'데이터 경제(Data Economy)'의 기폭제 역할을 한 코로나시대를 맞이하여 모든 일상은 디지털 형태로 급속하게 전환되고 있다. 디지털 데이터의 양과 질적은 급속하게 증가하고 있다. 국내 데이터 산업은 다양한 데이터 인력이 필요하지만, 양질의 데이터 인력은 여전히 부족한 실정이다. 수요가 많은 데이터 인력은 개발 인력이지만, 데이터 산업의 부가가치를 높이기 위해서 데이터 비즈니스 인력이 필요하다. 데이터 비즈니스 인력 중에서 높은 핵심적인 가치를 창출하는 데이터 트레이드 매니저의 역할이 주목받고 있다. 본 연구는 데이터 트레이드 메니저의 직무 정의, 필요한 지식 및 기술, 양성 교육 과정에 필요한 교육 내용 등을 델파이 연구를 통해서 도출한다. 연구 결과의 유효성을 파악하기 위하여 전문가와 직업 수요자를 대상으로 데이터 트레이드 메니저의 직업 안착 가능성을 검증한다. 본 연구는 데이터 인력 양성에 근거가 되는 교육 모델의 이론적 근거로 활용될 수 있고, 향후 인력 양성 정책 수립에 활용될 수 있다.
연구인력정보는 국내 과학기술 관련 기관별로 자관의 수요에 의해 구축되고 있으나, 상호 연계되지 않고 있어 시스템 및 예산의 낭비를 초래하고 있다. 본 연구에서는 국내 과학기술 전문인력을 위한 표준 메타데이터를 제시함으로써 국가 차원의 인력 데이터베이스 구축하고 인력 정보의 생산, 유통 및 관리에 이르는 전 생명주기에서 상호운용성을 지원하고자 한다. 이를 위해 국내 13개 국가연구기관의 인력정보 데이터베이스를 조사 분석하고, 이를 바탕으로 일본 문부과학성과 CERIF 인력 모델을 참조하여 데이터 모델링을 수행하여 11개 대항목과 151개 세부 항목으로 구성된 데이터 요소를 도출하였다. 인력정보와 연계 가능한 타분야 표준 메타데이터 및 데이터베이스를 최대한 고려하고 메타데이터 레지스트리(MDR) 국제 표준인 ISO/IEC 11179를 수용하여 서술하고자 하는 객체, 속성, 표현을 데이터 요소명에 반영하고 이에 대한 정의를 명확히 하여 의미의 모호함이나 중복을 피하고자 하였다. 향후 국가 연구개발정보의 공동 활용을 위하여 추진되고 있는 국가과학기술종합정보시스템(NTIS)에 연구 결과를 활용함으로써 효과적이고 표준화된 국가 과학기술인력의 이용을 기대할 수 있다.
질병을 앓고 있는 환자는 상태에 따라 병실, 주거지, 요양원 등 조호환경 내 생활 시 의료 인력의 지속적인 추적 및 관찰을 통해 신체에 이상이 생긴 경우 이를 감지하고, 신속하게 조치할 수 있도록 해야 한다. 의료 인력이 직접 환자를 확인하는 방법은 의료 인력의 반복적인 노동이 요구되며 실시간으로 환자를 확인해야 한다는 특성상 의료 인력이 상주해야 하기에 이는 곧, 의료 인력의 부족과 낭비로 이어진다. 해당 문제 해결을 위해 의료 인력을 대신하여 조호환경 내 환자의 상태를 실시간으로 모니터링할 수 있는 딥러닝 모델들이 연구되고 있다. 딥러닝 모델은 데이터의 수가 많을수록 강인한 모델을 설계할 수 있으며, 데이터셋의 배경, 객체의 특징 분포 등 다양한 조건에 영향을 받기 때문에 학습에 필요한 도메인을 가지는 많은 양의 전처리된 데이터를 수집해야 한다. 따라서, 조호환경 내 환자에 대한 데이터셋이 필요하지만, 공개된 데이터셋의 경우 양이 매우 적으며 이를 반전, 회전기법 등을이용할 경우 데이터의 수를 늘릴 수 있지만, 같은 분포의 특징을 가지는 데이터가 생성되기에 데이터 증강 기법을 단순하게 적용하면 딥러닝 모델의 과적합을 야기한다. 또한, 조호환경 내 이미지 데이터셋은 얼굴 노출과 같은 개인정보가 포함 될 수 있으며 이를 보호하기 위해 정보들을 비식별화 해야 한다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 조호환경에서 수집된 데이터 증강을 위한 Style-Generative Adversarial Networks 기법을 적용하여 조호환경 데이터셋 수집에 효과적인 증강 기법을 제안한다.
국내의 경우 빅데이터 인력 수요 증가에도 불구하고, 인력 양성 대학이나 기관은 아직 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 대학생들의 빅데이터에 관한 인식실태를 조사하고 이를 토대로 대학의 빅데이터 인력 양성을 위한 방향을 제시하였다. 본 연구는 대학생들의 빅데이터에 관한 이해도와 빅데이터의 영향에 관한 인식 차이 및 학습의향을 조사 분석하고 이를 토대로 빅데이터 인력양성을 위한 시사점을 정리하였다. 연구 결과 빅데이터에 관한 다소간의 이해 차이에도 불구하고 빅데이터의 영향에 대해서는 매우 긍정적으로 인식하고 있는 것으로 조사되었다. 학생들의 학습 의향은 학습경험과 이해도에 비례한 것으로 분석되어 빅데이터 인력 양성을 위한 학교와 정부의 정책적 노력이 필요함을 보여주었다.
현재 국내 100여개 과제관리기관들이 과학기술분야 인력정보관리시스템을 구축 운영하고 있다. 본 연구는 과학기술분야 인력정보관리시스템들의 데이터를 기반으로 실제적으로 적용가능한 전문가 선정방법을 제안하기 위한 것이다. 이를 위해 먼저 국내외 주요 과학기술분야 인력정보관리시스템의 운영현황을 개괄한 후, 각 시스템의 데이터 구조를 분석하였다. 향후 분석된 데이터구조를 통한 가중치 적용요소 추출, 객관적 근거를 가진 평가기준의 제시, 알고리즘 적용을 통한 결과도출 및 평가 등에 대한 추가적인 연구가 요구된다.
정부는 혁신성장 확산을 위해 'D·N·A와 BIG3 전략'을 마련하여 '18년 0.7조원에서 '22년 3.5조원까지 5년간 10.9조원의 재정투자와 AI와 5G를 융합한 기술 개발에 많은 지원을 하고 있다. 본 논문에서는 AI와 5G 분야에 대해 국가R&D 참여 인력의 현황을 분석하여, 정부 재정투자에 비례하여 국가R&D 참여 연구인력이 활성화되고 있는지 확인하였다. 분석 데이터는 NTIS에서 Top20의 키워드를 추출하여 2011년부터 2020년까지의 과제 71,760건, 참여 인력 785,805명의 데이터를 수집하였다. 각 분야의 과제와 연구비(정부투자연구비), 연구개발수행주체별, 연구개발단계별 학위 분포 등 참여연구인력 추이를 심층분석하였다. 그 결과 참여 연구인력은 정부 재정투자에 비례하여 활성화 되고 있었다. 이러한 분석은 참여 연구인력 양성을 효율적으로 육성하기 위해 활용될 수 있다.
본 연구는 일반 시민이 지녀야 할 데이터에 대한 이해와 데이터 인력 양성 정책에 필요한 기본 개념 틀을 제공하기 위해 데이터 리터러시를 재개념화했다. 이를 위해 확장된 데이터의 특성을 고찰하였고 데이터 리터러시에 관한 선행연구를 분석하여 전문가 검토를 거친 후, 재개념화된 데이터 리터러시를 제시했다. 재개념화된 데이터 리터러시에는 지식, 기술, 맥락의 세 범주와 범주별 하위 요소로 구성되어 있다. 주로 데이터를 다루는 기술 범주를 강조하였던 기존의 데이터 리터러시의 개념에 데이터의 맥락 범주를 추가하여 맥락의 범위, 시간성, 가치 지향 요소도 명시했다. 또한 지식 범주에도 요소를 구체적으로 제시했다. 재개념화된 데이터 리터러시는 정보화, 인력 양성, 행정 등의 분야에서 교육과정과 교육 프로그램 개발 등에 활용될 수 있을 것이다.
국내의 경우 빅데이터 전문인력을 양성하는 기관이나 대학이 아직 많지 않은 실정이다. 그 원인은 여러 가지이지만 우선적으로 빅데이터에 관한 융합적 이해 및 인식 부족을 들 수 있다. 이에 본 연구는 대학 교원들의 빅데이터에 관한 인식실태를 조사하고 이를 토대로 대학의 빅데이터 인력 양성을 위한 방향을 제시하였다. 조사 결과, 빅데이터에 관한 다소간의 이해에도 불구하고 빅데이터의 영향은 그리 크지 않다고 인식하고 있는 것으로 조사되었다. 특히 빅데이터에 관한 연구 및 교육 의향도 높지 않은 것으로 분석되어 당분간 빅데이터 인력 양성이 쉽지 않은 것으로 파악되었다. 이에 본 연구는 빅데이터를 중요한 정책의 한 축으로 고려하고 있는 정부 3.0의 정책 기조에 맞게 대학의 빅데이터 인력 양성 정책에 보다 심혈을 기울려야 할 것을 제언하였다.
기존의 수도, 전기 가스 등의 점검 및 관리 시스템의 경우, 대상 시설물의 관리가 수기로 이루어지고, 부가적인 관리 데이터베이스로의 입력시간을 필요로 하기 때문에 업무가 비효율적이고, 인력의 낭비를 초래하고 있다. 본 연구에서는 이런 관리 시스템의 효율성을 개선하기 위하여, 현장에서 무선으로 관리 데이터베이스와 연동이 가능하고 서버와의 연결성에 대하여 강인함을 주기 위하여 자체적인 데이터베이스 데이터 처리가 가능한 모바일 핸디 터미널을 개발하고자 한다. 본 시스템을 시설물의 점검 및 관리에 적용할 경우, 실시간 데이터의 관리와 최소한의 인력 사용으로 인력낭비를 줄일 수 있다.
ICT의 발전, ICT 기기와 서비스의 다양화, 소셜 미디어의 확장 등으로 생성된 데이터들은 그 데이터의 양, 다양성, 속도 등으로 특징 지워지는 빅데이터로 분류되고 있다. 빅데이터의 활용 확산은 모든 산업에서 데이터 분석에 의한 현상태 파악, 미래의 예측, 적용할 기회의 창출 등의 효과를 기대하고 있다. 그러나 이러한 일들이 이루어지려면 그 일을 수행할 인력의 배출이 절실하나 국내에서는 아직까지도 전문 인력 양성 기관이나 교육과정이 부족한 현실이다. 이에 본 사례연구에서는 국내의 빅데이터 인력양성 교육의 상태를 조사하고, 빅데이터에 대한 인식제고에 따라 교육의 필요성이 대두되고 있는 이 때 균형잡힌 전문 인력을 육성하기 위해서 어떤 단계와 수준으로 교육되고 있는지를 알아보고 학생들의 가치를 높일 수 있는 방안을 고민하는 계기를 마련하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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