• 지능정보연구
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• 제23권3호
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• pp.69-94
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• 2017

최근 빅데이터 분석 수요의 지속적 증가와 함께 관련 기법 및 도구의 비약적 발전이 이루어지고 있으며, 이에 따라 빅데이터 분석은 소수 전문가에 의한 독점이 아닌 개별 사용자의 자가 수행 형태로 변모하고 있다. 또한 전통적 방법으로는 분석이 어려웠던 비정형 데이터의 활용 방안에 대한 관심이 증가하고 있으며, 대표적으로 방대한 양의 텍스트에서 주제를 도출해내는 토픽 모델링(Topic Modeling)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 전통적인 토픽 모델링은 전체 문서에 걸친 주요 용어의 분포에 기반을 두고 수행되기 때문에, 각 문서의 토픽 식별에는 전체 문서에 대한 일괄 분석이 필요하다. 이로 인해 대용량 문서의 토픽 모델링에는 오랜 시간이 소요되며, 이 문제는 특히 분석 대상 문서가 복수의 시스템 또는 지역에 분산 저장되어 있는 경우 더욱 크게 작용한다. 따라서 이를 극복하기 위해 대량의 문서를 하위 군집으로 분할하고, 각 군집별 분석을 통해 토픽을 도출하는 방법을 생각할 수 있다. 하지만 이 경우 각 군집에서 도출한 지역 토픽은 전체 문서로부터 도출한 전역 토픽과 상이하게 나타나므로, 각 문서와 전역 토픽의 대응 관계를 식별할 수 없다. 따라서 본 연구에서는 전체 문서를 하위 군집으로 분할하고, 각 하위 군집에서 대표 문서를 추출하여 축소된 전역 문서 집합을 구성하고, 대표 문서를 매개로 하위 군집에서 도출한 지역 토픽으로부터 전역 토픽의 성분을 도출하는 방안을 제시한다. 또한 뉴스 기사 24,000건에 대한 실험을 통해 제안 방법론의 실무 적용 가능성을 평가하였으며, 이와 함께 제안 방법론에 따른 분할 정복(Divide and Conquer) 방식과 전체 문서에 대한 일괄 수행 방식의 토픽 분석 결과를 비교하였다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.105-129
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• 2020

본 연구는 부도위험 예측을 위해 K-IFRS가 본격적으로 적용된 2012년부터 2018년까지의 기업데이터를 이용한다. 부도위험의 학습을 위해, 기존의 대부분 선행연구들이 부도발생 여부를 기준으로 사용했던 것과 다르게, 본 연구에서는 머튼 모형을 토대로 각 기업의 시가총액과 주가 변동성을 이용하여 부도위험을 산정했으며, 이를 통해 기존 방법론의 한계로 지적되어오던 부도사건 희소성에 따른 데이터 불균형 문제와 정상기업 내에서 존재하는 부도위험 차이 반영 문제를 해소할 수 있도록 하였다. 또한, 시장의 평가가 반영된 시가총액 및 주가 변동성을 기반으로 부도위험을 도출하되, 부도위험과 매칭될 입력데이터로는 비상장 기업에서 활용될 수 있는 기업 정보만을 활용하여 학습을 수행함으로써, 포스트 팬데믹 시대에서 주가 정보가 존재하지 않는 비상장 기업에게도 시장의 판단을 모사하여 부도위험을 적절하게 도출할 수 있도록 하였다. 기업의 부도위험 정보가 시장에서 매우 광범위하게 활용되고 있고, 부도위험 차이에 대한 민감도가 높다는 점에서 부도위험 산출 시 안정적이고 신뢰성 높은 평가방법론이 요구된다. 최근 머신러닝을 활용하여 기업의 부도위험을 예측하는 연구가 활발하게 이루어지고 있으나, 대부분 단일 모델을 기반으로 예측을 수행한다는 점에서 필연적인 모델 편향 문제가 존재하고, 이는 실무에서 활용하기 어려운 요인으로 작용하고 있다. 이에, 본 연구에서는 다양한 머신러닝 모델을 서브모델로 하는 스태킹 앙상블 기법을 활용하여 개별 모델이 갖는 편향을 경감시킬 수 있도록 하였다. 이를 통해 부도위험과 다양한 기업정보들 간의 복잡한 비선형적 관계들을 포착할 수 있으며, 산출에 소요되는 시간이 적다는 머신러닝 기반 부도위험 예측모델의 장점을 극대화할 수 있다. 본 연구가 기존 머신러닝 기반 모델의 한계를 극복 및 개선함으로써 실무에서의 활용도를 높일 수 있는 자료로 활용되기를 바라며, 머신러닝 기반 부도위험 예측 모형의 도입 기준 정립 및 정책적 활용에도 기여할 수 있기를 희망한다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.79-104
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• 2020

최근 텍스트와 이미지 딥러닝 기술의 괄목할만한 발전에 힘입어, 두 분야의 접점에 해당하는 이미지 캡셔닝에 대한 관심이 급증하고 있다. 이미지 캡셔닝은 주어진 이미지에 대한 캡션을 자동으로 생성하는 기술로, 이미지 이해와 텍스트 생성을 동시에 다룬다. 다양한 활용 가능성 덕분에 인공지능의 핵심 연구 분야 중 하나로 자리매김하고 있으며, 성능을 다양한 측면에서 향상시키고자 하는 시도가 꾸준히 이루어지고 있다. 하지만 이처럼 이미지 캡셔닝의 성능을 고도화하기 위한 최근의 많은 노력에도 불구하고, 이미지를 일반인이 아닌 분야별 전문가의 시각에서 해석하기 위한 연구는 찾아보기 어렵다. 동일한 이미지에 대해서도 이미지를 접한 사람의 전문 분야에 따라 관심을 갖고 주목하는 부분이 상이할 뿐 아니라, 전문성의 수준에 따라 이를 해석하고 표현하는 방식도 다르다. 이에 본 연구에서는 전문가의 전문성을 활용하여 이미지에 대해 해당 분야에 특화된 캡션을 생성하기 위한 방안을 제안한다. 구체적으로 제안 방법론은 방대한 양의 일반 데이터에 대해 사전 학습을 수행한 후, 소량의 전문 데이터에 대한 전이 학습을 통해 해당 분야의 전문성을 이식한다. 또한 본 연구에서는 이 과정에서 발생하게 되는 관찰간 간섭 문제를 해결하기 위해 '특성 독립 전이 학습' 방안을 제안한다. 제안 방법론의 실현 가능성을 파악하기 위해 MSCOCO의 이미지-캡션 데이터 셋을 활용하여 사전 학습을 수행하고, 미술 치료사의 자문을 토대로 생성한 '이미지-전문 캡션' 데이터를 활용하여 전문성을 이식하는 실험을 수행하였다. 실험 결과 일반 데이터에 대한 학습을 통해 생성된 캡션은 전문적 해석과 무관한 내용을 다수 포함하는 것과 달리, 제안 방법론에 따라 생성된 캡션은 이식된 전문성 관점에서의 캡션을 생성함을 확인하였다. 본 연구는 전문 이미지 해석이라는 새로운 연구 목표를 제안하였고, 이를 위해 전이 학습의 새로운 활용 방안과 특정 도메인에 특화된 캡션을 생성하는 방법을 제시하였다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제28권2호
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• pp.137-144
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• 2005

본 연구는 1998년부터 2002년도까지 전국 16개시 도 44개 종합병원에서 근무하고 있는 최근 5년간 방사선사의 개인평균피폭선량을 측정하여 지역별, 연도별, 병원별로 비교 분석 하였고, 방사선 장비 및 시설의 차이에서 발생될 수 있는 근무환경과 촬영건수의 표준화를 통하여 향후 체계적이고 합리적인 방사선사의 피폭선량 관리가 이루어질 수 있는 기초 자료를 제공하는 목적으로 분석하였다. 5년간 방사선사의 지역별 전체평균피폭선량은 1.61 mSv이었고, 지역별로 보면 대구가 4.74 mSv로 가장 높으며 강원이 4.65 mSv, 경기가 2.15 mSv로 높은 순으로 나타났으며, 가장 낮은 지역은 충북이 0.91 mSv이고 다음이 제주 0.94 mSv, 부산이 0.97 mSv 순으로 나타났다. 5년간 연도별 평균선량은 2000년도가 1.80 mSv로 가장 높게 나타났으며, 2002년이 1.77 mSv, 1999년 1.55 mSv, 2001년 1.50 mSv, 1998년이 1.36 mSv 순으로 나타났으며, 연도별, 지역별 평균피폭선량은 2001년도는 대구지역이 1998년, 1999년, 2000년, 2002년은 강원지역이 가장 높게 나타났고, 평균피폭선량이 1.0 mSv 이하로 나타난 지역은 1998년에는 제주, 충북, 울산, 1999년 울산, 경북, 제주, 2000년 충북, 2001년 경북, 전북, 2000년에는 인천, 전북, 제주로 나타났다. 병원별 피폭선량은 대구의 KMH가 가장 높게 나타났고, 다음으로 강원의 GAH, 서울의 CAH 순으로 높게 나타났으며, 피폭선량이 낮은 병원은 전남의 YSH가 가장 낮고, 경남의 GNH, 충남의 DKH 순으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.63-83
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• 2019

투자자들은 기업의 내재가치 분석, 기술적 보조지표 분석 등 복잡한 분석보다 차트(chart)에 나타난 그래프(graph)의 모양으로 매매 시점을 찾는 직관적인 방법을 더 선호하는 편이다. 하지만 패턴(pattern) 분석 기법은 IT 구현의 난이도 때문에 사용자들의 요구에 비해 전산화가 덜 된 분야로 여겨진다. 최근에는 인공지능(artificial intelligence, AI) 분야에서 신경망을 비롯한 다양한 기계학습(machine learning) 기법을 사용하여 주가의 패턴을 연구하는 사례가 많아졌다. 특히 IT 기술의 발전으로 방대한 차트 데이터를 분석하여 주가 예측력이 높은 패턴을 발굴하는 것이 예전보다 쉬워졌다. 지금까지의 성과로 볼 때 가격의 단기 예측력은 높아졌지만, 장기 예측력은 한계가 있어서 장기 투자보다 단타 매매에서 활용되는 수준이다. 이외에 과거 기술력으로 인식하지 못했던 패턴을 기계적으로 정확하게 찾아내는 데 초점을 맞춘 연구도 있지만 찾아진 패턴이 매매에 적합한지 아닌지는 별개의 문제이기 때문에 실용적인 부분에서 취약할 수 있다. 본 연구는 주가 예측력이 있는 패턴을 찾으려는 기존 연구 방법과 달리 패턴들을 먼저 정의해 놓고 확률기반으로 선택해서 매매하는 방법을 제안한다. 5개의 전환점으로 정의한 Merrill(1980)의 M&W 파동 패턴은 32가지의 패턴으로 시장 국면 대부분을 설명할 수 있다. 전환점만으로 패턴을 분류하기 때문에 패턴 인식의 정확도를 높이기 위해 드는 비용을 줄일 수 있다. 32개 패턴으로 만들 수 있는 조합의 수는 전수 테스트가 불가능한 수준이다. 그래서 최적화 문제와 관련한 연구들에서 가장 많이 사용되고 있는 인공지능 알고리즘(algorithm) 중 하나인 유전자 알고리즘(genetic algorithm, GA)을 이용하였다. 그리고 미래의 주가가 과거를 반영한다 해도 같게 움직이지 않기 때문에 전진 분석(walk-forward analysis, WFA)방법을 적용하여 과최적화(overfitting)의 실수를 줄이도록 하였다. 20종목씩 6개의 포트폴리오(portfolio)를 구성하여 테스트해 본 결과에 따르면 패턴 매매에서 가격 변동성이 어느 정도 수반되어야 하며 패턴이 진행 중일 때보다 패턴이 완성된 후에 진입, 청산하는 것이 효과적임을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.231-252
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• 2021

인공지능(Artificial Intelligence)은 미래를 가장 크게 변화시킬 핵심 동력으로 산업 전반과 개인의 일상생활에 다양한 형태로 영향을 미치고 있다. 무엇보다 활용 가능한 데이터가 증가함에 따라 더욱더 많은 기업과 개인들이 인공지능 기술을 이용하여 데이터로부터 유용한 정보를 추출하고 이를 의사결정에 활용하고 있다. 인공지능에 관한 기존 연구는 모방 가능한 업무의 자동화에 초점을 두고 있으나, 인간을 배제한 자동화는 장점 못지않게 알고리즘 편향(Algorithms bias)으로 발생되는 오류나 자율성(Autonomy)의 한계점, 그리고 일자리 대체 등 사회적 부작용을 보여주고 있다. 최근 들어, 인간지능의 강화를 위한 증강 지능 (Augmented intelligence)으로서 인간과 인공지능의 협업에 관한 연구가 주목을 받고 있으며 기업도 관심을 가지기 시작하였다. 본 연구는 의사결정을 위해 조언(Advice)을 제공하는 조언자의 유형을 인간, 인공지능, 그리고 인간과 인공지능 협업의 세 가지로 나누고, 조언자의 유형과 의사결정자의 성격 특성이 의사결정에 미치는 영향을 살펴보았다. 311명의 실험자를 대상으로 사진 속 얼굴을 보고 나이를 예측하는 업무를 진행하였으며, 연구 결과 의사결정자가 조언활용을 하려면 먼저 조언의 유용성을 높게 인지하여하는 것으로 나타났다. 또한 의사결정자의 성격 특성이 조언자 유형별로 조언의 유용성을 인지하고 조언을 활용하는 데에 미치는 영향을 살펴본 결과, 인간과 인공지능의 협업 형태인 경우 의사결정자의 성격 특성에 무관하게 조언의 유용성을 더 높게 인지하고 적극적으로 조언을 활용하는 것으로 나타났다. 인공지능 단독으로 활용될 경우에는 성격 특성 중 성실성과 외향성이 강하고 신경증이 낮은 의사결정자가 조언의 유용성을 더 높게 인지하고 조언을 활용하는 것으로 나타났다. 본 연구는 인공지능의 역할을 의사결정과 판단(Decision Making and Judgment) 연구 분야의 조언자의 역할로 보고 관련 연구를 확장하였다는데 학문적 의의가 있으며, 기업이 인공지능 활용 역량을 제고하기 위해 고려해야 할 점들을 제시하였다는데 실무적 의의가 있다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제15권8호
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• pp.19-31
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• 2021

본 연구는 기존 문헌연구들을 중심으로 엔터테인먼트 산업 분야의 대학생 창업의도 특성들을 파악하고자 하였다. 이를 바탕으로 대학 창업담당 관계자들과 국가 창업지원 정책 담당자들에게 대학생 창업을 위한 현실적인 교육 대안 및 창업 경영에 관한 시사점을 제시하고자 하였다. 따라서 본 연구의 시사점은 다음과 같다. 첫째, 엔터테인먼트 산업에 필수적인 요소인 아이디어 창출 교육을 위한 기술(아이템) 아이디어와 제품으로의 연결 방법, 컨텐츠 가치를 높일 수 있는 기술 방법, 엔터테인먼트 산업 내 사용자 특성 교육을 지속적으로 해야 할 것이다. 또한 아이디어 교육과 함께 자금조달, 인적자원관리, 마케팅, 운영관리 등 창업 경영관리에 대한 이해도를 높이고, 나아가 엔터테인먼트 창업에 대한 성공가능성 및 새로운 일에 대한 모험심이 생길 수 있도록 자신감 교육도 함께 이루어져야 할 것이다. 둘째, 창업에 관심이 있는 학생 의견조사를 중심으로 창업에 필요한 공간 및 장비제공(동아리실, 학생창업실, 엔터테인먼트관련 장비확보 등)이 이루어져야 하고, 학생 창업을 위한 대학 및 정부의 각종 규제들을 완화해야 할 것이다. 또한 학내 외 창업 지식형성을 위한 교육과 전문가 특강 및 자문, 현장 교육 등을 통해 보다 실용적인 창업 지식이 만들어질 수 있도록 노력해야 하고, 다양한 지원들을 바탕으로 학생들의 창업에 대한 자신감도 형성할 수 있도록 만들어 주어야 할 것이다. 셋째, 엔터테인먼트 산업에 대한 창업을 희망하는 학생들에게는 가족들에게 엔터테인먼트 산업에 대한 현장 상황을 정확히 알려줌으로써 자녀들이 창업분야를 선택하는데 있어 부정적인 인식보다는 긍정적인 인식이 발생할 수 있도록 적극 알릴 필요가 있다. 또한 대학생들이 창업 후 성공한 다양한 사례들을 가족들에게 홍보함으로써 자녀가 창업에 대한 도전정신이 발생할 수 있도록 가족들이 힘을 보태게 해야 할 것이다. 넷째, 엔터테인먼트 산업 분야 쪽으로 창업을 희망하는 친구들과의 지속적인 동호회나 모임들이 형성 될 수 있도록 만들어 주어야 하고, 나아가 이런 모임을 통해 실제로 창업한 친구들의 의견을 청취하는 기회도 마련해야 할 것이다. 또한 모임과 친구 형성으로 인해 사업계획서 작성, 창업 성공 방법, 창업 경영관리에 대한 논의의 자리가 형성되도록 만들어 주어야 하고, 서로 창업에 대한 의지가 발생할 수 있도록 심리적 자극활동도 이루어져야 할 것이다. 다섯째, 창업과 관련한 다양한 지식(자금 확보 방안, 창업조직 관리, 창업하고자 하는 시장에 대한 정보 파악 등)들이 배양될 수 있도록 노력해야 할 것이고, 자신들이 창업하고자 하는 다양한 엔터테인먼트 산업 분야에 대한 사업계획서 작성 방법도 실무에 맞도록 학습 시켜야 할 것이다. 또한 이런 지식 형성을 밑바탕으로 학생들 스스로가 창업에서 발생할 수 있는 위험과 변화에 대응할 수 있도록 만들어 주어야 할 것이다. 마지막으로 창업 경영관리에 대한 이해도를 높여 주어야 하고, 창업에 대한 자신감과 두려움이 사라지게 할 수 있는 다양한 심리적 자극 활동이 필요하다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제55권2호
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• pp.200-211
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• 2022

청자 투각고리문 의자는 4점 일괄유물로 경기도 개성에서 출토된 것으로 전해진다. 청자 의자는 고려시대 당시 청자 제작기술의 우수성과 화려한 생활상을 보여주는 등 미술사적으로 가치가 높아 보물로 지정 관리되어 왔다. 그러나 일괄유물 중 1점의 경우 과거 수리 복원된 것으로, 처리 재료의 열화, 처리자의 미숙함 등으로 인해 미적가치가 하락되었고, 구조적으로 불안하여 재처리의 필요성이 제기되었다. 처리 전 보존상태를 조사한 결과, 물리적 손상은 전반적으로 제조상 결함부위를 중심으로 인위적 손상이 가중되어 구조적으로 취약한 상태를 보였다. 균열부위 및 탈락된 편은 접합면이 맞지 않고 접착제가 청자 표면에 흐른 자국과 접착제 표면에 분진 등 2차적 오염물이 생겨 변질된 상태였다. 수리복원 상태를 조사하기 위해 자외선과 확대현미경을 이용하여 균열부의 접합 부위의 위치와 범위, 상태를 파악하였다. 적외선분광 분석(FT-IR)과 휴대용 X-선 형광분석을 실시하여 보존처리에 사용한 재료를 분석한 결과, 접착제로 셀룰로오스계 수지와 에폭시계 수지가 사용된 것을 확인하였다. 또한 일부 힘을 받는 접합부위에서는 접합강도를 높이기 위해 접착제에 석고(CaSO₄·2H₂O) 또는 골분(Ca₁₀ (PO₄)₆(OH)₂)을 첨가한 것을 알 수 있었다. 상태조사 결과를 바탕으로, 유물의 보존처리는 기존 접합된 상태에서 전면 해체하고 물리적으로 취약한 부분을 중심으로 접합·복원을 통해 보강하는데 중점을 두었다. 기존에 사용된 접착제를 제거하고 해체한 결과, 청자 의자는 크게 상부와 하부, 굽다리, 일부 고리 문 등 총 6개 편으로 분리되었다. 해체 후 접합면에 남아 있는 잔류 접착제 및 오염물은 화학적 및 물리적으로 제거하고 스팀세척기로 파단면 세척을 통해 재접합의 효율을 높였다. 유물의 접합은 접합부위와 크기에 따라 접착제를 다르게 적용하였다. 편의 위치만 고정하는 접합부에는 시아노아크릴계 수지 Loctite^® 401을 사용하고 구조적으로 안정화시키는 부분에는 가역성을 위해 아크릴계 수지인 Paraloid^® B-72 20%(in xylene)로 단면처리한 후 에폭시계 수지 Epo-tek^® 301-2를 이용하여 접합하였다. 상·하부 접합 같이 힘을 받는 부위는 Epo-tek^® 301-2에 Kaolin을 첨가하여 접합강도를 보강하였다. 연속되는 문양으로 추정 가능한 고리문의 결실 부분은 SN-Sheet로 뼈대를 만들고 Wood epos^®로 파손단면을 연결하여 모델링하면서 고리문을 복원하였다. 그 외 접합하면서 생긴 복원 부위는 심미적 및 구조적 안정화를 위해 Wood epos^®로 메움처리하였다. 복원부위 및 메움처리한 부분은 추후 전시활용에 있어 이질감이 없도록 색맞춤하였다. 다양한 과학기술을 활용한 조사와 처리과정은 체계적으로 기록하여 보존 관리하는데 기초자료로 활용하도록 하였다.

• 농약과학회지
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• 제5권3호
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• pp.1-11
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• 2001

신규 제초제 작용점의 발굴은 유전체학과 조합화학 등 새로운 기술이 등장하여 그 가능성이 높아지고 있다. 대략 $10^{30}$에서 $10^{50}$여 개의 화학물질의 합성이 가능하고 50,000여 개의 식물 유전자 지도가 완성되어 이들의 조합으로 새로운 제초제의 작용점 발굴 가능성이 높아지게 될 것이다. 즉, 고등식물이 가지고 있는 50,000여 개의 유전자 가운데 0.1%, 1.0% 또는 10%가 신규 작용점이 된다면 50, 500, 5000개의 신규 작용점을 발견할 수 있는 것이다. 신규 제초제의 개발을 위해서는 target enzyme의 선택과 결정, 저해제의 설계, 작용점까지 도달하는 과정, 대사적인 운명 등 여러가지 요인들이 검토되어야 한다. 이러한 과정에서 가장 중요한 것은 확실한 작용점의 선택에 있다. 또한 다양한 생화학적 정보를 통하여 작용점/효소의 저해로부터 고사에 이르는 과정을 이해함은 물론 보다 강력한 저해제의 합성과 살초과정을 이해할 수 있어야 할 것이다. 그 동안에는 이미 알려진 작용점을 대상으로 신규 화합물을 합성하거나 유도체를 개발하는 것이 대부분이었지만 최근에는 antisense 기법 등을 활용하여 새로운 치사관련 작용점을 찾아내는데 잠재력과 가능성을 확대시켜주고 있다. 새로운 치사관련 작용점을 발굴한 후에는 대상효소의 화학적, 생화학적 기능과 단백질의 구조를 분석하여 강력한 저해제를 설계하는데 활용하게 될 것이다. 치사관련 돌연변이체와 antisense 기법을 활용하고, 식물 생리학적 반응을 기초로 하여 리드화합물을 탐색하는 것은 새로운 접근방식이며 농약 화학적 특성을 갖는 효소 저해제들의 합성은 크게 6가지로 할 수 있다. 공통특이시얀 기질 유사체 합성, affinity labels, 자살기질체, 반응중간산물, 그리고 extraneous site inhibitors 등을 들 수 있다. 이와 같은 방법으로 후보화합물이 선발된다 하여도 실제식물에 처리하여 흡수, 이행, 대사 등에 관한 시험이 반드시 이루어져야 새로운 제초제를 탄생시킬 수 있다. 또한 약물의 전달과정과 무독화작용을 통하여 pro-herbicide에 대한 연구를 진행하게 될 것이며, 마지막으로 잡초와 작물간의 선택성이 고려되어야 효소 측이적 접근방식에 의한 신규 선택성 제초제의 개발이 성공할 수 있는 것이다.

• 경영정보학연구
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• 제12권1호
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• pp.165-188
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• 2010

2009년 초 정부전산센터 사업 등 정부에서발주한 일부 대형 SI사업에 응찰기업이 없어 유찰되는 현상이 발생하고 있다. 사업의 수익성은 고사하고 발주사업의 예정가 대비 제안 원가를 맞추기도 어렵기 때문에 입찰에 참가하지 않고 예정가가 늘어나든지 아니면 사업범위가 축소되기를 바라며 기다리는 것이다. 또한 공공/금융분야의 외부 SI사업에서 수익이 나지 않아 원가절감을 위하여 잦은 야근과 휴일근무가 반복되어 SI산업에 종사하는 임직원의 근무환경과 동기부여가 열악하게 됨에 따라 SI산업을 4D(difficult, dangerous, dirty, dreamless) 산업이라고 부르기도 하며, 첨단 기술 산업이라기 보다는 노동집약적 산업이라고 비아냥거리기도 한다. 그러한 소문 때문인지 대학에서 전공을 선택할 때에 일부 우수한 두뇌들이 컴퓨터 공학과를 기피하는 안타까운 현상도 발생하고 있다. SI산업에서 정책/제도변화, 사업구조개선, 사업수행역량 향상 등을 통해 적정수익이 창출되고 과감한 R&D 투자가 지속되어야 SI산업에 고급 두뇌들이 자발적으로 몰려들어 첨단 SW가 개발되고 해외SW수출이 확대되어 국가 SW경쟁력을 높일 수 있다고 본다. 이러한 상황에 대하여 SI사업의 정책개선과 SI업체의 경쟁력을 강화하자는 여러 가지 의견이 개진되고 있으며, 이러한 다양한 의견은 척박한 국내 SI산업을 발전시킬 수 있는 좋은 기회라고 생각한다. 본 연구는 SI업체의 외부 환경개선과 내부 역량확보 측면을 동시에 고려하고 있으며, 연구방법은 국내 대형 SI업체인 A사에서 공공/금융사업의 총괄임원으로 재직한 연구자의 지식과 경험을 바탕으로, 실행연구 방법론(action research method)을 채택하여, 수익성 향상 분야를 설정하고 이에 대한 제안 및 시사점을 바탕으로 수익성 혁신을 제안하는 연구 흐름을 갖는다. 수익성 향상 방안은 (1) 정책/제도 개선, (2) 사업구조 혁신, (3) 영업 역량 강화, (4) 사업수행 역량 강화, (5) 비용관리의 혁신 측면 등 5개의 분야에 11개의 제안, 7개의 정책건의와 21개의 세부 실행방안들을 포함하는 연구 프레임워크를 갖는다. 공공/금융분야 SI사업의 수익성을 향상시키기 위하여 제시한 프레임워크의 제안과 세부 실행방안을 성공적으로 추진하는 데는 3년 정도 소요되며, 이러한 변화가 성공적으로 완료되면 수익율이 종전보다 추가로 10%가 개선될 것이라고 전망한다. 여기에 제시한 프레임워크, 제안 및 수익성 향상 방안들은 SI사업의 수익성이나 경쟁력을 강화하고자 하는 다양한 SI업체들에게도 실질적인 도움이 될 것으로 기대하며, SI사업의 경쟁력 강화를 위한 연구기관과 학계의 가설 및 검증 수립에도 도움이 될 것으로 생각한다. 후속 연구에서는 본 연구에 포함된 제안들에 대하여 정량적인 가설과 검증을 통해 보다 확정된 결과가 있기를 기대하며, 본 연구를 확장하여 국내 기업과 글로벌 기업간 SI사업의 경쟁력과 수익성은 어떠한 차이가 있는지에 대한 연구는 SI 학계와 산업계에 큰 관심이 될 것이다.