본 논문에서는 2004년 7월 31일 우리나라의 미용정보화 실태에 대해 조사 분석한다. 미용의 3대 주체에 대한 웹 서비스 조사에서, 교육기관 363개 중 정규교육기관은 100%, 사설 직업교육기관은 15.5%, 재료상 767개 중 8.74 %, 미용실 77,546개 중 0.38% 이었다. 소프트웨어는 12개의 미용고객관리 프로그램업체와 3개의 헤어기술 프로그램이 있었다. 미용기술을 보유한 전임교수의 부족으로 미용기술 정보화 자료 및 부가가치의 창출은 낮았다. 따라서 미용장협회와 보건복지부가 미용정보화 협의체를 구성하여, 미용주체별로 홈페이지를 연결하고 미용기술 자료의 웹 데이터베이스를 만든다. 미용정보 시스템의 통합화 및 공유화는 우리나라 미용에 대해 시너지 효과를 나타낼 것이다.
본 연구는 정리업무에서 시행하고 있는 목록업무의 아웃소싱에 대한 전국 대학도서관의 실태를 조사하여 아웃소싱된 목록을 DB화하는 과정을 상세하게 파악하고자 하였다. 그리고 업체에서 입력한 목록에 대한 사서의 견해를 심층적인 각도에서 조명하고자 하였다 그리고 도서관 사서와 업체 직원간의 목록기술 내용에 대한 양자간의 인식도의 차이를 면밀히 분석하여 문제점을 파악하고 그 해결점을 모색하고자 하였으며, 동시 현 국립중앙도서관의 CIP와 한국교육학술정보원 (KERIS)의 참조목록의 기능과 역할에 대한 인식을 재조명하여, 미래 우리나라 도서관의 정리업무가 나아갈 방향을 제시하고자 시도하였다.
비디오 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서는 비디오 데이터가 가지고 있는 내용에 대한 정보를 데이터베이스에 저장하고 사용자들의 다양한 질의를 처리할 수 있는 의미기반 검색 기법이 요구된다. 본 논문에서는 주석기반 검색과 특징기반 검색을 이용하여 대용량의 비디오 데이터에 대한 사용자의 다양한 의미검색을 지원하는 에이전트 기반에서의 자동화되고 통합된 환경 교육 컨텐츠 검색을 위한 비디오 의미기반 검색 시스템을 제안한다. 사용자의 기본적인 질의와 질의에 의해 추출된 키 프레임의 이미지를 선택함으로써 에이전트는 추출된 키 프레임의 주석에 대한 의미를 더욱 구체화시킨다. 또한, 사용자에 의해 선택된 키 프레임은 질의 이미지가 되어 제안하는 특징기반 검색기법을 통해 가장 유사한 키 프레임을 검색한다. 설계하고 구현한 시스템은 실험을 통한 성능평가에서 90% 이상의 높은 정확도를 보였다.
본 논문은 장비엔지니어링 시스템(EES) 프레임워크에서 반도체와 광전자 제조장비를 위한 새로운 하이브리드 생산설비데이터 습득 시스템을 설계하고 구현한다. 장비엔지니어링 분야에서 장비로부터 수집되는 데이터 량이 급격히 증가하고 있다. 제안된 HEDAS(Hybrid Equipment Data Acquisition System)는 EES 프레임워크에서 발생하는 대용량의 실시간 데이터를 효율적으로 처리한다. 또한, 제안된 시스템은 실시간 EES 응용 뿐만 아니라 비실시간 EES 응용을 지원할 수 있다. 실시간 EES 응용을 위해서 HEDAS는 메모리 기반의 연속질의와 필터링 기술을 이용하여 고속의 실시간 처리를 수행한다. HEADS는 비 실시간 장비 데이터를 HEADS 기반의 데이터베이스 또는 기존의 데이터베이스에 선택적으로 저장할 수 있다. 특히, 급격하게 증가하는 장비 데이터에 대해 디스크 저장 비용을 절감하기 위해 타임스템프 기반의 압축 인덱싱과 질의처리 기법을 제공한다. HEDAS는 EES 프레임워크에서 대용량의 실시간 및 비 실시간 장비 데이터를 수집하여 다양한 EES 응용에 수집된 데이터를 전송할 수 있는 효율적인 시스템이다.
본 연구의 목적은 4차 산업혁명의 스포츠 현장 적용을 위한 탐색적 연구를 통하여 스포츠 업계 종사자들이 소셜 빅데이터를 직접 다루고 활용하기 위한 사례를 소개하고, 관련 정보를 제공하는 것이다. 수집된 문헌은 국내 외 학술 DB로부터 '소셜 빅데이터', '스포츠'와 관련된 문헌 302편이며, 분석된 문헌은 86편(국내 28편, 국외 58편)이다. 연구 결과, 스포츠산업 분야에 적용 가능한 소셜 빅데이터 분석 연구는 1) 스포츠 팬들의 관심사 및 스포츠 이벤트에 대한 주요 이슈 분석, 2) 미디어스포츠 인게이지먼트 연구, 3) 사용자 감성을 이용한 경기 승패 예측, 4) 프로선수 연봉 산정 모델 개발, 5) 연구동향 분석 등이 될 수 있다. 결론적으로, 스포츠산업 경영 분야에서 소셜 빅데이터 분석 기술은 다양하게 활용될 수 있기 때문에, 스포츠 업계 종사자들이 소셜 빅데이터 분석 기술을 직접 다루고 이를 활용하기 위해서는 IT기술에 대한 선행 학습, 연구수행을 통한 노하우 습득, 그리고 융합적인 사고의 전환이 필요하다.
나이스 시스템은 우리나라의 초·중등학교에서 운영되던 행정 정보를 통합한 시스템이다. 현재 이 시스템은 중앙 서버 방식으로 운영되고 있고 학교 행정 정보와 학생의 중요 교육 정보를 포함하고 있다. 학생 정보 중학생생활기록부는 학생이 상급 기관으로 진학하기 위한 중요한 정보를 포함하고 있지만, 악의적인 공격에 정보가 유출되거나 조작되는 등의 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 기존 나이스 시스템에서 관리하던 서버와 블록체인 기술을 접목한 하이브리드 블록체인 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 학생 정보의 접근 시 데이터베이스의 쿼리 정보를 블록에 기록한다. 학생의 정보 수정이나 증명서 발급 등의 요청이 오면 블록체인의 쿼리와 데이터베이스의 정보, 학생의 키값을 확인하여 정보의 유출이나 조작 여부 등을 판단하고 정상 데이터일 경우에만 기록 수정 등의 요청을 수행한다. 이러한 과정은 블록체인을 통해 데이터 조작 등을 검사하기 때문에 기존 중앙 서버보다 보안이 향상된다. 제안된 시스템은 이더리움 플랫폼에서 구현되었으며 스마트 컨트랙트를 사용하여 블록체인의 쿼리 정보를 실험적으로 확인하였다. 본 연구는 기존의 나이스 시스템에 블록체인을 결합하여 학생 자료의 위변조에 대한 보안을 강화하여 나이스 시스템의 신뢰도를 높이는 데 기여한다.
본 논문에서는 전자 펜을 사용하여 필기한 문자열의 품질을 평가할 수 있는 시스템을 제안한다. 이 시스템의 구현을 위하여, 본 논문에서는 참조자료를 획득하는 방법, 전역특징과 지역특징을 통하여 필기 문자열의 품질을 평가하는 방법에 관하여 기술한다. 또한, 전역특징을 사용함에 있어서의 선택적 인식 방법과 지역특징을 사용함에 있어서는 획순을 진단하는 방법에 관해서도 설명한다. 제안하는 시스템은 입력어와 참조어가 다른 경우도 필기문자열의 품질을 평가할 수 있는 특성도 있다. 따라서 제안하는 시스템은 글체교정 뿐 아니라 어휘력 및 문장력을 향상할 수 있는 언어훈련을 동시에 수행할 수 있어 그 기대효과가 매우 클 것으로 고려된다.
빅데이터를 시각화하기 위한 기술이 발전하여 많은 데이터를 직관적으로 분석, 오류검출, 의미 도출 등의 작업이 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 한국고전번역원의 한국고전종합DB에서 제공하는 한자로 된 문집데이터를 수집하여 데이터를 저장, 가공하여 3D 네트워크 다이어그램으로 문집 정보를 시각화하는 3D 분석의 설계와 구현에 대해 기술한다. 많은 양의 데이터를 2D로 표현했을 때의 문제를 해결하고, 직관적인 데이터 분석, 오류 검출, 특성이나 유사도와 같은 유의미한 데이터 추출이 가능하고, 사용자 편의성을 제공할 수 있다. 본 논문은 선행연구에서 진행한 2D 시각화로 한자로 된 조선시대 시문을 분석했을 때의 문제점을 개선하였다.
본 연구에서는 현장 체험학습, 전시, 행사, 문화에 대한 다양한 콘텐츠 정보를 수요자가 손쉽게 검색하고 서비스를 제공받을 수 있도록 지원하는 맞춤형 체험학습 서비스 플랫폼을 통하여 지역내 수 많은 문화콘텐츠의 가치를 발굴하고 DB 구축하여 수요자의 요구사항에 부합하는 맞춤형 체험학습 정보를 제공하고자 한다. 제안 시스템에서 구현되는 Beacon 기술은 Google이 개발한 Eddystone 포맷으로 URL을 브로드캐스팅 하는 BLE 기술로서 이는 사용자가 별도로 제공되는 어플리케이션을 설치하지 않더라도 단말기에 설치된 Chrome 브라우저를 통해 웹에서 구현된 플랫폼을 사용자들이 보다 쉽고 빠르게 접근할 수 있도록 하였다. 이를 토대로 지역문화 콘텐츠의 데이터베이스화가 완성되면 전국으로 확대시켜 콘텐츠의 다양화와 시장 확대로 수요자에게 더욱더 다양하고 양질의 자기 주도적 문화콘텐츠 체험학습 활동 교육 프로그램들이 제공될 것으로 기대된다.
BTL 사업은 공공시설물에서 민간의 자본과 기술력을 통해 높은 성과를 낼 것으로 기대되고 있지만, VE의 최적 설계안을 선정하고 건물의 유지관리 비용 예측에 사용되는 LCC 분석은 다수의 복잡한 문제점을 가지고 있어 제한적으로 적용되고 있다. 본 연구의 목적은 국내의 BTL 사업에서 LCC 분석의 문제점을 분석하고 그 해결방안을 제안하는 것이다. 이를 위해 BTL 사업에서 주요 사업대상인 교육시설을 중심으로 LCC 분석을 두 가지 수준(대안선정 LCC와 건축 LCC)으로 구분하고, 이들의 주요 특징을 고찰하였다. 그리고 6가지 측면(비용분류체계, 수선정보, 생애주기, 비용의 시간적 가치, 수선정보 데이터베이스, LCC 분석모델)에서 사례연구를 통해 4가지 주요 문제점과 해결방안을 도출하였다. 이 연구의 결과는 민간과 공공분야 참여주체들의 중장기적인 계획과 실행에 의해 해결될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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