초록 ▼

□ 연구개요
본 연구는 급속도로 발전하고 있는 인공지능(AI) 분야의 기술 변화를 신속하게 파악하고 단기적 미래를 예측하는 나우캐스팅 방법론을 개발하기 위해 수행되었다. 기존의 특허 데이터 기반 기술예측 연구는 출원과 등록 사이의 시차로 인해 최신 기술 변화를 반영하기 어려운 한계가 있었다. 이에 본 연구는 GitHub의 방대한 오픈소스 프로젝트 데이터를 활용하여 최신 AI 기술의 개발 현황을 실시간으로 파악할 수 있는 새로운 접근법을 제안하였다. 구체적으로 AI 기술, 생태계, 서비스의 세 부문으로 나누어 나우캐스팅을 수행함

□ 연구개요
본 연구는 급속도로 발전하고 있는 인공지능(AI) 분야의 기술 변화를 신속하게 파악하고 단기적 미래를 예측하는 나우캐스팅 방법론을 개발하기 위해 수행되었다. 기존의 특허 데이터 기반 기술예측 연구는 출원과 등록 사이의 시차로 인해 최신 기술 변화를 반영하기 어려운 한계가 있었다. 이에 본 연구는 GitHub의 방대한 오픈소스 프로젝트 데이터를 활용하여 최신 AI 기술의 개발 현황을 실시간으로 파악할 수 있는 새로운 접근법을 제안하였다. 구체적으로 AI 기술, 생태계, 서비스의 세 부문으로 나누어 나우캐스팅을 수행함으로써 각각 유망 AI 기술 도출, AI 개발 생태계의 진화 방향 예측, 신규 AI 서비스 기회 발굴을 목표로 하였다.

□ 연구 목표대비 연구결과
본 연구는 GitHub 데이터 기반의 AI 기술, 생태계, 서비스 나우캐스팅을 위해 각 부문별로 데이터 수집 및 분석 방법론을 개발하고 이를 적용하여 의미 있는 결과를 도출하였다. AI 기술 부문에서는 약 80만 개의 AI 관련 GitHub 레포지토리 데이터를 수집하고 토픽 모델링과 네트워크 분석 기법을 활용하여 AI 기술 랜드스케이프를 도출하였다. 이를 통해 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 강화학습 등 기존의 핵심 AI 기술뿐 아니라 트랜스포머, 대규모 언어 모델 등 최신 AI 기술 동향을 파악할 수 있었다. 또한 그래프 신경망을 활용한 링크 예측을 통해 대규모 언어 모델과 같은 새로운 AI 기술이 다른 분야와 융합되며 급성장할 것으로 예측하였다. AI 생태계 부문에서는 스마트홈을 중심으로 AI 생태계 분석을 수행하였다. 스마트홈 관련 GitHub 프로젝트 사이의 연관관계를 개발자 네트워크를 통해 파악하고, 커뮤니티 탐지를 통해 AI 음성인식, 컴퓨터 비전 등 세부 기술 영역별 생태계 구조를 도출하였다. 이를 통해 기술 발전 단계에 따른 전략적 제휴 대상을 제안하는 등 기업의 기술 전략 수립에 실질적인 인사이트를 제공하였다. AI 서비스 부문에서는 GitHub 상의 개발자 정보와 회사의 채용 공고 데이터를 매칭하여 기업 수요에 최적화된 개발자를 추천하는 알고리즘을 개발하였다. 이는 기업의 AI 인재 확보에 실질적인 도움을 줄 수 있는 서비스로 발전시킬 수 있을 것으로 기대된다.

□ 연구개발성과의 활용 계획 및 기대효과(연구개발결과의 중요성)
본 연구는 그동안 기술예측 분야에서 주목받지 못했던 GitHub 데이터의 잠재력을 확인하고 이를 활용한 AI 기술 나우캐스팅 방법론을 제안했다는 점에서 학술적 의의가 크다. 급변하는 기술 환경 속에서 의사결정에 실질적인 도움을 줄 수 있는 나우캐스팅 연구가 부족한 상황에서 본 연구가 선도적 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다. 특히 특허와 논문으로 한정되었던 기술예측 연구의 범위를 오픈소스 영역으로 확장함으로써 관련 후속 연구를 촉진할 수 있을 것이다. 실무적으로는 제안된 방법론을 통해 기업이 급변하는 AI 기술 환경에 능동적으로 대처하고 효과적인 의사결정을 할 수 있도록 지원할 수 있다. 최신 AI 기술의 개발 현황과 발전 방향을 신속하게 파악함으로써 유망 기술을 조기에 발굴하고 선제적으로 확보하는 데 도움을 줄 수 있다. 기업 간 기술 제휴 관계와 개발자 네트워크 분석을 통해서는 효과적인 제휴 대상을 식별하고 우수 인재를 발굴할 수 있다. 이미 국내 대기업들과 산학과제 수행을 검토중인 만큼 개발된 방법론이 실제 기업의 AI 전략 수립에 활용되고 그 과정에서 지속적으로 개선된다면 연구 성과의 가치를 극대화할 수 있을 것이다. 이를 통해 대학과 기업 간 선순환적 협력 모델을 구축하고 국가 차원의 AI 경쟁력 향상에도 기여할 수 있기를 기대한다.

(출처 : 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 6
• (1) AI 기술(technology) 나우캐스팅: Navigating the AI technology landscape from GitHub data ... 7
• (2) AI 생태계(ecosystem) 나우캐스팅: 오픈소스 프로젝트 데이터 기반 스마트홈 기술 생태계 분석 ... 8
• (3) AI 서비스(service) 나우캐스팅: Automating talent acquisition for competent developers from GitHub ... 10
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 수준 ... 11
• 1) 정성적 연구개발성과(연구개발결과) ... 11
• 2) 세부 정량적 연구개발성과 ... 11
• 3) 목표 달성 수준 ... 11
• 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도(연구개발결과의 중요성) ... 12
• 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 12
• 6. 자체점검표 ... 13
• 7. 참고문헌 ... 13
• 끝페이지 ... 29