• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.139-156
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• 2021

이미지 분류에서 딥러닝 모형을 사용하는 가장 큰 이유는 이미지의 전체적인 정보에서 각 지역 특징을 추출하여 서로의 관계를 고려할 수 있기 때문이다. 하지만 이미지의 지역 특징이 없는 감정 이미지 데이터는 CNN 모델이 적합하지 않을 수 있다. 이러한 감정 이미지 분류의 어려움을 해결하기 위하여 매년 많은 연구자들이 감정 이미지에 적합한 CNN기반 아키텍처를 제시하고 있다. 색깔과 사람 감정간의 관계에 대한 연구들도 수행되었으며, 색깔에 따라 다른 감정이 유도된다는 결과들이 도출되었다. 딥러닝을 활용한 연구에서도 색깔정보를 활용하여 이미지 감성분류에 적용하는 연구들이 있어왔으며, 이미지만을 가지고 분류 모형을 학습한 경우보다 이미지의 색깔 정보를 추가로 활용한 경우가 이미지 감성 분류 정확도를 더 높일 수 있었다. 본 연구는 사람이 이미지의 감정을 분류하는 기준 중 많은 부분을 차지하는 색감을 이용하여 이미지 감성 분류 정확도를 향상시키는 방안을 제안한다. 이미지의 RGB 값에 K 평균 군집화 방안을 적용하여 이미지를 대표하는 색을 추출하여, 각 감성 클래스 별 해당 색깔이 나올 확률을 가중치 식으로 변형 후 CNN 모델의 최종 Layer에 적용하는 이-단계 학습방안을 구현하였다. 이미지 데이터는 6가지 감정으로 분류되는 Emotion6와 8가지 감정으로 분류되는 Artphoto를 사용하였다. 학습에 사용한 CNN 모델은 Densenet169, Mnasnet, Resnet101, Resnet152, Vgg19를 사용하였으며, 성능 평가는 5겹 교차검증으로 CNN 모델에 이-단계 학습 방안을 적용하여 전후 성과를 비교하였다. CNN 아키텍처만을 활용한 경우보다 색 속성에서 추출한 정보를 함께 사용하였을 때 더 좋은 분류 정확도를 보였다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.111-126
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• 2020

CRM의 하위 연구 분야로 진행되었던 고객이탈예측은 최근 비즈니스 머신러닝 기술의 발전으로 인해 빅데이터 기반의 퍼포먼스 마케팅 주제로 더욱 그 중요도가 높아지고 있다. 그러나, 기존의 관련 연구는 예측 모형 자체의 성능을 개선시키는 것이 주요 목적이었으며, 전체적인 고객이탈예측 프로세스를 개선하고자 하는 연구는 상대적으로 부족했다. 본 연구는 성공적인 고객이탈관리가 모형 자체의 성능보다는 전체 프로세스의 개선을 통해 더 잘 이루어질 수 있다는 가정하에, 이차원 고객충성도 세그먼트 기반의 고객이탈예측 프로세스 (CCP/2DL: Customer Churn Prediction based on Two-Dimensional Loyalty segmentation)를 제안한다. CCP/2DL은 양방향, 즉 양적 및 질적 로열티 기반의 고객세분화를 시행하고, 고객세그먼트들을 이탈패턴에 따라 2차 그룹핑을 실시한 뒤, 이탈패턴 그룹별 이질적인 이탈예측 모형을 독립적으로 적용하는 일련의 이탈예측 프로세스이다. 제안한 이탈예측 프로세스의 상대적 우수성을 평가하기 위해 기존의 범용이탈예측 프로세스와 클러스터링 기반 이탈예측 프로세스와의 성능 비교를 수행하였다. 글로벌 NGO 단체인 A사의 협력으로 후원자 데이터를 활용한 분석과 검증을 수행했으며, 제안한 CCP/2DL의 성능이 다른 이탈예측 방법론보다 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다. 이러한 이탈예측 프로세스는 이탈예측에도 효과적일 뿐만 아니라, 다양한 고객통찰력을 확보하고, 관련된 다른 퍼포먼스 마케팅 활동을 수행할 수 있는 전략적 기반이 될 수 있다는 점에서 연구의 의의를 찾을 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제27권4호
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• pp.1-22
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• 2021

텍스트를 바탕으로 한 차원 기반 감성 분석(Aspect-Based Sentiment Analysis)은 다양한 산업에서 유용성을 주목을 받고 있다. 기존의 차원 기반 감성 분석에서는 타깃(Target) 혹은 차원(Aspect)만을 고려하여 감성을 분석하는 연구가 대다수였다. 그러나 동일한 타깃 혹은 차원이더라도 감성이 나뉘는 경우, 또는 타깃이 없지만 감성은 존재하는 경우 분석 결과가 정확하지 않다는 한계가 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 차원과 타깃을 모두 고려한 감성 분석(Target-Aspect-Sentiment Detection, 이하 TASD) 모델이 제안되었다. 그럼에도 불구하고, TASD 기존 모델의 경우 구(Phrase) 간의 관계인 지역적인 문맥을 잘 포착하지 못하고 초기 학습 속도가 느리다는 문제가 있었다. 본 연구는 TASD 분야 내 기존 모델의 한계를 보완하여 분석 성능을 높이고자 하였다. 이러한 연구 목적을 달성하기 위해 기존 모델에 합성곱(Convolution Neural Network) 계층을 더하여 차원-감성 분류 시 보조 손실(Auxiliary loss)을 추가로 사용하였다. 즉, 학습 시에는 합성곱 계층을 통해 지역적인 문맥을 좀 더 잘 포착하도록 하였으며, 학습 후에는 기존 방식대로 차원-감성 분석을 하도록 모델을 설계하였다. 본 모델의 성능을 평가하기 위해 공개 데이터 집합인 SemEval-2015, SemEval-2016을 사용하였으며, 기존 모델 대비 F1 점수가 최대 55% 증가했다. 특히 기존 모델보다 배치(Batch), 에폭(Epoch)이 적을 때 효과적으로 학습한다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 제시된 모델로 더욱 더 세밀한 차원 기반 감성 분석이 가능하다는 점에서, 기업에서 상품 개발 및 마케팅 전략 수립 등에 다양하게 활용할 수 있으며 소비자의 효율적인 구매 의사결정을 도와줄 수 있을 것으로 보인다.

• 대한지역사회영양학회지
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• 제26권3호
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• pp.188-199
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• 2021

본 연구는 현재 영양교사·영양사들의 식재료 가격 조사방법에 대한 실태 및 향후 요구도를 파악하기 위해 진행되었다. 모집단인 전국 11,818개교에서 비례층화 표본방법으로 약 10%의 학교를 추출하였다. 총 1,158개교에 설문지를 배부하였고, 그 중 회수된 439부(회수율 37.9%)는 SPSS(ver 25.0) 통계 프로그램을 이용하여 분석을 진행하였다. 현재 시장가격 조사 방법에 대한 만족도가 낮은 식재료는 공산품(3.26점), 지역산 식재료(3.33점), 수산물(3.34점), 과일류(3.37점), 채소 및 서류(3.38점)로 나타났고, 이 중 공산품을 제외하고는 지역산 식재료를 포함하여 농산물로 대부분 구성되어있다. 식재료 시장가격 조사 시 공산품 7.94시간, 채소 및 서류 6.94시간, 친환경 식재료 6.25시간, 지역산 식재료 6.24시간, 과일류 6.16시간, 수산물 5.75시간 순으로 시간이 소요되며, 이는 식재료 시장가격 조사에 만족도가 낮은 식재료 종류와 중복되는 것을 확인할 수 있다. 또한 현재 학교에서 직접 가격 조사를 시행하는 빈도가 높은 식재료의 경우 공산품 227개교(52.9%), 과일류 168개교(38.5%), 특용작물 165개교(37.8%), 수산물 164개교(38.1%), 채소 및 서류 160개교(36.8%), 난류 144개교(33.3%), 절임가공품 150개교(37.9%)로 나타났다. 더불어 초등학교와 중·고등학교로 구분하여 현재 실시하고 있는 식재료 시장가격 조사 방법을 살펴본 결과, 초등학교는 식량작물, 채소 및 서류, 친환경 식재료, 지역산 식재료의 경우 학교급식지원센터에서 구성한 TFT에서 조사한 자료 사용에 대해 응답한 비율이 가장 높게 나타났으나 중·고등학교의 경우 인근 학교와 공동조사하거나 학교에서 직접 조사하여 활용하는 비율이 높은 것으로 나타났다. 향후 원하는 식재료 시장가격 조사 방법을 살펴본 결과, 초등학교의 경우 식량작물, 채소 및 서류, 특용작물, 과일류, 난류, 수산물, 친환경 식재료, 지역산 식재료의 경우 학교급식지원센터에서 구성한 TFT에서 조사한 자료 사용에 대한 요구도가 높은 것으로 나타났으며 축산물, 공산품, 절임가공품은 교육청에서 외부전문기관에 의뢰하여 제공하는 조사자료 사용에 대한 요구도가 높았다. 중·고등학교의 경우 모든 식재료 품목에서 교육(지원)청에서 구성한 TFT에서 조사한 자료 사용에 대한 요구도가 높은 것으로 나타났다. 그러므로 학교에서는 직접 식재료 시장가격을 조사하기보다는 공신력 있는 외부 기관이나 같은 교육(지원)청 내의 영양교사·영양사와의 협력을 통해 식재료 시장가격 조사에 투입되는 시간이나 비용을 효율적으로 사용하기를 원하는 것으로 판단된다. 이러한 결과를 바탕으로 시·도 교육청이나 교육지원청에서 구성하여 일괄 조사하거나 공인된 자료를 바탕으로 식재료 시장가격을 조사 및 분석, 외부 전문기관에 의뢰 등의 방법 개선이 필요하며, 각 지역의 학교급식지원센터와 같이 일괄적으로 식재료를 공급하는 곳에서 외부와 가격 비교가 어려운 식재료 품목만이라도 시장가격 공개 혹은 공유가 필요할 것으로 판단된다. 즉, 실제 학교급식에 납품되는 규격, 식재료 납품 단가 등에 대한 비교자료가 존재하지 않는 친환경 및 지역산 식재료의 경우 가격에 대한 평가가 불가능한 상황임을 고려하여, 우선적으로 시·도교육청에서 조사한 결과 혹은 학교급식지역센터에서 제공하는 가격정보를 바탕으로 통합적으로 운영할 수 있는 홈페이지를 운영하는 것이 필요할 것으로 판단된다. 더불어 향후에는 홈페이지를 통해 학교급식에서 사용하는 식재료의 품목 수를 증가시키는 것이 필요하며, 더불어 정보의 질 유지를 위하여 공신력 있는 기관에서 주관하여 운영하거나 위탁하여 운영하는 것이 가장 이상적일 것이라 판단된다. 따라서 본 연구 결과는 학교급식 식재료 시장조사수집에 대한 현주소를 보여줄 수 있는 의미 있는 결과물이 될 것이며, 향후 학교급식 식재료 가격 수집 및 공개방법에 대한 정책마련의 기초자료가 될 것으로 사료된다.

• 핵의학기술
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• 제26권2호
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• pp.43-47
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• 2022

핵의학 검체검사는 검사 결과의 품질 보증을 위해 내부정도관리 시스템을 체계화하여 질 관리를 시행하고 있다. 본 연구는 검사실 자체적인 허용 범위의 설정 시 참고가 될 수 있도록 여러 기관의 종목별 내부정도관리 및 외부정도관리의 변동계수 평균을 산출하여 종목별 질 관리 현황을 제공함으로써 핵의학 검체검사 결과의 품질 보증에 기여하고 체계적인 질 관리를 수행하고자 한다. 2020년 10월에서 2021년 12월까지 각 기관에서 시행한 42종목에 대한 내부정도관리 변동계수의 평균 및 10.0% 이상 이탈률을 구하였다. CV% 성적에 따라 상위 그룹(5.0% 이하), 중위 그룹(5.0~10.0%), 하위 그룹(10.0% 이상)으로 구분하여 비교하였고, 10.0% 이상 이탈률은 5개 이상 기관의 종목에 대해서 종양 표지자, 갑상선 호르몬, 기타 호르몬으로 분류하여 비교하였다. 2021년 1분기에서 4분기까지 28종목에 대해 외부정도관리 결과의 전체 평균 및 표준편차로 변동계수의 평균을 구하였다. 또한 2021년 상반기, 하반기 13종목에 대해 기관 간 숙련도 결과의 전체 평균 및 표준편차로 변동계수의 평균을 구하였다. 종목별로 내부정도관리 및 외부정도관리의 변동계수 평균을 비교하여 질 관리가 잘 이루어지는 종목과 관리에 주의가 필요한 종목을 비교 분석하였다. 6개 기관의 42종목에 대해 내부정도관리 변동계수의 평균을 산출한 결과 상위 그룹에 속하는 종목(5.0% 이하)은 ferritin, HGH, SHBG, 25-OH-VitD이며, 하위 그룹(10.0% 이상)은 cortisol, ATA, AMA, renin, estradiol이었다. 5개 이상 기관의 종양 표지자 8종목에 대해 변동계수의 10.0% 이상 이탈률은 CA-125와 CA-19-9가 우수한 성적을 나타내었으나, SCC-Ag와 CA-15-3 검사는 관리에 주의가 필요한 종목에 속했다. 갑상선 호르몬 7종목에 대해 변동계수의 10.0% 이상 이탈률을 비교한 결과 free T4와 T3 검사는 우수하였지만 AMA와 ATA는 관리에 주의가 필요해 보였다. 기타 호르몬 11종목에 대해 변동계수의 10.0% 이상 이탈률을 비교하였을 때 IGF-1, FSH, prolactin은 우수한 성적을 나타내었지만, estradiol, testosterone, cortisol은 관리에 주의가 필요한 종목에 속했다. 28종목에 대해 외부정도관리를 참여하는 전체 기관에 대한 변동계수 평균을 산출한 결과 상위 그룹에 속하는 종목(10.0% 이하)은 HGH, SCC-Ag이었으며, 하위 그룹(30.0% 이상)은 ATA, estradiol, TSI, thyroglobulin이었다. 6개 기관의 42종목에 대해 평가한 결과 변동계수가 3.7~12.2%로 하위 그룹과 상위 그룹이 3.3배의 차이를 보였다. 변동계수의 값이 높은 cortisol, ATA, AMA, renin, estradiol 검사들은 정밀도를 향상시키기 위한 개선 활동들이 지속적으로 이루어져야 할 것이다. 또한 HBs-Ab를 제외한 41종목에 대해 내부정도관리 및 외부정도관리, 기관 간 숙련도 참여기관의 전체 CV% 평균을 산출하여 비교한 결과 ATA, AMA, renin, estradiol 검사는 높은 허용범위 설정을 권장한다. 설정된 허용범위를 기준으로 체계적인 질 관리를 수행한다면 핵의학 검체검사 결과의 정확도 및 신뢰도를 향상시킬 수 있을 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.175-196
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• 2022

우리나라의 주력 산업 중 하나였던 정보통신 및 가전 산업은 점차 수출 비중이 낮아지는 등 수출 경쟁력이 약화되고 있다. 본 연구는 이런 정보통신 및 가전 산업의 수출 제고를 돕기 위해서 객관적으로 수출경쟁력을 분석하고 수출 유망국가를 제시하고자 했다. 본 연구는 수출경쟁력 평가를 위해서 네트워크 분석 중 구조적 특징, 중심성 그리고 구조적 공백 분석을 수행했다. 유망 수출 국가를 선정하기 위해서는 기존에 경제적 요인 외에도 이미 형성된 글로벌 무역 네트워크(ITN) 즉 글로벌 밸류체인(GVC)의 특성을 고려할 수 있는 새로운 변수를 제안했다. 국가간 무역 네트워크 분석에서 Exponential Random Graph Model(ERGM)을 통해 도출된 개별적인 링크에 대한 조건부 로짓값(log-odds)을 수출가능성을 나타낼 수 있는 대리변수로 가정했다. 이런 ERGM의 링크 연결 가능성까지 고려해 수출 유망국가를 추천하는 데는 모수적 접근 방법과 비모수적 접근 방법을 각각 활용했다. 모수적 방법에서는 ERGM에서 도출된 네트워크의 링크별 특성값을 기존의 경제적 요인에 추가 고려하여 우리나라 정보통신 및 가전 산업 수출액을 예측하는 회귀분석 모형을 개발했다. 또한 비모수적 접근 방법에서는 클러스터링 방법을 바탕으로 한 Abnormality detection 알고리즘을 활용했는데, 2개 Peer(동배)에서 벗어난 이상값을 찾는 방법으로 수출 유망국가를 제안했다. 연구 결과에 따르면, 해당 산업 수출 네트워크의 구조적 특징은 이전성이 높은 연결망이었으며, 중심성 분석결과에 따르면 우리나라는 수출에 규모에 비해서 영향력이 약한 것으로 나타났고, 구조적 공백 분석결과에서 수출 효율성이 약한 것으로 나타났다. 본 연구가 제안한 추천모델에 따르면 모수 분석에서는 이란, 아일랜드, 북마케도니아, 앙골라, 파키스탄이 유망 수출 국가로 나타났으며, 비모수 분석에서는 카타르, 룩셈부르크, 아일랜드, 북마케도니아, 파키스탄이 유망 국가로 분석되었으며, 분석방법에 따라 추천된 국가에서는 일부 차이가 나타났다. 본 연구결과는 GVC에서 우리나라 정보통신과 가전 산업의 수출경쟁력이 수출 규모에 비해서 높지 않음을 밝혔고, 따라서 수출이 더욱 감소될 수 있음을 보였다. 또한 본 연구는 이렇게 약화된 수출경쟁력을 높일 수 있는 방안으로 다른 국가들과의 GVC 네트워크까지 고려해 수출유망 국가를 찾는 방법을 제안했다는데 의의가 있다.

• 벤처혁신연구
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• 제5권1호
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• pp.107-127
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• 2022

본 연구는 네덜란드의 지역별 혁신 클러스터정책을 통해 네덜란드 경제의 성장동인을 찾고자 한다. 전통적으로 농업과 물류중심의 경제구조를 가진 네덜란드는 1990년대 지역 클러스터를 만들면서 첨단 허브 국가로서 역할을 충실하게 해왔고 작은 나라임에도 세계 수출의 7위를 차지하는 등 혁신국가의 이미지를 만드는데 성공했다. 그 바탕에는 혁신을 위한 체계적인 분석 접근법으로 '지역 혁신 시스템(Rational Innovation System)'의 개념을 도입하고 지역의 특색을 살린 산학연 모델이 가장 큰 요인으로 작용했다. 여기에는 적절한 중앙정부의 혁신 생태계 조성을 위한 정책적 방향 제시와 지역을 중심으로 한 산학연 모델이 크게 작용한 것으로 평가받고 있다. 이런 점을 종합적으로 살펴 볼 때 본고에서는 다음과 같은 시사점을 발견할 수 있다. 첫째, 혁신 클러스터의 활성화이다. 둘째, Top 9을 중심으로 한 신산업육성정책과 미래산업 전략을 활성화하고 있다. 셋째, 산학연 협력을 구체화하고 있다. 넷째, 스타트업의 창업을 육성하고 있다. 이를 종합하면 네덜란드는 2019년 설립된 TechLeap은 네덜란드의 기술 생태계를 정량화하고 가속화하는 데 도움을 주는데 자본, 시장 및 인재에 대한 접근성을 개선하기 위한 프로그램 및 이니셔티브를 통해 기술 기업이 확장할 수 있는 최적의 환경을 조성해 네덜란드를 미래의 기술 선도기업들을 위한 보금자리로 만들기 위해 노력하고 있다. 첨단농업과 물류국가로 알려진 네덜란드는 4차 산업혁명시대를 맞이하여 로테르담을 중심으로 하는 물류의 항구에서 ICT 기술을 기반으로 하는 '지식항구(brainport)'로 확장하고 있다. 네덜란드는 물류 국가에서 산업화에 성공했지만 최근 지역혁신 생태계를 만들기 위한 중앙정부의 비전 제시와 지역의 특화산업을 연계한 산학연 클러스터 모델이 가장 큰 디딤돌 역할을 하고 있음을 확인할 수 있다. 네덜란드의 혁신정책은 혁신 클러스터 생태계를 중심으로 지역을 개발하고 일자리 창출과 새로운 산업을 위한 투자를 통해 유럽의 '디지털 관문'으로서 역할에 보다 충실할 것으로 전망된다.

• 지능정보연구
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• 제25권4호
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• pp.1-33
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• 2019

제조 중소기업들은 지속적인 성장과 생존을 위해 새로운 제품 개발에 필요한 많은 정보가 필요할 뿐만 아니라 자원의 한계를 극복하기 위한 네트워킹(networking)을 추구하지만, 규모의 한계로 인해 한계점에 봉착하게 된다. 초연결성으로 인해 비즈니스 환경의 복잡성과 불확실성이 더욱 높아지는 새로운 시대에 중소기업은 신속한 정보 확보와 네트워킹 문제를 해결이 더욱 절실해지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 공공기관인 정부출연(연)구기관(이하 '출연(연)')은 중소기업의 정보 비대칭성 문제를 해결해야하는 중요한 임무와 역할을 맞이하고 있다. 본 연구에서는 비즈니스 인텔리젼스의 경쟁 지능화(competitive intelligence) 기능과 외부 네트워크 활성화를 위한 서비스 인프라(service infrastructure)의 기능을 포함한 공공 정보지원 인프라를 통한 간접지원의 성과를 확산하고자 하는 목적으로 출연(연)이 중소기업의 혁신역량 제고를 위해 제공하는 공공 정보지원 인프라를 활용하는 중소기업의 차별적 특징을 파악하고, 인프라가 기업의 성과에 어떻게 기여하는 가를 규명하고자 하였다. 이를 위해 첫째, 출연(연)이 제공한 정보지원 인프라를 활용하는 제조 중소기업은 다른 중소기업과 어떤 차별적인 특정이 있는가? 라는 연구 질의를 도출하였다. 추가적으로 단순히 선택적 편의 여부를 판단하는 것을 넘어서 출연(연) 정보지원 인프라를 활용한 제조 중소기업의 특징을 복수 집단의 특징과 비교하는 연구를 진행하였다. 둘째, 출연(연)이 제공하는 정보지원 인프라를 활용한 제조 중소기업의 외부 네트워킹 역량이 제품 경쟁력에 어떻게 기여했는가? 라는 연구 질의이다. 본 연구에서 공공 정보지원 인프라에 의해서 강화된 외부 네트워킹 역량이 어떻게 제품 경쟁력에 영향을 미쳤는지 정밀하게 분석하기 위해 복수의 변수에 대한 매개 및 조절 효과 분석을 수행하였다. 연구 모형을 도출하기하기 위해 첫째, 외부 네트워킹이 기술혁신성과에 영향력에 대한 평가를 수행하였다. 일반적으로 기업들은 외부 네트워킹(networking) 전략을 통해 혁신에 필요한 가치 있는 정보를 획득할 수 있기 때문에 기술혁신성과를 높일 수 있다. 정보 획득은 중소 제조기업 경영자의 혁신에 대한 인식을 강화할 뿐만아니라, 의사결정을 효율적으로 하여 경쟁력을 강화시킬 수 있게 된다. 대기업에 비해 인력과 자금의 규모 한계를 극복하기 위해 중소기업은 외부 조직과의 협력관계를 보다 적극적으로 추구한다. 둘째, 기술사업화 역량이 기술혁신성과에 미치는 관계에 대한 평가를 수행하였다. 기술사업화는 생산과 마케팅을 통합하여 새로운 기술을 만드는 역량을 말한다. 우수한 생산 역량을 보유한 기업은 소비자의 수요를 가격, 품질, 신기능 측면에서 신속하게 충족시킬 수 있어 시장내 경쟁우위를 창출하고, 그 결과로 높은 재무적 혁신적 성과를 가져온다고 본다. 혁신적인 기업은 생산 역량과 마케팅 역량에서 일반 기업보다 높은 성과를 나타내는데, 기술혁신성과의 대표 지표로 제품 경쟁력을 지목하고 있다. 마지막으로 기업의 규모가 작을수록 새로운 혁신 정보를 확보할 수 있는 자체 정보지원 인프라가 없는 경향이 있다. 중소기업용 정보인프라는 기업의 제품 또는 서비스 역량을 강화하기 위한 전략에 필요한 중요한 정보를 확보할 수 있어야 하며, 데이터에 대한 해석 기능이 있어야 하고, 기업의 성장과 발전을 위한 다양한 주제(대기업, 공급자, 소비자 등)와의 협력 전략을 수립을 도울 수 있는 기능이 요구된다. 종합하면, 연구모형은 외부 네트워킹 역량(독립변수)이 기술혁신성과인 제품 경쟁력(종속변수)에 영향을 주는 기본 모형에 기술사업화 역량을 매개요인으로 적용하였고, 이들의 관계에 기업의 내부역량(연구원 집중도, 매출액, 업력)이 영향을 줄 수 있기 때문에 기업의 내부역량과 관련된 변수들을 통제하였다. 또한 KISTI가 제공한 공공 정보지원 인프라 활용한 기업별 역량 차이를 분석하기 위해, 정보지원 인프라 활용(효율성)과 관련된 KISTI 외부 기술사업화 전문가(멘토링) 정보지원 횟수의 조절 변수로 고려하였다. 본 연구에서 활용한 데이터 원천은 2차 정보인 '제8차 중소기업 기술통계조사' 자료와 1차 정보인 KISTI의 직접 설문 자료다. '제8차 중소기업 기술통계조사' 는 중소기업청과 중소기업중앙회에서 공동으로 매년 실시되고 있으며, 설문 조사의 모집단은 종사자수 5인 이상 300인 미만인 제조업 및 제조업 외 기업 중에서 기술개발을 수행하고 있는 중소기업 43,204개사이다. 이 중에서 2014년 12월 31일 현재 기준으로 기술개발을 수행하고 있는 3,300개 중소기업을 표본추출하여 방문조사를 실시하여 수집한 자료이다. 본 연구에서 KISTI의 정보지원 인프라를 통해 지원받은 290개의 KISTI 패밀리 기업(ASTI)을 대상으로 2017년에 전자 메일을 통해 자료를 수집하였다. 송부된 290개의 설문지 중 222개의 기업에서 회신을 보내왔으며 그 중에서 설문 내용이 유효한 설문 조사는 149건으로 활용율은 51.3%였다. 분석 결과에 대한 살펴보면 다음과 같다. 규모면에서는 공공 정보지원 인프라 활용 제조 중소기업(ASTI 설문 집단)과 R&D 중소기업(KBIZ 설문 집단)의 성향은 통계적으로 유의미하게 차이가 있었지만, 보다 많은 변수를 종합적으로 보면 크게 다르지 않은 집단이라고 판단했다. 공공 정보지원 인프라를 활용하는 제조 중소기업은 이미 출연(연)과 협업이 가능한 집단을 대표하는 성향 보이는 것으로 나타났다. 외부 네트워킹 역량 강화가 제품 경쟁력 제고에 기여하는데 있어서 기술사업화 역량(마케팅 및 생산 역량)이 가지는 매개 효과의 가능성을 탐색하기 위해서 먼저 통제 변수는 고려하지 않고, Baron과 Kenny(1986)의 매개 효과 분석을 수행했다. 분석결과 외부 네트워크 역량 강화 효과가 제품 경쟁력을 강화시키는 것으로 보였지만, 실제는 기술사업화 역량의 제고를 통해 제품 경쟁력을 강화시키는 것으로 나타났다. 공공 정보지원 인프라 활용의 효과성을 판단하기 위한 멘토링 정보지원 횟수의 조절효과 분석을 위해 3단계의 위계적 회귀분석을 수행하였다. 분석 결과 외부 네트워킹 역량과 멘토링 정보지원 횟수의 상호작용항이 혁신성과(제품 경쟁력)에 유의한 영향을 미쳤을 뿐 아니라, 모델의 설명력도 증가하여, 멘토링 정보지원 횟수의 조절 효과가 검증되었다. 마지막으로 앞서 확인된 복수 매개효과와 조절효과가 동시에 나타날 수 있는 가능성을 판단하기 위해서 매개된 조절효과를 검토했다. 분석결과 외부 네트워킹 역량이 높아지면 제품 경쟁력 제고에 양의 영향을 주지만, 조절 변수인 멘토링 지원 횟수가 높아질수록 그 영향은 오히려 약화되었다. 그리고 외부 네트워킹 역량이 높아지면 사업화 역량(마케팅과 생산)이 높아져서 제품 경쟁력이 높아지며, 조절변수인 멘토링 지원 횟수가 높아지면 독립변수 외부 네트워킹 역량이 매개변수 생산 역량에 미치는 역량이 작아졌다. 종합하면, 외부 네트워킹 역량의 제고는 제품 경쟁력을 높이는데 기여하는데, 직접적 기여하지는 않지만 마케팅과 생산 역량을 높여 간접적으로 기여한다(완전 매개 효과). 또한 이 과정에서 멘토링의 정보적 지원 횟수는 외부 네트워킹 역량 제고가 생산 역량을 제고하는 매개효과에 영향을 준다(순수 조절 효과). 그러나 멘토링 정보 지원 횟수는 마케팅 역량 제고와 제품경쟁력에 별다른 조절 효과를 보이진 않는 것으로 나타났다. 연구를 통한 시사점은 다음과 같다. KISTI의 정보지원 인프라는 서비스 활용 마케팅이 이미 잘 진행되고 있다는 결론을 이끌 수도 있지만, 반면에 시장의 정보 불균형을 해소하는 공공적 기능보다는(열위 기업 지원) 성과가 잘 도출될 수 있는 집단을 지원해서(의도적 선택적 편의) 성과가 잘 나타나도록 관리하고 있다는 결론에 이를 수 있다. 연구 결과를 통해서 우리는 공공 정보지원 인프라가 어떻게 제품경쟁력 제고에 기여하는지 확인했는데, 여기서 우리는 다음과 같은 몇 가지 정책적 시사점을 도출할 수 있다. 첫째, 정보지원 인프라는 분석된 정보뿐만아니라 이 정보를 제공하는 기관(또는 전문가)과 지속적인 교류나 이런 기관을 찾는 역량을 높이는 기능이 있어야 한다. 둘째, 공공 정보지원 (온라인) 인프라의 활용이 효과적이라면 병행적인 오프라인 지원인 정보 멘토링이 지속적으로 제공될 필요는 없으며, 오히려 멘토링과 같은 오프라인 병행 지원은 성과 제고보다는 이상징후 감시에 적절한 장치로 활용되어야 한다. 셋째, 셋째, 공공 정보지원 인프라를 통한 네트워킹 역량 제고와 이를 통한 제품경쟁력 제고 효과는 특정 중소기업에서 나타나기 보다는 대부분 형태의 기업에서 나타나기 때문에, 중소기업이 활용 능력을 제고할 노력이 요구된다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.205-225
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• 2018

Convolutional Neural Network (ConvNet)은 시각적 특징의 계층 구조를 분석하고 학습할 수 있는 대표적인 심층 신경망이다. 첫 번째 신경망 모델인 Neocognitron은 80 년대에 처음 소개되었다. 당시 신경망은 대규모 데이터 집합과 계산 능력이 부족하여 학계와 산업계에서 널리 사용되지 않았다. 그러나 2012년 Krizhevsky는 ImageNet ILSVRC (Large Scale Visual Recognition Challenge) 에서 심층 신경망을 사용하여 시각적 인식 문제를 획기적으로 해결하였고 그로 인해 신경망에 대한 사람들의 관심을 다시 불러 일으켰다. 이미지넷 첼린지에서 제공하는 다양한 이미지 데이터와 병렬 컴퓨팅 하드웨어 (GPU)의 발전이 Krizhevsky의 승리의 주요 요인이었다. 그러므로 최근의 딥 컨볼루션 신경망의 성공을 병렬계산을 위한 GPU의 출현과 더불어 ImageNet과 같은 대규모 이미지 데이터의 가용성으로 정의 할 수 있다. 그러나 이러한 요소는 많은 도메인에서 병목 현상이 될 수 있다. 대부분의 도메인에서 ConvNet을 교육하기 위해 대규모 데이터를 수집하려면 많은 노력이 필요하다. 대규모 데이터를 보유하고 있어도 처음부터 ConvNet을 교육하려면 많은 자원과 시간이 소요된다. 이와 같은 문제점은 전이 학습을 사용하면 해결할 수 있다. 전이 학습은 지식을 원본 도메인에서 새 도메인으로 전이하는 방법이다. 전이학습에는 주요한 두 가지 케이스가 있다. 첫 번째는 고정된 특징점 추출기로서의 ConvNet이고, 두번째는 새 데이터에서 ConvNet을 fine-tuning 하는 것이다. 첫 번째 경우, 사전 훈련 된 ConvNet (예: ImageNet)을 사용하여 ConvNet을 통해 이미지의 피드포워드 활성화를 계산하고 특정 레이어에서 활성화 특징점을 추출한다. 두 번째 경우에는 새 데이터에서 ConvNet 분류기를 교체하고 재교육을 한 후에 사전 훈련된 네트워크의 가중치를 백프로퍼게이션으로 fine-tuning 한다. 이 논문에서는 고정된 특징점 추출기를 여러 개의 ConvNet 레이어를 사용하는 것에 중점을 두었다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 직접 추출된 차원적 복잡성을 가진 특징점을 적용하는 것은 여전히 어려운 문제이다. 우리는 여러 ConvNet 레이어에서 추출한 특징점이 이미지의 다른 특성을 처리한다는 것을 발견했다. 즉, 여러 ConvNet 레이어의 최적의 조합을 찾으면 더 나은 특징점을 얻을 수 있다. 위의 발견을 토대로 이 논문에서는 단일 ConvNet 계층의 특징점 대신에 전이 학습을 위해 여러 ConvNet 계층의 특징점을 사용하도록 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 크게 세단계로 이루어져 있다. 먼저 이미지 데이터셋의 이미지를 ConvNet의 입력으로 넣으면 해당 이미지가 사전 훈련된 AlexNet으로 피드포워드 되고 3개의 fully-connected 레이어의 활성화 틀징점이 추출된다. 둘째, 3개의 ConvNet 레이어의 활성화 특징점을 연결하여 여러 개의 ConvNet 레이어의 특징점을 얻는다. 레이어의 활성화 특징점을 연결을 하는 이유는 더 많은 이미지 정보를 얻기 위해서이다. 동일한 이미지를 사용한 3개의 fully-connected 레이어의 특징점이 연결되면 결과 이미지의 특징점의 차원은 4096 + 4096 + 1000이 된다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 추출 된 특징점은 동일한 ConvNet에서 추출되므로 특징점이 중복되거나 노이즈를 갖는다. 따라서 세 번째 단계로 PCA (Principal Component Analysis)를 사용하여 교육 단계 전에 주요 특징점을 선택한다. 뚜렷한 특징이 얻어지면, 분류기는 이미지를 보다 정확하게 분류 할 수 있고, 전이 학습의 성능을 향상시킬 수 있다. 제안된 방법을 평가하기 위해 특징점 선택 및 차원축소를 위해 PCA를 사용하여 여러 ConvNet 레이어의 특징점과 단일 ConvNet 레이어의 특징점을 비교하고 3개의 표준 데이터 (Caltech-256, VOC07 및 SUN397)로 실험을 수행했다. 실험결과 제안된 방법은 Caltech-256 데이터의 FC7 레이어로 73.9 %의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 75.6 %의 정확도를 보였고 VOC07 데이터의 FC8 레이어로 얻은 69.2 %의 정확도와 비교하여 73.1 %의 정확도를 보였으며 SUN397 데이터의 FC7 레이어로 48.7%의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 52.2%의 정확도를 보였다. 본 논문에 제안된 방법은 Caltech-256, VOC07 및 SUN397 데이터에서 각각 기존에 제안된 방법과 비교하여 2.8 %, 2.1 % 및 3.1 %의 성능 향상을 보였다.

• 농촌지도와개발
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• 제7권1호
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• pp.155-166
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• 2000

1994년 가을 한국을 방문하였을 때 놀란 것 온 도시 근교에 숲과 같이 세워진 고층 아파트 단지와 그 수요의 배경이 된 서울, 수원을 비롯한 수도권의 인구 집중이었다. 이러한 인구 집중을 가져온 것은 바로 제2차, 3차 산업의 발달이었다. 그 이후 6년만인 2000년 3월에 다시 농촌과 농촌지도사업의 변화 동향을 살펴보기 위하여 농가 방문, 도 농업기술원 및 시 ${\cdot}$ 군농업 기술센터를 방문하면서 더욱 진전된 아파트군과 도시 근교의 비닐 하우스 단지였으며, 이는 한국이 지속적인 경제 발전을 하고 있다는 한 증거였다. 한국은 1997년에 내습한 통화위기로 IMF의 구제 금융을 받게 되었고, 이로 인하여 한국 경제는 IMF의 관리하에 있었으나 1년만에 회복의 기미를 보이기 시작하였으며, 1999에는 GDP 성장률이 10.7%에 달하였다. 한국 정부는 이 시기에 구조개혁을 단행하여 금융, 기업, 노동, 공공의 각 부분에 개혁을 단행하였다. 특히 정부로서는 정부 조직을 개편하여 지방화, 행정 조직 인원의 삭감, 농업 예산의 축소하는 방향으로 나아갔고 공기업을 민영화하여 농업 단체의 통합, 각종 규제를 철폐하였다. 중앙 정부의 권력이 지방으로 많이 이양되어 시장, 군수 등의 권한이 크게 늘어났다. 농촌지도사업도 IMF 관리하의 정부 조직 개편 및 규제 완화의 대상이 되었다. 지금까지 중앙 정부 소속이었던 농촌지도 사업이 지방화의 영향으로 시 ${\cdot}$ 군으로 이관되었다. 이것에 동반하여 농촌지도소 수의 축소(64%), 지도 직원의 감원(24%), 사업 예산의 감소 등으로 나타났다. 이러한 개편 과정에서 농촌지도사업의 기본적인 방향을 정하는 것은 중앙의 농촌진흥청이 맡고 인사와 기술 개발, 지원은 도농업기술원, 사업운영 책임은 시 ${\cdot}$ 군에서 맡는 체제로 개편되었다. 시 ${\cdot}$ 군 단계의 농촌지도사업은 담당 기구가 농촌지도소에서 농업기술센터로 그 명칭이 변경되었고, 설치권자가 군수로 되었으며, 그 기능에 기술 개발 업무가 더해졌으며, 농촌지도사 및 생활지도사의 수가 크게 감소되었다. 최근에 한국의 농촌 및 농촌지도사업을 관찰한 결과, 이러한 중앙, 도 시 군의 지도 기능 분담이 그렇게 잘 인식되어 있는 것만은 아닌 면도 있는 것으로 보였다. 이러한 구조 개선을 계기로 해서 농촌의 현실을 반영한 실효성 있는 농촌진흥에 기여할 수 있는 농촌지도사업으로 재출발한다는 의의를 살릴 수 있도록 농촌진흥청은 농업기술센터의 동태를 철저하게 살피고 이와 관련한 도농업기술원의 대응을 파악하여 이를 기초로 기능을 발휘하도록 만들어야 할 것이다. 국가에서 이관된 현지의 농촌지도 거점인 농업기술센터에 관하여 농촌지도소가 개칭되어 농업기술센터가 되었고 조직적인 면에서도 기술개발과가 설치되었다. 이는 현지에서의 기술 개발이 가능하게 된 점과 현지에서 원하는 과제를 신속하게 대응하여 도와 국가의 시험연구 과제로 삼을 수 있게 된 것은 시험 연구 사업에서 크게 평가받을 만한 발전이라 할 것이다. 그러나, 농촌지도 직원이 다른 행정 업무도 겸무하여 될 경우 영농 환경을 좋게 하는 직접적인 행정에 관한 업무에서는 겸무하므로서 농가도 편리해지고, 보급지도의 효과도 촉진되는 경우가 있으나 검사, 취체 업무는 반드시 피해야 할 일이다. 동일인이 이것을 담당하게 되면 농가에게 안심감을 잃어버리고 보급 효과는 기대할 수 없게 될 것이다. 한국의 농촌지도사업의 보급 내용은 농업자재의 절약, 첨단농업기술의 개발, 이를 기반으로 수출농업의 촉진과 생산성 향상, 시장에 강한 농업의 구축 등에 힘을 쏟고 있는 것으로 보였다. 그러나 이러한 농업의 추구는 약탈농업을 추구하는 등 지속적 농업이 되지 않을 가능성이 높아지게 된다. 앞으로 지속적인 농업에 관하여 보다 더 많은 관심을 기울여야 할 것이다. 선진농가들은 기술이나 경영 혁신을 위하여 연구 개발을 위한 정보의 수집과 연구회의 필요성을 크게 강조하고 있었다. 그러나 이러한 선진 농가 이외에 소규모의 농업소득이 낮은 농가도 있었다. 이러한 농가에게는 농업경영에 대한 방향 설정과 추진 방법에 대한 적절한 상담 상대가 없는 것으로 보였다. 이러한 농가들에 대한 시의적절한 정보의 전달, 자력으로 기술과 경영 방책을 만들어내는 힘을 길러주는 지도가 필요하다. 이를 위한 방책으로 그룹의 육성과 가입 촉진이 유효할 것이다. 따라서 한국에 있어서 농촌지도 방법은 크게 두 가지 대상을 의식하여 대 선진농가의 경우에 는 상담 기능, 대 소규모 농가의 청우에는 전달 ${\cdot}$ 교육 기능의 발휘에 있을 것이다. 상담 기능은 정보의 제공과 과도하지 않은 방책을 선택 할 수 있도록 지도 조언하는 것이, 전달 ${\cdot}$ 교육 기능은 과제해결 과정을 체득하게 하는 것이다. 이를 위하여 인터넷의 활용 방법, e-메일에 의한 정보교환 시스템화 등의 연구가 진행되고 있다. 인원의 감소나 겸무화의 진행에 따라 이러한 업무의 수행이 쉬운 것은 아니라고 생각되고, 일 대 일의 지도는 어려울 것이나 집단 지도로는 가능한 측면도 있을 것으로 사료된다.