연구개발의 전 과정에 참여하는 리빙랩이라는 새로운 방법론의 적용을 사회문제해결형 R&D사업의 성격으로 제안하였다. 본 연구는 사회문제해결형 R&D라는 이 새로운 시도가 국가R&D 시스템 안에서 어떻게 시행되었는지 NTIS data를 통해서 분석해보고자 한다. 먼저 다부처 기획으로 선정되어 추진된 과제들의 특성, 즉 연구적용분야, 연구 단계 등을 분석하고 단일부처 사업으로 수행된 '사회문제해결형 사업' 및 유사 단일부처 사업 과제들의 특성을 알아본다. 연구수행주체, 연구방법론 등 사회문제해결형 R&D 기획에서 제시한 새로운 방법들의 수행 여부를 알아보고 이를 통해 공공분야 국가R&D 시스템의 발전 및 사회문제해결형 R&D 사업의 향후 발전 방안을 제안한다.

• The Science & Technology
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• v.9 no.6 s.85
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• pp.8-14
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• 1976

환경문제에 대한 인식과 그 해결책의 모색은 인류가 스스로의 위기를 인식하면서 더욱 고조되었고 환경문제를 "강건너 불"로 보던 우리나라도 이미 내일의 문제가 아니라 긴급한 오늘의 문제로서 받아들여 지고 있다. 그러나 불행히도 우리는 문제의 절박성은 인정하면서도 문제해결의 외연은 물론 해결책을 모색하기 위한 세련된 일반이론(General theory)이나 방법론적틀(Methodological framework)을 마련하지 못한채 단편적이고 부분적인 연구만 진행하여 왔을 뿐이며 아직도 경제성장 일변도의 정책입안자에게 환경문제의 본질과 위치 그리고 해결에 유효한 지침을 제시함으로써 앞으로 더욱 심도하게 당면하게 될 환경문제의 해결을 위한 「개념적 틀」을 마련해야 할것이다. 1974년의 「인간/환경:질서의 발견」과 1975년의 「인간/환경:문제의 발견」에 이어 이번 3번째로 열린 전시회에서는 「인간/환경:문제의 해결」이라는 주제로 문제해결의 접근방법과 해결대안에 대한 협력이 엿 보이고 있다. 특히 이번 행사는 서울대학교 개교 30주년 기념행사의 일환으로 각계의 핵심을 모으게 했다. 다음은 인간/환경 문제와 조건의 발견 그리고 접근해결 수단을 요약한 것이다.

• Proceedings of The KACE
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• 2017.08a
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• pp.113-116
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• 2017

현대 사회는 4차 산업혁명을 통해 빠르게 발달하고 있다. 이러한 사회에서는 새로운 지식과 기술이 끊임없이 만들어지고 기존의 지식과 기술이 도태되고 지식과 기술의 생명주기가 점차적으로 빨라지고 있다. 이에 따라 새롭게 제시되는 지식과 기술을 적합한 문제에 적용하여 문제를 해결하는 능력의 중요성이 커지고 있다. 특히 차세대 기술로 평가받는 인공지능, 로봇, 자율 자동차, 사물 인터넷 등의 기술과 연관된 문제를 해결하는 방법은 컴퓨터를 활용한 문제 해결방법과 밀접하게 연관돼있기 때문에 컴퓨터를 활용하여 주어진 문제를 표현하고 해결하는 능력은 매우 중요하다. 본 연구에서는 운영체제에서 기본적으로 제공되는 파일 관리 프로그램에 대한 문제점을 제기하고 문제 해결을 위해 컴퓨팅 사고력을 활용해서 문제에 대한 조사 단계, 분석 단계, 그리고 자동화 단계를 거쳐 문제를 해결한다.

• 정보화사회
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• s.111
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• pp.26-30
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• 1997

정보사회가 고도화될수록 통신정보의 불법적인 도청과 함게, 원거리 엑세스에 발생되는 개인식별 문제, 컴퓨터 정보의 무단삭제 및 변조 등의 무결성 문제가 심각한 문제로 대두되고 있다. 이런 문제를 해결하는 암호기술이 정보보호 프로토콜(Cryptographic Protocol:또는 암호 프로토콜)분야이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.568-571
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• 2022

본 논문에서는 서술형 수학 문제의 자동 풀이 기술 개발을 위한 데이터 증강 기법인 MOO 를 제안한다. 서술형 수학 문제는 일상에서의 상황을 수학적으로 기술한 자연어 문제로, 인공지능 모델로 이 문제를 풀이하는 기술은 활용 가능성이 높아 국내외에서 다양하게 연구되고 있으나 데이터의 부족으로 인해 성능 향상에서의 한계가 늘 존재해 왔다. 본 논문은 이를 해결하기 위해 시중의 수학 문제들을 수집하여 템플릿을 구축하고, 템플릿에 적합한 풀이계획을 생성할 수 있는 중간 언어인 MOOLang 을 통해 생성된 문제에 대응하는 Python 코드 형태의 풀이와 정답을 생성할 수 있는 데이터 증강 방법을 고안하였다. 이 기법을 통해 생성된 데이터로 기존의 최고 성능 모델인 KoEPT를 통해 학습을 시도해본 결과, 생성된 데이터셋을 통해 모델이 원활하게 데이터셋의 분포를 학습할 수 있다는 것을 확인하였다.