Augmented reality/virtual reality(AR/VR) technology has a very long research history, beginning in the 1860s. As of the CES of 2016, the expectations regarding the commercialization of AR/VR technology have increased, incurring the interest of many people. AR/VR technologies will be established as a part of our everyday life, such as smartphones, by combining the breakthrough developments of displays, semiconductors, sensors, and various content development technologies. However, until recently, the results of innovative technological developments and market growth had not been reported. In this article, we analyze these trends by focusing on display technologies, and discuss future directions.
There is no denying that computing power has been a crucial driving force behind the development of artificial intelligence today. In addition, artificial intelligence (AI) semiconductors and computing systems are perceived to have promising industrial value in the market along with rapid technological advances. Therefore, success in this field is also meaningful to the nation's growth and competitiveness. In this context, ETRI's AI strategy proposes implementation directions and tasks with the aim of strengthening the technological competitiveness of AI semiconductors and computing systems. The paper contains a brief background of ETRI's AI Strategy #2, research and development trends, and key tasks in four major areas: 1) AI processors, 2) AI computing systems, 3) neuromorphic computing, and 4) quantum computing.
네트워크를 통해 고객의 신용카드 및 매출정보를 전송하는 대형마켓의 경우, 데이터링크 레이어 보안은 매우 중요하다. 본 논문은 현재 WPA/WPA2 형태로 무선 네트워크에 국한되어 있는 데이터링크 레이어 보안수준을 MACsec(IEEE 802.11AE)를 이용하여 전체 데이터링크 레이어 구간으로 확대하고, 나아가 SecY(MAC Security Entity)의 Secure Frame의 처리 방식을 응용한 무선랜 인증방안을 제시하고자 한다.
디지털 기술의 발전에 따라 메타버스가 콘텐츠 시장의 주요 트렌드로 자리하면서 고품질의 3D(dimension) 모델을 생성하는 기술에 대한 수요가 급증하고 있다. 이에 따라 디지털 휴먼으로 대표되는 고품질 3D 가상 인간의 제작과 관련된 다양한 기술적 시도가 이루어지고 있다. 3D 볼류메트릭 캡처는 기존의 3D 모델 생성 방식보다 빠르고 정밀한 3D 인체모형을 생성할 수 있는 기술로 각광 받고 있다. 본 연구에서는 볼류메트릭 3D 및 4D 모델 생성 분야에서 적용되는 기술들과 콘텐츠 제작의 애로사항에 대해 실제 사례를 바탕으로 3D 고정밀 페이셜 제작 기술의 분석을 시도한다. 그리고 실제 볼류메트릭 캡처를 통한 모델의 구현 사례를 바탕으로 3D 가상인간의 얼굴 제작에 대한 기술들을 고찰하고 효율적인 휴먼 페이셜 생성을 위한 그래픽스 파이프라인을 활용하여 새로운 메타휴먼을 제작하였다.
Purpose: This study aims to predict the dry cargo transportation market economy. The subject of this study is the BDI (Baltic Dry Index) time-series, an index representing the dry cargo transport market. Methods: In order to increase the accuracy of the BDI time-series, we have pre-processed the original time-series via time-series decomposition and data augmentation techniques and have used them for ANN learning. The ANN algorithms used are Multi-Layer Perceptron (MLP), Recurrent Neural Network (RNN), and Long Short-Term Memory (LSTM) to compare and analyze the case of learning and predicting by applying time-series decomposition and data augmentation techniques. The forecast period aims to make short-term predictions at the time of t+1. The period to be studied is from '22. 01. 07 to '22. 08. 26. Results: Only for the case of the MAPE (Mean Absolute Percentage Error) indicator, all ANN models used in the research has resulted in higher accuracy (1.422% on average) in multivariate prediction. Although it is not a remarkable improvement in prediction accuracy compared to uni-variate prediction results, it can be said that the improvement in ANN prediction performance has been achieved by utilizing time-series decomposition and data augmentation techniques that were significant and targeted throughout this study. Conclusion: Nevertheless, due to the nature of ANN, additional performance improvements can be expected according to the adjustment of the hyper-parameter. Therefore, it is necessary to try various applications of multiple learning algorithms and ANN optimization techniques. Such an approach would help solve problems with a small number of available data, such as the rapidly changing business environment or the current shipping market.
본 연구는 기업형 슈퍼마켓(Super Supermarket: SSM), 재래시장, 대형마트 이용자의 통행행태와 접근수단별 이용권역을 비교 분석하고, 쇼핑시설에 대해 도시 교통 측면에서 고려해야 할 시사점 도출을 목적으로 한다. 각 쇼핑시설별로 가장 높은 분담율을 보이는 수단의 경우, SSM은 보행(84.5%), 재래시장은 버스(20.1%), 대형마트는 승용차(46.2%)인 것으로 나타났으며, 대중교통수단의 이용권역의 경우 SSM은 667m, 재래시장은 1.6km, 대형마트는 4.2km인 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 SSM, 재래시장, 대형마트 이용자들의 선호 교통수단 및 통행특성은 통계적으로 뚜렷한 차이가 있다는 것을 확인하였으며, 이들의 고유 통행 특성에 대한 이해를 바탕으로 보행과 대중교통 이용 편의성을 증진시키기 위한 녹색교통 중심의 도시계획 설계에 기여할 것으로 기대된다.
본 연구의 목적은 초연결 산업분야 자율주행차, 커넥티드카의 핵심기술인 차량內 이더넷 네트워크 기술을 대상으로 수익접근법과 IITP 실무가이드 기반 기술가치 모델을 제시하고 제품의 시장규모, 기술의 시장규모 및 시장가치를 평가하는 것이다. 기술평가를 위한 차량內 네트워크, 이더넷 기술, 이더넷 포트 수, 포트 가격, 그리고 어플리케이션 데이터는 글로벌 시장조사기관들이 출처이다. 기업의 매출원가, 판관비, 운전자금 소요율, 자본적지출 등 산정을 위한 재무상태표 및 손익계산서 데이터는 한국은행 기업경영분석보고서를 활용한다. 연구결과에 의하면 기술의 경제적 수명주기 7년 동안 제품시장 규모는 4,703억불, 기술시장 규모는 521억불로 산정되었다. 시장진입 가능성을 반영한 기술시장 가치는 2.6억불로 평가되었고, 기업경영분석보고서를 반영한 경우에는 한국은행 전체평균 및 IITP 하위 25% 수준에서 각각 -27.8백만불, -73.6백만불, IITP 전체평균 및 상위 25%에서는 각각 0.7백만불, 40.2백만불로 평가되었다. 이는 매출대비 원가 비중이 높은 기업 R&D 수행시 정부의 정책지원 뒷받침이 필요함을 함의한다. 본 연구결과는 4차 산업혁명 시대 산업인터넷 분야 시장수요 기반 ICT R&D 기술평가에 참고자료로 활용될 수 있을 것이다.
USNs, NFC, M2M에서 확장된 사물인터넷은 새로운 컨버전스 기술로써 주요 이슈가 되고 있다. 사물인터넷은 인간의 개입 없이 센싱 네트워크와 프로세싱 간에 공동으로 지능형 연결을 구축할 수 있는 네트워킹으로 정의된다. 본 연구의 목적은 사물인터넷이 물류 산업에 기여하는 것과 미래 사회에 대한 변화를 예측하는 것이다. 실제 세계 시장의 리더가 되기 위해서는 물류 산업의 사물인터넷 개발을 더 많이 요구하고 새로운 서비스 창조와 차별화된 시장을 위한 전략이 필요하다. 그러므로 물류 산업의 세계 리더가 되기 위해서는 다른 것들 보다 사물인터넷 표준화, 사생활 보호, 보안문제 등이 중요하다는 것을 알 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 물류 산업의 사물인터넷 개발을 위해서 고객편의를 높이도록 노력하고 소비자의 수요를 잘 고려하여 차별화된 사물인터넷 물류 서비스를 제공할 수 있게 하여야 한다는 것을 보여주고자 함이 본 논문의 목적이며, 이를 위해 국내외 사례를 분석하고자 한다.
코로나 19와 AI, 빅데이터, IT기술 발달 등과 같은 여파로 최근 '개인화 기술' 중요성이 부각되어지고 있으며, 이는 곧 개인화를 넘어 '초개인화 시대'에 도래하고 있다. 따라서 음원 스트리밍 서비스 시장측면에서는 개인 취향이 존중되는 서비스 공급 트랜드를 형성해 오고 있다. 이에 따라 기업들은 외부 시장 환경을 고려, 냉철한 분석을 토대로 발전방향을 수립하고자 하고 있다. 이러한 관점에 본 논문은 지니뮤직 고객 인터렉티브 전략에 기초하여 장·단점을 분석하고 기업 발전방향을 제시하고자 한다. 특히 고객과 함께 움직이는 '라이브음악서비스플랫폼'을 기반으로 고객 인터렉티브 전략 장·단점을 분석하고 이후 발전 방향을 제시하고자 하였다. 분석방법으로는 SWOT 분석 기법을 적용하여 강점과 약점, 기회와 위협 요건을 살펴보았다. 이후 TOWS 분석을 통해 구체적인 기업 발전전략을 제시하고자 하였다.
IoT is used not only as a technical terminology but also as a paradigm representation. As the number of IoT devices spread tremendously throughout the world, they are able to be located anywhere,recognize their environment, and achieve adaptable reactions. All market investigation agencies expect the number of IoT devices to reach tens to hundreds of billions in number. They also expect various technical problems owing to the huge number of connected things and data that will emerge during the AI era. The decentralization of centralized computing for AI is the one of the technical solutions to such problems, and the computing roles for AI will be soon distributed into the things, which can be located anywhere. In this article, the traditional distributed intelligence and its current research activities are introduced, and the next distributed intelligence target for the IoT 2.0 era is briefly touched upon using the keyword Socio-Things.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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