Earticle

본 연구에서는 도시 내 단일 및 복합 재난 시나리오에 대한 사전 준비와 대응을 위한 재난 상황 및 대응 자원 관리 시스템을 제안하였다. 구체적으로 우리는 본 시스템을 활용하여 도시에서 발생할 수 있는 단일 및 복합적인 재해 상황에 대응하기 위한 방안을 마련하고자 하였다. 또한, 위험한 상황에서 재난 대응 자원 관리 시스템의 효과적인 운영 방향을 제안하였다. 본 연구에서는 블록체인 기술을 도입하 여 재해 관리 자원 운영 및 관리 시스템의 투명성을 향상시키는 데 활용하였다. 다만 실제 수준에서 블록체인을 적용할 때는 신뢰성 있는 재해 관리 자원 운영뿐만 아니라 정부 부처 및 관리 기관과 연동되 어 전체적인 재해 관리 자원 운영 및 관리 시스템 프로토타입의 신뢰성 있는 운영이 필요하다. 따라서 이 연구를 통해 얻은 결과를 바탕으로 후속 연구에서는 프로토타입 시스템을 발전시켜 실무에 사용할 수 있는 시스템으로 성능을 향상시키고자 한다.

In this study, we present a disaster situation and response resource management system. This system aims to proactively prepare for and respond to both single and complex disaster scenarios within a city. Additionally, we propose strategies for the effective operation of such resource management systems during emergencies. Notably, we leverage blockchain technology to enhance the transparency of disaster management resource operations and the overall system. While our research successfully designed and developed a disaster resource management system using 4th industrial revolution technologies, practical considerations remain. This process is critical not only for the secure operation of disaster management resources but also for the overall usability of the prototype system, especially when integrating it with government departments and management agencies. The feasibility of blockchain implementation in this context needs further review and evaluation. Future studies will focus on refining the prototype system to enhance its performance and ultimately create a practical solution for real-world disaster response.

Purpose: With the development of sports science, some major sports have made significant progress over the past few years by introducing big data analysis technology. Whereas, fitness sports events that are closer to the general public, such as weight training, are slow to use big data analysis techniques to increase the accuracy and precision of exercise methods. This study aimed to review the current big data analysis technology and discuss sports scientific application methods that can be used in the fitness field. Methods: A total of 10 articles related to big data published within the last ten years in sports science and medical fields were reviewed, and key contents were summarized to suggest a future fitness exercise case using big data and sports scientific research methodology. Results: The successful use of big data analysis in the sports field requires core technologies, including data collection ans storage, analysis algorithm accuracy, user experience-based interface, network protocols and security etc. As a result of reviewing all articles, an integrated platform was derived that technically provides a function of coaching and notifying accurate posture in 3D model simulation while capturing trainee's posture and movements in real time during fitness exercise, and in terms of research methodology, it was confirmed that the integrated big data platform needs to be verified through randomized controlled studies on bodybuilding performance, health fitness level, quality of life, and user satisfaction etc. Conclusion: Through the results of this study, it was confirmed that advanced industries and services can be expected by using big data analysis technology in fitness sports in the future, and technical and clinical verification should be actively conducted academically.

이번 연구의 목적은 인터넷과 SNS상에 유통되는 병역제도에 대한 각종 데이터를 빅데이터 분석기술을 활용하여 분석함으로써 이에 대한 국민들의 여론을 파악하는 것이다. 연구결과 도출을 위하여 ‘모병제’와 ‘징병제’를 키워드로 하여 네이버 데이터랩(Naver Datalab), 구글 트렌드(Google Trends), 빅카인즈(Big Kinds), 썸트렌드(Sometrend) 등 인터넷 빅데이터 사이트에서 검색 및 분석하여 제공하는 자료를 활용하였다. 연구 결과, 병역제도에 대한 문제는 꾸준하게 국민들의 관심을 끌지는 않지만, 대선과 같은 특정 시기나 군내 특별한 사건ㆍ사고가 발생했을 때 검색양이 대폭 증가한다는 사실을 알 수 있었으며, 특히 2016년 국방부에서 병역자원 감소로 인해 대체복무 제도를 폐지한다는 발표를 한 이후 관심도가 계속하여 증가 추세임을 확인하였다. 올해의 경우 내년 21대 대선을 앞두고 대선주자들이 병역제도를 기존 징병제에서 모병제로 전환화는 방안을 대선공약에 포함하면서 관심을 끌고 있는데, 최초 이와 관련된 내용이 이슈가 되었던 4월 한 달 동안의 빅데이터 자료에 대한 연관어 분석을 통해 병역제도가 군 가산점, 주택청약, 남녀 징병제 문제로까지 확대되었음을 알 수 있었으며, 감성어 분석 결과 모병제에 대한 긍정적 여론과 함께 징병제에 대한 부정적 여론이 확인되었다. 병역제도의 변화는 사회 전반에 걸쳐 커다란 영향을 미치는 중요한 사안인 만큼 대내ㆍ외 안보 환경과 국방예산 문제 등 선결되어야 할 과제도 많고, 국민적 공감대를 형성한 이후 추진해야 하기 때문에 여론에 대한 면밀한 검토가 요구되며, 이를 위해 정부 차원에서 빅데이터 분석기술을 활용하여 지속적으로 여론 추이를 모니터링 할 것을 제안해 본다.

The purpose of this study is to understand the public opinion about the military service system distributed on the Internet and SNS by analyzing various data on the military service system using big data analysis technology. In order to derive research results, search and analysis are provided in Naver Datalab, Google Trends, Big Kinds, and Sometrend using the keywords 'volunteer military system' and 'conscription system' data were used. As a result of the study, it was found that the problem of the military service system does not consistently attract the public's attention, but the search volume increases significantly during specific times such as presidential elections or special events or accidents within the military. After announcing that the alternative service system would be abolished due to a decrease in military service resources, it was confirmed that the interest level continued to increase. In the case of this year, ahead of the 21st presidential election next year, presidential candidates have become an issue as they included in their campaign promises the plan to convert the military service system from the existing conscription system to the volunteer military system. Through this, it could be seen that the military service system was extended to include military bonus points, housing subscription, and the men and women conscription system, and as a result of sentiment analysis, positive public opinion on the volunteer military system and negative public opinion on the conscription system were confirmed. As the change in the military service system is an important issue that has a great impact on society as a whole, there are many tasks that need to be addressed, such as the internal and external security environment and defense budget issues. To this end, it is suggested that the government continuously monitor public opinion trends by using big data analysis technology.

자치경찰제의 도입 이유는 헌법에서 보장하는 지방자치의 이념과 밀접한 관련이 있고, 주민의 참여와 지역 공동체의 자율성을 반영하는 치안 행정의 민주성이 핵심적인 내용이 다. 이러한 배경으로 우리나라 자치경찰의 주요 사무는 주민밀착형, 민생치안 중심으로 이루어져 있다. 자치경찰이 지역사회의 치안을 확보하고, 다양한 문제를 해결하기 위해서 지역 공동체 및 지역주민들의 관심과 이해, 협조와 참여가 필요할 것으로 예상한다. 본 연구는 자치경찰제의 도입 전후의 자치경찰 관련 검색량과 뉴스, SNS의 빅데이터를 활용해 시사점을 도출하고 자치경찰 발전에 기초자료를 제공하고자 한다. 연구결과에 따 르면 첫째, 특정 이슈에 따라 검색량과 뉴스량이 증가하였지만, 제도 도입 이후 검색량은 줄어든 반면 뉴스량은 증가하였다. 이는 사람들의 관심과는 별개로 자치경찰제에 대한 다 양한 이슈에 따라 많은 수의 뉴스들이 파생된다는 것으로 이해될 수 있다. 지역주민들의 관심을 끌어내고 이해를 돕기 위해서는 언론 보도 이외의 홍보수단을 탐색·적용하고, 다 양한 정책적 방법이 제시될 수 있는 환경을 마련하기 위한 재정확보 방안 등의 노력이 수반 되어야 할 것이다. 둘째, 자치경찰의 도입 전후 뉴스검색 연관 키워드 분석을 통해 도입의 형태나 시기, 어떻게 도입됐는지와 관련된 키워드가 부각 된 것으로 볼 때, 아직 자치경찰에 대한 이해 도가 부족하고, 많은 궁금증이 있는 것으로 유추해 볼 수 있다. 자치경찰에 대한 국민의 이해도를 높이고, 안정적으로 정착되게 하기 위해선 정부와 관련 부처의 충분한 소통을 통해 시도의 국가지원을 늘리고, 시도지사의 권한을 확대하여 제도 취지 맞게 운영될 수 있는 기틀을 마련하여야 한다. 또한, 자치경찰제의 단점들을 보완할 수 있는 대비책을 마 련하여 우려를 불식시키는 노력이 필요할 것으로 판단된다. 셋째, 도입 전후 자치경찰에 대한 사람들의 인식이 SNS상에서나마 긍정적으로 변화된 것으로 나타났으며, 제도가 시행된 지 얼마 되지 않은 시점에서의 자치경찰에 대한 기대 감을 나타낸 것으로 해석할 수 있다. 따라서 향후 자치경찰이 사람들의 우려를 불식시키 고, 나타낸 기대감을 충족시키기 위해 관련 부처와 기관을 비롯한 각시도 자치경찰의 전 문성 및 내실화 확보를 위한 법적·제도적 장치의 보완이 필요할 것이다.

The reason for the introduction of the autonomous police system is closely related to the ideology of local autonomy guaranteed by the Constitution, and the democracy of security administration that reflects the participation of residents and the autonomy of local communities is key. Against this background, the main affairs of the self-governing police in Korea are centered on resident-friendly and public security. It is expected that the self-governing police will need the interest, understanding, cooperation, and participation of local communities and local residents to secure the security of the local community and solve various problems. This study aims to derive implications and provide basic data for the development of autonomous police by using the search volume related to autonomous police before and after the introduction of the autonomous police system, news, and SNS. According to the research results, first, search volume and news volume increased according to specific issues, but after the introduction of the system, search volume decreased while news volume increased. It can be understood that a large number of news are derived according to various issues about the autonomous police system, apart from people's interest. In order to attract local residents' attention and help them understand, efforts should be accompanied by exploring and applying promotional means other than media reports, and measures to secure finances to prepare an environment in which various policy methods can be proposed. Second, it can be inferred that there is still a lack of understanding and many questions about the autonomous police in that keywords related to form, timing, and method of introduction were highlighted through analysis of keywords related to news search before and after the introduction of the autonomous police. In order to enhance the public's understanding of the autonomous police and to establish a stable settlement, the government and related ministries should increase state support of cities and provinces and expand the authority of provincial governors to provide a foundation for operating in accordance with the purpose of the system. In addition, it is necessary to make efforts to dispel concerns by preparing measures to compensate for the shortcomings of the autonomous police system. Third, before and after the introduction, people's perception of the autonomous police was found to have changed positively on SNS, and it can be interpreted as expressing expectations for the autonomous police not long after the system was implemented. Therefore, in order for local police to dispel people's concerns and meet the expectations expressed, it will be necessary to supplement legal and institutional devices to secure the expertise and internalization of local police, including related ministries and institutions.

모바일 SNS, 스마트 기기의 급성장과 ICT(통신기술) 패러다임의 변화는 라이프 스타일의 변화와 함께 데이 터가 폭발적으로 증가하는 결과를 초래하였다. 한편, 대용량의 데이터의사용은 비용이나 기술적 측면에서 많은 어려 움을 초래하였다. 그러나, 빅데이터는 하둡과 같은 효율적인 빅데이터 처리 플랫폼 기술의 등장으로 주목을 받기 시 작하였다. 본 논문에서는 주요 시장 국의 특허 분석을 통해 빅데이터 플랫폼 연구 및 개발 동향을 살펴보고자 한다. 특히, 2010년 12월을 기준으로 4개국에 출원 및 등록되어 있는 2,568건을 대상으로 분석을 진행하였다.

The ICT (information and communication technology) paradigm shift, including the burgeoning use of mobile, SNS, and smart devices, has resulted in an explosion of data along with lifestyle changes. We have thus arrived at the age of big data. In the meantime, a number of difficulties have arisen in terms of cost or on the technical side with respect to the use of large quantities of data. However, big data has begun to receive attention with the advent of efficient big data technologies such as Hadoop. In this paper, we discuss the patent analysis of big data platform technology research and development in major countries. Especially, we analyzed 2,568 patent applications and registered patents in four countries on December 2010.

연구목적: 기존의 유망기술 도출 연구에서 대상 특허를 선별하는 과정에서 검색식이 충실하게 구성되 지 않아 중요 특허가 분석 대상에서 누락되는 문제와 출원 미공개 기간에 변화하는 최신 기술 트랜드를 반영하지 못하는 문제들을 개선하기 위한 새로운 기법들을 제시한다. 연구방법: 본 논문에서는 R 프로 그래밍을 통한 TF와 TF-IDF 등의 연관 키워드 기반 검색식 구성 기법 및 LDA 토픽 모델링 기법을 제안 하고, 위성·지상 정보 융합 재난 대응 기술을 중심으로 기존 방법과 비교 분석하여 제안된 기법의 유효 성을 확인한다. 연구결과: 상용 특허 DB 시스템을 활용한 제안된 방식 적용을 통해 대상 기술과 관련도 가 가장 높은 주요(핵심)특허가 기존 방식(19건) 대비 17건 추가로 도출(36건, 89.5% 증가)되어 중요 특 허 누락이 상당히 개선됨을 보였으며 Science ON에 등록된 최근 5년간 발표 논문을 대상으로 LDA 토 픽 모델링을 수행하여 최신 기술 트랜드를 반영한 유망 기술 도출이 가능함을 보였다. 결론: 본 논문을 통해 제시한 유망기술 도출 기법을 통해 위성·지상정보 융합 재난 대응 기술분야에서의 유망기술 도출 을 통한 신규 연구개발에 유용하게 사용될 수 있는 방향성을 제공하였다.

Purpose: We propose a new scheme for predicting promise technology and it improves the conventional scheme that misses important lists of patent because of insufficient search formula, and cannot reflect new trend of technology due to the unreleased period of patents. Method: In this paper, we propose a new search formula exploiting TF and TF-IDF with R programming as well as related keywords, and LDA topic modeling scheme is used for analyzing recently published papers in Satellite·Terrestrial Information Convergence Disaster Response. Result: By comparing both schemes with commercial DB, the proposed scheme can find more important patents, and can reflect new trend of technology, compared to the conventional scheme. Conclusion: The proposed scheme can be used to predict promise technologies in the field of Satellite·Terrestrial Information Convergence Disaster Response.

본 연구는 HBM(High Bandwidth Memory) 기술 분야의 데이터 기반 직업훈련 체계를 설계하기 위해 미국 기반 특허 및 채용 데이터를 활용한 실증적 연구를 수행하였다. Prophet 모델을 통해 HBM 기술 특허의 시계열 동향과 미래 성장을 예측하고, 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 모델을 사용하여 미국 내 채용 데이터를 분석하여 직무별 핵심 스킬을 도출하였다. 이를 바탕으로 NCS(국가직 무능력표준)와 연계된 직업훈련 모듈을 설계하였다. 특허 분석에서는 2012년부터 2022년까지의 미국 특허 6,322건을 대상으로 진행하였으며, HBM 기술 특허 출원이 2032년까지 연평균 6.89%의 안정적 성장을 보일 것으로 전망되었다. 특히, 반도체 제조 기업이 전체 특허의 72.7%를 차지하며 주요 주도 권을 유지하고 있으나 반도체 설계 및 소프트웨어 기업의 참여가 점차 확대되고 있는 추세를 확인하였 다. 이는 제조, 설계, 소프트웨어 영역에서의 인력 수요 증가를 시사한다. 채용 데이터 분석은 2023년 부터 2024년까지 미국 기반 LinkedIn 데이터셋의 HBM 관련 채용 공고 245건을 대상으로 하였다. 분석 결과, 14개의 직무 카테고리와 핵심 기술 요건이 도출되었으며, 소프트웨어 및 클라우드 관련 기술이 HBM 산업에서 점차 중요한 역할을 하고 있음을 보여주었다. Software Engineering(17.6%)과 Cloud Engineering(11.0%) 직무가 높은 비중을 차지하며 AWS, Python 등 공통 기술 역량의 중요성이 증가함 을 확인하였다. 본 연구는 HBM 기술 분야의 직업훈련 설계를 위한 새로운 데이터 분석 프레임워크를 제시함으로써 학술적, 실무적으로 기여한다. Prophet과 NLP 모델의 결합은 첨단 기술 분야에서 데이터 기반 훈련 체계 구축의 가능성을 확장하였으며 글로벌 산업 수요를 반영한 실효성 있는 직업훈련 모듈 개발에 기초 자료를 제공하였다. 향후 연구는 다양한 산업과 지역으로 분석 범위를 확장하고 추가적인 AI 모델의 적용과 검증을 통해 연구의 정확성을 강화할 필요가 있다.

This study conducted an empirical study using U.S.-based patent and recruitment data to design a data-driven vocational training system in the field of high bandwidth memory (HBM) technology. Prophet model was used to predict the time series trend and future growth of HBM technology patents, and Natural Language Processing (NLP) model was used to analyze U.S. recruitment data to derive core skills for each job. Based on this, we designed a vocational training module aligned with the National Occupational Competency Standards (NCS). The patent analysis was conducted on 6,322 U.S. patents from 2012 to 2022, and found that patent applications for HBM technology are expected to grow steadily at an average annual rate of 6.89% until 2032. Notably, while semiconductor manufacturing companies remain the dominant players, accounting for 72.7% of all patents, we found that semiconductor design and software companies are increasingly participating. This suggests a growing demand for talent in manufacturing, design, and software. The recruitment data analysis was based on 245 HBM-related job postings in the US-based LinkedIn dataset from 2023 to 2024. The analysis identified 14 job categories and key skill requirements, showing that software and cloud-related skills are playing an increasingly important role in the HBM industry. Software Engineering (17.6%) and Cloud Engineering (11.0%) roles accounted for a high proportion of the jobs, confirming the increasing importance of common technical skills such as AWS and Python. This study makes academic and practical contributions by presenting a new data analysis framework for vocational training design in HBM technologies. The combination of Prophet and NLP models expands the possibilities of building data-driven training schemes in high-tech fields and provides a basis for developing effective vocational training modules that reflect global industry demand. Future research should expand the scope of analysis to various industries and regions, and strengthen the accuracy of the study by applying and validating additional AI models.

스마트폰과 태블릿 PC와 같은 디바이스 보급과 이동통신 기술 발전에 따라, 발생하는 데이터는 폭증하고 이를 저 장하고 분석하며 처리할 수 있는 기술이 요구하게 되었다. 이전에 경험하지 못한 방대한 양의 데이터를 분석할 수 있는 빅데이터의 관련 기술은 산업적으로도 각광받는 분야가 되었고 다양한 응용분야들에 적용되고 있다. 빅데이 터 분석 툴은 현재 현황을 확인하는 능력을 제공하며, 데이터의 패턴을 분석하고 활용가능한 방대한 데이터들로부 터 가치 있는 사실을 얻을 수 있다. 이에 본 연구에서는 국내외적으로 활용되고 있는 빅데이터 분석 기술들을 파악 하고 빅데이터 활용 범위와 목적에 가장 부합하는 효율적인 방식을 제공하기 위하여 전망과 향후 방향들을 제시하 고자 하였다.

Due to the advances in device technology such as smartphones and tablet PCs and mobile technology, the amount of the generated data is increasing rapidly. In order to analyze such a huge amount of data, big data-related technology has become an enthusiastic area and is desired in many applications. Big data analysis tools provide the ability to identify trends, detect patterns and glean other valuable findings from the sea of data available. In this study, to provide an overall view of the currently available big data analytics and their utilization, we presented a detailed survey on state-of-the-art big data analysis techniques and their future prospects.

지속적인 인구 증가율 하락에도 불구하고 평균 수명 상승에 따라 인구 고령화가 빠르게 진행되고 있는 사회 환경에서 기술의 진화 및 소득 수준의 상승을 기반으로 건강과 삶의 질에 대한 관심이 증가하며 헬스케어 서비스 시장 은 급속히 성장하고 있는 현실이다. 이에 본 연구에서는 2000년부터 2019년 10월까지 특허정보넷(KIPRIS)에 게재된 헬스케어 관련 한국과 미국의 특허데이터를 대상으로 Keyword를 추출한 후 빈도 분석, 시계열 분석, Keyword Network 분석을 수행하였으며, 이를 통하여 헬스케어 분야의 핵심 Keyword가 전통적인 의료 관련 Keyword에서 ICT관련 Keyword로 변화하고 있는 기술 트렌드가 파악되었다. 또한 미국과 비교하여 핵심 Keyword들이 55% 유사 한 분포를 보이지만 특허생산량 면에서 절대적인 격차를 확인하였다. 향후에는 핵심 Keyword에 대하여 국내외 연구 동향 등 다양한 자료를 분석하여 글로벌 시장에서 유의미한 시사점을 얻을 수 있는 연구를 진행하고자 한다.

In a social environment where population aging is rapidly progressing, the healthcare service market is growing fast with the increasing interest in health and quality of life based on rising income levels and the evolution of technology. In this study, after keywords were extracted from Korean and US patent data published on KIPRIS from 2000 to October 2019, frequency analysis, time series analysis, and keyword network analysis were performed. Through this, the change of technology trends were identified, which keywords related to healthcare was shifted from traditional medical words to ICT words. In addition, although the keywords in Korean patents are 55% similar to those in the US, they show an absolute gap in patent production volume. In the next study, we will analyze various data such as domestic and international research and can obtain meaningful implications in the global market on the identified keywords.

인터넷과 스마트 디바이스, IoT와 같은 정보통신매체의 급격한 보급으로 전자금융거래 또한 활발히 증가하고 있지만 이에 따른 파생적 부산물로써 각종 개인정보 유출, 해킹과 같은 금융보안의 위협 또한 증가하고 있다. 따라서 이에 대비한 금융보안의 중요성은 높아지고 있지만 국내의 경우 아직 Active-X를 사용하고 있는 등 금융보안 분야의 선진국에 비해서는 상대적으로 금융보안 기술력이 미흡한 실정이다. 이에 본 연구에서는 국내·외 금융보안 관련 특허데 이터를 토대로 IPC 분류 빈도분석, 키워드 빈도분석, 키워드 네트워크 분석으로 주요기술 동향을 비교하여 국내의 금융 보안 분야의 주요 발전 방향성을 제시하고자 한다. 결론적으로는 최근 국내외 동향은 스마트 디바이스 기반 전자금융 서비스 개발에 따른 관련 기술 개발에 초점이 맞춰진 것으로 판단된다. 이에 향후 상용화 단계의 기술로 선행적인 측면 의 연구를 반영하는 논문 데이터 분석을 통해 금융보안 연구동향과 기술동향 분석 결과를 매핑함으로써 금융보안의 기술개발을 위한 기반데이터로 활용될 수 있고자 한다.

Electronic financial transactions are also actively increasing due to the rapid spread of information communication media such as the Internet, smart devices, and IoT, but as a derivative by-product, threats of financial security such as leakage of various personal information and hacking are also increasing. Therefore, the importance of financial security against this is increasing, but in Korea, financial security technology is relatively insufficient compared to advanced countries in the field of financial security, such as Active-X. Therefore, this study aims to present the major development direction in the domestic financial security field by comparing key technology trends with IPC classification frequency analysis, keyword frequency analysis, and keyword network analysis based on domestic and foreign financial security-related patent data. In conclusion, it seems that recent domestic and foreign trends have focused on the development of related technologies according to the development of smart device-based electronic financial services. Accordingly, it is intended to be used as the basis data for technology development of financial security by mapping the trend of financial security research trend and technology trend analysis through thesis data analysis that reflects the research of the preceding aspect as the technology of commercialization in the future.

We explore technology ecosystem of smart surgical medical system by analyzing patent data applied for in Korea and Japan. First, a review of trends of patent application by country/technological domain show that there exist a minority of technology domains focused on R&D, which represent their trends have been increasingly active. Also, while a number of Japanese firms mainly consist of the patent market of Japan, in case of the Korean market, a few universities, SMEs, and foreign firms are found to be the main applicants. As a result of the network analysis with the links as the relations of co-patenting, the relationships, which are active of convergence and knowledge spillover among the heterogeneous technology domains within each market, as well as the technology domains, which are the most active in international cooperation among each homogeneous domain, could get derived and visualized in the ecosystem. In addition, the technology domains in each patent market with leading locations, roles, and influence in the network can also be identified through the centrality analysis. In this study, the analysis for technology competitiveness are carried out focusing on patent activity and patent impact. The results denote that across all domains, the Japanese market may possess higher patent activity and patent impact compared to the Korean market. In consequence, we derive the position map for comparison by country and technology domain from a perspective considering comprehensively the multi-dimensional attributes based on the results of both network analysis and technology competitiveness.

본 논문은 2D3D 영상데이터 변환 기술에 관한 특허를 조사, 분석하여 핵심 기술 개발 방향 및 지재권 획득 전략 수립을 제시한 것이다. 특허 동향을 살펴본 결과 2D to 3D 영상데이터 변환 기술 은 계속 성장중인 단계라 할 수 있으며, 향후 발전 가능성이 많은 분야라 할 수 있다. 특허 동향 연구 를 통해 전략적 특허맵을 형성한다면, 2D to 3D 영상데이터 변환 시장경쟁에서 앞서 나갈 수 있을 것이다.

This paper present a strategy of intellectual property acquisition and core technology development direction using analysis of 2D to 3D video conversion technology patent data. As a result of analysis of trends in patent 2D to 3D technology, it is very promising technology field. Using a strategic patent map using research of patent trend, you will keep ahead of the competition in 2D3D image data conversion market.

A turbo engine is used to improve engine volumetric efficiency by using the energy of exhaust gas with a device such as a turbocharger. Recently, it has been attracting attention as a solution for responding to environmental issues such as exhaust gas regulation, and its use is being expanded to gasoline and CNG engines as well as diesel engines. However, as electric and hydrogen vehicles enter the automotive market more rapidly, traditional turbo engines also confront many challenges. In this paper, to examine the current status and prospects of the turbo engine, we analyze the related patents in the turbo engine field applied to patent offices in seven major countries, including Korea, USA, China, Japan, Germany, France, and the European Union Patent Office, and analyze the patent application trend. Using ‘the pie’ system of Korea Institute of Science and Technology Information (KISTI), family patents were refined, patent application trends were diagnosed, and the technology and market competitiveness of major applicants were compared and analyzed. Even within the turbo engine market, where traditional automakers and turbocharger manufacturer participate, it was possible to examine the dynamic changes in the market through the analysis of technology and market competitiveness. The main companies leading the technology and market aspects and the companies specialized in the technology and market aspects were observed.

무선통신 기술은 통신서비스 자체에만 활용되는 단계를 넘어 21세기 디지털 전환이라는 패러다임과 맞물려 다양한 산업의 혁신을 촉진하는 기반 기술로써 기대가 높아지고 있다. 본 연구에서는 우리나라와 주요 선도국가의 6G 기술경쟁력을 비교하기 위해 GaN(갈륨나이트라이드) 특허 정보를 기반으로 시장확보 지수(PFS), 피인용도 지수(CPP) 그리고 네트워크 분 석을 통해 6G 기술경쟁력을 분석하였다. 우리나라의 6G 기술경쟁력은 PFS가 0.62로, CPP가 3.93으로 나타났으며, 각각 선 도국가 대비 32.8%, 19.9% 수준인 것으로 확인되었다. 그다음 네트워크 분석 결과, 6G 분야의 특허 협업 비율은 7.2%로 대 부분 국가에서 모두 협업 생태계가 미흡한 것으로 분석되었다. 다만, 우리나라는 선도국가와 달리 산업계와 학계가 연계한 소 규모 협업 관계가 구축되어 있음을 확인할 수 있었다. 따라서, 소규모 협업 생태계를 기반으로 통신 기술 고도화를 할 수 있는 국가 차원의 6G 통합 R&D 전략을 마련할 필요가 있겠다.

Expectations for wireless communication technology are rising as a base technology that promotes innovation in various industries in line with the paradigm of digital transformation in the 21st century beyond the stage of being used only for communication service itself. In this study, in order to compare 6G technological competitiveness between Korea and leading countries, technological competitiveness was confirmed through PFS, CPP, and network analysis based on GaN Integrated Circuit patent data. Korea's 6G technological competitiveness was 0.62 in PFS and 3.93 in CPP, which were 32.8% and 19.9%, respectively, compared to leading countries. In addition, as a result of network analysis, the collaboration rate in the 6G field was 7.2%, and the collaboration ecosystem was very insufficient in most countries. In contrast, it was confirmed that Korea, unlike leading countries, has established a small-scale collaboration ecosystem linked by industry and academia. Thus, it is necessary to establish a strategy for 6G communication technology at the national level so that communication technology can be advanced based on a relatively well-established collaborative ecosystem.

블록체인은 중간의 제3자 없이 신뢰할 수 있는 계약을 보장해 주는 기술로서, 비트코인 및 이더리움과 같은 암호화 폐 거래인증에 주로 사용되고 있다. 블록체인 기술은 암호화폐 분야뿐만 아니라 공공·보안, 산업 및 거래·결제 분야 등에 다양하게 활용되고 있다. 블록체인 기술의 다양한 활용분야를 알아보기 위하여 관련 기술 분야의 특허정보를 분석하였다. 특허정보는 다양한 기술정보를 제공하고 있으므로, 해당 기술의 동향을 쉽게 파악할 수 있으며, 향후 유망 기술 및 사업 분야를 발굴할 수 있다. 이에 본 논문에서는 블록체인 활용분야 기술의 주요 국가의 특허출원 동 향, 블록체인 활용분야 기술별 출원 현황 및 국가 별 주요 출원인 현황을 알아보고자 한다. 이를 위하여 최근 5년 내에 출원된 한국, 미국, 일본, 유럽 및 중국의 특허를 검색하였고, 총 778건의 유효특허를 추출하였다. 분석결과, 중국이 가장 많은 특허출원을 하고 있었다. 블록체인 기술은 금융/자산거래, 암호화폐, 전자상거래/마케팅, 디바이 스/에너지관리, 프로그램/디지털콘텐츠, 물류/상품/생산관리, 공공기관/기업관리 등에 활용되었다. 특히 본 논문을 통해 병원 및 학교와 같은 기관에서도 블록체인 기술이 활용되어 있으며, 에너지, 이동수단, 물류 및 제품관리 등에 도 블록체인 기술이 다양하게 활용되고 있음을 알 수 있었다.

Block chain is a technology that ensures the contract without trusted third party of the middle. It is mainly used for authentication of cryptocurrency transactions such as Bitcoin and Etherium. The block chain technology is widely used not only in the field of cryptocurrency but also in the fields of public record/security, industry and fintech/payments. In order to understand various application fields of block chain technology, patent data of related technology field was analyzed. Patent data provides various technical information. Therefore, technology can be easily grasped and promising technology fields can be found. In this paper, we analyze patent trends on the application field of block chain technology. In the last five years, we searched patents of Korea, US, Japan, Europe and China. As a result, we extracted 778 valid patents. As a result of analysis, China had the most patent applications. Block chain technology has been used in financial/asset transactions, cryptocurrency, e-commerce/ marketing, device/energy management, program/digital contents, logistics/product/production management, and public agency/enterprise management. In particular, this paper shows that block chain technology is utilized in institutions such as hospitals and schools, and block chain technology is widely used in energy, transportation, logistics and product management.

지식정보화 사회가 도래하면서 많은 국내기업이 핵심기술 및 지식재산 확보를 위해 기술개발에 많은 투자를 하고 있다. 하지만적극적인 기술개발 투자에 비해 기업이 보유한 기술을 보호하기 위한 보안투자가 미흡한 결과 다수의 기업 및 연구소에서 기술유출 사건이 급격하게 증가하고 있다. 이러한 기술유출의 증가는 단순히 기업에 피해뿐만 아니라 국가 경제에도 직·간접적인악영향을 미치고 있는 실정이다. 산업기술유출은 주로 전·현직 직원에 의해 이뤄지고 있지만, 이를 중점적으로 비교 분석한연구는 많지 않다. 따라서 본 연구는 2014년부터 2016년 동안 발생한 산업기술유출 사례를 기술유출 피해기업의 유형, 회사 내기술유출 주체자의 직위, 기술유출의 공범여부, 기술유출에 사용된 도구, 기술유출의 동기로 유형화하여 산업기술유출 실태를파악하였다. 이러한 유형별 분석을 통해 산업기술유출의 패턴과 특징에 대해 조사하고 산업기술유출 방지를 위한 산업보안 증진방안을 모색하였다.

In the knowledge-information society, many domestic companies put lots of investment in technical development to possess core technologies and intellectual property. However, in the results of passive investment in security to protect their technologies compared to the active investment in technical development, the technology leaks from many companies and research institutes are rapidly increasing. Such increase of technology leaks not only causes damage to companies, but also has harmful effects on national economy directly and indirectly. Even though it has been perceived that a lot of industrial technology leak crimes are committed by former/current workers of small and medium-sized businesses, it is hard to find researches that mainly compare and analyze them. Therefore, this study aimed to understand the actual status of industrial technology leaks by analyzing cases of industrial technology leaks from 2014 to 2016 based on the type of victimized companies, corporate internal leakers' positions, matter of complicity, tools used for technology leaks, and motivation for technology leaks. Through the analysis in each type, the patterns and characteristics of industrial technology leaks were researched, and also the exploratory research on industrial security for the prevention of industrial technology leaks was conducted.

전자금융의 확산으로 스미싱, 파밍 등 다양한 금융사기가 급증하면서 이상거래탐지시스템(FDS; Fraud Detection System)의 중요성이 부각되고 있다. 기존 룰 기반 FDS는 새로운 사기 유형에 취 약하고 규칙 갱신의 한계가 있어, 최근 금융권은 인공지능(AI)과 빅데이터를 결합한 지능형 FDS로 전 환하고 있다. AI 기반 FDS는 대규모 거래 데이터를 학습하여 이상 패턴을 실시간 탐지하며, 자가학 습(Self-learning) 구조를 통해 탐지 정확도를 지속적으로 향상시킨다. 국내에서는 주요 은행들이 머 신러닝과 설명 가능한 AI(XAI)를 도입해 자동화와 탐지 효율을 강화하고 있으며, 해외에서도 페이팔 등 주요 기업이 딥러닝 기반 FDS를 상용화하였다. 그러나 AI FDS는 데이터 품질, 개인정보 보호 규 제 등 기술적·법적 한계를 지니며, 이를 해결하기 위해 연합학습(Federated Learning)과 XAI의 활 용이 필요하다. 향후에는 생성형 AI 및 대규모 언어모델(LLM)을 통한 자동 탐지 고도화, 표준화된 평 가체계 구축, 클라우드 기반 인프라 확산이 핵심 과제로 제시된다. 빅데이터·AI 기반 FDS는 금융보 안을 넘어 디지털 신뢰 인프라의 핵심 기술로 발전할 것으로 기대된다.

The expansion of electronic finance has led to increasing financial fraud, making Fraud Detection Systems (FDS) more essential. Traditional rule-based systems are limited in detecting new fraud types, leading to the adoption of AI and Big Data-based intelligent FDSs. AI-based FDSs analyze massive transaction data, detect anomalies in real time, and improve accuracy through self-learn-ing. Korean and global financial institutions are applying machine learning and eXplainable AI (XAI) to enhance detection and automation. Despite progress, issues such as data quality and privacy regulations remain. Federated Learning and XAI offer potential solutions, while future directions include generative AI integration, standardized evaluation, and cloud-based infrastructure. Ultimately, AIpowered FDSs are expected to become a key foundation for financial security and digital trust.

본 연구는 블록체인 기술도입에 따른 핵심 토픽을 강원경제 주요 산업인 헬스케어, 의료기 기, 관광 및 식품 산업별로 고찰하였다. 조선일보, 중앙일보, 동아일보 등 주요 일간지 및 강원일보에 게재된 신문기사에서 2016년 1월 1일부터 최근까지의 ‘블록체인’ 관련 기사를 크롤링하여 키워드 빈도분석, 기계학습 방식인 LDA 기반의 토픽 모델링, 토픽 네트워크 및 클러스터링 분석 등을 수행하였다. 토픽 모델링을 통해 강원경제 전략산업별 상위 토픽을 추출하였고, 토픽 네트워크 분석을 통해 토픽 간 거리를 측정하였고 토픽 클러스터링을 실시하여 토픽의 연결중심성과 토픽 간 연계성을 측정하였다. 분석 결과 발견 된 주요 사실은 다음과 같다. 첫째, 국내 블록체인 기술응용은 대체로 1세대에 큰 비중을 두고 있다. 둘째, 강원경제의 경우 관련 주제 간 연계성이 상대적으로 낮은 편이다. 셋째, 산업별 핵심 토픽이 상이하며 핵심 토픽의 연결중심성 및 토픽 간 연계성 수준이 상이하여 블록체인 기술 도입으로 인한 기대효과는 산업별로 상이한 투입-산출 경로를 통해 나타날 것으로 기대할 수 있다.

This paper examines main topics accompanied by applying blockchain technology to the core industries of Gangwon economy such as healthcare, medical devices, tourism and food industries. Raw data has been collected from crawling texts concerning ‘blockchain’ in the main daily newspapers such as Chosun-, Chungang-, Donga- and Gangwon Daily Newspaper, covering the research period of 1. Jan. 2016 to the current. Analytic tools cover the key words frequency analysis, machine learning LDA-based topic modelling, topic network & clustering analysis. The main findings are: 1) in the domestic level the application of blockchain technology gives weight to the first generation, 2) in the case of Gangwon economy the connectedness between topics is relatively low, 3) core topics of every single industries, the degree centrality of them and the connectedness between them are different. Therefore, it is possible to expect that the effect of adopting blockchain technology will occur through different input-output processes by industries.

In the feasibility analysis of R&D program, the data used to analyze the impact/trends/level of technology derive mostly from patents and theses. However, there is limitation in reflecting the newest technology trends data based on patents and theses. That is because of the occurrence of a one or two year gap time before these patents(or theses)are actually published or granted. Therefore, not only are related patents and theses data collected but, the extensive trends data from public web sites and social networks also need to be collected and analyzed. It takes a great deal of time, and manpower for these related feasibility analysis to happen successfully. To solve this issue, this analysis presents a methodology not only to rapidly and accurately collect data but, to efficiently analyze the newest technology trend flows. To analyze technology impact, phases of the data extraction, the application of measuring model and the determination of TIIB (Technology Impact Index based on Big Data) are processed. This theses proposes that the data analysis methodology used to find out the latest technology trends could also be useful for optimizing efficiency when analyzing. Moreover, the newly developed TIIB enables us to check the interest trends of the technology by reading the yearly changes.