현 시대는 인공지능(AI), 사물 인터넷(Iot), 빅 데이터(Big Data), 모바일(Mobile) 등과 같은 기술을 토대로 한 Digital화 문명사회로써, 이와 더불어 레이더 분야 또한 탐지 범위가 날이 갈수록 장거리화 되어가고 있다. 사람은 가시거리가 최대 20Km 정도이고, 가청 주파수는 20~20000Hz이다. 이렇게 제한적인 인간의 한계를 초월한 거리를 보기 위한 것이 레이더이며, 이러한 레이더들은 모두 장비 특성상 허위 항적을 발생하고 이로 인한 탐지 오류의 과실을 범하게 된다. 레이더의 왜곡 현상은 "비임의 굴절, 회절, 반사성, 허위 항적"이라는 부정확한 정보를 제공하며 이와 함께 초래되는 인간(방공 관제사)의 판단력 저하와 인적 과실은 전투기 출격을 야기하는 등 엄청난 손실을 초래할 수 있다. 또한, 긴박한 상황이나 중요 표적을 추적 감시할 때 가짜 항적을 추적 한다면 실질적 목표 표적을 놓칠뿐 만 아니라 재 추적을 위한 시간 지연이 불가피하다. 보완 대책으로써, 서로 다른 위치와 각도에서의 레이더 포착 자료를 서로의 레이더 자료로 전송하여 합성하면 왜곡된 자료의 분석, 교정이 가능하고 허위 항적 발생 감소와 더불어 목표물 추적의 정확도 향상이 기대되기에 본 방안을 제시한다.
전 세계에서 베트남은 기후 변화에 가장 큰 영향을 받는 국가 중 하나이다. 현재 베트남의 기후 변화에 대한 대응 활동은 텔레비전, 신문, 라디오, 인터넷 등과 같은 미디어에 의존하고 있다. Facebook은 베트남 사람들이 가장 많이 사용는 소셜 네트워크이다 (베트남의 페이스북 이용자는 5800만명으로 세계 7위). 그러나 상대적으로 그것을 기후변화 대응에 이용하고자 하는 관심은 적은편이다. 이 논문에서는 Facebook의 Audience Insight Tool(AIT)과 온라인 사회학 조사 방법을 활용하여 Facebook을 통한 기후 변화 대응 활동의 현재 상태 및 효율성을 평가했다. 베트남 Facebook의 기후 변화 대응 팬 페이지의 수는 15개 정도이며, 그중 가장 인기 있는 곳의 팔로워 수가 94,721명에 이른다. 이 연구에서는 베트남에서 가장 방문자가 많은 기후 변화 대응 팬 페이지 2곳을 조사하고 평가 한 결과, Facebook을 통한 기후 변화 대응은 예상 한 것만큼 큰 효과가 없었다. 또한 온라인 설문 조사를 통해 이러한 문제의 원인을 파악해 보고자 하였다. 이 결과는 앞으로 기후 변화 대응을 할 때 Facebook과 같은 소셜 네트워크의 강점을 부각시키면서 해결책을 찾고자 하는 기관들에게 과학적인 밑거름이 될 것이다.
협업과 소통하는 업무 분위기가 중시되면서 개방형 사무실이나 공유사무실이 나타나고 있다. 기존에는 사용자가 공간 유지보수의 주체가 되었으나 정해진 자리가 없어지면서 실내공간의 유지관리가 어렵게 되었다. ICBM 프레임워크를 활용한다면 실내 공간에 대한 정보를 수집하고, 공간유지보수에 활용 할 수 있을 것이다. 따라서, 본 연구에서는 ICBM(Internet of Things, Cloud, Big Data, Mobile) 기반의 프레임워크를 제안하고 이를 활용한 실내공간 유지관리 시스템의 가능성을 검토 하였다. IoT(Internet of Things, 사물인터넷)기술을 이용하여 실내의 온도, 상대습도, 재실 여부, 밝기를 지속적으로 측정하고 WiFi를 통해 Web API 에 제공한다. 온습도센서, 조도센서, 초음파 거리센서와 와이파이 모듈로 구성된 IoT 디바이스를 설계하고 프로토타입을 제작하였다. IoT를 통해 자동으로 취득된 데이터와 기존 유지보수 데이터, 공간정보가 Cloud(클라우드)를 통해 통합된다. 센서로 수집한 Big Data(빅데이터)는 유지보수용으로 의미 있는 공간 정보로 가공할 수 있을 것이다. 실내 공간 정보 및 유지관리 사항을 모바일(Mobile)을 통해 관리자에게 전달할 수 있다. 데이터 수집결과, 사용된 초음파센서의 측정범위 한계로 인해 재실여부의 파악은 제한적이었다. 하지만 밝기 정보는 공간의 활용 행태를 충분히 나타내어, 조명의 켜짐/꺼짐여부와 주말, 주중의 차이를 확인할 수 있었다. 온도와 상대습도 정보 또한 안정적으로 수집되어 공간의 쾌적성을 평가할 수 있었다.
인터넷과 대중매체의 발전은 새로운 다이어트에 대한 사람들의 접근을 용이하게 만들었다. 그러나 사람들의 관심은 시시각각으로 변화하기 때문에 이슈가 되는 다이어트는 매년 달라지고 있다. 따라서 본 연구에서는 2016년의 다이어트에 대한 경향을 알아보고 분석하기 위해서 빅데이터 분석 방법을 이용하였고, 포털 사이트 네이버를 통해 2016년 1월 1일부터 2016년 12월 31일 까지 1년간 다이어트 키워드가 포함된 문장을 수집하고 분석하여 단순빈도 분석, N-gram 분석, 키워드 네트워크 분석, 계절성 분석을 시행하였다. 단순빈도분석을 통해 가장 많이 출현한 키워드는 '운동'으로(191,032개)나타났고, 그 다음으로 '식단'이(102,631개)로 나타났으며, 키워드 간의 연관빈도를 분석한 N-gram 분석결과 상위 결과로 다이어트-식단, 다이어트-시작, 다이어트-성공으로 나타났고, 다이어트-도시락이 새롭게 나타나 다이어트 시장의 새로운 변화를 확인할 수 있었다. 또한 다이어트 키워드와 연관된 키워드를 유사한 성격들끼리 그룹화한 키워드 네트워크 분석을 통해 식이그룹, 운동 그룹, 상업적 다이어트 식품, 상업적 다이어트 프로그램 그룹으로 총 4개의 그룹으로 세분화되었다. 계절성 분석을 통해 2월부터 7월까지 꾸준한 상승을 보였으나, 10월에 다이어트 출현빈도 수치가 급격히 상승하였고, 대중매체를 통해 소개된 고지방 다이어트의 월별 출현빈도도 10월에 급격한 상승이 있었다. 따라서 대중매체의 영향이나 새로운 다이어트의 유행이 사람들에게 큰 영향을 미치는 것을 확인할 수 있었다. 이상의 결과를 바탕으로 다이어트의 패턴은 1년을 기준으로 일정한 양상을 띠고 있으나, 새롭게 유행하는 다이어트의 출현을 통해 사람들의 관심이 변화하여 다이어트의 패턴에도 영향을 미치는 것을 확인하였다. 결국 시시각각 변화하는 다이어트를 빠르게 파악하기 위해서는 주기적이기 보다는 지속적인 모니터링과 분석이 필요하다고 판단되어진다.
기업은 소비자가 만족하는 제품을 개발하고 개선하기 위하여 설문조사와 같은 전통적인 마케팅리서치 방법을 이용하여, 소비자의 의견을 듣고, 분석하여 반영하는 노력을 한다. 최근에는 인터넷 사이트, 사회관계망(SNS) 등 소비자 커뮤니케이션 플랫폼에서 관련 자료를 수집하고 분석하는 방법이 주목을 받고 있다. 한편, 급속한 정보통신기술의 발달과 함께 이동통신사들이 아동을 위한 디지털상품을 출시하고 있는데, 특히 유해한 콘텐츠로부터 아동을 보호하고, 부모와 아동들에게 필요한 정보와 기능은 보완된 디지털 디바이스들이 등장하고 있다. 이 가운데 키즈폰은 불필요한 기능은 없애고 아동들에게 기본 안전 기능을 담은 웨어러블 디바이스로서 부모가 쉽게 자녀의 위치를 실시간으로 알게 해주는 유용한 도구이다. 키즈폰은 스마트폰에 비해 저렴하고 간편하지만 고장이 잦고, 안전 이외에 유용한 기능을 기대하기 힘들며, 부가적인 기능들 또한 유용하지 못하다는 점이 지적되고 있다. 본 연구는 국내 이동통신사의 키즈폰(Kids Phone)에 대한 리뷰를 분석하여, 제품들의 특성과 장단점을 파악하고, 디바이스와 서비스에 대한 개선방안을 제안함으로써, SNS 소비자 분석을 통한 제품 서비스 개선 전략수립 방법을 제시하고자 한다. 이를 위해 국내 쇼핑몰의 리뷰 섹션에서 자료를 수집하고, TF/IDF, 감성분석, 네트워크분석 등의 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 소비자 감성분석을 실시하였다. 고객 리뷰는 온라인 쇼핑몰과 네이버 블로그에서 크롤링하여 수집 하였으며, 통계/데이터 마이닝 및 그래픽은 'R'과 빅데이터 분석 솔루션 'Textom', 그리고 오픈소스 프로그래밍 언어인 'Python'을 함께 사용하여 분석하고 시각화하였다. 본 연구를 통해 각 이동통신사의 현재 제품(키즈폰)에 대한 소비자가 느끼는 주요이슈와 제품의 장단점을 파악할 수 있었으며, 더 나아가 감성분석을 바탕으로 키즈폰 제품의 서비스 개선전략 방향을 제안할 수 있었다.
챗봇의 활용도가 점점 커지고 AI 시장이 커지면서, 많은 기업 들이 관심을 가지고 있다. 그리고 누구나 챗봇을 만들 수 있게, 기업들이 챗봇 빌드 서비스를 제공함으로써 성장에 더욱 박차를 가하고 있다. 이렇게 쉽게 챗봇을 만들어 메신저 플랫폼에서 서비스 할 수 있게 됨으로써 기존 애플리케이션 시장에 변화가 일어나고 있다. 본 논문에서는 기존 DB 기반 애플리케이션들을 메신저 플랫폼 기반 애플리케이션으로 설계 및 구현하는 방법론을 제시하고, 실제 구현 시 고려해야 할 사항을 정리하여, 최적의 시스템 구조를 제공한다. 이러한 방법론에 따라 교육 과정에서 수강생들에게 정보를 제공하는, 교육 Advisor의 역할을 하는 챗봇을 설계 및 구현하였다. 구현한 애플리케이션은 사용자들이 원하는 정보를 사용자의 관점에서 객관화하여 대화형 인터페이스를 통해 신속하고 직관적으로 전달한다. 이러한 서비스를 구현하고, 실제 서비스해봄으로써, 앞으로 DB 기반 정보제공 애플리케이션들이 챗봇으로 구현되어 대화형 인터페이스를 통해 양방향 소통하는 방향으로 바뀔 것을 예측한다. 이러한 서비스를 구현하고, 실제 서비스해봄으로써, 앞으로 DB 기반 정보제공 애플리케이션들이 챗봇으로 구현되어 대화형 인터페이스를 통해 양방향 소통하는 방향으로 바뀔 것이다. 기업의 Legacy 애플리케이션은 인터넷과 모바일 환경으로의 전환에 이어 대화형 기반의 의사결정을 지원하는 챗봇이 Digital Transformation의 중요한 역할을 할 것이다.
본 연구의 목적은 의료기사를 준비하는 보건계열 대학생 280명을 대상으로 4차 산업혁명에 대한 인식도와 준비도를 조사하여 보건계열 미래형 교육과정 개발의 기초자료로 활용되고자 수행되었다. 자료 수집은 자기기입식 구조화된 설문지를 이용하였고, 4차 산업에 대한 전반적 인식도는 2.74로, 관련 용어 인식은 3D프린팅(3.59)이 높았고 신경망기계학습(2.33) 인식이 가장 낮았다. 전공별로 물리치료학(3.00) 전공 학생의 인식이 높았고 치기공학(2.37) 전공 학생의 인식이 가장 낮았으며 사물인터넷에 대한 전공별 인식도에 차이가 있었다(p=0.024). 4차 산업혁명 관련 준비를 '한다' 54.5%이었고 준비가 어려운 이유로는 '흥미부족'(42.9%)이 높았으며, 교육경험은 50.6%, VR&AR 게임경험은 60.9%에서 '있다'고 응답하였다. 4차 산업혁명 시대에 나타날 변화로 '일자리 감소'(38.7%), 요구되는 역량은 '창의역량'(50.6%)이었다. 따라서 4차 산업혁명 시대를 맞이하는 보건계열 대학생들의 인식도와 준비도를 높일 수 있는 4차 산업혁명 관련 교육과정 개발 및 교수법 적용 등의 변화가 필요하겠다.
1,2인 가구가 꾸준하게 늘어나고 있는 추세에 비어 있는 시간대에 집을 방문하는 외부인이 누구인지 확인하고 싶은 요구가 증가하고 있다. 얼굴인식 기술은 많은 연구를 통해 여러 가지 모델이 제안되었는데 OpenCV의 Harr Cascade와 Dlib의 Hog가 대표적인 오픈소스 모델이다. 두 모델은 사용 환경에 따른 장단점을 가지고 있는데, 본 연구에서 초점을 둔 실내 현관 앞과 제한된 거리에서는 Dlib의 Hog가 강점을 가진다. 본 논문에서는 딥러닝 오픈 소스인 Dlib에 기반을 둔 얼굴인식 방문자 출입관리 시스템을 설계하고 구현하였다. 전체 시스템은 프론트 모듈과 서버모듈, 모바일모듈로 구성되며 세부적으로는 얼굴등록, 얼굴인식, 실시간 방문자 확인 및 원격제어, 동영상 저장 기능을 포함한다. 인터넷에서 공개된 사진을 이용하여 거리임계 값의 변화에 따른 정밀도, 특이도, 정확도를 구하고 선행연구 결과와 비교하였다. 실험 결과 구현된 시스템이 정상적으로 동작하는 것을 확인 하였으며 Dlib에서 보고한 것과 비슷한 결과를 보이는 것을 확인 하였다.
본 논문에서는 센서 네트워크에서의 소스 위치 프라이버시를 제공하기 위한 방법을 제안하고 그 방법이 제공하는 익명성 정도를 분석하였다. 센서 네트워크에서의 소스 위치는 실제 센서의 지리적 위치이기 때문에 소스의 위치가 노출되지 않도록 보호하는 것이 매우 중요하다. 그러나 센서 네트워크에서는 내용 보호 및 인증에 관한 연구에 비해 소스 위치 프라이버시에 관한 연구는 아직 미흡하다. 더욱이 인터넷과 Ad-Hoc 네트워크에서 소스의 익명성을 제공하기 위한 기법들이 많이 제안되었지만, 이러한 기법들은 에너지 제한적인 센서 네트워크에 적합하지 않기 때문에 센서 네트워크의 특성에 맞는 익명성 제공 기법이 요구된다. 본 논문에서는 먼저 센서 네트워크에서 나타날 수 있는 Eavesdropper의 유형을 Global Eavesdropper와 Compromising Eavesdropper으로 정의하고, 이러한 Eavesdropper의 유형에 따라 소스의 익명성을 제공할 수 있는 새로운 기법을 제안하였다. 그리고 엔트로피 기반의 모델링 방법을 이용해 제안한 기법이 제공하는 익명성 정도를 분석하였다. 그 결과, 제안하는 기법을 사용할 경우가 그렇지 않은 경우 보다 소스의 익명성 정도가 높고, 센서의 전송 거리가 소스의 익명성 정도를 높이는데 중요한 요소임을 보였다.
우리나라 전자정부는 UN 전자정부 참여지수 2위, 미국 브루킹스연구소(전 브라운대학) 평가에서 3년 연속 1위를 차지할 정도로 잘 구축되어 있으나, 반면에 세계경제포럼(WEF)에서 2007년 조사한 정보보호 순위는 51위로서 인터넷 이용자수와 서비스 환경에 비해서 상대적으로 열악한 수준이다. 2008년 한 해 동안에만 옥션 정보유출, GS 칼텍스 정보 유출 등 크고 작은 보안 사고들이 끊임없이 발생하여 국민들이 사이버위협에 노출되고 주요 정보들이 유출되자 점차 정보보안, 개인정보보호의 필요성과 중요성에 눈을 뜨게 되어 정보보호에 대한 요구가 점차 늘어나고 있는 추세이다. 본고에서는 주요 국가들의 전자정부 서비스 수준과 정보보호를 위한 투자 제도 정책 등을 벤치마킹하여, 우리나라에서 이를 효율적으로 활용할 수 있는 방안을 찾아보고, 중앙행정기관 및 지방자치단체에서 제공하고 있는 전자정부 서비스의 안전성과 보안성을 향상시킬 수 있도록 국제적으로 표준화된 정보보호 관리체계인 ISO 27001 ISMS를 적용할 수 있는 정책을 발굴하여 국가 정보보호 수준을 더욱 높이고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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