스마트 TV는 지상파방송 시청은 물론 인터넷에 연결되어 VOD, 게임, 영상통화, 애플리케이션 활용 등 컴퓨터 활용이 가능한 TV이다. 스마트 TV 사업을 수행하기 위해서는 콘텐츠, 플랫폼, 네트워크, 단말기 등이 모두 포함 되어야 한다. 만약 이중 한 가지라도 갖추어 지지 않으면 다른 사업자와 협력해야 한다. 따라서 스마트 TV 사업에 있어서 각각사업 주체들 간의 협력이 반드시 필요하다. 본 논문에서는 국내외 스마트 TV 시장, 정책, 활성화 전략 등에 대하여 살펴본다. 그리고 스마트 TV 활성화 방안인 1)클라우드 기반의 하드웨어 인프라 구축, 2)트래픽 증가를 수용하는 네트워크 고도화, 3)각 사업자들 간의 기술개발 공조, 4)다양한 스마트 TV 콘텐츠 제공, 5)N-스크린을 위한 UX/UI의 활용 등에 있어서 이해 당사자들의 공조, 증가할 네트웍크의 트래픽 추정, 소비자에게 실시간 스마트한 콘텐츠의 맞춤식 제공 등을 위하여 빅데이터 분석 방법론의 적용을 제안한다.
본 연구는 빅데이터 생태계의 개념 및 구성요소의 역할과 책임을 파악하여 빅데이터 산업이 활성화되기 위해서 필요한 전략을 도출하였다. 빅데이터 생태계의 구성요소는 거버넌스, 데이터 보유자, 서비스 이용자, 서비스 제공자, 인프라 제공자로 5개 구분하였다. 5개의 구성요소 간 역할과 책임을 통해 총 11개의 활성화 전략을 도출하였다. 또한 빅데이터 산업 활성화를 위해 선행연구자들이 주장한 내용을 요약 정리하여 총 12개의 활성화 방안을 제시하였다. 빅데이터 구성요소 간 활성화방안과 선행연구자들이 주장한 내용을 결합하여 본 연구에서 총 13개의 빅데이터 산업의 활성화 전략을 제시하였다. 본 연구에서 제시한 빅데이터 산업 활성화 전략이 빅데이터 사업 및 정책방향과 계획 수립의 기본자료로 활용되기 위하여 빅데이터 산업 활성화에 긍정적인 영향을 제공할 것으로 기대한다.
본 연구는 혼맥 관계 네트워크를 활용하여 조선시대 집안과 집안간의 연결관계를 시계열적으로 분석하려는 목적을 갖는다. 이에 김해김씨 족보자료를 중심으로 1500년대부터 1800년대까지 김해김씨와 혼인을 맺은 집안들의 혼맥 관계를 네트워크화 하고, 각 집안들의 네트워크 중심성을 산출하였다. 또한, 50년 간격으로 8개의 네트워크를 도출하여 김해김씨와 혼맥 관계를 맺은 집안들의 네트워크 밀도와 네트워크 집중화 경향, 그리고 네트워크효과를 분석하였다. 연구 결과로는 전체 네트워크의 크기는 시대가 지남에 따라 증가하였으며, 네트워크집중화 경향성은 점차 감소하는 추세를 보여주었으나, 네트워크상의 혼맥 관계 상위 집안들은 큰 변화가 없는 것으로 나타났지만, 네트워크효과는 시간이 지남에 따라 크게 증대되었다. 본 연구는 기존의 족보연구가 한 집안에 집중되거나 정보 기재 방식에 집중되었지만, 디지털화된 빅데이터 족보자료를 활용하여 더욱 다양한 함의를 도출할 수 있음을 보여주며, 이에 족보의 디지털 데이터화 추진을 제안한다.
운동을 통한 건강증진에 대한 관심이 증가하면서 공공체육시설에 대한 수요는 꾸준히 증가하고 있다. 그러나 공공체육시설의 공급 계획에 비해 운영과 관리에 대한 연구는 부족한 상황이다. 이와 같은 맥락에서 본 연구는 국민체육진흥기금지원 체육시설 사업인 국민체육센터와 개방형체육관에 대한 빅데이터 분석을 통해 시설 활성화 방안을 모색하였다. 2015년 1년 간 뉴스, 블로그, 까페 등 인터넷 문서를 분석한 결과 국민체육센터와 개방형 체육관은 유사한 이용행태를 보이면서도 다른 수요를 갖고 있는 것으로 나타났다. 두 시설 모두 주민의 체육장소로 이용되고 있으나 국민체육시설이 좀 더 전문적인 프로그램을 보이는 반면 개방형 체육관은 생활체육공간으로 이용되는 차이를 보였다. 한편 두 시설 모두 운동 이외 산책, 소풍 등 휴식을 목적으로 방문하는 비율이 높아 시설 활성화를 위해서는 편의시설 확충과 다양한 기능의 복합이 필요할 것으로 보인다.
본 연구는 근골격계 질환으로 입원한 환자의 의무기록지 키워드 네트워크 분석을 통해 근골격계와 관련된 표준의료용어를 유추하여 보건의료현장의 비정형화된 데이터 활용 방안을 제시하기 위함이다. 분석 대상은 2010년부터 2019년까지 근골격계 질환 환자의 입퇴원요약지 145부로, 더아이엠씨(The IMC)에서 개발한 빅데이터 분석 솔루션인 TEXTOM을 활용하여 분석하였다. 1차·2차 정제과정을 통해 도출된 177개의 근골격계 관련 용어를 최종 분석하였다. 연구결과 다빈도 용어는 'Metastasis', 의료용어 체계별 분석 결과에서 임상소견은 'Metastasis', 증상은 'Weakness', 진단은 'Hepatitis', 처치는 'Remove', 신체구조는 'Spine', 약물은 'Oxycodone'이 가장 많이 사용되었다. 이러한 결과를 바탕으로 정형화되지 않은 의료데이터의 분석과 활용 및 관리 방안에 대한 시사점을 제안하고자 한다.
최근 데이터의 생산량은 폭발적인 증가를 이루어왔고, 빅데이터를 안전하고 빠르게 저장하기 위한 대용량 저장 시스템이 다양하게 발전하고 있다. 저장시스템의 대표적인 구성은 빠른 데이터 처리속도를 가지고 있는 SSD를 신뢰성 높은 데이터 유지 보수가 가능한 RAID 그룹으로 사용하는 것이다. 그러나 SSD를 구성하는 낸드 플래시 메모리는 특정 횟수 이상 쓰기를 반복할 경우 열화가 발생하는 특징이 있기 때문에 RAID 그룹의 여러 SSD에서 동시에 불량이 발생할 가능성을 증가시킬 수 있다. 그리고 이러한 동시성 불량은 데이터를 복구할 수 없는 심각한 신뢰성의 문제를 초래할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 RAID 그룹 내에서 각 SSD가 차등으로 수명 마감이 유도되도록 IO를 조절하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 기법은 SMART를 활용하여 각 SSD의 상태와 사용된 데이터 패턴에 따라 할당되는 IO 횟수를 단계별로 조절한다. 그리고 이 방법은 SSD의 차등 수명마감을 유도하기 때문에 RAID에서 대량의 동시성 불량이 발생하는 것을 방지하는 장점이 있다.
도시안전은 시민의 삶의 질과 도시경쟁력을 지탱하는 기본적인 목표로 그 가치로 부각되고 있다. 재난재해의 위해요소가 가중되면서 이를 사전에 예방하고 대응함으로써 피해를 최소화해야 한다는 사회적 요구가 높아지고 있다. 도시 정부의 경우 폭우, 폭설 등의 자연재해와 각종 사고 등 인적재난으로 인해 안전의 확보가 가장 중요한 정책과제의 하나로 대두되고 있다. 최근에는 특히 빅데이터를 활용하여 재난분석을 통한 사전 예방효과를 높일 필요성이 강조되고 있다. 본 연구에서는 서울시를 중심으로 빅데이터를 활용한 재난안전관리 패러다임의 변화를 살펴보았다. 특히 효과적인 재난안전관리 차원의 정부서비스 극대화 측면에서 사례 분석을 시도하고 조례와 연계하여 반영된 전략적 의미를 모색하였다.
본 논문에서는 빅데이터와 딥페이크 기반의 헤어스타일 추천 시스템 구현에 관해 연구하였다. 제안한 헤어스타일 추천 시스템은 사용자의 사진(이미지)을 바탕으로 얼굴형을 인식한다. 얼굴형은 타원형, 둥근형, 장방형으로 구분하며, 얼굴형에 잘 어울리는 헤어스타일을 딥페이크를 통해 합성하여 동영상으로 제공한다. 헤어스타일은 빅데이터를 바탕으로 최신 트랜드(trend)와 얼굴형에 어울리는 스타일을 적용하여 추천한다. 이미지의 분할 맵과 Motion supervised Co-Part Segmentation 알고리즘으로 같은 카테고리(머리, 얼굴 등)를 가지는 이미지들 간 요소를 합성할 수 있다. 다음으로 헤어스타일이 합성된 이미지와 미리 지정해둔 동영상을 Motion Representations for Articulated Animation 알고리즘에 적용하여 동영상 애니메이션을 생성한다. 제안한 시스템은 가상 피팅 등 전반적인 미용산업에 활용될 수 있을 것으로 기대한다. 향후 연구에서는 거울에 사물인터넷 기능 등을 적용하여 헤어스타일등을 추천해주는 스마트 거울을 연구할 예정이다.
최근 사물인터넷(IoT), 핀테크(Fintech) 기술의 발전과 활용이 늘어나고 있고, 시스템과 서비스의 융합이 떠오르고 있는 가운데 무선결제 시스템과 위치기반서비스 기술이 관심을 받고 있다. 스마트폰의 사용자들이 현재 무선결제를 많이 이용하고 있는 상황을 고려하여 많은 기업들에서 소비자들의 간편한 결재를 위하여 다양한 기술들을 접목하여 시장에 내놓고 있으며, BLE 기술과 위치기반을 바탕으로 한 기술을 활용하여 간편 결제가 이루어질 수 있도록 ZEP과 같은 결제서비스의 새로운 방식으로 적용되어 나타나고 있다. 이러한 결제 서비스에서 보안의 위협이 존재하는 여부를 확인하고 발생할 수 있는 공격기법을 연구하여 그에 대한 빅데이터 플랫폼 기반의 대응방안을 제시하고자 한다.
학교는 좋은 직장에 들어가기 위한 취업 준비의 장으로 전락하고, 학생들은 남들보다 많은 스팩(자격, 인증, 어학실력 등)을 쌓고 취업재수를 하는 기현상이 일상화되기에 이르렀다. 그러다 직업을 갖게 되면, 다행히 평생동안 한 직장을 다닌 경우도 있다. 그러나 많은 경우 적성과 맞지 않는 직장을 참고 다닌 사람도 있고, 참지 못하고 여러 직장을 떠도는 사람도 있다. 이와같이 직업에 불만족하는 원인 중의 하나는 직업과 적성이 맞지 않은 것이다. 물론 그간 많은 조직에서 적성검사를 실시하면서 진로설계 지도를 해왔다. 그러나 적절한 직업을 찾아주는 데에는 한계가 있었다. 이에 본 연구는 보다 합리적이고 과학적인 대안으로서 플랫폼 모형을 제시했다. 본 모형은 빅데이터와 인공지능을 활용하여 개인의 특성을 보다 잘 파악한 다음 다양한 직업 중 그 특성에 부합하는 직업을 선별적으로 제안하고 멘토의 컨설팅 및 현장 경험을 기반으로 적절한 직업대안을 선택하고 설계해나가도록 하는 9개 모듈(하위시스템)로 구성되어 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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