최근에 정보기술과 스마트폰 기술이 빠르게 발달되고 있다. 데이터가 증가함에 따라 빅데이터 시대에 도달하였다. 최근 언택트 시대가 도래함에 따라 QR코드는 우리 생활에서 밀접하게 운영되고 있다. 본 연구의 목적은 첫째, "QR Code"에 대한 선행연구를 살펴보고 분야별 키워드에 대한 분석을 실시한다. 둘째, 빅데이터 관점에서 데이터시각화를 위해 "QR Code"의 빈출키워드를 대상으로 워드클라우드 분석과 네트워크 분석을 실시한다. 셋째, "QR Code" 관련하여 향후 연구자들에게 연구방향을 제시하고자 한다. 분석결과 첫째, 연구동향을 살펴본 결과 연구가 증가추세에 있으며, 분야가 다양하게 활용되고 있음을 알 수 있었다. 둘째, 빈출 키워드 분석결과 전반적으로 유사한 결과가 도출되었으며, 분야별, 연도별에 따라 일부 차이가 있는 것으로 분석되었다. 셋째, 빈출 키워드에 따른 시각화 결과 역시 빈출 키워드 분석결과와 동일하게 분석되었다는 것을 알 수 있었다. 이론적 연구결과에 따른 실무적 시사점은 다음과 같다. 첫째, 'QR Code'를 기술적인 측면이 아닌 정보전달의 수단으로 연구될 필요가 있다. 둘째, "QR Code"는 사회 경향이나 이슈들을 반영하여 발전하고 있다는 것을 알 수 있다. 이론적 시사점과 실무적 시사점을 통해 우리는 QR 코드에 대한 방향성을 전략적으로 제공해주고자 한다.
기상이변의 증가추세는 인류가 직면한 기후변화의 또 다른 속성이며 농업부문에서는 이미 심각한 재해로 이어지고 있다. 기상이변은 다양한 공간규모에 걸쳐 일어나지만 그 영향을 완화시킬 처방은 국지적인 규모에서만 가능하다. 따라서 기후변화 대응을 위한 조기경보체계는 반드시 '위치와 장소'를 기반으로 그곳의 영농정보를 바탕으로 할 때만 효율적이다. 기존 조기경보체계는 다양한 영농현장에 대한 구체적 위험을 알려주지 못하며, 농가의 개별적 상황이 대응조치에 반영되지 못하고, 악기상의 장기 누적효과에 의해 발생하는 '지발재해'나 둘 이상의 기상요소가 동시에 작용하는 '복합재해'에 대한 고려가 없다. 본 강좌에서는 선행연구들에 의해 확보된 '농가맞춤형 기상위험 관리기술'을 토대로, 필지단위 국지기상조건을 재배중인 작물의 종류와 발육단계에 맞춘 '재해위험지수'로 정량화하고, 이를 평년기준과 비교하여 재해발생 가능성을 판단하며, 적절한 대응방안과 함께 재배농가에게 일대일로 전달하는 '맞춤형 농업기상서비스' 구축에 관하여 논의한다. 이 서비스를 현업화하기 위한 1단계 4년의 조기경보체계 실증연구가 2014년에 시작되었고, 2017년까지는 남한 21개 대권역 가운데 하나인 유역면적 4,914km2에 60,202호의 농가로 이루어진 섬진강권역을 대상으로 현업서비스를 구축하게 된다. 연구수행과정에서 얻어지는 경험은 2단계 전국 대상 사업으로 확대되어 기후변화와 기상이변 증가에 따른 농업부문 재해위험을 개별농가 차원에서 실질적으로 경감시키는 데 기여할 것이다. 금세기 농업분야 최대의 도전인 기후변화를 슬기롭게 극복하기 위해 '기후스마트농업'이 학계의 대안으로 자리 잡았지만, 국내 성공의 전제조건으로서 농업기상 조기경보체계의 지속적인 개발과 이를 토대로 한 맞춤형 농업기상서비스의 전국 확대가 필요하다.
사물인터넷(IoT), 빅데이터(Big data), 인공지능(AI), 사이버물리시스템(CPS) 등 4차 산업혁명을 견인하는 기술들이 발전/보편화되고 있다. 이 기술들을 응용하여 다양한 산업 현장에서 생산성, 경제성, 안전성 등을 향상하고자 하는 요구가 확산되고 있다. 디지털트윈은 이러한 요구를 충족시키기 위한 중요한 기술 트렌드로서, 그리고 한국판 뉴딜의 10 대 과제 중 하나로 주목 받고 있다. 본 연구에서 구글 웹 검색기를 사용하여 논문, 매거진, 보고서, 기타 문헌을 탐색하였다. 디지털트윈 응용분야에서 공간정보의 기여 내용(또는 역할)을 조사하기 위해 디지털트윈의 정의·국내외 기업별 기술동향, 제조업·플랜트·스마트시티에서 요구되는 디지털트윈의 구성 요소와 디지털트윈 구동을 위한 핵심기술을 조사하였다. 그리고 공간 관련 키워드인 Geospatial Information, Geospatial data, Location, Map, Geodata와 디지털 트윈 간 연계 문장이나 낱말을 탐색하여 공간정보의 기여내용을 정리하였다. 조사 결과, 공간정보는 단순히 사물-사물-사람-프로세스-데이터-제품을 연결하는 매개체로서의 역할 제공뿐만 아니라 신뢰성 높은 의사결정지원·연계융합·위치정보제공·프레임워크 등의 역할을 수행함으로 디지털트윈의 활용 가치 극대화에 기여할 수 있을 것으로 나타났다.
과학기술의 발전, 특히, 4차 산업의 스마트개념과 국방 정책적인 요인으로 군의 무기체계는 첨단화·과학화되고 운용병력은 획기적으로 감소되고 있다. 미래전의 양상은 현재보다 4배 이상으로 확장된 작전지역에서 첨단화·과학화된 무기체계로 축소된 병력으로 부대를 운용하는 것이 특징이다. 이러한 상황적 고려요소를 반영하여 전장환경 변화와 발전된 무기체계를 기반으로 한 미래 전투수행방법의 개선을 위한 노력이 절대적으로 필요하다고 판단된다. 본 연구에서는 변화하는 전쟁양상에서 보다 효율적인 미래 보병부대 전투수행방법을 모색하기 위해 현재 육군에서 활용하고 있는 분석용 모델인 비전21 워게임 모델을 활용한 전투실험 방법론을 적용하였으며, 정보, 화력, 장애물 측면에서 실험방법에 대한 시나리오를 구성하였다. 이를 바탕으로 최종적으로 미래 전투수행 방법 및 부대구조를 검증하는 것이 본 연구의 목적이다. 따라서 첫째, 변화되는 지상 작전 환경 및 무기체계 변화를 반영한 시나리오 구성 및 전투실험방법을 설계 하였으며, 둘째, 미래 보병 부대의 효율적인 전투수행 방법 및 부대 구조를 검증하기 위한 전투효과도 기반의 분석 방법을 적용하여, 미래전의 군 구조 및 전투수행 방법에 대해 효율적인 대안을 제시하고자 한다.
본 연구에서 csv포맷으로 구조화된 파일 데이터의 컬럼의 도메인을 자동 판별하는 방법을 제안한다. 데이터와 데이터 간 융합을 통해 새로운 데이터를 생성할 수 있고, 이들 새로운 데이터가 중요한 자원이 되기 위해서는 조인 되는 컬럼의 일관성이 유지되어야 한다. 데이터 품질을 측정하기 위한 방법 중의 하나가 도메인 기반 품질 진단 방법이다. 도멘인이란 각 컬럼의 성격을 규정하는 가장 광범위한 지표이므로 이를 자동으로 판별하는 방법이 필요하다. 기존의 연구에서는 관계형 데이터베이스의 도메인 자동 판별이 주로 연구 되었지만 본 연구는 파일데이터의 특성을 이용하여 도메인을 자동화 할 수 있는 모델을 개발하였다. 파일데이터의 도메인 판별을 특화하기 위하여 정규표현식을 이용하여 데이터를 단순화 하고 이를 패턴화 하였고, 컬럼명에 해당하는 데이터 헤더의 내용을 분석하여 사용된 접미사를 분석하여 파생변수로 사용하였다. 정규표현식과 접미사의 파생변수를 추가하였을 때 기존 방법인 87%의 정확도 보다 큰 95%의 정확도로 도메인을 자동 판별하는 결과를 도출하였다. 본 연구는 공공데이터 품질진단에 자동화 방법론을 제시하여 품질 측정 기간 및 인원을 줄일 수 있을 것으로 기대된다.
오늘날 온라인 도박 사이트를 통한 불법 도박이 큰 사회문제가 되고 있다. 인터넷 기술의 발전과 스마트폰 보급으로 시공간의 제약이 사라지고 불법 온라인 도박을 누구나 쉽게 접근할 수 있게 되었기 때문이다. 이를 막기 위해 국내에서는 자체 모니터 요원의 탐지, '누리캅스'와 같은 제보 시스템 등을 활용해 불법 사이트를 탐지하고 있지만 이러한 수동적인 프로세스로는 인력부족 같은 한계로 모든 불법 사이트를 탐지하기 어려운 실정이다. 이에 여러 학자들이 인공지능 기반의 자동 불법 도박 사이트 탐지 기술을 연구해왔다. Xu et al. (2019)은 가짜 사이트들의 HTML Tag 구조에는 차별적인 특징이 있다는 점을 발견하였다. 이는 HTML Tag 구조가 불법 사이트를 탐지하는데 주요한 특징정보가 될 수 있음을 시사하지만, 불법 사이트 탐지 모델에 HTML Tag 구조를 반영하여 모형의 성능을 제고하고자 하는 연구는 지금까지 거의 시도되지 않았다. 이러한 배경에서 본 연구는 HTML Tag 구조를 특징화하여 모형의 성능을 향상시키고자 하였고, HTML Tag 구조를 적절하게 벡터화하기 위한 방법론으로 Doc2Vec을 변형한 Tag2Vec을 제안한다. Tag2Vec 기반 모델의 효과를 검증하기 위해 '더 치트'의 유해 사이트 목록과 Google 검색을 통한 정상 사이트 목록을 데이터 세트로 활용하여 실증분석을 수행하였다. 그 결과 비교 모델로 설정된 URL 기반 탐지 모델보다 본 연구에서 제안하는 Tag2Vec 기반 탐지 모델이 분류 정확도, Recall, F1_Score에서 모두 향상된 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 이러한 본 연구의 제안모델은 향후 지능형 기술을 통해 우리 사회의 건강도를 제고하는데 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 기존의 서비스디자인 방법론의 소수 데이터를 기반으로 휴리스틱 기반의 연구 한계를 극복하고, 의료서비스의 질적 수준 관리에서 핵심가치로 주목받고 있는 경험데이터의 객관적 측정 및 가공에 관한 모델을 개발하기 위한 연구이다. 이론적 배경에서 의료서비스에서 경험의 중요성, 경험데이터의 측정 및 가공, 환자중심성 실현에 관한 문헌연구를 진행하였다. 이와 같은 문헌 및 이론적 배경 연구결과를 기반으로 다음과 같이 4가지 연구변수에 대하여 조작적 정의하고, 통계적으로 검정을 진행하였다. 가설 H1은 3가지 요인 관점의 경험데이터 측정이 페르소나 모델링에 주는 영향이고, 가설 H2는 페르소나 모델링이 서비스청사진 시각화에 주는 영향, 가설 H3은 서비스청사진 시각화는 환자중심성 실현에 주는 영향, 가설 H4는 페르소나 모델링이 환자중심성의 실현에 주는 영향이다. 요인분석, 신뢰성 분석, 상관분석의 데이터 기초검정 후 회귀분석기법으로 검증한 결과 4가지 가설은 모두 채택되었다. 결론적으로 병원에서 좋은 의료진과 의료장비만을 갖춘다고 해서 그 가치를 인정받기 어려운 시대이기에 환자들에겐 의료진과 의료장비의 효용보다 지속해서 어떠한 의료서비스 경험을 얻고 있는지가 더 중요하다는 의미를 파악할 수 있었다. 서비스 경제의 시대에서 병원서비스 경쟁력의 핵심은 매력적인 경험을 제공하느냐가 병원의 진짜 실력이 되기에 본 연구 주제인 경험데이터의 측정과 가공이 환자중심성의 실현과 스마트병원 구현에 중요한 의미가 있을 것이다.
실사 및 그래픽 기반 가상현실 콘텐츠는 360도 영상을 기반으로 하며, 시청자의 의도나 자동 추천 기능을 통한 뷰포트 추출이 필수적이다. 본 논문은 360도 영상에서 다중 객체 추적 기반의 뷰포트 추출 시스템을 설계하고, 다중 뷰포트 추출에 필요한 병렬화된 연산 구조를 제안한다. 360도 영상에서 뷰포트 추출 과정을 ERP 좌표의 3D 구 표면 좌표 변환과 3D 구 표면 좌표의 뷰포트 내 2D 좌표 변환 과정을 순서대로 픽셀 단위의 스레드로 구성하여 연산을 병렬화하였다. 제안 구조는 항공 360도 영상 시퀀스들에 대하여 최대 30개의 뷰포트 추출 과정에 대한 연산 시간이 평가되었으며, 뷰포트 수에 정비례하는 CPU 기반 연산 시간에 비해 최대 5240배 가속화됨을 확인하였다. ERP 프레임 I/O 시간을 줄일 수 있는 고속의 I/O나 메모리 버퍼를 사용 시 뷰포트 추출 시간을 7.82배 추가 가속화가 가능하다. 제안하는 뷰포트 추출 병렬화 구조는 360도 비디오나 가상현실 콘텐츠들에 대한 동시 다중 접속 서비스나 사용자별 영상 요약 서비스 등에 활용될 수 있다.
나노포어와 같은 다공성 나노구조물은 물질전달 기초연구뿐만 아니라 수처리, 에너지 변환, 바이오센서 등 다양한 응용 가능성으로 현재 큰 주목을 받고 있다. 초기연구는 수백 나노미터 지름의 포어를 이용한 양/음전하 선택성 물질전달에 주로 집중되었고 현재는 수 나노미터 또는 그 이하의 나노포어를 통한 다기능성 물질전달 시스템이 보고되고 있다. 대표적으로 특정 표적물질(target)과 특이적 결합을 할 수 있는 수용체(receptor)를 포어 내벽에 고정하여 바이러스, 분자, 이온까지 다양한 크기와 성질을 가지는 물질을 선택적으로 수송, 검출할 수 있는 생체모사형 스마트 나노포어 구현 사례가 증가하고 있다. 이와 더불어 생체채널 메커니즘에 기인하여 소수성 나노포어에 전기장, 빛과 같은 외부 자극을 통해 물질전달을 on-off 밸브 형태로 흐름을 능동적으로 제어하는 나노포어도 최근 특히 주목을 받고 있다. 이번 총설에서는 나노포어의 크기(지름, 길이, 구조형태 등), 포어 내벽의 물리화학적 성질을 조절하여 특정 전하, 분자, 이온을 선택적으로 수송 및 제어할 수 있는 나노포어 기반 물질전달 조절 시스템에 관한 동향을 알아본다. 더불어 이를 기반으로 최근 보고된 응용 연구 사례도 함께 소개한다.
연구목적: 2022년 산업재해 현황 부가통계에서 건설업 사망사고자 현황을 보면 건설업 전체 사망사고자의 27.8%가 건설장비로 인해 발생하고 있다. 현장 대형화, 고층화 등으로 발생하는 순회 및 점검의 한계를 극복하기 위해 컴퓨터 비전 기술을 활용해 건설장비를 추출할 수 있는 모델을 구축하고 해당 모델의 정확도 및 현장 적용성에 대해 분석하고자 한다. 연구방법:본 연구에서는 건설장비 중 굴착기, 덤프트럭, 이동식 크레인의 이미지 데이터를 딥러닝 학습시킨 뒤 학습 결과를 평가 및 분석하고 건설현장에 적용하여 분석한다. 연구결과: 'A' 현장에서는 굴착기 및 덤프트럭의 객체를 추출하였으며, 평균 추출 정확도는 굴착기 81.42%, 덤프트럭 78.23%를 나타냈다. 'B' 현장의 이동식 크레인은 78.14%의 평균 정확도를 보여줬다. 결론: 현장 안전관리의 효율성이 증가할 수 있고, 재해발생 위험요인을 최소화 할 수 있을것이라 본다. 또한, 본 연구를 기반으로 건설현장에 스마트 건설기술 도입에 관한 기초적인 자료로 활용이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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