본 연구의 목적은 IPTV 활성화를 위한 정부 지원정책의 IPTV 수용요인에 대한 영향 여부를 실증연구를 통해 살펴보고 그 효율성과 효과성을 확인하고자 함에 있다. IPTV 활성화를 위한 정부의 정책적 지원에는 공공수요 창출, 다양한 공공 콘텐츠 확대, 융합형 콘텐츠 제작 지원, 시장 규제 완화 등 다양한 분야에서 이루어지고 있다. 한편 IPTV 수용요인에는 여러 연구자들에 의해 기술적 품질, 콘텐츠 품질, 합리적 비용 등이 있는 것으로 확인되었다. IPTV 활성화를 위해서는 다양한 정부의 지원정책이 IPTV 수용요인의 활성화에 기여를 할 필요가 있지만, IPTV 정책 관련 연구들은 주로 규제와 관련된 연구들이 주를 이루고 있다. 본 연구의 결과 정책적 지원은 기술적 품질과 콘텐츠 품질에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 기술적 품질, 콘텐츠 품질, 합리적 비용 등은 모두 수용의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 IPTV와 같이 새로운 기술 확산을 위한 지원 정책을 수립하거나 수정할 때 참조할 수 있다.
최근 무선네트워크의 확산, 모바일 기기의 성능 향상, 서비스에 대한 수요 증가와 함께 모바일 지리정보서비스(GIS)에 대한 관심이 높아지고 있다. 3세대로 분류되는 모바일 지리정보시스템을 웹 2.0의 성공사례와 참조하여 볼 때 서버에서의 일방적인 지리정보 제공만으로는 사용자 참여를 이끌어 낼 수 없으며 이는 서비스 자체에 대한 활용도를 높일 수 없다는 것을 시사한다. 본 연구에서는 구글맵을 기반으로 사용자가 직접 지리정보를 사진과 텍스트를 이용하여 정보를 생성, 저장하고 공유할 수 있는 차세대 지리정보서비스(GIS 2.0)의 모델을 제시하고 이를 안드로이드 스마트 폰에서 구현하였다. 본 연구에서 개발한 프로그램에 대한 전문가 평가를 통해 GIS 2.0에 대한 기대사항을 파악하고 GIS 2.0의 성공을 위한 조건과 시사점을 파악하였다.
자율주행자동차의 도입은 자동차의 산업생태계 변화뿐만 아니라 사회적, 문화적, 경제적 변화를 가져올 것이다. 사회적 수용성은 자율주행자동차 상용화가 성공하기 위한 중요한 영향 요인 중 하나이다. 본 연구는 수요자 관점에서 자율주행자동차의 수용에 영향을 주는 요인들이 무엇인지 분석하였다. 본 연구에서는 운전자의 개입 여부에 따라 부분자율주행자동차(PAV)와 완전자율주행자동차(FAV)로 정의하였다. 설문은 운전자뿐만 아니라 비운전자도 포함하여 20세 이상을 대상으로 수행되었다. 그 결과 PAV와 FAV 수용에 영향을 미치는 요인들은 다르게 나타났다. PAV의 경우 운전자와 직접적인 관련이 있는 요인들이 수용성에 영향을 미쳤고, FAV의 경우 외부 환경 요인들이 자율주행자동차의 수용에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 PAV와 FAV의 수용 확산을 위해서는 서로 다른 전략이 필요하다는 것을 보여주었다.
인터넷과 첨단 정보통신 매체를 통해 다양한 콘텐츠를 제공함으로써 모든 사람에게 열린 교육의 장을 열어주는 사이버 교육, 즉 이러닝이 최근 들어 절실히 요구되고 있으며, 매우 빠르게 확산되고 있다. 본 논문에서는 A 대학의 사례를 중심으로 사이버 강의와 관련된 여러 가지 단점들을 최대한 극복하고, 효율적이면서 체계적인 온라인 실시간 사이버 교육을 정착시키기 위해 이러닝 센터를 구축하기 위한 효과적인 모형 설계 방안에 대해 기술한다. 본 논문에서는 먼저 이러닝 센터의 모형 설계 전에 이러닝과 관련된 여러 가지 현재 상황을 분석한다. 그런 다음, 이러닝 센터 콘텐츠의 주 사용자이자 핵심 주체가 되는 교수자와 학습자를 대상으로 한 수요조사를 통해 현 시스템에서의 문제점을 분석하고, 도출된 문제점의 개선 방안을 마련하였다. 그리고 운영조직, 콘텐츠 제작 스튜디오, 학습관리시스템 등을 기반으로 이러닝 센터의 모형을 설계하였으며, 3가지 모형 방안 중 A 대학의 현 상황에 가장 적합하다고 판단한 모형 2안을 상세 설계하였다. 본 논문에서 설계한 모형은 이러닝 센터를 새롭게 구축하고자 하는 많은 기관에서 좋은 참조모델로 활용될 수 있을 것이라 기대된다.
최근 동남아시아의 경제발전에 따라 정보기기의 활용이 광범위하게 확산되고 있으며, 지능적 문자인식을 이용한 응용서비스에 대한 수요가 증가하고 있다. 본 논문은 동남아시아 국가 중 하나인 미얀마 문자에 대한 딥러닝 기반 특징 추출 및 인식에 대해 논한다. 특징 추출에는 미얀마 알파벳(33자)과 숫자(10자리)를 사용한다. 본 논문은 9개의 특징을 추출하고 3개 이상의 새로운 특징을 제안한다. 각 문자와 숫자의 특징을 추출하여 성공적인 결과로 표현하였다. 인식 부분에서는 합성곱 신경망을 사용하여 문자 구분에 대한 실행을 평가한다. 제안한 알고리즘은 캡처된 이미지 데이터 세트에 구현되고, 이에 대한 성능을 평가한다. 입력 데이터 세트에 대한 모델의 정밀도는 96%이며 실시간 입력 이미지를 사용한다.
최근 다양한 웹 트렌드와 모바일 웹 개발 기술들이 급속도로 발전되어 확산되고 있다. 이와 관련하여 정보시스템 구축의 효율성을 향상시키기 위하여 전자정부 표준 프레임워크가 도입되어 시장에 보급되고 있으며, 최근에는 추가적으로 전자정부 모바일 표준 프레임워크가 개발되어 제공되고 있다. 또한 정부 3.0 정책으로 공공기관에서 생산하고 보유하고 있는 수많은 유형의 공공데이터가 공공데이터포털 등을 통하여 공개되고 있다. 한편 현재 거의 모든 콘텐츠 사업 분야에서 모바일 웹 어플리케이션의 활용이 일반화되면서 모바일 브라우저를 위한 웹 표준과 공통 프레임워크 활용과 지원에 대한 수요가 증가하고 있다. 그러나 다른 응용 분야에 비하여 이러한 주요 기술 동향들을 공간정보와 연계하거나 융합하려는 시도는 아직 초기 단계이다. 이러한 배경에 따라 이번 연구에서는 전자정부 표준 프레임워크 모바일 실행환경 하에서 HTML5와 연계하여 공공데이터와 공간데이터의 시각화를 주요 기능으로 하는 모바일 웹 어플리케이션 시스템을 설계하고 시험적으로 구현하였다. 이번 연구에서 시험 구현한 시스템은 향후 전자정부 표준 프레임워크 핵심 개발 환경을 적용하고 특정 목적 시스템의 수요자 요구 사항을 만족하는 기능 확장과 성능 향상을 통하여 공공데이터와 공간데이터를 활용하는 다양한 모바일 응용 사업 모델 개발에 적용할 수 있을 것으로 기대한다.
인공지능 기술의 전 산업 분야로 확산되면서 기존 SaaS에 인공지능 서비스가 탑재된 AIaaS가 등장하고 있다. 특히 비IT 분야 기업들에서는 소프트웨어 전문가의 부재, 빅 데이터 모델 훈련의 어려움, 다양한 형태의 데이터들에 대한 수집 및 분석에 대한 어려움 등을 겪고 있다. AIaaS는 인공지능 소프트웨어 개발에 필요한 다양한 IT 자원들 뿐만 아니라 인공지능 소프트웨어에 필요한 기능들을 서비스 형태로 제공함으로써 사용자들에게는 보다 쉽고 경제적으로 시스템을 구축할 수 있게 한다. 따라서 이러한 클라우드 기반의 AIaaS 서비스에 대한 수요와 공급은 점점 급증할 것이다. 그런데 이처럼 AIaaS에 대한 수요와 공급이 증가함에 따라 요구되는 것이 AIaaS에서 제공하는 서비스들의 품질이 중요한 요소가 된다. 그러나, 현재 이를 측정하기 위한 포괄적이고 실용적인 품질 평가 메트릭에 대한 연구가 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 AIaaS의 서비스 품질 측정 요소 중 재사용성 평가를 위해 AIaaS가 갖는 특징인 구현성, 편리성, 효율성, 접근성을 기반으로 재사용성 측정에 필요한 4가지 메트릭인 사용성, 교체성, 확장성, 홍보성 메트릭을 개발하여 제안한다. 제안된 메트릭은 AIaaS에서 제공하는 서비스들이 향후 잠재된 사용자들에게 얼마나 재사용할 수 있는지를 예측하는 도구로 사용될 수 있다.
국가 연구개발 투자는 꾸준히 증가하여 2018년 기준으로 세계 5위에 이르고 있다. 하지만 공공기술사업화는 정부부처간 다양한 협력을 통한 정책모델의 발굴 수준이 부족하며, 기술사업화를 확산시킬 수 있는 성과체계도 제한되어 있는 것이 현실이다. 이러한 측면에서 공공기술사업화의 성과 창출을 위해서는 다부처 정책 협력 강화와 정책 실행력을 높일 수 있는 대안이 마련되어야 한다. 이에 현실적으로 기술사업화의 공급자 관점에서 벗어난 수요자 관점에서의 다양한 정책들이 필요한 시점이다. 본 논문에서는 주요 부처별 국가 연구개발 사업에 대한 현황을 분석하고 사업별 구조, 예산, 형태의 분석을 통한 최적화된 기술사업화 방안을 제시하였다. 특히, 기존에 연구되지 않은 연구개발 투자의 정책 발굴의 문제점을 분석하여 정책 효율화 측면의 대안을 제시하였다. 이와 연계되어 정책의 효과성을 높이기 위한 기업의 Needs 기반에 맞는 정책 발굴 관점과 정책적 데이터의 연계를 통한 성과관리의 중요성이 부각 되었다. 본 연구는 그간 공공기술사업화의 체계적 연구가 부족한 측면에서 공공기술사업화의 문제점을 진단하여 기술 활용 확산을 위한 정책 고도화 제시와 사업화 관점에서의 전략적 방향을 제시하였다는 점에서 의미가 크다고 본다.
4차 산업혁명시대에 반지하 실내 복도 환경에서 새로운 전파 수요를 발굴하기 위해 본 논문에서는 주파수 6, 10, 17 GHz의 전파 특성에 대한 측정 및 분석하였다. 측정한 실내 내부 환경은 3면의 강의실과 외면의 유리창으로 구성되어있는 일자형 복도이다. 본 연구는 이러한 환경에 맞게 측정 시나리오 개발과 측정 시스템을 구성하였다. 송신 안테나는 고정하고 수신 안테나 위치의 거리에 따라 가시선 환경에서 주파수 영역과 시간영역 전파 특성을 측정하여 분석 하였다. 주파수 영역은 FI(: Floating intercept) 경로 손실 모델의 매개변수와 R-squared 값의 0.5 이상에 대한 신뢰도를 얻었다. 또한, 시간 영역은 RMS(: Root mean square) 지연 확산과 K-factor의 누적 확률에서 6 GHz는 전파 전달도가 높고, 17 GHz는 전파 전달도가 낮은 결과를 얻었다. 이러한 연구 결과는 반지하 실내 복도 환경에서 WIFI 6 이상이나 5G 이상에 대해 초 연결과 초 지연 인공지능 서비스를 제공하는데 효과가 있을 것이다.
화장품 및 뷰티산업에서 고객의 피부상태 진단과 관리는 중요한 필수기능이다. 소셜미디어 환경이 사회 전 분야에 확산되고 일반화되면서 피부 상태의 진단과 관리에 대한 다양하고 섬세한 고민과 요구 사항의 질문과 답변의 상호작용이 소셜미디어 커뮤니티에서 활발하게 다루어지고 있다. 그러나 소셜미디어 정보는 매우 다양하고 비정형적인 방대한 빅데이터이므로 적절한 피부상태 정보분석과 인공지능 기술을 접목한 지능화된 피부상태 진단 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 소셜미디어의 텍스트 분석정보를 학습데이터로 가공하여 고객의 피부상태를 지능적으로 진단 및 관리하기 위한 피부상태진단시스템 SCDIS를 개발하였다. SCDIS에서는 딥러닝 기계학습 방법인 인공신경망 기술을 사용하여 자동적으로 피부상태 유형을 진단하는 인공신경망 모델 AnnTFIDF을 빌드업하여 사용하였다. 인공신경망 모델 AnnTFIDF의 성능은 테스트샘플 데이터를 사용하여 분석되었으며, 피부상태 유형 진단 예측 값의 정확성은 약 95%의 높은 성능을 나타내었다. 본 논문의 실험 및 성능분석결과를 통하여 SCDIS는 화장품 및 뷰티산업 분야의 피부상태 분석 및 진단 관리 과정에서 효율적으로 사용 가능한 지능화된 도구로 평가할 수 있다. 본 논문에서 제안된 시스템은 소셜미디어 기반의 새로운 환경에서 화장품 및 피부미용에 대한 사용자의 요구를 체계적으로 파악하고 진단하는 기초 기술로 사용 가능할 것이다. 그리고 이 연구는 새로운 기술 트렌드인 맞춤형 화장품제조와 소비자중심의 뷰티산업기술 수요를 해결하기 위한 기초 연구로 사용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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