많은 정보통신기술 기업들은 자체적으로 개발한 인공지능 기술을 오픈소스로 공개하였다. 예를 들어, 구글의 TensorFlow, 페이스북의 PyTorch, 마이크로소프트의 CNTK 등 여러 기업들은 자신들의 인공지능 기술들을 공개하고 있다. 이처럼 대중에게 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 공개함으로써 개발자 커뮤니티와의 관계와 인공지능 생태계를 강화하고, 사용자들의 실험, 적용, 개선을 얻을 수 있다. 이에 따라 머신러닝 분야는 급속히 성장하고 있고, 개발자들 또한 여러가지 학습 알고리즘을 재생산하여 각 영역에 활용하고 있다. 하지만 오픈소스 소프트웨어에 대한 다양한 분석들이 이루어진 데 반해, 실제 산업현장에서 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 개발하거나 활용하는데 유용한 연구 결과는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝 프레임워크 사례연구를 통해 해당 프레임워크의 도입 전략을 도출하고자 한다. 기술-조직-환경 프레임워크를 기반으로 기존의 오픈 소스 소프트웨어 도입과 관련된 연구들을 리뷰하고, 이를 바탕으로 두 기업의 성공 사례와 한 기업의 실패 사례를 포함한 총 3 가지 기업의 도입 사례 분석을 통해 딥러닝 프레임워크 도입을 위한 중요한 5가지 성공 요인을 도출하였다: 팀 내 개발자의 지식과 전문성, 하드웨어(GPU) 환경, 데이터 전사 협력 체계, 딥러닝 프레임워크 플랫폼, 딥러닝 프레임워크 도구 서비스. 그리고 도출한 성공 요인을 실현하기 위한 딥러닝 프레임워크의 단계적 도입 전략을 제안하였다: 프로젝트 문제 정의, 딥러닝 방법론이 적합한 기법인지 확인, 딥러닝 프레임워크가 적합한 도구인지 확인, 기업의 딥러닝 프레임워크 사용, 기업의 딥러닝 프레임워크 확산. 본 연구를 통해 각 산업과 사업의 니즈에 따라, 딥러닝 프레임워크를 개발하거나 활용하고자 하는 기업에게 전략적인 시사점을 제공할 수 있을 것이라 기대된다.
본 논문에서는 사물인터넷 미들웨어인 MinT를 제안한다. MinT는 사물인터넷 디바이스가 주변 디바이스와 직접적으로 상호작용하고 지역 네트워크를 기반으로 사물인터넷 환경을 구성할 수 있도록 도와준다. MinT는 이기종 센싱 및 네트워크 디바이스를 통합 제어할 수 있는 Sensor Abstract Layer, 디바이스로부터 측정된 데이터 및 외부 디바이스의 데이터를 효율적으로 관리할 수 있는 리소스 관리, 디바이스 플랫폼의 성능에 따라 요청에 대한 처리량을 효율적으로 제어할 수 있는 상호작용 관리를 제공한다. 또한 디바이스 개발을 위한 상위 API 제공을 통해 사용자들이 쉽게 사물인터넷 디바이스를 개발할 수 있도록 도와준다. 본 논문은 데이터 관리 및 요청 처리 성능 향상을 통해 사물인터넷 디바이스의 에너지 효율 및 성능 향상을 목표로 한다. 본 논문에서는 실험을 통해 평균 요청 처리율이 평균 25% 증가 하였고 평균 응답시간은 90% 감소, 에너지 소비 또한 68% 감소한 것을 입증하였다. 결국 제안하는 미들웨어는 사물인터넷 환경에서 전송 지연 및 디바이스의 에너지 소비를 더 감소시킬 수 있었다.
본 연구에서는 사업용 차량 수집정보를 통해 도로위험을 계량화하고 검증할 수 있는 네 가지 알고리즘과 관련 지수를 개발하였다. 도로위험도 산정을 위해서 사업용 차량의 블랙박스와 디지털 운행 기록계로 부터 원시 데이터를 수집하였다. 포트홀, 도로 결빙, 안개 등 가공 처리된 데이터는 사업용 차량 수집정보 공유시스템에서 생성이 가능하다. 도로 위험도 산정 알고리즘은 기본적으로 이러한 수집정보와 도로 기하구조 자료를 활용하였다. 가공 처리된 데이터에 따라 총 4개의 서로 다른 도로 위험 알고리즘과 관련 지표를 개발하였다. 과거 이력자료를 근거로 상습결빙구간 및 안개다발구간인 국도 19호선(강원도)과 국도 1호선(세종시 인근)을 대상으로 수동형 운행기록계를 이용하여 알고리즘 검증을 수행하였다. 단기적으로 실제 도로위험정보 취득에 어려움이 있어 가상으로 위험정보를 수집하여 알고리즘을 검증한 결과 특징적인 알고리즘 오류는 발생하지 않았다. 본 연구는 지점이 아닌 구간을 기반으로 도로 위험정보를 제공하기 때문에 도로 이용자는 물론 도로 유지관리기관에도 실질적인 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.
Purpose - Recently, Mobile technologies and devices including smart phones and tablets have increased the possibility of communicating with other people and sharing personal information without time and space restriction. In order to realize the market potential related to mobile technologies, a large number of internet services have been incorporated into mobile platforms. Especially, The number of MIM(Mobile Instant Messenger) users has been increasing dramatically and services using MIM platform also have diversified. In spite of drastic growth in markets related to MIM, there is little empirical research on MIM and users' behaviors. This study designed to examine the structural relationships among belongingness, loneliness, self-disclosure intention, system quality, and self-disclosure behavior in context of MIM. Research design, data, and methodology - Three hypotheses were about the relationship among belongingness, loneliness and self-disclosure intention. The other two hypotheses were about the moderating effect of system quality in the causal relationship between self-disclosure intention and self-disclosure behavior. The data was analyzed by structural equation modeling. Research data were obtained from 330 undergraduate students who were KakaoTalk users and total 314 valid questionnaires were used in the final analysis. Results - The results from this study are as follow. First, the belongingness and the loneliness had a significant impact on self-disclosure intention in MIM. Second, the self-disclosure intention in MIM also had a positive impact on the self-disclosure behavior. Lastly, there is a moderating effect of the system quality in the relationship between the self-disclosure intention and self-disclosure behavior in MIM. Specifically, the higher system quality level was perceived, the positive effect of the self-disclosure intention in MIM on the self-disclosure behavior was greater. Conclusions - Based on the results from this study, academic and practical implications can be drawn. First, the study extends the scope of research about SNS through focusing on MIM to be classified by closed type SNS and identifies the relationship between emotion, behavioral intention and behaviors in MIM. Second, this study provides strategic guidelines to increase the efficiency for promotion activity. Limitations for the study also should be discussed.
국내 생태계의 환경유전자 적용도 가속화되고 있으나 생산된 데이터를 처리하고 분석하는 데 한계를 느끼고 있으며, 분석 생산된 생물데이터의 신뢰성에 대한 의구심이 제기되기도 하고 시료 매체(대상 시료, 물, 공기, 퇴적물, 위내용물, 분변 등) 간의 방법에 따른 차이와 분석 방법의 정량화와 개선 등이 필요한 상태이기도 하다. 따라서 국내 생태계의 환경유전자를 활용한 생물다양성 연구의 신뢰성과 정확성을 확보하기 위해서는 생태분류학으로 축적된 데이터베이스를 적극적으로 활용하여 검증 절차를 거치고, 유전자 서열 분석으로 높아진 데이터의 해상력을 전문가들이 검증하는 과정이 반드시 필요하다. 환경유전자 연구는 분자생물학적인 기술 적용으로만 해결될 수 없으며, 생산된 데이터의 신뢰성을 확보하기 위한 생태-분류-유전학-인포메틱스 등 학제 간의 연구 협력이 중요하며, 다양한 매체를 다루는 연구자들이 함께 접근할 수 있는 정보 공유 플랫폼이 절실한 분야이며, 발전의 속도도 급격하게 진행될 것이고 축적되는 데이터는 수년 내에 빅테이터로서 성장할 수 있을 것으로 기대된다.
자신이 원하는 것을 스스로 제작하는 DIY 운동이 ICT 기술과 만나 새로운 제조의 혁신을 불러일으켰다. 제조의 혁신은 사람들의 창의적인 아이디어와 그것을 만들고 공유하고자 하는 욕구를 통해 메이커(Maker) 문화를 탄생시켰다. 메이커 문화가 발전함에 따라, 장비를 제공하고 협업을 도모하는 메이커스페이스에 대한 관심이 자연스럽게 높아졌다. 메이커가 4차 산업 혁명 시대의 제조 혁신에 대한 열쇠라는 인식이 확산되면서 국내에 메이커스페이스 조성의 붐이 일어났다. 그러나 활발히 조성되는 메이커스페이스에 비해 국내의 메이커 문화는 미숙하다. 그로 인해 메이커스페이스의 운영에도 여러 문제가 발생한다. 이러한 미숙한 메이커 문화의 원인 중 하나로 부족한 국내의 메이커 관련 연구를 들 수 있다. 그 중에서도 메이커스페이스의 운영요소에 대한 연구는 부족하며, 적은 표본의 수 등의 한계점이 존재한다. 따라서 본 연구는 우선적으로 문헌연구를 통해 메이커스페이스의 운영 요소를 도출했다. 이어서 메이커스페이스 관련 정책 입안자 및 연구자, 메이커스페이스 운영관련자, 메이커스페이스를 사용하는 이용자, 총 12인을 대상으로 도출된 41개 운영요소의 타당 여부를 확인하는 설문을 진행했다. 설문을 통해 수정된 최종 51개의 운영요소에 대하여 정책 입안자 및 연구자, 운영관련자, 이용자로 구성된 총 50인의 전문가를 대상으로 중요도-만족도 분석(IPA)과 결과 분석의 오류를 방지하기 위한 GAP 분석을 실시했다. 설문 결과, 모든 운영요소에 대해 중요도가 만족도를 상회했다. 이를 기반으로 운영자 3인을 대상으로 국내 메이커스페이스의 현황과 한국형 메이커스페이스 활성화 방안 도출을 위한 심층인터뷰를 추가로 진행했다. 앞서 진행된 조사 결과를 바탕으로, 메이커를 위한 온 오프라인 플랫폼 확충, 민간 후원을 위한 연결, 창업에 편중된 메이커 관련 정책의 변화, 메이커 기본 교육의 확대를 한국형 메이커스페이스 활성화 방안으로 제안했다.
최근 기업경영과 관련되어 가장 주목받고 있는 것은 ESG(Environmental, Social, Governance) 일 것이다. ESG 경영을 선언한 많은 기업들이 있지만, KT는 2021년 본격적인 ESG 경영을 선언하며 지속가능경영의 전략을 이해관계자들과 공유하고 있다. 또한 KT는 국내 ICT 업계 최초로 ESG 채권을 발행하며 ESG 경영을 강화하고 있다. 코로나19로 정보기술산업이 더욱 중요해진 시점에서 본 연구는 KT의 ESG 경영 목표와 전략의 사례를 환경, 사회, 지배구조 영역으로 구분하여 살펴보고자 하였다. KT는 환경 영역에서 '환경경영', '환경대응', '에너지 자원', '친환경 프로젝트'를 통해 환경 건전성 달성을 목표로 하고 있었다. 또한 사회 영역에서 '사회공헌', '동반성장', '인권경영' 등을 통해 진정성 있는 사회적 가치 창출을 추구하였다. 마지막으로 지배구조 영역에서는 '윤리·컴플라이언스', '리스크 관리' 등을 통해 경제적 신뢰성을 추구하기 위한 투명한 기업 경영 체계를 지향하고 있었다. 특히 KT는 디지털 플랫폼 기업이라는 특징을 기반으로 AI, BigData 기술을 활용하여 환경, 사회문제를 해결하기 위한 전략을 추진하며 KT만의 ESG 경영을 도모하고 있었다. 본 연구는 화두로 떠오른 ESG 경영과 관련해 KT의 ESG 경영 사례를 통해 ESG전략 수립과 ESG 경영 발전방향에 대한 시사점을 도출하고자 한다.
본 연구는 시민교육법안이 무려 13차례나 걸쳐 입법에 실패하게 된 원인을 해명하고자 하였다. 연구 결과 발견한 사실은 첫째, 쟁점 법안에 대한 원내 소수파의 입법 전략 부재이다. 시민교육법안은 이념적 충돌 여지가 큰 쟁점 법안이었는데, 19대 이후 특정 정당의 원내 소수파만으로 추진되었다. 민주당의 발의 의원들은 이 법안이 당론으로 채택될 수 있도록 당내 영향력을 발휘하거나, 총선과 대선의 주요 공약으로 발전시키는 등의 적극적 입법 전략을 구사하지 않았다. 둘째, 불리한 여론 지형 속에서 법안 서명 의원들은 물론이고 시민단체의 일관된 소극적 대응이다. 입법 과정에서는 좌파이념의 확산에 대한 우려, 예산과 조직의 낭비, 교육의 중립성·공정성 침해 등 반대 의견이 압도하였다. 또한, 시민교육의 담당 주체이어야 할 현장 교사와 시민단체의 방관적 자세 또한 입법 실패의 배경으로 작용하였다. 셋째, 이해관계자 사이에서 최근의 이론적 연구 및 세계의 정책 흐름 등에 대한 신뢰할만한 정보의 공유가 부족하여 여야 합의를 통한 입법화에 실패하게 되었다.
본 연구는 제주특별자치도의 탄소중립 실효성 제고를 위헤 도내 초·중·고에서 실시하고 있는 학교 환경교육은 제외하고, 사회 환경교육의 실태를 문헌연구를 통해 파악하여 부족한 점 또는 문제점을 도출하고, 사회 환경교육을 체계적이고 통합적으로 운영하는 방안을 구축하는 데 목적이 있으며, 도출된 방안은 탄소중립 실효성 제고를 위해 환경에 대한 인식 전환과 친환경적 행동 유도의 지침서로 활용할 수 있을 것이다. 연구 결과 제주특별자치도는 현재 위탁 중인 환경교육센터의 내실 있는 운영과 지원을 통해 도내에 분산 운영되고 있는 환경교육 기관·단체 및 전문가 그룹과 협의체를 구축하여 환경교육 정책수립에 필요한 현황 파악, 콘텐츠 개발, 정보공유, 역할 분담과 정기적 소통·공감 및 정책 피드백이 이루어 질 수 있도록 플랫폼을 구축하고 환경문제를 올바르게 인식할 수 있도록 감성을 자극하고 환경문제를 자기화하는 현장을 중심으로 한 현장 환경교육의 필요성을 강조하고 있다.
한국 정부가 UN의 2022년 전자정부 발전 지수에서 UN가입 193개국 중 3위에 랭크됐다. 그동안 꾸준히 상위국으로 평가된 한국은 분명 세계 전자정부의 선도국이라 할 수 있다. 전자정부의 윤활유는 데이터다. 데이터는 그 자체로 정보가 아니고 기록도 아니지만 정보와 기록의 원천이며 지식의 자원이다. 전자적 시스템을 통한 행정 행위가 보편화된 이후 당연히 데이터에 기반한 기록의 생산과 기술이 확대되고 진화하고 있다. 기술은 가치중립적인 듯 보이지만 사실 그 자체로 특정 세계관을 반영하고 있다. 더구나 비물질적 유통을 기반으로 하는 디지털 세계, 온라인 네트워크의 또 다른 아이러니는 반드시 물리적 도구를 통해서만 접속하고 접촉할 수 있다는 점이다. 디지털 정보는 논리적 대상이지만 반드시 어떤 유형이든 그것을 중계할 장치 없이는 디지털 자원을 읽어 내거나 활용할 수 없다. 초연결, 초지능을 무기로 하는 새로운 기술의 디지털 질서는 전통적인 권력 구조에 깊은 영향력을 끼칠 뿐만 아니라 기존의 정보 및 지식 전달 매개체에도 마찬가지의 영향을 미치고 있다. 더구나 데이터에 기반한 생성형 인공지능을 비롯해 새로운 기술과 매개가 단연 화두다. 디지털 기술의 전방위적 성장과 확산이 인간 역능의 증강과 사유의 외주화 상황까지 왔다고 볼 수 있을 것이다. 여기에는 딥 페이크를 비롯한 가짜 이미지, 오토 프로파일링, 사실처럼 생성해 내는 AI 거짓말(hallucination), 기계 학습데이터의 저작권 침해에 이르기까지 다양한 문제점 또한 내포하고 있다. 더구나 급진적 연결 능력은 방대한 데이터의 즉각적 공유를 가능하게 하고 인지 없이 행위를 발생시키는 기술적 무의식에 의존하게 된다. 그런 점에서 지금의 기술 사회의 기계는 단순 보조의 수준을 넘어서고 있으며 기계의 인간 사회 진입은 고도의 기술 발전에 따른 자연적인 변화 양상이라고 하기에는 간단하지 않은 지점이 존재한다. 시간이 지나며 기계에 대한 관점이 변화하게 될 것이기 때문이다. 따라서 중요한 것은 기계를 통한 커뮤니케이션, 행위의 결과로서의 기록이 생산되고 사용되는 방식의 변화가 의미하는 사회문화적 함의에 있다. 아카이브 영역에서도 초지능, 초연결사회를 향한 기술의 변화로 인해 데이터 기반 아카이브 사회는 어떤 문제에 직면하게 될 것인지, 그리고 그 속에서 누가 어떻게 기록과 데이터의 지속적 활동성을 입증하고 매체 변화의 주요 동인이 될 것인가에 대한 연구가 필요한 시점이다. 본 연구는 아카이브가 행위의 결과인 기록뿐만 아니라 데이터를 전략적 자산으로 인식할 필요성에서 시작했다. 이를 통해 전통적 경계를 확장하고 데이터 중심 사회에서 어떻게 재영토화를 이룰 수 있을지를 알아보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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