현대전이 네트워크 중심전으로 변화함에 따라 아군 플랫폼끼리 상황인식 정보를 공유하는 능력은 작전임무 수행을 위한 핵심 능력이 되었다. 공중 환경에서 상황인식 공유를 위하여 Link-16과 같은 전술 데이터링크를 이용하는데, 슬롯 할당이 동적으로 되지 않거나 동적으로 할당된 슬롯의 개수를 변경하지 못하는 문제가 존재하였다. 또한 슬롯할당을 받지 못한 노드가 있는 경우 상황인식 공유의 필요에도 불구하고 유한한 타임 슬롯 자원의 한계로 이를 공유하지 못하여 상황인식 능력을 향상시키지 못하는 문제가 존재하였다. 본 논문에서는 TDMA (time division multiple access)와 랜덤액세스가 혼합된 구조를 활용하여 동적인 슬롯할당 및 할당 슬롯의 변화를 수용하며, 사용 가능한 슬롯이 소진된 경우에도 일부 상황인식 공유가 가능한 기법 및 슬롯 요청이나 메시지 전송 집중에 다른 슬롯 할당 지연시간을 감소를 위한 서브프레임간 부하 분산 기법을 제안한다.
정보통신기술의 발달로 현재 문화, 예술 부문에서 공유경제 및 공유저작물과 관련된 이슈가 증가하고 있다. 정부는 공유마당, 공공누리 등의 제도적 장치를 마련하고, 공유저작물 등을 확대하고자 노력하고 있다. 그런데 공유저작물 등이 활성화되기 위해서는 해당 저작물을 이용하는 수요자 측만이 아니라 저작물을 공급하는 공급자들이 공유경제 및 공유 저작물에 대해서 어떻게 인지하는지도 중요하다. 따라서 본 연구에서는 공유경제 및 공유저작물에 대한 수요자와 공급자간 인식 차이를 살펴봄으로서 공유저작물 활성화를 위해서 필요한 사항이 무엇인지를 살펴보았다. 공급자, 수요자간 인식 차이를 설문조사를 통해서 살펴본 결과, 공급자 수요자 모두 공유경제 및 공유저작물의 필요성 및 활성화에 대해서 동의하고 있다. 하지만 경제적 이해관계를 지니고 있는 공급자 측에서는 자신의 이익과 연결될 수 있는 공유저작물, 저작권 등의 문제에 대해 보다 긍정적이면서도 민감한 반응을 보이고 있다. 공유경제, 공유저작물을 보다 활성화하기 위해서는, 공유경제, 공유저작물의 확대가 기존 저작권 공급자들의 이해를 보장하는 형태가 되고, 적정한 보상 등이 사회적으로 부여될 수 있는 시스템을 마련하는 것이 요구된다.
글로벌 경제 위기와 함께 시작된 공유경제 기업의 성공은 공유경제를 스타트업으로 여겨왔던 기존의 인식을 전환하게 만든 계기가 되어 최근에는 전통적인 대기업들도 제휴나 인수합병을 통해 공유경제 사업에 뛰어들고 있다. 그러나 공유경제의 확산과 함께 사회적 논쟁도 뜨겁게 진행되고 있다. 공유서비스 거래 프로세스 신뢰의 문제, 시민의식의 부족 등은 안정된 공유경제 서비스 공급과 확대에 장애가 되고 있으며, 기존 산업을 위협하여 실물경제를 위축시키고 불법과 탈세 등 법질서의 혼란을 초래할 우려가 크다. 이에 본 연구에서는 공유서비스 사용에 대한 동기요인을 촉진요인과 저해요인으로 구분하여 규명하고 이에 대한 사용자들의 인식을 실증분석 하였다. 연구 결과는 공유서비스 사용자들의 위험 인식을 줄이고 공유 시스템 참여를 활성화하는 지침으로 사용될 수 있을 것이다. 또한 공유경제 서비스 유형을 세 가지로 분류하고 각 유형별 동기요인에 대한 집단 간 인식의 차이를 검증하였으며, 이러한 분석 결과는 공유서비스 유형별로 비즈니스 촉진을 위한 최적의 전략 수립을 모색하는 데 적용할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 지능형 정보 공간에서의 모바일 증강 현실 기반 환경 제어, u-콘텐츠의 개인화, 선택적 공유 및 협업의 개념을 포함하는 맥락 인식 모바일 증강 현실 (Context-aware Mobile AR) 시스템을 제안한다. 유비쿼터스 컴퓨팅 인프라의 발전으로 눈에 보이지 않는 컴퓨팅 리소스들로부터 획득되는 환경 및 개인의 맥락정보와 u-콘텐츠 활용의 용이성이 증가하고 있다. 하지만 사용자들이 눈에 보이지 않는 수많은 스마트 오브젝트들을 인지하기가 어려우며, 인터페이스의 복잡성으로 인하여 스마트 오브젝트들을 제어하는 것 역시 쉽지 않다. 또한, 다양한 u-콘텐츠의 획일적인 증강은 사용자에게 혼란만을 가중시키는 문제를 유발한다. 따라서, 제안된 시스템은 맥락 인지 기술과 모바일 증강 현실 기술을 접목하여 개인화된 스마트 오브젝트 컨트롤과 개인화된 u-콘텐츠의 증강 및 선택적인 공유를 가능하게 하고자 한다.
본 연구의 목적은 미세먼지 문제에 적극적으로 대응하고 있는 시민의 과학적 참여와 실천 활동 사례들을 질적으로 분석하는 것이다. 시민들의 참여와 실천 활동은 '문제인식', '정보 수집 및 분석', '공유와 확산' 단계를 토대로 귀납적으로 범주화하여, 조사하였다. 연구 결과, '문제인식' 단계에서는 두 참여자 모두 건강에 대한 위협을 느끼며 문제의 심각성을 인식하고, 공공 데이터의 정확성을 의심하며 적극적인 실천을 시작하였다. '정보 수집 및 분석 단계'에서 한 참여자는 좀 더 정확하고 자신의 상황에 적합한 정보를 얻기 위해 최대한 많은 정보를 수집하여 비교한 반면, 다른 참여자는 자신의 상황에 맞는 정보를 얻기 위해 직접 여러 실험들을 수행하였다. 끝으로 '공유와 확산' 단계에서는 두 참여자 모두 온라인 환경을 기반으로 여러 자료를 제작하여 공유하였으며, 다른 이들의 작은 실천과 변화를 통해 공헌감을 느끼며 활동을 지속해 나갔다. 이러한 결과가 시민 과학교육 및 과학 소양 교육 측면에서 갖는 시사점을 논의하였다.
본 연구는 우리나라 금융기관의 지식정보콘텐츠가 어떻게 생성되고 관리되는지를 실증적 접근으로 현장조사와 그에 대한 분석으로 이루어졌다. 조사대상의 은행에 대한 연구영역은 1)고객, 2)정보자료실, 3)문서관리(기록관리)로 구성되었다. 연구결과 1)고객에 대한 지식정보콘텐츠는 다양하게 제공되고 있으나, 분류체계의 통일성 결여로 체계적인 지식정보관리가 이루어지지 못하고 있다. 이에 대한 해결책을 제시하였다. 2)정보자료실에 대한 인식의 결여로 이용의 문제, 정보콘텐츠 생산과 활용의 문제가 발생하였다. 이에 대한 활성화 방안을 제시하였다. 3)지식정보공유와 관리가 잘 이루어지지 않고 있는 이유는 조직구성원의 지식정보공유의 인식결여와 문서관리와 정보자료실이 별개라는 인식의 결과였다. 이에 대한 활성화방안을 제시하였다.
기존의 연속 어휘 인식 시스템에서는 의사 결정 트리 기반 공유 모델링 방법을 사용하여 인식률 향상 시킬 수 있었으나 이들 음소 데이타에 대한 검색을 지원할 수 없는 문제로 인해 시스템 모델의 정확성을 확보하지 못한다는 단점이 있다. 이를 개선하기 위하여 연속 어휘 클러스터링 모델에서 음소 단위로 확률 모델을 검색할 수 있는 시스템을 모델링하였다. 본 논문에서 제안한 시스템을 적용한 결과 시스템 성능에서 95.88%의 인식률을 나타내었다.
개체명 인식은 정보 추출의 하위 작업으로, 문서에서 개체명에 해당하는 단어를 찾아 알맞은 개체명을 분류하는 자연어처리 기술이다. 질의 응답, 관계 추출 등과 같은 자연어처리 작업에 대한 관심이 높아짐에 따라 세부 분류 개체명 인식에 대한 수요가 증가했다. 그러나 기존 개체명 인식 성능에 비해 세부 분류 개체명 인식의 성능이 낮다. 이러한 성능 차이의 원인은 세부 분류 개체명 데이터가 불균형하기 때문이다. 본 논문에서는 이러한 데이터 불균형 문제를 해결하기 위해 대분류 개체명 정보를 활용하여 세부 분류 개체명 인식을 수행하는 방법과 대분류 개체명 인식의 오류 전파를 완화하기 위한 2단계 학습 방법을 제안한다. 또한 레이블 주의집중 네트워크 기반의 구조에서 레이블의 공통 요소를 공유하여 세부 분류 개체명 인식에 효과적인 레이블 임베딩 구성 방법을 제안한다.
전사적으로 최고 경영자가 이 문제에 대해서 인식을 해서 위원회나 대책반을 구성하여서 우선 시작하는 것이 중요하다는 것이다. 두 번째로는 국내의 기업들이나 툴을 지원하는 업체들을 중심으로 해결경험을 빨리 습득을 해서 그런 절차나 필요하다면 툴이나 자문을 받아서 해결하는 것이 중요하고, 마지막으로 이런 셋션들을 중심으로 서로 정보를 공유하여 이 문제들이 해결될 수 있도록 해야 할것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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