지역의 관광산업은 지역경제 활성화 및 지역 이미지 개선의 효율적인 수단이다. 이것을 활성화시키기 위하여 지역적으로 특화된 관광 상품을 만들고, 고유문화와 전통을 살리기 위한 노력이 필요하다. 이 중 관람객들에 대한 정보 수집 및 관광 콘텐츠 내용의 질적 경쟁력 확보는 문화관광축제의 잠재력을 키우는데 매우 중요하다. 본 논문은 방문객의 관광 욕구 및 만족도를 제고하기 위하여 특정 지역의 축제 관련 데이터를 수집, 정제, 처리하여 이 데이터와 관광산업과의 연관성을 시각적으로 표현하고자 한다. 특히 지역에서는 축제에 대한 분석 의지는 높으나 데이터 수집을 위한 별도의 인프라가 없는 상태에서 외부 통신사 및 카드사의 데이터에 의존 할 수밖에 없었다. 이로 인한 행정 예산의 부담이 가중되고 있었으며, 이를 조금이나마 해소하고자 공공데이터 및 인터넷에 존재하는 데이터들을 수집하여 분석하고자 하였다. 본 연구에서는 분석하고자 하는 지역의 공공데이터 및 주변에서 쉽게 접할 수 있는 지역 뉴스 데이터를 활용하여 지역 축제에서 이슈가 되었던 부분을 키워드로 도출할 수 있는지에 목적을 두고 연구하였다.
최근 인터넷, 모바일 등의 보급이 보편화됨에 따라, 많은 정보를 담고 있는 방대한 양의 데이터를 활용한 빅데이터(BigData) 기술의 필요성이 대두되고 있다. 빅데이터 기술은 다양한 분야에서 활용되고 있는 반면, 공공분야에서의 활용은 아직 미흡한 실정으로 본 연구에서 이를 적용하고자 한다. 다양한 공공분야 중 현재 뿐 아니라 미래사회에 큰 영향을 미치게 될 고령화를 키워드(Key-Word)로 실버산업에 영향을 미치는 요인을 탐색하였다. 분석결과, 실버산업, 독거노인, 노화, 출생, 퇴임 의 5개 변수가 탐색되었으며, 서로 상관이 있는 것으로 확인되었다. 이에 실버산업에 대하여 나머지 4개의 변수의 영향력을 분석한 결과, 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 또한, 실버산업 발전의 대안으로써 독거노인 주거 공간 마련, 출산장려, 시니어 기술인 실버창업 활성화 지원의 필요성을 제안하였다. 본 연구는 빅데이터를 활용한 계량적 접근을 통해 요인을 탐색하였다는 측면에서 이론적 시사점을 제공하였으며, 그 대안을 제시함으로써 실무적 시사점을 제공하고자 하였다.
DMB 데이터 표준화 위원회는 기존의 방송과 차별화 된 서비스를 제공하기 위하여 MPEG-4 BIFS Core 2D @ Level 1 을 지상파 DMB 데이터 표준으로 선택하였다. 그러나 MPEG-4 BIFS Core 2D @ Level 1 은 비디오 객체 위에 간단한 2D 도형을 오버레이하는 정도의 기능만을 제공하고 있어서, 아직은 DMB 데이터 표준에 3D 데이터 표현에 대한 내용을 포함하고 있지 않다. 따라서 본 논문에서는 향후 DMB 용 데이터 콘텐츠에서 3D 그래픽스를 활용한 멀티미디어 콘텐츠 개발이 가능하도록 3D 그래픽스 표현을 위한 프로파일을 제시하고자 한다. 방송의 새로운 영역인 모바일 환경에서의 BIFS 활용을 위하여 본 연구에서는 MPEG-4 BIFS 의 3D 노드들을 기반으로 모바일 환경에 적합한 노드들을 추려서 프로파일을 구성하였다. 이를 위해 콘텐츠 제작 시 노드 사용 빈도 및 각 노드별 리소스 사용 정도를 조사하였고, 모바일에서 그래픽스 객체 표현을 위한 언어인 OpenGL|ES, JSR184, Mobile Direct3D 등의 표준과 BIFS 표준을 비교 분석하였다. 이러한 조사 내용을 바탕으로 BIFS 3D 노드들 중에서 DMB 용 3D 콘텐츠 구현에 적합한 노드들을 분석하였으며 프로파일 검증을 위한 테스트 콘텐츠를 작성하였다. 향후 멀티미디어 콘텐츠는 다양한 3D 그래픽스 기술의 활용이 예상되므로 이와 같은 연구를 통해 DMB 환경에서도 3D 그래픽스를 객체를 표현이 가능하게 된다면, 다양한 데이터 콘텐츠 개발을 위한 발판이 되어 향후 데이터 방송 활성화에 기여할 수 있을 것이라 기대된다.
최근 정보통신기술의 발전에 따라 디지털 정보를 포함한 다양한 데이터들이 기하급수적으로 증가하였으며 이러한 데이터의 활용이 보편화된 최근의 사회는 수사와 재판과정에도 많은 변화를 주었다. 하지만 기하급수적으로 늘어나고 있는 디지털 증거에 대한 기술력과 분석력의 진보에 비해 디지털 포렌식 관련 법과 제도의 확립은 아직 부족한 실정이다. 그러므로 디지털 증거의 법적인정을 위해서는 균형 잡힌 연구의 활성화가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 디지털 포렌식 관련 연구동향을 파악하고, 연구 활성화를 위한 객관적 데이터를 제공하기 위하여 메타분석을 진행하였다.
정보검색분야의 여러 기술들을 연구하고 이 결과들을 실험 평가하기 위해서는 모든 연구자들이 공동으로 사용할 수 있는 시험용 데이터 모음(Test Data Collection)이 필요하다. 외국에서는 이미 오래전부터 각 분야별 시험용 데이터 모음들을 준비하여 검색시스팀의 개발 및 객관적인 성능평가에 이용하여 왔는데 국내에서는 아직까지 이러한 시험용 데이터 모음이 개발되지 못한 실정이다. 본 연구는 한국어 정보검색 기술연구 활성화에 기여하기 위하여 한국어정보검색 기술 연구결과의 성능평가에 공동으로 활용할 수 있는 국내 최초의 시험용 데이터 모음인 KTSET을 개발하였다. KTSET은 정보과학회와 정보관리학회지의 논문지 및 학술대회 논문집으로부터 추출된 1,053개의 논문과 이를 검색대상으로 한 50개의 자연어질의어로 구성되었으며 대상문서들과 질의어 각각에 대한 색인결과와 질의어와 대상문서들간의 적합도 정보를 제공한다.
자율주행 자동차는 기본적으로 차량과 도로에 설치된 센서를 활용해 수집된 도로·교통 정보를 통해 자율주행 기능을 수행한다. 그러나 이러한 기술과 정보만으로는 완전한 자율주행을 구현하는 것에 한계가 있음을 인정하고 있다. 최근에는 센서 기반 자율주행 기술의 한계를 극복하기 위해 다양한 방면에서 노력을 하고 있으며, 동적지도정보(local dynamic map: LDM)라 불리는 보다 구체적이고 정확한 도로 및 교통정보를 활용하는 노력도 진행 중이다. 그러나 LDM 관련 데이터 표준 및 데이터 세부항목 등이 아직 충분히 검증되지 않았으며, 자율주행 중 LDM의 시공간적 제공 범위에 대한 연구는 극히 제한적이다. 이러한 배경 하에, 본 연구의 목적은 기존 LDM 관련 연구 사례를 통해 기존 연구의 한계를 도출하고, 나아가 LDM 기반 도로·교통정보의 시공간적 활성화 구간 산정 프레임워크을 제시하는 것이다.
코로나19(COVID-19)라는 전례 없는 감염병 팬데믹(Pandemic)으로 인해 인적·물적 이동이 위축되었고, 이로 인한 글로벌 경제구조의 변화는 국내외 경기침체와 함께 고용악화 등 다양한 경제·산업적 문제를 유발하였다. 이러한 위기 상황에서 정부는 '긴급재난지원금'에 이어, 경제 활력 제고를 위한 새로운 카드로 '한국판 뉴딜'을 발표하였다. 한국판 뉴딜의 핵심인 디지털 뉴딜의 첫 번째 사업이 데이터 댐으로, 데이터 경제의 '쌀'인 데이터의 수집에서 디지털 전환이 시작됨을 의미한다. 그간 정부와 지자체들은 공공데이터의 수집·공유를 위하여 다양한 공공데이터 포털을 구축하였으나, 초기 공공데이이터 포털을 구축할 때 비즈니스 모델에 대한 고려 없이 플랫폼 구축에만 집중함에 따라 사업화를 위한 활용도가 부족하다는 평가를 받고 있다. 더군다나 지역의 경우 데이터 비즈니스에 활용할 데이터의 양이 절대적으로 부족하므로 공공데이터의 품질 개선과 함께 지역의 공공기관이 보유한 데이터의 활용 체계를 강화하는 것이 시급하다. 이에 본 연구에서는 지역의 공공데이터 이용을 활성화하기 위하여 지역의 공공기관 데이터를 중심으로 한 다양한 데이터 수집, 데이터 품질 개선, 데이터 활용성 향상 등 개선 방안을 제시하고자 하였다.
최근 마이데이터 사업이 본격화됨에 따라 개인데이터 활용에 관한 관심은 더욱 증가하고 있다. 그러나 마이데이터에 관한 연구들은 아직까지 초기 단계로서, 법·제도적 논의에 집중되어 있으며 종합적인 시각에서 마이데이터를 조망한 연구는 부족한 상황이다. 이에 본 연구는 데이터거래에 관한 논의가 본격화된 2018년부터 현시점까지의 뉴스를 분석하여 사회적 논의가 형성한 잠재적 주제를 분석하고자 하였다. LDA 토픽모델링 기법을 통한 뉴스데이터 분석을 통하여 마이데이터 기반 금융혁신, 마이데이터 사업자 지위 및 허가, 데이터 관련 법 개정, 안전한 데이터 활용, 데이터 경제활성화 정책, 사업자의 전략 등 6개의 잠재적 주제를 도출하여 제시하였다. 본 연구는 마이데이터 태동과 함께 나타난 사회적 이슈를 종합적으로 조망하고 관련 논의의 공백을 도출하여 시사점을 제시한 의의가 있다. 향후 연구에서는 마이데이터 서비스 개시 이후의 변화를 파악하고, 마이데이터 산업별 심도깊은 연구를 통하여 구체적인 시사점을 제공하길 기대한다.
슈퍼컴퓨터는 주로 거대 과학문제를 해결하는데 활용되었으나, 최근 산업체의 신제품 및 신기술 개발을 위한 활용이 확대되는 추세이다. 이를 보다 활성화시키기 위해서는 산업체의 연구개발자들이 슈퍼컴퓨터를 활용하여 보다 쉽고 편리하게 시뮬레이션을 수행할 수 있는 환경의 개발이 요구된다. 이를 통해 저비용/고효율의 제품 개발 기반을 확보할 수 있으며, 산업체의 글로벌 경쟁력 향상을 모색할 수 있다. 용접은 선박, 항공기 등의 대형 구조물뿐만 아니라 금속을 사용하는 소형 구조물의 접합을 위해 널리 활용되는 기술이다. K-WeldPredictor는 용접 기술의 80% 정도를 차지하는 아크 용접을 웹 사이트에서 시뮬레이션 할 수 있도록 지원하는 슈퍼컴퓨터 기반의 시뮬레이터이다. 미국 WeldPredictor와의 기술협력을 통해 개발되었으며, 슈퍼컴퓨터의 높은 보안 수준을 준수하기 위해 별도의 웹 서버를 활용하였다. 특히 웹 서버와 슈퍼컴퓨터와의 안전한 데이터 전송을 위해 SSH 로컬 포트 포워딩 기술을 활용하였다.
이 논문은 공업 고등학교의 활성화와 효율화를 위한 새로운 모델로서 학교 자체의 독립성과 다른 학교와의 연계성을 같이 가지고 있는 지능적인 분산 포탈로서의 네트워크 모델을 제안하고 있다. 특히 실습이 많은 공업고등학교에서 동영상 화면을 가지고 있는 시뮬레이션을 무리 없이 활용하기 위해서는 자체의 인트라넷 기능을 수행하면서 필요에 따라 여러 수업 자료를 데이터 베이스로 구축하고 여러 학교가 필요한 자료들을 수업 외의 시간에 학교 데이터 베이스에 적재하여 학내 인트라넷에서 수업시간에 활용할 수 있는 방안을 언급하고 있다. 이러한 구조는 방대한 분산형 데이터 베이스의 활용과 학교 자체의 독립적인 특징을 살릴 수 있어, 물리적인 공업고등학교의 모습과 논리적인 사이버 공업고등학교의 모습이 병합될 수 있을 것이라고 제안하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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