기존의 기기간 협업 시스템은 공유기에 OpenWrt와 웹 서버를 구축한 중앙 집중형 구조의 시스템이다. 하지만 공유기의 부족한 자원으로 인해 협업 시 클라이언트로부터 요청이 많아지거나 서버와 연결되는 클라이언트의 개체가 증가할수록 트래픽 발생확률이 높아지는 문제가 발생했다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 협업 알고리즘을 활용한 분산형 Machine Socialization 시스템을 제안한다. 기기에 부착하는 MCU(Micro Controller Unit)를 통해 서버와 클라이언트간 데이터를 분산하여 처리함으로써 트래픽 발생 확률 및 데이터의 손실을 최소화 하였다. 또한 데이터의 손실로 인한 작업의 중단 및 서버와 클라이언트간의 응답속도의 저하를 개선하였다. 제안하는 시스템은 IoT 분야에 활용될 경우 기존 시스템들에 비해 효율성이 높을 것으로 사료된다.
경력단절여성들의 재취업을 위한 교육 훈련 등의 지원정책이 이루어지고 있으나, 효과적으로 취업과 연계되지 않고 있다. 또한, 고학력 경력단절여성의 경우에는 재취업을 위하여 이전 경력을 수정하거나 새로운 경력을 계획해야 하는 등 재진입이 어려운 상황이다. 기존 선행연구들에서는 취업기회가 높은 유망 직종 등 재취업을 위한 근본적인 문제를 해결하기 위한 연구가 부족하였다. 따라서 경력단절여성들을 위한 교육과정 개발 시 교육 대상자의 연령 및 학력별로 취업에 도움이 되는 교육직종을 선별할 필요성이 있다. 본 연구는 경력단절여성들의 직업훈련 교육 데이터를 활용하여 연령 및 학력별로 취업률이 높은 교육직종을 분석하였다.
시뮬레이션에서 모델의 검증 문제는 그 모델의 신뢰성을 의미하며, 그에 따라 모형의 정당성을 입증하는 가장 중요한 열쇠 중 하나이다. 하지만 지금까지 연구된 다양한 방법들 중 시계열형태의 자료를 이용한 검증 방법론은 개념적인 측면에서는 정립되었으나 구체적인 기법에 대한 연구는 부족한 상태이다. 그리하여 본 연구에서는 Wavelet 변환과 Power Spectrum을 이용한 시계열 데이터의 시뮬레이션 검증 방법을 제시하고자 한다. 이를 위해 첫 번째로 비주기적인 신호분리가 가능한 Wavelet 변환을 이용하여 스펙트럼을 추출하고, 두 번째로 스펙트럼 분석을 이용하여 실제 시스템에서 출력 데이터의 패턴이 시뮬레이션을 통해 나온 패턴과 일치하는지의 여부를 Coherence를 이용해 검정하였다. 실제 사례를 통하여 다른 검증방법들과 비교한 결과, 시뮬레이션 모델링의 완성도에 따른 모델의 일치도 여부를 보다 명확하게 검증하였다. 본 연구에서 제시한 방법을 통해, 하나의 통계량을 통한 검증이 아닌 한 구간별 검증을 통해 지금까지의 획일적인 타당성 검증 방법에서는 할 수 없었던 다양한 상황에서의 시뮬레이션 모형의 타당성 검증이 가능하게 하였다.
추천 시스템은 인터넷의 발달로 급격하게 증가하는 정보의 양으로 인해 생긴 정보 선택의 어려움을 소비자에게 덜어주고 각 개인의 취향에 맞는 정보를 효율적으로 보여주는 중요한 역할을 한다. 특히, E-commerce와 OTT 기업은 상품과 콘텐츠 양이 급격하게 증가하면서 추천 시스템의 도움 없이는 인기 있는 상품만 소비되는 현상을 극복하지 못한다. 이러한 현상을 극복하고 고객 개인 취향에 맞는 정보 혹은 콘텐츠를 제공해 고객의 소비를 유도하기 위해 추천 시스템의 연구가 활발히 진행되고 있다. 일반적으로 유저(user)의 과거 행동 이력을 활용한 협업 필터링이 유저가 선호한 콘텐츠의 정보를 활용하는 콘텐츠 기반 필터링에 비해 높은 성능을 보여준다. 하지만 협업 필터링은 과거 행동 데이터가 부족한 유저에 대해서는 추천의 성능이 낮아지는 콜드 스타트(Cold Start) 문제를 겪게 된다. 본 논문에서는 카카오 아레나 경진대회에서 주어진 음악 스트리밍 서비스 멜론의 플레이리스트 데이터를 기반으로 앞에서 언급한 콜드 스타트 문제를 해결할 수 있는 하이브리드 음악 추천 시스템을 제시했다. 본 연구에서는 플레이리스트에 수록된 곡 목록과 각 음악과 플레이리스트의 메타데이터를 활용해 절반 혹은 전부 가려진 플레이리스트의 다른 수록 곡을 예측하는 것을 목표로 하였다. 이를 위해 플레이리스트 안에 곡이 있는 경우와 아예 곡이 없는 경우를 나눠서 추천을 진행하였다. 플레이리스트 안에 곡이 있는 경우에는 해당 플레이리스트의 곡 목록과 각 곡의 메타데이터를 활용하기 위해 LightFM을 활용하였다. 그 다음에 Item2Vec을 활용해 플레이리스트에 있는 수록 곡과 태그 및 제목의 임베딩 벡터를 생성하고 이를 추천에 활용하였다. 최종적으로 LightFM과 Item2Vec 모델의 앙상블을 통해 최종 추천 결과를 생성하였다. 플레이리스트 안에 곡이 없고 태그 혹은 제목만이 존재할 경우에는 플레이리스트의 메타데이터인 태그와 제목을 FastText를 활용해 사전 학습을 시켜 생성된 플레이리스트 벡터를 기반으로 플레이리스트 간의 유사도를 활용하여 추천을 진행하였다. 이렇게 추천한 결과, 기존 Matrix Factorization(MF)에서 해결하지 못한 콜드 스타트 문제를 해결할 수 있었을 뿐만 아니라 곡과 플레이리스트의 메타데이터를 활용해 기존 MF 모델인 ALS와 BPR 그리고 Word2Vec 기반으로 추천해 주는 Item2Vec 기술보다 높은 추천 성능을 낼 수 있었다. 또한, LightFM을 토대로 다양한 곡의 메타데이터를 실험한 결과, 여러 메타데이터 중에서 아티스트 정보를 단독으로 활용한 LightFM 모델이 다른 메타데이터를 활용한 LightFM 모델들과 비교해 가장 높은 성능을 보여준다는 것을 확인할 수 있었다.
허베이 스피리트호 기름유출사고와 같은 해양 유류유출사고에서 잘못된 초기대응은 경제 손실뿐만 아니라 생태계에 큰 피해를 입힌다. 하지만 다양한 변수가 존재하는 해양에서 유출유의 움직임을 예측하는 것은 매우 힘든일이다. 이를 해결하기 위해서 뜰개 데이터를 활용해서 바다위의 부유물의 이동을 연구하는 기존 연구인 입자예측을 확장하여 면단위로 예측을 하는 유출유 예측 가시화를 진행하였다. 해양 데이터 포맷인 HDF5에서 특정 위치의 해류, 풍속 데이터를 양선형 보간법을 이용해 추출한 뒤, 수많은 점들의 이동을 입자예측하여 그 결과를 폴리곤 및 히트맵을 이용해 가시화 하였다. 또한 뜰개데이터의 문제점인 데이터 부족과 유출유와 움직임이 다른 점을 해결 하기 위해 유출유로부터 입자 데이터를 얻어낼 수 있는 유출유 입자 매칭 알고리즘을 제안한다. 유출유 입자 매칭 알고리즘은 면단위 유출유의 모습을 입자화 하여 입자의 움직임을 추적하는 알고리즘이다. 주성분 분석을 이용하여 문제를 분할하고, 유출유의 이동 거리의 분산이 최소화 되는 지점으로 유전알고리즘을 이용해 매칭하였다. 유출유 가시화 결과 데이터로 검증한 결과 주성분 분석과 유전알고리즘을 이용한 입자매칭 알고리즘이 가장 성능이 뛰어난 것을 확인할 수 있었으며, 평균 데이터 오차는 3.2%로 의미있는 연구임을 확인하였다.
최근 디지털 농업에 있어서 IoT를 기반으로 한 온실의 종류 및 활용이 확산되고 있으며, 온실의 현대화, 대형화와 스마트 기술을 활용한 공장화까지 진행되고 있다. 그러나 스마트 온실에서의 데이터 수집을 위한 장비와 온실의 크기나 모양과 같은 형태에 따른 구체적 규격화 방안이 제시되지 못하고 있다. 즉, 온실의 규모에 따른 센서와 장비의 종류 및 개수, 작물 및 탄소 중립에 부합하는 온실 시공 필름 종류와 자재 등 시설 설비를 위한 표준 자료가 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 데이터 수집을 위한 IoT 장비의 구현, 설치 및 수량의 적합성에대하여 시험하였으며, 데이터 수집과 통신 방식의 구현을 통해 일부 표준기술을 제시하였다. 또한, 기존 온실의 90% 정도를 차지하고 있는 PE, PVC, EVA에 대한 충격강도, 인장, 인열, 신장율, 광투과성 및 수명 문제를 제시하였고, 필름으로 만들어지는 온실의 형태나 규모, 환경적 문제점을 본문에 제시하였다. 본 연구 논문에서는 온실 규모나 농가작물의 형태, 온실 수명 및 필름의 환경적 문제의 해결책으로 나노 소재 필름을 활용한 규격화된 탄소중립 모듈형 스마트 온실을 구현하고 기존 온실과의 성능을 분석·제시하였다. 이를 통해 온실의 규모나 농가작물의 형태에 구분이 없고, 수명이 연장되고 규격화되어 확장 및 축소가 자유로운 묘듈화된 온실을 제안한다. 최종적으로 기존PE, PVC, EVA 필름을 사용한 온실의 평균적 특성과 새로운 탄소중립형 나노 소재를 사용한 온실의 특성을 비교 검토하고, 탄소중립을 지원하는 확장 가능형 IoT 온실의 구현 방안을 제시하고자 한다.
온라인에서 물품을 구매하고자 할 때, 추천 시스템은 사용자에 맞춘 추천을 하게 되며, 사용자가 관심을 가질만한 새로운 물품까지 추천해 준다. Collaborative filtering 등, 여러 모델들이 보다 정확한 추천을 위해 제안되었으며, 활발히 연구되고 있다. 그중 Collaborative filtering은 사용자 선호도를 예측하는 데 좋은 결과를 보여주지만 사용자 개체 및 데이터가 부족한 환경에서는 사용자들끼리의 비교를 힘들게 하여 collaborative filtering이 적용되기 힘들게 한다. 새로 시작하는 시스템이거나 사용자 개체 수가 적은 경우, 문제가 발생하며, 이와 같은 상황에서는 content-based filtering이 사용된다. 하지만 content-based filtering은 비슷한 물건만 추천해주거나, 사용자 성향 변화를 제대로 반영하지 못하는 등의 여러 단점을 가지고 있다. 이러한 한계점들을 극복하기 위해서 사용자 구매 기록에 가중 윈도우를 적용하고, 사용자 구매 기록 분석을 통한 윈도우 가중치 조정을 수행하는 시스템을 제안한다. 사용자 성향의 변화에 민감하게 반응할 수 있고, 이를 기반으로 무의미한 추천을 제거하며, 사용자가 찾기 어려운 관련 물품 추천이 가능한 새로운 상품도 추천하는 시스템을 제시하며, 언급된 사용자 개체 및 데이터가 부족한 환경에서의 동작을 검증하기 위해, 스타트업 무역업체에서 제공된 상품정보 기반 실험을 통해 제안된 시스템의 동작을 검증하였다.
이 연구는 한국의 인천전략 이행 정도를 평가하고 효율적인 이행방안을 마련하기 위한 연구로 연구의 방법은 문헌연구와 모니터링 방법을 활용하였으며 연구결과를 요약하면 첫째, 이행과 미이행으로 구분되는 핵심지표 9개와 보충지표 7개에서 한국은 핵심지표 3개(활동보조서비스 프로그램, 차별금지법 입법, 장애 포괄적 관점의 국제개발)가 이행되었으며 1개 지표가 일부 이행(장애인권리협약 부분 비준), 5개 지표가 미이행(국가재난관리 기본계획의 장애 포괄적 대책, 재난관련 인력 장애교육, ICF기준 장애 출현율, 인천전략 이행 측정 데이터 구축, 장애여성 별도 데이터)이며, 보충지표의 경우 5개 지표가 이행(장애인 투표접근성입법, 접근성 검사 전문가 참여, BF유무, 웹 콘텐츠 접근성 규칙, 재난피해 심리사회적 서비스 인력), 2개 지표가 미이행(재난대비 장애인보조기구 및 기술 보유, 선택 의정서 비준)인 것으로 분석 되었다. 둘째, 10개의 목표 영역이 모두 이행이 부족하지만 목표 7의 장애포괄적인 재난 위험 감소 및 관리의 보장이 가장 심각한 수준으로 이행 정도가 부족하며, 목표 9의 장애인권리협약 비준 및 국내법의 조화 촉진이 다음 순이며, 목표 8의 장애 데이터의 신뢰성 및 비교 가능성 개선, 목표 6의 성 평등과 여성의 역량강화 보장 순으로 이행정도가 문제인 것으로 분석되었다. 이를 토대로 제3차 아 태지역 장애인 10년의 행동전략인 인천전략이 한국에서 성공적인 이행을 위한 방안을 제안하면 첫째, 인천전략 이행을 위한 정책이슈화와 이행방안 마련이 필요하며, 둘째, 인천전략 이행과 모니터링을 위한 전담 추진체계 구축과, 셋째, 목표와 세부목표, 핵심지표와 보충지표에 대한 한국적 기준 제시가 필요하다. 넷째, 목표이행의 우선순위 마련과 선제적 대응이 필요하며, 마지막으로 인천전략에 대한 교육과 홍보가 필요하다.
농업 인구의 비중이 매년 점점 감소하고 있어 농촌의 고령화 현상은 점점 심각해질 것으로 보인다. 농업 인구의 노령층 증가와 청년층 축소가 진행되고 있고 농업 인구의 고령화가 점점 심각해지고 있어서 농업인력이 부족하다. 농업 인력의 부족은 농업 농촌의 문제가 될 것이고 대책방안의 마련이 필요하다. 그리고 기존의 시설재배는 단위면적당 생산/수확량에 집중되어 있었다. 하지만, 지금은 생산량뿐만 아니라 작물의 품질도 좋아야 가격경쟁력을 확보할 수 있다. 그래서 작물의 생산성을 높이면서 에너지는 절감 시킬 수 있는 ICT기반 시설원예의 첨단화 스마트 온실 보급을 정책적으로 도입해야 한다. 이에 스마트 온실을 통하여 농작물 및 온실 환경에 대한 모니터링을 하고 농작물의 생장 환경을 제어할 수 있는 복합형 알고리즘을 이용한 사물인터넷 기반의 데이터를 확보하면서 스마트팜 서비스를 위한 시스템의 개발이 필요한 것으로 보인다.따라서 본 연구에서는 작물의 근권환경부의 생장환경 데이터를 무선으로 수집하고 수집한 데이터를 스마트폰으로 모니터링 할 수 있는 스마트팜 융합서비스 시스템의 개발을 목적으로 한다.
창업은 일자리 창출과 신성장 동력 발굴의 적극적인 대안으로 인식되어 왔으며 창업투자회사는 이러한 활동에 주요한 역할을 담당할 것으로 기대된다. 그럼에도 불구하고 창업투자회사의 활동과 창업 활동 간의 상관관계에 대한 학계의 실증적 분석은 부족한 실태다. 1998년부터 2014년까지의 시계열 데이터를 분석한 결과 본 연구는 창업투자회사가 벤처 기업 창업을 양적으로 견인한 인과성이 있음을 밝혔다. 또한 벤처 기업의 창업이 청년 실업 문제를 단기간에 해소하기에는 부족하다는 것과 산업별 벤처 기업과 청년 실업 간의 관계가 다르다는 점도 발견했다. 본 연구는 창업투자활동과 벤처 창업 간의 상관성을 시계열적으로 고려하고 인과분석 시도함으로써 창업투자회사 육성에 관련된 연구와 전략 개발 그리고 정책 수립에 시사점을 준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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