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실시간 교통정보 정확도 향상을 위한 이질적 교통정보 융합 연구 (Fusion Strategy on Heterogeneous Information Sources for Improving the Accuracy of Real-Time Traffic Information)

  • 김종진;정연식
    • 대한토목학회논문집
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    • 제42권1호
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    • pp.67-74
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    • 2022
  • 최근 높은 스마트폰 보급율과 ITS (intelligent transportation systems) 인프라 확충 등 정보통신기술(information and communications technology, ICT) 이용 활성화로 실시간 교통정보의 수집원이 증가하였다. 이렇게 다양하게 수집되는 실시간 교통정보의 정확도는 VDS(vehicle detection system), DSRC (dedicated short-range communications), GPS (global positioning system) probe와 같은 다양한 교통정보 수집원별 시공간 혹은 교통상황 등 다양한 환경에 따라 다르게 나타날 수 있다. 본 연구의 목적은 이질적 교통정보가 동시에 수집될 경우, 실시간 교통정보의 정확도를 향상시키기 위한 융합 전략의 제시에 있다. 이를 위해 고속국도(892.2 km, 227개 링크), 일반국도(937.0 km, 2,074개 링크)를 대상으로 주행 조사를 실시하였으며, 해당 링크 및 시간대에 probe 차량 5대의 평균 통행속도는 실시간 교통정보 수집원별(VDS or DSRC, GPS-based A, B) 정확도 평가의 기준 혹은 참값으로 활용되었다. 결과적으로 제시된 융합 전략에 대한 정확도 개선 효과는 일반국도에서 1개 수집원을 제외하고 모두 통계적으로 유의한 것으로 나타났으며, 향후 다양한 기관으로부터 서비스되는 실시간 교통정보가 동시에 연계되는 환경에서 보다 정확한 교통정보 서비스의 가능성을 확인하였다.

소규모 사업체의 세무회계서비스 추천 의향 조사 (A Survey of Recommendation Intent for Small Business Tax Accounting Services)

  • 이재인;김성희
    • 감성과학
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    • 제25권2호
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    • pp.71-78
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    • 2022
  • 본 연구는 최근 기업체에서 많이 사용하고 있는 세무회계서비스에 대한 추천 의향을 조사하여 그 결과를 분석하는 것이다. 특히 비용이나 시간적 측면에서 상대적으로 어려움을 겪는 100인 이하의 소규모 기업체를 대상으로 하여 해당 기업체들에 더 나은 서비스가 되기 위한 방향성을 찾는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 100명의 기업체 관계자 대상으로, 회사 근무자 규모, 직급, 사업자 유형 등 사업체 기본 정보는 물론 이용 중인 세무회계서비스 형태, 서비스에 대한 추천 점수, 점수에 대한 이유, 기타 세무회계서비스 관련 의견 등을 조사한다. 특히 추천 점수는 단순 만족도를 묻는 일반적인 고객의 만족도 조사보다 고객의 의견을 파악하는데 더 효과적이라고 알려진 NPS(Net Promoter Score) 방식을 사용함으로써 더 효과적인 결과를 얻고자 한다. 조사 결과 추천도에 대한 NPS 점수는 -33점으로 나왔으며 이는 일반적인 NPS 점수 평가 기준을 참고할 때 낮은 편에 해당하여 세무회계서비스에 대한 개선이 필요하다는 것을 알 수 있었다. 더 구체적으로는 비추천 점수를 준 응답자들의 의견에서 불편하지도 편하지도 않고 그냥 무난해서 도움이 되는지 잘 모르겠다, 차별성이 없으며 대안도 특별히 없다 등의 의견이 있었음을 볼 때 비추천 점수를 높이기 위해서는 차별적인 서비스가 필요하다는 결론을 얻을 수 있었다. 본 조사는 100인 이하의 기업체 관계자를 대상으로 추천도 중심으로 조사한 것으로 이후에는 기업체 규모와 조사 항목을 더 다양하게 한 조사 진행이 추가로 필요하다.

4차 산업혁명 시대의 개인정보보호법제 개선방안 (Improvement of Personal Information Protection Laws in the era of the 4th industrial revolution)

  • 최경진
    • 법제연구
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    • 제53호
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    • pp.177-211
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    • 2017
  • 빅데이터(Big Data), 사물인터넷(Internet of Things), 인공지능(Artificial Intelligence)과 같은 새로운 ICT 기술과 서비스가 등장하고 발전해가는 과정에서 이와 같은 새로운 혁신이 가져올 미래의 변화상을 4차 산업혁명(Fourth Industrial Revolution)이라고 부르고 있다. 이러한 4차 산업혁명이발전하여 변화하게 될 우리의 미래는 데이터 기반 사회 혹은 경제라고할 수 있고, 그 중심에 개인정보가 있기 때문에 개인정보보호법제를 어떻게 정비할 것인가에 따라서 개인정보의 보호라는 측면과 개인정보의 활용을 통한 경제의 발전에 서로 다른 영향을 줄 수 있다. 4차 산업혁명을주도하고자 하는 우리나라의 입장에서 개인정보의 활용도 포기할 수 없는 법익임과 동시에 개인정보로부터 보호하고자 하는 개인의 법익 또한포기할 수 없는 중요한 법익이다. 따라서 양자를 조화시키기 위하여 합리적인 방향으로의 개인정보보호법제의 전환이 필요하다. 이러한 관점에서이 글에서는 개인정보보호법제의 중복과 부조화라는 문제, 개인정보보호법의 적용범위 및 판단기준의 불명확, 합리적 개인정보 활용 수요에 대한유연성 부족, 동의기반의 형식적 규제 중심의 법제, 개인정보의 국가간이동에 대한 규제 사각지대와 역차별이라는 문제점을 지적하였다. 이러한문제점들을 해결하고 4차 산업혁명 시대에 적합한 개인정보보호법제를만들기 위한 개선방향으로서 개인정보보호법제의 목적과 규제방향을 개선하여 개인정보보호와 안전한 활용의 양 측면을 모두 고려할 것을 제안하였고, 개인정보보호법제의 체계 정비 및 법령 사이의 균형과 조화도 중요한 방향으로 설정하였다. 지속적인 논란이 되는 개인정보 정의 규정에대하여도 합리적 판단 기준의 설정과 그것을 명확화하기 위한 입법론적인 검토가 필요함을 지적하고, 개인정보 활용 영역의 확대 방안으로서 중간 영역으로서의 익명화 정보를 허용하는 방안에 대하여도 검토가 필요함을 지적하였다. 또한 개인정보의 합법적이고 비침해적인 이용을 위한입법론적 검토와 함께 개인정보 수집 동의 제도를 개선하여 대상별 차등화하는 방안과 함께 개인정보의 국가간 이동에 대한 규제 실효성을 확보하기 위한 법제개선의 필요성도 제안하였다. 이 글에서 논의한 사항 외에도 여러 과제가 존재할 수 있지만, 전반적으로 위에서 지적한 방향성을유지하면서 개인정보의 보호와 활용이 조화가 되어 안전한 개인정보의활용체계가 구축될 수 있는 방향으로 법제의 개선을 이뤄가야 할 것이다.

구인구직사이트의 구인정보 기반 지능형 직무분류체계의 구축 (Development of Intelligent Job Classification System based on Job Posting on Job Sites)

  • 이정승
    • 지능정보연구
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    • 제25권4호
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    • pp.123-139
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    • 2019
  • 주요 구인구직사이트의 직무분류체계가 사이트마다 상이하고 SW분야에서 제안한 'SQF(Sectoral Qualifications Framework)'의 직무분류체계와도 달라 SW산업에서 SW기업, SW구직자, 구인구직사이트가 모두 납득할 수 있는 새로운 직무분류체계가 필요하다. 본 연구의 목적은 주요 구인구직사이트의 구인정보와 'NCS(National Competaency Standars)'에 기반을 둔 SQF를 분석하여 시장 수요를 반영한 표준 직무분류체계를 구축하는 것이다. 이를 위해 주요 구인구직사이트의 직종 간 연관분석과 SQF와 직종 간 연관분석을 실시하여 직종 간 연관규칙을 도출하고자 한다. 이 연관규칙을 이용하여 주요 구인구직사이트의 직무분류체계를 맵핑하고 SQF와 직무 분류체계를 맵핑함으로써 데이터 기반의 지능형 직무분류체계를 제안하였다. 연구 결과 국내 주요 구인구직사이트인 '워크넷,' '잡코리아,' '사람인'에서 3만여 건의 구인정보를 open API를 이용하여 XML 형태로 수집하여 데이터베이스에 저장했다. 이 중 복수의 구인구직사이트에 동시 게시된 구인정보 900여 건을 필터링한 후 빈발 패턴 마이닝(frequent pattern mining)인 Apriori 알고리즘을 적용하여 800여 개의 연관규칙을 도출하였다. 800여 개의 연관규칙을 바탕으로 워크넷, 잡코리아, 사람인의 직무분류체계와 SQF의 직무분류체계를 맵핑하여 1~4차로 분류하되 분류의 단계가 유연한 표준 직무분류체계를 새롭게 구축했다. 본 연구는 일부 전문가의 직관이 아닌 직종 간 연관분석을 통해 데이터를 기반으로 직종 간 맵핑을 시도함으로써 시장 수요를 반영하는 새로운 직무분류체계를 제안했다는데 의의가 있다. 다만 본 연구는 데이터 수집 시점이 일시적이기 때문에 시간의 흐름에 따라 변화하는 시장의 수요를 충분히 반영하지 못하는 한계가 있다. 계절적 요인과 주요 공채 시기 등 시간에 따라 시장의 요구하는 변해갈 것이기에 더욱 정확한 매칭을 얻기 위해서는 지속적인 데이터 모니터링과 반복적인 실험이 필요하다. 본 연구 결과는 향후 SW산업 분야에서 SQF의 개선방향을 제시하는데 활용될 수 있고, SW산업 분야에서 성공을 경험삼아 타 산업으로 확장 이전될 수 있을 것으로 기대한다.