최근 들어 새로운 기술의 등장과 사회 및 비즈니스 환경 변화에 따라 디지털 혁신, 지능정보화, 정보화 등 관련 개념과 용어들이 사용되고 있으나 명확한 정의 및 범위를 구분하고 있는 연구가 많지 않았다. 이에 본 연구에서는 정보화라는 개념의 변화 과정을 문헌 연구를 통해 조명하고, 4차 산업혁명과 IT 기반 정보화와 디지털 혁신의 개념적 차이를 설명한다. 이후에는 우리나라에서 널리 통용되는 지능정보화에 대해 상세히 살펴본 후, 디지털 혁신과의 관계를 이해한다. 마지막으로 지능정보화를 추진할 때 우려되는 사항들과 이를 개선하기 위한 바람직한 방향을 디지털 혁신, 업무, 이용자 중심 및 기술간 융합, 데이터 기반 등으로 구분하여 제시한다.

4차 산업혁명 시대의 도래와 함께 정보보호 산업의 규모는 지속적으로 증가할 것으로 예상된다. 국내 정보보호 산업은 그 비교적 짧은 역사에도 불구하고 비약적인 발전을 통해 경쟁력을 확보하였다. 그러나 향후 급변하는 세계 시장의 환경에 대처하고 지속적인 성장 동력을 확보하기 위해서는 정보보호산업에 대한 체계적인 지원이 필요하다. 미국, 영국, 일본, 이스라엘 등 선진국은 최근 스타트업을 중심으로 신기술 개발을 많이 추진하고 있다. 이에 본 논문은 스타트업 기업을 중심으로 우리나라에 적합한 정보보호 투자 활성화 방안을 제안하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 국내외 정보보호 산 업 투자 현황을 분석하였고, 설문조사 및 FGI 등 탐색적 기법을 이용하여 개선방안을 도출하였고 최 종적으로 정보보호 투자 활성화 방안을 제시하였다. 이러한 연구결과는 정보보호산업육성 전략을 수립하는데 중요한 정책자료로 활용될 수 있을 것이다.

블록체인은 거래 증명, 위변조 방지, 디지털 문서 유통, 금융 혁신 등 4차 산업혁명의 핵심 기술로 발전하고 있다. 블록체인은 예술품의 진품 감정, 전자투표, 전자시민권 발급, 에너지 거래, 차량 공유, 부 동산 등기부, 의료기록 관리등 신뢰성이 요구되는 다양한 산업과 기업에서 활용되고 있다. 인사채용의 불 투명성과 평가 기록의 위변조의 문제를 근본적으로 해결하기 위한 하나의 대안으로 블록체인 기술을 적 용하는 것이 타당하다. 본 논문에서는 블록체인 기술을 인사 채용 시스템에 적용하고자 잠재적 사용자를 대상으로 시스템 수용의도를 연구하였다. 특히, 블록체인 기술의 특성을 인지적으로 받아들이려는 수용 의도의 효과를 연구하였다. UTAUT 모델의 4가지 주요 변수를 채택하여, 블록체인 기반의 인사 채용 시스템의 수용에 관한 설문조사를 수행하였다. 연구 결과 UTAUT의 변수 중 수용의도에 영향을 미치는 요 소는 성능 기대 및 사회적 영향과 촉진 조건이었고, 노력 기대는 수용의도에 영향을 미치지 않았다. 두 개의 변수(성과기대와 사회적 영향)와 수용의도 간의 관계에서 기술이해도에 따른 조절효과가 있음을 확 인하였다. 즉, 블록체인 기술에 대한 개인의 지식수준에 따라 수용의도가 달라질 수 있다는 것이다. 구체 적으로는 블록체인 기술에 대한 지식을 습득하였을 때, 수용의도가 긍정적으로 변화하는 것을 본 논문을 통해 실증적으로 검증하였다.

ICT 제품 및 서비스의 설계부터 시작하여 개발, 소싱, 제조, 취급 및 인수까지의 공급망 생명 주기 단계에 침투하여 사용자에게 전달되는 소프트웨어나 하드웨어를 변조하는 형태의 공급망 공격이 증가하고 있다. 이러한 공급망 공격에 대응하기 위해서는 최근의 사례 연구를 통하여 공급망 공격의 동향을 이해하고 위험 기반의 보호 대책을 수립하여야 한다. 본 연구에서는 MITRE의 공급망 공격 프레임워크를 활용하여 국내외에서 발생한 30건의 공급망 공격 사례를 분석하였다. 분석 결과에 따르면 공급망 공격은 소프트웨어 유형에 대한 공격이 다수를 차지하고 있으며, 상대적으로 보안이 취약 한 소프트웨어 개발사의 소프트웨어 개발 및 업데이트 과정에 침투하여 악성 소프트웨어가 배포되도록 하거나, 협력업체에서 보유하고 있는 공격 대상 조직의 정보를 획득하여 유출하는 사례가 다수 발 생하고 있음을 확인하였다. 이는 보안담당자들이 소속 조직의 공급망 보안 대책을 수립하는 데 기초 자료로 활용될 것으로 기대되며, 향후 연구로는 보다 다양한 공급망 공격 사례 분석을 통한 검증과 공급자와의 계약 시 필요한 공급망 보안 요건에 대한 연구를 제안한다.

인공지능은 4차 산업혁명을 선도하는 중요 기술로 기존 ICT 산업뿐 아니라 전체 산업 분야에 적용될 수 있는 융합기술이다. 인공지능 서비스를 활용하기 위해 직접 시스템을 구축하는 것은 많은 시간 과 노력을 필요로 한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 사용자가 웹 인터페이스를 활용하여 분석방법을 선택하고 대상 데이터를 업로드 하여 스스로 분석하고 결과를 조회할 수 있는 인공지능 클라우드 서비스를 구현하였다. 분산병렬 플랫폼 기반의 인공지능 클라우드는 대용량의 데이터를 빠르게 처리할 수 있으며, 다양한 인공지능 알고리즘을 활용하여 분석할 수 있다. 본 연구에서는 군집 분석, 나이브베이즈, 협업 필터링 알고리즘을 클라우드 서비스로 구현하고, 데이터양 변화에 따른 성능을 측정하였다. 앞으로 딥러닝 등 다양한 인공지능 알고리즘을 제공하여 더욱 다양한 산업 분야에 활용할 수 있도록 연구개발을 진행할 예정이다.

본 연구는 R을 이용하여 집단의사결정과 관련한 계층화 분석과정(AHP)을 수행하는 방안을 제 시하고 있다. 이를 위해 본 연구에서는 AHP 개념 및 집단의사결정 분석절차들을 설명하고, AHP 분 석을 위한 주요 함수들을 개발하여 제시하였다. 또한 예시 AHP 모형을 제시한 후 집단의사결정과 관련한 계층화 분석과정을 수행하는 것을 보여주었다. 본 연구에서는 연구 결과물로 AHP 분석을 위한 R 함수들과 이를 이용한 집단의사결정 AHP 분석을 위한 R 스크립트가 제시되었다. 본 연구는 계층 화 분석과정을 처음 접하는 연구자들에게는 AHP 분석을 수행하는데 유용한 가이드가 될 것이며, 이 미 AHP 분석에 익숙한 연구자나 실무자들에게는 R을 이용한 새로운 집단의사결정 AHP 분석방안 제시를 통하여 기존의 도구보다 빠르고 유연하며, 확장 가능한 AHP 분석 환경을 제공할 것이다.

축산업에서 4차 산업기술을 통합하고, 혁신 생태계를 만들려면 전반적인 생산, 가공, 유통 및 소 비 전 단계에서 혁신을 수행해야한다. 전통적인 축산업을 넘어서려면 생산, 처리 및 분배되는 모든 데이터를 확보하여 고부가가치 시장을 창출 할 수 있는 기반을 선행적으로 구축해야한다. 본 논문은 운 영 우수성, 제품 품질 혁신 및 소비자 신뢰도의 3가지 영역에서 축산업의 발전 방향을 제시하였다. 특히, 소비자의 축산 식품에 대한 신뢰도를 확보하기 위해서는 생육부터 소비까지의 공급망 전체에서 추 적성이 확보 되어야 한다. 기존의 소비자의 신뢰성을 확보하기 위한 이력관리시스템은 추적성과 데이터 신뢰성에 한계가 있어 블록체인 기술을 기반으로 한 추적 시스템의 도입을 가속화해야 한다. 이를 위해 블록체인 기술을 적용한 소고기 이력관리 사례를 분석하여, 이력관리 시스템의 효과 및 문제점을 분석하였다. 이 분석을 통하여 개별 품목에 의해 설정된 이력관리 시스템으로부터 모든 유형의 축 산물에 적용 할 수 있는 보편적 시스템으로 정착하기 위한 방안을 제시한다.

인공지능이 한국어 텍스트의 의미를 정확히 파악하기 위해서는 텍스트의 띄어쓰기 오류 교정 혹 은 자동 띄어쓰기를 통한 어절 인식의 과정이 필요하다. 최근 심층학습 기술이 발달하면서 심층학습을 자동 띄어쓰기 문제에 적용하는 연구들이 많아지고 있다. 이를 위해서는 한국어 문장을 고정 길이 시퀀스로 변환하여 심층 신경망의 입력으로 전달하여야 한다. 본 연구는 심층학습이 띄어쓰기 패턴을 효과적으로 학습하기 위해서 심층학습의 입력으로 주어지는 학습 데이터를 어떻게 표현하는 것이 적 절한지를 실험을 통하여 검토하였다. 실험 결과 입력 시퀀스를 생성하는 방법과 띄어쓰기 정보를 태깅하는 방법이 심층학습의 성능에 영향을 미친다는 점을 확인하였다. 띄어쓰기에는 상대적으로 앞쪽 음절 문맥이 더 중요하므로 문장의 앞쪽 중심으로 입력 시퀀스를 구성하는 것이 좋은 결과를 보였으며, 각 음절이 어절 경계 인식에서 갖는 역할을 더욱 명확히 표현하여 음절열의 부족한 문맥을 보완 하는 것이 심층학습에 도움이 되었다.

사물인터넷 환경에서 동작하는 기기들은 제공하는 서비스의 목적에 맞도록 다양한 무선 통신 기 술을 사용한다. 특히, 다양한 무선 기술들이 서로 통신 가능한 거리에 존재할 때 서로 다른 PHY/MAC 계층의 특성으로 인해 다른 무선 기술의 성능을 저하시킬 수 있다. 따라서, 이종 무선 기술들 간의 상 호 공존을 위한 기술들이 주요 이슈로 부각되고 있으며 이들 간의 심각한 간섭을 완화시키기 위한 새로운 적응형 계층의 필요성이 부각되고 있다. 본 논문에서는 Wi-Fi 네트워크와 ZigBee 네트워크가 함께 동작할 때 발생하는 문제점을 확인하고 이를 해결하기 위한 분산적인 채널 선택 기법을 제안한다. 이종 무선 네트워크가 공존하는 경우 서로 다른 전송 특성으로 인해 비대칭적인 간섭 현상이 발생하게 된다. Wi-Fi의 경우 ZigBee 기기들보다 더욱 강한 세기로 데이터를 전송하기 때문에 ZigBee 노드들의 전송 성능을 심각하게 저하시킬 수 있다. 또한, Wi-Fi 네트워크는 시간, 주파수, 공간영역에서 다양한 간섭 패턴을 발생시켜 ZigBee 기기들의 데이터 전달 지연 시간 및 에너지 소모량에 영향을 주 게 된다. 제안한 기법은 이러한 Wi-Fi 간섭의 영향을 최소화하기 위해서 ZigBee 기기들 관점에서 채 널 상태를 모니터링하고 Wi-Fi 간섭이 최소가 되는 채널 리스트를 구성하여 송신 및 수신 동작을 수 행하여 네트워크 성능을 향상시킨다. 본 논문에서는 이벤트 기반의 시뮬레이션 결과를 바탕으로 제안 한 채널 할당 기법의 우수성을 증명하였다.

일반적으로 금융 상품 시장의 시장 참여자들은 객관적이고 정량적인 자료 및 주관적인 정성적 판단에 의해서 투자 의사결정을 한다. 특히 금융 및 경제와 관련된 보고서들은 어떻게 해석하는지에 따라서 매우 주관적인 의사결정을 할 수 있다. 따라서 주관적 해석이 가능한 정성 지표를 과학적으로 정량화하여 의사결정을 하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 국내 금융 시장에서 매우 중요한 지 표인 미국 국채 수익률의 방향성을 예측하기 위해서 FOMC의 회의록을 텍스트마이닝 기법을 통해서 고빈도 단어를 추출하고 이를 바탕으로 트렌드 추이를 분석함으로써 미국 국채 수익률의 방향성을 예측하였다. 텍스트마이닝 기법을 통해서 매년 10개의 고빈도 단어를 추출하고, 10개의 단어를 통해 국 채 수익률의 관측 지수를 산출하였다. 관측 지수는 미국 국채 수익률을 추종하는 지수로써 실제 수익 률 값에 시장 참여자들의 심리적 상태를 수리적으로 반영한 것이다. 이처럼 관측 치수를 이용하여 미 국 국채 수익률의 예측력을 실험한 결과, 2016년 1월부터 2019년 10월까지 약 85%의 예측력을 보였다.