• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.79-96
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• 2012

기술의 발전과 융합이 빠르게 이루어지고 있는 오늘날 유망기술을 어떻게 파악하여, 다양한 후보군들 중에서 최적의 R&D 대상을 어떻게 선정할 것인가에 대한 문제는 주요한 경영의사결정문제 중 하나로 부상하고 있다. 본 연구에서는 이러한 R&D 기술 선정 의사결정을 지원할 수 있는 새로운 지능형 의사결정지원시스템을 제안한다. 본 연구의 의사결정지원시스템은 크게 3가지 모듈로 구성되는데, 우선 첫 번째 모듈인 '기술가치 평가' 모듈에서는 기업이 관심을 갖고 있는 분야의 특허들을 분석하여 유망기술 파악에 요구되는 다양한 차원의 기술가치 평가지수 값들을 산출하는 작업이 이루어진다. 이를 통해, 현재 시점에서의 각 기술의 가치가 다양한 차원에서 평가가 이루어지고 나면, 두 번째 모듈인 '미래기술가치 예측' 모듈에서 이들의 시간 흐름에 따른 변화를 학습한 인공지능 모형을 토대로 각 후보기술들이 미래 시점에 어떤 가치지수값을 갖게 될 것인지 예측값을 산출하게 된다. 마지막 세 번째 모듈인 '최적 R&D 대상기술 선정 지원' 모듈에서는 앞서 두 번째 모듈에서 산출된 각 차원별 예상 가치지수값들을 적절히 가중합하여 기술의 종합적인 미래가치 예측값을 산출하여 의사결정자에게 제공하는 기능을 수행한다. 이를 통해 의사결정자가 자사에 적합한 최적의 R&D 대상기술을 선정할 수 있도록 하였다. 본 연구에서는 제안된 시스템의 적용 가능성을 검증하기 위해, 10년치 특허데이터에 인공신경망 기법을 적용하여 실제 기술가치 예측모형을 구축해 보고, 그 효과를 살펴본다.

• 지능정보연구
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• 제19권4호
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• pp.39-53
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• 2013

인터넷의 발달과 SNS의 등장으로 정보흐름의 방식이 크게 바뀌었다. 이러한 변화에 따라 소셜 미디어가 급부상하고 있으며 소셜 미디어와 비디오 콘텐츠가 융합된 소셜 TV, 소셜 뉴스의 중요성이 강조되고 있다. 이러한 환경 속에서 사용자들은 단순히 콘텐츠를 탐색만 하는 것이 아니라 같은 콘텐츠를 이용하고 있는 친구들이나 지인들과 콘텐츠에 대한 정보나 경험들을 공유하고 더 나아가 새로운 콘텐츠를 만들어내기도 한다. 하지만 기존의 소셜 뉴스에서는 이러한 사용자들의 특성을 반영해 주지 못하고 있다. 특히 이용자들의 참여성만을 고려하고 있어서 서비스간의 차별화가 어렵고 뉴스 콘텐츠에 대한 정보나 경험 공유 시 컨텍스트 공유가 어렵다는 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 뉴스를 내용별로 분할하고 분할된 뉴스에서 추출된 시간 종속적인 메타데이터를 제공하는 프레임워크를 제안한다. 제안하는 프레임워크에서는 스토리 분할 방법을 이용하여 뉴스 대본을 내용별로 분할한다. 또한 뉴스 전체내용을 대표하는 태그, 분할된 뉴스를 나타내는 서브 태그, 분할된 뉴스가 비디오에서 시작하는 위치 즉, 시간 종속적인 메타데이터를 제공한다. 소셜 뉴스 이용자들에게 시간 종속적인 메타데이터를 제공한다면 이용자들은 전체의 뉴스 내용 중에 자신이 원하는 부분만을 탐색 할 수 있으며 이 부분에 대한 견해를 남길 수 있다. 그리고 뉴스의 전달이나 의견 공유 시 메타데이터를 함께 전달함으로써 전달하고자 하는 내용에 바로 접근이 가능하며 프레임워크의 성능은 추출된 서브 태그가 뉴스의 실제 내용을 얼마나 잘 나타내 주느냐에 따라 결정된다. 그리고 서브 태그는 스토리 분할의 정확성과 서브 태그를 추출하는 방법에 따라 다르게 추출된다. 이 점을 고려하여 의미적 유사도 기반의 스토리 분할 방법을 프레임워크에 적용하였고 벤치마크 알고리즘과 성능 비교 실험을 수행하였으며 분할된 뉴스에서 추출된 서브 태그들과 실제 뉴스의 내용을 비교하여 서브 태그들의 정확도를 분석하였다. 결과적으로 의미적 유사도를 고려한 스토리 분할 방법이 더 우수한 성능을 보였으며 추출된 서브 태그들도 컨텍스트와 관련된 단어들이 추출 되었다.

• 지능정보연구
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• 제19권4호
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• pp.21-37
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• 2013

최근 지식기반 사회의 진입과 더불어 지식재산에 대한 관심이 증가하고 있다. 특히 하이테크산업을 이끌고 있는 ICT기업들은 지식재산의 체계적 관리를 위하여 끊임없이 노력하고 있다. 기업의 지적 자본을 대표하는 특허정보가 지속적으로 축적됨에 따라 정량적인 분석이 가능해졌다. 특허정보를 통하여 특허수준부터 기업수준, 산업수준, 국가수준에 이르기 까지 다양한 수준에서의 분석이 가능하다. 특허정보는 기술 현황을 파악하거나 성과에 미치는 영향을 분석하는데 활용되고 있다. 네트워크를 통한 분석은 지식 영향의 흐름을 나타내며, 이를 통하여 기술의 변화를 확인할 수 있을 뿐만 아니라 앞으로의 연구 방향을 예측할 수 있다. 네트워크를 활용한 분석 분야에서는 기업이 차지하는 네트워크상에서의 위치가 기업성과에 미치는 영향을 다각도에서 분석하는 연구가 진행되고 있다. 특허 인용 정보를 활용한 분석은 크게 두 가지로, 인용 횟수를 활용하는 인용지표 분석과 인용관계를 바탕으로 한 네트워크 분석으로 나뉜다. 본 연구는 기업간 규모의 차이가 기업 간 특허 인용 관계에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. S&P 500에 등록된 IT 및 통신서비스를 제공하는 74개 기업을 선정하였으며 기업 간 특허 인용 관계를 구하기 위하여 2009년, 2010년의 특허 인용 정보를 수집하여 기업 간 특허 인용 관계를 나타냈다. 또한 기업규모를 대표하는 지표로 기업 총 자산에 대한 정보를 수집하였다. 기업규모에 따라 외부 지식에 대한 의존도가 달라지는 선행연구를 통하여 기업규모가 기업간 특허 인용 관계에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 이에 기업 간 총 자산의 차이에 절대값을 취한 값을 기업 간 거리로 정의하였으며, 기업 간 규모의 단순 차이를 기업 간 계층으로 정의하여 새로운 소시오매트릭스를 생성하였다. 2010년도 기업간 특허 인용 관계를 나타낸 소시오매트릭스를 종속변수로 하였으며, 2009년도 기업 간 특허 인용 네트워크, 기업 간 거리 및 계층을 독립변수로 하여 QAP분석 및 MR-QAP분석을 실시하였다. QAP분석 결과 기업 간 거리와 계층은 특허 인용 관계에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. MR-QAP분석에는 2009년도 기업 간 특허 인용 관계와 기업 간 거리만 유의함을 확인할 수 있었다. 특히 2009년도 기업 간 특허 인용 관계가 2010년도 기업 간 특허 인용 관계에 가장 큰 영향력을 행사하는 것을 볼 수 있어 기업 간 특허 인용관계는 연속성이 존재하는 것으로 볼 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제20권3호
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• pp.19-43
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• 2014

전체 결과의 80%가 전체 원인의 20%에 의해 일어난다는 파레토 법칙(Pareto principle)은 상위 20%의 핵심 고객에 대한 우선적인 마케팅을 비롯하여 기업 경영의 많은 부분에서 적용되어 왔다. 파레토 법칙과는 대조적으로, 80%의 사소한 다수가 20%의 핵심적인 소수보다 우월한 가치를 창출한다는 롱테일 법칙(Long Tail theory)은 ICT(Information and Communication Technology)의 발전과 함께 새로운 경영 패러다임으로 주목 받아오고 있다. 본 연구의 목적은 경영 현장에서 양대 흐름을 형성해온 이러한 법칙들이 변화무쌍한 글로벌 가상화 환경에서 기업의 핵심적인 성공 요인이라고 할 수 있는 가상 지식 협업에는 어떻게 관련되는지를 규명하는 것이다. 이를 위해, 대표적인 가상 지식 협업 커뮤니티인 위키피디아에서 품질 최상위 등급인 피쳐드 아티클(Featured Article) 레벨로 승급된 2,978개의 아티클에 대한 협업 행위를 분석하였다. 즉, 각 아티클 그룹에서 편집 횟수 기준 상위 20%에 속하는 참여자들의 총 편집 횟수가 전체 편집 횟수에서 차지하는 비율인 파레토 비율(Pareto ratio)이 지식 협업 효율성과 어떤 관계를 가지고 있는지를 도출하였다. 그리고, 이러한 연구를 편집 참여를 통한 지식 공유에 대한 전체적인 불평등 정도를 나타내는 지니 계수(Gini coefficient)의 영향 및 그룹의 작업 특성을 반영하도록 확장하였다. 결과적으로, 지식 공유의 파레토 비율과 지니 계수가 증가하면 지식 협업 효율성도 높아지지만, 이러한 변수들이 일정 수준 이상으로 증가하면 오히려 지식 협업 효율성이 낮아지는 역 U자(inverted U-shaped) 관계가 있음을 확인하였다. 그리고, 이러한 관계는 인지적 노력을 상대적으로 더 많이 요구하는 학문적인 특성의 작업에서 더 민감하게 작용하는 것으로 보인다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.101-123
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• 2013

최근 경제 패러다임의 변화로 인해 기업이 글로벌 경쟁우위 및 미래 성장동력 확보하기 위해서는 기술과 경영을 통합적으로 이해할 수 있는 학제적 지식을 바탕으로 기술연구의 동향을 파악하고 융합기술 및 유망기술 예측하여 지속적 혁신, 핵심역량 강화, 핵심기술 보유, 기술 융합 등을 통해 새로운 가치를 창출할 필요가 있다. 따라서 본 연구는 기술경영관련 연구의 거시적인 흐름을 분석하기 위해 동시단어 분석기반의 계량서지학적 방법론을 사용하였다. 즉, 최근 10년 동안 기술경영분야의 주요 해외 저널에 게재된 논문의 키워드를 수집한 다음, 빈도 분석, 초기 키워드 네트워크의 구조 분석, 시간이 지남에 따른 새로 생성된 키워드의 선호적 연결 및 성장 분석, 전체 네트워크에 대한 컴포넌트 분석 및 중심성 분석을 수행하였다. 이를 통해 기술경영분야의 논문에 대한 구체적인 연구 주제를 파악할 수 있고, 이들 간의 관계를 파악함으로써, 학제적 연구와 통섭을 위한 구체적인 연구주제들의 조합을 제시할 수 있다. 본 연구결과를 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 논문 별 키워드는 1개~23개의 분포를 지니고 있으며, 평균적으로 논문 당 4.574개의 키워드가 있다. 또한 키워드 중 90%가 10년 동안 3번 이하로 사용되었다. 특히 1번만 사용된 키워드는 약 75%의 비중을 차지하고 있음을 확인하였다. 둘째, 키워드 네트워크는 좁은 세상 네트워크 및 척도 없는 네트워크의 특징을 따르고 있음을 확인하였다. 특히 기술경영관련 논문에 사용된 키워드 중 소수의 키워드의 독점화 경향이 높음을 확인할 수 있었다. 셋째, 선호적 연결 및 성장 분석을 통해 기술경영분야의 키워드는 시간이 지남에 따라 선호적 연결을 통한 생존과 소멸 과정에 의해 부익부 빈익빈 현상이 고착되고 있고 있음을 확인하였다. 또한 신규 키워드의 선호적 연결 정도 분석을 통해 신규 연구분야 또는 새로운 연구영역을 창출할 가능성이 있는 키워드 관련 연구 주제에 대한 관심이 시간이 지남에 따라 증가하다가 일정 시점이 지나면 감소함을 확인하였다. 넷째, 컴포넌트 분석 및 중심성 분석을 통해 기술경영관련 연구 동향을 확인하였다. 특히 중심성 분석을 통해 Innovation(혁신), R&D(연구개발), Patent(특허), Forecast(예측), Technology transfer(기술이전), Technology(기술), SME(중소기업) 등의 키워드가 연결중심성, 매개중심성, 근접중심성이 높음을 확인하였다. 본 연구의 분석결과는 기술경영의 연구 동향, 타 학문과의 통섭 및 신규 연구주제 선정 시 참고할 수 있는 유용한 정보로 활용될 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제25권4호
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• pp.123-139
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• 2019

주요 구인구직사이트의 직무분류체계가 사이트마다 상이하고 SW분야에서 제안한 'SQF(Sectoral Qualifications Framework)'의 직무분류체계와도 달라 SW산업에서 SW기업, SW구직자, 구인구직사이트가 모두 납득할 수 있는 새로운 직무분류체계가 필요하다. 본 연구의 목적은 주요 구인구직사이트의 구인정보와 'NCS(National Competaency Standars)'에 기반을 둔 SQF를 분석하여 시장 수요를 반영한 표준 직무분류체계를 구축하는 것이다. 이를 위해 주요 구인구직사이트의 직종 간 연관분석과 SQF와 직종 간 연관분석을 실시하여 직종 간 연관규칙을 도출하고자 한다. 이 연관규칙을 이용하여 주요 구인구직사이트의 직무분류체계를 맵핑하고 SQF와 직무 분류체계를 맵핑함으로써 데이터 기반의 지능형 직무분류체계를 제안하였다. 연구 결과 국내 주요 구인구직사이트인 '워크넷,' '잡코리아,' '사람인'에서 3만여 건의 구인정보를 open API를 이용하여 XML 형태로 수집하여 데이터베이스에 저장했다. 이 중 복수의 구인구직사이트에 동시 게시된 구인정보 900여 건을 필터링한 후 빈발 패턴 마이닝(frequent pattern mining)인 Apriori 알고리즘을 적용하여 800여 개의 연관규칙을 도출하였다. 800여 개의 연관규칙을 바탕으로 워크넷, 잡코리아, 사람인의 직무분류체계와 SQF의 직무분류체계를 맵핑하여 1~4차로 분류하되 분류의 단계가 유연한 표준 직무분류체계를 새롭게 구축했다. 본 연구는 일부 전문가의 직관이 아닌 직종 간 연관분석을 통해 데이터를 기반으로 직종 간 맵핑을 시도함으로써 시장 수요를 반영하는 새로운 직무분류체계를 제안했다는데 의의가 있다. 다만 본 연구는 데이터 수집 시점이 일시적이기 때문에 시간의 흐름에 따라 변화하는 시장의 수요를 충분히 반영하지 못하는 한계가 있다. 계절적 요인과 주요 공채 시기 등 시간에 따라 시장의 요구하는 변해갈 것이기에 더욱 정확한 매칭을 얻기 위해서는 지속적인 데이터 모니터링과 반복적인 실험이 필요하다. 본 연구 결과는 향후 SW산업 분야에서 SQF의 개선방향을 제시하는데 활용될 수 있고, SW산업 분야에서 성공을 경험삼아 타 산업으로 확장 이전될 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.1-32
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• 2018

본 연구는 경제적으로 국내에 큰 영향을 주었던 글로벌 금융위기를 기반으로 총 10년의 연간 기업데이터를 이용한다. 먼저 시대 변화 흐름에 일관성있는 부도 모형을 구축하는 것을 목표로 금융위기 이전(2000~2006년)의 데이터를 학습한다. 이후 매개 변수 튜닝을 통해 금융위기 기간이 포함(2007~2008년)된 유효성 검증 데이터가 학습데이터의 결과와 비슷한 양상을 보이고, 우수한 예측력을 가지도록 조정한다. 이후 학습 및 유효성 검증 데이터를 통합(2000~2008년)하여 유효성 검증 때와 같은 매개변수를 적용하여 모형을 재구축하고, 결과적으로 최종 학습된 모형을 기반으로 시험 데이터(2009년) 결과를 바탕으로 딥러닝 시계열 알고리즘 기반의 기업부도예측 모형이 유용함을 검증한다. 부도에 대한 정의는 Lee(2015) 연구와 동일하게 기업의 상장폐지 사유들 중 실적이 부진했던 경우를 부도로 선정한다. 독립변수의 경우, 기존 선행연구에서 이용되었던 재무비율 변수를 비롯한 기타 재무정보를 포함한다. 이후 최적의 변수군을 선별하는 방식으로 다변량 판별분석, 로짓 모형, 그리고 Lasso 회귀분석 모형을 이용한다. 기업부도예측 모형 방법론으로는 Altman(1968)이 제시했던 다중판별분석 모형, Ohlson(1980)이 제시한 로짓모형, 그리고 비시계열 기계학습 기반 부도예측모형과 딥러닝 시계열 알고리즘을 이용한다. 기업 데이터의 경우, '비선형적인 변수들', 변수들의 '다중 공선성 문제', 그리고 '데이터 수 부족'이란 한계점이 존재한다. 이에 로짓 모형은 '비선형성'을, Lasso 회귀분석 모형은 '다중 공선성 문제'를 해결하고, 가변적인 데이터 생성 방식을 이용하는 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목함으로서 데이터 수가 부족한 점을 보완하여 연구를 진행한다. 현 정부를 비롯한 해외 정부에서는 4차 산업혁명을 통해 국가 및 사회의 시스템, 일상생활 전반을 아우르기 위해 힘쓰고 있다. 즉, 현재는 다양한 산업에 이르러 빅데이터를 이용한 딥러닝 연구가 활발히 진행되고 있지만, 금융 산업을 위한 연구분야는 아직도 미비하다. 따라서 이 연구는 기업 부도에 관하여 딥러닝 시계열 알고리즘 분석을 진행한 초기 논문으로서, 금융 데이터와 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목한 연구를 시작하는 비 전공자에게 비교분석 자료로 쓰이기를 바란다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제37권
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• pp.5-37
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• 2004

삼한시대(三韓時代)의 성격과 성립시기(成立時期)에 대하여서는 다양한 견해가 제시되어 있는 상황이나 모두 나름대로의 한계를 가지고 있다고 볼 수 있다. 문헌자료의 기록과 고고자료상에서 서로 공통적으로 관련지어 볼 수 있는 것은 모두 전국시대(戰國時代)의 철기문화(鐵器文化)를 근간으로 하고 있다는 점이며, 연(燕)의 철기문화(鐵器文化)를 갖춘 위만조선(衛滿朝鮮)의 성립은 근본적으로 한반도 북부지역 뿐 만 아니라 중 남부지역에 이르기까지 큰 파장을 미쳤던 것으로 볼 수 있다. 철기문화(鐵器文化)의 도입단계에는 철기(鐵器)의 실용적이고 희소적인 가치에 의해서 매장유구(埋葬遺構)에는 쉽게 부장되지 않았을 것으로 보이나 기원전 2세기 전반경부터는 일부 한정된 철기(鐵器)만이 매장유구(埋葬遺構)에 부장되는 경향이다. 따라서 삼한시대(三韓時代)의 성립시기는 철기의 도입과 보편적인 활용으로 보아야하며 목관(木棺)을 사용한 서북한지방(西北韓地方)의 토광묘문화(土壙墓文化)를 포함하여 중남부지역(中南部地域)에 있어서 목관(木棺)의 흔적이 확인되고 있는 적석목관묘(積石木棺墓) 단계, 즉 기원전 3세기전반대의 어느 시점으로 파악되어야 한다. 한편 함안(咸安) 도항리고분군(道項里古墳群)에서 확인된 목관묘(木棺墓)는 목관(木棺)의 형태에 있어서 판재조립식목관(板材組立式木棺)과 통나무목관(木棺)의 2종류가 확인되며, 판재목관(板材木棺)의 사용 비율이 3배 이상 높은 편이다. 출토유물(出土遺物)은 비교적 단순한 조합상(組合相)을 보이고 있는데, 이는 영남지역(嶺南地域)을 중심으로 한 목관묘유적(木棺墓遺蹟)에서도 모두 확인되고 있는 특징이므로 전반적으로 변(弁) 진한사회(辰韓社會)의 매장문화는 동일한 흐름 속에서 전개된 것으로 볼 수 있다. 특히 통나무로 제작한 목관(木棺)은 적석목관묘(積石木棺墓)에서부터 보이기 시작하므로 한국식동검문화(韓國式銅劍文化)와 함께 목관(木棺)의 전통이 이어져 내려온 것으로 생각되며, 다호리유적(茶戶里遺蹟)과 도항리목관묘(道項里木棺墓)에서만 이러한 목관(木棺)의 존재가 확인되고 있는 것은 변한사회내(弁韓社會內)에서 양지역간(兩地域間)의 유기적인 관계를 살피는데 있어서 주목되어야 한다. 도항리목관묘(道項里木棺墓)에서 출토되고 있는 철기류((鐵器類)도 거의 다호리유적(茶戶里遺蹟)의 그것들과 유사한 경향을 보이고 있다. 도항리(道項里) 67호묘(號墓) 출토 주조철부(鑄造鐵斧)는 다호리 1호분에서 출토된 주조철부(鑄造鐵斧)와 같은 지금(地金)의 기능을 했던 것으로 보이며, 소형철부(小形鐵斧)의 구성비율이 다른 철기류에 비해서 월등히 높은 것과 기경구(起耕具)로 이용되는 철제따비의 출토가 거의 없는 것으로 보아 도항리목관묘(道項里木棺墓)단계에는 목제농기구(木製農器具)의 제작과 사용이 활발하였던 것으로 생각된다. 결국 다호리유적(茶戶里遺蹟)에 비해 절대적으로 빈약한 철기유물은 안사국(安邪國)의 내적(內的)인 한계(限界)를 보여주는 것이며 소국(小國) 수장(首長)의 신분적(身分的)인 상징(象徵)으로서 사용하였던 동경(銅鏡)과 의기류(儀器類)의 출토가 전혀 확인되지 않고 있는 것으로 보아 도항리목관묘(道項里木棺墓)를 조영한 집단(集團)은 당시 대외문화교류(對外文化交流)의 중심적인 선진지역(先進地域)에 비해서 사회문화적(社會文化的)인 변동(變動)이 덜한 주변 지역적인 성향이 강한 집단(集團)일 것으로 생각된다. 기원후 2세기 후반경 영남지역의 목관묘(木棺墓)는 목곽묘단계(木槨墓段階)로 변화되었을 것으로 생각되는데, 도항리(道項里)와 다호리유적(茶戶里遺蹟)에서도 목관묘(木棺墓)는 2세기대를 종점(終點)으로 사라진다. 고고자료상으로도 3세기에서 4세기대에 해당되는 적극적인 유구가 확인되지 않고 있으므로 이에 대한 근본적인 해석이 요구된다. 따라서 이러한 현상을 3세기 전반 이후 한반도 남부지역에서 일어났던 포상팔국(浦上八國)의 전쟁과 관련지어 합리적으로 추론하고자 한다. 즉 변한사회내(弁韓社會內)에서 도항리(道項里)와 다호리유적(茶戶里遺蹟)의 양집단(兩集團)은 낙동강(洛東江)과 남강수계(南江水系)를 장악한 교역(交易)의 중심지(中心地)로서 서로 경제적(經濟的) 정치적(政治的)인 공조체제(共助體制)가 형성되었을 것으로 생각된다. 기록에 보이는 포상팔국(浦上八國)의 대상국은 가나(加羅)와 아라국(砑羅國)이며, 가나(加羅)는 다호리집단(茶戶里集團)이 중심을 이루고 있는 것으로 파악된다. 그리고 포상팔국(浦上八國)의 전쟁시기도 기원 3세기 전반대의 상황을 비교적 자세하게 다루고 있는 "삼국지(三國志)" 위서(魏書) 동이전(東夷傳)에 이 전쟁에 대한 언급이 없는 것으로 보아 3세기 전반대 이후의 사건으로 파악될 수 있으며, 4세기 후반에 이르기까지 양지역(兩地域)에서 뚜렷한 목곽묘(木槨墓)의 축조가 이루어지지 않고 있는 점도 두 집단(集團)이 전쟁(戰爭)의 피해를 직접 받은 당사자였음을 암시하는 것으로 생각된다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제39권
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• pp.351-378
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• 2006

매체의 발달과 함께 무형문화재에 대한 기록도 여러 가지 방법으로 시도되고 있는데, 과거에는 문자 기록에만 의존하던 것에서 최근에는 사진, 음원 및 영상 등을 많이 활용하게 되었고, 그 방식에 있어서도 아날로그 방식에서 디지털 방식으로 이행하고 있는 추세이다. 이러한 변화의 과정에서 모션캡쳐를 이용한 무형문화재의 기록은 3차원적 기록을 필요로 하는 무용종목 등에서 주목을 받고 있다. 모션캡쳐란 움직이는 물체에 공간상의 위치를 표시하는 센서를 부탁시키고 시간의 흐름에 따라 센서의 위치를 컴퓨터의 좌표공간에 치환하여 기록하는 시스템으로, 모션캡쳐를 이용한 무형문화재의 기록은 형체가 없이 사람의 기예에 의해서 전승되고 있는 무형문화재의 신체적 표현을 디지털화 된 데이터로 나타내줌으써 무형문화재의 보존을 위한 과학적 자료를 제공해 준다. 국립문화재연구소는 멀티미디어 및 디지털 시대에 대응하기 위해 무형문화재에 대한 새로운 기록방안 개발을 목적으로 영화 및 게임 등의 CG제작 현장에서 널리 사용되고 있는 모션캡쳐(Motion Capture) 장비를 이용하여 국가지정의 중요무형문화재에 대한 기록 작업을 실시하고 있다. 본 사업은 복권기금을 사용하여 2005년부터 2007년까지 3개년에 걸쳐서 국가지정의 중요무형문화재 중 신체적 동작이 중요하게 표현되고 있는 무용 7개 종목 11건의 모션캡쳐 작업을 실시할 예정이다. 이미 1차 년도인 2005년에는 승무, 살풀이춤, 태평무 등 기술적 난이도가 낮은 독무(獨舞)를 중심으로 데이터 축적작업을 실시하였고, 2차 년도인 2006년에는 진주검무, 승전무, 처용무 등 군무(群舞)의 데이터를 축적할 예정이며, 3차 년도인 2007년에는 학연화대합설무의 데이터 축적과 함께 축적된 데이터를 이용한 무형문화재의 비교 분석 및 전승을 위한 교육용 프로그램과 대국민 서비스를 위한 3차원 콘텐츠 등을 개발할 계획이다. 본 보고서에서는 사업 초년도인 2005년도에 실시된 보유자 이매방, 이애주, 정재만의 승무, 이매방의 살풀이춤, 강선영의 태평무 등의 모션캡쳐 작업에 대하여 기술하고 있다. 이를 통하여 무형문화재에 대한 새로운 기록 방안을 모색하기 위한 시도를 소개하려고 한다. 이번 사업에서는 기술적으로 다음과 같은 두 가지 문제가 제기되었다. 첫 번째, 장시간(20~30분 가량)의 보유자의 춤을 끊김 없이 모션캡쳐 받을 수 있는가라는 문제였다. 수 차례의 사전 모의테스트를 통해 사업수행 적합성 판단을 마쳤고, 결국 사업수행을 무사히 마칠 수 있었다. 두 번째, 리타겟팅(RE-Targeting)이 없이 정확한 모션캡쳐 동작을 가공해 낼 수 있는가라는 문제였다. 모션캡쳐 데이터에서 국내 최초로 보유자의 골격구조 역추출 방식을 도입하여 최대한 정확한 보유자의 춤 동작을 구현해낼 수 있었다. 이번 작업에서는 이매방, 이애주, 정재만, 강선영 네 보유자의 전신 삼차원 스캔을 통해 정확한 삼차원 신체 모델링을 얻었고, 보유자 본인의 춤사위 동작을 그대로 모션캡쳐에 적용함으로써 최대한 정확도를 유도할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.191-207
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• 2021

오늘날 이동통신은 급증하는 데이터 수요에 대응하기 위해서 주로 속도 향상에 초점을 맞추어 발전해 왔다. 그리고 5G 시대가 시작되면서 IoT, V2X, 로봇, 인공지능, 증강 가상현실, 스마트시티 등을 비롯하여 다양한 서비스를 고객들에게 제공하기위한 노력들이 진행되고 있고 이는 우리의 삶의 터전과 산업 전반에 대한 환경을 바꿀 것으로 예상되고 되고 있다. 이러한 서비스를 제공하기위해서 고속 데이터 속도 외에도, 실시간 서비스를 위한 지연 감소 그리고 신뢰도 등이 매우 중요한데 5G에서는 최대 속도 20Gbps, 지연 1ms, 연결 기기 106/㎢를 제공함으로써 서비스 제공할 수 있는 기반을 마련하였다. 하지만 5G는 고주파 대역인 3.5Ghz, 28Ghz의 높은 주파수를 사용함으로써 높은 직진성의 빠른 속도를 제공할 수 있으나, 짧은 파장을 가지고 있어 도달할 수 있는 거리가 짧고, 회절 각도가 작아서 건물 등을 투과하지 못해 실내 이용에서 제약이 따른다. 따라서 기존의 통신망으로 이러한 제약을 벗어나기가 어렵고, 기반 구조인 중앙 집중식 SDN 또한 많은 노드와의 통신으로 인해 처리 능력에 과도한 부하가 발생하기 때문에 지연에 민감한 서비스 제공에 어려움이 있다. 그래서 자율 주행 중 긴급 상황이 발생할 경우 사용 가능한 지연 관련 트리 구조의 제어 기능이 필요하다. 이러한 시나리오에서 차량 내 정보를 처리하는 네트워크 아키텍처는 지연의 주요 변수이다. 일반적인 중앙 집중 구조의 SDN에서는 원하는 지연 수준을 충족하기가 어렵기 때문에 정보 처리를 위한 SDN의 최적 크기에 대한 연구가 이루어져야 한다. 그러므로 SDN이 일정 규모로 분리하여 새로운 형태의 망을 구성 해야하며 이러한 새로운 형태의 망 구조는 동적으로 변하는 트래픽에 효율적으로 대응하고 높은 품질의 유연성 있는 서비스를 제공할 수 있다. 이러한 SDN 구조 망에서 정보의 변경 주기, RTD(Round Trip Delay), SDN의 데이터 처리 시간은 지연과 매우 밀접한 상관관계를 가진다. 이 중 RDT는 속도는 충분하고 지연은 1ms 이하이기에 유의미한 영향을 주는 요인은 아니지만 정보 변경 주기와 SDN의 데이터 처리 시간은 지연에 크게 영향을 주는 요인이다. 특히, 5G의 다양한 응용분야 중에서 지연과 신뢰도가 가장 중요한 분야인 지능형 교통 시스템과 연계된 자율주행 환경의 응급상황에서는 정보 전송은 매우 짧은 시간 안에 전송 및 처리돼야 하는 상황이기때문에 지연이라는 요인이 매우 민감하게 작용하는 조건의 대표적인 사례라고 볼 수 있다. 본 논문에서는 자율 주행 시 응급상황에서 SDN 아키텍처를 연구하고, 정보 흐름(셀 반경, 차량의 속도 및 SDN의 데이터 처리 시간의 변화)에 따라 차량이 관련정보를 요청해야 할 셀 계층과의 상관관계에 대하여 시뮬레이션을 통하여 분석을 진행하였다.