본 연구는 국내 융합기술 관련 연구물의 네트워크 분석을 통해 연구동향을 파악하고, 연구특성과 구조, 현황을 분석하는데 목적이 있다. 이를 위해 지난 13년(2005년~2018년)동안 연구명에 '융합기술' 단어를 사용한 학술지 177편의 저자키워드 653개에 대한 네트워크 분석을 실시하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 국내 융합기술 연구는 지난 13년 동안 꾸준히 수행되어 왔으며 주로 융합, 디지털, 기술, 예술디자인 분야에서 활발히 이루어졌다. 둘째, 검색어 빈도분석 결과, '융합기술', '기술융합', '융합', '디자인', '융합교육', 'STEAM', '융합연구', '4차 산업혁명', '특허분석' 등이 융합기술의 주요 키워드로 사용되었다. 셋째, 커뮤니티 분석결과, 5개의 커뮤니티가 분류되었고, 검색어의 특성을 반영해 '나홀로 IT', '융합콘텐츠를 활용한 문화산업', '기술혁신과 연구분석', '융합교육', '기술융합과 특허개발'의 주제가 도출되었다. 이러한 연구결과를 통해 미래사회 융합기술교육 연구의 과제와 방향을 제안하였다.
'기술융합'은 기존기술 간 결합 또는 전혀 새로운 기술개발을 통한 신산업 창출과 사회적 난제 해결을 가능하게 하는 혁신의 최근 트렌드이다. 과학기술을 통한 한국 경제성장 전략의 첨병이었던 국가 출연(연)구소에 대해서도 융합연구 조직으로의 역할 변화를 둘러싼 정책적 관심이 높아지고 있다. 본 연구는 출연(연) 융합연구의 성공 핵심요소를 '협력'으로 보고 다음의 연구 목적을 설정하였다. 첫째, 기술개발 목적과 문제해결 과정 관점에서 융합연구 개념과 범위를 정의하고, 그 특성을 반영하는 분석 프레임워크를 제안한다. 둘째, 융합연구에서의 협력활동과 그 성과를 유형화하고 새로운 분석지표를 제안한다. 셋째, 융합연구에서의 협력활동 특성과 그 정도가 성과에 미치는 영향을 분석한다. 이를 위하여, 국가연구개발사업 및 NST 융합연구사업을 통한 융합연구 과제 수행 경험이 있는 각 출연(연) 104명의 연구책임자들에게 협력의 방식 및 정성적 성과에 대한 설문조사를 수행하였다. 이후, 조사결과를 바탕으로 협력활동 특성과 성과 간 상관관계를 규명하는 회귀분석을 수행하였다. 분석결과, 첫째, 지식 창출활동에서는 협력 파트너 다변화가 중요한 변수였다. 둘째, 유사분야 연구자들 간 집체형 협력활동은 특허 기술이전과 같이 목적이 명확한 성과에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 연구자들에게 독립성과 자율성을 부여하고, 지식 노하우 등 기술역량의 상호공유가 이루어질수록 창출지식의 다양성 및 관계의 지속성이 높아지는 것으로 나타났다. 연구 결과는 융합연구를 위한 협력과 성과 분석방법의 정책방향을 제시한다.
최근 경쟁우위 확보를 위한 급격한 경쟁 환경 속에서 과학기술혁신 분야의 경쟁력 제고를 위해서는 미래 주도형 원천 융합기술 개발 및 융합신산업을 육성할 수 있는 환경이 구축되어야 한다는 논의가 활발히 진행되고 있다. 이에 융합기술에 대한 지원 확대는 선택이 아닌 필수로 간주되고 있으며, 규모가 커지고 있는 융합기술 관련 R&D에 대한 투자의 효율적인 방향 모색의 필요성도 크게 대두되고 있다. 본 연구에서는 네트워크 분석을 통해서 연구 분야간에 어떤 유기적 관계를 형성하면서 융합연구가 이루어지고 있는지를 분석하였다. 대표적인 융합연구 사업인 첨단융합기술개발사업에 대한 네트워크 분석 결과, 연구 분야들간에 융합이 고르게 연계되어 이루어지고 있는 것으로 나타났다. 그러나 연계의 응집성을 나타내는 밀도분석 결과, 핵심군집에 속한 연구 분야들간에는 강한 연계성을 보이는 반면 핵심과 주변군집간의 연계 분포성은 상대적으로 미약한 것으로 나타났다. 또한 중심성과 연구 분야간 융합과제 비율에 대한 상관관계 분석결과, 연결 중심성이 낮은 분야들에서도 융합연구에 필요한 연구 역량이나 지식 자원을 보유하고 있는 것으로 나타났으며, 중심성이 높더라도 융합연구에 대한 지원 미비로 융합연구 활동이 활성화되지 못하는 경우가 있음을 본 연구결과는 제시하고 있다.
본 연구에서는 4차 산업혁명에서 가장 중요하게 대두될 수 있는 융합R&D정책에 대해 소셜 네트워크 분석을 통해 새로운 대안을 제시하려고 한다. 연구장비, 연구성과의 자료들을 활용하여 연구장비 네트워크 분석을 실시하여 융합R&D의 특성 및 구조분석을 실시하며, 연구장비 공동활용 및 다학제 협력연구를 통해 창출될 수 있는 새로운 융합R&D정책에 대한 접근을 시도하려고 한다. 나아가, 연구개발과 사업화 사이에서 더욱 중요한 역할을 할 수 있는 분석과학기술에 대한 정책적 플랫폼 구축관점 대한 시사점을 찾아내려고 한다. 이를 위해 계량적 접근과 비계량적 접근을 동시에 활용하여 연구주제에 대한 타당성을 확보할 것이며, 앞으로 미래산업 및 유망기술에 대한 전략적 선별에 있어 일부 근거를 제시해줄 수 있을 것이다. 이러한 연구결과를 통해 우리나라 기초과학 및 기초과학인프라에 대한 발전적 정책방안과 융합연구 및 융합연구의 사업화에 대한 정책적 관점을 제시하도록 한다. 분석자료는 한국기초과학지원연구원(KBSI) 현황자료를 중심으로 살펴보며, 분석방법은 소셜네트워크분석(SNA:Socail Network Analysis)을 활용한다.
최근 우리나라에서 방송과 통신의 융합에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 실제로 방송과 통신이 기술적으로 융합화되어 가고 있고, 방송통신위원회를 기반으로 각종 방송 통신 정책 및 제도들이 개정되어 운영되고 있다. 융합 환경의 핵심적인 특징은 네트워크가 현재보다 더 광범위한 서비스 제공을 위한 수단으로 이용될 수 있다는 것이지만 융합에 따른 불확실성, 즉 융합에 따른 취약성을 제거하지 않고서는 서비스의 안전성을 보장할 수 없다. 따라서, 방송 통신 융합의 불확실성을 제거하고 향상된 서비스를 제공하기 위하여 방송과 통신의 융합과 관련된 보안 취약점 분석 프로세스 개발이 요구된다. 이에 따라, 본 논문에서는 방송과 통신의 기반시스템이 융합화되는 과정에서 발생되는 취약성에 대한 문제점을 알아보고 이에 대한 취약점을 분석하기 위한 프로세스를 제시한다.
단일센서 정보를 이용한 시스템의 상태 추정보다 다중센서 정보를 이용하여 좀 더 정확한 상태추정을 수행 할 수 있는 정보 융합 기법이 많이 알려져 있다. 실제 해상관제 시스템에서 다중센서 정보를 이용하여 해상관제를 운영하고 있다. 따라서 여러 가지 다중센서 정보를 융합함에 있어서 효율적이고 실제 시스템에 적합한 융합 기술을 알아내기 위하여 기존의 여러 가지 융합 알고리즘을 분석하였다. 본 논문에서는 단일 센서 정보를 이용한 시스템 상태추정치와 다중센서 정보를 이용하여 여러 가지 융합 알고리즘을 이용한 상태추정치의 성능을 분석하였다.
4차 산업혁명의 변화 속에서 새로운 성장 동력을 확보하기 위해 융합기술의 중요성이 강조되면서 다양한 형태로의 산업 융합이 이루어지고 있다. 산업 융합은 다수 동인에 의해 여러 형태로 발현되기 때문에 이러한 융합의 특성을 파악하고 흐름을 이해한다면 효과적인 융합 정책을 수립하고 추진할 수 있을 것이다. 이에 본 연구는 특허정보를 활용하여 이종 분야 간 지식의 흐름을 분석하여 기술의 융합 형태를 유형화하고 유형별 특성을 파악하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 첫째, 특허문서의 토픽모델링을 통해 핵심 융합 기술분야를 도출한다. 둘째, 해당 기술분야를 구성하는 이종기술별 특허 건수와 이들 간 특허 인용 분석을 통해 융합과정에서의 지식의 규모와 흐름을 파악한다. 마지막으로, 지식의 규모와 흐름에 따라 융합의 유형을 상생융합, 부분융합, 흡수융합으로 구분하고, 해당 기술분야가 어떠한 유형에 속하는지 판단하고자 한다. 제안된 접근법은 이종 기술간 융합이 활발한 의료기기 산업을 대상으로 사례연구를 수행하여 활용 가능성을 검토하였다. 연구 결과는 향후 기업에서 융합 기반의 신사업 기회 창출이나 정부 등 여러 기관에서 융합을 토대로 한 정책 마련 시 기초자료로서 유용하게 활용될 것으로 기대한다.
최근에 기술 융합이 새롭게 대두되고 있다. 본 논문은 기술융합 시대를 맞이하여 현재 기술 융합의 핵심 요소인 IT와 융합된 기술 융합 현황을 분석알아 본다. 또한, 국내외 전반적인 기술융합 발전방향을 파악하며 이를 바탕으로 제주도 물산업과 IT의 융합 방안을 제시한다. 특히 제주 물산업은 지하수를 바탕으로 하고 있기 때문에 지하수와 강수량 데이터의 연관 분석이나 지하수의 시각화 과정에서 IT 융합을 어떻게 할 수 있는 지를 고찰한다.
이 연구는 자동 차량위치 측정기법(Automatic Vehicle Location, AVL)을 이용해서 수집한 교통상황자료를 가지고 구간 통행시간을 산출하는 알고리즘을 개발한다. AVL기법을 이용하는 경우, 처리해야 할 자료량이 많아서 실시간에 정보를 산출하는 것이 힘들다. 따라서 이 연구는 처리해야 할 자료량을 가능한 한 줄이고 자료량이 적은 경우에도 효율적인 구간통행시간을 산출하는 알고리즘을 제시한다. 이 연구의 방법론은 크게 4가지인데, 첫째, 해석 기법, 둘째, 회귀분석, 셋째, 인공지능 및 전문가 시스템, 넷째, 통계분석이다. 이 방법론을 이용해서 세 단계 알고리즘을 개발하는데, 첫째는 실시간 분석통계 알고리즘, 둘째는 과거자료분석 알고리즘, 셋째는 자료응합 알고리즘이다. 이 알고리즘 가운데 자료융합 알고리즘 결과가 산출하고자 하는 구간 통행시간이다. 실시간 분석통계 알고리즘은 연속하는 세 개 구간의 통행 패턴을 이용해서 가운데 구간의 통행시간을 산출하는 방법을 제시한다. 또 실시간 분석통계 알고리즘으로 산출하지 못한 구간은 인접구간 상관도 정보를 이용해서 구간통행시간을 추정한다. 과거자료분석 알고리즘은 회귀분석을 이용해서 시간대별 통행시간 평균과 분산을 구하고, 이 결과를 바탕으로 인접구간 상관도 정보를 오프라인으로 구하는 알고리즘이다. 자료융합 알고리즘은 2가지 단계를 거치는데, 그것은 실시간 자료융합과 최종 자료융합이다. 실시간 자료융합은 실시간에 가까운 자료원의 실시간 분석통계 알고리즘 결과 패턴과 인접구간 상관도 정보를 이용한 구간통행시간 추정 결과를 이용해서 패턴에 따라 다른 방법으로 융합을 하는 알고리즘을 개발한다. 최종 자료융합은 실시간 자료융합 결과와 회귀분석 결과의 패턴을 이용해서 구간 통행시간을 산출한다. 이 연구를 기존 연구와 비교할 때, 세 가지 독차성이 있다. 첫째는 연속하는 세 구간 통행 패턴을 분석하였기 때문에 기존의 노드의존 방식을 탈피하였다는 점이다. 따라서 자료량이 적은 경우도 믿을만한 통행시간을 산출할 수 있다는 것이다. 둘째는 인접구간 상관도 정보를 구간통행시간 산출에 이용하였기 때문에 자료를 효율적으로 이용할 수 있다는 점이다. 셋째는 자료원 패턴을 분류하고 전문가 시스템을 이용하여 자료융합 하였기 때문에 수행속도가 빠르고, 신뢰성있는 정보를 제공한다는 점이다. 이 연구는 개발한 알고리즘 정확도를 검증하기 위해서 두 가지 검증방법을 이용하였다. 첫째는 시뮬레이션을 이용한 것이고, 둘째는 실제 주행조사 분석을 이용한 것이다. 두 가지 검증 결과는 알고리즘 정확도를 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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