• 전자공학회논문지CI
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• 제48권4호
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• pp.9-20
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• 2011

미래 전쟁의 양상은 네트워크 중심전(network-centric warfare) 및 효과중심 작전(effects-based operations)으로 변화하고 있다. 전장에서 적을 먼저 발견하고 타격하기 위해서는 실시간 표적획득 및 첩보수집, 정확한 상황판단과 적시적인 지휘결심이 필요하다. 첨단 센서기술과 무선네트워크의 급속한 발전으로 인하여 전장감시의 운영개념에도 큰 변화가 요구된다. 특히, 자동화된 정보수집 자산이 부족한 지상군에게 있어서 전장감시 센서네트워크시스템의 도입은 필수 과제이다. 따라서 이 논문에서는 지상군 작전에서 적의 조기 발견과 전장가시화에 필요한 전장감시 센서네트워크시스템 구축을 위한 온톨로지 기반 상황인식 프레임워크를 제안한다. 제안한 온톨로지 기반 상황인식 프레임워크의 성능을 상황정보시스템의 평가방법을 적용하여 기존 시스템과 비교 분석한 결과 양호하게 평가되었으며, 장비협업도를 활용한 구조적 평가방법으로도 만족한 결과를 입증하였다. 온톨로지 기반 상황인식 프레임워크는 확장성과 재사용성의 측면에서 매우 장점이 많은 방식으로서, 향후 지상군 감시정찰체계에 폭 넓게 확대 적용할 수 있다. 또한, 온톨로지로 인한 데이터 량의 증가, 집중화로 인한 네트워크 대역폭 제한 및 처리시간 증가 문제들은 제대별 임무와 특성에 맞게 커스터마이징하거나, 차세대 통신 인프라의 구축으로 인하여 지능형 감시정찰 서비스를 촉진시키게 되므로 지상군의 정보능력 확충에 크게 기여할 것으로 기대된다.

• 정보화정책
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• 제26권3호
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• pp.3-35
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• 2019

4차 산업혁명시대에 지능정보기술의 발전에 따라 인공지능의 다양한 역할이 주목을 받고 있다. 구글의 알파고를 계기로 인공지능은 더 이상 공상의 기술이 아닌 실존하는 기술이라는 점에서 사회전역에 파급효과를 가져올 것으로 예상되고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 공공부문에서 인공지능을 활용한 정책결정의 가능성과 쟁점에 대한 탐색적 논의를 진행하였다. 이에 따른 연구목적은 세 가지 측면으로 구분되며, 첫째, 공공부문에서 인공지능이 정책결정까지 이어질 수 있는지에 대한 검토이다. 둘째, 인공지능의 정책결정과정이 기존 정책결정과의 어떠한 차이를 가지는가이다. 셋째, 인공지능이 정책결정에 도입될 경우에 나오게 될 쟁점을 다루었다. 이러한 인공지능에 의한 정책결정이 기존의 정채결정과 구별되는 점은 많은 정보와 대안에 기반한 합리적 의사결정, 투명성 및 신뢰성의 제고, 정책이슈에 대한 객관적인 시각, 신속한 의사결정 등이다. 하지만 인공지능의 정책의사결정시 야기되는 쟁점 역시 존재 한다. 첫째는 인공지능의 우월성, 둘째 윤리성 논란, 셋째 책임성, 넷째 기존 민주주의의 변화, 다섯째 공공부문 인력의 대체 논쟁, 여섯째 인공지능에 필요한 데이터 활용의 문제점 등이다. 공공부문 정책의사결정에서 인공지능의 도입은 향후 실현될 것이기 때문에, 사회적 충격을 최소화하기 위해 그에 따른 순기능과 역기능에 대한 융합적인 접근이 필요하다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제16권6호
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• pp.90-100
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• 2017

본 연구에서는 기존 지점 및 구간 검지체계의 한계를 극복하기 위한 방편으로 드론 촬영영상을 활용하여 차량을 검지 및 레이블링 하고 이를 기반으로 도심부 간선도로상 차간간격을 산정하는 것을 목적으로 한다. 드론 영상 데이터 획득 시 적정 시간대, 위치, 고도를 선정하기 위하여 여러 조건하에서 촬영을 실시하여 최종 영상 데이터를 획득하였다. 다양한 영상분석기법 중 혼합 Gaussian, 영상 이진화, 모폴로지 기법을 적용시켜 차량을 검지하였고 칼만 필터를 적용하여 차량을 레이블링 하였다. 레이블링율 분석 결과 실제 차량 수 285대 중 185대를 검지함으로써 차량 레이블링율은 65%로 나타나는 것을 확인하였다. 차간간격은 픽셀 단위화를 통해 산정하였으며, 결과는 다음 지도와의 비교 분석을 통해 검증을 수행하였다. 검증 결과 차간간격 오차가 모두 5m 미만으로 나타났으며 평균 오차는 선행차량과의 차간간격은 1.67m, 후행차량과의 차간간격은 1.1m로 분석되었다. 본 연구에서 산출된 차간간격은 도심부 도로의 밀도, 서비스 수준 판단 기준 설정 등으로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국융합학회논문지
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• 제6권6호
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• pp.285-291
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• 2015

현재 FTMS(Freeway Traffic Management System: 고속도로 교통관리 시스템), TCS(Toll Collection System: 요금 징수 시스템), 하이패스(Hi-Pass: 통행료 전자 지불 시스템)등의 고속도로 ITS(Intelligent Transportation System) 설비들은 단순한 이력관리 및 수동적인 사후관리가 이루어져 고장관련 DB가 부족하여 시설물의 통합운영관리 활용을 최대화 하지 못하고 있다. 또한, 부품의 교체시기가 없어 고장 발생 시마다 부품을 교체하다 보니 고장건수 증가 및 수리시간이 증가하며, 매번 교체 할 때마다 서비스가 중단되는 문제 점이 발생한다. 본 연구에서는 고속도로 ITS 시설물의 고장이력을 사전에 관리하여 예방적 유지관리를 하려한다. 따라서 하이패스 시설물의 고장이력을 신뢰성 이론에 기반을 두고 체계적인 통계분석을 통해 시스템의 신뢰도인 운용가용도를 산출한다. 교체시기 산정을 통해 고장건수 및 시간이 감소하며 예비품 수량을 확보하여 예산 비용을 줄일 수 있고, 부품의 관리계획을 수립하여 지속적인 예방적 유지관리를 통해 시스템의 품질을 향상시키고, 서비스 품질을 항시 가용한 상태인 무 중단 운용상태를 지향 할 수 있도록 하는 것이 본 연구의 목적이다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.141-156
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• 2013

그 동안 한국 사회에서 지방자치단체(이하 지자체) 복지사업과 재정지출에 대한 연구는 장애인, 노인, 보육 등 복지사업 대상 등을 중심으로 부문별 복지지출에 대한 영향요인 연구가 대부분 이루어져 왔다. 최근 지자체의 자체적인 복지노력도 측면에서 자체 사업에 대한 연구가 특정 지역의 사례를 중심으로 이루어지기는 하고 있지만, 자료에 대한 접근과 조사의 한계로 여러 요인이 실증적으로 고려되지 못하여 정책적 함의를 도출해 내기 어려웠다. 현재 우리사회의 복지예산과 그 지출규모는 국가 예산의 30%에 이를 만큼 높은 비중을 차지하고 있다. 이에 따라 국가적 차원에서 공공복지 전달체계의 효율적 운영과 관리를 위해 사회보장 정보시스템을 구축, 운영하고 있다. 본 연구에서는 기존 연구에서 사용하는 지방재정시스템이 아닌 사회보장 정보시스템을 통하여 지자체 복지재정 지출과 관련, 기존 연구에서 한계점으로 지적되었던 전수데이터에 대한 접근과 조사를 실시하여 학문적이고 정책적인 함의를 도출해 내고자 한다. 사회보장정보시스템은 복지전달체계의 효율화를 위해 구축되었으며, 이를 통해 17개 부처 292개 복지사업이 집행되며, 230개 지자체 4만여 개 복지사업의 정보가 관리되고 있다. 이에 따라 본 연구는 사회보장정보시스템을 통해 관리되는 지자체 복지사업을 중심으로 지자체 복지지출에 미치는 영향요인을 탐색하고자 한다. 이를 위해 지자체 복지노력도로 대변되는 순수 시 군 구 복지예산액을 종속변수로 설정하였으며, 기존문헌 검토를 바탕으로 인구사회학적, 지역 경제적 그리고 지자체 재정적 요인을 독립변수로 설정하였다. 또한 독립변수 요인간 다중공선성 문제를 점검하였고, 다중공선성의 문제가 없는 것으로 확인된 수급자 비율, 영유아 비율, 아동청소년 비율, 복지비 비율, 구인배율, 재정자립도, 재정자주도의 총 7개 독립변수와, 소속 정당을 통제변수로 사용하여 결정요인의 변화를 분석하였다. 연구결과를 살펴보면 기본모델에서는 복지비 비율, 영유아 비율, 재정자립도, 재정자주도, 구인배율이 유의한 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 그리고 기존 문헌에서 분석되지 못했던 시 군 구별 복지지출 영향요인의 차이점을 분석하였다. 또한 복지예산 총량 데이터에 근거한 기존 연구들이 논의하지 못했던 자체 복지사업 예산에 미치는 영향요인을 구체적으로 밝혀내는데 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제20권3호
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• pp.151-171
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• 2014

SaaS는 사용자가 필요한 소프트웨어를 인터넷을 통해 원격으로 서비스 받을 수 있도록 하는 모델로 소프트웨어 시장에서 차지하는 비중이 커짐과 동시에 관련 분야의 비즈니스 요구사항의 증가에 따라 지속적인 성장이 기대되는 분야이다. 이에 본 연구는 SaaS 공급업체들을 대상으로 기업에서 추구하는 차별화 전략 및 낮은 가격전략과 고객획득성과와의 관계를 살펴보고 더 나아가 이들 간의 관계에서 SaaS 기술성숙도 수준의 매개효과와 조절효과를 알아보고자 하였다. 이를 위해 SaaS 제공업체 및 국내 CNK(commerce net Korea) 데이터베이스에 등록된 업체의 어플리케이션을 대상으로, 175개 기업 총 199개 SaaS 전략사업단위의 설문결과를 분석에 활용하였다. SaaS 기술성숙도가 차별화전략 및 낮은가격전략과 고객획득성과와의 관계를 매개하는지 검증하기 위해 Baron and Kenny (1986)가 제안한 절차에 따라 회귀분석을 실시하였고, SaaS 기술성숙도의 조절효과를 살펴보기 위해 위계적 회귀분석(hierarchical regression analysis) 방법을 적용한 상호작용효과를 검증하였다. 분석결과, 첫째, SaaS 제공업체가 추구하는 차별화 전략(업종특화, 파트너활용, 전담인력수) 및 낮은 가격전략(월이용료, 초기설치비)과 같은 기업전략은 고객획득에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, SaaS 공급업체의 기술성숙도 수준(어플리케이션 서비스 제공, 웹 기본 어플리케이션, 웹 서비스 어플리케이션)과 고객 획득성과 간에 유의미한 긍정적인 관계가 있는 것으로 확인되었다. 마지막으로, SaaS 기술성숙도 수준의 기업전략과 고객획득성과와의 관계에 대한 조절효과는 주로 차별화 전략에 대해 나타난 반면, 매개효과는 주로 낮은 가격전략에 대해 나타남을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제26권3호
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• pp.127-147
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• 2020

세계는 신형 코로나바이러스 감염증(COVID-19)으로 수 많은 인명 피해와 경제적 손실을 기록하고 있는 상황이다. 우리나라 정부는 연구개발(Research & Development)을 통해 국가 감염병 위기를 극복하려는 전략을 수립하고 실행하기 위한 투자방향을 수립하였다. 기존 기술분류나 과학기술 표준분류에 따른 통계를 활용하면 특정 R&D 분야의 특이점 및 변화를 발견하기 어렵다는 한계가 존재해왔다. 최근 우리나라 감염병 연구개발 과제를 대상으로 수요자의 목적에 맞게 분류체계를 수립하고 연구비 비교 분석을 통해 투자가 요구되는 연구 분야를 제시하는 연구들이 진행되었다. 하지만 현재 국가 보건 안보와 신성장 산업육성이라는 목표를 달성하기 위한 실행방안으로 요구되고 있는 전염병 연구분야의 국가간 협력전략 수립에 필요한 정보를 체계적으로 제공하고 있지 못한 상황이다. 따라서 국가 공동 연구개발 전략 수립을 위한 분류체계와 분류모델기반의 정보서비스에 대한 연구가 요구되고 있다. 우선 감염병관련 NTIS 과제데이터를 기반으로 정성분석을 통해 7개의 분류체계를 도출하였다. 스코퍼스(Scopus) 데이터와 양방향 RNN모델을 사용하여, 분류체계 모델을 학습시켰다. 최종적인 모델의 분류 성능은 90%이상의 높은 정확도와 강건성을 확보하였다. 실증연구를 위해 주요 국가의 코로나바이러스 연구개발 과제를 대상으로 전염병 분류체계를 적용하였다. 주요 국가의 감염병(코로나바이러스) 연구개발 과제를 분류체계별로 분석한 결과, 세계적으로 유행하는 바이러스의 예상치 못한 창궐이 확산되는 속도에 비해 백신과 치료제 개발이 제대로 이뤄지지 않는 원인의 배경을 간접적으로 확인할 수 있었다. 국가별 비교분석을 통해 미국과 일본은 상대적으로 모든 영역에 골고루 연구개발 투자를 하고 있는 것으로 나타난 반면, 유럽은 상대적으로 특정 연구분야에 많은 투자를 하는 집중화 전략을 취하는 것으로 나타났다. 동시에 주요 국가의 코로나 바이러스 주요 연구조직에 대한 정보를 분류체계별로 제공하여 국제 공동R&D 전략의 기초정보를 제공하였다. 본 연구 결과를 통해 세 가지 정책적 의미를 도출할 수 있다. 첫째, 데이터기반 과학기술정책 관점에서 수요자 관심분야에 대한 국가 R&D사업의 정보를 글로벌 기준으로 문서를 분류하는 방안을 제시하였다. 둘째, 감염병관련 국가 R&D사업 영역에 대한 정보분석 서비스 기획의 기반을 마련하였다. 마지막으로 국가 감염병 R&D 분류체계 수립을 통해 분류 체계의 궁극적 목표인 산업, 기업, 정책 정보를 제공할 수 있는 기반을 마련한 것이다.

• 지능정보연구
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• 제21권3호
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• pp.53-77
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• 2015

국내에서 출원되는 특허건수는 매년 증가하고 있으나, 이러한 특허들 중 상당수는 활용되지 못하고 사장되고 있다. 2012년 국정감사 자료에 따르면, 우리나라 대학 및 공공연구기관이 보유한 특허의 약 73%가 사회적 가치창출로 연결되지 못하는 휴면특허라고 한다. 즉, 대학/연구소 또는 사업화가 어려운 개인이 소유하고 있는 특허가, 이를 필요로 하는 수요기업에 성공적으로 기술 이전되지 못하는 것을 휴면특허 증가의 주요 문제점으로 생각할 수 있다. 본 연구는 급격히 축적되는 방대한 특허 자원들 속에서, 기업의 관심분야에 적합한 지식재산을, 보다 쉽고, 효과적으로 선별할 수 있도록 하는 소셜태깅 기반의 특허 추천플랫폼을 제안한다. 제안된 시스템은 기존 특허들로부터 핵심적인 내용 및 기술 분야를 추출하여 초기 추천을 수행하고, 이후 사용자들의 태그정보가 축적되면, 사회적 지식 (social knowledge)을 추천에 함께 반영하게 된다. 이러한 연구에는 특허청에서 운영하고 있는 KIPRIS(Korea Industrial Property Rights Information Service) 시스템에서 실제 특허자료 총 1638건을 수집한 후, 현재 특허 데이터에는 존재하지 않는 가상의 태그 정보를 추가한 반가상(semi-virtual) 데이터를 구성하여 활용하였다. 제안된 시스템은 프로그래밍 언어 JAVA를 활용하여 핵심 알고리즘을 구현하였으며, 그래픽사용자 인터페이스(Graphic User Interface)에 대한 프로토타입의 설계를 수행하였다. 또한, 시나리오테스트 방식으로 시스템의 운영타당성 및 추천 효과성을 확인하였다.

• 정보화정책
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• 제24권3호
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• pp.3-26
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• 2017

온라인에서 생성되는 비정형 데이터가 기하급수적으로 증가하고 있으며 이중에서도 텍스트 데이터에 대한 분석이 다양한 분야에서 이루어지고 있다. 본 연구는 국내 지능정보사회 대비를 위한 플랫폼 정부의 연구 동향을 규명하기 위하여 국내 논문DB인 디비피아(www.dbpia.co.kr)에서 플랫폼 정부를 주제로 한 학술논문들의 제목과 연도, 학회, 초록 정보를 수집하였다. 본 연구에서 국내의 연구현황, 연구주제, 연구 분야 추이 등을 텍스트마이닝의 토픽 모델링 기법을 활용하여 분석하였다. 지능정보사회 대비를 위한 플랫폼 정부 전반적인 분야에 대해 기존 연구결과를 바탕으로 국내 국가정보화 추진 단계별 플랫폼 정부 관련 논문에서 기술, 서비스, 거버넌스로 잠재된 토픽을 추출하고, 연도별로 핵심 토픽의 추이를 분석하였다. 본 연구는 지능정보시대를 맞아 민간이 혁신을 주도하고 정부는 조력자 또는 촉진자 역할을 통해 국가사회 혁신이 이뤄질 수 있는 장을 조성해야 한다는 플랫폼 정부라는 정부의 새로운 역할에 대한 근거를 제시하였다는 데 의의를 지닌다. 플랫폼 정부의 국내연구 현황에 대한 객관적인 분석을 통해 플랫폼 정부 연구의 현주소를 이해하고 향후 발전방향을 모색함으로써, 향후 연구에 기여하는 참고자료를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.273-285
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• 2024

교육 분야에서 온라인 저지 시스템이 활발하게 활용됨에 따라 학습자 데이터를 활용하는 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 학습자 데이터를 활용하여 학습자의 문제 선택을 지원할 수 있는 사용자 기반 협업 필터링 방식의 문제추천 기능을 제안한다. 온라인 저지 시스템에서 학습자의 문제 선택을 위한 지원은 그들의 향후 학습에 영향을 미치므로 교육의 효과성 제고를 위해 필요하다. 이를 위해 학습자의 문제풀이 성향과 유사한 학습자를 식별하고 그들의 문제풀이 이력을 활용한다. 제안 기능은 충북교육연구정보원에서 운영하는 알고리즘과 프로그래밍 관련 온라인 저지 사이트에 구현됐고, 서비스 유용성과 사용 편이성 측면에서 델파이 기법을 통한 전문가 검토를 수행했다. 또한 사이트 사용자 대상 시범 운영에서 바른코드 제출 비율을 분석한 결과 추천문제에 대해 제출한 경우가 전체 제출에 비해 16% 정도 높았고, 추천문제 사용자 대상 설문조사에서 '도움 된다' 응답은 78%였다. 시범 운영에서는 추천문제 선택과 사용자 피드백 관련 설문 응답 비율이 낮았으므로, 향후 연구과제로 제안 기능의 접근성 향상, 사용자 피드백 수집 및 학습자 데이터 분석 다각화 등을 제시했다.