With the rapid growth of intelligent devices and communication technologies, 5G network environment has become more heterogeneous and complex in terms of service management and orchestration. 5G architecture requires supportive technologies to handle the existing challenges for improving the Quality of Service (QoS) and the Quality of Experience (QoE) performances. Among many challenges, traffic steering is one of the key elements which requires critically developing an optimal solution for smart guidance, control, and reliable system. Mobile edge computing (MEC), software-defined networking (SDN), network functions virtualization (NFV), and deep learning (DL) play essential roles to complementary develop a flexible computation and extensible flow rules management in this potential aspect. In this proposed system, an accurate flow recommendation, a centralized control, and a reliable distributed connectivity based on the inspection of packet condition are provided. With the system deployment, the packet is classified separately and recommended to request from the optimal destination with matched preferences and conditions. To evaluate the proposed scheme outperformance, a network simulator software was used to conduct and capture the end-to-end QoS performance metrics. SDN flow rules installation was experimented to illustrate the post control function corresponding to DL-based output. The intelligent steering for network communication traffic is cooperatively configured in SDN controller and NFV-orchestrator to lead a variety of beneficial factors for improving massive real-time Internet of Things (IoT) performance.
Purpose: The research aims to address the intricacies of AI and Big Data application within the food industry. This study explores the strategic implementation of AI and Big Data in the food industry. The study seeks to understand how these technologies can be employed to bolster consumer engagement and contribute to market expansion, while considering ethical implications. Research Method: This research employs a comprehensive approach, analyzing current trends, case studies, and existing academic literature. It focuses on the application of AI and Big Data in areas such as supply chain management, consumer behavior analysis, and personalized marketing strategies. Results: The study finds that AI and Big Data significantly enhance market analytics, consumer personalization, and market trend prediction. It highlights the potential of these technologies in creating more efficient supply chains, improving consumer satisfaction through personalization, and providing valuable market insights. Conclusion and Implications: The paper offers actionable insights and recommendations for the effective implementation of AI and Big Data strategies in the food industry. It emphasizes the need for ethical considerations, particularly in data privacy and the transparency of AI algorithms. The study also explores future trends, suggesting that AI and Big Data will continue to revolutionize the industry, emphasizing sustainability, efficiency, and consumer-centric practices.
IT 융합은 IT의 자체 고도화를 바탕으로 다른 분야의 기술개발과 산업발전을 견인하거나 새로운 산업창출을 목표로 국가전략적 차원에서 접근을 하고 있으며 연구자원을 집중 투자하고 있다. 이에 IT 융합은 주력산업을 고부가가치화하고, IT 신산업을 창출할 뿐만 아니라, 범부처적으로 추진하는 신성장동력 육성에 기여하는 첨단융합 산업분야로 부상하게 되었다. 건강관련 융합서비스는 기존의 질병 예방과 관리 중심의 치료기술 산업에서 운동/스포츠 및 재활 중심의 엔터테인먼트체험 산업으로 확장되는 추세이다. 따라서 본 논문에서는 IT 융합에 대하여 그 중요성을 지니는 것만큼 건강운동과 관련된 IT 융합기술개발 동향을 파악하고 기존에 진행되었던 주요 기술개발과 융합산업 발전을 위한 방향에 관한 제언을 하고자 한다.
The paradigm of convergence R&D is shifting from the convergence of technologies to the convergence of solutions to solve the complex problems of scientific and social development. On the other hand, it is prevalent that there is a lack of convergence in our research field. Although Korea has invested heavily in fusion research and development, Korea has mainly focused on the application and development of technology, so failed to plan convergence R&D in line with the new paradigm. Therefore, in this study, we searched for convergence R&D area that is being done to solve social problems, and tried to make use of data-driven objective methods. For this purpose, we used the investment information of global R&D projects that had no retrospective properties and derived the convergence R&D area related to coastal flooding.
본격 5G 통신시대의 도래와 더불어, 최근 사물인터넷과 연관된 융합기술의 발전이 급속도로 진행되고 있다. 일상생활의 여러 분야에서 다양한 센서 등을 이용한 사물인터넷 융합기술이 활발하게 응용되고 있으며, 많은 사람들 사이에서의 대중화가 성공적으로 이루어지고 있는 상황이다. 하지만, 많은 사물들이 네트워크에 연결되어 이루어지는 사물인터넷에서의 보안은 극히 취약하며 시급히 해결되어야 할 과제 중의 하나이다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 사물인터넷에 외부로 부터의 침입 또는 비정상적인 행위(anomaly)가 있는지를 실시간으로 탐지하고, 침입이 탐지되면 침입 유형에 따른 해당 치료 백신 프로그램을 가동시켜 자가 치료를 수행하도록 하는 사물 인터넷을 위한 침입탐지 및 자가 치료 시스템을 설계하고자 한다. 아울러, 사물인터넷으로의 침입 유행을 차단하기 위하여 유사 상황 빈도에 따른 침임 경고 메시지 방송 등을 고려한다.
디지털 헬스케어의 정의는 광의로는 헬스케어 산업과 ICT가 융합되어 개인건강과 질환을 관리하는 산업영역을 의미하고, 협의로는 환자의 건강을 향상시키기 위해 의료 서비스를 관리하는데 다양한 의료 기술을 사용하는 것을 포함한다. 본 논문은 디지털 헬스케어 분야에 적용되고 있는 인공지능과 기계학습 기법들의 활용사례 소개를 통해 다양한 디지털 헬스케어 분야에 인공지능 기술이 안정적이고 효율적으로 적용할 수 있도록 설계 지침을 제공하는 데 목적이 있다. 이를 위해 본 논문에서는 의료분야와 일상생활 분야로 나누어서 살펴보았다. 두 영역은 다른 데이터 특성을 갖는다. 두 개의 영역을 보다 세분화하여 데이터 특성 및 문제 정의 및 특징에 따른 인공지능 알고리즘 활용사례를 살펴보았다. 이를 통해 디지털 헬스케어 분야에서 활용되는 인공지능 기술들에 대한 이해도를 높이고 다양한 인공지능 기술의 활용에 대한 가능성을 검토하여 인공지능 기술이 헬스케어 산업과 개인의 건강한 삶에 기여할 수 있는 근본적인 가치에 대해 고찰한다.
The purpose of this study is to propose a teaching and learning model that can effectively manage convergence education, which is one of the concerns of university education, at the level of course. The pre-collaborative instructional design stage is to prepare the operation of the convergence project course. It shares the common goal and establishes a team of relevant professors to set up the actual convergence project topic and establishes cooperation relationships with industry or community as needed. In the convergence project activity, students will be able to understand the learning objectives, learning activities, evaluation methods, and explain the subject of the convergence project by proceeding with the whole orientation. Students organize teams of interest and conduct learning and design activities on convergence technologies and present their results. In the educational improvement activities, professors will share the lesson process and results and discuss improvements through the improvement seminar. As a result of analyzing the effectiveness of the proposed convergence project based teaching and learning model, the convergence project experience has improved the cooperative self - efficacy for the learners and the results were confirmed that students perceived to achieve the expected learning goal and satisfied with their experience.
As technology convergence is recognized as a driver of innovation, the identification of technology convergence opportunities is critical to expanding a firm's technology portfolio. Recently, wearable technology has emerged as an important factor in creating new business opportunities and providing technology investment alternatives for firms in the era of Industry 4.0. Against this background, this study provides a new patent analysis framework for identifying and proposing technology convergence opportunities in the wearable field. Using 8,621 patents filed between 2011 and 2021, a case study was conducted to identify technological convergence opportunities by applying Word2Vec algorithm. The analysis framework can be divided into four stages, with the final stage recommending potential technology convergence opportunities for a specific candidate firm's technology area by calculating similarities between technology codes. This study aims to better understand the current status of wearable technology development as well as to propose a new methodology for capturing technology convergence opportunities in the wearable industry. The case study result suggests that the convergence of healthcare and ICT may provide new development opportunities. Furthermore, the results are expected to provide alternative perspectives on the development of new markets and technologies using wearable technology and can support the strategic decision-making on future technology planning in the wearable field.
융합기술 개발에 대한 선진국들의 관심이 고조되는 가운데 우리나라의 융합기술 분야의 경쟁력 강화를 위한 전략적 기술개발의 접근으로, 기술 및 산업분야에 미치는 후생적 파급효과가 큰 핵심융합기술을 발굴할 수 있는 방법론이 요구된다. 본 연구에서는 특허의 기술융합수준을 후생적으로 타기술분야들을 연계하는 파급효과 수준으로 정의하고, 스마트공장의 ICT 융합기술 분야 1,124개 미국출원특허를 이용한 특허 인용 네트워크 분석을 통하여, IPC 기술분야 네트워크로부터 산출한 IPC 기술분야 매개중심성 지수를 이용하여 해당 특허의 기술융합수준을 측정하는 이종분야 기술융합지수를 소개하였다. 본 연구에서 제안한 이종분야 기술융합지수와 중재자역할 지표와의 상관관계를 분석한 결과, 다른 지수들 (타분야비율지수 및 동종분야 기술융합지수) 대비 이종분야 기술융합지수가 후생적으로 다른 기술분야들을 연계하는 파급효과 차원의 융합특성을 측정하는 지수임이 확인되었다. 제안한 이종분야 기술융합지수를 이용하여 정부부처에서 제시한 스마트공장의 주요 ICT기술 전략분야들 중 핵심 ICT 융합기술분야들을 분석한 결과, '제조실행분석 애플리케이션'을 포함한 6개의 핵심 ICT융합 기술분야들을 도출하였다. 추가로 '제조실행분석 애플리케이션'에 속한 특허들의 IPC들을 대상으로 블록모델링 분석한 결과, '전자통신기술'과 '전자 디지털데이터 처리기술'로 대표되는 블록들(블록 3&4)이 핵심기술과 융합 가능한 관련 기술분야임을 확인하였다. 본 연구의 결과에 근거하여 스마트공장의 융합기술 개발방안에 대한 정책적 시사점을 제공하였다.
본 연구는 국가과학기술연구회에서 운영하는 융합연구사업과 출연(연)에서 수행하는 일반 수탁연구사업의 연구 성과에 대해 효율성을 비교 분석하였으며 이를 통해 융합연구 운영 및 관리의 효율성 제고 방안을 제시하고자 하였다. 연구데이터는 정보공개청구를 통해 21개 정부출연연구기관을 대상으로 수집되었고 효율성 평가를 위해 DEA 분석을 실행하였다. 분석결과 융합연구의 SCI 논문은 높은 효율성을 나타냈고 특허등록과 기술이전 부문은 일반연구사업이 높은 효율성을 나타냈다. 이는 선도 및 원천기술 확보를 위한 융합연구사업이 당초 목적에서 부합되는 높은 효율성을 나타내고 있으나, 이로 인해 파생되는 기술의 활용도 면에서는 기업들의 참여 부족 등으로 그 성과가 낮은바, 융합연구 결과의 실용화를 위해 보다 많은 기업의 참여와 기회가 필요함을 시사한다. 본 연구는 융합연구사업 성과의 효율성 분석을 통해 제한된 인력 및 연구비용의 합리적인 투자를 위한 R&D 기획 및 정책에 활용 지침을 제공하였다. 또한, 융합연구 관리 방안으로서 융합연구의 대상 기술 유형에 따라 효율성 파악에 관한 미래 연구를 제안하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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