This study aimed to grasp the perceptions and trends in fashion platforms and fashion smart factories using big data analysis. As a research method, big data analysis, fashion platform, and smart factory were identified through literature and prior studies, and text mining analysis and network analysis were performed after collecting text from the web environment between April 2019 and April 2021. After data purification with Textom, the words of fashion platform (1,0591 pieces) and fashion smart factory (9750 pieces) were used for analysis. Key words were derived, the frequency of appearance was calculated, and the results were visualized in word cloud and N-gram. The top 70 words by frequency of appearance were used to generate a matrix, structural equivalence analysis was performed, and the results were displayed using network visualization and dendrograms. The collected data revealed that smart factory had high social issues, but consumer interest and academic research were insufficient, and the amount and frequency of related words on the fashion platform were both high. As a result of structural equalization analysis, it was found that fashion platforms with strong connectivity between clusters are creating new competitiveness with service platforms that add sharing, manufacturing, and curation functions, and fashion smart factories can expect future value to grow together, according to digital technology innovation and platforms. This study can serve as a foundation for future research topics related to fashion platforms and smart factories.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.26
no.2
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pp.223-229
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2022
During the winter season, when the weather gets colder every year, electricity consumption increases rapidly. The occurrence of fires is increasing due to a short circuit in electrical facilities of buildings such as markets, bathrooms, and apartments with high population density while using a lot of electricity. The cause of these short circuit fires is mostly due to the aging of the wires, the usage increases, and the excessive load cannot be endured, and the wire sheath is melted and caused by nearby ignition materials. In this paper, the load and overheat generated in the electric wire are measured through a complex sensor composed of an overload sensor, a VoC sensor, and an overheat sensor. Based on this, big data analysis is carried out to develop a platform capable of predicting, alerting, and blocking electric fires in real time, and a simulator capable of simulated fire experiments.
초연결사회로의 전환에서 ICT기술의 진보는 끌어주고 또한 밀어주는 긴밀한 역학관계를 가지고 있다는 점을 주지하고, ICT기술의 중심축이 될 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅, 플랫폼, 스마트센서 디바이스 간의 시차적 활성화 필요성을 제기하고자 한다. 이러한 시차적 활성화의 우선순위 기준으로는 구체적인 서비스 시나리오가 우선적으로 검토되어야 하며 서비스 분야에 따라 기존의 것을 사용하는 부분, 개선이 필요한 부분, 새롭게 개발되어야 하는 부분들이 세밀하게 분석되고 그 기초하에 우선 순위를 결정할 필요가 있겠다. 특히, 향후 수없이 많은 사례들이 출현하게 될 서비스 시나리오에 기초하여 대표적 ICT 디바이스인 센서를 중점적으로 살펴보고자 하였다. 다가오는 초연결사회에서 lCT 디바이스의 진화 방향과 수요에 대응키 위해서는 미래사회의 비전과 사물의 지능화, 그리고 연결성, 개방성, 효율성에 기초한 각 분야의 표준화된 플랫폼의 향방을 예의 주시해야 할 것이다.
모바일 혁명으로 대변되는 제2의 인터넷혁명시대의 도래에 따라 방송통신산업에도 큰 변화가 나타나고 있다. 구글, 애플 등 플랫폼 사업자를 중심으로 생태계 경쟁이 심화되면서, SW 콘텐츠 개발자 등에게 새로운 성장기회가 형성되고 있고 정보의 생성 및 유통속도가 가속화되면서 클라우드, 빅데이터 등 신산업이 부상하고 있다. 또한, 인터넷 중심으로 방송통신망이 융합되면서 스마트TV 등 인터넷 동영상서비스가 확산되고, 방송시장 내에서도 유료방송서비스간 경쟁이 심화되고 있다. 스마트 생태계 구축경쟁과 인터넷 중심 융합으로 특징지워지는 새로운 방송통신 패러다임은 기존 방송통신산업구조와 규제체계의 전환을 촉구하고 있으며, 방송통신 융합을 촉진하고 방송통신산업을 육성하기 위해서는 C(콘텐츠)-P(플랫폼)-N(네트워크)-T(기기)를 아우르는 종합적인 접근이 요구되고 있다. 본 고에서는 우선 방송통신 분야의 정책환경 변화를 살펴본 후 네트워크 고도화, 방송통신 R&D, ICT 중소 벤처기업 육성, 방송통신콘텐츠산업 경쟁력 제고 등 방송통신 산업이 한 단계 더 도약하기 위해 필요한 주요 정책과제들을 살펴본다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2020.07a
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pp.619-621
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2020
본 논문에서는 메이커 교육을 기초로 인공지능 챗봇 수업을 개발하였다. 세부적으로 R. M. Gagne(1985)에 9가지 이론을 기초로 정보교과 문제해결과 프로그래밍 단원의 지도안을 작성 후 평가를 제시하였다. 연구 내용 분석 결과 교육현장에서 인공지능 교육의 필요성이 강조되며 확고한 플랫폼 구축(인공지능 플랫폼)과 빅데이터 분석·확보하여 개인 맞춤형 서비스 제공이 필요하다. 본 논문을 토대로 인공지능 교육의 체계적인 연구 활성화에 시발점이 되었으면 한다.
The amount of unstructured data generated online is increasing exponentially and the analysis of text data is being done in various fields. In order to identify the research trends on the platform government, the title, year, academic society, and abstract information of the academic papers on the subject of platform government were collected from the database of the domestic papers, DBPIA(www.dbpia.co.kr). The results of the existing research on the platform government and related fields were analyzed based on each stage of the national informatization promotion. The technology, service, and governance topics were extracted from papers on platform government and the trends of core topics were analyzed by year. Entering the era of the intelligent information society, this study has significance for providing the basis for defining a new role of government - the platform government that sets the stage for the private sector to lead the innovation, and plays the role of an 'enabler' and 'facilitator' instead. The purpose of this study is to understand the platform government research through objective analysis of its trends. Looking for future directions, this study will contribute to future research by providing reference materials.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2018.10a
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pp.282-285
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2018
The purpose of this study is to investigate the effect of personal factors and community factors on the quality of life based on the presence of chronic diseases based on the Big Data Platform. The research methodology was the matching of the 2017 Community Health Survey data and the National Statistical Office data to the health center units. In the study, The higher the age, the higher the education level, the higher the monthly household income, the economic activity, the spouse, the higher the quality of life. In the case of community factors, the lower the population density, the lower the elderly population ratio, the more doctors engaged in medical institutions, the higher the financial independence, the higher the quality of life.
Kim, Yong-Young;Kim, Yong-Ki;Kim, Dae-Sik;Kim, Mi-Hye
Journal of Digital Convergence
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v.16
no.12
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pp.317-325
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2018
With the aim of creating new economic values and strengthening national competitiveness, governments and major private companies around the world are continuing their interest in big data and making bold investments. In order to collect objective data, such as news, securing data integrity and quality should be a prerequisite. For researchers or practitioners who wish to make decisions or trend analyses based on objective and massive data, such as portal news, the problem of using the existing Crawler method is that data collection itself is blocked. In this study, we implemented a method of collecting web data by addressing existing crawler-style problems using the cloud service platform provided by Amazon Web Services (AWS). In addition, we collected 'gas safety' articles and analyzed issues related to gas safety. In order to ensure gas safety, the research confirmed that strategies for gas safety should be established and systematically operated based on five categories: accident/occurrence, prevention, maintenance/management, government/policy and target.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.22
no.4
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pp.193-198
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2021
Recently, interests in the 4th industry have increased the level of demand for pest control by farmers in the field of rice farming, and the interests and use of agricultural pest control drones. Therefore, the diversification of agricultural control drones that spray high-concentration pesticides and the increase of agricultural exterminators due to the acquisition of national drone certifications are rapidly developing the agricultural sector in the drone industry. In addition, as detailed projects, an effective platform is required to construct large-scale big data due to pesticide management, exterminator management, precise spraying, pest control work volume classification, settlement, soil management, prediction and monitoring of damages by pests, etc. and to process the data. However, studies in South Korea and other countries on development of models and programs to integrate and process the big data such as data analysis algorithms, image analysis algorithms, growth management algorithms, AI algorithms, etc. are insufficient. This paper proposed an online drone pest control management information platform to meet the needs of managers and farmers in the agricultural field and to realize precise AI pest control based on the agricultural drone pest control processor using drones and presented foundation for development of a comprehensive management system through empirical experiments.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.37
no.2
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pp.77-84
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2024
In the fourth industrial-revolution era, the construction industry is transitioning from traditional methods to digital processes. This shift has been challenging owing to the industry's employment of diverse processes and extensive human resources, leading to a gradual adoption of digital technologies through trial and error. One critical area of focus is the safety management at construction sites, which is undergoing significant research and efforts towards digitization and automation. Despite these initiatives, recent statistics indicate a persistent occurrence of accidents and fatalities in construction sites. To address this issue, this study utilizes large-scale language-model artificial intelligence to analyze big data from a construction safety-management information network. The findings are integrated into on-site models, which incorporate real-time updates from detailed design models and are enriched with location information and spatial characteristics, for enhanced safety management. This research aims to develop a big-data-driven safety-management platform to bolster facility and worker safety by digitizing construction-site safety data. This platform can help prevent construction accidents and provide effective education for safety practices.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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