Open Data is an essential resource for the data industry. 'Act On Promotion Of The Provision And Use Of Public Data', enacted on July 30, 2013, mandates public institutions to manage the quality of Open Data and provide it to the public. Via such a legislation, the legal basis for the public to Open Data is prepared. Furthermore, public institutions are prohibited from developing and providing open data services that are duplicated or similar to those of the private sector, and private start-ups using open data are supported. However, as the demand for Open Data gradually increases, the cases of refusal to provide or interruption of Open Data held by public institutions are also increasing. Accordingly, the 'Open Data Mediation Committee' is established and operated so that the right to use data can be rescued through a simple dispute mediation procedure rather than complicated administrative litigation. The main issues dealt with in dispute settlement so far are usually the rights of third parties, such as open data including personal information, private information such as trade secrets, and copyrights. Plus, non-open data cannot be provided without the consent of the information subject. Rather than processing non-open data into open data through de-identification processing, positive results can be expected if consent is provided through active rights processing of the personal information subject. Not only can the Public Mydata Service be used by the information subject, but Open Data applicants will also be able to secure higher quality Open Data, which will have a positive impact on fostering the private data industry. This study derives a plan to establish a rights processing platform to enhance the usability of Open Data, including private information such as personal information, trade secrets, and copyright, which have become an issue when providing Open Data since 2014. With that, the proposals in this study are expected to serve as a stepping stone to revitalize private start-ups through the use of wide Open Data and improve public convenience through Public MyData services of information subjects.
본 연구는 국가오픈액세스플랫폼(AccessON)의 개인 연구저작물 리포지터리인 Self Archiving과 학회의 Journal Repository 서비스의 경제적 가치측정을 목적으로 수행되었다. 문헌조사와 서비스 수혜자 및 관계자 15명과의 심층면담, 국내 연구자 1,313명을 대상으로 한 설문조사를 토대로 가치 측정에 필요한 데이터를 수집하였다. Self Archiving의 가치는 시간가치법을 적용하여 연구자 개인의 연간 절감 시간가치를 측정하였다. 국내 연구자들의 실제 학술활동에 기반하여 연구자 시간당 인건비, 국내생산 OA 논문 편수 등과 같은 요소들을 측정한 후, 연도별 이용 목표치를 토대로 총 수요를 추정하여 총 가치를 산출하였다. Journal Repository는 시장유추법을 적용하여, 상용 서비스의 객단가를 분석하고 이를 토대로 절감비용을 산출하였다. 분석결과, 총 사업기간 8년 동안 Self Archiving의 가치는 1억 450만 원, Journal Repository는 312억 원으로 산출되었다. 두 서비스의 총 가치는 8년간 총 313.5억 원, 연평균 390억 원으로 추정되었다. OA 환경 구축을 위한 핵심 전략인 개인 및 학회 리포지터리 서비스의 경제적 가치를 핵심 수혜자 관점에서 실증적으로 추정했다는 데서 본 연구의 의의를 찾을 수 있다.
본 연구는 에너지 참여형 소비자를 위한 블록체인과 연계한 ESS 전력거래 시스템을 개발하고자 하였다. 신재생에너지 ESS 전력량 및 수요정보를 공개할 목적으로 블록체인 DB에 스마트 컨트랙트 시스템을 구축하고 에너지 프로슈머와 컨슈머의 블록체인 DB 데이터를 활용하여 전력거래시장의 유연한 확대를 위한 현실적인 솔루션을 제공할 수 있도록 하였다. 따라서, 블록체인과 연계한 ESS 전력거래 시스템을 개발하는데 주요 내용으로 ESS 관리를 위한 클라우드 기반 WEB 구축, 블록체인 활성화를 위한 코인 발행 및 거래소 등록, 블록체인 기술을 반영하기 위한 전자지갑 생성, ESS 기반 생산 수요 자료수집 및 공급과 관련한 블록체인 데이터베이스 구축, 블록체인 기반 플랫폼 선정 및 기반 구축, 스마트 컨트랙트 제작 등을 고려하여 구현하였다.
제4차 산업혁명을 기점으로 핵심기술들이 산업에 적용되어 각종 스마트 환경을 구축하기 시작하였다. 제조업의 스마트팩토리는 맞춤형 생산을 위한 광범위한 데이터의 수집과 제어를 실행할 수 있는 IIoT를 핵심기술로 적용하여 고품질 제품을 생산하게 되었다. 그러나, IIoT를 통하여 개방형으로 전환된 스마트팩토리의 네트워크 환경은 다양한 보안 위험에 노출되었다. 보안 침해에 따라 IIoT는 네트워크 망의 교란, 위변조된 IIoT의 사용 및 유지로 인하여 생산 제품, 생산 공정의 품질저하를 나타내었으며, 기업의 비즈니스에 신뢰성에 문제를 발생시킬 수 있다. 이에 따라 본 연구에서는 스마트팩토리 초기 구축 시 IIoT의 안전한 연결 및 활용을 위하여 스마트팩토리에 연결된 IIoT에 대한 실질성 확인과 무해화 환경 구축을 실행할 수 있는 방법으로 IIoT 연결 상황을 확인할 수 있는 연구를 실행하였다.
실시간 관제 시스템은 IoT, 이동통신과 같은 기반 기술의 발달과 공장관리, 차량 운행 체크 등 실시간성이 중요시되는 서비스가 증가함에 따라 급격히 성장하고 있다. 이 시스템의 시간적 민감성을 높이기 위해 다양한 솔루션이 제시되어 왔으나, 현재 대부분의 실시간 관제 시스템은 관제소 등에 위치한 로컬 서버와 다수의 클라이언트로 구성되어 있고, 이들은 다양한 단계를 거쳐 관제 시스템이 위치한 로컬 서버로 전송되고, 그 대응 역시 동일한 단계를 거쳐 진행되는 등 기존 네트워크 및 시스템의 구조적 한계가 있다. 본 논문에서는 실시간 관제 시스템 중 하나인 버스 정보 시스템이 정보를 수집한 시점에서 사용자에게 해당 정보를 제공하기까지 소모되는 시간을 줄일 수 있는 엣지 컴퓨팅 기반 실시간 관제 모델을 제안하였다. 기존 모델과 엣지 컴퓨팅 모델을 시뮬레이션 한 결과, 엣지 컴퓨팅 모델은 사용자에게 데이터를 전송하기 위한 코스트가 기존 모델에 비해 최소 10% 에서 최대 80%까지 감소함을 확인하였다.
2020 년대 K-Pop 시장은 보이그룹보다 걸그룹이, 3 세대보다 4 세대가 전반에서 주목받았다. 해당 논문은 걸그룹의 세대가 바뀌기 시작했는지 알아보고자 가사 군집화에 대한 방법과 결과를 제시한다. 2013 년부터 2022 년까지 발표된 47 개 그룹의 1469 곡에 대한 메타정보를 수집하여 가사 정보와 가사 외 메타정보로 분류하여 각각 수치화했다. 가사 정보는 선행연구를 기반으로 단어역문서 빈도 벡터화를 적용한 뒤 상위 벡터 값만 선정하는 전처리를 하였다. 가사 외 메타정보는 가사 정보만 사용했을 때의 편향성을 줄이고 더 좋은 군집화 결과를 보여주기 위해 One-Hot Encoding 으로 전처리하여 적용했다. 전처리된 데이터에 대한 군집화 성능은 Spherical K-Means 의 Silhouette Coefficient, Calinski-Harabasz Score 가 Hierarchical Clustering 에 비해 각각 129%, 45% 더 높았다. 본 연구는 한국 대중가요 발전사와 걸그룹 가사 분석 및 군집화 연구에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 무선 센서 노드에 사용 가능한 저가형 플래시 메모리를 위한 하드웨어 추상화 구조(Hardware Abstraction Architecture: HAA)를 제안한다. 제안된 HAA는 3개 의 계층으로 이루어져 있으며, 세 개의 계층은 HIL(Hardware Interlace Layer), HAL(Hardware Adaption Layer), HPL(Hardware Presentation Layer)로 구성된다. 여기서 HIL은 상위 계층의 어플리케이션에 대해 플랫폼 독립적인 인터페이스를 제공하고, HAL은 하드웨어 추상계층에서 가장 핵심적인 부분으로서 하드웨어 자원 제어, 상태관리,논리적 명령어를 생성하며, HPL은 하드웨어 초기화 및 플래시 메모리와의 통신 부분을 담당한다. 제안된 HAA는 무선 센서노드에 가장 많이 사용되고 있는 Atmel사의 AT45DB 계열의 플래시 메모리에 적용되었으며, 4,384 바이트의 프로그램 메모리와 195 바이트의 데이터 메모리를 사용한다. 따라서 본 논문에서 제안된 HAA 구조는 3계층으로 설계되었기 때문에 소프트왜어 개발 측면에서 높은 유연성, 확장성, 재사용성을 제공하며, 낮은 메모리를 시용하기 때문에 무선 센서 노드용으로 적합하다 할 수 있다.
포스트-코로나 시대에는 방역 조치의 중요성이 크게 강조되고 있으며, 이에 맞춰 딥러닝을 이용한 마스크 착용 상태 검출 및 다른 전염병 예방에 관련된 연구가 진행되고 있다. 그러나 질병 확산 방지를 위한 문화시설 관람객 탐지 및 추적 연구도 마찬가지로 중요하므로 이에 대한 연구가 진행되어야 한다. 본 논문에서는 사전 수집된 데이터 셋을 이용하여 컨볼루션 신경망 기반 객체 탐지 모델을 전이 학습시키고, 학습된 탐지 모델의 가중치를 다중 객체 추적 모델에 적용하여 방문객을 모니터링 한다. 방문객 탐지 모델은 Precision 96.3%, Recall 85.2% F1-Score 90.4%의 결과를 보여주었다. 추적 모델의 정량적 결과로 MOTA 65.6%, IDF1 68.3%. HOTA 57.2%의 결과를 보여주었으며, 본 논문의 모델과 다른 다중 객체 추적 모델 간의 정성적 비교에서 우수한 결과를 보여주었다. 본 논문의 연구는 포스트-코로나 시대의 문화시설 내 방역 시스템에 적용될 수 있을 것이다.
다양한 IoT 디바이스 사용이 증가함에 따라 IoT 플랫폼의 중요성 또한 대두되고 있다. 최근에는 IoT 디바이스에 인공지능 기술이 결합되는 추세이며, 저전력으로 많은 연산 처리가 가능한 뉴로모픽 아키텍처를 적용하는 연구도 증가하고 있다. 본 논문에서는 GUI 형식의 뉴로모픽 아키텍처 기반 자율형 IoT 응용 통합개발환경(NA-IDE:Integrated Development Environment for Autonomic IoT Applications based on Neuromorphic Architecture)에서 IoT 디바이스와 뉴로모픽 아키텍처 FPGA 디바이스를 사용하여 NA-IDE의 가능성 및 유효성을 확인하기 위한 IoT 응용 시나리오를 제안한다. 제안된 시나리오는 IoT 디바이스에 카메라 모듈을 연결하여 실시간으로 MNIST 데이터셋 이미지를 수집하여 뉴로모픽 보드를 통해 수집된 이미지를 인식하고 다른 IoT 디바이스에 연결된 센서 모듈을 통해 인식 결과를 표시한다. 이와 같이 이기종 IoT 디바이스에 뉴로모픽 아키텍처를 적용하여 다양한 응용 서비스에 활용한다면 뉴로모픽 아키텍처 기반 자율형 IoT 응용 통합개발환경은 4차 산업혁명을 주도하는 핵심 기술로 부상할 것으로 전망한다.
온라인 포털 플랫폼은 뉴스 기사와 온라인 댓글을 제공하고 있으나, 온라인 댓글의 익명성은 반시민적 표현을 증가시켜 사회적 문제점으로 간주되고 있다. 댓글의 반시민성 검출 연구가 많이 이루어진 국외와 달리, 국내에서는 비시민성을 세분화한 한국어 데이터셋이 구현되지 않아 심도있는 연구가 이루어지지 못하였다. 본 연구에서는 댓글의 반시민성에 대한 라벨링을 총 13가지 항목으로 시행하였으며 반시민적 표현으로 요약하였다. 또한 어텐션 알고리즘을 이중으로 적용하여 임베딩 벡터를 추출하였고 이후 2-d CNN으로 반시민성 항목을 분류하였다. 그 결과, 제안한 알고리즘이 무례한 호칭 및 공격적 어조 등의 반시민성 검출에 유용하다는 것을 보여주었다. 본 연구는 민주적 담론을 저해하는 반시민적 댓글들을 탐지함으로써 건전한 온라인 댓글 문화 형성에 기여할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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