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김승환(Seungwhan Kim),전성해(Sunghae Jun) 한국지능시스템학회 2019 한국지능시스템학회논문지 Vol.29 No.3
여러 곳에 흩어져 있는 방대한 데이터를 통합하여 빅데이터 플랫폼을 구축하고 분석하려는 시도가 공공부문에서 민간부문에 이르기까지 활발하게 진행되고 있다. 공공 빅데이터 플랫폼은 국가발전과 국민 삶의 질을 높이기 위하여 구축되고 민간 빅데이터 플랫폼은 고객정보를 마케팅에 활용하여 기업의 이익추구와 성장을 위하여 도입되고 있다. 빅데이터 플랫폼 구축을 위하여 공공기관 및 기업이 보유한 데이터들이 서로 통합되는 과정에서 개인정보가 개인의 동의없이 조금이라도 공개되는 것은 불법이다. 이와 같은 경우에 비식별화 처리기법을 통하여 개인정보가 나타나지 않도록 가공한 후 빅데이터 플랫폼 구축작업이 진행되지만 이 과정에서 정보 손실이 발생한다. 즉, 데이터를 제공하는 입장에서는 개인정보 보호를 위해 비식별 처리 수준을 높게 하길 원하고 데이터를 제공받는 입장에서는 예측력 높은 분석모형을 만들기 위하여 정보손실이 작은 형태의 데이터를 원한다. 이와 같은 이해관계의 상충으로 인하여 비식별 처리 데이터의 활용 자체가 불가능할 경우도 발생한다. 본 논문에서는 최적 절단값을 이용하여 빅데이터 통합 플랫폼 구축을 위한 데이터 비식별 과정에서 데이터를 제공하는 입장과 받는 입장을 동시에 만족시킬 수 있는 방법을 제안한다. 제안 방법의 성능평가를 위하여 UCI 머신러닝 저장소의 데이터를 이용한 실험을 수행한다. Attempts to build and analyze big data platforms by integrating vast amounts of data scattered across multiple locations have been actively conducted from the public sector to the private sector. The Public big data platform is established to improve the national development and quality of life of the people, and the private big data platform is being introduced for the pursuit and profit of the enterprise by utilizing customer information for marketing. It is illegal for personal information to be disclosed without any personal consent in the process of integrating data held by public organizations and companies to build big data platform. In such a case, the big data platform construction work is performed after the personal information is not displayed through the de-identification processing technique, but information loss occurs in this process. That is, from the viewpoint of providing data, in order to protect personal information, it is desired to increase the level of de-identification processing. In the case of receiving data, in order to make a predictive analysis model. Such conflicts of interest may result in non-use of de-identified data. In this paper, we propose a method to satisfy both the position and the receiving position in data de-identification process for constructing big data platform using optimal cutoff value. Experiments using data from UCI machine learning repository are performed to evaluate the performance of the proposed method.
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김승환(Seungwhan Kim),전성해(Sunghae Jun) 한국지능시스템학회 2019 한국지능시스템학회논문지 Vol.29 No.1
인공지능 기술은 빠른 속도로 발전하고 있다. 특히 인공지능 개발을 이끌고 있는 많은 세부기술 간의 관계를 파악하는 것은 인공지능 기술을 이해하는데 중요하다. 본 연구에서는 이와 같은 인공지능의 기술 분석을 위하여 딥러닝을 적용한다. 최근 전통적인 통계학 및 머신러닝 기법에 비해 딥러닝의 예측 성능이 더 우수함을 보여주는 다양한 연구결과가 발표되고 있다. 하지만 최종 예측과 함께 예측에 사용된 입력변수들의 상대적인 중요도를 파악하는 것은 기존의 통계적 기법에 비해 딥러닝이 가지고 있는 어려움 중 하나이다. 예측모형에서 입력변수가 출력변수에 어떤 형태로 영향을 주는지 확인하려는 연구는 여러 분야에서 이루어지고 있다. 선형회귀분석은 입력변수의 중요도를 확인하기 위하여 표준화 회귀계수를 이용한다. 본 논문에서는 가중치 분석을 통하여 딥러닝의 입력변수 중요도를 계산하여 인공지능 기술에 영향을 미치는 세부기술에 대한 기술 분석을 수행한다. 제안 방법의 타당성을 보이기 위하여 인공지능 기술관련 특허문서를 수집하고 분석하여 인공지능 세부기술간 기술 연관성을 확인한다. Artificial intelligence (AI) technology has been developed at a fast pace. In particular, understanding the relationship between various sub technologies leading to AI development is very important to understand AI. In this study, we use deep learning to analyze AI technology. Many studies have been published showing the prediction performance of deep running is superior to the conventional statistical and machine learning methods. However, understanding the relative importance of input variables used in the prediction of output variable is one of the difficulties of deep learning compared to the existing statistical methods. There are many studies in various fields to find out how the input variable affects the output variable in forecasting. For example, linear regression analysis uses standardized coefficients to determine the variable importance. This paper performs technology analysis on the sub technologies that influence AI technology using the variable importance of deep learning. To show the validity of the proposed methodology, we collect and analyze patent documents related to AI technology.
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조하현(Ha-Hyun Jo),김승환(SeungWhan Kim) 연세대학교 동서문제연구원 2022 동서연구 Vol.34 No.4
본 연구는 EU와 미국의 탄소국경조정제도 도입이 우리나라 경제에 미치는 영향을 분석하기 위하여 각 수출 품목별 부담액을 추정하였다. 2026년부터 시행 예정인 EU 탄소국경조정제도의 적용 품목인 철강, 유기화학, 플라스틱, 알루미늄, 시멘트 등 5개 품목을 분석 대상으로 설정하였다. 품목별 탄소집약도 및 수출액과 탄소배출권 가격을 사용하여 분석하였다. EU의 탄소가격은 EU 탄소배출권 가격을 사용하여 계산한 결과, EU 탄소국경조정제도 도입으로 5개 품목에 대해 약 5,309억 원의 부담액이 예상된다. 2024년부터 탄소국경세 시행이 제안되고 있는 미국의 경우 탄소의 사회적 비용(Social Cost of Carbon)을 기준으로 계산하면 약 2,144억 원에 이를 것으로 예상된다. 국회예산정책처 등 선행연구의 결과와 비교했을 때, 본 연구는 HS 코드를 기반으로 계산하여 차이가 발생했으며, 탄소 가격의 격차가 최근 더욱 커졌기 때문에 본 연구의 부담액이 더 크게 나타났다. 품목 중 철강의 부담액이 가장 크며, 철강은 EU 도입으로 對EU 수출액 대비 약 10.9%를 탄소국경조정제도 부담액으로 추가 지불해야 한다. 그러나, 탄소국경조정제도의 대상 품목이 확장될 가능성이 있고 탄소 가격이 상승함에 따라 영향이 더욱 커질 수 있다. 이에 대비하기 위해 우리나라 산업구조의 저탄소화, 재생에너지 투자를 위한 유인 확대 등의 정부의 대응이 필요하다. 또한, 기업 차원에서는 저탄소 기술에 적극적으로 투자해야 하며, 기후변화 대응 역량을 내재화해야 한다. This study is to measure the impact of the Carbon Border Adjustment Mechanism by the European Union and the United States on South Korea. Five products of the EU CBAM are selected for this analysis: iron and steel, organic chemicals, plastic, aluminum, and cement. To evaluate the impact, this paper used carbon intensity, export value, and carbon emission price data. The additional burden on the products is expected to cost 531 billion KRW by the EU CBAM implementation. In the case of the US implementation, the additional burden is expected to reach 214 billion KRW when the social cost of carbon(SCC) is used for the carbon price. These estimates are different from the results of previous studies, as the calculation in this study is based on HS codes. In fact, the estimates are larger than previous results, since the gap between carbon prices has grown in recent months. Among products, iron and steel products bear the largest proportion of the burden. However, the influence of the CBAM may become more extensive with an extended range of products and an increased price of carbon emissions. In order to respond to the CBAM effectively, it is necessary for the government to stimulate the de-carbonization of industry and incentivize investment in renewable energy. Corporations are also required to actively invest in low-carbon technologies and improve the capacity for climate change adaptation.
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