• 자원환경지질
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• 제53권5호
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• pp.609-617
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• 2020

4차 산업혁명(industry 4.0)으로 제시되는 지능정보사회 전환 정책 이후, 정부는 2020년 한국형 뉴딜 정책으로 디지털 뉴딜과 그린 뉴딜 정책을 발표하였다. 본 연구는 해당 정책을 분석하고 지질자원 분야 공공연구기관의 정부출연 R&D사업을 분석하였다. 해당 사업 중에서 유망기술 분야로 디지털 트윈, 환경 모니터링에 주목하여 유망기술·시장 분석을 실시하였다. 한국판 뉴딜 종합계획의 '데이터댐'과 관련하여 지질자원 기술 분야에서는 실감기술(AR/VR)을 적용한 디지털 지질자원 콘텐츠 개발, 공공데이터 구축·공유 시스템 개발이 가능하다. '1, 2, 3차 전산업으로 5G, AI 융합 확산'에 대응하여 스마트 마이닝, 디지털 오일 필드 등 ICT와 융합한 지질자원기술의 산업적용이 필요하다. '디지털 트윈'과 관련하여 정부는 도심지 등 주요지역 3D 지도 구축을 제시하고 있다. 지질자원 기술 분야에서는 안전한 국토/시설 관리를 위한 3차원 지도 및 사물인터넷(IoT) 시스템 개발이 가능하다. 그린 뉴딜 정책으로 정부는 자원순환을 포함한 녹색산업 기술개발, CCUS 통합실증, 전기차·수소차 보급 확대를 제시하였으며 한국지질자원연구원은 관련 연구사업 수행 및 국내 에너지 저장광물 개발 연구를 착수했다. 디지털 트윈 관련하여 논문 및 국제 시장분석기관에서 석유가스분야를 제시하고 있으며 광산자동화, 디지털 지도 측면에서도 많은 진전이 일어나고 있다. 디지털 트윈어스(Digital Twin Earth) 구축 또한 지질자원 분야의 유망 기술 분야이다. 디지털 트윈, 환경 모니터링 관련 지질자원 연구 분야는 데이터 분석, 시뮬레이션, 인공지능·기계학습, 사물인터넷(IoT)과 깊은 관련이 있으며, 관련 센서 및 컴퓨팅 소프트웨어/시스템 등 민간 회사와의 협업이 중요하다.

• 시큐리티연구
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• 제19호
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• pp.105-138
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• 2009

본 연구는 2005년 부산에서 개최된 APEC 행사의 안전활동 문제점을 도출하여 이를 토대로 향후 우리나라에서 개최될 다자간 국제회의 안전활동에 대한 제고방안을 모색해 보는데 그 목적이 있다. 이와 같은 목적을 달성하기 위하여 부산 APEC 행사에 직접 참여한 경찰, 소방, 군, 국정원 등 안전기관의 문제인식 차이를 통하여 제반적인 문제점을 도출해 보고자 한다. 이를 위해 APEC 행사에 차출되어 근접해서 근무한 4개 안전기관 직원을 대상으로 델파이방법에 의해 3차례에 걸쳐 의견을 수렴, 다자간 국제회의의 단계별 구성요소 및 문제점을 파악하고 구성요소별로 문제인식에 대한 통계처리를 실시하였다. 이와 함께 안전기관 전문가 4명과 1 : 1 면담결과를 통하여 다자간 국제회의 행사에 있어서 현장에서 주로 이루어지는 현장활동단계는 어떤 역할을 하며, 그 중요성이 무엇인지를 확인한 결과는 다음과 같다. 현장활동단계에서는 첫째, 인력운영 면에서는 안전기관의 유경험자를 데이터베이스화하여 관리함으로써 차제에 유사한 범국가적인 행사에 차출할 수 있는 시스템을 마련해야 한다. 둘째, 효과적인 폭발물 검측을 위해서는 첨단장비의 도입을 중기계획에 의거하여 차질 없이 수행하고 유관기관과 합동반을 구성하여 주요 취약시설에 대한 점검을 동시에 병행하여야 한다. 셋째, 안전장비의 첨단화를 위해서는 첨단장비 박람회를 통한 장비도입이 사전에 이루어져야 한다. 넷째, 국내 외 정보기관과 행사와 관련된 정보를 공유하고 협조체제를 강화하여 대테러활동에 최선의 대책을 강구해야 한다. 다섯째, 각 기관별로 홍보활동을 경쟁적으로 전개하는 것 보다 상호이해 증진차원에서 홍보기구를 설치하여 대국민 홍보대책을 강구해야 한다. 여섯째, 소방관련 기관과의 협력을 강화하기 위해서는 평시에 전기, 가스, 승강기 등 관련회사와 유기적인 협조체제를 강화하여 행사 시 유관기관과의 통합조정권이 확보될 수 있도록 정책적인 배려가 필요하다. 일곱째, 원활한 취재활동의 편의를 제공하면서도 안전 및 질서유지를 도모하기 위해서는 명확한 보도관리 지침수립이 필요하다.

• 기독교교육논총
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• 제67권
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• pp.157-194
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• 2021

AI의 윤리의식 문제는 국제적인 것이며 지속적으로 나타나고 있다. AI는 어린아이처럼 인간의 모든 것을 습득하고 모방한다. 그러므로 현재 우리가 AI에게 요구하는 윤리의식은 먼저 인간에게 요구되는 윤리의식이며, 그 중심에는 인간에 대한 존엄성이다. 이에 본고는 AI 기술의 발전에 따른 인간의 정체성과 그 문제를 분석하고, 인간 존엄성의 신학적 전제와 특성을 변증하여, 인간의 존엄성 교육의 방향을 모색하는 연구를 진행하였다. 첫째, AI의 발전과 인간에 대해 논하였다. AI 기술의 발전은 인류의 전유물로 여겨지든 '이성 혹은 지성'을 AI이라는 기계와 공유하게 되었다. 그래서 AI 기계보다 탁월하며, 구별되는 인간성에 대한 의문이 제기된다. 둘째, 트랜스휴머니즘과 인간의 정체성에 대해 논하였다. 트랜스휴머니즘은 비효율적인 인간의 지능 개선과 인간 능력 향상을 위해, AI 기계와 인간의 결합을 주장해 왔다. 하지만 인간과 AI 기계의 결합으로 인한 인간 정체성에 대한 문제가 심각하게 제기되었다. AI 시대, 인간의 정체성은 하나님이 우리를 지으실 때 품으셨던 마음을 믿는 것이다. 셋째, 인간의 존엄성에 대한 신학적인 전제와 특성을 변증하였다. 인간의 존엄성은 세계 각국의 헌법과 국제인권조약의 핵심적 개념이다. 하지만 인간이 존엄하다는 선언적인 확신은 신학적 전제 없이는 이해하기 힘든 주장이다. 인간 존엄성의 신학적 전제는 천부로부터 생명을 부여받은 존엄한 존재라는 것에 있다. 또한 그 특성은 인간의 '선'과 '영원성'에 대한 갈망, 아름다움의 추구, 관계 속에서 행복한 존재라는 것에 있다. 넷째, 인간의 존엄성 교육의 방향을 제시하였다. 인간 존엄성 교육의 방향은 인간은 어떤 존재이며, 어떻게 생겨났으며, 얼마나 소중한 존재인지 일깨워주고, 의식하고, 최고의 가치로 받아들이게 하는 것이다. 그것은 인간의 정체성을 교육하는 것이며, 그 핵심은 어떠한 형편이든 - 빈부격차, 지식정도, 피부색깔, 성별, 연령, 장애여부 등 - 관계없이 모든 사람은 하나님의 형상, 하나님의 영광을 위한 존재로서 하나님께 매우 중요한 존재라는 것에 있다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.27-65
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• 2020

많은 정보통신기술 기업들은 자체적으로 개발한 인공지능 기술을 오픈소스로 공개하였다. 예를 들어, 구글의 TensorFlow, 페이스북의 PyTorch, 마이크로소프트의 CNTK 등 여러 기업들은 자신들의 인공지능 기술들을 공개하고 있다. 이처럼 대중에게 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 공개함으로써 개발자 커뮤니티와의 관계와 인공지능 생태계를 강화하고, 사용자들의 실험, 적용, 개선을 얻을 수 있다. 이에 따라 머신러닝 분야는 급속히 성장하고 있고, 개발자들 또한 여러가지 학습 알고리즘을 재생산하여 각 영역에 활용하고 있다. 하지만 오픈소스 소프트웨어에 대한 다양한 분석들이 이루어진 데 반해, 실제 산업현장에서 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 개발하거나 활용하는데 유용한 연구 결과는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝 프레임워크 사례연구를 통해 해당 프레임워크의 도입 전략을 도출하고자 한다. 기술-조직-환경 프레임워크를 기반으로 기존의 오픈 소스 소프트웨어 도입과 관련된 연구들을 리뷰하고, 이를 바탕으로 두 기업의 성공 사례와 한 기업의 실패 사례를 포함한 총 3 가지 기업의 도입 사례 분석을 통해 딥러닝 프레임워크 도입을 위한 중요한 5가지 성공 요인을 도출하였다: 팀 내 개발자의 지식과 전문성, 하드웨어(GPU) 환경, 데이터 전사 협력 체계, 딥러닝 프레임워크 플랫폼, 딥러닝 프레임워크 도구 서비스. 그리고 도출한 성공 요인을 실현하기 위한 딥러닝 프레임워크의 단계적 도입 전략을 제안하였다: 프로젝트 문제 정의, 딥러닝 방법론이 적합한 기법인지 확인, 딥러닝 프레임워크가 적합한 도구인지 확인, 기업의 딥러닝 프레임워크 사용, 기업의 딥러닝 프레임워크 확산. 본 연구를 통해 각 산업과 사업의 니즈에 따라, 딥러닝 프레임워크를 개발하거나 활용하고자 하는 기업에게 전략적인 시사점을 제공할 수 있을 것이라 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제21권2호
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• pp.151-171
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• 2015

본 연구는 최근 가장 큰 이슈로 떠오르는 "사물인터넷(IoT: Internet of Things)"의 개념과 국내 외 IoT 시장에 대한 현황을 고찰하였으며, IoT 시대의 도래로 인해 유발되는 패러다임 전환 발생에 따른 기업측면의 적절한 대응방안에 대한 해결책을 도출하였다. 따라서 본 연구는 티핑포인트(Tipping point)에 있는 IoT 경쟁 시대에 적절하게 대응하기 위한 기업의 경영전략을 '패러다임 전환(paradigm shift)'이라는 시각을 통해 대응 방안을 제시하였다. 특히, 과거의 경영 패러다임과 IoT 시대의 경영 패러다임을 비교 분석하여 i)지식 및 학습 주도 경영, ii)기술 및 혁신 중심 경영, iii)수요 창출 경영, iv)글로벌 협업 경영으로 새롭게 패러다임 전환(Paradigm Shift)이 발생할 것으로 예측 및 제안하였고, 이러한 패러다임의 전환에 대응하기 위한 기업측면의 경영전략 프로세스 모델을 구축하기 위해 Gartner가 제시한 'RTE Cyclone model'을 활용하였다. '실시간 기업(RTE)' 이라는 개념은 급변하는 IoT 시대에 기업측면의 경영 전략 프로세스로 활용가치가 있다고 판단되며, 본 연구에서 적절히 응용하여 'IoT-RTE Cyclone model'을 제안하였다. 특히, 제안한 모델은 기업의 민첩성을 강조하고 IT 및 IoT 기술을 통한 실시간 모니터링, 분석, 실행을 기본으로 하며, 기업의 경영 프로세스 각 부문을 통합시켜 기업의 전반적인 서비스를 지원하기 때문에 빠르게 변화하는 IoT 시대에서 영위하는 기업측면에서의 효과적인 대응전략으로 활용할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.53-74
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• 2018

해외 시장 의존형 경제구조를 지닌 우리나라에서 관광산업은 국가경제에 중요한 산업으로 이를 육성하기 위해 정확한 관광 수요 예측이 필요하다. 그에 따라 많은 연구들이 출국 수요를 예측하기 위해 노력해왔으며 출국수요에 영향을 미치는 요인에 대해 다각도로 연구가 이루어져 왔다. 특히 정보기술의 발전으로 최근에는 출국자들의 출국지 선택 등 관광객의 의사결정에 온라인 뉴스, 소셜 네트워크 서비스 등의 온라인 미디어가 많은 영향을 끼치고 있다. 이에 본 연구는 온라인 미디어가 발생시키는 구전 효과가 출국 수요에 미치는 영향을 살펴보고 그 영향 관계를 규명하고자 하였다. 온라인 미디어는 쉽게 접근이 가능하고 공유가 활발하다는 측면에서 구전 효과가 발생되어 사용자들의 의사결정에 영향을 주고 있다. 이를 위해 본 연구에서는 온라인 미디어를 공적 미디어인 뉴스와 사적 미디어인 블로그로 구분하였으며 실제 아시아 5개국의 출국자 수에 이들 미디어가 미치는 영향 관계를 패널 모형을 통해 분석하였다. 그 결과, 온라인 뉴스의 구전 효과는 출국자 수에 부정적인 영향을 미치지만 블로그의 경우 긍정적 영향 관계를 보였다. 따라서 향후 출국 수요 예측에 있어 온라인 미디어의 구전 효과를 반영해야 하며 이는 미디어의 종류에 따라 차별적으로 적용해야 함을 시사한다. 또한 각 국가별로 온라인 미디어의 특성에 따라 미치는 영향 관계가 차이가 있음을 분석하였다. 즉, 출국 국가에 따라 온라인 미디어의 영향력이 다름에 따라 국가별로 차별적인 예측 및 관리 모형이 필요하다. 본 연구 결과를 통해 관광산업종사자들의 국가와 미디어별 온라인 미디어 기반의 마케팅 전략 수립에 도움을 줄 수 있으리라 기대된다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제18권1호
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• pp.79-96
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• 2008

One of the roles of the Semantic Web services is to execute dynamic intra-organizational services including the integration and interoperation of business processes. Since different organizations design their processes differently, the retrieval of similar semantic business processes is necessary in order to support inter-organizational collaborations. Most approaches for finding services that have certain features and support certain business processes have relied on some type of logical reasoning and exact matching. This paper presents our approach of using imprecise matching for expanding results from an exact matching engine to query the OWL(Web Ontology Language) MIT Process Handbook. MIT Process Handbook is an electronic repository of best-practice business processes. The Handbook is intended to help people: (1) redesigning organizational processes, (2) inventing new processes, and (3) sharing ideas about organizational practices. In order to use the MIT Process Handbook for process retrieval experiments, we had to export it into an OWL-based format. We model the Process Handbook meta-model in OWL and export the processes in the Handbook as instances of the meta-model. Next, we need to find a sizable number of queries and their corresponding correct answers in the Process Handbook. Many previous studies devised artificial dataset composed of randomly generated numbers without real meaning and used subjective ratings for correct answers and similarity values between processes. To generate a semantic-preserving test data set, we create 20 variants for each target process that are syntactically different but semantically equivalent using mutation operators. These variants represent the correct answers of the target process. We devise diverse similarity algorithms based on values of process attributes and structures of business processes. We use simple similarity algorithms for text retrieval such as TF-IDF and Levenshtein edit distance to devise our approaches, and utilize tree edit distance measure because semantic processes are appeared to have a graph structure. Also, we design similarity algorithms considering similarity of process structure such as part process, goal, and exception. Since we can identify relationships between semantic process and its subcomponents, this information can be utilized for calculating similarities between processes. Dice's coefficient and Jaccard similarity measures are utilized to calculate portion of overlaps between processes in diverse ways. We perform retrieval experiments to compare the performance of the devised similarity algorithms. We measure the retrieval performance in terms of precision, recall and F measure? the harmonic mean of precision and recall. The tree edit distance shows the poorest performance in terms of all measures. TF-IDF and the method incorporating TF-IDF measure and Levenshtein edit distance show better performances than other devised methods. These two measures are focused on similarity between name and descriptions of process. In addition, we calculate rank correlation coefficient, Kendall's tau b, between the number of process mutations and ranking of similarity values among the mutation sets. In this experiment, similarity measures based on process structure, such as Dice's, Jaccard, and derivatives of these measures, show greater coefficient than measures based on values of process attributes. However, the Lev-TFIDF-JaccardAll measure considering process structure and attributes' values together shows reasonably better performances in these two experiments. For retrieving semantic process, we can think that it's better to consider diverse aspects of process similarity such as process structure and values of process attributes. We generate semantic process data and its dataset for retrieval experiment from MIT Process Handbook repository. We suggest imprecise query algorithms that expand retrieval results from exact matching engine such as SPARQL, and compare the retrieval performances of the similarity algorithms. For the limitations and future work, we need to perform experiments with other dataset from other domain. And, since there are many similarity values from diverse measures, we may find better ways to identify relevant processes by applying these values simultaneously.

• 지능정보연구
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• 제16권4호
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• pp.85-97
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• 2010

지식의 생성과 활용의 원천으로서 인터넷 커뮤니티를 '지식 커뮤니티'로 정의할 때 지식 커뮤니티는 '검색엔진', '공개공동체', '전문공동체', '활동공동체'의 4대 유형으로 구분되며 개별 지식 커뮤니티는 시간이나 환경의 변화에 따라 각 유형을 넘나들며 변화하고 있다. 변화하는 지식 커뮤니티를 기업경영에 적절하게 활용하기 위해서는 각 지식 커뮤니티 유형별 활용전략이 절실함에도 불구하고, 지식 커뮤니티 유형별 효과 분석과 활용전략에 대한 연구는 많지 않다. 이에 본 연구에서는 지식 커뮤니티 유형별 분류에서 제안한 4대 지식 커뮤니티 유형에 대해 지식 생성 및 활용에 영향을 미치는 요인을 실증분석을 통해 도출함으로써 지식 커뮤니티의 변화를 설명하고 그 활용방안을 제시하고자 한다. 첫째, 관련 선행연구를 통해 지식 커뮤니티 유형별로 지식의 생성과 활용에 영향을 미치는 요인을 적합성, 신뢰성, 체계성, 충실성, 유사성, 피드백, 이해도로 파악하였다. 둘째, 유형별 대표사이트에 30개의 실제 질문을 질의하여 전문가의 평가를 통해 각 요인을 평가했다. 마지막으로 Stepwise 회귀분석을 이용해 각 유형별로 지식 커뮤니티의 지식 생성과 활용에 영향을 미치는 주요 요인을 도출했다. 회귀분석 결과 검색엔진 유형의 지식 커뮤니티는 신뢰성과, 공개 공동체 유형은 적합성과, 전문공동체 유형은 신뢰성 및 유사성과, 활동공동체 유형은 충실성 및 유사성과 높은 상관관계가 있었다. 본 연구에서 제시한 지식 커뮤니티 유형별 영향요인에 대한 실증분석 결과는 지식 커뮤니티의 변화를 설명하고 그 활용방안을 제시하는데 유용할 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.163-178
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• 2014

본 연구는 스마트카드 가상화(ViSCa: Virtualization of Smart Cards) 플랫폼 기반의 모바일 결제 서비스를 제안하고 타 사례와 비교분석을 한다. 스마트카드 가상화 플랫폼 기반의 모바일 결제 서비스는 단말 가상화 기술을 이용하여 스마트카드 하드웨어를 가상화하고, 모바일 클라우드 기술을 통해 가상화된 스마트카드에 대한 통합 관리를 목표로 하는 Smart Cards as a Service (이하 SCaaS)이다. 스마트카드 가상화 플랫폼 기반 모바일 결제 서비스는 스마트카드를 가상화하여 클라우드에 저장한 후, 애플리케이션(이하 앱)을 통해 사용자 인증을 거쳐 모바일 클라우드에 저장된 스마트카드 중 한 가지를 선택하여 결제한다. 연구 범위 설정 및 사례 선정을 위해 선행연구에서 진행한 모바일 결제 서비스 분류 방식을 토대로 제안하는 서비스와 관련 있는 특징별, 서비스 유형별 그룹을 도출하였다. 공통적으로 기존 결제수단(신용카드) 정보를 모바일 기기에 저장하여 오프라인 매장에서 결제하는 특징을 지닌 것으로 나타났다. 도출된 그룹은 금융거래정보의 저장 위치에 따라 앱과 연결된 서버에 저장하는 '앱 방식'과 모바일 기기 내부의 보안요소(Secure Element, SE)에 금융거래정보가 담긴 IC(Integrated Circuit, 집적회로) 칩을 탑재하는 '모바일 카드 방식'으로, 2 가지 서비스 유형으로 나타낼 수 있다. 모바일 결제 서비스의 채택 요인 및 시장 환경 분석과 관련된 선행연구를 토대로 경제성, 범용성 보안성, 편리성, 응용성, 효율성, 총 6가지 비교분석을 위한 평가 요인을 도출하였으며, 스마트카드 가상화 플랫폼 기반 모바일 결제 서비스와 도출된 그룹에서 선정된 사례 5 가지를 비교 분석하였다.

• 지능정보연구
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• 제22권4호
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• pp.45-67
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• 2016

최근 정보 유통의 주요 매체인 인터넷 뉴스와 SNS의 매체 간 특성 차이를 주목한 많은 연구가 있었음에도 불구하고, 양 매체의 차이를 정보의 수요 및 공급 관점에서 파악한 연구는 상대적으로 매우 부족하다. 일반적으로 새로운 정보는 언론사의 뉴스 기사를 통해 대중에게 노출되고, 대중은 이러한 기사에 대한 의견 또는 추가정보를 SNS를 통해 공유함으로써 해당 정보를 수용함과 동시에 확산시킨다. 이러한 측면에서 언론사가 뉴스를 제공하는 행위를 정보의 공급으로 파악할 수 있으며, 대중은 SNS를 통해 이에 대한 관심을 능동적으로 나타냄으로써 해당 정보에 대한 소비 수요를 표출하는 것으로 이해할 수 있다. 이는 상품 및 서비스의 가격이 수요와 공급의 관계에 의해 결정되는 것과 유사한 원리로, 정보의 가치를 정보 수요와 정보 공급의 관계에 기반을 두어 측정할 수 있음을 시사한다. 본 연구에서는 정보 공급의 대표 매체로 인터넷 뉴스 기사를, 정보 수요를 나타내는 대표 매체로 트위터를 선정하고, 특정 이슈에 대한 뉴스의 정보로서의 가치를 이와 관련된 트위터의 양으로 평가하는 뉴스가치지수(NVI, News Value Index)를 고안하여 제시한다. 구체적으로 제안 방법론은 각 이슈별로 NVI를 도출하고 이를 통해 시간의 흐름에 따른 정보 가치의 변화를 시각화하여 나타낸다. 또한 본 연구에서는 제안 방법론의 실무 적용 가능성을 평가하기 위해 인터넷 뉴스 387,018건과 트윗 31,674,795건에 대한 실험을 수행하였다. 그 결과 대부분의 이슈가 전체 정보 시장의 평균 가치에 수렴하는 형태로 변화함을 알 수 있었으며, 꾸준히 평균 이상의 가치를 가지며 정보 시장을 장악하는 등 특이한 양상을 보이는 흥미로운 이슈도 존재함을 파악할 수 있었다.