스마트폰은 전화 통화와 정보 교환 수준의 장치에서 종합적 문화서비스 플랫폼으로 변화하고 있다. 스마트폰의 모바일 앱 서비스에 대한 만족도는 스마트 비즈니스에서 매우 중요한 요소라고 할 수 있다. 본 논문에서는 모바일 앱 서비스의 결과품질, 유동적 상호작용품질, 서비스스케이프, 비용이 고객만족에 미치는 영향을 분석하였고, 특히 서비스가 유료 혹은 무료 인가에 따른 고객만족에 미치는 영향을 알아보았다. 이를 위하여, 중국 모바일 앱 서비스 이용자로부터 모바일 앱 서비스의 서비스 품질에 관한 설문 데이터를 분석하였다. 또한, 유료와 무료 모바일 앱 서비스의 조절효과를 분석하였다. 연구 결과 고객이 인지하는 모바일 앱 서비스의 결과품질, 서비스 스케이프 품질과 비용은 고객만족에 정의 영향을 미침을 확인하였다. 또한, 고객이 인지하는 모바일 앱 서비스의 비용이 고객만족에 미치는 영향은 무료모바일 앱 서비스가 유료 모바일 앱 서비스보다 더 유의하게 나타났다. 본 논문은 유료 모바일 앱 서비스를 제공하거나 무료에서 유료로 모바일 앱 서비스를 전환하려는 모바일 앱 서비스 제공회사에게 수익창출의 대안으로 활용될 수 있다.
네트워크 환경의 개발과 고속화가 되면서 수많은 스마트 기기가 개발되고, 사람과 사물의 상호작용을 가능하게 하면서 고속화된 스마트사회를 구현할 수 있다. 사물인터넷의 수가 급증함에 따라 장치, 플랫폼 및 운영 체제, 통신 및 연결된 시스템에 대한 광범위한 새로운 보안 위험 및 문제점들이 부각되고 있다. 사물인터넷(Internet of Things)장비 들이 갖는 물리적인 특성상 기존 일반 시스템에 비해 크기가 작고 저전력, 저비용, 상대적으로 낮은 스펙으로 운용 제작되기 때문에 연산 및 처리 능력이 떨어져 기존 시스템에서 사용하던 보안 솔루션 적용에 한계가 있다. 또한 IoT(Internet of Things)기기들이 네트워크에 항상 연결되어 있는 특성에 따라 도청 및 데이터의 위 변조, 프라이버시 침해, 정보 유출, 비 인가된 접근, 루팅 및 업데이트 취약성 등 개인의 사생활 노출이나 국가의 중요 기밀과 시설에 대한 위협까지 중대한 보안상 문제들이 나타날 수 있다. 따라서 본 논문에서는 사물인터넷(IoT)의 네트워크의 보안위협사례와 피해사례를 조사하고, 취약성을 시나리오를 통해 분석하여 사물인터넷에 의한 재산피해 최소화하기 위한 방안을 제시하였으며, 시나리오를 이용하는 방법으로 취약점을 분석하였다.
본 연구는 헬리콥터 비행 시뮬레이터 개발의 첫 번째 단계의 일환으로 비행 운동 모델의 비행조종성을 해석적으로 평가한다. 비행 운동 모델은 시뮬레이터의 목표 항공기인 AS365 N2의 공개 정보를 사용하여 생성하였다. 해당 비행 시뮬레이터는 소방 임무에 대한 조종사 교육 및 연구 도구로 개발 중이다. 모델의 평가는 비행 시험 데이터를 통한 검증이 이루어지기 전에 모델의 비행 특성과 다음 개발 단계로의 적합성을 평가하기 위하여 수행된다. 평가는 항공기분류, 임무 및 환경을 고려하여 ADS-33E-PRF(Aeroautical Design Standard Performance Specification Handling Qualities Requirement)의 기준에 의거하여 수행한다. 항공기의 해석적 비행은 규정에 대한 적합성 평가를 위해 요구되는 혹은 권장되는 비행시험절차를 따른다. 평가 결과는 ADS-33E-PRF에 명시된 조종성 등급에 따라 평가되는데 RotorLibFDM을 기반으로 생성된 비행 운동 모델이 헬기 비행에 대한 기본 교육과 연구로 사용될 수 있는 일반적인 헬리콥터 시뮬레이터에 대한 만족스러운 플랫폼을 제공함이 확인되었다.
생산자뿐만 아니라 소비자에게 상당한 경제적인 영향을 줄 수 있는 채소 작황 정보를 사전에 예측하기 위해 작물 모형들이 사용될 수 있다. 채소의 생육과 수확량을 추정하기 위한 모형들은 대다수 작물에 대해 개발되어 있지 못하며 이는 고품질의 생육 관측 자료들이 축적되지 않았기 때문이다. 본 연구에서는 배추, 무, 마늘, 양파 및 고추의 5대 채소들을 대상으로 작물 모형 개발과 검증을 위한 생육 자료를 수집할 때 사용되는 프로토콜을 분석하고 이를 개선하고자 하였다. 작물 모형의 모수추정을 위해 사용되는 관측 프로토콜은 통계청과 농촌진흥청 프로토콜들의 단점을 보완하는 방식으로 개선될 수 있다. 작물모형은 기상조건에 따른 작물의 생육 반응을 예측하기 위해 사용되기 때문에 신뢰도 높은 기상 관측 자료를 확보할 수 있는 지역에서 표본 필지를 선정하는 것이 유리할 것이다. 또한, 최소한의 표본 조사 필지에서 상세한 관측자료 수집하기 위해 관심 작물이 재배되고 있는 지역 중에서 기후 특성이 상이한 지점들을 대상으로 표본 조사 필지들을 선정하는 것이 권장된다. 작물 생육 모형의 개발 및 검증을 위해서는 시계열적으로 얻어지는 작물 생육 모의값과 비교하기 위해 일정 시간 간격별로 관측 자료를 수집하는 것이 필수적이며, 기존의 프로토콜에 제시되지 않았던 생육 초기의 관측값을 확보하는 방향으로 개선되어야 할 것이다. 병해충 조사항목들과 기상재해 양상과 관련한 항목들이 작물모형 개발을 위한 관측 프로토콜에 포함된다면, 작물모형과 병해충 모형을 개발하고 이들 모형들을 통합하는 방식으로 실제 수량과 가까운 작황예측이 가능할 것이다. 또한, 표본조사 필지에서 다수의 구역을 설정하고, 이로부터 샘플을 채취하는 것이 관측자료의 신뢰도를 높일 수있다. 본 연구에서 제안된 프로토콜을 사용하여 얻어진 관측자료들이 자료 공유 플랫폼을 통해 제공된다면 채소 작물의 작황 예측을 위한 작물 모형 개발이 활성화될 것이다.
해상과 육상운송의 접점인 항만은 생산, 거래, 물류 및 정보 교류의 필수적인 플랫폼으로 각 항만을 교차하는 공급사슬 시스템의 노드이다. 또한, 항만은 이를 이용하는 선사와 화주에게 경쟁우위를 확보할 수 있도록 하며, 국가 경제에 큰 영향을 미치고 있다. 지금까지 이루어진 항만에 대한 선행연구에서는 항만의 경쟁력을 TEU 단위의 항만처리물동량(Throughput)으로 평가하여 왔다. 그러나 최근 컨테이너 처리물동량이 허브항만으로서의 주된 혹은 유일한 조건인가에 대한 의문이 제기되고 있으며 항만과 항만을 연결하는 해운선사들에 의한 주변 항만들과의 연결성 정도가 지역 내 확실한 허브 항만인지에 대한 판단을 할 수 있는 요인으로 부각되고 있다. 본 연구는 사회네트워크분석(SNA: Social Network Analysis)을 이용하여 2006년부터 2011년까지 19개 선사의 기항패턴과 선박투입량을 대상으로 전 세계 항만 네트워크 분석을 실시하였다. 연구결과로 좁은세상, 멱함수 법칙 등과 같은 항만 네트워크의 구조적인 특성을 파악하고 네 가지 항만중심성을 나타냈으며 시계열 자료(2006년~2011년)를 이용하여 연도별 중심성 추이를 나타내고 있다. 이를 통해 항만운영자 및 선사의 항만개발계획 및 선대운영시 항만물동량만을 기준으로 계획을 세우는 것이 아닌 새로운 개선 정책이 필요할 것으로 판단된다.
개념 정리도 되지 않은 채, 언론과 업계에서는 메타버스에 대한 다양한 논의가 진행 중이다. 스티븐슨(Neal Stephenson)의 소설 '스노우 크래쉬(Snow Crash, 1992)'에서 용어가 처음 사용된 이래로, 미국의 미래가속화연구재단(Acceleration Studies Foundation: ASF)이 2007년 메타버스 개념을 처음 정리했지만 이후 메타버스는 오랫동안 주목을 받지 못했다. 그러나 2020년 가을 엔비디아(NVIDIA)가 실시간 3D 시각화 협업 플랫폼 '옴니버스(Omniverse)'를 소개하며 제2의 인터넷으로 메타버스를 설명하고, 로블록스(Roblox)가 기업공개(IPO)를 하며 자사의 서비스를 메타버스로 설명하면서, 메타버스는 현실과 가상의 경계를 넘나드는 새로운 세상으로 인식하게 됐다. 이 연구는 어느새 미디어와 콘텐츠를 넘어 새로운 삶의 공간으로 그려지는 메타버스에 대한 다양한 논의를 정리하고, 메타버스에 대한 새로운 정의를 제안하고자 한다. 메타버스의 의미를 설명하기 위해서 ASF가 제안한 두 개의 축과 네 개의 시나리오를 중심으로 가상세계, 거울세계, 증강현실, 라이프로깅의 의미를 다양한 연구를 통해 연구를 통해 정리한 후에, 메타버스 설명의 문제점을 비판하고 대안으로 인간 중심, 사용자 중심의 메타버스 정의로 인간 커뮤니케이션, 현실, 비현실 경험, 그리고 확장현실을 제안하며, 메타버스에 대한 재개념화를 시도했다.
국내 생태계의 환경유전자 적용도 가속화되고 있으나 생산된 데이터를 처리하고 분석하는 데 한계를 느끼고 있으며, 분석 생산된 생물데이터의 신뢰성에 대한 의구심이 제기되기도 하고 시료 매체(대상 시료, 물, 공기, 퇴적물, 위내용물, 분변 등) 간의 방법에 따른 차이와 분석 방법의 정량화와 개선 등이 필요한 상태이기도 하다. 따라서 국내 생태계의 환경유전자를 활용한 생물다양성 연구의 신뢰성과 정확성을 확보하기 위해서는 생태분류학으로 축적된 데이터베이스를 적극적으로 활용하여 검증 절차를 거치고, 유전자 서열 분석으로 높아진 데이터의 해상력을 전문가들이 검증하는 과정이 반드시 필요하다. 환경유전자 연구는 분자생물학적인 기술 적용으로만 해결될 수 없으며, 생산된 데이터의 신뢰성을 확보하기 위한 생태-분류-유전학-인포메틱스 등 학제 간의 연구 협력이 중요하며, 다양한 매체를 다루는 연구자들이 함께 접근할 수 있는 정보 공유 플랫폼이 절실한 분야이며, 발전의 속도도 급격하게 진행될 것이고 축적되는 데이터는 수년 내에 빅테이터로서 성장할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 미래 교육에 관련된 선행 연구를 분석하여 그 시기별 변화의 특징을 파악하고, 최근 나타나는 뉴스 기사를 비교하여 미래 교육에 대한 예측과 전망이 얼마나 일치하는지 비교 분석함으로써 교육을 위한 예측 모형 수립을 위한 시사점을 제공하고자 하였다. 이에 Web of Science를 통해 미래교육을 키워드로 포함한 국제전문학술지의 1,222건의 학술논문의 상세 서지정보를 수집하였고, 이를 2000년대부터 5년 단위로 4개의 시기로 구분하여 각 시기별 키워드를 추출하였다. 또한 최근 1년간 발간된 뉴스를 토대로 키워드를 추출하고 두 결과를 비교하여 얼마나 예측한 결과가 일치하는지 살펴보았다. 연구 결과, 문헌 조사 결과를 통한 키워드는 교사 교육을 제외하면 공통적으로 나타나는 주제나 경향성을 발견하기 어려웠으며 교육과정, 학습자 특성, 협동학습, 컴퓨터 기반 학습 등 교육과정과 내용, 방법, 환경 등 전반을 제시하고 있었다. 이에 반해 뉴스를 통해 도출된 키워드는 혁신학교나 미래교육센터 등 정부의 주요 추진 정책이나 코로나19와 관련된 키워드들이 부각되어 나타났다. 또한 온라인 플랫폼이나 콘텐츠 개발, 클라우드, 빅데이터, 개별학습 등 교육환경과 방법에 초점이 맞춰지고 있음을 파악할 수 있다. 뉴스를 통해 나타나는 키워드를 살펴보면 장기적인 예측을 통해 나타난 키워드는 거의 없었고, 최근 5년 내에 제시되었던 단기적인 내용들이나 최근 5년에서도 언급되지 않는 새로운 주제들을 다루고 있었다. 이는 미래 교육에 대한 예측과 망에 대한 모형이 실제 중장기적 예측에서는 여러 요인의 불확실성으로 인해 정확성을 기대하기 어렵다는 점을 의미한다. 이에 본 연구에서는 미래 교육 예측을 위해 필요한 과제와 방향에 대해 시사점으로 제시하였다.
밀폐된 작업현장에서는 현장의 환경데이터가 작업자의 안전에 큰 영향을 미치므로 작업 현장의 관리가 중요하다. 이에 오늘날의 산업현장은 공장 내 센서를 통해 데이터를 수집하고 분석하는 데이터 기반 공장 형태로 바뀌어 가고 있으며, 이를 안전하게 운영하기 위한 관리시스템을 필요로 한다. 일반적으로 안전관리시스템은 중앙 서버와 데이터베이스를 통해 데이터를 저장하고 관리하는 방식으로 데이터의 위변조 및 유실 가능성이 높아 신뢰성이 다소 부족하다. 본 논문에서는 3세대 블록체인 기술인 EOS 기반의 작업자 안전관리 시스템을 개발한다. 개발된 시스템은 EOS 블록체인을 이용하기 위한 스마트 컨트랙트와 블록체인 기반으로 동작하는 3가지의 분산 애플리케이션으로 구성된다. 사용자의 역할에 따라, 작업자 및 관리자 애플리케이션은 작업의 시작과 종료에 대한 요청과 그에 따른 승인 작업을 블록체인 트랜잭션으로 수행한다. 수행된 전체 트랜잭션 히스토리는 블록체인 네트워크에 참여한 모든 노드에 분산 저장되어 사실상 데이터 위변조가 불가능하다. 시스템 운영자 애플리케이션은 작업자와 관리자에게 기능 수행에 적합한 어카운트 권한을 부여하고 작업현장의 안전성을 확보하기 위한 IoT 데이터의 적절한 기준치를 설정한다. 현장센서 플랫폼에서 받은 IoT 데이터와 작업의 흐름에 따른 요청과 승인 정보는 EOS 스마트 컨트랙트에 명시적으로 저장되고 관리된다.
북극해 및 남극해는 접근이 어려운 지역으로 해양환경 모니터링을 위해 원격탐사 기술을 이용한 관측이 효과적이다. 원격탐사 플랫폼인 인공위성, 무인기와 선박 등에 관측센서를 장착하여 연구지역의 환경변화를 모니터링하고 있지만 극지역의 다양한 환경에서는 시계열자료 및 광범위한 데이터가 필요하다. 특히 고위도 지역에서는 낮은 태양고도의 영향으로 광학원격탐사를 적용하기는 쉽지않다. 본 논문에서는 2010년도 부터 극지연구소 쇄빙연구선 아라온호에 초분광계 HyperSAS(Satlantic inc.)를 설치하여 연구항해 및 이동항해 동안 해수의 분광학적 정보를 연속적으로 획득하고, 극지 해색 원격탐사자료 성능개선을 위해 현장에서 해수샘플을 채수하며 수행하고 있는 연구를 소개한다. 해수 상부의 반사도와 현장 해수샘플링은 2010년부터 연속적으로 획득하고 있어 동일 지역에 대한 반사도의 시계열 변화를 모니터링할 수 있다. 또한 고위도에서부터 저위도까지 연속적으로 관측하여 위도별 반사도 값의 연속 변화를 파악할 수 있다. 본 논문에서 취득한 자료는 극지역에서 남극해, 북극해 해수의 반사도가 어떻게 변화하는지 이해하고, 반사도를 통한 엽록소, 부유물질 등의 다양한 인자를 추정하는 알고리즘 개발에 활용될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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