• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.221-241
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• 2018

최근 딥러닝 기술이 주목을 받고 있다. 대중들의 관심을 받았던 국제 이미지 인식 기술 대회(ILSVR)와 알파고(AlphaGo)에서 사용된 딥러닝 기술이 바로 합성곱 신경망(CNN; Convolution Neural Network)이다. 합성곱 신경망은 입력 이미지를 작은 구역으로 나누어 부분적인 특징을 인식하고 이것을 결합하여 전체를 인식하는 특징을 가진다. 이러한 딥러닝 기술이 우리의 생활에 있어 많은 변화를 야기할 것이라는 기대를 주고 있지만 현재까지는 이미지 인식과 자연어 처리 등에 그 성과가 국한되어 있다. 비즈니스 문제에 대한 딥러닝 활용은 아직까지 초기 연구 단계로 향후 마케팅 응답 예측이나 허위 거래 식별, 부도 예측과 같은 전통적 비즈니스 문제들에 대해 보다 깊게 활용되고 그 성능이 입증된다면 딥러닝 기술의 활용 가치가 보다 더 주목받게 될 것으로 기대된다. 이러한 때 비교적 고객 식별이 용이하고 활용 가치가 높은 빅데이터를 보유하고 있는 전자상거래 기업의 사례를 바탕으로 하여 딥러닝 기술의 비즈니스 문제 해결 가능성을 진단해보는 것은 학술적으로 매우 의미 있는 시도라 할 수 있겠다. 이에 본 연구에서는 전자상거래 기업의 고객 행태 예측력을 높이기 위한 방안으로 합성곱 신경망을 활용한 '이종 정보 결합(Heterogeneous Information Integration)의 CNN 모델'을 제시한다. 이는 정형과 비정형 정보를 결합하여 다층 퍼셉트론 구조의 합성곱 신경망에서 학습시키는 모델로서 최적의 성능을 발휘하도록 '이종 정보 결합'과 '비정형 정보의 벡터 전환', 그리고 '다층 퍼셉트론 설계'로 하는 3개의 내부 아키텍처를 정의하고 각 아키텍처 단위로 구성되는 방식에 따른 성능을 평가하여 그 결과를 바탕으로 제안 모델을 확정하고 그 성능을 평가해보고자 한다. 고객 행태 예측을 위한 목표 변수는 전자상거래 기업에서 중요하게 관리하고 있는 재구매 고객, 이탈 고객, 고빈도 구매 고객, 고빈도 반품 고객, 고단가 구매 고객, 고할인 구매 고객 등 모두 6개의 이진 분류 문제로 정의한다. 제안한 모델의 유용성을 검증하기 위해서 국내 특정 전자상거래 기업의 실제 데이터를 활용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과 정형과 비정형 정보를 결합하여 CNN을 활용한 제안 모델이 NBC(Naïve Bayes classification)과 SVM(Support vector machine), 그리고 ANN(Artificial neural network)에 비해서 예측 정확도와 F1 Measure가 높게 평가되었다. 또 NBC, SVM, ANN에서 정형 정보만을 사용할 때 보다 정형과 비정형 정보를 결합하여 입력 변수로 함께 활용한 경우에 예측 정확도가 향상되는 것으로 나타났다. 따라서 실험 결과로부터 비정형 정보의 활용이 고객 행태 예측의 정확도 향상에 기여한다는 점과 CNN 기법의 특징 추출 알고리즘이 VOC에 사용된 단어들의 분포와 위치 정보를 해석하여 문장의 의미를 파악하는데 효과적이라는 점을 실증적으로 확인하였다는데 그 의미가 있다고 할 수 있겠다. 이를 통해서 CNN 기법이 지금까지 소개된 이미지 인식이나 자연어 처리 분야 외에 비즈니스 문제 해결에도 활용 가치가 높다는 점을 확인하였다는데 이 연구의 의의가 있다 하겠다.

• 한국지구과학회지
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• 제21권3호
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• pp.208-218
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• 2000

오늘날 인터넷의 일상적인 사용은 웹의 발달을 가져온 것으로 인식되고 있다. 학습도구로서 웹을 사용한 것을 WBI라 한다. WBI의 구축은 교육 현장에 현재 많은 영향을 미치고 있다. 그러나 사이버 공간에서 수많은 WBI 프로그램을 사용할 때 학습자들에 많은 문제점들이 도출되고 있다. 거의 모든 프로그램 사용 시 교사와 학생간의 상호 작용이 충분하지 못하며 필요한 학습자료들을 찾을 때 그들 자료들이 충분하게 마련되어 있지 않다. 학습 현장에서 교사들이 WBI 프로그램을 고안하고 구축하는 것은 매우 어려운 일이다. 그러나 상호 작용하는 WBI 프로그램의 고안과 구축은 그보다는 쉬운 일이다. 그러므로 만약 학생들과 친근한 교사들이 웹 페이지를, 만들어 사이버 공간에 제공한다면, 학생들은 쉽게 사이버 공간에서 접속할 수 있을 것이다. 그들은 e-메일, 여론 광장 또는 채팅을 사용할 수 있을 것이다. 사이버 공간은 학교 생활에서 불충분한 상호관계를 마련하게 될 것이다. 그러나, 이 프로그램은 모든 학생들이 필요한 적절한 장치들을 가지고 있어야 때문에, 이를 마련하지 못하는 학습자에게는 또 다른 형태의 포기를 가져오게 될 것이다. 이렇기 때문에 이 문제는 정부가 이러한 모든 필요한 장치들을 값싸게 보급하고 적절한 프로그램들을 공급할 때 풀릴 수 있다고 사료된다.

• 정보화연구
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• 제11권4호
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• pp.485-494
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• 2014

본 연구는 초등 1학년 학생들을 대상으로 학습자들로 하여금 자신에 대해 관심을 가지고 나아가 긍정적 자아개념을 발달시켜감으로써 장차 진로 설계를 위한 긍정적 자산을 마련하게 하고자 하는 것에 목표를 두고 수행한 사항을 중심으로 기술하였다. 본 연구에서 학습자들은 사이버 학습인 '인천e스쿨'과 사이버 독서 자료인 '북토비' 활동을 하며 그 과정 속에서 발견하게 된 자신의 모습을 자아정체성 피라미드의 각 면에 기록하며 자아정체성 피라미드를 완성해 가는 작업을 수행하였다. 그 결과 학습자들은 자기주도적 학습능력에 대해 67%가 향상되었다고 응답하였고, 독서에 대해서는 독서에 대한 흥미도, 자발성, 이해도가 각각 54%, 50%, 33% 가량 향상된 것으로 나타났으며 자신에 대한 관심도를 묻자 응답자의 약 75%가 높아졌다고 답하였다. 자아정체성 검사인 SCI-II의 1,2차 검사결과를 비교한 결과 자아개념에 대한 총점에서는3점, 영역별 -정의적, 사회적, 인지적 영역 - 관심도는 각각 4점, 1점, 5점씩 향상된 것으로 나타나 모두 긍정적인 변화를 가져온 것으로 나타났다.

• 한국전자거래학회지
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• 제24권4호
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• pp.119-133
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• 2019

최근 태양광 발전량 예측은 태양광 발전량 설비 시스템의 안정적인 작동을 위한 조정 계획, 설비 규격 결정 및 생산 계획 일정을 수립하기 위해 필수적인 요소로 고려된다. 특히, 대부분의 태양광 발전량은 피크시간에 측정되기 때문에, 태양광 시스템 운영자의 이익 최대화와 전력 계통량 안정화를 위해 피크시간의 태양광 발전량 예측은 매우 중요한 요소이다. 또한, 기존 연구들은 광범위한 지역에서 예측된 불확실한 기후 정보들을 이용하여 태양광 발전량을 예측하는 한계점 때문에 일사량, 운량, 온도 등과 기상정보 없이 피크시간의 태양광 발전량을 예측하는 것은 매우 어려운 문제로 고려된다. 따라서 본 논문에서는 피크이전의 기후, 계절 및 관측된 태양광 발전량을 이용하여 미래의 기후 및 계절 정보 없이 피크시간의 태양광 발전량을 예측할 수 있는 LSTM(Long-Shot Term Memory) 기반의 태양광 발전량 예측 기법을 제안한다. 본 연구에서 제안한 모델을 기반으로 실 데이터를 통한 실험 결과, 단기 및 장기적 관점에서 높은 성능을 보였으며, 이는 본 연구에서 목표로 한 피크시간의 태양광 발전량 예측 성능 향상에 긍정적인 영향을 나타내었음을 보여준다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.207-220
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• 2021

본 연구는 신임 119구급대원의 출동경험을 바탕으로 응급구조학 교육의 현장 적용 및 효용성을 파악한 후 대학교육의 한계점과 개선점 및 발전방향을 도출해내고자 한 질적 연구이다. 연구대상자는 응급구조학과를 졸업한 119 구급대원으로 구급활동을 시작한 지 3년 이내의 신임구급 대원 6명이다. 내러티브 인터뷰(narrative interview)방식으로 심층면담을 진행한 후 현상학적 방법 중 하나인 Colaizzi방법으로 분석하였다. 의미있는 진술에서 82개의 구성된 의미가 도출되었다. 구성된 의미로 부터 23개의 theme, 4개의 theme cluster, 2개의 category가 확인되었다. 4개의 주제모음은 '대학교육의 효용성', '대학교육의 한계점', '교육방법론에서의 개선방향', '교육내용에서의 개선방향'으로 신임구급대원들은 대학교육이 전반적으로는 도움이 되었으나 소방 현장보다는 병원 쪽에 치우친 이론교육이 주입식 강의로 이루어진 한계점을 지적하였다. 이에 신임대원들은 사례중심의 학습, 현장사례리뷰, 역할극방식 교육, 시뮬레이션 교육의 확대와 함께 실습위주로 장비를 활용한 술기교육을 강화할 것을 제안하였다. 또한 신임대원들은 대학교육과 현장사이에서 이론과 실제사이의 괴리감을 토로하며 소방현장에 맞는 교육의 도입을 제안하고 다양한 시각을 위한 다양한 지도를 언급하였다. 응급구조학 대학교육은 전반적으로 도움이 되었으나 제한점이 동시에 관찰되므로 교육방법론과 교육내용의 개선을 통해 발전해가야 한다.

• 한국식품영양학회지
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• 제36권2호
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• pp.93-102
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• 2023

Centella asiatica (C. asiatica) has been widely used in food, cosmetics, and pharmaceutical industry as a functional material. In a previous study, we have investigated not only pharmacological effects such as antioxidative and anti-inflammatory effects, but also analyzed various functional ingredients. In this study, triterpenoids were analyzed using HPLC-DAD to determine marker compounds among functional ingredients. When triterpenoids were analyzed, asiaticoside from C. asiatica was determined as an optimal marker compound. Next, specificity, linearity, limited of detection (LOD), limited of quantification (LOQ), precision, accuracy, and range were evaluated using HPLC-DAD to determine asiaticoside contents in C. asiatica juice and extracts. The specificity was elucidated by chromatogram and retention time using an established analytical method. The coefficient of correlation obtained was 0.9996. LOD was 4.99 ㎍/mL and LOQ was 15.12 ㎍/mL. Intra- and inter-day precision of asiaticoside were determined to be 0.48~1.68% and 0.08~1.09%, respectively. Furthermore, the recovery rate of asiaticoside was 98.88% and the analytical range of Field-70E was determined to be 0.625~10 mg/mL. As a results of evaluating ABTS, DPPH, and FRAP antioxidative effect, Field-70E showed potent antioxidant activities. Results of this study could be used as basic data for quality standardization of C. astiatica juice and extracts.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권12호
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• pp.546-554
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• 2019

본 논문에서는 CCTV를 통해 실시간 범죄에 대응할 수 있도록 CCTV 카메라 간 협업이 가능한 기술과 이를 활용한 실시간 범죄대응 서비스에 대해 연구하였다. 본 연구에서 개발하고자 하는 CCTV 협업 기술은 한 곳의 CCTV에서 추출된 이동 객체(용의자)가 범위를 벗어나 다른 CCTV로 이동했을 때 객체의 유사도 정보를 관제자에게 전달하여 선택된 객체를 추적하는 프로그램 모델이다. 일련의 유사도 정보 획득 과정은 객체 감지(object detection), 사전 분류(pre-classification), 특징 추출(feature extraction), 분류(classification)의 4단계의 프로세스로 진행된다. 이는 주로 사후처리용으로 사용되던 CCTV 모니터링을 긴박한 실시간 범죄에 대응하도록 개선시켜 범죄발생 초기대응 체계를 강화 할 수 있다. 또한 관제요원의 모니터링에만 의존하는 CCTV 관제시스템을 부분 자동화하여 지자체 관제센터 운영효율성을 증대시킬 수 있다. 해당 기술 및 서비스는 안양시 테스트베드에 구축하여 시범운영할 예정으로, 서비스가 안정화가 되면 전국 지자체에 확산하여 상용화가 될 것으로 예상된다. 향후 CCTV 협업 뿐 아니라 실시간 개인 정밀위치결정, 스마트폰 연계 등 통합 방범서비스 연구가 진행되어 시민들이 보다 안전한 생활을 영위할 수 있기를 기대한다.

• 시큐리티연구
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• 제43호
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• pp.67-97
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• 2015

우리나라에는 주요 긴급번호만 20여개가 존재한다. 세월호 사건 시 이러한 복잡한 신고체계에 대한 문제점이 제기되고, 이에 국민안전처는 올 1월 범죄신고 등은 112, 화재와 해양사고 등은 119(해양긴급신고 전화인 122는 119로 흡수), 생활민원 상담은 110로 구분하는 부분적 긴급번호 통합안을 발표하기에 이른다. 하지만 이러한 통합안은 여전히 공급자 위주의 제도라는 비판을 면할 수 없고, 이에 선진국 단일 긴급번호 운영시스템의 장점을 파악하여 이를 현재의 부분적 통합안에 적극적으로 반영할 필요성이 있어 보인다. 이에 본 연구는 미국 911의 구체적인 운영방식 및 교육훈련제도 등을 살펴보고, 이로써 미국의 911 제도의 전체적이고도 일반적인 특징, 나아가 (이러한 특징을 토대로 한) 우리의 실질적 긴급번호 통합을 위한 정책적 시사점을 도출하고자 하였다. 연구결과, 미국 911제도는 (1) 접수의 통합, (2) 접수와 지령의 기능적 분리, (3) 접수와 지령의 물리적 시설 통합, (4) 접수 및 지령요원의 전문화의 특징을 가지고 있었고, 이러한 특징에서 도출되는 정책적 함의는 크게, (1) 신고자중심의 시스템 - 신속 정확한 대응가능, (2) 지휘 및 정보의 체계의 단일화로 인한 통합적인 대응 가능, (3) 접수 및 지령요원의 전문화, 효율성 증대 그리고 객관적 종합적 상황판단, (4) 공공안전접수대의 학습조직화, 총 4가지로 정리될 수 있었다. 따라서 향후 긴급전화의 구체적인 운용방식을 도출함에 있어서, 미국식 모델의 장점인 유기적인 상호운용성 확보(정보공유 및 연계대응) 및 전문성 등을 강화하는 동시에 국민들의 신고편의를 증진시킬 수 있는 방법론을 찾아야 할 것이다. 이러한 방법론으로는 첫 번째, 112 및 119 등 긴급번호의 유기적인 정보교환 시스템을 구축하여, 국민이 긴급한 상황에서 아무 번호나 신고하더라도 지체 없이 서로 상호 연계될 수 있어야 한다. 동시에 이러한 정보교환 시스템은 각 기관이 사건사고 대응에 있어서 수집하거나 또는 필요한 정보를 신속히 공유할 수 있도록 그 체계를 구성해야 한다. 두 번째, 기관별 상호운용성 확보를 위하여 각 대응기관 간 공통교육 및 통합 매뉴얼 등을 구비할 필요가 있으며, 마지막으로 학습조직화를 통한 전문성 확보를 위하여 신고접수를 담당하는 부서에서 장기적인 근무가 가능하도록 인사시스템을 구축해야 할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.1-20
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• 2013

소셜 네트워크는 사용자들의 공통된 관심사, 경험, 그리고 일상 생활들을 함께 공유하기 위해 소셜 네트워크 상 사람들을 서로 연결시켜주는 거대한 커뮤니케이션 플랫폼이다. 소셜 네트워크상의 사용자들은 포스팅, 댓글, 인스턴스 메시지, 게임, 소셜 이벤트 외에도 다양한 애플리케이션을 통해 다른 사용자들과 소통하고 개인 정보 관리하는데 많은 시간을 소비한다. 소셜 네트워크 상의 풍부한 사용자 정보는 추천시스템이 추천 성능을 향상시키기 위해 필요한 큰 잠재력이 되었다. 대부분의 사용자들은 어떤 상품을 구매하기 전 가까운 관계이거나 같은 성향을 가진 사람들의 의견을 반영하여 의사 결정을 하게 된다. 그러므로 소셜 네트워크에서의 사용자 관계는 추천시스템을 위한 사용자 선호도 예측을 효율적으로 높이는데 중요한 요소라 할 수 있다. 일부 연구자들은 소셜 네트워크에서의 사용자와 다른 사용자들 사이의 상호작용 즉, 소셜 관계(social relationship)와 같은 소셜 데이터가 추천시스템에서 추천의 질에 어떠한 영향을 미치는가를 연구하고 있다. 추천시스템은 아마존, 이베이, Last.fm과 같은 큰 규모의 전자상거래 사이트 또한 채택하여 사용되는 시스템으로, 추천시스템을 위한 방법으로는 협업적 여과 방법과 내용 기반 여과 방법이 있다. 협업적 여과 방법은 사용자들의 선호도 학습에 의해 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템 중 선호할 수 있는 아이템을 정확하게 제안하기 위한 추천시스템 방법 중 하나이다. 협업적 여과는 사용자들의 데이터에 초점을 맞춘 방법으로 유사한 배경과 선호도를 가지는 사용자들로부터 정보를 수집하여 사용자들의 선호도 예측을 자동으로 발생시킨다. 특히 협업적 여과는 근접한 이웃 사용자들에 의해서 목적 사용자가 선호할 수 있는 아이템을 제시하는 것으로 유사한 이웃 사용자를 찾는 것이 중요하다. 좋은 이웃 사용자 발견은 사용자와 아이템을 고려하는 방법이 일반적이다. 각 사용자는 아이템 즉, 영화, 상품, 책 등에 자신의 선호도를 나타내기 위하여 평가 값을 입력하고, 시스템은 이를 바탕으로 사용자-평가 행렬을 구축한다. 이 사용자-평가 행렬은 목적 사용자와 유사하게 아이템을 평가한 사용자 그룹을 찾기 위한 것으로, 목적 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템에 대하여 사용자-평가 매트릭스를 통해 그 평가 값을 예측한다. 현재 이 협업적 여과 방법은 전자상거래와 정보 검색에서 적용되어 개인화 시스템에 효율적으로 사용되고 있다. 하지만 초기 사용자 문제, 데이터 희박성 문제와 확장성 그리고 예측 정확도 향상 등 해결해야 할 과제가 여전히 남아 있다. 이러한 문제들을 해소하기 위해 많은 연구자들은 하이브리드, 신뢰기반, 소셜 네트워크 기반 협업적 여과와 같은 다양한 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 전통적인 협업적 여과 방식의 예측 정확도와 추천 성능을 향상시키기 위해 소셜 네트워크에 존재하는 소셜 관계를 이용한 협업적 여과 시스템을 제안한다. 소셜 관계는 소셜 네트워크 서비스 중 하나인 페이스북 사용자들이 남긴 포스팅과 사용자의 소셜 네트워크 친구와 의견 교류 중 남긴 코멘트와 같은 사용자 행동을 기반으로 정의된다. 소셜 관계를 구축하기 위해 소셜 네트워크 사용자의 포스팅과 댓글을 추출하고, 추출된 텍스트에 불용어 및 특수 기호 제거와 스테밍 등 전처리를 수행하였다. 특징 벡터는 TF-IDF를 이용하여 전처리된 텍스트에 나타난 각 단어에 대한 특징 점수를 계산함으로써 구축된다. 본 논문에서 이웃 사용자를 결정하기 위해 사용되는 사용자 간 유사도는 특징 벡터를 이용한 사용자 행동 유사도와 사용자의 영화 평가를 기반으로 한 전통적 방법의 유사도를 결합하여 계산된다. 제안하는 시스템은 목표 사용자와 제안한 방법을 통해 결정된 이웃 사용자 집단을 기반으로 목표 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고 Top-N 아이템을 선별하여 사용자에게 아이템을 추천하게 된다. 본 논문에서 제안하는 방법을 확인하고 평가하기 위하여 IMDB에서 제공하는 영화 정보 기반으로 영화 평가 시스템을 구축하였다. 예측 정확도를 평가하기 위해 MAE 값을 이용하여 제안하는 알고리즘이 얼마나 정확한 추천을 수행하는지에 대한 예측 정확도를 측정하였다. 그리고 정확도, 재현율 및 F1값 등을 활용하여 시스템의 성능을 평가하였으며, 시스템의 추천 품질은 커버리지를 이용하여 평가되었다. 실험 결과로부터 본 논문에서 제안한 시스템이 보다 더 정확하고 좋은 성능으로 사용자에게 아이템을 추천하는 것을 볼 수 있었다. 특히 소셜 네트워크에서 사용자 행동을 기반으로 한 소셜 관계를 이용함으로써 추천 정확도를 6% 향상시킴을 보였다. 또한 벤치마크 알고리즘과의 성능비교 실험을 통해 7% 향상된 추천 성능의 결과를 보여준다. 그러므로 사용자의 행동으로부터 관찰된 소셜 관계를 CF방법과 결합한 제안한 방법이 정확한 추천시스템을 위해 유용하며, 추천시스템의 성능과 품질을 향상시킬 수 있음을 알 수 있다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제13권3호
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• pp.29-57
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• 2006

본 연구에서는 ASP 방식의 ERP 시스템을 도입한 태성공업, 조일공업, 아이캔텍, 뱅뱅어패럴, 인지컨트롤스, 크레원, Y 기업을 인터뷰하여 시스템의 도입 및 이용수준 사례를 연구하였다. ASP 방식의 정보시스템 도입 및 이용수준에 영향을 미치는 요인을 도입기업, 공급기업, 환경 세가지 측면에서 살펴본 결과, 도입기업 측면에서 시스템 도입 동기의 명확성, 재정적 준비도, 그리고 CEO의 정보화 의지가 의미 있는 것으로 나타났고, 공급기업 측면에서는 시스템 공급업체의 기술적 전문성, 고객기업에 대한 지식, 시스템 구축 경험이 의미 있는 것으로 나타났으며, 환경적 측면에서는 가치사슬 상의 압력이 의미 있는 것으로 나타났다. ASP 방식의 정보시스템을 성공적으로 도입한 기업들은 비용 절감 등의 재무적 효과를 얻었고, 특히 도입한 패키지 시스템에 기업 업무 프로세스를 맞춘 경우 내부 비즈니스 프로세스 개선 효과를 경험하였으며, 조직 학습 및 성장 측면에서도 효과를 본 것으로 나타났다. 연구 내용을 종합해 볼 때, 중소기업이 ASP 방식의 정보시스템을 성공적으로 도입하고 이용 수준을 향상시키기 위해서는 도입기업과 공급 기업, 환경 측면에서 다음과 같은 요인들을 적극 고려해야 한다. 첫째, 도입기업 측면에서 볼 때, ASP의 도입 동기가 명확해야 하고, CEO는 정보화에 대한 인식과 의지가 높아야 한다. IT 인프라나 재정적 준비가 약한 중소기업도 ASP 방식의 정보시스템을 성공적으로 도입 활용할 수 있기 때문에 ASP 도입을 적극 검토할 필요가 있다. 둘째, 공급기업 측면에서 볼 때, ASP 서비스를 성공적으로 도입하려면 도입기업은 시스템 공급업체의 전문적 능력과 경험을 철저히 확인해야 한다. 셋째, 환경적 측면에서 볼 때, 시스템 도입기업은 성공 가능성을 높이기 위해서는 외부 환경의 IT 도입 압력에 의해 수동적으로 도입하기보다는 ASP 방식의 정보시스템을 기업의 효율성 향상과 경쟁력 강화를 위한 도구로 활용하기 위한 분명한 목적과 필요성에서 추진해야 한다. 또한, 가치사슬 상의 IT 도입 압력이 기업의 시스템 도입에 영향을 미치기 때문에 정부 관련기관이나 협회 등은 공급사와 구매사를 포함하는 가치사슬 전체의 정보화가 진전될 수 있도록 정책적, 제도적 노력을 기울여야 한다.