본 연구는 2016년도 OECD 관광정책과 ICT 융합 플랫폼을 적용한 부산 관광산업을 제안하는 데 목적이 있다. OECD는 관광산업 활성화를 위해서 3가지 정책을 제시하였다. 첫째, 관광산업의 경쟁력 유지, 효율성과 지속가능성 제고를 위한 정책, 둘째, 단절 없는 교통 체계 구축을 위한 정책, 셋째, 공유경제 대응이다. 본 연구에서는 OECD의 3가지 정책을 중심으로 부산 관광산업 개발에 대한 가능성을 제시하였고, 동시에 부산의 관광산업 육성에 필요한 ICT 융합 플랫폼 구축의 필요성을 제안하였다. 특히 ICT 융합 플랫폼 구축에 있어서 소프트웨어 측면의 경험기반의 양방향 콘텐츠 생성·공유와 다분야 간 고부가 융합 콘텐츠 발굴의 필요성을, 하드웨어 측면에서 질 높은 사용자경험(UX)의 개발과 데이터 분석기반의 맞춤형 서비스 제공의 필요성을 제시하였다. 아울러 부산관광산업의 지속적인 성과와 관리를 위한 관광관련 진흥원 설립을 주장하였다. 따라서 본 연구에서 제안하는 OECD관광정책 기반 ICT 융합 플랫폼 구축결과, 부산의 관광산업과 관련된 수요자와 공급자에게 저비용, 고효과를 낳을 수 있는 기대효과를 시사하고 있다.
린 스타트업은 효율적인 기업 운영 방식을 의미하는 '린(lean)'과 창업 초기기업을 의미하는 '스타트업(startup)'을 결합해 만들어진 개념으로 창업 초기기업, 특히 소프트웨어 기반 스타트업의 실패 최소화 전략으로 자주 인용되고 있다. 본 연구는 초기스타트업 L사의 사례를 통하여 하드웨어·제조업 기업도 린 스타트업 방법론(LSM)을 유용하게 활용할 수 있음을 제시하고, 초기 스타트업이 LSM을 성공적으로 실천하기 위한 방안을 도출하였다. 이를 위해 LSM의 핵심 개념인 가설중심의 접근법, BML 피드백 순환, 최소요건제품(MVP) 및 피봇을 설명하고, 이를 바탕으로 LSM의 성공적인 실천 여부를 평가할 수 있는 기준을 도출한 후 동 기준을 중심으로 L사의 사례를 분석하였다. L사는 거동불편환자용 배변알리미 제품에서 출발하여, 영유아용 배변알리미를 거쳐, 최종적으로는 영유아용 스마트바틀을 주력 제품으로 사업을 확장하고 있는 스타트업이다. LSM의 관점에서 분석한 결과, L사는 창업 초기에는 창업 아이디어를 구체적인 고객 가치가설로 수립하지 못했고, 신속한 MVP실험을 통해 검증하는 데에도 실패하였으므로 만들기-측정-학습의 순환을 만들어내는데 실패하였다. 그러나 두 차례에 걸친 피봇을 통해 새로운 타겟 고객군과 고객 니즈를 개발하였고, 이를 최소의 노력과 시간을 들인 MVP로 반복적으로 실험함으로써 성공적인 비즈니스모델을 도출할 수 있었다. L사의 사례를 통해 사업초기에 반드시 고객-시장 검증 단계를 거쳐야 하며, 이는 스타트업의 시간과 자원이 낭비되지 않는 MVP 방식으로 진행되어야 함을 확인할 수 있었다. 또한 고객이 원하지 않는 제품이나 서비스는 기술적으로 우수하고 기능적으로 완성도가 높다 하더라도 과감히 포기하고 피봇할 필요성이 있음도 확인하였다. 마지막으로 린 스타트업 방법론이 소프트웨어 산업에 국한되지 않고, 기술기반 제조업에도 적용 가능함을 증명하였다. 본 연구의 결과는 향후 창업 초기기업이 실패를 최소화하고, 비즈니스모델 확립과 스케일업, 글로벌 진출에 이르는 과정을 가속화하기 위한 지침과 방법론으로 활용될 수 있을 것이다.
알파고로 대변되는 딥러닝 기법의 등장으로 인공지능은 기업 경쟁우위 확보를 위한 디지털 트랜스포메이션의 핵심 주제로 급부상했다. 산업 내 인공지능 기반 디지털 트랜스포메이션 방향을 이해하기 위해서는 현재 진행 중인 인공지능 비즈니스 생태계 참여자들 유형 및 활동에 대한 명확한 이해가 선행되어야 한다. 따라서 본 연구는 다행위자 네트워크(Multi-actor network)관점에서 인공지능 비즈니스 생태계 내부와 외부 참여자들의 활동을 분석하고 플랫폼 전략 유형을 규명하였다. 인공지능 비즈니스 생태계 내부 세 개 계층(인프라스트럭처 & 하드웨어, 소프트웨어 & 애플리케이션, 서비스 & 데이터 계층)에서 사업자들은 네 가지 플랫폼 전략 유형으로(기술수직×비즈수평, 기술수직×비즈수직, 기술수평×비즈수평, 기술수평×비즈수직) 인공지능 비즈니스가 진행되고 있다. 인공지능 비즈니스 생태계 외부에는 다섯 행위자들이(사용자, 투자자, 정부 정책가, 학계 등 컨소시엄, 시민단체) 공존 및 지속가능한 인공지능 비즈니스 생태계를 지원하고 있다. 본 연구는 학술적으로 인공지능 비즈니스 생태계 분석 프레임워크 및 인공지능 플랫폼 전략 모델을 제시하였고, 실무적으로 플랫폼 관점의 인공지능 디지털 트랜스포메이션 전략 방향과 지속가능한 인공지능 비즈니스 생태계 조성을 위한 정부, 학계 등의 역할을 제시했다.
빅 데이터가 정보통신기술 분야의 핵심 이슈로 부각되면서 관련 기술에 대한 관심이 증가하고 있다. 빅 데이터를 구성하는 요소 기술 중에서 이번 연구는 오픈소스를 기반으로 하는 데이터 시각화와 R을 주요 주제로 한다. 데이터 시각화는 웹 사용자의 직관적 활용이 가능하도록 하는 대화식 그래픽 처리 기술이며, R은 통계 기반의 정보 분석을 가능하게 하는 언어와 환경이다. 이번 연구에서 이 두 가지 기술 요소를 연계하여 공간정보를 포함하는 공공 오픈데이터의 시각화를 주요기능으로 하는 웹 기반 응용 사례를 시험적으로 구현하였다. 별도의 소프트웨어 설치 작업을 요구하지 않는 이 응용 모델은 사용자가 직접 데이터를 구축하지 않고 필요한 자료를 오픈데이터에서 구하고, R에 대한 충분한 지식이 없어도 R의 시각화 처리 기능을 이용할 수 있도록 한다. 이 서비스에 접속한 웹 사용자는 다양한 시각화 기능을 이용하여 가공한 처리 결과를 의사결정 도구로 이용할 수 있다. 향후 R의 공간통계 분석기능과 복합 연산 기능의 제공과 함께 빅 데이터 연계를 통한 다양하고 실무적인 응용 모델 개발을 통하여 공간정보 활용 분야의 확대에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
New generation of tall and complex buildings systems are now introduced that are reflective of the latest development in materials, design, sustainability, construction, and IT technologies. While the complexity in design is being overcome by the availability and advances in structural analysis tools and readily advanced software, the design of these buildings are still reliant on minimum code requirements that yet to be validated in full scale. The involvement of the author in the design and construction planning of Burj Khalifa since its inception until its completion prompted the author to conceptually develop an extensive survey and real-time structural health monitoring program to validate all the fundamental assumptions mad for the design and construction planning of the tower. The Burj Khalifa Project is the tallest structure ever built by man; the tower is 828 meters tall and comprises of 162 floors above grade and 3 basement levels. Early integration of aerodynamic shaping and wind engineering played a major role in the architectural massing and design of this multi-use tower, where mitigating and taming the dynamic wind effects was one of the most important design criteria established at the onset of the project design. Understanding the structural and foundation system behaviors of the tower are the key fundamental drivers for the development and execution of a state-of-the-art survey and structural health monitoring (SHM) programs. Therefore, the focus of this paper is to discuss the execution of the survey and real-time structural health monitoring programs to confirm the structural behavioral response of the tower during construction stage and during its service life; the monitoring programs included 1) monitoring the tower's foundation system, 2) monitoring the foundation settlement, 3) measuring the strains of the tower vertical elements, 4) measuring the wall and column vertical shortening due to elastic, shrinkage and creep effects, 5) measuring the lateral displacement of the tower under its own gravity loads (including asymmetrical effects) resulting from immediate elastic and long term creep effects, 6) measuring the building lateral movements and dynamic characteristic in real time during construction, 7) measuring the building displacements, accelerations, dynamic characteristics, and structural behavior in real time under building permanent conditions, 8) and monitoring the Pinnacle dynamic behavior and fatigue characteristics. This extensive SHM program has resulted in extensive insight into the structural response of the tower, allowed control the construction process, allowed for the evaluation of the structural response in effective and immediate manner and it allowed for immediate correlation between the measured and the predicted behavior. The survey and SHM programs developed for Burj Khalifa will with no doubt pioneer the use of new survey techniques and the execution of new SHM program concepts as part of the fundamental design of building structures. Moreover, this survey and SHM programs will be benchmarked as a model for the development of future generation of SHM programs for all critical and essential facilities, however, but with much improved devices and technologies, which are now being considered by the author for another tall and complex building development, that is presently under construction.
본 연구에서는 최근 이슈가 되고 있는 공간빅데이터에 대한 개념과 효과적으로 공간빅데이터체계를 구축하기 위한 방안을 제시하였다. 공간빅데이터는 3V(volume, variety, velocity)로 정의되고 있는 빅데이터를 6V(volume, variety, velocity, value, veracity, visualization)의 빅데이터로 진화시키는 기반이라 할 수 있다. 공간빅데이터를 효과적으로 구축하기 위해서는 공간빅데이터체계 구축으로 추진되어야 하며, 공간빅데이터체계는 국가공간정보기반, 융합플랫폼, 서비스제공자, 생산요소제공자로서의 역할을 수행해야 한다. 이러한 공간빅데이터체계의 구성요소는 인프라(하드웨어), 기술(소프트웨어), 공간빅데이터(데이터), 인력, 법 제도 등이며, 공간빅데이터체계 구축을 위한 목표로 공간기반 정책수립 지원, 공간빅데이터 플랫폼 기반 산업활성화, 공간 빅데이터 융합기반 조성, 공간관련 사회현안의 적극적 해결로 제시하였다. 그리고 목표에 대한 추진전략은 범정부적 협력체계 구축, 신산업 창출 및 활용 활성화, 성과활용 중심의 공간빅데이터 플랫폼 구축, 공간빅데이터 관련 기술경쟁력 확보로 제시하였다.
본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅을 위한 지능형 공간 제어 시스템을 제안한다. 이 시스템은 전등, TV, 오디오, 전자 열쇠 등을 제어하는 일종의 홈/사무실 자동 제어 시스템으로 기존의 시스템에 비해 다음의 4가지 특징을 갖는다. 첫째, 사용자는 언제 어디서나 이 시스템을 사용할 수 있다. 구체적으로 제안된 시스템은 웹 서버의 기능을 제공하고 있으며 따라서 사용자는 인터넷에 유무선으로 연결된 어떠한 컴퓨터의 브라우저로도 접근할 수 있으며, 또한 휴대폰으로 접근할 수도 있다. 둘째, 이 시스템은 음성 인식 기능을 지원한다. 따라서 기존의 컴퓨터 인터페이스에 익숙하지 않은 사용자들도 보다 인간 중심적인 음성 인터페이스를 통해 시스템을 제어할 수 있다. 셋째, 시스템은 사용자의 요청에 반응하는 수동적인 서비스뿐만 아니라, 사용자 행동의 규칙성을 기반으로 미래를 예측하고 이에 따라 적극적인 서비스도 제공한다. 넷째, 이 시스템은 최근 내장형 기술을 적용하여 구현되었다. 제안된 시스템의 하드웨어는 206MHz로 동작하는 StrongARM CPU, 32MB SDRAM, 16MB 플래시 메모리, 그리고 가전제품의 전원 공급을 제어하는 릴레이 박스(Relay box) 등으로 구성된다. 이러한 하드웨어 플랫폼 상에 내장형 리눅스가 동작하고 있으며, 음성 인식 도구, 내장형 시스템을 위한 웹 서버, 릴레이 박스를 구동하는 GPIO driver 등의 소프트웨어 컴포넌트들이 유기적으로 협력하여 지능형 공간을 제공한다.
문서영상 검색을 위한 디지털도서관의 대부분은 논문제목과/또는 논문요약으로부터 만들어진 색인에 근거한 제한적인 검색기능을 제공하고 있다. 본 논문에서는 영문 문서영상전체에 대한 검색을 위한 단어 영상 형태 특징기반의 단어검색시스템을 제안한다. 본 논문에서는 검색의 효율성과 정확도를 높이기 위해 1) 기존의 단어검색시스템에서 사용된 특징들을 조합하여 사용하며, 2) 특징의 개수 및 위치뿐만 아니라 특징들의 순서를 포함하여 매칭하는 방법을 사용하며, 3) 특징비교에 의해 검색결과를 얻은 후에 여과목적으로 문자인식을 부분적으로 적용하는 2단계의 검색방법을 사용한다. 제안된 시스템의 동작은 다음과 같다. 문서 영상이 주어지면, 문서 영상 구조가 분석되고 단어 영역들의 조합으로 분할된다. 단어 영상의 특징들이 추출되어 저장된다. 사용자의 텍스트 질의가 주어지면 이에 대응되는 단어 영상이 만들어지며 이로부터 영상특징이 추출된다. 이 참조 특징과 저장된 특징들과 비교하여 유사한 단어를 검색하게 된다. 제안된 시스템은 IBM-PC를 이용한 웹 환경에서 구축되었으며, 영문 문서영상을 이용하여 실험이 수행되었다. 실험결과는 본 논문에서 제안하는 방법들의 유효성을 보여주고 있다. Abstract Most existing digital libraries for document image retrieval provide a limited retrieval service due to their indexing from document titles and/or the content of document abstracts. This paper proposes a word spotting system for full English document image retrieval based on word image shape features. In order to improve not only the efficiency but also the precision of a retrieval system, we develop the system by 1) using a combination of the holistic features which have been used in the existing word spotting systems, 2) performing image matching by comparing the order of features in a word in addition to the number of features and their positions, and 3) adopting 2 stage retrieval strategies by obtaining retrieval results by image feature matching and applying OCR(Optical Charater Recognition) partly to the results for filtering purpose. The proposed system operates as follows: given a document image, its structure is analyzed and is segmented into a set of word regions. Then, word shape features are extracted and stored. Given a user's query with text, features are extracted after its corresponding word image is generated. This reference model is compared with the stored features to find out similar words. The proposed system is implemented with IBM-PC in a web environment and its experiments are performed with English document images. Experimental results show the effectiveness of the proposed methods.
컴퓨터 시뮬레이션은 전산유쳬역학, 나노 물리, 계산화학, 구조 동역학, 전산설계 등 여러 계산과학공학 분야에서 시스템의 움직임을 예측하기 위해 널리 사용되고 있다. 하지만 시뮬레이션의 정밀도와 복잡도가 점점 증가함에 따라 시뮬레이션을 수행하는 비용 역시 크게 증가하고 있다. 따라서 시뮬레이션의 수행비용을 줄이는 것은 특히 입력 변수들의 값을 변화시켜가며 시뮬레이션을 반복적으로 수행하는 경우, 시뮬레이션 수행 시간 단축을 위해 매우 중요하다. 본 논문은 어떤 시뮬레이션의 수행이 요청되었을 때, 해당 시뮬레이션을 실제로 수행하지 않고도 기존에 수행된 시뮬레이션의 결과를 저장하여 이전에 획득되거나 혹은 예측된 결과를 반환하는 시스템을 개발한다. 이를 위해 본 논문에서 개발된 시스템은 크게 다음 2가지 기능을 제공한다: (1) 수행이 완료된 시뮬레이션의 결과를 데이터베이스에 저장하는 기능, (2) 사용자가 요청한 시뮬레이션의 결과를 통계적 기계학습 기술을 사용하여 예측하는 기능. 본 논문에서 개발한 예측 시스템의 예측 성능을 실제 유체역학 시뮬레이션 데이터를 사용하여 평가한 결과, 출력변수에 따라 0.9%의 매우 낮은 평균 예측 오차율을 보였다. 본 논문에서 개발한 시스템을 통하여 사용자들은 계산 및 저장 자원에 큰 부하를 주는 시뮬레이션을 실제 수행하지 않고도, 수행을 원하는 시뮬레이션의 결과를 빠르게 예측해 볼 수 있다.
빅데이터 분석을 통한 기업 경영환경에 대한 이해와 통찰을 구하고자 하는 요구가 산업 및 기업 경영 전반에 증가하고 있다. 이러한 사회적 요구에 따라 산업의 이해와 기업 경영의 이해를 위하여 기업의 경영실적 및 향후 계획을 포괄적으로 담고 있는 기업공시정보를 활용한 연구가 주목을 받고 있다. 이러한 기업공시정보는 대표적인 비정형 데이터로써 텍스트마이닝 방법론을 적용하여 그 범위와 수준에 대한 다양한 접근을 통하여 산업 수준 및 기업 수준에서 다양한 활용이 가능하다. 그러나 아직은 이러한 기업공시자료를 활용한 산업 및 기업 레벨에서 적용가능한 수준의 분석모델이 부족한 것으로 파악된다. 따라서 본 연구에서는 실제 활용 가능한 공개데이터를 활용한 산업 및 기업 수준의 분석모델을 제안하고자 한다. 미국상장기업의 공시자료인 미국 SEC EDGAR 자료를 기반으로 텍스트마이닝 알고리즘을 적용하여 산업 및 기업 수준의 경영주제(토픽)에 대한 추이분석이 가능한 모델을 제안하고자한다. SEC EDGAR의 10-K 문서를 대상으로 LDA 토픽 모델링을 통하여 산업 수준에서 전체 산업의 주제분야 분류를 파악하였고, 산업간 비교 측면에서 소프트웨어 산업과 하드웨어 산업 분야의 사례를 통해 최근 20년간의 토픽추이를 비교분석 하였다. 또한 최근 20년간의 기업의 경영주제 변화를 소프트웨어 산업에 속한 2개 기업을 중심으로 살펴보았다. 이를 통해 산업 및 기업 수준에서의 경영주제의 추이 변화를 파악하여 쇠퇴 및 성장 추세에 있는 경영주제를 확인 할 수 있었다. 한편 word2vec 워드 임베딩 모델과 주성분분석을 통한 차원 축약을 통해 소프트웨어 산업분야의 기업 및 특정 제품(혹은 서비스)에 대한 매핑을 통해 유사한 경영주제(토픽)를 가지는 기업 및 제품(서비스)을 사례를 통해 파악하였으며, 이를 시간적 흐름에 따른 변화 양상도 관찰할 수 있었다. 본 연구의 목적이 공개데이터를 활용한 산업 및 기업 수준의 분석모델을 개발하기 위한 방법론을 제안한 측면에서, 해외 데이터를 사용하여 산업의 경영주제 변화 추이, 기업의 경영주제 변화 추이를 거시적으로 조망할 수 있는 실무적인 방법론의 제안에서 의의가 있을 수 있다. 한편 기업의 기술경영전략 측면에서 기업의 경영토픽의 잦은 변화, 경영주제의 변화의 속도 등 다양한 변화 양상의 차이에 따른 기업의 매출 등의 경영성과와의 연관성 분석, 실제 기업의 제품포트폴리오의 구성에 따른 기업 간의 경쟁상황 등을 파악하는 미시적 모델 제안을 위한 추가 연구가 요구된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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