사물인터넷(IoT) 서비스는 스마트 환경이 발전하면서 다양한 데이터를 생산하고 있다. 이 데이터는 사용자의 상황을 판단하는 중요한 데이터로 사용된다. 그렇기 때문에 센서의 이상 상태를 실시간으로 모니터링하고 이상 데이터를 탐지하는 것이 중요하다. 하지만 데이터 구조와 프로토콜이 다양하기 때문에 표준화된 데이터 구조로 변환하는 과정이 필요하다. 그럼으로써 데이터의 품질을 보장하고 정확한 분석을 통해 서비스의 품질까지 좋아지는 효과를 기대할 수 있다. 본 논문은 수집된 센서의 이상탐지를 위해 빅데이터 기반의 이상탐지 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 이상탐지를 위해 데이터 표준화 전처리와 시계열 기반의 이상탐지가 우수한 SVM(Support Vector Machine) 모델을 적용하였다. 실험에서는 전처리와 전처리되지 않은 데이터를 각각 학습시키고 비교하였다. 그 결과, 전처리된 데이터는 이상 장애를 정확히 탐지하고 예측하였다.
최근 한전에서는 배전부문을 분리하여 발전부문과 배전부문이 입찰시장에 참여하여 수요와 공급에 따라 시장가격이 결정되고 송전망을 개방 배전회사의 자유로운 사용을 보장하고 있다. 본 논문에서는 전력 수요 요인(기온, 경제성장)에 따른 패턴을 추출하여 전력 수요를 예측 한다. 예측된 데이터들을 Database화하여 Web으로 보여주며 발전 최적 시장가를 제안한다. 제안 시스템은 앞으로 개방될 전력 수급 시장에서 정확한 수요 예측을 통하여 경쟁력을 향상 시키고 전력 수급의 원활을 통해 소비자의 만족도를 증가시킨다. 또한 전년, 전월, 전주, 전일의 시간대별 전력 사용량을 미리 예측하고, 분석하기 때문에 공급자가 전력을 생산하는데 필요한 기본요금 절감효과와 하한가를 정함으로써, 사용자의 기본요금 지출을 절감할 수 있다.
인터넷 기술 덕분에 미디어 수용자들이 미디어 콘텐츠를 생산하고 유통하는 역량은 전통 미디어 조직에 큰 도전이 될 정도로 커졌다. 이러한 도전은 인터넷이 이제 걸음마 단계인 방글라데시와 같은 국가에서 훨씬 더 긴요하다. 이 연구는 사용자 생성 콘텐츠(UGC)가 어떻게 그리고 왜 방글라데시의 텔레비전 방송에 나타나고 있는지를 알아보았다. 방글라데시 주요 방송사 보도국의 뉴스 편집 간부들을 심층 인터뷰한 결과, 방송사들이 뉴스에 UGC를 사용하는 데에는 위기적 사건이 발생했을 때 정부가 종종 언론 보도에 개입하며, 언론사와 기자가 그런 위기 보도의 경험이 많지 않다는 것이 크게 작용하고 있었다. 또한, 언론사의 전통적 작업 기준만으로는 UGC 및 시민의 뉴스 제작 참여를 관리하기 어렵다는 것도 발견되어, 방글라데시 언론사에 UGC를 관리하는 종합 대책이 필요함을 알려준다.
본 논문에서는 3D 프린터의 다양한 활용분야를 소개한다. 3D 프린터의 원래의 목적은 상품을 내놓기 전 시제품을 만들기 위해서였으나 최근 들어 그 활용분야가 공업, 의료, 실생활 분야로 넓혀지고 있다. 공업 분야에서는 한 장씩 레이어를 쌓아가는 3D 프린터의 장점을 이용해 보다 정밀하고 세밀한 공정이 가능해 진다. 이러한 특성은 기존의 방식보다 진행시간을 5~10배 이상 단축시켜 제품개발에 소요되는 비용과 노력을 절감하는 뛰어난 효율성을 보여준다. 의료분야에서는 3D모형물을 그대로 제작할 수 있기 때문에 인간의 신체와 보다 흡사한 보형물을 만들 수 있다. 나아가 3D프린터가 상용화 된다면 판매사가 제공하는 3D 콘텐츠를 사용자가 쉽게 이해하고 이에 따른 피드백을 받아 빠르게 제품생산에 이용할 수 있어 상품에 대한 만족도를 높일 수 있게 된다.
3D 입체영상 변환 기술은 콘텐츠 확보의 측면에서 그 중요성이 대두되고 있다. 하지만 입체변환 기술은 매 프레임마다 모두 수작업을 거치기 때문에 다수의 인력과 오랜 작업 시간이 필요하여 생산성 문제가 발생하고 있다. 그 중 깊이영상의 외곽선을 벡터 곡선으로 그리는 작업이 수작업을 통해 이루어지고 있으며 오랜 작업시간이 걸리게 한다. 본 논문에서는 기존의 입체영상 변환 과정의 자동화율을 높이기 위한 깊이영상 양자화 및 베지어 곡선 생성 방법을 제안한다. 연속적인 깊이값을 갖는 깊이영상을 입력으로 받아 선형 또는 비선형 기반의 양자화 방법을 이용하여 깊이영상을 양자화 한다. 이 때 경계부분에 발생하는 페더를 제거하여 양자화 깊이영상의 경계를 보정한다. 양자화 깊이영상에서 같은 깊이를 잇는 등심선을 생성하고 방향 변화가 큰 지점인 굴곡점들을 추출하여 등심선을 다수의 곡선으로 구분한다. 각 곡선의 양 끝의 굴곡점과 그 사이의 중간점을 이용하여 3차 베지어 곡선의 제어 포인트를 계산한다. 같은 수행 단계를 모든 등심선에 적용하여 사용자가 미세보정하기 쉬운 3차 베지어 곡선들을 생성한다. 실험 결과를 통해 제안하는 기법의 우수성을 확인하였다.
컴퓨터를 매개로 하여 재화가 생산되고 새로운 용역이 창출되는 21세기를 맞이하며 인터넷환경에서 대화형 엔터테인먼트산업은 무한한 가능성을 가진 것으로 평가되고 있다. 인터넷에서 다루어지는 콘텐츠를 그 성격과 목적에 따라 Identity, Entertainment, Learning, Shopping, Community의 여섯가지 분류에 근거할 때 국내 인터넷 비즈니스의 가장 큰 부분을 차지하는 영역은 Shopping과 Community으로 볼 수 있다. 이 중 Community영역은 사이버 공간에서 가상사회를 형성하기 때문에 인터넷 비즈니스를 위해 매우 중요하다. 채팅(Chatting)프로그램은 PC통신을 근간으로 인터넷으로 발전되어 Community를 구성하는 가장 효과적인 수단이 되고 있다. 이러한 채팅이 기존의 텍스트 환경에서 애니메이션 그래픽 채팅으로 전환된다면 효과적으로 사용자들의 감성적 기호를 수용할 수 있다고 본다. 따라서 본 애니메이션 그래픽 채팅은 미래의 가상현실 기법을 동원한 사이버 채팅프로그램을 지향하면서 연구되었다.
최근 사용자가 주체가 되는 웹 2.0의 교육적 활용에 대한 설계원리가 적용된 학습이 많이 제시되고 있다. 웹 2.0의 많은 요소들 중에서도 블로그는 집단에서 개인 중심으로 변해가는 웹의 경향을 잘 반영한 도구이며 게시판 같은 도구와 달리 개방적이며 정보와 콘텐츠의 생산 및 확산에 쉽게 동참할 수 있는 출발점이 되는 도구이다. 본 논문은 웹 2.0 기술과 교육을 연결시킨 새로운 학습 방법을 고안하려는 차원에서, 대학교육에서의 학습자들이 학습자 중심형 UI/UX 디자인이 적용된 블로그 기반 학습도구를 보조학습 도구로 활용을 할 경우 학습성과에 어떠한 영향을 미치는가에 대한 연구를 목적으로 한다. 연구도구로써 사용자 중심의 설계가 가능한 설치형 블로그를 실험환경에 적용하였으며 이에 따른 설문결과와 학습평가점수, 과제수행점수의 분석을 통해 학습자 중심형 UI/UX 디자인이 적용된 블로그 기반의 보조학습도구가 학습성취도와 학습몰입도에 영향을 준다는 결론을 얻게 되었다.
인터넷 발전과 스마트 혁명을 거치며 사용자가 생산하는 데이터양이 중가하고 그 유형도 다양해졌다. 이렇게 방대한 양의 데이터를 분석하고 새로운 가치로 활용한다는 개념의 빅데이터가 새로운 이슈로 부상하였다. 더욱이 빅데이터 속의 콘텐츠들을 검색하기 위해서는 동영상이 포함하고 있는 스토리에 대한 분석과 시각화에 대한 연구가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 등장인물들 간의 대화를 분석하여 스토리를 모델링하는 캐릭터 넷(Character-net)이라는 인터페이스를 개발하였다. 캐릭터 넷은 스토리가 있는 동영상을 분석해서 인물들을 자동으로 추출할 수 있고, 등장인물들 간의 관계를 자동으로 모형화 할 수 있다. 이로써 기존 연구와는 다른 방법으로 스토리를 가시화하는 툴의 가능성을 발견할 수 있었다. 하지만 아직 활용하기 어렵고 한 눈에 스토리 특징을 파악하기 어렵다는 단점이 발견되었다. 이러한 캐릭터 넷을 개선하기 위해서는 정보 디자인을 접목하여 해결할 수 있을 것이라 가정하였다. 따라서 본고에서는 먼저 데이터 정보디자인 분야에서의 시각화 디자인들을 간략하게 소개하였다. 나아가 동영상 스토리를 시각화하는 연구 사례들을 살펴보았다. 그리고 캐릭터 넷의 핵심 아이디어와 기존 연구와의 기술적 차이점에 대해 소개한 뒤, 추가적으로 이를 디자인적 솔루션을 접목하여 개선할 수 있는 방법들을 모색하였다.
정보기술혁명 및 네트워크 기반 정보공유 대중화는 국방 분야 디지털콘텐츠 수를 증가시켰다. 이에 따라 급격하게 그 수가 증가한 장기 보존된 디지털화된 공공정보 가운데 사용자 본인에게 적합한 공공정보를 찾는 것은 매우 중요한 문제로 대두되고 있다. 디지털콘텐츠는 원 자료의 출처 및 생산 시기에 따라 그 형태가 매우 다양하고, 디지털콘텐츠간에는 많은 상호 연관 관계가 존재한다. 비즈니스 서비스 온톨로지는 공공분야 디지털 아카이브 정보 생산자와 정보 이용자 간의 상호 지식을 명시화하고 지식을 공유할 수 있는 방안을 제공함으로써 디지털 공공정보 검색능력을 증진시키는데 많은 도움을 줄 수 있다. 비즈니스 서비스 온톨로지는 정보 생산자와 정보 이용자 간의 교량과 같은 인터페이스 역할을 수행하는 것이다. 그러나 업무 처리절차에 대한 의미 지식 추출의 어려움으로 인하여, 비정형의 업무 활동들로부터 정형화된 비즈니스 서비스로의 매핑 정보를 제공하는 비즈니스 서비스 온톨로지 자동화는 실용화하기가 매우 힘든 실정이다. 이러한 문제점을 해결하고자 본 연구에서는 비즈니스 서비스 온톨로지 구축을 위한 첫단계로써 전사적 아키텍처(ITA/EA)로부터 단위 비즈니스 서비스 식별 자동화 방안을 제안한다.
본 연구는 복합저장소 구축 방법과 복합지식 프로세스 개발을 위한 기술적 방법을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 복합지식 저장소에 저장되는 데이터 대상은 복합지식 메타데이터와 디지털 자원 모두를 포함하며, 사용목적에 따라 사용자 역할, 기능적 요소, 서비스 범주로 나눌 수 있다. 이 세 가지 요소는 저장소의 추상적 모델을 설명하는 기본적인 구성요소이다. 본 연구에서는 복합지식의 메타데이터를 2가지 요소로 구분하여 정의하였다. Component는 지식을 사용하고 생성하는 주체나 활동단위, 리소스 자체 등에 대한 속성을 나타내고, Context는 지식객체가 포함되어 있는 맥락을 나타낸다. 복합지식 프로세스 Agent는 복합지식의 분류와 등록, 검색, 패턴 정보 관리 등의 역할을 수행하고 복합지식 저장소와 사용자 사이의 데이터 흐름과 처리를 담당한다. 복합지식 프로세스 Agent는 데이터의 검색과 추출, 분산 환경에서 데이터 교환을 위한 데이터의 수집과 출력, 저장된 데이터의 추가, 변경 등이 발생한 것을 알려주는 경고, 데이터의 저장과 등록, 메타데이터 조회 후 원하는 물리적 자료를 요청하는 요청과 전달 등의 기능으로 구성하였다. 본 연구에서 개발하고자하는 추천시스템을 위한 복합지식저장소 구축은 산업 현장에서 적시에 다양한 콘텐츠를 사용자에게 제시함으로서 일과 학습이 동시에 일어날 수 있도록 하여 시의적절한 지식을 실시간 가시화함으로써 학습 생산성을 증대하는데 도움을 줄 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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