정보통신기술의 발달로 정보 자원을 제공하는 채널의 수가 증가하면서 공공도서관은 새로운 도전에 직면하고 있다. 공공도서관이 정보 서비스와 관련한 역할을 수행하여야 한다는 대중의 인식에는 변함이 없지만, 도서관을 둘러싼 환경이 변화하고 있으며 공중의 요구 또한 다양해지고 있으므로, 공공도서관 역시 그들의 고유성을 강화하고, 유사한 서비스를 제공하는 다른 조직과의 차별화 방안을 마련할 필요가 있다. 본 연구는 그 대안 중 하나로 '브랜딩'을 제안하였다. 한국의 20대를 대상으로 진행된 이 연구는 예비 연구를 통해 공공도서관만의 고유한 브랜드 연상 요인을 발견하였고, 이 각각의 요인들이 고객 만족과 충성도에 미치는 영향을 통계적으로 검증하였다. 분석 결과, 속성 연상 중 자료 기반 서비스(제품), 혜택, 태도 연상이 두 종속변수에 모두 영향을 미치는 요인으로 드러났으며, 속성 연상 중 공간/장소 이미지(비제품)는 충성도에 유의한 영향을 미치지 못하였다. 이와 같은 연구결과를 토대로, 공공도서관의 브랜딩 도입에 대한 시사점을 제시하였다.
본 논문에서는 IoT와 저 전력 장거리 통신(NB-IoT)기술을 적용한 차량관제용 단말기를 개발했다. 본 시스템은 주차중인 차량의 위치, 상태에 대한 정보를 수집하고, 저 전력 실시간으로 차량 소유자의 단말로 차량 상태를 전송하여 차량의 도난을 방지하고, 주행 중인 차량의 경우, 주행 속도, 급제동, 미끄러짐, 충격 등 차량의 1차 정보를 수집하여 서버로 전송하면 서버에서 관련 데이터를 분석하여 교통 정체, 도로 파손 안전사고 발생 등에 대한 2차 정보를 생성할 수 있으며, 주기적 알람 형태로 목적지의 예상 도착 시간을 전송하여 목적지에 차량의 정확한 도착 시간을 알 수 있다. 본 단말 장치는 차량용 IoT 게이트웨이로 차량 내부의 다양한 유무선 센서와 연결될 수 있다. 또한 자동차의 유지관리, 효율적인 운행과 차량들에게서 수집된 데이터를 민간 또는 공공부분에서 유용하게 활용할 수 있다.
본 논문은 통일에 대한 찬성-반대 응답을 바탕으로 수도권(서울, 인천, 경기) 거주 시민의 통일 의식에 연령대별 차이의 양태를 고찰하였다. 기존 연구에서는 통일에 대한 찬성 의견이 연령과 양의 선형관계에 있다고 보고 있다. 하지만 본 연구의 분석 결과에 따르면, 수도권의 통일에 대한 찬성 의견은 연령의 증가와 함께 증가하지만 44세~ 53세 층에서 가장 높은 찬성 비율을 보인 후 점차 감소하는 것으로 나타났다. 통계모형 분석에서 44 ~ 53세층은 참조집단인 24 ~ 33세층에 비해 승산이 2.5배 이상 높았으며, 남성에 대한 여성의 승산은 0.56배로 나타났다. 한편, 연령별 통일 찬성 비율 평균값의 추세선 기울기 기준으로 연령 증가에 따른 통일 찬성 비율 증가 경향은 남성이 여성보다 약 4.3배 더 큰 것으로 나타났다. 남성 청년층(2030)과 중년층(4050) 간의 현저한 통일 찬성 비율의 차이가 수도권 전체 연령대의 통일 찬성 비율 격차에 영향을 미치는 것으로 보인다.
Graphical Processing Units(GPUs)는 비교적 정형화된 연산을 병렬적으로 처리함으로써 높은 성능을 제공한다. 기술의 발전에 따라 GPU 환경에서 다양한 응용 실행을 시도하는 General Purpose GPU(GPGPU) 실행환경이 연구되고 있으나, 자원 분배, 스케줄링 등의 GPU 자원을 효율적으로 사용하기에는 아직 제한적이다. 최신의 GPU 구조들은 커널의 동시 실행을 지원하지만 같은 응용 안에서만 동시 실행이 가능하다는 문제점이 있어 NVIDIA는 Multi-Process Service(MPS)를 제안하였다. MPS는 다른 응용에 속한 커널도 동시 실행할 수 있도록 서비스한다. 하지만 응용의 실행 특성 및 동시 실행되는 패턴이 미리 파악되어 있지 않으면 MPS 장점을 최대한으로 취할 수 없다. 본 논문에서는 응용 프로파일링을 통해 응용의 특성을 파악하고, 동시 실행 스케줄링 알고리즘을 적용하여 실험을 진행하였다. MPS의 장점을 최대한으로 활용하기 위해서는 함께 돌릴 응용의 특성을 파악하고, 프로파일링을 통해 동시 실행하는 응용들의 순서를 제어하는 스케줄링 알고리즘이 중요함을 보인다.
기상 응용의 경우 시간적, 자원적 한계 내에서도 의미 있는 결과를 도출해 제공해야 한다. 수많은 과거 데이터를 통한 예보는 시간적인 소요가 크며, 국지성 태풍 예보와 같은 재난 안전 관련 분석/예측의 경우에는 여전히 자원적 한계가 존재한다. 태풍 예보, 도로별 침수/홍수 지역 예측 서비스 등 시간 제약하에 결과를 도출해야 하는 경우와 제한적인 물리적 환경 조건으로 인해 발생하는 문제 없이 적합한 예보를 제공해야 한다. 본 논문에서는 시간적, 자원적 조건에서도 원활한 예보 서비스 제공을 위해 기상 및 기후 예측 응용을 분석한다. 격자 크게 따른 수행 시간 분석을 통해 격자 조절을 통해 시간적 제약 조건이 있는 경우에 대처할 수있음을 확인하였다. 또한 메모리 자원 조절을 통해 수행 시간을 분석하여 성능에 영향을 미치지 않는 최소 자원 조건을 확인하였으며 swap, mlock 분석을 통해 응용의 자원 사용 패턴을 확인하였다.
Objectives: The purpose of this study is to standardize the process code of the work environment measurement database (WEMD) for the construction of a job-exposure matrix (JEM). Methods: The standard process code (SPC) was reclassified based on process similarity and drawing upon the code used in the existing K2B. It was supplemented through review by industrial hygiene experts. In addition, an index word database related to SPC was created and used for SPC search. A pilot evaluation project was conducted by experts to evaluate the validity of the newly reclassified standard process code. Results: A total of 70 final SPCs were developed, including 31 processes related to the construction industry. Using the Shiny program, we developed a standard code finder that can be used on the web (https://kscf.shinyapps.io/scf_app/). As a result of the pilot evaluation, it was determined that it was easier to search for standard codes than previous codes, so it was highly utilized. Conclusions: It is expected that JEM construction using industry-process information drawing on WEMD data will be possible using the 70 newly standardized process codes.
대부분 첨단 동작 인식 컨볼루션 네트워크는 RGB 스트림과 광학 흐름 스트림, 양 스트림 아키텍처를 기반으로 하고 있다. RGB 프레임 스트림은 모양 특성을 나타내고 광학 흐름 스트림은 동작 특성을 해석한다. 그러나 광학 흐름은 계산 비용이 매우 높기 때문에 동작 인식 시간에 지연을 초래한다. 이에 양 스트림 네트워크와 교사-학생 아키텍처에서 영감을 받아 행동 인식을 위한 새로운 네트워크 디자인을 개발하였다. 제안 신경망은 두 개의 하위 네트워크로 구성되어있다. 즉, 교사 역할을 하는 광학 흐름 하위 네트워크와 학생 역할을 하는 RGB 프레임 하위 네트워크를 연결하였다. 훈련 단계에서 광학 흐름의 특징을 추출하고 교사 서브 네트워크를 훈련시킨 다음 그 특징을 학생 서브 네트워크를 훈련시키기 위한 기준선으로 지정하여 학생 서브 네트워크에 전송한다. 테스트 단계에서는 광학 흐름을 계산하지 않고 대기 시간이 줄어들도록 학생 네트워크만 사용한다. 제안 네트워크는 실험을 통하여 정확도 면에서 일반 이중 스트림 아키텍처에 비해 높은 정확도를 보여주는 것을 확인하였다.
정보통신 기술이 빠르게 발전하면서 데이터의 생산 속도가 급증하였고, 이는 빅데이터라는 개념으로 대표되고 있다. 단시간에 데이터 규모가 급격하게 증가한 빅데이터에 대해 품질과 신뢰성에 대한 논의도 진행되고 있다. 반면 스몰데이터는 품질이 우수한 최소한의 데이터로, 특정 문제 상황에 필요한 데이터를 의미한다. 문화예술 분야는 다양한 유형과 주제의 데이터가 존재하며 빅데이터 기술을 활용한 연구가 진행되고 있다. 하지만 문화예술기관의 기본정보가 정확하게 제공되고 활용되는지를 탐색한 연구는 부족하다. 기관의 기본정보는 대부분의 빅데이터 분석에서 사용하는 필수적인 근거일 수 있고, 기관을 식별하기 위한 출발점이 된다. 본 연구는 문화예술 기관의 기본정보를 다루는 데이터를 수집하여 공통 메타데이터를 정의하고, 공통 메타데이터를 중심으로 기관을 연계하는 지식그래프 형태로 스몰데이터를 구축하였다. 이는 통합적으로 문화예술기관의 유형과 특징을 탐색할 수 있는 방안이 될 수 있다.
매년 증가하는 온라인 상거래 시장과, 점차 다양해지는 상품과 콘텐츠로 인해 사용자들은 선택 과정에 어려움을 느낀다. 이에 여러 기업들은 온라인 쇼핑몰에서 사용자가 선호할 상품을 선별하여 제공하기 위해 추천 시스템에 대한 지속적인 연구를 진행하고 있다. 대다수의 추천 시스템 연구에서는 비교적 획득하기 쉬운 사용자의 이벤트 데이터를 기반하여 연구를 진행하였으나 한 종류의 사용자 행동만을 고려하기 때문에 사용자의 선호도를 파악하는 것에 오차가 발생한다. 이에 본 논문에서는 여러 종류의 사용자 행동 데이터의 상관관계를 고려하여 사용자의 선호도를 분석하는 추천 시스템을 제안한다. 제안하는 추천 시스템은 사용자의 사용자 행동 데이터의 상관관계를 분석하고 가중치를 생성하여 추천 모델을 학습한다. 실험에서는 기존 연구의 알고리즘과의 성능 비교를 통해 제안하는 시스템의 복잡도와 성능 향상을 확인하였다.
핀테크 서비스는 유무선 통신 환경에서 다양한 디바이스를 연결해 금융서비스 이용자들에게 혁신을 제공해 주었다. 본 연구에서는 고전적 태도이론을 이용해 핀테크 서비스 이용자의 심리를 설명하였다. 이 이론적 프레임워크에 기반해, 본 연구에서는 핀테크 서비스 이용자들이 인지하는 혁신성과 상대적 장점이 인지적 반응(인지된 유용성과 이용 용이성)과 감정적 반응(태도)에 미치는 영향관계를 분석하였고, 그리고 태도가 행동 반응(실질이용)에 미치는 영향 관계에 대한 분석하였다. 본 연구에서는 핀테크 서비스 이용 경험 있는 사람들을 대상으로 온라인 설문조사를 수행하였다. 그리고, 수집된 핀테크 서비스 이용자의 데이터를 구조방정식 소프트웨어인 SMART PLS 2.0 M3를 이용해 구조모델을 분석하였다. 실증분석 결과를 살펴보면, 핀테크 서비스 이용자의 혁신성, 상대적 장점, 유용성, 이용 용이성, 태도, 실질이용 사이에는 유의한 인과관계가 존재하는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 사물인터넷 환경에서 핀테크 서비스 이용자들의 실질이용 증진을 위한 유용한 정보를 제공해 줄 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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