급하게 일어나는 인터넷의 활성화는 그 어느 때보다 효율적인 엔터프라이즈 망 운영 방안을 필요로 하고 있다. 효율적인 망 운영을 위해서는 장기간의 트래픽 분석을 통해 망의 특성을 정확히 반영한 운영 정책 적용이 필요하다. 하지만 기존에는 급격하게 증가하는 장기간 트래픽 데이터의 처리가 불가능했고, 다양한 분석 결과를 낼 수 없는 단기간 분석만 이루어졌다. 최근 빅 데이터 분석 플랫폼과 도구의 개발로 인해 장기간 트래픽 분석이 가능하게 되었고, 이를 이용해 망의 특성을 정확히 반영할 수 있는 장기간 트래픽 분석을 통한 엔터프라이즈 망 자원효율화 방안이 요구되고 있다. 본 논문에서는 엔터프라이즈 망에서 발생한 장기간의 트래픽을 수집하고 저장 및 관리하는 방안에 대해 제안한다. 또한 분류기준을 정의하였으며, 수집된 빅 데이터 트래픽을 각 분류 기준으로 분류한 뒤 다각적인 통계 분석을 통해 망 자원을 효율화 하는 방안을 제안한다. 제안하는 방법을 학내 망에 적용하여 실험하였으며, 통계 분석 결과 시간과 공간, 그리고 사용목적에 따라 Quality of Service(QoS)정책을 달리 적용해야 함을 확인하였다.
공간정보의 폭발적 증가와 공간정보 활용 기술의 발전으로 국토의 비교우위를 유지하기 위한 공간정보와 도시계획 및 부동산 정보 융복합 수요가 증가하고 있다. 본 논문에서는 국토 경쟁력 강화를 위해 필요한 융복합 공간정보의 장래 국토공간 계획 및 이용 활용도를 전망해 보았다. 이를 위해 국토, 주택분야 공기업인 한국토지주택공사(LH)의 장래 2029년까지 6대 분야별 미래사업을 도출하였다. 또한 문헌조사를 통해 도출한 7종의 융복합 공간정보의 미래사업 분야별 활용도를 설문조사하여 국토주택개발 분야의 미래 활용을 분석해 보았다. 분석결과 3D, 모바일 데이터, 정형 빅데이터, 지오센서, 참여형 공간정보 순으로 활용도가 높은 것으로 나타났고, 사업분야에서는 도시 및 지역개발이 활용도가 높은 것으로 나타났다. 미래 융복합 공간정보 활성화를 위해서는 토지이용 이외에 해양이용, 연안이용, 지하공간 등 균형있는 국토이용 공간정보의 구축이 필요한 것으로 나타났다.
CCTV는 위험 상황을 파악하고 신속히 대응함으로써, 인명과 자산을 안전하게 보호한다. 하지만, 점점 많아지는 CCTV 영상을 지속적으로 모니터링하기는 어렵다. 이런 이유로 CCTV 영상을 지속적으로 모니터링하면서 이상행동이 발생했을 때 알려주는 장치가 필요하다. 최근 영상데이터 분석에 인공지능 모델을 활용한 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 연구는 CCTV 영상에서 관측할 수 있는 다양한 이상 행동을 분류하기 위해 영상데이터 사이의 공간적, 시간적 특성 정보를 동시에 학습한다. 학습에 이용되는 인공지능 모델로 End-to-End 방식의 3D-Convolution Neural Network(CNN)와 ResNet을 결합한 다중 분류 딥러닝 모델을 제안한다.
기존 VR컨트롤러는 현손에 별도의 컨트롤러를 들고 조작해야만 해왔다. 이는 현실감을 느끼기 위한 시각적인 요소를 충족시켰음에도 몰입도를 떨어뜨리는 요소이다. 본 연구에서는 현실감을 더욱 증가 시키는 것을 전제로 뇌파를 이용한 VR컨트롤러 기술을 적용하고자 한다. 현재 대중화 되어 있는 VR 장치들을 보면 움직이는 의자, 보행을 위한 장치, 캐릭터 조종을 위한 손에 쥐는 컨트롤러 등을 사용하고 있다. 이러한 장치들은 가상현실을 더욱 현실처럼 느끼기 위한 보조적인 장치들이지만 장치를 설치하기 위한 공간을 많이 차지하기 때문에 일반 가정에서는 잘 사용하지 않는다. 또한 손에 있는 컨트롤러로 가상 현실속의 동작을 구현하다 보니 아무리 내 눈앞에 보이더라도 '단순한 게임이다'라는 생각을 가지고 있어 몰입도가 떨어질 수밖에 없다. 본 논문은 이러한 문제점들을 개선하기 위해 기존의 VR컨트롤러 대신 뇌파입력을 적용한 '머신러닝을 통한 뇌파 VR컨트롤러' 기술을 제안한다. 기존의 VR컨트롤러와는 다르게 빅 데이터 처리기술인 머신러닝을 이용하여 뇌파 데이터를 처리하고 그 데이터들과 입력되는 뇌파 값을 비교하여 가상현실 속의 캐릭터의 동작을 제어할 수 있다.
최근 4차 산업혁명 시대 도래에 따른 빅데이터가 이슈화 되고 정부의 공공 데이터 개방? 공유 정책 등으로 정부의 R&D 정보화 서비스도 다양화되고 있다. 특히 해양수산 R&D사업은 해양이라는 공간적 제약으로 선박 및 특수 장비 등을 사용함에 따라 연구비 단가가 상대적으로 높은 실정임에도 해양수산 연구 자료 및 관측자료가 통합적으로 관리되지 않고, 사업별 기관별로 산발적으로 관리되고 있어, 이에 따라 연구 DB 통합관리의 수요가 제기 되고 있다. 이에 해양수산 R&D사업에서는 사업별 통합 DB 구축사업이 진행되고 있고, '관할해역해양정보 공동활용시스템(JOISS)'이 대표적이라 할 수 있다. JOISS는 2012년부터 시작된 '관할해역 해양정보 공동활용체계 구축'과제를 통해 자료 표준화 연구와 함께 해양과학조사 분야의 R&D과제들과 실시간 해양관측망으로부터 산출되는 데이터를 수집하고, 정보서비스를 구현한 시스템이다. 2016년 1차 시스템 구축을 완료하여 현재 서비스를 진행하고 있다. 한편, 해양관측 데이터 수집 공유 서비스 외 해양수산 R&D사업과 연계된 다양한 정보들을 나누고 소통하는 온라인 장을 구현하기 위해 '해양수산 R&D 지식정보 시스템(OFRIS)' 개발사업이 별도로 진행되고 있다. OFRIS는 해양수산 R&D사업을 통한 데이터의 원할한 수집 및 품질관리 등의 문제를 보완하고, 그 외에도 사업별로 분산 관리되고 있는 R&D 관련 정보를 연계하고, 기술공급자와 수요자를 직접 연결해 주는 '개방형 기술 정보 중개 시스템'으로의 역할, 국내외 해양수산 R&D관련 정책 연구 산업 동향을 엄선하여 제공하는 등 해양수산 R&D 종합 포털로서 기능구현을 목표하고 있다. 2017년 말 1단계 개발 완료를 앞두고 있으며, 1단계에서는 시급성 높고, 수요가 많은 (1) R&D동향, (2) 과제이력, (3) 연구성과, (4) 기술거래, (5) DB공유 등 5대 기능을 우선 구현하고, 2단계에서는 통계자료 생산 및 분석 기능 강화, 3단계에서는 해양수산 산업통계, 인력, 교육 등의 정보를 서비스하는 포털로 확장할 계획이다. JOISS, OFRIS를 개발하는 과정에서는 해양수산 R&D의 정보를 수집 관리 하는데 있어 다양한 현안 문제 등이 도출되었으며, 그 중에서도 연구자들의 자발적 데이터 제공 협조, 데이터의 표준화 및 품질검증, 구축된 데이터의 활용 및 피드백 등에 대해 구체적이고 현실적인 대응 방안이 요구된다.
현재 우리나라의 수도권 전철역이 499개가 있지만 철도역과 연계수단간의 연계영향권에 대한 연구가 많지 않다. 대부분 진행된 연구들은 연계영향권보다는 접근영향권에 대한 연구가 주를 이루고 있다. 또한 연계영향권의 연구들은 설문조사와 기초통계자료를 이용하여 연계영향권의 설정에 대한 이론적기반과 분석기법에 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 새로운 연계영향권을 설정 방법론을 정립하고 이를 빅데이터인 교통카드 이용자들의 철도역 이용 공간자료와 GIS 기반 연계영향권 분석 기법을 접목하여 수단별 네트워크 통행시간기반 연계영향권 설정 연구를 수행 하였다. 연구결과 마을버스 15분이내, 지선버스 20분이내, 간선버스 25분 이상 등의 연계영향권이 네트워크 접근시간의 차이에 따라 명확히 구분됨을 확인하였다.
본 연구에서는 GIS기반 적지분석을 적용하여 조류-양수 융합발전시설의 설치후보지역을 도출하는 것을 목표로 하였다. 연구대상지역은 진도 일대 서남해 해역이며, 융합발전시설의 설계 및 설치 특성을 고려하여 적지분석을 위한 고려인자를 도출하였다. MOHID(Modelo HIDrodin?mico)를 이용하여 조류 수치모의를 수행하였고, 모의 결과를 공간자료로 변환하였다. 이후 본 연구에서는 제안하는 GIS기반 중첩분석 방법을 적용하여 설치후보지역을 도출하였다. 연구 결과에서 총 10개 지역이 후보지역으로 도출되었으며, 이 중 진도, 성남도, 하조도가 상대적으로 넓은 해역에 대해 조류-양수 발전기 설치가 가능한 것으로 판단되었다.
감정 노동 및 서비스업 종사자의 급격한 증가에 따른 감정노동자의 스트레스 및 우울증 유병률이 증가하고 있다. 하지만, 현재 감정노동자의 정신건강 관리는 스트레스 상황 당시의 정서반응을 고려하기 어렵고 개인의 기저 상태가 반영되지 않아 기존 정신건강 관리의 한계가 존재한다. 본 연구에서는 개인 맞춤형 스트레스 위험 관리 솔루션인 멘탈 헬스케어 디지털 트윈 솔루션 기술을 제시한다. 감정노동으로 인한 정신건강 위험 관리를 위해, 정서/신체반응 및 환경 등의 개인별 스트레스 위험요인을 다양한 모달리티로 추출하고 가상 공간에서 동적 객체의 동기화/모델링을 통하여 스트레스 위험도를 정밀 예측하는 솔루션 탐색 시뮬레이션을 수행한다. 사용자에게 맞는 인터벤션을 제공하여, 감정노동자의 환경에 맞게 모달리티와 객체의 구성이 가능하고 사용자의 피드백에 따라 개선 가능한 개인 맞춤형 정신건강 위험 예측을 위한 멘탈 헬스케어 디지털 트윈 솔루션을 제공한다.
본 연구는 도서관이 미래역량을 함양할 수 있는 기관이자 공간으로 주목받고 있는 시점에서, 현재 공공도서관에서 운영하고 있는 미래역량 프로그램 현황을 전반적으로 조사하고 이와 함께 빅데이터 분석을 통해 도서관과 미래역량에 대한 사회적 인식을 조사하고자 하였다. 그 결과, 첫째, 미래역량이라는 키워드로 프로그램이 기획 및 제공되고 있으나, 대부분 메이커스페이스 프로그램 및 에듀테크 프로그램, 체험 프로그램 등으로 한정되어 있으며, 세부 프로그램 종류도 3D, 코딩, AR, VR 등을 활용한 프로그램이 주를 이루고 있다. 또한, 미래역량별로 프로그램을 제공하기 보다는 미래역량이라는 포괄적인 의미로 프로그램을 제공하고 있다. 둘째, 빅데이터 분석을 통한 인식조사에서는 교육, 미래역량, 도서관 등의 빈도가 높게 나타났으며, 도서관의 독서, 책, 문화, 프로그램 등이 미래역량 강화와 관련이 있는 것을 볼 수 있었다. 이에 향후 도서관은 미래역량별로 체계화된 프로그램을 개발할 필요가 있으며, 더불어 생애주기를 고려하여 연령별·대상별 미래역량 프로그램이 다양하게 개발되어야 한다.
최근 4차 산업혁명에 대한 사회적 논의가 활발히 전개되고 있으며, 이러한 4차 산업혁명은 우리사회와 도시 및 주거 그리고 산업공간에도 지대한 영향을 미칠 것으로 예측하고 있다. 특히 4차 산업혁명에 따른 기술발달은 주거양식과 문화에 광범위한 변화를 초래할 것으로 예측되므로, 미래 변화의 크기와 방향을 미리 파악하여, 향후 미래주거에 대해 준비해야할 과제와 전략에 대한 선제적 대응이 필요하다. 본 연구의 목적은 4차 산업혁명이 초래할 미래주거에 대한 중장기 변화방향과 특성을 예측하여, 향후 사회적·공간적·기술적 영향과 이슈 등을 정의하고 이에 대한 정책적 대응 방안을 모색하는데 있다. 연구의 범위는 근미래(10년 이내), 중미래(10년~20년), 먼 미래(20년 이후) 등으로 구분하고, 주거형태, 주거공간, 입지, 주거수요, 건축기술, 스마트화 등 미래 주거변화의 방향과 내용, 파생되는 주거문제와 특성을 예측하였다. 미래예측을 위한 방법론으로 STEEP(V)를 활용하였으며, 빅데이터 및 통계지표를 활용하여 기술적, 사회적 이슈를 도출하는 과정으로 각종 키워드를 수집하고 핵심 이슈를 도출하여 각 핵심이슈와 관련된 사회적 변화양상을 정리하였다. 본 연구에서 제안한 미래주거 예측 및 대응방안에 대한 전략은 미래주택 정책의 추진방향을 위한 기초적 자료로 활용가능하며, 정확한 예측보다 다각도의 빅데이터 자료를 통해 개연성 있는 합리적 결과를 도출하는 프로세스를 제안하였다는 것에 의의를 갖는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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