최근 이슈가 되고 있는 '빅 데이터'의 사회적 잠재성을 정부의 대국민 서비스와 연계지어, 정부의 행정서비스 혁신에 빅데이터의 사상이 기여할 수 있는 구체적 방안을 모색하였다. 특히 주민 생활공간과 정부 업무공간의 이원화가 초래한 정부 행정서비스의 본원적 한계를 행정 프로세스의 외부 확장을 통해 극복할 수 있는 방안을 제시하였다. 또한 이로부터 제기될 수밖에 없는 선결과제, 즉 주민 공간의 각종 사물데이터를 어떻게 행정 데이터 영역에 편입할 것인가에 대한 논의를 포함하였다. 이로써 행정서비스 영역에 대한 빅데이터 기반 조성이 신고와 신청에 의존하던 수동적 행정서비스를 선제적으로 바꿔내는데 어떤 역할을 할 수 있는지에 대한 시사점을 제시하였다.
최근 효율적인 해상교통 환경구축과 해양안전을 확보하기 위해 ICT가 융합된 기술에 많은 연구가 이루어 지고 있다. 특히 빅데이터 기술은 해상관제, 해양환경 모니터링, 항로표지 관리, 해상운송 등 다양하게 접목하여 활용이 가능하다. 본 연구에서는 선박운항의 안전확보를 위하여 빅데이터 기술의 전반적인 활용 방안을 검토하였다. 아울러 일반적인 빅데이타의 활용에 대하여도 소개하고자 한다.
클라우드 환경이 발달하면서 이질적인 환경에서 IoT 시스템이 다양하게 사용되고 있지만 모든 IoT 장치가 신뢰할 수 있는 프로토콜 및 서비스가 제공되지 않고 있다. 본 논문에서는 서로 다른 이기종의 IoT 장치에서 수집되는 정보를 효율적으로 분류하여 처리할 수 있도록 IoT 클라우드 환경을 n-계층 다단계 구조로 확장할 수 있는 IoT 데이터 관리기법을 제안한다. 제안 기법은 이기종의 IoT 장치로부터 수집되는 데이터를 무선 데이터 링크를 통해 라우팅 정보와 가중치 정보를 전달하여 IoT 정보를 분류 및 처리하는 것이 목적이다. 제안 기법은 IoT 장치로부터 분류된 정보를 해당 라우팅 경로로 전달할 뿐만 아니라 가중치 정보에 따라 우선 순위를 배정하도록 하여 IoT 데이터 처리 효율을 향상시키고 있다. 제안 기법에서 사용되는 IoT 장치는 서로 신뢰할 수 있는 프로토콜을 사용하며, 계층적 구조로 구성된 로컬 클라우드를 통해 로컬에서 다른 IoT 장치에 대한 쿼리는 일정한 비용을 유지하기 때문에 확장성을 보장하는 특징을 가지고 있다.
의료정보는 의료기기뿐만 아니라 카메라 등의 기기로부터 다양하게 생성된다. 최근 의료빅데이터 수집 및 관리에서부터 환자의 상태분석을 위한 의료인공지능 제품 및 관련 융합기술들이 급격히 증가하고 있지만, 실용화까지의 절차들이 산재되어 있어 실적용에 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 의료인공지능 기술 연구, 개발 및 실용화 절차를 간소화하고, 관련 산업 발전 가속화를 위한 지능형 병원정보시스템 모델을 제안한다. 제안한 모델은 의료기관에서 (1)다양한 기기로부터 환자 데이터의 실시간 관리, (2)의료인공지능 기술 개발에 특화된 데이터 정제 및 관리, (3)개발된 의료인공지능 기술의 실시간 적용을 통합 지원한다. 이를 이용하여 환자모니터링기기로부터 실시간 생체데이터 수집 및 의료인공지능 특화 데이터 생성 사례와 기 개발된 카메라 기반 환자 보행분석 및 뇌MRA 기반 뇌혈관질환분석 기술의 구체적 적용사례를 소개한다. 제안한 모델을 기반으로 인공지능 개발에 필요한 데이터의 보안성 증대 및 일관된 인터페이스의 플랫폼화를 통한 실용화 증대로 병원정보시스템 개선에 활용되기를 기대한다.
건설프로젝트는 공기 지연, 건설 재해 등 다양한 요인으로 인한 리스크가 존재한다. 이러한 건설 리스크를 기반으로 건설프로젝트의 공사 기간의 산정 방법은 주로 감독자 경험에 의존한 주관적 판단으로 이루어지고 있다. 또한, 공기 지연과 건설 재해로 지연된 건설프로젝트 일정을 맞추기 위한 무리한 단축 시공은 부실시공 등의 부정적인 결과를 초래하며, 지연된 일정으로 인한 사회 기반 시설물 부재로 경제적 손실이 발생한다. 이러한 건설프로젝트의 리스크 해결을 위한 데이터 기반의 과학적 접근과 통계적 분석이 필요한 실정이다. 실제 건설프로젝트에서 수집되는 데이터는 비정형 텍스트 형태로 저장되어 있어 데이터를 기반으로 한 리스크를 적용하기 위해서는 데이터 전처리에 많은 인력과 비용을 수반하기 때문에 텍스트 마이닝을 활용한 데이터 분류 모델을 통한 기초자료를 요구한다. 따라서, 본 연구에서는 건설프로젝트 문서를 수집하여 텍스트 마이닝을 활용하여 SVM(Support Vector Machine) 기반의 데이터 분류 모델을 통해 리스크 관리를 위한 문서 기초자료 생성 분류 모델을 개발하였다. 향후 연구 결과를 통해 정량적인 분석을 통해서 건설프로젝트 공정관리 등에 있어 효율적이고 객관적인 기초자료로 활용되어 리스크 관리가 가능해질 것으로 기대된다.
최근 가축 전염병에 대한 확산과 인체 감염에 대한 위험성 증대로 말미암아 가축 질병 관리의 중요성이 커짐에 따라 가축 생체 내의 상황을 실시간 감시할 수 있는 생체 삽입형 센서 태그 기반 가축 이력 관리 시스템에 대한 관심이 커지고 있다. 이에 가축 축사의 열악한 환경에서도 무선통신과 동시에 무선전력전송이 가능한 MFAN 기술과 배터리 없이 생체 내에 삽입된 센서 태그로부터 무선으로 데이터를 수집할 수 있는 900MHz RFID 기술을 융합하여 MFAN/RFID 생체 삽입형 센서 태그 기반 가축 이력 관리 시스템을 개발하였다. MFAN/RFID 생체 삽입형 센서 태그 기반 가축 이력 관리 시스템은 센서 융합 UHF 태그를 생체 내에 삽입하여 외부 환경의 영향을 받지 않고 체온 등 가축의 생체 변화를 실시간 모니터링하는 시스템으로, 태그에게 공급할 전력을 확보하기 위해서 가축의 목 부위에 설치하는 통신 및 전력전송을 위한 MFAN/RFID 중계기를 사용한다. MFAN 코디네이터는 MFAN 노드와 RFID 리더가 융합된 MFAN/RFID 중계기를 거쳐 생체 삽입된 센서 태그와 데이터 및 전력을 송수신한다. MFAN 코디네이터에 수집된 가축 데이터는 인터넷을 통해 가축 이력 관리 시스템으로 전달되어 관리된다. 본 시스템의 개발을 통해 가축 질병 관리에 대한 문제가 크게 개선될 것이라 기대된다.
건물 정보 모델(BIM: Building Information Model)은 관련 기업의 개별화된 프로젝트와 학습 데이터양 부족으로 인해 인공지능(AI: Artificial Intelligence) 기반 BIM 애플리케이션 개발이 쉽지 않다. 본 연구에서는 데이터가 제한적인 상황에서 BIM의 강구조물 부재 중량비를 예측하기 위해 사전 학습이 된 대형 언어 모델을 기반으로 신경망을 학습하는 방법을 제시하고 실험하였다. 제안된 모델은 대형 언어 모델을 활용하여 BIM에 내재하는 데이터 부족 문제를 극복할 수 있어 데이터의 양이 부족한 상황에서도 성공적인 학습이 가능하며 대형 언어 모델과 연계된 신경망을 활용하여 자연어와 더불어 숫자 데이터까지 처리할 수 있다. 실험 결과는 제안된 대형 언어 모델 기반 신경망이 기존 소형 언어 모델 기반보다 높은 정확도를 보였다. 이를 통해, 대형 언어 모델이 BIM에 효과적으로 적용될 수 있음이 확인되었으며, 향후 건물 사고 예방 및 건설 비용의 효율적인 관리가 기대된다.
최근 들어, 2차원/3차원의 랩 또는 항공/위성 영상의 공간정보를 웹 상에서 서비스 하고 이러한 공간정보에 다양한 정보들을 융 복합하여 사용자들에게 보다 높은 수준의 정보를 제공하기 위한 기술개발에 대한 관심이 급증하고 있다. 예를들어, Microsoft사의 경우는 사용자 참여형(Participatory) 센서 웹 환경을 구축하기 위하여 SenseWeb 관련 기술 개발 및 시범 프로젝트를 수행하고 있는데, SenseWeb 시스템에서는 전 세계에 존재하는 모든 센서들을 연계하여 웹 상에서 사용자들에게 제공할 수 있도록 하는 것을 목표로 하고 있다. 최근에는, 이러한 SenseWeb 시스템을 이용하여 센싱정보와 Bing Map의 공간정보를 융합하여 사용자에게 서비스를 제공할 수 있는 SensorMap 시스템이 개발되었는데, 이러한 SensorWeb/SensorMap 시스템을 기반으로 다양한 시범 프로젝트들이 진행되어 오고 있다. Google사의 경우는 기존에 서비스 되고 Google Eearth/Map을 기반으로 실시간 센싱정보를 연계하여 제공하는 서비스와 다양한 사용자들의 정보들을 테이블 형태로 연계 및 융합하여 제공하기 위한 Google Fusion Tables 서비스를 제공하고 있다. Oracle사의 경우는 센싱정보를 포함하여 실시간으로 끊임없이 변화하는 정보들에 대하여 이벤트 처리, 패턴 분석, 그리고 상황인식 등의 서비스를 제공할 수 있는 CEP(Complex Event Processing) 제품을 선보이고 있다. Nokia사의 경우는 기존의 고정 센서노드들 이외에 모든 모바일 폰을 이동이 가능한 센서노드로 가정하고 이러한 모바일 센서노드들로부터 교통정보를 포함하는 다양한 센싱정보를 수집하고 분석하여 공간정보 기반으로 서비스하기 위한 기술 개발을 꾸준히 추진해 오고 있다. 본 발표에서는 이러한 공간정보와 센싱정보 또는 기타 사용자 정보와의 융 복합서비스를 가능하게 하는 핵심기술들에 대하여 소개하고자 한다. 첫째로 다양한 공간정보와 센싱정보의 융 복합 및 분석 서비스를 제공할 수 있는 u-GIS 융합 엔진에 대하여 설명하고자 한다. u-GIS 융합 엔진에서는 구체적으로 최근 이슈가 되고 있는 다양한 센싱정보의 효율적 수집, 분석, 관리를 위한 GeoSensor 데이터 저장/관리 기술과 센싱정보-공간정보의 실시간 융합 분석 기술에 대해서 소개를 하고자 한다. 둘째로, 이러한 공간정보, 센싱정보 그리고 기타 사용자 정보들을 웹 상에서 효율적으로 매쉬업하여 2차원 및 3차원으로 사용자에게 제공하기 위한 맞춤형 국토정보 제공 기술에 대하여 설명하고자 한다. 여기서는 공간정보 센싱정보 그리고 기타 사용자 정보와의 연계를 위한 매쉬업 엔진 기술 그리고 실시간 3차원 공간정보 제공 기술 등에 대하여 소개를 하고자 한다. 끝으로, 영상 기반의 효율적인 공간정보 구축을 위한 멀티센서 데이터 처리 기술에 대하여 간략히 소개를 하고, 앞에서 설명된 핵심기술들 이외에도 향후 추가로 요구되는 기술개발 내용에 대하여 간략히 설명을 하고자 한다.
본 연구의 목적은 제 2 형 당뇨병, 고혈압 및 이상지질혈증을 복합적으로 가지고 있는 중년 대상자의 체중조절, 운동, 식이조절을 통한 질환관리 노력에 영향을 미치는 융합적 요인을 확인하고자 시행되었다. 본 연구는 2015년 지역사회 건강 조사 (CHS)의 원시 데이터를 사용했다. 2015년 지역사회건강조사의 총 228,558명 중 연구대상 선정기준에 부합되어 분석에 이용된 대상자는 2,990명의 데이터를 활용하였다. 다중 회귀 분석이 수행되었고 체중조절노력, 운동노력, 식이조절노력 변수의 설명력은 각각 20.1%, 6.8 %, 5.3 %였다. 본 연구의 결과는 대사성 질환이 복합적으로 있는 대상자의 성별, 사회 경제적 상태 및 흡연과 음주의 행동 습관과 체중감소, 운동, 식이조절의 질병 관리 노력의 관계를 보여 주었다. 향후 대사질환을 복합적으로 가지고 있는 환자를 위한 서비스나 중재 프로그램 개발에 요소들을 복합적으로 고려할 것을 제언한다.
데이터 중심 정보시스템 구축 모델은 그간 정보화 사업 추진이 HW, SW기능 중심으로 이루어지던 것을, 데이터 구조 및 데이터 수집 배포 채널에 대한 체계적인 분석과 설계, 데이터표준 적용, 정보통신 융합기기의 데이터 설정의 유연성 확보 등의 고려하여 개선한 모델이다. 이 모델의 주요 특성인 정보통신 융합기기에 데이터 유연성이 보장되는 개선 효과에 대해 센서와 반응기로 구분하여 이들 기기에 새로운 정보시스템이 추가적으로 연계되는 상황을 가정하여 시스템 개선 복잡도와 네트워크 환경에 대한 지수를 산정하여 기존의 일반적인 구축 방식과 비교하였다. 본 모델을 확산함으로써, 일반 업무용 정보시스템 외에 나날이 늘어나는 정보기술 융 복합 기기들이 처리하는 데이터에 대해서도 품질과 상호운용성을 통제하게 되어, 정보화 거버넌스의 영역 확대를 통해 종합적인 정보화 기획 및 성과 관리 등이 가능하게 되는 개선 효과가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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