본고는 국내외 핀테크 사업 영역별 현황을 알아보고, 국내 핀테크 산업의 향후 성장 방향을 모색하는 것이 목적이다. 먼저 크게 네 가지로 분류되는 핀테크 사업 영역별로 국내외 시장을 간략히 살펴보고, 글로벌 시장에서 각광 받고 있는 분야를 탐색하였다. 마지막으로 본 연구의 목적인 한국형 핀테크 산업 성장방향에 대한 제언을 위해 국내 핀테크 산업 전문가를 대상으로 조사를 실시하여 (1)국내 핀테크 사업 영역별 시장 매력도를 조망하고, (2)한국형 핀테크 산업 성장을 위한 산업 구조적 지향점 및 (3)국내 핀테크 산업 성장을 위한 선결 과제의 우선순위를 설정하였다.
국가혁신체계로서 클러스터의 중요성과 더불어, 향후의 방향에 대해 논하고자 한다. 본 연구의 목적은 클러스터의 지역, 산업, 정책적인 특성을 파악하여서 미래의 발전방향을 파악해보기 위한 것이다. 일반적으로 클러스터는 지역적으로, 산업적으로 확산되는 가운데, 정책적 지원을 통한 성장을 기대하고 있다. 지역, 산업, 정책 클러스터로 구분하여 살펴본 결과, 지역 및 산업 간의 연결과 정책적 촉진(facilitate)은 불가피한 것으로 나타났다. 다만 정책은 클러스터의 진화에 필요한 합리적이고 객관적인 기준설정에 의해 실행되어야 하고, 궁극적으로 시장의 자율적 역할이 극대화되는 방향으로 전개되어야 할 필요성이 존재하고 있다. 따라서 클러스터 진화과정에서 시장의 자율 즉 새로운 비즈니스에 대한 시장의 엄격한 평가가 진행될 수 있도록 진화시키는 것이 중요하다고 하겠다.
목적: 양안시차를 이용한 3D 입체영상 시청(관람) 시 성인과 아동의 동공간거리의 차이가 심도지각에 미치는 영향을 분석하였다. 방법: 성인의 동공간거리는 기준 동공간거리로 설정하고, 아동의 동공간거리는 초등학교 저학년을 대상으로 측정한 표본의 분석값으로 설정하였다. 이렇게 설정된 동공간거리 값에 따른 양안시차(binocular disparity)와 교차점의 위치(crossing location) 관계를 분석하였다. 결과: 설정된 동공간거리 값은 아동이 57.3 mm로 성인의 65 mm보다 작았다. 양안시차가 (+)방향으로 증가할 때 교차점의 위치는 스크린 뒤로 멀어지며 가파르게 증가한다. 또한 (-)방향으로 시차량이 증가할 때 교차점의 위치는 스크린 앞으로 멀어지며 완만하게 증가한다. 성인과 아동, 두 집단 간 교차점 위치의 차이(difference of crossing locations)는 양안시차가 (-)방향일 때 보다 (+)방향일 때 크게 나타난다. 즉 동일한 양안시차에 대하여 아동은 성인에 비해 근치감과 원치감이 더 크게 느껴질 것으로 예상할 수 있다. 결론: 동일한 양안시차 조건의 3D 입체영상을 시청(관람) 시 아동이 느끼는 입체감은 성인에 비해 깊이감이 더 크다. 그러므로 3D 입체영상 제작 시 아동의 동공간거리를 고려한 양안시차 설정이 필요하다.
본 연구는 국가 교육정책과 관련, 교육정보화의 측면에서 교육 관련 당사자라 할 수 있는 학생, 교사, 학부모의 교육정보화 수준 측정 지표를 개발하였다. 그리고 각 집단별 지표에 대한 준거를 설정하였다. 분석 결과, 첫째, 교육정보화 지수 설정을 위한 지표 개발 결과, 4개 영역, 10개 요소, 24개의 세부 지표를 산출하였다. 그리고 각 집단별 특성을 고려하여 영역, 요소, 지표별 각각 다른 가중치를 설정하였다. 둘째, 개발된 교육정보화 지표를 토대로 전문가들이 산출한 교육정보화 수준의 준거는 100점 만점으로 환산할 때, 학생은 80.64점, 교사는 80.90점, 학부모는 76.52점으로 학부모 집단에 대한 준거가 가장 낮았다. 따라서 본 연구는 향후 교육정보화 방향을 설정할 때, 어느 측면을 보다 집중적으로 지원해야 하는지에 대한 방향 모색에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 저탄소 사회실현 및 녹색성장을 주도하기 위한 스마트 그린 복합단지의 조성을 위하여 복합단지의 개발유형을 검토하고 유형별로 토지이용의 모형을 설정함으로써 스마트 그린 복합단지의 미래적 개발방향을 제시하는데 목적을 두고 있다. 연구의 순서로는 이론고찰을 통해 스마트 그린 복합단지의 개념과 개발측면에 대해 검토하고 복합단지의 개발유형을 단지규모와 기능배분 등 두 가지로 구분하여 설정함으로써 토지이용모형의 준거를 마련한다. 이를 토대로 국내에서 수용 가능한 복합단지 유형을 단지규모에 따라 세 가지로 구분하며, 스마트 그린 복합단지의 개발유형별 토지이용 모형을 설정하기 위한 기준을 이론과 사례단지의 분석결과를 토대로 제시하고 유형별 토지 이용 모형을 구축함으로서 스마트 그린 복합단지의 미래 개발방향을 국내의 시사적 관점에서 제시하였다.
본 논문은 적응적 영상개선을 위한 전 단계로 자기상관함수를 이용한 지문 영상의 방향성 특성과 화질의 관계 분석에 관한것이다. 이를 위해서 원 영상을 방향 영상으로 변환한 실험영상을 대상으로 부 영역의 크기를 16, 32, 64, 방향성을 1, 2, 3, 4로 설정하고 화질의 척도인 방향성 누적값을 산출하였다. 또한 지문영상에 대한 화질 특성을 추출하고 최적의 부 영역과 방향성 관계를 정량적인 실험 자료로 제시하기위해 군집환 알고리즘을 이용한 분석 과정을 수행하였다.
CIM추진을 계획하고 있는 기업에서는 주위를 둘러싸고 있는 일반, 경제, 기술, 경영환경 등과 자사의 현상을 면밀히 검토한 후 CIM구축 필요성 여부를 결정하는 것이 선행되어야 할 것이다, 필요하다고 결정되었다면 도달할 목표와 범위를 명확히 설정하고 경쟁사에 비해 강점으로 하는 것을 중심으로 하여 단계적으로 접근해 나가는 전략적 추진이 무엇보다도 중요하리라 생각된다. 기술의 벽은 점차 두터워지고 후발국으로부터의 강력한 추격으로 많은 어려움을 겪고 있는 이 때 부문전체의 통합을 통하여 경쟁력을 제공하려는 CIM시스템 구축에 대한 국내 전자업계의 기대와 관심은 당연하다 하겠다. 그러나 치밀한 현상분석 과정 없이 선진 경쟁사를 그대로 모방하여 구 축한다든지 또는 하드웨어 시스템 위주로 추진한다든지 혹은 단계별 순서를 밟지 않고 성급하게 서두른다면 초기에 기대하였던 효과에 크게 미치지 못할 것이라는 점을 지적해 두고 싶다. 계 획은 크게 착수는 작게라는 말도 있지만 성공적인 추진을 위해서는 하부구조(infrastructure)를 강하게 구축하는 노력을 집중적으로 기울이는 동시에, CIM에 대한 기본방향과 전략수립시 실 행부서를 적극 참여시킴으로써, 실행부서가 중심이 되는 계획설정과 추진이 반드시 필요하다고 생각된다.
지니(Jini)는 썬 마이크로 시스템즈에서 제안하고 있는 확장성 있고 견고함을 가진 분산 시스템을 구축하기 위한 구조이다. 지니(Jini) 서비스들은 하나 또는 그 이상의 자바 언어 인터페이스와 클래스들에 의해 정의된다. 이것은 하드웨어나 소프트웨어의 구현에 상관없이 지니 서비스를 사용하는 기기들 사이에서 동적인 상호작용을 생성시키고 네트워크를 통해 서비스를 전달한다. 일단 기기들이 특정한 하드웨어에 구애 받지 않고 각종 디바이스를 통해서 네트워크에 접속이 이루어지면 시간과 장소에 상관없이 각종 서비스를 받을 수 있게 된다. 본 논문에서는 스케줄링과 방향 재설정을 통해 지니에서의 부하를 분산 시키는 방법으로 보다 효율적인 서비스를 받을 수 있는 모델을 제시한다.
본 연구는 여러 사회복지조직들이 연대성을 가지고 지역사회 차원의 사업을 구현해 낼 때 활동의 정체성과 방향을 설정하기 위하여 참여주체들이 기대하고 있는 성과를 어떻게 인식하고 있는지를 알아보기 위해 컨셉트 맵핑 활용에 대한 문헌고찰을 시도한다. 컨셉트 맵핑은 복잡하고 추상적인 아이디어를 개념화하는 의사결정방법이다. 이 방법을 활용하면 참여한 조직들의 개별적인 이해와 목적을 체계화시켜 합의된 성과를 도출해 내는데 유용할 수 있다. 컨셉트 맵핑을 활용한 의사결정과정에서 참여자들의 의견이 소외되지 않고 모두 채택되도록 하는 시스템 운용이 가능하며, 그로 인해 다양한 조직의 참여를 극대화 할 수 있다. 궁극적으로 사회복지조직의 성과에 대한 합의도출이 신속히 이루어지고 이후 활동에 대한 방향성도 명확하게 설정될 수 있는 것이다.
교통정보수집 시스템이란 CCTV나 웹캠을 통해 얻어진 영상을 토대로 차선별, 혹은 주행방향별 교통량과 통과 차량들의 속도를 실시간으로 측정하는 시스템이다. 차선별로 각각 두 개의 라인을 설정하고 이를 이용하여 차선별 속도와 교통량을 측정한다. 이 때 차선별로 설정된 두 라인에 해당하는 영역에 대해서 배경 값을 지속적으로 갱신한다. CCTV와 웹캠을 이용하여 수집한 영상을 실험에 사용한 결과 평균 86.2%의 차선별 주행차량 검지율을 보였으며, 검지된 차량들을 차선별 방향별로 구분하여 평균 속도를 측정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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