• 제목/요약/키워드: Intelligent information systems

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기술 성숙도 및 의존도의 네트워크 분석을 통한 유망 융합 기술 발굴 방법론 (Discovering Promising Convergence Technologies Using Network Analysis of Maturity and Dependency of Technology)

  • 최호창;곽기영;김남규
    • 지능정보연구
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    • 제24권1호
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    • pp.101-124
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    • 2018
  • 최근 다양한 분야에서 새로운 기술이 출현하고 있으며, 이들 대부분은 기존 기술들의 융합(Convergence)을 통해 형성되고 있다. 또한 가까운 미래에 출현하게 될 유망한 융합 기술을 예측함으로써 변화하는 기술 지형에 선제적으로 대응하기 위한 수요가 꾸준히 증가하고 있으며, 이러한 수요에 부응하여 많은 기관과 연구자들은 미래 유망 융합 기술 예측을 위한 분석을 수행하고 있다. 하지만 이와 관련한 기존의 많은 연구들은 (i) 고정된 기술 분류 기준을 분석에 사용함으로써 기술 분야의 동적 변화를 반영하지 못했다는 점, (ii) 예측 모형 수립 과정에서 주로 범용성 네트워크 지표를 사용함으로써 기술의 융합이라는 목적에 부합하는 고유 특성을 활용하지 못했다는 점, 그리고 (iii) 유망 분야 예측 모형의 정확성 평가를 위한 객관적 방법을 제시하지 못했다는 점 등에서 한계를 갖고 있다. 이에 본 연구에서는 (i) 토픽 모델링을 통해 기존의 고정된 분류 기준이 아닌 실제 기술시장의 동적 변화에 따른 새로운 기술군을 도출하고, (ii) 기술 성숙도 및 기술군 간 의존 관계에 따라 각 기술군의 융합적 특성을 반영하는 잠재 성장 중심성(Potential Growth Centrality) 지표를 산출하였으며, (iii) 잠재 성장 중심성에 근거하여 예측한 유망 기술의 성숙도 증가량을 시기별로 측정하여 예측 모형의 정확도를 평가하는 방안을 제시한다. 이와 더불어 제안 방법론의 성능 및 실무 적용 가능성의 평가를 위해 특허 문서 13, 477건에 대한 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안한 잠재 성장 중심성에 따른 예측 모형이 단순히 현재 활용되는 영향도 기반의 예측 모형에 비해 최대 약 2.88배 높은 예측 정확도를 보임을 확인하였다.

한국관광 실태조사 빅 데이터 분석을 통한 관광산업 활성화 방안 연구 (A Study on the Revitalization of Tourism Industry through Big Data Analysis)

  • 이정미;류미나;임규건
    • 지능정보연구
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    • 제24권2호
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    • pp.149-169
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    • 2018
  • 본 연구에서는 한국문화관광연구원에서 조사된 "2013년~2015년 외래 관광객 실태조사"의 약 36,000개 데이터에 대한 빅 데이터 분석을 통해 관광산업 활성화 방안을 도출해 보고자 한다. 이를 위해서 외래 관광객들의 '전반적 만족도', '재방문 의사', '추천의사' 변수에 가장 많은 영향을 끼치는 요인을 분석하고 해당 요인들의 각각에 대한 영향력에 대해 파악 하였다. 본 연구에서는 SPSS IBM Modeler 16.0의 의사결정나무(C5.0, CART, CHAID, QUEST), 인공신경망, 로지스틱 회귀분석의 데이터마이닝 기법을 이용하여 종속변수에 가장 큰 영향을 미치는 상위 변수 7개씩을 각각 도출하였고, 추가적으로 각 독립변수들의 영향력을 심도 있게 파악하기 위하여 R프로그래밍을 활용하여 SPSS IBM Modeler 16.0을 통해 도출된 각 독립변수들의 영향력을 파악하였다. 데이터 분석 결과 '전반적 만족도'에 가장 영향을 미치는 상위 변수 7개는 관광지매력도, 음식만족도, 숙박만족도, 교통수단만족도, 안내서비스만족도, 방문관광지수, 국가로 나타났으며 가장 큰 영향력을 미친 변수는 음식만족도와 관광지매력도로 분석되었다. '재방문 의사'에 가장 영향을 미치는 상위 변수 7개로는 국가, 여행 동기, 활동, 음식만족도, 제일 좋았던 활동, 관광안내서비스만족도, 관광지매력도로 나타났으며 그중 가장 큰 영향력을 미친 변수는 음식만족도와 여행 동기로 분석되었다. 마지막으로 '추천의사'에 영향을 미치는 상위 변수 7개로는 국가, 관광지매력도, 방문관광지수, 음식만족도, 활동, 관광안내서비스만족도, 비용으로 나타났으며 가장 큰 영향력을 미친 변수는 국가, 관광지매력도, 음식만족도로 분석되었다. 따라서 세 변수에 공통적으로 영향을 끼치는 요인은 음식만족도, 관광지매력도로 분석되었으며 해당 요인들이 공통적으로 한국여행에 대한 전반적 만족도와 재방문 의사, 추천의사에 미치는 영향이 크다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구는 외래 관광객들의 한국관광에 대한 활성화 방안을 "외래 관광객 실태조사" 빅 데이터 분석을 통해 규명함으로써 한국 관광 데이터 분석의 활용과 관광 정책 수립의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대되며 향후 기업 및 국가차원에서 한국 관광발전에 기여할 수 있는 활성화 방안을 마련하는 자료로 사용될 수 있을 것으로 기대한다.

텍스트 마이닝을 활용한 신문사에 따른 내용 및 논조 차이점 분석 (A Study on Differences of Contents and Tones of Arguments among Newspapers Using Text Mining Analysis)

  • 감미아;송민
    • 지능정보연구
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    • 제18권3호
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    • pp.53-77
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    • 2012
  • 본 연구는 경향신문, 한겨레, 동아일보 세 개의 신문기사가 가지고 있는 내용 및 논조에 어떠한 차이가 있는지를 객관적인 데이터를 통해 제시하고자 시행되었다. 본 연구는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 신문기사의 키워드 단순빈도 분석과 Clustering, Classification 결과를 분석하여 제시하였으며, 경제, 문화 국제, 사회, 정치 및 사설 분야에서의 신문사 간 차이점을 분석하고자 하였다. 신문기사의 문단을 분석단위로 하여 각 신문사의 특성을 파악하였고, 키워드 네트워크로 키워드들 간의 관계를 시각화하여 신문사별 특성을 객관적으로 볼 수 있도록 제시하였다. 신문기사의 수집은 신문기사 데이터베이스 시스템인 KINDS에서 2008년부터 2012년까지 해당 주제로 주제어 검색을 하여 총 3,026개의 수집을 하였다. 수집된 신문기사들은 불용어 제거와 형태소 분석을 위해 Java로 구현된 Lucene Korean 모듈을 이용하여 자연어 처리를 하였다. 신문기사의 내용 및 논조를 파악하기 위해 경향신문, 한겨레, 동아일보가 정해진 기간 내에 일어난 특정 사건에 대해 언급하는 단어의 빈도 상위 10위를 제시하여 분석하였고, 키워드들 간 코사인 유사도를 분석하여 네트워크 지도를 만들었으며 단어들의 네트워크를 통해 Clustering 결과를 분석하였다. 신문사들마다의 논조를 확인하기 위해 Supervised Learning 기법을 활용하여 각각의 논조에 대해 분류하였으며, 마지막으로는 분류 성능 평가를 위해 정확률과 재현률, F-value를 측정하여 제시하였다. 본 연구를 통해 문화 전반, 경제 전반, 정치분야의 통합진보당 이슈에 대한 신문기사들에 전반적인 내용과 논조에 차이를 보이고 있음을 알 수 있었고, 사회분야의 4대강 사업에 대한 긍정-부정 논조에 차이가 있음을 발견할 수 있었다. 본 연구는 지금까지 연구되어왔던 한글 신문기사의 코딩 및 담화분석 방법에서 벗어나, 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 다량의 데이터를 분석하였음에 의미가 있다. 향후 지속적인 연구를 통해 분류 성능을 보다 높인다면, 사람들이 뉴스를 접할 때 그 뉴스의 특정 논조 성향에 대해 우선적으로 파악하여 객관성을 유지한 채 정보에 접근할 수 있도록 도와주는 신뢰성 있는 툴을 만들 수 있을 것이라 기대한다.

공공 서비스 수출 플랫폼을 위한 온톨로지 모형 (An Ontology Model for Public Service Export Platform)

  • 이광원;박세권;류승완;신동천
    • 지능정보연구
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    • 제20권1호
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    • pp.149-161
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    • 2014
  • 공공 서비스의 수출의 경우 수출 절차와 대상 선정에 따른 다양한 문제가 발생하며, 공공 서비스 수출 플랫폼은 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 사용자 중심의 유연하고, 개방형 구조의 디지털 생태계를 조성할 수 있도록 구현되어야 한다. 또한 공공서비스의 수출은 다수의 이해당사자가 참여하고 여러 단계의 과정을 거쳐야 하므로 사용자의 이해 종류와 탐색 컨설팅 협상 계약 등 수출 프로세스 단계별로 맞춤형 플랫폼 서비스 제공이 필수적이다. 이를 위해서 플랫폼 구조는 도메인과 정보의 정의 및 공유는 물론 지식화를 지원할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 공공서비스 수출을 지원하는 플랫폼을 위한 온톨로지 모형을 제안한다. 서비스 플랫폼의 핵심 엔진은 시뮬레이터 모듈이며 시뮬레이터 모듈에서는 온톨로지를 사용하여 수출 비즈니스의 여러 컨텍스트들을 파악하고 정의하여 다른 모듈들과 공유하게 된다. 온톨로지는 공유 어휘를 통하여 개념들과 그들 간의 관계를 표현할 수 있으므로 특정 영역에서 구조적인 틀을 개발하기 위한 메타 정보를 구성하는 효과적인 도구로 잘 알려져 있다. 공공서비스 수출 플랫폼을 위한 온톨로지는 서비스, 요구사항, 환경, 기업, 국가 등 5가지 카테고리로 구성되며 각각의 온톨로지는 요구분석과 사례 분석을 통하여 용어를 추출하고 온톨로지의 식별과 개념적 특성을 반영하는 구조로 설계한다. 서비스 온톨로지는 목적효과, 요구조건, 활동, 서비스 분류 등으로 구성되며, 요구사항 온톨로지는 비즈니스, 기술, 제약으로 구성 된다. 환경 온톨로지는 사용자, 요구조건, 활동으로, 기업 온톨로지는 활동, 조직, 전략, 마케팅, 시간으로 구성되며, 국가 온톨로지는 경제, 사회기반시설, 법, 제도, 관습, 인프라, 인구, 위치, 국가전략 등으로 구성된다. 수출 대상 서비스와 국가의 우선순위 리스트가 생성되면 갭(gap) 분석과 매칭 알고리즘 등의 시뮬레이터를 통하여 수출기업과 수출지원 프로그램과의 시스템적 연계가 이루어진다. 제안하는 온톨로지 모형 기반의 공공서비스 수출지원 플랫폼이 구현되면 이해당사자 모두에게 도움이 되며 특히 정보 인프라와 수출경험이 부족한 중소기업에게 상대적으로 더 큰 도움이 될 것이다. 또한 개방형 디지털 생태계를 통하여 이해당사자들이 정보교환, 협업, 신사업 기획 등의 기회를 만들 수 있을 것으로 기대한다.

키워드 네트워크 분석을 통해 살펴본 기술경영의 최근 연구동향 (A Study on Recent Research Trend in Management of Technology Using Keywords Network Analysis)

  • 고재창;조근태;조윤호
    • 지능정보연구
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    • 제19권2호
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    • pp.101-123
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    • 2013
  • 최근 경제 패러다임의 변화로 인해 기업이 글로벌 경쟁우위 및 미래 성장동력 확보하기 위해서는 기술과 경영을 통합적으로 이해할 수 있는 학제적 지식을 바탕으로 기술연구의 동향을 파악하고 융합기술 및 유망기술 예측하여 지속적 혁신, 핵심역량 강화, 핵심기술 보유, 기술 융합 등을 통해 새로운 가치를 창출할 필요가 있다. 따라서 본 연구는 기술경영관련 연구의 거시적인 흐름을 분석하기 위해 동시단어 분석기반의 계량서지학적 방법론을 사용하였다. 즉, 최근 10년 동안 기술경영분야의 주요 해외 저널에 게재된 논문의 키워드를 수집한 다음, 빈도 분석, 초기 키워드 네트워크의 구조 분석, 시간이 지남에 따른 새로 생성된 키워드의 선호적 연결 및 성장 분석, 전체 네트워크에 대한 컴포넌트 분석 및 중심성 분석을 수행하였다. 이를 통해 기술경영분야의 논문에 대한 구체적인 연구 주제를 파악할 수 있고, 이들 간의 관계를 파악함으로써, 학제적 연구와 통섭을 위한 구체적인 연구주제들의 조합을 제시할 수 있다. 본 연구결과를 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 논문 별 키워드는 1개~23개의 분포를 지니고 있으며, 평균적으로 논문 당 4.574개의 키워드가 있다. 또한 키워드 중 90%가 10년 동안 3번 이하로 사용되었다. 특히 1번만 사용된 키워드는 약 75%의 비중을 차지하고 있음을 확인하였다. 둘째, 키워드 네트워크는 좁은 세상 네트워크 및 척도 없는 네트워크의 특징을 따르고 있음을 확인하였다. 특히 기술경영관련 논문에 사용된 키워드 중 소수의 키워드의 독점화 경향이 높음을 확인할 수 있었다. 셋째, 선호적 연결 및 성장 분석을 통해 기술경영분야의 키워드는 시간이 지남에 따라 선호적 연결을 통한 생존과 소멸 과정에 의해 부익부 빈익빈 현상이 고착되고 있고 있음을 확인하였다. 또한 신규 키워드의 선호적 연결 정도 분석을 통해 신규 연구분야 또는 새로운 연구영역을 창출할 가능성이 있는 키워드 관련 연구 주제에 대한 관심이 시간이 지남에 따라 증가하다가 일정 시점이 지나면 감소함을 확인하였다. 넷째, 컴포넌트 분석 및 중심성 분석을 통해 기술경영관련 연구 동향을 확인하였다. 특히 중심성 분석을 통해 Innovation(혁신), R&D(연구개발), Patent(특허), Forecast(예측), Technology transfer(기술이전), Technology(기술), SME(중소기업) 등의 키워드가 연결중심성, 매개중심성, 근접중심성이 높음을 확인하였다. 본 연구의 분석결과는 기술경영의 연구 동향, 타 학문과의 통섭 및 신규 연구주제 선정 시 참고할 수 있는 유용한 정보로 활용될 수 있다.

프로세스 마이닝을 이용한 공공서비스의 품질 측정: N시의 건축 인허가 민원 서비스를 중심으로 (Measuring the Public Service Quality Using Process Mining: Focusing on N City's Building Licensing Complaint Service)

  • 이정승
    • 지능정보연구
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    • 제25권4호
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    • pp.35-52
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    • 2019
  • 전자정부를 포함한 다양한 형태의 공공서비스가 제공됨에 따라 공공서비스 품질에 대한 국민의 요구 수준이 점점 높아지고 있다. 공공서비스의 품질을 높이기 위해서 공공서비스 품질에 대한 상시적 측정과 개선이 필요함에도 불구하고 전통적인 설문조사는 비용과 시간이 많이 소요되어 한계가 있다. 따라서 공공서비스에서 발생하는 데이터를 기반으로 원하는 시점에 언제라도 공공서비스의 품질을 빠르고 정확하게 측정할 수 있는 분석적 기법이 필요하다. 본 연구에서 공공서비스의 품질을 데이터 기반으로 분석하기 위해 N시의 건축 인허가 민원 서비스를 대상으로 프로세스 마이닝 기법을 이용하여 분석하였다. N시의 건축 인허가 민원 서비스는 분석에 필요한 데이터를 확보할 수 있고 공공서비스 품질관리를 통해 타 기관으로 확산 가능할 것으로 판단되었기 때문이다. 본 연구는 2014년 1월부터 2년 동안 N시에서 발생한 총 3678건의 건축 인허가 민원 서비스에 대해 프로세스 마이닝을 실시하여 프로세스 맵을 그리고 빈도가 높은 부서와 평균작업시간이 긴 부서를 파악하였다. 분석 결과에 따르면 특정 시점에 한 부서별로 업무가 몰리거나 상대적으로 업무가 적은 경우가 발생하였다. 또한 민원의 부하가 늘 경우 민원완료까지 걸리는 시간이 늘어날 것이라는 합리적인 의심을 하였으나 분석 결과 상관관계는 크게 없었다. 분석 결과에 따르면 민원완료까지 걸리는 시간은 당일처리에서 1년 146일까지 매우 다양하게 분포하였다. '하수처리과,' '수도과,' '도시디자인과,' '녹색성장과'의 상위 4개 부서의 누적빈도가 전체의 50%를 넘고 상위 9개 부서의 누적빈도가 70%를 넘어서는 등 빈도가 높은 부서는 한정적이며 부서 간 부하의 불균형이 심했다. 대부분의 민원 서비스는 서로 다른 다양한 패턴의 프로세스를 갖고 있었다. 본 연구의 결과를 활용하면 특정 시점에 민원의 부하가 큰 부서를 찾아내 부서 간 인력 배치를 탄력적으로 운영할 수 있을 것이다. 또한 민원 특성별 협의에 참여하는 부서의 패턴을 분석한 결과, 협의 부서 요청 시 자동화 혹은 추천에 활용할 수 있는 가능성이 보인다. 본 연구는 민원 서비스에 대한 프로세스 마이닝 분석을 통해 향후 공공서비스 품질 개선방향을 제시하는데 활용될 것으로 기대한다.

효율적 자원 탐색을 위한 소셜 웹 태그들을 이용한 동적 가상 온톨로지 생성 연구 (Dynamic Virtual Ontology using Tags with Semantic Relationship on Social-web to Support Effective Search)

  • 이현정;손미애
    • 지능정보연구
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    • 제19권1호
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    • pp.19-33
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    • 2013
  • 본 논문에서는 네트워크 기반 대용량의 자원들을 효율적으로 검색하기 위해 사용자의 요구사항에 기반해 검색에 요구되는 태그들 간의 의미론에 기반한 동적 가상 온톨로지(Dynamic Virtual Ontology using Tags: DyVOT)를 추출하고 이를 이용한 동적 검색 방법론을 제안한다. 태그는 소셜 네트워크 서비스를 지원하거나 이로부터 생성되는 정형 및 비정형의 다양한 자원들에 대한 자원을 대표하는 특성을 포함하는 메타적 정보들로 구성된다. 따라서 본 연구에서는 이러한 태그들을 이용해 자원의 관계를 정의하고 이를 검색 등에 활용하고자 한다. 관계 등의 정의를 위해 태그들의 속성을 정의하는 것이 요구되며, 이를 위해 태그에 연결된 자원들을 이용하였다. 즉, 태그가 어떠한 자원들을 대표하고 있는 지를 추출하여 태그의 성격을 정의하고자 하였고, 태그를 포함하는 자원들이 무엇인지에 의해 태그간의 의미론적인 관계의 설정도 가능하다고 보았다. 즉, 본 연구에서 제안하는 검색 등의 활용을 목적으로 하는 DyVOT는 태그에 연결된 자원에 근거해 태그들 간의 의미론적 관계를 추출하고 이에 기반 하여 가상 동적 온톨로지를 추출한다. 생성된 DyVOT는 대용량의 데이터 처리를 위해 대표적인 예로 검색에 활용될 수 있으며, 태그들 간의 의미적 관계에 기반해 검색 자원의 뷰를 효과적으로 좁혀나가 효율적으로 자원을 탐색하는 것을 가능하도록 한다. 이를 위해 태그들 간의 상하 계층관계가 이미 정의된 시맨틱 태그 클라우드인 정적 온톨로지를 이용한다. 이에 더해, 태그들 간의 연관관계를 정의하고 이에 동적으로 온톨로지를 정의하여 자원 검색을 위한 동적 가상 온톨로지 DyVOT를 생성한다. DyVOT 생성은 먼저 정적온톨로지로부터 사용자 요구사항을 포함하는 태그를 포함한 부분-온톨로지들을 추출하고, 이들이 공유하는 자원의 정도에 따라 부분-온톨로지들 간의 새로운 연관관계 여부를 결정하여 검색에 요구되는 최소한의 동적 가상 온톨로지를 구축한다. 즉, 태그들이 공유하는 자원이 무엇인가에 의해 연관관계가 높은 태그들 간에는 이들의 관계를 설명하는 새로운 클래스를 가진 생성된 동적 가상 온톨로지를 이용하여 검색에 활용한다. 온톨로지의 인스턴스는 자원으로 정의되고, 즉 이는 사용자가 검색하고자 하는 해로서 정의된다. 태그들 간의 관계에 의해 생성된 DyVOT를 이용해 기존 정적 온톨로지나 키워드 기반 탐색에 비해 검색해야 할 자원의 량을 줄여 검색의 정확성과 신속성을 향상 시킨다.

딥러닝 오픈소스 프레임워크의 사례연구를 통한 도입 전략 도출 (Deriving adoption strategies of deep learning open source framework through case studies)

  • 최은주;이준영;한인구
    • 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.

인공지능 기술에 관한 가트너 하이프사이클의 네트워크 집단구조 특성 및 확산패턴에 관한 연구 (Structural features and Diffusion Patterns of Gartner Hype Cycle for Artificial Intelligence using Social Network analysis)

  • 신선아;강주영
    • 지능정보연구
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    • 제28권1호
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    • pp.107-129
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    • 2022
  • 기술경쟁이 심화되고 있는 오늘날 신기술에 대한 선도적 위치의 선점이 중요하다. 선도적 위치의 선점과 적정시점에 기술 획득·관리를 위해 이해관계자들은 지속적으로 기술에 대한 탐색활동을 수행한다. 이를 위한 참고 자료로서 가트너 하이프 사이클(Gartner Hype Cycle)은 중요한 의미가 있다. 하이프 사이클은 기술수명주기(S-curve)와 하이프 수준(Hype Level)을 결합하여 새로운 기술에 대한 대중의 기대감을 시간의 흐름에 따라 나타낸 그래프이다. 새로운 기술에 대한 기대는 기술사업화뿐만 아니라 연구개발 투자의 정당성, 투자유치를 위한 기회의 발판이 된다는 점에서 연구개발 담당자 및 기술투자자의 관심이 높다. 그러나 산업계의 높은 관심에 비해 실증분석을 시도한 선행연구는 다양하지 못하다. 선행문헌 분석결과 데이터 종류(뉴스, 논문, 주가지수, 검색 트래픽 등)나 분석방법은 한정적이었다. 이에 본 연구에서는 확산의 주요한 채널이 되어가고 있는 소셜네트워크서비스의 데이터를 활용하여 'Gartner Hype Cycle for Artificial Intelligence, 2021'의 단계별 기술들에 대한 집단구조(커뮤니티)의 특성과 커뮤니티 간 정보 확산패턴을 분석하고자 한다. 이를 위해 컴포넌트 응집규모(Component Cohesion Size)를 통해 각 단계별 구조적 특성과 연결중심화(Degree Centralization)와 밀도(Density)를 통해 확산의 방식을 확인하였다. 연구결과 기술을 수용하는 단계별 집단들의 커뮤니케이션 활동이 시간이 지날 수록 분절이 커지며 밀도 역시 감소함을 확인하였다. 또한 새로운 기술에 대한 관심을 촉발하는 혁신태동기 집단의 경우 정보확산을 촉발하는 외향연결(Out-degree) 중심화 지수가 높았으며, 이후의 단계는 정보를 수용하는 내향연결(In-degree) 중심화 지수가 높은 것으로 나타났다. 해당 연구를 통해 하이프 사이클에 관한 이론적 기초를 제공할 것이다. 또한 인공지능기술에 대한 기술관심집단들의 기대감을 반영한 정보확산의 특성과 패턴을 소셜데이터를 통해 분석함으로써 기업의 기술투자 의사결정에 새로운 시각을 제공할 것이다.

공공 정보지원 인프라 활용한 제조 중소기업의 특징과 성과에 관한 연구 (The Characteristics and Performances of Manufacturing SMEs that Utilize Public Information Support Infrastructure)

  • 김근환;권태훈;전승표
    • 지능정보연구
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    • 제25권4호
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    • pp.1-33
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    • 2019
  • 제조 중소기업들은 지속적인 성장과 생존을 위해 새로운 제품 개발에 필요한 많은 정보가 필요할 뿐만 아니라 자원의 한계를 극복하기 위한 네트워킹(networking)을 추구하지만, 규모의 한계로 인해 한계점에 봉착하게 된다. 초연결성으로 인해 비즈니스 환경의 복잡성과 불확실성이 더욱 높아지는 새로운 시대에 중소기업은 신속한 정보 확보와 네트워킹 문제를 해결이 더욱 절실해지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 공공기관인 정부출연(연)구기관(이하 '출연(연)')은 중소기업의 정보 비대칭성 문제를 해결해야하는 중요한 임무와 역할을 맞이하고 있다. 본 연구에서는 비즈니스 인텔리젼스의 경쟁 지능화(competitive intelligence) 기능과 외부 네트워크 활성화를 위한 서비스 인프라(service infrastructure)의 기능을 포함한 공공 정보지원 인프라를 통한 간접지원의 성과를 확산하고자 하는 목적으로 출연(연)이 중소기업의 혁신역량 제고를 위해 제공하는 공공 정보지원 인프라를 활용하는 중소기업의 차별적 특징을 파악하고, 인프라가 기업의 성과에 어떻게 기여하는 가를 규명하고자 하였다. 이를 위해 첫째, 출연(연)이 제공한 정보지원 인프라를 활용하는 제조 중소기업은 다른 중소기업과 어떤 차별적인 특정이 있는가? 라는 연구 질의를 도출하였다. 추가적으로 단순히 선택적 편의 여부를 판단하는 것을 넘어서 출연(연) 정보지원 인프라를 활용한 제조 중소기업의 특징을 복수 집단의 특징과 비교하는 연구를 진행하였다. 둘째, 출연(연)이 제공하는 정보지원 인프라를 활용한 제조 중소기업의 외부 네트워킹 역량이 제품 경쟁력에 어떻게 기여했는가? 라는 연구 질의이다. 본 연구에서 공공 정보지원 인프라에 의해서 강화된 외부 네트워킹 역량이 어떻게 제품 경쟁력에 영향을 미쳤는지 정밀하게 분석하기 위해 복수의 변수에 대한 매개 및 조절 효과 분석을 수행하였다. 연구 모형을 도출하기하기 위해 첫째, 외부 네트워킹이 기술혁신성과에 영향력에 대한 평가를 수행하였다. 일반적으로 기업들은 외부 네트워킹(networking) 전략을 통해 혁신에 필요한 가치 있는 정보를 획득할 수 있기 때문에 기술혁신성과를 높일 수 있다. 정보 획득은 중소 제조기업 경영자의 혁신에 대한 인식을 강화할 뿐만아니라, 의사결정을 효율적으로 하여 경쟁력을 강화시킬 수 있게 된다. 대기업에 비해 인력과 자금의 규모 한계를 극복하기 위해 중소기업은 외부 조직과의 협력관계를 보다 적극적으로 추구한다. 둘째, 기술사업화 역량이 기술혁신성과에 미치는 관계에 대한 평가를 수행하였다. 기술사업화는 생산과 마케팅을 통합하여 새로운 기술을 만드는 역량을 말한다. 우수한 생산 역량을 보유한 기업은 소비자의 수요를 가격, 품질, 신기능 측면에서 신속하게 충족시킬 수 있어 시장내 경쟁우위를 창출하고, 그 결과로 높은 재무적 혁신적 성과를 가져온다고 본다. 혁신적인 기업은 생산 역량과 마케팅 역량에서 일반 기업보다 높은 성과를 나타내는데, 기술혁신성과의 대표 지표로 제품 경쟁력을 지목하고 있다. 마지막으로 기업의 규모가 작을수록 새로운 혁신 정보를 확보할 수 있는 자체 정보지원 인프라가 없는 경향이 있다. 중소기업용 정보인프라는 기업의 제품 또는 서비스 역량을 강화하기 위한 전략에 필요한 중요한 정보를 확보할 수 있어야 하며, 데이터에 대한 해석 기능이 있어야 하고, 기업의 성장과 발전을 위한 다양한 주제(대기업, 공급자, 소비자 등)와의 협력 전략을 수립을 도울 수 있는 기능이 요구된다. 종합하면, 연구모형은 외부 네트워킹 역량(독립변수)이 기술혁신성과인 제품 경쟁력(종속변수)에 영향을 주는 기본 모형에 기술사업화 역량을 매개요인으로 적용하였고, 이들의 관계에 기업의 내부역량(연구원 집중도, 매출액, 업력)이 영향을 줄 수 있기 때문에 기업의 내부역량과 관련된 변수들을 통제하였다. 또한 KISTI가 제공한 공공 정보지원 인프라 활용한 기업별 역량 차이를 분석하기 위해, 정보지원 인프라 활용(효율성)과 관련된 KISTI 외부 기술사업화 전문가(멘토링) 정보지원 횟수의 조절 변수로 고려하였다. 본 연구에서 활용한 데이터 원천은 2차 정보인 '제8차 중소기업 기술통계조사' 자료와 1차 정보인 KISTI의 직접 설문 자료다. '제8차 중소기업 기술통계조사' 는 중소기업청과 중소기업중앙회에서 공동으로 매년 실시되고 있으며, 설문 조사의 모집단은 종사자수 5인 이상 300인 미만인 제조업 및 제조업 외 기업 중에서 기술개발을 수행하고 있는 중소기업 43,204개사이다. 이 중에서 2014년 12월 31일 현재 기준으로 기술개발을 수행하고 있는 3,300개 중소기업을 표본추출하여 방문조사를 실시하여 수집한 자료이다. 본 연구에서 KISTI의 정보지원 인프라를 통해 지원받은 290개의 KISTI 패밀리 기업(ASTI)을 대상으로 2017년에 전자 메일을 통해 자료를 수집하였다. 송부된 290개의 설문지 중 222개의 기업에서 회신을 보내왔으며 그 중에서 설문 내용이 유효한 설문 조사는 149건으로 활용율은 51.3%였다. 분석 결과에 대한 살펴보면 다음과 같다. 규모면에서는 공공 정보지원 인프라 활용 제조 중소기업(ASTI 설문 집단)과 R&D 중소기업(KBIZ 설문 집단)의 성향은 통계적으로 유의미하게 차이가 있었지만, 보다 많은 변수를 종합적으로 보면 크게 다르지 않은 집단이라고 판단했다. 공공 정보지원 인프라를 활용하는 제조 중소기업은 이미 출연(연)과 협업이 가능한 집단을 대표하는 성향 보이는 것으로 나타났다. 외부 네트워킹 역량 강화가 제품 경쟁력 제고에 기여하는데 있어서 기술사업화 역량(마케팅 및 생산 역량)이 가지는 매개 효과의 가능성을 탐색하기 위해서 먼저 통제 변수는 고려하지 않고, Baron과 Kenny(1986)의 매개 효과 분석을 수행했다. 분석결과 외부 네트워크 역량 강화 효과가 제품 경쟁력을 강화시키는 것으로 보였지만, 실제는 기술사업화 역량의 제고를 통해 제품 경쟁력을 강화시키는 것으로 나타났다. 공공 정보지원 인프라 활용의 효과성을 판단하기 위한 멘토링 정보지원 횟수의 조절효과 분석을 위해 3단계의 위계적 회귀분석을 수행하였다. 분석 결과 외부 네트워킹 역량과 멘토링 정보지원 횟수의 상호작용항이 혁신성과(제품 경쟁력)에 유의한 영향을 미쳤을 뿐 아니라, 모델의 설명력도 증가하여, 멘토링 정보지원 횟수의 조절 효과가 검증되었다. 마지막으로 앞서 확인된 복수 매개효과와 조절효과가 동시에 나타날 수 있는 가능성을 판단하기 위해서 매개된 조절효과를 검토했다. 분석결과 외부 네트워킹 역량이 높아지면 제품 경쟁력 제고에 양의 영향을 주지만, 조절 변수인 멘토링 지원 횟수가 높아질수록 그 영향은 오히려 약화되었다. 그리고 외부 네트워킹 역량이 높아지면 사업화 역량(마케팅과 생산)이 높아져서 제품 경쟁력이 높아지며, 조절변수인 멘토링 지원 횟수가 높아지면 독립변수 외부 네트워킹 역량이 매개변수 생산 역량에 미치는 역량이 작아졌다. 종합하면, 외부 네트워킹 역량의 제고는 제품 경쟁력을 높이는데 기여하는데, 직접적 기여하지는 않지만 마케팅과 생산 역량을 높여 간접적으로 기여한다(완전 매개 효과). 또한 이 과정에서 멘토링의 정보적 지원 횟수는 외부 네트워킹 역량 제고가 생산 역량을 제고하는 매개효과에 영향을 준다(순수 조절 효과). 그러나 멘토링 정보 지원 횟수는 마케팅 역량 제고와 제품경쟁력에 별다른 조절 효과를 보이진 않는 것으로 나타났다. 연구를 통한 시사점은 다음과 같다. KISTI의 정보지원 인프라는 서비스 활용 마케팅이 이미 잘 진행되고 있다는 결론을 이끌 수도 있지만, 반면에 시장의 정보 불균형을 해소하는 공공적 기능보다는(열위 기업 지원) 성과가 잘 도출될 수 있는 집단을 지원해서(의도적 선택적 편의) 성과가 잘 나타나도록 관리하고 있다는 결론에 이를 수 있다. 연구 결과를 통해서 우리는 공공 정보지원 인프라가 어떻게 제품경쟁력 제고에 기여하는지 확인했는데, 여기서 우리는 다음과 같은 몇 가지 정책적 시사점을 도출할 수 있다. 첫째, 정보지원 인프라는 분석된 정보뿐만아니라 이 정보를 제공하는 기관(또는 전문가)과 지속적인 교류나 이런 기관을 찾는 역량을 높이는 기능이 있어야 한다. 둘째, 공공 정보지원 (온라인) 인프라의 활용이 효과적이라면 병행적인 오프라인 지원인 정보 멘토링이 지속적으로 제공될 필요는 없으며, 오히려 멘토링과 같은 오프라인 병행 지원은 성과 제고보다는 이상징후 감시에 적절한 장치로 활용되어야 한다. 셋째, 셋째, 공공 정보지원 인프라를 통한 네트워킹 역량 제고와 이를 통한 제품경쟁력 제고 효과는 특정 중소기업에서 나타나기 보다는 대부분 형태의 기업에서 나타나기 때문에, 중소기업이 활용 능력을 제고할 노력이 요구된다.