Purpose: In this paper, we will discuss 1) prioritizing databases to be integrated; 2) which data elements should be emphasized in federated database integration; and 3) the degree of efficiency in the integration. This paper aims to lay the groundwork for building data governance by presenting guidelines for database integration using metrics to identify and evaluate the capabilities of the UK's air quality databases. Methods: This paper intends to perform relative efficiency analysis using Data Envelope Analysis among the multi-criteria decision-making methods. In federated database integration, it is important to identify databases with high integration efficiency when prioritizing databases to be integrated. Results: The outcome of this paper aims not to present performance indicators for the implementation and evaluation of data governance, but rather to discuss what criteria should be used when performing 'federated integration'. Using Data Envelope Analysis in the process of implementing intelligent data governance, authors will establish and present practical strategies to discover databases with high integration efficiency. Conclusion: Through this study, it was possible to establish internal guidelines from an integrated point of view of data governance. The flexiblity of the federated database integration under the practice of the data governance, makes it possible to integrate databases quickly, easily, and effectively. By utilizing the guidelines presented in this study, authors anticipate that the process of integrating multiple databases, including the air quality databases, will evolve into the intelligent data governance based on the federated database integration when establishing the data governance practice in the railway industry.
본 연구의 목적은 스마트시티 거버넌스의 유형과 특성을 분석하는데 있다. 스마트시티 거버넌스는 스마트시티를 계획, 시행, 운영하기 위한 추진 프로세스로서, 행정-기술-글로벌 거버넌스로 이루어지는 다층형 거버넌스 모델(Multi Layer Governance Model)로 구성되었다. 연구 분석 방법은 다층형 거버넌스 모델이며, 추진프로세스와 유형별 거버넌스를 각 요소별로 교차 분석할 수 있도록 모델링 되었다. 분석 결과, 행정거버넌스는 정부 중심 통치 거버넌스에서 공공과 민간 그리고 시민의 협치모델인 PPPP(Public Private People Partnership)로 변화되었다. 기술거버넌스는 ICTs-EcoTs-공간기술 간의 융복합을 중심으로, 물리적 센터통합과 정보통합플랫폼 그리고 클라우드 데이터센터와 같은 가상화도 동시에 진행되고 있었다. 글로벌거버넌스는 스마트시티의 해외수출을 목표로 스마트시티 체험지구나 실증단지와 같은 킬러상품의 개발, 포럼과 해외 로드쇼 등의 해외수출 플랫폼이 추진되고 있다.
지능정보기술의 확산과 더불어 재난관리 분야도 이전과 달리 다각적인 시각에서 접근이 되고 있다. 특히 데이터를 활용한 재난안전관리체계 구축에 관심이 높아지면서 실시간 생성되는 다량의 빅데이터 유통과 이를 체계적으로 관리할 필요성이 있다. 나아가 데이터 분석을 통한 재난의 예방효과를 높여 효율적이고 효과적으로 대응할 수 있는 체제구성과 재난으로 인한 전반적인 상황 등을 예측 할 수 있도록 하기 위해 데이터의 품질 제고 등의 노력이 이어지고 있다. 재난관리는 사전 예방조치는 물론 재난 발생시 신속하게 대응할 수 있도록 해야 함에 기술적인 접근뿐만 아니라 안전과 관련한 거버넌스 구축도 함께 모색되어야 한다. 본 연구에서는 데이터를 활용한 재난안전관리 거버넌스의 의의와 구축체계를 위한 정책적 함의를 모색하였다.
Hyuk-Jun, Kwon;Mikail Mohammed, Salim;Jong Hyuk, Park
Journal of Information Processing Systems
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제19권1호
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pp.118-129
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2023
The expansion of smart cities drives the growth of data generated from sensor devices, benefitting citizens with enhanced governance, intelligent decision-making, optimized and sustainable management of available resources. The exposure of user data during its collection from sensors, storage in databases, and processing by artificial intelligence-based solutions presents significant security and privacy challenges. In this paper, we investigate the various threats and attacks affecting the growth of future smart cities and discuss the available countermeasures using artificial intelligence and blockchain-based solutions. Open challenges in existing literature due to the lack of countermeasures against quantum-inspired attacks are discussed, focusing on postquantum security solutions for resource-constrained sensor devices. Additionally, we discuss future research and challenges for the growing smart city environment and suggest possible solutions.
미국, 유럽 선진국들을 중심으로 진행 중인 SWIM(System Wide Information Management)은 국제민간항공기구(ICAO)에서 항공관련 데이터 시스템의 성능을 향상시키는 ASBU(Aviation System Block Upgrade) 프로그램의 일부분이며, 디지털 항공 정보 관리를 통해 서비스를 향상시키기 위한 항공통신 데이터를 종합 관리하는 망의 핵심적인 기술이다. 이에 따라, 본 논문에서는 SOA(Service Oriented Architecture) 개념을 적용한 SWIM 구조와 네트워크를 분석하고, 기존의 레거시 시스템으로 운용중인 애플리케이션을 어댑터 기술 개발을 통하여 항공데이터 종합관리망으로 구축하는 방안을 제안한다. 제안한 방안은 효율적인 ATM(Air Traffic Management)을 위한 차세대 인프라 망 환경에 적합한 미들웨어 및 애플리케이션 개발로 사용자가 원하는 정보를 적시에 제공할 것이다.
머신러닝과 딥러닝 등 인공지능 기술의 급속한 발전은 행정-정책 분야에도 영향을 확대하고 있다. 이 논문은 데이터분석과 알고리즘의 발전으로 자동화된 구성과 운용을 설계하는 인공지능 시대의 정책의사결정에 관한 탐색적 연구이다. 이 연구의 의의는 정책의사결정에서의 주요 연구 중 하나인 정책 문제의 문제구조화를 기반으로 하여, 문제정의가 잘 구조화된 정도에 따른 유형으로 이론적 틀을 구성하여 성공과 실패 사례를 구분하고 분석해서 시사점을 도출하였다. 즉 문제구조화가 어려운 유형일수록 인공지능을 활용한 의사결정의 실패 혹은 부작용의 우려가 크다는 것이다. 또한 알고리즘의 중립성여부에 대한 우려도 제시하였다. 정책적 제언으로는 우리나라 인공지능 추진체계구축 시 기술적 측면과 사회적 측면의 전문가들이 전문적으로 역할을 하는 소위원회를 병렬적으로 두고 이 소위원회들이 종합적, 융합적으로도 작동할 수 있는 운영의 묘를 발휘하는 거버넌스 추진체계 구축이 필요함을 제시하고 있다.
경영학적 관점에서 ESG는 환경, 사회, 지배구조 지표를 이용하여 기업이 얼마나 지속 가능한 발전을 이룰 수 있는지 평가하는 것이다. 소셜미디어를 통해, 기업의 선행과 악행을 대중이 적극적으로 공유할 수 있게 되면서 ESG 경영에 대한 대중의 관심 또한 높아졌다. 이를 바탕으로, 본 연구의 목적은 기업 성과가 소셜미디어의 환경, 사회, 지배구조의 감성을 모두 포함한 종합적 ESG 감성과 환경, 사회, 지배구조 각각의 감성과 어떠한 관계가 있는지 분석하는 것이다. 패널회귀모델을 사용하여, 코스피 200 기업 중 143개 기업의 소셜미디어의 ESG 감성과 총자산이익률(ROA), 자기자본이익률(ROE) 간의 관계를 분석했다. 데이터 수집 기간은 2018년부터 2021년까지이고, 온라인 커뮤니티, 인스타그램, 블로그, 트위터, 뉴스를 포함한 소셜미디어 채널의 감성 데이터를 바탕으로 분석하였다. 본 연구 결과에 따르면, 기업 성과는 종합적 ESG 감성과 각각 환경, 사회, 지배구조의 감성은 유의미한 관련이 있음을 파악했다. 따라서 본 연구의 시사점은 다음과 같다. 본 연구는 평가기관의 영향을 받을 수 있는 ESG 등급이 아닌 다양한 소셜미디어 채널들을 활용하여 편향되지 않는 대중의 ESG 감성 지표를 갖고자 하였다. 또한, 본 연구의 결과를 바탕으로, ESG 경영의 방향성을 잡는 데 기여할 수 있다. 이에 본 연구는 ESG 경영에 관심이 있는 연구자들과 기업에게 이론적, 실무적 시사점을 제공한다.
새로운 플랫폼 정부는 지능적인 정보기술을 활용하여 정부와 국민이 서로 협력하는 새로운 생태계 기반 정부 혁신과 지속 가능한 발전을 견인하는 역할을 할 것이다. 이에 플랫폼 정부의 플랫폼 구축을 위해 최근 관련 연구 동향에 대해 살펴보고 향후 미래정책 방향 및 연구기반을 마련하기 위한 토대를 구축하고자 한다. 연구 분석을 위해 각 부처와 정부산하기관에서 발행된 연구보고서를 텍스트마이닝 기법을 활용하여 텍스트 자료를 수집하고, 수집된 텍스트 자료를 토픽 모델링과 네트워크 분석을 시행하였다. 분석결과 미래전략과 집단 내에서의 네트워크 연결이 제대로 이루워지지 않고 있으며 연결 중심성이 강할수록 관계성이 약해지는 것을 도출하였다. 이는 정부가 플랫폼을 설계하고 데이터와 서비스를 공급하는 공급 역할에서 통합적, 상호 교류적 접점이 필요하며 정부와 시민, 기업의 협치가 가능한 생태계가 조성되어야 할 것이다. 본 연구를 통해 플랫폼 정부의 공급과 수요적 접근의 이해를 높이고 잠재적 토픽에 따라 적절한 변경관리 방법을 구현하기 위한 논의가 다각적으로 이루어지길 기대한다.
최근 기업의 지속가능경영 역량으로 대변되는 기업 ESG 성과(environmental, social, and corporate governance)가 투자의사 결정에 주요 요인 중 하나로 부각되고 있다. 전통적 ESG 성과 평가 프로세스는 평가기관마다의 고유 기준에 따라 질적 정성적 방식으로 수행되어 그 평가 소요 시간 및 비용이 큰 데 비해 투자의사 결정 시 신뢰성과 예측 가능성 및 적시성에 제약이 존재한다. 이에 본 연구에서는 정량화되고 공개된 기업 재무 정보를 활용하여 머신러닝을 통한 자동화된 기업 ESG 평가 예측을 시도하였다. 심층신경망 기법을 활용해 2019년부터 2021년까지 3년간 한국ESG기준원에서 제공한 1,780건의 ESG 평가에 대하여 총 12종(21,360건)의 시장 공개 재무 정보를 기반으로 예측 모형을 구축한 결과, 제안된 심층신경망 모형은 약 86%의 분류성능을 보여 여타 비교모형 대비 크게 높은 정확도를 나타냈다. 본 연구는 정량적이고 공개된 과거 기업 재무 정보만으로도 자동화된 프로세스를 통해 비교적 정확한 미래 ESG 평가 예측을 달성할 수 있었다는 점에 의의가 크다. 특히 기업 ESG 관련 정보 접근이 상대적으로 불리한 일반 투자자들의 입장에서 볼 때 낮은 비용과 적은 시간 투자로도 기업 ESG 성과 평가에 대한 예측 가능성과 적시성을 향상 시킬 수 있다는 점에 실용적 함의가 있다. 또한 본 연구는 향후 추가적인 국내외 데이터 수집 및 모형 고도화를 통해 기업 ESG 성과 예측 분야에서의 확장이 기대된다.
최근 기업의 지속가능한 성장을 이끄는 ESG(Environmental, Social, and Governance) 관리의 중요성이 강조되고 있다. 이에, 본 연구는 기업과 일반 대중 간의 ESG에 대한 인식 차이를 실증적으로 밝히고, ESG 정책의 시행을 방해하는 부정적인 여론과 그 배경을 규명하는 것을 목표로 한다. 이를 위해, LDA(Latent Dirichlet Allocation) 토픽모델링, JST(Joint Sentiment Topic Modeling) 및 의미연결망분석 기법을 사용하여 지속가능경영보고서와 소셜미디어에서의 주요 키워드와 토픽, 그리고 그 연결관계를 분석하였다. 또한, ChatGPT를 활용하여, 텍스트마이닝 분석의 결과를 보완하였다. 분석 결과, 기업과 일반 대중 간 ESG에 대한 인식과 중요도에 상당한 차이가 있음을 확인하였다. 구체적으로, 기업들은 위기 관리, 투명한 지배구조, 윤리적 경영 등에 집중하여 신뢰를 구축하려 했으나, '그린워싱', '중대재해', '불매운동' 등과 같은 부정적 키워드가 자주 소셜네트워크에서 등장하여, 많은 대중들이 기업의 ESG 이슈 처리에 대해 의심하고 있음을 확인하였다. 본 연구는 기업, 정부 기관, 고객 및 투자자를 위한 ESG 전략수립에 도움이 될 수 있는 가이드라인을 제공한다는 점에서 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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