• 디지털융복합연구
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• 제20권5호
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• pp.599-608
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• 2022

정부주도로 설립된 기존의 메이커스페이스는 현장의 실제 수요를 반영하지 못하여 성과창출에 한계가 있다는 비판이 있었다. 이러한 문제의식에서, 본 연구는 메이커스페이스의 현황과 문제점을 진단하고, 수요에 대응하기 위한 개선방안을 제시하는데 목적을 두었다. 이를 위해 정부의 정책자료를 분석하여 메이커스페이스의 현황을 정리하였고, 해당 시설을 사용하는 ICT 디바이스 관련 중소기업을 대상으로 설문조사를 실시하여 D·N·A 기술수요, 경영 애로사항, 정부지원 정책에 대한 의견을 분석하였다. 연구결과 본 연구는 디지털전환 플랫폼으로서의 메이커스페이스 고도화 방안에 대해 다음과 같이 제안하였다. 첫째, D·N·A 기술을 도입하기 위한 기존 산업의 특성상 기업이 자체적으로 시장에 진입하기에는 한계가 있으므로 정부차원의 종합지원이 필요하다. 둘째, 신제품·서비스 개발을 위한 실증 테스트베드를 구축·확대해 다양한 형태의 메타버스 콘텐츠 발굴과 기존 사업의 디지털전환 융합 모델이 도출될 수 있도록 해야 한다. 셋째, 메이커스페이스를 정부주도의 창업지원 정책을 구현하는 플랫폼으로서 운영하고자 하는 지원방식을 수정하여, 민간에서 잘 할 수 있는 부분은 과감히 민간에 이관하고 그 안에서 산학연 참여주체가 자유롭게 아이디어를 공유하고 공동의 문제를 해결하도록 지원해야 한다. 본 연구에서 발견한 문제점과 개선방안을 고려하여, 기존의 메이커스페이스가 현장의 수요에 적합한 디지털전환 플랫폼으로 고도화되길 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.1-25
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• 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.

• 문화기술의 융합
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• 제9권1호
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• pp.249-255
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• 2023

세계유산은 인류가 보호하고 후대에 물려 주어야 할 가치가 있는 매우 중요한 유산으로, 5천 년의 유구한 역사와 문화를 간직한 한국에 있어서 서원은 중국과 동아시아에서 공유하는 성리학 사상을 유무형으로 발전시켜 한국만의 독특한 문화자원으로서 현대에 이르기까지 간직하고 직접 체험할 수 있다는 점에서 큰 장점이 있다. 이러한 유구한 문화유산의 직접 체험을 장려하기 위하여 정부에서는 국고를 지원하며 관광 수요층 확대를 꾀하고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 프로그램 만족도와 참여도와 활성화 방안에 대하여 분석을 실시하였다. 그 결과, 종합적이고 지속적인 관리, 운영이 필요하며, 접근성이 부족한 우리의 세계유산이 관광명소로 자리잡기 위하여 볼만한 가치, 체험할만한 가치가 공존해야 하는 것으로 나타났다. 또한 이를 위하여 홍보 및 차별화된 관광체험 콘텐츠 개발이 우선적으로 진행되어야 하는 것으로 나타났다. 따라서 한국의 미래를 짊어질 MZ세대들을 위한 제안은 다음과 같다. 먼저, 옛것을 옛것 그대로 전달한다면 소통의 부재를 겪을 수 있기에 향교·서원의 관광체험에는 트렌드 반영이 필요하다. 프로그램 개발 시 전통과 역사적 관점에 머무르지 말고 스마트폰에 익숙한 MZ세대가 선호하는 콘텐츠 구축이 필요하다. MZ세대는 유튜브, 넷플릭스, 메타버스가 놀이터이며 콘텐츠다. 이를 위해 지역의 청소년 및 청년단체들과의 네트워크를 구축하고 더 나아가 전국 단위의 청년단체들과의 네트워크가 필요하다.

• 산업진흥연구
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• 제8권2호
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• pp.21-27
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• 2023

본 연구는 인공지능에 대한 정부와 금융권의 정책 및 활용 사례를 연구하고, 금융권의 향후 정책 과제를 도출 하고자 한다. Gartner에 따르면 2022년 금융업을 이끌어가는 주목할 기술로 '생성형 AI', '자율시스템', '프라이버스 강화 컴퓨테이션(PEC)'을 선정하였다. 금융권은 인공지능, 빅데이터, 블록체인 등 신기술의 발전으로 금융 부분의 혁신을 촉진하고 있다. 코로나 팬데믹 이후 재택근무의 확산 등으로 인한 데이터의 공유, 개인정보 보호 등의 관심이 높아지면서 디지털 신기술에 대한 기업의 변화가 기대된다. 글로벌 금융권 회사들도 디지털 신기술을 활용하여 상품 개발이나 기존 업무의 관리 및 운영에 대한 프로세스 혁신을 도모하고자 IT 비용에 대한 지출을 확대하고 있다. 금융권은 디지털 신기술을 활용하여 자금세탁 방지, 업무 효율성 제고, 개인정보 보호 강화 등의 업무에 적용하고 있다. 산업 간 경계가 사라지는 빅블러의 시대에 새로운 진입자들의 도전에서 경쟁 우위를 선점하기 위해서는 금융권들이 신기술을 업무에 적극 활용해야 한다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제7권2호
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• pp.235-244
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• 2022

코로나19와 같은 팬데믹 현상이 사람들의 이동성에 어떤 변화를 일으켰는지 살펴보기 위해 서울시 공공자전거 대여이력 데이터를 분석하였다. 2019년과 2021년 데이터를 코로나 이전과 이후로 구분해 비교·분석하였다. 공공데이터 포털사이트에서 데이터를 수집하였고, 심층적인 분석을 위해 데이터마트를 만들었다. 주행방향유형 차원과 대여소유형 차원을 추가하였고, 파생변수(대당 회전율과 이용속도)를 생성하여 두 기간의 변화를 비교하였다. 코로나 이전과 이후 평균 이용시간에는 큰 차이가 없지만, 평균 이용거리와 평균 이용속도는 감소하였다. 생활 리듬이 다소 느려진 현상이 따릉이 이동성에서도 나타나고 있다. 평일의 경우 코로나 이전에도 출·퇴근 시간대에 가장 많은 임대가 일어났으나, 코로나 이후에 급증하였다. 감염을 염려하기 시작한 사람들이 마이크로 모빌리티 수단으로 마을버스보다 따릉이를 선호한다고 해석할 수 있다. 본 연구에 제안된 데이터마트 기반 시각화 및 분석 결과는 공공자전거 운영과 정책 개발에 인사이트를 제공할 수 있을 것이다. 향후 연구에서는 트위터, 인스타그램과 같은 SNS 데이터와 공공자전거 데이터를 병합하여 살펴볼 필요가 있다. 자전거를 이용한 사람이 여러 장소에서 보인 행동 패턴 등을 다양하게 살펴본다면, 관련 연구의 가치가 향상될 수 있을 것으로 기대한다.