• 벤처창업연구
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• 제15권3호
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• pp.33-46
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• 2020

농식품분야 창업환경을 보면 국내외 시장상황과 소비자 트렌드의 변화가 심화되는 추세이다. 창업자는 농산물 재배, 가공과 판매, 농식품 제조 전 과정에 걸쳐 경쟁력 강화가 필요하며, 높은 수준의 기업가정신이 절실한 상황이다. 창업자는 창업준비부터 매출확대까지 시장과 고객요구에 대응할 역량을 갖추어야 하며, 교육을 통한 역량강화의 기회들이 필요하다. 이런 환경은 창업자의 교육수요 증가로 이어지고 있으며, 농식품분야에서 창업교육의 양적 증가현상도 보인다. 그러나 교육기회의 확대에도 불구하고 한편으로 농업전문기관을 중심으로 이루어져온 전통적 농업교육에서의 창업교육은 생산중심의 기술교육에 치중되어 있다는 지적이 있었다. 창업교육에서 기술교육의 중요성을 인정하면서도 농업창업인의 소득증대를 위해서는 고객관점의 상품개발과 판매역량 강화를 위한 교육의 필요성이 존재한다. 본 연구는 농창업인의 입장에서 농식품 창업교육 현상을 탐색적으로 분석하여 이 분야에서 창업자가 필요로 하는 교육을 도출하고자 한다. 이를 위하여 본 연구는 농창업분야에서 나타나는 현상을 교육수요자인 농창업자의 입장에서 분석한다. 분석은 농업기술원, 농업기술센터, 대학 등의 창업교육기관에서 농식품분야의 창업교육을 경험한 예비 및 기창업자를 대상으로 하며, 교육생의 교육동기, 교육내용, 강사, 교육방법, 사후관리 등의 현상을 중심으로 분석을 진행한다. 분석은 질적연구를 위하여 Strauss & Corbin(1998)의 근거이론 접근방법을 진행한다. 분석을 위한 개방코딩은 질적 데이터 분석툴인 QSR사(社)의 NVIVO 12 프로그램으로 사용하였다. 연구결과, 농식품분야 창업교육의 중심현상으로 교육정보증가 현상, 초기관리역량교육, 사업화교육이 도출되었다. 농창업교육에서 교육정보 획득노력과 교육기관의 교육정보 제공노력이 증가하여 교육정보측면에서 개선현상이 보인다. 초기관리역량교육은 스마트워킹, 기본역량, 관련 제도 교육을 중심으로 제공되고 있으며, 초기관리 관련 교육이 역량 강화로 연계되는 현상이 보인다. 이와 함께 사업화 성공에 필요한 실무 역량인 비즈니스모델, 고객, 재무 교육이 이루어지고 있다. 교육생의 협업강화, 관계구축, 학습지향, 적극적 태도가 중심현상과 작용하여 매출증대, 경쟁력 강화 등의 교육성과로 이어진다고 교육생들이 인식하고 있다. 농창업자의 경쟁력 강화와 매출강화를 위하여 전문인력양성, 기업가정신 강화, 상품기획역량, 시장확대역량 분야의 교육 강화요구 현상이 분석에서 나타나고 있다. 본 연구는 농식품분야 창업교육을 수요자 관점에서 분석하여 교육 설계에서 운영방식, 교육내용, 교육행정에 관한 개선 논의와 함께 농창업자의 생존력 강화를 위한 정책적 시사점을 도출하고 있다. 연구결과는 교육설계 과정에서 정책기관과 교육기관이 고려해야 할 시사점을 제시하며, 창업농을 위한 지원정책 시행과정에서 중요성 높아진 창업교육설계의 참고자료로서 의미를 가질 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_3호
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• pp.925-938
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• 2022

농업용 저수지는 전국적으로 중요한 수자원으로 기후변화에 따른 가뭄과 같은 이상기후의 영향에 취약한 특성을 가지며 적절한 운영을 위해 강화된 관리가 필요하다. 지속적인 모니터링을 통한 수위 추적(water level tracking)이 필요하지만 현실적인 문제로 현장 실측 및 관측이 어려운 실정이다. 본 연구는 저수지 수표면적을 측정하기 위해 광역 모니터링이 가능한 위성레이더 자료를 이용하여 4가지 AI 모델 간의 수체 탐지 성능에 대해 객관적인 비교를 제시한다. 위성 레이더자료는 Sentinel-1 SAR 이미지를 사용하였으며, 광학영상과 달리 기상환경에 영향을 적게 받기 때문에 장기 모니터링에 적합하다. 드론 이미지, Sentinel-1 SAR 그리고 DSM 데이터를 사용하여 Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Artificial Neural Network (ANN), Automated Machine Learning (AutoML)의 4가지 AI 모델을 구축했다. 연구대상 저수지는 총 22개소로 유효저수량이 30만톤 미만의 중소형 저수지이다. 총 45개 이미지가 모델 훈련과 검증에 사용되었으며, 연구 결과 AutoML 모델이 Accuracy=0.92, mIoU=0.81로 다른 3가지 모델에 비해 수체 픽셀 분류에서 0.01-0.03 더 나은 것을 보여주었다. 해당 결과는 SAR 영상으로부터 AutoML을 이용한 중소형 저수지 대상의 수체 분류 기법이 기존의 머신러닝 기법만큼의 성능을 보이는 것을 보여주었고, 학습을 통한 수표면적 분류 기술의 저수지 모니터링에 대한 적용 가능성을 보여주었다.

• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.79-96
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• 2012

기술의 발전과 융합이 빠르게 이루어지고 있는 오늘날 유망기술을 어떻게 파악하여, 다양한 후보군들 중에서 최적의 R&D 대상을 어떻게 선정할 것인가에 대한 문제는 주요한 경영의사결정문제 중 하나로 부상하고 있다. 본 연구에서는 이러한 R&D 기술 선정 의사결정을 지원할 수 있는 새로운 지능형 의사결정지원시스템을 제안한다. 본 연구의 의사결정지원시스템은 크게 3가지 모듈로 구성되는데, 우선 첫 번째 모듈인 '기술가치 평가' 모듈에서는 기업이 관심을 갖고 있는 분야의 특허들을 분석하여 유망기술 파악에 요구되는 다양한 차원의 기술가치 평가지수 값들을 산출하는 작업이 이루어진다. 이를 통해, 현재 시점에서의 각 기술의 가치가 다양한 차원에서 평가가 이루어지고 나면, 두 번째 모듈인 '미래기술가치 예측' 모듈에서 이들의 시간 흐름에 따른 변화를 학습한 인공지능 모형을 토대로 각 후보기술들이 미래 시점에 어떤 가치지수값을 갖게 될 것인지 예측값을 산출하게 된다. 마지막 세 번째 모듈인 '최적 R&D 대상기술 선정 지원' 모듈에서는 앞서 두 번째 모듈에서 산출된 각 차원별 예상 가치지수값들을 적절히 가중합하여 기술의 종합적인 미래가치 예측값을 산출하여 의사결정자에게 제공하는 기능을 수행한다. 이를 통해 의사결정자가 자사에 적합한 최적의 R&D 대상기술을 선정할 수 있도록 하였다. 본 연구에서는 제안된 시스템의 적용 가능성을 검증하기 위해, 10년치 특허데이터에 인공신경망 기법을 적용하여 실제 기술가치 예측모형을 구축해 보고, 그 효과를 살펴본다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.141-166
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• 2019

최근 다양한 매체를 통해 생성되는 방대한 양의 텍스트 데이터를 효율적으로 관리 및 활용하기 위한 방안으로써 문서 요약에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 최근에는 기계 학습 및 인공 지능을 활용하여 객관적이고 효율적으로 요약문을 도출하기 위한 다양한 자동 요약 기법이(Automatic Summarization) 고안되고 있다. 하지만 현재까지 제안된 대부분의 텍스트 자동 요약 기법들은 원문에서 나타난 내용의 분포에 따라 요약문의 내용이 구성되는 방식을 따르며, 이와 같은 방식은 비중이 낮은 주제(Subject), 즉 원문 내에서 언급 빈도가 낮은 주제에 대한 내용이 요약문에 포함되기 어렵다는 한계를 갖고 있다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 저빈도 주제의 누락을 최소화하는 문서 자동 요약 기법을 제안한다. 구체적으로 본 연구에서는 (i) 원문에 포함된 다양한 주제를 식별하고 주제별 대표 용어를 선정한 뒤 워드 임베딩을 통해 주제별 용어 사전을 생성하고, (ii) 원문의 각 문장이 다양한 주제에 대응되는 정도를 파악하고, (iii) 문장을 주제별로 분할한 후 각 주제에 해당하는 문장들의 유사도를 계산한 뒤, (iv) 요약문 내 내용의 중복을 최소화하면서도 원문의 다양한 내용을 최대한 포함할 수 있는 자동적인 문서 요약 기법을 제시한다. 제안 방법론의 평가를 위해 TripAdvisor의 리뷰 50,000건으로부터 용어 사전을 구축하고, 리뷰 23,087건에 대한 요약 실험을 수행한 뒤 기존의 단순 빈도 기반의 요약문과 주제별 분포의 비교를 진행하였다. 실험 결과 제안 방법론에 따른 문서 자동 요약을 통해 원문 내각 주제의 균형을 유지하는 요약문을 도출할 수 있음을 확인하였다.