• STI Policy Review
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• 제5권2호
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• pp.96-121
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• 2014

This study identifies and evaluates inter-ministerial coordination for developing digital content technology in Korea and Japan. It is conducted through a comparative analysis between Korean and Japanese governmental organizations and their decision making process. Media content had been regulated or promoted by ministries involving culture in both countries. The digitalization of traditional media, however, blurred boundaries between the cultural, technological, and industrial spheres, so ministries involving science and technology, economy and trade, or foreign affairs started to promote digital content technology in the late 1990s. This has been the cause of conflicts among ministries and sometimes led to policy duplication, which in turn weakens policy effectiveness. The competition and coordination of ministries and agencies can be seen through establishing or amending related laws, organizations, and programs. Structural holes are founded in the networks drawn among governmental agencies in charge of digital content, particularly in the field of intellectual property in Korea and online distribution technology in Japan.

• 항공우주정책ㆍ법학회지
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• 제35권2호
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• pp.281-312
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• 2020

최근 경제활동이 어려움에도 불구하고, on-line 시장이 off-line 시장을 추월하고 있다. 미국의 아마존 최고경영자인 제프 베조스가 드론을 이용한 택배 서비스가 가능하다는 것을 언급한 이래 드론활용에 관한 지금껏 보지 못한 새로운 관점과 가치를 창출하고 있다. 드론은 다양한 영역에서 활용 중에 있다. 그중 드론을 이용한 택배 서비스는 4차 산업혁명과 맞물려 우리나라의 미래 성장 동력이 될 것이다. 하지만, 드론이 실용화됨에 따라 공중충돌이나 추락으로 인한 인명과 재산피해, 개인정보보호 같은 문제가 예상되기도 한다. 미래 드론의 실용화는 선택이 아니라 필연이다. 드론의 실용화를 위한 방안으로서 첫째, 드론 이용에 따른 안전성 확보와 드론 안전성에 대한 최소한의 기준 체계인 국가인증 체계 확보, 둘째, 드론 사용 활성화를 인한 각종 인프라 확보, 셋째, 항공규제 및 개인정보보호 등 법·규정 면에서 보완이 필요하다.

• 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.