• 한국도서관정보학회지
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• 제54권2호
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• pp.43-65
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• 2023

모든 공공도서관은 지역주민의 지적 및 독서 활동을 위한 지식정보서비스, 문화향유 및 평생학습 기회를 제공하는 프로그램 서비스, 공동체 발전에 기여할 제3의 공간과 시설을 제공하는데 목적이 있다. 이를 위해서는 충실한 인프라 구축을 전제로 사회적 요구가 적시에 반영되어야 한다. 이에 본 연구는 대구시 공공도서관을 대상으로 공인통계에 근거하여 핵심지표 중심의 현황을 분석한 후 설문조사와 연계하여 보완 또는 주력해야 할 정책적 과제를 제안하였다. 그 결과, 전국 대비 대구시의 핵심지표는 제3의 대도시에 부합하지 않을 정도로 취약할 뿐만 아니라 기초자치단체별 편차도 상당히 심하였다. 그리고 대구 시민은 일상생활에서 공공도서관을 중시한 반면에 교통 불편, 필요한 자료 및 희망 프로그램 부족, 각종 규제의 순으로 불만족률이 높았다. 따라서 대구시는 자료구입비 증액과 신간 장서개발 강화, 전문사서 확충, 기초자치단 체별 서비스 격차해소를 위한 공공도서관 건립 확대, 접근편의성 제고, 이용 저해요인 개선 등에 주력해야 한다. 그 외에 2024년 대구도서관 건립·운영을 계기로 공공도서관 운영시스템 구축, 다른 지식문화기관과의 상생협력을 통한 외연 확장 등을 통해 대구시 공공도서관을 발전시키고 시민을 위한 지식문화서비스를 강화해야 한다.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.201-220
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• 2019

가짜뉴스가 전세계적 이슈로 부상한 최근 수년간 가짜뉴스 문제 해결을 위한 논의와 연구가 지속되고 있다. 특히 인공지능과 텍스트 분석을 이용한 자동화 가짜 뉴스 탐지에 대한 연구가 주목을 받고 있는데, 대부분 문서 분류 기법을 이용한 연구들이 주를 이루고 있는 가운데 문서 요약 기법은 지금까지 거의 활용되지 않았다. 그러나 최근 가짜뉴스 탐지 연구에 생성 요약 기법을 적용하여 성능 개선을 이끌어낸 사례가 해외에서 보고된 바 있으며, 추출 요약 기법 기반의 뉴스 자동 요약 서비스가 대중화된 현재, 요약된 뉴스 정보가 국내 가짜뉴스 탐지 모형의 성능 제고에 긍정적인 영향을 미치는지 확인해 볼 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 국내 가짜뉴스에 요약 기법을 적용했을 때 정보 손실이 일어나는지, 혹은 정보가 그대로 보전되거나 혹은 잡음 제거를 통한 정보 획득 효과가 발생하는지 알아보기 위해 국내 뉴스 데이터에 추출 요약 기법을 적용하여 '본문 기반 가짜뉴스 탐지 모형'과 '요약문 기반 가짜뉴스 탐지 모형'을 구축하고, 다수의 기계학습 알고리즘을 적용하여 두 모형의 성능을 비교하는 실험을 수행하였다. 그 결과 BPN(Back Propagation Neural Network)과 SVM(Support Vector Machine)의 경우 큰 성능 차이가 발생하지 않았지만 DT(Decision Tree)의 경우 본문 기반 모델이, LR(Logistic Regression)의 경우 요약문 기반 모델이 다소 우세한 성능을 보였음을 확인하였다. 결과를 검증하는 과정에서 통계적으로 유의미한 수준으로는 요약문 기반 모델과 본문 기반 모델간의 차이가 확인되지는 않았지만, 요약을 적용하였을 경우 가짜뉴스 판별에 도움이 되는 핵심 정보는 최소한 보전되며 LR의 경우 성능 향상의 가능성이 있음을 확인하였다. 본 연구는 추출요약 기법을 국내 가짜뉴스 탐지 연구에 처음으로 적용해 본 도전적인 연구라는 점에서 의의가 있다. 하지만 한계점으로는 비교적 적은 데이터로 실험이 수행되었다는 점과 한 가지 문서요약기법만 사용되었다는 점을 제시할 수 있다. 향후 대규모의 데이터에서도 같은 맥락의 실험결과가 도출되는지 검증하고, 보다 다양한 문서요약기법을 적용해 봄으로써 요약 기법 간 차이를 규명하는 확장된 연구가 추후 수행되어야 할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.263-286
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• 2022

본 연구는 웹 크롤링을 이용하여 1990년부터 2022년까지 총 32개년에 해당하는 NBA 통계 정보를 획득하고, 탐색적 데이터 분석을 통해 관심 변수를 관찰하고 관련된 파생변수를 생성한다. 입력 데이터에 대한 정제 과정을 거쳐 무의미한 변수들을 제거하고, 남은 변수에 대한 상관관계 분석, t 검정 및 분산분석을 수행하였다. 관심 변수에 대해 플레이오프 진출/미진출 그룹 간 평균의 차이를 검정하였고, 이를 보완하기 위해 순위를 기준으로 하는 3개 집단(상위/중위/하위) 간 평균 차이를 재확인하였다. 입력 데이터 중 올해 시즌 데이터만을 테스트 세트로 활용하였고, 모델 훈련을 위해서는 훈련 세트와 검증 세트를 분할하여 5-fold 교차검증을 수행하였다. 교차검증 결과와 시험 세트를 이용한 최종 분석 결과를 비교하여 성능 지표에서 차이가 없음을 확인함으로써 과적합 문제를 해결하였다. 원시 데이터의 품질 수준이 높고, 통계적 가정을 만족하기 때문에 적은 수준의 데이터 세트임에도 불구하고 대부분 모델에서 좋은 결과를 나타냈다. 본 연구는 단순히 머신러닝을 이용하여 NBA의 경기 결과를 예측하거나 플레이오프 진출 여부만을 분류하는 것에서 그치지 않고, 입력 특성의 중요도를 파악하여 높은 중요도를 갖는 주요 변수에 본 연구의 관심 대상 변수가 포함되는지를 확인하였다. Shap value의 시각화를 통해 특성 중요도의 결과만으로 해석할 수 없었던 한계를 극복하고, 변수의 진입/제거 과정에서 중요도 산출에 일관성이 부족하다는 점을 보완할 수 있었다. 본 연구에서 관심 대상으로 분류했던 3점 및 실책과 관련된 다수의 변수가 미국 프로농구에서의 플레이오프 진출에 영향을 미치는 주요 변수에 포함되는 것으로 나타났다. 본 연구는 기존의 스포츠 데이터 분석 분야에서 다루었던 경기 결과, 플레이오프 및 우승 예측 등의 주제를 포함하고 분석을 위해 여러 머신러닝 모델을 비교 분석했다는 점에서 유사성이 있지만, 사전에 관심 속성을 설정하고, 이를 통계적으로 검증함으로써 머신러닝 분석 결과와 비교하였다는 측면에서 차이가 있다. 또한 XAI 모델 중 하나인 SHAP를 이용하여 설명 가능한 시각화 결과를 제시함으로써 기존 연구와 차별화하였다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제24권2호
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• pp.23-52
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• 2015

연구 목적 본 연구의 목적은 그린 기술의 채택 현상을 디지털 지식의 제공 여부로 이해하는 것이다. UTAUT2를 이론적 기반으로 하되 디지털 옵션 이론과 결합하였다. 특히 일반적인 UTAUT2 관련 연구들이 IT자체에 대한 수용 현상을 설명하기 위해 사용된 것과는 달리 본 연구에서는 IT의 산물인 디지털지식이 그린 기술이라는 대상을 채택하는데 긍정적인 영향을 주는지에 대해서 초점을 두었다. 연구설계/방법론/접근법 UTAUT2를 근거로 하되 그린 기술의 채택 현상을 설명하는데 유용한 요인들을 파악하기 위하여 내용분석을 실시하였다. 그 결과로 본 연구에서는 그린기술을 위한 수정된 UTAUT2 모형을 개발하였으며 그에 맞는 36개의 설문 문항을 개발하였다. 각 문항의 측정은 리커트 7점 척도를 채택하였다. 한 기관의 패널 자료로부터 총402명의 유효한 설문을 획득하였다. 사전 검증을 마치고 획득한 설문결과를 PLS 2.0M3와 SPSS 20.0을 이용하여 분석하였으며 가설검증을 위해 구조방정식 분석을 수행하였다. 결과 통계분석 결과 개발된 UTAUT2 수정 모형은 수요자들의 그린기술 채택 현상을 적절히 설명하는 것으로 실증분석 결과 나타났다. 사회적 영향은 전통적인 UTAUT나 UTAUT2에서 사용하는 효용가치나 쾌락가치보다 그린기술의 채택하는 맥락 하에서의 수용 행위를 더 잘 설명하고 있었다. 또한 디지털 지식과 그린기술의 채택, 즉 환경 친화적 제품에 대한 태도에 영향을 주는 요인들 사이의 인과관계는 유의한 것으로 판정되었다. 아울러 디지털 지식은 어떤 잠재적 사용자들이 그린기술을 잘 활용하고 있는 그들의 동료들로부터 학습하기 위해서 유용한 매체인 것으로 밝혀졌다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.67-83
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• 2018

2013년 누적인원 2억명을 돌파한 한국의 영화 산업은 매년 괄목할만한 성장을 거듭하여 왔다. 하지만 2015년을 기점으로 한국의 영화 산업은 저성장 시대로 접어들어, 2016년에는 마이너스 성장을 기록하였다. 영화산업을 이루고 있는 각 이해당사자(제작사, 배급사, 극장주 등)들은 개봉 영화에 대한 시장의 반응을 예측하고 탄력적으로 대응하는 전략을 수립해 시장의 이익을 극대화하려고 한다. 이에 본 연구는 개봉 후 역동적으로 변화하는 관람객 수요 변화에 대한 탄력적인 대응을 할 수 있도록 주차 별 관람객 수를 예측하는데 목적을 두고 있다. 분석을 위해 선행연구에서 사용되었던 요인 뿐 아니라 개봉 후 역동적으로 변화하는 영화의 흥행순위, 매출 점유율, 흥행순위 변동 폭 등 선행연구에서 사용되지 않았던 데이터들을 새로운 요인으로 사용하고 Naive Bays, Random Forest, Support Vector Machine, Multi Layer Perception등의 기계학습 기법을 이용하여 개봉 일 후, 개봉 1주 후, 개봉 2주 후 시점에는 차주 누적 관람객 수를 예측하고 개봉 3주 후 시점에는 총 관람객 수를 예측하였다. 새롭게 제시한 변수들을 포함한 모델과 포함하지 않은 모델을 구성하여 실험하였고 비교를 위해 매 예측시점마다 동일한 예측 요인을 사용하여 총 관람객 수도 예측해보았다. 분석결과 동일한 시점에 총 관람객 수를 예측했을 경우 보다 차주 누적 관람객 수를 예측하는 것이 더 높은 정확도를 보였으며, 새롭게 제시한 변수들을 포함한 모델의 정확도가 대부분 높았으며 통계적으로 그 차이가 유의함으로써 정확도에 기여했음을 확인할 수 있었다. 기계학습 기법 중에는 Random Forest가 가장 높은 정확도를 보였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.262-268
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• 2017

최근 건물의 에너지 소비량이 전체 에너지 소비량의 약 20.5%를 차지하면서 건물의 에너지 고효율과 저소비에 대한 관심이 높이지고 있다. 또한 에너지 분석 및 평가에 다양한 연구가 이루어지고 있다. 건물의 초기설계 단계에서 에너지 분석 및 평가를 수행하고 적용할 경우 매우 효과적인 것으로 알려져 있다. 그러나 초기설계 단계에서는 창면적비, 외피면적 등 개괄적인 수준의 정보를 이용하여 에너지성능을 평가하기 때문에 자재 및 설비 등의 상세정보가 포함된 설계를 기준으로 평가하는 실시설계 단계의 결과와 많은 차이를 보일 수밖에 없다. 지금까지 대부분의 연구들은 건물에 설치되는 자재 및 설비 등에 대한 상세정보가 명확해지는 실시설계 단계에서의 분석 및 평가에 관한 것으로 초기설계 단계에서 이들 정보를 보완하는 연구는 미흡하다. 따라서 건물의 생애주기 동안 발생되는 에너지환경 정보를 구축하여 확률/통계적 방법으로 초기설계 단계에서 분석/평가에 정확한 정보를 제공할 수 있다면 에너지환경 분석의 정확성을 향상 시킬 수 있을 것이다. 그러나 아직까지 국내에서 에너지 사용에 대한 실적정보가 구축된 사례가 없다. 따라서 본 연구에서는 에너지환경 실적정보 구축을 위해 에너지환경 분석에 대해 고찰을 수행하고 분석하였다. 그리고 연구의 결과로 건물의 생애주기 정보 구축에 활용할 수 있는 정보분류체계와 정보 개념모델, 그리고 에너지환경 정보의 취득 및 제공을 위한 서비스 개념모델을 제시하여 향후 실적정보 시스템 개발 연구의 기초 자료로 활용하도록 하였다. 본 연구의 결과는 실적정보 지원 관리시스템 구축에 활용되어 초기설계 단계에서 입력정보를 보완하여 분석/평가의 신뢰성을 높일 수 있을 것이다. 만약 실적정보가 구축된다면 초기설계 단계에서 에너지환경 분석 및 평가를 위한 확률/통계 혹은 인공지능 등의 방법에 학습데이터로 활용될 수 있을 것이다.

• 시큐리티연구
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• 제59호
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• pp.37-69
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• 2019

자치경찰제는 연구자의 시각과 이해 관계자의 입장에 따라 다양한 의견 제시가 가능하다. 즉, '권한 분산', '정치적 중립성', '재정 문제', '총체적 치안안전 역량'을 비롯한 여러 가지 기준을 어떻게 조화롭게 담아내느냐에 따라 한국적 자치경찰의 성패가 좌우된다. 자치경찰제의 본격적 도입을 앞둔 상황에서, 제주자치경찰의 그간 운영 경과와 평가는 요긴한 학습 자료가 되리라 본다. 특히, 경찰청에서 지난해부터 '제주자치경찰 사무확대'를 추진 중인데, 이것은 향후 자치경찰 도입을 앞둔 각 지방자치단체의 입장에서는 매우 유익한 참고서가 될 것이다. 제주자치경찰에 대한 이제까지의 평가는 다소 비판적 시각이 우세해보인다. 하지만, 대다수 평가가 인력·장비·법령·조직을 비롯한 하드웨어 측면의 접근이 많았던 반면, 조직문화와 운영시스템, 사무절차를 비롯한 소프트웨어 측면의 접근은 부족했던 점이 아쉬움을 남긴다. 본 연구에서는 제주자치경찰 사무확대 1년을 맞아 각종 문헌과 보고서, 통계자료, 언론 보도 등을 토대로 그간의 성과와 정책적 시사점을 살펴보고자 한다. 연구 결과, 향후 자치 경찰제가 연착륙하기 위해서는 먼저, 지방행정과 치안행정의 연계를 강화해야 하고, 둘째, 국가·지방 양 측이 탄탄한 협업 기반을 구축해야 하며, 셋째, 지방자치에 단체자치를 뛰어 넘어 주민 자치적 요소를 보강해야 하고, 넷째, 국가·지방 전반에 걸쳐 상황대응 역량을 고도화하는 한편, 끝으로 자치경찰제 도입의 워킹그룹으로서 '기관 간 실무협의체'를 활성화해야 한다는 시사점을 이끌어 내었다. 자치경찰제 연구는 현재진행형이다. 후속 연구에서는 더욱 풍성한 자료를 토대로 보다 다양화된 접근 방법을 통해 깊이 있는 연구가 있었으면 한다. 특히, 가외성과 형평성을 비롯한 추가 이념에 대한 고찰이 필요하고, 저출산·노령화와 4차 산업혁명, 통일시대를 비롯한 거시적 트렌드 변화에 맞춰 대한민국 자치경찰의 장기 청사진을 제시하는 연구가 뒤따르기를 열망한다.

• 한국과학교육학회지
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• 제39권2호
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• pp.187-195
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• 2019

이 연구의 목적은 2015 개정 교육과정에서 신설되어 2018학년도에 처음 적용된 고등학교 통합과학의 운영 실태를 진단하고 과학 교사들의 인식을 파악하며, 이로부터 현장 안착을 위한 시사점을 도출하는 것이다. 이를 위해 통합과학 교원 연수에 참여한 과학 교사를 대상으로 설문을 실시하였으며, 고등학교 과학 교사 384명의 응답 결과를 분석하였다. 분석 결과에 따르면 단위학교에서 통합과학은 6단위로 편성하고 2명 이상의 교사가 성취기준을 나누어 담당하는 경우가 많은 것으로 나타났다. 그리고 과학 교사들은 통합과학 적용으로 인한 가장 큰 변화로 학생 활동 증가를 꼽았으며, 수행평가 비중 증가, 평가 방법 다양화, 교사 간 협의 증가, 자연 현상의 통합적 이해 제고 등에 대해 대체로 긍정적 변화 인식을 보였다. 특히 화학을 전공한 교사들은 자연 현상의 통합적 이해 제고에, 교직 경력 15년 이상의 교사들은 학생 활동 증가, 평가 방법 다양화, 교사 간 협의 증가에 대해 더욱 긍정적으로 인식하고 있었다. 통합과학을 지도하는 데 있어서는 비전공 내용에 대한 교수를 가장 어려워하며, 가르쳐야 하는 내용의 적정 수준을 결정하는 것 역시 어렵게 느끼고 있었다. 그러나 공통과학을 전공한 교사들은 비전공 내용을 가르치는 것에는 어려움을 거의 호소하지 않았으며, 15년 이상 경력 교사들은 상대적으로 활동 위주의 수업과 과정 중심 평가에 어려움을 겪는 등 집단 간 차이도 확인되었다. 통합과학을 2명의 교사가 나누어 담당하는 경우에 연수 내용으로는 교과내용학, 연수 방법으로는 이론과 실천을 접목한 혼합 연수와 맞춤형 연수에 대한 요구가 통계적으로 유의하게 높았고, 1명의 교사가 전담하는 경우에는 대체로 가장 낮은 요구를 보이는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 통합과학이 성공적으로 실행되기 위해서는 양질의 교수학습 및 평가 자료를 개발하여 배포해야 하고 통합과학 지도를 위한 교사 연구 모임 등을 활성화하며, 중 장기적으로는 단위학교 상황에 맞게 적용할 수 있는 통합과학 편성 운영 모델을 개발하고 통합과학에 대한 전문성을 갖춘 과학 교사 양성 시스템이 요청됨을 논의하였다.

• 지능정보연구
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• 제26권3호
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• pp.127-147
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• 2020

세계는 신형 코로나바이러스 감염증(COVID-19)으로 수 많은 인명 피해와 경제적 손실을 기록하고 있는 상황이다. 우리나라 정부는 연구개발(Research & Development)을 통해 국가 감염병 위기를 극복하려는 전략을 수립하고 실행하기 위한 투자방향을 수립하였다. 기존 기술분류나 과학기술 표준분류에 따른 통계를 활용하면 특정 R&D 분야의 특이점 및 변화를 발견하기 어렵다는 한계가 존재해왔다. 최근 우리나라 감염병 연구개발 과제를 대상으로 수요자의 목적에 맞게 분류체계를 수립하고 연구비 비교 분석을 통해 투자가 요구되는 연구 분야를 제시하는 연구들이 진행되었다. 하지만 현재 국가 보건 안보와 신성장 산업육성이라는 목표를 달성하기 위한 실행방안으로 요구되고 있는 전염병 연구분야의 국가간 협력전략 수립에 필요한 정보를 체계적으로 제공하고 있지 못한 상황이다. 따라서 국가 공동 연구개발 전략 수립을 위한 분류체계와 분류모델기반의 정보서비스에 대한 연구가 요구되고 있다. 우선 감염병관련 NTIS 과제데이터를 기반으로 정성분석을 통해 7개의 분류체계를 도출하였다. 스코퍼스(Scopus) 데이터와 양방향 RNN모델을 사용하여, 분류체계 모델을 학습시켰다. 최종적인 모델의 분류 성능은 90%이상의 높은 정확도와 강건성을 확보하였다. 실증연구를 위해 주요 국가의 코로나바이러스 연구개발 과제를 대상으로 전염병 분류체계를 적용하였다. 주요 국가의 감염병(코로나바이러스) 연구개발 과제를 분류체계별로 분석한 결과, 세계적으로 유행하는 바이러스의 예상치 못한 창궐이 확산되는 속도에 비해 백신과 치료제 개발이 제대로 이뤄지지 않는 원인의 배경을 간접적으로 확인할 수 있었다. 국가별 비교분석을 통해 미국과 일본은 상대적으로 모든 영역에 골고루 연구개발 투자를 하고 있는 것으로 나타난 반면, 유럽은 상대적으로 특정 연구분야에 많은 투자를 하는 집중화 전략을 취하는 것으로 나타났다. 동시에 주요 국가의 코로나 바이러스 주요 연구조직에 대한 정보를 분류체계별로 제공하여 국제 공동R&D 전략의 기초정보를 제공하였다. 본 연구 결과를 통해 세 가지 정책적 의미를 도출할 수 있다. 첫째, 데이터기반 과학기술정책 관점에서 수요자 관심분야에 대한 국가 R&D사업의 정보를 글로벌 기준으로 문서를 분류하는 방안을 제시하였다. 둘째, 감염병관련 국가 R&D사업 영역에 대한 정보분석 서비스 기획의 기반을 마련하였다. 마지막으로 국가 감염병 R&D 분류체계 수립을 통해 분류 체계의 궁극적 목표인 산업, 기업, 정책 정보를 제공할 수 있는 기반을 마련한 것이다.