• 천문학회지
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• 제36권spc1호
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• pp.125-133
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• 2003

New Jersey Institute of Technology (NJIT), in collaboration with the University of Hawaii (UH), is upgrading Big Bear Solar Observatory (BBSO) by replacing its principal, 65 cm aperture telescope with a modern, off-axis 1.6 m clear aperture instrument from a 1.7 m blank. The new telescope offers a significant incremental improvement in ground-based infrared and high angular resolution capabilities, and enhances our continuing program to understand photospheric magneto-convection and chromospheric dynamics. These are the drivers for what is broadly called space weather - an important problem, which impacts human technologies and life on earth. This New Solar Telescope (NST) will use the existing BBSO pedestal, pier and observatory building, which will be modified to accept the larger open telescope structure. It will be operated together with our 10 inch (for larger field-of-view vector magnetograms, Ca II K and Ha observations) and Singer-Link (full disk H$\alpha$, Ca II K and white light) synoptic telescopes. The NST optical and software control design will be similar to the existing SOLARC (UH) and the planned Advanced Technology Solar Telescope (ATST) facility led by the National Solar Observatory (NSO) - all three are off-axis designs. The NST will be available to guest observers and will continue BBSO's open data policy. The polishing of the primary will be done in partnership with the University of Arizona Mirror Lab, where their proof-of-concept for figuring 8 m pieces of 20 m nighttime telescopes will be the NST's primary mirror. We plan for the NST's first light in late 2005. This new telescope will be the largest aperture solar telescope, and the largest aperture off-axis telescope, located in one of the best observing sites. It will enable new, cutting edge science. The scientific results will be extremely important to space weather and global climate change research.

• 산업진흥연구
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• 제5권3호
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• pp.45-51
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• 2020

본 연구는 빅데이터를 활용하여 투자 및 육성지원이 지역내총생산에 미치는 영향력을 다중회귀분석을 이용하여 분석하였다. 지역내총생산(GRDP)은 각 지역의 생산규모·지출수준·소득수준·산업구조 등을 집약적으로 내포하고 있는 지수로써, 지역경제 분석 및 국가의 정책수립에 활용하는 중요한 자료이다. 국가의 주요 국정과제를 올바르게 수행하기 위해서는 지역경제를 정확히 파악하는 것이 선행되어야 하는데, 이로 인해 최근 지역내총생산에 대한 관심이 급격히 증가하고 있다. 특히 해외투자는 투자유치국의 경제에 미치는 영향력이 상당하여, 이에 대한 많은 실증분석이 이루어지고 있다. 본 연구에서는 해외투자 및 국내육성지원이 지역내총생산에 미치는 영향력을 상관분석과 다중회귀분석을 실시하였으며, 그 결과 전체적으로 투자와 지원이 지역내총생산에 긍정적인 영향을 미친다는 결론을 도출하였다.

• 천문학회보
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• 제37권2호
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• pp.112.2-112.2
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• 2012

For the study of fine-scale structure and dynamics in the solar chromosphere, the Fast Imaging Solar Spectrograph (FISS) was installed in 1.6m New Solar Telescope at Big Bear Solar Observatory in 2010. The instrument, installed at a vertical table of the Coude lab, is properly working and producing data for science. From the analysis of the data, however, we noticed that a couple of problems exist that deteriorate image quality : lower light level and poorer resolution of the CaII band data. After several tests, we found that the relay optics at the right position is crucial role for the spatial resolution of raster-scan images. By using resolution target, we re-aligned relay optics and other components of the spectrograph. Here we present the result of optical test and new data taken by the FISS.

• 패션비즈니스
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• 제26권1호
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• pp.1-15
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• 2022

Digital transformation has induced changes in human life patterns; consumption patterns are also changing to digitalization. Entering the era of industry 4.0 with the 4th industrial revolution, it is important to pay attention to a new paradigm in the fashion industry, the shift from developer-centered to user-centered in the era of the 3rd industrial revolution. The meaning of storing users' changing life and consumption patterns and analyzing stored big data are linked to consumer sentiment. It is more valuable to read emotions, then develop and distribute products based on them, rather than developer-centered processes that previously started in the fashion market. An AI(Artificial Intelligence) deep learning algorithm that analyzes user emotion big data from user experience(UX) to emotion and uses the analyzed data as a source has become possible. By combining AI technology, the fashion industry can develop various new products and technologies that meet the functional and emotional aspects required by consumers and expect a sustainable user experience structure. This study analyzes clear and useful user experience in the fashion industry to derive the characteristics of AI algorithms that combine emotions and technologies reflecting users' needs and proposes methods that can be used in the fashion industry. The purpose of the study is to utilize information analysis using big data and AI algorithms so that structures that can interact with users and developers can lead to a sustainable ecosystem. Ultimately, it is meaningful to identify the direction of the optimized fashion industry through user experienced emotional fashion technology algorithms.

• 정보관리학회지
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• 제41권1호
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• pp.107-132
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• 2024

이 연구에서는 한국언론진흥재단의 빅카인즈에서 제공하는 1990년부터 2022년까지 약 30년간의 5·18 관련 뉴스데이터를 빈도분석과 네트워크 분석하였다. 구체적으로 시기별과 지역별 기사량을 분석하여 양적 변화 추이를 살펴보았으며 동시 출현 키워드를 활용한 정부별 네트워크 분석을 통해 정부별 주요 키워드 간의 연결 구조를 탐색하였다. 분석 결과, 시기적으로는 사회적 이슈가 많았던 2019년의 보도량이 가장 많은 것으로 나타났으며 지역적으로는 전라권의 보도량이 가장 많은 것으로 나타났다. 그리고 네트워크 분석 결과, 정권이 5·18을 바라보는 인식과 정책에 따라 뉴스데이터 내 5·18과 관련된 단어에 차이가 있었다. 5·18 뉴스데이터 분석을 종합한 결과, 5·18이 지역과 상관없이 시간이 지남에 따라 민주화운동으로 자리매김해 나가고 있었으나 동시에 5·18에 대한 왜곡이 해소되지 못하고 있음을 확인하였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제22권1호
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• pp.123-146
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• 2017

소비자들이 SNS에 공유하는 정보는 소비자들의 구매나 선택에 대한 결정에 많은 영향을 미친다. 이에 소셜 빅데이터를 활용하여 소비자 가치를 분석한 새로운 연구방법론에 주목할 필요가 있다. 이러한 맥락에서 본 연구의 목적은 소셜 빅데이터 분석을 통해 소비자의 가치 인식을 계량적으로 분석해 보고자한다. 이러한 분석 결과를 토대로 광고전략 개발에 적용할 수 있는지를 규명하고자 하였다. 본 연구에서는 3가지 스마트폰 브랜드에 대해 텍스트 마이닝과 긍 부정 이미지 분석을 활용함으로써 소비자 가치 구조를 파악하였다. 분석결과 브랜드별 소비자의 가치 인식에 대한 감성적인 측면과 이성적인 측면에서 차별적인 내용을 선별할 수 있었다. 갤럭시 S7과 아이폰 6S의 경우 출시일 이전에는 감성적인 측면이 중요한 것으로 나타났지만 출시일 이후에는 이성적인 측면이 중요한 것으로 나타났다. 그러나 LG G5의 경우 출시일 이전이나 이후 모두 감성적인 측면이 중요한 것으로 나타났다. 또한 소비자 가치 인식의 분석 결과를 바탕으로 핵심적인 광고전략 2가지 안을 제안할 수 있다. 갤럭시 S7의 경우 광고전략 개발 시 제품속성에 대한 성능이나 차별화된 기능 등 이성적 측면을 강조해야 할 필요성이 있다. LG G5의 경우 광고전략에서 제품을 사용함으로써 느껴지는 행복감, 설레임, 즐거움, 재미 등의 감성적 측면을 광고전략 개발에 중요하게 고려할 필요가 있다. 결과적으로 본 연구는 소비자 가치 분석을 통해 실제 광고전략에 좋은 기준을 제시할 것으로 판단된다. 광고전략은 주로 직감이나 경험에 의해 이루어진다. 이에 소셜 빅데이터 분석을 통한 소비자의 가치 인식 분석으로 광고전략을 개발하는 것은 중요한 시사점을 안겨 줄 것으로 판단한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.75-82
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• 2015

주요 기업들과 포털들은 사용자들에게 웹 기반 환경에서 보다 효율적인 콘텐츠 이용을 지원하기 위해 이른바 콘텐츠관리시스템(CMS, Contents Management Systems)과 콘텐츠의 데이터베이스 내 물리적 주소를 연결하여 관리하는 링크 서버를 적극적으로 도입하고 있다. 이를 통해 웹브라우저 화면에서 보여지는 콘텐츠의 URL과 실제 데이터베이스 안의 콘텐츠의 물리적 주소를 자동으로 연결해 주고, URL이나 데이터베이스의 물리적 주소의 변경시 두 주소를 재 연결하는 역할을 수행한다. 최근 빅데이터 환경의 도래에 따라 디지털 콘텐츠와 사용자 접속수가 폭발적으로 증가하고 있는 상황에서 CMS와 링크 서버에서 수행해야 하는 유효 링크 검사 횟수도 따라서 증가하고 있다. Peta-Byte 또는 Eta-Byte 환경 하에서 수행되는 유효 링크 검사를 기존 URL 기반의 순차적 방식으로 수행할 경우 속도저하에 따른 데이터 링크 식별률(identification rate)의 저하와 빈번한 링크 검사에 따른 데이터베이스에 부하를 주는 요인으로 작용될 수 있다. 따라서, 본 연구는 상기와 같은 종래의 문제점을 해결하기 위해 대량의 URL에 대해 B-Tree 기반의 정보식별자의 구간별 개수 분석을 기반으로 URL 삭제 링크 및 추가 링크를 인식하고 효과적으로 관리하는 것이 가능하도록 해주는 링크 서버를 제공하는 데 있다. 본 연구를 통해 기존 방식보다 빠르고 낮은 부하를 주는 데드 링크 체크 처리가 가능해 질 것이다.

• 지능정보연구
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• 제29권2호
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• pp.57-84
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• 2023

현대사회는 정보통신기술 및 빅데이터 기술의 발전으로 누구나 인터넷을 통해 손쉽게 방대한 데이터를 얻고 활용할 수 있는 시대로, 양질의 데이터를 수집하는 능력을 넘어 수많은 정보 속에서 올바른 데이터만을 선별하는 능력이 더욱 중요해지고 있다. 이러한 기조는 학계에서도 이어지고 있는데, 축적되는 연구물 속에서 양질의 연구를 선별하여 올바른 지식구조를 형성하기 위해, 다양한 연구 분야에서 체계적 고찰(systematic review) 및 비체계적 고찰(non-systematic review)과 같은 문헌연구(literature review)가 수행되고 있다. 한편, 코로나19 팬데믹 이후 의료산업에서도 그동안 합의에 이르지 못했던 원격의료가 제한적으로나마 허용되고, 인공지능 및 빅데이터 기술이 응용된 건강추천시스템(health recommender systems: HRS)과 같은 새로운 의료서비스가 각광을 받고 있다. 하지만, 실무적으로 HRS가 미래 의료산업 발전을 이끌 중요한 기술로 평가받고 있음에도 불구하고, 학술적인 문헌연구는 다른 분야에 비해 매우 부족한 실정이다. 더불어 HRS는 학제적 성격이 강한 융합 분야임에도 불구하고, 기존의 문헌연구는 비체계적 고찰과 체계적 고찰 방법만을 주로 활용하여 이뤄졌기 때문에, 다른 연구 분야와의 상호작용이나 동적인 관계를 유추하기에는 한계가 존재한다. 이에, 본 연구에서는 인용네트워크 분석(citation network analysis: CNA)을 활용하여 HRS 및 주변 연구 분야의 전체적인 네트워크 구조를 파악하였다. 또한, 이 과정에서 최신 논문이 인용 관계가 잘 나타나지 않는 문제를 보완하기 위해 GraphSAGE 알고리즘을 적용함으로써, HRS 연구에 있어 'recommender system', 'wireless & IoT', 'computer vision', 'text mining' 등과 같은 연구 분야들의 중요도가 높아지고 있음을 파악하였으며, 이와 동시에 개인화(personalization) 및 개인정보보호(privacy) 등과 같은 새로운 키워드가 주요 이슈로 등장하고 있음을 확인하였다. 본 연구를 통해 HRS 연구 커뮤니티의 구조를 파악하고, 관련된 연구 동향을 살펴보며, 미래 HRS 연구 방향을 설계함에 있어 실질적인 통찰을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.33-39
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• 2019

In this paper, we propose deep convolutional neural network(CNN) with bottleneck structure which improves the performance of earthquake classification. In order to address all possible forms of earthquakes including micro-earthquakes and artificial-earthquakes as well as large earthquakes, we need a representation and classifier that can effectively discriminate seismic waveforms in adverse conditions. In particular, to robustly classify seismic waveforms even in low snr, a deep CNN with 1x1 convolution bottleneck structure is proposed in raw seismic waveforms. The representative experimental results show that the proposed method is effective for noisy seismic waveforms and outperforms the previous state-of-the art methods on domestic earthquake database.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권9호
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• pp.17-25
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• 2023

본 논문에서는 매개변수가 더 적고, 빠르게 추정 가능한 MobileViT 기반 모델을 통해 사람 자세 추정 과업을 수행할 수 있는 모델을 제안한다. 기반 모델은 합성곱 신경망의 특징과 Vision Transformer의 특징이 결합한 구조를 통해 경량화된 성능을 입증한다. 본 연구에서 주요 매커니즘이 되는 Transformer는 그 기반의 모델들이 컴퓨터 비전 분야에서도 합성곱 신경망 기반의 모델들 대비 더 나은 성능을 보이며, 영향력이 커지게 되었다. 이는 사람 자세 추정 과업에서도 동일한 상황이며, Vision Transformer기반의 ViTPose가 COCO, OCHuman, MPII 등 사람 자세 추정 벤치마크에서 모두 최고 성능을 지키고 있는 것이 그 적절한 예시이다. 하지만 Vision Transformer는 매개변수의 수가 많고 상대적으로 많은 연산량을 요구하는 무거운 모델 구조를 가지고 있기 때문에, 학습에 있어 사용자에게 많은 비용을 야기시킨다. 이에 기반 모델은 Vision Transformer가 많은 계산량을 요구하는 부족한 Inductive Bias 계산 문제를 합성곱 신경망 구조를 통한 Local Representation으로 극복하였다. 최종적으로, 제안 모델은 MS COCO 사람 자세 추정 벤치마크에서 제공하는 Validation Set으로 ViTPose 대비 각각 5분의 1과 9분의 1만큼의 3.28GFLOPs, 972만 매개변수를 나타내었고, 69.4 Mean Average Precision을 달성하여 상대적으로 우수한 성능을 보였다.