• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제25권1호
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• pp.1-23
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• 2016

목적 자아일치성(self-congruity)은 "비실용 대상 포지셔닝(Non-utilitarian destination positioning)" 이론에 근거한 것으로,소비자들이 의사결정을 하거나 행동을 할 때 대상(제품, 서비스 등)과 자신의 가치를 일치시키려는 성향을 의미한다. 반면, 기능일치성(functional congruity)은 대상(장소, 제품, 서비스)의 실용적 가치에 자신의 의사결정이나 행동을 일치시키려는 성향을 의미한다. 최근 모바일 기반의 소셜네트워크서비스를 통해 소비자들이 제품이나 서비스에 대한 개인적 경험을 언제 어디서나 공유하게 되면서 온라인 구전을 통한 커뮤니케이션 기회가 많아지고 활발해지고 있다. 한편, 자기해석(self-construal)은 마케팅 및 현대 심리학에서 그동안 많이 다루어져 온 주제이다. 본 연구는 자아일치성 및 기능일치성과 중국 관광객의 긍정적인 온라인 구전 간의 관계와 자기해석의 조절효과를 검증하는 것을 연구 목적으로 한다. 설계/방법론/접근 연구가설을 검증하기 위해 본 연구에서는 32개 문항으로 구성된 설문지를 개발하였고, 모든 항목은 리커트 5점 척도를 사용하였다. 중국 설문조사 전문 웹사이트인 sojump.com에서 한국을 방문한적이 있는 사용자들을 대상으로 설문조사를 실시하였고, 자료분석을 위해 SPSS 20.0과 AMOS 18.0을 사용하였고, 구조방정식과 회귀분석을 이용하여 연구가설을 검증하였다. 전반적인 모형의 적합도, 신뢰도, 타당성 등을 검증하기 위해 확인요인분석을 실시하였고, 동일방법편의(common method bias) 여부도 함께 진단하였다. 결과 연구결과 자아일치성과 기능일치성은 온라인 구전에 긍정적인 효과를 미치는 것으로 나타났다. 그리고 자아일치성이 온라인 구전에 미치는 효과는 독립적인 자기해석 성향이 있는 중국 관광객이 의존적인 자기해석 성향이 있는 중국 관광객보다 더 강하다는 것을 알 수 있었다. 반면, 기능일치성이 온라인 구전에 미치는 효과는 의존적인 자기해석 성향이 있는 중국 관광객이 독립적인 자기해석 성향이 있는 중국 관광객보다 더 강하다는 것을 알 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2005년도 학술발표회 논문집
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• pp.1430-1434
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• 2005

금강 유역과 같이 복잡한 하천유역 시스템의 관리를 위해서는 시스템 요소들을 통합적으로 분석할 수 있는 효과적인 의사결정지원 도구가 필요하다. K-MODSIM 모형은 단기 물관리, 장기 운영계획, 가뭄 대비계획 및 물관련 분쟁 해결을 위해 보다 개선된 유역관리 전략을 수립하기 위한 컴퓨터 기반 도구로 개발되었으며, 본 연구에서는 K-MODSIM 모형에 저수지 운영률을 반영하여 유역의 용수배분을 평가하였다. 유역 저수지군 운영 환경 및 제약조건을 반영한 네트워크를 구성한 후, 두 단계의 모형 검정을 수행하였다. 먼저 물리적 검정을 통해서 전체 대상 수계의 상하류 물수지를 검토하고, 다음 단계인 운영 측면의 검정에서 물리적으로 나타나는 상황이 댐 운영이나 제약 조건 등에 부합하는지의 여부를 검토하였다. 대청댐과 용담댐의 통합 운영을 위한 최적 운영률의 개발은 동적계획법 소프트웨어인 CSUDP를 이용하여 수행하였으며, 여기서 사유한 접근법은 음해 추계학적 동적계획법이다. 이 접근방법은 유입량 시계열을 추계학적으로 모의발생시키고, CSUDP 모형은 모의발생시킨 유입량 시계열에 대한 최적운영률을 찾기 위해 사용하며, CSUDP의 최적화 결과에 대한 통계적인 분석을 통해 월단위 운영률을 도출하였다. K-MODSIM 모형에 저수지 운영률을 반영하여 유역의 용수배분을 평가하였다. 유역 저수지군 운영 환경 및 제약조건을 반영한 네트워크를 구성하고, 대청댐과 용담댐의 통합 운영을 위한 최적연계 운영를을 개발하여 다음과 같은 운영 시나리오들을 개발하고 평가하였다. $\cdot$ 금강수계에 대한 용당댐의 영향 평가 $\cdot$ 댐 연계운영시 수요량 변화에 따른 영향 평가 $\cdot$ 하도추적을 고려한 일별모형의 검증 개발된 운영률과 하도추적방법을 K-MODSIM 모형에서 검증하기 위해서 vb.net 스크립트 파일을 개발하여 적용하였다.L이하로 이를 유등천 상류부에 공급할 경우 유등천의 수질은 BOD 6.7mg/L, TN 9.80mg/L, TP 0.90mg/L를 나타낼 것으로 예측된다. 고도처리시설의 도입 후 금강 합류점에서 갑천의 예측 BOD는 7.4mg/L로 현재 9.0mg/L에 비하여 개선되지만 이는 금강수계 오염총량 관리계획의 시$\cdot$도 경계지점 목표수질인 5.9mg/L를 만족시키지 못하므로, 이를 만족시키기 위해서는 방류수 BOD 7.2mg/L이하로 처리해야 할 것으로 판단된다.which support only concepts or image features.방하는 것이 선계기준에 적합한 것으로 나타났다. 밸브 개폐에 따른 수압 변화를 모의한 결과 밸브 개폐도를 적절히 유지하여 필요수량의 확보 및 누수방지대책에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.8R(mm)(r^2=0.84)$로 지수적으로 증가하는 경향을 나타내었다. 유거수량은 토성별로 양토를 1.0으로 기준할 때 사양토가 0.86으로 가장 작았고, 식양토 1.09, 식토 1.15로 평가되어 침투수에 비해 토성별 차이가 크게 나타났다. 이는 토성이 세립질일 수록 유거수의 저항이 작기 때문으로 생각된다. 경사에 따라서는 경사도가 증가할수록 증가하였으며 $10\% 경사일 때를 기준으로 $Ro(mm)=Ro_{10}{\times}0.797{\times}e^{-0.021s(\%)}$로 나타났다.천성 승모판 폐쇄 부전등을 초래하는 심각한 선천성 심질환이다. 그러나 진단 즉시 직접 좌관상동맥-대동맥 이식술로 수술적 교정을 해줌으로써 좋은 성적을 기대할 수 있음을 보여주었다.특히 교사들이 중요하게 인식하는 해방적 행동에 대한 목표를 강조하여 적용할 필요가 있음을 시사하고 있다.교하여 유의한 차이가 관찰되지 않았다. 또한 HSP 환자군에서도 $IL1RN^{*}2$ allele 빈도와

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.57-66
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• 2015

빅데이터 기술에 대한 관심이 급증함에 따라, 소셜 미디어를 통해 유통되는 방대한 양의 비정형 데이터를 분석하고자 하는 시도가 활발히 이루어지고 있다. 이에 따라서 텍스트 형태의 비정형 데이터 분석을 통해 의미 있는 정보를 찾고자 하는 시도가 비즈니스 영역뿐 아니라, 정치, 경제, 문화 등 다양한 영역에서 이루어지고 있다. 특히 최근에는 여러 현안 및 이슈들을 발굴하여 이를 의사결정에 활용하고자 하는 시도가 활발히 이루어지고 있다. 이처럼 빅데이터 분석을 통해 국가현안이나 이슈를 발굴하고자 하는 시도가 꾸준히 이루어져왔음에도 불구하고, 국가현안 및 이슈로부터 이와 관련된 R&D 문서를 효율적으로 제공하는 방안은 마련되지 않고있다. 이는 사용자들이 인식하는 현안 키워드와 실제 사용되는 R&D 키워드 사이의 이질성이 존재하기 때문이다. 따라서 현안 및 R&D키워드간의 이질성을 극복하기 위한 중간 장치가 필요하며, 이 중간 장치를 통해 각 현안 키워드와 R&D 키워드간에 적절한 대응이 이루어져야 한다. 이를 위해 본 연구에서는 (1) 현안 키워드 추출을 위한 하이브리드 방법론, (2) 현안 대응 R&D 정보 패키징 방법론, 그리고 (3) R&D 관점에서의 연관 현안 네트워크 구축 방법론의 총 세 가지 방법론을 제안한다. 제안하는 방법론은 텍스트 마이닝, 소셜네트워크 분석, 그리고 연관 규칙 마이닝 등의 데이터 분석 기법들을 활용하여 수행하였으며, 그 결과, (1)에 의한 키워드 보강률은 42.8%로 나타났으며, (2)의 경우, 현안 키워드와 R&D 키워드간 다수의 연관 규칙이 나타났다. (3)의 경우는 현재 진행 중에 있으며, 향후 가시적 성과를 낼 수 있을 것으로 예상된다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제17권6호
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• pp.581-592
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• 2016

WebRTC는 웹과 모바일과 같이 여러 플랫폼에서 세계 최고 수준의 실시간 커뮤니케이션으로 빠르게 성장했다. WebRTC의 현재 기술은 peer와 시그널링 서버에서 사용자가 요청한 많은 양의 큰 스트리밍을 효율적으로 처리하지 못한다. 따라서, 본 논문에서는 동적로드 밸런싱 알고리즘을 사용하여, 데이터 흐름 전달을 제공함으로써 문제를 처리하는 작업을 수행한다. 또한, 사용자가 요청하는 소스를 분석하고 이러한 스트리밍 요청을 로드 밸런싱 구성 요소에 전달한다. 구체적으로 구성 요소는 요청된 리소스와 사용가능한 리소스의 양을 응답 서버에서 결정한 후 스트리밍 데이터를 요청하는 사용자에게 병렬 또는 교대로 전달한다. 이와 같은 방법을 검증하기 위해 네트워크 시뮬레이션 도구 OPNET을 사용하여 로드 밸런싱 알고리즘을 시연 후 우분투 서버에 적용하여 구현한다. 또한 실험을 통해 도출된 결과와 WebRTC의 구현을 비교하여 제안함으로써 기존 방법보다 효율적이고 동적으로 수행되는 지를 보여준다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.317-327
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• 2021

본 연구의 목적은 유아교육 관련 사회적기업의 지속경영을 위한 우선순위 요인을 확인하는 것이다. 본 연구목적을 달성하기 위해 사회적기업 관련 선행연구를 고찰하여 지속경영 요인을 추출하고, 유아교육 및 사회적기업 관련자를 대상으로 설문조사를 한 후 AHP 분석 방법으로 요인의 우선순위를 도출하였다. 연구 결과, 사회적기업의 지속경영을 위한 대분류 4개 요인의 우선순위는 전략적, 조직적, 경영역량, 사회환경 순으로 확인되었다. 그리고 소분류 16개 요인의 우선순위는 프로그램의 독창성, 프로그램 내용의 우수성, 대표자의 리더십, 운영 및 교육전문성, 유아교육 시장정보 확보, 직원들의 장기근무, 유아교육 관련 문제해결 능력, 정부 및 지역사회 지원, 관련기관과의 네트워크 강화, 프로그램 가격 경쟁력, 대표자의 유아교육 관련 경험, 유아교육과정 변화 신속대응, 외부평판 및 혁신성, 유연한 의사결정 순으로 확인되었다. 본 연구는 유아교육 관련 사회적기업의 성과와 지속가능성을 위한 기본적인 성공 요인이 무엇인지 발견하고 향후 유아교육 관련 기업의 경영전략을 수립하는데 방향을 제시했다는 점에서 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.23-46
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• 2021

개인화 추천에서 많이 사용되는 협업 필터링은 고객들의 구매이력을 기반으로 유사고객을 찾아 상품을 추천할 수 있는 매우 유용한 기법으로 인식되고 있다. 그러나, 전통적인 협업 필터링 기법은 사용자 간에 직접적인 연결과 공통적인 특징을 기반으로 유사도를 계산하는 방식으로 인해 신규 고객 혹은 상품에 대해 유사도를 계산하기 힘들다는 문제가 제기되어 왔다. 이를 극복하기 위하여, 다른 기법을 함께 사용하는 하이브리드 기법이 고안되기도 하였다. 이런 노력의 하나로서, 사회연결망의 구조적 특성을 적용하여 이런 문제를 해결하려는 시도가 있었다. 이는, 직접적으로 유사성을 찾기 힘든 사용자 간에도 둘 사이에 놓인 유사한 사용자 또는 사용자들을 통해 유추해내는 방식으로 상호 간의 유사성을 계산하는 방식을 적용한 것이다. 즉, 구매 데이터를 기반으로 사용자의 네트워크를 생성하고 이 네트워크 내에서 두 사용자를 간접적으로 이어주는 네트워크의 특성을 기반으로 둘 사이의 유사도를 계산하는 것이다. 이렇게 얻은 유사도는 추천대상 고객이 상품의 추천에 대한 수락여부를 결정하는 척도로 활용될 수 있다. 서로 다른 중심성 척도는 추천성과에 미치는 영향이 서로 다를 수 있다는 점에서 중요한 의미를 갖는다 할 수 있다. 이런 유사도의 계산을 위해서 네트워크의 중심성을 활용할 수 있다. 본 연구에서는 여기서 더 나아가 이런 중심성이 추천성과에 미치는 영향이 추천 알고리즘에 따라서도 다를 수 있다는 데에서 주목하여 수행되었다. 또한, 이런 네트워크 분석을 활용한 추천기법은 신규 고객 혹은 상품뿐만 아니라 전체 고객 혹은 상품으로 그 대상을 넓히더라도 추천 성능을 높이는 데 기여할 것을 기대할 수 있을 것이다. 이런 관점에서 본 연구는 네트워크 모형에서 연결선이 생성되는 것을 이진 분류의 문제로 보고, 추천 모형에 적용할 분류 기법으로 의사결정나무, K-최근접이웃법, 로지스틱 회귀분석, 인공신경망, 서포트 벡터 머신을 선택하고, 온라인 쇼핑몰에서 4년2개월간 수집된 구매 데이터로 실험을 진행하였다. 사회연결망에서 측정된 중심성 척도를 각 분류 기법에 적용하여 생성한 모형을 비교 실험한 결과, 각 모형 별로 중심성 척도의 추천성공률이 서로 다르게 나타남을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제11C권3호
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• pp.301-308
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• 2004

전문가의 침입 분석 지식을 기반으로 한 Misuse IDS는 침입 탐지 비율은 우수하지만 도한 오경보를 생성하여 관리 효율성이 낮다. 우리는 패킷 정보 중심의 사례 기반 학습을 Misuse IDS와 결합하여 그 행동 특성에 따라 오경보를 줄이는 모형을 제안하고 실험하였다. 또 기존의 IBL(교stance Based Learner)을 개선한 XIBL(Extended Instance Based Learner)을 이용하여 Snort의 alarm을 패킷 수준에서 역 추적 분석하여, 그 alarm이 실제로 보내질 가치가 있는지를 검사한다. 실험 결과 진성경보와 오경보 사이에는 XIBL의 행동상 분명한 차이가 드러나며, 네트워크 상의 공격이 비록 여러 패킷의 결합된 형태로 나타나지만, 개별 패킷에 대한 정상/비정상 의사 결정도 Misuse IDS와 결합하면 전체 시스템의 성능을 향상하는 데에 기여할 수 있음을 실증적으로 보여주었다.

• 한국전자거래학회지
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• 제25권3호
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• pp.95-108
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• 2020

대용량 데이터를 실시간으로 처리할 수 있고 지연 현상을 해소할 수 있는 차세대 통신 기술인 5G 기술 개발이 주목받고 있다. 미국과 다른 여러 나라뿐만 아니라 우리나라에서도 국가전략기술로 삼아 관련 연구 개발을 중점적으로 지원하고 있다. 5G 발전전략의 핵심 서비스 중 하나로 스마트공장이 제시되었으며, 제조 생산 라인의 유연성을 높이는 것을 목표로 한다. 기존 유선 기반의 설비를 5G의 초저지연, 초고속 특성을 이용하여 무선으로 대체하여 구축할 수 있다. 본 연구는 스마트공장과 관련된 5G 기술의 효율적 개발을 위해 기술개발 동향을 분석하였다. 국내 특허청 데이터 1517건과 미국 특허청 데이터 1928건을 수집하였다. 해당 데이터를 바탕으로 네트워크분석 및 토픽모델링 기법을 이용하여 기술 추세와 핵심기술을 파악했을 때 한국과 미국의 경우 5G 기술이 초저지연과 초고속 특성에 초점 맞춰 기술 개발이 진행되는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과로 제시된 스마트공장의 5G 활용과 관련된 기술개발 동향은 관련 산업의 정책수립 및 기술전략 수립을 위한 의사결정에 활용될 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.1-20
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• 2013

소셜 네트워크는 사용자들의 공통된 관심사, 경험, 그리고 일상 생활들을 함께 공유하기 위해 소셜 네트워크 상 사람들을 서로 연결시켜주는 거대한 커뮤니케이션 플랫폼이다. 소셜 네트워크상의 사용자들은 포스팅, 댓글, 인스턴스 메시지, 게임, 소셜 이벤트 외에도 다양한 애플리케이션을 통해 다른 사용자들과 소통하고 개인 정보 관리하는데 많은 시간을 소비한다. 소셜 네트워크 상의 풍부한 사용자 정보는 추천시스템이 추천 성능을 향상시키기 위해 필요한 큰 잠재력이 되었다. 대부분의 사용자들은 어떤 상품을 구매하기 전 가까운 관계이거나 같은 성향을 가진 사람들의 의견을 반영하여 의사 결정을 하게 된다. 그러므로 소셜 네트워크에서의 사용자 관계는 추천시스템을 위한 사용자 선호도 예측을 효율적으로 높이는데 중요한 요소라 할 수 있다. 일부 연구자들은 소셜 네트워크에서의 사용자와 다른 사용자들 사이의 상호작용 즉, 소셜 관계(social relationship)와 같은 소셜 데이터가 추천시스템에서 추천의 질에 어떠한 영향을 미치는가를 연구하고 있다. 추천시스템은 아마존, 이베이, Last.fm과 같은 큰 규모의 전자상거래 사이트 또한 채택하여 사용되는 시스템으로, 추천시스템을 위한 방법으로는 협업적 여과 방법과 내용 기반 여과 방법이 있다. 협업적 여과 방법은 사용자들의 선호도 학습에 의해 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템 중 선호할 수 있는 아이템을 정확하게 제안하기 위한 추천시스템 방법 중 하나이다. 협업적 여과는 사용자들의 데이터에 초점을 맞춘 방법으로 유사한 배경과 선호도를 가지는 사용자들로부터 정보를 수집하여 사용자들의 선호도 예측을 자동으로 발생시킨다. 특히 협업적 여과는 근접한 이웃 사용자들에 의해서 목적 사용자가 선호할 수 있는 아이템을 제시하는 것으로 유사한 이웃 사용자를 찾는 것이 중요하다. 좋은 이웃 사용자 발견은 사용자와 아이템을 고려하는 방법이 일반적이다. 각 사용자는 아이템 즉, 영화, 상품, 책 등에 자신의 선호도를 나타내기 위하여 평가 값을 입력하고, 시스템은 이를 바탕으로 사용자-평가 행렬을 구축한다. 이 사용자-평가 행렬은 목적 사용자와 유사하게 아이템을 평가한 사용자 그룹을 찾기 위한 것으로, 목적 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템에 대하여 사용자-평가 매트릭스를 통해 그 평가 값을 예측한다. 현재 이 협업적 여과 방법은 전자상거래와 정보 검색에서 적용되어 개인화 시스템에 효율적으로 사용되고 있다. 하지만 초기 사용자 문제, 데이터 희박성 문제와 확장성 그리고 예측 정확도 향상 등 해결해야 할 과제가 여전히 남아 있다. 이러한 문제들을 해소하기 위해 많은 연구자들은 하이브리드, 신뢰기반, 소셜 네트워크 기반 협업적 여과와 같은 다양한 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 전통적인 협업적 여과 방식의 예측 정확도와 추천 성능을 향상시키기 위해 소셜 네트워크에 존재하는 소셜 관계를 이용한 협업적 여과 시스템을 제안한다. 소셜 관계는 소셜 네트워크 서비스 중 하나인 페이스북 사용자들이 남긴 포스팅과 사용자의 소셜 네트워크 친구와 의견 교류 중 남긴 코멘트와 같은 사용자 행동을 기반으로 정의된다. 소셜 관계를 구축하기 위해 소셜 네트워크 사용자의 포스팅과 댓글을 추출하고, 추출된 텍스트에 불용어 및 특수 기호 제거와 스테밍 등 전처리를 수행하였다. 특징 벡터는 TF-IDF를 이용하여 전처리된 텍스트에 나타난 각 단어에 대한 특징 점수를 계산함으로써 구축된다. 본 논문에서 이웃 사용자를 결정하기 위해 사용되는 사용자 간 유사도는 특징 벡터를 이용한 사용자 행동 유사도와 사용자의 영화 평가를 기반으로 한 전통적 방법의 유사도를 결합하여 계산된다. 제안하는 시스템은 목표 사용자와 제안한 방법을 통해 결정된 이웃 사용자 집단을 기반으로 목표 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고 Top-N 아이템을 선별하여 사용자에게 아이템을 추천하게 된다. 본 논문에서 제안하는 방법을 확인하고 평가하기 위하여 IMDB에서 제공하는 영화 정보 기반으로 영화 평가 시스템을 구축하였다. 예측 정확도를 평가하기 위해 MAE 값을 이용하여 제안하는 알고리즘이 얼마나 정확한 추천을 수행하는지에 대한 예측 정확도를 측정하였다. 그리고 정확도, 재현율 및 F1값 등을 활용하여 시스템의 성능을 평가하였으며, 시스템의 추천 품질은 커버리지를 이용하여 평가되었다. 실험 결과로부터 본 논문에서 제안한 시스템이 보다 더 정확하고 좋은 성능으로 사용자에게 아이템을 추천하는 것을 볼 수 있었다. 특히 소셜 네트워크에서 사용자 행동을 기반으로 한 소셜 관계를 이용함으로써 추천 정확도를 6% 향상시킴을 보였다. 또한 벤치마크 알고리즘과의 성능비교 실험을 통해 7% 향상된 추천 성능의 결과를 보여준다. 그러므로 사용자의 행동으로부터 관찰된 소셜 관계를 CF방법과 결합한 제안한 방법이 정확한 추천시스템을 위해 유용하며, 추천시스템의 성능과 품질을 향상시킬 수 있음을 알 수 있다.

• 경영정보학연구
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• 제19권3호
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• pp.23-45
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• 2017

우리 군은 미래 전장개념인 네트워크 중심전(NCW) 환경 구축을 위해 장기적으로는 국방개혁 기본계획의 완성시점을 축으로 삼아 많은 노력과 투자를 기울이고 있다. 군 조직차원에서는 선진 프로세스를 도입하여 군의 지휘통제 시간을 단축시키고 이와 더불어 업무 프로세스를 향상시켜 의사결정 시간을 단축시키고자 한다. 또한, 정보체계 차원에서는 전장관리정보체계를 이용한 자동화된 지휘통제 체계 구축 및 자원관리정보체계를 통해 효율적인 자원관리를 하려고 노력하고 있다. 디지털기술의 발전과 혁신적인 IT환경에 맞추어 군에서도 객관적인 정보화 수준에 대한 지표를 통해 군이 지향하는 미래 목표대비 현재 어느 수준에 도달해 있는지에 대한 수준평가가 이루어져야 한다. 정보화를 추진함에 있어 정확한 개선 분야의 식별이 가능하고, 환류를 통해 보완될 사항들이 점검되며 향후 정책방향 도출이 체계적으로 이루어져야 한다. 이에 본 연구는 국내외 주요 수준평가 모델 분석과 정보화 수준평가 이론에 대한 선행연구를 통해 워크숍 및 전문가 토의를 거쳐 군 조직의 특성을 체계적으로 반영하는 수준평가 프레임워크 및 지표 개발 사례를 소개한다. 본 연구를 통해 개발된 정보화 수준평가 프레임 워크는 작전사급 이상의 부대를 대상으로 한 파일럿 테스트로 측정 가능성 및 실효성을 검증하였다. 본 연구의 수준평가 프레임워크를 통해 우리 군의 정보화 수준을 객관적으로 진단함으로써 한정된 예산과 자원을 적시 적소에 투입하고 정보화 분야별 취약점을 보다 신속하게 개선할 수 있을 것으로 기대된다.