• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.47-64
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• 2021

전 세계적으로 퍼진 코로나 19 상황은 우리의 일상생활의 많은 부분에 영향을 끼쳤을 뿐만 아니라, 경제·사회 등 많은 부분에 걸쳐 막대한 영향력을 미치고 있다. 확진자와 사망자 수가 증가함에 따라 의료진과 대중은 불안, 우울, 스트레스 등 심리적인 문제를 겪고 있다고 한다. 장기적인 부정적인 감정은 사람들의 면역력을 감소시키고 신체적인 균형을 파괴할 수도 있으므로 코로나 19로 인한 심리적인 상태를 이해하는 것이 필수적인 상황이다. 본 연구에서는 코로나 19 감정과 관련된 뉴스 데이터를 수집하여, 텍스트 마이닝을 통해 키워드를 분류하고, 키워드 사이의 의미 네트워크 분석을 통해 단어들의 관계를 시각화하였다. 코로나 감정과 관련된 기사의 키워드에 나타난 단어들의 빈도수를 확인하고 이를 워드 클라우드로 분석하였다. 키워드 빈도 분석 결과 코로나 19 감정과 관련하여 '중국', '불안', '상황', '마음', '사회', '건강'과 같은 단어의 빈도가 높게 나타난 것을 확인할 수 있었다. 각 데이터 간 연결 중심성을 분석한 결과 키워드 중심성 네트워크에서 가장 중심적인 핵심어는 '심리'와 '코로나 19', '블루', '불안'이라는 단어가 높은 연결 중심성을 가지는 것을 확인할 수 있었다. 기사의 헤드라인에 나타난 주요 핵심어 사이의 동시 출현 빈도 네트워크를 그래프로 시각화한 결과, '코로나-블루' 쌍이 가장 굵게 표시되었고, '코로나-감정', '코로나-불안' 쌍이 비교적 굵은 선으로 표시된 것을 알 수 있었다. 코로나와 관련된 '블루'는 우울증을 의미하는 단어로, 코로나와 우울증은 이제 관심을 가져야 할 키워드임을 확인할 수 있었다. 본 연구에서는 장기화한 코로나 19 상황에서 신체적인 방역뿐만 아니라 심리적인 방역에도 힘써야 할 이 시기에 보건 정책담당자가 빠르고 복잡한 의사결정 과정에 도움이 되고자 미디어 뉴스를 모니터링 함으로써, 더욱더 쉬운 소셜 미디어 네트워크 분석 방법을 제시하고자 한다.

• 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.

• 한국농림기상학회지
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• 제23권4호
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• pp.374-390
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• 2021

농산물 중에서도 노지채소는 생육특성상 기상요건의 변화에 민감하게 반응한다. 온난화로 인한 노지 채소류의 급격한 재배적지 및 생산성 변동의 대응 방안으로 작물모형을 활용한 연구가 활발히 진행되어 왔으며 신뢰도 높은 생산성 예측을 위해 관련된 다양한 요인에 대한 분석이 필요한 상황이다. 본 연구에서는 정밀한 작물 생육 모형의 개발에 앞서 대표적인 노지 채소 작물인 마늘과 양파를 대상으로 문헌 조사를 수행하여 생육 및 생산성과 관련된 모형 개발 연구 동향을 분석하였다. 또한, 작물의 생육 또는 생산성을 예측하는 모형에 관한 문헌들을 분류하여 모형 개발을 위한 시사점을 파악하고자 하였다. 이를 위해 문헌이 수록된 데이터베이스를 이용하여 키워드 조합으로 검색하여 얻어진 관련 문헌들을 수집하였으며, 텍스트마이닝 기법 중 워드클라우드와 의미연결망을 활용하여 수집된 논문들에서 나타난 연구 동향을 분석하였다. 또한 각각의 문헌들을 분석하여 양파와 마늘의 생육 및 수량에 영향을 미치는 요소를 탐색하였다. 그 결과 국내외 모두 식량작물인 벼에 비해 노지채소는 문헌 건수가 월등히 적었다. 또한 텍스트마이닝을 통한 분석결과 연구동향의 경우 기후변화와 원격탐사 등이 주로 검색되었으며, 작물생육 관련인자로는 기온, 관수 등이 많은 것으로 조사되었다. 문헌 분석을 통해 확인된 마늘과 양파의 생산성에 영향을 미치는 조건들은 환경 및 재배요인에 따라 다양하게 나타났는데, 토양 조건의 경우 토양 무기 성분, pH 농도 및 토양 수분 등이, 생산성과 관련된 재배관리 조건으로는 파종 시기, 품종, 종자처리 방식, 관수간격, 시비량 및 비료 성분 등이 주요 인자로 분류되었다. 기상 조건의 경우, 기온, 강수량, 일사량 및 습도 등이 다수의 문헌에서 주요 인자로 사용되었다. 본 연구의 결과들은 차후 추가적인 작물모형 개발에 활용할 수 있는 핵심적인 입력 요소를 파악하기 위해 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제23권6호
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• pp.469-484
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• 2021

터널 설계 시 지반조사를 통한 암반분류 결과는 공사기간 및 공사비 산출, 그리고 터널안정성 평가에 지대한 영향을 미친다. 국내에서 지금까지 완공된 3,526개소의 터널들의 설계 및 시공을 통해 관련 기술들은 지속적으로 발전되어 왔지만, 터널 설계 시 암질 및 암반등급을 보다 정확하게 평가하기 위한 방법에 대한 연구는 미미하여 평가자의 경험 및 주관에 따라 결과의 차이가 큰 경우가 적지 않다. 따라서 본 연구에서는 암석샘플에 대한 주관적 평가를 통한 기존의 인력에 의한 암반분류 대신, 최근 지반분야에서도 그 활용도가 급증하고 있는 머신러닝 알고리즘을 이용하여 시추조사에서 획득한 다양한 암석 및 암반정보를 분석하여 보다 신뢰성있는 RMR에 의한 암반분류 모델을 제시하고자 하였다. 국내 13개 터널을 대상으로 11개의 학습 인자(심도, 암종, RQD, 전기비저항, 일축압축강도, 탄성파 P파속도 및 S파 속도, 영률, 단위중량, 포아송비, RMR)를 선정하여 337개의 학습 데이터셋과 60개의 시험 데이터셋을 확보하였으며, 모델의 예측성능을 향상시키기 위해 6개의 머신러닝 알고리즘(DT, SVM, ANN, PCA & ANN, RF, XGBoost)과 각 알고리즘별 다양한 초매개변수(hyperparameter)를 적용하였다. 학습된 모델의 예측성능을 비교한 결과, DT 모델을 제외한 5개의 머신러닝 모델에서 시험데이터에 대한 RMR 평균절대오차 값이 8 미만으로 수렴되었으며, SVM 모델에서 가장 우수한 예측성능을 나타내었다. 본 연구를 통해 암반분류 예측에 대한 머신러닝 기법의 적용 가능성을 확인하였으며, 향후 다양한 데이터를 지속적으로 확보하여 예측모델의 성능을 향상시킨다면 보다 신뢰성 있는 암반 분류에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제17권4호
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• pp.864-881
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• 2021

연구목적: 본 연구는 빅데이터와 인공지능 기술을 기반으로 다양한 위험 특성과 개개인의 상황을 고려한 맞춤형 예방 솔루션을 제공하는 생활안전 예방서비스 연구개발의 일환으로, 일상 생활안전과 관련하여 개인의 현재 안전수준을 정량적 수치로 나타내는 생활안전지수를 산출하는 방안을 제시하여, 안전사고를 예방하고 대응하기 위한 맞춤형 종합지수 서비스를 제공하는 데 목적이 있다. 연구방법: 본 연구의 핵심이 되는 모델은 AHP(Analysis Hierarchy Process)와 리커트 척도(Likert Scale)를 혼용하는 방법으로, 전문가 그룹의 합의형성 모델을 기반으로 산출된다. 생활안전 예방서비스를 평가할 수 있는 평가항목을 위험지표, 취약지표, 예방지표 등으로 구분하고, 이를 AHP 의사결정 방법론에 따라 AHP 계층구조로 정의하여 각 레벨 항목의 쌍대비교를 통해 평가항목 간 상대적 가중치를 산출하는 방법을 제안한다. 또한 평가항목을 적용한 개별 예방서비스에 대한 평가는 향후 생활안전 예방서비스의 확대를 고려하여 AHP 쌍대비교를 대신하여 리커트 척도 기반으로 절대평가하고 그 결과를 상대비교하는 방법으로 개별서비스 간 가중치를 산출하는 방안도 함께 제시한다. 연구결과: 생활안전 예방서비스에 대한 서비스 가중치를 도출하고, 이를 생활안전 예방서비스의 인공지능 예측모델을 통해 산출된 개별위험지수에 반영하여 종합지수를 산출하였다. 결론: 구현한 모델의 적용을 위하여 생활안전 예방서비스 앱과 플랫폼으로 구성된 테스트 환경을 구축하고, 사용자 시나리오를 바탕으로 기능에 대한 효능을 평가하였다. 이를 통해 본 연구에서 제시된 생활안전지수는 사용자에게 현재 자신의 안전수준을 종합하여 나타냄으로써 안전 위험에 진단과 대응 및 예방 골든타임을 지원하는 것으로 기대된다.

• 의료법학
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• 제24권2호
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• pp.147-196
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• 2023

오늘날에는 기술의 발전으로 인간의 뇌에 직접 자극을 가하여 질병을 치료하거나 뇌파를 통해 직접 기계를 조정하는 것이 가능해졌다. 이러한 뇌신경과학기술은 비침습적으로 이루어질 수도 있으나 적어도 현재까지는 뇌에 직접 전극이나 마이크로칩을 이식하는 침습적 방법이 필요한 자극을 더 정확하게 가하거나 뇌파를 더 정밀하게 측정할 수 있다. 뇌심부자극술(DBS)의 경우 파킨슨병, 본태성진전증에 대해 안정적인 치료방법으로 인정받고 있으며, 그 외 알츠하이머나 우울증 등에도 활용할 수 있는지 연구가 진행중이다. 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)의 경우 임상단계이지만 신경이 손상되어 신체를 움직이지 못하는 사람들의 신체기능을 대체하거나 재활치료를 지원하는 역할을 할 것으로 기대되고 있다. 문제는 이러한 침습적 뇌신경과학기술을 필요로 하는 사람들의 상당수는 질병 또는 신경 손상으로 인해 판단능력이 손상되어 있거나 의사표시를 제대로 할 수 없는 사람들인데 반해, 이 기술들을 이용한 시술은 고도의 침습적인 시술이어서 반드시 환자 본인의 동의를 필요로 한다는 것이다. 특히 뇌신경과학기술이 아직 임상시험단계에 머물러 있는 영역에서는 위험은 그만큼 커지고 이익은 불확실하기 때문에 이를 고려하여 수술을 받을지 여부를 판단할 수 있도록 더 충분한 설명이 이루어져야 한다. 환자에게 성년후견이 개시되어 있다면 성년후견인이 - 경우에 따라서는 법원의 허가를 받아 - 이 시술에 대한 동의를 대신할 수 있을 것이다. 성년후견이 개시되어 있지 않은 경우 환자의 판단능력이 손상되어 있거나 의사표시를 할 수 없는 경우가 문제이다. 우리 의료 실무에서는 환자가 동의할 수 없는 경우 환자의 보호자에게 동의를 받는 경향이 있지만, 환자의 보호자라는 개념은 우리법상 근거를 찾기 어려운 개념이어서 문제가 있다. 장기적으로는 환자의 배우자나 근친이 보충적으로 환자의 의료행위 동의대행권을 갖도록 법률상 규정하는 편이 타당할 것이다. 뇌신경과학시술을 받은 환자에게 부작용 등 손해가 발생한 경우도 검토를 요한다. 만일 환자에게 수술에 수반되는 위험에 대해 제대로 설명이 되지 않았다면 위자료 청구가 가능하다. 의료과실과 부작용 사이에 인과관계가 있다면 그 부작용에 대해서도 손해배상청구를 할 수 있다. 또한 BCI나 DBS 모두 뇌에 전극이나 마이크로칩등을 이식하고 이를 외부의 컴퓨터를 통해 제어하기 때문에 인체의식형 의료기기가 사용된다. 인체이식형 의료기기에는 제조물책임법이 적용되므로 그 결함으로 인해 부작용이 발생했다고 인정된다면 제조자에 대해서 손해배상을 청구할 수 있다. 최근 우리 의료기기법에는 인체이식형 의료기기 책임보험제도가 시행되어 피해자가 구제를 받을 가능성이 더 강하게 보장된다.

• 한국심리학회지:법
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• 제11권2호
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• pp.135-153
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• 2020

인식 가능한 피해자 효과(Identifiable victim effect)는 추상적인 피해자보다 인식 가능한 피해자에게 더 큰 동정심과 도움행위가 나타나는 현상을 말한다. 본 연구에서는 이 현상을 일반인들의 직관적인 법적 판단 상황에 적용해 피해자에 대한 인식이 제3자의 처벌 및 보상 판단에 미치는 영향을 검증하고자 했다. 그리고 이런 법적 판단에 대한 인식 가능한 피해자 효과를 통해 피해자의 실명과 신상을 전면에 내세워 여론의 관심과 지지를 얻어 관련 범죄의 처벌 강화를 목표로 하는 피해자형 설명법안의 효과를 설명하고자 하였다. 이를 위해 법적 판단에 필요한 법률적 요인을 배제한 교통사고 시나리오를 작성해 교통사고 피해자의 정보를 조작해 실험을 진행하였다. 실험1에서 참가자는 각 집단 별로 사고 피해자를 익명으로 제시한 조건(비인식 조건)과 이름, 나이 등의 신상정보를 함께 제시한 조건(인식 조건)을 읽고 배심원으로서 양형과 합의금을 판단하였다. 그 결과 피해자 신상정보의 유무는 제3자의 양형 및 합의금 판단에 영향을 미치지 않았지만, 세상의 공정성에 대한 믿음에 의한 조절효과가 나타났다. 즉, 피해자를 구체적으로 인식했을 때 세상이 공정하다고 믿을수록 더 높은 처벌과 보상을 원하는 것으로 나타났다. 실험2에서는 익명의 피해자(비인식 조건)와 성행 정보가 긍정적(긍정인식 조건)이거나 부정적인 피해자(부정인식 조건)를 비교해 피해자 특성이 가해자 처벌과 피해자 보상에 미치는 영향을 관찰하였다. 그 결과 피해자를 부정적인 사람이라고 인식했을 때 피해자가 누군지 알 수 없을 때보다 더 적은 보상 판단을 하는 것으로 나타났다. 또 부정적인 피해자 조건을 제외한 모든 조건에서 이전 판례의 평균보다 더 높은 가해자 처벌, 피해자 보상 판단을 하는 것으로 나타났다. 본 연구는 법률적 요인 외의 피해자 특성이 제3자의 법적 판단에 영향을 미친다는 것을 확인하였다. 나아가 법적 요인과는 무관하게 높은 처벌과 보상 판단을 피해자형 실명법안의 효과와 함께 해석하며 공정한 양형 기준 설정을 위한 사회적, 법적 논의와 후속 연구를 제안하였다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.69-88
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• 2022

최근 코로나19 팬데믹으로 인해 전 세계 경제와 외교 상황에 급격한 변화가 일어나고 있으며, 수출 의존도가 높은 한국은 이러한 변화에 큰 영향을 받고 있다. 본 연구에서는 기업의 수출전략 수립 및 의사결정 지원을 위해 차년도 수출액 예측 모델을 구축하고, 모델의 예측 결과를 바탕으로 수출 유망국가 추천 방식을 제안한다. 본 연구에서는 모델이 다양한 정보를 학습할 수 있도록 국가별, 품목별, 거시경제 변수 등 선행 연구에서 중요하게 사용된 변수를 다방면으로 수집하였다. 수집한 데이터를 분석한 결과, 국가와 품목에 따라서 수출액의 분포가 매우 비대칭적인 것을 확인할 수 있었다. 따라서, 모델의 예측 성능을 향상시키고 설명력을 확보하기 위해서 분리학습 방식을 사용하였다. 분리학습은 전체 데이터를 동질적인 하위 그룹으로 분리하고 개별 모델을 구축하는 방식으로, 본 연구에서는 수출액을 기준으로 5개 구간으로 데이터를 분리하였다. 모델 학습 과정에서 구간별 특성을 반영하여 구간1부터 구간4까지는 LightGBM을 사용하고, 구간5는 지수이동평균을 사용하였으며 이를 통해 모델의 예측 성능을 향상시킬 수 있었다. 모델의 설명력 확보를 위해서 추가로 구간별 모델의 SHAP-value를 계산하고 중요도가 높은 변수를 제시했다. 또한, 본 연구에서는 예측 모델을 기반으로 2단계 수출 유망국가 추천 방식을 제안했다. 효율적인 수출 전략 수립을 위해서 BCG 매트릭스와 국가별 점수 산출 방식을 사용하였고, 품목별 유망 국가 순위와 수출 관련 주요 정보들을 제공하였다. 본 연구는 다양한 정보를 학습한 머신러닝 모델로 여러 국가와 품목에 대한 예측을 실시하고, 이 과정에서 분리학습 방식으로 예측 성능을 향상시켰다는 점에서 의의가 있다. 또한, 현재 무역 관련 서비스들이 과거 데이터에 기반한 정보를 제공하고 있음을 고려할 때, 본 연구에서 제안한 예측 모델과 유망국가 추천 방식은 기업들의 미래 수출 전략 수립 및 동향 파악에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.311-328
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• 2022

정보통신기술 발달로 스마트폰이 보급되면서, 온라인 쇼핑몰 서비스는 컴퓨터가 아닌 모바일로도 사용이 가능해졌다. 그로 인해 온라인 쇼핑몰 서비스를 이용하는 사용자는 급격히 증가하게 되고, 거래되는 제품의 종류 또한 방대해지고 있다. 따라서 기업은 이익을 최대화하기 위해서는 사용자가 관심을 가질만한 정보를 제공해주는 것이 중요하다. 이를 위해 사용자의 과거 행동 데이터나 행동 구매 기록을 기반으로 사용자에게 필요한 정보 또는 제품을 제시하는 것을 추천 시스템이라 한다. 현재 추천 서비스를 제공하는 대표적인 해외 기업으로는 Netflix, Amazon, YouTube 등이 있다. 최근 이러한 전자상거래 사이트에서는 사용자가 해당 제품에 대한 리뷰가 유용한지에 대해 투표할 수 있는 기능을 제공하고 있다. 이를 통해, 사용자는 유용하다고 판단되는 제품에 대한 리뷰와 평점을 참고하여 구매 의사결정을 내린다. 따라서 본 연구에서는 제품에 대한 평점과 리뷰의 유용성 정보 간의 상관관계를 파악하고, 리뷰의 유용성 정보를 추천 시스템에 반영하여 추천 성능을 확인하고자 한다. 또한 대부분의 사용자들은 만족한 제품에만 평점을 부여하는 경향이 있고 제품에 대한 평점이 높을수록 구매 의도가 높아지는 경향이 있다. 따라서 전통적인 협업 필터링 기법에 모든 평점을 반영한 결과와 4점과 5점 평점만을 반영한 추천 성능 결과를 비교하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 Amazon에서 수집한 전자 제품 데이터를 사용하였으며, 실험 결과는 평점과 리뷰 유용성 정보 간 상관관계가 있는 것으로 확인되었다. 또한 모든 평점과 4점과 5점 평점만을 추천 시스템에 반영하여 추천 성능을 비교한 결과, 4점과 5점 평점만을 추천 시스템에 반영한 결과의 추천 성능이 더 높게 나타났다. 그리고 리뷰 유용성 정보를 추천 시스템에 반영한 결과는 리뷰가 유용할수록 추천 성능은 높게 나타나는 것으로 확인하였다. 따라서 이러한 실험 결과는 향후 개인화 추천 서비스의 성능 향상에 기여하고, 전자상거래 사이트에 시사점을 제공할 수 있을 것으로 본다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제56권2호
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• pp.246-262
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• 2023

본 연구는 사라진 문화재인 돈의문이 어떻게 디지털로 복원이 되었는지, 돈의문 복원이라는 정책집행 과정에 초점을 맞추어 정책집행 요인을 분석하였다. 이를 통하여 민관 다자간 협업으로 추진된 디지털 돈의문 복원 정책의 집행과정에 있어서 특성을 살펴 보고 이해관계가 다른 기관이 어떻게 집행 과정 속에서 문제를 해결하고 협업을 이루었는지 시사점을 얻고자 하였다. 연구방법은 정책 집행과정을 정책집행자 요인, 정책집행 내용 요인, 정책집행 자원 요인, 정책집행환경 요인으로 나누어 각각의 세부 구성요인별로 분석하였다. 이를 위하여 정책집행 참여자들의 심층인터뷰, 문헌 분석을 조사 하였다. 연구결과 정책집행자 요인에서 정책책임자의 신속한 의사결정 리더십과 정부기관 담당자의 유연한 태도는 각기 다른 이해집단의 갈등을 방지하는데 긍정 영향을 준 것으로 나타났다. 둘째, 정책집행 내용에서는 모두가 수긍할 수 있는 공동목표를 정립하여 일관성 있게 나아간 것이 신뢰를 주었고 시너지를 내게 하였다. 셋째, 정책집행 자원요인에서는 무엇보다 물적 자원인 예산의 중요성이 강조되었다. 마지막으로 정책집행의 환경 요인으로는 정책 추진 당시 4차산업혁명 부각과 함께 5G 이동통신이 세계 최초로 국내에서 개통된 부분이 시기적절한 요소로 작용하였다. 다만, 현재의 디지털 복원 기술이 곧 과거의 기술이 되는 것은 앞으로의 과제라고 할 수 있다. 디지털 돈의문은 사라진 문화재를 AR, VR로 복원한 최초의 사례로 대중매체의 관심과 지지를 받았고 대중의 관심을 끌었다. 이는 또한 디지털 복원이 문화재가 위치한 지역주민과의 갈등이나 실물의 보존과 복원에 있어 이해관계자들의 갈등 없이도 해결 방안이 될 수 있는 모범 사례가 될 수 있음을 보여준다 하겠다.