• 지능정보연구
• /
• 제28권4호
• /
• pp.1-25
• /
• 2022

2020년 1월 국내에 첫 코로나19 확진자가 발생한 후 버스와 지하철 같은 대중교통이 아닌 공공자전거와 같은 개인형 이동수단에 대한 관심이 증가하였다. 서울시에서 운영하는 공공자전거인 '따릉이'에 대한 수요 역시 증가하였다. 본 연구에서는 서울시 공공자전거의 최근 3년간(2019~2021) 시간대별 대여이력을 바탕으로 게이트 순환 유닛(GRU, Gated Recurrent Unit)의 수요예측 모델을 제시하였다. 본 연구에서 제시하는 GRU 방법의 유용성은 서울시 영등포구 여의도에 위치한 여의나루 1번 출구의 대여이력을 바탕으로 검증하였다. 특히, 동일한 조건에서 다중선형회귀 모델 및 순환신경망 모델들과 이를 비교 분석하였다. 아울러, 모델 개발시 기상요소 이외에 서울시 생활인구를 변수로 활용하여 이에 대한 검증도 함께 진행하였다. 모델의 성능지표로는 MAE와 RMSE를 사용하였고, 이를 통해 본 연구에서 제안하는 GRU 모델의 유용성을 제시하였다. 분석결과 제안한 GRU 모델이 전통적인 기법인 다중선형회귀 모델과 최근 각광받고 있는 LSTM 모델 및 Conv-LSTM 모델보다 예측 정확도가 높게 나타났다. 또한 분석에 소요되는 시간도 GRU 모델이 LSTM 모델, Conv-LSTM 모델보다 짧았다. 본 연구를 통해 서울시 공공자전거의 수요예측을 보다 빠르고 정확하게 하여 향후 재배치 문제 등의 해결에 도움이 될 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
• /
• 제29권1호
• /
• pp.327-351
• /
• 2023

본 논문은 인공지능(AI) 프로젝트를 성공적으로 이끄는 주요 요인을 도출하고 중요도의우선순위를 두는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 우선 기존 유관 연구들을 검토하여 성공요인을 선정하고, 전문가 인터뷰를 통해 17개 요인을 최종 도출하였다. 이어 TOE 프레임워크를 활용하여 계층 모형을 개발하였다. 이후, AI 활용 기업 소속 전문가와 AI 자문 및 기술, 플랫폼, 어플리케이션을 지원하는 공급기업 소속 전문가를 대상으로 설문 조사를 실시하고, AHP 방법을 활용하여 분석하였다. 분석 결과, 환경적 요인보다 조직적 요인과 기술적 요인이 모두 중요한데, 이 중 조직적 요인이 조금 더 중요한 것으로 나타났다. 조직적 요인 중에서는 전략/명확한 비즈니스 니즈와 AI 구현/활용 역량, 그리고 부서 간 협업/커뮤니케이션이 가장 중요한 요인으로 나타났다. 기술적 요인 중에서는 AI 학습을 위한 충분한 데이터 양과 데이터 품질이 가장 중요한 요인으로 도출되었으며, 이어서 IT 인프라/호환성이 중요하게 응답되었다. 환경적 요인에서는 AI를 직접 사용할 고객의 준비와 지지가 중요한 요인으로 나타났다. 각 17개 개별요인의 중요도를 살펴보면 데이터의 가용성과 품질(0.2245)이 가장 중요하고, 이어 전략/명확한 비즈니스 니즈(0.1076), 고객준비/지지(0.0763) 순으로 중요한 것으로 분석되었다. 이러한 결과는 AI 도입을 검토 중이거나 실행중인 기업, AI 도입을 지원하는 서비스 공급기업, AI 산업을 육성하고자 하는 정부 정책 입안자들에게 성공적인 실행, 육성을 위한 가이드로 활용될 수 있다. 또한 AI 프로젝트의 성공 모델을 연구하고자 하는 연구자들에게도 기여할 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
• /
• 제29권1호
• /
• pp.353-376
• /
• 2023

글로벌 팬데믹과 가상·증강 현실 기술의 발달은 가상세계에서 다양한 상호작용이 가능한 메타버스 열풍을 일으켰으며, 기업, 정부, 교육 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이처럼 메타버스에 대한 관심은 점점 높아지고 있지만, 그 범위와 정의가 불분명하고 개념이 계속 진화하고 있기 때문에 역할 설정, 운영과 관리, 즉 거버넌스에 많은 어려움이 있다. 정부와 지자체에서도 공공 메타버스로 공익적 가치 창출과 국민 복리 증진을 위해 많은 투자를 하고 있지만, 거버넌스 부재로 활용도가 낮은 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 공공 메타버스 거버넌스 프레임워크를 제안하고, 그 요인의 상대적 중요도를 확인하고자 한다. 또한, 공공 메타버스에서는 원하는 사람은 모두 이용가능해야 하므로, 그림자노동의 요인을 탐색해서 이를 최소화할 수 있는 방안을 모색해 보고자 한다. 사회-기술 체계 이론을 바탕으로 선행 문헌과 토픽 모델링을 통해 공공 메타버스 거버넌스 요인을 도출하였으며, 전문가 인터뷰를 통해 23개의 요인으로 프레임워크를 개발하였다. 그 다음 계층화 분석법으로 공공 메타버스 프레임워크 요인의 상대적 우선순위를 검증하였다. 그 결과 상위 5개 종합순위로 역할과 책임, 표준화/모듈화, 협업과 소통, 법과 정책, 가용성/접근성 순서로 확인되었다. 본 연구의 학술적 시사점으로는 현재까지 부재하였던 공공 메타버스 거버넌스의 통합적 프레임워크를 제시하였다는 것이 있으며, 실무적으로는 공공 부문에서 메타버스 운영에서 우선적으로 고려할 점과 함께 구체적인 시사점을 제시한 점이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
• /
• pp.31-31
• /
• 2023

During December 2022, the northeast monsoon, which dominates the south and the Gulf of Thailand, had significant rainfall that impacted the lower southern region, causing flash floods, landslides, blustery winds, and the river exceeding its bank. The Golok River, located in Narathiwat, divides the border between Thailand and Malaysia was also affected by rainfall. In flood management, instruments for measuring precipitation and water level have become important for assessing and forecasting the trend of situations and areas of risk. However, such regions are international borders, so the installed measuring telemetry system cannot measure the rainfall and water level of the entire area. This study aims to predict 72 hours of water level and evaluate the situation as information to support the government in making water management decisions, publicizing them to relevant agencies, and warning citizens during crisis events. This research is applied to machine learning (ML) for water level prediction of the Golok River, Lan Tu Bridge area, Sungai Golok Subdistrict, Su-ngai Golok District, Narathiwat Province, which is one of the major monitored rivers. The eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) algorithm, a tree-based ensemble machine learning algorithm, was exploited to predict hourly water levels through the R programming language. Model training and testing were carried out utilizing observed hourly rainfall from the STH010 station and hourly water level data from the X.119A station between 2020 and 2022 as main prediction inputs. Furthermore, this model applies hourly spatial rainfall forecasting data from Weather Research and Forecasting and Regional Ocean Model System models (WRF-ROMs) provided by Hydro-Informatics Institute (HII) as input, allowing the model to predict the hourly water level in the Golok River. The evaluation of the predicted performances using the statistical performance metrics, delivering an R-square of 0.96 can validate the results as robust forecasting outcomes. The result shows that the predicted water level at the X.119A telemetry station (Golok River) is in a steady decline, which relates to the input data of predicted 72-hour rainfall from WRF-ROMs having decreased. In short, the relationship between input and result can be used to evaluate flood situations. Here, the data is contributed to the Operational support to the Special Water Resources Management Operation Center in Southern Thailand for flood preparedness and response to make intelligent decisions on water management during crisis occurrences, as well as to be prepared and prevent loss and harm to citizens.

• 지능정보연구
• /
• 제29권3호
• /
• pp.249-265
• /
• 2023

우주 산업은 세계적으로 잠재력이 높은 산업 분야로 여겨지지만, 국내에서는 아직 글로벌 시장에 비해 비교적 관심이 저조한 실정이다. 국내에서도 최근 위성산업은 전통적인 정부 주도의 산업에서 벗어난 민간 주도의 '뉴스페이스(New Space)' 패러다임에 관심을 기울이고 있다. 따라서, 본 연구의 목적은 국내 위성산업 관련 민간 기업의 시장 진입 전략을 결정하는 데 도움이 될 수 있는 미래의 신호를 탐색하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 미래신호 이론과 Keyword Portfolio Map 등의 이론적 배경을 활용하여, 키워드 성장률과 키워드 등장 빈도 등을 바탕으로 특허 문서 데이터 내 키워드 잠재력을 분석한다. 또한, 뉴스 데이터를 추가로 수집하여 미래신호를 각각 first symptom, early information으로 구분하였다. 이는 해당 키워드가 특허문서 이외에 어떻게 실질적인 잠재력을 드러내는지에 대한 해석적 지표로 활용된다. 본 연구는 미래신호 탐색을 위한 데이터 수집과 분석 과정을 수록하였고, 키워드 맵의 시각화 자료를 통해 어떤 형태로 활용될 수 있는지 구체적으로 시각화함으로써 수집된 문서의 각각의 키워드가 약신호에서 강신호로 발전하는 과정을 추적하는 일련의 과정을 수록하였다. 본 연구의 과정은 기존 미래신호에 관한 연구의 방법론적인 기여와 활용 범위의 확장에 기여할 수 있고, 결과물은 위성 산업에서의 신산업 기획 및 연구 방향성 수립에 기여할 수 있다.

• 자원ㆍ환경경제연구
• /
• 제31권4호
• /
• pp.801-824
• /
• 2022

최근 유엔에 의해 전 세계 탄소배출량 중 건물부문에서 발생하는 탄소배출량이 38%로 기타 산업부문(32%), 운송부문(23%)을 제치고 가장 높다는 사실이 밝혀지면서, 해외 선진국을 필두로 건물부문의 탄소배출량을 절감하기 위한 방안으로 ESG가 적극 활용되고 있다. 국내에서도 올해 국민연금이 '투자자산 50% 이상 ESG 고려'를 발표하면서 건설업계와 자산운용사들을 중심으로 건물부문에 ESG를 도입하려는 움직임이 속도가 붙고 있다. 그러나 국내의 ESG 평가시스템은 아직까지 주로 기업지배구조와 사회적 책임 분야에 집중되어 있어 환경 분야에 대한 관심도는 선진국 대비 뒤처져 있는 편이다. 앞으로 건물부문 ESG는 10년 동안 급성장할 것으로 전망되며, 이에 대비한 다음과 같은 발전방향을 제언한다. 첫째, 인센티브제 확대이다. 정부가 환경 규제 등 건물부문 ESG와 관련한 정책을 성공적으로 시행하기 위해서는 규제 위반에 따른 임대 제한이나 징벌세 등과 같은 네거티브 제도 외에 규제 준수 시 세금 감면, 건축물 기준 완화 등과 같은 인센티브 제도를 지금보다 더 확대해야 한다. 둘째, 표준화된 ESG 기준 정립이다. 글로벌 기준과 거리가 먼 독자적인 한국형 ESG 기준을 만들기 보다는 글로벌 기준과 평가방법의 공통부분을 잘 정리하여 모든 이해관계자가 동일하게 활용할 수 있는 표준 교과서 형태의 지침을 만들어 제공하는 것이 필요하다. 셋째, 건물부문 ESG와 디지털 전환(DX)을 연계시키는 노력이다. 인력중심으로 운영되고 있는 건물부문 운영방식을 디지털화하여 지능형 중심으로 전환해야 실질적인 에너지 절감과 탄소배출량 절감을 실현할 수 있기 때문이다.

• 정보화정책
• /
• 제30권1호
• /
• pp.41-66
• /
• 2023

본 연구는 72개 지자체의 74개 스마트시티 조례를 대상으로, 지자체 스마트시티 조례의 방향성을 확인하고자 토픽모델링을 활용하여 조례의 주요 키워드를 확인하고, 조례의 키워드에 따른 주제분류를 진행하였다. 분석결과 주요 키워드는 스마트도시위원회의 구성 및 운영에 관한 키워드가 조례 내에서 높은 빈도를 보였다. 조례에 대한 토픽모델링 Latent Dirichlet Allocation(LDA) 분석결과 관련 키워드에 따라 총 8개의 주제로 분류할 수 있었다. 구체적으로 주제-1(스마트시티 추진사항 보안), 주제-2(스마트시티 산업진흥), 주제-3(스마트시티 주민협의체 구성), 주제-4(스마트시티 추진체계 지원), 주제-5(개인정보 관리), 주제-6(스마트시티 데이터 활용), 주제-7(지능정보화 행정구현), 주제-8(스마트시티 홍보) 등으로, 주제의 비중은 주제-6, 주제-4, 주제-1 등의 순으로 나타났다. 권역별 주제분류는 수도권은 주제-5, 주제-6, 주제-8 의 비중이 높았고, 지방권은 주제-2, 주제-3, 주제-4의 비중이 높아 수도권은 스마트시티의 실질 운영 관련 주제가 높았고, 지방권은 스마트시티 추진을 위한 준비단계 관련 주제 비중이 높았다.

• 지능정보연구
• /
• 제29권4호
• /
• pp.347-373
• /
• 2023

최근 기업의 지속가능한 성장을 이끄는 ESG(Environmental, Social, and Governance) 관리의 중요성이 강조되고 있다. 이에, 본 연구는 기업과 일반 대중 간의 ESG에 대한 인식 차이를 실증적으로 밝히고, ESG 정책의 시행을 방해하는 부정적인 여론과 그 배경을 규명하는 것을 목표로 한다. 이를 위해, LDA(Latent Dirichlet Allocation) 토픽모델링, JST(Joint Sentiment Topic Modeling) 및 의미연결망분석 기법을 사용하여 지속가능경영보고서와 소셜미디어에서의 주요 키워드와 토픽, 그리고 그 연결관계를 분석하였다. 또한, ChatGPT를 활용하여, 텍스트마이닝 분석의 결과를 보완하였다. 분석 결과, 기업과 일반 대중 간 ESG에 대한 인식과 중요도에 상당한 차이가 있음을 확인하였다. 구체적으로, 기업들은 위기 관리, 투명한 지배구조, 윤리적 경영 등에 집중하여 신뢰를 구축하려 했으나, '그린워싱', '중대재해', '불매운동' 등과 같은 부정적 키워드가 자주 소셜네트워크에서 등장하여, 많은 대중들이 기업의 ESG 이슈 처리에 대해 의심하고 있음을 확인하였다. 본 연구는 기업, 정부 기관, 고객 및 투자자를 위한 ESG 전략수립에 도움이 될 수 있는 가이드라인을 제공한다는 점에서 의의가 있다.

• 지능정보연구
• /
• 제29권4호
• /
• pp.91-110
• /
• 2023

화학물질 사고는 신속한 대응 및 복구가 어렵고, 환경오염과 인명피해가 동반된다는 점에서 매뉴얼의 중요성이 점차 주목받고 있으며, OECD에서는 화학사고 예방, 대비 및 대응을 위한 OECD 지침서(이하 OECD 지침서)를 2023년 6월 개정하였다. 또한, 기존 연구에서는 화학사고에 대한 인식 제고를 통해 법규, 규정, 매뉴얼 등 시스템적 대응이 필요하다는 점을 강조하고 있으나. 매뉴얼에 대한 정보속성 비교연구는 찾아보기 힘들었다. 이에, 본 연구는 기존 OECD 지침서(2판)와 개정된 OECD 지침서(3판)을 비교분석하여 OECD 지침서별 정보속성을 파악하고 시사점을 발굴하는 것을 목표로 하였다. 세부적으로는 어떤 단어가 중요해졌는지 파악하기 위해 TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency) 분석을 적용하였으며, 유사하게 사용한 단어와 차별성있게 사용한 단어를 파악하기 위해 Word2Vec을 적용하였다. 최종적으로는 2X2 매트릭스를 제안하고, 각 사분면에 어떤 단어들이 있는지를 도출하여 OECD 지침서별 정보속성을 심층적으로 비교하였다. 본 연구는 연구자들이 정보속성을 파악하는데 도움이 되는 프레임워크를 제공하고자 하였으며, 실무적으로는 국내 화학관련 정부부처 및 기업의 표준메뉴얼 개정에 참고할 수 있을 것으로 보인다.

• 지능정보연구
• /
• 제18권1호
• /
• pp.59-69
• /
• 2012

기존의 전시환경에서 전시 참여업체는 처음에 작성된 개인 정보를 사용하여 모든 관람객에게 동일한 마케팅 정보를 전달하게 된다. 즉, 전시 관람객의 선호도나 반응의 변화에 따른 적절한 대비가 어렵고 개인 별 선호 취향에 따른 개별 대응이 힘들다. 관람객 개개인에게 차별화된 맞춤형 서비스를 제공하기 위해서는 관람객 개개인의 의도를 인지할 수 있어야 하고, 그 인지된 정보를 기준으로 해서 선별적인 서비스를 제공해야 한다. 본 논문에서는 전시 공간에서 관람객 개개인의 선호도와 상황을 인식하고, 인식된 정보를 기반으로 하여 관람객 개인별로 가장 적합한 전시 참가 업체의 마케팅 정보나 부스 정보를 관람객이 소유한 스마트 폰을 통해 제공 하며, 전시 공간에 설치되어 있는 인터랙션이 가능한 디바이스들과 전시 관람객 개개인이 소지하고 있는 스마트 폰 간의 인터랙션 서비스를 제공하기 위한 모바일 프레임 워크를 설계하였다.