본 연구의 목적은 인공지능 분야 국가 과학기술 ICT 정책을 제언하는 것이다. 인공지능 산업의 글로벌 시장 확대에 따른 주요국의 동향을 분석하고 국가적 측면에서 한국의 현황을 진단 한 후 신(新)넛크래커 현상 극복 등 경쟁력 및 사업화 강화를 위한 정책제언을 한다. 우리의 현황은 거버넌스, 연구개발(R&D), 법 제도, 사업화, 인력양성 등을 진단하였다. 그리고 거버넌스 체계 개선, 미래 시장선도형 기초 원천 장기적 R&D 추진, 인공지능 사업화 플랫폼 구축 지원, 연구개발 촉진 법제도 및 이용환경 조정, 실무 융합형 시스템통합 인력양성 등 국가적 측면의 정책을 제언하였다.
In this paper, we propose a non-fungible token (NFT) transaction method that can commercialize the real 3D property and make property sharing possible using the 3D reconstruction technique. In addition, our proposed method enhances the security of NFT copyright and metadata by using optical encryption. In general, a conventional NFT is used for 2D image proprietorial rights. To expand the scope of the use of tokens, many cryptocurrency industries are currently trying to apply tokens to real three-dimensional (3D) property. However, many token markets have an art copyright problem. Many tokens have been minted without considering copyrights. Therefore, tokenizing real property can cause significant social issues. In addition, there are not enough methods to mint 3D real property for NFT commercialization and sharing property tokens. Therefore, we propose a new token management technique to solve these problems using integral imaging and double random phase encryption. To show our system, we conduct a private NFT market using a test blockchain network that can demonstrate the whole NFT transaction process.
Evaluating the adequacy of facility safety inspection and diagnosis services performed by private enterprises is a time-consuming and administratively complex process. This study aims to analyze the determinants that could influence the rating of these safety inspection and diagnosis services using data analytics approach. Through a comparative analysis of several machine learning algorithms suitable for multi-class classification, we selected the model with the best performance (Random Forest) and identified the main determinants using the permutation importance technique. Among the variables examined, "contract value," "days of service performed" and "adherence to fair market value" were found to be strongly correlated with the rating assessments. Furthermore, we discovered that the skills and expertise of service performing personnel significantly impacted the rating. The results of this study can contribute to the enhancement of the current post-evaluation administrative processes and offer valuable insights into rating assessments by incorporating previously unexplored variables pertaining to both service providers and the services itself.
중고선은 신조선과 달리 시장참여자에게 즉각적인 시장 진출입 기회를 제공하기 때문에 해운산업에서 중요한 시장이라 할 수 있다. 중고선 거래 시 정확한 선가 추정은 향후 장기적인 자본비용의 부담과 직접적인 관련이 있기 때문에 투자의사결정에서 상당히 중요한 요소가 된다. 기존의 중고선시장과 관련된 연구들은 시장의 효율성검증에 치우쳐 있어 정확한 중고선가 추정을 위한 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 중고선박 가치추정에 전통적인 계량모델보다 기존연구에서 시도되지 않았던 인공신경망모델을 새롭게 제안하였다. 문헌연구를 통해 중고선 가격에 영향을 미치는 6개 요인(운임, 신조선가격, 총 선복대비 발주량, 해체선 가격, 선령, 사이즈)을 선정하였고, 데이터는 2016년 1월부터 2018년 12월까지 Clarkson에 보고된 파나막스 중고선의 실거래 기록 366건을 이용하였다. 변수선정을 위하여 상관분석과 단계적 회귀분석 실시한 결과 최종적으로 운임, 선령, 사이즈 3개의 변수가 채택되었다. 모델의 설계는 10분할 교차검증으로 인공신경망모델의 파라미터들을 추정하여 진행되었다. 인공신경망 모델의 중고선 가치추정치를 단순 단계적 회귀모형과 비교한 결과 인공신경망모델의 성능이 우수함을 확인하였다. 이 연구는 중고선 선가추정에 미치는 요인들에 대한 통계적인 검증, 성능개선을 위한 기계학습기반의 인공신경망 모델활용이라는 측면에서 차별적 의미가 있다. 또한 정확한 선가 추정이 요구되는 실무에서 통계적인 합리성과 결과의 정확성이 동시에 만족되는 과학적 모델을 제시하여 실무적으로도 도움이 될 것으로 기대한다.
최근 은행과 증권회사를 중심으로 다양한 로보어드바이저 금융상품들이 출시되고 있다. 로보어드바이저는 사람 대신 컴퓨터가 포트폴리오 자산배분에 대한 투자 결정을 실행하기 때문에 다양한 자산배분 알고리즘이 활용되고 있다. 본 연구에서는 대표적 로보어드바이저 알고리즘인 블랙리터만모형의 강점을 살리면서 객관적 투자자 전망을 도출할 수 있는 지능형 전망모형을 제안하고 이를 내재균형수익률과 결합하여 최종 포트폴리오를 도출하는 로보어드바이저 자산배분 알고리즘을 새로이 제안하며, 실제 주가자료를 이용한 실증분석 결과를 통해 전문가의 주관적 전망을 대신할 수 있는 지능형 전망모형의 실무적 적용 가능성을 보여주고자 한다. 그동안 주가 예측에서 우수한 성과를 보여주었던 기계학습 방법 중 SVM 모형을 이용하여 각 자산별 기대수익률에 대한 예측과 예측 확률을 도출하고 이를 각각 기대수익률에 대한 투자자 전망과 전망에 대한 신뢰도 수준의 입력변수로 활용하는 지능형 전망모형을 제안하였다. 시장포트폴리오로부터 도출된 내재균형수익률과 지능형 전망모형의 기대수익률, 확률을 결합하여 최종적인 블랙리터만모형의 최적포트폴리오를 도출하였다. 주가자료는 2008년부터 2018년까지의 132개월 동안의 8개의 KOSPI 200 섹터지수 월별 자료를 분석하였다. 블랙리터만모형으로 도출된 최적포트폴리오의 결과가 기존의 평균분산모형이나 리스크패리티모형 등과 비교하여 우수한 성과를 보여주었다. 구체적으로 2008년부터 2015년까지의 In-Sample 자료에서 최적화된 블랙리터만모형을 2016년부터 2018년까지의 Out-Of-Sample 기간에 적용한 실증분석 결과에서 다른 알고리즘보다 수익과 위험 모두에서 좋은 성과를 기록하였다. 총수익률은 6.4%로 최고 수준이며, 위험지표인 MDD는 20.8%로 최저수준을 기록하였다. 수익과 위험을 동시에 고려하여 투자 성과를 측정하는 샤프비율 역시 0.17로 가장 좋은 결과를 보여주었다. 증권계의 애널리스트 전문가들이 발표하는 투자자 전망자료의 신뢰성이 낮은 상태에서, 본 연구에서 제안된 지능형 전망모형은 현재 빠른 속도로 확장되고 있는 로보어드바이저 관련 금융상품을 개발하고 운용하는 실무적 관점에서 본 연구는 의의가 있다고 판단된다.
글로벌 경제의 저성장 기조와 생산성 하락으로 인해 신(新)성장 동력이 필요한 가운데 주요국들이 산업경쟁력 강화 전략을 추진하면서 '4차 산업혁명'이 촉발되고 있다. 그 중 특히 AI는 제 4차 산업혁명의 기존 프레임의 핵심기술로 평가되고 있다. AI 기술은 빠른 속도로 광고, 미디어 산업에 적극적으로 도입될 것이다. 그러나 급변하는 AI 시장에서 광고, 미디어 산업이 어떻게 활성화해야 하는지에 대한 방향을 찾기 어렵다. 그러므로 본 연구에서는 AI 시장을 선도하고 있는 AI 전문가 10명과의 심층인터뷰를 통해 AI가 광고 및 미디어 산업에 미치는 영향력을 파악하고 앞으로의 활성화 방안을 모색하였다. 먼저 AI 시장의 거시적인 면을 파악하기 위해 P(정치), E(경제), S(사회), T(기술) 분석을 하였다. 또한 AI 산업의 S(강점), W(약점), O(기회), T(위협)분석을 통해 광고, PR 및 미디어 분야의 AI의 활용 가능성을 탐색해 보았다. 연구결과 광고, 미디어 분야에서 AI를 활성화하기 위해서는 먼저 국가적 차원의 제4차 산업 혁신 환경의 인프라 구축이 필요하다고 보았다. 또한 초연결 사회 및 사회 리스크를 극복하기 위한 사회 환경을 조성해야 한다. 마지막으로 산업계와 학계가 동시에 AI를 활용한 광고 및 미디어 산업에 대한 영향을 진단하고 기술적 진보에 따른 미래 예측을 하고 방향을 설정하는 동시에 AI 기술개발을 위해 적극적 투자 및 획기적인 정책마련이 시급하다. 따라서 본 연구는 이제 막 도약기에 있는 AI의 광고 및 미디어 산업의 미래예측 및 활성화 방안을 위한 학술적, 실무적인 면에서 기초를 제공하고자 한다.
초연결사회를 구현하는 핵심 기술이자 정부와 기업의 새로운 신성장동력으로써 사물인터넷이 전 세계적으로 주목 받고 있다. 하지만 새로운 비즈니스 기회로써 받는 주목과는 대조적으로 기술적인 관점이 아닌 비즈니스 관점에서의 사물인터넷에 대한 학계의 연구는 미비한 수준에 머무르고 있으며, 사물인터넷 시장에 대한 객관적인 이해 또한 부족하다. 따라서 사물인터넷 서비스 시장의 실태를 파악하고, 신사업 기회를 포착 할 수 있는 연구가 필요하다. 본 연구는 사물인터넷 서비스 시장 활성화를 위한 기반연구로서 사물인터넷 시장에 대한 객관적인 통계 수집을 위한 사물인터넷 서비스 분류체계를 제시한다. 사물인터넷 서비스 분류체계는 사물인터넷 산업에 대한 포괄적인 분석을 위해 서비스 목적(IoT Purpose), 서비스 제공자(IoT Player), 서비스 영역(IoT Domain)의 관점으로 구성하였다. 문헌조사를 통해 총 117개의 사물인터넷 서비스를 수집하여 분류체계에 대입해 봄으로써 분류체계의 유용성을 검증하였고, 분류결과를 통해 사례 통계 기반의 사물인터넷 서비스 시장의 동향을 제시하였다. 본 연구는 향후 사물인터넷 서비스 활성화를 위한 기반 연구로써 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
WAC (Wholesale Application Community) 기반 모바일 웹 애플리케이션의 보급이 널리 확산됨에 따라 자바스크립트와 HTML (Hyper Text Markup Language)로 구현된 애플리케이션의 처리 성능이 점차 이슈화되고 있다. 단순한 처리 기능만을 갖는 구조라면 현재 통용되는 브라우저에서도 문제가 없지만 자바스크립트의 처리량이 점점 증가 할수록 브라우저의 처리 부담 또한 가중된다. 현재 상용화 되어 있는 모바일 브라우저에서는 자바스크립트의 처리에 시간 및 용량의 제한을 두고 있다. 이러한 문제점의 해결을 위한 대안으로서 HTML 5에서는 기존의 자바스크립트에서는 지원하지 않는 멀티 스레드 구현을 위한 Web Worker를 제공하고 있다. Web Worker는 싱글 스레드에서 처리하는 일정 부분을 별도의 스레드를 통해서 처리하는 메커니즘을 제공한다. 하지만 이는 모바일상의 Native 애플리케이션만큼의 처리 능력을 보장하는 것이 아니며 근본적인 처리 속도 개선 방법으로는 미흡하다. Cyclostorm은 이러한 모바일 상에서의 자바스크립트 처리를 클라우드 상의 컴퓨터 서버에 이전함으로써 모바일 클라이언트로서의 자원적 한계를 극복하고 고성능 처리 서비스를 제공하여 Native 애플리케이션 만큼의 성능을 보장한다. 성능 평가 실험에서 Cyclostorm은 기존의 모바일 브라우저에서의 자바스크립트 처리보다 최대 6배 빠른 처리 속도를 보이고 있고 HTML 5의 Web Worker보다는 3~6배정도의 빠른 성능을 보이고 있다. 또한 메모리 부분에서도 서버 측에 존재하는 메모리를 사용하기 때문에 전반적으로 기존의 방법보다는 낮은 사용량이 측정 되었다. 본 논문에서는 현재 모바일 산업에서 화두가 되고 있는 WAC 기반에서 모바일 브라우저가 갖고 있는 한계를 극복하고 기존 웹 애플리케이션의 성능을 획기적으로 개선할 수 있는 클라우드 컴퓨팅 서비스인 Cyclostorm을 소개한다.
항만의 주요 정책 및 향후 운영계획 수립 시 정확한 물동량 예측에 관한 연구는 매우 중요하며 이러한 중요성으로 인해 관련 연구가 활발히 수행되고 있다. 본 논문에서는 국내 최대 석탄 및 철광석 처리 항만인 광양항을 대상으로 단계적 회귀분석과 인공신경망모형을 활용하여 모형간 예측력을 비교하였다. 2009년 1월부터 2019년 1월까지 총 121개월의 월별자료를 활용하였으며 석탄 및 철광석 물동량에 영향을 주는 요인을 선정하여 공급관련요인과 시장·경제관련요인으로 분류하였다. 단계적 회귀분석 결과, 광양항 석탄 물동량 예측모형의 경우, 입항선박 톤수, 석탄가격 및 대미환율이 최종변수로 선정되었고 철광석 물동량 예측모형의 경우, 입항선박 톤수, 철광석가격이 최종변수로 선정되었다. 인공신경망모형의 경우, 모델 성능에 영향을 미치는 다양한 Hyper-parameters를 조정하며 최적 모델을 선정하는 시행착오법을 사용하였다. 분석결과 인공신경망모형이 단계적 회귀분석에 비해 우수한 예측성능을 나타내었으며 예측 모형별 예측값과 실측값을 그래프 상 비교 시에도 인공신경망모형이 단계적 회귀분석에 비해 고·저점을 유사하게 나타냈다.
2016년 1월 다보스 세계경제포럼에서 제4차 산업혁명이라는 화두가 세상에 던져진 이후 세계는 사회·경제적으로 큰 변화를 겪고 있다. 이에 본 연구에서는 제4차 산업혁명시대에 품질경영의 방향에 대해 살펴보았다. 첫째로 미국, 독일, 일본 및 중국에서는 제4차 산업혁명시대에 사물인터넷, 로봇공학, 3D프린팅, 빅데이터, 인공지능 등의 새로운 정보통신기술과 기존 기술 및 산업과의 융합으로 산업구조가 변화되고 새로운 스마트 비즈니스가 창출되고 있다는 것을 확인했다. 둘째로 우리나라의 제4차 산업혁명의 핵심 기술수준은 선진국에 비해 미흡한 편이지만 2015년부터 새로운 환경에 적극 대응하기 위해 새로운 정보통신기술을 이용하여 스마트 생산방식 확산, 신산업 창출 등에 힘써오고 있다는 것을 파악했다. 마지막으로 제4차 산업혁명시대에 품질경영은 제품이나 서비스의 기획 및 설계단계에서부터 빅데이터 기반으로 시장의 요구를 실시간으로 반영한 것을 새로운 정보통신기술로 실시간 구현하는 것이라는 것을 확인했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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