• 해양환경안전학회지
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• 제19권6호
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• pp.629-636
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• 2013

본 연구에서는 앞선 연구를 통해 도출된 해양사고 결과와 안전관리 결과 등의 평가항목을 이용하여, 해운선사의 안전관리 수준을 평가할 수 있는 해운선사 안전관리 평가지표를 개발하였다. 또한 평가항목을 구성하는 평가요소의 가중치를 산정하기 위하여 해양사고 조사 관리 업무를 담당하는 공무원, 검사원 등으로 이루어진 전문가그룹을 구성하고, 델파이 기법을 이용해 평가항목을 구성하는 평가요소의 가중치를 산정하였다. 본 연구에서 개발된 안전관리 평가지표의 유효성을 검증하기 위해 외항 해운선사 119개 업체(국적선박 916척)를 보유선박수와 총톤수를 기준으로 소(小), 중(中), 대(大) 세 그룹으로 그룹화 하고, 안전관리 수준을 평가하여 안전관리가 우수한 19개 해운선사를 식별하였다. 소(小)그룹(Group 1)과 중(中)그룹(Group 2)은 각각 8개 업체, 대(大)그룹(Group 3)은 3개 업체가 평가지표 1.0 미만으로 양호한 안전관리 수준을 나타냈다. 이들 업체는 최근 3년간 해양사고 발생건수가 없었고, 항만국통제 점검과 안전관리체제 심사에 있어서도 출항정지, 중부적합사항이 없거나 현저히 낮은 수준을 보였다.

• 융합정보논문지
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• 제8권1호
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• pp.235-242
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• 2018

최근 각 언론, 기업계, 정부 유관기관 및 학계 등 많은 분야에서 4차 산업에 대한 관심이 폭발적으로 증가하였다. 특히 우리가 피부로 느낄 수 있는 분야인 인공지능이 인간능력을 이미 크게 앞서고 있다는 것을 깨닫고 나서 많은 사람들은 4차산업혁명이 실제로 우리 코 앞에 와있다는 것을 실감할 수 있었다. 이렇게 대부분 사람들의 생각보다 빠르게 다가온 4차산업을 어떻게 효율적으로 대응해야 할까? 특히 최근의 인공지능, 빅데이터, 무인자동차 및 유전자가위 등에 대한 상반된 견해들을 비교분석하는 방식으로 연구를 진행해 본다. 이러한 분석과 연구를 통하여 교육적, 정치적, 사회적, 윤리적 그리고 과학적 영향들을 파악해 본 결과, 현재까지 뚜렷하게 정립되어 있는 개념이나 체계, 시스템이 존재하지 않는다는 것을 이해할 수 있었고 오히려 4차산업혁명의 개념, 체계를 앞서서 정의하고 정립하는 국가나 기업, 개인들이 산업의 주도권을 확보할 수 있다는 것을 알게 되었다. 그러나 한국사회와 대학은 오히려 현재 2차산업혁명의 체계와 문화에서 머물러있는 듯한 모습을 보이고 있는데, 이러한 현실인식 위에서 새로운 산업혁명의 트렌드를 맞추어 따라갈 수 있는 방안들을 찾아 보고자 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.28-37
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• 2019

본 연구는 유튜브 케이팝 콘텐츠 이용과 확산에 대한 연구로, 빅데이터와 사회네트워크 방법론을 활용해 실증적으로 분석했다. 구체적으로 주요 케이팝 콘텐츠 게시채널 60개를 선정하고 이들이 중복 조회자들(co-viewers)에 의해 어떻게 연결되어 있는지를 살펴보았다. 60개 게시자들 각각의 양자 관계를 보여주는 스퀘어 매트릭스(60×60)를 만들고, 그것에 근거해 네트워크 연결정도인 네트워크 밀도(Density), 하위 군집(Component), 군집 간 연결 정도를 파악했다. 분석된 60개 유튜브 케이팝 게시자들 중 2개를 제외한 58개의 게시자들은 커다란 하나의 연결망을 구성하고 있었다. 전체 연결망은 다시, 방송사 중심의 군집, 기획사·가수 중심의 군집, UGC 중심의 군집 등 3개의 서로 다른 하위 군집을 만들고 있었다. 또 각 게시자들은 네트워크 위치와 특성을 소속군집, 내외향중심도(In-out DegreeCentrality),매개중심도(Betweenness Centrality)와 같은 네트워크 변수들을 이용 측정했다. 방송사 중심 군집과 기획사·가수 중심의 군집에 비해 독립적인 UGC 군집은 상대적으로 규모도 작고 밀도도 낮았다. 연결빈도의 절대적 크기를 설명하는 내외향중심도(In-out Degree Centrality)를 보면 국내 방송사나 기획사, 가수 유튜브가 참여적 개인 유튜브에 비해 전반적으로 높은 것으로 파악되었으나, 일부 해외의 기업형 UGC 채널들의 중심도는 국내 방송사나 기획사 못지않았다. 서로 다른 채널과 군집을 이어주는 매개적 역할 정도를 보여주는 매개 중심도는 절대적 연결량과는 다른 결과를 보였다. 국내 방송사나 기획사, 가수 유튜브 중 매개 중심도 상위 10위 속하는 것은 7위 tvN이 유일했다. 네트워크를 하나로 이어주는 중요한 매개적 역할은 버즈피드(Buzzfeed)와 같은 해외 UGC 채널들이 담당 하고 있음을 알 수 있었다. 유튜브 케이팝 네트워크의 글로벌 확산 과정에 다양한 유형의 적극적 참여자들이 활동하는 트랜스미디어 환경이 영향을 미치고 있음을 보여주는 결과다.

• Spatial Information Research
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• 제22권5호
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• pp.27-41
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• 2014

최근 건축정보 분야에서는 터널, 교량 등 도시의 인프라에도 건축정보모델링(BIM: Building Information Modeling)이 적용되면서 대형화된 도시 건축물의 유지 및 관리를 위해 BIM 뿐만 아니라 건물의 외부환경에 대한 정보가 필요하게 되었다. 또한, 건축물정보모델 및 도시/지리정보 모델 간 정보의 상호운용성을 바탕으로 다양한 시뮬레이션 및 도시계획, 국토보안 등 기타 응용프로그램에서의 상당한 이익과 발전을 가져올 수 있다는 관점에서 공간정보와 빅 데이터의 융합은 강한 잠재력을 지니고 있다. 이에 본 연구에서는 건축정보 분야의 개방형 BIM(open BIM) 표준모델인 IFC(Industry Foundation Classes)와 GIS분야의 표준모델인 CityGML의 정보를 효율적으로 연계하기 위해 IFC와 CityGML, LandXML의 정보체계 및 형상표현의 차이점을 비교분석하였으며 공간정보 분석을 위한 객체기반의 건축 도시통합모델의 개발방향을 제시하고 BIM과 GIS 간의 기초 융합전략 및 활용방안을 마련하고자 하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.105-111
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• 2019

인공지능, 빅데이터, 자율주행 등 4차 산업혁명시대를 이끄는 핵심기술은 컴퓨팅 파워의 급속한 발전과 사물인터넷에 기반한 초연결 네트워크를 통해 구현되고 서비스된다. 본 논문에서는 자율주행을 위한 기본적인 기능으로 다양한 환경에서도 정확하게 주행가능한 영역을 인식하여 추출하는 인공지능 딥러닝 모델들을 구현하고, 그 결과를 비교, 분석한다. 주행가능한 영역을 추출하는 딥러닝 모델은 영상 분할 분야에서 성능이 우수하고 자율주행 연구에서 많이 사용하는 Deep Lab V3+와 Mask R-CNN을 활용하였다. 다양한 환경에서의 주행 정보를 위해 여러 가지 날씨 조건과 주 야간 환경에서의 주행 영상 및 이미지를 제공하는 BDD 데이터셋을 학습데이터로 사용하였다. 활용한 모델들의 실험 결과, DeepLab V3+는 48.97%의 IoU를 보였으며, Mask R-CNN은 68.33%의 IoU로 더 우수한 성능을 보였다. 또한, 구현한 모델로 추출된 주행가능 영역을 이미지에 표시하여 육안으로 검사한 결과, Mask R-CNN은 83%, Deep Lab V3+는 69% 정확도로 Mask R-CNN이 Deep Lab V3+ 보다 주행가능한 영역을 추출하는 분야에서는 더 성능이 높은 것으로 확인하였다.

• 환경영향평가
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• 제30권2호
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• pp.89-104
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• 2021

본 연구는 최근 국립공원을 찾는 사람들이 많아짐에 따라 국립공원 관리의 정책 방향을 검토·결정하는데 필요한 국립공원 이용·보전 관리에 대한 시민의 여론을 확인하고자 진행하였다. 지금까지 국립공원 이용 및 인식과 관련한 설문 조사, 빅데이터 분석 등이 수행됐으나 공원 관리의 쟁점 사항 및 이용에 관한 조사 문항 등이 부족하며 조사 대상이 탐방객으로 국한되는 등의 한계가 있었다. 따라서 시민들의 국립공원 이용과 현재 운영되고 있는 제도에 대한 인식을 확인하기 위해 일반 시민을 대상으로 설문 조사를 진행하였다. 연구결과 탐방객을 상대로 진행된 선행연구들과는 달리 일반 시민들은 고지대 탐방보다는 저지대 탐방을 선호하는 결과가 나타났다. 또한 국립공원에서는 산정부 탐방 금지 정책에 대해 일반 시민들은 현재의 정책을 유지하거나 탐방예약제를 소폭 도입하는 것을 선호하는 것으로 나타났다. 그리고 탐방예약제를 이용해본 시민들의 비율도 매우 적은 것으로 나타났다. 도출된 결과를 바탕으로 탐방객과 일반 시민의 차이점을 고찰하고 공원 관리 원칙과 방향성의 변화, 국민의식과 탐방형태의 변화에 따른 정책여건을 전망하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권6호
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• pp.25-31
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• 2023

서해 북방한계선에 관한 논쟁은 1953년 8월 유엔군사령관이 한반도 해역에서 남북간의 우발적 무력충돌을 예방한다는 목적으로 설정한 이후부터 지금까지도 첨예하게 대립하고 있는 문제이다. 2022년에는 분단이후 최초로 NLL이남으로 북한이 미사일 도발을 한 바 있다. 이처럼 북한의 실질적 도발이 진행중인 NLL에 대한 연구는 어떻게 진행되어 왔는지 확인해보고 나아갈 방향제시를 하는데 본 연구의 목적이 있다. 본 연구는 1998년부터 2023년까지 NLL에 관해 연구된 학술논문을 중심으로 RISS, 스콜라 등 총 5개의 학술정보 DB를 활용하여 연구의 경향을 살펴보았다. 연도별, 분야별, 연구 방법별 현황을 살펴본 결과 연도별로는 정부별 대북관계 기조에 따라 연구량의 유의미한 차이를 확인할 수 있었으며, 연구 분야는 NLL에 대한 개념소개와 역사적 배경 등이 가장 많아 힘의 논리에 따라 변화하는 국제 환경을 고려할 때 NLL의 국제법적 당위성과 명분을 구비하기 위해 더욱 다양한 분야로 확대될 필요성을 확인했다. 마지막 연구방법면에서는 문헌연구가 대부분이어서 면접, 설문, 빅데이터 등을 활용한 양적연구 등의 필요성도 알 수 있었다. 이러한 본 논문의 분석결과가 현재도 여전히 진행중인 국제정치환경의 이해관계 속에 향후 NLL의 국제적인 대응을 위한 연구방향설정에 긍정적인 역할을 하길 기대한다.

• 해양환경안전학회지
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• 제29권6호
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• pp.609-619
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• 2023

본 연구는 국내 해양스포츠의 사회적 인식이 어떻게 형성되었는지를 알아보고자 수행되었다. 이를 위해 해양스포츠의 대표적 종목인 요트, 조정, 카누와 관련된 최근 10년간 국내 언론 보도기사의 키워드 및 토픽을 활용하여 빅데이터 분석 방법 중 텍스트 마이닝 분석을 실시하였으며, 도출된 결과는 다음과 같다. 첫째, TF 분석과 워드 클라우드 분석 결과 해양, 대회, 체험, 관광, 세계, 요트, 카누, 레저, 참여등이 상위 키워드로 나타났다. 둘째, 의미연결망 분석 결과 요트는 해양, 산업, 대회, 레저, 관광, 보트, 시설, 사업 등과 상관관계가 나타났고, 조정은 대회, 충주 등과, 카누는 해양, 대회, 체험, 레저, 관광 등과 상관관계가 나타났다. 셋째, 토픽모델링 분석 결과 요트, 조정, 카누가 엘리트 체육과 해양레저스포츠로서 인식이 형성된 것을 알 수 있었으나 시간의 변화에 따라 사회전반적인 쟁점과 의견의 흐름 및 사회적 변화는 미미한 것으로 나타났다. 이상의 결과를 종합하면 요트와 카누는 엘리트 체육이라는 인식에서 해양레저스포츠로 점차 인식이 형성되어 해양레저산업에 중요한 요소로 활용되고 있다는 것을 알 수 있었으며, 조정은 엘리트 체육 중심의 사회적 인식이 크게 변하지 않아 해양레저스포츠로서 대중화가 아직은 미미한 것으로 사료된다.

• 경영과정보연구
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• 제37권1호
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• pp.139-154
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• 2018

R 프로그래밍 시스템은 인터넷을 통해 개방적이고 무료로 제공이 된다. R 환경은 헌신적이고 독자적인 사용자 그룹이 제공하는 다양한 함수가 포함되는 라이브러리에 의해 그 기능이 지속적으로 풍부해지고 다양해지고 있다. R의 사용은 조직에서의 빅데이터 분석이 점차 도입되면서 다양한 데이터 형태의 데이터 조작과 데이터 분석처리가 요구되면서 점차 채택되기 시작하였다. 그러나 R 수용에 대한 연구는 아직까지 존재하지 않고 있다. 본 연구는 교육환경의 사용자가 R을 수용하는데 미치는 인지변수를 식별하고, 그들간의 관계를 규명하고자 한다. 기존의 기술수용모형에 주관적 규범과 소프트웨어 역량을 추가한 확장된 R 수용모델을 제안하고, 경로분석을 통하여 가설을 검정하였다. 사용의도에 정의 영향을 미치는 변수는 주관적 규범, 지각된 편리성, 지각된 유용성으로 밝혀졌고, 지각된 유용성은 주관적 규범, 소프트웨어 역량, 그리고 지각된 편리성으로부터 영향을 받는 것으로 나타났다. 본 연구가 이전 연구와의 주요 차이점은 대상 시스템이 독립적인 시스템이 아니고, 또한 시스템은 정적이고 개발이 확정된 상태가 아닌 진화하고 오픈소스 시스템을 대상으로 했다는 것이다. 또한 R 환경은 플랫폼으로서, 다양한 통계분석, 빅데이터분석, 그리고 시각화가 가능한 시스템이다. 우리는 TAM(Technology Acceptance Model)을 적용하여 R플랫폼에 대한 사용자의 수용에 영향을 주는 변수를 식별하고 인과관계를 처음으로 시도하였다. 또 다른 기여도는 기존의 TAM모형에 주관적 규범과 소프트웨어 역량 개념을 추가한 확장된 모형을 식별한 것이다. 본 연구결과는 통계나 빅데이터 분석 패키지 도입 계획이 있는 대학이나 기업체에 시사점을 제공할 수 있을 것이다. 그러나 분석에 사용된 표본의 수가 적고, 표본이 모집단을 대표할 수 있다는 근거가 약해 제안된 모델의 신뢰성 및 타당성이 상대적으로 미흡하다고 할 수 있을 것이다. 따라서, 향후 연구에서는 확정적 연구를 위해서는 이와 같은 문제점에 대한 보완이 필요하다고 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.103-128
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• 2021

최근 주식의 수익률과 거래량을 설명하는 주요 요인으로서 투자자의 관심도와 주식 관련 정보 전파의 영향력이 부각되고 있다. 또한 인공지능과 같은 혁신 신기술을 개발보급하거나 활용하려는 기업의 경우 거시환경 및 시장 불확실성 때문에 기업의 미래 주식 수익률과 주식 변동성을 예측하기 어렵다는 문제를 가지고 있다. 이는 인공지능 활성화의 장애요인으로 인식되고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 인공지능 관련 기술 키워드의 인터넷 검색량을 투자자의 관심 척도로 사용하여, 기업의 주가 변동성을 예측하는 기계학습 모형을 제안하는 것이다. 이를 위해 심층신경망 LSTM(Long Short-Term Memory)과 벡터자기회귀(Vector Autoregression)를 통해 주식시장을 예측하고, 기술의 사회적 수용 단계에 따라 키워드 검색량을 활용한 주가예측 성능 비교를 통해 기업의 투자수익 예측이나 투자자들의 투자전략 의사결정을 지원하는 주가 예측 모형을 구축하였다. 또한 인공지능 기술의 세부 하위 기술에 대한 분석도 실시하여 기술 수용 단계에 따른 세부 기술 키워드 검색량의 변화를 살펴보고 세부기술에 대한 관심도가 주식시장 예측에 미치는 영향을 살펴보았다. 이를 위해 본 연구에서는 인공지능, 딥러닝, 머신러닝 키워드를 선정하여, 2015년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지 5년간의 인터넷 주별 검색량 데이터와 코스닥 상장 기업의 주가 및 거래량 데이터를 수집하여 분석에 활용하였다. 분석 결과 인공지능 기술에 대한 키워드 검색량은 사회적 수용 단계가 진행될수록 증가하는 것으로 나타났고, 기술 키워드를 기반으로 주가예측을 하였을 경우 인식(Awareness)단계에서 가장 높은 정확도를 보였으며, 키워드별로 가장 좋은 예측 성능을 보이는 수용 단계가 다르게 나타남을 확인하였다. 따라서 기술 키워드를 활용한 주가 예측 모델 구축을 위해서는 해당 기술의 하위 기술 분류를 고려할 필요가 있다. 본 연구의 결과는 혁신기술을 기반으로 기업의 투자수익률을 예측하기 위해서는 기술에 대한 대중의 관심이 급증하는 인식 단계를 포착하는 것이 중요하다는 점을 시사한다. 또한 최근 금융권에서 선보이고 있는 빅데이터 기반 로보어드바이저(Robo-advisor) 등 투자 의사 결정 지원 시스템 개발 시 기술의 사회적 수용도를 세분화하여 키워드 검색량 변화를 통해 예측 모델의 정확도를 개선할 수 있다는 점을 시사하고 있다.