Kim, Young-Mo;Park, Byeong-Chan;Bang, Kyung-Sik;Kim, Seok-Yoon
한국컴퓨터정보학회논문지
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제26권2호
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pp.45-52
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2021
본 논문에서는 모니터링 단체의 특징기반 필터링 기반의 음원 이용 모니터링 도구에서 음원 이용 내역을 블록체인에 기록하도록 하는 블록체인 기반의 주배시 음원 이용 모니터링 정보 생성 방법을 제안한다. 주배시 음원이란 방송사의 방송콘텐츠에 삽입된 음원으로서 통상 음원과 마찬가지로 하나의 창작물로서 인정되며 음원의 권리를 가지고 있는 작사, 작곡가 등이 존재하며 방송에서 음원이 이용된 만큼 모든 권리자가 이에 따른 저작권료를 분배받는다. 하지만 주배시 음원 이용에 대한 정확하지 않은 모니터링 결과와 이에 따른 이용 내역에 대한 누락 및 투명하지 않는 정산 방식에 관한 문제가 발생하고 있다. 본 논문을 통하여 제안한 정보생성 방식을 이용하면 정확한 음원 이용 내역이 생성 가능하고 블록에 저장된 내역이 변경이나 누락 없이 저장되고 투명하지 않는 정산방식을 스마트 계약에 의해 처리하여 투명한 정산 및 분배가 가능하다.
증강현실은 가상세계와 현실세계를 혼합한 기술로, 현재 여러 분야에서 증강현실을 접목한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 건설 산업은 복잡한 설계와 시설물을 기반으로 모든 업무가 행해지는 특징으로 인해 증강현실의 활용 가능성이 높은 분야로 주목되고 있다. 스마트폰을 이용하여 교량의 정보를 제공하는 증강현실 기반 교량 정보 시스템(InfoBridge)은 사용자들에게 많은 정보를 제공하기 위해서 최적화된 데이터베이스 모델링이 필요하다. 많은 사용자들이 원하는 정보를 찾을 때 정보의 누락이 없어야 하고 빠른 검색을 통해서 정보를 제공 받아야 한다. 또한 관리자는 사용자가 원하는 정보를 정확하게 제공하기 위해서 데이터베이스의 최신화가 필수이다. 이에 본 논문에서는 증강현실 기반 교량 정보 시스템의 데이터베이스 설계를 제안한다. 우리나라에 있는 많은 교량들의 내/외적인 정보를 데이터베이스에 담기 위해서는 적절한 설계가 필요하며 이러한 설계를 통해서 정보의 빠른 검색, 데이터베이스의 효과적인 유지보수를 제공한다.
인터넷쇼핑몰의 신뢰도는 정확한 사업자신원정보로부터 출발한다. 우리나라의 경우, 인터넷쇼핑몰은 홈페이지에 사업자신원정보를 표시하도록 법으로 규정하고 있으며, 대부분의 인터넷쇼핑몰들이 규정을 잘 준수하고있다. 그러나 일부 인터넷쇼핑몰들이 고의로 사업자신원정보를 누락하거나 틀린 정보를 표시하기도 하며, 때로는 수시로 변하는 사업자신원정보를 일관성 있게 표시하지 않아 소비자들이 피해를 보거나 불편을 겪고있다. 또한 사업자의 신원을 정확히 밝히지 않는 악성 스팸 메일로 금융회사를 사칭하여 개인정보를 채가는 피싱(Phishing) 사기사건이 증가하고 있다. 이는 전자상거래에 대한 신뢰도를 저하시키는 큰 원안이 되고 있다. 이러한 문제를 해결하는 첫번째 노력이 온라인 사업자의 신원정보를 정확히 표시하고 소비자들이 진위여부를 파악 할 수 있도록 하는 것이다. 따라서 본 연구는 온라인 사업자의 신뢰도 제고를 위한 방안으로 사업자신원정보 표시에 대한 제 3자 인증서비스의 기본원칙을 제시하고 이에 따른 인증서비스 체계를 제시한다.
하천의 수질을 나타내는 환경지표 중 국가 TMS(Tele Monitoring system)의 수질측정망을 통해 관리되고 있는 지표로는 DO, BOD, COD, SS, TN, TP 등 여러 인자들이 있다. 이러한 수질인자는 하천의 자정작용에 있어 많은 영향을 나타내고 있다. 이를 활용한 경제적이고 합리적인 수질관리를 위해 하천의 자정작용을 활용하는 것이 중요하다. 생물학적 작용을 가장 효과적으로 활용하기 위해서는 수질오염 데이터에 기초한 수질예측을 채택하여 적절한 대책이 필요하다. 이를 위해서는 수질인자의 데이터를 측정하고 축적해 수질오염을 예측하는 것이 필수적인데, 실제적으로 수질인자의 일일 측정은 비용 관점에서 쉽게 접근할 수 없다. 본 연구에서는 시계열 학습으로 알려진 RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Term Memory) 알고리즘을 활용하여 기존에 측정된 수질인자의 데이터를 통해 시간당 및 일일 수질인자를 예측하려고 했다. 연구에 앞서, 기존에 시간단위로 측정된 수질인자 데이터의 이상 유무를 확인 후, 에러값은 제거하고 12시간 이하 데이터가 누락되었을 때는 선형 보간하여 데이터를 사용하고, 1일 데이터도 10일 이하 데이터가 누락되었을 때 선형 보간하여 데이터를 활용하여 수질인자를 예측하였다. 수질인자를 예측하기 위해 구글이 개발한 딥러닝 오픈소스 라이브러리인 텐서플로우를 활용하였고, 연구지역으로는 대한민국 부산에 위치한 온천천의 유역을 선정하였다. 수질인자 데이터 수집은 부산광역시에서 운영하는 보건환경정보 공개시스템의 자료를 활용하였다. 모델의 연구를 위해 하천의 수질인자, 기상자료 데이터를 입력자료로 활용하였다. 분석에서는 입력자료와, 반복횟수, 시계열의 길이 등을 조절해 수질 요인을 예측했고, 모델의 정확도도 분석하였다.
원가 및 관리회계분야에서는 이미 선진국을 중심으로 활동개념을 도입한 활동기준 원가 계산(ABC : activity-based costing)이 성공적으로 도입·운영되고 있다. 하지만 국내외 적으로 재무회계분야에서는 전통적으로 복식부기시스템(double-entry bookkeeping system)에 지나치게 편중되어 있어서 회계정보의 산출과정에서 여러 가지 제약을 받고 있 는 것도 사실이다. 이러한 문제점을 개선·보완하기 위해서 재무회계 분야에도 활동개념을 도입했는데, 이것이 바로 활동정보회계(AIA : activity information accounting)이다. AIA는 기업의 활동이 발생하는 즉시 복식부기처리과정을 거치지 않고 활동과 대응가치의 처리방법 을 통해 실시간으로 회계정보를 생산하며, 기업의 모든 부서가 정보를 즉시 공유하고 교류 함으로써 기업유기체를 가능케 하는 새로운 회?리방법론이다. AIA의 개념을 구현하기 위해 이스턴컨설팅(주)에 의해서 개발된 활동정보회계시스템(activity information accounting system)은 복식부기시스템을 전면 부정하기 보다는 이를 점자 개선하고 보완하려는 의도에 서 개발된 종합회계처리프로그램이며, 따라서 복식부기의 모든 회계처리과정을 누락시키지 않으면서도 다양 회계, 관리 및 경영분석보고서를 제공해준다.
최근의 목록 환경에서 전거데이터의 기능이 특히 중요해지고 있다. 이에 따라 국내에서는 2019년부터 국가전거데이터의 공개와 공동 활용을 위한 시범사업을 추진하면서 국가전거를 활용한 단위 도서관의 전거데이터 소급 구축 방안을 모색하고 있다. 이 연구에서는 지난 2019년 국립중앙도서관과 KERIS에서 공동으로 추진했던 전거데이터 소급 구축을 위한 시범사업의 방식과 결과를 분석하고, 이 과정에서 나타난 방법론적 한계와 문제점을 분석한 후 보다 많은 도서관들이 국가전거를 활용하여 전거데이터의 소급 구축을 효율적으로 추진할 수 있도록 정책적 제언을 도출하는데 목적을 두었다. 이를 위해 시범사업에 참여한 A대학도서관을 사례로 하여, 전거데이터의 자동 생성률과 정확률, 그리고 자동 생성 과정에서 나타난 오류와 누락의 사례와 원인을 분석하였다. 연구결과, 국가전거를 이용한 전거데이터의 자동생성률은 20% 남짓에 불과했고, 전거형의 형식에 따라 편차가 큰 것으로 나타났다. 이러한 낮은 생성률과 오류, 누락은 종합목록이나 단위 도서관의 서지레코드 품질에서 비롯된 것이었고, 이에 따라 기존 데이터에 대한 보다 세밀한 검토와 함께 정교한 알고리즘을 개발, 적용할 필요가 있음을 확인할 수 있었다.
Linux 응용프로그램들의 확산을 위해서는 인스톨, 다운로드의 번거로움이 없이 서버로부터 PC로 보다 쉽게 서비스 할 수 있는 스트리밍 체계가 필요하다. 이 스트리밍의 중요 부분이 기존 응용프로그램을 수정없이 스트리밍 전송이 가능한 형태로 인덱싱 및 포메팅을 하는 패키징의 과정이다. 기존 패키징 기술은 응용프로그램을 구성하는 직접적인 파일들을 이용하여 구성한다. 응용프로그램과 직접적 상관관계를 갖는 파일들에 대해서는 정보수집이 용이하기 때문에 완전하게 패키징으로 재구성이 가능하나, 간접적 상관관계를 갖는 파일에 대한 정보들은 정보누락이 쉬워서 완전한 패키징으로 재구성이 어려운 문제점이 있었다. 본 논문에서는 Stackabe file system의 기법을 활용하여 한 응용프로그램과 간접적 상관관계를 갖는 정보수집을 보다 더 정확하게 하는 방법을 제시하였으며, 이를 활용하여 보다 완전한 패키징이 가능하도록 하는 방법에 대해서 논의한다
지속적인 주택공급 증가에 따라 전반적인 주택보급률은 상승하였으나 주택하위시장별로 수급이 차별화되고, 수요자의 요구도 다양해짐에 따라 주택정책의 수립에 있어서 양적정보 뿐만 아니라 지역적으로 세분화된 주택통계에 대한 질적 정보 수요가 높아지고 있다. 이중 주택공급통계(housing supply statistics)는 건축물의 건설, 사용, 수선 및 보수, 폐기의 각 생애주기(life-cycle)별로 인허가, 착공, 분양, 준공, 입주통계 등을 생산한다. 하지만 통계생산시 발생하는 누락 오기, 정보시스템의 미비 연계부족 등의 이유로 신속하고 정확한 통계 생산이 곤란한 실정이다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 시스템적 통계 생산방안을 모색하고자 주택공급통계를 중심으로 통계 및 시스템 현황을 분석하고 주택 통계와 GIS를 연계한 통합데이터베이스 구축과 시스템 정비방안을 연구하였다.
본 연구에서는 건물 및 도로 등 각종 시설물에서 상세정보가 누락되거나 수정 및 갱신이 이루어지지 않아 수치지도의 체계적인 구축이 요구되는 지역에 적용할 수 있도록 지상사진영상에 도해법을 적용하여 대상지역의 현황도를 작성하고, 대상지역 시설물에 대한 공간정보와 속성정보를 빠른 시간에 효율적으로 취득할 수 있는 기법을 제시하였다.
부산항만은 년간 천만 TEU 이상의 환적 물돌량을 처리하는 세계 2위 환적항이다. 이러한 환적 물량을 효과적으로 처리하기 위해서는 선사, 운송사, 트럭, 터미널 등 각 이해관계자간 정보의 신속하고 정확한 전달이 중요하나, 현재는 정보전달 방법이 다양하고, 정보 공유가 미흡하여 차량 대기, 정보의 누락, 터미널 혼잡 등 문제가 발생하고 있다. 이를 해결하기 위해 부산항만공사는 블록체인 기술을 활용하여 이해관계자 간에 정보를 실시간 공유함으로써 작업 우선순위를 고려한 운송계획 등을 수립할 수 있도록 하여 운송 효율을 높이기 위한 노력을 하고 있다. 본 사례 발표에서는 부산항의 ITT 관련 문제점 및 개선 방안, 향후 계획 등에 대해 논의하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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