• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권10호
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• pp.427-436
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• 2022

산업통상자원부에서 제공하는 KOTRA 무역 데이터는 해당 품목과 해당 국가에 대하여 GDP, 관세율, 비즈니스 점수, 과/차년도 수출금액 등을 제공한다. 그러나 무역 수출품목은 수없이 많을뿐더러 그에 따른 대량의 데이터를 매년 수작업 기반 분석을 통해 유의미한 결과를 이끌어내는 것은 상당히 큰 시간과 비용을 요구한다. 따라서 이번 연구에선 대량의 데이터를 학습하여 단기간에 저비용으로 결과 예측이 가능한 다층 퍼셉트론 모델을 구현하고 성능을 평가하였다. 먼저 딥러닝 기반 무역 수출 가격 예측 모델을 일반적 다변량 회귀 모델과 비교하였을 때, 예측 오류와 학습 시간 측면에서 통계적으로 우수한 성능을 보였다. 수출 가격 데이터는 시계열 속성이 있을 것으로 예상하는 바, 은닉 노드들이 모두 연결된 다층 퍼셉트론과 순환 신경망을 이용하여 수출 가격 데이터를 예측하였다. 그 결과 새로운 데이터에 대해 수출 가격 예측을 위한 일반화 능력은 순환 신경망이 우수한 성능을 보였으나, 다층 퍼셉트론이 무역 수출 가격 예측에서 더 뛰어난 성능을 보였다. 추후 장기간 데이터를 확보한다면, 순환 신경망 혹은 트랜스포머 기반 딥러닝 모델을 이용하여 더 뛰어난 수출 가격 예측이 가능할 것으로 사료된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.215-225
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• 2020

본 논문에서는 IT 기업 재직자의 교육 훈련특성과 교육 성과에 대해 알아보고자 하였다. 빠르게 변화하는 시장환경에서 기업에게 인적자원은 시장 경쟁력확보의 중요한 요소로써 교육 훈련을 통해 재직자의 역량육성과 기업 성과를 도모하고 있다. 하지만 이러한 노력에도 불구하고 지속적으로 증가하는 퇴사율과 교육내용의 낮은 활용도로 기업들이 교육 훈련 투자를 망설이게 하고 있다. 이와 같은 이유로 인해 연구자들은 교육 훈련의 특성과 성과에 대해 많은 연구가 진행되고 있지만, 교육 훈련특성과 조직몰입의 하위 요소, 현장 활용에 대한 세분화 되어진 연구는 미비한 편이다. 이에 본 연구에서는 교육 훈련특성 요인을 기존 연구를 통해 도출하고 조직몰입을 통해 실제적으로 재직자들이 업무 활용도에 어떠한 영향을 미치는 지 보고자 한다. 그 결과 자기효능감은 조직몰입에 영향을 미치지 않은 것으로 나타났으며, 강사능력과 교육프로그램 적절성은 지속적 몰입과 정서적 몰입에 정(+)의 영향, 업무 관련성은 지속적 몰입과 정서적 몰입에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 규범적 몰입은 학습 전이에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이와 같은 결과는 강사 능력과 교육프로그램에 대한 중요성을 높여야 한다는 의미로 보여지며, 교육 관련자들이나 관련 기업들에게 기초자료로 제공하고자 한다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제6권2호
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• pp.71-84
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• 2021

빅데이터 및 인공지능 기술은 4차 산업혁명에 핵심적인 기술이나, 국내 중소·중견 기업의 빅데이터 분석 활용과 복합 인공지능 분야의 기술경쟁력 확보가 미흡한 상황이다. 따라서 빅데이터 및 인공지능 분야의 기술사업화를 통해 산업군 전반의 경쟁력을 강화하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 기술 포트폴리오 분석을 통해 공공연구성과 실용화 우선순위를 평가하고자 한다. 우선 공공연구성과 정보에 대해 앙상블 기법을 적용한 딥러닝 모델을 사용하여 과제의 6T 분류 결측값을 개선하였다. 이후 6T 분야별 빅데이터 및 인공지능융합 분야를 대상으로 토픽 모델링을 진행하여 10개의 세부기술분야를 도출하였다. 세부기술분야별 기술사업화 가능성을 판단하기 위해 기술활동성과 기술효율성을 새롭게 정의하고 측정하였다. 두 축을 기반으로 포트폴리오를 4가지의 유형으로 구분하여 기술사업화 최우선 고려 대상, 장기 투자가 필요한 기술분야 등을 제안하였다. '영상 및 이미지 기반의 진단 기술'은 기술활동성 및 기술효율성이 높아 시장의 수요와 사업화 역량 모두 이상적인 수준으로 나타났다. 이처럼 체계적인 산업·기술시장 분석을 통해 공공연구성과 창출 기술의 활용을 활성화할 수 있으며 중소·중견으로의 효율적인 기술 이전 및 사업화 추진이 가능하다.

• 한국환경생태학회지
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• 제24권3호
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• pp.235-248
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• 2010

본 연구에서는 우리나라 생태숲조성 기본계획 수립의 실태를 파악하고, 문제점 및 개선방향을 제시 하였다. 우리나라 생태숲조성 계획의 제한요소로는 입지여건, 지형적 측면, 기존식생 등의 문제가 높은 빈도로 나타났다. 토지이용현황은 사유지의 평균 비율이 29.7% 이었으나 실질적인 사업비의 투자는 되지 않은 것으로 나타났다. 도입빈도가 높은 시설은 기반시설, 건축시설, 휴게시설, 편익시설, 안내시설 등 이었으며, 도입빈도가 낮은 시설은 식물재배시설, 생태시설, 상징시설 등으로 나타났다. 식물 종 보유현황은 500종류 이상을 보유한 곳이 1개소이었고, 산림청이 제시한 생태숲조성 기준의 식물종다양성 기준 이하는 11개소 이었다. 사업비는 시설투자비가 식재비보다 매우 높았으며, 후기투자사업비 보다 초기투자사업비 월등히 많았고, 조성 이후의 유지관리에 대한 예산 계획 수립이 거의 없었다. 산림청이 제시한 생태숲조성의 기본 개념은 충실하게 계획 하고 있었으나 세부적인 도입 계획에서는 이용자 중심 위주로 계획 되어져 생태숲조성 기본 취지에 어긋나고 있었다. 이러한 현상은 생태숲조성을 주관하는 지방자치단체가 사업추진을 위한 과정에서는 산림청이 제시한 내용을 제안하고, 사업이 확정된 이후에는 산림청이 제시한 내용을 대부분 무시하여 전시효과를 위한 생태숲조성 방식으로 변화하기 때문이다. 산림청에서 제시하는 생태숲조성을 위해서는 산림청의 감독이 강화되어야 하고, 지방 자치 단체장, 감독부서, 계획 및 설계자 등 담당자들이 생태숲에 대한 명확한 개념 정립을 하여야 할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.63-83
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• 2019

투자자들은 기업의 내재가치 분석, 기술적 보조지표 분석 등 복잡한 분석보다 차트(chart)에 나타난 그래프(graph)의 모양으로 매매 시점을 찾는 직관적인 방법을 더 선호하는 편이다. 하지만 패턴(pattern) 분석 기법은 IT 구현의 난이도 때문에 사용자들의 요구에 비해 전산화가 덜 된 분야로 여겨진다. 최근에는 인공지능(artificial intelligence, AI) 분야에서 신경망을 비롯한 다양한 기계학습(machine learning) 기법을 사용하여 주가의 패턴을 연구하는 사례가 많아졌다. 특히 IT 기술의 발전으로 방대한 차트 데이터를 분석하여 주가 예측력이 높은 패턴을 발굴하는 것이 예전보다 쉬워졌다. 지금까지의 성과로 볼 때 가격의 단기 예측력은 높아졌지만, 장기 예측력은 한계가 있어서 장기 투자보다 단타 매매에서 활용되는 수준이다. 이외에 과거 기술력으로 인식하지 못했던 패턴을 기계적으로 정확하게 찾아내는 데 초점을 맞춘 연구도 있지만 찾아진 패턴이 매매에 적합한지 아닌지는 별개의 문제이기 때문에 실용적인 부분에서 취약할 수 있다. 본 연구는 주가 예측력이 있는 패턴을 찾으려는 기존 연구 방법과 달리 패턴들을 먼저 정의해 놓고 확률기반으로 선택해서 매매하는 방법을 제안한다. 5개의 전환점으로 정의한 Merrill(1980)의 M&W 파동 패턴은 32가지의 패턴으로 시장 국면 대부분을 설명할 수 있다. 전환점만으로 패턴을 분류하기 때문에 패턴 인식의 정확도를 높이기 위해 드는 비용을 줄일 수 있다. 32개 패턴으로 만들 수 있는 조합의 수는 전수 테스트가 불가능한 수준이다. 그래서 최적화 문제와 관련한 연구들에서 가장 많이 사용되고 있는 인공지능 알고리즘(algorithm) 중 하나인 유전자 알고리즘(genetic algorithm, GA)을 이용하였다. 그리고 미래의 주가가 과거를 반영한다 해도 같게 움직이지 않기 때문에 전진 분석(walk-forward analysis, WFA)방법을 적용하여 과최적화(overfitting)의 실수를 줄이도록 하였다. 20종목씩 6개의 포트폴리오(portfolio)를 구성하여 테스트해 본 결과에 따르면 패턴 매매에서 가격 변동성이 어느 정도 수반되어야 하며 패턴이 진행 중일 때보다 패턴이 완성된 후에 진입, 청산하는 것이 효과적임을 확인하였다.

• 중소기업연구
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• 제41권3호
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• pp.49-75
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• 2019

시장의 불안전성은 기업의 생존을 위한 세심한 혁신 전략과 학습의 필요성뿐만 아니라 기회도 함께 제공한다. 새로운 기회를 발견한 기업은 기술혁신을 수행하기로 결정하고 지향하는 시장에서의 지위와 경쟁 강도를 고려해 투자 규모를 결정하게 된다. 본 연구는 중소제조기업들이 수행하는 기술혁신 프로세스에서 직면하는 저해요인이 기업성장단계에 따라서 차이가 있는지 확인하고, 기술혁신 수행에 대한 의사결정 과정에서 정부 지원제도가 미치는 영향을 확인하고자 수행되었다. 분석 결과 기업의 성장단계에 따라서 기술혁신을 방해하는 저해요인에 차이가 있었다. 혁신적인 기업일수록 더 많은 저해요인에 직면하고, 이것을 해결하기 위해 보다 많은 정부지원제도에 접근하였다. 또한, 정부지원제도 활용을 통해 기술혁신 저해요인을 제거하고, 기술혁신 투자에서 성과로 이어지는 긍정적이고 유의미한 영향을 확인할 수 있었다. 본 연구는 중소제조기업들이 수행하는 기술혁신 프로세스를 CDM 모형을 확장한 다중단계모형을 적용하여 가설들에 대해 명시적으로 접근하였다는 점에서 의의가 있다.

• 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.

• 벤처창업연구
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• 제9권5호
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• pp.141-155
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• 2014

본 연구는 창업가의 관련 기업 근무경험이 기업의 성장 가능성과 생존율을 높이는 '질 좋은 창업'에 미치는 영향을 확인하는 탐색적 사례 연구이다. 자원기반이론 관점에서 관련기업 경험을 통한 인적자본의 축적과 창업기회의 획득, 핵심경영자원의 확보를 '질 좋은 창업'의 요소로 보았으며, 벤처캐피탈인 'K벤처스'가 투자한 16개 모바일 게임/서비스 기업의 창업가를 대상으로 연구를 진행하였다. 연구 결과 16개 기업 27명의 기업가 모두가 창업 이전 관련 기업 근무경험을 보유하고 있었다. 이들은 관련기업 근무경험을 통해 기술능력, 관리능력, 사업영역의 지식, 창업동기 등 창업가의 인적자본을 축적하였으며, 이를 바탕으로 정보탐색, 기회인식, 기회추구 및 활용으로 창업을 실행하였다. 이러한 'K벤처스'의 투자 기준과 사례는 창업가의 직장경험과 인적자본이 벤처캐피탈의 투자결정에 긍정적인 영향을 미친다는 이전의 결과를 지지한다. 또한 심층연구를 수행 한 2개 기업의 사례는 관련기업 근무경험을 통해 축적한 창업가의 인적자본이 창업기회 획득과 벤처캐피탈 투자유치를 통한 핵심경영자원 확보를 촉진시켜 '질 좋은 창업'에 긍정적인 영향을 미침을 확인하였다. 본 연구는 인터넷/모바일 기업을 대상으로 진행된 탐색적 사례연구이며, 향후 본 내용의 일반화를 위한 실증연구가 추가되어야 할 것이다.

• 한국교육논총
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• 제38권3호
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• pp.211-230
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• 2018

본 연구의 목적은 중등학교 스마트교육의 효과성을 분석하는데 있다. 이를 달성하기 위하여, 스마트교육 개념을 적용한 고등학교와 아닌 고등학교를 대상으로 스마트교육을 구현하는 학교는 어떤 학교이고, 스마트교육 개념은 학생들의 정서에 어떤 영향을 주었으며, 스마트교육 개념은 학생들의 학업성취에 어떤 영향을 미쳤는가에 대한 답을 찾으려는 것이다. 이런 목적을 달성하기 위하여 학교알리미(www.schoolinfo.go.kr)에서 독립변인으로 학습효과, 정서효과의 항목을 추출하여 상대적으로 배경변인이 비슷한 세종시 한솔고등학교와 과천에 있는 고등학교를 추출하여 비교 분석하였다. 스마트교육의 개념과 특징 등을 문헌조사하여 스마트교육 개념을 도입하고 있는 세종시에 위치한 고등학교를 선정하였으며, 학교알리미에서 '결산자료', '전출입 및 학업중단 학생 수', '학교폭력 실태조사', '국가학업성취도 평가에 관한 사항'을 바탕으로 학습효과와 정서효과를 분석하였다. 또한 스마트교육 효과가 나타난 학교의 예산구조를 파악하여, 스마트교육 확산을 위한 예산구조를 분석하였다. 연구결과로 학교 폭력 실태를 비교한 결과, 3년 동안 두 학교 모두 학교 폭력 사태가 줄어드는 경향을 보였으나, 세종시에 있는 한솔고등학교가 과천에 있는 고등학교보다 더 낮은 학교 폭력 피해율을 보였다. 국어, 수학, 영어 과목의 국가학업성취도 평가에서 3년 동안 세종시 한솔고등학교가 과천에 있는 고등학교보다 높은 수치를 나타내었다. 특히, 스마트교육이 본격적으로 시작되기 전인 2013년에는 두 개교가 유의미한 차이를 보이지 않았으나, 2014년과 2015년의 2년에 걸친 조사에서 세종시 한솔고등학교의 수학과 영어 과목학업성취가 과천 고등학교보다 더 높은 경향을 보여주어, 표집의 한계에도 불구하고 스마트교육이 학업성취에 정적인 가능성을 보이는 것으로 나타났다. 이런 결과에도 불구하고, 자료의 수집의 한계와 표집의 제한성 등은 향후 스마트교육을 확대시키기 위하여 좀 더 면밀하게 연구되어야 할 필요성을 제시해 준다.

• 한국전자거래학회지
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• 제25권4호
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• pp.77-109
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• 2020

본 논문에서는 그래디언트 부스팅 모형을 활용하여 정부의 중소기업 연구개발 지원 결정에 영향을 미치는 요인들을 파악하였다. 기존 연구가 사후적으로 정부의 연구개발 지원이 수혜 기업에 미친 영향을 분석하는 것에 중점을 두었다면, 본 논문은 정부의 연구개발 지원 결정 방식을 파악하고, 그 방식이 기업에게 제공하는 유인을 분석하고자 하였다. 이를 위하여 본 논문은 지원금 결정에 영향을 미치는 다양한 잠재적 요인들을 선택하고, 기계학습 접근법을 활용하여 추정오차 축소효과가 큰 요인들을 선별하였다. 구체적으로 본 논문은 한국과학기술평가원이 구축한 국가연구개발조사분석 자료와 한국신용평가자료를 연결한 자료에 그래디언트 부스팅(Gradient Boosting) 모형을 적용하여 지원금 추정모형을 구축하였다. 본 논문에서 구축한 그래디언트 부스팅 모형은 선형회귀분석 응용모형에 비해 평균제곱근오차를 7.20% 축소할 수 있었다. 각 변수의 순열 중요도(permutation importance)를 분석한 결과 연구성과지표 및 연구개발비가 추정오차 축소에 기여가 큰 것으로 파악되었다. 그리고 각 변수의 부분의존도(Partial Dependence Plot: PDP) 및 SHAP 값(SHAP value: SHapley Additive exPlanation value)을 분석한 결과 연구성과지표가 좋고 연구개발비 지출이 큰 기업이 많은 연구개발 지원금을 받는 반면, 영업이익이 크고 자기자본회전율이 높은 기업은 적은 지원금을 받는 경향이 발견되었다. 본 연구의 결과는 현재 중소기업 연구개발 지원금 배분 방식이 연구성과지표 제고 및 연구개발투자 증가 유인은 제공하나, 기업 경영성과 제고 유인은 취약함을 시사한다.