현재 코로나 사태로 비대면으로 진행이 되어 온라인 쇼핑 시장이 지속적으로 증가하고 있고, 4차 산업혁명으로 새로운 혁신 기술로 가상현실(VR)과 증강현실(AR)이 있으며, 좀 더 빠르게, 좀 더 편리하게 할 수 있어 생산성을 향상시키고 있다. 이에 본 논문은 쇼핑몰에 증강현실(AR)기술을 부합하여 사용자들에게 AR 카메라를 활용한 체형 측정 서비스, AR기술을 통해 자신 아바타에 입혀주는 피팅서비스를 통해 사용자들에게 빠르고 편리하게 맞춤형 쇼핑을 제공한다. 구현은 현재 사용 중인 운영체계 중 Android와 Ios 사용하고 있는 ARKit와 ARCore를 활용을 하여 구현한다.
이 연구의 의도는 호텔정보시스템활용이 서비스품질에 미치는 효과를 규명하는 것으로 호텔의 정보 시스템활용의 중요성을 우리나라의 서울시와 중국의 상해시 일본의 동경 그리고 대만의 타이페이시에 소재한 특급호텔을 중심으로 실증조사를 통하여 접근하였다. 2003년 2월부터 8월까지 4개국에서 체집된 유효표본 574부가 분석에 이용되었으며 요인분석과 회귀분석으로 접근하였다. 연구결과에 따르면, 호텔경영정보시스템활용수준은 서비스품질과 상호간 밀접한 관련이 존재하는 것으로 밝혀졌으며, 호텔서비스품질의 효율성 제고를 위해서는 호텔경영정보시스템과 관련된 프론트부서운영시스템 지원부서운영시스템 영업장운영시스템 및 인터페이스운영시스템의 상호균형이 매우 중요한 요소가 된다는 사실을 확인할 수 있었다.
여러 연구에 따르면 임베디드 디바이스에서 프로세서 및 네트워크의 속도는 사용자의 요구사항을 충족시킬 만큼 빠른데 반해 IO 속도가 성능의 주요 병목으로 밝혀진 바 있다. 또한 이런 IO 병목 현상의 70% 이상이 SQLite 데이터베이스와 관련된 현상으로 밝혀졌다. 이를 해결하기 위한 SQLite 성능 최적화 관련 연구들은 쓰기 IO에 최적화된 저널 방식인 WAL 방식 중심의 연구들이 다수를 이루고 있다. 본 논문에서는 Android와 Tizen에서 주로 사용되는 Rollback 저널 방식 환경 하에서 성능 문제 해결을 위한 SQLite Atomic Write 기법을 제안한다. 제안한 기법을 통해 파일 쓰기, 동기화 작업을 줄임으로써 쓰기 성능(300%)과 메모리 사용량(80%)이 향상 된 것을 확인할 수 있었고 JOJ(저널링 파일에 대한 저널링) 현상을 막고 플래시 메모리의 수명을 늘릴 수 있다.
ML(machine learning) 기술을 활용하여 실용적인 측면에서 일반 사용자들이 바라보고 사용할 수 있도록 다양한 연구 개발이 이루어지고 있다. 특히 최근 개인 사용자의 personal computer와 mobile device의 processing unit의 연산 처리 속도가 두드러지게 빨라지고 있어 ML이 더 생활에 밀접해지고 있는 추세라고 볼 수 있다. 현재 ML시장에서 다양한 솔루션 및 어플리케이션을 제공하는 툴이나 라이브러리가 대거 공개되고 있는데 그 중에서도 Google에서 개발하여 배포한 'Mediapipe'를 사용하였다. Mediapipe는 현재 'android', 'IOS', 'C++', 'Python', 'JS', 'Coral' 등의 환경에서 개발을 지원하고 있으며 더욱 다양한 환경을 지원할 예정이다. 이에 본 팀은 앞서 설명한 Mediapipe 프레임워크를 기반으로 Machine Learning을 사용한 image processing를 통해 일반 사용자들에게 편의성을 제공할 수 있는 알람 프로그램을 연구 및 개발하였다. Mediapipe에서 신체를 landmark로 검출하게 되는데 이를 scikit-learn 머신러닝 라이브러리를 사용하여 특정 자세를 학습시키고 모델화하여 알람 프로그램에 특정 기능에 조건으로 사용될 수 있게 하였다. scikit-learn은 아나콘다 등과 같은 개발환경 패키지에서 간단하게 이용 가능한데 이 아나콘다는 데이터 분석이나 그래프 그리기 등, 파이썬에 자주 사용되는 라이브러리를 포함한 개발환경이라고 할 수 있다. 하여 본 팀은 ML기반의 영상처리 알람 프로그램을 제작하는데에 있어 이러한 사항들을 파이썬 환경에서 기본적으로 포함되어 제공하는 tkinter GUI툴을 사용하고 추가적으로 인텔에서 개발한 실시간 컴퓨터 비전을 목적으로 한 프로그래밍 라이브러리 OpenCV와 여러 항목을 사용하여 환경을 구축할 수 있도록 연구·개발하였다.
본 연구는 고위험약물의 투약조정을 위한 스마트 폰 어플리케이션의 내용을 구축하고 개발된 어플리케이션의 만족도를 평가하기 위해 수행되었다. xcode 4.5와 ios 6.1 SDK(software development kit)을 이용하여 시스템을 구축하였다. 4주간의 중재 후 35명의 중환자실 간호사들에게 기능적, 내용적, 화용적 측면의 만족도를 물었다. 또한 하루의 사용횟수와 사용의 빈도에 따른 만족도의 차이를 평가하였다. 이를 위해서는 SPSS WIN 18.0을 활용하여 서술적 분석, ANOVA를 적용하였다. 약물계산 식을 개발하고 과다 혹은 과소 용량에 대한 알람을 주는 과정을 개발하였고, 고위험 약물에 대한 정보를 구축하였다. 만족도와 관련된 문항 중 이 어플리케이션은 약물계산을 수행하는데 도움이 된다는 문항이 3.14점이었으나 이 어플리케이션에 만족한다는 문항은 2.94에 그쳤다. 하루의 사용횟수와 사용빈도와 관련해서 만족도의 차이는 없었다. 이 연구의 결과에 근거할 때 추후 더욱 진보된 고위험약물을 위한 투약조정용 스마트폰 어플리케이션은 환자안전을 위한 중요한 기반을 제공해 줄 수 있을 것이다.
해상을 통한 물동량이 전체 97% 차지하고 있어 효율적인 항만 운영 관리 시스템을 통해 작업효율을 높이는 동시에 운영비용을 절감하고, 관리자가 작업 지연 및 장비 지원이 필요한 상황이 발생한 경우 신속하게 이를 확인하여 대처할 필요가 있다. 기존 시스템은 GPS 을 이용한 야드 자동화 장비의 실시간 위치정보 확인을 토대로 작업 완료 혹은 작업 시작에 따라 입력된 정보로 위치 정보를 모니터링하고 있다. 기존 시스템보다 태블릿의 GPS 시스템으로 실시간 위치정보 확인 시스템이 야드 조업 장비의 위치 확인에 있어 더욱 정확한 정보 제공이 가능하다. 야드장 내의 통신망에서도 컨테이너로 인한 음영이 없는 상용 LTE 서비스를 활용한 망 구성이 컨테이너 처리 지연을 줄인다. 마지막으로 안드로이드나 IOS를 사용하는 스마트단말기의 도입과 인공지능을 활용한 컨테이너 처리 스케줄링을 통해 컨테이너 처리 어플리케이션의 스마트 단말 사용과 컨테이너 작업 스케줄의 최적화를 통한 최소 지연시스템을 구축한다. 스마트 단말의 도입과 인공지능을 활용한 컨테이너 처리 지연의 최소화는 컨테이너 정보 요구자인 소비자에게 실시간으로 컨테이너의 처리과정을 확인시킴으로써 항만 서비스의 질적 향상이 예상된다.
낙동강 하굿둑의 주요 기능인 염수피해 방지와 홍수 배제를 효과적으로 수행하기 위하여, 주요 지점의 하천 수위 변화를 감시하여 하굿둑 수문(水門) 운영에 신속히 반영할 수 있도록 하천수위감시시스템을 구축하였다. 하굿둑 운영에 직접 영향을 미치는 낙동강 본류 3개 지점에 PLC와 공중통신망을 이용하여 시스템을 구축하고, 하굿둑 통합운영시스템과 연계하였다. PLC를 활용하여 안정성과 범용성을 확보하고 유지관리의 편의성을 제고할 수 있었다. 전원 제어장치를 설치하여 경고장 발생 시 원격에서 신속히 조치를 취한 뒤, 초기화할 수 있도록하여 현장까지의 출동 횟수를 대폭 감소시킬 수 있었다. 현장 데이터 저장 기능을 추가하여, 통신망 이상 등으로 데이터가 센터로 전송되지 못할 경우를 대비하였으며, 통신망은 공중통신망인 ADSL(FTTH)을 이용하여 경제성을 고려하였고, CDMA(M2M)를 보조망으로 구성하여 이중화하였다. 공중통신망의 보안 취약성을 보완하기 위하여 전용망과 같은 효과를 볼 수 있도록 VPN을 각각 설치하고, 가상사설망을 통하여 센터와 관측국이 통신하도록 하였다. 일반적으로 하천 수위관측국에는 목적에 따라 전용의 원격터미널을 이용하고 있으나, 본 사례는 범용적인 PLC를 이용하여 개방적 구조의 시스템을 구축함으로써, 향후 유역통합물관리에 대비하여 여러시스템간의 인터페이스와 유지관리의 용이성, 보안성, 경제성을 고려한 모델이라는 점에 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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