최근 네트워크 환경이 확장되면서 스마트 기기 보급이 지속해서 증가하고 있다. 스마트 폰, 스마트 패드, 웨어러블 등 스마트 디바이스의 보급을 통해 스마트기술과 IT융합 기술에 많은 변화를 주고 있다. 스마트기술의 발전은 4차산업 기술의 핵심적인 요소이다. 4차산업 혁명은 IT융합과 스마트 디바이스를 이용하여 주거, 산업, 생산 환경에 지능적 요소를 추가하여 새로운 서비스 기반 산업을 확장 시켰다. 스마트 홈, 스마트 팩토리, 스마트 팜, 스마트 헬스케어 등 스마트기술을 이용한 다양한 서비스 제공에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히 스마트 홈은 사물인터넷 기기의 보급 확산과 센서 기술, 컨트롤 기술, 애플리케이션, 데이터 관리, 클라우드 서비스 성장에 따라 급성장하고 있다. 스마트기술을 이용한 스마트 홈 서비스는 거주자에게 편리하고, 유익한 서비스 및 환경 제공이 가능하다. 스마트 홈 서비스는 기존 홈 네트워크 서비스 문제점을 보완했지만 여전히 미비한 점이 많이 있다. 즉 스마트 디바이스 보급과 공급자 위주의 서비스 개발 및 서비스 연동은 사용자 환경과 사용자 상태를 고려한 서비스 제공에 한계를 가지고 있다. 이러한 문제점을 보완하기 위해 본 연구에선 고령자 상황을 고려한 스마트 홈 서비스 시스템을 제안한다. 제안방법은 기존 스마트 홈 서비스 제공 방법에 고령자 상황과 상태 정보를 반영하여 서비스를 지원한다. 또한, 서비스 지원 확장을 통해 지역 서비스 및 외부 서비스를 적절하게 지원하여 사용자에게 적합한 서비스 제공을 목적으로 하고 있다.
본 논문은 ICT 융합 산업인 스마트 공장, 스마트 그리드, 스마트 홈, 스마트 교통, 스마트 헬스 케어 등의 분야에서 사용되는 서비스 기반 프로토콜들의 취약점을 분석하여 보안 위협을 도출하고 이를 탐지 및 차단할 수 있는 기술들을 제안하였다. 또한 프로토콜 공통의 보안 요소를 정의하고 해당 요소를 포함한 프로토콜 계층별 보안 모듈을 설계하여 개방형 환경에서 쉽고 빠르게 보안 기능을 개발할 수 있도록 하는 서비스 지향 프로토콜 보안 프레임워크를 설계하였다. 서비스 프로토콜 독립적인 보안 모듈과 특화된 보안 모듈을 분리한 프레임워크 구조로 개발하여 다양한 프로토콜이 사용되는 ICT 융합 산업 환경에서 유연하고 신속한 융합 보안 시스템 개발이 가능해 질것이다. 더불어 운영 중인 시스템에 필요한 보안 모듈을 탑재하여 ICT 서비스 네트워크의 전반적인 보안 수준을 향상시키고 보안 모듈별 재사용이 가능하여 산업 보안 분야에 생산성이 향상될 것이다.
The purpose of this study was to investigate anti-obesity and anti-hyperlipidemic effects of extracts from Geranium thunbergii (GT) in high-fat-diet-induced obese rats. Animals were randomly divided into four groups [normal diet, high fat diet, MeOH extract of GT (GTM), and BuOH fraction of GT (GTB)] and GT samples were treated with dose of 100 mg/kg for 8 weeks. It was observed that GTB-treated group significantly reduced body weight gain, food intake, epididymal fat weight, and triglyceride level in serum and liver compared to control group. The rats fed GTB also decreased contents of thiobarbituric acid-reactive substances (TBARS), hydroxyl radical, and xanthin oxidase (XO) increased by high fat diet. Furthermore, the anti-oxidant enzymes such as superoxide dismutase (SOD), glutathione peroxidase (GSH-Px), and catalase were increased by GTB treatment. The experimental results indicate that GTB has anti-obesity and anti-hyperlipidemic effects, as well as radical scavenging activity.
모바일 학습 콘텐츠 구현은 IT와 관광을 융합하는 IT관광 융합 학문이다. 학습의 효과를 증대하기 위해서 모바일 학습 콘텐츠를 학습 모듈별로 분류한다. 본 논문은 u-스마트 관광정보2.0 시스템을 제안한다. 모바일 학습 콘텐츠 구현은 IT 관광 융합인 u-스마트 관광정보2.0 시스템을 이용한다. 이것은 디자인 패턴과 XML를 융합하여 학습자에게 재미와 흥미를 준다. 이것은 국가 직무 능력 표준구조로 학습자들의 디자인 패턴으로 나뉘어 학습 모듈별로 수업진행이 최대 장점이다. 그 결과 학습자 출석률이 향상되며 더욱 좋은 학습효과가 나왔다. 다른 장점은 관광정보 콘텐츠 정보품질에 맞는 모바일 학습 콘텐츠를 생성하고 관광정보콘텐츠를 실시간으로 학습 할 수 있다. 또한 모바일 학습 콘텐츠 구현은 향후 국가 직무 능력 표준 학습에 많은 도움을 줄 것으로 기대된다.
One of the future weapon systems is the individual smart weapon which has a structure mounted on the forearm of soldiers. The structure may cause injuries or affect the accuracy of fire due to its impact on joints when shooting. This paper proposes human-impact interaction modeling and a verification methodology in order to estimate the impact of fire applied to the forearm. For this purpose, a human musculoskeletal model was constructed and the joints' behavior in various shooting positions was simulated. In order to verify the simulation results, an impact testing device substituting the smart weapon was made and the experiment was performed on a real human body. This paper compares the simulation results performed under various impact conditions and the experimental values in terms of accuracy and introduces methods to complement them. The results of the study are expected to be a basis for a reliable human-impact interaction modeling, and smart individual weapon development.
Heavy snow damage can be prevented in advance with an appropriate security system. To develop the security system, we developed a model that predicts snow depth after a few hours when the snow depth is observed, and utilized it to calculate a failure probability with various types of greenhouses and observed snow depth data. We compared the Markov chain model and Bayesian long short-term memory models with varying input data. Markov chain model showed the worst performance, and the models that used only past snow depth data outperformed the models that used other weather data with snow depth (temperature, humidity, wind speed). Also, the models that utilized 1-hour past data outperformed the models that utilized 3-hour data and 6-hour data. Finally, the Bayesian LSTM model that uses 1-hour snow depth data was selected to predict snow depth. We compared the selected model and the shifting method, which uses present data as future data without prediction, and the model outperformed the shifting method when predicting data after 11-24 hours.
Agrivoltaic facility is the composite system that the solar panel is installed above the farmland, and it enables crop and electricity production simultaneously. Solar panels of the agrivoltaic facilities can block and reduce the amount of solar irradiance arriving at the farmland, but it can help the crop growth by preventing excessive solar irradiance. Therefore, to clarify how the agrivoltaic facilities affect the crop growth, precise solar irradiance distribution under the solar panel should be modeled. In this study, PAR (photosynthetically active radiation), radiation from 400 to 700 nm, which crops usually use to grow, was extracted from the total irradiance and its distribution model under various conditions was developed. Monthly irradiance distributions varied because the elevation of the sun was changed over time, which made the position changed that the local maximum and minimum irradiance appear. The higher panel height did not cause any significant difference in the amount of irradiance reaching below the solar panel, but its distribution became more uniform. Furthermore, the panel angles with the most irradiance arriving below the solar panel were different by month, but its difference was up to 2%p between the irradiance with 30° angle which is usually recommended in Korea. Finally, the interval between panels was adjusted; when the ratio of the length of the panel to the empty space was 1:2, the irradiance of 0.719 times was reached compared to when there was no panel, 0.579 times for 1:1 and 0.442 times for 2:1.
현대사회는 융합의 시대라 할 수 있다. 이동통신 단말기 산업계에는 모바일 컨버전스 시대로의 급격한 변혁이 되고 있다. 최근 우리나라의 경우 스마트폰 이용자는 급격하게 늘어가고 있으며 지식정보화 사회로 가속화 될수록 스마트폰의 새로운 역할과 가치가 증대되어 생활 전반에 미치는 영향은 더욱 커질 것으로 판단된다. 본 연구에서는 중국인에게 있어서의 스마트폰 특성과 이용만족, 재 구매 의도간의 영향관계를 살펴보고 향후 마케팅 전략수립의 기초가 되고자 한다. 본 연구의 결과를 요약하면 스마트폰의 심미적 특성, 기능적 특성, 구매적 특성이 고객만족에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 아울러 스마트폰에 대한 고객만족은 재 구매의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다.
The objective of this study is to develop education programs for cultivating smart aquaculture experts through a education demand survey of industries, high school students, university (graduate) students and field workers. The industry demand analysis was conducted as an in-depth interview on representives from seven companies. Education demand surveys were conducted on 96 students and field workers in the Jeonnam region. Results on the demand survey were analyzed using frequency analysis and cross-analysis. The company representatives responded that they want to participated in internship and retraining programs to proactively secure manpowers with convergence capabilities about smart aquaculture. Seven companies preferred manpowers with basic competencies on ICT (Information and Communications Technologies) or aquaculture. The most respondents in the demand survey want to participate in the education program for experience on advanced technology, self-development and enhancement of work capability. On the other hand, some respondents said that the education is time-consuming and that the education program does not fit their level. Thus, the education program should be developed in a way to minimize the spatial and temporal limitations of education targets and to improve understanding of non-majors by reflecting the demands of human resources in the industrial field.
본 논문에서는 스마트 헬스케어 서비스 시스템의 바이오 데이터 분석 과정을 프로세스로 해석하기 위하여, 온톨로지 기반 통계학적 개인 맞춤형 질병예측 기법인 PCADP(Personalized Computer Aided Diagnosis Probability)를 제안하였다. 또한 이러한 개인 맞춤형 질병예측 기법을 바탕으로 스마트 헬스케어 데이터 및 헬스케어 서비스 명세의 의미 있는 표현을 위하여 헬스케어 온톨로지 프레임워크를 시맨틱스형으로 모델링하였다. PCADP 기법은 스마트 헬스케어 환경에서 개인 맞춤형 판별 기법이 갖추어야 할 조건인 실시간 처리, 유연한 구조, 판별과정의 모니터링, 지속적인 개선 등에 부합하는 통계학적 질병예측 기법임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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