최근 정보통신기술의 발전으로 스마트한 기술들이 확산되면서 이전과 다른 방법으로 소통하고 콘텐츠를 활용할 수 있게 되었다. 이러한 변화는 보다 다양한 학습방법을 가능하게 함으로써 교육산업에 큰 변화를 가져오고 있다. 한국은 e-러닝에 이어 스마트러닝 선도국으로 도약하기 위해 2011년 스마트교육 추진 정책 수립을 시작으로 공교육에 스마트러닝 도입을 적극 추진해왔다. 그러나 아직까지 스마트러닝의 추진 성과는 미미한 것으로 판단된다. 따라서 현 시점에서 공교육의 스마트러닝 추진 문제점을 파악하고 개선안을 마련할 필요가 있다. 본 연구는 스마트러닝이 공교육에 정착하기 위한 성공전략을 제안하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 공교육과 스마트러닝 환경을 종합적으로 검토하고, SWOT 분석과 AHP 기법을 통해 전략 요인과 우선순위를 도출하였다. 분석 결과, 국내 공교육 환경에 스마트러닝을 성공적으로 정착시키기 위해서는 약점을 보완하여 위협을 극복하는 WT전략에 초점을 맞춰야 하는 것으로 나타났다. 세부 요인으로는 미흡한 스마트러닝 관련 교사 연수 제도(W2), 제도차원 교육환경기반 및 추진역량(S4), 스마트러닝 추진에 대한 제한적 정부지원(T4) 순으로 나타났다. 특히 정부의 제도적 기반이 우선적으로 검토되어야 한다는 시사점이 도출되었다. 이 연구는 향후 스마트러닝 추진을 위한 정책과 지원제도 수립 과정에 전략적 가이드라인을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 그 동안 혼재되어 왔던 4차 산업 혁명의 개념과 관련 기술 들을 살펴보고 이로 인한 사회 경제적 변화와 영향 및 주요 국가의 4차 산업혁명에 대응하는 사례를 검토 하였다. 이를 기반으로 한국벤처기업이 4차 산업혁명에 대비하기 위한 SWOT 요인 도출 및 요인별 중요도 산출을 통해 정부 및 정책 입안자들에게 관련 정책 수립을 위한 방향 제시에 도움을 주고자 한다. 나아가 한국벤처기업 들에게는 글로벌 경쟁력 확보를 위한 추진 방향을 제시하고 이후에 진행할 학문적 심층 연구를 위해서도 기초적이고 체계적인 분석에 도움을 주는 것을 목적으로 한다. 연구를 위해 4차 산업 관련 분야에서 한국 벤처기업의 내부 역량과 외부 환경 변화 요인이 무엇인지를 파악하기 위해 기존 문헌 탐구와 자료 조사를 통해 총 21개의 SWOT 요인을 도출하여 이를 업계, 학계, 정책전문가 그룹으로 구분하여 델파이 조사를 통해 확정하였다. 또한 이를 체계적 의사결정 기법인 AHP 기법으로 항목별 중요도를 분석하였다. 분석 결과에 따르면 강점(48%)→기회(25%)→위협(16%)→약점(11%) 순으로 중요하게 여기고 있음을 보여 주었으며 세부 항목별 중요도 분석 결과에서는 총 21개 세부항목 중 상위 3개 항목으로는 '신속하고 유연한 사업화 능력, '플랫폼·빅데이터·비대면 서비스 활성화, 'ICT 인프라 구축 및 활용' 순으로 중요도가 높게 나타났다. 반면 하위 3개 항목으로는 '안정적인 거시 경제 및 SOC 기반', '세계적 보호무역 기조에 따른 해외시장 진출 어려움, '외국인 투자규모 절대 열세' 항목은 우선순위가 낮게 나타났다. 전문가 그룹별 견해 차이를 보기 위한 중요도 순위 검증 결과, 업계와 학계전문가는 상관관계가 높고 업계와 정책전문가는 중간 정도의 상관관계를 보여 큰 견해 차이가 없었으나 학계전문가와 정책전문가의 상관관계는 통계적으로 유의하지 않아(p<0.01) 중요도에 대한 견해 차이가 있는 것으로 분석 되었다. 이는 정책전문가는 강점 항목인 '신속하고 유연한 사업화'와 기회 항목인 '우수한 교육시스템 및 고급인력 보유', '신시장 창출'을 매우 중요하게 생각한 반면, 학계전문가는 강점 항목인 '정부 정책의 지원 부분'을 훨씬 중요하게 생각하는 차이에서 기인된 것으로 판단된다. 본 연구의 시사점은 한국벤처기업이 4차 산업혁명 분야에서 경쟁력을 확보하기 위해서는 강점과 기회요인의 해당 항목 들을 우선적으로 지원하는 정책이 필요함을 있음을 시사하고 있으며 또한 학계와 정책전문가 사이에 다른 견해를 보이고 있는 강점 요인과 기회 요인의 세부 항목 차이는 적극적으로 검토하여 정책에 반영할 필요가 있음을 의미한다고 볼 수 있다.
현대사회는 정보통신기술 및 빅데이터 기술의 발전으로 누구나 인터넷을 통해 손쉽게 방대한 데이터를 얻고 활용할 수 있는 시대로, 양질의 데이터를 수집하는 능력을 넘어 수많은 정보 속에서 올바른 데이터만을 선별하는 능력이 더욱 중요해지고 있다. 이러한 기조는 학계에서도 이어지고 있는데, 축적되는 연구물 속에서 양질의 연구를 선별하여 올바른 지식구조를 형성하기 위해, 다양한 연구 분야에서 체계적 고찰(systematic review) 및 비체계적 고찰(non-systematic review)과 같은 문헌연구(literature review)가 수행되고 있다. 한편, 코로나19 팬데믹 이후 의료산업에서도 그동안 합의에 이르지 못했던 원격의료가 제한적으로나마 허용되고, 인공지능 및 빅데이터 기술이 응용된 건강추천시스템(health recommender systems: HRS)과 같은 새로운 의료서비스가 각광을 받고 있다. 하지만, 실무적으로 HRS가 미래 의료산업 발전을 이끌 중요한 기술로 평가받고 있음에도 불구하고, 학술적인 문헌연구는 다른 분야에 비해 매우 부족한 실정이다. 더불어 HRS는 학제적 성격이 강한 융합 분야임에도 불구하고, 기존의 문헌연구는 비체계적 고찰과 체계적 고찰 방법만을 주로 활용하여 이뤄졌기 때문에, 다른 연구 분야와의 상호작용이나 동적인 관계를 유추하기에는 한계가 존재한다. 이에, 본 연구에서는 인용네트워크 분석(citation network analysis: CNA)을 활용하여 HRS 및 주변 연구 분야의 전체적인 네트워크 구조를 파악하였다. 또한, 이 과정에서 최신 논문이 인용 관계가 잘 나타나지 않는 문제를 보완하기 위해 GraphSAGE 알고리즘을 적용함으로써, HRS 연구에 있어 'recommender system', 'wireless & IoT', 'computer vision', 'text mining' 등과 같은 연구 분야들의 중요도가 높아지고 있음을 파악하였으며, 이와 동시에 개인화(personalization) 및 개인정보보호(privacy) 등과 같은 새로운 키워드가 주요 이슈로 등장하고 있음을 확인하였다. 본 연구를 통해 HRS 연구 커뮤니티의 구조를 파악하고, 관련된 연구 동향을 살펴보며, 미래 HRS 연구 방향을 설계함에 있어 실질적인 통찰을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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