인공지능, 빅데이터, 로봇 등의 디지털 신기술 분야의 급격한 성장에 따라 정부와 교육기관들은 신기술 분야에서 요구되는 역량을 갖춘 인재 양성을 위한 교육과정들을 개발하고 있다. 그러나 교육과정 개발 및 운영의 근간이 되는 역량 개념에 대한 정의가 불분명하여 교육과정 개발에 어려움을 빚고 있다. 따라서 이 연구는 신기술 분야의 교육과정을 개발하는데 필요한 역량을 정의하는 것을 연구 목적으로 설정하였다. 이를 위해 본 연구는 문헌 연구 분석을 통해 기존 문헌에서의 역량 정의와 특성을 파악한다. 이후 신기술 분야 전문가와의 심층 인터뷰 통해 선행연구로부터 도출된 정의에 대한 검증과 추가적인 의견을 수집하고 신기술 교육과정에 적합한 역량 정의를 최종적으로 도출한다. 연구 결과, 신기술 교육과정 개발을 위한 역량은 "주어진 업무를 기대하는 수준에 맞게 효과적으로 수행하기 위해 필요한 지식 및 기술의 집합"으로 정의하였다. 또한 역량의 핵심 구성 요소인 지식 및 기술과 역량의 구성 원리를 도출하였다. 이러한 역량 정의와 특성은 신기술 분야 교육과정을 체계적이고 효과적으로 구성하는 데 기여할 뿐만 아니라, 교육과 실무 간의 격차를 줄이는 데에도 활용될 수 있다. 나아가 본 연구 결과는 지속적으로 새로운 지식과 기술이 축적되는 신기술 분야 기업들의 지식 경영 체계 구축에도 기여할 수 있다.
본 연구는 그 동안 혼재되어 왔던 4차 산업 혁명의 개념과 관련 기술 들을 살펴보고 이로 인한 사회 경제적 변화와 영향 및 주요 국가의 4차 산업혁명에 대응하는 사례를 검토 하였다. 이를 기반으로 한국벤처기업이 4차 산업혁명에 대비하기 위한 SWOT 요인 도출 및 요인별 중요도 산출을 통해 정부 및 정책 입안자들에게 관련 정책 수립을 위한 방향 제시에 도움을 주고자 한다. 나아가 한국벤처기업 들에게는 글로벌 경쟁력 확보를 위한 추진 방향을 제시하고 이후에 진행할 학문적 심층 연구를 위해서도 기초적이고 체계적인 분석에 도움을 주는 것을 목적으로 한다. 연구를 위해 4차 산업 관련 분야에서 한국 벤처기업의 내부 역량과 외부 환경 변화 요인이 무엇인지를 파악하기 위해 기존 문헌 탐구와 자료 조사를 통해 총 21개의 SWOT 요인을 도출하여 이를 업계, 학계, 정책전문가 그룹으로 구분하여 델파이 조사를 통해 확정하였다. 또한 이를 체계적 의사결정 기법인 AHP 기법으로 항목별 중요도를 분석하였다. 분석 결과에 따르면 강점(48%)→기회(25%)→위협(16%)→약점(11%) 순으로 중요하게 여기고 있음을 보여 주었으며 세부 항목별 중요도 분석 결과에서는 총 21개 세부항목 중 상위 3개 항목으로는 '신속하고 유연한 사업화 능력, '플랫폼·빅데이터·비대면 서비스 활성화, 'ICT 인프라 구축 및 활용' 순으로 중요도가 높게 나타났다. 반면 하위 3개 항목으로는 '안정적인 거시 경제 및 SOC 기반', '세계적 보호무역 기조에 따른 해외시장 진출 어려움, '외국인 투자규모 절대 열세' 항목은 우선순위가 낮게 나타났다. 전문가 그룹별 견해 차이를 보기 위한 중요도 순위 검증 결과, 업계와 학계전문가는 상관관계가 높고 업계와 정책전문가는 중간 정도의 상관관계를 보여 큰 견해 차이가 없었으나 학계전문가와 정책전문가의 상관관계는 통계적으로 유의하지 않아(p<0.01) 중요도에 대한 견해 차이가 있는 것으로 분석 되었다. 이는 정책전문가는 강점 항목인 '신속하고 유연한 사업화'와 기회 항목인 '우수한 교육시스템 및 고급인력 보유', '신시장 창출'을 매우 중요하게 생각한 반면, 학계전문가는 강점 항목인 '정부 정책의 지원 부분'을 훨씬 중요하게 생각하는 차이에서 기인된 것으로 판단된다. 본 연구의 시사점은 한국벤처기업이 4차 산업혁명 분야에서 경쟁력을 확보하기 위해서는 강점과 기회요인의 해당 항목 들을 우선적으로 지원하는 정책이 필요함을 있음을 시사하고 있으며 또한 학계와 정책전문가 사이에 다른 견해를 보이고 있는 강점 요인과 기회 요인의 세부 항목 차이는 적극적으로 검토하여 정책에 반영할 필요가 있음을 의미한다고 볼 수 있다.
ICT(Information and Communications Technologies : 정보통신기술)는 창조경제의 핵심이 되는 기술중 하나로 기존산업과 기업의 인프라를 연결하는 매개로 사용되어 기존 상품과 서비스를 고도화하고, 새로운 상품과 서비스를 만들어내고 있다. 이와 더불어 빅데이터, 모바일, 웨어러블 등 새로운 디바이스 부문까지 주목을 받으며 신시장 개척에 귀추가 주목되고 있다. 더 나아가 IoT(Internet of Things :사물인터넷)는 인간과 인간, 인간과 사물, 사물과 사물을 연결하며 ICT기반의 사회를 더욱 곤고히 만들어 주는 역할을 하고 있다. 이는 제조업 중심의 하드웨어 개발이 소프트웨어의 개발과 함께 동시다발적으로 융합되어야 한다는 의미로 볼 수 있다. 하드웨어와 소프트웨어의 융합에서 꼭 필요한 것이 OS인데, 선두주자 구글과 애플을 필두로 관련 기업에서는 소프트웨어의 중요성을 인지하고 소프트웨어 개발에 집중 착수하였다. 이에 현 보고서(한국산업기술평가관리원: 디자인전문기술개발사업) 진행을 위해 소프트웨어 시장현황을 조사한 결과, 소프트웨어 플랫폼을 기반으로 한 구글의 안드로이드(Android)와 애플의 iOS가 전 세계시장을 장악하고 있었으며, 후발주자는 새로운 패러다임을 제시하기 위해 Web기반 OS, 유사 OS 등 을 출시하여 다양한 경로에서 시장진입을 시도하고 있다. 이러한 사회의 변화는 OS를 기본으로 누구나 개발자가 될 수 있는 스마트콘텐츠 활용에 대한 연구 필요성이 대두되었으며 범용적으로 활용할 수 있는 스마트콘텐츠에 대한 정의가 필요하며 빠른 시장변화에 대처할 수 있는 시장분석이 필요하다. 이에 본 연구에서는 문헌조사 및 스마트분류체계에 따른 앱마켓(App Market)분석, 현 콘텐츠시장 트랜드 분석을 실시하였고 스마트콘텐츠의 범용적 정의와 앱마켓에서 나타난 애플리케이션의 현황과 콘텐츠 시장현황을 비교하여 공통요소 5가지의 흐름을 파악하였다. 분석을 통하여 스마트콘텐츠 시장은 독립적이지만 서로의 연결고리를 가진 형태로 하나의 유기체와 같은 형태로 발전할 것이라 예상하였으며 기존의 기술적 관점, 문화적 관점, 비즈니스적 관점, 소비자 관점에 사회적 관점을 포함한 다시점 관점에서의 분류체계와 개발이 이루어 져야 한다.
최근 방대한 양의 텍스트 데이터에 대한 분석을 통해 유용한 지식을 창출하는 시도가 꾸준히 증가하고 있으며, 특히 토픽 모델링(Topic Modeling)을 통해 다양한 분야의 여러 이슈를 발견하기 위한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 초기의 토픽 모델링은 토픽의 발견 자체에 초점을 두었지만, 점차 시기의 변화에 따른 토픽의 변화를 고찰하는 방향으로 연구의 흐름이 진화하고 있다. 특히 토픽 자체의 내용, 즉 토픽을 구성하는 키워드의 변화를 수용한 다이내믹 토픽 모델링(Dynamic Topic Modeling)에 대한 관심이 높아지고 있지만, 다이내믹 토픽 모델링은 분석 결과의 직관적인 이해가 어렵고 키워드의 변화가 토픽의 의미에 미치는 영향을 나타내지 못한다는 한계를 갖는다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 다이내믹 토픽 모델링과 워드 임베딩(Word Embedding)을 활용하여 토픽의 변화 및 토픽 간 관계를 직관적으로 해석할 수 있는 방안을 제시한다. 구체적으로 본 연구에서는 다이내믹 토픽 모델링 결과로부터 각 시기별 토픽의 상위 키워드와 해당 키워드의 토픽 가중치를 도출하여 정규화하고, 사전 학습된 워드 임베딩 모델을 활용하여 각 토픽 키워드의 벡터를 추출한 후 각 토픽에 대해 키워드 벡터의 가중합을 산출하여 각 토픽의 의미를 벡터로 나타낸다. 또한 이렇게 도출된 각 토픽의 의미 벡터를 2차원 평면에 시각화하여 토픽의 변화 양상 및 토픽 간 관계를 표현하고 해석한다. 제안 방법론의 실무 적용 가능성을 평가하기 위해 DBpia에 2016년부터 2021년까지 공개된 논문 중 '인공지능' 관련 논문 1,847건에 대한 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안 방법론을 통해 다양한 토픽이 시간의 흐름에 따라 변화하는 양상을 직관적으로 파악할 수 있음을 확인하였다.
최근 스마트폰의 빠른 보급으로 누구나 언제 어디서든 자유로운 네트워크 접속이 가능해졌다. 이는 통행 전은 물론 통행 중 교통정보 검색이 매우 편리해졌음을 의미한다. 고속도로 교통정보 탐색 행태의 기반이 되는 상관성 분석을 위하여, 웹과 모바일-앱의 접속 지표에 대한 정상성 여부를 검증하고, TCS 교통량과의 상관관계를 실증적으로 분석하는 것이 본 연구의 목적이다. 그 결과 첫째, 시간대별 웹/모바일-앱의 접속 지표에 대한 ADF-검정, PP-검정 결과, 로그변환이나 차분변환 없이도 시계열의 정상성 조건을 만족하는 것으로 나타났다. 둘째, 고속도로 진출입 교통량과의 피어슨 상관계수를 검토한 결과, 웹/모바일-앱의 모든 접속 지표는 뚜렷한 양적 상관관계를 보였다. 단, 트럭의 TCS 진입 교통량은 상관관계가 거의 없는 것으로 나타났다. 셋째, 시계열 변수 사이에 존재하는 발생시간의 시차 관계(동행성, 선행성, 후행성)를 규명하기 위해 교차분석을 수행한 결과, 모바일 이용자는 모든 웹 접속 지표보다 선행하고 있었으며, 모바일 실행횟수는 모든 웹 접속 지표와 동행함을 발견하였다. 넷째, 고속도로의 진입 교통량에 선행하는 웹/모바일-앱 접속 지표는 존재하지 않았으며, 웹 페이지뷰/방문자/신규방문자/재방문자, 모바일 실행횟수는 오히려 고속도로 진입 총 교통량과 비교시 1시간의 후행 시차에서 상관관계가 가장 높게 나타났다. 향후 분석의 공간적 범위와 시간적 범위를 세분화하고 교통정보 이용자의 위치정보를 활용할 수 있다면, 경로 전환 시점/비율과 같은 개별 통행행태까지도 예측할 수 있게 될 것으로 판단된다.
본 연구에서는 대마난류(Tsushima Warm Current, TWC)의 유동 변화에 영향을 주는 요소를 파악하기 위하여 TWC의 수송량과 태평양 순년진동(Pacific Decadal Oscillation, PDO) 및 엘니뇨 남방진동(El Niño - Southern Oscillation, ENSO)의 상호 관계 분석을 실시하였다. 25년(1993~2018년) 동안의 TWC의 월별 수송량을 계산해보면 하계에 가장 크고 동계에 가장 작게 나타나는 계절변동 주기가 뚜렷하다. TWC 수송량과 PDO 및 ENSO의 한 척도인 Oceanic Niño Index(ONI) 각각의 주기성 파악을 위한 power spectrum 분석결과, TWC 수송량은 1년 주기에서 peak를 보이지만 PDO 및 ONI는 뚜렷한 주기가 나타나지 않았다. 또한, TWC 수송량과 PDO 및 ONI의 상호 관계 파악을 위해 coherence 추정 방법을 이용하여 분석하였다. PDO 및 ONI의 coherence는 3년 이상의 장주기 변동에서 상호 기여도가 높으나 1년 이내의 단주기 변동에서는 상호 기여도가 낮다. 그러나 TWC 수송량과 PDO 두 요소 간 0.8~1.2년 주기에서 coherence 값은 0.7로 상호 기여도가 높다. 한편 서수도를 통과하는 TWC 수송량과 PDO는 I기간(1993~2002년)과 III기간(2010~2018년)에 역상관 관계성을 가진다. TWC 최대 수송량 (2.2 Sv 이상)이 높게 나타나는 시기에 PDO 지수가 -1.0 이하의 음의 값, 2.2 Sv 이하로 작은 시기에 PDO 지수가 양의 값을 나타낸다. 따라서 장기적인 PDO 지수 자료를 이용하면 TWC 수송량 변동 및 동해 연안역의 수온변화를 예측 또한 가능할 것으로 판단된다.
최근 발생한 가뭄으로 인해 수력발전량이 감소하고 있다. 또한, 미래 기후변화로 인해 가뭄의 빈도와 강도는 커질 것으로 예상되며, 이는 다목적댐의 수력발전량에 대한 불확실성이 커지게 할 것이다. 따라서 미래 기후변화 시나리오에 따른 수력발전량을 추정하고, 가뭄이 수력발전량에 미치는 영향을 분석할 필요가 있다. 본 연구에서는 SSP2-4.5와 SSP5-8.5 시나리오에 따른 소양강댐과 충주댐의 수력발전량을 분석하였다. My water에서 제공되는 수력발전량, 발전방류량 및 총방류량 자료를 바탕으로 수력발전량에 대한 회귀방정식을 개발하고, SSP 시나리오에 따른 미래 수력발전량을 추정하였다. 또한 환경 빅데이터 플랫폼을 통해 제공되는 4개의 GCM (CanESM5, ACCESS-ESM1-5, INM-CM4-8, IPSL-CM6A) 모델에 대한 강수량 자료를 기반으로 표준강수지수(SPI)를 산정하여 연간 가뭄 심각도를 계산하고, 가뭄에 따른 수력발전량을 비교 분석하였다. 전체적인 분석 결과 기후변화는 수력발전량에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 소양강댐의 경우, SSP2-4.5 및 SSP5-8.5 시나리오에서 수력발전량이 감소하는 추세가 나타났고, SSP2-4.5 시나리오에서 CanESM 모델은 2031년에 65%, SSP5-8.5 시나리오에서 ACCESS-ESM1-5 모델은 2029년에 54% 감소하는 것을 나타냈다. 충주댐의 경우, SSP2-4.5와 SSP5-8.5 시나리오에서 기준 기간 대비 월평균 수력발전량이 INM-CM4 모델을 제외하고 감소 추세를 보였다.
텍스트에 대한 사용자의 접근성을 향상시키기 위해, 이들 문서는 정해진 기준에 따라 카테고리로 분류되어 제공되고 있다. 과거에는 카테고리 분류 작업이 수작업으로 수행되었지만, 문서 작성자에게 분류를 맡기는 경우 분류 정확성을 보장할 수 없고 관리자가 모든 분류를 담당하는 경우 많은 시간과 비용이 소요된다는 어려움이 있었다. 이러한 한계를 극복하기 위해 카테고리를 자동으로 식별할 수 있는 문서 분류 기법에 대한 연구가 활발하게 수행되었다. 하지만 대부분의 문서 분류 기법은 각 문서가 하나의 카테고리에만 속하는 경우를 가정하고 있기 때문에, 하나의 문서가 다양한 주제를 갖는 실제 상황과 부합하지 않는다는 한계를 갖는다. 이를 보완하기 위해 최근 문서의 다중 카테고리 식별을 위한 연구가 일부 수행되었으나, 이들 연구는 대부분 이미 다중 카테고리가 부여되어 있는 문서에 대한 학습을 통해 분류 규칙을 생성하므로 단일 카테고리만 부여되어 있는 기존 문서의 다중 카테고리 식별에는 적용할 수 없다는 제약을 갖는다. 따라서 본 연구에서는 이러한 제약을 극복하기 위해, 카테고리, 토픽, 문서간 관계 분석을 통해 단일 카테고리를 갖는 문서로부터 추가 주제를 발굴하여 이를 다중 카테고리로 자동 확장시킬 수 있는 방법론을 제안하였다. 실험 결과 원 카테고리가 식별된 총 24,000건의 문서 중 23,089건에 대해 카테고리를 확장시킬 수 있었다. 또한 정확도 분석에서 카테고리의 특성에 따라 카테고리 분류 정확도가 상이하게 나타나는 현상을 발견하였다. 본 연구는 단일 카테고리로 분류된 문서에 대해 다중 카테고리를 추가로 식별하여 부여함으로써, 규칙 학습 과정에서 다중 카테고리가 부여된 문서를 필요로 하는 기존 다중 카테고리 문서 분류 알고리즘의 활용성을 매우 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.
최근 전 세계적으로 기업의 환경(Environmental)·사회(Social)·지배구조(Governance)의 비재무적 요소를 고려한 지속가능경영이 필수적으로 요구되면서, 각 기업들은 이에 대응할 수 있는 전략적 방향 수립이 중요해지고 있다. 특히 기업이 속한 산업별로 상이한 ESG 이슈에 대한 이해를 바탕으로 산업과 개별 기업의 특성을 반영한 전략을 개발하고 추진할 수 있어야 할 것이다. 이에 본 연구에서는 금융, 제조, IT 분야별로 나누어 주요 국내 기업들의 ESG 보고서와 관련 뉴스 기사를 이용하여 산업별 ESG 동향과 활동을 비교 분석하였다. 키워드 빈도분석과 토픽 모델링을 활용한 분석 결과, 국내 ESG 선도 기업들의 지속가능경영 활동에서의 산업별 차이를 도출 할 수 있다. 금융 분야에서는 '고객 중심 경영'과 '기후 변화 대응', 제조 분야에서는 '지속가능한 공급망 관리'와 '탄소중립', IT 분야에서는 '기술혁신'과 '디지털 책임'이 강조되었다. ESG 요소별 우선 순위가 높은 활동의 예를 들면, 환경 측면에서는 '에너지 절감과 친환경 활동', 사회 측면에서는 '사회공헌과 상생', 지배구조 측면에서는 '이사회 독립성 강화와 리스크 관리' 등으로 나타났다. 더 나아가 산업별 각 ESG 요소의 핵심 이슈 뿐 아니라 ESG 보고서와 뉴스 기사의 내용 유사성 및 차별점도 확인하였다. 연구의 결과는 산업별 동향을 고려한 ESG 경영 전략 및 정책의 방향성을 제시하고 있으며 이는 산업별 ESG 평가체계 수립에도 도움이 될 것으로 기대한다.
본 연구에서는 서해안 해상기상타워 2기에서 관측된 수면변동자료를 이용하여 해양특성을 구분하는 주요 인자인 첨두주기 Tp와 평균주기 T02와 Tm-1, 0를 산정하고 이상자료의 비율, 상관관계 분석 및 최적 확률밀도함수를 추정하였다. 산정된 대표주기 중 첨두주기의 경우, 이상 자료의 비율은 각각의 지점에서 5.73 %, 0.67 %로 나타났으며, T02는 4.35%, 0.01%, Tm-1, 0는 2.82%, 0.03%로 나타났다. 한편, T02와 Tp 사이의 관계를 분석한 결과 각 지점별로 0.53, 0.63의 관계로 산정됐으며, Tm-1, 0와 Tp의 관계는 각각 1.15, 1.32로 나타났다. T02와 Tm-1, 0는 서로 1.18, 1.22의 관계를 보이고 있었다. 산정된 대표주기의 최적 확률밀도함수를 추정한 결과, Tp는 각각의 지점에서 'Lognormal', 'Normal' 분포를 따르고 있었으며, T02는 'Gamma', 'Normal' 분포, Tm-1, 0는 각각 'Log-normal', 'Normal' 분포가 우세한 것으로 나타났다. 이러한 결과는 서해안을 대상으로 수행되는 파랑 분석에 기초자료로 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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