• 제목/요약/키워드: 국방데이터 생태계

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국방데이터 생태계 구축 발전방향 (Development Direction of Building Defense Data Ecosystem)

  • 김성태
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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    • pp.69-71
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    • 2022
  • 4차 산업혁명은 다양한 ICT 기술의 융합과 지능화를 통해 미래 국가 경쟁력을 좌우하는 패러다임으로 여겨지고 있다. 우리 군도 국정과제 구현과 국방개혁 2.0의 성공적인 추진 보장을 위해 '4차 산업혁명 시대 국방혁신 계획' 추진을 위한 비전으로 '4차 산업혁명 기반 스마트 국방혁신 구현'으로 설정하였다. 그러나, 비전에 따른 본격적인 사업추진에 앞서 4차 산업혁명의 핵심사항인 데이터 가치사슬이 고려되어 있는지 검토가 필요한 시점이다. 본고에서는 스마트 국방혁신 추진사업과 군 및 범정부에서 추진하는 데이터 플랫폼 추진사업을 데이터 가치사슬 측면에서 비교분석하고 국방데이터 생태계 구축을 위한 정책적 대안을 제시하였다.

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위성정보 활용 사업의 생태계 모델과 콘텐츠 연구 (An Ecosystem Model and Content Research of the Satellite Information Utilization Business)

  • 백승국 ;노진화;심현주;주선응
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권5_4호
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    • pp.1075-1084
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    • 2023
  • 위성정보 데이터는 지구를 관측하여 수집한 데이터로 국방, 자연재해, 위치기반 서비스, 인프라, 환경, 에너지, 해양, 보험 등의 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 연구는 위성정보 활용 사업의 선순환 구조와 산업의 비즈니스 생태계 모델을 제시하는 것을 목적으로 한다. 연구방법으로 문헌, 온라인, 어플리케이션, 콘텐츠 등의 영역에서 사례를 수집하고 분석하였다. 사례를 살펴본 결과 공공 및 상업 영역에서의 콘텐츠 서비스에 관한 비즈니스 모델을 제시하고 있었으며, 복합 범용 기술 차원에서 콘텐츠 제작과 서비스를 용이하게 하는 다양한 알고리즘 기술을 개발하고 있었다. 둘째, 위성정보 데이터의 콘텐츠 유형화 차원에서 생태환경 모니터링 콘텐츠, 도시공간 모니터링 콘텐츠, 위성정보 기반 게임 콘텐츠로 세분화할 수 있었다. 셋째, 위성정보 기반의 콘텐츠가 사용자에게 제안하는 콘텐츠의 가치를 정보적 가치, Environmental, Social, and Governance (ESG) 가치, 교육적 가치, 콘텐츠적 가치 등으로 세분화할 수 있었다. 연구 결과로 위성정보 활용 사업의 전개 과정을 시각적으로 도식화한 생태계 모델과 콘텐츠 발굴의 유형화 방안을 제시하고 있다. 더 나아가 위성정보 데이터의 대중화 및 접근성을 높이는 콘텐츠 창출의 다양한 방안을 모색하고, 정부의 투자 확대, 인력 양성, 법적 제도 구축 등을 토대로 한국형 K-위성정보 활용 사업의 생태계 모델을 모색해야 한다는 제언을 하고 있다.

해양관측부위 자료 기반 딥러닝 기술을 활용한 해양 혼합층 수온 예측 (Prediction of Sea Water Temperature by Using Deep Learning Technology Based on Ocean Buoy)

  • 고관섭;변성현;김영원
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제38권3호
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    • pp.299-309
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    • 2022
  • 최근 한반도 주역 해역의 수온이 꾸준히 증가하고 있다. 수온변화는 어업생태계에 영향을 미칠 뿐만 아니라 해양에서의 군사작전과도 밀접히 연관되어 있다. 본 연구는 딥러닝 기술을 기반으로 하는 다양한 예측모델을 통해 단기간 수온예측을 시도함으로써 어떠한 모델이 수온예측분야에 더욱 적합한지를 제시하는 것에 목적을 두었다. 예측을 위해 사용한 데이터는 국립수산과학원에서 해양 관측부이를 통해 관측한 2016년부터 2020년까지 동해 지역(고성, 양양, 강릉, 영덕)의 수온 데이터이다. 또한 예측을 위한 모델로는 시계열 데이터 예측에 우수한 성능을 보이는 Long Short-Term Memory (LSTM), Bidirectional LSTM 그리고 Gated Recurrent Unit (GRU) 기법을 사용하였다. 기존 연구가 LSTM만을 활용하였던데 반해 이번 연구에서는 LSTM 외에 다양한 기법을 적용함으로써 각 기법의 예측 정확도와 수행시간을 비교하였다. 연구결과, 1시간 예측을 기준으로 모든 관측지점에서 Bidirectional LSTM과 GRU 기법이 실제값과 예측값의 오차가 가장 적은 것으로 확인되었으며, 학습시간에 있어서는 GRU가 가장 빠른 것으로 확인되었다. 이를 통해, 예측 오차를 줄이면서 정확도를 향상하기 위한 수온예측에는 Bidirectional LSTM을 활용하고 대잠작전처럼 정확도 외에 실시간 예측이 필요한 분야에 있어서는 GRU 기법을 활용하는 방안이 더욱 적절할 것으로 판단된다.

다이나믹 토픽모델링 및 네트워크 분석 기법을 통한 블록체인 관련 국내 연구 동향 분석 (Analyzing Research Trends in Blockchain Studies in South Korea Using Dynamic Topic Modeling and Network Analysis)

  • 김동훈;오찬희;주영준
    • 정보관리학회지
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    • 제38권3호
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    • pp.23-39
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    • 2021
  • 본 연구에서는 국내 블록체인 연구의 전반적인 동향 및 시간에 따른 주제를 파악하기 위해 대학 및 기관 협력 네트워크 분석, 키워드 동시출현 네트워크 분석, 다이나믹 토픽모델링 기법을 활용한 시계열 주제 분석을 실시하였다. 대학 및 기관 협력 네트워크 분석 결과, 숭실대학교, 순천향대학교, 고려대학교, 한국과학기술원 등이 블록체인 연구의 주요 대학으로 나타났으며 대학 이외의 기관으로는 국방부, 한국철도기술연구원, 삼일회계법인, 한국전자통신연구원 등이 주요 연구기관으로 나타났다. 키워드 동시출현 네트워크 분석 결과, 가상자산(암호화폐, 비트코인, 이더리움, 가상화폐), 블록체인 기술(분산원장, 분산원장기술), 금융(스마트계약), 정보보안(보안, 프라이버시, 개인정보) 등에 대한 키워드들이 주요하게 나타났으며, 모든 네트워크 중심성 지표에서 스마트계약이 가장 높은 수치를 나타내어 주요한 주제임을 확인할 수 있었다. 마지막으로 시계열 주제분석 결과, 블록체인기술, 블록체인생태계, 블록체인 적용분야1(무역, 온라인투표, 부동산), 블록체인 적용분야2(식품, 관광, 유통, 미디어), 블록체인 적용분야3(경제, 금융) 등 다섯 개의 주요 주제들을 도출하였으며, 각 주제별 대표 키워드들의 비율변화를 통해 주제별 변화를 관찰할 수 있었다. 본 연구는 기존의 국내 블록체인 연구동향 연구들과 크게 세 가지 관점(데이터, 방법론, 해석)에서 차이점을 나타내고 있다. 1) 최근 2년 사이 급증한 블록체인 연구를 포함하였고, 2) 대학 및 기관 네트워크 분석과 시계열 주제분석이라는 새로운 분석기법 및 연구방법을 활용하였으며, 3) 이를 통해 블록체인 연구를 주도하는 대학 및 기관을 식별하고 국내 블록체인 연구 트렌드를 파악하였다. 끝으로, 연구결과가 블록체인 관련 연구 협력 및 정책 수립과 관련 기술 개발 계획에 활용될 수 있다는 점에서 실질적인 함의를 시사한다.