본 논문에서는 기존 중고거래 플랫폼들의 불편한 점들을 해소하고 사용자들이 효율적이고 편리한 중고거래를 할 수 있도록 도와주는 플랫폼을 개발했다. 조사를 통해 기존 중고거래 플랫폼은 허위 매물, 시세 파악의 어려움, 사기 피해 등의 문제점이 존재한다는 사실을 인식했다. 문제 해결을 위해 파이썬을 활용하여 주요 중고거래 플랫폼의 상품 데이터를 수집했다. 이에 IQR을 적용하여 가격의 이상치를 판별했다. 가격 비교와 허위 매물 판별이 용이하게 되는 장점이 있다. 또한 이상치를 제거한 상품들의 시세를 계산하여 데이터를 차트로 시각화했다. 플랫폼과 지역마다 상이한 중고 상품의 신뢰성 있는 시세를 파악할 수 있고 중고거래 사기 피해를 방지할 수 있도록 사용자에게 주요 사기 수법, 뉴스 등의 정보를 제공한다.
본 연구는 2007년 10월부터 2008년 9월까지 전라북도 군산시 고군산군도에서 통발어구로 채취된 갈색띠매물고둥을 조사하였다. 갈색띠매물고둥의 뚜껑에 나타난 윤문은 년 1회 형성되며 주 윤문 형성시기는 7월에서 8월로 조사되었으며, 초륜 형성기간은 12개월 (1년) 로 나타났다. 각고 (SH) 에 대한 각폭 (SW) 의 성장식은 SW = 0.5757 SH + 0.222 ($R^2$ = 0.8723), 총중량 (TW) 의 상대성장식은 TW = 0.0002 $SH^{2.8162}$ ($R^2$ = 0.9121) 과 같이 나타낼 수 있었다. 연령 (t) 에 대한 각고 (SH) 와 총중량 (TW) 의 von Bertalanffy 성장식은 다음과 같다. $$SH_t=173.964(1-e^{-0.164(t+1.173)})$$$$TW_t=407.952(1-e^{-0.164(t+1.173)})^{2.8162}$$
ICT의 발달과 거래 플랫폼의 증가로 다양한 분야에서는 온라인 거래가 더욱 친숙하다. 특히 중고거래 플랫폼과 이용자의 증가로 거래액이 증가하고 있으며 중고거래는 특성상 신뢰성이 매우 중요하다. 그중 자동차는 장기간에 걸쳐 운용하기 때문에 중고자동차 시장은 거래가 매우 활발하다. 그러나 중고자동차 거래는 정보의 비대칭성이 적용되는 대표적인 시장이다. 본 논문에서는 중고자동차 거래에서 허위광고, 허위매물에 대한 문제점을 해결하기 위해 신뢰성이 보장되는 DID 기반의 거래 모델을 제시한다. 중고자동차 거래 모델에서 판매자는 최초 매물 등록 시 허위매물을 방지하기 위해 발행기관으로부터 발급받은 데이터만 등록한다. 발급과정에서는 DID Auth로 인증하기 때문에 스니핑, 중간자 공격 등의 공격으로부터 안전하다. 제시한 거래 모델에서는 VP의 Proof 항목으로 무결성을 검증하여 신뢰성을 높이고 정보의 비대칭성을 해결한다. 또한 구매자와 판매자 간의 직접 거래로 제3 자의 개입이 없어 수수료를 절감하는 효과가 있다.
비트코인이 제안된 후 금융권에 응용하고자 하는 연구는 다양하게 진행되어왔으며 다양한 분야로 그 응용범위가 확장되어왔다. 본 논문에서는 블록체인 기술의 응용범위를 부동산 시장으로 확장하였다. 부동산 시장은 허위 매물로 신뢰도가 높지 않은 문제점이 있었기에 이러한 문제를 해결하기 위한 방안으로 블록체인을 응용한 기술을 제안하고자 한다.
한국해안해양공학회 1998년도 정기학술강연회 발표논문 초록집 Annual Meeting of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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pp.134-137
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1998
항내의 파랑장을 구하는 것은 항만설계상 중요하다. 요즈음에는 많은 경비와 노력을 요하는 수리모형실험대신에 다양한 수치해석이 행하여 지고있다. 그러나 회절 및 다중반사, 굴절 등 복잡한 파의 변형을 표현할 수 있는 수치해석 방법으로 여러 가지가 제안되어 있지만 아직 충분한 수준은 아니라고 판단된다. 등수심에 대해서는 이미 확립되어져 있는 Green함수법을 변수심장에 응용하기 위해서 변수심장에 대한 점원파(source waves)의 기본해(unit solution)를 구하는 것이 본 연구의 목적이다. (중략)
우리나라의 22개 지역에서 수집한 자생 바위솔속식물의 지역적으로 나타나는 변이를 구명 하기 위하여 형태적 특징을 조사하였다. 바위 솔(No. 3∼9)은 형태적으로 유사하며 , 공통적으로 엽형은 피침형, 엽두는 예철두이며, 1∼2mm의 가시를 갖는 형태적 특성을 가지고 있다. 그러므로 바위솔은 지역종간에 변이가 적은 비교적 유전적으로 안정된 종으로 생각된다. 둥근바위솔(O. malacophyllus)의 형태 특성은 엽형이 도란형이며, 엽두가 예두인 잎을 가지고 있다. 또한 가시가 없고 잎에 붉은점으로 치밀하게 구성된 테두리선을 갖는 것이 이 종에 속한 식물의 특징이다. 연화바위솔(No. 18∼22)에 속한 식물들의 잎은 예두, 둔두 혹은 원두의 엽두 형태를 가진 도란형이나 타원형으로 수집지별로 형태가 다양하다. 그러나 잎의 끝에 가시가 없고 회분빛녹색의 잎을 갖는 등 다른 군과 구별되는 특성을 지니고 있다. 포천 수집종(ll번)과 매물도 수집종인 호랑이발톱(10번)은 이 2종은 현재 명명되지 않은 새로운 종으로 추정된다.
우리나라 서 남해안에 위치한 59개 갯벌의 다모류 출현 양상을 바탕으로 갯벌의 생태등급을 평가하였다. 갯벌의 생태등급 평가는 다모류의 분포밀도, 다양성, 풍부성, 자원적 가치, 종 위험도 등의 생물학적인 자료와 해안선의 자연성, 훼손 가능성, 지형경관 등의 인문지리학적인 면을 평가기준으로 하였다. 조사지역에서 출현한 다모류는 총 14목 37과 181종이었으며, 각 조사지역의 생태등급은 다음과 같다. I 등급 4개 지역(충남 학암포, 전남 우이도와 거문도, 경남 비진도와 매물도), II 등급 30개 지역, III 등급 19개 지역, IV 등급 4개 지역이었다. 이번 조사 결과 생태등급 기준에 대한 보다 면밀한 검토가 필요할 것으로 생각되며, 선정된 각 해역의 생태등급에 따른 정기적인 생물 조사 및 생태계 위협요인의 제거와 같은 실질적인 관리 방안을 마련하여야 할 것으로 판단된다. 특히 생물상 및 자연성이 높은 생태등급 지역의 경우 보다 적극적인 보전 노력이 요구된다.
미국 Utah주의 huntington 화력발전소에서 냉각수를 사용하고 버리는 염분농도가 4mmhos/cm 정도로 높아 자연하천으로 그대로 방류 시킬 수 없으며, 미 환경법에 따라 안전처리후 방류할 수 있다. 따라서 이 염분발생 처리방법의 하나로 보리, 밀, 옥수수, 감자 그리고 알팔파등 사료작물의 관개용수로 이용할 수 있는 방법이 장기간 시험연구되고 있다. 현재로서는 이 방법이 경제적인 것으로 평가되고 있으나 장기적으로 이 염분폐수로 인한 토양의 성질변화 작용의 생산량 감소등에 미치는 영향을 구명하기 위해서 1977년에 시작하여 8년 연속 연구사업으로 진행되고 있다. 본 논문에서는 지난 8년간(1977~1984년)의 관측.조사자료를 이용하여 염분 관개용수가 장기적으로 생산량 추정과 계획예측을 위한 자발성과 토양수분변화를 추정할 수 있는 모형에 의하여 연구한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. EC 4mmhos/cm의 염분 관개용수로 8년간 장기간 추출한 결과, 추출용수의 양에 관계내 염분축적은 예상보다 서서히 진행되었으며, 이 염분축적이 작물의 생산량 감소의 주원인은 아니었다. 2. 지난 2년간의 관측 결과, 염분 관개용수에 함유된 10ppm정도의 요소가 작물 특히 보리, 옥수수, 감자등의 생산량 감소의 주원인 것으로 판단된다. 염분용수 진개구에는 하천수 보다 20배가 많은 요소가 축적돼 있었으며, 이는 요소가 토양내에 잘 침투되며, 토양으로 부터 요소를 용달시키려는 염분을 용달시킬 때 보다 후러씬 더 많은 용달용수를 필요로함을 뜻한 작물들의 면요소성을 구명하기위한 모형개발이 요구된다. 3. 염분관개용수로 관개할 때 보리, 옥수수, 감자등의 작물 생산량과 풍작물 생산량은 현저하게 감소하였다. 보리, 옥수수의 염분용수에 의한 생산량과 하천수에 의한 생산량과의 비는 풍건물의 경우 0.6, 매물의 경우 0.5였으며 감자의 경우는 0.2이하였다. 4. 염분용수 관개구와 하천수 관개구의 모든작물에서 풍건물 생산량과 축배량 사이에는 강한 직선적인 관계를 보였다. 보리, 감자의 작물 생산량과 축배량사이에도 선형의 관계가 성립되었으나, 밀과 옥수수의 매물 생산량과 축배량사이에는 곡선적인 관계를 나타내었다.
본 논문은 메타버스 등 인공지능 연계 증강/가상현실 부동 중계 플랫폼에서 부동산 영상 기반 매물 소개 시스템 구축에서 사생활 및 개인정보가 영상에 담기게 될 수 있는 위험이 존재하기에 부동산 영상 내의 개인정보 및 민감 정보를 인공지능 기술을 기반으로 검출하여 삭제해주고 복원해주는 인공지능 기술 연구개발을 목표로 하였다. 한국형 부동산 내 민감 object 를 정의하고, 최신 인공지능 딥러닝 기술 기반 민감 object detection 알고리즘을 연구 개발하며, 영상에서 삭제된 부분은 인공지능 기술을 기반으로 물체가 없는 실제 공간영상으로 복원해주는 영상복원 기술도 연구 개발하였다. 한국형 부동산 환경 (영상 촬영 조도, 디스플레이 스타일, 주변 가구 배치 등)에 맞는 인공지능 모델 구축을 위하여, 자체적으로 한국 영상 database 구축 및 Transfer learning for target domain adaptation 을 진행하였다. 제안된 알고리즘은 일반적인 환경에서 98%의 정확도와 challenge 환경에서 (occlusion 빛 반사, 저조도 등) 81%의 정확도를 보였다. 본 기술은 Proptech 분야에서 주목받고 있는 메타버스 기반 온라인 중계 서비스 기술을 활성화하기 위하여 기획되었으며, 특히 메타버스 부동산 중계 플랫폼의 활성화를 위하여 사생활 보호 측면에서 필요한 중요 기술을 인공지능 기술을 활용하여 연구 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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