• 한국기록관리학회지
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• 제23권2호
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• pp.1-25
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• 2023

본 연구의 목적은 영미권 국립보존기록관 인스타그램의 기록정보콘텐츠 사례를 분석하여 국내 기록물관리기관에서의 기록정보콘텐츠 개발을 위한 시사점을 도출하는 것이다. 이를 위해 연구 대상 인스타그램의 개설일, 콘텐츠 수, 팔로워 및 팔로잉 수 등 기본현황을 조사하였으며, 팔로워와 해시태그, 이용자 호응도가 높은 콘텐츠의 내용과 상호작용 유형 등을 분석하였다. 연구 결과, 인스타그램을 활용한 기록정보서비스의 확산을 위해서는 모바일 기반 SNS라는 인스타그램의 특성에 맞게 모바일 화면을 통해 직관적으로 확인할 수 있는 이미지와 숏폼 콘텐츠를 제작해야 하고, 주 이용자층의 관심을 끌고 다른 이용자와 공유하며 관계를 형성할 만한 정보적 소통 목적의 콘텐츠를 개발해야 한다. 또한 웹사이트, 유튜브, 블로그 등 기관이 보유한 기존 온라인 자원과의 연계를 강화하고 해시태그의 활용, 유관기관 계정에 대한 팔로잉, 팔로워와 콘텐츠 댓글에 대한 피드백 등 커뮤니케이션을 활성화하여 기관 인스타그램 계정의 노출 및 검색 가능성을 높여야 한다. 본 연구는 인스타그램을 대상으로 기록정보콘텐츠 사례를 연구하고 적용 사항을 제안하였다는 의의가 있으며, 기록 문화 확산을 위한 기록정보콘텐츠의 기획에 도움이 되는 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 경영정보학연구
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• 제22권4호
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• pp.21-39
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• 2020

딥러닝(Deep learning) 기법은 패턴분석, 이미지분류 등 다양한 분야에서 높은 성과를 나타내고 있다. 특히, 주식시장 분석문제는 머신러닝 연구분야에서도 어려운 분야이므로 딥러닝이 많이 활용되는 영역이다. 본 연구에서는 패턴분석과 분류능력이 높은 딥러닝의 일종인 합성곱신경망(Convolutional Neural Network) 모델을 활용하여 주가방향 예측방법을 제안한다. 추가적으로 합성곱신경망 모델을 효율적으로 학습시키기 위한 속성선택(Feature Selection, FS)방법이 적용된다. 합성곱신경망 모델의 성과는 머신러닝 단일 분류기와 앙상블 분류기를 벤치마킹하여 객관적으로 검증된다. 본 연구에서 벤치마킹한 분류기는 로지스틱 회귀분석(Logistic Regression), 의사결정나무(Decision Tree), 인공신경망(Neural Network), 서포트 벡터머신(Support Vector Machine), 아다부스트(Adaboost), 배깅(Bagging), 랜덤포레스트(Random Forest)이다. 실증분석 결과, 속성선택을 적용한 합성곱신경망이 다른 벤치마킹 분류기보다 분류 성능이 상대적으로 높게 나타났다. 이러한 결과는 합성곱신경망 모델과 속성선택방법을 적용한 예측방법이 기업의 재무자료에 내포된 가치를 보다 정교하게 분석할 수 있는 가능성이 있음을 실증적으로 확인할 수 있었다.

• 경영정보학연구
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• 제22권2호
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• pp.167-199
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• 2020

본 연구의 목적은 정보통신기술의 발달에 따른 미술관 전시 환경 변화의 한 흐름인 정보통신기술 (ICT) 기반 큐레이션이 미술관 관람객의 몰입과 만족도, 재방문의도에 미치는 영향 관계를 분석하는데 있다. 이를 통해 현재 많은 미술관에서 운영되고 있는 ICT 기반 큐레이션 개발과 서비스 운영관리에 시사점을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 위치기반 모바일 큐레이션을 박물관 및 미술관 등에서 제공하는 스마트폰 애플리케이션 또는 스마트 단말기를 이용하여 경험하는, 멀티미디어 전시 해설 서비스로 정의하고, 이에 대한 변수 속성으로서, 재미적 요소인 게이미피케이션(gamification), 이미지/영상 정보품질, 소리/텍스트 정보품질, 상황기반 제공성(contextual offer), 그리고 즉시접속성(instant connectivity) 등 총 5가지 속성을 제시하였다. 이 각각의 속성과 미술관 관람객의 몰입 및 만족도와의 관계, 그리고 재방문의도에 이르기까지의 영향을 밝히고자 설문지기법을 통한 실증 분석을 실시하였다. 본 연구의 주요연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 위치기반 모바일 큐레이션 속성들 중에서 게이미피케이션만이 관람객의 몰입에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 위치기반 모바일 큐레이션 속성들 중에서 관람객의 만족도에 유의적으로 정(+)의 영향을 미치는 것은 즉시접속성과 소리/텍스트 정보품질 요인 등이었다. 셋째, 미술관 관람객의 몰입은 만족도에 정(+)의 관계가 있는 것으로 나타났으며, 마지막으로, 미술관 관람객의 몰입은 재방문의도에 유의적인 영향을 미치지 않았으나, 관람만족도는 재방문의도에 대해 정(+)의 영향을 미치는 것으로 분석되었다.

• 경영정보학연구
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• 제23권4호
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• pp.45-67
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• 2021

온라인 C2C 중고거래에 대한 수요가 증가하고 있으나 물품을 보내지 않거나 명시한 것과 다른 물건을 보내는 방식으로 부당한 금전적 이득을 챙기려는 사기 행위자들의 수도 증가하고 있다. 본 연구는 이러한 사기를 미연에 방지하기 위한 머신 러닝 방법을 이용한 사기 탐지 모델을 구축하였다. 이를 위해 대표적 C2C 중고거래 플랫폼인 중고나라에서 145,536건의 거래 게시글을 수집하였다. 이후 이들 게시글에서 토픽 모델링 기법을 이용하여 상품 설명 내용의 주제를 추출하였으며, 상품 설명의 언어적 특성, 준언어적 특성, 상품의 특성, 게시글의 포스팅 특성, 구매자 특성, 거래 특성들을 추출하였다. 이를 XGBoost 방법에 기반한 머신 러닝 모델을 구축하여 사기 게시글을 탐지하였다. 분석 결과, 사기 게시글은 글 자체의 길이가 대체로 짧고, 제공하는 정보가 적고 상대적으로 구체적이지 않은 것으로 나타났으며 명사를 상대적으로 적게 쓰고 이미지도 사용하지 않거나 적게 사용하는 글이 대부분인 것으로 나타났다. 또한 상대적으로 숫자와 공백의 비율이 높게 나타났으며 정상 게시글의 경우 명사의 경우 상품의 정보, 동사의 경우 전달, 형용사의 경우는 행위와 관련된 단어들이 사용되었으나 사기 게시글은 뚜렷한 주제를 가지지 못하는 것으로 나타났다. 본 연구는 전화번호나 계좌번호를 사용한 기존의 방법과 달리 다양한 게시글의 특성으로 사기 여부를 탐지하는 모델을 구축했다는 점에서 학술적, 실무적 시사점을 가지고 있다.

• 경영정보학연구
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• 제24권4호
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• pp.97-118
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• 2022

이미지와 같은 비정형 데이터의 불균형 클래스 문제 해결에 있어 생산적 적대 신경망(generative adversarial network)에 기반한 오버샘플링 기법의 우수성이 알려짐에 따라 다양한 연구들이 이를 정형 데이터의 불균형 문제 해결에도 적용하기 시작하였다. 그러나 이러한 연구들은 데이터의 형태를 비정형 데이터 구조로 변경함으로써 정형 데이터의 특징을 정확하게 반영하지 못한다는 점이 문제로 지적되고 있다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위해 순환 생산적 적대 신경망(cycle GAN)을 정형 데이터의 구조에 맞게 재구성하고 이를 SMOTE(synthetic minority oversampling technique) 기법과 결합한 하이브리드 오버샘플링 기법을 제안하였다. 특히 기존 연구와 달리 생산적 적대 신경망을 구성함에 있어 1차원 합성곱 신경망(1D-convolutional neural network)을 사용함으로써 기존 연구의 한계를 극복하고자 하였다. 본 연구에서 제안한 기법의 성능 비교를 위해 불균형 정형 데이터를 기반으로 오버샘플링을 진행하고 그 결과를 SMOTE, ADASYN(adaptive synthetic sampling) 등과 같은 기존 기법과 비교하였다. 비교 결과 차원이 많을수록, 불균형 정도가 심할수록 제안된 모형이 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다. 본 연구는 기존 연구와 달리 정형 데이터의 구조를 유지하면서 소수 클래스의 특징을 반영한 오버샘플링을 통해 분류의 성능을 향상시켰다는 점에서 의의가 있다.

• 한국조경학회지
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• 제44권2호
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• pp.108-121
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• 2016

본 연구는 '대한민국환경조경대전'에 나타난 동시대 조경의 쟁점을 통해 설계 교육을 위한 시사점을 발견하고자 하는 것이 목적이다. 이를 위해 2004년부터 2014년까지 '대한민국환경조경대전'의 주제와 수상작들의 대상지와 심사평을 분석하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 대한민국환경조경대전 주제는 공모 지침일 뿐만 아니라 조경의 새로운 영역이나 역할 모색과 관련되어 있다. 둘째, 가장 많이 다루어진 대상지 유형은 '산업유산과 재생공간', '녹색기반시설'이지만, 최근에는 다양한 유형의 대상지가 다루어지고 있다. 셋째, 대상지는 수도권에 집중되어 있고, 수도권 소재 대학에 비해 비수도권 소재 대학들의 참여와 성과가 매우 저조했다. 넷째, 심사평에 내포된 평가 기준을 븐석하여 '개념(아이디어)의 참신성', '설계과정의 논리성', '대상지의 선정과 분석(해석)의 충실성', '설계매체의 표현과 마스터플랜의 완성도', '주제와의 정합성', '개념(아이디어)과 결과물의 연계성', '실현가능성'이라는 일곱 가지를 평가 기준으로 도출할 수 있었다. 평가 기준은 디자인 언어의 정교함을 높이고 설계 교육 방법 모색에 유용한 시사점을 제공한다. 그 시사점은 다음과 같다. 첫째, 참신한 아이디어를 도출하는 훈련이 필수적이지만, 개념 편향적 교육은 경계할 필요가 있다. 둘째, 대상지와 관련된 문제를 정의할 수 있는 능력을 배양할 수 있는 훈련이 요구된다. 셋째, 설계 논리를 보다 중시하고, 개념이 결과물로 이어지게 하려는 진정성 있는 노력이 필요하다. 넷째, 설계 내용과 관련성 없는 '현혹적 이미지' 사용은 자제할 필요가 있다. 다섯째, 주제를 풀어나가는 과정에 대한 연습이 설계 교육의 주요 과정으로 다루어질 필요가 있다. 여섯째, '실현 가능성'과 '창의적 사고'는 서로에게 도움이 되는 호혜적 관계로 인식할 필요가 있다. 일곱째, 우리의 문제를 스스로 이야기할 수 있는 설계 언어에 대한 고민과 정체성 모색이 필요하다. 본 연구는 대한민국환경조경대전 심사평을 직접 인용하여 연구자의 주관성을 최소화하면서 동시대 조경의 쟁점을 보다 직접적이고 생생하게 추적하고자 하였다. 이는 메타크리티시즘(meta criticism)으로서 또 다른 비평을 기다리는 기록이 된다. 이런 측면에서 본 연구는, 후세의 조경가들이 현재의 조경 이론이나 설계 사고를 고찰할 수 있는 통로이자 사료가 된다는 의미가 있다.

• 인지과학
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• 제28권3호
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• pp.149-171
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• 2017

본 연구에서는 공과대학 신입생(수학능력 시험에서 수학 B형을 친 학생들)들과 공학전공을 희망하는 자율전공 학생(수학 A형을 친 경우)들의 공간능력을 조사하여 수학 성취도와 공간능력 사이의 상관관계를 성별로 조사하였다. 그리고 문제해결전략에 성별로 차이가 있는지, 전략 선택의 차이가 공간능력에 실제로 영향을 미치는지를 확인해보고자 하였다. 이를 위하여 검사도구로 Purdue 공간 시각화 검사-회전(이하 PSVT-R)을 사용하였다. 또한 문항별 정답률을 성별로 구하고 분석해보았다. 연구결과, 공간 시각화능력-회전 능력에서의 성별 차이는 일반 공대생과 자율전공 학생들 모두 공통적으로 나타났고, 두 집단 모두 남학생이 여학생보다 10% 정도 우월 하였다. 검사에 참여한 학생들을 네 집단(일반 공대 남학생, 일반 공대 여학생, 자율전공 남학생, 자율전공 여학생)으로 나누었을 때 공간 시각화 능력은 일반 공대 남학생의 점수가 25점으로 가장 높았고, 다음이 자율전공 남학생(22.5)과 일반 공대 여학생(22.4)이 거의 비슷하였으며, 자율전공 여학생(19.2)의 순서로 낮아졌다. 공간 시각화 능력과 수학 성취도 사이의 상관계수는 동일한 집단 내에서는 모두 0.25이하로 둘 사이의 상관관계는 미미하였다. 그렇지만 집단 간에는 차이가 존재하는데, 일반 공대 및 자율전공 모두 남학생의 수학성취도와 공간 시각화 능력이 여학생보다 높았고, 수학 심화과정을 배운 일반 공대남(여)학생의 공간 시각화 점수가 그렇지 못한 자율전공 남(여)학생보다 높았다. 이 사실들은 공간능력과 수학 성취도 사이에 상관관계가 있음을 시사한다. 도형의 회전에서 문제해결 전략은 크게는 전인적(holistic) 전략부터 분석적(비교, 대조) 전략으로 나눌 수 있다. Mann-Whitney U 검증 결과 전략의 선택에서 유의미한 성별차이가 존재하였다. 그 외에도 일반 공대 남학생들에서는 전인적 전략을 80% 이상 사용했다는 응답이 가장 높았고, 일반 공대 여학생과 자율전공 학생들에서는 남녀 모두 전인적 전략을 50~80% 정도 사용하면서 비교, 대조와 같은 분석적인 방법을 곁들였다는 응답이 가장 높았다. 전략의 선택이 공간 시각화 능력의 점수 차이로 연결된다는 증거는 찾지 못하였지만, 만점을 받은 일반 공대생 집단은 남녀 모두 평균적인 선택보다는 전인적인 전략을 가장 많이 사용하였다. 한편 자율전공 하위권 학생들은 상대적으로 한 가지 전략에 치우치는 경향이 있었다. 따라서 도형의 회전과제에서는 두 가지 전략을 융통성 있게 사용하는 것이 문제해결에서 한 가지 전략만 과도하게 사용하는 경우보다 효과적으로 판명되었다. 마지막으로 문항별 정답률을 분석하여 여학생들의 정답률이 상대적으로 낮은 문항들을 추출하였다. 이 문항들의 특징은 회전축이 2개인 경우들에 집중되었다. 하지만 PSVT-R 점수의 차이는 효율적인 전략의 선택과 운영 외에도 주어진 도형에 대한 심적 이미지를 정확하게 만드는 능력에도 달려있음을 문항 분석 결과로 알 수 있었다. 위의 연구결과를 토대로 공간 시각화-회전 점수가 낮은 하위권 학생들에게 지금까지 그들에게 익숙하지 않았던 다른 전략을 학습할 경험과 기회를 제공할 것을 제안한다. 또한 문항 분석의 결과를 이용하여 정답률이 낮은 문항과 유사한 문항들을 개발하여 학습한다면 하위권 및 여학생들의 공간 시각화능력 향상에 도움이 될 것으로 기대한다.

• Restorative Dentistry and Endodontics
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• 제30권1호
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• pp.38-48
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• 2005

이 연구의 목적은 Ni-Ti file을 사용한 경험이 없는 학생들이 세 종류 Ni-Ti file systems을 사용하였을 때 근관 형성 효율을 비교하는 것이다. Ni-Ti file의 사용 경험이 없는 부산대학교 치과대학 4학년 학생 50명이 세 종류의 Ni-Ti file system - $ProFile^{(R)}$ (PF : Dentsply Maillefer, Ballaigues, Switzerland), manual $ProTaper^{(R)}$ (MPT: Dentsply Maillefer, Ballaigues, Switzerland), rotary $ProTaper^{(R)}$ (RPT: Dentsply Maillefer, Ballaigues, Switzerland) -을 사용하여 각 system으로 하나의 근관씩, 모두 150개의 레진 블락 근관모형(Endo Training Bloc; Dentsply Maillefer, Ballaigues, Switzerland)을 형성하였다. 근관형성에 사용된 file의 파절이나 변형 및 근관형성 후 형태의 이상을 조사하고, 스캐너로 근관 형성 전후의 이미지를 채득하여 중첩 비교함으로써 근단부로부터 1mm, 3mm, 그리고 5mm 높이에서의 삭제된 근관의 폭경, 근관의 변위량, 그리고 중심변위율 등을 산출하고 통계학적 비교 분석을 하였다. 그리고 세 가지 systems에 관한 학생들의 주관적인 선호도를 조사하였다. 그 결과 졸업을 앞둔 치과대학 재학생들도 특별한 문제점 없이 세 가지 Ni-Ti file systems을 사용한 근관형성이 가능함을 확인하였다. 세 실험군을 비교하였을 때, 양적인 삭제 능력은 두 $ProTaper^{(R)}$ systems (manual and rotary)이 $ProFile^{(R)}$에 비해 우세하였지만, 근관의 변위는 두 $ProTaper^{(R)}$ systems에서 더 많이 유발되었다. 근관 중심 이동률 등의 질적 평가를 포함하여 학생들의 선호도를 종합적으로 고려할 때, 삭제 능력에 있어서는 rotary $ProTaper^{(R)}$가 더 효율적이지만 안전성을 고려하면 $ProFile^{(R)}$도 추천된다. 정규 교육과정에서 Ni-Ti file systems의 도입을 위해서 초심자와 관련한 더 많은 연구가 진행되어야 하겠다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.1-19
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• 2019

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.

• 환경생물
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• 제39권1호
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• pp.119-135
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• 2021

생물다양성협약(1992년)과 나고야의정서(2010년)의 체결 이후 우리나라는 한반도의 생물다양성 보전과 생물자원 확보를 위한 자생생물의 조사·발굴 연구에 박차를 가하였다. 이러한 계기로 2007년에 설립된 환경부 소속 국립생물자원관의 주도로 "한반도 자생생물 조사·발굴 연구사업"이 진행되었다. 본 사업은 2006년 이후 현재까지 15년 동안 5단계(1단계 2006~2008년, 2단계 2009~2011년, 3단계 2012~2014년, 4단계 2015~2017년, 5단계 2018~2020년)로 나누어 진행되었다. 연구의 결과, 본 사업의 이전에 29,916종(2006년)이던 한반도 자생생물이 본 사업의 각 단계가 마무리되는 시점에서 누계로 집계하여 볼 때, 1단계 33,253종(2008년), 2단계 38,011종(2011년), 3단계 42,756종(2014년), 4단계 49,027종(2017년), 그리고 5단계 54,428종(2020년)으로 급속히 증가하여 본 사업 기간 동안 한반도 자생생물 기록종이 약 1.8배 증가하였다. 이 통계자료는 이 기간 동안 연평균 2,320종의 한반도 미기록종이 새로이 기록된 것을 보여준다. 또한 전체 발굴종 중에서 총 5,242종의 신종을 기록하는 학술적 큰 성과를 거두었다. 분류군 별로는 총 연구 기간 동안 곤충 4,440종(신종 988종 포함), 무척추동물(곤충 제외) 4,333종(신종 1,492종 포함), 척추동물(어류) 98종(신종 9종 포함), 식물(관속식물과 선태식물) 309종(관속식물 176종, 선태식물 133종, 신종 39종 포함), 조류(algae) 1,916종(신종 178종 포함), 균류와 지의류 1,716종(신종 309종 포함), 그리고 원핵생물 4,812종(신종 2,226종 포함)이 한반도에서 새로이 기록되었다. 생물표본은 각 단계별로 집계하여 볼 때 1단계 247,226점(2008년), 2단계 207,827점(2011년), 3단계 287,133점(2014년), 4단계 244,920점(2017년), 그리고 5단계 144,333점(2020년)이 수집되어 연평균 75,429점, 총 1,131,439점의 생물표본이 채집되었다. 그중에서 곤충 281,054점, 곤충 이외의 무척추동물 194,667점, 척추동물(어류) 40,100점, 식물 378,251점, 조류(algae) 140,490점, 균류 61,695점, 그리고 원핵생물 35,182점이 채집되었다. 본 사업에 참여한 각 단계별 연구원/보조연구원(주로 대학원생)의 수는 1단계 597/268명, 2단계 522/191명, 3단계 939/292명, 4단계 575/852명, 그리고 5단계 601/1,097명으로 전체년도의 참여연구자는 연평균 395명, 총 연인원 약 5,000명이 참여하여 전국의 거의 모든 분류학자와 분류학 전공의 대학원생이 참여하였다. 본 사업 기간 동안 전문학술지 논문 3,488편(국내학술지 논문 2,320편, SCI급 국제학술지 논문 1,168편 포함)이 출판되었다. 본 사업 기간 중 자생생물 조사·발굴 사업 및 생물표본 확보 사업에 투입된 예산은 총 833억원(연평균 55억원)이다. 본 사업은 국가 주도의 대형 연구 프로젝트로서 전국의 거의 모든 분류학자가 참여하고 대규모 예산이 투입되어 단기간에 이루어 낸 한국식 압축성장의 한 성공 사례로 볼 수 있다. 본 사업의 종발굴 성과는 최근의 생물분류 체계로 분류되어 국가생물종목록으로 만들어졌으며, 전문가와 학생 및 일반 시민에게 제공되고 있다(https://species.nibr.go.kr/index.do). 본 사업에서 파생된 기재문, DNA 염기 서열, 서식처, 분포, 생태, 이미지, 멀티미디어 등 각 종의 정보는 디지털화되어 생물의 계통, 진화 연구 등 학문적 발전에 기여하였고, 기후변화에 따른 지표종의 변화 같은 생물분포 모니터링 사업과 바이오산업의 생물소재를 탐색하는 기반이 되었다. 본 사업을 통하여 젊은 분류인력(주로 대학원생)의 양성을 지원할 수 있었던 것은 본 사업이 가져온 가장 의미 있는 성과라고 할 수 있다. 과거 15년간 숨 가쁘게 달려온 본 사업은 아직 진행 중이다. 그동안 발굴된 종들에 대한 이명(synonym)과 오동정 등을 바로잡아 학문적인 완성도를 높이고, 한반도에 존재하리라 예상되는 약 10만 종의 자생생물 중에서 남겨진 5만 종에 대한 조사·발굴 연구가 지속되어야 한다.