이 연구에서는 제4차 산업혁명의 신기술을 활용하여 기록관리를 더 잘 할 수 있는 방안을 살펴보았다. 이를 위해 기록의 생산 및 관리에 큰 영향을 미치는 클라우드, 빅데이터, 인공지능, 사물인터넷 등 네 가지 기술들을 선정하고 이 기술들의 개념과 특징, 적용분야를 정리하고 대표적 기술들을 테스트하였다. 이후 각 기술로 인해 변화된 생산기록의 특징을 분석하였다. 신기술로 인해 기록의 생산량은 급증했고 유형은 다양해졌다. 또한 데이터의 품질 확보와 생산 맥락을 설명하기 위한 조치가 필요함을 알 수 있었다. 각 기술을 기록관리에 효과적으로 도입하기 위해서는 기술의 성숙도별로 당장 적용할 기술과 나중에 적용해야 할 기술을 구분하여 로드맵을 설계해야 한다. 생산기록의 특징 변화에 대응하기 위해서는 유연한 데이터 구조를 갖추고 표준화된 형식으로 생산해야 한다. 또한 공공기관이 SaaS 제품을 조달할 수 있도록 하고 디지털 기술을 이용하여 공공서비스의 품질을 높여야 한다.
A smart farm is a system that combines information and communication technology (ICT), internet of things (IoT), and agricultural technology that enable a farm to operate with minimal labor and to automatically control of a greenhouse environment. Machine learning based on recently data-driven techniques has emerged with big data technologies and high-performance computing to create opportunities to quantify data intensive processes in agricultural operational environments. This paper presents research on the application of machine learning technology to diagnose the growth status of crops and predicting the harvest time of strawberries in a greenhouse according to image processing techniques. To classify the growth stages of the strawberries, we used object inference and detection with machine learning model based on deep learning neural networks and TensorFlow. The classification accuracy was compared based on the training data volume and training epoch. As a result, it was able to classify with an accuracy of over 90% with 200 training images and 8,000 training steps. The detection and classification of the strawberry maturities could be identified with an accuracy of over 90% at the mature and over mature stages of the strawberries. Concurrently, the experimental results are promising, and they show that this approach can be applied to develop a machine learning model for predicting the strawberry harvesting time and can be used to provide key decision support information to both farmers and policy makers about optimal harvest times and harvest planning.
The purpose of this exploratory study is to identify the mobile phone applications (apps) used by foreign tourists visiting South Korea through a pilot study using focus groups and individual interviews. Concentrating on tourist mobile app use in a smart tourism environment and categorized through a taxonomy of mobile applications lays the framework and determines the factors boosting tourism smartphone app trends by foreign tourists visiting South Korea. Researchers collected data through ethnographic methods and analyzed it through qualitative research to uncover major themes within the smart tourism app use phenomenon. The researchers coded, counted, analyzed, and then divided the findings gleaned from a pilot study and interviews into a taxonomy of seven logical smartphone app categories. The labeling and coding of all the data accounting for similarities and differences can be recognized and are logically discussed in the implications of the apps used by tourists to assist tourist destinations. More specifically these findings will assist smart tourism destinations by better understanding foreign tourist smartphone app use behavior. Tourists visiting South Korea interviewed in this study exhibited significant mastery of Internet of Things (IoT) technologies, craved free WiFi access, and utilized smartphone apps for all facets of their travel. Findings show major concentrations of app use in bookings of accommodations, tourist attractions, online shopping, navigation, wayfinding, augmented reality, information searching, language translation, gaming, and online dating while traveling in South Korea.
LTE 시스템에서 단말이 기지국에 데이터를 전송하기 위해서는 기지국이 physical downlink control channel (PDCCH)을 통해 역방향 자원 할당 제어 정보를 방송해야 한다. PDCCH 메시지의 크기 및 전송 횟수는 셀 내 단말의 수에 비례하여 증가하기 때문에 narrowband LTE (NB-LTE) 시스템의 경우 다수의 단말에 의해 발생하는 PDCCH의 오버헤드 증가 문제가 네트워크에 심각한 혼잡을 발생시킬 수 있다. 본 논문에서는 PDCCH의 오버헤드 감소를 위해, 제안하는 간소화 된 PDCCH 정보 비트 구성 방법을 사용하여 PDCCH 메시지의 크기를 줄인다. 또한, PDCCH 메시지의 전송 횟수를 감소시키는 semi-persistent scheduling (SPS) 기법을 NB-LTE 시스템에 적용하여 성능을 평가한다. 모의실험을 통해 SPS의 경우 PDCCH의 오버헤드가 감소하였으며, 시스템의 사용 효율이 높아짐을 보였다.
장소추천시스템은 시간과 장소가 주어졌을 때, 사용자에게 가장 흥미로운 장소를 추천해주는 시스템을 말한다. 스마트폰과 사물인터넷(IoT), 장소기반 소셜네트워크(LBSN)의 발달에 힘입어 사용자들의 방대한 양의 장소 방문 데이터를 축적하게 되었고, 이를 통해 특정한 시점에 사용자들이 원하는 장소를 적절히 추천해줄 수 있는 장소추천시스템의 중요성이 부각되었다. 장소추천시스템은 사용자의 방문(Check-in) 횟수라는 암시적 피드백(Implicit feedback) 데이터에서 사용자의 시퀀스 선호(Sequential preference)를 이끌어내어 높은 성능을 내기 위한 연구들이 제안되었다. 하지만 시퀀스 선호 정보를 활용하여 모델을 구성하는 경우, 데이터의 밀도가 더욱 희박해지고 이에 따라 적은 수의 데이터에 기반하여 구축되는 모델의 성능이 왜곡될 가능성이 존재한다. 본 연구에서는 신뢰도(Confidence)에 기반하여 방문 주기를 보정하는 방법론을 제안한다. 사용자의 시퀀스 선호 정보로부터 도출된 장소 간 방문 시간전이간격(temporal transition interval)을 활용하여 추천시스템을 구성할 때, 해당 방법론을 통하여 데이터의 왜곡을 보정함으로써 추천시스템의 성능을 향상하였다. 제안하는 방법의 효과를 검증하기 위하여, Foursquare와 Gowalla의 데이터셋을 이용한 비교실험을 통해 제안하는 방법론의 우수성을 보였다.
The construction industry is the highest safety accident causing industry as 28.55% portion of all industries' accidents in Korea. In particular, falling is the highest accidents type composed of 60.16% among the construction field accidents. Therefore, we analyzed the factors of major disaster affecting the fall accident and then derived feature importances by considering various variables. We used data collected from Korea Occupational Safety & Health Agency (KOSHA) for learning and predicting in the proposed model. We have an effort to predict the degree of occupational fall accidents by using the machine learning model, i.e., Adaboost, short for Adaptive Boosting. Adaboost is a machine learning meta-algorithm which can be used in conjunction with many other types of learning algorithms to improve performance. Decision trees were combined with AdaBoost in this model to predict and classify the degree of occupational fall accidents. HyOperpt was also used to optimize hyperparameters and to combine k-fold cross validation by hierarchy. We extracted and analyzed feature importances and affecting fall disaster by permutation technique. In this study, we verified the degree of fall accidents with predictive accuracy. The machine learning model was also confirmed to be applicable to the safety accident analysis in construction site. In the future, if the safety accident data is accumulated automatically in the network system using IoT(Internet of things) technology in real time in the construction site, it will be possible to analyze the factors and types of accidents according to the site conditions from the real time data.
With the development of Internet of Things (IoT) technologies, numerous people worldwide connect with various electronic devices via Human-Machine Interfaces (HMIs). Considering that HMIs are a new concept of dynamic interactions, wearable electronics have been highlighted owing to their lightweight, flexibility, stretchability, and attachability. In particular, wearable strain sensors have been applied to a multitude of practical applications (e.g., fitness and healthcare) by conformally attaching such devices to the human skin. However, the stretchable elastomer in a wearable sensor has an intrinsic stretching limitation; therefore, structural advances of wearable sensors are required to develop practical applications of wearable sensors. In this study, we demonstrated a 3-dimensional (3D), porous, and piezoelectric strain sensor for sensing body movements. More specifically, the device was fabricated by mixing polydimethylsiloxane (PDMS) and polyvinylidene fluoride nanoparticles (PVDF NPs) as the matrix and piezoelectric materials of the strain sensor. The porous structure of the strain sensor was formed by a sugar cube-based 3D template. Additionally, mixing methods of PVDF piezoelectric NPs were optimized to enhance the device sensitivity. Finally, it is verified that the developed strain sensor could be directly attached onto the finger joint to sense its movements.
Purpose: The objective of this review was to identify the research trends in Information and Communication Technology (ICT)-based health-related intervention studies for children and adolescents published in South Korea over the past 10 years. Methods: A scoping review was performed in accordance with the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta Analyses (PRISMA) and the system classification framework for digital health intervention 1.0 of the World Health Organization (WHO) was applied to analyze how technology was being used to support the needs of the health system. Results: A total of 18 studies were included in the final analysis. The participants were mainly children with a variety of diseases. No studies had used innovative technology platforms such as artificial intelligence (AI), the Internet of Things (IoT), and robotics. In addition, the scope of application of the WHO classification criteria was quite limited. Finally, no intervention study considered technical operational indicators, such as the number of website visits and streaming as outcome measurements. Conclusions: Researchers should introduce advanced technology-based strategies to provide customized and professional healthcare services to children and adolescents in South Korea and continue efforts to integrate innovative ICT for various research purposes, subjects, and environments.
본 연구는 제4차 산업혁명을 주도하는 기술인 AI(인공지능), IoT(사물인터넷), CPS(Cyber Physical System), 3D프린터, 바이오 등 정보통신기술을 기반으로 인간의 삶과 사회를 최고의 가치에 둔 디자인과 디자이너의 방향성에 대하여 연구하고 있다. 연구방법으로는 문헌연구를 중심으로 하면서, 디자인에 정보통신기술(ICT)이 적용된 실제사례에서 디자인 속에 내포된 인간과 사회의 의미를 찾으면서 4차 산업혁명에서 디자인의 방향성에 대하여 연구하고 있다. 이 연구를 통해 4차 산업혁명에서 정보통신기술을 적용한 디자인은 그 중심에는 인간이 있어야 하고 인간과 사회에 대한 깊이 있는 연구를 통하여 인간의 감성을 따뜻하게 자극하는 감성적 디자인으로의 방향성을 제시하고 있다. 또한 디자이너는 발달된 정보통신기술에 대한 이해를 바탕으로 타 분야의 융합을 통한 창의적인 아이디어를 만들어 가야함을 보이고 있다.
본 논문의 연구목표는 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 모델을 적용하여 국가연구개발사업을 통해 수행되고 있는 ICT(Information and Communication Technology) 분야의 연구과제에 대한 주요 연구 토픽과 동향을 탐색하는데 있다. 연구방법에는 NTIS(National Science and Technology Information Service)로부터 최근 5년간 국가연구개발사업의 전체 연구과제 정보를 다운로드받고 이를 정보통신기획평가원(IITP)의 EZone 시스템과 매칭하여 ICT 분야 연구과제 5,200건을 확보하고, 토픽모델링 기법중 하나인 LDA 모델을 적용하여 연구토픽과 연구동향을 조사하였다. 실험결과로, ICT분야 연구과제에 대한 연구토픽은 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷(Internet of Things)과 같은 지능정보기술로 확인되었고 연구동향에는 초실감미디어에 관한 연구가 활발히 진행되고 있음을 확인하였다. 끝으로 본 논문에서 진행된 국가연구개발사업에 대한 토픽모델링 결과는 향후 ICT분야 연구개발 계획 및 전략수립, 정책, 과제기획 등 중요한 정보로 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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