우리나라는 최근 10여 년간 정보통신기술을 중심으로 융합에 대한 높은 관심을 보이고 있으나, 방송과 통신 분야의 성공적인 융합으로 IPTV 등의 성공적인 융합사례 일부 분야를 제외하면, 타 분야 정보통신기술의 융합을 통해 국민, 시민이 체감할 수 있는 성과는 제한적이다. 또한, 사물 인터넷과 빅데이터의 결합으로 서비스 이용자를 둘러싼 자연과 사회 환경에서의 무한한 데이터가 생성되고 활용되어, 보다나은 서비스를 창출할 수 있을 것으로 나타났으나 부처 및 부서 간 칸막이, 정보의 연계 미흡, 정보통신기술 융합을 촉진할 수 있는 정책 제도의 한계점 등의 문제점으로 융합산업 육성에 한계를 보이고 있다. 그러므로 본 논문에서는 사물 인터넷과 빅데이터의 융합을 통한 신산업 창출 추진하기 위해 저해효소는 무엇인지 현황조사를 통해 문제점을 도출하며 문제점 해결 및 사물 인터넷과 빅데이터 활성화를 위한 기술개발, 부가가치 서비스 창출을 위한 추진방안 도출 등의 개선방안을 제시하고, 관련 기술의 융합 활성화를 위한 정책제언 및 활용방안을 제시한다.
다중모드 의료영상 융합(MMIF)은 각기 다른 특징들을 나타내는 여러 종류의 모드의 이미지를 풍부한 정보가 포함된 하나의 결과 이미지로 통합하는 것이다. 이러한 의료영상 융합은 의사가 환자의 병변을 정확하게 관찰하고 치료하는 것을 도와줄 수 있다. 이러한 목적에 영향을 받아 본 논문에서는 복층 분해기 및 미세구조 보존 모델에 기반한 새로운 방법을 제안한다. 첫째, 복층 분해기를 사용하여 소스 이미지를 미세정보 보존의 특성을 갖는 에너지 층과 구조적 층으로 분해하였다. 둘째, 구조 텐서 연산자와 max-abs를 결합하여 구조적 층을 융합한다. 에너지 층의 융합을 위해 미세구조 보존 모델을 제안하였으며 이미지 융합성능을 크게 향상시킬 수 있었다. 마지막으로, 융합규칙을 통해 형성된 두 개의 융합된 하위 이미지를 합산하여 구축하였다. 실험을 통하여 제안된 방법이 현재까지 최첨단 융합 방법들과 비교하여 우수한 성능을 나타내는 것을 검증하였다.
본 논문에서 제시되는 MIR 시스템은 의료정보를 필요로 하는 어느 병원에서나 보건기관에서 즉시 사용할 수 있도록 전국적인 의무기록 정보 시스템을 구축하는 것으로 대부분 보안이 요구되는 자료들이다. 특히, 환자와 의사에 관련된 개인정보, 의료 전문기술 관련정보, 각 병원의 전산적 정보는 사용 빈도가 높고 정보의 변질을 통해 다른 목적으로 이용될 수 있는 가능성이 높다. 따라서 이러한 의료정보 서비스를 효과적으로 제공함과 동시에 정보의 유출을 방지하기 위한 보안대책이 강구된 시스템 개발이 필요하다.
본 연구는 의료소비자인 환자가 치과의 이용과 관련하여 정보탐색 행태를 조사하고 치과의료기관 선택을 위해 탐색한 정보원이 무엇이며, 사회경제학적인 특성과 정보탐색 행태와의 연관성을 파악하기 위해 광주광역시인 중소도시와 전라남도내의 읍면지역에 거주하는 10대 이상의 주민을 대상으로 연구하였다. 정보습득경로는 지인의 소개가 61.0%, 인터넷 정보이용이 37.0%로 조사되었고, 사전정보습득여부에서 성, 연령, 학력, 직업에서 유의미한 차이가 있었으며(p<0.000), 성별, 연령, 최근치과방문에서 사전정보의 의료소비자 만족성에서 유의미한 차이를 보였다(p<0.05). 인터넷정보 이용에서는 성별, 연령, 학력, 직업, 거주지에서 유의미한 차이를 보였다(p<0.001). 그리고 성별, 연령, 직업에서 사전정보탐색이 치료에 미치는 영향에 유의미한 차이가 있는 것으로 분석되었다(p<0.001). 본 연구를 통해 치과 의료기관에서 의료소비자의 선택에 융합적인 영향을 미칠 수 있는 정보탐색원을 개발하고자 하며, 이 연구를 기초로 한 새로운 치과병의원 경영전략을 마련하고 환자가 만족하는 양질의 서비스를 제공하도록 하는 노력이 필요할 것이다.
무선센서네트워크는 높은 수준의 상황정보를 추론할 수 있기 위해 이질적인 다중센서로 이루어질 필요가 있다. 다중센서에 의해 수집된 데이터를 상황 정보추론에 활용할 때 다중센서 데이터 융합이 필요하다. 본 논문에서는 Dempster-Shafer의 증거이론에 입각하여 무선센서네트워크에서의 데이터 융합할 때 센서별 가중치를 부여하는 방안을 제안하였다. 센서별 이벤트 발생빈도수를 기준으로 하였는데, 센서별 이벤트 발생 빈도수는 해당 센서가 입수한 상황데이터의 가중치를 계산하는데 반영해야 할 요소이다. 센서별 이벤트 발생빈도에 기초하여 가중치를 계산하였으며 이 가중치를 부여하여 다중센서 데이터 융합하였을 때 신뢰도가 더욱 뚜렷한 격차를 보이게 함으로써 상황정보를 추론함에 있어서 용이할 수 있었다.
본 논문에서는 움직이는 사물이 내는 소리를 분석하여 속력을 측정하는 알고리즘을 소개한다. 일반적인 속력 측정기는 도플러 효과(Doppler effect)의 원리를 이용하여 움직이는 물체에 입사광을 투사하고, 산란광의 주파수 변화량으로 속력을 측정 하는 방법을 사용하지만, 본 논문에서는 물체가 다가올 때와 멀어질 때 내는 주파수를 측정하고 도플러 효과에 의해 발생한 주파수 차이를 이용하여 물체의 속력을 측정하는 방법을 제시한다. 실제 속력 측정 실험을 했을 때 평균적으로 6.08%의 오차가 발생하였으며, 이를 스마트 기기 어플리케이션 개발 기술과 융합하면 별도의 장치가 없을 때 물체에 입사광을 투사하고 산란광의 주파수를 측정할 수 있는 기능이 없는 스마트 기기에서 물체의 속력을 측정할 수 있다.
본 논문은 Cortex-M4 기반 소형 데이터수집, 융합 및 고속 전송시스템 대해서 기술하였다. 본 논문에서 설계한 데이터 수집 및 전송 시스템은 산업현장에서 발생되는 각종 데이터를 실시간 수집하여 서버 컴퓨터로 직접 자료를 전송할 수 있으며 간단한 필드-프레임을 개발해서 데이터 전송 속도를 향상 시켰다. 또한 각종 센서에서 수집된 여러종류의 데이터를 데이터 수집장치로 쉽게 전달할 수 있도록 디지털 신호 입력부와 아나로그 신호 입력부, 디지털 신호 출력부와 아나로그 신호 출력부가 별도로 구성되도록 설계하였다. 이러한 소형 데이터수집 시스템은 실시간으로 각종 데이터의 수집 및 고속 데이터 전송이 실시되어 산업현장에서 정밀한 제품들의 품질향상에 크게 기여하리라 판단된다.
포화상태인 국내 공간정보산업시장을 확장하기 위해서는 해외 진출이 필수적이나, 현재의 공간정보산업 해외 진출 방식은 시장 확장에 한계를 보이고 있다. 산업 간 융합을 통한 공간정보산업 해외 진출은 인접 ODA 재원을 활용한 해외 진출을 가능하게 하고 국제 경쟁력을 보유한 산업과의 융합을 통한 선진국 진출을 가능하게 할 수 있다는 점에서 시장 확장의 대안이 될 수 있다. 본 연구는 이러한 산업 간 융합 방안을 수립하기 위해 적합한 산업을 분석하였다. 분석 결과 산업간 융합을 위해서는 융합 용이성, 정보의 보안성, 열악한 인프라 극복, 다양한 수요 대응체계, 유지 보수체계의 마련이 필요하다는 것을 밝히고 이러한 수요를 충족시키기 위한 융합 기반을 모색하였다. 융합 기반은 클라우드 기반의 공간정보 융합 공통 프레임워크, 공간정보-타 산업 간 융합 모델 및 융합 상품의 해외진출 지원체계로 구성하였고, 각각의 구성 방안을 제시하였다.
본 논문은 산업입지정보시스템을 개선하기 위한 연구이다. 산업입지정보시스템 현황 및 문제점을 분석하고 시스템을 개선하기 위한 목표 및 방향을 설정하였으며, 이를 바탕으로 시스템 개선 적용 방안을 마련하여 보았다. 산업입지정보시스템은 현재 노후화된 H/W 및 상용 S/W 사용으로 인한 유지보수 비용 문제, 오래된 개발 프레임워크 사용으로 시스템 문제 발생 시 즉각적인 대응 어려운 문제, 정보검색 및 제공에도 한계가 있는 것으로 분석되었다. 따라서 본 논문에서는 시스템 개선을 위한 전자정부 표준 프레임워크 적용 및 Open Source S/W 도입을 통한 시스템이 가지고 있는 문제점에 대한 해결 방법과 정보 연계 강화 및 시각화 기능 적용을 제시하였으며, 향후 산업입지정보시스템 개선을 위한 시스템 분석/설계 및 개발 시 도움이 될 것으로 판단된다.
과학기술 문헌을 활용한 계량정보분석에서 학과정보의 활용은 매유 유용하다. 본 논문에서는 한국과학기술인용색인데이터베이스에 등재된 국내 학술지 논문에 출현하는 대학기관 소속 저자의 학과정보를 추출하고 데이터 정제 및 학과유형 분류 처리를 통해 학과정보 데이터셋을 구축하였다. 학과정보 데이터셋을 학습데이터와 검증데이터로 이용하여 딥러닝 기반의 자동분류 모델을 구현하였으며, 모델 성능 평가 결과는 한글 학과정보 기준 98.6%와 영문 학과정보 기준 97.6%의 정확률로 측정되었다. 향후 과학기술 분야별 지적관계 분석 및 논문 주제분류 등에 학과정보 자동분류 처리기의 활용이 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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