최근 디지털 통신기술이 해사(海事)분야에도 널리 적용되기 시작하면서 대용량의 데이터가 축적되고 있으며, 이에 따라 데이터과학 및 인공지능 기술을 활용하여 새로운 가치를 창출하기 위한 시도가 널리 이루어지고 있다. 대표적으로 우리나라 해양수산부는 LTE-Maritime 통신망을 기반으로 지능형 해상교통정보 서비스를 2021년부터 국민들에게 제공하고 있으며, 이와 함께 대용량의 해상교통정보를 데이터과학 기반으로 분석하여 서비스를 개선하는 등 부가가치를 창출하기 위한 연구개발이 진행되고 있다. 한편 이러한 해사 분야의 데이터 기반 연구를 수행하기 위해서는 연구자가 원하는 데이터를 적시에 제공받아 활용할 수 있는 법제도적 연구 환경의 조성이 필수적이다. 이번 연구에서는 우리나라 해사 분야 데이터의 종류를 살펴보고, 과학적 분석 및 활용과 관련된 법제도를 식별하였다. 연구 결과 개별 해사데이터의 활용을 제한하는 법제도적 요인이 있음을 확인하였으며, 이를 개선하여 데이터 기반 연구개발을 촉진하기 위한 방안을 제시하였다.
모바일 클라우드는 클라우드 컴퓨팅 방식을 이용하여 IT 자원을 모바일 서비스에 활용하는 기술로서 각광받고 있다. 모바일 클라우드는 특성상 정보가 한 곳으로 집중되고, 다양한 모바일 기기를 통한 접근이 가능하므로 이를 빠르게 처리할 수 있는 기술과 처리한 데이터를 구조화하여 저장하고 분석을 통해 새로운 가치를 부여하는 기술이 필요하다. 또한 모바일 단말의 특성상 모바일 사용자를 대변하는 매개로 표현될 수 있으므로, 모바일 디바이스를 통한 개인화된 서비스와 모바일 서비스에 소셜 기능이 통합되어 실시간 데이터-메시지 스트리밍의 처리와 사용자 데이터에 대한 동기화를 통한 접근성에 향상에 대한 요구가 높아졌다. 이러한 이유로 모바일 클라우드 데이터를 분석하기 위한 방편으로 빅데이터 기술을 활용하는 것이 일반적이다. 본고에서는 최근 모바일 클라우드의 정의와 모바일 클라우드에서의 빅데이터의 특징을 살펴보고, 분석을 위한 전략을 알아본다.
빅데이터 시대에 발맞추어, 데이터에 기반한 실효성 있는 국토공간 개편의 바람직한 방향을 제시하기 위해 교통 데이터를 활용한 국토개발에 대한 관심이 높아지고 있다. 하지만 현재 교통 데이터에 대한 연구는 데이터 정리 혹은 보정하는 수준에만 머물고 있다. 본 연구는 여기서 더 나아가 데이터를 가공함으로써 국토공간에 존재하는 숨겨진 가치를 제시하고자 한다. 이에 교통 데이터가 네트워크 구조와 유사하다는 점에 착안하여, 네트워크 분석에 사용되는 알고리즘을 통하여 국토공간에 존재하는 가치를 찾고자 하였다. 본 연구는 중심지를 파악하기 위해 PageRank와 HITS알고리즘을 활용하였다. 알고리즘의 거점 평가 지표로서의 성능을 확인하기 위해 TCS데이터를 이용하여 단순교통량과 비교하여 성능을 확인하였다. 이를 통해 단순히 교통량에만 의지하여 제시되었던 중심지들을 더 세분화된 특성에 맞추어 파악할 수 있었다. 알고리즘을 이용하여 찾은 중심지는 시간적, 기능적 특성을 세분화하여 담고 있으므로 경제권 내의 중심지를 판단하는 객관적인 근거로서 지역 거점 선정과 같은 정책적 결정을 위한 기초자료로 활용할 수 있을 것이다.
항만구조물의 계획 및 설계과정에서 VE/LCC분석을 통한 최적의 경제적인 의사결정이 더욱더 요구되고 있는 추세이나, 최근의 VE/LCC 설계자료를 분석해 보면 항만구조물의 열화성능에 대한 확률적 불확실성을 고려한 포괄적인 분석은 충분히 이루어지지 않은 실정이다. 본 연구에서는 퍼지 신뢰성 이론을 도입하여 항만구조물 중 방파제의 열화성능을 평가한 후 퍼지 신뢰성 해석에 따른 생애주기 비용으로 가치를 분석할 수 있는 VE/LCC 분석 모델을 개발하였고, 분석모델의 신뢰성과 활용성을 향상시키기 위한 측면에서 실제 대상 구조물에 적용한 결과, 기존의 확정론적 방법에서 고려되지 않는 데이터의 불확실량과 주관적 가치분석을 본 연구의 퍼지론적 방법에서 보다 합리적으로 반영할 수 있었고, 가치지향적 설계대안의 선정과 생애주기비용의 평가 및 유지관리조치를 위한 예산의 분배 등에 유리한 방법으로 평가되었다.
방대한 양의 의료 데이터를 이용하여 함축적이며 특정 주제 혹은 부서 단위에 적합한 원무 데이터마트를 구축하고자 한다. 먼저 다양한 정보를 사용자의 요구에 따라 체계적으로 분석하고 설계하여 원무관리를 위한 데이터마트를 구축하고, OLAP 기반의 의사결정지원시스템을 개발하여 원무 관리자나 최고 경영자의 의사결정에 도움을 주는 한편, 이를 통해 가치 있는 정보를 추출함으로써 경영활동을 돕고 분석된 내용을 토대로 마케팅에 활용할 수 있도록 의미 있는 데이터를 제공하고자 한다.
본 연구는 원예작물의 저장기간동안 특성에 맞는 환경을 조성하고 작물의 초기 수확시 상태를 최대한 보장하기 위해 작물의 변화를 관찰하여 그 데이터를 분석할 수 있도록 한다. 또한 측정된 데이터의 분석을 통하여 작물에 알맞은 환경을 유지하여 그 작물의 상품의 가치틀 향상시키는데 목적이 있다. 따라서 본 논문에서는 인터넷 기반에서 원예산물 등의 물류량을 안정적으로 조절할 수 있도록 총괄적인 데이터를 제공하여 관리할 수 있는 시스템 구성한다.
전통적인 비용수익 분석법 (CBA approach) 과 활동기준원가계산 방법 (ABC approach)과 같은 지금까지의 방법으로는 전략적 정보시스템이나 정보 하부구조를 효과적으로 평가하고 정당화하는데 한계가 있다고 지적되어왔다. 따라서, 본 논문은 정보시스템의 하부구조를 이루고 있는 데이터 웨어하우징을 스물여섯 개의 데이터 웨어하우징 성공사례 분석을 통해서 데이터 웨어하우징이 가치사슬 모델의 각 활동에 어떻게 활용되고 있는지를 분석하고, 경쟁우위적 관점에서 이들 사례들의 공통점을 찾아내어, 데이터 웨어하우징을 경쟁우위적 관점에서 보다 효과적으로 정당화할 수 있는 모델을 제시하고 있다. 이 모델은 기존의 정보시스템 정당화에 사용되어왔던 방법들의 단점을 보완하여, 기업들이 데이터 웨어하우징이나 경쟁우위를 확보하기 위해서 구축하는 다른 정보시스템들을 경쟁우위적 관점에서 정당화하고자 할 때 유용한 도구로써, 기존의 방법들과 병행해서 사용하면 보다 효과적으로 정보시스템들을 평가하고 정당화할 수 있으리라 생각된다.
4차 산업혁명의 기술 등장 이후 대규모 데이터 시대에서 새로운 가치 창출을 위한 데이터 정보 분석은 다양한 분야에서 시도되고 있다. 대용량 데이터를 빠르게 처리하는데 있어서 분산 데이터 처리는 이미 필수적이다. 하지만 아직 국방 분야에서 운용하고 있는 시뮬레이션들은 쌓여 있는 비정형 데이터를 활용할 수 있는 시스템이 미비하다. 이에 본 연구에서는 훈련간 발생하는 문제에 대응하기 위한 지휘결심에 가시화된 데이터를 제공하기 위해서 대대급 규모의 시뮬레이션 모델에 적용 가능한 분산 처리 플랫폼을 제안한다. 전략게임 데이터 50만개를 분석하는 과정으로, 데이터가 가지고 있는 여러 요인들 중 승리요인에 영향을 미치는 요소들을 분석할 수 있게 구현하였다. 결과적으로 상위 10%에 있는 팀들의 데이터를 분석하는 과정에서의 분산처리 사용한 결과를 측정 및 비교 하였다.
특허의 가치를 평가하기 위해서는 특허 데이터에 포함된 다양한 지표가 활용될 수 있으며, 최근 다양한 지표를 머신 러닝 기법으로 분석하여 특허의 가치를 평가하는 연구가 증가하고 있다. 특허의 가치를 올바르게 평가하기 위해서는 여러 지표 중에서 어떤 지표가 특허의 가치에 크게 기여 하는지 판단할 수 있어야 하며, 이에 따라 지표별로 적절한 가중치를 설정할 수 있어야 한다. 제안된 방법은 회귀 모델 기반으로 다양한 지표에 가중치를 적용하여 특허 피인용수를 예측하였으며, 특허 패밀리 수에 적용되는 가중치를 변경하면서 특허 패밀리 수가 특허의 가치에 미치는 영향을 검증하였고, 특허 가치 평가 과정에서 특허 패밀리 수의 중요성에 대해 확인하였다.
본 연구는 플랫폼 비즈니스 기반의 스타트업에 대한 투자자의 투자결정요인을 분석하여 투자를 준비하는 플랫폼 스타트업에게 투자자의 관점을 이해하고 사업을 검토하는 데 참고할 수 있는 시사점을 제시하여 플랫폼 스타트업의 투자유치 성공률을 제고 및 플랫폼 생태계 활성화를 목적으로 한다. 투자자의 투자결정요인과 플랫폼 가치평가에 관한 선행연구를 바탕으로 플랫폼 스타트업에 적합한 투자결정요인을 도출한 뒤 AHP 분석기법을 활용하여 각 요인의 중요도를 비교한 결과 가장 높은 중요도를 나타내는 주요 요인은 플랫폼 특성으로 확인되었다. 이는 본 연구에서 선정한 플랫폼 특성인 플랫폼 규모, 핵심 참여집단 확보 여부, 가치 고착 용이성, 확보한 데이터 가치가 플랫폼 스타트업에 대한 투자결정요인으로 적절하다는 것을 시사한다. 플랫폼 스타트업에 대한 투자경험 유무로 투자자 그룹을 나누어 비교한 결과 가장 큰 중요도 차이를 보인 요인은 확보한 데이터 가치였다. 이는 데이터의 가치에 대한 이해도가 투자의사 결정에 있어 주요한 영향을 주고 있음을 시사하며 플랫폼 스타트업은 확보한 데이터의 가치를 증대시킬 수 있는 방안을 마련하고 데이터를 활용하여 자사의 비즈니스에 새로운 가치를 부여할 수 있는지 검토해 보아야 할 필요성이 있다. 기존의 선행연구와 본 연구의 결과를 비교해보면 대부분의 선행연구에서 가장 중요하다고 응답하던 창업자 특성의 중요도가 하위권으로 내려갔으며 플랫폼 스타트업에 적합한 특성들이 높은 중요도를 보였는데 이러한 차이가 나타난 이유는 전체 스타트업에 대한 투자결정요인의 중요도를 분석하던 기존의 선행연구와 달리 본 연구에서는 플랫폼 스타트업이라는 특정한 분야에 투자할 경우로 보다 세분화된 질문을 던졌기 때문이다. 덕분에 기존의 연구와 다른 투자자들의 응답을 이끌어낼 수 있었다. 이처럼 기존 선행연구와의 비교를 통해 플랫폼 스타트업에 대한 투자결정요인은 비플랫폼과는 분명한 차이가 있음을 알 수 있었으며 이는 현재 사용되고 있는 투자결정요인이나 가치평가에 관한 기준이 플랫폼 스타트업을 평가하는데 적합하지 않다는 것을 의미한다. 플랫폼이 비즈니스 생태계에 큰 변화를 일으키며 빠르게 성장하고 있는 가운데 좋은 플랫폼 스타트업을 발견하여 육성하는 것은 국가경쟁력 강화에 있어 반드시 필요한 과업이 될 것이다. 따라서 플랫폼 스타트업에 적합한 투자결정요인을 바탕으로 올바른 가치평가를 실시하여 옥석을 가려내는 것이 중요할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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