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모바일 추천 서비스를 위한 이동 객체 질의 처리 시스템 (A Moving Object Query Process System for Mobile Recommendation Service)

  • 박정석;신문선;류근호;정영진
    • 정보처리학회논문지D
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    • 제14D권7호
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    • pp.707-718
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    • 2007
  • GPS 및 위치 관리 기술의 발달과 이동 통신 기술의 진보, 그리고 PDA 등의 개인용 단말기의 확산으로 인하여, 이동하는 차량 및 사용자의 위치 및 상황에 따라 적절한 컨텐츠 서비스를 제공하는 위치기반서비스가 활발히 연구되고 있다. 위치 기반 서비스는 센서 네트워크 응용 기술의 발달로 인하여 차량 추적 및 항법 서비스에서 사용자의 상태 및 교통 정체, 사고, 등의 환경 정보를 고려한 보다 개인화되고 지능적인 서비스로 그 영역을 넓혀가고 있다. 또한 차량의 위치 정보 및 주변 상황 정보의 활용도가 높아짐에 따라 저장된 차량 정보 및 환경정보를 효과적으로 검색하는 질의어도 꾸준히 연구되고 있다. 그러나 기존의 이동 객체 질의어는 대부분 실세계에 적용되어 평가되지 못했으며, 변화하는 환경 정보를 다루지 않기 때문에, 사용자를 위한 추천 서비스를 제공하기엔 부족한 점이 있다. 따라서 이 논문에서는 차량의 위치 정보 뿐만 아니라 주변 환경 정보까지 검색하고 활용하기 위하여, 추천 서비스를 위한 이동 객체 질의어를 설계하고, 이를 지원하는 차량 추적 시스템을 구현한다. 제시된 질의어는 차량의 위치, 방향, 주변 환경 정보, 등을 고려하여 다양한 속성 정보를 고려하여 추천 서비스를 위한 최근접 질의를 처리한다. 향후 환경 정보에 기반한 여러 추천 요소를 활용하는 위치 기반 서비스 응용에 활용될 수 있다.

소수성 UV 경화형 우레탄 아크릴레이트와 아크릴 점착제 사이의 계면 부착력 향상을 위한 에폭시 실란의 영향 (Effect of Silane Coupling Agent on Adhesion Properties between Hydrophobic UV-curable Urethane Acrylate and Acrylic PSA)

  • 노지은;변민선;조태연;함동석;조성근
    • 공업화학
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    • 제31권2호
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    • pp.230-236
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    • 2020
  • 본 연구에서는 모바일 기기용 방수 및 내충격 기능성 소재로 사용되는 우레탄-아크릴레이트 점착테이프의 부착력 향상 연구를 수행하였다. 소수성 표면을 가진 기재(substrate) 필름과 아크릴 점착제 사이의 젖음성 및 밀착력 하락으로 인한 점착테이프의 물성 저하를 개선하기 위해, 에폭시 작용기를 가진 실란 커플링제인 3-glycidoxy-propyl trimethoxysilane (GPTMS)을 UV 경화형 우레탄-아크릴레이트 수지에 함량별로 첨가하여 필름을 제조하였다. FT-IR, EDS, XPS를 이용하여 실란 커플링제의 함량에 따른 기재 필름의 표면 결합 특성을 확인하였고, 인장강도, 접촉각, 겔 분율(gel fraction)을 측정하여 기계적 물성 변화를 비교하였다. 또한 우레탄-아크릴레이트 필름의 양쪽에 아크릴 점착제를 코팅하여 양면 점착테이프를 제조하고, 180, 90° 박리강도(peel strength)를 측정하여 실란 커플링제 함량별로 기재 필름과 점착제 사이의 접착력(밀착력)을 비교하였다. 실란 커플링제 함량이 증가할수록 기재필름의 다양한 물성의 변화를 보였지만, 0.5~1 wt% 정도의 첨가는 기타 물성의 손실 없이 효과적으로 점착층과의 계면 부착력을 향상시켰다.

클라우드 환경에서 안전한 스토리지 접근 제어를 위한 권한 관리 프로토콜 설계 (A Design of Authority Management Protocol for Secure Storage Access Control in Cloud Environment)

  • 민소연;이광형;진병욱
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제17권9호
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    • pp.12-20
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    • 2016
  • 기존의 주력산업의 고도화 및 고부가가치 산업이 창출되고 있는 가운데 클라우드 컴퓨팅 기반의 융합서비스가 등장하였다. 사용자 개인의 밀착서비스부터 산업용 서비스까지 다양한 융합서비스가 제공되고 있으며 국내에서는 클라우드 서비스 기반의 금융, 모바일, 소셜 컴퓨팅, 홈서비스를 중심으로 경제 전반에 걸쳐 기존 산업시장의 원동력이 되고 있다. 그러나 클라우드 스토리지 환경에서 Dos, DDos공격뿐만 아니라 스토리지 서버의 중요 데이터를 타깃으로 한 공격기법들이 발생하고 있으며, APT, 백도어 침투, 특정 대상에 대한 다단계 공격과 같은 감지하기 어려운 보안위협들이 발생하고 있다. 이를 보완하기 위해서 본 논문에서는 사용자들로 하여금 안전한 스토리지 서비스를 제공하는 권한 관리 프로토콜에 관하여 설계하였으며, 클라우드 환경과 빅데이터 기반 기술의 융합사례와 보안위협 및 요구사항에 대해서 연구하였고, 클라우드 컴퓨팅 환경과 빅 데이터 기술의 융합사례와 보안위협 및 보안 요구사항에 대해서 관련연구를 수행하였다. 이를 기반으로 제안된 프로토콜은 기존의 클라우드 환경과 빅데이터 기반 기술에서 발생하는 공격기법에 대해서 안전성을 분석하였고, 세션키 생성부분에서 대략 55%의 향상성을 확인 할 수 있었다.

ICBM기반 실내 공간 유지관리 시스템 개발 (Development of Facility Management System for Indoor Space Based on ICBM Technology)

  • 정유석;강태욱
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제20권3호
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    • pp.49-55
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    • 2019
  • 협업과 소통하는 업무 분위기가 중시되면서 개방형 사무실이나 공유사무실이 나타나고 있다. 기존에는 사용자가 공간 유지보수의 주체가 되었으나 정해진 자리가 없어지면서 실내공간의 유지관리가 어렵게 되었다. ICBM 프레임워크를 활용한다면 실내 공간에 대한 정보를 수집하고, 공간유지보수에 활용 할 수 있을 것이다. 따라서, 본 연구에서는 ICBM(Internet of Things, Cloud, Big Data, Mobile) 기반의 프레임워크를 제안하고 이를 활용한 실내공간 유지관리 시스템의 가능성을 검토 하였다. IoT(Internet of Things, 사물인터넷)기술을 이용하여 실내의 온도, 상대습도, 재실 여부, 밝기를 지속적으로 측정하고 WiFi를 통해 Web API 에 제공한다. 온습도센서, 조도센서, 초음파 거리센서와 와이파이 모듈로 구성된 IoT 디바이스를 설계하고 프로토타입을 제작하였다. IoT를 통해 자동으로 취득된 데이터와 기존 유지보수 데이터, 공간정보가 Cloud(클라우드)를 통해 통합된다. 센서로 수집한 Big Data(빅데이터)는 유지보수용으로 의미 있는 공간 정보로 가공할 수 있을 것이다. 실내 공간 정보 및 유지관리 사항을 모바일(Mobile)을 통해 관리자에게 전달할 수 있다. 데이터 수집결과, 사용된 초음파센서의 측정범위 한계로 인해 재실여부의 파악은 제한적이었다. 하지만 밝기 정보는 공간의 활용 행태를 충분히 나타내어, 조명의 켜짐/꺼짐여부와 주말, 주중의 차이를 확인할 수 있었다. 온도와 상대습도 정보 또한 안정적으로 수집되어 공간의 쾌적성을 평가할 수 있었다.

다이접착필름용 조성물의 탄성 계수 및 경화 특성 최적화 (Optimization of Elastic Modulus and Cure Characteristics of Composition for Die Attach Film)

  • 성충현
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제20권4호
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    • pp.503-509
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    • 2019
  • 더욱 작고 얇고 빠르며, 많은 기능을 가진 모바일 기기에 대한 요구가 그 어느 때보다 높다. 이에 대한 기술적 대응의 하나로 여러 개의 칩을 적층하는 Stacked Chip Scale Package(SCSP)가 어셈블리 업계에서 사용되고 있다. 다수의 칩을 접착하는 유기접착제로는 필름형 접착제인 die attach film(DAF)가 사용된다. 칩과 유기기판의 접착의 경우, DAF가 기판의 단차를 채우기 위해서는 고온에서 높은 유동성이 요구된다. 또한 와이어 사이를 채우면서 고용량 메모리와 같이 동일한 크기의 칩을 접착하는 DAF의 경우에도, 본딩 온도에서 높은 유동성이 요구된다. 본 연구에서는 DAF의 주요 원재료 3성분에 대한 혼합물 설계 실험계획법을 통하여 고온에서 낮은 탄성계수를 갖도록 최적화하고, 이에 따른 점착 특성 및 경화 특성을 평가하였다. 3성분은 아크릴 고분자(SG-P3)와 연화점이 다른 두 개의 고상에폭시 수지(YD011과 YDCN500-1P)이다. 실험계획법 평가 결과에 따르면, 고온에서는 아크릴 고분자 SG-P3의 함량이 작을수록 탄성계수가 작은 값을 나타내었다. $100^{\circ}C$에서의 탄성계수는 SG-P3의 함량이 20% 감소한 경우, 1.0 MPa에서 0.2 MPa 수준으로 감소하였다. 반면, 상온에서의 탄성계수는 연화점이 높은 에폭시 YD011에 의해 크게 좌우되었다. 최적 처방은 UV 다이싱 테이프를 적용시 98.4% 수준의 비교적 양호한 다이픽업 성능을 나타냈다. 유리칩을 실리콘 기판에 부착하고 에폭시를 1단계 경화시킨 경우, 크랙이 발생하였으나, 아민 경화 촉진제의 함량 증가와 2단계 경화를 통하여 크랙의 발생을 최소화할 수 있었다. 이미다졸계 촉진제가 아민계 촉진제에 비해 효과가 우수하였다.

클라우드 컴퓨팅의 지각된 가치와 신뢰가 지속적 사용의도에 미치는 영향: 가치기반수용모델을 기반으로 (Impacts of Perceived Value and Trust on Intention to Continue Use of Individuals' Cloud Computing: The Perception of Value-based Adoption Model)

  • 김상현;박현선;김보라
    • 디지털융복합연구
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    • 제19권1호
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    • pp.77-88
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    • 2021
  • 모바일 기기의 확산, 디지털 데이터의 증가, IT 자원 비용 문제 등의 환경 변화로 많은 사람이 개인용 클라우드 컴퓨팅을 사용하고 있으며, 클라우드 컴퓨팅은 정보와 데이터를 저장, 관리하는데 유용한 서비스로 평가받고 있다. 이에 클라우드 컴퓨팅 채택 및 수용에 관한 연구는 활발하게 이루어져 왔다. 하지만 개인 사용자가 인지하는 가치를 기반으로 지속적인 사용에 영향을 미치는 요인에 관한 연구는 아직은 미비하다. 이에 본 연구는 가치기반수용모델을 기반으로 클라우드 컴퓨팅 가치 평가에 영향을 미칠 요인들을 제안하고 연구모델을 설정하였으며 AMOS 22.0과 SPSS 23.0을 사용하여 실증분석을 진행하였다. 분석결과, 유용성, 정보접근편의성, 확장성은 지각된 가치에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 프라이버시 염려와 비용은 지각된 가치에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 지각된 가치는 클라우드 컴퓨팅 지속적 사용의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며 신뢰는 지각된 가치와 지속적 사용의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 꾸준히 성장하고 있는 클라우드 컴퓨팅 시장에서 개인 사용자들이 중요하게 고려하는 요소를 이해하는데 유용한 정보를 제공할 것으로 기대한다.

관계형 강화 학습을 위한 도메인 지식의 효과적인 활용 (Effective Utilization of Domain Knowledge for Relational Reinforcement Learning)

  • 강민교;김인철
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제11권3호
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    • pp.141-148
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    • 2022
  • 최근 들어 강화 학습은 심층 신경망 기술과 결합되어 바둑, 체스와 같은 보드 게임, Atari, StartCraft와 같은 컴퓨터 게임, 로봇 물체 조작 작업 등과 같은 다양한 분야에서 매우 놀라운 성공을 거두었다. 하지만 이러한 심층 강화 학습은 행동, 상태, 정책 등을 모두 벡터 형태로 표현한다. 따라서 기존의 심층 강화 학습은 학습된 정책의 해석 가능성과 일반성에 제한이 있고, 도메인 지식을 학습에 효과적으로 활용하기도 어렵다는 한계성이 있다. 이러한 한계점들을 해결하기 위해 제안된 새로운 관계형 강화 학습 프레임워크인 dNL-RRL은 센서 입력 데이터와 행동 실행 제어는 기존의 심층 강화 학습과 마찬가지로 벡터 표현을 이용하지만, 행동, 상태, 그리고 학습된 정책은 모두 논리 서술자와 규칙들로 나타내는 관계형 표현을 이용한다. 본 논문에서는 dNL-RRL 관계형 강화 학습 프레임워크를 이용하여 제조 환경 내에서 운송용 모바일 로봇을 위한 행동 정책 학습을 수행하는 효과적인 방법을 제시한다. 특히 본 연구에서는 관계형 강화 학습의 효율성을 높이기 위해, 인간 전문가의 사전 도메인 지식을 활용하는 방안들을 제안한다. 여러 가지 실험들을 통해, 본 논문에서 제안하는 도메인 지식을 활용한 관계형 강화 학습 프레임워크의 성능 개선 효과를 입증한다.

반응형 웹 기반 선박 보조기기 및 배관 상태 진단 모니터링 시스템 구현 (Implementation of Responsive Web-based Vessel Auxiliary Equipment and Pipe Condition Diagnosis Monitoring System)

  • 박순호;최우근;최경열;권상혁
    • 한국항해항만학회지
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    • 제46권6호
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    • pp.562-569
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    • 2022
  • 기존 운항선박에 적용되어 있는 알람 모니터링 기술은 온도, 압력 등의 데이터 항목을 AMS(Alarm Monitoring System)으로 관리하고 해당 센싱 데이터가 정상 수준 범위를 초과할 경우만 선원에게 알람을 제공한다. 또한 기존 선박의 정비는 PMS(Planned Maintenance System)를 따른다. 이는 장비로부터 측정된 센싱 데이터가 설정범위 이상으로 측정되어 이에 따른 알람을 통해 정비하거나, 대상 기기의 고장 유무에 관계없이 일정 시간 사용 후 해당 부품을 사전에 교체하는 방식으로 운영되고 있다. 하지만 선박 기관운영의 신뢰성과 운항 안전성을 확보하기 위해서는 실시간 상태 모니터링 데이터 기반의 사전적 진단 및 예측이 가능해야 한다. 그러기 위해서 실선 데이터를 종합적으로측정하여 데이터베이스화 하고 이를 선박의 보조기기와 배관의 상태기반 예지보전을 위한 상태 진단 모니터링 시스템을 구현하고자 한다. 특히 반응형 웹 기반으로 선박의 보조기기와 배관 상태 정보를 관리할 수 있도록 하였으며, 선내 개인용 컴퓨터(Personal Computer, PC)에서 보는 용도뿐만 아니라 스마트폰 등 다양한 모바일 기기의 접근 및 활용이 가능하도록 화면과 해상도에 맞춰 최적화된 상태 관리가 가능하도록 하여 업데이트 비용이 적게 들며, 관리 방법도 쉽다. 본 논문에서는 자율운항선박 핵심 기술인 상태기반정비(Condition Based Management, CBM) 기술력을 확보하기 위해 선박의 보조기기 중 펌프와 청정기, 그리고 배관 중 해수 및 스팀 배관의 상태 진단 모니터링을 통해 이상 현상을 파악하고, 이를 통해 융합 분석할 수 있도록 선박 보조기기 및 배관의 성능 진단 및 고장 예측에 활용하여 예방정비 의사결정을 지원하고자 한다.

ESM기반 보육교사 정서 연구를 위한 데이터 표집기술 개발에 관한 기초연구 (A Basic Study on the Development of a Mobile Data Sampling Method based on ESM to Examine Child-care Teachers' Emotional Experience)

  • 김수정;이윤길
    • 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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    • 제7권6호
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    • pp.199-206
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    • 2017
  • 경험표집연구법(Experience Sampling Method: ESM)은 연구 참여자의 즉각적인 반응을 통해 실제 생활에서 경험하는 즉각적인 실제의 정서 경험을 연구할 수 있는 새로운 연구방법이다. 경험표집연구법은 최근 보육교사관련 연구 중 특히, 보육교사의 정서 및 행복감을 연구하고자 할 때 적용가능성이 논의되고 있는 연구방법으로서 기존의 교사의 회상 및 설문을 기반으로 한 연구방법의 한계를 극복할 수 있을 것으로 기대된다. 보육교사의 증가되는 스트레스 및 부정적인 정서 경험에 관한 연구의 필요성과, 이를 연구할 수 있는 적합한 대안적인 연구방법이 될 것이라는 기대에도 불구하고, 기존의 경험표집 연구법은 연구 참여자로 하여금 하루 일과 중 반복적으로 무선 호출기가 울릴 때마다 설문지 및 필기구를 휴대하도록 해야 한다는 제한점을 동반한다. 뿐만 아니라, 한 개인을 통해 수집한 방대한 양의 데이터를 효과적으로 database화하는 데에 많은 시간과 노력이 요구된다는 제한점이 보고되어져 왔다. 본 연구는 어린이집 보육교사의 정서경험 연구에 있어 경험표집연구법을 보다 효과적으로 적용하기 위하여 설문참여, 자료전달 등이 매우 불편한 아날로그 방식의 경험표집 방식을 개인용 무선 통신기기를 활용함으로써 실시간으로 설문을 수행할 수 있는 소프트웨어를 개발하고 이를 설문응답에 활용하는 방안을 고안하기 위한 융합연구이다. 본 연구는 기초적 연구로서 소프트웨어 개발을 위한 시스템구성과 프로토타입 제작에 관한 내용을 주로 다루며 이를 전문가 심층면접을 통하여 연구결과를 평가하였다.

천문 고문헌 특화 인공지능 자동번역 서비스 시스템 개발 연구 - 시스템 요구사항 분석 및 설계 위주 (Study on the development of automatic translation service system for Korean astronomical classics by artificial intelligence - Focused on system analysis and design step)

  • Seo, Yoon Kyung;Kim, Sang Hyuk;Ahn, Young Sook;Choi, Go-Eun;Choi, Young Sil;Baik, Hangi;Sun, Bo Min;Kim, Hyun Jin;Lee, Sahng Woon
    • 천문학회보
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    • 제44권2호
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    • pp.62.2-62.2
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    • 2019
  • 한국의 고천문 자료는 삼국시대 이후 근대 조선까지 다수가 존재하여 세계적으로 드문 기록 문화를 보유하고 있으나, 한문 번역이 많이 이루어지지 않아 학술적 활용이 활발하지 못한 상태이다. 고문헌의 한문 문장 번역은 전문인력의 수작업에 의존하는 만큼 소요 시간이 길기에 투자대비 효율성이 떨어지는 편이다. 이에 최근 여러 분야에서 응용되는 인공지능의 적용을 대안으로 삼을 수 있으며, 초벌 번역 수준일지라도 자동번역기의 개발은 유용한 학술도구가 될 수 있다. 한국천문연구원은 한국정보화진흥원이 주관하는 2019년도 Information and Communication Technology 기반 공공서비스 촉진사업에 한국고전번역원과 공동 참여하여 인공신경망 기계학습이 적용된 고문헌 자동번역모델을 개발하고자 한다. 이 연구는 고천문 도메인에 특화된 인공지능 기계학습 기법으로 자동번역모델을 개발하여 이를 서비스하는 것을 목적으로 한다. 연구 방법은 크게 4가지 개발을 진행하는 것으로 나누어 볼 수 있다. 첫째, 인공지능의 학습 데이터에 해당되는 '코퍼스'를 구축하는 것이다. 이는 고문헌의 한자 원문과 한글 번역문이 쌍을 이루도록 만들어 줌으로써 학습에 최적화한 데이터를 최소 6만 개 이상 추출하는 것이다. 둘째, 추출된 학습 데이터 코퍼스를 다양한 인공지능 기계학습 기법에 적용하여 천문 분야 특수고전 도메인에 특화된 자동번역 모델을 생성하는 것이다. 셋째, 클라우드 기반에서 참여 기관별로 소장한 고문헌을 자동 번역 모델에 기반하여 도메인 특화된 모델로 도출 및 활용할 수 있는 대기관 서비스 플랫폼 구축이다. 넷째, 개발된 자동 번역기의 대국민 개방을 위해 웹과 모바일 메신저를 통해 자동 번역 서비스를 클라우드 기반으로 구축하는 것이다. 이 연구는 시스템 요구사항 분석과 정의를 바탕으로 설계가 진행 또는 일부 완료되어 구현 중에 있다. 추후 이 연구의 성능 평가는 자동번역모델 평가와 응용시스템 시험으로 나누어 진행된다. 자동번역모델은 평가용 테스트셋에 의한 자동 평가와 전문가에 의한 휴먼 평가에 따라 모델의 품질을 수치로 측정할 수 있다. 또한 응용시스템 시험은 소프트웨어 방법론의 개발 단계별 테스트를 적용한다. 이 연구를 통해 고천문 분야가 인공지능 자동번역 확산 플랫폼 시범의 첫 케이스라는 점에서 의의가 있다. 즉, 클라우드 기반으로 시스템을 구축함으로써 상대적으로 적은 초기 비용을 투자하여 활용성이 높은 한문 문장 자동 번역기라는 연구 인프라를 확보하는 첫 적용 학문 분야이다. 향후 이를 활용한 고천문 분야 학술 활동이 더욱 활발해질 것을 기대해 볼 수 있다.

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