• 기록학연구
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• 제51호
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• pp.133-173
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• 2017

기록관은 대중에게 친근하게 다가가기 위한 노력으로 견학, 전시, 교육 등 다양한 기록정보서비스를 제공하고 있다. 하지만, 여전히 기록물과 기록관의 인식 부족 문제가 늘 제기되고 있다. 기록관의 이용을 활성화하기 위해서는 기록관의 이용자를 이해할 필요가 있다. 본 연구는 기록관의 잠재 이용자 중 대학생을 한 범주로 설정하고 기록물 및 기록관의 인식 조사를 통하여 대학생 집단을 이해하고자 하였다. 대학생 집단은 대학도서관과 대학기록관 등의 연구에서 특정한 이용자로 연구대상이 되어 왔는데, 물리적으로도 대학 기록관과 가장 가까이에 있기 때문에 향후 기록관의 적극적 이용자로 편입될 가능성이 높다고 판단하였다. 따라서 본 연구의 목적은 대학생 집단의 기록물 및 기록관의 인식 특징을 도출하여 기록관의 이용 활성화 방안 개발에 따른 특징을 반영한 고려사항 및 이용 활성화 방안을 모색하는 것이다. 이를 위하여 문헌조사 및 전북지역 J 대학교 대학생 182명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 설문 문항은 2003년도에 영국 MLA(Museums Libraries Archives Council)에서 진행한 프로젝트 일부로 MORI(Market & Opinion Research International)(2003)에 의해 진행된 설문조사 보고서와 조윤희(2008)의 연구에서 사용되었던 설문 문항을 참고하였다. 설문지 문항은 기록물 및 기록관에 대한 인식, 기록물 및 기록관 이용경험과 비이용 요인, 기록관 이용 요구사항, 기록관의 효율적인 홍보 방법 등 크게 4분야로 구성하였다. 조사결과 대학생 집단은 대부분 기록물에 대하여 무관심하며, 기록관의 인지도가 부족한 것으로 나타났다. 하지만 기록물을 관리하는 것은 매우 중요한 일로 인식하고 있었으며, 기록물은 역사적 가치에, 기록관은 정보적 가치에 의미를 두고 있었다. 또한, 향후 기록관의 이용에 대하여는 긍정적인 의향을 가지고 있으므로 적절한 서비스를 통하여 적극적인 이용자로 전환될 가능성이 높은 집단임을 알 수 있었다. 이를 바탕으로 대학생 집단의 기록관 이용을 활성화하기 위한 고려사항을 알아보았고, 이용자교육 측면, 프로그램개발 측면, 이용자 세분화 측면에서 기록관 이용 활성화 방안을 제언하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제24권2호
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• pp.1-11
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• 2021

최근 정부는 지역특화형 스마트도시서비스(이하 스마트서비스)의 구축과 시민 체감도 향상을 위해 스마트도시사업에 지역의 사용자인 시민들의 참여를 점차 확대해가고 있다. 하지만, 스마트서비스 관련 기술에 대한 정보 부족으로 스마트서비스 구상 과정에서 시민들로부터 구체적인 수준의 의견을 도출하기에는 한계가 있었다. 이에 본 연구는 2019년 '스마트타운 챌린지 사업'으로 선정된 지자체 4곳의 보고서를 검토하여 리빙랩을 통해 스마트서비스에 대해 시민 의견의 구체화 수준을 진단하였다. 분석 결과, 리빙랩과정에서 다양한 디자인사고기법을 활용하여 스마트서비스 계획수립에 참여하였지만, 시민이 스마트서비스의 구체적인 기능을 구상하는 단계에 이르기는 한계가 있었다. 이에 본 연구에서는 스마트서비스의 정보수집, 가공, 제공 방법, 기술 등 4가지 요소와 서비스의 콘텐츠 등을 모듈한 후 이를 자유롭게 조합하여 활용 가능한 기능카드 기법을 제시하였다. 이렇게 개발된 기능카드 기법은 효과성 검증을 위해 실제 진행 중인 스마트도시사업에 적용하여 보았다. 이를 통해 기능카드가 시민들이 스마트서비스의 기능과 콘텐츠를 조합하여 상세 기능 수준으로 스마트서비스를 구체화 할 수 있도록 도움을 주고 있음을 확인하였다. 본 연구에서 제시한 기능카드 기법은 시민참여형 스마트도시 계획에서 시민들이 지역 문제해결을 위한 의견을 구체화하여 지역특화 스마트서비스를 구상하는 공동창의자로서의 역할을 수행하는데 기여할 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제20권1호
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• pp.35-48
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• 2014

2013년 건설 경기 전망 보고서에 따르면 주택건설경기 침체 상황의 지속으로 건설 기업의 유동성 위기가 지속될 것으로 전망된다. 건설업은 파산으로 인한 사회적 파급효과가 다른 산업에 비해 큰 편이지만, 업종의 특성상 다른 산업과는 상이한 자본구조와 부채비율, 현금흐름을 가지고 있어서 기업의 파산 예측이 더 어려운 측면이 있다. 건설업은 레버리지가 큰 산업으로 부채비율이 매우 높은 업종이며 현금흐름이 프로젝트 후반부에 집중되는 특성이 있다. 그리고 경기사이클에 따른 부침이 매우 심하여 경기하강국면에선 파산이 급증하는 양상을 보인다. 건설업이 레버리지 산업인 이상 건설업체의 파산율 증가는 여신을 공여한 은행에 큰 부담으로 작용한다. 그럼에도 그간의 파산예측모델이 주로 금융기관에 집중되어 왔고 건설업종에 특화된 연구는 드물었다. 기업의 재무 자료를 바탕으로 한 파산 예측 모델에 대한 연구는 오래 전부터 다양하게 진행되었다. 하지만, 일반적인 기업 전체를 대상으로 하는 모델이기 때문에, 건설 기업과 같이 유동성이 큰 기업의 예측에는 적절하지 못할 수 있다. 건설 산업은 오랜 사업 기간과 대규모 투자, 그리고 투자금 회수가 오래 걸리는 특징을 갖는 자본 집약 산업이다. 이로 인해 다른 산업과는 상이한 자본 구조를 갖기 마련이고, 다른 산업의 기업 재무 위험도를 판단하는 기준과 동일한 적용이 곤란할 수 있다. 최근에는 기계 학습을 바탕으로 한 기업 파산 예측 연구가 활발하다. 기계 학습의 대표적 응용 분야인 패턴 인식을 기업의 파산 예측에 응용한 것이다. 기업의 재무 정보를 바탕으로 패턴을 작성하고 이 패턴이 파산 위험 군에 속하는지 안전한 군에 속하는지 판단하는 것이다. 전통적인 Z-Score와 기계 학습을 이용한 파산 예측과 같은 기존 연구들은 특정 산업 분야가 아닌 일반적인 기업을 대상으로 하기 때문에 기업들의 특성을 전혀 고려하고 있지 못하다. 본 논문에서는 건설 기업을 규모에 따라 각 기법들의 예측 능력을 비교하여 적응형 부스팅이 가장 우수함을 확인하였다. 본 논문은 건설 기업을 자본금 규모에 따라 세 등급으로 분류하고 각각에 대해 적응형 부스팅의 예측력을 분석하였다. 실험 결과 적응형 부스팅이 다른 기법에 비해 예측 결과가 좋았고, 특히 자본금 규모가 500억 이상인 기업의 경우 아주 우수한 결과를 보였다.

• 지능정보연구
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• 제19권1호
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• pp.57-77
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• 2013

소셜 미디어는 모바일 어플리케이션과 웹에서 가장 많이 사용되는 미디어 중 하나이다. Nielsen사의 보고서에 따르면 소셜 네트워크 서비스와 블로그가 온라인 사용자의 주 활동 공간으로 사용되고 있으며, 미국인 중에서 온라인 활동이 왕성한 5명의 사용자중 4명은 매일 소셜 네트워크 서비스와 블로그를 방문하고 온라인 활동 시간의 23%를 소비한다고 집계하고 있다. 미국의 인터넷 사용자들은 야후, 구글, AOL 미디어 네트워크, 트위터, 링크드인 등과 같은 소셜 네트워크 서비스중 페이스북에서 가장 많은 시간을 소비한다. 최근에는 대부분의 회사들이 자신의 특정 상품에 대하여 "페이스북 페이지(Facebook Page)"를 생성하고 상품에 대한 프로모션을 진행한다. 페이스북에서 제공되는 "좋아요" 옵션은 페이스북 페이지를 통해 자신이 관심을 가지는 상품(아이템)을 표시하고 그 상품을 지지할 수 있도록 한다. 많은 영화를 제작하는 영화 제작사들도 페이스북 페이지와 "좋아요" 옵션을 이용하여 영화 프로모션과 마케팅에 이용한다. 일반적으로 다수의 스트리밍 서비스 제공업들도 영화와 TV 프로그램을 즐기며 볼 수 있는 서비스를 사용자들에게 제공한다. 이 서비스는 일반 컴퓨터와 TV 등의 단말기에서인터넷을 통해 영화와 TV 프로그램을 즉각적으로 제공할 수 있다. 스트리밍 서비스의 선두 주자인 넷플릭스는 미국, 라틴 아메리카, 영국 그리고 북유럽 국가 등에 3천만 명 이상의 스트리밍 사용자가 가입되어 있다. 또한 넥플릭스는 다양한 장르로 구성된 수백만 개의 영화와 TV 프로그램을 보유하고 있다. 하지만 수많은 콘텐츠로 인해 사용자들은 자신이 선호하는 장르에 관련된 영화와 TV 프로그램을 찾기 위해 많은 시간을 소비해야 된다. 많은 연구자들이 이러한 사용자의 불편함을 줄이기 위해 아이템에 대한 사용자가 보지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고 높은 예측값을 갖는 아이템을 사용자에게 제공하기 위한 추천 시스템을 적용하였다. 협업적 여과 방법은 추천 시스템을 구축하기 위해 가장 많이 사용되는 방법이다. 협업적 여과 시스템은 사용자들이 평가한 아이템을 기반으로 각 사용자 간의 유사도를 측정하고 목적 사용자와 유사한 성향을 가진 사용자 그룹을 결정한다. 군집된 그룹은 이웃 사용자 집단으로 불리며 이를 이용하여 특정 아이템에 대한 선호도를 예측하고, 예측 값이 높은 아이템을 목적 사용자에게 추천해 준다. 협업적 여과 방법이 적용되는 분야는 서적, 음악, 영화, 뉴스 및 비디오 등 다양하지만 논문에서는 영화에 초점을 맞춘다. 이 협업적 여과 방법이 추천 시스템 내에서 유용하게 활용되고 있지만 아직 "희박성 문제"와 "콜드 스타트 문제" 등 해결해야 할 과제가 남아있다. 희박성 문제는 아이템의 수가 증가할수록 아이템에 대한 사용자의 로그 밀도가 감소하는 것이다. 즉, 전체 아이템 수에 비해 사용자가 아이템에 대해 평가한 정보가 충분하지 않기 때문에 사용자의 성향을 파악하기 어렵고, 이로 인해 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템에 대해서 선호도를 추측하기 어려운 것을 말한다. 이 희박성 문제가 포함된 경우 적합한 이웃 사용자 집단을 형성하는데 어려움을 겪게 되고 사용자들에게 제공되는 아이템 추천의 질이 떨어지게 된다. 콜드 스타트 문제는 시스템 내에 새로 들어온 사용자 또는 아이템으로 지금까지 한 번도 평가를 하지 않은 경우에 발생한다. 즉, 사용자가 평가한 아이템에 대한 정보가 전혀 포함되어 있지 않거나 매우 적기 때문에 이러한 경우 또한 적합한 이웃 사용자 집단을 형성하는데 어려움을 겪게 되고 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도 예측의 정확성이 감소되게 된다. 본 논문에서는 영화 추천 시스템에서 발생될 수 있는 초기 사용자 문제를 해결하기 위하여 사용자가 평가한 영화와 소셜 네트워크 서비스로부터 추출된 사용자 선호 장르를 활용하여 사용자 군집을 형성하고 이를 활용하는 방법을 제안한다. 소셜 네트워크 서비스로부터 사용자가 선호하는 영화 장르를 추출하기 위해 페이스북 페이지의 '좋아요' 옵션을 이용하며, 이 '좋아요' 정보를 분석하여 사용자의 영화 장르 관심사를 추출한다. 페이스북의 영화 페이지는 각 영화를 위한 페이스북 페이지로 구성되고 있으며, 사용자는 자신의 선호도에 따라서 "좋아요" 옵션을 선택할 수 있다. 사용자의 페이스북 정보는 페이스북 그래프 API를 활용하여 추출되고 이로부터 사용자 선호 영화를 알 수 있게 된다. 시스템에서 활용되는 영화 정보는 인터넷 영화 데이터베이스인 IMDb로부터 획득한다. IMDb는 수많은 영화와 TV 프로그램을 보유하고 있으며, 각 영화에 관련된 배우 정보, 장르 및 부가 정보들을 포함한다. 논문에서는 사용자가 "좋아요" 표시를 한 영화 페이지를 이용하여 IMDb로부터 영화 장르 정보를 가져온다. 그리고 추출된 영화 장르 선호도와 본 시스템에서 제안하는 영화 평가 항목을 이용하여 유사한 이웃 사용자 집단을 구성한 후, 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고, 높은 예측 값을 갖는 아이템을 사용자에게 추천한다. 본 논문에서 제안한 사용자의 선호 장르 기반의 사용자 군집 기법을 이용한 시스템을 평가하기 위해서 IMDb 데이터 집합을 이용하여 사용자 영화 평가 시스템을 구축하였고 참가자들의 영화 평가 정보를 획득하였다. 페이스북 영화 페이지 정보는 참가자들의 페이스북 계정과 페이스북 그래프 API를 통해 획득하였다. 사용자 영화 평가 시스템을 통해 획득된 사용자 데이터를 제안하는 방법에 적용하였고 추천 성능, 품질 및 초기 사용자 문제를 벤치마크 알고리즘과 비교하여 평가하였다. 실험 평가의 결과 제안하는 방법을 적용한 추천 시스템을 통해 추천의 품질을 10% 향상시킬 수 있었고, 초기 사용자 문제에 대해서 15% 완화시킬 수 있음을 볼 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.67-88
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• 2018

최근까지도 중소기업의 지속성장 및 경쟁력 확보에 대한 중요함을 인식함에 따라, 정부 차원에서의 유형 자원(R&D 인력, 자금 등)에 대한 지원이 주로 투입되어 왔다. 그러나 사업지원의 적절성이나 효과성, 효율성 면에서 서로 상충되는 정책부분이 존재하여 과소 지원이나 중복 지원 등 지원체계의 비효율성 문제가 제기되어온 것도 사실이다. 정부나 기업 관점에서는 중소기업의 한정된 자원으로 인해, 외부와의 협력을 통한 기술개발 및 역량강화가 기업의 경쟁우위를 창출하는 근간이라 보고 있으며, 이를 위한 가치창출 활동을 강조하고 있다. 기업 레벨에서의 지식생태계 구축을 통해 일련의 가치사슬로부터 기업거래 관계를 분석하고 결과를 가시화할 수 있는 밸류체인 네트워크 분석이 필요한 것도 이 때문이다. 특허/제품/기업명 검색을 통해 관련 제품의 정보나 특허 보유 기업의 기술(제품) 현황 정보를 제공하는 기술기회발굴시스템(Technology Opportunity Discovery system), 기업(재무)정보와 신용정보을 열람하게 해주는 CRETOP이나 KISLINE 등은 존재하고 있으나 밸류체인 네트워크 분석기반으로 유사(경쟁)기업의 리스트나 향후 거래 가능한 잠재 거래처 정보를 제공해주는 시스템은 부재한 실정이다. 따라서, 본 고에서는 KISTI에서 개발 운영중인 기업 비즈니스 전략수립 지원 파트너인 '밸류체인 네트워크 시스템(Value Chain Network System : VCNS)'을 중심으로, 탑재된 네트워크 기반 분석모듈의 유형, 이를 지원하는 참조정보 및 데이터베이스(D/B)의 구성 로직과 시스템 활용방안을 고찰하며, 산업구조를 이해하고 기업의 신제품 개발을 위한 핵심정보가 되고 있는 지능형 밸류체인 분석 시스템의 네트워크 가시화 기능을 살펴보기로 한다. 한 기업이 다른 기업 대비 경쟁우위를 확보하기 위해서는 보유 특허 또는 현재 생산하고 있는 제품에 대한 경쟁자 식별이 필요하며, 세부 업종별 유사(경쟁)기업을 탐색하는 일은 대상기업의 사업화 경쟁력 확보에 핵심이 된다. 또한 기업간 비즈니스 활동인 거래정보는 유사 분야로 진출할 경우 잠재 거래처 정보를 제공하는 중요한 역할을 수행한다. 이러한 기업간 판매정보를 기반으로 구축된 네트워크 맵을 활용하여 기업 또는 업종 수준의 경쟁자를 식별하는 일은 밸류체인 분석의 핵심모듈로 탑재될 수 있다. 밸류체인 네트워크 시스템(VCNS)은 단순 수집된 종래의 기업정보에 밸류체인(value chain) 및 산업구조 분석개념을 접목하여 개별 기업의 시장경쟁 상황은 물론 특정 산업의 가치사슬 관계를 파악할 수 있다. 특히 업종구조 파악, 경쟁사 동향 파악, 경쟁사 분석, 판매처 및 구매처 발굴, 품목별 산업동향, 유망 품목 발굴, 신규 진입기업 발굴, VC별 핵심기업 및 품목 도출, 해당 기업별 보유 특허 파악 등 기업 레벨에서의 유용한 정보분석 툴로 활용 가능하다. 또한, 거래처 정보 및 재무데이터로부터 분석된 결과의 객관성 및 신뢰성을 기반으로, 현재 국내에서 이용 중인 15,000여개 회원기업과 연구개발서비스업 종사자, 출연(연) 및 공공기관 등에서 사업평가 정보지원, R&D 의사결정 지원 및 중 단기 수요예측 전망 등 다양한 목적(용도)에 밸류체인 네트워크 시스템을 활용할 수 있을 것으로 기대된다. 기업의 사업경쟁력 강화를 위해 정부기관 및 민간 연구개발서비스 기업을 중심으로 기술(특허) 및 시장정보가 제공되어 왔으며, 이는 특허분석(등급, 계량분석 위주) 또는 시장분석(시장보고서 기반 시장규모 및 수요예측 위주)의 형태로 지원되어 왔다. 그러나 기업이 사업화진출 단계에서 겪게 되는 애로요인의 하나인 정보부족을 해결하는데 한계가 있었으며, 특히 경쟁기업 및 거래가능 기업 후보군에 대한 탐색정보는 입수하기 어려웠다. 본 연구를 통해 제안된 네트워크맵 및 보유 데이터 기반의 실시간 밸류체인 가시화 서비스모듈이 중견 중소기업이 당면한 신규시장 진출시 경쟁기업 대비 예상점유율, (예상)매출액 수준, 어느 기업을 컨택하여 유통망(원자재/부품에 대한 공급처, 완제품/모듈에 대한 수요처)을 확보할 지에 대한 핵심정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 향후 연구에서는 대체기업(또는 대체품목) 경쟁지표의 개발과 연구주체의 참여를 통한 경쟁요인별 지표의 고도화 연구, VCNS의 성능향상을 위한 데이터마이닝 기술 및 알고리즘을 추가 반영하도록 수행하고자 한다.

• 기록학연구
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• 제16호
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• pp.303-339
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• 2007

'일제강점하 강제동원 피해'라 함은 만주사변 이후 태평양전쟁에 이르는 시기에 일제에 의하여 강제동원 되어 군인 군속 노무자 위안부 등의 생활을 강요당한 자가 입은 생명 신체 재산 등의 피해를 말한다. 강제동원 피해 역사를 복원하기 위한 노력이 피해당사자, 유족, 시민단체, 학계 등에서 이루어져왔고, 그 결과 2004년 3일 5일 ${\ll}$일제강점하 강제동원피해 진상규명등에 관한 특별법${\gg}$ (2007년 5월 17일 일부 개정)이 제정 공포되었다. 이를 근거로 2004년 11월 10일 국무총리 소속으로 일제강점하 강제동원피해진상규명위원회(이하 강제동원위원회)가 발족하였고, 2005년 2월 1일부터 일제강점하 강제동원 피해의 진상을 규명하여 역사적 진실을 밝히는 것을 목적으로 업무를 수행하고 있다. 주요 업무는 강제동원 피해신고접수 및 피해신고조사(피해자 및 유족 심사 결정), 진상조사신청접수 및 진상조사, 진상조사 및 피해판정 불능에 관한 사항, 피해판정에 따른 호적정정, 강제동원 관련 국내외 자료수집 분석 및 보고서 작성, 유해발굴 및 수습 봉환, 사료관 및 추도공간 조성사업 등이다. 강제동원위원회는 피해조사 및 진상조사 업무를 위해 다양한 기록을 발굴 수집해 오고 있다. 여타 피해의 역사가 그러하듯이 이미 공개되었거나 새롭게 발굴되는 기록은 강제동원의 다양한 역사상을 확인하기 어려울 만큼 그 양이나 질에 면에서 부족하다. 피해의 역사에서 피해당사자의 이야기는 기록의 부재를 메우기도 하고, 기록 이상의 근거적 가치를 갖기도 한다. 강제동원위원회는 피해생존자와의 구술면담을 통해 다수의 구술자료를 생산하였고 조사업무에 활용하며 체계적인 관리방법을 토대로 관리하고 대중적인 활용까지 꾀하고 있다. 강제동원위원회의 구술자료는 생산 당시부터 철저한 기획에 의해 이루어졌고, 생산단계부터 관리와 활용의 편의성을 염두에 두고 디지털매체의 생산을 유도했다. 또한 조사업무 과정에서 생산되는 구술자료의 한계를 극복하기 위해 수차례 면담자 교육을 실시하고, 면담자로 하여금 구술당시의 상황을 면담일지로 남기도록 했다. 강제동원위원회는 소장 기록을 관리하는 별도의 기록관리시스템을 갖고 있지 않다. 디지털 아카이브는 피해 진상 관리시스템과 전자결재시스템을 통해 생산되어 관리되지 않는 생산 수집 기증 기록을 등록 검색하는 역할을 한다. 구술자료는 디지털 아카이브에 등록이 되어, 실물과 중복 보존되고 있다. 구술자료는 등록과 동시에 분류, 기술행위가 이루어지고 구술자료의 관리 아이디인 등록번호, 분류번호, 비치번호 등을 부여받게 된다. 강제동원위원회는 구술자료의 적극적인 활용을 위하여 구술기록집의 발간을 지속적으로 해오고 있고, 영상물 등의 제작을 계획하고 있다. 강제동원위원회의 구술자료는 정부차원의 조사 업무 과정에서 생산된 것이라는 한계, 예산부족이나 기록관리시스템 등의 부재 등을 넘어서 한시조직으로서 가능한 적극적인 방법으로 생산 관리 활용되고 있다. 축적된 구술자료는 향후 특별법에 규정되어 있는 대로 사료관 등이 건립된다면 대중 이용자들을 위해 더 체계적으로 관리 활용될 것이다.