고성능 전자제품의 수요가 증가함에 따라 이를 구현하기 위한 고성능 반도체의 수요도 증가하고 있다. 그러나 성능이 높아지고 운용환경이 다양해질수록 전자패키지의 신뢰성이 회로 전체의 성능과 신뢰성에 병목이 되고 있는 상황이다. 이에 전자패키지에 대한 결함검출 및 진단 기술이 주목받고 있는데, IEEE 이종집적화 로드맵에서는 신뢰성 물리 및 인공지능 기술을 융합한 디지털트윈 전략을 제시하고 있다. 따라서 본 논문에서는 시그널 기반의 전자패키지 결함검출 및 진단 기술을 리뷰하고, 인공지능을 접목한 연구사례를 분석하고자 한다. 더불어 이러한 인공지능 응용 연구의 동향과 전망을 함께 제시한다.
최근 소비자들 사이에서 사용하지 않거나 적게 쓰는 자원을 다른 사람과 공유하는 공유경제에 대한 관심이 증대되고 있다. 본 연구에서는 공유경제의 대표 영역인 공유숙박 서비스를 중심으로 공유경제의 성공요인을 살펴보고자 한다. 공유경제와 숙박업 관련 선행연구와 이론을 바탕으로 공유숙박 서비스에서 중요한 세 가지 성공요인(경제성, 편리성, 신뢰성)을 선정하였다. 공유숙박 플랫폼인 Airbnb의 1,673개 숙박업체를 대상으로 경제성(숙박비, 청소비, 환불제도의 엄격성), 편리성(가용한 편의시설의 개수, 호스트 가능 언어 수), 신뢰성(고객 요구에 대한 응답률/응답시간, 슈퍼호스트 여부) 관련 요인들이 고객 만족도에 미치는 영향을 로지스틱 회귀분석을 통해 분석하였다. 연구결과 경제성에서는 환불제도의 유연함, 편리성에서는 가용할 편의시설의 개수, 신뢰성에서는 고객 요구에 대한 응답률과 플랫폼에서 제공하는 신뢰성의 지표인 슈퍼호스트 여부가 공유숙박 성공에 긍정적 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다. 본 연구는 공유숙박 서비스의 성공을 위해 어떠한 요인을 중점적으로 고려하여 비즈니스 모델을 수립해야 하는지에 대한 방향성을 공유숙박 참여자에게 제시했다는 점에서 연구의 시사점이 있다.
본 연구는 모바일 베이커리 어플리케이션에 대한 혁신성, 정보의존성, 정보제공 충분성 및 리뷰 신뢰성이 지각된 유용성과 지각된 용이성 그리고 최종적으로 지속적 이용에 미치는 영향관계를 검증하여 베이커리산업에 유용한 정보를 제시하고자 하였다. 자료 수집은 2014년 9월 1일부터 30일까지 실시하였으며, 설문지는 총 500부를 배포하여 455부를 회수하였고, 이 중 통계분석이 가능한 441부에 대하여 SPSS 18.0과 AMOS 18.0을 이용하여 요인분석과 신뢰성 검증을 실시하고, 제시된 연구가설을 검증하기 위해서 공분산 구조분석을 실시하였다. 분석결과, 첫째, 혁신성은 지각된 유용성과 지각된 용이성에 유의적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 정보의존성은 지각된 유용성과 지각된 용이성에 유의적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 정보제공 충분성은 지각된 유용성과 지각된 용이성에 유의적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 리뷰신뢰성은 지각된 유용성과 지각된 용이성에 유의적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 다섯째, 지각된 용이성은 지각된 유용성에 유의적인 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 마지막으로 지각된 유용성과 지각된 용이성은 모바일 베이커리 어플리케이션의 지속적 이용에 유의적인 영향을 미치는 것으로 분석되었다.
COVID-19 상황 속에서도 전 세계 Twitter K-POP 콘텐츠 관련 트윗 양은 78억 건 이상으로 매년 성장세를 보인다. Twitter 내 K-POP 팬들은 아티스트 관련 해시태그를 포함한 트윗을 작성하여 같은 팬덤끼리 실시간으로 정보를 전달하고 생산한다. 이러한 맛집 트윗들은 K-POP 팬들이 Twitter 내에서 신뢰도 있는 맛집 정보를 얻는 용도로 사용된다. 하지만 팬들이 정보를 얻기 위해서는 여러 맛집 해시태그로 검색하고 리트윗 수가 많은 트윗을 직접 찾아야 한다. 기존의 맛집 추천 시스템은 서비스 제공자 중심의 구조를 띤다. 서비스 제공자가 일방적으로 정보를 전달하거나, 사용자 리뷰 갱신 간격이 길다는 한계가 존재한다. 본 논문에서는 Twitter 내 K-POP 맛집 해시태그가 포함된 트윗을 Twitter API와 Tweepy를 사용하여 크롤링하였다. 수집한 데이터의 좋아요 수와 리트윗 수를 바탕으로 데이터 필터링을 진행하여 bot user와 광고 계정이 제외된 맛집 관련 트윗을 추출한다. 최종적으로는 추출한 트윗의 정보를 마커로 표시하여 웹 사이트를 제작하였다. K-POP 팬들은 맛집 해시태그를 검색하여 일일이 찾을 필요 없이 웹 사이트에 방문하여 맛집 위치를 확인할 수 있다. 웹 사이트 사용자의 위치가 지도상에 표시되어 가까운 맛집을 찾기도 편리하다. 본 논문에서는 맛집의 위치를 서대문구로 한정하여 진행했다.
한반도 지역은 Lg파가 일정거리 이상에서 최대진폭으로 발달한다. 남한 지역 Lg파의 ${Q_{Lg}}^{-1}$값은 두관측점법의 간격이 늘어날수록 신뢰성 있는 낮은 값이 얻어진다. 코다규격화법, 다중지연시간창법 등의 방법에서도 공통적으로 얻어진 한반도의 Lg파 감쇠상수는 지진 안정지대와 연관되는 매우 낮은 값이 나타나고 있다.
미사용 주파수 대역의 전파 자원인 테라헤르츠(THz)파의 특징을 살려서 고속 대용량 고신뢰 무선네트워크(인프라)의 구축, 끊김없는(seamless) 접속과 비압축 무선전송 기술 확보, 고도의 사회 보안 감시 기술을 확보하면, 비상사태(재해 및 재난) 시 안전 안심 사회를 실현하는 데 기여할 수 있는 새로운 THz 기술 및 서비스를 제공할 수 있다. 특히, 재해 및 재난 현장에서 확산되는 유독성 가스의 센싱이나 인명(생명체) 탐색용 이미지 확보에 THz 기술을 활용하여, 재난자 구조와 2차 재해 방지에서 중요한 역할을 하는 등, 재해 및 재난 현장에서 발생되는 피해를 최소화시키는 데에 공헌할 수 있다. 테라헤르츠 대역용 원격(remote) 분광 센싱 시스템과 이미징 시스템의 연구 결과(사례)와 이러한 THz 응용 시스템을 구성하는 중요한 요소기술들을 소개하고, 향후의 연구개발 내용 및 기술전망에 대해서 리뷰(평설)한다.
위성에 탑재되어 위성의 상태를 모니터링하며, 지상으로부터 명령을 받아 위성 본연의 임무 수행이 가능하게 하는 위성비행소프트웨어는 그 개발단계에서 다양한 검증활동이 이루어진다. 설계 검증 및 리뷰, 인스펙션을 거쳐 소스 코드로 구현된 후, 단위 시험을 통해 가장 낮은 수준의 검증을 거치게 된다. 이러한 단위 시험은 개별 함수에 대해 입력에 따른 해당 출력 및 동작 여부를 검사하게 된다. 단위 시험이 하나의 함수에 대한 시험 항목이라는 점은 검증대상의 스코프가 좁다는 장점이 있으나, 다른 모듈과 연동되었을 경우에 발생할 수 있는 다양한 경우를 고려하여 테스트 케이스를 작성해야 하는 어려움이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 단위 시험과 함께, 연관된 함수가 이미 구현되어 있는 경우, Stubbing을 하기보다는 직접 해당 함수를 사용하며, 또한 동등한 수준의 개별 함수들을 주어진 시나리오에 따라 동작하는 Compound Test를 활용, 그 결과를 확인하는 방법을 도입하였다. 이를 이용하면 단위 시험에서는 검증하기 어려운 상황별 시나리오에 따른 검증 활동을 수행할 수 있고, 또한 전체 위성비행소프트웨어를 빌드할 필요없이 테스트의 대상이 되는 함수만을 이용, 나머지 부분은 기존의 방식을 그대로 적용할 수 있어, 위성비행소프트웨어의 안전성 및 신뢰성을 보다 향상시킬 수 있다.
최근 사람들의 삶의 질이 향상됨에 따라 기호품인 와인의 수요가 늘어나고 있다. 그러나 와인은 생산하는데 길게는 수십 년이 걸리는 고가의 제품이므로 소비자가 와인과 잘못 구매했을 때의 기회비용이 크다. 본 논문에서는 전문 와인 테이스터 들의 후기 빅 데이터를 활용하여 딥러닝 기반 추천시스템을 개발을 다룬다. 테이스터 들의 후기 빅 데이터에 대해 Apache Pig와 자연어 처리를 통한 전 처리 과정을 수행해 리뷰 별로 특징 벡터를 구성하고, 하이퍼 매개변수 최적화와 조기 종료 기법을 사용해 데이터에 대하여 최적의 딥러닝 분류기를 구성하였다. 마지막으로, 구성된 시스템의 신뢰도를 검증하기 위해서 딥러닝의 정확도와 오차율을 확인하였고 시스템이 추천한 와인을 시각화 이미지와 비교하여 성능을 검증하였다.
최근 스마트폰 사용자의 증가와 함께 무선 인터넷 보급률이 높아지면서, 언제 어디서나 위치에 구애받지 않고, 네이버 웹툰, 다음 웹툰 등으로 실시간 웹툰 서비스의 이용이 증가하고 있다. 웹툰데이터의 가치와 신뢰성도 점점 높아지고 있어, 각종 영화 애니메이션 게임 등 콘텐츠 사업에 많은 데이터가 사용되고 있다. 본 논문에서는 나이, 성별, 선호 카테고리, 선호 웹툰 플랫폼 등과 같은 개인 성향을 이용하여 협업필터링 방법을 적용하고, 기존에 웹툰에 대한 리뷰를 개인 감정에 관련된 온톨로지를 이용하여 각각의 사용자들이 보고 싶어하는 웹툰을 자동적으로 추천해주는 웹툰 추천 시스템을 제안한다.
본 연구는 MUSE 감성 코퍼스를 활용하여 문장의 극성과 키워드의 극성이 얼마만큼 일치하고 일치하지 않은지를 분석함으로써 특히 문장의 극성과 키워드의 극성이 불일치하는 유형에 대한 연구의 필요성을 역설하고자 한다. 본 연구를 위하여 DICORA에서 구축한 MUSE 감성주석코퍼스 가운데 IT 리뷰글 도메인으로부터 긍정 1,257문장, 부정 1,935문장을, 맛집 리뷰글 도메인으로부터는 긍정 2,418문장, 부정 432문장을 추출하였다. UNITEX를 이용하여 LGG를 구축한 후 이를 위의 코퍼스에 적용하여 나타난 양상을 살펴본 결과, 긍 부정 문장에서 반대 극성의 키워드가 실현된 경우는 두 도메인에서 약 4~16%의 비율로 나타났으며, 단일 키워드가 아닌 구나 문장 차원으로 극성이 표현된 경우는 두 도메인에서 약 25~40%의 비교적 높은 비율로 나타났음을 확인하였다. 이를 통해 키워드의 극성에 의존하기 보다는 문장과 키워드의 극성이 일치하지 않는 경우들, 가령 문장 전체의 극성을 전환시키는 극성전환장치(PSD)가 실현된 유형이나 문장 내 극성 어휘가 존재하지 않지만 구 또는 문장 차원의 극성이 표현되는 유형들에 대한 유의미한 연구가 수행되어야 비로소 신뢰할만한 오피니언 자동 분류 시스템의 구현이 가능하다는 것을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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