본 연구는 텍스트 마이닝을 활용하여 리빙랩 연구의 동향을 파악하고 연구 방향 정립에 필요한 함의를 도출하고자 하였다. 리빙랩 관련 연구가 발표되기 시작한 2011년부터 2019년 11월까지의 논문 166편의 키워드와 초록을 대상으로 네트워크 분석 및 토픽 모델링 기법을 사용하여 분석하였다. 키워드 중 혁신, 지역, 사회, 기술, 스마트시티 등의 출현빈도가 높았고, 중심도 분석결과 현재까지 리빙랩 연구가 혁신, 사회, 기술, 개발, 사용자 등의 키워드를 중심으로 이루어짐을 파악하였다. 토픽 모델링 결과 지역혁신과 사용자지원, 정부 사회정책사업, 스마트시티 플랫폼구축, 기업기술혁신모델 및 시스템전환 참여 등 5개 토픽을 추출하였으며 토픽을 이어주는 키워드는 혁신, 기술, 사용자, 참여인것으로 분석하였다. 2017년 KNoLL 출범 후 토픽별 비중은 고른 분포로 연구 주제가 다양화됨을 확인하였다. 텍스트마이닝을 이용한 리빙랩 연구동향 분석과 방향 제시는 연구와 정책방향 수립에 유용한 자료를 제공할 수 있다.
전세계적으로 메타버스 산업이 부상함에 따라 국내에서도 관련된 국가 전략 및 육성 체계가 마련되었다. 정책의 복잡성이 증대됨에 따라 데이터 기반 정책 수립의 중요성은 더욱 커지고 있는 가운데 아직까지 메타버스 분야의 국가 R&D 동향을 진단하는 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 논문은 2002년부터 2020년까지 추진된 9,651개 R&D 과제에 대한 NTIS의 국가 R&D 정보를 수집하여 현황을 살펴봄과 동시에 토픽 모델링에 기반하여 주요 주제를 식별하고 시계열적인 변화를 고찰하였다. 메타버스 분야 R&D 과제의 주요 토픽은 11개로 도출되었으며, 핫 토픽은 서비스·콘텐츠·플랫폼 개발 분야와 응용분야의 의료·수술 분야이었고, 콜드 토픽은 도시·환경·공간정보 분야였다. 정책 방향으로 전략적 R&D 관리와 메타버스 관련 법·제도 연구를 제안하였다.
본 연구의 목적은 국내 기록관리학, 문헌정보학, 역사학 학술논문의 서지정보를 분석함으로써 기록분야 연구주제를 분석하는데 있다. 이를 위해 1,173편의 학술논문을 수집한 뒤, 저자키워드 데이터로부터 네트워크 분석을 시행하고 초록 데이터로부터 토픽모델링을 진행하고 분석 결과를 시간의 흐름에 따라 정리하였다. 저자키워드로부터의 네트워크 분석 결과에 따르면, 주요 법령과 정책의 변화에 따라 연구주제 네트워크가 적극적으로 변화하는것이 확인되었다. 초록으로부터의 토픽모델링 결과에 따르면, 전체 학술논문의 주제는 '레코드매니지먼트', '아카이빙', '국가기록정책' 으로 구분된다. 2002~2009년 동안은 '레코드매니지먼트'와 '국가기록정책'이 상대적으로 우세하였으나 2009년부터 균형적인 양적 성장을 이루며 2019년에 정점을 이루었다.
국내 지방소멸에 대한 위기 의식이 확산됨에 따라 최근 메가시티 조성 등 지역활성화를 위한 다양한 정책 방안이 논의되고 있다. 한국은 행안부 주도로 '21년 인구감소지역을 지정하고 '22년 지방소멸대응기금을 신설하여 지원하고 있으나, 도입 초기 단계에 있어 현재까지 중앙정부 수준의 정책적 특징 및 변화를 파악하기는 어려운 상황이다. 지방소멸 측면에서 한국과 유사한 특성을 보이는 일본은 지방창생법, 마을·사람·일자리 창생 종합전략 등 정부 주도의 유기적 대응 체계를 구축하고 있어, 중앙정부 수준의 정책적 특징과 함의를 파악하기에 적절한 사례로 여겨진다. 이에, 본 연구는 일본의 지방소멸 대응 정책인 제1기, 제2기 마을·사람·일자리 창생 종합전략 및 기본방침을 대상으로 텍스트 분석의 효율성 및 정확성을 높이는 토픽모델링을 사용하여 지방소멸 대응 정책의 특징 및 변화를 분석하였다. 나아가, 일본 지방소멸 분야의 전문가 심층인터뷰를 수행하여 분석결과의 타당성을 검증하였다. 분석결과, 1기 전략의 토픽으로는 경제·사회, 창업, 지방자치단체, 정주여건, 서비스, 산업이 도출되었으며, 2기의 토픽으로는 자원, 뉴노멀, 여성, 디지털 전환, 산업, 지역, 민관협력, 인구가 도출되었다. 1기 및 2기 전략의 정책적 변화에 영향을 미친 주요 요소로는 정책 대상, 시책 방향성, 환경 변화가 나타났으며, 이에 국내 지방소멸 대응 정책에 주는 함의로 인구감소지역의 특성에 따른 지원 정책의 차별화, 목적에 적합한 지방소멸 대응 접근(인구사회정책, 지역개발정책)의 적용, 유관 법정 계획과의 연계를 통한 지원 체계의 마련이 제시되었다.
본 튜토리얼은 R을 이용하여 공분산 기반의 구조방정식모델링을 수행하는 방법을 제시하고 있다. 이를 위해 본 튜토리얼에서는 기존 연구들에 대한 리뷰를 통해 공분산 기반의 구조방정식모델링을 위한 기준들을 정의하고, 하나의 예시 연구모형을 제시하여 공분산 기반의 구조방정식모델링을 지원하는 R 패키지인 "lavaan"을 이용하여 이 예시 모형을 분석하는 것을 보여준다. 결과물로 본 튜토리얼에서는 예시모형을 대상으로 한 R을 이용한 공분산 기반의 구조방정식모델링 기법과 실습 스크립트가 제시되었다. 본 튜토리얼은 공분산 기반의 구조방정식모델링을 처음 접하는 연구자들에게는 연구모형을 구조방정식 모델링으로 분석하는데 유용한 가이드가 될 것이며, 이미 공분산 기반의 구조방정식모델링에 익숙한 연구자들에게는 R을 이용한 새로운 공분산 기반의 구조방정식모델링 분석기법 제시를 통하여 R이라는 통합된 통계 소프트웨어 운영환경에서 심도 있는 연구를 위한 기반 지식을 제공할 것이다.
본 연구는 사회적기업의 경쟁력을 강화하는 방안으로 R&D활동 체계화와 지원정책의 논리모형을 제공하는 것이 목적이다. 사회적기업의 R&D수요조사 및 심층면접(FGI)을 토대로 R&D활동을 체계화하여 R&D정책의 논리모형을 도출하고자 한다. 사회적기업의 R&D활동은 일반기업과 비교해 초기단계이거나 체계성이 매우 미흡하다. 프로세스모델링 방법은 사회적기업의 R&D활동 세부요소를 표준화하는 방법으로 R&D지원정책의 논리성 확보에 활용될 수 있다. 연구결과 사회적기업들은 사회가치 증진을 위한 제품과 서비스의 경쟁력확보를 위해 R&D활동의 필요성과 중요성을 인식하고 있으며, R&D경험 및 역량이 부족하기 때문에 R&D전문기관(R&D기획전문기관, 정부출연 연구기관, 대학 등)과 협력을 통한 R&D역량 개선을 기대하고 있다. 사회적기업 R&D활동의 성과지표는 심층면접(FGI)을 통하여 투입-과정-성과지표 단위로 도출하였고, R&D지원정책의 논리모형은 심층면접자료와 기존연구를 참고하여 사업정의, 주요고객, 비전체계, 사업전략, R&D활동요소, 성공요인 등의 영역으로 구분하여 도출하였다.
기존의 사이버 공격은 특정 호스트나 서버를 목표로 하여 정보의 탈취 및 변경 등에 집중되었으나, 현재는 직접 혹은 간접적으로 과다 트래픽을 유발하여 네트워크 서비스를 마비시키는 방향으로 그 경향이변하고 있다. 이런 사이버 공격을 방지하여 네트워크의 안정적인 서비스의 제공을 위해서는 공격 징후나 이상 징후를 탐지하고 네트워크 차원에서 이에 대한 대응 방안을 결정하여 이를 네트워크 상에 강제할 수 있는 체계적인 보안 관리가 이루어져야 한다. 또한 네트워크 각 운용 주체별로 개별 보안 상황에 대해 적용할 보안 정책이 다르므로 이를 모델링하고 적용할 수 있는 방법이 제공되어야 한다. 본 논문에서는 정책 기반 네트워크 보안 관리 기능을 수행하기 위해 필요한 공격 및 이상 징후의 탐지, 그에 대한 대응과 이런 일련의 작업에 보안 정책을 강제하기 위한 보안 정책관련 연구 동향에 대해 다루도록한다.
최근 모바일 환경에서의 P2P 협력적인 캐싱 기술에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 모바일 P2P 협력적인 캐싱이란 객체를 요청한 피어의 전파 범위 안에 있는 다른 피어들을 찾아 원하는 데이터가 있는지 살펴본 후 원하는 데이터가 주변 피어에 없을 때에만 서버에 요청을 보내는 방식으로 데이터 탐색 성능 개선과 제한된 피어의 저장 공간을 효율적으로 이용할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 모바일 P2P 네트워크 환경에서 이동성을 가진 피어의 저장 공간을 효과적으로 이용하기 위한 객체 크기 기반 P2P 협력적인 캐시 교체 정책을 제안하고자 한다. 가까운 위치 좌표를 가진 피어들을 하나의 그룹으로 묶은 그룹 기반의 모델링 환경에서 객체의 크기에 따른 캐시 교체 정책을 실제 웹 로그 트레이스에 적용하여 실험하였다. 실험 결과, 제안하는 교체 정책이 기존의 교체 정책들과 비교하여 더 우수한 성능을 보였다.
제약을 갖는 부분 관찰 의사결정 과정(Constrained Partially Observable Markov Decision Process; CPOMDP)는 정책이 제약(constraint)를 만족하면서 가치 함수를 최적화하도록 일반적인 부분 관찰 의사결정과정(POMDP)을 확장한 모델이다. CPOMDP는 제한된 자원을 가지거나 여러 개의 목적 함수를 가지는 문제를 자연스럽게 모델링할 수 있기 때문에 일반적인 POMDP에 비해 더 실용적인 장점을 가진다. 본 논문에서는 CPOMDP의 확률적 최적 정책 및 근사 최적 정책을 계산할 수 있는 최적 및 근사 동적 프로그래밍 알고리즘을 제안한다. 최적 알고리즘은 동적 프로그래밍의 각 단계마다 미니맥스 이차 제약 계획 문제를 계산해야 하는 반면에 근사 알고리즘은 선형 계획 문제만을 필요로 하는 점-기반(point-based) 가치 업데이트를 이용한다. 실험 결과, 확률적 정책이 결정적(deterministic) 정책보다 더 나은 성능을 보이며, 근사 알고리즘을 통해 계산 시간을 줄일 수 있음을 보였다.
무인 운반차량 시스템 (AGV System) 의 이용도가 날로 증가함에 따라 시스템의 최적화 및 운영 방법에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 이에 본 연구에서는 AGV System에서 사용하는 Routing 및 Scheduling 정책들을 연구하고 이를 개선할 수 있는 새로운 방안을 모색한 후, 컴퓨터 모델링 기법을 이용한 보다 객관적인 시뮬레이션을 수행하여 최적의 AGV System과 그에 적합한 운영 정책을 제시하는데 그 목적이 있다. 따라서 본 논문은 크게 AGV Routing 과 Scheduling에 관한 연구로 나누어진다. AGV Routing은 AGV의 이동경로를 설정하는 것으로서 충돌 방지 (Collision Avoidance)와 최단경로 탐색 (Minimal Cost Path Find) 이라는 두 개의 주요 알고리즘으로 이루어진다. AGV Scheduling 은 장비의 공정시간과 AGV의 Loading/Unloading, Charging 시간으로 인해 불규칙한 Event 가 일어났을 경우 AGV 각각의 Jop을 알맞게 선정해주는 정책을 말하며 일반적으로 AGV Selection Rule, Charging Rule이 여기에 속한다. 본 연구에서는 이러한 알고리즘들이 반영된 AGV System을 컴퓨터 모델로 구축하여, 기존 시스템에서 사용되고 있는 여러 운영 정책들의 문제점들을 분석하였으며, Multiple AGV System을 최적화 시키는 운영 정책이 보다 객관적으로 제시되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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