• 전자공학회논문지
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• 제50권11호
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• pp.153-161
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• 2013

최근 효율적인 외국어 학습 및 테스트를 위한 교육 콘텐츠 개발에 대한 연구가 많이 되고 있다. 이러한 추세에 기반 하여, 온라인 학습 도구와 방송매체 등의 IT 기술을 이용한 e-learning 교육용 콘텐츠 개발이 급격하게 증가하고 있는 추세이다. 하지만 기존의 IT 기술을 이용한 교육용 콘텐츠들은 단방향의 학습 정보만을 제공하기에, 외국어 글을 이해하는 데는 사용자의 학습 편의를 제공하기 어렵다. 사용자 편의가 제공되려면 사용자의 학습 진단에 대한 부가적인 off-line 분석이 요구된다. 이에 본 논문에서는 사용자의 외국어 능력 향상을 위하여, 실시간(on-line)으로 학습 콘텐츠를 제공하여 외국어 능력을 진단하고, 향상시키기 위한 사용자 안구운동 분석 기반의 지능형 학습 도구를 제안한다. 이에 본 논문에서는 사용자 학습상태를 분석하기 위하여 인지심리학/신경생리학 기반의 사용자 학습상태와 관련된 안구 운동 특징 정보를 추출하고 판별 분석한다. 본 논문에서 제안하는 지능형 학습 도구는 앞서 언급한 사용자 안구운동 특징 정보를 기저로 하여 사용자가 외국어 읽기를 수행할 때, 사용자가 응시하고 있는 단어에 대하여, '안다/모른다'를 분석하여, 모르는 단어일 경우 실시간(on-line)으로 웹에서 단어를 검색하고, 정리하여 사용자에게 제공함으로써, 외국어로 된 글을 읽고 이해하는데 도움을 주는 자가 학습 서비스를 제공한다. 제안하는 시스템은 학습자들에게 자기 주도적 학습 도구를 제공하고, 자동화된 학습 콘텐츠로 외국어로 된 글의 이해에 대한 성취와 만족도를 높일 수 있다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제19D권1호
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• pp.95-104
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• 2012

본 연구의 목적은 금융IT 발전의 거시적 관점에서 방향성을 제안하고, 국내 금융IT 환경의 변화과정에 대한 경험적 모델을 바탕으로 향후 진행될 금융IT 시스템의 이론적 근거를 제시하는데 있다. 이를 위해 금융IT 발전과정 40년 동안 중요한 영향을 미쳤던 의미있는 패턴들을 도출 및 분석하고 코어뱅킹 모델의 라이프사이클을 역 추적하였다. 연구결과 첫째, 우리나라 금융IT 시스템의 라이프사이클은 10년으로 분석되었다. 둘째, 코어뱅킹 모델의 라이프사이클은 평균11년으로 분석되었으며 최장기 모델의 라이프사이클은 33년으로 분석되었다. 셋째, 장기 생존 코어뱅킹 모델들은 초기부터 철저한 객관적 분석과 벤치마킹을 통해 설계되고 발전시켜 왔다. 넷째, 금융IT 분야는 융합산업 분야로 성장시켜 나가야 하며, 이를 위해 코어뱅킹 모델연구의 체계화와 전문인력 양성이 필요하다. 본 연구는 그동안 명확하게 정리되지 않았던 코어뱅킹 모델의 분석을 통해 새로운 방향성을 제시하였다는데 의의가 있다. 전반부에는 코어뱅킹 모델의 역추적 의미와 금융IT 경영전략 차원의 핵심요소들을 중심으로 조사하였고, 후반부에는 이를 근거로 본격적인 코어뱅킹 모델의 라이프사이클을 분석하였다.

• 보건행정학회지
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• 제33권3호
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• pp.243-252
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• 2023

This paper aims to introduce Korea's total current health expenditure (CHE) and National Health Accounts of the year 2021 and their 2022 preliminary figures constructed on the basis of the System of Health Accounts 2011. As CHE includes expenditures for prevention, tracking, and treatment of coronavirus disease 2019 (COVID-19) and compensation for losses to medical institutions from 2020, the details are also introduced. Korea's total CHE in 2021 is 193.3 trillion won, which is 9.3% of gross domestic product (GDP). The preliminary figure in 2022, 209.0 trillion won, exceeded the 200 trillion won line for the first time, and its "ratio to GDP" of 9.7% is expected to exceed the average of Organisation for Economic Co-Operation and Development member countries for the first time. Korea's health expenditures, which were well controlled until the end of the 20th century, have increased at an alarming rate since the beginning of the 21st century, threatening the sustainability of national health insurance. The increase in health expenditure after 2020 is partly due to a temporary increase in response to COVID-19. However, when considering the structure of Korea's health insurance price hike, where the ratchet effect of increased medical expenses works particularly strongly, it is unlikely that the accelerating growth trend that has lasted for more than 20 years will stop easily. More aggressive policies to control medical expenses are required in the national health insurance which not only constitutes the main financing sources of the Korean health system but also has the most powerful policy means in effect for changes in the health care provision.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.131-145
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• 2020

산업혁신의 흐름에 발맞추어 다양한 분야에서 활용되고 있는 IoT 기술은 빅데이터의 접목을 통한 새로운 비즈니스 모델의 창출 및 사용자 친화적 서비스 제공의 핵심적인 요소로 부각되고 있다. 사물인터넷이 적용된 디바이스에서 누적된 데이터는 사용자 환경 및 패턴 분석을 통해 맞춤형 지능 시스템을 제공해줄 수 있어 편의 기반 스마트 시스템 구축에 다방면으로 활용되고 있다. 최근에는 이를 공공영역 혁신에 확대 적용하여 CCTV를 활용한 교통 범죄 문제 해결 등 스마트시티, 스마트 교통 등에 활용하고 있다. 그러나 이미지 데이터를 활용하는 기존 연구에서는 개인에 대한 사생활 침해 문제 및 비(非)일반적 상황에서 객체 감지 성능이 저하되는 한계가 있다. 본 연구에 활용된 IoT 디바이스 기반의 센서 데이터는 개인에 대한 식별이 불필요해 사생활 이슈로부터 자유로운 데이터로, 불특정 다수를 위한 지능형 공공서비스 구축에 효과적으로 활용될 수 있다. 대다수의 국민들이 일상적으로 활용하는 도시철도에서의 지능형 보행자 트래킹 시스템에 IoT 기반의 적외선 센서 디바이스를 활용하고자 하였으며 센서로부터 측정된 온도 데이터를 실시간 송출하고, CNN-LSTM(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory) 알고리즘을 활용하여 구간 내 보행 인원의 수를 예측하고자 하였다. 실험 결과 MLP(Multi-Layer Perceptron) 및 LSTM(Long Short-Term Memory), RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory)에 비해 제안한 CNN-LSTM 하이브리드 모형이 가장 우수한 예측성능을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 디바이스 및 모델을 활용하여 그간 개인정보와 관련된 법적 문제로 인해 서비스 제공이 미흡했던 대중교통 내 실시간 모니터링 및 혼잡도 기반의 위기상황 대응 서비스 등 종합적 메트로 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.