• 한국재난정보학회 논문집
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• 제17권4호
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• pp.864-881
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• 2021

연구목적: 본 연구는 빅데이터와 인공지능 기술을 기반으로 다양한 위험 특성과 개개인의 상황을 고려한 맞춤형 예방 솔루션을 제공하는 생활안전 예방서비스 연구개발의 일환으로, 일상 생활안전과 관련하여 개인의 현재 안전수준을 정량적 수치로 나타내는 생활안전지수를 산출하는 방안을 제시하여, 안전사고를 예방하고 대응하기 위한 맞춤형 종합지수 서비스를 제공하는 데 목적이 있다. 연구방법: 본 연구의 핵심이 되는 모델은 AHP(Analysis Hierarchy Process)와 리커트 척도(Likert Scale)를 혼용하는 방법으로, 전문가 그룹의 합의형성 모델을 기반으로 산출된다. 생활안전 예방서비스를 평가할 수 있는 평가항목을 위험지표, 취약지표, 예방지표 등으로 구분하고, 이를 AHP 의사결정 방법론에 따라 AHP 계층구조로 정의하여 각 레벨 항목의 쌍대비교를 통해 평가항목 간 상대적 가중치를 산출하는 방법을 제안한다. 또한 평가항목을 적용한 개별 예방서비스에 대한 평가는 향후 생활안전 예방서비스의 확대를 고려하여 AHP 쌍대비교를 대신하여 리커트 척도 기반으로 절대평가하고 그 결과를 상대비교하는 방법으로 개별서비스 간 가중치를 산출하는 방안도 함께 제시한다. 연구결과: 생활안전 예방서비스에 대한 서비스 가중치를 도출하고, 이를 생활안전 예방서비스의 인공지능 예측모델을 통해 산출된 개별위험지수에 반영하여 종합지수를 산출하였다. 결론: 구현한 모델의 적용을 위하여 생활안전 예방서비스 앱과 플랫폼으로 구성된 테스트 환경을 구축하고, 사용자 시나리오를 바탕으로 기능에 대한 효능을 평가하였다. 이를 통해 본 연구에서 제시된 생활안전지수는 사용자에게 현재 자신의 안전수준을 종합하여 나타냄으로써 안전 위험에 진단과 대응 및 예방 골든타임을 지원하는 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제20권1호
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• pp.163-176
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• 2014

소셜미디어 확산으로 많은 사용자들이 SNS를 통해 자신의 생각과 의견을 표출하며 다른 사용자들과 상호작용하고 있다. 특히 트위터와 같은 마이크로블로그는 짧은 문장을 통해 영화, TV, 사회 현상 등과 같은 공통의 주제에 대해 많은 사람이 즉각적으로 의견을 표출하고 교환하는 플랫폼의 역할을 수행하고 있다. TV방송 프로그램에 대해서도 의견과 감정을 마이크로블로그를 통해 표출하고 있는데, 본 연구에서는 마이크로블로그의 내용과 시청률과의 관계를 살펴보기 위해, 지난 공중파 방송 프로그램에 대한 트윗을 수집하고 부적절한 트윗들을 제거한 후 형태소 분석을 수행하였다. 추출된 형태소뿐 아니라 이모티콘, 신조어 등 사용자가 입력한 모든 단어들을 후보 자질로 삼아 시청률과의 상관관계를 분석하였다. 실험을 위해 2013년 1월부터 10개월간의 예능프로그램 트윗의 데이터를 수집하여 전국 시청률 데이터와 비교 분석을 수행하였다. 트윗의 발생량은 일주일 중 방송된 요일에 가장 많았으며, 특히 방송시간 부근에서 급격히 증가하는 모습을 보였다. 이것은 전국에 동시간에 방송되는 공중파 프로그램의 특성상 공통된 관심 주제를 제공하기 때문에 나타나는 현상으로 여겨진다. 횟수 기반 자질로 방송 일의 총 트윗 수와 리트윗 수, 방송시간 중의 트윗 수와 리트윗 수와 시청률과의 상관 관계를 분석하였으나 모두 낮은 상관 계수를 나타냈다. 이것은 단순한 트윗 발생 빈도는 방송 프로그램의 만족도 또는 시청률을 제대로 반영하고 있지 못함을 의미한다. 내용 기반 자질로 추출한 단어들 중에는 높은 상관관계를 보여주는 단어들이 발견되었으며, 표준어가 아닌 이모티콘과 신조어 중에도 높은 상관관계를 보여주는 자질이 나타났다. 또한 방송시작 전과 후에 따라 상관계수가 높은 단어가 상이함을 발견하였다. 매주 같은 시간에 방송되는 TV 프로그램의 특성상, 방송을 기다리고 기대하는 내용의 트윗과 방송 후 소감을 표현하는 트윗의 내용에 차이가 존재하였다. 이러한 분석결과는 단어에 따라 시청률과 연관성이 높은 시간대가 달라짐을 의미하며, 시청률을 측정하고자 할 때 각 단어들의 시간대를 고려해서 사용해야 함을 의미한다. 본 연구에서 제안한 방법은 기존의 표본 추출을 통해 이루어지는 TV 시청률 측정을 보완할 수 있는 방법에 활용할 수 있으리라 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.179-196
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• 2019

최근의 '똑똑한 소비자(Smart Consumer)'라 불리는 소비자가 많아지고 있는데, 이들은 제조사나 광고를 통해 전달되는 정보에 의존하지 않고, 기존 사용자나 전문가들의 후기, 여러 과학 지식을 획득하여 제품에 대한 이해를 높이고, 본인 스스로가 직접 판단하여 구매하고 있다. 특히나 화장품 분야는 인체 유해성과 같은 부정적인 요소에 대한 민감도가 높고, 자신의 고유한 피부 특성과의 조화도 고려되어야 하기 때문에, 전문적인 지식과 타인의 경험, 본인의 과거 경험 등을 종합적으로 생각하여 구매 의사결정을 내려야 하고, 이에 대해서 적극적인 소비자가 많아지고 있다. 이러한 움직임은 '셀프 뷰티' 와 같은 '셀프' 문화의 열풍과 함께, 문화 현상인 '그루밍족'의 등장, 사회적 트렌드인 'K-뷰티' 와도 동행한다고 할 수 있다. 맞춤형 화장품에 대한 관심의 급부상도 이러한 현상 중 하나라 볼 수 있다. 소비자들의 맞춤형 화장품의 니즈를 충족시키기 위해, 화장품 제조사나 관련 기업들은 ICT기술과의 융합을 통하여 프리미엄 서비스를 중심으로 소비자의 니즈에 대응하고 있다. 그러나 기업 및 시장 현황이 맞춤형 화장품을 향해 진화하고 있지만, 소비자의 피부 상태, 추구하는 감성, 실제 제품이나 서비스까지 소비자 경험을 전체적으로 완전하게 다루는 지능형 데이터 플랫폼은 부재한다. 본 연구에서는 소비자 경험에 대한 지능형 데이터 플랫폼 구축을 위한 첫 단계로 소비자 언어 기반의 화장품 감성 분석을 수행하였다. 소비자들 개인의 선호나 취향이 분명한 앰플/세럼 카테고리를 중심으로 매출 순위 1위에서 99위까지의 99개 제품을 선정하여, 블로그와 트위터 등의 SNS 상에 언급되는 후기 내에 화장품 경험에 대한 소비자 감성을 수집하였다. 총 357개의 감성 형용사를 수집하였고, 고객 여정 워크샵을 통해 유사 감성을 합치고, 중복 감성을 통합하는 작업을 수행하였으며, 최종 76개 형용사를 구축했다. 구축한 형용사에 대한 SOM 분석을 통해 화장품에 대한 소비자 감성에 대한 클러스터링을 실시했다. 분석 결과, 총 8개의 클러스터를 도출했고, 클러스터 별 각 노드의 벡터 값을 기준으로 소비자 감성 Top 10을 도출했다. 소비자 감성을 기준으로 클러스터별 소비자 감성에 서로 다른 특징이 발견됐으며, 소비자에 따라 다른 소비자의 감성을 선호, 기존과는 다른 소비자 감성을 고려한 추천 및 분류 체계가 필요함을 확인했다. 연구 결과를 통해 감성 분석의 활용 도메인이 화장품만이 아닌 다양한 영역으로 확장될 수 있음 확인했으며, 감성 분석을 통한 소비자 인사이트를 도출할 수 있다는 점을 시사했다. 또한, 본 연구에서 활용한 디자인 씽킹(Design Thinking)의 방법론의 적용하여 화장품 특화된 감성 사전을 과학적인 프로세스로 구축했으며, 화장품에 대한 소비자의 인지 및 심리에 대한 이해를 도울 수 있을 것으로 기대한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.77-83
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• 2015

데이터 마이닝에서 활발히 연구되고 있는 주요 분야들 가운데 하나인 빈발 패턴 마이닝은 대규모의 데이터 집합 또는 데이터베이스로부터 숨겨진 유용한 패턴 정보를 추출하기 위한 방법이다. 또한 이 기법으로 얻을 수 있는 결과물을 통해 데이터베이스내의 다양하고 중요한 특징들을 더욱 손쉽게 자동적으로 분석할 수 있기 때문에 많은 응용영역에도 활발히 적용되고 있다. 하지만 이러한 데이터베이스로부터 단순히 사용자에 의해 설정된 최소 지지도 임계값만을 가지고 이를 만족하는 모든 패턴들을 추출하는 기존의 전통적인 빈발 패턴 마이닝 방식은 데이터베이스의 특성과 임계값 설정의 정도에 따라 극도로 많은 수의 결과 패턴을 생성하는 문제를 가지며, 이에 따른 시간 및 공간 자원의 낭비를 초래한다. 또한 과도하게 생성된 패턴에 대한 분석의 어려움 역시 심각한 문제가 된다. 기존의 빈발 패턴 마이닝 접근방법들이 직면한 이러한 문제를 해결하고자, 데이터베이스로부터 가능한 모든 빈발 패턴들을 마이닝하는 것이 아닌, 이들에 대한 대표 패턴들만은 선별적으로 추출할 수 있도록 하는 대표 패턴 마이닝의 개념과 다양한 관련 기법들이 제안되었다. 본 논문에서는 생성되는 각 패턴의 최대성 또는 폐쇄성을 고려하는 패턴 압축 기법들에 대한 특성들을 기술하고, 이에대한 비교 및 분석을 진행한다. 최대 빈발 패턴 혹은 닫힌 빈발 패턴들을 마이닝함으로써, 효과적인 패턴 압축이 가능하며, 더 적은 시공간 자원으로 마이닝 작업을 수행할 수 있다. 또한 압축된 패턴들은 필요시 다시 원래의 패턴 형태로 복구가 가능한 특징이 있으며, 특히 닫힌 패턴 접근 방법을 이용하면 패턴을 압축하고 다시 해제하는 과정에서 어떠한 정보의 손실도 일어나지 않는다. 본 논문에서는 같은 플랫폼 상에서 동일한 구현 수준의 알고리즘에 대해 실세계로부터 축적된 실 데이터셋들을 가지고 상기 기법들에 대한 성능평가를 진행함으로써, 각 기법이 패턴 생성, 수행 시간, 메모리 사용량과 같은 실제적인 마이닝 성능에 대해 어떠한 영향을 미치는지에 대한 심층적 분석결과를 보인다.

• 한국지리정보학회지
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• 제21권4호
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• pp.1-13
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• 2018

클라우드 컴퓨팅 서비스 모델 중 하나인 PaaS(Platform as a Service)와 행정안전부 전자정부 표준프레임워크는 모두 웹 서비스 개발자가 개발 목적을 만족하는 핵심 기능 개발에 집중할 수 있도록 기본 공통자원을 제공하기 위한 컴퓨팅 환경이다. 웹 기반 공간정보 서비스를 구축하는 경우에도 이러한 기술들을 사용하면 미들웨어 소프트웨어 또는 플랫폼 공통 기능들을 바로 활용할 수 있다. 그러나 공간정보 서비스 개발 분야에서 이러한 기반 기술들의 적용 가능성을 검토하거나 적용 시스템의 성능을 평가한 연구는 아직 발표된 사례가 없다. 따라서 이번 연구에서는 공간정보 서비스에 대한 적용 가능성을 살펴보고자 성능평가 실험을 수행하였다. 실험 대상 시스템은 OGC WPS 2.0 표준을 적용한 공간영상 정보처리 서비스를 대상으로 하였다. 실험 시스템은 Cloud Foundry 오픈소스를 이용한 PaaS 환경을 구축한 뒤 전자정부 표준프레임워크를 적용한 웹 서비스로 설계, 구축하였다. 실제 성능 평가실험은 영상처리 기능을 PaaS 클라우드 환경에서 구동하는 경우와 PaaS에 전자정부 표준프레임워크를 같이 적용한 경우를 비교하는 방식으로 수행하였다. 실험 조건은 300명과 500명에 해당하는 동시 사용자가 3,600초 동안 이 시스템에 접속하여 정보처리를 요청하고 실험 환경으로 구축한 웹 서비스가 이에 대하여 응답하는 시간을 기록하는 방식으로 하였다. 성능 측정 결과 PaaS 클라우드 환경에서 전자정부 표준프레임워크를 기반으로 시스템 구축하였을 때 성능이 우수한 것을 확인할 수 있었다. 앞으로 공공 부분의 웹 기반 공간정보 응용 서비스 구축에서 PaaS 클라우드 컴퓨팅과 전자정부 표준프레임워크가 중요한 요소가 될 것으로 기대한다.

• Journal of Nutrition and Health
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• 제52권5호
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• pp.488-500
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• 2019

서울시에 거주하는 여대생 68명을 대상으로 본 연구에서는 모바일 앱 기반 당류 저감화 프로그램을 개발한 후, 개발된 프로그램을 활용하여 당류 저감화 행동변화단계에 따른 중재효과를 분석 비교하였다. 하루 간식섭취횟수, 당류교육경험여부, 단맛에 대한 기호도에서 행동변화단계에 따른 유의한 차이가 있었다. 당류에 관한 영양 지식 점수는 프로그램 중재 전에 행동 유지단계 대상자들이 고려전단계 대상자들에 비해 영양 지식 점수가 유의하게 높았으며 프로그램 중재 후에는 고려전단계와 고려 준비단계에서 영양 지식 점수가 유의적으로 상승하였고, 행동 유지단계도 점수가 상승하였지만 유의적이지는 않았다. 당류 섭취에 관한 식행동 점수는 프로그램 중재 전 행동 유지단계 대상자들이 고려전단계 대상자들에 비해 유의적으로 높았으며, 행동 유지단계 대상자들의 점수가 모든 식행동 항목에서 가장 높았다. 연구 결과 프로그램 중재 후 모든 행동변화단계에서 당류 섭취에 관한 식행동 점수는 유의적으로 상승하였다. 프로그램 중재 전 당류 섭취빈도는 음료류 중 '탄산음료', '과실주스'에서 고려 준비단계와 행동 유지단계에 따른 차이가 유의적이었고, 우유 및 유제품, 아이스크림 제품류 중 '액상 요구르트'는 고려전단계와 행동 유지단계에서 유의적인 차이가 있었다. 행동 유지 단계에서는 '비스킷'과 '단맛씨리얼'을 제외한 모든 항목의 섭취 빈도가 고려전단계, 고려 준비단계와 비교하여 가장 낮았다. 프로그램 중재 후에는 고려전단계에서 '초콜릿', '머핀케익류', '액상 요구르트'의 섭취 빈도가 유의적으로 감소하였고, 고려 준비단계에서는 '비스킷', '탄산음료', '과실주스', '가공우유'의 섭취 빈도가 유의적으로 감소하였다. 행동 유지단계 대상자들에서는 대부분의 항목에서 섭취 빈도가 감소하였지만 유의한 개선은 없었다. 당류 저감화를 실천하는 행동 유지단계 대상자들에 비해 고려전, 고려준비 단계 대상자들은 영양지식, 식행동, 섭취빈도가 바람직하지 않은 방향이었으나 모바일 앱 기반 당류 저감화 프로그램에 의해 고려전, 고려준비단계에서 영양지식, 식행동, 섭취빈도가 개선되었다. 당류에 관한 쉽고 정확한 교육정보를 제공함과 동시에 사용자 스스로 식이모니터링을 할 수 있도록 고안된 본 연구의 모바일 앱 기반 당류 저감화 프로그램은 고려전, 고려준비단계에 있는 대상자들의 당류 저감화 효과를 창출할 수 있는 효과적인 교육 도구이다. 본 프로그램은 시간과 장소에 구애받지 않고 사용 가능하므로 당류 교육 참여가 어려운 청년층을 위해 유용하게 활용될 수 있을 것이다. 또한 여러 연령층으로 확대가 가능하며 행동변화단계별로 세분화하여 적용한다면 당류 섭취 저감화에 효과적으로 기여 할 것으로 사료된다. 본 연구의 앱 기반 당류 저감화 프로그램에 건강 플랫폼에서 활용하고 있는 게이미피케이션 (gamification) 기법을 사용하여 흥미가 추가되도록 보완하면, 수용성 및 지속가능성이 더욱 증가할 것으로 기대된다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.105-120
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• 2020

본 연구는 대중음악산업에서의 동영상 콘텐츠 제작이 증가하는 현실을 반영하여 연구자가 직접 대중음악 콘텐츠를 제작하고 해당 콘텐츠들로 구성된 유튜브 채널을 개설함으로써 실질적인 콘텐츠 제작과 유통의 과정을 탐구하였다. 유튜브는 2019년 2월 25일에 개시하고 채널 명은 인디뮤지션 홍보에 초점을 둔 '알리다뮤직'으로 정하였으며 10인의 인디뮤지션을 대상으로 콘텐츠를 제작하였다. 콘텐츠는 원테이크 라이브 형식으로 진행하였고 화면은 이메일 주소와 SNS 계정을 상단에 표기한 명함의 형태로 제작되었다. 따라서 콘텐츠 명은 '명함라이브'라고 정하였고, 라는 슬로건 하에 QR코드를 우측 하단에 삽입한 형태의 홍보 콘텐츠 영상물을 제작하였다. 본 연구는 이러한 과정을 통해 제작된 '알리다뮤직'의 '명함라이브' 콘텐츠에 직접 참여한 인디뮤지션을 대상으로 개선방안과 홍보방법에 대한 연구를 진행하였다. 5인의 참여자 인디뮤지션을 대상으로 한 그룹인터뷰와 유의미하다고 판단되는 1인을 선정하여 따로 일대일 심층인터뷰를 진행하였다. 그 결과 첫째, 뮤지션 홍보 매체로써 유튜브는 영향력이 가장 크며 적은 비용에 고효율을 낼 수 있는 매체로 나타났고, 둘째, 유튜브 콘텐츠 참여자 평가는 원테이크 라이브의 필요성과 '명함라이브' 콘텐츠의 디자인적인 요소 그리고 QR코드에 대한 인식으로 나누어 결과가 도출되었으며, 셋째, 유튜브 콘텐츠의 효과적인 홍보 방법으로 미디어적인 측면은 콘텐츠의 지속성 및 인지도 확보, 채널의 구독자 확보의 중요성, 효과적인 미디어 활용을 위한 타 SNS와의 연계로 나타났으며 내용적인 측면은 채널의 인지도 증가 필요성, 출연자 섭외 및 콘텐츠의 다양성, '명함라이브' 콘텐츠의 오프라인(회사, 관계자)과의 연계가 나타났다. 이와 같은 결과를 바탕으로 본 연구는 흥미로운 콘텐츠를 소비자에게 제공하는 동시에 다양한 뮤지션과 회사가 만나는 채널로 성장해야 할 것이며 이를 통해 회사와의 계약, 광고 수입 창출을 유도하여 플랫폼으로써의 채널로 자리 잡아야 할 것이다. 하지만 본 연구는 제한된 대상자를 대상으로 연구를 하여 다소 국한된 범위에 연구라고 할 수 있어 향 후 연구에는 더 많은 대상자를 대상으로 연구를 진행하여 다양한 관점에서의 홍보 및 개선방안을 도출하기를 기대해본다.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.79-105
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• 2023

지구온난화와 기후변화 등의 유례없는 기상이변으로 전 세계 곳곳이 극심한 몸살을 앓고 있으며, 경제적 손실 또한 눈덩이처럼 불어나고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 2016년 '파리기후변화협정(The Paris Agreement)'이 체결되어 지구의 평균온도 상승을 1.5℃ 아래로 유지하기 위한 정부간 협의체가 결성되었으며, 우리나라도 2050년 탄소중립을 선언함으로써 기후재앙을 막기 위한 노력을 진행하고 있다. 특히, 온실가스 배출로 인한 기온상승은 수출 의존도가 높은 우리나라 경제는 물론 환경과 사회 전반에 부정적인 영향을 미칠 것으로 예상된다. 또한, 교통수단의 다변화가 가속화되면서 수단선택의 변화도 크게 증가하고 있는 가운데 저성장 시대의 개발 패러다임이 도시재생으로 변화함에 따라, 노선의 수요 감소, 선형 개량, 도심 철도의 외곽 이설 등에 영향을 받아 증가하고 있는 철도 유휴부지 활용에 대한 관심이 높아지고 있다. 한편, 철도 유휴부지를 활용한 태양광발전은 '재생에너지 3020'의 태양광발전 목표를 일부 달성하면서도, 입지를 둘러싼 환경훼손과 주민 수용성 문제에서 자유로워질 수 있는 장점에도 불구하고, 설비실태나 설비계획에 있어 미진한 상황이다. 이에, 본 연구에서는 국가철도공단과 재생에너지클라우드플랫폼에서 제공하는 데이터를 활용하여 태양광발전 설비 설치가 가능한 적합 유휴지를 발굴 및 분석하는 알고리즘을 개발하고, 사용자가 원하는 조건을 고려한 잠재적인 적합 지역을 탐색 및 도출함으로써, 개발 초기 설비나 확충 등에 소요되는 막대한 비용을 절약할 수 있는 방안을 마련하고자 하였다. 본 연구는 다양한 군집분석을 활용하여 철도 유휴부지에 태양광발전 설치입지를 도출할 수 있는 최적의 알고리즘을 개발하고, 면적, 설치용량, 발전량, 예상수익 등이 모두 높은 '태양광발전 설치 적극권장 지역' 202곳을 도출하였다. 이를 바탕으로 경제와 환경을 동시에 고려한 관점에서 의사결정자의 합리적인 판단을 도울 수 있을 것으로 기대한다.

• 트랜스-
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• 제16권
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• pp.1-31
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• 2024

디지털 매체의 발전은 청소년들이 마약류 구매 환경에 쉽게 접근하며 소셜 네트워크 서비스(SNS)와 메신저 서비스를 통한 마약류 구매 및 복용 사례가 증가하고 있다. 이러한 환경에 노출된 청소년들은 마약류 중독으로 인한 신경학적 및 정신 건강 문제를 겪을 위험이 있으며, 이는 범죄에 노출될 위험을 증가시킨다. 따라서, 국가 차원에서의 관리와 지원이 절실히 필요하다. 마약에 노출된 청소년들을 위한 지속 가능한 치료 방안을 모색하는 것은 중대한 과제로 부상하고 있다. 재발 위험이 높은 마약류 중독 치료를 위해선 비용이 효율적이며 사용자 친화적인 치료 프로그램이 필요하다. 본 연구는 디지털 플랫폼을 활용하여 청소년들이 자발적으로 참여할 수 있는 치료 환경을 조성하고, 예술을 활용한 치료적 콘텐츠 개발을 목표로 하는 문헌 연구를 수행한다. 청소년 약물 중독에 대한 사회적 인식과 치료 현황을 검토하고, 마약류 중독이 청소년의 뇌 활동 및 인지 기능 저하에 미치는 영향을 분석하여, 중독된 뇌 기능의 재활을 촉진할 수 있는 디지털 치료제 개발에 관한 방안을 선행 연구 사례 분석을 통해 모색한다. 또한, 디지털 치료적 접근법과 예술치료의 통합이 치료 과정에 어떠한 이점을 제공할 수 있는지를 탐구하며, 연극 치료, 음악 치료, 미술치료 등 다양한 치료 프로그램이 청소년에게 미치는 치료적 효과의 증대 가능성을 제안한다. 예술 치료 요법의 적용은 도구의 확장, 표현의 다양화, 데이터의 확보, 동기 부여 측면에서 긍정적 효과를 기대할 수 있다. 이러한 접근을 통해 청소년 마약류 중독 치료의 효과성이 증대될 것으로 예상된다. 종합적으로 볼 때, 본 연구는 청소년 마약류 중독에 대한 사회적 상황을 고려한 경제적이며 지속 가능한 치료 방안을 제공하는 디지털 치료제 및 관련 애플리케이션 개발을 위한 기초 연구를 수행하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.27-65
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• 2020

많은 정보통신기술 기업들은 자체적으로 개발한 인공지능 기술을 오픈소스로 공개하였다. 예를 들어, 구글의 TensorFlow, 페이스북의 PyTorch, 마이크로소프트의 CNTK 등 여러 기업들은 자신들의 인공지능 기술들을 공개하고 있다. 이처럼 대중에게 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 공개함으로써 개발자 커뮤니티와의 관계와 인공지능 생태계를 강화하고, 사용자들의 실험, 적용, 개선을 얻을 수 있다. 이에 따라 머신러닝 분야는 급속히 성장하고 있고, 개발자들 또한 여러가지 학습 알고리즘을 재생산하여 각 영역에 활용하고 있다. 하지만 오픈소스 소프트웨어에 대한 다양한 분석들이 이루어진 데 반해, 실제 산업현장에서 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 개발하거나 활용하는데 유용한 연구 결과는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝 프레임워크 사례연구를 통해 해당 프레임워크의 도입 전략을 도출하고자 한다. 기술-조직-환경 프레임워크를 기반으로 기존의 오픈 소스 소프트웨어 도입과 관련된 연구들을 리뷰하고, 이를 바탕으로 두 기업의 성공 사례와 한 기업의 실패 사례를 포함한 총 3 가지 기업의 도입 사례 분석을 통해 딥러닝 프레임워크 도입을 위한 중요한 5가지 성공 요인을 도출하였다: 팀 내 개발자의 지식과 전문성, 하드웨어(GPU) 환경, 데이터 전사 협력 체계, 딥러닝 프레임워크 플랫폼, 딥러닝 프레임워크 도구 서비스. 그리고 도출한 성공 요인을 실현하기 위한 딥러닝 프레임워크의 단계적 도입 전략을 제안하였다: 프로젝트 문제 정의, 딥러닝 방법론이 적합한 기법인지 확인, 딥러닝 프레임워크가 적합한 도구인지 확인, 기업의 딥러닝 프레임워크 사용, 기업의 딥러닝 프레임워크 확산. 본 연구를 통해 각 산업과 사업의 니즈에 따라, 딥러닝 프레임워크를 개발하거나 활용하고자 하는 기업에게 전략적인 시사점을 제공할 수 있을 것이라 기대된다.