빌딩에너지관리시스템(BEMS: Building Energy Management System)은 생산 및 소비되는 에너지를 효율적으로 관리하는 시스템이다. 그러나 건물 내 전력소비는 물리적인 특성상으로 인해 생산 및 소비가 일정하지 않아 안정적인 전력 공급이 필수적이다. 이에 따라 건물의 안정적인 전력 공급을 위해서는 정확한 건물 내 전력 소비 예측이 중요하다. 최근에는 시계열분석, 통계분석, 인공지능 등 다양한 방법을 이용하여 전력소비예측에 관한 연구가 진행되고 있다. 본 논문은 Prophet 모델의 장점과 단점을 분석하여 장점인 growth, seasonality, holidays를 선택하였고, Prophet 모델의 단점인 데이터의 복잡성과 외부변수(기후 데이터)의 제한성을 해결하기 위하여 GRU을 조합하여 단기(2일) 및 중기(7일, 15일, 30일) 전력소비량 예측 알고리즘을 제안한다. 실험결과, 제안한 방법은 기존 GRU 및 Prophet 모델보다 성능이 우수하였다.
최근 생성형 AI 기반인 ChatGPT는 상업적·교육적 활용 가능성과 높은 효용가치 기대로 급격히 발전함과 동시에 여러 가지 우려와 문제점도 대두되고 있다. 본 연구는 ChatGpt의 품질이 사용자의 활용만족과 지속적 이용의도에 미치는 영향을 분석하는데 목적이 있다. 이를 위하여 부산경남지역 대학생들을 대상으로 설문조사를 실시하였으며 총 155명의 응답을 표본으로 SPSS 28.0 프로그램을 이용하여 검증하였다. 연구 결과, ChatGPT 품질 요소 중 신뢰성과 안정성은 활용만족과 지속적 이용의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. ChatGPT의 활용만족은 지속적 이용의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. ChatGPT의 신뢰성과 안정성, 지속적 이용의도간에에 활용만족은 긍정적인 매개효과가 있는 것으로 나타났다. 본 연구 결과로 ChatGPT의 품질요소 중 사용자의 지속적 이용의도에 영향을 미치는 요인을 제시함으로서 ChatGPT의 이용 촉진에 필요한 교육적·정책적 방향 제시에 기여고자 한다.
생성형 인공지능 기술의 놀라운 성과가 점차 가시화됨에 따라, 기계의 인간 지배 가능성 등 잠재적인 실존 위협이 제기되는 현시점에서 인공지능에 대한 '통제 가능성'이 첨예한 글로벌 키워드로 주목받고 있다. 이에 따라 이 연구는 인공지능 기술을 중심으로 펼쳐질 미래 사회의 혁신적 변화에 대응하기 위하여 인공지능에 대한 통제 개념과 현주소, 글로벌 현황을 면밀하게 탐색함으로써 사회적 공론장 형성의 토대를 마련하고자 하는 데 목적이 있다. 이를 통해 인공지능 기술 진화에 따라 야기될 사회문제와 예측 불가능한 변수에 대해 대응책을 마련하기 위한 시사점을 모색하고, 정부 규제 수립에 대한 가이드라인과 전략적 통찰력을 제시하는 한편, 사회적 공개 담론 형성을 위한 함의를 찾아 보고자 한다.
광학 문자 인식(Optical Character Recognition, OCR)은 이미지 내의 문자를 인식하여 디지털 포맷(Digital Format)의 텍스트로 변환하는 기술이다. 딥러닝(Deep Learning) 기반의 OCR이 높은 인식률을 보여줌에 따라 대량의 기록 자료를 보유한 많은 산업 분야에서 OCR을 활용하고 있다. 특히, 의료 산업 분야는 의료 서비스 향상을 위해 딥러닝 기반의 OCR을 적극 도입하였다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 OCR 엔진(Engine) 및 의료 데이터에 특화된 OCR의 동향을 살펴보고, 의료 OCR의 발전 방향에 대해 제시한다. 현재의 의료 OCR은 검출한 문자 데이터를 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)하여 인식률을 개선하였다. 그러나, 정형화되지 않은 손글씨(Handwriting)나 변형된 문자에서는 여전히 인식 정확도에 한계를 보였다. 의료 데이터의 데이터베이스(Database)화, 이미지 전처리(Pre-processing), 특화된 자연어 처리를 통해 더욱 고도화된 의료 OCR을 발전시키는 것이 필요하다.
인류의 출현과 함께 시작된 역사에는 기록이라는 수단이 있기에 현재에 사는 우리는 데이터를 통해 과거를 확인할 수 있다. 생성되는 데이터는 일정 순간에만 발생하여 저장될 수도 있지만, 과거로부터 현재까지 일정 시간 간격 동안 계속해서 생성될 뿐만 아니라 다가올 미래에도 발생함으로써 이를 활용하여 예측하는 것 또한 중요한 작업이다. 본 논문은 수많은 데이터 중에서 시계열 데이터의 활용 동향을 알아보기 위해서 시계열 데이터의 개념에서부터 머신러닝 분야에서 시계열 데이터 분석에 주로 사용되는 Recurrent Neural Network와 Long-Short Term Memory에 대해 분석하고, 이런 모델들을 활용한 사례의 조사를 통해 의료 진단, 주식 시세 분석, 기후 예측 등 다양한 분야에 활용되어 높은 예측 결과를 보이고 있음을 확인하였고, 이를 바탕으로 향후 활용방안에 대하여 모색해본다.
최근 다양한 산업 분야에 적용되고 있는 사물인터넷(IoT)은 자동화와 디지털화하는 과정에서 끊임없이 진화하고 있다. 그러나, IoT 장치가 구축된 네트워크에서는 중간 노드 간의 IoT 중요 정보 관련 데이터의 공유, 개인정보보호 및 데이터 무결성 등의 연구가 아직도 활발하게 연구되고 있다. 본 연구에서는 IoT가 구축된 네트워크 환경에서 중간 노드에 부담을 주지 않으면서 구현이 쉬운 블록체인 기반의 IoT 중요 정보 관리 기법을 제안한다. 제안 기법은 중간 노드에 도착한 IoT 중요 정보에 대해서 임의 크기의 무작위 값을 할당하여 탈중앙화된 P2P 블록체인이 되도록 관리한다. 또한, 제안 기법은 IoT 중요 정보의 가중치 조건에 따라 시간제한, 장치 제한 등의 라이선스를 만들어 IoT 중요 데이터 관리가 수월하여지도록 한다. 성능평가, 제안 기법은 지연시간 및 처리시간이 기존 기법보다 평균 7.6%, 10.1%가 향상되었다.
본 연구는 우간다 루웨로 지역의 젊은 여성들 사이에 성생식보건 지식, 태도, 자기효능감의 관계를 조사했다. 2016년 5월부터 7월까지 루웨로 지역의 여성 82명을 대상으로 설문조사를 실시했으며, 다중 선형 회귀 분석을 통해 자기효능감에 대한 지식과 태도의 예측력을 평가했다. 연구 결과 참가자 중 48.8%가 16-17세였으며, 지식, 태도, 자기효능감 사이에 유의한 상관관계가 있었다. 또한, 지식과 태도는 자기효능감의 59.6%를 설명했으며, 모두 자기효능감을 예측하는 데 유의한 역할을 했다. 연구 결과는 건강한 활동에 참여하는 자기효능감과 여성의 역할과 가치에 대한 긍정적 태도, 청소년기 건강 유지에 대한 지식 간의 관련성을 강조한다. 이를 토대로 향후교육 프로그램은 이러한 요소를 강화하여 우간다의 청소년 임신 및 성생식보건 문제에 대응해야 할 것이다.
본 연구의 목적은 TV홈쇼핑 화장품 쿠션 상품 고객의 평가를 기초로 한 신상품 개발 제언을 도출하는 것이다. 분석 대상은 TV홈쇼핑을 통해 쿠션을 구매한 30~70대 여성 고객의 평가 20만 개를 파이썬 라이브러리인 셀레니움으로 크롤링하여 정제한 후 NLP, 텍스트 마이닝, 빈도, TF-IDF 분석으로 결과를 도출하였다. 연구의 주요 분석결과를 요약하면 다음과 같다. TV홈쇼핑의 타켓 연령대는 50-60대가 메인이며, 광채, 잡티, 주름커버, 밀착력에 큰 관심이 있었고, 쿠션 케이스가 예쁘고, 특히 모녀, 자매, 지인 등과 함께 사용하는 것을 선호하며, 선물용으로도 쿠션 제품을 고려한다는 것을 예측할 수 있다. 이에 함께 참고할 수 있는 제품의 성분이나 구성, 마케팅 전략 등에 대한 제언을 도출하였다. 제품 성분으로는 S.Acamella(스필란테스 아크멜라) 추출물이나 AHA(Alpha Hydroxy Acid) a- 또는 b- 성분을 활용하여 개발하는 것이 주요 제언이다. 다음으로, 고객들은 상품의 외관과 구성에 특별한 관심이 있었으며, 부모나 친구 등과 같은 주변 인물에게 선물로써 상품을 고려하고 있어 이를 중심으로 한 마케팅 전략 모색이 필요하다.
O2O 상점 모델은 온/오프라인의 경계를 허물어 고객에게 큰 편의성을 제공하는 플랫폼이다. 이러한 플랫폼을 효과적으로 운영하기 위해서는 소상공인들이 필요한 정보를 디지털 형태로 제공해야 한다. 특히, 한글 메뉴판을 디지털화하는 과정이 수동으로 진행될 경우 여러 문제점을 일으킬 수 있으며, OCR 기술 사용 시 한글의 인식 정확도가 낮아 오류 인식의 가능성이 높다. 이에 본 논문에서는 한글 메뉴판의 자동 인식을 위해 대표적인 OCR 모델인 EasyOCR을 기반으로 하되, 한글 문자 인식의 낮은 정확도를 개선하고자 한다. 제안하는 모델은 VGG와 ResNet의 구조적 장점을 통합하고, 어텐션 메커니즘을 도입하여 한글 문자의 인식 성능을 크게 향상시키도록 설계한다. 실험 결과, 제안하는 모델은 EasyOCR에 비해 Accuracy 기준 약 3.5%, Confidence Score와 Normalized Edit Distance 기준 약 1%의 인식 정확도 향상을 보였다. 따라서, 제안한 방법이 기존 문제를 효과적으로 해결할 수 있음을 입증한다.
본 연구는 IT 종사자들의 업무과부하와 이직의도 간의 관계에서 직무소진의 매개효과를 검증하고자 하였다. 이를 위하여 IT 종사자 499명에게 직무요구, 직무소진(하위요인: 정서적 소진, 냉소, 직업 효능감) 및 이직의도 척도로 구성된 온라인 설문을 실시하였다. 수집된 자료는 SPSS 25.0 프로그램을 활용하여 통계 분석하였고, 매개효과 검증을 위해 Sobel test를 실시하였다. 연구결과, 업무과부하는 정서적 소진, 냉소, 이직의도에 유의한 정적 상관성을 보였다. 업무과부하는 정서적 소진과 이직의도에 유의한 정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 업무과부하와 이직의도 간의 관계에서 정서적 소진의 완전 매개효과가 검증되었다. 연구결과를 기반으로, IT 종사자들의 업무과부하와 이직의도 문제를 예방하기 위해서는 정서적 소진에 개입할 필요성을 논의하였다. 마지막으로 IT 종사자들의 직무소진에 개입할 인적 관리 방안과 향후 연구 방향을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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