본 연구는 모세관 혈당의 혈당값을 대조군으로 연구 참가자의 혈액 포도당을 모니티링할 때 PPG 센서와 DNN 예측알고리즘이 융합된 혈당모니터링 시스템(PPG-BGMS)의 성능을 평가하는 것이다. 연구는 2023년 9월부터 2023년 11월까지 참가자를 대상으로 실시된 연구자 임상시험이다. PPG-BGMS는 1분간의 심박수, 심박변이도 정보와 DNN 예측알고리즘을 활용한 예측된 혈당수치와 개인용혈당관리시스템의 혈당측정기로 측정한 모세관혈당 수치와 비교했다. 총 100명의 참가자 중 제2형 당뇨(T2DM) 유병인은 50명이며, 평균연령은 67세(28세~89세)이다. PPG-BGMS의 예측혈당의 100%가 Clarke 오류그리드 및 Parker(Consensus) 오류그리드의 A+B 영역에 분포하는 것으로 나타났다. PPG-BGMS 예측 혈당의 MARD 값은 5.3 ± 4.0 %이다. 결과에 의하면 비채혈식 PPG-BGMS는 임상표준의 채혈식 개인용 혈당측정시스템의 순간 혈당수치와 비교하여 열등하지 않는 것으로 분석되었다.
저화소의 감시카메라와 같은 촬영 장비를 통해 사람의 얼굴을 인식할 경우, 화질이 낮아 얼굴을 포착하기 어렵다는 문제점이 있다. 이렇게, 사람의 얼굴을 인식하기 어렵다면 범죄용의자나 실종자를 특정해내지 못하는 등의 문제가 발생할 수 있다. 기존 이미지 속 안면 인식에 관한 연구들에서는 정제된 데이터셋을 사용하였기 때문에 다양한 환경에서의 성능을 가늠하기 어렵다는 한계가 존재한다. 이에, 본 논문에서는 저화질 이미지에서 안면 인식 성능이 떨어지는 문제를 해결하기 위해 다양한 환경을 고려한 저화질 안면 이미지에 대해 화질 개선을 수행하여 고화질 이미지를 생성한 뒤, 안면 특징점 검출의 성능 향상시키는 방법을 제안한다. 제안 방법의 현실 적용 가능성을 확인하기 위해 전체 이미지에서 사람이 상대적으로 작게 나타나는 데이터셋을 선정하여 실험을 수행하였다. 또한 마스크 착용 상황을 고려한 안면 이미지 데이터셋을 선정하여, 현실 문제로의 확장 가능성을 탐구하였다. 안면 이미지의 화질을 개선하여 특징점 검출 모델의 성능을 측정한 결과, 개선 후 안면의 검출 여부는 마스크를 착용하지 않은 이미지의 경우 평균 3.47배, 마스크를 착용한 경우 평균 9.92배로 성능 향상을 확인할 수 있었다. 안면 특징점에 대한 RMSE는 마스크를 착용한 이미지의 경우 평균 8.49배 감소, 마스크를 착용하지 않은 경우 평균 2.02배 감소한 것을 확인할 수 있었다. 이에, 화질 개선을 통해 저화질로 포착된 안면 이미지에 대한 인식률을 높여 제안 방법의 활용 가능성을 확인할 수 있었다.
산업혁신의 흐름에 발맞추어 다양한 분야에서 활용되고 있는 IoT 기술은 빅데이터의 접목을 통한 새로운 비즈니스 모델의 창출 및 사용자 친화적 서비스 제공의 핵심적인 요소로 부각되고 있다. 사물인터넷이 적용된 디바이스에서 누적된 데이터는 사용자 환경 및 패턴 분석을 통해 맞춤형 지능 시스템을 제공해줄 수 있어 편의 기반 스마트 시스템 구축에 다방면으로 활용되고 있다. 최근에는 이를 공공영역 혁신에 확대 적용하여 CCTV를 활용한 교통 범죄 문제 해결 등 스마트시티, 스마트 교통 등에 활용하고 있다. 그러나 이미지 데이터를 활용하는 기존 연구에서는 개인에 대한 사생활 침해 문제 및 비(非)일반적 상황에서 객체 감지 성능이 저하되는 한계가 있다. 본 연구에 활용된 IoT 디바이스 기반의 센서 데이터는 개인에 대한 식별이 불필요해 사생활 이슈로부터 자유로운 데이터로, 불특정 다수를 위한 지능형 공공서비스 구축에 효과적으로 활용될 수 있다. 대다수의 국민들이 일상적으로 활용하는 도시철도에서의 지능형 보행자 트래킹 시스템에 IoT 기반의 적외선 센서 디바이스를 활용하고자 하였으며 센서로부터 측정된 온도 데이터를 실시간 송출하고, CNN-LSTM(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory) 알고리즘을 활용하여 구간 내 보행 인원의 수를 예측하고자 하였다. 실험 결과 MLP(Multi-Layer Perceptron) 및 LSTM(Long Short-Term Memory), RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory)에 비해 제안한 CNN-LSTM 하이브리드 모형이 가장 우수한 예측성능을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 디바이스 및 모델을 활용하여 그간 개인정보와 관련된 법적 문제로 인해 서비스 제공이 미흡했던 대중교통 내 실시간 모니터링 및 혼잡도 기반의 위기상황 대응 서비스 등 종합적 메트로 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
위치기반서비스는 이동기기의 위치정보를 바탕으로 한 향상된 서비스로 최근 스마트폰을 활용한 모바일 응용프로그램에서 부각되고 있다. 하지만 이와 관련한 기술 및 서비스 개발에 비해 위치기반서비스의 사용의도에 관한 실증연구는 아직까지 부족하다. 또한 선행연구들은 어느 한 요인을 중심으로 단편적으로 수행되었으며 사용의도와의 직접적인 영향 관계에 대해 제시하지 못한 한계점을 가지고 있다. 이에 본 연구는 빠른 성장이 기대되는 위치기반서비스 시장에서 위치기반서비스 사용자의 위치기반서비스 수용의도 및 사용에 영향을 미치는 요인들에 관한 모델을 제시하였고 330명을 대상으로 하여 설문조사를 실시하여 이를 조사하였다. 자료를 분석한 결과 서비스 맞춤화, 서비스 품질과 개인적 혁신성은 위치기반서비스의 사용의도에 긍정적인 영향을 미치며 사용의도는 실제사용에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 하지만 위치기반서비스의 맥락 하에 서비스 맞춤화와 개인적 혁신성은 사생활보호염려에 영향을 미치지 않으며 사생활보호염려는 위치기반서비스 사용의도에도 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 실제로 위치기반서비스에서 사용자에게 요구되는 정보는 위치에 관한 정보로 금융거래에 관련한 정보에 비해 민감하지 않기 때문에 이러한 결과가 나왔다고 추측할 수 있으면 위치기반서비스 사용자들은 전자상거래와 같은 정보시스템 사용자들에 비해 사생활보호에 대해서 예민하게 받아들이기 보다는 위치기반서비스 사용의 이점을 더 중시한다고 이해할 수 있다. 위치기반서비스의 맞춤화가 사용자의 사용의도에 긍정적인 영향을 미친다는 실증적 결과는 인공지능 등의 기술을 활용하여 사용자의 위치기반 서비스 사용 패턴을 분석함으로써 사용자의 정보수요 특성을 효과적으로 충족시켜줄 수 있는 맞춤화된 서비스의 제공으로 사용자의 사용의도를 강화시킬 수 있음을 시사하고 있다. 본 연구는 모바일 위치기반서비스 사용자의 사용의도와 실제사용에 미치는 요인들을 새롭게 다면적인 측면에서 실증적으로 조사하여 위치기반서비스와 관련하여 새로운 쟁점을 제시했으며 위치기반서비스 사용자의 사용의도와 실제사용에 대한 이해의 폭을 넓혔다는 점에서 의의가 있다. 또한 본 연구의 결과는 위치기반서비스 시장의 성장과 사용자들에 대한 효과적 대응 전략을 수립하는데 도움이 될 것으로 기대된다.
오늘날 이동통신은 급증하는 데이터 수요에 대응하기 위해서 주로 속도 향상에 초점을 맞추어 발전해 왔다. 그리고 5G 시대가 시작되면서 IoT, V2X, 로봇, 인공지능, 증강 가상현실, 스마트시티 등을 비롯하여 다양한 서비스를 고객들에게 제공하기위한 노력들이 진행되고 있고 이는 우리의 삶의 터전과 산업 전반에 대한 환경을 바꿀 것으로 예상되고 되고 있다. 이러한 서비스를 제공하기위해서 고속 데이터 속도 외에도, 실시간 서비스를 위한 지연 감소 그리고 신뢰도 등이 매우 중요한데 5G에서는 최대 속도 20Gbps, 지연 1ms, 연결 기기 106/㎢를 제공함으로써 서비스 제공할 수 있는 기반을 마련하였다. 하지만 5G는 고주파 대역인 3.5Ghz, 28Ghz의 높은 주파수를 사용함으로써 높은 직진성의 빠른 속도를 제공할 수 있으나, 짧은 파장을 가지고 있어 도달할 수 있는 거리가 짧고, 회절 각도가 작아서 건물 등을 투과하지 못해 실내 이용에서 제약이 따른다. 따라서 기존의 통신망으로 이러한 제약을 벗어나기가 어렵고, 기반 구조인 중앙 집중식 SDN 또한 많은 노드와의 통신으로 인해 처리 능력에 과도한 부하가 발생하기 때문에 지연에 민감한 서비스 제공에 어려움이 있다. 그래서 자율 주행 중 긴급 상황이 발생할 경우 사용 가능한 지연 관련 트리 구조의 제어 기능이 필요하다. 이러한 시나리오에서 차량 내 정보를 처리하는 네트워크 아키텍처는 지연의 주요 변수이다. 일반적인 중앙 집중 구조의 SDN에서는 원하는 지연 수준을 충족하기가 어렵기 때문에 정보 처리를 위한 SDN의 최적 크기에 대한 연구가 이루어져야 한다. 그러므로 SDN이 일정 규모로 분리하여 새로운 형태의 망을 구성 해야하며 이러한 새로운 형태의 망 구조는 동적으로 변하는 트래픽에 효율적으로 대응하고 높은 품질의 유연성 있는 서비스를 제공할 수 있다. 이러한 SDN 구조 망에서 정보의 변경 주기, RTD(Round Trip Delay), SDN의 데이터 처리 시간은 지연과 매우 밀접한 상관관계를 가진다. 이 중 RDT는 속도는 충분하고 지연은 1ms 이하이기에 유의미한 영향을 주는 요인은 아니지만 정보 변경 주기와 SDN의 데이터 처리 시간은 지연에 크게 영향을 주는 요인이다. 특히, 5G의 다양한 응용분야 중에서 지연과 신뢰도가 가장 중요한 분야인 지능형 교통 시스템과 연계된 자율주행 환경의 응급상황에서는 정보 전송은 매우 짧은 시간 안에 전송 및 처리돼야 하는 상황이기때문에 지연이라는 요인이 매우 민감하게 작용하는 조건의 대표적인 사례라고 볼 수 있다. 본 논문에서는 자율 주행 시 응급상황에서 SDN 아키텍처를 연구하고, 정보 흐름(셀 반경, 차량의 속도 및 SDN의 데이터 처리 시간의 변화)에 따라 차량이 관련정보를 요청해야 할 셀 계층과의 상관관계에 대하여 시뮬레이션을 통하여 분석을 진행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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