본 연구에서는 정보통신 시장의 급격한 변화를 감지하여 경제 및 사회적 미래예측을 함으로써 고객의 니즈에 부합하기 위한 미래기술을 발굴하기 위하여 통계적 메타 분석을 실시하여 미래기술예측을 위한 트렌드를 도출하였다. 특히, 핵심미래기술의 예측을 위해 주요 핵심트렌드를 기술, 고객니즈 차원에서 검토하고, 도출된 동인과 장애요인을 기반으로 한 메타 분석을 통하여 핵심미래기술을 도출하고 우선순위를 통하여 미래기술을 예측하였으며, ICT분야에서 메타 분석을 이용하여 예측 가능한 미래기술을 도출하여 미래기술개발 로드맵 작성을 위한 프로세스를 제시하였다.
최근 자동차 업계와 IT 기술의 융합이 새로운 트렌드로 자리 잡으면서 전자제어 기술뿐만 아니라 영상처리 기술이 융합된 지능형 자동차 개발에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 차선 또는 번호판을 대상으로 하는 인식 알고리즘은 이미 다양한 방법으로 연구가 진행되어 왔으며 이미 몇몇 기술은 상용화 단계에 있다. 본 논문에서는 Viola-Jones 알고리즘을 이용하여 차량의 사각 지대에 위치하는 차량을 감지하고 이의 대략적인 거리 정보를 추정하는 것을 목표로 하여 차량의 형태 정보를 바탕으로 차량을 감지하는 알고리즘을 제안한다. 기본적인 방법은 Adaboost와 Harr-like 특징을 사용하여 얼굴을 성공적으로 검출한 Viola-Jones 알고리즘[1]을 차량에 적용하였다.
본 연구에서는 정보통신 시장의 급격한 변화를 감지하고 경제 및 사회적 미래예측을 통하여 고객의 니즈에 부합하는 미래기술을 발굴하기 위한 방법으로 통계적 메타분석(meta analysis)을 응용하여 미래기술예측을 실시하였다. 특히 미래기술개발을 위한 주요 핵심트렌드를 기술, 고객니즈 차원에서 검토하고, 도출된 동인과 장애요인을 기반으로 하여 통계적 메타 분석을 응용하여 미래기술을 예측하였으며, 정보통신(information and communication technology, ICT)분야에서 메타 분석을 이용하여 예측 가능한 미래기술을 도출하여 미래기술개발 로드맵을 구축하였다.
파일을 암호화시켜 몸값을 요구하는 악성 소프트웨어인 랜섬웨어는 빠른 전파력과 지능화로 더욱 위협적이 되고 있다. 이에 빠른 탐지 및 위험 분석이 요구되고 있지만, 실시간 분석 및 보고가 미비한 상태이다. 본 논문에서는 실시간 분석이 가능하도록 소셜 빅데이터 마이닝 기술을 활용하여 랜섬웨어 전파 감지 시스템을 제안한다. 본 시스템에서는 트위터 스트림을 실시간 분석하여 랜섬웨어와 관련된 키워드를 가진 트윗을 크롤링한다. 또한 뉴스피드 분석기를 통해 뉴스서버를 크롤링하여 랜섬웨어 관련 키워드를 추출하고, 보안업체의 서버나 탐색 엔진을 통해 뉴스나 통계데이터를 추출한다. 수집된 데이터는 데이터 마이닝 알고리즘으로 랜섬웨어 감염 정도를 분석한다. 2017년 전파가 많이 되었던 워너크라이와 록키 랜섬웨어 감염전파 시 관련 트윗의 수와 구글 트렌드(통계 정보) 정보, 관련 기사를 비교하여 트윗을 이용한 본 시스템의 랜섬웨어 감염 탐지 가능성을 보이고, 엔트로피와 카이-스퀘어 분석을 통해 제안 시스템 성능을 보인다.
본 연구에서는 양자 컴퓨터 관련 기술 트렌드 분석과 예측을 수행한다. 기존 양자 컴퓨터 기술 분석 관련 연구는 주로 기술 특징을 중심으로 응용 가능 분야에 집중되었다. 본 논문은 시장 중심의 기술 분석과 예측을 위하여 양자 컴퓨터 관련 국내 뉴스 기사를 기반으로 중요하게 다뤄지는 양자 컴퓨터 기술들을 분석하고 미래신호 감지와 예측을 수행한다. 뉴스 기사에서 사용된 단어들을 분석하여 빠르게 변화하는 시장의 변화와 대중의 관심사를 파악한다. 본 논문은 Cha & Chang (2022) 컨퍼런스 발표 자료를 확장했다. 연구는 2019년부터 2021년까지의 국내 뉴스 기사를 수집하여 진행된다. 먼저, 텍스트 마이닝을 통해 주요 키워드를 정리한다. 다음으로, Term Frequency - Inverse Document Frequency(TF-IDF), Key Issue Map(KIM), Key Emergence Map(KEM) 등의 분석을 통해 양자컴퓨터관련 기술을 탐색한다. 마지막으로, 랜덤포레스트, 의사결정나무, 연관분석 등을 통해 미래기술들과 수요 및 공급의 연관성을 파악한다. 연구결과 빈도분석, 키워드 확산도 및 가시성 분석에서 모두 AI의 관심도가 가장 높게 나타났다. 사이버보안의 경우 시간이 지날수록 뉴스기사에서 언급되는 비율이 다른 기술에 비해 압도적으로 높게 나타났다. 또한 양자통신, 내성암호, 증강현실 역시 관심도의 증가율이 높게 나타났다. 따라서 이를 트렌드 기술의 적용에 대한 시장의 기대가 높음을 알 수 있다. 본 연구의 결과는 양자컴퓨터 시장의 관심 분야 파악과 기술 투자 관련 대응체계 구축에 응용될 수 있다.
This paper presents a new open-world object detection method emphasizing uncertainty representation in machine learning models. The focus is on adapting to real-world uncertainties, incrementally updating the model's knowledge repository for dynamic scenarios. Applications like autonomous vehicles benefit from improved multi-class classification accuracy. The paper reviews challenges in existing methodologies, stressing the need for universal detectors capable of handling unknown classes. Future directions propose collaboration, integration of language models, to improve the adaptability and applicability of open-world object detection.
계절적 유행성 독감은 매년 전 세계적으로 300만-500만 명이 감염되어 25만-50만 명이 사망에 이르는 무서운 질병이다. 유행성 독감에 대한 통제를 강화하기 위해 독감의 유행을 실시간으로 감시하기 위한 연구들이 제안되고 있다. 우리나라의 질병관리본부는(CDC)는 인플루엔자에 대한 임상 자료를 1주 단위로 발표하고 있으며 질병의 유행과 1-2주 정도의 보고 시차가 존재한다. 조기에 독감의 유행을 감지하기 위해 비임상적 자료(뉴스 리포트, 소셜 미디어)의 검색 정보를 활용하여 유행성 독감 발생을 효과적으로 대비하기 위한 연구들이 최근 이루어지고 있다. 비임상적 자료의 수집은 적은 비용으로 거의 실시간으로 이루어질 수 있는 이점이 있다. 본 연구는 네이버 검색엔진이 제공하는 PC와 모바일 키워드 정보를 활용하여 우리나라의 유행성 독감 활동을 감지하는 회귀모형을 개발하고자 한다. 이를 위해 문헌연구를 통하여 인플루엔자 의사분율(ILI)과 높은 상관성을 가질 것으로 예상되는 키워드를 20개 선정하고 키워드와 ILI와의 관계를 로지스틱 회귀모형과 다중회귀모형으로 가정하고 ILI를 예측하였다. 모형적합성 측면에서 다중회귀모형이 로지스틱모형보다 우수하였으며 모바일-기반 회귀모형이 PC-기반 회귀모형보다 ILI 퍼센티지를 추정하는데 우월한 결과를 보이고 있다.
본 연구는 대용량 학술 및 특허 데이터 분석을 기본으로하여 중소 기업이 필요로 하는 유망기술을 도출하는 모형을 제시하고자 하였다. 유망기술 발굴은 국가와 기관의 주요 결정권자가 시간이나 돈과 같은 제한된 자원을 효과적으로 사용할 수 있게 하기 위한 중요한 연구이다. 많은 연구자들이 유망기술 발굴 방법에 대한 연구를 수행하고 있고 모델을 제시하고 있지만 아직까지 더 향상된 방법론의 개발이 필요하다. 이 논문은 학계와 산업계의 데이터를 동시에 이용하여 주어진 기술의 유망 기술 여부를 판단하는 모델을 제안한다. 대부분의 다른 유망기술 발굴 모델과는 다르게 이 논문에서 제안하는 모델은 완전자동 학습 방식이 아닌, 전문가가 개입하는 준-자동 학습 방식의 기계 학습 방법을 이용한다. 이는 학습 속도을 양보하고 대신 정확성을 높이기 위한 방법으로 유망기술 발굴 시스템의 원래 목적에 적당하다. 또한 이 모델은 유망기술 초기 신호를 감지하기 위해 학술 데이터의 인용정보를 분석하여 학습하도록 하였다.
1990년대 초까지 자동차 제조사는 인테리어 디자인을 중요하게 생각하지 않았다. 주로 설계, 구동방식, 크기 등 기술적 구조를 체계화하기 위한 시도를 중점으로 발전을 거듭하였고 단순히 의장디자인과 비교하면서 인테리어를 개발하였다. 그러나 1990년대에 이러한 상황은 바뀌기 시작하는데 이유는 소비자가 차안에서 보내는 시간이 많아지면서 고객에게 편안함을 주고 기능적으로도 만족할 수 있는 기술을 개발하려는 의지를 보이기 시작했기 때문이다. 인간이 자동차 안에서 어떻게 하루를 보내며 사용하는지 관찰하고, 그 결과 인테리어를 새롭게 하는 트렌드가 무엇인지를 고려하는 즉, 전략적으로 브랜드 아이덴티티를 갖도록 인테리어의 개성을 강화하고 소비자의 감성적인 부분을 고려하는 사용자 중심의 가치관 전환을 가져온 중요 요인이 되었다. 오늘날 자동차 인테리어 디자인 은 다양한 요소 변화를 반영하는 컨셉트카를 매 해 선보이고 있는데, 향후에는 감지기능과 네비게이션 적용의 무인주행을 실현시킬 수 있는 첨단 기술을 반영한 디자인 적용이 미래 디자인의 핵심적 트렌드로 제기되고 있다. 또한 제품디자인, 패션, 가구 등 타 분야에서의 직접적인 영향으로 인테리어 디자인인의 다각적 컨셉트 적용을 시도하고 있는 현 시점에서 객관적인 관점으로 시대적 배경에 따라 자동차 인테리어 디자인 변화와 조형적 특징을 조사, 분석해야 함을 강조하고자 한다. 본 연구에서는 시대적 배경과 자동차 인테리어의 흐름을 크래쉬패드 중심으로 비교하여 다변화(多變化)하는 기술적 중요 요인과 함께 향후 자동차 인테리어 디자인 방향을 연구하고자한다.
본 연구는 급변하는 경영환경 속에서 국내 호텔산업이 직면한 불확실성을 배경으로, 호텔의 마케팅 민첩성이 직원의 잡크래프팅과 서비스 혁신행동에 미치는 영향을 규명하고자 한다. 포스트 코로나 시대를 맞아 호텔들은 시장 트렌드를 신속히 감지하고 유연하게 대응함으로써 경쟁우위를 확보하고 지속가능한 성장을 도모해야 할 필요성이 커지고 있다. 대면 서비스 비중이 높은 호텔산업의 특성 상 변화하는 고객 요구와 시장 역동성에 효과적으로 대처하기 위해서는 마케팅 민첩성이 핵심적인 역량인 것이다. 그러나 조직 차원의 민첩한 마케팅 역량은 일선 직원들이 자발적으로 직무를 재설계하고 서비스 프로세스 혁신을 주도할 때 비로소 진정한 의미를 갖게 된다. 이에 직원들이 자신의 직무 경계를 능동적으로 재정의하고 수정하는 행위인 잡크래프팅은 조직의 마케팅 민첩성과 개인의 혁신 행동을 매개하는 연결고리로서 작용할 수 있다. 연구 결과, 호텔의 반응성은 과업, 관계, 인지크래프팅 모두에 유의한 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 신속성과 유연성의 경우 과업 및 관계크래프팅에 대해서는 유의한 긍정적인 효과를 보였으나, 인지크래프팅에 대한 신속성의 효과는 유의하지 않은 것으로 확인되었다. 호텔의 신속한 의사결정과 실행은 직원들이 업무의 의미와 정체성을 성찰하고 재해석하는 인지크래프팅 활동을 오히려 제약할 수 있음과 환경 격변에 직면한 호텔 경영자들이 민첩성과 혁신성을 높이기 위한 실천적 방안을 모색하는 데 의미 있는 시사점을 제공할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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