무선 통신 기술의 급속한 발전으로 세계적으로 무선 인터넷 서비스가 점차 확대되고 있고 그중 모바일 전자상거래가 큰 비중을 차지하고 있다. 현재의 모바일 전자 상거래 서비스는 제한적인 컨텐츠와 고가의 과금 시스템, 무선 디바이스 기기의 하드웨어적 제약 등 그것의 활성화를 저해하는 여러 가지문제점을 지니고 있음에도 불구하고 차세대 인터넷 사업으로 기대되고 있다. 본 논문에서는 이러한 기존의 모바일 전자상거래 서비스의 문제점을 정리하고, 이를 개선하기 위한 방안으로 유선 인터넷상의 상품정보를 자동으로 수집하여 모바일 전자상거래용으로 자동 변환하는 기능, 무선 디바이스상에서 오프라인으로 상품 검색 및 주문 등을 가능하게 하는 미들릿 애플리케이션, 개인적응형 상품 추천 기능을 가진 종합적인 해결책을 제안한다. 제안 시스템은 실제로 설계, 구현되어 그 기능과 유효성을 확인하였다
본 연구는 공공도서관 '메이커스페이스' 구성 및 프로그램 운영을 분석함으로써 현재 14개 국내 공공도서관 메이커스페이스 사례인 '무한상상실' 프로그램의 현황 및 한계점을 도출하고, 향후 해외의 메이커스페이스와 같이 확대되고 지속가능한 모형으로 발전하기 위한 운영 방안을 제시하고자 하였다. 이를 위해 국내외 메이커스페이스에 관한 문헌 및 사례조사를 실시하였고 국내 공공도서관 메이커스페이스 현황조사를 통해 메이커스페이스의 발전과정, 프로그램 유형, 지원 유형 및 서비스 성과를 분석하였다. 아울러 국내외 공공도서관 메이커스페이스 전담사서와의 심층인터뷰를 진행함으로써 메이커스페이스의 개념 변화, 필요성, 효과성, 한계점 및 향후 발전방안 등을 조사 분석하였다. 그 결과 메이커스페이스의 지속가능한 운영을 위해 시급히 마련되어야 할 정책방안으로 다양하고 안정적인 재원 확보, 전문 인력 배치 및 훈련, 적극적인 자원봉사자 활용 방안, 홍보전략 수립, 지역주민이 소통하는 공간을 넘어 신기술을 통한 교육과 창조의 공간, 지역 아카이브 생성의 '메이킹' 공간이 되어야 한다는 것을 제안하였다.
대규모 무선 센서 네트워크에서 센서 노드들이 배치된 이후에는 에너지 충전이나 노드의 재배치가 매우 어렵고, 일부 센서 노드들의 에너지가 고갈될 경우 전체 네트워크의 분할로 이어진다. 이러한 제한된 조건하에서 효율적인 에너지 소비를 고려한 데이터 전달은 라우팅 프로토콜 설계의 핵심 요소이다. 본 논문에서는 다수의 소스 노드와 이동성 싱크 노드를 가진 무선 센서 네트워크 환경에서 에너지 효율성을 제공하는 계층적 데이터 전달프로토콜인 HDD (Hierarchical Data Dissemination)를 제안한다. 계층적 데이터 전달 프로토콜은 싱크 노드가 데이터 수집의 중심노드라는 점을 착안하여 싱크 노드 중심의 데이터 전달 경로를 구성하고, 이 경로가 이중계층(Two-Tier)통신을 통해 유지 되도록 한다. 실험을 통해 HDD 라우팅 프로토콜과 기존에 제안된 TIDD (Two-Tier Data Dissemination) 라우팅 프로토콜의 전체 소모된 에너지량, 데이터 전송 시간 및 데이터 전송 성공률을 비교 분석하였다. 그 결과 본 논문에서 제안하는 HDD 라우팅 프로토콜은 TIDD 보다 약 1.5배에서 3배정도의 에너지 절감 효과를 확인할 수 있었다.
Airborne Gamma Ray Spectrometry (AGRS) with its important applications such as gathering radiation information of ground surface, geochemistry measuring of the abundance of Potassium, Thorium and Uranium in outer earth layer, environmental and nuclear site surveillance has a key role in the field of nuclear science and human life. The Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno (BFGS), with its advanced numerical unconstrained nonlinear optimization in collaboration with Artificial Neural Networks (ANNs) provides a noteworthy opportunity for modern AGRS. In this study a new AGRS system empowered by ANN-BFGS has been proposed and evaluated on available empirical AGRS data. To that effect different architectures of adaptive ANN-BFGS were implemented for a sort of published experimental AGRS outputs. The selected approach among of various training methods, with its low iteration cost and nondiagonal scaling allocation is a new powerful algorithm for AGRS data due to its inherent stochastic properties. Experiments were performed by different architectures and trainings, the selected scheme achieved the smallest number of epochs, the minimum Mean Square Error (MSE) and the maximum performance in compare with different types of optimization strategies and algorithms. The proposed method is capable to be implemented on a cost effective and minimum electronic equipment to present its real-time process, which will let it to be used on board a light Unmanned Aerial Vehicle (UAV). The advanced adaptation properties and models of neural network, the training of stochastic process and its implementation on DSP outstands an affordable, reliable and low cost AGRS design. The main outcome of the study shows this method increases the quality of curvature information of AGRS data while cost of the algorithm is reduced in each iteration so the proposed ANN-BFGS is a trustworthy appropriate model for Gamma-ray data reconstruction and analysis based on advanced novel artificial intelligence systems.
본 연구는 <네이버 영화> 페이지의 리뷰 데이터를 수집하여, 출현 빈도가 높은 단어를 중심으로 영화 관람객의 반응을 시각화하는 작업을 수행하였다. 이를 위해 총 6편의 영화를 선정하여 데이터 수집 및 정제과정을 거쳤으며, 의미연결망 분석(Semantic network analysis)을 활용하여 단어 간 관계성을 파악하고자 하였다. 데이터 시각화 작업에는 UCINET과 함께 패키지화된 NetDraw가 사용되었다. 본 연구의 시사점은 문장으로 작성된 영화 관람객의 리뷰를 키워드 중심으로 시각화하여, 소비자들의 반응을 한 눈에 확인하는 리뷰 인터페이스 구현이 가능한지 탐색하였다는 점이다. 본 연구를 통해 영화 리뷰를 구성하는 키워드를 시각화하고, 리뷰 내용에서 영화별 특성의 차이를 확인하였다는 점에서 본 연구가 의미를 가진다고 하겠다. 후속 연구는 보다 많은 영화의 리뷰를 활용할 필요성이 제기되며, 각 영화별 리뷰의 수도 비슷한 양으로 맞추어 연구에 활용해야 할 것이다.
정부지원 R&D 사업을 수행하는 기업들은 사업계획서 상에 정량적 평가지표를 제안하고 있다. 그러나 많은 기업들은 정량적 평가지표를 선정하는데 어려움을 겪고 있고 잘못된 평가지표의 선정으로 정량적 결과 도출이 어려운 경우도 있다. 본 논문에서는 기업들이 선정한 정량적 평가지표를 소프트웨어 품질을 정량적으로 측정할 수 있는 ISO/IEC 25023표준에 접목하여 그 경향을 분석한다. 먼저 분석 대상 데이터에 대한 수집방법과 공인시험기관에서 시험한 제품에 대해 산업분야별로 분류하고 기업에서 선정한 정량적 평가지표를 ISO/IEC 25023 표준의 8가지 품질특성별로 분석한다. 다음으로 ISO/IEC 25023 표준의 8가지 품질특성으로 분류한 정량적 평가지표에 대한 분석 결과를 바탕으로 기업들의 주로 선정하는 정량적 평가지표의 품질특성의 경향을 파악하고자 한다. 이를 통해 소프트웨어 제품의 품질을 평가할 수 있는 정량적 평가지표 선정에 도움이 될 것으로 기대된다.
제4차 산업혁명 시대가 진전되어 정보통신기술이 획기적으로 발전하면서 사이버위협은 점점 더 지능적이고 고도화될 것이다. 그렇기 때문에 그 위협에 대한 대비책을 마련하면서 사고가 발생할 경우에도 체계적이고 신속한 조치를 취하기 위해서는 정보기관의 역할이 중요하다고 할 것이다. 그러나 우리나라는 이와 관련된 '국가사이버안보법안' 제정이나 "국가정보원법" 개정에 대한 논의가 지지부진하여 사이버위협을 대응하는데 어려움이 있는 실정이다. 이에 본 논문에서는 현행 법 체계상 정보기관의 사이버안보 기능, 최근의 법 제 개정 논의 동향과 우리 실정에 맞는 정보기관의 역할에 대한 시사점을 살펴본 후 향후 사이버안보 수행체계 보강을 위한 정보기관의 역할 정립 방안으로 사이버안보에 관한 첩보수집 분석 집중, 사이버위협 예측 대응역량 제고, 법과 원칙 준수를 위한 법적 토대 구축 등을 제시하고자 한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권6호
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pp.2086-2097
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2021
The current cultural assets are being restored depending on the opinions of experts (craftsmen). We intend to introduce digitalized artificial intelligence techniques, excluding the personal opinions of experts on reconstruction of such cultural properties. The first step toward restoring digitized cultural properties is separation. The restoration of cultural properties should be reorganized based on recorded documents, period historical backgrounds and regional characteristics. The cultural properties in the form of photographs or images should be collected by separating the background. In addition, when restoring cultural properties most of them depend a lot on the tendency of the restoring person workers. As a result, it often occurs when there is a problem in the accuracy and reliability of restoration of cultural properties. In this study, we propose a search method for learning stored digital cultural assets using AI technology. Pagoda was selected for restoration of Cultural Properties. Pagoda data collection was collected through the Internet and various historical records. The pagoda data was classified by period and region, and grouped into similar buildings. The collected data was learned by applying the well-known CNN algorithm for artificial intelligence learning. The pagoda search used Yolo Marker to mark the tower shape. The tower was used a total of about 100-10,000 pagoda data. In conclusion, it was confirmed that the probability of searching for a tower differs according to the number of pagoda pictures and the number of learning iterations. Finally, it was confirmed that the number of 500 towers and the epochs in training of 8000 times were good. If the test result exceeds 8,000 times, it becomes overfitting. All so, I found a phenomenon that the recognition rate drops when the enemy repeatedly learns more than 8,000 times. As a result of this study, it is believed that it will be helpful in data gathering to increase the accuracy of tower restoration.
본 논문에서는 관리자가시스템 운영과 감사 측면에서 침해사고에 대응하고 사고 발생 즉시 포렌식 데이터를 수집 분석 및 복구할 수 있는 포렌식 데이터의 실시간 수집 절차 모델을 제안한다. 제안한 모델은 기능 요소별로 구별된 7단계 절차를 가지며 추상적이고 관리적인 기존의 포렌식 절차와는 달리, 관리자가 시스템 운영과 감사 측면에서 침해사고에 대응하고, 사고 발생시 포렌식 데이터를 수집 분석 및 복구할수 있는 절차들이 포함되어 있다. 또한 즉각적인 대응이 어려운 경우 기존의 절차와 마찬가지로 종합적이고 조직적인 대응이 가능하도록 대응 전략 체계화 단계를 통한 포렌식 데이터 수집 단계로의 피드백 절차를 둔다.
Hwapocheon stream is located in Gimhae-si, Gyeongsangnam-do, and a part was declared a protected wetland area in 2017. In 2020 and 2021, we investigated the community structure of benthic macroinvertebrates of the Hwapocheon stream to provide ecological information for the management of the wetland. As a result, 4 phyla, 6 classes, 20 orders, 51 families, 83 species, and 2,621 individuals of benthic macroinvertebrates were identified. The average indices of diversity, richness, and evenness were the highest in the midstream area, whereas the highest average index of dominance was observed upstream. Seven biological water quality evaluations based on the distribution of benthic macroinvertebrates showed that the Biological Monitoring Working Party was an extremely suitable method for environmental evaluation of the Hwapocheon stream. Regarding functional feeding groups, the number of species of predators and gathering-collectors was the highest, and considering habitual dwelling groups, the number of species of clingers and sprawlers was the highest. The species number of Odonata, Hemiptera, and Coleoptera increased toward the downstream area, whereas the community loss index was the highest upstream. We also investigated relative resistance and resilience based on the distribution of aquatic insects and found that community stability was the highest downstream, whereas the lowest upstream.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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