국가통계는 사회통합 기능과 정책수립·평가기능을 갖추고 있는 국가의 중요한 공공재로서 통계법을 통해 엄격히 관리되고 있다.(후략)

국가통계(National Statistics) 분야에서의 기계학습 국가통계란 국가통계 제도를 통해 배포되는 통계를 의미한다. 국민에게 익숙한 국가통계는 국가통계포털(KOSIS)을 통해 쉽게 검색 및 참조할 수 있는 데이터들인데, 국가를 구성하는 산업, 일자리, 경제 등 거시적인 현황 지표가 주를 이룬다. 그러므로 개인 또는 개별 기업의 영리 목적보다는 국가단위의 사회적 이슈 및 실태를 진단하거나 통계 추이를 분석하는 등의 비영리적인 목적으로 활용된다

국가통계는 사회통합 기능과 정책수립·평가기능을 갖추고 있는 국가의 중요한 공공재로서 통계법을 통해 엄격히 관리되고 있다. 특히 새로운 국가통계를 생산하기 위해서는 반드시 통계청의 통계작성 승인을 득해야 하므로 승인 기준과 품질 척도의 변화는 통계 생산자 모두에게 중요한 사안으로 볼 수 있다.

본 보고서에서는 2019년 SW산업 실적 및 동향과 2020년 전망을 시장, 경기, 정부 정책 등의 관점에서 조망하고, 2020년 중요하게 부각될 것으로 예상되는 SW산업의 이슈를 발굴하여 제시하고 있다. 1장에서는 2020년 소프트웨어산업 전망 보고서 구성 및 작성방법, 2장에서는 2019년 SW산업 결산(후략)

임베디드 소프트웨어(Software, SW)는 특정 하드웨어를 구동하기 위해 특화 또는 전용화 되어 내장되는 소프트웨어이다. 디지털 전환의 시대가 본격화됨에 따라, 소프트웨어는 제품의 지능화와 연결성을 구현하는 IT 융합분야의 핵심기술로 중요성이 부각되고 있다. 이러한 추세에 힘입어 소프트웨어의의 범위는 확대되고 있고(후략)

최근 O*net의 순차적 개정이 진행되고 있다. O*net은 미국의 표준직업분류체계와 연계되어 각 직업에서 요구하는 필요 역량을 수준별 척도로 제공하는 거대한 데이터베이스이다. 2020년 중에 SW직업정보가 개편될 예정으로, 국내의 공식적인 직업 정의에도(후략)

소프트웨어정책연구소는 2020년 주목할 산업의 이슈로 아래 10가지 주제를 선정하였다. 이슈 선정의 정확성과 신뢰성을 높여 객관적인 미래 전망을 제시하고자 이슈 후보의 선정에는 언론 빅데이터 분석을, 이슈의 선정에는 전문가 설문조사 방식을 활용하였다. (후략)

최근 객체지향 프로그래밍의 대안으로 함수형 프로그래밍(Functional Programming)이 다시 주목받고 있다. 함수형 프로그래밍은 객체(Object) 단위로 문제를 분해하지 않고 함수(Function)들의 집합으로 문제를 분해하는 방법론으로, 객체지향 프로그래밍이 가진 문제점을 극복할 수 있는 장점을 지닌다. 최근 JAVA, 파이썬 등 기존 개발자에게 친숙한 언어 또한 함수형 프로그래밍을 지원하도록 변화하는 추세로, 미래를 위해 관련 교육에 대한 고려가 필요한 시점이다.

[download id=22413] 요약 국민청원은 2017년 정부의 출범 이후 줄곧 주요 사회이슈의 출발점으로 작용하며 대중 및 언론의 주요 관심사가 되어 왔다. 서비스 개시 이래 월 평균 17,000건의 청원이 꾸준히 등록되고 있으며 여론의 향방을 파악하는 근거로 활용되고 있다. 국민청원은 청원이 만료되는 30일간 개별 청원에 대한 국민들의 동의가 20만을 넘는 경우 청와대가 직접 답변을 하게 되어 있다. 그러나 이 답변 기준을 전문 영역인 소프트웨어 분야 청원이 넘기란 어렵기 때문에, 청원의 내용과 무관하게 조명되지 못하는 상황이다. 이런 연유에서 본고는 국민청원에서 소프트웨어 청원을 분류하고 이를 분석하여 주요 청원사례와 소프트웨어 기술에 대한 국민 인식을 정량화 하여 제시하였다. 첫 번째로 빅데이터 분석을 통해 2년간(2017.10.01.∼2019.09.30.) 등록된 소프트웨어 분야 청원 2,050건을 6가지의 대주제(가상화폐, 개인정보, 게임산업, 교육, 기업지원, 생태계)로 분류하였다. 또한 유사도 측정 기법을 통해 각 주제에 가장 잘 부합하는 실제 청원을 탐색하고 이를 검토하여 관련 사례를 요약·정리하였다. 두 번째로 세간에 관심을 받는 소프트웨어 기술 총 4건(인공지능, 빅데이터, 블록체인, 가상현실)과 관련해 국민 관심의 우선순위를 측정하였다. 그 결과 인공지능 및 가상현실은 연구개발, 빅데이터는 교육, 블록체인은 규제에 관련한 국민의 관심이 높은 것으로 나타났다. 본 연구는 대규모 청원 정보를 목적에 맞게 분류 및 요약하여 표면적으로 드러나지 않는 소프트웨어 분야 청원을 종합해 보았다는데 의의가 있다. 이처럼 기존 SW분야 정책 개발 과정에서 상대적으로 간과되었던 일반 국민의 여론을 파악해봄으로써, 과학기술 분야의 국민 의견 수렴을 위한 맞춤형 창구의 필요성을 시사하였다. Executive Summary Since the inauguration of the government in 2017, National Petitions have been a major concern for the public and the media as a starting point for major social issues. Since the launch of the service, an average of 17,000 petitions have been registered on a monthly basis and have been used as a basis for identifying the direction of public opinion The National Petition is to be answered directly by the Blue House if the public's consent to an individual petition exceeds 200,000 for a 30-day period. However, it is difficult to achieve this criterion in the field of software, the area of expertise, so it is not illuminated regardless of the content of the petition. For this reason, this paper quantitatively presents the main cases of petitions and public perceptions of software technology by classifying and analyzing software petitions. First, through the big data analysis, 2,050 petitions registered in the software field for two years (2017.10.01. ~ 2019.09.30.) Are subject to six major themes (virtual currency, personal information, game industry, education, corporate support, ecosystem). In addition, the similarity measurement technique was used to explore the actual petitions that best fit each subject, and related cases were summarized and organized. Second, we measured the priorities of the public's attention with respect to four software technologies that are of great interest (artificial intelligence, big data, blockchain, virtual reality). As a result, AI and virtual reality showed high interest in R & D, big data in education, and blockchain in regulation. The purpose of this study is to classify and summarize large-scale petition information according to the purpose, and to synthesize the petitions that are not apparent on the surface. In this way, by understanding the relatively overlooked public opinion in the process of developing policy in the SW field, it suggested the necessity of environment for collecting public opinions in the science and technology field.

인공지능의 확산과 더불어 인공지능의 윤리적 가치에 대한 논의가 지속적으로 커져가고 있다. 가장 잘 알려진 윤리적 이슈는 ‘트롤리 딜레마(Trolley Dilemma)’1이다. 인공지능이 사회 전반에 자연스럽게 적용되기 위해서는 이와 같은 답하기 어려운 윤리 문제에 대해서도 대응체계를 갖추고 법제화되는 것이 매우 중요하다. (후략)

ACM이 2018년 6월 공표한 컴퓨팅 전문가 윤리 강령은 강령이 처음 공표된 이래 26년 만의 개정이다. 개정 내용은 데이터 권한, 오픈소스, 기계 학습, 보안, 레거시 시스템 대책 등 최신 컴퓨팅 환경에서 발생할 가능성이 있는 윤리 이슈를 다루고 있다.(후략)

본 보고서에서는 년 산업 실적 및 2018 SW 동향과 2019년 전망을 시장, 경기, 정부 정책 등의 관점에서 조망하고, 2019년 중요하게 부각될 것으로 예상되는 SW산업의 이슈를 발굴하여 제시하고 있다. 1장에서는 SW산업 실적 및 전망(후략)

본 연구는 다음과 같이 필요성을 가지고 출발하였다. 첫째, 4차 산업혁명의 도래가 본격화되고 신기술의 활용도가 증가함에 따라 미래 IT·SW 분야의 급격한 변화가 예상되어 실무적 차원의 대비가 필요하다. 둘째, 현재 구직 중이거나 미래 취업(후략)

본 연구에서는 워크넷 구인공고 데이터에 기반 하여 2018년도의 국내 소프트웨어 분야 직업의 유형을 분류하였다. 분석 주기는 2018년 1월 ∼ 9월까지 총 9개월이었으며, 분석 방법론으로서 문서에 내포한 주제(Topic)의 수를 자동으로(후략)

▪ 국내외적으로 공공 분야 클라우드 도입 노력이 진행되는 가운데, 미국·영국을 중심으로 민간 솔루션을 활용하는 공공 부문 공용 클라우드 도입이 적극적으로 추진되고 있음▪ 최근 미국과 영국 사례에서 나타난 공공 부문 클라우드 도입 과정의 불신 현안을(후략)

1. 현재에 이르기까지 산업의 발전을 이끈 것은 방위산업 육성으로부터 시작 된 부품/소재 산업과 중화학 공업으로, 위험성(Risk)를 감수하고 단행한 정부 정책의 성공사례로 볼 수 있음

2. 향후 국가 발전을 위해서는 특허의 전략적 개발 및 활용이 필수적일 것으로 전망되며, 특히 4차산업에 해당하는 산업들의 BM→IoT→SW로 이어지는 특허의 수직적 체인에 주목하여 관련 선점에 주력해야 할 것임

• 인공지능 미술은 유명작가의 화풍을 그대로 재현해내는 분야로 발전 중이며, 구글, MS 등 글로벌 기업의 성공 사례를 통해 상품성을 확인
• 이와 별개로 인공지능 미술작품의 예술성, 인공지능 저작물의 저작권 문제 등 해외를 중심으로 한 다양한 논의가 진행되고 있음
• 글로벌 인공지능 미술 시장이 형성되어가는 시점에서 미래를 대비한 기술력 확보가 필요(후략)

• 인공지능에 대한 높은 기대에 관해 넓은 산업 범위에서 인공지능 기술을 활용하고 있으나 일부 과장된 측면이 있음
  • 현재 인공지능 기술을 활용한 챗봇(Chat-bot)은 실생활에 활용되기에는 범용성에 약점이 있으며, 이는 사용자가 챗봇에게 요구하는 기능이 불특정하기 때문임(후략)

• 미국의 데이터 과학자와 사회 분야 전문가 간 의사소통 문제는 공공 분야를 중심으로 혁신기술 도입과 지속적 혁신투자의 걸림돌로 지적되고 있음
• 이를 해결하기 위해 공공 구성원들의“데이터 유창성”을 함양시키고, 코드 전환 역량을 가진 데이터 과학자를 양성함으로써, 공공 분야 혁신을 유도하는 것이 중요

우리는 현재까지 전통적인 통계학에 의하여 추론과 예측이라는 두 가지 목표를 달성하기 위해 노력해왔다. 시간이 흐름에 따라 사회 현상에 대한 데이터를 수집하고, 수집한 데이터의 특성에 대해 가설을 세워 확률 모델을 제안하였으며 이를 과학적으로 검증할 수 있는 다양한 방법론을 개발하고 준용하였다.(후략)