• 한국도서관정보학회지
• /
• 제51권4호
• /
• pp.185-210
• /
• 2020

도서관은 코로나 19와 같은 예기치 못한 위기에 직면하게 되었으며, 이에 대한 대응 전략으로 비대면 온라인서비스를 강화하였다. 이에 본 연구에서는 급격하게 변화하는 외부환경 변화와 현재의 위기를 극복하기 위한 방안을 제시하고자 하였다. 이를 위해 통합사이트로 서비스되는 공공도서관 288개관의 홈페이지를 대상으로 자료검색과 전자도서관, 도서관서비스, 문화행사, 열린공간에 대한 운영 현황을 조사하였으며, 분석 및 파악하였다. 이를 기반으로 공공도서관의 온라인서비스가 포스트 코로나 시대에 어떠한 의미를 지니며 시사점은 무엇인지를 파악하였다. 그 결과, 첫째, 비대면 문화의 확산에 따른 온라인 자료검색 서비스 이용률 증가, 둘째, 전자도서관의 서비스 확대, 셋째, 비대면, 온라인 서비스 다양화, 넷째, 온라인 문화행사 서비스 확대, 다섯째, 열린공간 서비스 다양화, 여섯째, 출입 기반 무인 대출반납 인공지능 시스템 도입과 일곱째, VR, AR 및 MR을 통한 체험형 문화 지원 서비스 및 교육 콘텐츠 확대를 제안하였다. 향후, 타 관종의 도서관에서 이루어지는 온라인서비스 현황과 코로나 시대의 도서관 서비스 유형과 사례연구를 통하여 앞으로의 도서관 비대면 서비스 방향을 모색하는 연구가 진행되어야 할 것으로 보인다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제22권7호
• /
• pp.63-72
• /
• 2022

2009년 비트코인과 같은 암호화폐의 등장으로 지급수단인 화폐의 패러다임이 크게 변화하고 있으며, 우리의 일상생활에도 큰 영향을 미치고 있다. 이에 따라 통화정책 등의 업무를 담당하고 있는 각국의 중앙은행들은 전자지급수단을 포괄하여 디지털로 유통되는 통화와 디지털화폐의 발행 및 영향에 대해 다양한 분석을 시도해 왔으나, 어떤 발행방식이 적합한지에 대한 연구는 충분하지 않은 상황이다. 본 연구에서는 현재 이용되고 있는 전자지급수단과 비교하여 국내에 적용가능한 디지털화폐의 발행방식에 대해 분석하였다. 분석결과 계좌기반 발행방식은 현재 계좌시스템과 별다른 차이점을 보이지 않았으나, 토큰기반 발행방식은 금융의 효율성 제고 및 금융분야 기술혁신을 유도할 수 있는 것으로 예상되었다. 다만, 토큰기반 발행방식은 전자서명기술의 특성으로 인해 대출 등 금융기관의 중개 기능을 약화할 것으로 분석되었다. 또한, CBDC의 해킹, 피싱 등 보안공격에 대한 소비자 보호를 위해 현재의 전자지급수단과 유사한 법·제도적 지원이 필요하며 현금과 동등한 편의성, 익명성 등을 유지하기 위해 CBDC 발행 방식에 대한 지속적인 기술개발 노력이 필요하다.

• 한국비블리아학회지
• /
• 제34권3호
• /
• pp.273-295
• /
• 2023

일반 국민, 법률전문가 등이 재판 관련 자료를 열람·대출할 수 있도록 하여 사법격차를 줄이고 사법접근성을 높이는데 일조할 수 있는 것은 사법부 국립도서관인 법원도서관 법마루가 유일하다. 이에 본 연구는 설문조사와 면담을 통해 법원도서관 법마루 서비스에 대한 이용자 만족도를 파악하고 서비스 개선방안을 도출하였다. 이용자 만족도는 5점 만점에 직원응대 4.62점, 시설관리 4.48점, 행사 및 강좌 등 문화프로그램 4.33점 등의 순이었으며, 장서구성 만족도가 3.97점으로 가장 낮았다. 이는 법 전문성이 만족도에 영향을 가장 크게 주는 부분이 장서구성이기 때문으로 보인다. 장서구성에 대한 만족도가 가장 낮았던 만큼 앞으로 법마루가 강화해야 할 서비스 역시 장서확충이 44%(114명)로 가장 높았으며, 향후 이용자층에 따른 균형 있는 장서 수집이 필요한 것으로 나타났다. 개선방안으로는 일반 국민과 법률전문가의 법원도서관 법마루 열람 공간 및 서비스 이원화, 법률 전문도서관으로서의 정체성 강화, 시스템 개선, 홍보 및 직원응대 강화 등을 제시하였다. 지속적인 문헌정보학계의 연구를 통해 법원도서관 법마루 서비스가 성공적으로 정착된다면 법학전문도서관을 비롯한 법학도서관계 전반의 서비스 품질을 향상시키고 이용자 만족도를 증대시킬 수 있을 것이다.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제28권1D호
• /
• pp.107-117
• /
• 2008

민간투자사업의 자본구조는 사업시행자가 출자한 자기자본과 대출금융기관으로부터 조달한 타인자본으로 구성된다. 민간투자사업 기본계획에서는 사업시행자의 최소 자기자본비율을 25%로 규정하고 있으며, 일반적으로 정부와 사업시행자 간의 실시협약을 통하여 자본구조를 결정하게 된다. 그러나 민간투자사업의 자본구조는 사업의 수익률과 재무적 안정성을 결정하는 중요한 기준이기 때문에 자금조달계획 수립 시 자본구조에 따른 수익률의 변동성을 파악하고 적정 수익률과 재무적 안정성을 고려하여 자본구조를 최적화할 필요가 있다. 본 연구는 민간투자사업의 수익률과 재무적 안정성을 동시에 극대화할 수 있도록 자본구조를 최적화하기 위한 방법론을 제시하는데 그 목적이 있다. 이를 위하여 기존 민간투자사업들의 자본구조를 고찰하고 민간투자사업 재무모델을 분석하였다. 재무분석을 바탕으로 최적 자본구조를 결정하기 위해 효용함수 개념과 다목적 유전자 알고리즘을 이용한 자본구조 최적화모델을 제시하였다. 제시된 최적화 모델을 인천공항철도 민간투자사업에 적용하여 최적 자본구조를 도출하였고 민감도 분석과 시나리오 분석을 통해 그 활용성을 검증하였다. 사례분석 결과, 최적 자기자본비율은 실시협약에서 결정된 30%보다 낮은 22.3%에서 결정되었으며 이는 자기자본비율을 더 낮추어도 수익률과 재무적 안정성을 유지할 수 있다는 것을 시사한다. 본 연구는 수익률과 재무적 안정성을 동시에 고려하여 최적 자본구조를 결정함으로써 민간투자사업의 사업시행자에 적합한 자본구성과 자금조달을 위한 합리적인 의사판단 기준을 제시하였으며 사업시행자의 수익률 향상에 기여할 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
• /
• 제23권1호
• /
• pp.95-108
• /
• 2017

최근 알파고의 등장으로 딥러닝 기술에 대한 관심이 고조되고 있다. 딥러닝은 향후 미래의 핵심 기술이 되어 일상생활의 많은 부분을 개선할 것이라는 기대를 받고 있지만, 주요한 성과들이 이미지 인식과 자연어처리 등에 국한되어 있고 전통적인 비즈니스 애널리틱스 문제에의 활용은 미비한 실정이다. 실제로 딥러닝 기술은 Convolutional Neural Network(CNN), Recurrent Neural Network(RNN), Deep Boltzmann Machine (DBM) 등 알고리즘들의 선택, Dropout 기법의 활용여부, 활성 함수의 선정 등 다양한 네트워크 설계 이슈들을 가지고 있다. 따라서 비즈니스 문제에서의 딥러닝 알고리즘 활용은 아직 탐구가 필요한 영역으로 남아있으며, 특히 딥러닝을 현실에 적용했을 때 발생할 수 있는 여러 가지 문제들은 미지수이다. 이에 따라 본 연구에서는 다이렉트 마케팅 응답모델, 고객이탈분석, 대출 위험 분석 등의 주요한 분류 문제인 이진분류에 딥러닝을 적용할 수 있을 것인지 그 가능성을 실험을 통해 확인하였다. 실험에는 어느 포르투갈 은행의 텔레마케팅 응답여부에 대한 데이터 집합을 사용하였으며, 전통적인 인공신경망인 Multi-Layer Perceptron, 딥러닝 알고리즘인 CNN과 RNN을 변형한 Long Short-Term Memory, 딥러닝 모형에 많이 활용되는 Dropout 기법 등을 이진 분류 문제에 활용했을 때의 성능을 비교하였다. 실험을 수행한 결과 CNN 알고리즘은 비즈니스 데이터의 이진분류 문제에서도 MLP 모형에 비해 향상된 성능을 보였다. 또한 MLP와 CNN 모두 Dropout을 적용한 모형이 적용하지 않은 모형보다 더 좋은 분류 성능을 보여줌에 따라, Dropout을 적용한 CNN 알고리즘이 이진분류 문제에도 활용될 수 있는 가능성을 확인하였다.

• 지능정보연구
• /
• 제23권3호
• /
• pp.1-27
• /
• 2017

경제주체들의 경기상황에 대한 판단 및 전망은 경기변동에 영향을 미치므로 경기심리지수와 거시경제지표들 간에는 밀접한 관련성을 나타내는 것으로 알려져 있다. 경기선행지표로 국내에서 많이 사용되는 경기심리지수에는 소비자동향조사, 기업경기조사, 경제심리지수가 있다. 그러나 설문조사를 통해 생성된 지수는 자료의 성격상 속보성이 떨어지는 문제가 있다. 본 연구에서는 이러한 정형데이터의 한계를 보완할 수 있도록 비정형데이터에서 정보를 추출해 경기심리지수를 생성하고, 경제분석에서의 활용 가능성을 검토하였다. 민간소비와 관련된 실물지표에는 소매판매업지수와 서비스업생산지수를 사용하였고, 고용지표에는 고용률과 실업률을, 가격지표에는 소비자물가상승률과 가계의 대출금리를 사용하여 지표들 간의 추이 분석 및 시차구조 파악을 위한 교차상관분석을 수행하였다. 마지막으로 이들 지표들에 대한 예측 가능성을 점검하였다. 분석결과, 다른 지표들의 선행지수로 많이 사용되는 소비자심리지수와 비교해 선택 지표들과 높은 상관관계를 보이며, 1~2개월 선행한 것으로 나타났다. 예측력 또한 향상되어 텍스트데이터에서 생성한 소비자 경기심리지수의 유용성이 확인되었다. 온라인에서 생성되는 뉴스기사나 소셜 SNS 등의 텍스트 데이터는 속보성이 뛰어나고, 커버리지가 넓어 특정 경제적 이슈가 발생할 경우 이것이 경제에 미치는 영향을 빠르게 파악할 수 있다는 점에서 경기판단지표로써의 잠재적 가능성이 클 것으로 보인다. 경제분석에서 비정형데이터를 활용한 국내연구는 초기 단계지만 데이터의 유용성이 확인되면 그 활용도가 크게 높아질 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
• /
• 제26권3호
• /
• pp.71-90
• /
• 2020

최근 전 세계 보험업계에도 기계학습, 자연어 처리, 딥러닝 등의 인공지능 기술 활용을 통한 디지털 전환이 급속도로 확산하고 있다. 이에 따라 인공지능 기술을 기반으로 한 인슈어테크와 플랫폼 비즈니스 성공을 이룬 해외 보험사들도 증가하고 있다. 대표적으로 중국 최대 민영기업인 평안보험그룹은 '금융과 기술', '금융과 생태계'를 기업의 핵심 키워드로 내세우며 끊임없는 혁신에 도전한 결과, 인슈어테크와 디지털플랫폼 분야에서 괄목할만한 성과를 보이며 중국의 글로벌 4차 산업혁명을 선도하고 있다. 이에 본 연구는 평안보험그룹 인슈어테크와 플랫폼 비즈니스 활동을 ser-M 분석 모델을 통해 분석하여 국내 보험사들의 인공지능 기술기반 비즈니스 활성화를 위한 전략적 시사점을 제공하고자 했다. ser-M 분석 모델은 기업의 경영전략을 주체, 환경, 자원, 메커니즘 관점에서 통합적으로 해석이 가능한 프레임으로, 최고경영자의 비전과 리더십, 기업의 역사적 환경, 다양한 자원 활용, 독특한 메커니즘 관계가 통합적으로 해석되도록 연구하였다. 사례분석 결과, 평안보험은 안면·음성·표정 인식 등 핵심 인공지능 기술을 활용하여 세일즈, 보험인수, 보험금 청구, 대출 서비스 등 업무 전 영역을 디지털로 혁신함으로써 경비 절감과 고객서비스 발전을 이루었다. 또한 '중국 내 온라인 데이터'와 '회사가 축적한 방대한 오프라인 데이터 및 통찰력'을 인공지능, 빅데이터 분석 등 신기술과 결합하여 금융 서비스와 디지털 서비스 사업이 통합된 디지털 플랫폼을 구축하였다. 이러한 평안보험그룹의 성공 배경을 ser-M 관점에서 분석해 보면, 창업자 마밍즈 회장은 4차 산업혁명 시대의 디지털 기술발전, 시장경쟁 및 인구 구조의 변화를 빠르게 포착하여 새로운 비전을 수립하고 디지털 기술중시의 민첩한 리더십을 발휘하였다. 환경변화에 대응한 창업자 주도의 강력한 리더십을 바탕으로 인공지능 기술 투자, 우수 전문인력 확보, 빅데이터 역량 강화 등 내부자원을 혁신하고, 외부 흡수역량의 결합, 다양한 업종 간의 전략적 제휴를 통해 인슈어테크와 플랫폼 비즈니스를 성공적으로 끌어냈다. 이와 같은 성공사례 분석을 통하여 인슈어테크와 디지털플랫폼 도입을 본격 준비하고 있는 국내 보험사들에게 디지털 시대에 필요한 경영 전략과 리더십에 대한 시사점을 줄 수 있다.