우리나라는 최근 COVID-19 감염병 재난에 대한 체계적이고 성공적인 방역과 대응으로 국제적인 주목과 인정을 받고 있으며, 세계 10위 수준의 국가 경제 발전과 재난관리 중요성의 인식 향상에 따라 수준 높은 국가 재난관리 체계에 대한 국민적 관심과 요구가 높아지고 있다. 2004년 국가 위기관리 기본지침의 제정과 함께 국가 위기관리 표준 매뉴얼이 수립된 이래로 국가 위기관리 체계에서 위기관리 매뉴얼은 중추적인 역할을 담당하고 있다. 하지만 4차시대 혁명시대 ICT 기술 및 재난정보들이 융합된 재난 대응 환경에서 책자와 파일 위주의 정적 문서 포맷과 비구조적인 내용구성으로 주요정보 간 연계·활용성이 낮은 현재 매뉴얼 체계는 실제 재난상황에서 KEY 역할을 수행하기에는 여러 측면에서 한계가 뚜렷하다. 본 논문에서는 국가 위기관리 매뉴얼 체계 개선의 초석을 마련하는 단계로써 표준 매뉴얼에 대한 구성요소를 분석하고 기관 간 협업관계를 분석하였다.
본 연구는 창업지원제도의 수혜 받을 당시가 아닌 졸업 후 2년 이상 지난 시점에서 창업보육 지원서비스가 창업성과에 미치는 영향을 분석하는데 목적이 있다. 실증 분석을 위해서 서울시가 지원하는 청년창업1000프로젝트 졸업 후 2년 이상 경과한 813명의 창업가들을 대상으로 조사하였다. 창업보육센터 입주기업들에게 제공하는 지원서비스들인 사무공간무상제공, 창업활동지원금 지원, 교육 및 코칭 지원, 전문컨설팅 지원, 홍보 및 판로개척지원, 입주기업 간 협업지원을 독립변수로 하고 졸업 후 창업성과(창업성공만족도)를 종속변수로 하여 실증 분석을 실시하였다. 실증 분석을 결과는 창업기업들의 지원서비스 만족도 평균이 가장 낮게 나왔던 창업가의 입주사 간 협업지원에 대한 만족도가 창업성공 만족도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 창업가의 창업활동지원금에 대한 만족도가 창업성공만족도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구의 시사점은 창업보육센터내 창업기업들의 창업 성공 만족도를 높이기 위해서는 창업 활동금 지원과 입주사간 협업 지원에 더욱 집중할 필요가 있다는 것이다. 또한 사무공간 무상 제공과 교육 및 코칭 지원, 전문컨설팅 지원, 홍보 및 판로 개척 지원은 입주기업 들에게 통계적으로 유의하게 영향을 미치지 않는 요인으로 나타났다. 이를 통해 볼 때 창업보육센터 지원서비스들에 있어서 입주기업들에게 창업성공 만족도에 직접적으로 영향을 미칠 수 있는 방법을 국내외에서 차별적으로 실적을 달성하고 있는 창업보육센터들을 벤치마킹하여 새롭게 지원서비스 방법을 모색하여야 하겠다.
본 연구는 대기업과 스타트업의 협업 사례를 기반으로 개방형 혁신의 성공을 위해서는 상호 협력과 신뢰 관계 형성이 중요하다는 점을 협조적 게임이론 관점에서 제시하고, 어떻게 이를 구현할 수 있을지에 대한 시사점을 제공한다. 정보의 비대칭성, 그리고 대기업과 스타트업의 조직문화와 의사결정구조의 차이로 인해 일반적인 개방형 혁신에서는 참가자들 간의 비협조적 게임 형태로 협업이 진행될 가능성이 높으며, 이는 혁신의 정도가 낮아지는 개방형 혁신의 역설(the open innovation paradox) 현상으로 귀결된다. 이에 따라 본 연구는 "어떻게 하면 개방형 혁신을 협조적 게임 형태의 성공적인 협업으로 진행할 수 있을 것인가?"라는 연구문제에 기반하여 대기업 'G사'와 스타트업 'S사'와의 정보비대칭 상황에서 협업에 대한 사례연구를 수행하였다. 연구 결과, 성공적인 개방형 혁신을 위해서는 (1) 대기업-스타트업 간 조직문제를 해결하기 위해 양사 이해관계가 일치하는 명확한 목표 수립이 필요하다는 점, (2) 신뢰성 문제 해결을 위해서는 스타트업의 질적성장을 위한 인력파견 등의 지원이 중요하다는 점, (3) 이익배분 문제를 해결하기 위해서는 전략적 투자와 신사업 공동 추진으로 연결되는 유기적 협업이 중요하다는 점을 확인하였다. 본 연구는 개방형 혁신 성공 요인에 대한 논의를 참가자들 간의 조직 문화와 의사결정구조를 고려한 상호작용과 전략적 판단의 중요성으로 확장하는데 기여하고, 협조적 게임이론 관점에서 개방형 혁신의 성공 조건을 실증적으로 확인하였다는 점에서 그 의의를 찾을 수 있다.
최근 웹 2.0의 영향으로 태깅을 지원하는 인터넷 서비스들이 많아졌다. 태깅의 원래 목적은 컨텐츠를 분류하고 재검색을 용이하게 하는 것이지만, 컨텐츠에 태깅되어 있는 태그들을 분석하여 컨텐츠의 특성을 파악할 수 있다. 본 논문에서는 내용 파악이 힘든 컨텐츠들이 증가함에 따라 이러한 컨텐츠들의 효과적인 추천을 위해, 여러 사용자들에 의해 협업적으로 태깅된 정보를 이용한 여과 기법을 제시한다. 제안하는 방법은 사용자가 태깅한 정보들을 바탕으로 사용자의 관심을 파악하는 부분과 파악된 관심에 맞는 컨텐츠를 선별하는 부분으로 나뉘어진다. 사용자의 관심을 파악하는 부분은 사용자가 태깅한 정보들을 협업적 여과를 이용하고, 컨텐츠 선별은 확률적인 방법인 나이브 베이지안 분류자를 이용한다. 이를 통해 협업적 여과 방법의 문제점인 희박성 문제(sparsity problem)와 초기 사용자 문제(cold-start user probleam) 대해 기존의 방법들과 비교하여 그 효과를 보인다.
일반적으로 공급중심의 공간정보 데이터 구축 및 서비스 개발은 정보의 최신성, 다양성, 활용성의 한계를 수반한다. 최근 이러한 한계를 극복하기 위하여 공간정보 웹서비스에 사용자 경험과 참여기반의 공간정보(VGI: Volunteered Geographic Information)를 활용하려는 노력들이 이루어지고 있다. 본 연구는 선행연구 검토를 통하여 공간정보 기반의 협업지원플랫폼 프로토타입 개발을 위한 개념적 아키텍처와 서비스 시나리오를 제시하였다. 또한 '3D POI 생산모듈', '3D POI 활용모듈', '3D POI/이벤트 관리모듈', '3D POI/이벤트 모니터링 모듈' 총 4개의 모듈로 구성된 프로토타입을 공간정보 협업을 위한 기능으로 제시하였다. 제안된 서비스 시나리오를 바탕으로 개별 모듈들의 프로토타입을 구현하였다.
오늘날 기업의 정보 시스템은 복잡한 업무 환경을 지원하기 위한 변화에 신속하고 유연한 대처가 필요하다. 그러나 기업의 업무 환경 변화에 따른 정보 시스템 간의 협업 개발은 기존 업무 서비스의 중복 및 유지보수 비용의 증가라는 문제가 발생한다. 이러한 문제를 보완 및 해결하기 위하여 온톨로지에 대한 연구가 진행되고 있다. 온톨로지는 특정 비즈니스 도메인의 자원과 그 관계를 기술하여 서비스의 의미론적 상호운용성을 지원할 수 있다. 본 논문에서는 서비스 간의 상호 운용을 지원하는 온톨로지를 제안하고, 이 온톨로지는 서비스 영역, 메타 영역, 인스턴스 영역으로 설계하고, 업무 간의 상호 활동과 데이터 간의 연관관계를 제공함으로써 협업을 효율적으로 지원할 수 있도록 한다. 이와 같이 설계된 온톨로지의 등록 및 호출은 공통요소를 지원하는 메타 영역을 기반으로 서비스와 인스턴스 영역, 이 세 영역의 상호 작용으로 수행한다. 제안된 온톨로지는 기존의 웹 서비스 온톨로지와 비교 분석을 통해 효율성을 평가한다.
최근 정보통신 기술과 다양한 스마트 디바이스들의 성능이 빠르게 발전하고 실생활에 적용됨에 따라, 사물인터넷(Internet of things, IoT)의 중요성이 강조되고 있다. 본 논문에서는 IoT 서비스를 프로세스 기반으로 명세하고 이를 실행하기 위한 프로세스 기반 사물인터넷 객체 협업 모델을 제안한다. 즉, 본 논문의 목적은 프로세스 개념을 적용하여 IoT 서비스를 일련의 실행 순서를 가지는 태스크들과 이의 실행을 담당하는 IoT 객체간의 협업으로 정형적으로 명세하기 위한 방법을 제안하는 것이다. 결론적으로 제안 모델을 통해 IoT 서비스는 프로세스 기반 사물인터넷 컴퓨팅 환경에서 자동적으로 실행되며, 이에 대한 분석, 모니터링, 재사용이 가능할 것으로 기대된다.
협업 추천은 전자상거래 기업들이 고객별로 개인화 된 상품추천을 하기 위하여 널리 활용하는 추천기법이다. 추천 행위는 고객들이 상품에 대해 가지고 있는 선호도를 분석하고 이를 프로필화 하는 것을 전제로 한다. 전통적인 명시적 평가법은 취급하는 상품이 매우 다양한 전자상거래 기업의 고객들에게 구매활동외에 추가적 부담을 준다는 점에서 한계를 가진다. 따라서 고객의 개입 없이 간접적으로 선호도를 파악할 수 있는 묵시적 평가법이 보다 바람직하다고 볼 수 있는데, 여기에도 추정된 선호도의 지표화에 주로 사용하는 카디널 척도가 추정 오차를 증가 시킨다는 점에서 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제의 개선을 위해 웹 마이닝과 사전식 컨센서스 기법에 근간하여 서열 척도 기반의 고객 프로필을 생성, 활용하는 협업 추천 기법을 제안하고자 한다. 실제 온라인 쇼핑몰의 거래 데이터를 이용한 실험을 통해 제안된 기법의 우수성을 입증 하였다.
지능형 추천 시스템은 사용자의 요청에 응답하는 수동적인 시스템이 아닌 사용자가 원하는 서비스를 제안하는 시스템으로서 최근 콘텐츠 서비스 분야에 많이 개발되고 있다. 이러한 지능형 추천 시스템은 콘텐츠 개인화 서비스에 응용되고 있으며 대표적인 추천기법으로 내용기반과 협업적 필터링 기법이 있다. 본 연구에서는 협업적 필터링 및 퍼지 시스템을 이용하여 추천 시스템의 기반 기술인 예측 시스템을 제안하였다. 제안한 예측 시스템은 사용자의 과거 영화평가 정보를 바탕으로 영화에 대한 평가점수를 예측한다. 영화평가 예측시스템의 성능은 영화 평가점수의 실제값과 예측값의 오차를 RMSE(root mean square error) 방법으로 계산한 후 기존의 영화평가 시스템 RMSE 값과 비교하여 평가하였다. 본 연구를 통해 제안한 영화평가 예측시스템이 추천 시스템의 기반 기술로서 활용이 가능하고 다른 멀티미디어 컨텐츠 서비스 추천에도 응용이 가능할 것으로 기대한다.
기존 타일드 디스플레이 시스템들이 주로 사람들이 함께 모여 작업하는 공용 작업 모델을 지원한 것과 다르게 본 연구에서는 대형 타일드 디스플레이 시스템에서 혼합형 협업 응용프로그램의 개발을 쉽게 도와주는 ICE 디스플레이 프레임워크 기술을 개발하였다. 혼합형 협업이란 다중 사용자들의 공동 작업과 개인 작업이 동시에 자연스럽게 전환 가능한 협력 모델이다. 본 프레임워크를 사용하면 공동작업 뿐만 아니라 다른 사용자들을 방해하지 않는 개인 작업을 위한 콘텐츠를 제공할 수 있는 프로그램의 개발이 가능하다. 본 논문에서는 ICE 디스플레이 프레임워크를 기존의 연구와 비교하고, 세부 구현 내용을 설명한다. 그리고 이를 적용시켜 개발한 응용 프로그램을 소개하고 프레임워크의 성능을 평가 및 분석한 결과를 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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