• 지구물리와물리탐사
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• 제14권1호
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• pp.98-104
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• 2011

탐사 지구물리학에서 수치 모사는 지하매질에서의 탄성파 전파 현상을 이해하는데 중요한 통찰력을 제공한다. 탄성파 모사는 음향파 근사에 의한 수치 모사보다 계산시간이 많이 소요되지만 전단응력 성분을 포함하여 보다 현실적인 파동의 모사를 가능하게 한다. 그러므로 탄성파 모사는 탄성체의 반응을 탐사하는데 적합하다고 할 수 있다. 계산 시간이 길다는 단점을 극복하기 위해 본 논문에서는 그래픽 프로세서(GPU)를 이용하여 탄성파 수치 모사 시간을 단축하고자 하였다. GPU는 많은 수의 프로세서와 광대역 메모리를 갖고 있기 때문에 병렬화된 계산 아카텍쳐에서 사용할 수 있는 장점이 있다. 본 연구에서 사용한 GPU 하드웨어는 NVIDIA Tesla C1060으로 240개의 프로세서로 구성되어 있으며 102 GB/s의 메모리 대역폭을 갖고 있다. NVIDIA에서 개발된 병렬계산 아카텍쳐인 CUDA를 사용할 수 있음에도 불구하고 계산효율을 상당히 향상시키기 위해서는 GPU 장치의 여러 가지 다양한 메모리의 사용과 계산 순서를 최적화해야만 한다. 본 연구에서는 GPU 시스템에서 시간영역 유한차분법을 이용하여 2차원과 3차원 탄성과 전파를 수치 모사하였다. 파동전파 모사에 가장 널리 사용되는 유한차분법 중의 하나인 엇갈린 격자기법을 채택하였다. 엇갈린 격자법은 지구물리학 분야에서 수치 모델링을 위해 사용하기에 충분한 정확도를 갖고 있는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서 제안한 모델링기법은 자료 접근 시간을 단축하기 위해 GPU 장치를 메모리 사용을 최적화하여 가능한 더 빠른 메모리를 사용한다. 이점이 GPU를 이용한 계산의 핵심 요소이다. 하나의 GPU 장치를 사용하고 메모리 사용을 최적화함으로써 단일 CPU를 이용할 경우보다 2차원 모사에서는 14배 이상, 3차원에서는 6배 이상 계산시간을 단축할 수 있었다. 세 개의 GPU를 사용한 경우에는 3차원 모사에서 계산효율을 10배 향상시킬 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제18권4호
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• pp.97-116
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• 2012

개념적 모델링(conceptual modeling)은 정보시스템 개발에 있어서 중요한 역할을 수행한다. 그럼에도 불구하고 이를 성공적으로 수행하기 위해 어떠한 방법을 채택해야 하고 그 결과를 어떻게 평가해야 할 것인지에 대한 이론적 성과는 충분하지 않다. 부분과 전체에 대한 개념적 모델링을 평가하기 위해 온톨로지 이론을 도입한 최근의 연구, "Representing Part-Whole Relations in Conceptual Modeling : An Empirical Evaluation"(Shanks et al., 2008)은 개념적 모델링 평가에 실험법을 도입했다는 긍정적인 측면에도 불구하고 비판에 직면했다. 또한 이에 대한 반대 의견이 제시되면서 개념적 모델링을 연구하거나 실무에 활용하려는 사람들에게 혼란을 초래하고 있다. 본 연구는 Bunge-Wand-Weber 온톨로지의 이론적 배경과 성과를 검토하고 논쟁에서 제외된 부분과 전체에 관한 이론적 논의를 추가하여 과연 Shanks et al.의 연구에 대한 비판이 타당한 것인지 살펴본다. 이들 연구에 대한 비판이 주로 실험적 방법의 오류를 지적한 것과 비교하여 본 연구는 Shanks et al.의 연구가 번지(Bunge) 온톨로지를 잘못 활용하고 있으며, 패러다임의 문제라는 지적은 그 근거가 확실하지 않으며, 부분과 전체에 관한 연구개념의 타당성을 확보하지 않았음을 밝혔다. 본 논문을 통해 우리는 Shanks et al.의 연구는 실증적 타당성에 대한 문제뿐만 아니라 기존의 온톨로지 개념들을 적절히 활용하지 않았고 결과적으로 부분-전체에 관한 개념적 모델링 이론에 기여하기보다는 서로 다른 모델링 패턴 간의 단순한 비교에 그쳤다는 점을 주장한다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제2권2호
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• pp.5-23
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• 2000

정부가 국가지리정보시스템(NGIS) 사업에 박차를 가하고 지자체들이 경쟁적으로 대단위 도시지리 정보시스템(UIS)사업을 발주하면서 보다 효율적인 사업관리를 위해 'GIS 감리'가 주목받고 있다. 그러나 현재 GIS 감리 제도가 정착되지 않은 상황에서 형식적인 감리 제도의 도입으로 인해 GIS 감리의 실효성을 제대로 거두지 못하고 있다. 본 연구에서는 GIS 감리 제도가 정착되고 GIS 감리 활동이 실효성을 거두기 위해서는 우선적으로 GIS 감리의 대상 및 감리 영역을 규명하는 'GIS 감리의 기반 모델'을 제시하고자 한다. 과업지시서를 중심으로 GIS 감리의 대상을 규명한 후 기존의 정보시스템 감리과 건설감리의 장점을 수용하여 GIS 감리의 영역을 프로젝트 감리, 전산기술 감리. GIS기술 감리, 데이터베이스 구축 감리, 전략 감리'의 5가지 영역으로 분류하였다. 과업지시서를 통해 분석된 GIS 사업의 유형적 분류는 개발적응 대상분야에 의한 유형, GIS활용체계 구축 범위에 의한 유형, GIS활용체계 구축 기간에 의한 유형, GIS 기술적용에 의한 유형의 4가지로 제시하였다. 이중 GIS 기술적용에 의한 유형은 GIS S/W 기술, GIS 개발방법론 기술, 공간데이터 구축 기술, 공간데이터 검수 기술로 기존의 GIS 감리관련 연구에서 종합적으로 다루지 못한 사항들이 전반적으로 제시되었다고 할 수 있다. 과업지시서를 중심으로한 사업의 유형이 GIS 감리 영역에 반영된 것은 GIS 사업의 특성에 따라 융통성 있게 GIS 감리의 영역을 재구성할 수 있으므로 해서 보다 현실적인 GIS 감리 수행이 될 수 있을 것으로 판단된다. 끝으로 효과적인 감리 수행을 위해 GIS 감리 수행 전략을 제시하였으며 이들에서 언급된 사항은 향후 GIS 감리제도 정착시 반드시 고려되어야 할 사항으로 판단된다.

• 벤처창업연구
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• 제8권3호
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• pp.85-96
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• 2013

창업교육이 우리나라 대학에서 증가되고 있지만 여전히 경영학의 틀에서 벗어나지 못하는 한계가 있다. 창업교육이 대학에서 갖는 의미는 학제적, 실천적인 교육이라는 점이다. 창업교육을 시행함에 있어 국내 창업교육은 대학문화, 교수, 커리큘럼, 지역과의 연계 등에서 아직 초보단계에 있다. 본 연구는 이러한 창업교육의 한계를 극복하기 위해 외국의 창업프로그램 사례를 통해 대학 내 창업교육 활성화를 촉진하는데 목적이 있다. 미국 사례대학들과 카우프만 캠퍼스를 중심으로 창업교육의 핵심성공요인을 살펴본 결과 11가지의 특성들이 나타났다. 이 특성들에 견주어 몇 가지의 창업교육의 핵심 성공요인들을 도출하였다. 그 중에서 무엇보다도 창업교육의 핵심은 기업가정신을 함양하는데 있으므로 창업교육은 기존의 경영학전공자는 물론 예술, 과학 그리고 공학의 전공자들을 대상으로 확대되어야 한다. 창업교육은 학제적 접근이 필요하며 교양교과목에서부터 개설되는 것이 요구된다. 재학기간 내내 체계적으로 지속되기 위해서는 대학차원의 리더십과 지원이 필요하고, 창업교육 문화도 형성되어야 한다. 별도의 창업전공은 물론 다양한 전공자들을 위한 특성화된 창업교육 부전공 트랙을 마련을 검토해야 한다. 창업교육의 경험이 일천한 우리나라로서는 창업교육 동기요인의 제공, 필요한 교수진의 양성을 위한 박사과정, 창업교육 의사소통 네트워크 형성과 지역사회의 멘토링 시스템도 선결요건이다. 프로그램의 시작을 위해서는 초기에 가능한 많은 양질의 교육콘텐츠 개발이 필요하다. 교육방법의 측면에서는 프로젝트 중심의 4년 교육프로그램이 추천된다. 이를 위해서는 신입생이 졸업할 때까지 일관성 있게 프로젝트를 추진하면서 필요한 팀 강의와 멘토링 그리고 학제적 협력을 받을 수 있는 제도와 방안이 마련되어야 한다. 마지막으로 창업교육이 또 다른 하나의 경영교육이라는 편견에서 벗어나고 대학교육의 문화로 자리 잡게 하기 위해서는 창업교육센터를 설립하여 운영하는 것이 바람직하다.

• 기술혁신학회지
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• 제20권4호
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• pp.1089-1121
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• 2017

'기술융합'은 기존기술 간 결합 또는 전혀 새로운 기술개발을 통한 신산업 창출과 사회적 난제 해결을 가능하게 하는 혁신의 최근 트렌드이다. 과학기술을 통한 한국 경제성장 전략의 첨병이었던 국가출연연구소(이하 출연(연))에 대해서도 융합연구 조직으로의 역할 변화를 둘러싼 정책적 관심이 높아지고 있다. 본 연구는 출연(연) 융합연구의 성공 핵심요소를 '협업'으로 보고 다음의 연구목적을 설정하였다. 첫째, 기술개발 목적과 문제해결 과정 관점에서 융합연구 개념과 범위를 정의하고, 그 특성을 반영하는 분석 프레임워크를 제안한다. 둘째, 융합연구에서의 협업활동과 그 성과를 유형화하고 새로운 분석지표를 제안한다. 셋째, 융합연구에서의 협업활동 특성과 그 정도가 성과에 미치는 영향을 분석한다. 이를 위하여, 국가연구개발사업 및 NST 융합연구사업을 통한 융합연구 과제 수행 경험이 있는 각 출연(연) 104명의 연구책임자들에게 협업의 방식 및 정성적 성과에 대한 설문조사를 수행하였다. 이후, 조사결과를 바탕으로 협업활동 특성과 성과 간 상관관계를 규명하는 회귀분석을 수행하였다. 분석 결과, 첫째, 지식 창출활동에서는 협업 파트너 다변화가 중요한 변수였다. 둘째, 유사분야 연구자들 간 집체형 협업활동은 특허 기술이전과 같이 목적이 명확한 성과에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 연구자들에게 독립성과 자율성을 부여하고, 지식 노하우 등 기술역량의 상호공유가 이루어질수록 창출지식의 다양성 및 관계의 지속성이 높아지는 것으로 나타났다. 연구결과는 융합연구를 위한 협업과 성과 분석방법의 정책방향을 제시한다.

• 지능정보연구
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• 제21권3호
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• pp.53-77
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• 2015

국내에서 출원되는 특허건수는 매년 증가하고 있으나, 이러한 특허들 중 상당수는 활용되지 못하고 사장되고 있다. 2012년 국정감사 자료에 따르면, 우리나라 대학 및 공공연구기관이 보유한 특허의 약 73%가 사회적 가치창출로 연결되지 못하는 휴면특허라고 한다. 즉, 대학/연구소 또는 사업화가 어려운 개인이 소유하고 있는 특허가, 이를 필요로 하는 수요기업에 성공적으로 기술 이전되지 못하는 것을 휴면특허 증가의 주요 문제점으로 생각할 수 있다. 본 연구는 급격히 축적되는 방대한 특허 자원들 속에서, 기업의 관심분야에 적합한 지식재산을, 보다 쉽고, 효과적으로 선별할 수 있도록 하는 소셜태깅 기반의 특허 추천플랫폼을 제안한다. 제안된 시스템은 기존 특허들로부터 핵심적인 내용 및 기술 분야를 추출하여 초기 추천을 수행하고, 이후 사용자들의 태그정보가 축적되면, 사회적 지식 (social knowledge)을 추천에 함께 반영하게 된다. 이러한 연구에는 특허청에서 운영하고 있는 KIPRIS(Korea Industrial Property Rights Information Service) 시스템에서 실제 특허자료 총 1638건을 수집한 후, 현재 특허 데이터에는 존재하지 않는 가상의 태그 정보를 추가한 반가상(semi-virtual) 데이터를 구성하여 활용하였다. 제안된 시스템은 프로그래밍 언어 JAVA를 활용하여 핵심 알고리즘을 구현하였으며, 그래픽사용자 인터페이스(Graphic User Interface)에 대한 프로토타입의 설계를 수행하였다. 또한, 시나리오테스트 방식으로 시스템의 운영타당성 및 추천 효과성을 확인하였다.

• 벤처창업연구
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• 제18권1호
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• pp.67-83
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• 2023

본 연구는 최근 늘어나고 있는 소셜벤처 창업 현상을 사회적기업의 관점과 영리기업의 관점에서 분석하여, 두 가지의 상이한 또는 대립적이기도 한 관점에서 공통적으로 설명될 수 있는 소셜벤처의 창업 현상을 근원적으로 탐색하여 설명하고자 한다. 소셜벤처에 대한 사회적 관심의 증가에도 불구하고 여전히 사회적기업과 영리기업의 두 가지 관점에 기반하여 접근한 선행연구가 부족하여, 본 연구는 연구 방법으로 선행연구와 인터뷰 자료를 바탕으로 현상을 분석하는 귀납적 연구 방법인 Strauss & Corbin(1998)의 근거이론 접근법을 사용하였다. 본 연구를 위한 자료 수집을 위하여 현재 안정적 매출이 발생하고 있는 소셜벤처기업의 대표 8인을 인터뷰하고 현상 분석을 진행하였다. 인터뷰는 추가적인 정보가 도출되지 않는 이론적 포화상태까지 단계적으로 진행하였다. 근거이론 접근법을 사용한 본 연구의 분석 결과는 다음과 같다. 개방코딩과 축코딩의 결과 개념 147개, 하위범주 70개가 도출되었으며, 최종 추상화 과정을 통해 범주 18개를 도출하였다. 선택코딩에서는 핵심범주로'사회적 영역의 소셜벤처 진출 확대'와'영리기업의 사회적 기능 확대'를 선정하고, 이를 중심으로 스토리라인을 구성하였다. 본 연구에서 소셜벤처와 같이 두 가지의 갈등관계의 가치를 추구하는 기업이 경쟁력을 갖추고 생존하기 위하여 요구되는 경쟁요인에 대한 학문적 연구와 분석이 필요함을 보았다. 실무적으로는 영리기업과 협업, 가치 결합, 창업자 역량 및 성과 개선/사회적 가치 실행역량 강화, 소통전략, 영리기업의 가치 투자, 창업자 경영역량 등의 개념을 도출하였다. 본 연구에서 제시한 소셜벤처 창업 현상에 대한 고찰은 소셜벤처 영역에 진입하고자 하는 사회적기업과 영리기업, 그리고 소셜벤처 창업자에게 현상의 사회적 맥락을 설명하고, 성공적 소셜벤처 창업 유인과 활성화에 필요한 시사점을 제공할 것으로 기대한다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제17권4호
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• pp.31-59
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• 2007

We frequently use search engines to find relevant information in the Web but still end up with too much information. In order to solve this problem of information overload, ranking algorithms have been applied to various domains. As more information will be available in the future, effectively and efficiently ranking search results will become more critical. In this paper, we propose a ranking algorithm for the Semantic Web resources, specifically RDF resources. Traditionally, the importance of a particular Web page is estimated based on the number of key words found in the page, which is subject to manipulation. In contrast, link analysis methods such as Google's PageRank capitalize on the information which is inherent in the link structure of the Web graph. PageRank considers a certain page highly important if it is referred to by many other pages. The degree of the importance also increases if the importance of the referring pages is high. Kleinberg's algorithm is another link-structure based ranking algorithm for Web pages. Unlike PageRank, Kleinberg's algorithm utilizes two kinds of scores: the authority score and the hub score. If a page has a high authority score, it is an authority on a given topic and many pages refer to it. A page with a high hub score links to many authoritative pages. As mentioned above, the link-structure based ranking method has been playing an essential role in World Wide Web(WWW), and nowadays, many people recognize the effectiveness and efficiency of it. On the other hand, as Resource Description Framework(RDF) data model forms the foundation of the Semantic Web, any information in the Semantic Web can be expressed with RDF graph, making the ranking algorithm for RDF knowledge bases greatly important. The RDF graph consists of nodes and directional links similar to the Web graph. As a result, the link-structure based ranking method seems to be highly applicable to ranking the Semantic Web resources. However, the information space of the Semantic Web is more complex than that of WWW. For instance, WWW can be considered as one huge class, i.e., a collection of Web pages, which has only a recursive property, i.e., a 'refers to' property corresponding to the hyperlinks. However, the Semantic Web encompasses various kinds of classes and properties, and consequently, ranking methods used in WWW should be modified to reflect the complexity of the information space in the Semantic Web. Previous research addressed the ranking problem of query results retrieved from RDF knowledge bases. Mukherjea and Bamba modified Kleinberg's algorithm in order to apply their algorithm to rank the Semantic Web resources. They defined the objectivity score and the subjectivity score of a resource, which correspond to the authority score and the hub score of Kleinberg's, respectively. They concentrated on the diversity of properties and introduced property weights to control the influence of a resource on another resource depending on the characteristic of the property linking the two resources. A node with a high objectivity score becomes the object of many RDF triples, and a node with a high subjectivity score becomes the subject of many RDF triples. They developed several kinds of Semantic Web systems in order to validate their technique and showed some experimental results verifying the applicability of their method to the Semantic Web. Despite their efforts, however, there remained some limitations which they reported in their paper. First, their algorithm is useful only when a Semantic Web system represents most of the knowledge pertaining to a certain domain. In other words, the ratio of links to nodes should be high, or overall resources should be described in detail, to a certain degree for their algorithm to properly work. Second, a Tightly-Knit Community(TKC) effect, the phenomenon that pages which are less important but yet densely connected have higher scores than the ones that are more important but sparsely connected, remains as problematic. Third, a resource may have a high score, not because it is actually important, but simply because it is very common and as a consequence it has many links pointing to it. In this paper, we examine such ranking problems from a novel perspective and propose a new algorithm which can solve the problems under the previous studies. Our proposed method is based on a class-oriented approach. In contrast to the predicate-oriented approach entertained by the previous research, a user, under our approach, determines the weights of a property by comparing its relative significance to the other properties when evaluating the importance of resources in a specific class. This approach stems from the idea that most queries are supposed to find resources belonging to the same class in the Semantic Web, which consists of many heterogeneous classes in RDF Schema. This approach closely reflects the way that people, in the real world, evaluate something, and will turn out to be superior to the predicate-oriented approach for the Semantic Web. Our proposed algorithm can resolve the TKC(Tightly Knit Community) effect, and further can shed lights on other limitations posed by the previous research. In addition, we propose two ways to incorporate data-type properties which have not been employed even in the case when they have some significance on the resource importance. We designed an experiment to show the effectiveness of our proposed algorithm and the validity of ranking results, which was not tried ever in previous research. We also conducted a comprehensive mathematical analysis, which was overlooked in previous research. The mathematical analysis enabled us to simplify the calculation procedure. Finally, we summarize our experimental results and discuss further research issues.

• 마케팅과학연구
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• 제20권2호
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• pp.199-207
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• 2010

"对我们而言, 成为一名负责的公民和一份成功的事业之间没有区别.....他们对今天的沃尔玛是完全一样的." Lee Scott, 沃尔玛的CEO在2005年卡崔琳娜飓风灾难之后(Esty and Winston 2006) Lee Scott的声明标志着可持续发展的一个新的时代. 作为一个被全球生产商和零售商所关注的全世界最大规模的经销商确认了他们的可持续发展的意图. 近十年来, 环保运动不断增长, 并扩展到全世界. 公司已经诞生, 产品已被创造, 学术期刊 已经展开, 政府已经承诺—所有这一切都在追求可持续发展(Peattie and Crane 2005). 虽然进展的确比一些人渴望的慢了一些, 但是很多大规模的经销商已经为环保做出了可持续发展的努力. 为了更好的理解这个运动我们同时提供高管和消费者参与的有包装的消费品产业的角度. 该研究依赖于三个潜在主题: (1)概念和证据表明,公司为很多理由进行可持续发展 (2)在有包装的消费品行业中, 可持续发展活动的数量在持续增长 (3), 因此, 必须探索可持续发展在消费者意识中起的作用. 根据这些主题, 143名大学生和101名企业高管参加了调查来评估一系列的有关可持续发展的变量包括愿意支付, 行为意图, 态度和偏好. 结果显示高层管理者相信可持续发展的三个最主要的原因是(1)盈利能力的机会; (2)以实现对环境的义务; (3)对顾客和股东负责. 大学生的三大原因: (1)对环境的责任; (2)为子孙后代负责, 和(3):一种有效的管理资源. 虽然企业高管和大学生对支持可持续发展的理由不同, 但是企业高管和消费者的报告显示了对剩下大部分的可持续发展问题的相似性. 另外, 当我们要求消费者去评估6个关键问题的重要性时(医疗保健, 经济, 教育, 犯罪, 政府支出, 和环境), 保护环境仅排在第四位(Carlson 2005). 这6个问题都被认为是重要的, 三个最重要的是(1)改善教育;(2)本地区的经济发展,以及(3)卫生保健. 为了可持续发展的持续性, 我们也将预期结果. 反映社会, 企业利益表现的新定义和执行期的延长同样被揭示出来(Ehrenfeld 2005; Hitchcock and Willard 2006). 基于文献我们发现了三个基本范畴的结果:(1)改进组成的满意度, (2)分化的机会, 以及(3)金融奖励. 在每一种分类中, 我们发现从可持续发展活动中导致11种不同结果的几个特定的结果. 我们的调查结果表明,最有可能的结果最高的前五项依序为公司的可持续发展追求的是:(1)绿色的消费者将会更令人满意;(2)公司形象会更好, (3)公司的责任将得到加强, (4)会降低能源成本;(5)产品将会更多的创新. 另外, 为更好的理解消费者的环境 "身份" 和在市场购买中愿意显示出这个 "身份" 的有趣的交集, 我们扩展了以前Experian Research(2008) 的研究. 因此,受访者分为四个不同类型的绿色消费者(行为绿色,想法绿色, 潜在绿色, 或真正褐色)来获得更好的理解绿色消费者. 我们评估这些消费者愿意从事环保行为评估三种选择. (1)购物零售商支持环保措施;(2)支付更多来保护环境, 以及(3)支付更高的税收,政府可以支持环保措施. 想法绿色消费者表示最愿意改变, 紧随其后的是行为绿色消费者, 潜在绿色消费者和褐色消费者. 这些差异都是显著的(p<.01). 结论和启示我们采用描述性研究, 旨在促进我们理解战略领域的可持续性. 确切地说, 该研究以特定的偏好, 意图, 愿意支付, 行为和态度填补了进行比较与对比的持续性的商业管理者和消费者意见的文献的空白, 对从业人员, 能获得一个战略观点. 此外, 许多结果已经说明, 受访者愿意为产品付出更多来保护环境. 其他特定的结果表明, 女性受访者始终比男性强愿意交流, 为这些产品付更多的钱, 在环保的零售商. 了解这些额外的信息, 实践者现在有了更多的特定市场, 对目标和交流他们为可持续发展所做出的努力. 虽然这项研究仅仅是最初的一步了解实践者和消费者对于可持续发展的异同, 我们的结果对实践与研究都有帮助. 未来的研究应向测试其他变量的影响关系, 以及其他特殊行业.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.131-145
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• 2020

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.