현재 자율주행차량 시장은 3레벨 자율주행차량을 상용화하고 있으나, 여전히 운전자의 주의를 필요로 한다. 3레벨 자율주행 이후 4레벨 자율주행차량에서 가장 주목되는 부분은 차량의 안정성이다. 3레벨과 다르게 4레벨 이후의 자율주행차량은 운전자의 부주의까지 포함하여 자율주행을 실시해야 하기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 운전자가 부주의한 상황에서 긴급상황을 알리고 운전자의 반응을 인식하는 자율차량 안전을 위한 긴급상황 알림 및 운전자 반응 확인 시스템을 제안한다. 긴급상황 알림 및 운전자 반응 확인 시스템은 긴급상황 전달 모듈을 사용하여 긴급상황을 텍스트화하여 운전자에게 음성으로 전달하며 운전자 반응 확인 모듈을 사용하여 긴급상황에 대한 운전자의 반응을 인식하고 운전 권한을 운전자에게 넘길지 결정한다. 실험 결과, 긴급상황 전달 모듈의 HMM은 RNN보다 25%, LSTM보다 42.86% 빠른 속도로 음성을 학습했다. 운전자 반응 확인 모듈의 Tacotron2는 deep voice보다 약 20ms, deep mind 보다 약 50ms 더 빨리 텍스트를 음성으로 변환했다. 따라서 긴급상황 알림 및 운전자 반응 확인 시스템은 효율적으로 신경망 모델을 학습시키고, 실시간으로 운전자의 반응을 확인할 수 있다.
농업 인구의 비중이 매년 점점 감소하고 있어 농촌의 고령화 현상은 점점 심각해질 것으로 보인다. 농업 인구의 노령층 증가와 청년층 축소가 진행되고 있고 농업 인구의 고령화가 점점 심각해지고 있어서 농업인력이 부족하다. 농업 인력의 부족은 농업 농촌의 문제가 될 것이고 대책방안의 마련이 필요하다. 그리고 기존의 시설재배는 단위면적당 생산/수확량에 집중되어 있었다. 하지만, 지금은 생산량뿐만 아니라 작물의 품질도 좋아야 가격경쟁력을 확보할 수 있다. 그래서 작물의 생산성을 높이면서 에너지는 절감 시킬 수 있는 ICT기반 시설원예의 첨단화 스마트 온실 보급을 정책적으로 도입해야 한다. 이에 스마트 온실을 통하여 농작물 및 온실 환경에 대한 모니터링을 하고 농작물의 생장 환경을 제어할 수 있는 복합형 알고리즘을 이용한 사물인터넷 기반의 데이터를 확보하면서 스마트팜 서비스를 위한 시스템의 개발이 필요한 것으로 보인다.따라서 본 연구에서는 작물의 근권환경부의 생장환경 데이터를 무선으로 수집하고 수집한 데이터를 스마트폰으로 모니터링 할 수 있는 스마트팜 융합서비스 시스템의 개발을 목적으로 한다.
오늘날 전 세계은행들은 IT 기술발전에 따른 급변하는 내·외적 환경변화에 적응하고 시장에서 경쟁우위를 점하기 위해 많은 노력을 기울이고 있다. 특히 스마트폰 사용률의 급격한 성장에 발맞추어 금융서비스도 핀테크(Fintech)를 이용하여 다양하게 제공하고 있으며 그 중 급성장을 하는 분야 중 하나가 모바일 간편결제라고 할 수 있다. 모바일 결제 서비스는 휴대용 모바일 기기를 이용하여 구매 대금을 지불하는 금용서비스로서 금융서비스와 정보기술의 융합인 핀테크로서 최근 금융서비스뿐만 아니라 다양한 산업분야에 사용되고 있으며 특히 지급결제 서비스의 경우 온라인 전자상거래, 유통 등 결제기능이 사용 가능한 모든 분야에서 사용되고 있다. 모바일카드의 경우 20대, 30대의 사용율은 매우 높아지고 있음을 보여주고 있어 다가올 미래에는 모바일 결제 서비스 이용은 지속적으로 높아질 것이라고 할 수 있다.인 간편결제를 이용하고 있다는 것을 알고 있다. 하지만 이러한 10대들의 모바일 결제서비스 사용에 관한 연구는 다소 미비하다고 할 수 있다. 이에 본 연구는 우리나라 10대들이 모바일 결제 서비스를 사용함에 있어 어떠한 요인이 중요한지를 살펴보았다. 그 결과 본 연구에서 제시한 5가지 가설 중 현금사용습관은 혁신성에는 아무런 영향을 주지 않는다는 <가설 3>을 제외하고 모든 가설이 채택되었다.
블록체인 기술이 부동산 거래분야에서도 활발히 연구되고 있으며 부동산 거래는 다양한 방법이 있다. 본 논문에서는 오프라인상 법원 경매의 문제점을 해결하기 위해 이더리움의 Ether를 사용하여 경매 시스템의 인증 절차를 간소화하는 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 이더리움의 Solidity언어로 작성하고 법원에서 매각기일 및 매물의 Meta date를 DApp 브라우저에 등록하고 입찰자는 Meta mask의 Private key를 통해 만들어진 개인의 지갑 주소에 접속한다. 그리고 입찰자는 원하는 매물을 선택, 입찰가격 금액을 입력하여 경매에 참여한다. 입찰자가 원하는 매물의 입찰가격이 가장 높은 입찰자의 기록을 이더리움 테스트 네트워크에 스마트 계약으로 작성하고 블록을 생성한다. 마지막으로 네트워크에서 작성된 스마트 계약은 법원 경매 관리자가 블록체인 네트워크의 모든 노드에 배포하고, 블록체인 네트워크의 각 노드들은 열람 및 계약을 확인할 수 있다. 제안하는 모델의 스마트 계약과 시스템의 성능을 분석한 결과로 이더리움을 이용하는 플랫폼에서 Ether를 생성 및 사용, 그리고 참여로 인해 발생하는 수수료가 있다. Ether의 가치 변화에 따라 매물의 가격에 영향을 끼치며 매번 스마트 계약에서 일정하지 않은 수수료가 발생한다. 하지만 향후 연구에서는 자체 토큰을 발행하여 Ether의 가치 변화에 따른 시세 변동성 문제와 수수료 문제를 해결하며 복잡한 법원경매 시스템을 세분화한다.
최근 전기 차 시장의 확대로 인해 성능 및 안정성 문제를 보완할 친환경적인 전기 차 시장이 매우 커지고 있다. 전기 차의 화재 등 여러 안전 문제를 일으키는 전장 부품의 연동으로 인한 EMI 문제는 매번 대두되어 지고 있다. 다양한 기술들을 결합하여 최적의 충전효율을 달성하고 무선 충전 컨트롤 모듈에서 발생하는 EMI 잡음을 줄이기 위해 노력하고 있다. 본 논문은 전기자동차의 중요한 부품 중 하나인 무선충전컨트롤 모듈의 EMI 잡음 중 방사성 잡음 저감 기술을 설계하여 실험을 하였다. 무선 충전 컨트롤 모듈에서 발생하는 EMI 문제를 분석하기 위해 Ansys 시뮬레이션 툴 내 Python 기반 스크립트 기능을 활용하여 치명적인 요인에 대한 축적된 시험 데이터를 학습시켜 강화 학습을 통한 최적화 설계 기술을 적용하여 최적화된 무선충전컨트롤 모듈은 일반적인 무선충전 컨트롤 모듈 대비 25dBu V/m의 EMI 잡음 개선 효과를 보였다. 이러한 결과는 전기 자동차에서 더 안정적이고 신뢰성 높은 무선 충전 기능의 개발에 기여할 뿐만 아니라, 이를 통해 전기자동차의 사용성과 효율성을 높이며 환경친환적인 대안으로 자리 잡을 수 있게 한다.
Purpose - Recently, the mobile application field has been receiving astronomical attention from the past few years due to the growing number of mobile app downloads and withal due to the revenues being engendered. Especially delivery apps by mobile service market is experiencing rapid growth and competition is intensifying. Therefore, delivery apps' choice attributes has become important as a strategy for survival of franchise firms. Based on previous studies, this research proposed the theoretical framework about the structural relationships among customer satisfaction, trust and revisit intention on delivery apps' choice attributes. Research design, data, and methodology - This study examines the structural relationship between choice attributes of using the delivery app, satisfaction, trust, and revisit intention. More specifically, this study has been examined from the perspective of Generation Y who is enjoying electronic commerce and shopping with mobile phone. In this model, choice attributes of delivery app consists of three sub-dimensions such as service quality, system quality, interaction quality. So as to test the purposes of this study, research model and hypotheses were developed. After excluding 24 invalid respondent questionnaires, 201 valid questionnaires were coded and analyzed using frequency, confirmatory factor analysis, correlations analysis, and structural equation modeling with SPSS 21 and SmartPLS 3.0. Result - The results of the study are as follows. First, service quality and interaction quality had positive effects on satisfaction, and interaction quality had positive effects on trust, but system quality did not have a significant effect on both satisfaction and trust. Second, satisfaction had positive effects on both trust and revisit intention. Third, trust had positive effects on revisit intention. Conclusions - The implications of this study are following as: From the theoretical perspective, this study confirms the effect of delivery apps' choice attributes on satisfaction, trust, and revisit intention. In addition, it is significant that we examined the influence of choice attributes of delivery apps on their attitudes and behaviors of Generation Y familiar with mobile environment. Through this study, we hypothesized that the attributes of service quality and interaction quality of delivery apps have a significant effect on customer satisfaction, and this can be expected to provide meaningful implications for the development of franchise restaurant industry. To encourage continuous repurchase through customer satisfaction, franchise companies need to establish various strategic alliances with delivery app companies and new growth engines by providing diverse and high-quality services to customers in the smart age.
본 논문은 특허 출원 문서를 기초로 하여 생성형 AI 기술의 동향을 분석한다. 이를 위해 2003년부터 2023년까지 한국, 미국, 유럽에서 출원된 생성형 AI 관련 특허 5,433건을 선별하고, 국가별, 기술 분야별, 연도별, 출원인별 데이터를 분석하고 시각적으로 제시함으로써 시사점을 찾고 기술 흐름을 확인하고자 한다. 분석 결과, 이미지 분야의 특허가 36.9%로 가장 많고 지속적으로 출원 건수가 상승하고 있지만, 문장/문서나 음악/음성 분야는 2019년 이후로 출원이 감소하거나 유지되고 있다. 가장 많은 특허를 출원한 기업은 한국 기업이지만 상위 5개 출원인 중 4개가 미국 기업이며 모든 기업이 미국에 가장 많은 특허를 출원하고 있어 생성형 AI는 미국 시장을 중심으로 성장하고 경쟁하고 있음을 확인하였다. 논문의 분석 결과는 향후 생성형 AI 연구 개발과 지식 재산 확보 전략을 수립하는 데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
디지털 전환이 다양한 분야에서 가속되고 있는 가운데, 금융시장에서도 디지털·전자화된 화폐를 포함한 지급결제 수단 발전에 관한 관심이 집중되고 있다. 그중 중앙은행 디지털화폐(Central Bank Digital Currency, CBDC)는 기존 실물 화폐를 대체할 수 있는 미래 디지털화폐로 가치변동이 없으며 기존 실물 화폐인 현금과1:1 등가교환이 가능하다. 최근 국내·외에서는 CBDC 출시를 위해 다양한 연구 및 개발을 진행하고 있다. 그러나, 현재 CBDC 시스템은 대용량 거래에 대한 처리 속도 지연, 응답대기시간 지연 및 네트워크 부하 등 CBDC 확장성에 관한 문제가 존재한다. 범용적인 CBDC 시스템을 구축하기 위해서는 기존 블록체인의 낮은 처리량 및 네트워크 부하 문제 등의 확장성 문제를 해결해야 한다. 따라서, 본 연구에서는 범용 CBDC 구축을 위한 강화학습 기반의 CBDC 환경에서 대용량 데이터에 대한 처리량 및 네트워크 부하 문제 해결 기술을 제안한다. 제안 기술은 기존 시스템 대비 최대 64배 이상의 처리량 증대 및 20% 이상의 네트워크 부하를 감소할 수 있다.
디지털 기술의 급속한 발전과 코로나19 팬데믹으로 인해 온라인 상거래가 크게 성장하면서, 소상공인들이 이러한 시장 변화에 적극적으로 대응할 수 있는 지원 방안의 필요성이 대두되었다. 이에 본 논문은 O2O(Online to Offline) 전략을 활용해 실제 매장 진열대에 전시된 상품들을 자동으로 촬영하고 이를 이용해 가상 상점을 만들 수 있는 기초적인 기술을 제시한다. 본 연구의 핵심은 진열된 상품의 위치와 이름을 정확히 파악하여 인식하는 것이며, 이를 위해 단일 클래스를 대상으로 하며 YOLOv8에 기반한 경량화 모델인 ESD-YOLOv8을 제안한다. 검출된 상품은 특징점 기반의 기술을 통해 상품명이 식별되며, 이는 새 상품을 사진 형태로 추가함으로써 신속하게 갱신할 수 있는 능력을 갖추고 있다. 실험을 통해 상품명 인식은 74.0%의 정확도, 위치 검출은 0.3M개의 파라미터만으로 F2-Score 기준 92.8%의 성능을 보였다. 이를 통해 제안된 방법이 높은 성능과 최적화된 효율성을 갖추고 있음을 확인하였다.
국내 시중에서 유통되는 국내외 브랜드의 퓨어 및 정제올리브유에 대한 이화학적 특성 및 이들의 향기 성분을 비교 분석하였다. 총 7종의 퓨어 및 정제 올리브유의 지방산 조성을 비교한 결과 palmitic(16:0, $10.2{\sim}16.8$ mole%), palmitoleic(16:1, $0.7{\sim}2.4$ mole%), stearic(18:0, $1.9{\sim}3.0$ mole%), oleic(18:1, $61.2{\sim}74.7$ mole%), linoleic(18:2, $9.4{\sim}18.0$ mole%) 및 linolenic acid(18:3, $0.5{\sim}0.9$ mole%)로 분석되었다. 색도 분석에서 퓨어 및 정제 올리브유의 $L^*$값은 $92.2{\sim}99.0$, $a^*$값은 $-22.2{\sim}-3.2$, $b^*$값은 $18.5{\sim}55.0$을 나타내었다. 이들의 총 페놀 함량 측정 결과 국내 브랜드 퓨어 올리브유에서는 $2.2{\sim}13.3$ mg/100g, 수입 브랜드 퓨어 및 정제 올리브유에서는 $1.9{\sim}5.1mg/100g$으로 나타났고, ${\alpha}$-토코페롤 함량은 $7.91{\sim}13.88$ mg/100g로 조사되었다. 퓨어 및 정제올리브유 시료들의 초기 POV는 $6.83{\sim}20.31$ meq/kg의 수치를 보였고, 이들의 induction period time은 $17.37{\sim}34.72$ hr로 나타났다. 주요 향 성분의 구별을 위해 SPME-GC/MS 분석을 실시한 결과, 올리브유의 주요 향 성분으로 acetic acid, hexanal, heptanal, 2,4-dimethyl-heptane 등이 동정되었고, MOS 유형의 전자코를 이용하여 퓨어 및 정제 올리브유 향기패턴에 대한 주성분분석을 한 결과, 이들의 원산지별과 국내 수입 브랜드 및 혼합율에 의한 향기 성분 패턴 경향성을 찾아보기 어려웠다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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