본 연구는 규제항을 도입한 릿지 회귀분석과 라쏘 회귀분석을 사용하여 부산 전략산업의 지역경제에 미치는 효과를 특히 고용과 소득에 대한 영향을 중심으로 머신러닝 기법으로 예측하고 분석하였다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 고용에 대한 전략산업들의 영향을 릿지 회귀모형과 라쏘 회귀모형으로 추정해보면, 전략산업 가운데 서비스플랫폼, 콘텐츠, 스마트금융산업으로 이루어진 지능정보서비스 산업과 MICE, 특화관광으로 구성된 글로벌관광산업의 순으로 고용을 증가시키는데 기여하고 있다. 둘째, 릿지 회귀모형과 라쏘 회귀모형에 의하면 초기투자 단계인 자율주행차, 항공, 드론 산업으로 이루어진 미래수송기기산업은 고용과 소득을 유의하게 증가시키지 않는 것으로 나타났다. 셋째, 전략산업의 소득에 대한 릿지 회귀모형의 추정계수들을 보면, 지능정보서비스산업과 글로벌관광산업의 순으로 부산지역의 소득을 증가시키고 있다. 넷째, 라쏘 회귀모형에서 라이프케어, 스마트해양, 지능형기계, 클린테크산업 등 4개의 전략산업들은 소득에 유의한 영향을 주고 있지 않는 반면, 지능정보서비스산업과 글로벌관광산업 등 2개의 전략산업들은 소득을 증가시키고 있으나, 장기 투자 산업인 미래수송기기산업은 현재 지역경제와 소득에 부의 영향을 줄 수 있는 것으로 나타났다. 그리하여 전략산업을 선정하고 육성하는데 있어, 부산지역 경제목표와 정책 우선순위를 먼저 설정할 필요가 있다는 점을 시사한다.
본 연구는 불확실한 프로젝트 기업에 대한 투자시 시민에 대한 신뢰성, 그리고 사회성과보상 사업(SIB)과 IT 공유경제를 다룬다. 이는 세 분야의 융합을 통해서 경제적 효과와 사회적 안전의 투자 불평등을 해소할 수 있게 한다. 성공적으로 정보와 교류 활성화되는 전반적인 SIB(Social Impact Bond)과정의 모델 활성화한다. 그 실증적으로 사회적 IT서비스 금융에 대한 운영과 기법을 제시하여, 사회적성과 보상사업으로 혁신 생태계를 어떻게 만들 수 있을지를 검토한다. 이에 대한 분석으로 소규모 공유 기관이나 시민들이 직접적으로 참여하여 민간 투자자와의 연계능력을 조성하고, 비공유의 참여 장벽을 인식에 대한 가능성을 파악하고, 불확실한 분야에 대한 IT 공유 사업시, 시민 신뢰가 IT 사업의 큰 영향을 보여준다. 본 결과로 서울시가 추진한 사회적 공유와 IT협력을 위해서, 본 사업이 직접 설계 능력을 갖추기에 앞서, 사업 기획시 신뢰성과 안전성으로 책임을 지게 된다. 그래서 비공유시민들도 효과적으로 구성되고 창출된 플랫폼을 참여할 수 있다.
정부와 산업현장 곳곳에서 4차 산업혁명 시대를 실현시키는 핵심 기술인 블록체인을 적용한 서비스 활성화를 위해 많은 노력을 하고 있다. 본 연구에서는 블록체인 기술 적용 효과를 분석하여, 국방 분야에서의 자료 보안과 신뢰 향상 및 업무 효율화를 위한 EVMS 블록체인 플랫폼을 제안하였다. 연구개발 과정에서 생산되는 관리 자료들은 진행상태 모니터링, 미래 상황 예측 및 프로젝트 완료 이후에도 관리가 필요한 중요 연구 자산이기 때문이다. 본 연구의 방법으로 블록체인 기술을 적용한 국내외 서비스 사례 분석을 통해 블록체인 특성이 실제 서비스에서 나타나는 효과를 분석하고, 블록체인 전문가 및 프로젝트 수행 개발자 18명에게 블록체인 시범 사업을 대상으로 설문조사를 실시하여 블록체인 기술 도입의 보안성, 신뢰성, 효율성을 분석하였다. 또한, 국방 EVM 시스템 운영 경험이 있는 담당자를 대상으로 블록체인 적용 적합성에 대한 인터뷰를 실시하여 EVMS 자료의 보안성, 신뢰성, 효율성 측면의 기대 효과를 분석하였다. 연구 결과로 첫째, 블록체인 기술은 금융, 물류, 의료, 공공서비스 등 다양한 분야에 적용되어 보험금 청구 절차와 같은 업무의 간소화 및 신속한 처리를 실현하고, 거래 정보의 분산 저장과 보안·암호 기술로 자료의 신뢰성에 긍정적인 효과가 있음을 사례 분석을 통해 제시하였다. 둘째, 국방 분야의 EVMS에 대해 블록체인 기술 적용 필요성과 블록체인 기술의 특성 조사를 바탕으로 본 논문의 대상인 사업성과 관리 업무 수행에 있어 블록체인을 통해 얻을 수 있는 기대효과로 자료 관리·유통 상의 보안성, 신뢰성, 효율성 향상을 분석하였다. 셋째, 국방 분야에 블록체인 기술을 적용하여 EVM 시스템 구축을 위한 네트워크 모델, 블록구조 모델, 합의 알고리즘 모델을 제안하고, 이들을 종합한 EVMS 블록체인 개념 모델을 제안하였다. 본 연구의 시사점으로 첫째, 사례 분석을 통해 국방 부문에서 블록체인 기술을 적용하기 적합한 분야를 제안하고 그에 필요한 기본 개념 모델을 제안하였다. 둘째, EVMS 업무 수행에 있어 블록체인 기술을 적용함으로써 얻을 수 있는 효과를 도출하고 기존 업무 프로세스의 개선 가능성을 도출하였다는 점이다.
최근 수출입기업은 무역대금 결제과정과 방식을 선택하면서 신용장보다 T/T 송금과 Surrender B/L을 더 유용하게 이용하고 있으며 신(新)무역물류환경의 특성이 4IR 시대에 들어 강력하게 작용하고 있어 서류에 기반한 무역거래가 선하증권의 전자화나 스마트 계약의 발전으로 인해 새로운 국면을 맞이하고 있다. 본 연구의 목적은 수출기업이 협상 요인에 따라 수출대금 결제유형 선택이 달라지는지를 검증하고 신(新)무역물류환경의 특성을 적용하여 논하는 것이다. 분석을 위한 데이터는 설문을 통해 수집하였으며, 업체 직접방문, e-mail, fax, 온라인 설문, 등기우편회수 등으로 회수하였다. 설문배포기간은 2023년 2월 1일~2023년 4월 30일까지이며 2,000부가 배포되어 447부가 회수되고(회수율 22.4%), 본 연구의 목적에 부적합한 111부를 제외한 최종 336부의 데이터가 사용되었다. 아래는 연구의 결과를 나타낸다. 첫째, 협상 요인 중 수출기업이 가지는 제품 차별성은 수출대금 결제유형 선택에 유의한 영향을 미치지 못하였다. 둘째, 협상 요인 중 수출기업이 인식하는 수입기업 구매우위가 높아질수록 사후송금방식이 더 큰 가능성으로 선택되었다. 본 연구는 이와 같은 분석 결과에 더하여 향후 수출기업이 수출대금 결제유형을 선택하면서 신(新)무역물류환경의 특성이 적용된 블록체인기술기반 선하증권, 무역금융플랫폼 등과 같은 새로운 방식의 결제를 고려해야 할 필요성을 제언하였다. 따라서 수출기업은 예컨대 선하증권 위기현상에 대응하는 무역서류의 디지털화 시도 등에 지속적인 관심을 보여야 할 것이고, 후속 연구에서는 국내의 부족한 사회적 인식을 해외선진연구를 통해 제고할 필요가 있을 것으로 기대한다.
제4차 산업혁명을 이끄는 주요 원동력 중 하나인 인공지능 기술은 이미지와 음성 인식 등 여러 분야에서 사람과 유사하거나 더 뛰어난 능력을 보이며, 사회 전반에 미치게 될 다양한 영향력으로 인하여 높은 주목을 받고 있다. 특히, 인공지능 기술은 의료, 금융, 제조, 서비스, 교육 등 광범위한 분야에서 활용이 가능하기 때문에, 현재의 기술 동향을 파악하고 발전 방향을 분석하기 위한 노력들 또한 활발히 이루어지고 있다. 한편, 이러한 인공지능 기술의 급속한 발전 배경에는 학습, 추론, 인식 등의 복잡한 인공지능 알고리즘을 개발할 수 있는 주요 플랫폼들이 오픈 소스로 공개되면서, 이를 활용한 기술과 서비스들의 개발이 비약적으로 증가하고 있는 것이 주요 요인 중 하나로 확인된다. 또한, 주요 글로벌 기업들이 개발한 자연어 인식, 음성 인식, 이미지 인식 기능 등의 인공지능 소프트웨어들이 오픈 소스 소프트웨어(OSS: Open Sources Software)로 무료로 공개되면서 기술확산에 크게 기여하고 있다. 이에 따라, 본 연구에서는 온라인상에서 다수의 협업을 통하여 개발이 이루어지고 있는 인공지능과 관련된 주요 오픈 소스 소프트웨어 프로젝트들을 분석하여, 인공지능 기술 개발 현황에 대한 보다 실질적인 동향을 파악하고자 한다. 이를 위하여 깃허브(Github) 상에서 2000년부터 2018년 7월까지 생성된 인공지능과 관련된 주요 프로젝트들의 목록을 검색 및 수집하였으며, 수집 된 프로젝트들의 특징과 기술 분야를 의미하는 토픽 정보들을 대상으로 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 주요 기술들의 개발 동향을 연도별로 상세하게 확인하였다. 분석 결과, 인공지능과 관련된 오픈 소스 소프트웨어들은 2016년을 기준으로 급격하게 증가하는 추세이며, 토픽들의 관계 분석을 통하여 주요 기술 동향이 '알고리즘', '프로그래밍 언어', '응용분야', '개발 도구'의 범주로 구분하는 것이 가능함을 확인하였다. 이러한 분석 결과를 바탕으로, 향후 다양한 분야에서의 활용을 위해 개발되고 있는 인공지능 관련 기술들을 보다 상세하게 구분하여 확인하는 것이 가능할 것이며, 효과적인 발전 방향 모색과 변화 추이 분석에 활용이 가능할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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