최근 스마트건설 확대 기조에 따라 건설 데이터 활용의 중요성이 높아지고 있다. 하지만 건설 사업정보와 유지관리 정보는 웹에 분산되어 있고, IFC를 통한 기존의 BIM 정보 교환 및 연계 방식은 BIM 데이터와 웹 자원과의 연결이 불가하다. 본 연구는 항만 유지관리 분야에서 BIM 데이터와 이종데이터의 통합적 활용방안을 모색하기 위해 링크드데이터(Linked Data, 이하 LD) 기술을 활용하여 BIM 기반 항만 시설물의 데이터 통합체계를 구축하였다. 이에 BIM 기반 항만 유지관리 온톨로지를 설계하고 BIM 시범사업인 부산 신항 2-1단계 3부두 시설의 BIM 및 사업·유지관리 정보를 대상으로 LD를 구축하였다. 또한, 발행된 LD를 활용하여 시설물 검색 및 통계, SPARQL Endpoint 기능 등 서비스 프로토타입을 구현하였다. 본 연구에서 제시하는 LD 기반 정보 통합체계는 기존 정보체계를 개방된 체계로 전환하고, BIM과 유지관리 데이터를 표준 형식의 웹 리소스로 구축하여 정보의 재활용성을 향상시킬 것으로 기대된다.
본 연구에서는 지역 사회의 인적·물적 자산을 활용한 문화적 체험활동 교육이 활성화되고 정착되기 위한 방안으로 학교와 지역사회가 밀접한 관계를 형성할 수 있는 지역협의체를 구성하는 안을 제시하였다. 이를 위해 지역문화교육에 필요한 지역협의체에 대한 문헌연구를 수행하였고, 이와 유사한 실제 사례를 찾아 관련 전문가를 대상으로 한 심층인터뷰 결과를 정리하고 시사점을 도출하였다. 연구결과, 지역협의체는 지역특수성, 전문성, 개방성, 공공성, 지속성의 기본원칙을 전제로 하여 교육행정기관, 지자체 행정기관, 민간 및 공공기관, 학교 등의 협력을 통해 구성될 수 있다. 또한 지역에서의 문화적 체험활동의 효율적인 운영을 지원하기 위해 1) 지역사회 내 교육기부 협력기관을 모색 및 발굴·연계, 2) 지역의 교육 인프라 접근성 향상, 3) 지역의 문화 교육 자원 간 네트워크 확장, 4) 지역 내 긍정적인 담론 형성을 위한 홍보 및 인식 개선, 5) 지역문화교육 프로그램 수행 과정의 성찰 등의 역할을 수행해야 한다. 지역협의체를 통한 학교와 지역교육자원의 연계 방안은 교육자원의 유형과 교육운영 주체에 따라 분류될 수 있었고, 강동구청과 대구광역시교육청의 예를 통해 지역문화교육 지원의 구체적인 사례를 살펴볼 수 있었다. 이와 같이 본 연구에서 제안한 지역협의체의 구성은 지역문화교육의 활성화를 위한 초석을 마련해 줄 것이라고 기대해 본다.
본 연구는 사회복지서비스 확대 시대의 과제를 배경으로 지역사회의 자발적 결사체에 대한 이해 및 활용방안에 대한 기초자료를 얻고자 하는 목적에서 진행되었다. 이를 위해 본 연구에서는 지역사회의 자발적 결사체가 유지·강화되기 위해서는 사회적 자본의 주요 개념인 '신뢰' 가 주요하게 작용한다고 보고, 자발적 결사체에서 신뢰가 어떻게 형성되는가를 심층적으로 밝히고자 하였다. 따라서 연구방법은 근거이론의 방법론상 한계성을 보완한 수정근거이론을 사용하였으며, 조사연구는 4차에 걸쳐 진행되었고, 연구기간은 11개월이 소요되었다. 연구결과, 자발적 결사체의 신뢰형성 구조는 크게 '초기 신뢰형성 구조', '상호 신뢰발전 구조', '안정화된 신뢰 구조' 등으로 구성되어 있음을 알 수 있었다. 이들은 시간적·공간적으로 구조화 되었으며, 이들 구조 속에는 역할, 활동, 성과, 태도, 갈등, 그리고 외부환경 등이 기본속성으로 작용하고 있었다. 또한 이 속성들은 신뢰형성과정의 어느 장면에서나 발견되며, 결사체의 유지·발전 등에 지대한 영향을 미치고 있음을 알 수 있었다. 본 연구의 의의는 각종 지역복지활동과 관련하여 자발적 결사체에 대한 심층적인 이해와 그 활용 가능성을 높여주고 있다는 점이다.
Objectives : The purpose of this study is to investigate on the application of the yttrium aluminum garnet (YAG) lasers for acupoints irradiation. Methods : We conducted a systematic search for peer-reviewed studies published from inception to November 2023, in the following electronic databases: PubMed, Scopus, and Web of Science in English, Science ON, Oriental Medicine Advanced Searching Integrated System (OASIS) and Research Information Sharing Service (RISS) in Korean, and China National Knowledge Infrastructure (CNKI) and Wanfang in Chinese, and Japan Science Technology Information Aggregator, Electronic (J-STAGE) and Citation Information by NII (CiNii) in Japanese. Inclusion criteria were original articles including clinical and experimental studies related with YAG lasers for acupoints including Ashi or meridian sinews. Results : Among the 8 selected studies, there were 7 studies on human subjects and 1 study on animals, 7 studies on Nd:YAG (1,064 nm) laser, and 1 study on Er:YAG (2,940 nm) laser. A total of 16 acupoints were used, 15 of which were in the face and 1 of which was located in the foot. In addition, there were two studies using Ashi. 4 studies looked at the effect of pain relief, 2 studies looked at safety, 1 study looked at changes in blood flow, and 1 study looked at the effect of skin care. There were no reported adverse events, and the YAG laser was confirmed to be safe and effective in pain relief, beautifying the skin, and increasing blood flow. Conclusions : We suggest that high intensity YAG lasers can be applied to laser acupuncture or laser moxibustion. YAG lasers are considered to be worth using for various clinical indications of Korean medicine because of photobiomodulation effects, analgesic action, and deep penetration depth. Further scientific research and clinical evidences should be warranted.
본 논문은 여러 산업 분야에서 범용적으로 활용될 수 있는 NFT(Non-Fungible Token)에 대해 토픽 모델링 기법을 활용하여 최근의 NFT 산업 동향에 대한 분석 결과를 제시한다. 본 연구에서는 산업 동향을 파악하기 위해 특허 데이터를 활용하였으며, NFT 표준안이 처음으로 발표되었던 2017년부터 2023년 10월까지 특허정보검색서비스 키프리스에 등록된 NFT 관련 국내·외 특허 각각 371건, 454건의 특허 데이터를 수집하였다. 다음으로 전처리 작업에서 불용어, 표제어를 제거 후 명사 단어만을 추출하였고, 분석 방법으론 빈도수에 따른 상위 50개의 단어를 나열하고, 단어마다 계산된 TF-IDF 값을 같이 확인하여 산업 동향의 핵심 키워드를 도출하였다. 다음으로, LDA 알고리즘을 활용해 국내·외 별로 특허 데이터에서 잠재된 4개의 주요 주제를 도출하였다. 도출한 주제별로 내용을 분석하고, 실제 NFT 산업사례를 근거로 들어 NFT 산업 동향 분석내용을 제시하였다. 선행연구에서는 논문 데이터를 통해 학술적 관점에서 동향을 제시하였다면 본 연구는 현장 실무에 기반을 둔 데이터를 활용하여 실용적인 동향 내용을 제공했다는 점에서 의의가 있으며, NFT 산업계 관련자들이 시장 현황 파악 및 새로운 아이템 창출을 위한 참고용으로 활용될 것으로 기대한다.
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.
Objectives This study aimed to investigate domestic clinical research trends in Shinbaro pharmacopuncture, identify diseases managed using Shinbaro pharmacopuncture, and suggest the direction for future studies to increase its clinical utilization. Methods This study used five steps proposed by Arksey and O'Malley and the PRISMA-extension for scoping reviews checklist. We examined published literature on Shinbaro pharmacopuncture studies reported until June 5, 2023, in the following eight databases (Research Information Sharing Service, Science ON, Oriental Medicine Advanced Searching Integrated System, KMBASE, The Society of Internal Korean Medicine, PubMed, EMBASE, and the Cochrane Library). The search terms used were 'Shinbaro' or 'Sinbaro'. Results A total of 47 studies were included in our analysis. Of these, 37 (78.7%) were interference time series studies. Shinbaro pharmacopuncture was the most frequently used treatment for lumbosacral disease (n=15). In the facial area, ST4 and ST6 were used in five out of six studies, and in the shoulder area, TE14 and LI15 were used in all studies. Nine of the 15 studies in the lumbosacral area used the EX-B2. The other parts mostly used the pressure points. Compared to other pharmacopuncture methods, the treatment effect was similar to that of bee venom, and faster than that of jungsongouhyul. Conclusions This is the first scoping review of Shinbaro pharmacopuncture therapy in South Korea. Studies with a high level of evidence based on sole treatment, large capacities, and standardization of Shinbaro pharmacopuncture need to be conducted to increase its clinical utilization.
최근 생성형 AI 기술의 발전으로 인해 대형 언어 모델(Large Language Model, LLM)의 활용 및 도입이 확대되고 있는 상황에서 기존 연구들은 기업내부 데이터의 활용에 대한 실제 적용사례나 구현방법을 찾아보기 힘들다. 이에 따라 본 연구에서는 가장 많이 이용되고 있는 LangChain 프레임워크를 이용한 LLM 애플리케이션 아키텍처를 활용하여 생성형 AI 서비스를 구현하는 방법을 제시한다. 이를 위해 LLM의 활용을 중심으로, 정보 부족 문제를 극복하는 다양한 방법을 검토하고 구체적인 해결책을 제시하였다. 이를 위해 파인튜닝이나 직접 문서 정보를 활용하는 방법을 분석하며, 이러한 문제를 해결하기 위한 RAG 모델을 활용한 정보 저장 및 검색 방법에 대해 주요단계에 대해 자세하게 살펴본다. 특히, RAG 모델을 활용하여 정보를 벡터저장소에 저장하고 검색하기 위한 방법으로 유사문맥 추천 및 QA시스템을 활용하였다. 또한 구체적인 작동 방식과 주요한 구현 단계 및 사례를 구현소스 및 사용자 인터페이스까지 제시하여 생성형 AI 기술에 대한 이해를 높였다. 이를 통해 LLM을 활용한 기업내 서비스 구현에 적극적으로 활용할 수 있도록 하는데 의미와 가치가 있다.
스마트 스피커는 인공지능을 활용하여 음악, 일정, 날씨, 상품 등 다양한 정보와 콘텐츠들을 검색, 이용할 수 있는 대화형 음성 기반 서비스를 제공하는 기기이다. 인공지능 기술은 데이터가 축적될수록 이를 활용하여 더욱 정교하고 최적화된 서비스를 이용자에게 제공한다. 따라서 스마트 스피커 제조사들은 초기에 공격적인 마케팅을 통해 플랫폼 구축에 힘썼다. 하지만 스마트 스피커의 사용빈도는 월 1회 미만이 전체의 3분의 1 이상을 차지하고, 사용자 만족도도 49%에 그치는 것으로 나타났다. 이에 지속적인 이용활성화와 만족도 증진을 위해 스마트 스피커의 사용자 경험을 강화할 필요성이 대두되었다. 이에 본 연구에서는 스마트 스피커의 사용자 경험을 분석하고, 이를 바탕으로 스마트 스피커의 사용자 경험 강화 방안을 제시하고자 한다. 본 연구는 사용자가 직접 작성한 실제 리뷰 데이터를 수집하여 스마트 스피커 사용자 경험 차원을 기반으로 분석 결과를 해석했다는 점에서 의의가 있다. 또한 스마트 스피커 사용자 경험 차원을 개발하여 텍스트 마이닝 결과를 해석한 것에서 학술적 의의가 있다. 본 연구 결과를 통해 스마트 스피커 제조사에게 실무적으로 사용자 경험 강화를 위한 전략을 제안할 수 있다.
방송 프로그램은 자체 방송 송출 외에도 인터넷 다시 보기, OTT, IPTV 서비스 등 다양한 매체에 제공되고 있다. 이 경우 콘텐츠 특성을 잘 나타내는 검색용 키워드 제공은 필수적이다. 방송사에서는 제작 단계, 아카이브 단계 등에서 주요 키워드를 수동으로 입력하는 방법을 주로 사용한다. 이 방식은 양적으로는 핵심 메타데이터 확보에 부족하고, 내용 면에서도 타 매체 서비스에서 콘텐츠 추천과 검색에 한계를 드러낸다. 본 연구는 EBS에서 개발한 DTV 자막방송 서버를 통해 사전 아카이빙 된 폐쇄형 자막 데이터를 활용하여 다수의 메타데이터를 확보하는 방법을 구현했다. 먼저 구글의 자연어 처리 AI 기술을 적용하여 핵심 메타데이터를 자동으로 추출하였다. 다음 단계는 핵심 연구 내용으로 우선순위와 콘텐츠 특성을 반영하여 핵심 메타데이터를 찾는 방법을 제안한다. 차별화된 메타데이터 가중치를 구하는 기술로는 TF-IDF 계산법을 응용하여 중요도를 분류했다. 실험 결과 성공적인 가중치 데이터를 얻었다. 이 연구로 확보한 문자열 메타데이터는 추후 문자열 유사도 측정 연구와 결합하면 타 매체에 제공하는 콘텐츠 서비스에서 정교한 콘텐츠 추천용 메타데이터를 확보하는 기반이 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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