본 연구에서는 '레플리카'와 같은 텍스트 입력 기반의 부정적 감정 완화가 가능한 국내 인공지능 챗봇인 BERGPT-chatbot을 제안하고자 한다. BERGPT-chatbot은 KR-BERT와 KoGPT2-chatbot을 파이프라인으로 만들어 감정 완화 챗봇을 모델링하였다. KR-BERT를 통해 정제되지 않은 일상 데이터셋에 감정을 부여하고, 추가 데이터셋을 KoGPT2-chatbot을 통해 학습하는 방식이다. BERGPT-chatbot의 개발 배경은 다음과 같다. 현재 전 세계적으로 우울증 환자가 증가하고 있으며, 이는 COVID-19로 인해 장기적 실내 생활이나 대인 관계 제한으로 더욱 심각한 문제로 대두되었다. 그로 인해 부정적 감정 완화나 정신 건강 케어에 목적을 둔 국외의 인공지능 챗봇이 팬데믹 사태로 사용량이 증가하였다. 국내에서도 국외의 챗봇과 비슷한 심리 진단 챗봇이 서비스 되고 있으나, 국내의 챗봇은 텍스트 입력 기반 답변이 아닌 버튼형 답변 중심으로 국외 챗봇과 비교하였을 때 심리 진단 수준에 그쳐 아쉬운 실정이다. 따라서, BERGPT-chatbot을 통해 감정 완화에 도움을 주는 챗봇을 제안하였으며, BERGPT-chatbot과 KoGPT2-chatbot을 언어 모델의 내부 평가 지표인 '퍼플렉서티'를 통해 비교 분석하여 BERGPT-chatbot의 우수함을 보여주고자 한다.
본 연구는 공공시설의 질적인 측면의 확대를 위해 SNS (Social Network Service) 데이터를 활용하여 이용자 중심의 공공시설 선호요인을 도출하고, 이를 공급측면과 수요측면에서 정량화시키는 방법을 제안하였다. 선호요인 도출을 위해 토픽모델링 중 하나인 LDA (Latent Dirichlet Allocation)를 활용하였으며, 공급요인인 개별시설별로 매력도지수를 산출하였다. 또한 수요자 입장에서 서비스체감 정도를 측정하기 위해 공간접근성을 분석하였는데, 2SFCA (2-Step Floating Catchment Area) 방법을 활용하여 앞서 제안한 공공시설 매력도지수를 적용할 수 있도록 하였다. 실험은 서울시 공공도서관을 대상으로 진행하였다. 연구결과 공공도서관에 대한 선호요인으로 주변 환경, 시설 및 이용규모, 문화 프로그램, 육아, 장서 및 자료현황의 5가지 주제가 추출되었으며, 주변 환경이나 육아관련 주제는 새롭게 도출된 선호요인으로 선행연구와 차별성이 있다. 각 도서관별로 매력도지수를 산출한 결과 송파도서관, 정독도서관, 남산도서관의 매력도지수가 높게 나타났으며, 송파도서관은 육아요인에서 정독도서관과 남산도서관은 주변 환경요인에서 좋은 평가를 받고 있는 것으로 나타났다. 각 동별 공간접근성은 공공도서관이 많이 몰려있는 서울 중심부의 접근성이 좋은 편이며, 외곽지역으로 갈수록 줄어드는 것으로 보였다. 본 연구에 제안한 기법을 통해 이용자 중심의 공공시설 평가 및 정책의사 결정에 도움을 줄 것으로 기대한다.
Objectives: This study was performed to find phytoncide (monoterpene) emission characteristics and weather factors for application in prediction modeling for phytoncide weather services. Methods: From 2017 to 2019, one coniferous forest and one deciduous forest were selected to investigate the monthly emission characteristics and identify the correlation with weather factors. Research items were analyzed for 11 species known to be emitting the most monoterpenes. Results: Phytoncide (monoterpene) began to increase in April when trees were activated and continued to be released until November. The concentration range of monoterpene in deciduous forests was 0.0 to 427.4 ng/S㎥ and coniferous forests was 0.0 to 1,776.8 ng/S㎥. Phytoncide emission concentrations in deciduous forests were 20 to 90 percent of those in coniferous forests, and averaged 39 percent overall. The correlation between monoterpene and temperature was very close, with 0.835 for the broadleaf forest and 0.875 for the coniferous forest. Monoterpene and humidity were found to be 0.731 for the broadleaf forest and 0.681 for the coniferous forest, while wind speed showed a negative correlation of -0.482 and -0.424, respectively. Regression of temperature with phytoncide showed that the coefficient of determination (r2) was highly correlated with 0.75 for the broadleaf forest and 0.80 for the coniferous forest. Not only is phytoncide concentration affected by temperature, humidity, and wind speed, but also rainfall over the preceeding one to three days. Nearby rainfall on the day of sampling was found to have a direct effect on the physiological activities of the trees. Conclusions: Overall, if the values of monoterpene and temperature, humidity, and wind speed are used as basic factors, and rainfall from one to three days previous is replaced with complementary values, it is believed that the numerical analysis and modeling of daily and monthly phytoncide will be possible.
이상기후로 인한 불안정한 식량 수급을 해결하기 위한 대안 중 하나로 식물공장의 필요성이 증대되고 있다. 식물공장 내 기류는 재배작물의 증산작용과 열교환에 중요한 인자 중 하나로 인식되고 있다. 한편, 디지털트윈(Digital Twin: DT)은 실체계를 가상세계에 복제한 것으로 실체계만으로 불가능한 다양한 서비스를 제공하는 수단으로 주목받고 있다. 본 연구에서는 디지털트윈 개념을 실제 운용중인 식물공장 기류해석에 적용하여 다양한 상황에 기류를 예측할 수 있는 기류 예측 DT 모델 개발을 목표로 하였다. 이를 위해 먼저 기류 해석용 디지털트윈 수학적 형식론을 제시하고, 이를 기반으로 실제 운용중인 식물공장의 기류예측 모델링에 필요한 정보들을 명세한다. 이어서 식물공장 내 형상을 CAD로 구현하고 유동해석을 위한 전산유체역학(CFD) 구성요소들을 결합하여 DT 모델을 개발하였다. 마지막으로 DT 모델의 시뮬레이션 해석 결과를 식물공장에서 수집한 실제 기류값과 비교하는 모델의 실증 및 기계학습 기반 보정을 통해 정확도가 높은 기류 예측용 DT 모델을 완성하였다.
보행자의 보행권 확보를 위해 기존 보행자 교통사고의 원인, 진단, 감소 방안을 모색하는데 있어 기존 조사방식, 분석방법, 진단 등의 한계성을 극복하기 위한 대체방안으로 중고스마트폰을 활용한 모바일 CCTV 활용방안을 제시하였다. 중고스마트폰을 업사이클링하여 모바일CCTV를 제작하였고 보행사망사고가 다수 발생하는 지역에 설치하여 24시간 이상의 영상데이터를 확보하였다. 영상시각화 기술과 클라우딩 리포팅(Crowding Reporting) 기술을 적용하여 분석하였으며, 인공지능 학습기반의 모델링과 GIS 기반의 진단지도를 통해 더욱 정밀하고 정확한 결과를 도출하였다. 그 결과 보행안전 위험요인과 횟수를 분석할 수 있었으며, 기존 방식으로는 알 수 없었던 요인까지 도출할 수 있었다. 또한 중고스마트폰 업사이클링 모바일 CCTV가 보행위험요인을 찾는데 객관적 도구가 될 것인지 검증하기 위해 데이터를 1년으로 환산하여 교통사고 위험지수를 도출하였다. 연구를 통해 새롭게 적용된 중고스마트폰의 업사이클링 모바일 CCTV는 보행자의 보행위험요인을 찾는데 새로운 도구로 활용이 가능하며, 이를 발전시켜 보행자외 교통약자의 안전을 지키는 서비스로 활용이 가능할 것이다.
정보가 조직의 중요한 자산으로 인식되면서, 조직들은 지식관리를 위한 자원 투입을 증가시키고 있다. 특히, 기업콘텐츠관리시스템은 조직 중심의 콘텐츠관리 향상 지원 솔루션으로서, 콘텐츠의 체계적 활용을 통한 업무적 성과 달성 및 내부 정보보안 수준 향상에 도움을 주어 활용성이 높다. 본 연구는 조직 구성원의 기업콘텐츠 관리시스템 사용 의도 향상 방안을 제시하는 것을 목적으로, 정보시스템 품질 특성과 업무 환경 특성의 연계가 사용 의도에 미치는 영향을 제시한다. 연구는 선행연구를 기반으로 연구가설을 제시하고, 기업콘텐츠관리시스템을 도입한 조직의 근로자들을 대상으로 설문을 하였으며, 구조방정식모델링을 적용하여 가설 검증을 하였다. 분석 결과, 기업콘텐츠관리시스템의 정보 및 서비스 품질, 그리고 업무 상호작용성이 사용 의도를 높였으며, 업무 갈등이 사용 의도를 감소시켰다. 더불어, 업무 상호작용성과 업무 갈등이 기업콘텐츠관리시스템 품질 요인의 사용 의도에 미치는 영향을 조절하는 것을 확인하였다. 연구는 기업콘텐츠관리시스템 활용 증대 방안을 제시함으로써, 조직의 전략적 행동 방향을 제시한 측면에서 시사점을 가진다.
최근에는 다양한 플랫폼 서비스가 인공지능을 활용하여 제공되고 있으며, 그 중 하나로 ChatGPT는 대량의 데이터를 자연어 처리하여 자가 학습 후 답변을 생성하는 역할을 수행하고 있다. ChatGPT는 IT 분야에서 소프트웨어 프로그래밍 분야를 포함하여 다양한 작업을 수행할 수 있는데, 특히 프로그램을 대표하는 C언어를 통해 간단한 프로그램을 생성하고 에러를 수정하는데 도움을 줄 수 있다. 이러한 능력을 토대로 C언어를 기반으로 만들어진 하드웨어 언어인 베릴로그 HDL도 ChatGPT에서 원활한 생성이 예상되지만, 베릴로그 HDL의 합성은 명령문들을 논리회로 구조 형태로 생성하는 것이기에 결과물들의 정상적인 실행 여부를 확인해야 한다. 본 논문에서는 용이한 실험을 위해 규모가 적은 논리회로들을 선택하여 ChatGPT에서 생성된 디지털회로와 인간이 만든 회로들의 결과를 확인하려 한다. 실험 환경은 Xilinx ISE 14.7로 모듈들을 모델링하였으며 xc3s1000 FPGA칩을 사용하여 구현하였다. 구현된 결과물을 FPGA의 사용 면적과 처리 시간을 각각 비교 분석함으로써 ChatGPT의 생성물과 베릴로그 HDL의 생성물의 성능을 비교하였다.
최근 뉴스페이스 시대에는 과거의 고신뢰성 위성과 다르게 낮은 신뢰성 위성을 저가의 개발/양산 비용으로 개발하여 군집위성을 발사하고 있다. 경제적인 군집위성 개발을 위해서는 위성 사용자/개발자는 군집위성으로 발사되었을 때 기대되는 수명기간 동안 임무 성능의 유지 가능성 여부를 검토해야 한다. 또한, 성능유지를 위해 임의 고장에 의한 교체 계획도 수립되어야 한다. 본 연구에서는 지구관측 군집위성의 임무 성능의 유지와 교체 전략 수립을 위해 시스템 신뢰성 및 가용성 평가 방법을 제안하였다. 본 연구에서는 위성 백업 및 지상 추가 발사 백업 상황과 군집위성에 요구되는 임무 성능을 고려한 군집위성 신뢰성 및 가용성 모델을 구성하였다. 신뢰성 모델은 k-out-of-n system의 개념으로 구성되었고 가용성 모델은 마르코프 체인 모델을 이용하였다. 제안된 신뢰성 모델을 바탕으로 임무 요구사항에 필요한 최소 위성 개수를 정의하고, 요구 임무기간 동안 요구 임무 신뢰성 만족을 위해 궤도상 필요한 위성을 계산하였다. 또한 가용성 분석을 통해 요구 서비스기간 동안 요구 가용성 만족을 위한 궤도상 위성 여분 및 지상 여분의 개수를 분석하였다. 마지막으로 비용모델을 적용하여 위성의 신뢰성 및 개발 위성 개수간에 절충분석 개념을 제안하였다.
본 연구는 언론 분석, 전문가 인터뷰, 대규모 설문조사 등 다양한 방법을 활용하여 2023년에 주목해야할 중요 디지털 비즈니스 트렌드를 도출하였다. 기존 트렌드 연구의 경우 국내 디지털 비즈니스 환경에 특화되어 있지 않고 도출 과정이 투명하지 않아 결과의 객관성에 있어 제한을 갖는 경우가 많은데, 본 연구는 국내 디지털 비즈니스 분야의 다양한 분야의 전문가로부터 다양한 방식으로 의견을 수렴하여 결과의 타당성을 강조하였다. 먼저 국내외 주요 기업의 보고서 외에 국내 IT 언론기사를 수집한 후 토픽모델링 분석방법을 통해 주요 이슈를 도출하였으며, 그 결과를 바탕으로 13인의 학계 및 산업계 전문가와 인터뷰를 진행하였다. 인터뷰 결과 선정된 16개의 후보 트렌드에 대해 210명의 전문가로부터 설문조사를 실시하여 최종 10대 트렌드를 선정하였다. 더불어 해외와 국내와의 시각 비교를 위해 미국 정보화 협회에서 매년 실시하는 설문과 동일한 도구를 이용하여 추가적으로 트렌드 비교 분석을 하였다. 본 연구는 국내 디지털 비즈니스 리더들의 다양한 의견을 과학적으로 수렴하여 국내 비즈니스 환경을 고려한 디지털 비즈니스 트렌드 전망을 도출했다는 점에서 의의가 있으며, 국내의 독특한 IT 트렌드를 파악하고 국제적인 트렌드와 어떤 차이가 있는지 비교 분석함으로써 시장 별 IT 기술 및 서비스 사업의 전략형성에 기여할 것으로 기대한다.
21세기 지식기반 사회로의 정착화와 글로벌 인터넷화 추진으로 소프트웨어는 대형화 및 복잡화 되어가고 있으며, 그 수요는 폭주하는 실정이다. 이에, 표준화된 컴포넌트의 개발 및 유통을 통한 재사용의 활성화가 최근 산업계와 학계에서 중요한 이슈로 부각되는 실정이다. 현재, 컴포넌트의 재사용을 위하여 해외 컴포넌트 판매 마켓에서는 자사별 판매하는 제품의 특성에 따라 정보를 제공하고 있으나, 상이하게 정보를 정의하고 있으며, 그 정보의 수준이 미약하며, 표준화되지 않은 메타정보를 제공하고 있다. 즉, 국제표준 ISO 11179에 기반한 컴포넌트 데이타 레지스트리의 구축이 이루어지고 있지 않다. 국내에서는 2001년도에 공용 컴포넌트의 출시를 추진하고 있다. 따라서, 개발된 컴포넌트의 정보 공유와 유통을 위한 지원도구로서 표준화된 컴포넌트의 메타정보를 서비스 해주는 시스템이 필요하다. 본 논문은 컴포넌트 재사용 활성화의 일환으로 체계적인 정보공유와 정보유통을 위하여, 제품화된 공용 컴포넌트에 대한 표준화된 메타정보의 등록 및 관리를 제공해주는 ISO 11179 표준에 근거한 컴포넌트 유통환경의 도구로서, 컴포넌트 메타데이타 레지스트리(C_MDR) 시스템을 제시한다. 이를 위해, 컴포넌트에 대한 메타정보의 명세 플랫폼을 제시하고, 이 플랫폼에 따라 메타정보를 정의하고, 또한 타 시스템과의 정보의 호환성 증진을 위해 XML을 이용해 표현한다. 그리고 시스템 디자인을 위해 3계층 아키텍쳐 표현방식을 적용하여 단순하고 이해성 있는 시각화 모델링을 제공한다. 시스템 구현은 웹 상의 인터넷을 통해 컴포넌트 메타정보를 서비스를 할 수 있도록 시스템을 구축하며, ASP 개발언어와 PC용 RDMS 오라클을 사용한다. 이로서, 제품화된 컴포넌트j에 대한 유통 메타정보의 표준화를 기할 수 있고, 재사용을 위한 유통지원도구로서 지원이 가능할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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