• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.670-681
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• 2016

최근 인터넷과 모바일 환경을 기반으로 금융과 IT가 융합된 핀테크(Fintech) 산업이 급속히 성장하고 있으며 간편성, 편리성 등으로 무장한 핀테크 서비스는 모든 금융서비스의 온라인 모바일 화를 주도하고 있다. 그러나 핀테크 산업의 급격한 성장에도 불구하고, 핀테크 기술에 대한 세부기술 분류와 주요 시장국의 기술개발 동향을 분석하고 기술기획을 지원하기 위한 연구는 매우 미흡한 실정이다. 이에 본 연구는 핀테크 기술의 비정형 데이터 형태의 특허 데이터를 이용하여 토픽모델링 기법을 통해, 핀테크 세부 기술을 추출하고 정의한다. 도출된 핀테크 세부 기술에 대해 Hot&Cold topic 을 파악하여 핀테크 기술의 트렌드를 파악한다. 또한 핀테크 산업의 주요 기술에 대한 주요 시장국인 미국, 한국, 중국의 기술개발 동향을 각각 분석한다. 마지막으로 핀테크 세부 기술 간 네트워크 분석을 통해 기술 간의 연계 관계를 살펴본다. 본 연구를 통해 파악된 핀테크 산업 기술 동향은 핀테크 산업분야의 정책 수립과 핀테크 관련 기업의 기술 전략 수립에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국습지학회지
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• 제22권4호
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• pp.245-256
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• 2020

본 연구의 목적은 우리나라 환경산업 해외시장 진출 전략 수립을 위하여 선진국과의 환경산업 기술경쟁력을 평가하고자 하였다. 환경산업 기술경쟁력을 평가하기 위하여 국내·외 환경산업기술 분류체계를 바탕으로 환경산업 분야별 중점 기술을 분류하고, 기술경쟁력 평가지표를 구축하였다. 평가지표 자료 구축을 수행한 후 델파이 분석 및 논문·특허 분석, 수출·입 분석을 수행하였으며, 지표값에 대한 표준화 분석을 수행하였다. 또한, AHP(Analytic Hierarchy Process) 기법을 통해 평가지표별 가중치를 산정하여 한국, 미국, 영국, 독일, 프랑스의 환경산업기술 경쟁력 평가 결과를 도출하였다. 평가 결과, 모든 환경산업 분야에서 미국이 상대적으로 기술경쟁력이 가장 높은 것으로 평가되었으며, 한국은 선진국에 비해 상대적으로 가장 낮은 경쟁력을 가지고 있는 것으로 평가되었다. 특히, 한국은 다매체 환경관리 및 지속가능 사회시스템 구축분야가 선진국에 비해 기술경쟁력 수준이 가장 낮은 것으로 나타났다. 따라서 국내 환경산업기술이 글로벌 선진시장에 진출하기 위해서는 국내 강점인 사물인터넷, 클라우드, 빅데이터, 모바일, 인공지능 기반의 4차 환경산업 개발을 통해 경쟁력을 강화해야 할 것으로 판단된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제10권2호
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• pp.91-102
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• 2007

대청호와 같이 규모가 큰 인공호수에서의 유해조류 발생을 사전에 예측하고 대응하기 위해서는 생물 화학적 연구와 더불어 GIS, RS 기술을 활용하는 지역분석 전산시스템의 개발도 필요하다. 이 논문의 목표는 대청호에서의 유해조류 생산을 저감시키기 위하여 남조류의 발생에 대한 예보모델을 개발하고 GIS를 기반으로 한 남조류 발생 조기예보시스템을 개발하는 것이다. 이를 위해 대청호에서의 남조류 발생과 환경인자와의 관계에 대한 선행연구 사례들을 분석하였으며, 그 결과 남조류 예보모델 개발을 위해 사용할 환경인자로서 강수와 기온을 선정하였다. 선정한 환경인자와 남조류 발생과의 정성적 상관관계 분석결과를 토대로 대청호의 남조류발생을 수역별로 예측할 수 있는 Rump 모델을 개발하였는데, 이 예보모델은 남조류의 최초발생시기와 급성장시기에 대한 예측이 가능하다. 개발된 예보모델은 GIS를 기반으로 한 남조류 대발생 조기예보시스템에 적용하였으며, 그 결과 대청호에서의 남조류 대발생을 예측하고 관련 자료들을 관리할 수 있는 지리정보시스템이 개발되었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.48-63
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• 2019

본 연구는 한국기업정보(주)에서 제공받은 2015년도의 5만 여개의 최신 기업정보를 활용하여 전자업체를 중심으로 거래 네트워크를 생성하여, 사회네트워크 분석을 포함한 새로운 분석을 시도하였다. 그 결과 97개의 10개 이상 기업으로 이루어진 클러스터들이 발견되었고, 전자산업 매출의 90% 이상을 차지하는 13개의 클러스터들을 주목하게 되었다. 사회네트워크 분석에서의 클러스터들은 소속 기업들이 해당 클러스터 안에서 거래를 완결하는 특성을 가지고 있다. 13개 클러스터들을 보면, 매출액이 많은 상위 5개 클러스터에 전자매출의 83%가 집중되어 있으며, 일부 예외를 제외하고는 각각의 클러스터들은 특정업체가 매출의 대부분을 차지한다. 그렇지만 이들 이외에도 후방생산연관효과가 특별히 높은 업체들도 발견하였으며, 중소기업에 미치는 영향력이 특히 큰 전자 업체들도 눈에 뜨인다. 후방생산연관효과가 높은 업체들은 성장 정책적인 측면에서, 그리고 중소기업에 영향력을 많이 미치는 전자업체들은 중소기업 육성 정책적인 측면에서 중시되어야 할 것이다. 그리고 작은 클러스터들의 합인 마지막 기업군은 매출 대비 고용이 매우 높은 특성을 지닌다는 사실도 발견하였다. 이 기업군에 높은 생산연관효과를 보이는 기업군과 전자업체들이 발견되었으며, 이들은 고용정책적 측면에서 중시될 필요가 있다. 거래를 중계하는 네트워크 특성인 사이중심성이 매출과 비례하지 않게 특별히 높은 클러스터들도 발견하였다. 사이 중심성이 높은 이들 클러스터들은 기술 발전의 가능성이 큰 기업 그룹들이기에 주목할 필요가 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.7-18
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• 2021

최근 한국에서는 클라우드 컴퓨팅, CPS, 빅데이터, 5G, IIoT, VR/AR, 복화 운송 AI 알고리즘 등의 신기술을 활용한 다양한 CIPs(Connected Industrial Parks) 아키텍쳐가 제안되고 있다. 한국의 중소기업들은 미국, 유럽, 일본 등의 해외 선진국 기업들 보다 기술 경쟁력에서 앞서 있지 않은 면들이 많다. 이러한 이유로 한국의 중소기업들은 기술연구 개발에 많은 비용을 투자해야 하는 필요성이 있다. 후발 주자로서 한국의 중소기업들이 지속 가능한 성장을 위해서 수익성을 개선할 필요가 있다. 재무적으로 한국의 중소기업들이 수익성을 증대시키기 위해서는 비용을 절감하는 것이 매출을 증대시키는 것 보다 레버리지 효과성이 높다. 본 논문은 한국 CIPs에 위치한 중소기업들의 비용 절감을 통한 수익성 개선을 주요 과제로 하였다. 한국 CIPs에 위치한 중소기업들의 비용 절감을 위한 방안으로서 VJP(Vehicle Junction Problem)를 주목하였다. 한국형 CIPs 결제 시스템을 통한 중소기업의 최소 물류 비용 달성 방법을 분석하였다. 새로운 한국형 CIPs결제 시스템의 세부 항목을 크게 4가지 "업무(Business)", "데이터(Data)", "기술(Technology)", "자금(Finance)"로 구분하여 정리한다. CIPs 결제 시스템의 성과 분석 방법으로 CBA(Cost Benefit Analysis)을 사용한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.370-379
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• 2018

우리나라는 중이온 가속기 건설을 중심으로 과학지식이 사업화로 연결될 수 있도록 하는 지리적 공간으로서의 국제과학비즈니스벨트에 관한 계획을 2009년에 확정하였다. 과학기반 클러스터의 형성 단계에서 국제과학비즈니스벨트의 각 클러스터의 우선 유치업종의 선택은 클러스터의 성격과 발전에 많은 영향을 미칠 수 있다는 점에서 매우 중요하다. 본 연구는 정부에서 제시한 국제과학비즈니스벨트의 과학기반 혁신클러스터의 조성을 위해 유치해야 할 핵심 업종들을 제시하고자 한다. 산업별로 클러스터 형성과정이 상이할 뿐만 아니라, 산업 내 특정 업종이 클러스터의 성장과정에 미치는 영향력이 다르기 때문에 혁신생태계 조성을 위한 앵커 섹터를 파악하는 것이 매우 중요하다. 국제과학비즈니스벨트 내 4개 클러스터의 형성 및 성장을 위한 기업을 분석하기 위해 본 연구는 Swann & Prevezer의 산업 클러스터링(industrial clustering) 모델을 활용하여 분석하였다. 본 연구에서는 기업 관련 자료의 경우 2014년의 제조업 및 서비스업 대상 한국기업혁신조사(ICT 클러스터), 2014년 국내 바이오산업 실태조사(바이오헬스케어 클러스터), 2015 국내 나노융합산업 실태조사(첨단산업 클러스터)에 관한 최신자료를 이용하였다. ICT, 바이오헬스케어, 나노 등 3개 산업군에 대한 클러스터링 분석을 수행한 결과 각 산업군에는 다른 여러 섹터에 속하는 기업들의 지역 내 진입을 유발하는 중심적 역할을 하는 섹터들이 있는 것으로 나타났는데, ICT 산업의 경우 정보통신서비스 섹터, 바이오헬스케어 산업의 경우 바이오공정/기기 섹터, 나노 산업군의 경우 나노전자 섹터가 각각 중심적 역할을 하는 것으로 분석되었다. 분석 결과를 바탕으로 본 연구는 국제과학비즈니스벨트 클러스터를 육성하기 위한 기업 유치 전략과 정책에 대한 시사점을 제시하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권7호
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• pp.117-122
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• 2018

남도지역주민 내 대학생을 대상으로 남도음식에 대한 인식을 기술분석을 통해 고찰하고, 인식과 관계의질 간의 관계를 파악하였다. 나타난 기술분석과 실증분석을 통해 지역전통음식에 대한 이해와 한식으로서 지역전통음식이 관광자원으로서 음식관광을 활성화를 하는데 기초적 자료로 제공하고자 하였다. 선행연구결과에 대하여 직간접적으로 지지하고 있다. 따라서 지역음식의 특성을 알고 있음으로 표현 할 수 있는 인지는 지역음식에 대한 지속적 관계 및 유지 등으로 표현이 됨으로 관계의 질로서 표현되는 신뢰, 몰입, 만족은 지속적 관계, 유지, 관심으로 표현할 수 있다. 지역음식으로 음식관광을 성장 및 발전을 유도하기 위해선 지역 음식에 대한 의미와 스토리텔링이 부여가 된다면 지역전통음식의 이미지 구축에 많은 도움이 될 것이다. 지역전통 음식에 대하여 인식이 호의적이거나 비호의적인 태도로서 관련된 반응으로 파악한다면 이후 지역음식에 대한 적극적인 관심, 자부심 등 지역민으로서 지역음식에 대하여 의미와 지속적인 관심과 식음료행동에 관련이 있을 것은 물론 지역전통음식이 관광자원으로 성장, 발전을 하는데 큰 역할을 할 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제21권4호
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• pp.111-131
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• 2015

본 연구에서는 데이터마이닝 기법의 일종인 자기조직화지도(Self-Organizing Map, SOM)를 이용하여 비외감기업의 부실화 유형을 구분하고자 한다. 자기조직화지도는 인공 신경망을 기초로 자율학습을 통해 입력된 값을 유사한 군집끼리 묶어내는 방법으로, 기존의 통계적 군집 분류 방법보다 성능이 뛰어나고, 고차원의 입력데이터를 저차원으로 시각화할 수 있다는 장점 때문에 다양한 분야에서 각광받고 있다. 본 연구에서는 기존 연구의 주요 분석대상이었던 외감기업에 비해 부실화 빈도는 높지만 데이터 수집의 어려움으로 인해 분석대상에서 다소 제외되었던 비외감기업의 부실화 유형에 대해 알아보고, 유형별 구체적인 사례도 소개하고자 한다. 재무자료수집이 가능한 100개의 비외감 부실기업에 대해 분석한 결과, 비외감기업의 부실화 유형은 다섯 가지로 구분되었다. 유형 1은 전체 집단의 약 12%를 차지하며, 수익성, 성장성 등 재무지표가 다른 유형에 비해 열등하였다. 유형 2는 전체 집단의 약 14%로, 유형 1보다는 덜 심각하지만 재무지표가 대체로 열등하였다. 유형 3은 성장성 지표가 열등한 그룹으로 기업간 경쟁이 극심한 가운데 지속적으로 성장하지 못하고 부실화된 경우로 약 30%의 기업이 포함되었다. 유형 4는 성장성은 탁월하나 부채경영 등 과감한 경영으로 인해 유동성 부족이나 현금부족 등의 이유로 부실화된 그룹으로 약 25%의 기업이 포함되었다. 유형 5는 거의 모든 재무지표가 우수한 건전기업으로, 단기적인 경영전략의 실수 또는 중소기업의 특성상 경영자의 개인적 사정으로 부실화 되었을 가능성이 큰 그룹으로 약 18%의 기업이 포함되었다. 본 연구 결과는 부실화 유형을 구분하는데 기존의 통계적 방법이 아닌 자기조직화지도를 이용하였다는 점에서 학문적 의의가 있고, 비외감기업의 재무지표만으로도 1차적인 부실화 징후를 발견할 수 있다는 점에서 실무적 의의가 있다고 할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.1-23
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• 2018

E-commerce 환경의 발전으로 소비자들은 다양한 상품들을 한 자리에서 폭 넓게 비교할 수 있게 되었다. 하지만 온라인 쇼핑몰에 올라와있는 상당량의 주요 상품 정보들이 이미지 형태이기 때문에 컴퓨터가 인지할 수 있는 텍스트 기반 검색 시스템에 반영될 수 없다는 한계가 존재한다. 이러한 한계점은 일반적으로 기존 기계학습 기술 및 OCR(Optical Character Recognition) 기술을 활용해, 이미지 형태로 된 키워드를 인식함으로써 개선할 수 있다. 그러나 기존 OCR 기술은 이미지 안에 글자가 아닌 그림이 많고 글자 크기가 작으면 낮은 인식률을 보인다는 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 기존 기술들의 한계점을 해결하기 위하여, 딥러닝 기반 사물인식 모형 중 하나인 SSD(Single Shot MultiBox Detector)를 개조하여 이미지 형태의 상품 카탈로그 내의 텍스트 인식모형을 설계하였다. 하지만 이를 학습시키기 위한 데이터를 구축하는 데 상당한 시간과 비용이 필요했는데, 이는 지도학습의 방법론을 따르는 SSD 모형은 훈련 데이터마다 직접 정답 라벨링을 해줘야 하기 때문이다. 본 연구는 이러한 문제점을 해결하기 위해 '훈련 데이터 자동 생성 프로그램'을 함께 개발하였다. 훈련 데이터 자동 생성 프로그램을 통해 수작업으로 데이터를 만드는 것에 비하여 시간과 비용을 대폭 절감할 수 있었으며, 생성된 훈련용 데이터를 통해 모형의 인식 성능을 높일 수 있었다. 더 나아가 실험연구를 통해 자동으로 생성된 훈련 데이터의 특징별로 인식기 모형의 성능에 얼마나 큰 영향을 끼치는지 알아보고, 성능 향상에 효과적인 데이터의 특징을 분석하였다. 본 연구를 통해서 개발된 상품 카탈로그 내 텍스트 인식모형과 훈련 데이터 자동 생성 프로그램은 온라인 쇼핑몰 판매자들의 상품 정보 등록 수고를 줄여줄 수 있으며, 구매자들의 상품 검색 시 결과의 정확성을 향상시키는 데 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제22권2호
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• pp.97-113
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• 2016

인터넷상의 데이터가 급속하게 증가함에 따라 막대한 양의 데이터를 목적에 맞게 적절히 활용하는 빅데이터 분석이 활발하게 진행되고 있다. 최근에는 기존의 정형 데이터분석이 가진 한계점을 보완하는 방법으로 비정형 데이터 분석 분야 중 하나인 텍스트마이닝 기법에 대한 연구들이 다수 이루어지고 있으며, 특히 텍스트를 기반으로 문장의 긍정, 부정을 판별하고 분류하는 감성분석과 관련된 연구들이 활발하게 이루어지고 있다. 이러한 연구의 연장선 상에서, 본 연구는 감성분석에 사용되는 감성사전을 데이터의 특성에 맞게 적절하게 변형하여 구축하는 방법을 시도하였다. 데이터가 속한 영역의 특성을 고려하지 않은 기존의 범용 감성사전을 감성분석에 사용할 경우, 해당 영역에서 쓰이는 단어 또는 감정 표현을 반영하지 못하므로 감성분석의 정확성이 떨어질 수 있다. 따라서 감성분석에 있어서 영역 맞춤형 감성사전의 사용 시 데이터 영역의 특성을 정확하게 반영해 분석의 정확성을 높여줄 것으로 기대할 수 있다. 본 연구에서는 영화 리뷰 데이터를 분석 대상으로 선정하였으며, 대표적 영화정보 사이트 IMDb에서 발생된 약 2년간의 영화리뷰 데이터를 수집 분석하였다. 분석에 앞서 영화 장르별 사용되는 단어의 의미가 각각 다를 것을 고려하여 영화를 '액션', '애니메이션', '코메디', '드라마', '공포', '과학공상' 6개 장르로 분류했다. 맞춤형 감성사전 구축을 위한 핵심 기법으로 SO-PMI(Semantic Orientation from Point-wise Mutual Information)를 활용하였으며, 어휘 간 극성이 뚜렷하게 구분되는 형용사에 한정하여 연구를 진행했다. 분석결과 맞춤형사전을 활용한 감성분석 예측정확도는 영화 장르별로 상이했다. '애니메이션'을 제외한 5개 장르에서 기존의 범용 감성사전대비 맞춤형 감성사전의 예측정확도가 통계적으로 유의한 수준의 성능 향상을 보였다. 본 연구에서는 데이터 영역의 특성에 맞는 맞춤형 사전 구축을 통한 감성분석의 예측의 성능 향상을 확인하였다. 향후 감성사전 구축 시 동사, 부사 등 다양한 품사의 어휘를 추가하여 감성분석 예측정확도를 높이는 방안을 모색할 수 있을 것이다.