• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.43-61
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• 2019

최근 4차 산업혁명과 함께 인공지능 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 이전의 그 어느 때보다도 기술의 발전이 빠르게 진행되고 있는 추세이다. 이러한 인공지능 환경에서 양질의 지식베이스는 인공지능 기술의 향상 및 사용자 경험을 높이기 위한 기반 기술로써 중요한 역할을 하고 있다. 특히 최근에는 인공지능 스피커를 통한 질의응답과 같은 서비스의 기반 지식으로 활용되고 있다. 하지만 지식베이스를 구축하는 것은 사람의 많은 노력을 요하며, 이로 인해 지식을 구축하는데 많은 시간과 비용이 소모된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 기계학습을 이용하여 지식베이스의 구조에 따라 학습을 수행하고, 이를 통해 자연어 문서로부터 지식을 추출하여 지식화하는 방법에 대해 제안하고자 한다. 이러한 방법의 적절성을 보이기 위해 DBpedia 온톨로지의 구조를 기반으로 학습을 수행하여 지식을 구축할 것이다. 즉, DBpedia의 온톨로지 구조에 따라 위키피디아 문서에 기술되어 있는 인포박스를 이용하여 학습을 수행하고 이를 바탕으로 자연어 텍스트로부터 지식을 추출하여 온톨로지화하기 위한 방법론을 제안하고자 한다. 학습을 바탕으로 지식을 추출하기 위한 과정은 문서 분류, 적합 문장 분류, 그리고 지식 추출 및 지식베이스 변환의 과정으로 이루어진다. 이와 같은 방법론에 따라 실제 지식 추출을 위한 플랫폼을 구축하였으며, 실험을 통해 본 연구에서 제안하고자 하는 방법론이 지식을 확장하는데 있어 유용하게 활용될 수 있음을 증명하였다. 이러한 방법을 통해 구축된 지식은 향후 지식베이스를 기반으로 한 인공지능을 위해 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.77-97
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• 2019

제 4차 산업혁명의 초연결 환경에서 발생하는 많은 양의 데이터는 제 4차 산업혁명을 기존의 생산 환경과 구분지어 주는 주요한 요소이다. 이러한 환경은 데이터를 필요로 하는 동시에 데이터를 생산하는 양면적인 특징을 가진다. 때문에 앞으로의 정보 시스템은 기존의 정보시스템보다 양적인 측면에서 더 많은 데이터를 처리해야 하며, 질적인 측면에서는 많은 데이터 중 사용자의 목적에 부합하는 목표 데이터만을 추출하는 능력이 요구된다. 작은 규모의 정보 시스템에서는 사람이 그 시스템을 정확히 이해하고 필요한 정보를 획득하는 것이 가능하지만, 시스템에 대해 정확한 이해가 어려워진 다양하고 복잡한 시스템에서는 원하는 정보를 획득하는 것이 점점 더 어려워진다. 이러한 문제는 데이터를 사람뿐 아니라 컴퓨터가 이해할 수 있는 온톨로지로 표현하여 다양한 정보처리가 가능하도록 하는 시맨틱 웹(Semantic Web) 구축이 해결책이 될 수 있다. 군에서도 현재 대부분의 업무가 정보 시스템을 통해 이루어지고 있는데, 정보의 입력이나 가공 등 단순처리 중심으로 구축된 기존 시스템이 점점 더 많은 양의 데이터를 포함하게 되면서 시스템을 쉽게 활용하기 위한 노력이 필요한 상황이다. 본 연구에서는 온톨로지를 통한 지능형 의사결정지원시스템의 예로 온톨로지 기반 군수상황관리체계를 제안하고자 한다. 온톨로지 기반 군수상황관리체계는 기존의 군수정보체계의 복잡한 정보를 직관적으로 보여주기 위해 구축된 군수상황관리체계를 온톨로지를 통해 구축하였으며, 성과기반군수지원 계약관리, 부품사전 등의 유용한 기능을 추가 식별하여 온톨로지에 포함하였다. 또한 구축된 온톨로지가 의사결정지원에 활용할 수 있는지를 확인하기 위해 시맨틱 웹 기술을 통해 기본적인 질의응답은 물론 추론 및 함수를 통한 분석기능을 구현하였다.

• 벤처혁신연구
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• 제5권3호
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• pp.57-70
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• 2022

현대의 산업자본주의는 근로의 제공과 임금의 수령이라는 관계가 사회를 규율하는 중요한 원리로 자리 잡고 있다. 근로계약에 따라 자신의 노동력에 대한 처분권을 사용자에게 맡기고 제공받는 임금은 직접적인 보상이 되고 있으며, 적절한 휴식의 보장으로 인간다운 삶의 보장과 재생산을 할 수 있어야 한다. 자유계약에 의한 근로관계의 구축은 근로자 보호에 문제점을 나타내고 있으며, 이에 따라 근로자에 대한 최소한의 권리로 근로시간의 최대치를 정하고 최소휴식의 기준을 설정·부여하고 있다. 근로시간의 단축은 근로자의 삶의 질이라는 측면에서 매우 중요하지만 효율적인 기업활동에 있어서도 중요한 문제이다. 우리나라는 2020년 기준 연간 근로시간이 1,908시간으로 장시간 근로를 하고 있으며, UN산하 자문기구인 지속가능발전해법네트워크(SDSN)가 조사한 행복지수에서 OECD 37개국 중에서 하위 3번째로 나타나고 있다. 이에 따라 근로시간 단축의 필요성은 인정되어, 2018년부터 1주의 최대 근로시간이 52시간으로 제한하고 있다. 이러한 상황에서 기업의 부가가치 창출력을 유지하고, 근로자의 다양한 니즈에 부응하기 위한 방안으로 법적으로 다양한 근로시간의 예외를 두고 있으며, 우리나라 근로기준법은 3개월 이내의 탄력적 근로시간제와 3개월을 초과하는 탄력적 근로시간제, 선택적 근로시간제와 근로시간의 연장을 허용하는 연장근로의 제한을 두어 이를 허용하고 있다. 하지만 2021년 개정된 탄력적 근로시간제를 적용하는 것과 최근 논의되고 있는 정산 단위기간의 확대에 대한 논의에서 탄력적 근로시간제의 문제점이 있어 이에 대한 개선이 필요하다. 따라서 본 논문은 탄력적 근로시간제의 문제점과 이에 때한 개선방안을 살펴보고자 한다. 탄력적 근로시간제는 미리정한 기준에 따라 특정일 또는 특정주에 법정근로시간을 초과하더라도 근로기준법에서 정하고 있는 근로시간에 위배되는 것이 아님과 동시에 초과한 연장근로에 대한 가산임금을 지급하지 않아도 되는 제도로 주로 계절별 시기별 업무량 편차가 심한 제조업, 판매서비스업, 연속사업이나 장기간 조업을 위한 전기·가스·수도, 운수업 등에 있어 교대근무형태로 유용하게 활용되고 있으며, 운용에 따라 보다 짧은 근무일 설정을 통한 휴일 확대 등 근로시간 단축의 방편으로 활용되기도 한다. 하지만 정산 단위기간을 확대할 경우 근로자가 수령할 수 있는 가산임금을 수령하지 못하게 되어 근로자에게 불리하다. 따라서 첫째, 현재 논의되고 있는 정산 단위기간 확대를 하려면 현행 기준에서 확대되는 기간에 대하여 추가임금 지급을 하도록 하여야 한다. 둘째, 탄력적 근로시간제의 개별근로자에 대한 적용을 개선하여 근로자대표와의 서면합의에 있어 개별근로자와 충분한 협의를 하도록 하는 조치가 필요하고, 셋째, 정산 단위기간 동안 연장 근로의 허용시간을 명확히 하여야 하며, 넷째, 1일 최대근로시간이 정해지지 않고 있어 근로시간의 한도를 최대 근로시간으로 제한하거나 연속휴식에 대한 적용이 필요하며, 추가적으로 근로자대표의 서면합의가 탄력적 근로시간제의 적용에 있어 중요한 문제이므로 근로자대표의 대표성을 확보하여야 할 것이다.