• 지능정보연구
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• 제23권1호
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• pp.143-159
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• 2017

급속한 IT의 발전으로 인해 개인정보뿐만 아니라 기업이 보유하고 있는 핵심 기술 및 정보에 대한 유출 위협이 중요한 이슈로 인식되고 있다. 기업에게 있어서 보유하고 있는 핵심 기술은 기업의 생존 및 지속적으로 경쟁 우위를 차지하기 위해 매우 중요한 부분이다. 최근 기술 침해 사례가 많이 일어나고 있는데, 기술 유출은 기업에게 있어서 주가하락 등의 막대한 재무적인 손실을 가져올 뿐만 아니라, 기업의 신뢰에 손상을 입게 되고, 기업의 발전을 지연시키게 되는 악영향을 미치게 된다. 특히, 대기업에 비해 핵심기술이 기업 내 중요한 많은 부분을 차지하는 중소기업에 있어서 기술 유출에 대한 대비는 기업의 존립에 있어서 필수적인 요소로 볼 수 있다. 이처럼 정보 보안 관리의 필요성과 중요성이 대두되면서 기업 입장에서 조기에 기술 침해 위협에 대해 확인하고 대비할 필요가 있다. 본 연구에서는 기술 유출에 영향을 미치는 요인들을 탐색하는 실증 분석을 수행하고, 인공지능 알고리즘을 통해 기술유출 조기경보시스템을 개발하고자 한다. 구체적으로 본 연구에서는 중소기업이 보유한 기술 유출에 영향을 미치는 요인들을 로지스틱 회귀분석을 통해 확인해보고, 통계분석을 통해 검증된 요인들을 기반으로 인공지능 여러 기법들 중 하나인 Support Vector Machine을 활용하여 기술침해 가능성을 조기에 알려주는 모형을 개발하였다. 본 연구에서 제안하는 기술 유출 가능성에 대한 조기 경보 모형을 통해 기업 및 정부 관점에서 기술 유출을 미리 예방할 수 있는 기회를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제22권4호
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• pp.123-138
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• 2016

전 세계적으로 기업의 중요한 전략적 수단으로 인수합병이 활발히 이루어지고 있고, 지능형 서비스 산업을 포함한 정보기술 산업에서의 인수합병 활동은 꾸준히 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 정보기술 산업 내에서 일어나는 인수합병 건에 대해 인수 기업 입장에서의 인수 의도에 초점을 두고 분석하였다. 특히, 두 하드웨어 기업 간, 하드웨어 기업 소프트웨어 기업 간, 두 소프트웨어 기업 간 인수합병 유형에 따라 인수 의도가 어떻게 다른지 비교하고자 하였고, 이를 위해 미국 정보기술 산업 내에서 1995년과 2010년 사이에 일어났던 1003개의 인수합병 건의 자료를 분석하였다. 인수 의도를 파악하는데 있어, 인수 기업의 입장에서 생산비용 절감 의도, 제품 개발 및 개선 의도, 고객층 확장 의도, 고객채널 확장 의도의 네 가지로 구분하여 측정하였다. 분석 결과 생산비용 절감 의도와 고객층 확장 의도는 하드웨어 기업이 피인수 기업일 때 더 많이 나타났고, 제품개발 의도는 하드웨어 기업이 인수 기업일 때 더 많이 나타났다. 그리고, 고객채널 확장 의도는 소프트웨어 기업이 피인수 기업일 때 더 많이 나타났다. 또한, 생산비용 절감 의도, 제품 개발 및 개선 의도를 제품생산 관련활동 의도로, 고객층 확장 의도와 고객채널 확장을 고객관련 활동 의도로 구분하여 비교하였을 때에는, 하드웨어 기업 간 인수합병에 비해, 두 소프트웨어 기업 간 인수합병에서 상대적으로 고객관련 활동 의도가 높은 비중을 나타내고 있음을 알 수 있었다. 활발하게 인수합병이 이루어지고 있는 세계적 추세와는 달리 국내 인수합병거래 규모는 선진국에 비해 매우 적은 수준이다. 본 연구는 인수합병이 보다 활발하게 이루어지고 있는 미국기술정보 산업에서의 인수 의도를 분석하여, 국내에서 인수합병 활동을 활성화하는 방안을 분석 및 개발하는데 기여하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제22권4호
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• pp.177-192
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• 2016

기계학습(Machine Learning)은 인공 지능의 한 분야로, 데이터를 이용하여 기계를 학습시켜 기계 스스로가 데이터 분석 및 예측을 하게 만드는 것과 관련한 컴퓨터 과학의 한 영역을 일컫는다. 그중에서 SVM(Support Vector Machines)은 주로 분류와 회귀 분석을 목적으로 사용되는 모델이다. 어느 두 집단에 속한 데이터들에 대한 정보를 얻었을 때, SVM 모델은 주어진 데이터 집합을 바탕으로 하여 새로운 데이터가 어느 집단에 속할지를 판단해준다. 최근 들어서 많은 금융전문가는 기계학습과 막대한 데이터가 존재하는 금융 분야와의 접목 가능성을 보며 기계학습에 집중하고 있다. 그러면서 각 금융사는 고도화된 알고리즘과 빅데이터를 통해 여러 금융업무 수행이 가능한 로봇(Robot)과 투자전문가(Advisor)의 합성어인 로보어드바이저(Robo-Advisor) 서비스를 발 빠르게 제공하기 시작했다. 따라서 현재의 금융 동향을 고려하여 본 연구에서는 기계학습 방법의 하나인 SVM을 활용하여 매매성과를 올리는 방법에 대해 제안하고자 한다. SVM을 통한 예측대상은 한국형 변동성지수인 VKOSPI이다. VKOSPI는 금융파생상품의 한 종류인 옵션의 가격에 영향을 미친다. VKOSPI는 흔히 말하는 변동성과 같고 VKOSPI 값은 옵션의 종류와 관계없이 옵션 가격과 정비례하는 특성이 있다. 그러므로 VKOSPI의 정확한 예측은 옵션 매매에서의 수익을 낼 수 있는 중요한 요소 중 하나이다. 지금까지 기계학습을 기반으로 한 VKOSPI의 예측을 다룬 연구는 없었다. 본 연구에서는 SVM을 통해 일 중의 VKOSPI를 예측하였고, 예측 내용을 바탕으로 옵션 매매에 대한 적용 가능 여부를 실험하였으며 실제로 향상된 매매 성과가 나타남을 증명하였다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.65-82
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• 2021

주식시장에 참여하는 투자자들은 크게 외국인투자자, 기관투자자, 그리고 개인투자자로 구분된다. 외국인투자자 같은 전문투자자 집단은 개인투자자 집단과 비교하여 정보력과 자금력에서 우위를 보이고 있으며, 그 결과 시장 참여자들 사이에는 외국인투자자들이 좋은 투자 성과를 보이는 것으로 알려져 있다. 외국인 투자자들은 근래에는 인공지능을 이용한 투자를 많이 하고 있다. 본 연구의 목적은 투자자별 거래량 정보와 머신러닝을 결합하는 투자전략을 제안하고, 실제 주가와 투자자별 거래량 데이터를 이용하여 제안 모형의 포트폴리오 투자 성과를 분석하는 것이다. 일별 투자자별 매수 수량과 매도 수량 정보는 한국거래소에서 공개하고 있는 자료를 활용하였으며, 여기에 인공신경망을 결합하여 최적의 포트폴리오 전략을 도출하고자 하였다. 본 연구에서는 자기 조직화 지도 모형 인공신경망을 이용하여 투자자별 거래량 데이터를 그룹화하고 그룹화한 데이터를 변환하여 오류역전파 모형을 학습하였다. 학습 후 검증 데이터 예측결과로 매월 포트폴리오 구성을 하도록 개발하였다. 성과 분석을 위해 포트폴리오의 벤치마크를 지정하였고 시장 수익률 비교를 위해 KOSPI200, KOSPI 지수 수익률도 구하였다. 포트폴리오의 동일배분 수익률, 복리 수익률, 연평균 수익률, MDD, 표준편차, 샤프지수, 벤치마크로 지정한 시가총액 상위 10종목의 Buy and Hold 수익률 등을 사용하여 성과 분석을 진행하였다. 분석 결과 포트폴리오가 벤치마크 대비 2배 수익률을 올렸으며 시장 수익률보다 좋은 성과를 보였다. MDD와 표준편차는 포트폴리오와 벤치마크가 비슷한 결과로 성과 대비 비교한다면 포트폴리오가 좋은 성과라고 할 수 있다. 샤프지수도 포트폴리오가 벤치마크와 시장 결과보다 좋은 성과를 내었다. 이를 통해 머신러닝과 투자자별 거래정보 분석을 활용한 포트폴리오 구성 프로그램 개발의 방향을 제시하였고 실제 주식 투자를 위한 프로그램 개발에 활용할 수 있음을 보였다.

• 지능정보연구
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• 제26권3호
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• pp.149-169
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• 2020

현 정부의 주요 국책사업 중 하나인 도시재생 뉴딜사업은 매년 100 곳씩, 5년간 500곳을대상으로 50조를 투자하여 낙후된 지역을 개발하는 것으로 언론과 지자체의 높은 이목이 집중되고 있다. 그러나, 현재 이 사업모델은 면적 규모에 따라 "우리동네 살리기, 주거정비지원형, 일반근린형, 중심시가지형, 경제기반형" 등 다섯 가지로 나뉘어 추진되어 그 지역 본래의 특성을 반영하지 못하고 있다. 국내 도시재생 성공 키워드는 "주민 참여", "지역특화" "부처협업", "민관협력"이다. 성공 키워드에 따르면 지자체에서 정부에게 도시재생 사업을 제안할 때 지역주민, 민간기업의 도움과 함께 도시의 특성을 정확히 이해하고 도시의 특성에 어울리는 방향으로 사업을 추진하는 것이 가장 중요하다는 것을 알 수 있다. 또한 도시재생 사업 후 발생하는 부작용 중 하나인 젠트리피케이션 문제를 고려하면 그 지역 특성에 맞는 도시재생 유형을 선정하여 추진하는 것이 중요하다. 이에 본 연구는 '도시재생 뉴딜 사업' 방법론의 한계점을 보완하기 위해, 기존 서울시가 지역 특성에 기반하여 추진하고 있는 "2025 서울시 도시재생 전략계획"의 도시재생 유형을 참고하여 도시재생 사업지에 맞는 도시재생 유형을 추천하는 시스템을 머신러닝 알고리즘을 활용하여 제안하고자 한다. 서울시 도시재생 유형은 "저이용저개발, 쇠퇴낙후, 노후주거, 역사문화자원 특화" 네 가지로 분류된다 (Shon and Park, 2017). 지역 특성을 파악하기 위해 총 4가지 도시재생 유형에 대해 사업이 진행된 22개의 지역에 대한 뉴스 미디어 10만여건의 텍스트 데이터를 수집하였다. 수집된 텍스트를 이용하여 도시재생 유형에 따른 지역별 주요 키워드를 도출하고 토픽모델링을 수행하여 유형별 차이가 있는 지 탐색해 보았다. 다음 단계로 주어진 텍스트를 기반으로 도시재생 유형을 추천하는 추천시스템 구축을 위해 텍스트 데이터를 벡터로 변환하여 머신러닝 분류모델을 개발하였고, 이를 검증한 결과 97% 정확도를 보였다. 따라서 본 연구에서 제안하는 추천 시스템은 도시재생 사업을 진행하는 과정에서 신규 사업지의 지역 특성에 기반한 도시재생 유형을 추천할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.123-138
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• 2017

주식 시장은 거래자들의 기업과 시황에 대한 기대가 반영되어 움직이기에, 다양한 원천의 텍스트 데이터 분석을 통해 주가 움직임을 예측하려는 연구들이 진행되어 왔다. 주가의 움직임을 예측하는 것이기에 단순히 주가의 등락 뿐만이 아니라, 뉴스 기사나 소셜 미디어의 반응에 따라 거래를 하고 이에 따른 수익률을 분석하는 연구들이 진행되어 왔다. 주가의 움직임을 예측하는 연구들도 다른 분야의 텍스트 마이닝 접근 방안과 동일하게 단어-문서 매트릭스를 구성하여 분류 알고리즘에 적용하여 왔다. 문서에 많은 단어들이 포함되어 있기 때문에 모든 단어를 가지고 단어-문서 매트릭스를 만드는 것보다는 단어가 문서를 범주로 분류할 때 기여도가 높은 단어들을 선정하여야 한다. 단어의 빈도를 고려하여 너무 적은 등장 빈도나 중요도를 보이는 단어는 제거하게 된다. 단어가 문서를 정확하게 분류하는 데 기여하는 정도를 측정하여 기여도에 따라 사용할 단어를 선정하기도 한다. 단어-문서 매트릭스를 구성하는 기본적인 방안인 분석의 대상이 되는 모든 문서를 수집하여 분류에 영향력을 미치는 단어를 선정하여 사용하는 것이었다. 본 연구에서는 개별 종목에 대한 문서를 분석하여 종목별 등락에 모두 포함되는 단어를 중립 단어로 선정한다. 선정된 중립 단어 주변에 등장하는 단어들을 추출하여 단어-문서 매트릭스 생성에 활용한다. 중립 단어 자체는 주가 움직임과 연관관계가 적고, 중립 단어의 주변 단어가 주가 상승에 더 영향을 미칠 것이라는 생각에서 출발한다. 생성된 단어-문서 매트릭스를 가지고 주가의 등락 여부를 분류하는 알고리즘에 적용하게 된다. 본 연구에서는 종목 별로 중립 단어를 1차 선정하고, 선정된 단어 중에서 다른 종목에도 많이 포함되는 단어는 추가적으로 제외하는 방안을 활용하였다. 온라인 뉴스 포털을 통해 시가 총액 상위 10개 종목에 대한 4개월 간의 뉴스 기사를 수집하였다. 3개월간의 뉴스 기사를 학습 데이터로 분류 모형을 수립하였으며, 남은 1개월간의 뉴스 기사를 모형에 적용하여 다음 날의 주가 움직임을 예측하였다. 본 연구에서 제안하는 중립 단어 활용 알고리즘이 희소성에 기반한 단어 선정 방안에 비해 우수한 분류 성과를 보였다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.1-21
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• 2021

글로벌 경영환경 변화로 기술개발과 시장니즈의 불확실성이 커지고 기업 간 상호 경쟁이 심화되면서 개별 기업들의 연구개발 활동에 대한 관심과 요구가 증가하고 있다. 이러한 환경변화에 대응하기 위하여 연구개발 기업들은 설비투자에 더욱 신중을 가하면서 연구개발의 질적인 경쟁력을 제고시키기 위한 수단 중 하나로 연구개발 투자를 강화하고 있다. 결과적으로 설비나 연구개발 투자 요소는 연구개발 기업들의 입장에서는 미래 불확실성을 떠안아야하는 부담이 될 수 밖에 없다. 단지 연구개발 역량을 제고시키기 위한 수단으로 연구개발 투자를 증가시키는 경영 전략은 기업성과측면에서 불확실성이 높은 것이 사실이다. 본 연구에서는 데이터마이닝 기법을 활용하여 기업들의 연구개발 역량에 영향을 주는 특성들을 기술경영능력, 연구개발능력, 그리고 기업분류 속성 관점에서 탐색하고 이러한 개별 요인들이 연구개발 역량의 수준에 따라 나타나는 특성들을 탐색하였다. 이를 위해서 국내 연구개발 기업 전체를 대상으로 증거데이터에 근거해 군집분석과 실험결과를 제시하였다. 상기의 3개 관점마다 세부 평가지표를 각각 7개, 2개, 4개로 구성하여 해당 영역에서의 개별적인 수준을 정량적으로 측정하고자 하였다. 기술경영능력과 연구개발능력의 경우 현행 기술력 평가기관들이 주도적으로 활용하고 있는 소항목 평가지표를 참조하였으며, 이때 정량적으로 자료 확보가능한지 여부를 고려하여 최종적인 세부 평가지표를 새롭게 구성하였다. 기업분류 속성의 경우에는 가장 기본적인 기업 분류 프로파일 정보를 고려하여 구성하였다. 특히 연구개발 역량수준의 동질성 파악을 위해서 기술경영능력과 연구개발능력의 세부평가지표를 활용하여 개별기업별 종합점수를 부여하였으며, 이때 역량수준을 5개의 등급으로 분류하여 군집분석 결과와 비교하였다. 분석된 군집과 역량수준 등급과의 비교평가에 따른 의미를 부여하기 위해서 군집별로 연구개발 역량수준이 높은 경향과 낮은 경향이 존재하는 군집들을 탐색하였다. 이후 해당 군집에서 세부 평가지표에 따른 특징들을 분석하였다. 이와 같은 연구수행 방법을 통해 연구 개발 역량수준이 높은 군집이 2개, 낮은 군집이 1개로 분석되었으며, 나머지 2개의 군집들은 역량수준이 거의 높은 발생 빈도로 유사하게 나타났다. 결과적으로 본 연구에서는 역량수준이 높은 2개 군집과 낮은 1개의 군집들을 대상으로 세부 평가지표에 따른 개별적 특징들을 분석하였다. 본 연구의 결과가 제시하고 있는 시사점은 기술변화 속도와 시장수요의 변화에 효과적으로 대응할 수 있는 전문 경영자의 교체주기가 빠를수록 연구개발 역량 제고에 기여할 가능성이 높다는 점이다. 개인기업의 경우에 법인기업으로의 전환을 통해 연구개발 인력들의 기업에 대한 소속감을 제고시킴으로써 연구개발 역량의 투입강도를 높일 필요가 있으며, 조직적 측면에서도 팀단위의 조직구성을 통해 책임과 권한의 정확성을 제공할 필요가 있다는 점이다. 기술상용화 실적건수나 기술인증건수는 역량제고에 기여하는 경우와 그렇지 않은 경우 모두 발생되고 있어, 경영자 입장에서 연구개발 역량제고를 위한 중요 인자로 검토하는데 한계가 있는 것으로 확인되었다. 마지막으로 실용신안출원의 경험 여부는 연구개발 역량에 중요한 영향을 미치는 요인으로 파악되어, 연구개발 역량 제고를 위해서는 실용신안출원 장려를 위한 동기부여를 제공할 필요성을 확인하였다. 이처럼 본 연구결과는 개별 기업들의 연구개발 역량 제고를 위한 기업 경영전략의 중요한 시사점을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.125-140
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• 2018

품질검사는 중간상품이나 최종상품을 품질관리 표준을 만족하는 양품과 불량품으로 분리하는 일을 수행한다. 대량생산체계에서 품질을 수작업으로 검사하는 것은 일관성과 효율성을 저하시키므로 대량으로 생산되는 상품의 품질을 검사하는 것은 다수의 공정에서 기계에 의한 자동 확인과 분류를 포함하게 된다. 생산공정에서 발생하는 데이터를 활용하여 공정을 개선하고 최적화하려는 선행 연구들이 많았음에도 불구하고, 실시간에 많은 데이터를 처리하는데 있어서의 기술적인 한계로 인해 실제 구현에서의 제약이 많이 있었다. 최근 빅데이터에 관한 연구에서는 데이터 처리기술을 개선하였고, 실시간에 데이터를 수집, 처리, 분석하는 과정을 가능하게 하게 하고 있다. 본 논문에서는 품질검사를 위한 빅데이터 적용의 단계와 세부사항을 제안하고, 유제품 산업에 적용 사례를 제시하려고 한다. 먼저 선행 연구들을 조사하고, 제조 부문에 적용할 수 있는 빅데이터 분석절차를 제안하며 제안된 방법의 실현가능성을 평가하기 위해서, 유제품 산업 분야의 품질검사과정 중 하나에 회선신경망(Convolutional Neural Network) 기술 및 랜덤포레스트(Random Forest) 기술을 적용하였다. 품질검사를 위해 제품의 뚜껑 및 빨대의 사진을 수집, 처리, 분석하여, 결함 여부를 판단하고, 과거 품질 검사결과와 비교하였다. 제안된 방법은 과거에 수행되었던 품질검사에 비해 분류 정확성 측면에서 의미 있는 개선을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해, 유제품 산업의 빅데이터 활용을 통한 품질검사 정확도 개선 가능성을 확인하였다.

• 통상정보연구
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• 제15권4호
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• pp.97-122
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• 2013

한국의 서비스무역 수지는 2012년에 IMF의 BPM5를 기준으로 흑자를 기록하였다. 이는 여행수지적자 감소, 건설 및 운송수지 흑자 확대와 규모는 작지만 개인, 문화, 오락서비스 수지가 꾸준히 개선되어 흑자로 전환된 데에 있다. 그러나 대외적으로는 세계경제 성장세가 둔화되고 원화가치가 강세를 보이고 있는 반면, 한국 서비스산업의 경쟁력은 매우 취약하기에 서비스무역 흑자 기조를 유지하기는 쉽지 않다. 이에 본 연구에서는 안정성이 미흡한 서비스수지 흑자 항목과 심각한 적자 항목을 중심으로 경쟁력 강화방안을 제시하고 있다. 해외 사례로 한국과 같이 제조업 중심의 발전 국가인 독일과 일본의 정책 및 현황을 분석하였으며 서비스 주요 업종의 현황분석을 통해 서비스 산업 경쟁력 강화 방안을 제시하였다. 해외건설의 안정적 시장확보 방안과 꾸준한 개선을 이루고 있는 개인 문화 오락서비스 분야의 독립적인 산업으로서 성장 및 동반 성장이 가능한 분야와의 연계 방안을 발굴하는 것이 필요하다. 서비스 산업은 고부가가치 산업으로 높은 수준의 지식 기반 서비스가 국제경쟁력이 있기에 집중 육성분야를 선정하여 미래지향적인 R&D 지원을 함으로써 지식재산권을 확보하고 핵심원천기술을 토대로 특허권 등 사용료 수지를 개선해 나가야 한다. 서비스산업은 제조업과는 다른 상품특성, 유통체계, 대금결제방식 등을 가지고 있으므로 업종별 특성을 반영하여 지원제도를 개발하여야 한다. 또한 해외 진출을 지원하기 위한 방안으로 서비스 업종별 시장개척단, 공동물류센터 등의 마케팅적 지원은 물론 현지국의 사회 문화적 특성을 고려하여 외교적 지원까지도 필요하다.

• 기록학연구
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• 제56호
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• pp.81-112
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• 2018

공공기관의 정부간행물은 그 기관의 목적이나 업무수행의 내용을 기관 내부나 일반인에게 전달하기 위해 발간하는 자료이다. 법과 제도의 틀에서 정부간행물 관리의 중요성이 커지게 되었지만 기록관리 현장에서는 여전히 정부간행물의 특성과 가치를 고려한 업무들이 이루어지지 않고 있는 실정이다. 6대 광역자치단체의 기록관을 중심으로 효율적인 정부간행물 관리제도에 대해서 살펴보고 문제점과 개선방안을 제시하였다. 이를 위해서는 첫째, 정부간행물 납본제도를 일관성 있게 정비하여야 한다. 정부간행물의 납본에 있어 납본 방법과 납본 자료가 법마다 다르게 제시하고 있어 통합적으로 관리하는 시스템을 구축하여 간략한 정보 및 원문 정보를 제공해야한다. 둘째, 기록관 환경에 맞는 행정적 제도를 마련해야 한다. 정부간행물 지침에서 제시하는 발간등록 및 납본 제도는 국가기록원의 중심제도이므로 기관 기록관에서는 효율적인 제도가 되지 못하고 있다. 셋째, 정부간행물이 가지는 가치를 인식하여 장기적으로 보관하고 관리될 수 있도록 지원이 이루어져야 한다. 정부간행물 정리를 위해서는 현실성 있는 분류 방법과 통합 관리되는 프로그램 제시, 서비스를 이용하는 이용자에 대한 기준을 제시해야 한다. 넷째, 정부간행물 통합관리시스템의 구축이다. 국가기록원을 비롯하여 국립중앙도서관, 국회도서관에서는 정보의 요약본과 원문 정보를 동시 구축하여 체계적, 효율적으로 관리할 수 있도록 해야 한다.