• 제목/요약/키워드: AI. Big data

검색결과 511건 처리시간 0.029초

인공지능 산·학·연 협력 공동연구 네트워크 분석 (Analysis of Industry-academia-research Cooperation Networks in the Field of Artificial Intelligence)

  • 이정환;장성수
    • 경영정보학연구
    • /
    • 제26권2호
    • /
    • pp.155-167
    • /
    • 2024
  • 본 연구는 인공지능 분야의 공동연구 중요성을 인식하고 특허를 중심으로 산·학·연 기술협력 특성을 TES(Techno-Economic Segment) 분석으로 파악하였다. 이를 위해 2012년 이후 미국, 중국 등 5개국 특허청에 출원된 10년의 인공지능 특허 113,289건 가운데 7,062건을 공동연구 대상으로 하여 기업, 대학, 연구기관 등의 경제 주체를 식별하고, 기술협력 주제와 특성을 파악하였다. 분석결과 인공지능 분야 기술협력이 증가하는 가운데 전체 협력 가운데 산업계와 산업계(40%), 산업계와 대학(25.2%)의 협력이 상대적으로 높은 비중을 차지하였다. 그리고 자금과 분석데이터에 강점을 가진 산업계와 대학(9.8%), 우수한 인력을 보유한 대학 간 협력(1.9%) 비율이 증가하는 추세를 확인하였고, 이를 통해 대학의 역할이 강화되고 있음을 볼 수 있었다. 또한 토픽모델링과 네트워크 분석을 통해 협력특허 관심 분야와 연구 주체 간 협력 관계를 파악한 결과 협력 유형에 상관없이 유사한 관심 연구 주제가 도출되는 가운데, 자율주행, 엣지 컴퓨팅, 클라우드, 마케팅 및 소비자 행동 분석 등의 응용 영역으로 연구범위가 확대되고, 협력 주체는 다양해지며, 중국 대학이 중심이 되는 대규모 네트워크가 발현되는 현상을 확인할 수 있었다.

퍼지집합 질적 비교 분석을 활용한 정부출연연구기관의 성과에 대한 결정요인 분석 (Analyzing the Determinants of Performance in Government Research Institutes Using Fuzzy Set Qualitative Comparative Analysis(fsQCA))

  • 이준영;김동연;정민우;권보람
    • 경영정보학연구
    • /
    • 제26권1호
    • /
    • pp.251-268
    • /
    • 2024
  • 세계 주요 강국들은 4차 산업혁명 시대를 맞아 인공지능, IoT, 빅데이터 등의 기술 혁신을 통해 생산성을 높이고 경제·사회 구조를 재편하고자 연구 및 개발(R&D) 지원을 강화하고 있다. 하지만, 점차 감소하는 R&D 예산 증가율과 2024년 큰 폭으로 감소 예정인 한국 정부의 R&D 예산은 국가 차원의 R&D 성과 관리 체계 수립에 대한 논의를 절실하게 만드는 요인임을 강조한다. 본 연구는 출연연의 성과 결정요인에 관한 양적 통계 분석 연구에 주로 초점을 맞췄던 이전 연구와 달리 구성적 관점에서 요인들의 상호작용을 고려한 퍼지집합 질적 비교 분석(fsQCA)을 활용함으로써 전체적인 시각에서 출연연의 성과 도출에 영향을 미치는 요소들을 살펴본다. 이를 위해 2018년부터 2022년까지의 데이터를 바탕으로 출연연의 세 가지 성과(논문, 특허, 기술료)를 조사하였으며, 분석 결과는 각 성과를 달성하는 데 기여하는 요소들의 조합을 보여준다. 본 연구는 출연연의 성과에 영향을 미치는 요소의 구성을 통해 각 기관의 특성에 맞춘 성과 향상에 관한 지침을 제공하며, 국가 연구개발 정책의 효율적 관리 및 성과 평가 패러다임에 대한 시사점을 제공한다.

딥러닝 기반 터널 영상유고감지 시스템 개발 연구 (Development of a deep-learning based tunnel incident detection system on CCTVs)

  • 신휴성;이규범;임민진;김동규
    • 한국터널지하공간학회 논문집
    • /
    • 제19권6호
    • /
    • pp.915-936
    • /
    • 2017
  • 본 논문에서는 2016년을 기준으로 강화된 터널 방재시설 설치 및 관리지침과, 점차 강화되고 있는 터널 CCTV설치 터널등급 기준과 터널 영상유고감지 시스템의 설치 운용에 대한 요구의 증가 상황을 정리해 보고하였다. 그럼에도, 가동중인 알고리즘 기반의 터널 영상유고감시 시스템의 정상 인지율은 50%가 채 되지 않는 것으로 파악되었으며, 그에 대한 주원인은 터널 내 낮은 조도, 심한 먼지로 인한 영상 선명도 저하, 낮은 CCTV 설치위치로 인한 이동객체의 겹침현상 등으로 파악되었다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 열악한 조건에서도 영상유고 정상 인지율을 확보할 수 있는 딥러닝 기반 영상유고감지 시스템을 개발하였으며, 이에 대한 이론적 배경 제시와 시스템의 타당성 검토 연구가 진행되었다. 개발 시스템의 타당성 검토 연구는 터널 방재시설 및 관리지침 내 영상유고감지 항목중 정지 및 역주행 차량을 감지하는 주요 정보인 차량 객체 인식과 보행자 감지를 중심으로 진행되었다. 또한, (1) 동일 터널 내에서 학습과 추론이 이루어 지는 경우와 (2) 다양한 터널의 영상 정보를 통합 학습하고, 각 터널의 영상유고감지에 투입되는 경우, 두개의 시나리오를 설정하여 타당성 검토를 진행하였다. 두 시나리오 모두 일정 시간의 학습 자료와 유사한 상황에 대해서는 열악한 터널환경과 무관하게 그 감지성능이 80% 이상으로 우수하나, 추가 학습 없이 학습된 시간 구간과 멀어질수록 그 추론 성능은 상대적으로 낮은 40% 수준으로 떨어짐을 알 수 있었다. 그러나, 시간이 지남에 따라 자동으로 누적되어 확장되는 영상유고 빅데이터를 반복적으로 학습함으로써, 설치된 영상유고감지 시스템의 보완이나 보정절차 없이도 자동으로 그 영상유고감지 성능이 향상될 수 있음을 보였다.

세종특별자치시 반응형 아이덴티티 디자인 적용: 미니멀리즘을 중심으로 (Application of Responsive Identity Design in Sejong City: Focusing on Minimalism)

  • 차현지
    • 한국콘텐츠학회논문지
    • /
    • 제20권11호
    • /
    • pp.656-668
    • /
    • 2020
  • 세종특별자치시는 2012년 7월 출범하였으며, 형성되던 초기에는 중앙행정기관 이전에 초점을 두었으나 지난 2019년부터 스마트도시 및 2020년 한국 뉴딜정책 추진으로 행정도시에서 4차 산업 도시로 변화하고 있다. 이에 맞게 아이덴티티 디자인을 재평가할 필요가 있다. 특히 다양한 웨어러블, 사물인터넷(IoT) 등 정보기술의 급격한 변화로 웹(web) 환경 역시 최적화된 아이덴티티 디자인을 요구하고 있다. 이처럼 정보통신기술의 발달과 최적화된 화면을 볼 수 있는 반응형 웹이 늘어나면서 사용자들에게 아이덴티티를 직관적으로 전달하고, 다른 도시와 차별적이고 공감할 수 있도록 디자인을 적용하여 연구하였다. 연구에 앞서 웹 환경의 시대적 변화와 반응형 웹에 관하여 선행연구를 살펴보았으며, 반응형 웹의 아이덴티티 디자인 분석과 미니멀리즘 특성을 단계적 적용하여 살펴보았다. 이를 토대로 반응형 아이덴티티의 미니멀리즘 특성(단순성, 반복성, 공간성)을 적용하여 제안한 설문조사를 전문가 및 비전문가를 대상으로 조사한 결과 모바일 같은 작은 웹(web) 환경에서 쉽고 직관적으로 인식할 수 있었다. 따라서 세종시 아이덴티티가 시대의 변화에 맞는 정체성이 구축되도록 다각적인 연구와 효율적인 관리 방안에 관한 연구도 계속되길 기대해 본다.

수직이착륙(VTOL) 무인항공기 감항기준 개발에 대한 연구 (A Study on the Development of Airworthiness Standards for VTOL UAS)

  • 길기남;유민영;박종성
    • 항공우주시스템공학회지
    • /
    • 제14권1호
    • /
    • pp.44-53
    • /
    • 2020
  • 무인항공기 산업은 인공지능, 빅데이터, 사물 인터넷 등의 4차 산업혁명 기술과 융합하여 새로운 패러다임으로 발전하고 있다. 미국과 같은 항공 선진국들은 비행안전성이 보장된 무인항공기 개발에 많은 역량을 집중하고 있다. 대한민국의 경우, 한국항공우주연구원에서 2011년 국가 R&D 사업의 일환으로 국내 최초 수직이착륙 무인항공기인 스마트무인기 개발에 성공하였고, 이를 통해 첨단 IT 기술이 접목된 수직이착륙 무인항공기 개발 기술을 보유하게 되었다. 이러한 국가차원의 노력에도 불구하고 아직까지 국내 수직이착륙 무인항공기의 개발과 시장 운용은 제한적이다. 국내 기술로 개발한 수직이착륙 무인항공기의 형식증명 절차는 국내 항공안전법에 명시되어 있으나 형식증명을 위한 감항기준은 아직 제정되어 있지 않다. 따라서 본 연구에서는 자체 중량 150 kg을 초과하는 수직이착륙 무인항공기의 국내 외 개발 동향과 국가별 인증제도 및 절차에 대해 조사하고, 유럽항공안전청에서 2019년 7월 2일 제정공포한 수직이착륙 항공기용 특별감항요건(special conditions)을 벤치마킹하여 국내 수직이착륙 무인항공기 형식증명을 위한 감항기준을 정립할 수 있는 방안에 대해 연구하였다.

순환인공신경망(RNN)을 이용한 대도시 도심부 교통혼잡 예측 (Traffic Congestion Estimation by Adopting Recurrent Neural Network)

  • 정희진;윤진수;배상훈
    • 한국ITS학회 논문지
    • /
    • 제16권6호
    • /
    • pp.67-78
    • /
    • 2017
  • 교통혼잡비용은 매해 증가하며, 교통혼잡비용의 63.8%에 해당되는 도심부 교통혼잡에 대한 대책 마련이 시급한 상태이다. 최근 빅데이터, 인공지능 등 4차 산업혁명을 선도하는 기술들의 발전으로 교통부문의 정보화에도 많은 변화가 초래되고 있다. 이러한 신개념 기술을 활용하여 소통상황 예측정보를 제공함으로써 교통혼잡비용을 저감할 수 있을 것으로 기대된다. 이에 본 연구에서는 순환 인공 신경망(RNN)을 활용하여 반복 및 비반복 정체 예측 모형을 개발하고자 하였다. 제안 모형은 실시간 소통정보, 이력정보, 유고상황정보 등을 활용하여 현재를 기점으로 15분 간격의 1시간 이후 소통 상황을 예측하는 모형이다. 33개 링크로 구성된 서울시 논현로에 대해 2개의 은닉층으로 구성된 RNN 모형을 구축하였다. 총 30개 모형을 계량활용변화역전파 알고리즘으로 학습하여, 이 중 평균오차제곱이 0.0834인 모형을 최적 모형으로 선정하였다. 모형 검증 결과 25개 링크에 대해 유의성 높은 예측을 하였다. 모형의 예측력을 열지도를 통해 검토한 결과 반복 정체뿐 아니라 비반복 정체까지 예측할 수 있는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 실제 도로 상에서의 교통혼잡 예측을 위한 모형으로 활용할 수 있을 것이라 기대된다.

강대국 간의 경쟁시대와 미 해군의 증강 노력 (USN's Efforts to Rebuild its Combat Power in an Era of Great Power Competition)

  • 정호섭
    • Strategy21
    • /
    • 통권44호
    • /
    • pp.5-27
    • /
    • 2018
  • The purpose of this paper is to look at USN's efforts to rebuild its combat power in the face of a reemergence of great powers competition, and to propose some recommendations for the ROKN. In addition to the plan to augment its fleet towards a 355-ships capacity, the USN is pursuing to improve exponentially combat lethality(quality) of its existing fleet by means of innovative science and technology. In other words, the USN is putting its utmost efforts to improve readiness of current forces, to modernize maintenance facilities such as naval shipyards, and simultaneously to invest in innovative weapons system R&D for the future. After all, the USN seems to pursue innovations in advanced military Science & Technology as the best way to ensure continued supremacy in the coming strategic competition between great powers. However, it is to be seen whether the USN can smoothly continue these efforts to rebuild combat strength vis-a-vis its new competition peers, namely China and Russian navy, due to the stringent fiscal constraints, originating, among others, from the 2011 Budget Control Act effective yet. Then, it seems to be China's unilateral and assertive behaviors to expand its maritime jurisdiction in the South China Sea that drives the USN's rebuild-up efforts of the future. Now, some changes began to be perceived in the basic framework of the hitherto regional maritime security, in the name of declining sea control of the USN as well as withering maritime order based on international law and norms. However, the ROK-US alliance system is the most excellent security mechanism upon which the ROK, as a trading power, depends for its survival and prosperity. In addition, as denuclearization of North Korea seems to take significant time and efforts to accomplish in the years to come, nuclear umbrella and extended deterrence by the US is still noting but indispensible for the security of the ROK. In this connection, the naval cooperation between ROKN and USN should be seen and strengthened as the most important deterrents to North Korean nuclear and missile threats, as well as to potential maritime provocation by neighboring countries. Based on these observations, this paper argues that the ROK Navy should try to expand its own deterrent capability by pursuing selective technological innovation in order to prevent this country's destiny from being dictated by other powers. In doing so, however, it may be too risky for the ROK to pursue the emerging, disruptive innovative technologies such as rail gun, hypersonic weapon... etc., due to enormous budget, time, and very thin chance of success. This paper recommends, therefore, to carefully select and extensively invest on the most cost-effective technological innovations, suitable in the operational environments of the ROK. In particular, this paper stresses the following six areas as most potential naval innovations for the ROK Navy: long range precision strike; air and missile defense at sea; ASW with various unmanned maritime system (UMS) such as USV, UUV based on advanced hydraulic acoustic sensor (Sonar) technology; network; digitalization for the use of AI and big data; and nuclear-powered attack submarines as a strategic deterrent.

케이프선 시장 운임의 결정요인 및 운임예측 모형 분석 (An Analysis on Determinants of the Capesize Freight Rate and Forecasting Models)

  • 임상섭;윤희성
    • 한국항해항만학회지
    • /
    • 제42권6호
    • /
    • pp.539-545
    • /
    • 2018
  • 운임시장의 심한 변동성과 시계열 데이터의 불안정성으로 해운시황 예측에 대한 연구가 큰 성과를 내지 못하고 있지만 최근 대표적인 비선형 모델인 기계학습모델을 적용한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 대부분의 기존 연구가 계량모델의 설계단계에서 입력변수에 해당하는 요인들을 기존 문헌연구와 연구자의 직관에 의존하여 선정했기 때문에 요인선정에 대한 체계적인 연구가 필요하다. 본 연구에서는 케이프선 운임을 대상으로 단계적 회귀모형과 랜덤포레스트모델을 이용하여 중요 영향요인을 분석하였다. 해운시장에서 비교적 단순한 수급구조를 가져 요인파악이 용이한 케이프선 운임을 대상으로 하였으며 총 16개의 수급요인들을 사전 추출하였다. 요인간의 상호관련성을 파악하여 단계적 회귀는 8개 요인, 랜덤포레스트는 10개 요인을 분석대상으로 선정하였으며 선정된 변수를 입력변수로 하여 예측한 결과를 비교하였다. 랜덤포레스트의 예측성능이 아주 우수하였는데 수요요인이 주로 선정된 단계적 회귀분석과는 달리 공급요인이 비중 있게 선정되었기 때문인 것으로 판단된다. 본 연구는 운임예측 연구에 있어 운임결정요인에 대한 과학적인 근거를 마련하였으며 이를 위해 기계학습 기반의 모델을 활용하였다는데 연구적 의의가 있다. 또한 시장정보의 분석에 있어 실무자들이 어떤 변수에 중점을 두어야 하는지에 대해 합리적 근거를 제시한 측면에서 해운기업의 의사결정에 실질적 도움이 될 것으로 기대된다.

사물인터넷 기반 활동량측정기의 고객사용특성 및 욕구에 대한 종단연구 (A Longitudinal Study on Customers' Usable Features and Needs of Activity Trackers as IoT based Devices)

  • 홍석기;윤상철
    • 인터넷정보학회논문지
    • /
    • 제20권1호
    • /
    • pp.17-24
    • /
    • 2019
  • 2016년 세계경제포럼(WEF)에서 4차산업혁명이 소개된 이래 사물인터넷, 인공지능, 빅데이터, 5G, 클라우드 컴퓨팅, 3D/4D 프린팅, 로보틱스, 나노기술, 바이오 공학 등 다양한 분야에서 이런 기술을 활용한 제품과 비즈니스가 빠르게 확대되어 왔다. 사물인터넷 중에서는 웨어러블 디바이스가 최종고객을 대상으로 활용되는 선도적 적용분야로 인식되고 있다. 본 연구의주요 목적은 활동량 측정기에 대해서 고객의 욕구를 파악하고, 이를 마케팅 믹스와 연계시킨 제1차 연구에 기반하여 제2차 연구를 수행하고 이 결과를 제1차 연구결과와 비교하는 종단연구이다. 더불어서 미래 활동령 측정기 개발을 위한 잠재욕구를 파악하는 것이다. 이를 위해서 2018년 5월 대학생들을 대상으로 서베이가 수행되었으며 이용특성에 관한 주요변수에 대해서 ANOVA 등 실증연구가 이루어졌다. 또한 제1차 연구와는 달리 잠재욕구에 대한 분석결과를 단어구름기법을 사용하여 시각화하였다. 제품 가격 유통 촉진 등의 마케팅 믹스에 기반을 둔 종단연구결과에 따르면 현재 활동량 측정기는 도입기에서 성장기로 이전하고 있으며, 마케팅 믹스 각각에 대한 변화를 발견할 수 있었다. 연구결과는 학계뿐 아니라 사물인터넷 기반의 디바이스를 개발하려는 개발자에게 고객의 욕구에 기반 개발과 관련하여 시사점을 제공한다.

스마트 러닝 이용자의 학습 동기요인이 실용적 가치와 헤도닉 가치를 통해 교육성과에 미치는 영향 (The Effect of Smart Learning User' Learning Motivation Factors on Education Achievement through Practical Value and Hedonic Value)

  • 문정원;권두순;김성준
    • 디지털산업정보학회논문지
    • /
    • 제17권3호
    • /
    • pp.63-83
    • /
    • 2021
  • The appearance of education is also rapidly changing in social changes represented by social networks. And the development of information and communication technology is also having a widespread effect on the education field. In the era of untact caused by Covid-19, education through smart learning is having a greater effect on students as well as adult learners more quickly and broadly. In addition, smart learning is not just limited to learning content, but is developing into personalized, convergence, and intelligent. The purpose of this study is to identify the factors of ARCS motivation theory that can determine the learning motivation of smart learning users, and to empirically study the casual relationship between these factors on education achievement through practical value and hedonic value. Specifically, I would like to examine how the independent variables ARCS motivation factors (attention, relevance, confidence, and satisfaction) affect learners' education achievement through the parameters of practical value and hedonic value. To this end, a research model was presented that applied the main variables of attention, relevance, confidence, and satisfaction, which are four elements of ARCS motivation theory, a specific and systematic motivational strategy to induce and maintain learners' motivation. In order to empirically verify the research model of this study, a survey was carried out on learners with experience using smart learning. As a result of the study, first attention was found to have a positive effect on the hedonic value. Second, relevance was found to have a positive effect on the hedonic value. Third, it was found that confidence did not have a positive effect on the practical value and the hedonic value. Forth, satisfaction was found to have a positive effect on the practical value and the hedonic value. Fifth, practical value was found to have a positive effect on the education achievement. Sixth, hedonic value was found to have a positive effect on the education achievement. Through this, it can be seen that the intrinsic motivation of learners using smart learning affects the education achievement of users through intrinsic and extrinsic value. A variety of smart learning that combines advanced IT technologies such as AI and big data can contribute to improving learners' education achievement more effectively and efficiently. Furthermore, it can contribute a lot to social development.