• 한국항만경제학회지
• /
• 제39권2호
• /
• pp.77-95
• /
• 2023

본 연구 대상지인 광양시의 지역기반산업은 광양항과 광양제철소이다. 따라서 광양시 항만물류산업의 지역경제 파급효과를 분석할 필요성이 제기된다. 본 연구는 2015년과 2019년의 전국산업연관표를 이용하여 RW접근법과 LQ기법을 활용한 다단계접근법으로 광양시 지역산업연관표를 작성하고, 항만물류산업을 재분류한 외생화 수요유도형 모형을 적용하였다. 이를 통해 광양시 항만물류산업의 지역경제 파급효과를 계량적으로 파악하여 정책적 시사점을 제시하는 것을 목적으로 하였다. 분석 결과, 광양시 항만물류산업의 생산유발효과 및 전·후방연계효과가 높은 산업은 제조업, 운송,육상 및 항공물류 부문으로 분석되었다. 그리고 부가가치유발효과 및 취업유발효과가 크게 나타난 산업은 서비스업 관련 산업으로 분석되었다. 따라서 이 산업들을 촉진시켜 광양시 지역경제를 활성화시키는 방안으로 항만물류산업을 육성하는 지원책 마련이 필요하다. 이를 위해 광양항 해양산업클러스터의 활성화를 위한 정책 및 제도 개선과 광양시 항만물류산업 부문의 제반 정책적 지원을 마련하는 것이 바람직하다고 할 것이다. 본 연구는 중소도시의 항만물류산업을 외생화하여 분석한 결과를 토대로 광양시 지역경제의 정책적 시사점을 제시하였다는 데 그 의의를 둘 수 있다. 하지만, 향후 이와 관련된 연구가 지속적으로 필요할 것으로 보인다.

• 지능정보연구
• /
• 제29권1호
• /
• pp.143-174
• /
• 2023

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.

• 한국게임학회 논문지
• /
• 제4권4호
• /
• pp.11-18
• /
• 2004

과거의 온라인 게임은 일대일 접속으로 두 사람만이 데이터를 주고받으며 게임 할 수 있었으나 현재의 온라인 게임은 MMORPG라고 해서 수만 명의 사람들이 동시에 접속이 가능하다. 특히 우리나라는 세계 어느 나라에서 찾아 볼 수 없는 네트워크 인프라를 확보하고 있다. 거의 모든 가정에 초고속 인터넷 통신망이 설치되어 있으며 높은 인구 밀도는 이런 인프라의 형성을 가속화하는 것을 가능하게 했다. 하지만 이러한 온라인 게임의 급격한 증가는 제한적인 인터넷의 통신용량에 대하여 트래픽의 증가로 이어지고 온라인 게임이 접속이 불안정해지거나 접속이 다운되는 상태로 이어질 가능성이 높다. 이러한 문제를 해결하기 위해 각 게임 서버를 보다 확충함으로서 해결할 수 있으나 그럴 경우 고비용을 필요로 하게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자 현재의 온라인 게임에서 사용되고 있는 컨텐츠별로 나누어진 게임 서버들을 지 역 클러스터 링 형태로 연결하고, 부하 균등화(Load Balancer)서버로써 특정한 게임 서버의 부하를 감소시키고 게임 서버의 성능 향상과 효율적인 게임 서버 운용을 위하여 부하 균등화 기법을 제안한다. 본 논문에서는 그룹별 각각 다른 서비스를 하고 CPU 사용율의 자원정보를 이용하여 효율적으로 부하를 균등화하는 기법을 제안한다. 각각 서로 다른 게임을 서비스하는 그룹들은 컨텐츠들에 대한 수정, 삭제, 추가 등 자원 정보 변경으로 인하여 깨어질 수도 있는 자원 정보 일관성을 유지하기 위해 네트워크 파일 시스템에 연결되어 운영된다. 성능 실험을 통해 기존의 RR방식과 LC방식보다 제안한 방식이 각각 12%와 10%의 응답시간 향상을 보여주었다.기간효과를 별도로 취급하기는 쉽지 않다.이즈의 영향이 가장 클 것으로 판단된다. 항원성시험에서 casein으로 피하 감작할 경우 푸른색 반점이 나타났으나 효소처리구에서는 이러한 반점이 나타나지 않아 충분히 항원성이 저감화 되었음을 확인하였다. 행동을 평가하는데 있어 적정한 신뢰도와 타당도를 가지고 있었으며 임상 장면에서 아동의 행동 문제에 대한 평가 및 진단에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 보인다.식적인 형태소-음소 상응 규칙 적용 능력 모두에서 장애를 보였으며, 거울상 반전 오류 등 시각적 정보 처리 기능의 장애도 나타내었다. 이들 장애는 단어/비단어 읽기 검사와 글자기호감별검사를 통해 신뢰할 수 있고 타당성 있게 구분하고 평가할 수 있었다.치료 시 고려해야 할 것이다.순차처리항목과 계산능력에서 유의하게 높았고(p<.05), KEDI-WISC를 이용한 평가에서는 ADHD- HI형은 대상수가 소수여서 비교할 수 없었으며, ADHD-C형과 ADHD-Ⅰ형 사이에 유의한 차이는 보이지 않았다. CPT, WCST, SST를 이용한 신경심리학적 실행기능의 비교에서 아형간 계량적인 차이는 있었으나 통계적으로 유의한 차이는 보이지 않았다. 결 론：결론적으로 ADHD 세 아형은 임상적으로 뚜렷한 차이를 보였지만, 실행기능상 유의한 차이를 발견할 수 없었다. 향후 보다 잘 고안 된 연구와 발달중인 아동에 적절한 신경심리 평가 도구의 개발을 통해 결과를 보완해야 할 것으로 사료된다.었으나, 주의력에서는 전두엽의 실행능력(executive function)과 관련되는 검사들에서 산소흡입이 특이한 효과를 보여준다는 것이 확인되었고, 기억능력에서는 단기기억능력 평가에서 산소흡입군이

• 현장농수산연구지
• /
• 제23권1호
• /
• pp.89-104
• /
• 2021

비정형 데이터인 한국농수산대학 신입생 자기소개서에서 의미 있는 정보를 추출하기 위하여 핵심적인 역할을 하는 단어의 중요도를 평가하는 TF-IDF 가중치를 기초로 한 언어네트워크분석을 하였다. TF-IDF 가중치에 의한 핵심단어는 문항 1에서는 '농업', '수학', '공부', '문제', '친구', 문항 2에서는 '동아리', '식물', '친구', '농업', '작물', 문항 3에서는 '친구', '동아리', '의견', '갈등', '관리', 문항 4에서는 '버섯', '곤충', '아버지', '농업', '농장' 등으로 나타났다. 또한 빈도수는 낮은 단어이지만 핵심단어로 나타난 단어를 보면 문항 1에서는 '수학', '자격증', '성적', '영어', '과학', 문항 2에서는 '식물', '작물', '공부', '쓰레기', '발표', '실험', 문항 3에서는 '동아리', '청소', '봉사', '갈등', '봉사활동', 문항 4에서는 '버섯', '곤충', '양식', '한우', '조경' 등으로 나타났다. 단어들 간의 관계를 시각적으로 분석이 가능한 언어네트워크분석 결과 매개중심성이 높은 단어는 문항 1에서는 '이유', '고등학교', '재학', 문항 2에서는 '쓰레기', '고등학교', '학교', 문항 3에서는 '중요', '오해', '완성', 문항 4에서는 '가공', '사료', '농가'로 나타났다. 연결정도중심성은 문항 1에서는 '고등학교', '탐구', '성적', 문항 2에서는 '쓰레기', '정리', '수업시간', 문항 3에서는 '의견', '회의', '봉사활동', 문항 4에서는 '가공', '공간', '실습'으로 나타났다. 매개중심성 값이 클수록 네트워크의 중앙에 위치하고, 두 범주 사이의 관계가 강할수록 서로 근거리에 위치한다. 연결정도중심성이 클수록 노드의 크기가 크게 나타나며, 노드 연결선은 단어들의 동시 출현 빈도가 높을수록 edge가 굵게 나타났다. 동시 출현 빈도가 높은 즉 상관관계가 높은 단어 조합은 '자격증 - 취득', '문제 - 해결', '과학 - 생명', '오해 - 양보' 등으로 나타났다. 단어 기반의 계층적 클러스터링 기법에 의하여 단어 간 인접, 상호 관계를 계층적으로 나타낸 클러스터 덴드로그램으로 군집의 개수를 결정하였다. 단어들의 군집 간 비유사도의 차이가 큰 군집을 구한 결과 문항 1은 2개, 문항 2와 문항 4는 4개, 문항 3은 5개의 군집으로 분류할 경우 군집내 응집력이 높고, 군집 간 이질성이 큰 적절한 군집을 구할 수 있었다.