데이터 과학은 문제를 정의하고 수집된 데이터로부터 의미 있는 정보를 찾아내어 문제를 해결하는 과학적인 학문이다. 인공지능 기술의 도입으로 인해 데이터의 활용 분야는 점차 확장되고 있으며, 데이터 과학 교육의 중요성에 대한 인식도 증가하고 있다. 그러나, 한국 데이터 산업진흥원에서 2020년 데이터 산업 현황을 조사하여 발표한 결과에 의하면 국내 데이터 산업의 시장규모가 급성장하고 있음에 불구하고, 향후 5년 이내에 데이터 전문가의 부족률은 31.4%에 이를 것으로 예측하였다. 이러한 사회적 분위기 속에서, 초등 교육 현장에서는 학생들의 컴퓨팅 사고력과 창의력 향상을 위하여 데이터 과학 교육을 도입하고자 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 컴퓨터 분야의 비전공자가 대다수인 현직 초등교사들의 교육을 목적으로 개발하여 현장에서 활용하고 있는 데이터 과학 강의의 콘텐츠를 제안하였다. 해당 콘텐츠는 인공지능융합대학원에 재학 중인 현직 초등교사 집단을 대상으로 적용한 후, 학습자들이 이해하기에 어려움이 있었던 내용을 세부적으로 파악하고 원인을 분석하여 개선점을 도출하였다.
자동차의 전장화와 실내 서비스 제공 로봇 등의 산업화로 자율주행에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 일반적으로 주변이 넓은 외부의 경우 주로 GPS나 라이다, 비전을 통해 위치를 인식하고, 실내에서는 WiFi, UWB(Ultra-Wide Band), VLP등의 기술로 위치 측위를 수행한다. 본 논문에서는 실내 환경에서 서로 다른 색온도를 가진 LED 조명을 이용한 자기 위치 측위에 대한 시스템을 소개한다. 터널과 같은 모의 실험 환경에서 LED 조명을 설치 한 후, 위치에 따른 색도값의 분석을 통해 현재 위치에 대한 정보를 얻을 수 있음을 보였다. 이를 통해 차량의 터널 내 위치, 창고나 공장과 같은 실내에서 기기의 움직임에 대한 정보를 얻을 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문에서는 HMI 디스플레이를 활용하고 IoT 기술을 이용한 박막식 수경 재배 방식의 식물재배기를 제안한다. 기존의 식물재배기는 토양 기반의 재배로 관리가 어렵고, 개방된 재배 환경으로 인해 환경조건 최적화가 어려웠다. 또한 즉각적인 제어가 어려워 식물재배의 성장이 지연되어 식물재배에 대한 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, MCU와 센서를 연결하여 재배 환경을 구축하고, HMI 디스플레이와 연동하여 환경정보를 확인하고 빠르게 제어할 수 있게 구현하였다. 또한, 환경정보의 변화를 최소화하기 위해 케이스를 적용하였다. 박막식 수경 재배시스템 구현으로 토양에 관한 관리를 편하게 하였고 동작과 제어를 통해 기능성을 높였으며, 디스플레이를 통해 환경정보를 쉽게 파악할 수 있다. 기존 재배기와 수경재배기에서의 작물 재배 실험으로 성장이 빠른 효과성을 확인하였다. 향후 연구 방향으로는 재배 환경정보 전송 및 저장, 비전 카메라를 활용한 성장 정보를 연동하고 비교하여 생육 정보를 최적화할 것이다. 이를 통해 효율적이고 안정적인 식물재배할 수 있을 것으로 기대한다.
최근 에너지전환에 관한 관심이 고조되고 있다. 에너지전환은 단순히 기술적 요소의 변화뿐만 아니라 다양한 사회적 요소들의 변화와 조정을 필요로 한다는 점에서, 사용자/시민들을 포함한 다양한 이해관계자들의 능동적인 참여와 협력이 필요하다. 이를 위한 방안의 하나로 리빙랩(living lab)'이 주목받고 있다. 이 글은 2016년부터 2017년까지 서울 성대골에서 진행된 '도시지역 미니태양광 리빙랩' 활동을 세밀하게 분석한 것이다. 리빙랩을 통해 미니태양광 DIY 제품과 백업센터, 지역 기반 금융상품, 다양한 교육훙보 전략의 개발 등이 이루어졌다. 이런 활동과 성과를 전략적 층위, 전술적 층위, 운영적 층위에서 각각 제기되는 질문을 통해서 분석했으며, 더불어 기시환경-레짐-틈새 사이의 상호작용이라는 다층적 관점을 통해서도 다루어졌다. 결론적으로 이번 리빙랩 활동은 에너지 생산과 이용의 지속가능성이라는 사회문제를 해결하기 위한 '전환랩'의 가능성을 확인해주었다. 특히 전환관리 거버넌스의 운영적 층위, 즉 전환실험이라는 측면에서 주목할 만한 성과를 얻었으며, 시민들의 주도적 참여라는 점에서도 두드러졌다. 그러나 어려움 없이 진행된 것은 아니다. 특히 리빙랩이 가진 고유한 속성인 유연성과 재정지원 기관의 관료적 경직성 사이의 갈등이라는 구조적인 문제가 나타나기도 했다. 또한 전환의 비전을 형성하고 전환실험으로부터 얻은 지식을 확산하면서 전략적 틈새를 복제 확대하는데 필요한 전략적 층위에서의 '전환장'이 존재하지 않는다는 한계도 안고 있었다.
수소에너지는 비고갈성 청정에너지로 향후 탄소기반의 에너지 시스템을 대체할 에너지로 주목받고 있다. 정부의 장기적인 비전도 수소에너지의 최종에너지 수요 비중을 2040년까지 15%로 확대한다는 것이나 이를 달성하기 위해서는 200조 원이 넘는 엄청난 비용이 수반된다. 본 연구는 동태 CGE 모형을 적용하여 수소에너지 보급에 따라 한국경제에 어떤 영향을 미칠 것인지를 분석하였다. 프런티어 기술로서 수소에너지는 학습효과와 에너지원간 상보성(complementarity)의 영향으로 정부지원 없이는 2040년 기준으로 최종에너지 수요의 6.5%에 그칠 전망이나 정부가 수소에너지에 대해 각각 10%, 20%, 30%의 가격보조 정책을 실시할 경우 9.2%, 15.2%, 37.7%로 증가할 것으로 분석되었다. 즉, 정부개업을 통해 수소기술 확산 지연 현상이 크게 완화될 수 있음을 보여주는 것이다. 한편 수소기술의 주요 응용분야인 수송부문의 성장이 두드러지나 수송 연료의 대부분을 차지하는 석유가 수소에너지로 대체됨으로써 석유부문에 대한 소비가 감소하고, 발전부문의 비중도 감소하는 것으로 나타났다. 정부의 가격보조가 가계소득에서 충당되는 것으로 가정했기 때문에 가격하락에 의한 소비증가효과가 소득감소에 따른 소비감소에 의해 상쇄되면서 가계의 최종소비도 부정적 영향을 받는 것으로 분석되었다. 그러나 전반적인 생산, 투자, 수출 증가에 힘입어 GDP 수준은 소폭 성장하다가 2040년 무렵에 소폭 감소하여 경제 전반에 미치는 영향은 미미할 것으로 분석되었다.
현대 업무환경 변화의 중심은 디지털 기술이라고 할 수 있다. 특히 업무관리시스템 및 문서생산시스템에서 생산한 기록으로 업무를 증명하는 일반적인 공공기관에서 기록관리체계는 업무환경 그 자체이기도 하다. 김포시는 제4차 산업혁명기술 시대에 선제적으로 대응하고 업무환경 혁신을 이루기 위해 한국지능정보사회진흥원(NIA)의 2021년 공공부문 클라우드 선도 프로젝트 사업에 지원하였고 선도 기관으로 확정되어 3억 3천의 지원을 받아 공공 클라우드 기반의 AI-OCR을 통한 기록물 검색 및 활용기능 강화 프로젝트를 진행하였다. 이를 통해 규격화된 색인 값에 의존한 검색과 이미지 열람에 그치던 비전자기록의 한계를 넘어 데이터화 하였고 AI-OCR이라는 신기술 적용으로 98%의 인식률을 구현하였다. 공공기관에 디지털 기술을 사용하여 업무 효율화, 생산성 향상, 개발비용 절감, 내·외부 이용자들의 기록관리 서비스 수준의 제고를 이루었기에 신기술과 기록물관리의 결합 사례연구를 통해 기록관리 분야 본연의 전문성을 높이는 방향과 업무환경 혁신 구현 사례를 공유하고자 한다.
본 연구의 목적은 중소기업이 실질적으로 적용할 수 있는 BSC 구축을 위한 실무 가이드를 제공하는 것이며, 이를 위해 사례분석으로 텐트 폴대 제조회사인 J사의 현장요구형 균형성과표(BSC)를 통한 성과평가시스템를 구축하고 경영전략체계도를 제공하고자 하였다. 조사방법으로 1단계 BSC관련 제안요구서 비교를 통해 발주기관의 요구사항을 정리하였으며, 2단계 결과보고서 정리를 통해 BSC 구축방법을 정리하고, 3단계 BSC 4가지 관점별 중소기업 요구형 KPI 지표를 도출하고, 4단계 SWOT 분석을 통한 기업비전을 도출하고, 5단계 현장 요구형 KPI, 가중치 설정, BSC를 통한 전략맵 개발, 6단계 최종 전략체계도 작성하였다. 연구결과 BSC 4가지 관점을 부서별로 재구성하였다. 즉 재원(재무)관점은 임원관점, 고객관점은 영업부관점, 내부프로세스 관점은 설계부·생산품질부 관점, 학습·혁신관점은 관리부관점으로 간주할 수 있었다. 또한 J기업의 요구형 CSF는 총11개, KPI는 총49개 도출하였다. 연구의 한계는 해당 기업의 BSC를 통한 최종 전략체계도 까지만 진행되었으며, 향후 회사의 보상제도와 연계할 필요가 있다.
본 연구는 대구경북지역 섬유산업의 경쟁력 회복을 위해 1999년부터 소위 '밀라노프로젝트'로 시작된 대구지역 섬유산업진흥사업을 중심으로 지난 10년간의 대구지역 섬유산업의 정책변화와 지역 섬유산업의 구조변화에 대한 현황분석을 토대로 향후 대구경북지역 섬유산업의 혁신과제를 제안하고자 하였다. 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 1단계 밀라노프로젝트('99-'03)는 기획 수립단계에서부터 섬유산업의 중장기 발전시나리오에 기초한 비전과 전략의 부재로 체계적인 사업기획 및 단위사업 선정이 미흡함으로써 패션어패럴밸리 조성 등 사업의 추진일정이 지연된 문제점이 노출되었지만, 신제품개발지원센터, 염색디자인실용화센터 등 차별화 제품의 개발을 지원할 수 있는 기반을 구축하게 되었다는 점에서 성과의 의의가 있다. 2단계 대구섬유산업진흥사업('04-'08)은 경상북도의 도비 매칭을 통하여 대구경북지역의 광역사업으로 추진되었으며, 기 구축된 인프라를 중심으로 지원된 기술개발지원 사업은 특허출원 등 기술적 성과와 신상품 매출액 비중 증가 등의 경제적 성과가 가시화되고 있는 것으로 나타났다. 아울러 섬유업계는 1990년대 후반부터 한계업체 퇴출, 설비매각 이전 등 고강도의 구조조정이 진행되어 왔으나, 현재 영업중인 섬유업체는 재무구조, 생산성, 수익성 측면에서는 기업의 경영성과가 호전되었다. 산업 구조적인 측면에서는 의류용섬유소재분야에서 산업용섬유소재분야로 구조전환이 이루어지고 있는 것으로 나타났다. 기업의 혁신역량 분석에서는 타 산업과 비교할 때 큰 차이는 없으나, 최고경영자의 기술혁신의지, 기업가 정신, 연구개발 역량과 인적자원분야에서 혁신역량이 다소 떨어지는 것으로 나타났다. 향후 섬유산업의 지속발전을 위한 경쟁력 제고를 위해서는 하이테크 섬유소재와 생활용 섬유분야에 대한 선택과 집중이 필요하며, 향후 물리적 집적기반보다는 신뢰와 협력에 기반한 네트워크를 통해 '혁신 시너지'를 창출할 수 있도록 소프트웨어적 인프라 구축에 보다 집중하여야 할 것이다. 특히 지역 섬유산업이 지역 전략산업으로 선정되어 10년 이상 지속적인 지원을 받아 온 만큼, 이제 전통 주력산업에서 미래 성장산업으로 변모하기 위해서는 기업의 기술혁신의지와 기업가정신에 기초한 기업주도의 '혁신 클러스터'를 반드시 창출해야 할 것이다.
가로수는 도시 환경 개선을 위한 중요한 개체이다. 특히 도시 협곡에서 가로수 높이는 대기 오염물질의 제거에 큰 영향을 미치는 요소로써 높이를 정확히 측정해야할 필요가 있다. 본 연구에서는 수목의 높이 측정을 위해 대상지역의 무인항공기 영상을 정밀하게 보정하여 스테레오 영상 기반으로 수목의 높이를 추출하는 방식을 시도해보았다. 무인항공기의 영상 정렬은 공선방정식 기반의 SfM(Structure from motion) 방식을 적용하였으며 보정된 영상을 수치도화기에 적용하여 도시 협곡지역의 가로수 높이를 측정하였다. 가로수와 인접 건물의 높이를 함께 취득하였으며 정확한 지물의 높이 계산을 위해 도로면의 평균높이를 함께 산출하여 처리하였다. 그 결과로 수목의 높이 측정 및 건물과의 상대적인 높이값 차이 산출을 수치도화기를 이용한 육안 분석을 통해서 빠르게 할 수 있음을 확인하였다. 이는 무인항공기를 이용하여 별도의 3차원 포인트 클라우드를 제작하지 않고도 건물과 수목의 상대적인 높이 차이를 산출할 수 있음을 의미한다. 또한 비전문가도 활용할 수 있다는 장점이 있다. 향후 사용자가 영상 내 수목이나 건물의 한 지점을 선택하면 자동으로 해당 개체의 높이값을 추출하는 연구 및 영상에서 자동으로 수목을 추출한 뒤 수고가 함께 취득되는 연구가 수행되어야 하며, 이러한 기술의 개발 및 연구는 이후 도심지내 환경 정책 및 가로수 등의 현황파악에 도움이 될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 자모 단위의 임베딩과 회선 신경망을 활용한 한국어 감성 분석 알고리즘을 제안한다. 감성 분석은 텍스트에서 나타난 사람의 태도, 의견, 성향과 같은 주관적인 데이터 분석을 위한 자연어 처리 기술이다. 최근 한국어 감성 분석을 위한 연구는 꾸준히 증가하고 있지만, 범용 감성 사전을 사용하지 못하고 각 분야에서 자체적인 감성 사전을 구축하여 사용하고 있다. 이와 같은 현상의 문제는 한국어 특성에 맞지 않게 형태소 분석을 수행한다는 것이다. 따라서 본 연구에서는 감성 분석 절차 중 형태소 분석을 배제하고 초성, 중성, 종성을 기반으로 음절 벡터를 생성하여 감성 분석을 하는 모델을 개발하였다. 그 결과 단어 학습 문제와 미등록 단어의 문제점을 최소화할 수 있었고 모델의 정확도는 88% 나타내었다. 해당 모델은 입력 데이터의 비 정형성에 대한 영향을 적게 받으며, 텍스트의 맥락에 따른 극성 분류가 가능하게 되었다. 한국어 특성을 고려하여 개발된 본 모델이 한국어 감성 분석을 수행하고자 하는 비전문가에게 보다 쉽게 이용될 수 있기를 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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