본 논문은 2012년도 12월 31일 새벽 4시를 기하여 아날로그 지상파텔레비전이 디지털 지상파텔레비전으로 완전 전환되어짐에 따라 초고속정보통신건물인증에서 "특등급"건물도 필수적으로 광장비(광수신기)가 댁내의 세대단자함에 들어가야 함으로서 현재의 산업적 보급 현황에 대하여 알아보고자 한다. 방송공동수신설비에서 가장 중요한 설비로서 세대단자함에 광수신기가 들어가야 하지만, 최근의 경기침체로 인하여 건설경기도 침체됨으로서 구내통신설비에도 영향이 있는 것으로 파악되고 있다. 2009년 11월에 개정된 "방송공동수신설비의 설치기준에 관한 고시"와 초고속정보통신건물인증업무 처리지침 개정에 따라 특등급의 공동주택은 광선로 및 광 장비가 도입되어야 하나 초기 품질의 안정화나 장비의 활성화가 안되는 상황에서 고가의 장비가 일반적이었으나, 현재는 일부 대단히 단지가 조성됨으로서 추가적인 인하요건이 발생하고, 향후 1~2년 안에 점진적으로 가격과 품질이 안정화가 이루질 것으로 예상된다.
최근 스마트 기기와 SNS가 대중화가 되면서, 이를 기반으로 사용자의 감정 분석을 통한 추천 연구가 활발하게 진행되어 지고 있다. 본 논문에서는 감정표현단어 500여개와 이모티콘을 활용하여 감정 범주를 9가지로 분류하고, 트위터광장의 여러 유명인사 트위터 타임라인의 텍스트를 가져온 후, 감정상태 분석으로 감정 범주를 카운트 한다. 이를 통해, 한사람의 감정상태의 수치를 나타내고, 추후 음악, 음식, 문화 활동 등을 다양하게 추천할 수 있는 감정상태분석모듈을 설계 및 구현한다.
본 논문에서는 자치구별 집 가격과 인프라 데이터를 통한 분석을 기반으로, 저렴한 주택 지역에 입주하는 사람들의 우려와 관련하여 좋은 동네와 안좋은 동네의 차이를 다각도로 조망하고자 한다. DataSet은 서울 열린 데이터 광장과 보건의료 빅데이터 개방 시스템에서 수집한 공공데이터를 활용한다. dependent variable로는 자치구별 인프라 데이터셋을 사용하였으며, independent variable는 자치구별 집 가격을 기반으로 데이터 분석을 수행한다. 본 논문에서는 다양한 분석 기법을 활용하여 모델의 정확도와 신뢰성을 향상시키고, 이를 토대로 동네의 특징과 주거 환경의 차이를 명확히 도출하여 결론을 이끌어내고자 한다.
오픈스페이스 조성은 지역의 경제, 사회, 문화, 환경 등에 직·간접적인 영향을 미치고, 공공의 재원으로 조성되기에 주민을 비롯한 이해관계자들 간 공감대 형성을 통한 절차적 합리성의 확보가 필요하다. 본 연구는 오픈스페이스 조성 과정의 시민참여 흐름을 살펴보고 그 양상을 정리한다. 이에 국내 참여 기반 오픈스페이스 조성지 7개 사례를 종합하여 조성 단계별 참여 내용과 경향을 도출한다. 또한 광화문광장 재구조화 사업(2016-2022)을 의제 상정 단계, 설계 및 거버넌스 단계, 갈등 조정 단계, 시공 추진 단계로 나누어 시민참여를 분석한다. 그 결과 광화문광장의 시민참여는 불충분한 참여 여건, 부족한 정보 공유, 단조로운 참여 방식으로 수행되었다. 전반적으로 시민참여의 제도적 환경이 개선되고 있으나, 실천의 영역에서 한계가 산재하고 있었다. 향후 오픈스페이스 조성 과정의 시민참여에 관한 확장된 연구가 요청된다.
2013년 정부 3.0 추진에 따른 공공데이터 개방으로 많은 관련 웹사이트들이 생겨나게 되었다. 본 연구에서는 과거의 선행연구자료 및 국내 웹사이트의 현황을 조사 정리하여, 국내 공공데이터의 개방현황 및 활용사례를 분석함으로써 공공데이터 개방의 중요성을 시사하고자 하였다. 개방현황과 관련된 웹사이트는 서울 열린 데이터 광장, 공공데이터 포털을 비롯하여 전북 3.0 포털, 경상북도 공공데이터포털시스템, 강원 공공데이터를 조사 분석하였다. 국내 활용사례는 공공데이터 활용사례집을 참고하였고, 해외사례는 해외 웹사이트인 '질로우닷컴'과 'SAFECAST'를 참고하여 조사 분석하였다.
인구 밀집도가 높은 곳에서의 안전사고 대응과 이에 대한 예방을 위한 기술 및 해결 방안의 필요성이 증가하고 있다. 이를 위한 기존의 기술들은 지능형 CCTV 기반의 경고 알림을 울리는 방식과 스마트폰의 신호를 수집하여 유동인구를 측정하는 기술 등이 사용되고 있다. 그러나 군중 밀집 사고의 원인인 병목현상과 군중 난류 현상까지 대응하지는 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 CCTV로부터 수집된 영상 정보만으로 딥러닝 영상인식 기술을 이용하여 병목현상이 일어나기 쉬운 출입구의 유·출입 인구 카운팅과 광장의 밀집도 분석을 디지털 트윈 기반으로 실시하고 이를 통해 위험 상황 발생 시 출입구의 통제와 대피를 위한 안내가 가능한 시스템을 제시한다. 제시하는 시스템은 유동 인구가 많고 인구의 급격한 밀집으로 인해 발생할 수 있는 안전사고의 예방과 이를 해결하기 위한 통제 및 안내를 위한 대처 방법으로 활용할 수 있다.
본 논문에서는 HMIPv6환경에서 모바일 호스트들의 지역적인 환경과 이동 패턴을 고려한 페이징 기법을 제안한다. 제안한 페이징 기법은 지역적인 환경과 모바일 호스트들의 핸드오프 확률에 따라서 적응적으로 페이징 도메인을 구성할 수 있고 핸드오프 확률을 기반으로 단계적으로 페이징을 실시한다. 그리고 본 논문에서는 광장과 같이 이동 패턴이 자유로운 개방된 환경과 도심과 같은 이동 패턴이 제한된 실제 도심 중심지 환경을 기반으로 제안한 기법에 대한 실험을 실시하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 기법은 비교 기법에 비하여 전체적으로 우수한 성능을 보였고, 특히 호 요청비율이 많은 실제 도심 환경에서 더 좋은 성능을 보였다.
본 연구는 경기 변동에 따라 대중들의 소비가 민감한 사업군을 도출해내고, 서울시 열린데이터 광장의 소비데이터를 분석하여 해당 기업의 경영 전략을 제시하는데 목적이 있다. 2023년 물가지수(CPI)는 8월 3.4%, 9월 3.7%, 10월 3.8%로 유례없는 상승 추이를 보이고 있다. 또한, KDI(한국개발연구원)는 2024년 소비는 고물가 기조로 인하여 상품소비의 부진이 지속되어 기업 매출이 전년(1.9%)과 유사하게 1.8% 증가하는데 그칠 전망이라고 예측하였다. 이렇게 대중들의 소비가 줄어들고 있는 경기 상황에서 기업이 손실을 막기 위해 취할 수 있는 대응 전략을 수립하는데 이 연구가 도움이 되리라고 사료된다.
본 연구는 서울 열린데이터 광장의 공공 데이터를 활용하여 의료 복지 서비스 지원 방안을 조사한다. '올해 의료비로 인한 가계 부담 정도' 데이터를 분석하여, 의료비 부담이 일반 가구에 미치는 영향을 깊이 있게 조사하였다. 이 데이터는 응답자들이 느끼는 의료비 부담의 다양한 정도(전혀 부담 안 됨, 부담 안 됨, 보통, 약간 부담됨, 매우 부담됨)를 포함하고 있으며, 이를 통해 지역별, 성별, 연령별, 소득별 의료비 부담 차이를 분석하였다. 연구 결과는 각 그룹별로 상이한 의료비 부담감을 보여주며, 이는 향후 의료 서비스 접근성 개선과 정책적 지원을 위한 근거 자료로 활용될 수 있다. 본 논문은 의료비 부담을 완화하기 위한 다양한 정책 제안을 포함하며, 공공 데이터를 활용한 의료 자원의 최적화를 목표로 한다. 이러한 분석은 보다 효율적인 의료복지 서비스 제공에 기여할 것으로 기대된다.
본 연구는 탐색적 연구로써 부동산 사이트의 차별화에 대한 전략적인 대안을 제시하기 위하여 부동산 정보포털사이트의 대표적인 두 유형인 포털사이트 내의 부동산 정보 사이트와 독립적 부동산 전문 사이트에 대한 선호도의 차이를 비교 분석하고자 하였다. 2개의 포털사이트의 부동산 사이트 (네이버부동산, 다음부동산)와 3개의 부동산 전문사이트 (부동산 114, 서울부동산광장, 매경부동산센터), 총 5개의 부동산 사이트를 총 60명의 참가실험자들을 대상으로 시행하였다. 본 연구의 결과는 아직도 대다수의 부동산 사이트 연구가 신뢰도에 관한 상황에서 본 연구는 부동산 정보 사이트 사업자에게 유용한 참고자료가 될 수 있는 부동산 정보 사이트 이용자의 선호도 조사에 초점을 맞추었다. 또한 독립적인 부동산 전문 사이트와 포털사이트 내의 부동산 정보 사이트와 비교 분석해 좀더 유용하면서 현실적인 연구라고 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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