• 헤리티지:역사와 과학
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• 제53권4호
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• pp.274-291
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• 2020

「문화재의 불법적인 반출입 및 소유권 양도의 금지와 예방수단에 관한 협약」(이하 '1970년 협약')이 유네스코에서 채택된 지 올해로 50주년을 맞았다. 한국은 지난 1983년 협약에 가입한 이래 「문화재보호법」을 통해 국내적으로 협약 당사국의 주요 의무를 이행해 왔다. 이는 한국이 최근 「무형문화유산 보호 협약」이나 「세계문화유산 및 자연유산의 보호에 관한 협약」 등 다른 유산 관련 유네스코 협약의 이행을 위해 특별법을 도입한 것과는 차이가 있다. 아울러 「1970년 협약」이 지난 2015년 새롭게 「운영지침」을 채택하며 협약의 구체적 이행을 위해 계속 발전하고 있는 점은 한국의 「1970년 협약」에 대한 국내법적 대응의 현재를 평가하고 향후 개선 방안을 검토하는 시의성을 제공해 주었다. 「문화재보호법」은 「1970년 협약」이 부과하는 당사국 의무 사항을 전반적으로 잘 반영하고 있다. 문화재 반출증명서 도입이나 불법 반출 문화재 취득 금지를 위한 국내 입법적 조치, 타 당사국의 요청에 따른 문화재 회수 및 반환, 관련 불법 행위에 대한 형법적·행정적 제재 부과 등 협약이 요구하는 주요 조치를 잘 포함하고 있으며, 실제로 한국의 협약 이행사례는 2019년 협약 당사국 총회에서 우수 사례로 소개되기도 하였다. 그러나 문화재 불법 거래 시장의 변화와 관련 국제 법제도의 발전은 「1970년 협약」의 국내법적 이행에 여전히 개선점이 존재함을 보여 준다. 특히 협약의 「운영지침」은 두 가지 측면에서 당사국에 관련 법제도의 개선을 협약보다 한 발 더 나아가 권고하고 있는데, 「문화재의 도난 및 불법 반출에 관한 유니드로와 협약」의 선의 취득자를 판단하기 위한 '상당한 주의'에 대한 구체적 조항 참고와 새로운 문제로 대두된 인터넷을 통한 문화재 불법 거래 대응이 그것이다. 향후 이러한 내용의 적절한 반영을 위해 「문화재보호법」과 관계 법령의 개정을 검토해 볼 수 있다. 그 계기에 협약 이행의 국제 협력 촉진을 위한 구체적 조문도 마련할 수 있을 것이다. 끊임없이 변화하는 문화재 불법 거래 및 환수와 관련된 국제 환경에 대응하기 위한 국제 사회의 법적 협력에 한국이 더욱 활발히 동참할 수 있기를 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제29권2호
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• pp.57-84
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• 2023

현대사회는 정보통신기술 및 빅데이터 기술의 발전으로 누구나 인터넷을 통해 손쉽게 방대한 데이터를 얻고 활용할 수 있는 시대로, 양질의 데이터를 수집하는 능력을 넘어 수많은 정보 속에서 올바른 데이터만을 선별하는 능력이 더욱 중요해지고 있다. 이러한 기조는 학계에서도 이어지고 있는데, 축적되는 연구물 속에서 양질의 연구를 선별하여 올바른 지식구조를 형성하기 위해, 다양한 연구 분야에서 체계적 고찰(systematic review) 및 비체계적 고찰(non-systematic review)과 같은 문헌연구(literature review)가 수행되고 있다. 한편, 코로나19 팬데믹 이후 의료산업에서도 그동안 합의에 이르지 못했던 원격의료가 제한적으로나마 허용되고, 인공지능 및 빅데이터 기술이 응용된 건강추천시스템(health recommender systems: HRS)과 같은 새로운 의료서비스가 각광을 받고 있다. 하지만, 실무적으로 HRS가 미래 의료산업 발전을 이끌 중요한 기술로 평가받고 있음에도 불구하고, 학술적인 문헌연구는 다른 분야에 비해 매우 부족한 실정이다. 더불어 HRS는 학제적 성격이 강한 융합 분야임에도 불구하고, 기존의 문헌연구는 비체계적 고찰과 체계적 고찰 방법만을 주로 활용하여 이뤄졌기 때문에, 다른 연구 분야와의 상호작용이나 동적인 관계를 유추하기에는 한계가 존재한다. 이에, 본 연구에서는 인용네트워크 분석(citation network analysis: CNA)을 활용하여 HRS 및 주변 연구 분야의 전체적인 네트워크 구조를 파악하였다. 또한, 이 과정에서 최신 논문이 인용 관계가 잘 나타나지 않는 문제를 보완하기 위해 GraphSAGE 알고리즘을 적용함으로써, HRS 연구에 있어 'recommender system', 'wireless & IoT', 'computer vision', 'text mining' 등과 같은 연구 분야들의 중요도가 높아지고 있음을 파악하였으며, 이와 동시에 개인화(personalization) 및 개인정보보호(privacy) 등과 같은 새로운 키워드가 주요 이슈로 등장하고 있음을 확인하였다. 본 연구를 통해 HRS 연구 커뮤니티의 구조를 파악하고, 관련된 연구 동향을 살펴보며, 미래 HRS 연구 방향을 설계함에 있어 실질적인 통찰을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.27-42
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• 2020

인터넷이라는 가상 공간을 활용함으로써 물리적 공간의 제약을 갖는 오프라인 쇼핑의 한계를 넘어선 온라인 쇼핑은 다양한 기호를 가진 소비자를 만족시킬 수 있는 수많은 상품을 진열할 수 있게 되었다. 그러나, 이는 역설적으로 소비자가 구매의사결정 과정에서 너무 많은 대안을 비교 평가해야 하는 어려움을 겪게 함으로써 오히려 상품 선택을 방해하는 원인이 되기도 한다. 이런 부작용을 해소하기 위한 노력으로서, 연관 상품 추천은 수많은 상품을 다루는 온라인 상거래에서 소비자의 구매의사결정 과정 중 정보탐색 및 대안평가에 소요되는 시간과 노력을 줄여주고 이탈을 방지하며 판매자의 매출 증대에 기여할 수 있다. 연관 상품 추천에 사용되는 연관 규칙 마이닝 기법은 통계적 방법을 통해 주문과 같은 거래 데이터로부터 서로 연관성 높은 상품을 효과적으로 발견할 수 있다. 하지만, 이 기법은 거래 건수를 기반으로 하므로, 잠재적으로 판매 가능성이 높을지라도 충분한 거래 건수가 확보되지 못한 상품은 추천 목록에서 누락될 수 있다. 이렇게 추천 시 제외된 상품은 소비자에게 구매될 수 있는 충분한 기회를 확보하지 못할 수 있으며, 또 다시 다른 상품에 비해 상대적으로 낮은 추천 기회를 얻는 악순환을 겪을 수도 있다. 본 연구는 구매의사결정이 결국 상품이 지닌 속성에 대한 사용자의 평가를 기반으로 한다는 점에 착안하여, 추천 시 상품의 속성을 반영하면 소비자가 특정 상품을 선택할 확률을 좀더 정확하게 예측할 수 있다는 점을 추천 시스템에 반영하기 위한 목적으로 수행되었다. 즉, 어떤 상품 페이지를 방문한 소비자는 그 상품이 지닌 속성들에 어느 정도 관심을 보인 것이며 추천 시스템은 이런 속성들을 기반으로 연관성을 지닌 상품을 더 정교하게 찾을 수 있다는 것이다. 상품의 주요 속성의 하나로서, 카테고리는 두 상품 간에 아직 드러나지 않은 잠재적인 연관성을 찾기에 적합한 대상이 될 수 있다고 판단하였다. 본 연구는 연관 상품 추천에 상품 간의 연관성뿐만 아니라 카테고리 간의 연관성을 추가로 반영함으로써 추천의 정확도를 높일 수 있는 예측모형을 개발하였고, 온라인 쇼핑몰로부터 수집된 주문 데이터를 활용하여 이루어진 실험은 기존 모형에 비해 추천 성능이 개선됨을 보였다. 실무적인 관점에서 볼 때, 본 연구는 소비자의 구매 만족도를 향상시키고 판매자의 매출을 증가시키는 데에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.