인공지능의 발전과 함께 딥러닝을 활용한 인공지능 광학문자인식 기법 (Artificial Intelligence powered Optical Character Recognition, AI-OCR) 의 등장은 기존의 이미지 처리 기반 OCR 기술의 한계를 넘어 다양한 형태의 이미지로부터 여러 언어를 높은 정확도로 읽어낼 수 있는 모델로 발전하였다. 특히, AI-OCR은 인력을 통해 대량의 다양한 서류 처리 업무를 수행하는 금융업에 있어 그 활용 잠재력이 크다. 본 연구에서는 금융권내 활용을 위한 AI-OCR 모델의 구성과 설계를 제시하고, 이를 효율적으로 적용하기 위한 플랫폼 구축 및 활용 사례에 대해 논한다. 금융권 특화 딥러닝 모델을 만듦에 있어 금융 도메인 데이터 사용은 필수적이나, 개인정보보호법 이하 실 데이터의 사용이 불가하다. 이에 본 연구에서는 딥러닝 기반 데이터 생성 모델을 개발하였고, 이를 활용하여 AI-OCR 모델 학습을 진행하였다. 다양한 서류 처리에 있어 유연한 데이터 처리를 위해 단계적 구성의 AI-OCR 모델들을 제안하며, 이는 이미지 전처리 모델, 문자 탐지 모델, 문자 인식 모델, 문자 정렬 모델 및 언어 처리 모델의 선택적, 단계적 사용을 포함한다. AI-OCR 모델의 배포를 위해 온프레미스(On-Premise) 및 프라이빗 클라우드(Private Cloud) 내 GPU 컴퓨팅 클러스터를 구성하고, Hybrid GPU Cluster 내 컨테이너 오케스트레이션을 통한 고효율, 고가용 AI-OCR 플랫폼 구축하여 다양한 업무 및 채널에 적용하였다. 본 연구를 통해 금융 특화 AI-OCR 모델 및 플랫폼을 구축하여 금융권 서류 처리 업무인 문서 분류, 문서 검증 및 입력 보조 시스템으로의 활용을 통해 업무 효율 및 편의성 증대를 확인하였다.
본 연구는 업무공간에서의 미술품 감상이 직장인의 창의성에 미치는 영향을 실증적으로 분석하고자 하였다. 이를 위해 직장인을 대상으로 한 온라인 설문에서 미술품이 설치된 경우와 그렇지 않은 두 가지 가상의 업무공간 이미지를 제작한 후 미술품 감상 인지 정도가 창의성에 미치는 영향의 여부 및 그 정도를 회귀분석을 통해 검증하였다. 분석 결과 미술품 감상에 따른 인지 요인 중 '지적 성장'과 '사고'는 각각 독창적 유연성, 대안적 해결력, 모험적 자유 추구, 개성적 독립, 탐구적 몰입 등 창의성의 5개 하위요인에 정(+)의 영향을 미치는 것이 검증되었다. 하지만 '이해'는 대부분의 선행연구와 달리 독창적 유연성에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 결론적으로 미술품 감상의 인지 현상 요인 중 일부가 직장인의 창의성에 긍정적 영향을 주는 것을 확인하였다. 따라서 미술품 감상은 직장인의 창의성을 향상하는 효과뿐만 아니라 기업마다 창의적 환경을 추구하고자 하는 목적에 맞게 체계적인 접근이 중요하다는 시사점을 도출하였다.
다른 산업과 달리 병원/의료 산업에서는 건강 보험료 심사 평가라는 독특한 검증 과정이 필수적으로 있게 된다. 건강 보험료 심사 평가는 병원의 수익 문제 뿐 아니라 적정한 진료행위를 하는 병원이라는 이미지와도 맞물려 매우 중요한 분야이며, 특히 대형 종합병원일수록 이 부분에 많은 심사관련 인력들을 투입하여, 병원의 수익과 명예를 위해서 업무를 수행하고 있다. 본 논문은 이러한 건강보험료 청구 심사 과정에서, 사전에 수많은 진료 청구 건 중 심사 평가에서 삭감이 될 수 있는 진료 청구 건을 데이터 마이닝을 통해서 발견하여, 사전의 대비를 철저히 하고자 하는 한 국내의 대형 종합병원의 사례를 소개하고자 한다. 데이터 마이닝을 적용함에 있어, 주요한 문제점 중의 하나는 바로 지도학습 기법을 적용하기에 곤란한 데이터 불균형 문제가 발생하는 것이다. 이런 불균형 문제를 해소하고, 비교 조건 중에 가장 효율적인 삭감 예상 진료 건 탐지 모형을 만들어 내기 위하여 데이터 불균형 문제의 기본 해법인 과, Sampling 오분류 비용의 다양하고 혼합적인 적용을 통하여, 적합한 조건을 가지는 의사결정 나무 모형을 도출하였다.
디자인경영과 서비스디자인 등은 전 산업분야에 걸쳐 이슈가 되고 있으며, 기업의 경쟁력으로서 중요한 요소가 되고 있다. 산업디자인 분야는 제품디자인, 시각디자인, 포장디자인 등으로 분류될 수 있다. 각 분야의 공통점은 제품의 생산부터 유통까지 연계되어 관리되어 지며, 최근에는 저작권, 사회적책임, 시장영향력에 대한 부가적인 업무가 요구되고 있다는 점이다. 본 논문에서는 산업디자인과 관련한 이미지와 오피니언에 기반한 빅데이터를 이용하여 디자인 공급자와 수요자 간의 컨설팅, 디자인제작, 유통, 후속조치 등이 통합적으로 관리될 수 있는 시스템을 제안한다.
스마트폰의 대중화로 사용자들의 상위 욕구를 충족시켜주는 개인화된 서비스의 다양한 어플리케이션들은 사용자에게 편의를 제공하여 생활을 향상시킨다는 점을 하나의 전제로 하고 있으나, 이를 구성하는 주된 역할을 수행할 서비스들의 요구사항을 부합시키는 스마트폰 성능이 현 기술에 적응적으로 대응하기에는 한계가 있다. 기존 3D VWS는 온라인 의류 쇼핑몰을 위한 시스템으로 사용자에게 의류 착용후의 모습을 제공하여 쇼핑몰 업무의 효율성 및 의류반품비용의 절감과 더불어 쇼핑몰 이용자에게 만족을 주어, 전반적인 온라인 쇼핑몰 이익 상승을 기대할 수 있게 한다. 하지만 3D VWS는 초고속 인터넷환경과 고사양 컴퓨터에서 원활한 서비스가 가능하기 때문에 스마트폰 환경에 이를 수용하고 동작시키기 위해서는 극복해야 할 많은 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제를 극복하기 위해서 본고에서는 2D 이미지 확대/축소를 통하여 사용자에게 의류 착용후의 모습을 간접적으로 제공하는 2D VWS를 이용하여 스마트폰 기반 VWS 연구의 초석을 다지는데 도움이 되고자 한다.
보상업무를 수행하는 정부 및 산하기관, 공사/공단, 보상전문기관 등에서 2000년대 중반부터 자체적으로 보상시스템을 개발하여 운영중에 있으나 보상시스템은 현재 진행중인 공사와 관련된 자료만 전자적으로 보관하고 있어 기 보상 완료된 자료는 여전히 수작업을 관리하고 있는 실정이다. 때문에 과거 보상자료와 관련된 민원을 응대하기 위해 서고에서 방대한 보상자료를 검색하기 위해 많은 시간을 소비하고 있을 뿐만 아니라, 보상자료 손 망실에 따른 민원인과의 소송에서 패하는 등 국고를 낭비하는 원인을 초래하기도 한다. 이에 과거보상자료의 손 망실에 따른 피해를 최소화하고 민원에 효율적으로 대응하기 위한 반드시 보관해야 할 주요 대장을 선별하고 이를 메타데이터와 결합하여 이미지를 조회할 수 있는 증빙서류뷰어(Viewer) 개발을 위해 주요대장정보를 발췌하여 데이터모델을 설계하고 이를 실증하기 위한 파일럿시스템을 개발하였다.
2017년 말 기준으로 우리나라 취업 선원은 약3만5천명이며, 한국 선원은 매년 조금씩 감소하는 반면에 외국인 선원은 증가하고 있다. 우리나라 선원은 해방기 이후 외화가득의 주역이며 비상시 군수물자를 운송할 수 있는 사회경제적으로 가치 있는 직업이다. 그러나 최근 선원 직업의 사회적 인식이 다소 부정적이고, 예전처럼 젊은 선원의 유입비율의 증가가 높지 않으므로 우수한 선원의 확보는 국내 국제적으로 중요 이슈이다. 본 연구는 20대에서 50대 사이의 일반 대중을 대상으로 Q 방법론을 활용, 선원 직업을 어떻게 인식하는지 이미지 인식의 유형과 특성을 분석하였다. PQ Method 프로그램을 활용하였고, Q 요인분석에 의한 선원 직업 이미지 인식은 3개 유형으로 분류되었다. 제1유형은 'High Risk, High Workload and High Stress' 직업으로 선박의 사고 위험 가능성을 높게 인식하며 동시에 선원의 업무가 고부하로 피로와 스트레스를 받을 것으로 인식하였다. 제2유형은 'Dangerous, Dirty and Difficult' 직업으로 선박이 사고 위험성에 노출되어 있음을 인식하는 반면에 어선이라는 특정 선종에 한정하여 선원이 존재한다고 인식하였다. 제3유형은 'Low Social Recognition' 직업으로 선원과 선원 직업이 사회적 위치와 위상이 낮다고 인식하였다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 해운산업의 핵심 인적자원인 선원을 안정적으로 확보하고, 선원 또한 해양산업종사자들의 직업적 만족도와 취업률을 높이기 위해서는 대중들이 인식한 선원의 부정적 직업 이미지를 전환할 수 있는 다양한 방안을 마련해야 할 것이다.
최근 제정된 궤도시설의 성능평가에 관한 세부지침에서 궤도성능평가의 평가절차 및 실시방법 등에 관한 필요사항을 제시하였다. 그러나 외관조사(육안조사)에 의해 레일표면손상의 등급이 결정되며, 점검자의 주관적인 판단으로 정성적인 평가에만 의존할 수밖에 없는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 레일표면손상을 이용하여 레일내부결함까지 진단할 수 있는 진단애플리케이션을 개발하고자 하였다. 현장조사에서는 레일표면손상을 조사하고 패턴을 분석하였다. 또한 실내시험에서는 레일내부손상 이미지 데이터를 구축하기 위하여 SEM 시험을 이용하였으며, 균열 길이, 깊이 및 각도를 정량화하였다. 본 연구에서는 현장조사와 실내시험에서 구축한 이미지 데이터를 적용한 딥러닝 모델(Fast R-CNN)을 애플리케이션에 적용하였다, 스마트기기에서 사용이 가능한 딥러닝 모델을 이용한 레일표면손상 진단 애플리케이션(App)을 개발하여 향후 궤도진단 및 성능평가 업무에 활용 가능한 레일표면손상 스마트 진단시스템을 개발하였다.
아직도 다양한 비즈니스 현장에서는 업무특성이나 법률적 제약 때문에 종이문서로 정보를 취득하고 있다. 이러한 수기문서는 IT 시스템을 통한 실시간 정보 처리와 관리를 위해 전자화 과정을 거쳐 디지털 문서로 변환되어 야 한다. 기존의 문서 전자화 시스템은 수기문서를 스캐닝과 후처리 작업을 거쳐 전자화하기 때문에 연속적인 업무 처리가 어렵다. 이 논문에서는 디지털펜과 필기체인식 기술을 이용한 수기문서 전자화 프레임워크인 LiveForm을 제안한다. 또한, 제안한 프레임워크의 적용가능성을 보이기 위해 LiveForm 기반 산업특수가스 유통 서비스를 구현하고 적용 효과를 분석한다. LiveForm은 디지털펜으로 절대좌표값이 인쇄된 종이문서를 작성하면 작성문서와 동일한 디지털이미지를 생성하고, 기록 정보는 필기체인식을 통해 디지털 문자로 변환하여 업무시스템에 자동으로 입력한다. LiveForm 기반 응용시스템은 종이문서 기반 정보 취득이 많은 업무에서 문서 전자화를 위한 스캐닝과 데이터 수동입력없이 취득한 정보를 업무시스템 자동으로 반영할 수 있어 업무 프로세스를 대폭 개선할 수 있다.
This study is an attempt to establish an aesthetic and fashion sense of the heroine's image and fashion according to the social environment which is related to fashion transformation. Also, this study modem society's need for specific social occupational roles through fashion and clothing in cinema. first, individual people are estimating their social position and ability by his/her fashion style. Modem fashion styles are changing into various, complicated, gorgeous and attractive styles; however, the needs of professional women's clothing styles are fairly conservative. Second, classical, closed, and unobtrusive fashion styles are appearing in modem cinema's clothing depending on professional women's expertise in fashion styles. Third, changes of styles are varied by their colors and clothing design. Colors had not changed very much during the last 30 years; however, in the 1980's, white and grey colors, in the 1990's black and achromatic colors, and in the beginning of this century dark green and brown and also diverse colors have been used. But the brightness is so light and expressed by a quiet and cold style. Furthermore, the inner images are judged by their forms which is determined by how people choose their clothing styles. Consequently, women's clothing styles easily appear as a result of their preconceived ideas formed by their professional knowledge and ability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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