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박동현,송위진,배영자,엄미정 과학기술정책연구원 2001 정책연구 Vol.- No.-
연구논제(Research Question)와 연구의 관점 ○ 본 연구에서의 핵심적 연구논제(research question)를 한마디로 말하면 “e-비즈니스는 진화하고 있는가? 진화한다면 초기의 마케팅혁명의 시대가 지나고 이제는 어떤 국면으로 접어들고 있는가?”이다. ○ 본 연구에서는 디지털화의 진행이 기존 혁신체제를 새로운 혁신체제로 대체하는 ‘e-전환(e-transformation)’을 가져오고 있다는 관점에서 그 이행 과정을 분석하고 향후의 전망과 함께 전통산업의 디지털화의 진전에 따라 비즈니스 기회를 제시하는 작업을 수행한다. ○ 본 책은 크게 두 부분으로 구성된다. 첫 부분은 지금까지 설명한 바와 같은 본질적 부분을 이론적으로 다루고 뒷부분은 이와 같은 맥락 하에서 몇 가지 산업들에 대해 산업 특수적 관점에서 진화의 양상과 그 특성을 다루고 있다. 많은 부분이 전통산업, 특히 제조업에 대해 다루고 있는데, 진화의 관점에서 중요하며 시의적으로도 전통 산업의 디지털화라는 주제가 우리 산업의 발전에 미치는 영향이 지대하기 때문이다. 주요 내용 1) 지식의 기호화와 산업혁신 2) e-비즈니스모델(e-business model)과 혁신의 관점 3) e-비즈니스의 진화와 혁신과정 4) 전자산업의 e-비즈니스와 혁신 -가전과 PC산업의 사례- 5) 보건의료서비스산업의 뉴비즈니스모델과 혁신체제의 변화 6) 화학산업의 컨텐트서비스비즈니스와 혁신과정의 변화 7) e-비즈니스의 확산과 자동차산업의 혁신체제 변화 결론 및 정책적 시사점 ○ 본 연구는 기존 네트워크이론을 인터넷 기반하에서 재해석한 일종의 네트워크이론의 인터넷 버전이라 할 수 있다. 지금까지 산업구조의 고도화과정의 연장선상에서 분업화되고 전문화된 개별 가치활동단위들이 가치활동의 네트워크적 연결체제를 구축하고 그 결과 시스템적 경쟁체제로 이행되어가는 현상이 인터넷 기반에서 어떤 양상을 보일 것 인가에 고찰에 바탕을 두고 e-비즈니스와 신사업모델이 주는 영향력과 의미를 재해석한 것이라 할 수 있다. ○ 본 연구에서 얻어진 학문적 성과로는 다음과 같은 것들이 존재한다. · 첫째, e-비즈니스와 신사업모델의 연구에 있어 전통적 산업이라는 분석의 수준이 거의 소멸되고 있다는 것이다. 종래의 연결의 경제성에서의 논의는 시스템경쟁의 출현은 개별기업이 주어진 가치사슬에서 어떤 활동에 특화할 것인가를 선택하는 것이 전략적으로 중요하다는 사실을 시사해 주고 있다. 종래의 기업전략은 주로 개별기업차원에서 기업이 주어진 시장의 매력정도를 분석하고 그에 맞는 경쟁의 수단을 선택하는 데만 주력한 반면, 시스템경쟁하에서는 가치활동 네트워크체제하에서 한 기업은 가치사슬을 이루는 많은 활동 중에서 한 가지에 특화하고 나머지 활동들은 네트워크 내의 다른 구성원들에 의해 수행되게 함으로써 전체적인 시스템효율을 높이는 전략이 필요해진다. 따라서 가치활동의 네트워크적 연결관계는 시스템경쟁체제하에서 가치활동의 단위기업들이 통합된 가치사슬시스템을 통해 시스템경쟁단위를 형성하는 과정이라 할 수 있다. 이때 각 구성원은 가치사슬시스템을 구성하는 많은 활동 중에서 한 가지에 특화하고 나머지 활동들은 시스템내의 다른 구성원들에 의해 수행되게 함으로써 시스템적 효율을 얻고자 한다. 따라서 가치활동의 네트워크적 연결체제는 이 시스템경쟁 구조하에서 전략적 기업간 네트워크시스템과 네트워크시스템간의 경쟁분석에 새로운 시각을 제공하는 유용한 분석단위가 될 것이다. · 둘째, 인터넷 기반화는 종래의 연결의 경제성의 개념을 동력학적 차원에서의 해석을 요한다. 또한 연결의 경제성에 있어서도 동력학적 맥락에서의 연결의 경제성은 본격적으로 논의되지 않았다. · 셋째, 기업간 협력과 시스템간 경쟁체제에 대한 시사점이다. 가치활동의 네트워크적 연결체제는 시스템내 관련기업간의 협력의 필요성과 또 다른 시스템과의 시스템적 경쟁의 현상을 설명해주는데 유용하다. 그래서 본질적으로 경쟁적 성향을 가진 독립적 개별기업들이 서로 유기적인 협조관계가 필요함을 시사해준다. 즉, 한 기업의 경쟁상황은 가치사슬 시스템내 다른 기업들의 경쟁상황과 완전히 독립된 것이 아니라, 다른 기업들이 어떤 위치에 처해 있는가에 의해 중요하게 영향을 받고 있다. 그러므로 시스템 경쟁차원에서 가치사슬 시스템내의 구성기업들은 개별적 기업경쟁력강화전략뿐만 아니라 시스템 경쟁력강화를 위해 협력적 집단적 경쟁전략이 필요해지게 된다. ○ 본 책의 결과로서 제시되는 정책적 시사점으로서, · 첫째, IT혁명과 함께 많은 산업과 사업의 비즈니스 모델이 개편되고 있으며, 도태?축소되는 비즈니스 모델도 생겨나고 있다. 이러한 산업의 진화는 갑작스러운 경쟁상대의 등장과 함께 촉발되며, 기존 기업들은 비즈니스 시스템을 진화시키기 위한 변신에 성공하지 못하면 도태된다는 것으로서, GE의 서비스기업화 등 때로는 기존의 업태를 뛰어넘는 비약도 필요할 것이며 이를 위한 제조업의 서비스화를 위한 지식자산의 유사성에 대한 전산업에 걸친 지식맵을 작성하여 업종간 연관분석을 전통적인 물리적 I/O체계가 아닌 지식연관분석을 국가차원에서 수행할 필요가 있다. · 둘째, 언번들링현상의 진행에 따라 제조업의 컨텐트서비스라는 새로운 분야의 산업의 태동에 주의 할 필요가 있다. 변화와 비즈니스 모델의 재구축 과정에서 특정 분야에서의 우위(비즈니스 모델의 부분적 강점)를 기초로 다양한 제휴전략을 구사해 고객에 대한 Total Solution을 제공하는 방향으로 진화하고 있는 바와 같이 양자를 동시에 갖추는 것이 이상적이다. 또한 자사의 강점이 다른 분야의 새로운 비즈니스 모델에서 활용이 가능한 경우가 생길 것이며, 이러한 기회를 포착하면서 공격적인 진화를 모색할 필요도 있다는 점에서 제조업별로 컨텐트의 실체와 구체적 내용에 대한 전산업 서베이를 수행할 필요가 있다. · 셋째, 모듈라시스템의 구축을 위한 국가차원의 기술분류체계를 재정립할 필요가 있다. 현행 기술분류체계는 특정한 맥락(context)에서 작동되는 전형적인 암묵지 형태의 기술로 구성되어 있거나 학문중심의 체계로 되어 있어서 지식모듈로서의 역할을 하기가 어렵게 되어 있다. 기업들은 이를 활용하여 지식모듈-기술모듈-서비스모듈로 연계되는 모듈간의 통합(integration)시스템을 구축하여 사용할 수 있게 될 것이다. 이를 위해서 데이터웨어하우징이 가능한 형태로 지식의 표준화, 모듈화가 선결되어야 한다. · 넷째, 혁신과정의 디지털화를 수용한 e-R&D시스템의 구축을 위한 국가차원의 인프라스트럭처와 이의 추진을 위한 프로토콜의 마련을 서둘러야 할 것이다. 종래의 국가정보하부구조(national information infrastructure)의 역할이 전자적 도서관이나 자료 조회(retrieval)의 매개 역할이었다면 디지털 혁신과정에서는 점점 dry lab, 나아가 시뮬레이션 연구소로 그 역할이 적극적 확대 경향에 있다. GRID 프로젝트가 활성화될 수 있도록 지식체계, 처리용량, 소프트웨어, 인력 등 획기적 지원이 있어야 할 것이다. · 다섯째, 전통적 프로세스의 합리화를 위해 디지털화의 객체와 범위, 성격을 구분하여 접근 방법을 선택하고, 가상시스템을 구상하여 이를 언번들링시키고 언번들링된 이후의 가상시스템을 어떻게 구축할 것인가로 디지털화의 주안점을 수정해야 한다. · 이는 최근 핫이슈(hot issue)가 되고 있는 전통산업의 디지털화와 매우 밀접한 관계가 있는데, 층분리 이후의 가상시스템에 치중하는 현행 전통산업의 디지털화 정책의 방향은 매우 피상적이며, 디지털경제하에서 형성되어 가는 지식기반산업국가와 노동집약산업국가간의 국제 분업구조 하에서 또 한 번 노동집약적 후발국으로 자리 매김하는 위험성이 있다. 오히려 층분리를 가능하게 하는 전통적 프로세스의 기호화와 언번들링 과정을 보다 세밀하게 추적하여 가상시스템을 어떻게 구성할 것인가에 대한 스키마(schema) 구상이 더욱 중요하다는 것을 제시해 준다.
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드라이빙 게임 환경에서의 효과적인 학습 데이터 수집 및 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크 기반의 자율주행
김준태,배창석 한국차세대컴퓨팅학회 2019 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 Vol.15 No.1
Remarkable achievements in modern artificial intelligence researches encourage a lot of researches in self-driving cars. However, there are two big problems in the process for collecting training data used in the autonomous driving. First, construction of huge amounts of training data requires a lot of time and cost. In addition, high risk for representing various driving environments is inevitable problem as well. In order to solve these two problems, this paper proposes a scheme for collecting a training data set from a driving game environment and applying the data set to train a neural network model for self-driving car. The proposed scheme stores monitor screen images and control keys for the corresponding images as training data. After finishing construction of the training data set, we apply the data set to train AlexNet, a well known CNN model. Experimental results show about 92% accuracy in the driving game environment. In the next step, a children’s toy car is used to evaluate the performance of our scheme in real world. A raspberry pi based wheel control and communication module is developed to replace the existing control module. Real world experiments reveals the performances between the virtual and real world environments are quite similar without any compensation for mapping differences between two environments. 최근 인공지능 연구가 활발하게 진행이 되면서 자율주행에 대한 연구도 많이 진행되고 있다. 하지만 자율주행에서 사용할 학습 데이터를 수집하는 과정에서 크게 두 가지 문제를 고려할 수 있다. 첫 번째는 방대한 규모의 학습 데이터 구축에 많은 시간과 비용이 요구되며, 두 번째로는 위험 상황, 사고 상황 등을 포함하는 다양한 주행환경을 반영하는 데이터 수집이 어렵다. 본 논문에서는 이러한 두 가지 문제를 해결하기 위해 현실세계와 매우 유사한 주행 환경을 제공하는 게임에서 주행 학습 데이터를 수집하고 이를 신경망 학습에 활용하는 방법에 대해 제안한다. 학습 데이터 수집 과정에서는 모니터 화면과 동시에 해당하는 방향키 값을 해당 화면에 대한 자율주행 제어키로 저장한다. 이와 같이 수집된 학습 데이터를 시각 처리에서 뛰어난 성능을 보이는 CNN (Convolutional Neural Network) 모델중 하나인 AlexNet에 적용한 결과 약 91.9%의 정확도를 보였다. 학습이 완료된 CNN 모델을 이용해서 가상환경에서 자율주행이 가능하다는 걸 확인을 한 후 실세계에 적용한 실험도 수행하였다. 이를 위해 유아용 전동차를 사용하여 기존에 있던 컨트롤러를 제거 후 라즈베리파이 기반의 자동차 바퀴 컨트롤과 서버와의 통신 모듈을 개발했다. 실세계에서 실험한 결과 가상환경과 실세계의 차이를 맞춰주기 위한 추가적인 보정 작업을 하지 않았음에도 불구하고 가상환경과 유사한 수준의 주행 성능을 확인할 수 있었다.
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