코로나19 사태는 정보통신의 기초가 되는 바탕 또는 토대인 정보통신기반의 필요성을 재인식하는 계기가 된다는 문제의식에 바탕을 두고 주로 법학적 관점의 문헌 조사와 규범적 고찰을 통하여 코로나19 사태에서 정보통신기반의 중요성을 확인하고 정보통신기반 구축·보호에서 국가의 책임을 구현하는 제도적 방안이 무엇인지를 총론적 관점에서 살펴보았다. 정보통신기반은 코로나19 대응에서 중요한 역할을 하였으며 포스트 코로나 시대의 디지털 전환의 주요 관건이다. 이에 따라 국가는 정보통신기반의 구축과 보호에 대한 책임이 있다. 국가의 정보통신기반 구축·보호 책임에서 제도적 방안은 중요한 의미를 지니며 법률적 차원의 대응뿐만 아니라 정보통신기반 구축·보호에 관한 국가목표규정을 형성하는 헌법적 차원의 대응도 필요할 수 있다. 이러한 연구결과는 관련 개별 법령에 대한 세부적인 연구의 기본 전제와 방향성을 제시한다.
지능정보기반의 신기술 사회변화 속에서 중년의 건강에 대한 연구는 우울과 안녕감 등 정신적인 건강 등에 대한 연구와 더불어, 인지건강에 대한 구체적인 척도로 구성된 연구의 필요성도 요구된다. 이 연구는 인지건강의 하위영역으로 사회적 정신적 신체적 인지건강의 내용을 포함하여 사용하였다. 본 연구에서는 중년여성을 대상으로 자원봉사활동이 인지건강에 얼마나 긍정적으로 작용하는 지를 알아보고자 하였다. '인지건강이 자원봉사활동을 통해서 중년여성에게 얼마나 바람직하게 작용할 것인가?'라는 문제를 중심으로 40세에서 59세까지의 중년여성을 대상으로 조사를 진행하였다. 자원봉사활동이 중년여성의 인지건강에 긍정적으로 작용되는지에 대해 검토하고 중년여성의 바람직한 삶의 유지와 노년의 건강한 삶을 영위하는데 필요한 자원봉사활동의 의미와 영향요소 등을 중심으로 분석하였다. 특히 중년여성의 자원봉사활동이 다양하고 적극적으로 이루어져야하는 필요성을 인식조사를 통해 검증하여 도출하였다.
본 연구에서는 세계측지계 기준에 따라 지리정보를 효율적이고 정확하게 좌표변환하기 위한 방안을 도출하기 위하여 기존 1/1,000 수치지형도와 GIS 응용시스템 DB의 구축 현황 및 문제점을 파악하고, 좌표변환 파라미터 산출과 변환 성과의 정확도 평가 등을 수행하여 실용적인 좌표변환 방안을 제시하였다. 국가좌표변환계수에 의한 좌표변환 정확도를 분석하였으며, 연구대상지역의 국가기준점 및 도시기준점을 이용하여 지역좌표변환계수의 특성을 고찰 하였다. 또한 항공삼각측량 성과를 이용한 1/1,000 수치지형도를 도시기준점을 이용한 측량성과와 비교 하여 수치 지형도 제작 당시 국가기준점의 편의량을 분석하고, 도시기준점을 이용하여 추정한 좌표변환계수를 사용하여 세계측지계로 좌표변환한 성과의 정확도를 분석하였다. 마지막으로 1/1,000 수치지형도의 좌표변환 방법을 적용하여 지하시설물 DB를 대상으로 좌표변환 정확도를 평가하였다. 본 연구를 통하여 지자체 단위의 좌표변환을 수행하는데 있어 도시기준점을 이용한 Molodensky-Badekas 방법에 의한 좌표변환계수 적용과 2차원 Affine 변환도 국지적인 범위에서 적용 가능하였음을 확인하였다. 또한 수치지형도를 기반으로 지거측량 방법으로 구축된 GIS 응용 DB의 경우에도 좌표변환 및 편의보정을 통해 약 10cm 이내의 변환 정확도로 좌표변환이 가능하여 세계측지계 전환에 큰 문제가 없다고 판단하였다.
플랫폼 비즈니스의 급속한 성장과 함께 디지털 트랜스포메이션은 기업의 가장 중요한 화두로 부상하였으며, 기업에게 있어 더 이상 선택사항이 아닌 생존을 위한 필수전략이 되었다. 많은 기존 기업들은 디지털화를 위하여 필사의 노력을 하고 있다. 관련된 많은 연구들이 있었지만, 아직 대부분 사례 분석들을 통한 개념적 모델 수준의 연구들에 머물고 있다. 본 연구의 목적은 디지털 트랜스포메이션의 기반이 되는 플랫폼 비즈니스 모델을 중심으로 트랜스포메이션을 통해 획득할 효익의 근간이 되는 데이터의 통합 및 증가되는 네트워크 효과의 효익을 학술적, 체계적으로 분석해 보고자 하는 것이다. 플랫폼 기반 변화는 내부의 효율성 강화와 외부적 확장으로 구분할 수 있다. 내부적으로는 기업의 내부 데이터가 결합되고 다시 의사결정 및 실행과 결합되도록 하는 데이터 구조 개선 및 조직의 개선이 필요할 것이며, 외부적으로는 플랫폼 비즈니스 모델 기반 사업 구현으로 보다 많은 소비자의 외부 데이터를 결합, 활용하는 구조를 세워 신사업 개척, 소비자 행동 예측을 위한 가치를 높여야 할 것이다. 디지털 트랜스포메이션이 성숙되지 않은 상황에서, IT인프라가 가장 구조적으로 앞서 있는 금융산업은 가장 먼저 산업적으로 이상을 실현할 수 있는 산업으로 기대되고 있다. 외부 데이터 결합 사업을 위하여 금융 기업들은 다양한 시도들을 하고 있으며, 좋은 결실을 맺는다면 타 산업의 전환성숙에도 공헌할 수 있을 것으로 기대된다. 정책적으로는 정부의 마이데이터 사업 실시에 있어 국가 차원의 데이터 구조, 거래 체계에 대한 논의가 빨리 진행되어야 할 필요성을 제기하였다.
전세계적으로 다양한 산업영역에서 디지털전환을 통한 새로운 가치 창출을 하고 있다. 특히 건설산업의 설계분야에서는 기존 CAD를 이용한 설계방식을 BIM(Building Information Modeling) 설계로 전환하고 있으며 국토부에서는2025년부터 BIM 설계 의무화를 추진하고 있다. 그러나 건설산업영역에서는 BIM 설계방식을 대응하기 위하여 노력하고 있으나 현실적으로 BIM 설계가 가능한 인력을 구하기 어려운 상황이다. 본 논문에서는 건설산업의 지하시설물 토목 설계분야에서 BIM 설계가 가능하도록 효율적인 업무 프로세스 개선 방안에 대하여 소개하고 BIM 설계 전문 인력 양성을 위한 방법론을 제안한다.
AI is recognized to be a key technology for digital transformation (DT) and the value of AI is considered to determine the future of the company. However, in reality, although managers acknowledge the future value of AI and have plans to introduce it, most are not sure what to expect from AI or how to apply it to their business. This study compares two company cases to demonstrate how an organization has successfully achieved AI led organizational change while another failed. Specifically, by taking institutionalist's view, this study examines how the legitimacy enables and constrains AI led organizational changes in organization's practices, processes, and infrastructure. The results of this study indicate that for the success of AI led organizational changes, the legitimacy plays an important role by reducing the challenges from stakeholders and increasing the institutional momentum to move through the phases of the change.
Florencia de los Angeles Renteria del Toro;Chen Hao;Akira Tokuhiro;Mario Gomez-Fernandez;Armando Gomez-Torres
Nuclear Engineering and Technology
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제56권4호
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pp.1267-1276
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2024
The emerging technologies at the industrial level have deployed rapidly within the energy transition process innovations. The nuclear industry incorporates several technologies like Artificial Intelligence (AI), Machine Learning (ML), Digital Twins, High-Performance-Computing (HPC) and Quantum Computing (QC), among others. Factors identifications are explained to set up a regulatory framework in the digitalization era, providing new capabilities paths for nuclear technologies in the forthcoming years. The Analytical Network Process (ANP) integrates the quantitative-qualitative decision-making analysis to assess the implementation of different aspects in the digital transformation for the New-Energy Transition Era (NETE) with a Nuclear Power Infrastructure Development (NPID).
Journal of Information Science Theory and Practice
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제10권spc호
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pp.1-11
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2022
As data-based research activities and outcomes increase and ontact or non-face-to-face activities become common, the demand for easy utilization of resources, tools, functions, and easily accessible information required for research in the R&D sector has increased accordingly. With the rapid increase in the demand for collaborative research based on online platforms, research support institutions strive to provide venues for research activities that merge various information and functions. ScienceON, an integrated science & technology (S&T) knowledge infrastructure service developed and operated by the Korea Institute of S&T Information (KISTI), supports open collaboration by connecting and merging all the information, functions, and infrastructure required for research activities. This paper describes the online research activity support tool provided by ScienceON and the remarkable results achieved through this activity. Specifically, the excellent creation of the following flow of meta-material research activities in the ontact space is elucidated. First, the papers required for a meta-material analysis are retrieved, virtual simulation is conducted with the experimental data extracted from the papers, and research data are accumulated. ScienceON's tools for supporting ontact research activity will play a role as an important service in the era of digital transformation and open science.
알파고로 대변되는 딥러닝 기법의 등장으로 인공지능은 기업 경쟁우위 확보를 위한 디지털 트랜스포메이션의 핵심 주제로 급부상했다. 산업 내 인공지능 기반 디지털 트랜스포메이션 방향을 이해하기 위해서는 현재 진행 중인 인공지능 비즈니스 생태계 참여자들 유형 및 활동에 대한 명확한 이해가 선행되어야 한다. 따라서 본 연구는 다행위자 네트워크(Multi-actor network)관점에서 인공지능 비즈니스 생태계 내부와 외부 참여자들의 활동을 분석하고 플랫폼 전략 유형을 규명하였다. 인공지능 비즈니스 생태계 내부 세 개 계층(인프라스트럭처 & 하드웨어, 소프트웨어 & 애플리케이션, 서비스 & 데이터 계층)에서 사업자들은 네 가지 플랫폼 전략 유형으로(기술수직×비즈수평, 기술수직×비즈수직, 기술수평×비즈수평, 기술수평×비즈수직) 인공지능 비즈니스가 진행되고 있다. 인공지능 비즈니스 생태계 외부에는 다섯 행위자들이(사용자, 투자자, 정부 정책가, 학계 등 컨소시엄, 시민단체) 공존 및 지속가능한 인공지능 비즈니스 생태계를 지원하고 있다. 본 연구는 학술적으로 인공지능 비즈니스 생태계 분석 프레임워크 및 인공지능 플랫폼 전략 모델을 제시하였고, 실무적으로 플랫폼 관점의 인공지능 디지털 트랜스포메이션 전략 방향과 지속가능한 인공지능 비즈니스 생태계 조성을 위한 정부, 학계 등의 역할을 제시했다.
K-water는 기후위기에 따른 물관리의 복잡성, 불확실성에 대응하기 위해 수문자료 센싱, 고품질의 데이터 관리 등 ICT 인프라 운영 경험 및 물관리 역량을 기반으로 디지털트윈 물관리 플랫폼을 구축하였다. 본 플랫폼은 유역내 실시간 기상·수문 관측자료와 유관기관 정보를 연계하여 3차원 지형자료에 표출하고 홍수, 수질 등 다양한 상황을 시뮬레이션하여 결과를 표출 및 분석하고 이에 대한 피드백을 통해 최적의 의사결정을 지원하는 체계로 구성되어 있다. 본 플랫폼은 섬진강유역을 대상으로 시범구축 하였으며, 향후 5대강 유역을 대상으로 공간적 범위를 확대할 계획이다. 이를 통해 댐 하류·지류 합류부 등 재해 취약지점까지 아우르는 종합적인 물관리 의사결정의 One-System으로 확장할 계획이다. 또한 안전하고 효율적인 물관리를 기반으로 새로운 물산업 생태계를 조성하고, 민간기업과의 기술협력을 통해 디지털 물산업 기술 경쟁력 확보에도 기여하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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