• Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.875-892
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• 2017

본 연구에서는 4차 산업혁명에 대한 선제적 대응 및 2050년 환경변화 대응 이슈 도출, 미래사회 지질자원분야 역할 재조명을 위해 2050 미래상 및 지질자원 기술의 위치와 역할에 대한 연구를 실시하였다. 거시환경 분석을 위해 사회, 기술, 경제, 환경, 정치 부문(STEEP)을 분석하였다. 미래사회 변화 및 트렌드를 분석하여 지질자원 분야와 관련이 되는 주요 이슈를 4차 산업혁명, 우주 지구, 에너지, 광물자원 재료, 기후환경, 지질환경, 삶의 터전으로 제시하였다. 지질자원 분야 키워드와 미래 이슈 연관 분석, 미래사회 해결 이슈(기술 수요) 구체화, 요구하는 서비스 속성 도출, 지질자원 분야 서비스/제품을 구성하여 지속가능 풍부한 자원 미래 실현의 4개 미래기술, 예측(조정)되는 자연환경 관리의 3개 미래기술, 제한 없이 확대된 삶의 터전 구축의 3개 미래기술을 제시하였다.

• 발명특허
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• v.36 no.1
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• pp.20-24
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• 2011

본 특집기사는 특허강국으로 도약하고 있는 중국에서 수익을 올릴 수 있는 방법, 그 중 가장 중요한 기술라이선스 계약 실무와 관련된 주요 법률적 이슈, 그리고 한 중 일의 상표법에 대해 알아보고자 함.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.26 no.6
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• pp.77-85
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• 2011

2011년 7월에 도로명과 건물번호를 사용하는 새로운 주소 체계인 도로명주소가 고지되었다. 본 고에서는 100년 가까이 사용한 지번주소를 대체하기 위한 도로명주소와 관련 사업 등의 추진 동향을 살펴보고, 현재 추진상에서 쟁점이 되는 사항들과 도로명주소 등의 추진에 관련된 기술적인 이슈 및 동향 등에 대해서 살펴보기로 한다. 이를 위해서 기존 주소의 문제점 개선과 국제적인 표준 동향에 따르기 위한 도로명주소의 추진 상황과 국가의 기관별로 구역설정을 공통으로 활용하기 위한 구역번호의 추진 상황을 살펴본다. 도로명주소 추진 상황을 더욱 이해하는 차원에서 최근에 제기되고 있는 건물 단위의 행정구역과의 불일치 문제, 도로명의 표기 문제, 동과 공동주택 명칭 사용 제외 등에 대한 쟁점사항을 소개한다. 그리고 도로명주소와 관련된 기술적 이슈 및 동향들을 GIS 기술과의 결합, 데이터 정제 기술, 상세 주소의 정형화를 통한 데이터 호환, 정보시스템의 구현 및 연계 기술, 국제 표준화를 위한 대응, 우편물류 분야 측면에서 각각 살펴본다.

• TTA Journal
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• s.106
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• pp.30-37
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• 2006

지능형 서비스 로봇 분야에서는 확대된 기능과 지능화된 정보를 제공하고 로봇과 인간 사이에 상호작용에 의한 자율성을 제공함으로써 더 고급화된 양질의 서비스와 함께 응용분야와 시장이 크게 확대될 것으로 주목받게 되었다. 지능형 서비스 로봇에서는 지능을 구현할 소프트웨어의 알고리즘 개발이 장기적인 과제로 남아 있음에도 불구하고 지능형 서비스 로봇과 소프트 인프라웨어와의 컨버전스는 로봇의 발전을 급속히 앞당겨주며 새로운 시장창출에 크게 기여를 할 것이다. 이를 위하여 선행되어야 할 표준화가 시급하다. 또한 국제 소프트웨어 기술의 도입, 소프트웨어 설계수준의 제고와 인증 관련한 표준화 이슈를 다룬다. 본문에서는 이와 관련하여 로봇과 소프트 인프라웨어의 컨버전스를 이루기 위한 표준화 이슈를 기술한다.

• Journal of Technology Innovation
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• v.30 no.1
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• pp.1-20
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• 2022

Digital transformation refers to the economic and social effects of digitisation and digitalisation. Although digital transformation acts as a useful tool for economic/social development and enhancing the convenience of life, it can have negative effects (misuse of personal information, ethical problems, deepening social gaps, etc.). The government is actively establishing policies to promote digital transformation to secure competitiveness and technological hegemony, however, understanding of digital transformation-related risk issues and implementing policies to prevent them are relatively slow. Thus, this study systematically identifies risk issues of the future society that can be caused by digital transformation based on quantitative analysis of media articles big data through the Embedded Topic Modeling method. Specifically, first, detailed issues of negative effects of digital transformation in major countries were identified. Then detailed issues of negative effects of artificial intelligence in major countries and Korea were identified. Further, by synthesizing the results, future direction of the government's digital transformation policies for responding the negative effects was proposed. The policy implications are as follows. First, since the negative effects of digital transformation does not only affect technological fields but also affect the overall society, such as national security, social issues, and fairness issues. Therefore, the government should not only promote the positive functions of digital transformation, but also prepare policies to counter the negative functions of digital transformation. Second, the detailed issues of future social risks of digital transformation appear differently depending on contexts, so the government should establish a policy to respond to the negative effects of digital transformation in consideration of the national and social context. Third, the government should set a major direction for responding negative effects of digital transformation to minimize confusion among stakeholders, and prepare effective policy measures.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.236-236
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• 2021

최근 텍스트와 같은 비정형 데이터의 생성 속도가 급격하게 증가함에 따라, 이를 분석하기 위한 기술들의 필요성이 커지고 있다. 텍스트 마이닝은 자연어 처리기술을 사용하여 비정형 텍스트를 정형화하고, 문서에서 가치있는 정보를 획득할 수 있는 기법 중 하나이다. 텍스트 마이닝 기법은 일반적으로 각각의 분서별로 특정 용어의 사용 빈도를 나타내는 문서-용어 빈도행렬을 사용하여 용어의 중요도를 나타내고, 다양한 연구 분야에서 이를 활용하고 있다. 하지만, 문서-용어 빈도 행렬에서 나타내는 용어들의 빈도들은 문서들의 차별성과 그에 따른 용어들의 중요도를 나타내기 어렵기때문에, 용어 가중치를 적용하여 문서가 가지고 있는 특징을 분류하는 방법이 필수적이다. 다양한 용어 가중치를 적용하는 방법들이 개발되어 적용되고 있지만, 환경 분야에서는 용어 가중치 기법 적용에 따른 효율성 평가 연구가 미비한 상황이다. 또한, 환경 이슈 분석의 경우 단순히 문서들에 특징을 파악하고 주어진 문서들을 분류하기보다, 시간적 분포도에 따른 각 문서의 특징을 반영하는 것도 상대적으로 중요하다. 따라서, 본 연구에서는 텍스트 마이닝을 이용하여 2015-2020년의 서울지역 환경뉴스 데이터를 사용하여 환경 이슈 분석에 적합한 용어 가중치 기법들을 비교분석하였다. 용어 가중치 기법으로는 TF-IDF (Term frequency-inverse document frquency), BM25, TF-IGM (TF-inverse gravity moment), TF-IDF-ICSDF (TF-IDF-inverse classs space density frequency)를 적용하였다. 본 연구를 통해 환경문서 및 개체 분류에 대한 최적화된 용어 가중치 기법을 제시하고, 서울지역의 환경 이슈와 관련된 핵심어 추출정보를 제공하고자 한다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.13 no.8
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• pp.253-260
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• 2015

Because mass of activity records of individuals and organizations are accumulated in the digital space and amount of information is also increasing exponentially, the most urgent requirements of users is the tool for 'efficient' acquisition of 'useful' information. This paper try digital convergence to combine a domain specific technology with real time issue detection and grouping based on Web media. To derive core functionalities, we collect and analyze user requirements of national defense issue detection services. By utilizing linguistic resources specialized on national defence area and discovering features for measuring issue importance, we try to seek differentiation domain specific issue detection method. Finally we compare our detection results based on the development outputs of prototype.

• Information and Communications Magazine
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• v.32 no.1
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• pp.44-47
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• 2014

미래창조과학부의 국가R&D로서 지원하고 있는 방송 기술 연구개발의 범위는 크게 콘텐츠를 제작 편집하는 방송미디어 창작 플랫폼, 방송 주파수 자원의 발굴과 효율적 사용을 포함한 방송 송수신 인프라 기술, ICT 방송 산업 경쟁력 강화를 위한 방송미디어 장비 단말, 그리고 보편적인 방송서비스를 누구나 안전하게 누릴 수 있도록 지원하기 위한 공공복지방송 및 재난방송 관련 기술로 분류한다. 이 네 분야로 나누어 과제 기획위원회 활동을 통해 과제의 선택과 집중을 추진하고 있으며, 본고에서는 방송 기술의 최신 이슈와 정부 정책방향을 고려한 2015년도 연구개발 방향을 제시한다.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.3 no.10
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• pp.337-350
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• 2014

Internet-of-Things(IoT) is the computing paradigm converged with different technologies, where diverse devices are connected via the wireless network, acquire environmental information from their equipped sensors, and are actuated. IoT applications provide smart services to users by interacting with multiple devices connected to the network. IoT devices provide the simple set of the information and also offer smart services by collaborating with other devices. That is, IoT applications always interact with IoT devices which are becoming very popular at a fast pace. However, due to this fact, developing IoT application results in unconventional technical challenges which have not been observed in typical software applications. Moreover, since IoT computing has its own characteristics which are distinguished from other former paradigms such as embedded computing and mobile computing, IoT applications also reveal their own technical challenges. Therefore, we analyze technical challenges occurring in developing IoT applications and present effective solutions to overcome the challenges. To verify identified issues and presented solutions, we present the result of performing a case study of developing an IoT application. Through the case study, we verify how the unconventional technical issues are raised in a real domain and analyze effectiveness of applying the solutions to the application.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.346-351
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• 2006

시맨틱 웹에 대한 관심이 높아짐과 더불어 관련 기술인 온톨로지와 이를 이용한 추론 기술 역시 이슈가 되고 있다. RacerPro, Pellet 등 지금까지의 전형적인 추론 시스템들은 주로 Tableaux Algorithm 기반의 추론 시스템으로 Tableaux Algorithm의 특성상 대용량 ABox 추론에서 문제점을 나타낸다. 이를 해결하기 위한 연구로는 Tableaux Algorithm 기반의 Instance Store와 Disjunctive Datalog Approach를 사용한 KAON2가 있다. 이러한 추론 기술에 대해서는 많은 연구가 진행되고 있지만 각 추론 시스템들에 대한 평가는 부족하다. 현재 추론 시스템들의 벤치마킹은 대부분 Tableaux Algorithm 기반의 TBox 추론에 대한 것으로 ABox 추론 및 최근 이슈인 대용량 ABox 추론에 대한 평가는 특히 부족하다. 이에 본 논문에서는 각 추론 시스템들의 이론적 배경을 근간으로 지금까지의 전형적 추론엔진들과 최근 이슈에 따른 대용량 ABox 추론을 위한 시스템들을 이론적 비교를 통해 살펴보며, 특히 대용량 ABox 추론를 위한 시스템인 Instance Store와 KAON2를 LUBM을 사용하여 평가함으로 대용량 ABox 추론에 있어 사용자의 요구에 따른 적절한 시스템을 제시한다.