최근 각국은 정부 데이터 개방을 위한 데이터 플랫폼을 구축하고, 행정정보데이터세트 등 다양한 데이터를 민간에서 웹을 통해 자유롭게 활용하도록 하고 있다. 이 연구는 전 세계적으로 가장 많이 활용되는 대표적인 오픈 데이터 플랫폼인 소크라타와 CKAN의 기능을 분석하고, 각국의 활용 사례를 살펴보았다. 그리고 서울시의 데이터세트 서비스 현황을 사례로 검토하여, 오픈 데이터 플랫폼을 적용한 지방자치단체의 데이터세트 관리 및 서비스 방안을 개념적으로 제시하였다. 이를 통해 기록으로서의 데이터세트 서비스 제공을 위한 지방자치단체의 장기적인 보존과 관리체제 방안을 제도적 측면과 데이터의 생산 및 관리 측면, 서비스 측면 및 플랫폼의 선택 등 다양한 측면에서 제시하였다.
온라인 공동 생산의 한 형태인 정부 크라우드소싱 플랫폼은 정부와 시민의 공동 생산을 활성화하기 위한 수단으로 학계와 실무자들로부터 점점 더 많은 관심을 받고 있다. 이 연구의 목적은 효과적이고 혁신적인 온라인 공동 생산 서비스를 원하는 정부 지도자와 관리자에게 다양한 국가에서 실행된 실제 사례를 경험적으로 연구한 논문들을 소개하고 체계적으로 이 논문들의 발견과 의의를 정리, 논의하여 효과적이고 포용적인 정부 크라우드소싱 플랫폼을 설계, 구현, 관리, 평가하는데 도움을 주고자 합니다. 이 연구는 실제 정부 크라우드소싱 사례를 조사한 일부 실증 연구에 대한 문헌을 검토한다. 특히 이 논문은 크라우드소싱 공동디자인과 크라우드소싱디자인/정부집행 형태의 플랫폼에 관한 경험적 연구에 관한 검토를 통해 주요 발견사항을 논의하고 이를 바탕으로 효과적이고 포용적인 크라우드 소싱 플랫폼을 디자인하고 관리하고자 하는 정부의 리더와 관리자에게 통찰력과 함의를 제공하고자 한다.
의료산업은 진단 및 치료 위주의 기술개발이 진행되어왔다. 최근 의료 빅데이터를 기반으로 진단, 치료 및 재활뿐만 아니라 예방과 예후관리까지 지원하는 의료서비스에 대한 패러다임이 변화되고 있다. 특히, 여러 의료 중심의 플랫폼 기술 가운데 객관적인 진단지표를 가지고 있는 의료영상을 기반으로 인공지능 학습에 적용하여 진단 및 예측을 중심으로 한 플랫폼 개발이 진행되고 있다. 하지만, 인공지능 연구에는 많은 학습 데이터가 요구될 뿐만 아니라 학습에 적용하기 위해서는 데이터 특성에 따른 전처리 기술과 분류 작업에 많은 시간 소요되어 이와 같은 문제점을 해결할 수 있는 방법들이 요구되고 있다. 따라서, 본 논문은 인공지능 학습까지 적용하기 위한 의료영상 데이터에 대한 확장 모델을 개발하여 공통적인 조건에 따라 의료영상 데이터가 표준화되어 변환하며, 자동화 시스템 구조에 따라 데이터가 분류·저장되어 인공지능 학습까지 지원할 수 있는 플랫폼을 제안하고자 한다. 그리고 근감소증 학습데이터 관리 및 적용 결과를 통해 플랫폼의 수행성을 검증하였다. 향후 제안한 플랫폼을 통해 의료데이터에 대한 전처리, 분류, 관리까지 지원함으로써 CDM 확장 표준 의료데이터 플랫폼으로 활용 가능성을 보였다.
본 논문에서는 홈 자동화 네트워크으로 가장 각광을 받고있는 론웍스(Lonworks) 시스템을 구성 관리하는 홈 서버 플랫폼의 새로운 구조를 제안한다. Echelon사에서 제안하는 Lonworks 시스템의 구성관리 도구로서의 LonMaker는 자체적으로 개발한 LNS (Lonworks Network Service)라고 하는 비 표준화된 구성 관리 기술을 통해서 네트워크를 관리하도록 지원하며, 상기한 LNS를 인프라로 활용하는 도구로서, LNS는 빌딩 혹은 가정 내에 Lonworks 네트워크로 연결되어 있는 디바이스들에 대한 정보를 DB화하여 구축된 자료를 기반으로 하여 디바이스들간에 연동이 가능하도록 지원한다. 그러나 고가이며, 구성 관리를 한 디바이스 개수당 가격을 별도로 지불해야 하는 로열티가 있고, 이 역시도 하드웨어 제약사양인 뉴런칩(Neuron Chip)을 사용해야 한다는 점에서 개발자로 하여금 많은 부담을 주고 있다. 이에 본 논문에서는 홈 자동화 네트워크 개발 시에 노드 구조를 각 응용목적에 맞도록 보다 유연성 있게 구현할 수 있도록 하는 네트워크 구성 관리 기능을 갖춘 흠 서버 플랫폼을 제안한다 제안된 흠 서버 플랫폼을 통해 제어 네트워크의 다양화와 고성능 처리의 장점을 얻을 수 있었고, 기존의 고가의 론웍스 LonMaker 소프트웨어를 사용하지 않고도 단지 리눅스 상의 무료 컴파일러인 gcc 컴파일러를 통해 홈 서버 노드를 구성할 수 있으므로 시스템 개발에 대한 비용을 많이 줄일 수 있으며, 리눅스 OS를 사용하는 홈 자동화 홈 서버 시스템으로의 파급효과가 클 것이다.
21세기 들어 발생하는 Covid 19 팬더믹과 같은 새로운 질병의 발현과 바쁜 현대인의 일상에 따른 건강 이상신호가 발생하는 일이 많아지고 있다. 이에 따라 헬스케어 관리 및 데이터를 기반으로 한 건강관리의 중요성이 부각되고 있으며, 특히 환자 개인의 헬스케어 데이터 기반의 개인건강 관리 데이터에 대한 관심이 급증하고 있다. 본 연구에서는 개인 건강 관리의 어려운 문제를 해결하기 위한 자가 건강진단 및 해결을 위한 IT를 접목한 개인건강 헬스케어 플랫폼 개발과 인체에서 발생하는 생체신호를 측정하여 플랫폼으로 전달하는 앱 개발을 통하여 개인 맞춤형 건강관리 시스템을 구축하였다. 이를 통해 현대인의 건강관리 뿐만 아니라, 발달장애인 및 의사표현이 어려운 취약계층의 심리정서 모니터링을 통한 심리정서 케어 지원 니즈를 해결하고자 한다. 또한 개인의 건강 및 생활환경 데이터 전반을 통합하여 개인에게 최적화된 의료 및 건강관리 서비스를 개발하는데 목표를 두고 진행하였다.
주행 중 차량내의 음성인터페이스 에서 음성인식기의 성능은 가장 중요한 부분이다. 본 논문은 차량내 음성인식기의 성능 평가를 자동화하기 위한 플랫폼의 개발에 대한 것이다. 개발된 플랫폼은 주 프로그램, 중계 프로그램 데이터베이스 관리, 통계산출 모듈로 구성된다. 성능 평가에 있어 실제 차량의 주행 조건을 고려한 시뮬레이션 환경이 구축되었고, 미리 녹음된 주행 노이즈와 발화자의 목소리를 마이크를 통해 입력하여 실험하였다. 실험 결과 제안하는 플랫폼에서 얻어진 음성인식 결과의 유효성이 입증되었다. 제안한 플랫폼으로 사용자는 음성인식의 자동화와 인식결과의 효율적인 관리 및 통계산출을 함으로서 차량 음성인식기의 평가를 효과적으로 진행할 수 있다.
시간에 의존적인 대용량의 멀티미디어 데이터를 다양한 네트웍 환경에 맞도록 전송하는 방법이 다양하게 연구되고 있다. 또한 멀티미디어 데이터를 실시간으로 전송하기 위한 프로토콜로 RTP(Real-time Transport Protocol)을 적용하여 하고 있으며, 다양한 상태의 네트웍을 통한 전송에 대한 피드백(feedback) 정보인 RTCP(Real-time Transport Control Protocol) 정보를 이용하여 QoS(Quality of Service)를 관리하는 메커니즘이 연구되고 있다. 본 논문에서는 RTP/RTCP 기반의 실시간 멀티미디어 데이터 전송을 위하여 멀티캐스팅(multicasting) 환경 하에서 각기 다른 대역 폭에 대한 동적인 QoS 관리 플랫폼을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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