본 연구의 목적은 남북한 교류 협력이 재개 되었을 경우 협력의 수준을 단계별로 고려하여 점진적으로 북한지역 내 직업훈련을 실행하는 시나리오를 설정하는 데 있다. 이 연구에서는 북한의 정치와 사회상황 예측을 바탕으로, 지역과 사업 기반의 직업훈련 3가지 시나리오를 체계적으로 제시하였다. 아울러 북한의 직업훈련을 효율적으로 촉진하기 위해, 시나리오 기법인 The Futures Group의 미래 방법론을 채택하여 적용하였다. 첫 번째 시나리오는 전기, 전자, 의류업종을 중심으로 직업훈련센터를 설치하는 것이다. 두 번째 시나리오는 전기, 전자, 자동차 산업을 중심으로 직업훈련대학 캠퍼스를 시범적으로 설치하는 안이다. 세 번째 시나리오는 전기, 전자, IT 생산, 통신, 중공업, 여성특화산업을 중심으로 북한지역에 다수의 직업훈련대학 캠퍼스를 설치하는 안이다. 설정한 시나리오를 바탕으로, 북한의 직업훈련을 촉진하기 위한 목표와 전략을 수립해야 하고, 북한 직업훈련의 거버넌스를 설정해야 하며, 직업훈련 R&D 인프라를 구축해야 한다. 아울러, 북한 직업훈련분야의 HRD, HRM 시스템을 구축해야 하고, 공공과 민간 고용서비스 센터를 설치하여 직업훈련을 활성화해야 한다.
본 연구는 최근 빠르게 발전하는 인공지능 기술의 변화 트렌드를 분석하고 향후 발전 방향을 전망함으로써 부산지역의 인공지능 신산업 육성 방향을 설정하고자 수행하였다. 방향 설정을 위해 수행하였다. 이를 위해 최근 빠르게 시장에 출시되고 있는 인공지능 기술의 동향을 조사하고 부산지역의 실태와 여건을 분석하였다. 시장에 출시되고 있는 인공지능 기술을 지역 특화산업에 활용하기 위한 지원책을 도출하고자 하였다. 인공지능은 '초연결', '초지능', '초융합'으로 대표되는 4차 산업혁명의 핵심 키워드로, 인공지능기반의 데이터 활용 기술은 제조공정에서 서비스까지 다양한 분야에 활용될 수 있으며, 이를 통한 기술 간·산업 간 장벽이 허물어지는 초융합의 시대로 접어들고 있다. 본 연구에서는 이러한 추세에 따라 부산을 인공지능 도시로 육성하기 위한 추진 방향을 주요 지자체 간 인공지능 연관 생태계 비교·분석을 토대로 도출하였다. 본 연구에서 부산을 'AI City'로 육성하기 위한 핵심정책이라고 할 수 있는 인공지능 산업생태계조성 방안을 제시하고자 하였다. 부산의 AI 산업생태계 육성 방안은 궁극적으로 인공지능 산업을 부산의 미래 먹거리로 육성하기 위한 정책방향 설정을 목적으로 한다.
해상 객체 검출은 선장이 육안으로 해상 주변의 충돌 위험성이 있는 부유물을 컴퓨터를 통해 자동으로 검출하여 사람이 확인하는 방법과 유사한 정확도로 인지하는 방법을 말한다. 기존 선박에서는 레이더의 전파를 통해 해상 부유물의 유무와 거리를 판단하였지만 형체를 알아내어 장애물이 무엇인지는 판단할 수 없는 약점이 있다. 반면, 카메라는 인공지능 기술이 발달하면서 물체를 검출하거나 인식하는데 성능이 우수하여 항로에 있는 장애물을 정확하게 판단할 수 있다. 하지만, 디지털 영상을 분석하기 위해서는 컴퓨터가 대용량의 화소를 연산해야 하는데 CPU는 순차적 처리 방식에 특화된 구조이기에 처리속도가 매우 느려 원활한 서비스 지원은 물론 안전성도 보장할 수 없게 된다. 따라서 본 논문에서는 해상 객체 인식 소프트웨어를 개발하였고 연산량이 많은 부분을 가속화하기 위해 FPGA로 구현하였다. 또한, 임베디드 보드와 FPGA 인터페이스를 통해 시스템 구현 완성도를 높였으며 소프트웨어 기반의 기존 구현 방법보다 약 30배의 빠른 성능을 얻었고 전체 시스템의 속도는 약 3배 이상이 개선되었음을 확인할 수 있었다.
본 논문은 딥러닝 알고리즘을 이용하여 딸기 영상 데이터의 병충해 존재 여부를 자동으로 검출할 수 있는 서비스 모델을 제안한다. 또한 병징에 특화된 분할 이미지 데이터 세트를 제안하여 딥러닝 모델의 병충해 검출 성능을 향상한다. 딥러닝 모델은 CNN 기반 YOLO를 선정하여 기존의 R-CNN 기반 모델의 느린 학습속도와 추론속도를 개선하였다. 병충해 검출 모델을 학습하기 위해 일반적인 데이터 세트와 제안하는 분할 이미지 데이터 세트를 구축하였다. 딥러닝 모델이 일반적인 학습 데이터 세트를 학습했을 때 병충해 검출률은 81.35%이며 병충해 검출 신뢰도는 73.35%이다. 반면 딥러닝 모델이 분할 이미지 학습 데이터 세트를 학습했을 때 병충해 검출률은 91.93%이며 병충해 검출 신뢰도는 83.41%이다. 따라서 분할 이미지 데이터를 학습한 딥러닝 모델의 성능이 우수하다는 것을 증명할 수 있었다.
본 연구는 상시 담수 상태의 복합생태 논습지에서 유기농 벼-큰징거미새우 복합생산 조건 시 1) 논습지 토양 화학성 및 세균 군집 특성을 파악하여 토양 화학성과 세균 간의 상관관계를 분석하고, 2) 유기농 벼 단작 토양과 관행 벼 단작 토양의 세균 군집과 비교하여 유기농 복합생태 토양의 미생물 다양성을 비교 분석하는 것이다. 토양 화학성의 경우 유기농 복합생산 운영 기간이 길수록 유효인산과 유기물 함량이 증가한다. 모든 토양 시료에서 문(Phylum) 수준의 세균 분석 결과 9개의 주요 문이 분포되어 있으며, 모든 토양 시료에서 Proteobacteria가 우점하고 있다. 속(Genus) 수준 분셕 결과 37개의 주요 속이 분류되었으며, 벤다이어그램 분석 결과 모든 토양 시료에 존재하는 250개의 OTU가 분류되었고, 유기농 벼재배 토양에 특화된 561개의 OTU가 관찰되었다. 주좌표분석 결과 관행 벼 단작 토양의 세균 군집과 비교하여 유기농 벼 단작 토양과 유기농 복합생태 논습지 토양의 세균 군집 간 유사도가 높은 것으로 나타났다.
본 연구는 안양시의 정체성과 특수성을 고려한 도서관 중장기 종합 발전 계획 수립을 위한 운영 전략들을 도출하고자하는 목적으로 수행되었다. 이를 위해 본 연구에서는 다음과 같은 내용으로 진행되었다. 첫째, 안양시의 대내외 환경과 지역적 특수성 등을 파악하기 위해 안양시와 관련된 각종 문헌 자료 및 통계 자료들을 수집·분석해 정리하였다. 둘째, 「국가도서관통계시스템」 및 「경기도 공공도서관 연감」, 각종 도서관 관련 법규 등의 자료를 토대로 안양시 공공도서관의 운영 현황에 대해 파악하였다. 셋째, 안양시 공공도서관에서 근무하고 있는 사서 26명을 대상으로 안양시 정체성부터 현재의 도서관 운영 전반에 대한 의견을 수렴하기 위해 주관식 개방형 질문으로 구성한 설문조사를 실시해 분석하였다. 마지막으로, 앞서 정리한 현황 분석 내용과 최근의 도서관 트렌드, 정책 및 사회문화 환경 등을 반영해 향후 안양시 공공도서관의 중장기 발전 계획 수립의 토대가 될 수 있는 구체적인 운영 전략들을 ① 조직체계 및 인력 구성, ② 지역 간 균형 발전을 위한 시설 계획, ③ 장서 개발 및 보존 방향, ④ 특화주제 서비스 방안, ⑤ 협력체계 구축, ⑥ 홍보 방안의 여섯 가지 영역으로 구분해 제안하였다.
국내외적으로 급변하는 인터넷 시대에 생활함에 따라 의료, 금융, 서비스 분야 등에서 대용량 정보가 이용된다. 이에 따라 병원, 기관 등 의료 기관에서의 시스템에서도 개인 정보의 유출 및 외부 침입으로 개인 정보 침해가 발생된다. 의료 기관의 개인건강의료정보의 정보보호 및 개인 프라이버시 보호를 위해 국내외 의료 기관에서는 국가별로 제시한 정책, 법령 기준에 따라 비식별화 처리 기술을 이용하고 있다. 기존 국내외 프라이버시 제도, 법령 등을 비교하여 국내에서 미흡했던 익명화와 가명화 기술 및 대상 데이터 항목에 대해 보다 발전되고 우수한 기술 및 대상을 도출하기 위해 비교 분석한다. 의료 개인정보에 대한 비식별화 처리 기술은 국외 기관인 미국 NIST 및 영국 ICO에서 제시한 국가정보보호를 위한 비식별화 기술에 비해 국내에서는 산학연의 각 기관 및 업체 등에서 자율적으로 비식별화 기술을 채용하고 있는 제약적인 상황이며 국내의 기술은 익명화 기술인 데이터 마스킹이나 삭제 기술의 수준이 되고 있는 실정이다. 국내 개인건강정보의 이용을 활성화하기 위해 재식별화 위험도를 줄인 비식별화 기술인 암호화와 확장성 퍼징 기술을 새롭게 제안하고자 한다.
현재 한국의 웹툰은 세계 디지털 만화 시장을 선도하고 있다. 웹툰은 세계 각국 다양한 언어로 서비스되고 있으며 웹툰의 IP(지식재산권)를 이용해 제작된 드라마와 영화가 크게 흥행하면서 웹툰의 영상화 작업도 점점 많아지고 있다. 그러나 이러한 웹툰의 성공과 함께 웹툰 작가의 노동 환경이 중요한 문제로 떠오르고 있다. 「2021년 만화 이용자 실태조사」에 따르면, 웹툰 작가의 하루 평균 작업시간은 10.5시간이며 일주일 평균 5.9일을 창작활동에 사용한다. 작가들은 매주 많은 분량의 그림을 그려야 하는데, 웹툰 간의 경쟁은 더욱 치열해지고 있으며 회 당 작가가 그려야 할 분량은 점점 늘어가고 있다. 따라서, 이 연구에서는 딥러닝 기술을 이용하여 웹툰 배경 이미지를 생성하고 웹툰 제작에 활용할 것을 제안한다. 웹툰의 주요 인물은 작가의 독창성이 상당 부분 포함되는 영역이지만, 배경 그림은 비교적 반복적이며 독창성이 필요하지 않은 영역이기 때문에, 작가의 작화 스타일과 유사한 배경 그림을 생성할 수 있다면 웹툰 제작에 유용하게 사용될 수 있다. 배경 생성은 image-to-image translation에서 좋은 성능을 보여주고 있는 CycleGAN과 카툰(cartoon) 스타일에 특화된 CartoonGAN을 이용한다. 이러한 생성은 과도한 업무환경에 처한 작가들의 노동 시간을 단축하고 웹툰과 기술의 융합에 기여할 것으로 기대된다.
본 연구는 C대학교 문헌정보학과에 기개설된 <지역문화정보론> 교과목을 프로젝트 기반 학습법을 활용한 캡스톤디자인 교과목으로 구성하여 운영한 사례에 관한 연구이다. 해당 교과목에서는 지역사회 청소년 특화기관과 연계하여 지역 고등학생들을 대상으로 디지털리터러시 교육을 수행하고 휴먼라이브러리 콘텐츠를 제작하는 프로젝트를 기획하여 진행하였다. 프로젝트에 참여한 수강생 5명과 협력기관 업무담당자 3명과의 반구조화된 심층면담을 수행하여, 지역사회와 연계하여 프로젝트 기반 학습법을 적용한 캡스톤디자인 교과목 개발과 운영의 특징 및 성과를 보고하고 개선점을 제안하였다. 또한, 21세기 학습 프레임워크(P21)를 사용하여 수강생들과의 심층면담 내용을 분석하여, 프로젝트 참여를 통해 수강생들은 P21의 3가지 기술 영역 전반의 11가지 학습 기술-자기주도, 프로젝트관리, 다양한 팀과의 협력, 유연함, 책임감, 리더십(삶과 경력 기술 영역)과 의사소통과 협업, 문제해결력, 창의력, 비판적 사고(학습과 혁신 기술 영역), 그리고 미디어결과물생성 기술(정보미디어테크놀로지 기술 영역)-을 강화했음을 확인했다. 본 사례연구는 지역사회협력에 기반한 문헌정보학 캡스톤디자인 교과목의 개발과 운영에 참고할 수 있는 방향성을 제시하고, 프로젝트 기반 학습법의 적용을 통한 커리큘럼 개발에 관심있는 교수자 및 연구자에게 도움이 되고자 하였다.
본 연구에서는 Z세대의 라이프 스타일과 SNS 현황을 기반으로 한 영상 광고를 제작하는 데에는 중요한 측면을 연구하였다. SNS의 특성상 Z세대는 참여와 상호작용에 높은 가치를 둔다. 그래서 SNS 광고는 시청자들과의 활발한 상호작용을 유도하고 피드백을 수용하는 방식으로 제작되어야 한다. 본론 부분의 내용으로는 다음과 같이 정리된다. Z세대의 다양한 콘텐츠 형식을 선호하며, 이를 통해 정보를 소비한다. 광고는 텍스트, 이미지, 동영상 등 다양한 형식으로 제작되어야 하며, 여러 플랫폼에 적합한 유연성을 가지고 있어야 한다. 플랫폼의 특화로 각 SNS 플랫폼은 고유한 특성이 있어, 본연구에서는 광고 해당 플랫폼의 특성을 분석하고 최적화된 플랫폼에 맞는 콘텐츠 전략을 구사해야 할 것을 제안하고 있다. 가치 제안 강조로 제품이나 브랜드가 어떤 가치를 제공하는지에 집중하도록 광고컨셉 설정을 제안한다. 영상 광고에서는 제품이나 서비스의 유익성과 고유 가치를 명확하게 강조하는 것이 중요하며, 결론에서는 제작 방향에 대한 것으로, 미적 디자인과 시각적 효과의 매력적이고 독특한 디자인의 방식으로서 스토리텔링의 현대적이고 트렌디한 디자인을 채택하여 주목성을 높인 사례를 중심으로 제안하였다. 본 논문의 연구 가치는 이러한 요소들을 종합적으로 고려하여 Z세대의 라이프스타일과 SNS 사용 특성에 부합하는 영상 광고의 기획과 디자인에 맞는 새로운 SNS 마케팅 전략을 구축할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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