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블록체인 기반 공연영상 공공 플랫폼 구축 사례 연구: 경기도 뉴미디어 예술방송국 경기아트온을 중심으로 (A case study of blockchain-based public performance video platform establishment: Focusing on Gyeonggi Art On, a new media art broadcasting station in Gyeonggi-do)

  • 이승현
    • 서비스연구
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    • 제13권1호
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    • pp.108-126
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    • 2023
  • 본 연구는 경기도 뉴미디어 예술방송국 경기아트온 구축 사례를 통해 블록체인 기반 문화예술공연 영상 플랫폼의 지속가능성을 탐색적으로 고찰하고, 블록체인을 활용한 영상콘텐츠 거래의 기술적 한계와 법·제도적 쟁점을 검토하였다. 연구방법은 개발자 및 운영자 심층인터뷰, 회의참여 등 참여관찰의 방법으로 진행하였다. 연구자는 블록체인 기반 공연영상 플랫폼 구축을 위한 KT와 경기아트센터의 컨소시엄 협약 단계부터 블록체인 노드, 스마트 콘트랙트, API, UI/UX 설계 및 개발, 블록체인과 콘텐츠 유통 서비스 연동 테스트 수행까지 전 과정에 참여관찰하였다. 연구문제1: '블록체인 기반 공연영상 콘텐츠 유통 공공 플랫폼에 적합한 기술 모델은 어떠한 모델인가?'에 대한 연구결과, 첫째, 블록체인 기반 예술공연 영상콘텐츠 유통 공공 플랫폼에 적합한 블록체인 형태는 블록체인 관리자가 직접 초대해야 개입이 가능한 프라이빗 형태가 적합한 것으로 판단되었다. 둘째, 경기아트온과 같은 공공 플랫폼에서는 NFT 발행 기반 예술인 저작권 관리 모델과 BC토큰과 클라우드 기반 콘텐츠 유통 모델 중 API를 통해 외부 수요기관에 콘텐츠를 제공하고 사용료 정산에 K-토큰을 사용하는 모델이 적합한 것으로 분석되었다. 셋째, 경기아트온과 같은 공공 플랫폼 초기 서비스는 콘텐츠 이용 권한을 부여된 이용자에게만 서비스를 제공하는 폐쇄형 블록체인이 적합하다는 결론에 이르렀다. 연구문제2: '블록체인 기반 공연영상 유통 공공 플랫폼 운영 시 어떠한 법·제도적 문제점을 검토해야 하는가?' 에 대한 연구결과, 첫째, 블록체인 기반의 스마트 계약은 거래 당사자들의 신원이 드러나지 않을 수 있는 블록체인 기술의 특성상 당사자 적격성 문제, 둘째, 블록체인은 보안사고가 발생하면 사용자의 손실 배상이나 구제방법이 불분명하여 손실회복이 어렵다는 문제, 셋째, 스마트 계약은 채무불이행이라는 개념이 적용될 수 없고, 스마트 계약상의 채무가 이미 이행이 이루어진 경우에도 불완전이행의 소지를 검토하여야 하는 것으로 분석되었다.

군(軍) 보고서 등장 문장과 관련 법령 간 비교 시스템 구축 방안 연구 (A Study on the Establishment of Comparison System between the Statement of Military Reports and Related Laws)

  • 정지인;김민태;김우주
    • 지능정보연구
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    • 제26권3호
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    • pp.109-125
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    • 2020
  • 군(軍)에서 방위력개선사업(이하 방위사업)은 매우 투명하고 효율적으로 이루어져야 함에도, 방위사업 관련 법 및 규정의 과도한 다양화로 많은 실무자들이 원활한 방위사업 추진에 어려움을 겪고 있다. 한편, 방위사업 관련 실무자들이 각종 문서에서 다루는 법령 문장은 문장 내에서 표현 하나만 잘못되더라도 심각한 문제를 유발하는 특징을 가지고 있으나, 이를 실시간으로 바로잡기 위한 문장 비교 시스템 구축에 대한 노력은 미미했다. 따라서 본 논문에서는 Siamese Network 기반의 자연어 처리(NLP) 분야 인공 신경망 모델을 이용하여 군(軍)의 방위사업 관련 문서에서 등장할 가능성이 높은 문장과 이와 관련된 법령 조항의 유사도를 비교하여 위법 위험 여부를 판단·분류하고, 그 결과를 사용자에게 인지시켜 주는 '군(軍) 보고서 등장 문장과 관련 법령 간 비교 시스템' 구축 방안을 제안하려고 한다. 직접 제작한 데이터 셋인 모(母)문장(실제 법령에 등장하는 문장)과 자(子)문장(모(母)문장에서 파생시킨 변형 문장) 3,442쌍을 사용하여 다양한 인공 신경망 모델(Bi-LSTM, Self-Attention, D_Bi-LSTM)을 학습시켰으며 1 : 1 문장 유사도 비교 실험을 통해 성능 평가를 수행한 결과, 상당히 높은 정확도로 자(子)문장의 모(母)문장 대비 위법 위험 여부를 분류할 수 있었다. 또한, 모델 학습에 사용한 자(子)문장 데이터는 법령 문장을 일정 규칙에 따라 변형한 형태이기 때문에 모(母)·자(子)문장 데이터만으로 학습시킨 모델이 실제 군(軍) 보고서에 등장하는 문장을 효과적으로 분류한다고 판단하기에는 제한된다는 단점을 보완하기 위해, 실제 군(軍) 보고서에 등장하는 형태에 보다 더 가깝고 모(母)문장과 연관된 새로운 문장 120문장을 추가로 작성하여 모델의 성능을 평가해본 결과, 모(母)·자(子)문장 데이터만으로 학습시킨 모델로도 일정 수준 이상의 성능을 확인 할 수 있었다. 결과적으로 본 연구를 통해 방위사업 관련 군(軍) 보고서에서 등장하는 여러 특정 문장들이 각각 어느 관련 법령의 어느 조항과 가장 유사한지 살펴보고, 해당 조항과의 유사도 비교를 통해 위법 위험 여부를 판단하는 '실시간 군(軍) 문서와 관련 법령 간 자동화 비교 시스템'의 구축 가능성을 확인할 수 있었다.