• 세라미스트
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• 제19권4호
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• pp.74-79
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• 2016

창원대학교 스마트융합 메카트로닉스 인력양성 사업단의 교육 목표는 1) 창조적 교육과정을 통한 지역거점 특성화, 2) 세계적인 수준의 경쟁력을 갖춘 기술 인력 양성, 3) 분석력, 창의력, 적응력 및 설계능력을 갖춘 능동적 기술인력 양성, 4) 시대의 환경변화를 선도하는 진취적 기술인력 양성, 5) 인재공급 및 취업률향상으로 정하였다. 이를 달성하기 위한 교육전략은 1) Major전문성(메카트로닉스심화, 공통실험교육 강화), 2) Global국제적감각(팀기반능력, 근접학문이해능력), 3) Creative지속성장 (Capstone Design, 현장적응교육)으로 정하였다. 따라서 메카트로닉스공통융합심화트랙 교육과정으로 기계, 전기전자제어, 신소재분야의 공통트랙으로 이론 30학점, 실험 6학점(16과목, 36학점)을 신설하여 운영하였다. 수강지도를 통한 교차이수권장 학생들의 자율선택기반을 조성하고, 현장적응교육, 캡스톤 디자인 2과목 7학점을 수강하도록 하였다. 학생의 본인주도 학습권을 인정하여 2학년 진학 시 학생본인직접 100% 자기 전공 선택 기회 제공하는 구조조정을 실하고, 타 전공 관련정보 상호교류, 학문간 통합교육, 조직의 유연성확보가 가능하도록 하였다. 교과목(정규/비정규)개편을 통해 개선된 현장 실무 형 내실화 교육의 실시하여 취업률을 향상시켰다. 따라서 창원대학교 신소재공학부는 기계, 전기전자에 관련된 기본소양을 의무적으로 학습하기 때문에 메카트로닉스 분야에서 필요한 신소재공학도를 육성하는 기반을 마련하였다.

• 융합보안논문지
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• 제16권3_1호
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• pp.27-35
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• 2016

미국이 추진하고 있는 제3차 국방과학기술 상쇄전략에 대하여 그 출현 배경, 상쇄전략에 의하여 추진되는 국방과학기술 분야, 그리고 시사점을 분석하였다. 중국과 소련은 지난 수년간 군사력 현대화를 추진하여 왔으며, 미국과 국방과학기술의 여러 분야에서 수준 격차를 줄여 왔다. 미국은 과거에 누렸던 압도적인 국방과학기술의 우세성이 더 이상 보장받을 수 없다고 판단하고, 경쟁국가와 국방과학기술의 간격을 다시 벌릴 수 있는 제3차 상쇄전략을 추진하게 되었다. 핵심적으로 구상하고 있는 국방과학기술 분야는 인공지능을 응용한 학습기계 기술, 인간과 기계의 협동, 인간과 기계의 전투팀 구성, 로봇, 자율무기 등이다. 제3차 상쇄전략은 상대방 국가가 확보하기 어려운 분야이여야 하고, 중국과 군비경쟁으로 발전되지 말아야 하며, 우방국들과 갈등도 발생하지 않도록 관리되어야 할 것이다. 민간영역의 신기술이 국방영역으로 순조롭게 유입되도록 미 국방획득체계의 개선도 과제이다. 한국도 국방과학기술 분야에 대하여 스마트한 연구개발 전략 수립이 필요하다. 한국은 장차 미국의 3차 상쇄전략 기술 분야 중에서 상호 협력할 수 있는 국방과학기술을 검토하는 것도 요구된다.

• 정보화정책
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• 제29권4호
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• pp.43-66
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• 2022

인공지능 기술의 발전과 더불어 세계 각국의 인공지능 기술 특허를 둘러싼 경쟁도 치열해지고 있다. 2000년~2021년간 미국 특허청의 인공지능 기술 특허출원은 꾸준히 증가하고 있는 가운데 2010년대 들어 보다 가파른 성장세를 기록하고 있다. 특허지표를 통해 한국의 인공지능 기술경쟁력을 분석한 결과, 청각지능, 시각지능 등의 세부 분야에서 특허활동성, 영향력, 시장성 등이 우위에 있는 것으로 평가된다. 그러나, 주요국과 비교하여 한국의 인공지능 기술 특허는 양적 활동성, 시장성 확보 측면에서는 상대적으로 우수하나 기술 파급력은 다소 열위에 있는 것으로 나타난다. 최근 인공지능 기술 토픽으로 노이즈 캔슬링, 음성인식 등은 감소한 반면 모델학습 최적화, 스마트센서, 자율주행 등이 활성화되면서 성장이 기대되고 있다. 한국의 경우 사기탐지/보안, 의료 비전러닝 등의 분야에서 특허출원 성과가 다소 부족하여 분발이 요구된다.

• 한국실천공학교육학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.120-136
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• 2010

최근 평생학습 중요성 증가에 따라 평생교육기관 수 및 평생교육 프로그램에 참가하는 학습자 수가 크게 증가하고 있으며 여러 유형의 평생교육기관 중 가장 학습 받기를 원하는 기관으로 대학 평생교육기관으로 조사되고 있다. 이에 본 연구에서는 대학 평생교육기관의 지속성장과 경쟁우위 확보방안에 공헌하기 위하여 대학 평생교육 기관의 성과에 영향을 미치는 요인을 규명하고자 자원기반관점이론과 동태적역량이론에 기반하여 전국 대학 평생교육기관 관리자인 팀장급과 학습자와 가장 근접해 상호작용이 활발한 교 강사를 대상으로 조사 분석하였다. 본 연구내용 및 결과는 첫째, 대학 평생교육대학의 자원과 성과의 관계를 규명하고자 하였다. 그 분석결과 대학 평생 교육기관의 물적자원인 접근편의성, 시설우수성, 인적자원인 교 강사의 우수성은 성과에 정(+)영향을 미치는 것으로 분석되었다. 둘째, 대학 평생교육기관의 동태적역량에 영향을 미치는 선행요인을 파악하고자 하였다. 그 연구결과 접근편의성, 시설 우수성,교 강사 우수성 등 물적, 인적자원과 상사인 원장의 임파워링리더십, 조직분위기(자율성,상호작용)는 동태적역량에 정(+)영향을 미치는 것으로 나타났다. 이 분석결과는 대학 평생교육기관 특성이 반영된 결과로 해석 할 수 있다. 셋째, 조직의 발전을 위해서는 자원기반관점에 기반한 자원도 중요한 요소지만 대학 평생교육기관의 지속적인 성장과 발전을 위해서는 조직의 역량인 동태적역량이 더욱 중요함을 규명하고자 하였다. 그 연구결과 동태적역량인 흡수역량과 혁신역량은 자원과 성과의 관계에서 매개효과가 있는 것으로 분석되었으며, 마찬가지로 흡수역량, 혁신역량은 상사의 임파워링리더십, 조직분위기(자율성,상호작용)와 성과의 관계에서도 매개효과가 있는 것으로 나타났다. 이는 자원의 우수성은 대학 평생교육기관을 어느 수준까지 발전시키는데까지는 기여 할 수 있지만 급격히 변화하는 평생교육시장의 동적환경하에서 지속적인 성장과 발전을 위해서는 조직의 동태적역량이 더욱 중요함을 시사하고 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.159-167
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• 1992

본 연구는 온라인 한글 필기체 인식을 위한 전처리 단계로서 다층구조 신경망을 이용하여 한글 자획의 특징을 추출하였다. 특징추출을 위한 신경망은 경쟁 자율학습하는 특성을 가진 Masking field 모델을 이용하여 구성하였다. 이 모델에 의해서 off영역이 없는 on영역만의 수용영역을 구성하여 한글 자획에 내포된 방향, 연결점 및 모서리 특징 추축을 병렬처리하였고, 이 모델의 수정에 의하여 방향유지특성을 구현하였다. 입력자획의 폭이 한 화소로 제한됨에 따라 입력 정보의 교란을 설정한 수용영역에 의하여 제거 할 수 있었다. 구성한 신경망은 순차적으로 입력되는 자획으로부터 동필특징을 추출하고, 이것을 집적하여 자획 특징을 추출한다. 한글자획의 특징추출 결과는 자획내의 방향특징들의 통계적 분포에 따르는 출력을 얻을 수 있었으며, 자획패턴이 고정되지 않은 온라인 한글 필기체의 자획인식에 유용하리라 생각된다.

• 문화기술의 융합
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• 제5권1호
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• pp.77-82
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• 2019

인공지능은 기술개발 속도가 가속화되어 생활, 의료, 금융 서비스 및 자율자동차 등 산업 전반에 적용되고 있다. 4차 산업혁명 시대의 핵심기술로 자리 잡고 있는 인공지능 경쟁력 확보를 위해 선진국들은 국가적 역량을 집중하고 있다. 반면 IT강국으로서의 인프라와 인적자원을 보유한 한국은 미국, 캐나다, 일본, 등 전통적인 인공지능 선진국뿐만 아니라 지능형 기술집약 산업 육성에 총력을 기울이는 후발주자 중국에도 뒤쳐져있는 상황이다. 지능정보 사회의 고도화에 따라 인공지능은 향후 국가의 산업경쟁력을 좌우할 기반기술인바, 국가적인 관심과 역량 결집이 필요하다. 또한 인공지능 기술의 종속을 막기 위하여 자체 기술개발 노력과 함께 선두업체와의 공동 개발이 중요하다. 이에 더하여 인공지능 시장 저변 확대를 위하여 제도 개선과 법률적 기반 마련이 시급하다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.169-170
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• 2019

인공지능이 글로벌 경쟁력 원천 기술로 부각되면서 정부도 자율주행차, 드론, 로봇 등 미래 신산업의 기반 기술이 되는 인공지능을 전략적으로 육성하고 있다. 국내 인공지능 연구 및 서비스는 네이버와 카카오를 중심으로 출시되었으나 해외에 비하면 규모나 수준이 미약한 편이다. 최근, 딥러닝 (deep learning)은 최근 음성인식과 영상인식을 비롯한 다양한 패턴인식 분야에서 혁신적인 성능을 기록하면서 많은 연구가 진행되고 있다. 그 뿐만 아니라 딥러닝은 초창기부터 산업계의 큰 관심을 끌어 구글이나 마이크로소프트, 삼성전자 등 글로벌 정보기술 회사에서 상용제품에 딥러닝 기술을 성공적으로 적용하고 있고 계속 연구개발을 진행하고 있어 대중매체에서도 관심을 가지고 주목하고 있다. 이러한 선행연구를 바탕으로 주목 받고 있는 인공지능에 대해 살펴보도록 하겠다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권8호
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• pp.1148-1157
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• 2022

2019년 코로나로 인하여 사람들의 많은 생활에 변화를 주었다. 그중 메타버스는 다양한 방식을 통한 비대면 서비스를 지원하여 일상에서 하던 일을 대체하고 있다. 이런 현상은 코로나19의 장기화로 하나의 문화처럼 만들어지고 형성되었다. 본 논문은 메타버스의 재미요인을 알기 위해 기존 게임에서 사용한 재미요소를 정리하여 전문가 5명과 함께 항목, 내용을 메타버스에 맞게 재분류하였다. 분류는 재매개성을 사용하여 분류하였고 감각적 재미[시각(그래픽), 청각, 텍스트, 조작, 감정이입, 유희, 시점], 도전적 재미[몰입, 도전, 성취, 발견, 스릴, 보상, 문제해결], 상상적 재미[새로운 이야기, 사랑, 자유도, 대리자아, 기대감, 변화], 사회적 재미[규칙, 경쟁, 사회적 행위, 지위, 협동, 참여, 교류, 소속, 화폐거래], 상호작용적 재미[의사결정, 커뮤니케이션 공유, 하드웨어, 감정이입, 육성, 자율성], 현실적 재미[현실 일체감, 학습 용이성, 순응, 지적문제해결, 패턴 인식, 실재감, 커뮤니티], 창조적 재미[응용, 창조, 커스텀마이징, 가상세계]로 구분하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.15-23
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• 2017

사람의 빈번한 자세 변화, 그리고 background clutter과 occlusion으로 인해 Person Re-identificatio는 컴퓨터 비전 분야에서 가장 어려운 부분이다. 비겹침 카메라의 이미지는 어떤 사람을 다른 사람과 구별하기 어렵게 한다. 더욱 나은 성능 일치를 달성하기 위해 대부분의 방법은 특징 선택과 거리 메트릭을 개별적으로 사용한다. 그렇게 차별화된 표현과 적절한 거리를 얻을 수 있고, 사람과 중요한 특징의 무시 사이의 유사성을 설명할 수 있다. 이러한 상황은 우리가 이 문제를 다루는 새로운 방법을 고려하도록 한다. 본 논문에서는 Person Re-identification를 위한 3단 계층네트워크를 갖는 향상되고 반복적인 신경 회로망을 제안하였다. 특히 RNN(Revurrent Neural Network) 모델은 반복적인 EM(Expectation Maximum) 알고리즘과 3단 계층 네트워크를 포함하고, 차별적 특징과 지표 거리를 공동으로 학습한다. 반복적인 EM 알고리즘은 RNN 이전에 연속해 있는 CNN(Convoutional Neural Network)의 특징 추출 능력을 충분히 사용할 수 있다. 자율 학습을 통해 EM 프레임 워크는 패치의 레이블을 변경하고 더 큰 데이터 세트를 훈련할 수 있다. 네트워크를 더 잘 훈련시키기 위해 3단 계층 네트워크를 통해 CNN, RNN 및 풀링 계층이 공동으로 특징 추출을 할 수 있다. 실험 결과에 따르면 비전처리 분야에서 다른 연구자의 접근 방식과 비교할 때 이 방법은 경쟁력 있는 정확도를 얻을 수 있다. 이 방법에 대한 다른 요소의 영향은 향후 연구에서 분석되고 평가될 것이다.

• 벤처창업연구
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• 제18권1호
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• pp.203-223
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• 2023

최근 글로벌 시장에서 플랫폼 산업이 급격히 성장함과 동시에 경쟁이 심화되고 있으며, 향후 다양한 산업분야와 접목하여 플랫폼 산업의 영역과 범위는 더욱 확대될 전망이다. 따라서 플랫폼 시장에서 국내 플랫폼 기업들이 글로벌 경쟁력을 갖추기 위해서는 플랫폼 비즈니스 생태계 및 성공요인에 대한 연구가 필요하다. 그러나 최근 플랫폼 관련 연구는 플랫폼 비즈니스 현황분석, 플랫폼 경제, 플랫폼의 간접 네트워크 외부성 등의 특성에 관한 이론적 연구가 대부분을 차지했다. 따라서 본 연구는 기존 선행연구들에서 제안되고 있는 실리콘밸리 기업생태계의 성공요인들을 통합적으로 분석하고, 동시에 실제 실리콘밸리 플랫폼 기업생태계의 이해관계자들을 대상으로 추출된 성공요인들을 분석하였다. 그리고 이러한 요인들을 기반으로 플랫폼 기업생태계 이해관계자들에게 성공방안을 제안하기 위한 방안으로 IPA분석과 심층인터뷰(in-depth interview)를 진행하였다. 분석 결과, 선행연구들을 통해 수집한 성공요인들 중 비교적 현재 실리콘밸리에서 중요도와 만족도가 모두 잘 유지되고 있는 요인은 인력, 자본, 도전문화가 확인되었다. 결국 현재의 실리콘밸리가 우수한 인적자원과 풍부한 자본을 바탕으로 이를 활용해 마음껏 도전해볼 수 있는 환경과 문화가 조성된 것이 실리콘밸리의 플랫폼 비즈니스의 성공에 가장 크게 기여하고 있다는 것을 알 수 있다. 한편, 실리콘밸리의 플랫폼 기업생태계에 있어서 중요도는 높지만, 현재 이해관계자들의 만족도가 상대적으로 낮게 나타나는 요인으로는 '활발한 기업 간의 학습과 벤치마킹', '구성원 간의 강한 유대감과 협력관계'임을 확인되었고, 향후 해당 요인들을 강화하기 위한 관심과 노력이 필요한 것으로 분석되었다. 마지막으로 최소한의 관리만이 필요한 요인들은 시장의 자율경쟁에 필요한 제도 및 정책들과 '기업지원 서비스 산업', '네임밸류', '분사창업' 등이었으며, 이러한 요인들은 문헌조사에서는 중요하게 지적되었지만, 시대와 환경의 변화로 인해 그 중요도와 만족도에 있어서 우선순위가 낮아졌다는 연구결과가 도출되었다. 본 연구는 기존 선행연구들에서 제안되고 있는 실리콘밸리 기업생태계의 성공요인들을 통합적으로 분석하고, 동시에 실제 실리콘밸리 플랫폼 기업생태계의 이해관계자들을 대상으로 추출된 성공요인들을 분석하였다는데 이론적 의의를 찾을 수 있다. 또한, 추출된 다양한 요인들을 기반으로 IPA 분석을 통해 중요도 및 만족도를 동시에 살펴보았다는 점에서 또 다른 학문적 의의가 있다 하겠다. 실무적인 시사점으로는 정부 및 기업에게 국내 플랫폼 기업의 성장을 위한 이론적 근거와 플랫폼 기업 생태계의 성공요인에 대한 구체적인 정보를 제공함으로써 국내 플랫폼 생태계 형성에 기여하였다는 점에서 의의를 가진다.