유비쿼터스(Ubiquitous)시대의 도래로 디지털 라이프(Digital Life) 실현을 위한 디지털 생활환경기술 개발에 심혈을 기울이고 있는 상황이다. 본 연구에서는 CDMA 이동통신망을 통해 사용자가 언제 어디서나 댁내 상황을 영상, 음성 또는 데이터를 통해 확인하거나 제어할 수 있는 모바일 기반의 디지털 홈오토메이션 기술을 개발하고자 한다. 음성과 영상을 동시에 전송하고, 실시간으로 집안의 기기에 대한 제어 및 상태정보를 주고받을 수 있게 하며, 일정량 이상의 데이터를 수신 받으면서 집안의 기기를 제어하는 등의 서비스에 초점을 맞추어 개발하였다.
실시간 가시화/시각화(Visualization)을 위한 지형 가시화 분야에서의 렌더링 속도 향상은 사용자의 현실감에 있어 중요한 역할을 한다. 본 연구는 Height Field 데이터를 사용한 블록 단위 지형 렌더링 방법에서 이전 프레임 정보를 사용하여 지형 가시화 속도를 향상시키는 방법을 제안한다. Height Field로 표현된 지형을 실시간에 효과적으로 렌더링 할 수 있는 방법으로CLOD(Continuous leveI Of Detail)가 있으며 대표적인 방법으로 Multiresolution TIN(Triangle Irregular Network)과 Regular Grid Method에 기반한 방법들이 있다. 대개의 경우, 지형 데이터는 매우 방대한 크기를 가지고 있어서 실시간으로 렌더링 하는 것이 불가능할 경우가 많다. 따라서 실시간 지형렌더링 에서는 LOD(Level of Detail)관리와 뷰 프러스텀 컬링이 실시간 렌더링 속도 향상을 위한 핵심 사항이 된다. 본 연구에서는 PC 기반에서 효과적으로 지형을 표현하기 위해 기존 Regular Grid Method에 기반한 방법의 가시영역 추출(View Frustum Culling)을 수정하여 실시간 지형 렌더링의 가시 영역 추출(View Frustum Culling)시 기존의 쿼드트리 방식과 함께 이전 프레임에서 블록 단위로 저장된 컬링 정보를 혼용하여 속도를 향상시키는 방법을 상세히 기술 한다.
본 연구에서는 Web 기반 사용자 인터페이스를 사용하여 일반적인 수학 모형을 만드는 Web기반 클라이언트/서버 시스템의 구현 방법을 제시하고, 수학모형을 위한 데이터 베이스 설계 방법을 소개한다. 수학 모형을 설계하고 구현하기 위해서는 방대한 양의 데이터 처리가 반드시 필요하며 이를 위하여 데이터베이스를 수학 모형에 맞게 설계함으로써 보다 효과적으로 수학 모형을 구현 할 수 있다. 한편 Web을 이용한 클라이언트/서버 구조는 사용자가 Web Browser 만으로 프로그램을 이용할 수 있다. 본 연구에서는 3계층 데이터베이스 접근 모델을 갖는 Web기반 클라이언트/서버 구조를 설계하였으며, Front-End를 Java Applet을 사용하고, Back-End로써 실제 수학 모형을 만들어주는 Java Application 서버를 구현하며 Front-End와 Back-End 사이의 통신을 담당하는 네트웍 아키텍처로 자바 소켓을 사용한다. 일반적인 수학모형을 데이터베이스를 이용하여 구현함으로써 수리계획, 일정계획, 물류관리 등 수학 모형을 이용하여 최적화 결과를 도출하고자 할 때, 입력 부분과 출력 부분의 사용자 인터페이스만 구현하여 붙여주면 쉽게 응용하여 확장할 수 있다.
최근 데이터 기반 경제 활동의 비중이 급증하면서 데이터경제에 대한 논의가 활발하지만 우리나라 주요 산업별 데이터경제로의 전환을 체계적으로 분석하는 틀을 제시하는 연구는 많지 않다. 본 연구는 문헌연구를 통해 데이터경제의 주요 특징을 플랫폼(platform) 구축, 예측력(predictive power) 강화, 새로운 분석모델(new analytical model)의 활용으로 정리하고, 이에 입각하여 우리나라의 금융, 부동산, 의료 부문 간 데이터 기반 활동의 정도를 비교 분석한다. 분석 결과 금융, 부동산, 의료 부문별로 데이터경제 특징이 실현되고 있는 속도와 내용이 다르다는 것이 관찰되었다. 이는 데이터경제의 확산을 통해 경제 생산성 향상과 복지 증대를 위해서는 금융, 부동산, 의료 등 주요 산업 부문별로 차별화된 정책 접근이 필요하다는 것을 시사한다.
본 연구는 21세기형 초경쟁 환경에서 지속가능한 경쟁우위를 위해 전략적 자원인 기술자원을 보호하기 위한 기업의 시도에 영향을 미치는 요인들을 실증 연구한다. 이를 위해 본 연구는 전략경영의 자원기반관점과 거시 조직이론의 관점에서 기업들이 불확실하고 급변하는 환경에 대응하여 신속하고 강력하게 자신의 혁신적 기술을 보호하는 동시에 경쟁자들의 기술탐색을 제한할 수 있는 제도인 '우선권주장출원'이라는 기술보호전략의 실행에 영향을 미치는 시장 환경요인들을 분석한다. 본 연구에서는 기업들이 특허출원이라는 기술혁신 성과를 보호하기 위한 일반적 전략을 넘어서서, 더 강력한 경쟁전략인 우선권주장출원을 왜 선택하는지, 그리고 이 강화된 기술자원 보호전략이 어떻게 경쟁자들을 견제할 수 있는지에 대해, 대표적인 초경쟁 산업인 대한민국 하이테크 전자기업들 특허데이터와 재무데이터를 이용하여 실증 연구한다. 1994년부터 2008년까지 우리나라 하이테크 전자기업들이 출원한 특허출원 데이터와 재무데이터를 기반으로 한 실증분석의 결과, 기업들의 우선권주장출원전략을 실행하는 것은 외생적 충격과 환경불확실성에 의해 부정적인 영향을 받는 반면, 시장변동성에 의해 긍정적인 영향을 받는 것으로 나타났다. 또한 각 기업의 지위는 위 세 가지 요인들의 영향을 약화시키는 방향으로 조절효과를 가지는 것으로 나타났다.
이미지와 같은 비정형 데이터의 불균형 클래스 문제 해결에 있어 생산적 적대 신경망(generative adversarial network)에 기반한 오버샘플링 기법의 우수성이 알려짐에 따라 다양한 연구들이 이를 정형 데이터의 불균형 문제 해결에도 적용하기 시작하였다. 그러나 이러한 연구들은 데이터의 형태를 비정형 데이터 구조로 변경함으로써 정형 데이터의 특징을 정확하게 반영하지 못한다는 점이 문제로 지적되고 있다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위해 순환 생산적 적대 신경망(cycle GAN)을 정형 데이터의 구조에 맞게 재구성하고 이를 SMOTE(synthetic minority oversampling technique) 기법과 결합한 하이브리드 오버샘플링 기법을 제안하였다. 특히 기존 연구와 달리 생산적 적대 신경망을 구성함에 있어 1차원 합성곱 신경망(1D-convolutional neural network)을 사용함으로써 기존 연구의 한계를 극복하고자 하였다. 본 연구에서 제안한 기법의 성능 비교를 위해 불균형 정형 데이터를 기반으로 오버샘플링을 진행하고 그 결과를 SMOTE, ADASYN(adaptive synthetic sampling) 등과 같은 기존 기법과 비교하였다. 비교 결과 차원이 많을수록, 불균형 정도가 심할수록 제안된 모형이 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다. 본 연구는 기존 연구와 달리 정형 데이터의 구조를 유지하면서 소수 클래스의 특징을 반영한 오버샘플링을 통해 분류의 성능을 향상시켰다는 점에서 의의가 있다.
본 연구는 경쟁이 심한 화장품 시장에 새롭게 뛰어들어 빅데이터 분석을 활용하여 브랜드 컨셉을 개발한 기업의 사례를 소개하고 있다. 안티에이징 관련 좋은 원재료 기술을 보유한 스킨리버스랩은 기능성화장품 시장에 새롭게 브랜드를 출시하였다. SNS 데이터를 화장품에 대한 소비자 태도, 기능성화장품에 대한 소비자 태도, 기능성화장품의 대표 경쟁사 분석, 소비자의 제품 사용 경험 등의 4가지 측면에서 분석하여 로지컬리스킨이라는 매력적인 브랜드 컨셉을 개발하였다. AI 기반 빅데이터 분석 툴인 루미노소를 이용하여 맥락 기반의 감성분석, 연관어 분석, 워드클라우드 분석 등을 통해 소비자에 대한 인사이트를 도출하였다. 로지컬리스킨은 유명잡지나 앱에서 다수의 상을 수상하며 글로벌 트랜드 기준에 부합한 제품으로 인정을 받았고, 미국, 홍콩을 포함한 6개 국가에 진출하였다. 로지컬리스킨 사례는 외부 데이터 만으로 소비자 인사이트를 도출하여 신생 기업이 신규 브랜드로 시장에 진출한 사례이며, AI 기반 감성 분석을 적용한 사례로서 의의가 있다.
기존 컴퓨터 비전의 연구 동향과 마찬가지로, 위성영상을 이용한 연구도 GPU 기반의 컴퓨터 연산능력과 이미지 처리와 관련된 딥러닝 방법론의 발전으로 많이 이루어지고 있다. 그로 인해 다양한 분야에 위성영상이 활용되고 있고, 위성 영상을 활용에 관한 연구도 증가하고 있다. 본 연구에서는 위성영상의 연구 활용 분야와 위성영상을 활용한 연구에 이용할 수 있는 데이터셋에 대해 소개하도록 한다. 먼저, 위성영상을 활용한 연구를 수집하여 연구 방법에 따라 분류하였다. 크게 분류 기반 연구와 회귀 기반 연구로 분류하였고, 그 이외의 방법으로 활용한 논문들을 정리하였다. 다음으로 위성영상을 활용한 연구들에서 이용한 데이터셋을 정리하였다. 본 연구에서는 데이터셋의 정보와 연구에서의 활용 방법에 대해 제안한다. 이와 함께 최근 AI hub에서 개방한 국내 위성영상 데이터셋의 정리와 활용 방안에 대해 소개한다. 마지막으로, 위성 이미지 관련 연구의 한계점과 앞으로의 동향을 간략하게 제시하였다.
전력자유화를 앞두고 전력회사의 e비지니스에 대한 대처가 가속화되고 있다(전력관계 e비지니스를 전력e비지니스라 함). 사외전자거래, 고객서비스에서부터 새로운 사업에 이르기까지 광범위한 영역에서 인터넷의 활용이 넓어지고 있으며, 앞으로 더욱 진전될 전망이다. 본고에서는 전력자유화 시대를 위한 IT(Information Technology)를 활용한 전력e비지니스의 개요와 IT솔류션의 제공에 필요한 요소기술에 대하여 소개한다. 전력자유화를 위해 전력회사는 전력사업에서 종합에너지사업, 그리고 신규사업의 기업가치 증대를 위해 노력하고 있다. 이러한 대처노력에 대해 경영개혁$\cdot$업무개혁$\cdot$IT기술 등을 융합하여 기업컬래버레이션을 실현하는 토털솔류션이 요구되고 있다. 또한 전력회사에서는 전력e비지니스의 일환으로서 전자상거래 전자신청 등의 B2B 비지니스와 그것들을 지탱하는 PKI(Public Key Infrastructure : 공개건(키)기반), 시큐어리티 비즈니스 등의 시큐어리티 인증비지니스가 주목을 받고 있다. 또 기반을 지탱하는 데이터 솔류션 비즈니스에 대해서도 비즈니스기반이 정비되어 업무시스템 개혁 및 신규비지니스로 이용될 수 있게 되었다. 이러한 동향을 기초로 Web시스템 구축 기반기술, 시큐어리티 기반기술을 토대로 하여 시스템연대 기반기술, 데이터 교환공유 기반기술, 데이터분석 기반기술, 멀티미디어정보 기반기술, 개발지원 기반기술을 통합하여 IT솔류션으로 제공함으로써 전력e비지니스의 토털솔류션 제공의 가속화를 도모하고 있다.
본 논문은 클라우드 기반 자산 및 부실예측관리 통합 지원 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 자동화된 통합인증 및 접근제어 시스템으로서, 각기 독립된 모듈에서 처리된 데이터를 기초로 거래관리 모듈로 통합하여, 자산 및 부실예측을 평가하고 통합지원 시스템의 데이터 및 기법을 다른 모듈과 공유함으로써 자산 및 부실채권 회수 및 관리의 효율성을 높인다. 또한 제안 시스템은 클라우드 환경에서 운영되므로 정보화를 통한 경영혁신 및 경영정보를 활용한 리스크관리 시스템을 처리하는데 목적을 둔다. 따라서 제안하는 시스템은 고객 및 기업의 전략경영 등의 기능을 강화하여 업무투명성, 비용절감, 고객 접근성이 기존시스템보다 효율적으로 사용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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