• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.75-77
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• 2014

항만물류산업은 교역과 부가가치 창출, 높은 경제적 효과를 지닌 중요한 산업으로 그 영역이 점차 확대되고 있다. 항만물류산업의 효율화는 국가 경쟁력을 증대할 수 있는 방안 중 하나이며, 다수의 선행연구에서 그 영향에 대해 연구가 진행되었다. 본 연구의 산업 분류의 기준이 되는 한국표준산업분류의 9차 개정을 활용하고, 2010년 최초 시행된 경제총조사 자료를 활용하여 울산지역을 대상으로 항만물류산업이 지역경제에 미치는 영향을 분석하고, 우리나라 5대 항만도시간 항만물류산업을 비교하였다.

• 정보관리학회지
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• 제18권3호
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• pp.285-309
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• 2001

인터넷의 확산에 따라 산업정보의 인터넷 자원이 급속도로 증가하고 있다. 그러나 정보서비스 기관마다 나름대로의 분류기준으로 정보를 분류하고 있는 것이 현실이다. 이로 인해 산업정보의 체계적이고 지속적인 구축은 물론 산업활동 주체간, 업무특성별 상호간에 산업정보의 활용에도 많은 불편을 초래하고 있다. 본 연구는 산업정보를 효과적으로 검색할 수 있도록 하기 위해 합리적이고 체계적인 분류체계를 제시하여 인터넷을 통한 정보접근에 익숙하지 않은 이용자도 쉽게 이용할 수 있도록 하는데 목적이 있다. 따라서 본 연구는 산업정보의 근간이라고 할 수 있는 {한국표준산업분류표}를 중심으로 현재 서비스하고 있는 국내 산업정보서비스 사이트의 주제분류체계를 조사하여 분석하고, 현재 인터넷으로 서비스하고 있는 산업정보의 양을 계량적으로 측정하여 분류항목 선정의 타당성을 분석하고, 이를 토대로 분류원칙과 분류지가 타당한 산업분류체계의 구성방안을 제시하였다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제25권3호
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• pp.58-67
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• 2024

4차 산업 시대에서의 데이터는 산업의 생산성을 높이는 데 매우 중요한 역할을 하고 있다. 활용 가능한 데이터가 부족한 건설산업의 디지털화 수준을 높이기 위해서 본 연구에서는 건설 현장 사진을 공종별로 분류하는 모델을 연구하였다. 이미지만을 가지고 분류하는 기존의 이미지 분류 모델과 달리, 본 연구는 표준시방서에서 객체와 공종 간의 중요도를 추출하여 이를 분류 과정에 반영하는 방식으로 공종에 대한 의미론적인 분석을 포함한 분류 모델을 제안하였다. 객체와 공종 간의 중요도는 사진 내에서 탐지한 객체와 표준시방서의 정보를 연결하여 추출한 후 모델에 반영하였고, 이러한 방식으로 개발된 모델을 분류 프로그램에 적용하여 실제 실무에서의 유용성을 확인해 보았다. 제안한 모델은 결과에 해석가능성과 신뢰도를 높여주는 것뿐만 아니라 현장 기사들이 사진을 분류하는데 용이성을 주게 되며, 이러한 연구의 결과는 건설산업의 디지털화에 기여할 수 있을 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.169-172
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• 2022

재난안전 분야의 기술개발 동향을 파악하고 지적 관계를 분석하기 위한 연구에서 신뢰성과 최신성을 겸비한 학술정보를 활용하는 것은 매우 유용하다. 기존의 논문 기반 계량정보분석 연구에서는 관련 분야의 학술지와 키워드를 중심으로 분석 대상 논문을 선별하여 연구재료로 사용하였다. 본 논문에서는 재난안전 분야의 보다 세부적인 연구 특성 파악을 위해 국내 대학기관의 방재 및 안전공학 학과에 소속된 저자들의 논문 정보를 대상으로 기관식별, 학과유형 분류, 재난안전유형 분류. 표준산업분류를 매핑하고 주요 측면별로 분석 연구를 수행하였다. 분석 결과, 재난안전 분야 연구에서 저자소속 기관의 유형 및 지역적 분포, 공저 학과 유형의 구성, 재난안전유형 및 표준산업분류의 현황과 핵심 키워드가 자세히 파악되었다. 연구 결과는 향후 지능형 위기경보 체계 구축을 위한 재난유형별 주요 기관 및 전문가 식별과 추천에 활용이 기대된다.

• 한국전자거래학회지
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• 제17권1호
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• pp.151-171
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• 2012

RFID/USN 적용 산업에서 공급사슬 참여자들의 시스템 이질성 문제 해결을 위해 본 연구는 공통표준플랫폼 개념의 도입과 데이터의 분류 및 용어에 대한 통일된 관점을 제공할 수 있는 표준화된 데이터 체계를 제시하고자 한다. 본 연구는 공통표준플랫폼의 최초 적용 산업인 의약품 산업과 유사한 특징을 가지는 화장품, 주류, 농수축산물과 가공식품 분야를 대상으로 한다. 각 산업의 공급사슬 단계별 사용되는 용어를 수집 및 정리하고, 데이터의 속성에 따라 기준을 정의하여 분류한다. 최종적으로 구성된 분류체계를 기반으로 표준용어를 제시한다. 본 연구를 통해 플랫폼을 사용할 비즈니스 파트너 간에 사용되는 데이터의 통일된 체계 및 용어를 제시함으로써 플랫폼이 적용되는 산업의 개발자 및 사용자, 비즈니스 파트너 간의 정보전달 및 획득에 유용성을 제공할 것이다.

• 정보보호학회지
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• 제28권6호
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• pp.25-32
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• 2018

국방과학기술 중 국가안보를 위해 보호해야 하는 기술을 방위산업기술로 정의하고 있다. 방위산업기술보호법의 대상기관은 보유 또는 연구개발 중인 방위산업기술을 식별한 후, 방위산업기술 정보를 적절한 보호등급으로 분류하여 보호하여야 한다. 이를 위해서는 국방과학기술 정보의 분류체계 국가 표준이 수립되어야 하지만 아직까지 분류체계가 정립되어 있지 않고 대상기관 별로 자체 내규로 정하도록 지침이 마련 중으로 향후 혼란을 야기할 수 있어 이에 대한 개선이 필요하다. 본 논문에서는 현행 국방과학기술 정보의 분류체계와 미국 국방부의 과학기술 정보의 분류체계를 비교하고 발전방향을 고찰해본다.

• 원자력산업
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• 제23권1호통권239호
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• pp.18-19
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• 2003

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권4호
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• pp.701-712
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• 2013

이러닝 (e-learning)산업통계는 이러닝산업 전반에 걸친 수요와 공급을 망라한 실태조사통계로 2004년 이후 정보통신산업진흥원에 의해 매년 발표되고 있다. 한국표준산업분류가 2008년 개정 (제9차)됨에 따라, 이러닝 수요부문의 사업체조사에 사용해온 표본설계 (종사자규모 산업분류별 층화추출)에 대한 개선이 필요하게 되었다. 본 논문은 사업체조사의 목표모집단을 개정된 한국표준산업분류에 따라 종사자규모 산업분류별로 층화하고, 각 층에 부여된 목표변동계수값을 만족시키는 멱배분법의 승수를 모의실험으로 찾아서 층화별로 표본의 크기를 결정하였다. 이와 더불어 본 연구에서 고려한 표본가중치 계산, 그리고 가중치를 반영한 모수추정량과 추정오차는 기존의 조사에서 사용된 기술 통계적 분석을 벗어나 업종별과 종사자 규모별 추정과 추정의 정도에 대한 평가를 가능하게 하였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.51-60
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• 2004

본 논문은 통계청에서 실시하는 인구 주택 총조사와 사업체 기초통계조사 시 실시되는 수작업에 의한 표준 산업/직업 코드 분류 시 발생하는 막대한 비용과 시간, 일관성의 결여 등을 해소하기 위한 표준 산업/직업 코드 자동 분류 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 정보 검색 기법과 문서 분류 기법을 이용하여 자연어로 기술된 레코드를 입력 받아 입력 레코드에 해당하는 분류 코드를 생성한다. 수작업으로 올바른 코드가 할당되어 있는 산업 분류 레코드 46,762개와 직업 분류 코드 36,286개를 이용하여 10-fold cross-validation evaluation을 수행한 결과, 제안한 시스템은 완전 자동 모드에서 2수준의 산업 분류에 대해서 87.08%, 5수준에 대해서는 66.08%의 생성률을 보였으며 반자동 모드에서는 각각 99.10%와 92.88%의 성능을 보였다. 직업 분류 코드에 대한 성능은 산업 분류 코드에 대한 성능보다는 약간 저하된 성능을 보였다. 제안한 시스템은 아직 수작업을 완전히 대체할 수 있는 완전 자동 분류기로서는 많은 개선의 여지를 가지고 있지만 수작업을 최소화할 수 있는 반자동 도구나 수작업의 정확도를 검증할 수 있는 보조 도구로써 충분히 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.516-518
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• 2020

통계청에서는 지역별고용조사, 인구총조사 등 다양한 조사를 실시하고 있다. 이러한 조사에서는 응답자의 사업체명, 사업체가 주로 하는 일, 응딥자가 한 일, 부서 및 직책 정보 등을 조사해서 조사되어진 자료를 토대로 한국 표준 산업분류 형태로 코드를 부여해 주고 있다. 각 조사에서는 자연어 형태로 입력을 받아서 자료처리 기간에 코딩작업을 하는 조사가 있고 조사원이 입력을 하면서 자동코딩시스템을 이용해서 산업분류 코드를 입력하는 방식도 있다. 본 연구에서는 전자의 방법을 자동화하는 것에 초점을 두었다. 딥러닝 알고리즘을 이용해서 기존에 코드부여가 완료된 자료를 가지고 실험을 해본 결과 조사된 모든 항목을 사용했을 때에는 CNN이 81.36%로 가장 좋은 성능을 보였고, 항목을 2가지로 (사업체가 주로 하는 일/응딥자가 한 일) 줄였을 경우 전체적으로 더 좋은 성능을 보였다. 그 중에 CNN-LSTM이 85.91%로 가장 좋은 성능을 보였다.