초연결, 초지능을 특징으로 하는 4차 산업혁명이 태동하면서 사이버 물리 시스템이 눈앞에 다가온 가운데 사이버공간에서는 인간 생활에 대한 활동기록과 컴퓨터, 정보통신기기 뿐만아니라 사물인터넷과의 통신기록까지 막대한 양의 데이터가 매일 쏟아지고 있다. 3Vs로 대변되는 빅데이터는 국방분야에서도 적극적으로 활용되고 있는데 본 논문에서는 사이버공간에서의 군사작전을 효과적으로 수행될 수 있도록 하기 위한 빅데이터 거버넌스 모델을 제안하였다. 우리의 사이버공간 작전 임무를 구분하고 사이버공간에서 수집될 수 있는 빅데이터 유형을 분류한 후 빅데이터 거버넌스 이슈와 통합하여 빅데이터 거버넌스 프레임워크 모델을 구축하였다. 구축된 모델은 사례를 통하여 그 효용성을 증명하였으며 이를 통하여 국방분야에서 추진되는 빅데이터 활용방안에 기여한다.
본 연구는 빅데이터 품질 진단의 핵심 요소인 도메인 기반 품질 진단을 위한 도메인 자동 판별에 관한 연구다. 빅데이터의 가치와 활용도의 증가와 4차 산업혁명의 대두로, 법률, 의료, 금융 등 IT와 융합된 다양한 분야에서 빅데이터를 활용하여 새로운 가치를 창출하려는 노력을 진행중이다. 하지만, 신뢰도가 낮은 데이터에 기반한 분석은 과정과 결과 모두에서 치명적인 문제를 발생하며, 분석 결과에 따른 판단 또한 신뢰하기 어려워 진다. 이처럼 신뢰도가 높은 데이터의 필요성 또한 증가하였지만, 데이터의 품질 확보에 대한 연구와 그에 대한 결과는 미비하다. 본 연구는 데이터 품질 향상을 위한 진단 평가의 핵심적 요소인 도메인 기반 품질 진단에서, 수작업으로 진행되었던 도메인 판별 작업을 머신러닝을 이용하여 자동화 함으로써, 작업시간을 단축하는 것을 목표로 한다. 데이터 베이스에 저장된, 도메인이 판별되어 있는 데이터의 특성에 관한 정보들을 추출하여 변수화하고, 이를 머신러닝을 이용하여 도메인 판별을 자동화 한다. 이를 빅데이터 품질 진단에 활용하고, 품질 향상에 기여하도록 한다.
인공지능으로 자동화와 연결성이 극대화되는 4차 산업혁명 시대를 맞이하여 모델의 업데이트를 위한 데이터 수집과 활용의 중요성이 점차 높아지고 있다. 인공지능 기술을 사용하여 모델을 생성하기 위해서는 일반적으로 데이터를 한곳에 모아야 업데이트할 수 있으나, 이런 경우 사용자의 개인정보를 침해할 수 있다. 본 논문에서는 분산 저장된 데이터를 직접 공유하지 않으면서 서로 협력하여 모델을 업데이트할 수 있는 분산형 기계학습 방법인 연합학습을 소개하며, 기존의 서버 없이 참여자들 간의 분산 합의 최적화를 이루는 연구를 소개한다. 또한, Kirkman Triple System을 기반으로 한 패턴 및 그룹을 생성하는 알고리즘을 이용하며, 병렬적인 업데이트 및 통신을 하는 패턴 및 그룹 기반 분산 합의 최적화 알고리즘을 제안한다. 이러한 알고리즘은 기존의 분산 합의 최적화 알고리즘 이상의 프라이버시를 보장하며, 모델이 수렴할 때까지의 통신시간을 감소시킨다.
클라우드 네이티브(Cloud Native)는 클라우드 환경에서 모든 클라우드 자원을 활용하여 완벽히 작동할 수 있는 기술적 발전 상태(Technical Maturity Level)를 의미한다. 공공부문의 정보자원을 클라우드로 전환하는데 있어 클라우드의 특성을 잘 활용하지 못하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 정성적 연구방법인 클라우드 전문가 인터뷰 기법과 정량적인 연구 방법으로 국내·외 관련 기사를 대상으로 텍스트 네트워크 분석을 이용하였다. 이를 통해 국내·외 클라우드 네이티브와 관련된 활용 동향 및 선진국의 클라우드 정책을 분석하였다. 선행연구를 통해 클라우드 네이티브 핵심 구성요소를 알아보고, 기존 연구에서 다루어지지 않은 애자일 방법론의 필요성을 제기하였다. 이러한 핵심 구성요소를 공공부문에서 적용하여 디지털 혁신을 통한 업무혁신에 기여할 것으로 생각된다. 또한, 본 연구에서는 공공부문의 클라우드 네이티브의 확산 방안에 대한 심도 있는 논의를 통해 국내 클라우드 네이티브 활용에 대한 중요한 시사점을 제공하고자 한다.
오늘날 대학에서 소속 교원을 종합적으로 평가하기 위해 실시하고 있는 교원업적평가는 제도의 취지와는 달리 정량적 평가 중심 시스템으로 인해 제도의 취지와 다른 결과가 나타나고 있다. 특히 연극예술분야는 다른 학문분야에 비해 성과물의 주관적인 성격이 강해 기존의 정량적 평가 방법으로는 연구 및 창작업적의 성과를 공정하고 객관적으로 측정하기 어렵다는 특성이 있다. 이에 본 연구에서는 연극예술분야 연구 및 창작업적평가 개선을 위해 빅데이터 활용 방안을 제안하였다. 먼저 국내 주요 대학의 연극예술 관련 학과에서 시행 중인 연구 및 창작업적평가 기준과 방법을 조사하고, 현재 국내 연극예술분야 연구 및 창작업적평가 시스템과 관련한 주요 쟁점을 분석한 다음, 공연예술통합전산망(KOPIS)의 빅데이터를 활용한 연극예술분야 연구 및 창작업적평가 시스템의 개선 방안을 제시하였다. 본 연구를 통해 연극예술분야 교원들의 연구와 창작활동을 보다 효과적으로 지원하고, 대학 경쟁력을 강화할 수 있는 방안이 마련될 수 있기를 기대한다.
Hadoop 기반의 빅데이터 분석 모델에서는 원시 데이터를 생산하는 응용계 시스템과 이를 분석하기 위한 분석계 시스템간의 데이터 이동이 불가피하다. 이에 따라, 응용 서비스와 분석 서비스를 하나의 플랫폼에서 동시에 지원할 수 있는 유니파이드 빅데이터 파일시스템 기술이 소개되고 있다. 그러나, 단일 플래폼 운영에 따른 경제성, 자원 효율성 등 다양한 측면에서의 장점에도 불구하고 현재 기술 수준에서는 응용 서비스와 분석 서비스의 상호 간섭에 의한 성능 저하 현상을 극복하는 것이 가장 큰 당면 과제로 남아있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위한 일차적 단계로 두 서비스에 대해 실서비스 수준 시뮬레이션을 통해 시스템 자원의 활용률, 워크로드 특성, 입출력 불균형의 세 가지 관점에서 관찰한 후 성능 간섭 문제의 근본적인 원인을 도출하였다. 또한 이를 해결하기 위한 방법으로 첫째, 데이터 서버의 입출력 경로를 분리하여 응용 서비스와 분석 서비스 각각 독립적인 입출력 계층을 구성하는 구조적인 해결책과, 둘째, 순차 읽기 특성을 가지는 분석 서비스 입출력 특성의 효과를 극대화하기 위한 선제적 미리 읽기 기법의 기술적 해결책을 제안한다. 한편, 논문에서 제안한 방법의 효과를 검증하기 위해 시뮬레이션과 동일한 방법의 시험을 기존 시스템과 제안한 시스템 각각에 대해 수행한 결과 기존 시스템 대비 우수한 성능을 확인할 수 있었다.
자원기반이론(Barney, 1991)에 근거하여 중소기업의 IT를 자원과 역량으로 구분하였으며, IT자원과 역량이 성과에 영향을 미치는지 확인하였다. 즉, 중소기업 대상의 설문조사와 IT전문가를 대상으로 설문조사를 실시하여 중소기업이 보유하고 있는 IT자원을 역량과 자원으로 구분하였다. Barney(1991)가 제안한 자원의 4가지 특성(가치, 희귀성, 비대체성, 비모방성)중에서 가치와 비모방성을 대상으로 중소기업의 IT자원과 역량을 구분하였으며 구분된 IT자원과 역량은 기업의 성과에는 어떻게 영향을 미치는지 연구하였다. 연구결과 IT의 자원과 역량은 "Knowledge-based"의 필요여부에 따라서 구분되었다. 분석결과, 서버, DB(database), 시스템 관리자, 프로그래머, CIO, BA는 역량으로, 데스크탑 PC, 소프트웨어, 급여 및 회계관련 프로그램, 이커머스, 홈페이지 그리고 네트워크는 자원으로 분류되었다. 그리고, 분류된 중소기업의 IT자원과 IT역량은 기업의 성과(종업원 만족도, CEO 만족도)에 모두 영향을 미쳤다. IT는 분명히 기업의 성과에 영향을 미치고 있다. 결론적으로 자원은 기업이 어떻게 활용하는가에 따라서 IT자원 또는 IT역량이 될 수 있으며, 자원, 역량 구분없이 모두 중소기업의 성과에는 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다. 따라서 IT투자를 고려할 때 기업은 필요한 IT 자원을 구입하여 활용하게 되면 기업의 성과로 연결된다는 것이다.
화물의 수배송을 위한 차량의 배차 및 최적 경로 설계는 물류 서비스의 효율성 향상을 위한 가장 핵심적인 역할을 담당한다. 이 문제는 차량의 대수, 차량별 적재 용량, 차량의 총 이동거리와 같이 다양한 비용 요소를 동시에 고려해야 하기 때문이다. 최근 비용 최소화 및 운영 효율성 향상을 위해 TMS를 도입하는 사례가 증가하고 있으나, 현장에서 필요한 모든 요소를 고려하지 못한다는 한계가 존재한다. 이를 해결하기 위해 현장 전문가가 TMS의 결과를 경험과 직관에 기반하여 수정하는 과정이 필요하다. 본 연구에서는 지금까지 총 비용의 최소화에 집중하고 있는 기존 연구들과 달리 서비스에 투입되는 자원 활용의 효율성과 형평성을 동시에 높일 수 있는 방법을 제안한다. 이를 위해 Cluster-First Route-Second (CFRS)기법을 활용한다. 고객의 위치를 기준으로 네 가지 클러스터링 알고리즘(K-Means, K-Medoids, DBSCAN, Model-based)과 Fisher & Jaikumar 알고리즘을 적용하여 고객들을 군집화하였다. 이 후, 군집별 최적의 차량 경로 계획을 수립하였다. 수치 실험을 통해 본 연구에서 제안하는 CFRS 기법을 적용한 방안이 상대적으로 차량의 전체 이동거리와 평균 이동거리 및 이동시간이 더 절감될 수 있다는 사실을 확인하였다. 또한, 차량별 방문하는 고객의 수에 대한 편차가 더 낮다는 사실로부터 기본적인 차량 경로 배정 유형에 비해 본 연구에서 제안하는 방안이 상대적으로 형평성 있게 업무가 할당되었음을 확인할 수 있었다.
4차 산업혁명 시대의 폭발적인 정보의 양을 다루는 빅데이터 관련 연구는 현재 활발히 진행되고 있다. 빅데이터는 머신러닝, 즉 딥러닝의 학습데이터가 되는 광범위한 데이터로 인공지능의 발달을 촉진하는 필수 요소이다. 다양한 분야에서 빅데이터의 활용은 유의미한 결과를 가져오고 있으며, 특히 문화예술 분야에서의 활용도 주목해 볼 필요가 있다. 이에 본 논문은 영상콘텐츠를 중심으로 문화예술 산업에서 빅데이터의 활용 사례를 알아보았다. 주목한 점은 문화예술 콘텐츠의 유통뿐만 아니라 제작단계까지 빅데이터가 활용되고 있는 점이다. 특히 미국의 Netflix가 OTT사업으로 어떤 성과와 변화를 가져왔는지를 먼저 알아보고 국내의 OTT 사업체의 현황도 함께 분석하였다. 그 후 Netflix가 축적된 고객의 데이터를 통해 딥러닝 방식의 '시네매치', 즉 흥행 예측 알고리즘을 활용하여 제작/유통한 'House of Cards'의 성공 사례를 분석하였다. 그 후 문화예술 콘텐츠 전문가를 대상으로 FGI(Focus Group Interview)를 진행하였다. 이를 통해 국내 문화예술 산업에서 빅테이터의 향후 활용 전망을 기술적인 측면, 창의적인 측면, 윤리적인 측면으로 나눠서 고찰하였다.
챗봇의 활용도가 점점 커지고 AI 시장이 커지면서, 많은 기업 들이 관심을 가지고 있다. 그리고 누구나 챗봇을 만들 수 있게, 기업들이 챗봇 빌드 서비스를 제공함으로써 성장에 더욱 박차를 가하고 있다. 이렇게 쉽게 챗봇을 만들어 메신저 플랫폼에서 서비스 할 수 있게 됨으로써 기존 애플리케이션 시장에 변화가 일어나고 있다. 본 논문에서는 기존 DB 기반 애플리케이션들을 메신저 플랫폼 기반 애플리케이션으로 설계 및 구현하는 방법론을 제시하고, 실제 구현 시 고려해야 할 사항을 정리하여, 최적의 시스템 구조를 제공한다. 이러한 방법론에 따라 교육 과정에서 수강생들에게 정보를 제공하는, 교육 Advisor의 역할을 하는 챗봇을 설계 및 구현하였다. 구현한 애플리케이션은 사용자들이 원하는 정보를 사용자의 관점에서 객관화하여 대화형 인터페이스를 통해 신속하고 직관적으로 전달한다. 이러한 서비스를 구현하고, 실제 서비스해봄으로써, 앞으로 DB 기반 정보제공 애플리케이션들이 챗봇으로 구현되어 대화형 인터페이스를 통해 양방향 소통하는 방향으로 바뀔 것을 예측한다. 이러한 서비스를 구현하고, 실제 서비스해봄으로써, 앞으로 DB 기반 정보제공 애플리케이션들이 챗봇으로 구현되어 대화형 인터페이스를 통해 양방향 소통하는 방향으로 바뀔 것이다. 기업의 Legacy 애플리케이션은 인터넷과 모바일 환경으로의 전환에 이어 대화형 기반의 의사결정을 지원하는 챗봇이 Digital Transformation의 중요한 역할을 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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