• 제목/요약/키워드: 플랫폼 기술개발

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텍스트 마이닝 기반 사용자 경험 분석 및 관리: 스마트 스피커 사례 (User Experience Analysis and Management Based on Text Mining: A Smart Speaker Case)

  • 연다인;박가연;김희웅
    • 경영정보학연구
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    • 제22권2호
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    • pp.77-99
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    • 2020
  • 스마트 스피커는 인공지능을 활용하여 음악, 일정, 날씨, 상품 등 다양한 정보와 콘텐츠들을 검색, 이용할 수 있는 대화형 음성 기반 서비스를 제공하는 기기이다. 인공지능 기술은 데이터가 축적될수록 이를 활용하여 더욱 정교하고 최적화된 서비스를 이용자에게 제공한다. 따라서 스마트 스피커 제조사들은 초기에 공격적인 마케팅을 통해 플랫폼 구축에 힘썼다. 하지만 스마트 스피커의 사용빈도는 월 1회 미만이 전체의 3분의 1 이상을 차지하고, 사용자 만족도도 49%에 그치는 것으로 나타났다. 이에 지속적인 이용활성화와 만족도 증진을 위해 스마트 스피커의 사용자 경험을 강화할 필요성이 대두되었다. 이에 본 연구에서는 스마트 스피커의 사용자 경험을 분석하고, 이를 바탕으로 스마트 스피커의 사용자 경험 강화 방안을 제시하고자 한다. 본 연구는 사용자가 직접 작성한 실제 리뷰 데이터를 수집하여 스마트 스피커 사용자 경험 차원을 기반으로 분석 결과를 해석했다는 점에서 의의가 있다. 또한 스마트 스피커 사용자 경험 차원을 개발하여 텍스트 마이닝 결과를 해석한 것에서 학술적 의의가 있다. 본 연구 결과를 통해 스마트 스피커 제조사에게 실무적으로 사용자 경험 강화를 위한 전략을 제안할 수 있다.

IFC 기반 GIS와 BIM 프로젝트 통합관리 및 상호 운용성 강화 (Enhancing Project Integration and Interoperability of GIS and BIM Based on IFC)

  • 김태희;김태현;이용창
    • 지적과 국토정보
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    • 제54권1호
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    • pp.89-102
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    • 2024
  • 최근 스마트시티와 디지털 트윈 기술의 발전으로 GIS와 BIM의 융합이 도시 계획 및 건설 프로젝트에서 중요한 역할을 하고 있다. 이 융합은 정보의 일관성과 정확성을 보장하여 원활한 정보 교환에 기여하지만, 상호운용성을 확보하기 위해서는 표준화와 프로젝트 통합 관리 방안이 필요하다. 본 연구는 IFC 기반 프로젝트의 통합 관리를 위한 GIS와 BIM의 상호운용 방안을 제안하였다. 이를 위해 최신 IFC4 버전을 기준으로 IFC 스키마와 데이터 구조를 심층 분석하고, 기준점 좌표 및 좌표계의 일관성을 확보하는 방법을 제안하였다. 국토지리정보원 수치지형도에서 사용하는 EPSG:5186 좌표계를 기준으로 설정하고, 가상이동원점 좌표를 적용하여 연구를 수행하였다. BIMvision을 통해 BIM 모델의 형상과 오류 점검 좌표의 이동 결과를 검토한 결과, 기준점 좌표가 이동된 만큼 오류 점검 좌표도 일관되게 이동하는 것을 확인하였다. 또한, 네이버지도 및 도로명주소에서 사용되는 EPSG:5179와 카카오맵에서 사용되는 EPSG:5181로 좌표계를 변경해도 BIM 모델의 형상과 좌표가 변형 없이 일관되게 유지됨을 확인하였다. 특히, IFC 파일에 EPSG 코드 정보를 입력하여 프로젝트 간 좌표계 연동 가능성을 확인하였다. 따라서, 본 연구는 GIS와 BIM의 정보 공유, 자동화 프로세스, 협업 강화, 지속 가능한 개발 등을 위한 통합적이고 체계적인 관리 방안을 제시하였다. 이를 통해 다양한 소프트웨어 플랫폼 간 호환성을 높이고, 여러 프로젝트에서 정보 일관성 및 효율성을 높일 수 있을 것으로 기대된다.

이미지 타입의 ECG 데이터를 사용한 CNN 모델 기반 부정맥 분류 (CNN Model-based Arrhythmia Classification using Image-typed ECG Data)

  • 방연석;장명수;홍유식;이상석;유준상;이우범
    • 융합신호처리학회논문지
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    • 제24권4호
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    • pp.205-212
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    • 2023
  • 심장 질환 가운데에서 부정맥은 방치할 경우에 뇌졸중, 심장 마비, 심부전과 같은 심각한 합병증이 발생할 수 있기 때문에 지속적이고 정확한 심전도 관리에 의한 건강 상태의 확인은 임상적 치료에 매우 중요한 요소이다. 그러나, 심전도(Electrocardiogram; ECG) 데이터의 정확한 해석은 전적으로 의료 전문가에 의존하기 때문에 부가적인 시간과 비용을 요구한다. 따라서 본 논문에서는 라이프로그 기반의 비정상적인 맥파 파형의 분석을 통한 의료 플랫폼 개발을 목적으로 부정맥 인식 모듈을 제안한다. 제안하는 방법은 ECG 데이터를 시계열 데이터가 아닌 이미지 형식으로 처리하여 시각적 패턴 인식 기술을 적용한 후, CNN 모델을 이용하여 부정맥을 탐지하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 ECG 데이터의 이미지 타입 변환에 의한 CNN 모델의 부정맥 분류의 유효성 검증하기 위해 MIT-BIH 부정맥 데이터셋을 사용한 결과, 97%의 정확도를 보였다.

드론기반 시공간 초분광영상 및 RGB영상을 활용한 추적자 농도분석 기법 개발 (Development of tracer concentration analysis method using drone-based spatio-temporal hyperspectral image and RGB image)

  • 권영화;김동수;유호준;한은진;권시윤;김영도
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제55권8호
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    • pp.623-634
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    • 2022
  • 하천 주변 친수구역 조성, 4대강 사업 등과 같은 하천정비 사업으로 인해 하천의 흐름특성은 계속적으로 변동하고 있으며, 각종 오염물질 유입으로 인한 수질사고의 위험이 높아지고 있다. 수질사고 발생시 하천의 흐름특성을 고려해 오염물질의 농도 및 도달시간을 예측해 신속한 방제작업으로 하류로의 영향을 최소화해야한다. 이러한 오염물질의 거동을 추적하기 위해서는 하천의 구간별 확산계수, 분산계수 산정이 필요하며 그중 분산계수는 용존성 오염물질의 확산범위 해석에 사용된다. 오염물질의 거동을 추적하기 위한 기존 실험적 연구사례들은 많은 인력과 비용이 소요되고, 한정적인 장비의 운용으로 공간적으로 높은 해상도의 자료 취득이 어려웠다. 최근에는 RGB드론을 이용한 오염물질의 추적연구가 수행되었지만, RGB영상 역시 분광정보를 한정적으로 수집한다는 한계가 있다. 본 연구에서는 기존 연구들의 한계점들을 보완하기 위해 드론을 활용한 원격탐사 플랫폼에 초분광센서를 탑재하여 기존 접촉식 측정보다 시간적, 공간적으로 고해상도의 자료를 수집하였다. 수집된 시공간(Spatio-temporal) 초분광영상을 활용해 추적자의 농도를 산정하고, 횡분산계수를 도출하였다. 향후 연구를 통해 드론 플랫폼의 한계를 극복하고, 분산계수 산정 기술을 고도화하면 수계로 유출되는 각종 오염물질의 감지 및 다양한 수질항목 및 하천인자의 변화량 감지가 가능할 것으로 기대된다.

멀티 모달리티 데이터 활용을 통한 골다공증 단계 다중 분류 시스템 개발: 합성곱 신경망 기반의 딥러닝 적용 (Multi-classification of Osteoporosis Grading Stages Using Abdominal Computed Tomography with Clinical Variables : Application of Deep Learning with a Convolutional Neural Network)

  • 하태준;김희상;강성욱;이두희;김우진;문기원;최현수;김정현;김윤;박소현;박상원
    • 한국방사선학회논문지
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    • 제18권3호
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    • pp.187-201
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    • 2024
  • 골다공증은 전 세계적으로 주요한 건강 문제임에도 불구하고, 골절 발생 전까지 쉽게 발견되지 않는 단점을 가지고 있습니다. 본 연구에서는 골다공증 조기 발견 능력 향상을 위해, 복부 컴퓨터 단층 촬영(Computed Tomography, CT) 영상을 활용하여 정상-골감소증-골다공증으로 구분되는 골다공증 단계를 체계적으로 분류할 수 있는 딥러닝(Deep learning, DL) 시스템을 개발하였습니다. 총 3,012개의 조영제 향상 복부 CT 영상과 개별 환자의 이중 에너지 X선 흡수 계측법(Dual-Energy X-ray Absorptiometry, DXA)으로 얻은 T-점수를 활용하여 딥러닝 모델 개발을 수행하였습니다. 모든 딥러닝 모델은 비정형 이미지 데이터, 정형 인구 통계 정보 및 비정형 영상 데이터와 정형 데이터를 동시에 활용하는 다중 모달 방법에 각각 모델 구현을 실현하였으며, 모든 환자들은 T-점수를 통해 정상, 골감소증 및 골다공증 그룹으로 분류되었습니다. 가장 높은 정확도를 갖는 모델 우수성은 비정형-정형 결합 데이터 모델이 가장 우수하였으며, 수신자 조작 특성 곡선 아래 면적이 0.94와 정확도가 0.80를 제시하였습니다. 구현된 딥러닝 모델은 그라디언트 가중치 클래스 활성화 매핑(Gradient-weighted Class Activation Mapping, Grad-CAM)을 통해 해석되어 이미지 내에서 임상적으로 관련된 특징을 강조했고, 대퇴 경부가 골다공증을 통해 골절 발생이 높은 위험 부위임을 밝혔습니다. 이 연구는 DL이 임상 데이터에서 골다공증 단계를 정확하게 식별할 수 있음을 보여주며, 조기에 골다공증을 탐지하고 적절한 치료로 골절 위험을 줄일 수 있는 복부 컴퓨터 단층 촬영 영상의 잠재력을 제시할 수 있습니다.

가상현실에서 효과적인 3차원 영상 연출을 위한 연구 -언리얼 엔진의 영상 제작을 이용한 인터렉티브 쇼트 중심으로- (A Study on effective directive technique of 3D animation in Virtual Reality -Focus on Interactive short using 3D Animation making of Unreal Engine-)

  • 이준수
    • 만화애니메이션 연구
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    • 통권47호
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    • pp.1-29
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    • 2017
  • 360도 가상현실은 오래전부터 상용되고 있던 기술이었으나 HMD(Head Mounted Display)와 같은 기기의 발전과 가상현실의 영상을 제어하고 실행시키는 하드웨어의 발전으로 최근에 가상현실의 제작이 전 세계적으로 활발하게 진행되는데 360도 영상의 제작은 기존의 영상제작과는 다른 연출 방식을 요구하고 사용자를 위한 연구가 진행되고 있다. 가상현실 영상은 몰입성, 현재성과 상호작용을 요구하는 플랫폼을 지향하기 때문에 이에 맞는 영상문법이 필요하다. VR에서 사용자는 연출자가 만들어 놓은 세계를 자유롭게 감상할 수 있으며 본인의 관심대상에 집중할 수 있는 장점이 있다. 하지만 이것은 또한 연출자에게 내러티브의 진행과 전달하고자 하는 영상에 집중할 수 있게 하는 장치를 개발하고 설치할 필요성을 요구한다. 연출자에게는 영상을 전달하는 다양한 방법들 가운데 쇼트의 구성을 이용할 수 있는데 본 고에서는 이 쇼트의 구성을 통한 연출기법을 어떻게 효과적으로 360도 가상현실에서 적용시킬 수 있는지에 대해 연구하고자 한다. 현재의 가상현실 연출방식은 기존 영상제작 방식을 많이 따르고 있으며 쇼트구성도 마찬가지이다. 다만 360도 가상현실에서는 전통적인 3인칭 시점의 롱테이크 기법이나 블로킹 기법을 주된 연출구성으로 이용하지만 여전히 쇼트구성의 한계를 느끼고 있다. 또한 사용자가 HMD 트레킹을 이용하여 인터렉티브하게 360도 화면을 시청할 수 있는 반면에 쇼트의 구성과 쇼트의 연결은 기존 영상문법과 마찬가지로 연출자에게 절대적으로 의존하고 있다. 본 연구에서는 이러한 영상문법도 VR 영상의 상호작용의 특징인 사용자가 원하는 시점에 쇼트의 구성과 같은 영상문법을 자유롭게 변경할 수 있는지를 연구하고자 언리얼 엔진이라는 게임 툴을 사용하여 3D 애니메이션을 제작하고 블루프린트(Blueprint)라는 언리얼엔진의 비주얼 스크립팅을 가지고 트리거(Trigger)라는 노드로 조건의 참과 거짓을 구분시키는 장치를 만들어 각각의 상태에 따른 카메라의 위치를 선택하게끔 하여 다양한 쇼트를 만드는 인터렉티브 영상구성을 시도함으로 다양한 연출기법이 개발되고 관련 연구가 진행되어 360도 VR 영상 발전에 도움이 되길 기대한다.

스타트업 기업 육성지원 방안 연구: 딥테크(DeepTech) 스타트업을 중심으로 (A Study of Measures to Support Startup Company Development: Focusing on DeepTech Startups)

  • 이창규;황성주;김휘택
    • 벤처창업연구
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    • 제19권2호
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    • pp.63-79
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    • 2024
  • 국내 스타트업 생태계는 디지털 전환 가속화에 따른 창업의 패러다임 변화, 온라인 플랫폼 기업이 유니콘으로 크게 성장했지만, 딥테크 스타트업에 대한 차별화된 접근과 전략지원이 부재해 창업생태계의 활동성이 부족하다. 이에 이 연구에서는 해외 선진 사례(미국)를 기초로 국내 스타트업 육성 정책의 발전 방안을 제시하고자 한다. 연구에서 딥테크 스타트업의 정의 및 특징, 투자 현황, 성공 사례, 지원 정책등을 국내외 문헌에서 종합적으로 분석하고 시사점을 도출하였다. 특히, 국내 딥테크 스타트업의 지원 정책의 개선 방안을 구체적으로 도출해 발전을 위한 이정표를 제시하였다. 현재 미국은 딥테크 스타트업 지원을 위해 정부의 역할을 크게 강화하고 있다. 미국 정부는 딥테크 스타트업에 대한 직접적인 재정지원, 세제지원, 인프라 지원 등을 제공하고 있다. 또한, 딥테크 스타트업 육성을 위한 정책을 수립하고, 관련 기관을 설립하여 지원을 체계화하고 있다. 주목해야 하는 점은 미국의 대학은 딥테크 스타트업 육성을 위한 핵심적인 역할을 담당하고 있다. 미국에서의 유수 대학은 딥테크 스타트업 발굴 및 육성 프로그램을 운영하고 있으며, 연구개발 인프라와 기술을 제공하고 있다. 또한, 기업과 협력하여 딥테크 스타트업에 대한 공동 투자 및 사업화 지원을 제공하고 있다. 결과적으로 국내 딥테크 스타트업의 성장을 위해서는 정부, 대학, 기업, 민간 투자자 등 다양한 주체의 협력이 필요하다. 정부는 정책적 지원을 강화하고, 대학과 기업은 협력하여 연구개발 역량과 사업화 역량을 지원해야 한다. 또한, 민간 투자자는 딥테크 스타트업에 대한 투자를 활성화해야 한다. 이러한 노력을 통해 딥테크 스타트업이 성장하고, 한국의 혁신 생태계가 활성화될 것으로 기대된다.

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사용자의 혁신성 및 지식수준이 가상비서 기반 음성쇼핑의 이용에 미치는 영향 (Influence of User Innovativeness and Knowledge Base on Acceptance of Voice Shopping)

  • 조웅;안수호;정두희
    • 벤처창업연구
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    • 제15권2호
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    • pp.153-169
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    • 2020
  • 가상비서에 기반해 구매활동을 하는 새로운 방식의 음성쇼핑(Voice shopping)이 주목받고 있다. 전 세계적으로 음성쇼핑 시장이 성장을 하고 있고, 우리나라도 음성쇼핑의 본격적 상용화를 눈앞에 두고 있다. 음성쇼핑 관련 서비스의 발전을 위해서는 서비스의 질, 새로운 방식에 맞는 효율적 프로세스, 고객관계 구축 방법 등 새로운 쇼핑방식과 관련한 세부적 이슈에 대해 구체적으로 고찰하는 작업이 필요하다. 그러한 시도의 일환으로서, 이 연구는 음성쇼핑에 대해 소비자들이 갖는 인식 및 태도에 영향을 미치는 요인을 판별하고자 한다. 이 연구에서는 171명의 온라인쇼핑 이용객의 설문조사 응답데이터를 기반으로 분석을 실시했다. 인지된 유용성, 사용 용이성 등 기술수용모델(Technology Acceptance Model)의 전형적 요인 외에 인지된 유희성이라는 요인을 추가하여 음성쇼핑에 대한 이용의도에 미치는 영향을 분석했다. 특별히 이 연구에서는 사용자의 속성이 미치는 영향에 집중하고자 한다. 음성쇼핑의 확산을 위해서는 유효한 타깃 고객을 설정하는 게 필요하며, 사용자에 대한 이해가 선행되어야 원활한 고객관계 구축이 가능해지기 때문이다. 따라서 이 연구에서는 사용자 혁신성 및 지식수준 등 사용자의 속성에 따라 음성쇼핑 이용의도와 관련한 요인이 어떻게 영향을 받는지 분석하고자 한다. 분석결과, 사용자 혁신성은 인지된 유용성과 사용 용이성, 인지된 유희성 모두에게 긍정적 영양을 줬다. 사용자 지식기반은 인지된 유용성과 사용 용이성, 인지된 유희성 모두에게 유의하지 않았으나, 이 변수들의 외생변수 역할을 하는 사용자 혁신성에 긍정적 영향을 주는 것으로 나타났다. 한편 확장된 기술수용모델 변수 중에서는 인지된 유용성과 인지된 유희성이 음성쇼핑의 이용의도에 긍정적 영향을 주고, 사용 용이성은 음성쇼핑 이용의도에는 유의한 영향이 없으나 인지된 유용성과 유희성을 모두 높이는 것으로 나타났다. 이 연구는 음성쇼핑 플랫폼 및 연관 서비스 개발시중점을 두어야 할 지향점 및 고객관계 설정 방향에 대한 시사점을 제시하는 데 의의가 있다.

환경유래의 세슘 저항성 균주 선별 및 세슘 흡착제거 연구 (Screening and Identification of a Cesium-tolerant Strain of Bacteria for Cesium Biosorption)

  • 김지용;장성찬;송영호;이창수;허윤석;노창현
    • 환경생물
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    • 제34권4호
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    • pp.304-313
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    • 2016
  • 현재 전 세계적으로 원자력 발전소가 직면하고 있는 문제 중 가장 큰 문제는 방사성 핵종($^{134}Cs$, $^{135}Cs$, $^{137}Cs$)에 오염된 핵 폐기물 저장 및 처리시설 확충이다. 원자력 발전소의 꾸준한 증가율에 비하여 방사성 폐기물을 처리할 수 있는 처리시설의 공간적 한계에 직면하고 있기 때문이다. 이에 환경 친화적이면서 효율적인 폐기물 처리방법의 개발이 시급하다. 이에 따라, 경제적이면서 높은 회수율을 가지는 균주와 세슘 이온의 상호 작용을 통한 방사성 세슘 생물학적 흡착에 대한 연구가 각광받고 있다. 하지만, 현재 세슘 저항성을 지닌 균주는 많이 보고되어 있지 않은 상태이다. 본 연구는 한국원자력연구원 첨단방사선 연구소 주변에서 샘플을 채취하여 세슘 저항성을 지닌 균주를 선별하였다. 세슘 저항성 균주 선별 방법은 다음과 같다. 샘플 및 100 mM CsCl을 R2A 액체 배지에 첨가한 뒤, 72시간 후에 살아남은 균주들을 16S rRNA 염기서열을 NCBI's BlastN의 database의 균주들의 염기서열과 비교/분석을 하여 균주를 동정 분석하였다. 동정 분석 결과, B. anthracis Roh-1, B. cereus Roh-2 균주들이 세슘 저항성 우점종 균주인 것을 확인할 수 있었다. B. cereus Roh-2 균주가 B. anthracis Roh-1 균주보다 세슘에 대한 저항성을 보이는 것을 본 실험을 통해 확인할 수 있었으며, 특히 50 mM CsCl 환경에서 B. cereus Roh-2 균주는 B. anthracis Roh-1 균주보다 최대 30% 이상 세슘에 대해 저항성을 가지는 것을 확인하였다. 또한, $0.2mg\;L^{-1}$ $Cs^+$가 함유된 R2A 배지를 24시간 동안 처리하였을 때, B. anthracis Roh-1 균주는 g당 최대 $2.01mg\;L^{-1}$의 세슘 흡착능을 유도결합플라즈마 질량분석기 분석을 통해 확인하였다. 본 세슘 저항성 균주 스크리닝 기술 및 선별된 균주들은 차후에 방사성 오염지역 생물학적 환경 정화 및 제염해체를 위한 플랫폼 기술로 활용될 수 있을 것으로 보인다.

AHP 기법을 이용한 건축분야 BIM 활성화 방안 연구 (A Study on the Revitalization of BIM in the Field of Architecture Using AHP Method)

  • 김진호;황찬규;김지형
    • 한국건축시공학회지
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    • 제22권5호
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    • pp.473-483
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    • 2022
  • BIM(Building Information Modeling : 건설정보모델)은 건설 산업의 전 생애주기 동안의 정보를 관리 할 수 있는 기술로써 생산성 향상 및 건설 산업 전 분야를 통합할 수 있는 플랫폼역할을 할 수 있어 건설 분야에서 주목 받고 있다. 현재 BIM은 선진국을 중심으로 활발히 적용되고 있으며 다양한 해외 건설현장에서 공기단축 및 예산 절감효과로 점차 활용이 늘어나고 있는 추세이다. 그러나 아직까지 국내 건설 분야에서는 제도적인 기반이 미약하고 기술적인 한계로 인해 BIM의 활용이 미진한 상황이다. 이러한 생산성이 우수한 BIM의 국내 조기 정착을 위해서는 다양한 활성화 방안과 제도적 기틀이 마련되어야 할 것이다. 따라서 본 연구는 BIM의 국내 정착 및 활성화를 위한 연구의 일환으로 건설 산업발전에 필요한 다수의 핵심 중요요인들을 AHP 기법을 활용한 브레인스토밍과 전문가 설문조사를 통하여 도출하고, 요인별 상대적 중요도를 분석하여 활성화 방안을 제시하였다. 또한 전문가 집단의 사전 설문조사를 통해 핵심 중요요인을 3계층으로 구분하여 계층1 3개 항목, 계층2 9개 항목, 계층3 27개 항목을 도출하였으며 쌍대비교를 통한 우선순위 분석을 수행하였다. AHP 분석결과, 계층 1에서는 정책적 측면 요인의 상대적 중요도 가중치가 가장 높았으며, 계층2에서는 정책적 측면의 정책요인, 계층3에서는 대가기준 및 인센티브제 도입 요소가 가장 중요하다고 평가되었다. 이와 같은 결과는 연구개발이나 기업의 혁신보다 BIM을 활성화하기 위해 기본바탕이 되는 정책적인 지침이나 제도의 중요성이 상대적으로 매우 높게 나타난 것이고, 공공기관의 정책적인 제도 마련이 무엇보다 선행되어야 한다는 평가이다. 따라서 정책적인 제도나 지침 마련이 우선되어야만 다음 활성화 단계로 발전할 수 있을 것으로 판단된다. BIM 기술의 활용은 건설 산업의 생산성 향상 뿐 아니라 스마트 건설 로써의 성장 및 발전에도 크게 기여 할 것 이다. 중앙정부, 관련 기초 지자체, 관련 공공기관 등에서 BIM 활성화 방안 정책 수립 시 본 연구 결과가 유용한 정보로써 활용될 수 있을 것으로 기대된다.