본 논문은 최근 다양한 종류의 웨어러블 디바이스가 헬스케어 도메인에 급증하여 사용되고 있는 상황에서 최신 첨단 기술이 실제 메디컬 환경에서 개인의 질병예측이라는 관점을 바라본다. 사용자 참여형 웨어러블 디바이스를 통하여 임상 데이터와 유전자 데이터, 라이프 로그 데이터를 병합하여 데이터를 수집, 처리, 전송하는 과정을 걸쳐 딥뉴럴 네트워크의 환경에서 학습모델의 제시와 피드백 모델을 연결하는 과정을 제시한다. 이러한 첨단 의료 현장에서 일어나는 메디컬 IT의 임상시험 절차를 걸친 실제 현장의 경우 대사 증후군에 의한 특정 유전자가 질병에 미치는 영향을 측정과 더불어 임상 정보와 라이프 로그 데이터를 병합하여 서로 각기 다른 이종 데이터를 처리하면서 질병의 특이점을 확인하게 된다. 즉, 이종 데이터의 딥뉴럴 네트워크의 객관적 적합성과 확실성을 증빙하게 되고 이를 통한 실제 딥러닝 환경에서의 노이즈에 따른 성능 평가를 실시한다. 이를 통해 자동 인코더의 경우의 1,000 EPOCH당 변화하는 정확도와 예측치가 변수의 증가 값에 수차례 선형적으로 변화하는 현상을 증명하였다.
북한의 사이버 능력은 세계 금융기관 및 외국정부(특히 미국정부, 한국정부)들에 비교적 새로운 위협이 되고 있다. 본 정성 논문에서는, 언론 기사, 학술 출간물과 같은 공개 원천들을 주로 이용하여, 북한 지도자 김정은이 자국의 비대칭 전력을 강화하고 병진노선(경제와 군사력의 동시 발전)을 진전시키는 방식을 분석한다. 특히 북한 공작원들은 사이버 분야와 해양 분야를 통합함으로써 체제에 더 많은 수익을 창출하고 있으며, 심한 제제에도 불구하고 북한 지도부가 권력을 유지하는 데에도 기여한다. 북한 해커들에 관한 국제적 관심이 높아졌지만, 북한의 국제정치 문화에서 사이버의 중요한 역할을 조사한 분석가는 거의 없으며, 특히 김정은의 병진노선 진전 부문에 있어서는 더 그렇다. 사이버는, 오래전부터 존재해 온 북한의 비정규전 및 게릴라 기반 무장투쟁 전통에 잘 맞아떨어진다. 또한, 사이버는 경제 혁신가 및 군사 전략가로서의 김정은의 북한 내 개인의 명성 역시 높인다. 본 논문은 이데올로기 맥락 및 해양 맥락에서 북한 사이버 작전의 역할에 초점을 맞춘다. 북한 해커들은 한국 조선산업을 타깃으로 해왔으며, '해양 체인(Marine Chain)'이라는 블록체인 사기도 개발했다. 북한 사이버 첩보원들은 활동에서 사이버 분야와 해양 분야의 연계에 점점 더 초점을 맞춰왔다.
최근 다양한 산업에서 첨단기술의 적용으로 높은 생산성 향상을 이루고 있지만 건설산업의 경우 생산성 향상이 비교적 낮게 조사되어, 이를 극복하기 위한 첨단기술 연구가 빠르게 진행되고 있다. 여러 첨단기술 중 3차원 스캔 기술은 실제 대상물을 손쉽게 디지털화 할 수 있다는 점에서 건설현장의 3차원 디지털 지형 모델 생성을 위한 기술로 널리 활용되고 있다. 특히 3차원 디지털 지형 모델은 토공 중장비의 자동제어 및 가이던스 등과 같은 건설 자동화의 기초자료가 될 수 있어 지형 스캔데이터의 높은 품질이 요구되고 있다. 3차원 디지털 지형 모델의 품질은 3D 스캐너의 성능 및 취득환경뿐 아니라 지형 스캔데이터 취득 후 3차원 디지털 지형 모델 생성을 위한 전처리 과정인 노이즈제거, 정합 및 병합과정 등 또한 많은 영향을 끼치고 있어, 지형 스캔데이터 처리의 성능 증진이 필요할 것으로 보인다. 본 연구에서는 3차원 디지털 지형 모델 생성을 위한 전처리 과정 중 정합과정에서 발생하는 지형 스캔데이터의 밀도 불균일 문제를 해결하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서 개발한 정합 후처리 기술인 '픽셀기반 점군비교 알고리즘'을 제시하였으며, 실제 토공현장에서 취득한 지형 스캔데이터를 활용해 개발한 알고리즘의 성능검증을 수행하여 지형 스캔데이터 정합 후 불균일 문제의 개선 가능성을 검증하고 밀도 별 지형 스캔데이터에 대한 알고리즘의 최적 파라미터를 제시하였다.
본 연구에서는 화학 결합 학습에 적합한 모바일 증강현실 학습도구를 개발하고 모바일 증강현실을 활용한 과정기반 안내탐구학습(POGIL-MAR)을 제안하여 이 교수학습 방법이 과학 학업 성취도, 과학 학습 동기 및 학습 몰입감에 어떠한 영향을 미치는지 알아보았다. 연구 참여자는 경기도 소재의 남녀 공학 고등학교 1학년 학생 139명으로, 이를 통제집단(TL), 실험집단 1(POGIL), 실험집단 2(POGIL-MAR)로 무선 배치하였다. 학생들은 4차시에 걸쳐 화학 결합과 관련된 학습을 하였다. 이원 공변량 분석 결과, POGIL-MAR 집단은 과학 학업 성취도, 과학 학습 동기, 학습 몰입감 검사에서 사전성취 수준에 관계없이 다른 집단에 비해 유의미하게 높았다. 또한, 하위 집단의 경우, POGIL-MAR 집단이 TL과 POGIL 집단보다 통계적으로 유의미한 학업 성취도 향상이 있었다. 과학 학습 동기의 하위요인에 대한 이원 중다공변량 분석 결과, POGIL-MAR 집단이 학습 동기의 하위 요인인 내재 동기, 직업 동기, 자아 효능, 점수 동기, 자기 의지에서 유의미하게 높았다. 특히, 내재 동기에서 교수학습 방법과 사전 성취 수준 사이의 상호작용 효과가 유의미하게 나타났다. 한편, 학습 몰입감의 하위 요인에 대한 이원 중다공변량 분석 결과, POGIL-MAR 집단이 분명한 목표, 분명한 피드백, 행위-인식 일체감, 학습 통제감, 자기만족적 경험에서 유의미하게 높았다. 이러한 결과를 바탕으로 모바일 증강현실을 활용한 과정기반 안내탐구학습의 교육적 시사점을 논의하였다.
지문분류는 1:N 지문인식 시스템의 효율성을 높이는 단계로 지문의 매칭 시간 단축과 인식의 정확성을 높여주는 역할을 한다. 지문 각 클래스의 융선 패턴은 한 개 이상의 클래스와 중복되는 성질을 가지기 때문에 지문분류 작업은 어렵다. 또한 잡음을 많이 포함하거나 예외적인 입력 상태인 경우에도 분류 작업은 어려워진다. 본 논문에서는 다양한 품질의 지문을 효과적으로 분류하기 위해 지문의 방향특징을 이용해 확률 모델을 설계하고, 이를 최적화 하여 지문분류를 수행하는 방법을 제안하였다. 지문 융선을 픽셀단위로 탐색하여 방향 값을 산출하고, 산출된 방향 값을 일정 픽셀 단위로 병합하여 지문의 방향특징을 추출한다. 추출된 방향 특징을 이용해 확률론적 정보추출 및 인식 방식인 마코프 모델을 이용하여 지문의 클래스별 마코프 모델을 생성한다. 생성된 클래스별 마코프 모델의 상태전이 행렬을 분석하여 클래스별 분류 모델의 가중치 항목을 결정하고 유전자 알고리즘을 이용하여 지문분류 성능을 향상시킬 수 있는 최적의 수치를 찾아낸다. 유전알고리즘에 의해 최적화된 분류모델에 다양한 품질의 지문 데이터베이스를 적용하여 실험해 본 결과 최적화 되기 전의 분류 모델에 비해 우수한 분류성능을 보였다. 또한 실험에 사용한 다양한 품질의 데이터베이스를 분석해본 결과 제안한 방법은 특이점 유, 무 및 상태에 독립적으로 예외적인 입력상황의 지문에 대해 효율적으로 지분분류를 수행했다.
본 연구는 정보통신기술을 기반으로 한 국가 단위의 연구에서 최근 데이터인 정보통신연합과 세계경제포럼의 기술변수를 사용하여 이러한 변수들이 인간의 문화가치관에 미치는 영향에 대해 분석하였다. 본 연구의 결과는 사실 매우 흥미로운 결과를 보이고 있다고 할 수 있다. 우선 개인주의 문화차원의 경우에 정보통신기술이 B값 0.603, 유의수준 ***p<0.001로 매우 유의미한 결과를 보이고 있다. 이것은 정보통신기술의 발전이 특히 인터넷과 매스미디어의 발전은 공적인 업무나 예약 송금업무 등을 직접 방문하지 않고도 마우스 클릭 한번으로 처리가 가능한 시대적 배경이 개인주의 수준을 높이는 결과를 만들었다고 해석할 수 있을 것이다. 권력거리의 경우에 선행연구에서 개인주의 수준과 권력거리와의 관계는 부(-)의 유의미한 결과가 있다는 것을 이미 증명하였다. 본 연구에서도 이와 같은 결과를 보여주고 있다. 또한 장기지향성의 경우에는 동양적 가치라고 할 수 있다. 처음에는 산업혁명을 통한 기술의 발전이 서구 중심적이었다면 이후 한국, 중국, 싱가포르, 대만 홍콩의 눈부신 발전은 서양적 사고에서 미처 예상하지 못했던 일대 중대한 사건이다. 이러한 국가들은 유교적 문화권에 있는 국가들이다. 또한 높은 기술수준을 보유하고 있다. 따라서 정보통신기술의 발전은 유교적 가치인 장기지향성문화에 정(+)의 유의미한 결과를 보인다고 할 수 있다.
지난 10여 년간은 한국과 중국 은행들에게는 한마디로 금융구조변혁의 기간이었다고 할 수 있다. 양국이 처한 상황은 다르지만 2000년부터 2008년간을 대상으로 3년씩 세기간으로 나누고 분석방법은 자료포락법(DEA)을 활용하였다. 한국의 시중은행과 지방은행, 중국의 대표적인 국유상업은행과 주식제상업은행을 대상으로, 네 개 집단별 은행 효율성 비교를 한 후 세 개의 비교기간별 효율성의 변화 및 개별 집단별 효율성의 차이 등을 알아보았다. 전체 기간을 대상으로 양국 은행의 효율성을 측정해 본 결과, 한국과 중국 모두 꾸준히 상승하였는데, 이는 금융구조변혁기에 구조조정이나 합병이 은행의 효율성에 긍정적인 요인으로 작용하였다고 판단된다. 분석결과 한국의 은행들이 중국의 은행들보다 효율성이 높은 것으로 나타났다. 한국과 중국의 은행 집단별 효율성의 차이 비교결과 한국은 시중은행이 지방은행에 비해 효율성이 높았으며, 중국은 주식제상업은행이 국유상업은행보다 높았다. 한국의 경우 시중은행이 지방은행보다 규모 및 범위의 경제효과로 인하여 상대적 효율성이 높아진 것으로 판단되며, 중국은 주식제상업은행들이 국유상업은행보다 효율성이 높게 나타난 것은 중국정부의 정책에 단순 부응하기보다 경제적 판단에 따라 독자적인 인사관리나 지점의 설치 및 폐지에 대한 유연성을 갖고 경영에 임한데 기인한다고 본다.
아주캐피탈의 경우에는 M&A 이후에 사용된 브랜드 전략은 두 회사 브랜드 중에서 하나의 브랜드만을 사용하는 단일 브랜드(one brand) 전략을 사용하는 것으로 결정하였다. 이를 위해서 M&A 이후에도 충분한 브랜드 이전 기간을 가지면서 기존의 대우캐피탈과 관련된 마케팅 하부구조(infrastructure)를 이전시키는 작업을 효과적으로 진행하였다. 흡수합병과정에서 아주캐피탈은 피 합병브랜드인 대우캐피탈을 우선적으로 사용하고 이전 단계를 거쳐서 아주캐피탈로 단일 브랜드로 운용하는 전략을 결정하였다. 즉 대우캐피탈이 아주그룹에 편입된 시기는 2005년이지만 적절한 때 사명을 바꿔 '대우'의 긍정적 브랜드 이미지를 이어가면서 '아주'의 론칭효과를 극대화했다. 이를 위해서 아주캐피탈은 조심스럽고 정교한 브랜드 이전전략을 수립하였다. 1) 대우캐피탈의 개별 상품 브랜드 "내게론" 강화를 통한 브랜드 연결화(Brand bridge) 전략 2) 고객에 대한 고객만족의 강화를 통한 아주캐피탈의 브랜드 이미지 구축 3) 아주 캐피탈 브랜드 단일화 단계 (2009년 9월-현재)를 거쳐 브랜드 이전 작업을 완성하였다. 현재 아주캐피탈 영업부문은 전문화를 통해 질적 성장을 구현하고 있다. 기존에 한 지점에서 여러 상품을 취급하던 것을 각 상품별로 전문화해 체계적인 양질의 영업 포트폴리오를 구축한다는 전략이다. 2009년에는 강남 지역에 수입차 전문 지점을 오픈했고 중고차는 6개의 전문 지점으로 확대했다. 아울러 개인신용대출 '내게론'의 영업지점을 3개에서 11개로 대폭 확대하기도 했다. 최근에는 주력인 오토금융 외에도 개인 및 기업금융에 활력을 불어 넣을 것으로 기대하고 있다.
국내 소비자들의 식품 영양성분에 대한 관심이 계속적으로 증가하고 있지만 영양성분과 관련된 식품의 소비자 선호도 분석 연구는 부족한 실정이다. 본 연구는 대국민 정보 서비스인 식품영양성분 데이터베이스 플랫폼에 수집된 빅데이터의 로그분석을 수행하여 소비자들이 영양학적 측면에서 관심을 가지는 식품에 대한 선호도 결과를 제시하였다. 수집 기간은 2020년 1월부터 2022년 12월까지의 3개년으로 설정하여 총 2,243,168건의 식품명 검색어가 수집되었으며, 식품명을 병합하여 품목대표 식품명으로 가공하였다. 분석도구는 R프로그램을 이용하였으며, 영양정보를 확인하고자 하는 식품명의 검색 빈도를 전체 기간 및 계절별로 분석하였다. 전체 기간 동안 빈도수 분석 결과, 한국인이 일반적으로 자주 섭취하는 쌀밥, 닭고기, 달걀의 빈도수가 가장 높았다. 계절성에 따른 선호도 분석 결과, 봄과 여름에는 대체적으로 국물이 없고 뜨겁지 않은 음식의 빈도수가 높았으며, 가을과 겨울에는 국물이 있고 따뜻한 음식의 빈도수가 높았다. 또한, 외식업체에서 계절식품으로 판매하는 냉면, 콩국수 등과 같은 식품의 빈도수도 계절성을 가지는 것으로 확인되었다. 이러한 결과는 소비자들이 일반적으로 자주 섭취하는 식품의 영양정보에 관심을 가지는 패턴을 확인할 수 있었으며, 소비 트렌드와 간접적인 연관성을 가진다는 점에서 외식업계에서 계절별 마케팅 전략 수립 시 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
해안 환경에서 정확한 지형 조사는 필수적이나 지점식 조사 기법이 일반적이며, 이마저도 육상과 해저면을 독립적으로 계측한다. 본 연구에서는 단일 UAV만을 이용해 육상 및 해저 지형을 측량하는 방법을 소개한다. 세부적으로, UAV 영상을 활용해 지형 및 수심을 계측하는 두 알고리즘을 각각 적용한 뒤 결과물을 정합하여 수행된다. 해빈 지형의 취득은 공간 스캔 영상을 이용하는 Structure-from-Motion Multi-View Stereo 기술이 적용된다. 해저 지형 측량을 위해서는 고정비행으로 취득된 시계열 파랑 영상을 이용하는 분산관계식 기반 수심 역산 기법이 적용된다. 두 요소기술로 산정한 수치 표고모형을 좌표에 따라 정합한 후, 쇄파대 및 포말대와 같이 두 요소기술 적용이 불가능한 부분을 내삽하여 최종적으로 연속된 근해역 지형을 취득할 수 있다. 본 UAV 기반 지형 측량 기법을 경상북도 포항시의 장사해수욕장에 적용한 결과 세부적인 지형적 특징을 재현해낼 수 있었다. 본 연구에서 제안되는 통합 모니터링 방법은 기존 방법들에 비해 시간, 비용, 안전 측면에서 이점이 있어 해안지역의 침퇴적 분석에 효과적으로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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