무선인터넷 망이 개방되고 위치정보와 관련된 법률이 제정됨에 따라 위치기반서비스의 산업 활성화에 촉매 역할을 하고 있다. 또한, 이동통신관련 기술의 발달로 위치기반서비스의 기술 발전을 촉진시키고 있다. 네트워크기반과 단말기기반의 측위 기술 및 하이브리드 방식으로 위치 정확도를 향상시키는 기술과 위치정보를 보호하고, 효과적으로 관리하기 위한 플랫폼 기술, 그리고 다양한 서비스를 제공하기 위한 응용 서비스기술이 연구되고 있다. 본 고에서는 위치기반서비스를 구성하는 주요 요소기술의 이슈와 동향에 대해 기술한다.
U-City건설사업이 시작된 지 수년이 지났지만 아직도 우리가 U-City를 인지하고 체감하기에는 부족한 것이 사실이다. 그러한 원인 중에 하나는 U-City가 그 속성상 보다 체계적인 개발과 제도적 관리가 요구됨에도 가시적인 성과만을 위해 개별사업자를 중심으로 한 난개발에 있다고 볼수 있다. 다행히도 올 3월 U-City의 계획, 건설, 운영관리 등을 위한 "유비쿼터스도시의 건설 등에 관한 법률"이 공포되고 앞으로는 관련법률에 의해 체계적으로 U-City가 추진될 것으로 보여 이런 상황은 상당부분 해소될 것으로 예상된다. 이에 본 연구에서는 과거 각 지자체들의 U-City 건설사업절차와 문제점들을 분석하고 BPR방법론을 이용하여 새로운 법률에 맞춰 U-City건설사업 프로세스를 재설계함으로써 체계적인 사업추진을 통해 지속가능한 U-City의 개발이 될 수 있도록 하는데 그 목적을 두었다.
본 연구의 목적은 미국과 한국의 홈스쿨링 법제화를 비교 분석하여 향후 한국의 홈스쿨링 법제화 방안을 모색하는 데 있다. 이를 위해 선행연구와 관련 자료를 검토하여 분석준거를 도출하고, 그에 대한 하위범주로 분석내용을 도입하여 미국의 홈스쿨링 주 법률과 한국의 홈스쿨링 법률안을 비교 분석하였다. 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 홈스쿨링 허용절차 중 의향 신고에 대해서는 양자 모두에 관련 규정이 대체로 포함되어 있다. 둘째, 홈스쿨링 요구조항에 대해서는 미국 주 법률에는 관련 규정이 대체로 포함되어 있는 데 반해 한국 법률안에는 관련 규정이 거의 포함되어 있지 않다. 셋째, 공립학교 접근 정책에 대해서는 양자 모두에 관련 규정이 포함되어 있지 않다. 넷째, 교육지원서비스에 대해서는 미국 주 법률에는 관련 규정이 대체로 포함되어 있지 않으나 한국 법률안에는 관련 규정이 모두 포함되어 있다. 다섯째, 미국 홈스쿨링에 대한 주 법률의 규제 정도 측면에서 보면, 한국 홈스쿨링 법률안은 약한 규제 정도에 해당한다. 이상의 분석 결과를 토대로 결론 및 논의를 하였다.
현재 정보(S/W, 컨테츠 등)의 이동은 지리적 한계와 거래비용(Transaction Cost)의 문제를 고려하지 않는다. 이는 정보 중심의 사회로 가는 견인차 역할을 하고 있는 통신 기술의 발전으로 가능하였다. 동시에 통신기술(Internet)의 발달은 S/W의 불법복제 등으로 인한 창작의욕 및 SI 산업 발전에 부정적인 영향을 주는 요인으로도 작용하고 있다. 이에 지속적인 SI 산업 발전을 위한 S/W의 효율적인 보호를 위해서는 기존의 제도적 연구(법률)와 기술적 연구(암호, 은닉기술, 등)를 종합적으로 고찰하여야 한다. 본 연구를 통하여 기존의 국내외 SI 관련 저작권과 S/W 보호를 위한 기술 그리고 법률적 해결방안을 종합적으로 함께 고찰하여 보다 효과적인 S/W 보안을 위한 정책적 시사점을 제시하고자 한다.
본 연구는 의원입법과정에서 발생하는 입법지원조직의 정보요구를 바탕으로 국회도서관 입법정보서비스 개선방안을 제시하기 위한 목적으로 수행되었다. 이를 위하여 입법지원조직 소속 이용자 20명을 심층 인터뷰하였다. 분석결과를 바탕으로 서비스와 시스템 개선방안을 제안하였다. 서비스 개선분야에서는 해외입법사례 정보요구 및 정책정보의 보완에 대한 요구 그리고 홍보가 필요한 부분을 반영하였다. 시스템 개선분야에서는 외국법률정보를 중심으로 법률정보시스템의 서비스인지도를 높이는 방안과 입법지원조직마다 차별화된 정보서비스를 제공할 수 있는 개인화서비스 운영방안을 제안하였다.
일반인에게 난해한 법률분야를 이해하기 쉽고 예측 가능 할 수 있도록 인공지능을 적용한 법률 서비스에 대한 연구의 중요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 조세심판원의 결정정보를 수집하고 데이터 처리와 자체 학습을 통한 모델을 구축하여 사용자의 질의에 맞는 답변을 예측하기 위한 시스템을 제안한다. 제안 모델은 웹크롤링을 통해서 조세 결정문의 정보 수집 및 자연어 처리과정을 통하여 유용한 데이터를 추출하고, 최적화된 산출물을 Word2Vec의 Fast Text 알고리즘을 적용하여 단어의 벡터를 생성하였다. 2017년부터 2019년까지 총 11,103건의 정보를 수집하고 분류하였으며 RNN 기술의 BiLSTM을 적용하여 자체학습을 통한 결과 예측 프로그램을 구축하여 70%정확도로 실증하였다. 향후 다양한 법률시스템으로 활용성을 기대할 수 있으며 보다 효율적인 적용을 위한 연구와 정확도 향상을 위한 연구가 계속되어야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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