• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.29-43
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• 2022

데이터 경제는 현대 사회에서 디지털 혁신과 함께 빠르게 성장하고 있다. 기업은 다양한 유형의 데이터를 수집·활용하여 새로운 수익을 창출하길 희망하고, 개인정보를 포함한 데이터의 가치는 더욱 높아지고 있다. 하지만 데이터 산업 정책에 대한 연구 중 정보 주체에 대한 논의는 부족한 상황이다. 개인정보는 보호 가치를 넘어서 높은 유용성을 가지고 있다. 이러한 관점에서 데이터 신탁제도는 개인정보의 안전한 활용을 위한 좋은 해결책이다. 데이터 신탁을 활용한 구글의 토론토 스마트시티 구축 사례, 일본의 정보은행 사례, 국내 최초의 데이터 배당을 시도한 경기도의 사례를 소개한다. 데이터 신탁 사례와 동향 파악을 통해 데이터 신탁 개념을 명확히 하고 제도 활성화에 필요한 기술적 요인을 추출하고 비즈니스 모델을 제안하고자 한다. 이를 시사점으로 하여 데이터 신탁제도를 통해 안전한 데이터의 활용과 새로운 서비스 시장 창출뿐만 아니라 새로운 데이터 경제를 구성하는데 크게 기여할 것으로 기대한다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제6권2호
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• pp.1-15
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• 2021

코로나19(COVID-19)라는 전례 없는 감염병 팬데믹(Pandemic)으로 인해 인적·물적 이동이 위축되었고, 이로 인한 글로벌 경제구조의 변화는 국내외 경기침체와 함께 고용악화 등 다양한 경제·산업적 문제를 유발하였다. 이러한 위기 상황에서 정부는 '긴급재난지원금'에 이어, 경제 활력 제고를 위한 새로운 카드로 '한국판 뉴딜'을 발표하였다. 한국판 뉴딜의 핵심인 디지털 뉴딜의 첫 번째 사업이 데이터 댐으로, 데이터 경제의 '쌀'인 데이터의 수집에서 디지털 전환이 시작됨을 의미한다. 그간 정부와 지자체들은 공공데이터의 수집·공유를 위하여 다양한 공공데이터 포털을 구축하였으나, 초기 공공데이이터 포털을 구축할 때 비즈니스 모델에 대한 고려 없이 플랫폼 구축에만 집중함에 따라 사업화를 위한 활용도가 부족하다는 평가를 받고 있다. 더군다나 지역의 경우 데이터 비즈니스에 활용할 데이터의 양이 절대적으로 부족하므로 공공데이터의 품질 개선과 함께 지역의 공공기관이 보유한 데이터의 활용 체계를 강화하는 것이 시급하다. 이에 본 연구에서는 지역의 공공데이터 이용을 활성화하기 위하여 지역의 공공기관 데이터를 중심으로 한 다양한 데이터 수집, 데이터 품질 개선, 데이터 활용성 향상 등 개선 방안을 제시하고자 하였다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제7권2호
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• pp.235-244
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• 2022

코로나19와 같은 팬데믹 현상이 사람들의 이동성에 어떤 변화를 일으켰는지 살펴보기 위해 서울시 공공자전거 대여이력 데이터를 분석하였다. 2019년과 2021년 데이터를 코로나 이전과 이후로 구분해 비교·분석하였다. 공공데이터 포털사이트에서 데이터를 수집하였고, 심층적인 분석을 위해 데이터마트를 만들었다. 주행방향유형 차원과 대여소유형 차원을 추가하였고, 파생변수(대당 회전율과 이용속도)를 생성하여 두 기간의 변화를 비교하였다. 코로나 이전과 이후 평균 이용시간에는 큰 차이가 없지만, 평균 이용거리와 평균 이용속도는 감소하였다. 생활 리듬이 다소 느려진 현상이 따릉이 이동성에서도 나타나고 있다. 평일의 경우 코로나 이전에도 출·퇴근 시간대에 가장 많은 임대가 일어났으나, 코로나 이후에 급증하였다. 감염을 염려하기 시작한 사람들이 마이크로 모빌리티 수단으로 마을버스보다 따릉이를 선호한다고 해석할 수 있다. 본 연구에 제안된 데이터마트 기반 시각화 및 분석 결과는 공공자전거 운영과 정책 개발에 인사이트를 제공할 수 있을 것이다. 향후 연구에서는 트위터, 인스타그램과 같은 SNS 데이터와 공공자전거 데이터를 병합하여 살펴볼 필요가 있다. 자전거를 이용한 사람이 여러 장소에서 보인 행동 패턴 등을 다양하게 살펴본다면, 관련 연구의 가치가 향상될 수 있을 것으로 기대한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.95-105
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• 2013

최근 급변하고 있는 시장변화로 기업의 경쟁우위를 지속하기 위한 기업 간 협업 활동과 그 중요성이 증가되고 있다. 특히 한정된 자원을 보유한 중소기업의 외부자원 활용과 협업 활동은 기업 내 역량강화 및 혁신성과 창출함 있어 중요한 요소로 자리 잡고 있다. 현재까지의 대다수 선행연구들에서는 중소기업의 다양한 특성과 협업의 연관성을 세부적으로 구분하여 혁신성과를 해석하기보다 기업의 크기(대기업과 중소기업)와 연구개발 활동 등의 환경적 요인으로 구분하여 협업과 성과의 영향정도를 규명하였다. 이에 본 연구에서는 국내 중소기업의 외부 협업 활동과 관련한 기업의 다양한 특성과 혁신성과 유형에 미치는 영향력 정도를 분석하고자 하였다. 이에 기업의 특성을 주 제품이 속한 산업군, 고객군, 기업 규모로 구분하였으며, 각 유형에 따른 협업 활동이 제품혁신과 공정혁신 성과에 미치는 영향력을 살펴보았다. 본 연구에서는 프로빗 모형을 사용하였으며, 분석결과 외부협업은 제품혁신에는 큰 영향을 미치지만 공정혁신에는 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 또한 중소기업의 주 제품군이 속한 산업과 고객에 따른 협업 활동의 경우, 전반적으로 두 유형의 혁신성과에 다양한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 기업 규모가 큰 경우, 외부와의 협업 활동이 규모가 작은 기업보다 혁신성과에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구결과를 바탕으로 지속적인 성과창출에 필요한 기업특성에 따른 협업의 영향력을 인지함으로써 향후 소규모 기업들을 위한 혁신성과 창출을 위한 전략을 도입하려는 실무자 및 기관 관계자들에게 도움이 될 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.117-140
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• 2019

고령화 현상이 가속화되고, 취약계층 노인과 관련된 다양한 사회문제가 제기됨에 따라 노인세대의 건강과 안전을 보호하기 위한 효과적인 노인 돌봄 솔루션의 필요성이 커지고 있다. 최근에는 노인 돌봄의 수단으로 첨단화된 ICT 기술을 탑재한 스마트 토이를 활용하고자 하는 사례가 늘고 있다. 특히 스마트 토이를 통해 기록되는 노인 행태에 대한 로그 데이터는 노인 돌봄 관련 정책 수립, 노인 돌봄 서비스 컨셉 기획 및 개발과 같은 분야에 정량적이고 객관적인 설명지표로써 활용 가치가 높을 것으로 전망된다. 그러나 현재까지 노인 돌봄 스마트 토이와 관련된 연구 중 스마트 토이를 통해 기록된 사용자 행동 로그에 주목하여 이를 의사결정에 활용하고자 하는 연구는 부족한 실정이다. 본 연구는 기존에 충분히 논의되지 않았던 스마트 토이 사용자 행동 로그 데이터에 대한 분석을 중심으로, 노인 돌봄 솔루션의 사용자 경험 증진을 위한 효과적인 인사이트를 도출하는 것을 목적으로 한다. 구체적으로 사용자 프로파일링 기반 행태 분석과 사용 행태에 따른 삶의 질 변화 메커니즘 도출을 단계적으로 수행하였다. 분석 결과, 5개의 노인 생활관리 요인으로부터 노인집단 유형을 분류할 수 있는 2개의 중요한 차원을 도출하였으며, 도출한 차원에 근거하여 전체 노인 사용자를 3개의 유형으로 분류하고 유형별 스마트 토이 사용 행태 차이를 프로파일링 분석을 통해 확인할 수 있었다. 이후 스마트 토이 사용 행태에 따른 삶의 질 변화 메커니즘을 도출하기 위한 단계적 회귀분석을 수행하였으며, 스마트 토이와의 상호작용, 스마트 토이의 콘텐츠 사용, 스마트 토이가 관찰한 노인의 가정 내 활동 정도가 노인의 우울감 개선과 생활패턴 개선에 미치는 영향 및 이를 중재하는 경로로써 스마트 토이에 대한 사용자의 성능평가와 만족감의 역할을 밝혀내었다.

• 기술혁신연구
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• 제24권4호
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• pp.55-99
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• 2016

이 연구는 국가연구개발사업에 국민을 참여시킨 X-프로젝트를 분석, 국민이 국가연구개발사업에 적극적인 관심을 갖게 하는 과정과 실제적 참여, 그리고 사회적 효과와 한계는 무엇인지 논의한다. X-프로젝트는 2015년 12명의 민간 위원이 추진하고 미래창조과학부가 후원하며 과학기술정책연구원이 지원한 사업이다. 국민은 일상에서 겪는 아픔이나 문제를 반영한 6,212개의 질문을 제기했으며, X-프로젝트 위원, 학계와 출연연 전문가, 정부정책담당자가 모여 50개 질문으로 국민의 요청을 연구과제화하고 연구팀을 공모했다. 대학, 정부출연연 연구자뿐 아니라 고등학생, 대학원생, 일반인, 기업인 포함 310개 연구팀이 신청했고 최종 54개 연구팀이 선정됐다. X-프로젝트 참여자, 비참여자 및 전문가 인터뷰 등을 통해 이 연구는 첫째, 국민참여형 국가 연구개발 사업의 필요성과 의미에 대해 광범위한 사회적 공감대를 발견했다. 대중의 아픔, 불편을 해결하기 위한 과학기술 연구의 필요성은 물론 이 연구에 대중의 직접 참여가 가능함을 발견했다. 둘째, 시민들이 생산한 지식이 전문가들의 시각에서도 유용하다는 발견이다. 전문 연구자들은 국민이 제기한 질문이 매우 참신하고 유용하다고 평가했다. 셋째, 국민참여형 국가연구개발 사업의 실행으로 시민들이 과학기술 발전의 수혜자가 아닌 발전에 기여하는 주체로 생각할 수 있는 기회를 인식했다는 발견이다. 그러나 국민의 참여를 지속적으로 이끌어 낼 수 있는 다양한 동기 부여, 국가 연구개발 사업의 아이디어 제기부터 연구에 이르는 전과정에 쉽게 참여할 수 있는 방법의 개선, 일반인 연구자와 전문 연구자가 협업할 수 있는 방법 및 제도의 개선은 앞으로의 과제로 지적되었다.

• 경영정보학연구
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• 제18권1호
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• pp.57-78
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• 2016

해킹은 현대의 지식기반 사회에 심각한 문제를 야기하고 있다. 해킹으로 인한 피해 규모와 피해 금액 또한 꾸준히 증가하고 있다. 따라서 현재까지 해커 또는 해킹과 관련한 많은 연구들이 진행되어 왔다. 기존 연구에 의하면 해커들은 재미와 같은 내재적 동기에 의해 해킹 기술을 습득하며, 주로 해킹 커뮤니티에서 기술을 습득하는 것으로 알려져 왔다. 또한 최근에는 재미나 흥미 등 내재적 동기는 물론 금전적 보상 등과 같은 외재적 동기도 증가하고 있다고 한다. 그러나 현재까지의 관련 연구들은 표본 수집의 한계로 인해 정성적 연구에 치우쳐 왔다. 따라서 본 연구는 기존 연구의 한계를 극복하기 위해 해킹 커뮤니티에 소속된 멤버들을 대상으로 계획된 행동이론을 기반으로 한 정량적 연구를 진행했으며, 동기적, 사회적 그리고 환경적 요인이 해커의 학습에 미치는 영향 요인을 규명하였다. 본 연구는 보안 및 해킹 기술을 습득하기 위해 결성된 대학정보보호연합 동아리를 대상으로 2015년 5월에 약 2주 간 설문을 진행했다. 회원 전체에게 이메일을 보내 응답한 215개의 설문지를 바탕으로 연구가설을 검증하고 분석했다. 연구 결과, 해킹 기술 습득자들은 해킹 기술 습득이 사회적으로 비윤리적으로 인식되고 있다는 것을 스스로 인지하고 있었으며, 재미나 흥미와 같은 내재적 동기 및 타인의 인정을 추구하는 외재적 동기 모두 학습 태도에 영향을 주었고, 온라인 해킹 커뮤니티의 접근성과 정보 품질과 같은 환경적 특성이 해킹 기술 습득에 영향을 주는 것으로 나타났다. 본 연구는 학문적으로 해킹은 사회적으로 부정적으로 인식된다는 것을 밝혀내어 비윤리적 연구의 주관적 규범의 방향성에 대한 논의를 확장시켰고, 동기 요인들이 해킹 기술 습득 태도에 영향을 미친다는 점을 실증했다. 또한, 해킹 커뮤니티의 특성이 지각된 행동통제의 선행 요건임을 밝혀내어 계획된 행동이론의 적용 범위를 확장했다. 또한, 실무적으로 해커들을 윤리적 해커(정보보호전문가)로 만들기 위한 윤리 교육의 필요성과 해킹 방지를 위한 처벌의 강화 및 과징금 부과 등이 해커의 행동 변화에 영향을 줄 수 있음을 제시했다.

• 벤처창업연구
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• 제16권3호
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• pp.13-29
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• 2021

이 연구는 서울시 세대별(청년층, 중년층) 창업의 공간적 분포와 영향 요인을 분석하는데 목적이 있었다. 이를 위해 창업가의 연령대 자료를 포함하고 있는 서울시 사업체조사(2018) 데이터를 활용하여 서울시 424개 행정동의 세대별 창업 분포를 분석했으며, 산업, 인구구조 및 창업지원 기관 관련 변인이 포함된 연구모형을 설정하여 세대별 창업의 영향 요인을 분석하였다. 분석 방법은 서울시 행정동의 세대별 창업과 주요 변인들의 빈도, 평균 및 표준편차를 확인하기 위해 기술통계를 활용했으며, 전역적, 국지적 공간자기상관 분석을 통해 세대별 창업의 공간적 분포를 분석하였다. 특히 세대별 전체 창업과 주요 산업별 창업을 구분하여 분석함으로써 서울시 창업의 공간 분포를 심층적으로 확인하였다. 이후 라그랑주 검정을 통해 공간회귀분석 모형을 선택하였으며, 이를 바탕으로 세대별 창업에 미치는 지역적 영향 요인을 분석하였다. 연구결과를 통해 도출한 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 청년층과 중년층 창업의 공간적 분포에 유의미한 차이가 있었다. 청년층은 서초·강남-용산-마포-강서구로 이어지는 벨트 지역에서 창업이 활발하게 이루어졌지만, 중년층은 서초·강남·송파·강동으로 대표되는 동남권 지역의 창업이 활발한 편이었다. 둘째, 서울시 세대별 창업은 업종에 따라 다양한 공간적 분포를 보였다. 지식첨단산업(정보통신, 전문서비스)은 세대 공통적으로 서초, 강남, 마포, 구로, 금천구가 중심지역이었으며, 제조업은 기존 집적지를 중심으로 창업이 집중되어 있었다. 반면 생활서비스업의 경우 청년층은 용산, 마포, 관악 등 대학과 문화 중심지역에서 창업이 활발했으며, 중년층은 신시가지 중심으로 창업이 집중되었다. 셋째, 서울시의 세대별 창업 입지에 대한 영향 요인에 차이가 있었다. 청년층은 첨단산업, 대학, 문화자본 및 인구 밀집이 창업에 유의미한 영향 요인이었으며, 중년층은 전문서비스 특화도, 낮은 평균연령, 창업지원 기관 밀집 수준이 창업에 유의미한 영향을 미쳤다. 또한 이러한 입지요인은 산업별로 차별적인 영향이 있었다. 연구를 통해 제시한 제언은 다음과 같다. 첫째, 서울시 지역, 산업 및 세대별 특성을 고려한 체계적인 창업지원이 필요하다. 세대별 창업 지역과 산업에 상당한 차이가 있는 만큼 지역 및 산업적 특성을 고려한 맞춤형 창업지원 체계를 강화할 필요가 있다. 둘째, 연구 방법적 측면에서 데이터 축적을 통해 자치구 단위에서 문화, 재정 등을 종합적으로 고려한 후속 연구가 필요하다.

• 벤처창업연구
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• 제15권6호
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• pp.67-79
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• 2020

본 연구는 미국 7개 대학의 창업교육 교과과정과 창업교육 프로그램에 대한 분석을 통해 미국 대학의 창업 교과과정의 특징과 프로그램의 현주소를 알아보고, 대학별 창업교육의 특징을 알아보고자 한다. 국내에 잘 소개되지 않은 미국 7개 대학의 기업가정신센터(Entrepreneurship Center)를 기반으로 학부단위 기업가정신 학위 과정 (Entrepreneurship Degree Course)을 개설하고 있는 대학 중 창업교육이 활성화 되어 있는 미국 드렉셀대학교, 서던캘리포니아대학교, 샌디에고주립대학교, 오클라호마주립대학교, 캘리포니아샌버나디노주립대학교, 캘리포니아어바인대학교, 플로리다주립대학교로 선정하여 진행하였다. 특히, 미국 7개 대학의 창업교육 과정과 창업지원제도가 학부과정, MBA과정, 석박사과정 그리고 비교과 차원에서 어떻게 진행되고 있는지 조사하였다. 본 연구를 통해 살펴본 미국 대학의 창업교육 시사점을 정리해보면 다음과 같다. 첫째, 대학이 주도적으로 창업교육을 하기 위해서는 대학의 특성에 맞는 창업교육 교과과정을 구성하고 지원프로그램을 도입해야 한다. 둘째, 대학 내 독립적인 센터를 설립하여 자체적으로 예산을 확보하고 이를 통해 자율적으로 운영이 될 필요가 있다. 셋째, 대학의 창업교육은 대학-산업의 파트너십 구축, 기업가정신 학위 과정의 운영 그리고 대학의 학과 간의 협업을 포함하여야 한다. 넷째, 독립적인 센터를 중심으로 동문, 지역 창업가들의 활발한 참여를 이끌고 이를 기반으로 창업 관련 프로그램이 운영이 되어야 한다. 따라서 각 대학의 특성에 맞는 차별화된 프로그램을 도입하여 국내 대학의 질적 성장 동력을 제고해야 할 것이다. 사례연구는 일반화할 수 없는 한계가 있지만, 유용한 프레임워크를 제공할 수 있다. 본 논문을 통해 국내 대학 창업교육의 현주소를 살펴보고, 선진화된 창업교육을 위한 방향성을 모색하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.137-154
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• 2018

조류인플루엔자와 구제역 같은 동물감염병은 거의 매년 발생하며 국가에 막대한 경제적 사회적 손실을 일으키고 있다. 이를 예방하기 위해서 그간 방역당국은 다양한 인적, 물적 노력을 기울였지만 감염병은 지속적으로 발생해 왔다. 최근 빅데이터와 딥러닝 기술을 활용하여 감염병의 예측모델을 개발하고자 하는 시도가 시작되고 있지만, 실제로 활용가능한 모델구축 연구와 사례보고는 활발히 진행되고 있지 않은 실정이다. KT와 과학기술정보통신부는 2014년부터 국가 R&D사업의 일환으로 축산관련 차량의 이동경로를 분석하여 예측하는 빅데이터 사업을 수행하고 있다. 동물감염병 예방을 위하여 연구진은 최초에는 차량이동 데이터를 활용한 회귀분석모델을 기반으로 한 예측모델을 개발하였다. 이후에는 기계학습을 활용하여 좀 더 정확한 예측 모델을 구성하였다. 특히, 2017년 예측모델에서는 시설물에 대한 확산 위험도를 추가하였고 모델링의 하이퍼 파라미터를 다양하게 고려하여 모델의 성능을 높였다. 정오분류표와 ROC 커브를 확인한 결과, 기계 학습 모델보다 2017년 구성된 모형이 우수함을 확인 할 수 있었다. 또한 2017에는 결과에 대한 설명을 추가하여 방역당국의 의사결정을 돕고 이해관계자를 설득할 수 있는 근거를 확보하였다. 본 연구는 빅데이터를 활용하여 동물감염병예방시스템을 구축한 사례연구로 모델주요변수값, 이에따른 실제예측성능결과, 그리고 상세하게 기술된 시스템구축 프로세스는 향후 감염병예방 영역의 지속적인 빅데이터활용 및 분석 모델 개발에 기여할 수 있을 것이다. 또한 본 연구에서 구축한 시스템을 통해 보다 사전적이고 효과적인 방역을 할 수 있을 것으로 기대한다.