평판 디스플레이 부품시장 및 관련 개발장비 시장의 확대에 따른 백라이트 생산업체들의 수가 크게 증가했음에도 불구하고 LCD부품의 색재현에 좋지 못한 영향을 끼치는 백라이트 표면의 이물이나 백점, 스크래치와 같은 결함검사는 여전히 작업자의 육안에 의존하고 있는 실정이다. 그러나 육안검사에서는 작업자의 신체상태나 작업능력에 따라 검사정밀도와 검사속도 등이 달라질 수 있기 때문에 검사품질의 일관성을 유지시키기 어려울 뿐만 아니라 전체 공정의 효율도 저하시킨다. 본 연구에서는 백라이트 표시면치육안 결함검사를 자동화할 수 있는 백라이트 표면결함 검사시스템 개발에 관해 연구하였으며, 이를 위해 컴퓨터비젼시스템을 구성하고 검사공정을 위한 운용프로그램과 검사작업에 필요한 작업자 인터페이스 그리고 결함정보 추출을 위한 영상처리모듈을 구현하였다 또한, 이진화된 결함화소들 간의 연결구조로부터 고립된 결함영역을 추출하기 위해 레이블 테이블과 결함 인덱스를 사용한 레이블링 알고리즘을 고안하였다. 본 검사시스템의 검사성능을 평가하기 위한 실험결과, 시각적으로 식별가능 한 모든 결함영역이 검사시스템에 의해 검출됨에 따라 본 연구의 검사시스템이 작업자의 육안검사를 대체하기에 만족할만한 성능을 보임을 착인 할 수 있었다.
최근 전자상거래의 발전과 온라인 구매 품목의 변화에 따라 제한된 온도 범위 내에서 특별한 보관 및 운송 방식에 대한 요구 사항이 증가하고 있다. 이러한 요구를 만족시키기 위해 콜드체인에 대한 수요가 급격하게 증가하고 있다. 특히, 콜드체인은 복잡한 네트워크 구조를 가질 뿐만 아니라 각 단계별 상품별 관리해야 하는 기준이나 수준이 달라지기 때문에 전체 과정을 투명하게 모니터링하고 품질을 측정하기 위한 방법이 필요하다. 본 연구에서는 블록체인 기술을 기반으로 실시간 데이터 측정 및 공유를 통해 위험 요인을 사전에 예방할 수 있는 콜드체인의 구현을 위해 서비스수준협약 체결을 위한 평가 지표 제안, 블록체인기반 스마트계약 적용 방법, 블록의 구조, 서비스 플랫폼, 응용방안에 대해 제안하였다. 또한, 서비스수준협약 지표를 기준으로 스마트계약을 통해 블록에 측정된 지표와 서비스 이용자의 평판 정보를 기록하는 방식을 제안하였으며, 이를 통해 서비스 제공자뿐 만 아니라 서비스를 이용하는 사용자 입장에서도 합리적 의사결정을 내릴 수 있는 정보를 실시간으로 확보할 수 있게 된다. 본 연구에서 제안하는 프레임워크를 활용하기 위한 서비스 플랫폼을 구축 및 운영한다면 정보의 투명성과 실시간성을 확보할 수 있고, 위험 요인에 선제적으로 대응할 수 있을 것이다.
본 연구에서는 학술 소셜 네트워킹 서비스에서의 연구자 셀프 아카이빙 동기를 학문 분야별로 비교하였다. 대표적인 학술 소셜 네트워킹 서비스인 ResearchGate 이용자를 대상으로 선행연구에서는 온라인 설문조사 결과를 실시하여 연구자의 18가지 셀프 아카이빙 동기 요인(흥미, 개인적/직업적 이익, 평판, 학습, 자기효능감, 이타심, 호혜성, 신용, 공동체 이익, 사회 참여, 홍보, 접근성, 문화, 외부적 요인, 신뢰, 시스템 안정성, 저작권 문제, 부가적인 시간 및 노력)을 도출하였다. 후속 연구인 본 연구에서는 Biglan의 학문 분류 기준을 적용하여 연구자의 학문 분야를 구분하고, 이들 분야별 셀프 아카이빙 동기를 비교하였다. 먼저 연구자들의 학문 분야를 경성-순수, 경성-응용, 연성-순수, 연성-응용으로 구분하여 동기를 분석하였으며, 그 다음 단계에서는 경성-연성과 순수-응용으로 구분하여 비교하였다. 나아가 연구자의 인구통계학적 특성과 ResearchGate 이용 현황에 따른 동기의 차이도 살펴보았다. 연구 결과, 학문 분야에 따라 흥미, 접근성, 외부적 요인, 부가적인 시간 및 노력에 대한 동기에 차이가 있는 것으로 밝혀졌다. 예를 들어 경성-순수 분야의 이용자들은 다른 분야의 이용자들에 비해 흥미에 대한 높은 동기를 가지고 있었으며, 연성-순수 분야의 이용자들은 다른 분야 이용자들과 비교하여 개인적/직업적 이익에 대해 높은 동기를 가지고 있었다. 이러한 다양한 학문분야의 연구자들의 동기에 대해 살펴본 연구 결과는 학술 소셜 네트워킹 서비스에서의 연구 데이터와 결과물 공유 활성화를 위한 전략 개발에 도움이 될 것으로 기대한다.
전자상거래는 전통적인 그래픽 및 텍스트 형식에서 짧은 동영상 및 라이브스트리밍 형식으로 업그레이드되고 있다. 라이브 전자상거래는 정보전달 및 상품전시의 내용과 형식을 풍부하게 하고 소비자의 쇼핑경험을 향상시키며 점차 새로운 소비패턴이 되고 있다. 그러나 생방송 전자상거래의 발전에는 허위선전, 위조상품, 각종 부정적인 사건 등으로 라이브스트리밍 전자상거래에 대한 소비자의 신뢰도에 심각한 영향을 미치고 있다. 신뢰는 라이브스트리밍 전자상거래의 핵심 경쟁요소이다. 본 논문에서는 신뢰이론에 대한 선행연구를 기반으로 라이브커머스의 "사람, 상품, 장면" 특성 요소를 결합하여 라이브커머스의 신뢰도 모형을 구축하고 가설을 세웠다. 설문조사를 통한 데이터 수집, 라이브커머스의 특성, 쇼호스트 특성, 브랜드 이미지, 제품 정보, 플랫폼 평판, 라이브 상황 및 신뢰성 경향 등의 요인이 소비자 신뢰도에 높은 긍정적인 영향을 미친다는 것을 증명하였다. 연구결과로 매장특성지표를 구축하고, 바람직한 쇼호스트의 특성을 창출하며, 제품브랜드를 구축하고 선택하고, 제품정보를 유지하며, 특성에 적합한 라이브 플랫폼을 선택하고, 라이브 상황에 적절한 컨텐츠를 창출하는 등을 제언하였다.
강력한 대통령중심제를 채택하고 있는 대한민국에서 대통령이 인사권을 가진 직위에 대하여 업무 능력, 평판, 비위 여부 등을 종합적으로 인사검증하는 것은 국가운영의 기본일 뿐만 아니라 민주주의 체계의 유지를 위해서도 매우 중요하다. 그 과정에서 생산된 인사검증 관련 기록물 또한 국가의 중요 인물들에 대한 광범위한 자료를 담고 있어, 그 자체로 매우 중요한 국가적 차원의 정보이며, 후세에 현재의 국가운영을 연구하는 데 유용한 사료로 활용될 가능성이 매우 높다. 그렇기 때문에 2007년 「대통령기록물 관리에 관한 법률」 제정 이후, 인사검증 업무를 담당한 대통령비서실 민정수석비서관실은 광범위한 인사검증기록물을 대통령지정기록물로 지정하여 대통령기록관으로 이관하였을 것으로 추정된다. 그런데 제20대 정부가 출범하면서 2022년 6월부터 인사검증 담당기관이 대통령비서실 민정수석비서관실에서 법무부 '인사정보관리단'으로 변경됨에 따라 그간 유지된 인사검증 프로세스와 관련된 기록물의 보존에 커다란 변화가 생겼다. 이에 이 연구에서는 우선 인사검증기록물이 무엇이며 그간 어떻게 보존되고 관리되어 왔는지를 살펴 보았다. 그리고 이번 인사검증 담당기관의 변화로 인해 기록관리 차원에서 어떠한 쟁점이 생겨났는지, 그 쟁점들을 어떤 방식으로 해결해야 하는지에 대하여 실무적· 제도적 차원에서 개선 방안을 제안하였다.
1인 미디어인 블로그에 대한 관심이 증가함에 따라, 블로그 검색과 관련된 다양한 랭킹 알고리즘들이 제안되었다. 이러한 알고리즘들은 블로그가 웹 페이지와 다르게 갖는 구조적 특징에 맞게 변형되었으며, 각 블로그간의 연결이나, 댓글, 트랙백들을 통해 이루어진 상호소통 속에서 나타난 결과들을 바탕으로 블로그의 평판이나 인기도를 수치화하여 검색 시스템에 반영한다. 하지만 실제 블로그 검색에서는 블로그 자체의 랭크뿐만 아니라 검색어와 블로그 글과의 적합성과시간등의요소를복합적으로사용하게된다. 그런데기존에알려진요소만으로는검색결과의품질이낮을수 있다. 본 논문에서는 블로그의 주제와 관련도가 가장 높은 블로그를 찾아 낼 수 있는 주제-랭크 기법을 제안한다. 이 기법은 블로그와 블로그 글의 색인어뿐만 아니라, 블로그 글을 대표하는 주제와의 관계까지 랭킹을 매기는 방법이다. 제안된 기법을 통해 블로그 검색에서 검색어와 블로그의 연관성에 따라 랭킹을 효과적으로 부여할 수 있다. 본 논문 제안하는 주제-랭크 기법을 적용한 블로그 검색 시스템의 정확률과 적용률을 국내의 다른 블로그 검색 시스템들과 비교해 본 결과, 주제-랭크 기법을 사용한 블로그 검색 시스템의 성능이 타 시스템에 비해 더 우수함을 알 수 있었다.
지식경영 분야의 P2P금융 플랫폼의 성장속에서 빅데이터 및 머신러닝(Machine Learning) 기술을 보유한 회사만이 치열한 경쟁 속에서 생존할 가능성이 높을 것으로 예상된다. 그럼에도 불구하고 관련 서비스를 제공하는 온라인 P2P대출 플랫폼 업체들은 투자자와 대출을 신청하는 중개자로서의 역할을 수행할 뿐이며 투자와 관련된 위험은 모두 투자자에게 귀속시키고 있다. 이러한 이유로, 투자자 입장에서는 투자상품의 안전성을 확인할 수 있는 유일한 방법이 신문이나 온라인 웹사이트를 통한 P2P대출 플랫폼 업체의 평판에만 의존할 수 밖에 없는 실정이다. 또한, 한국의 P2P대출 플랫폼 업체들이 대출자의 개별 신용분석을 체계적으로 실시하여 연체율 등의 시계열 정보를 정확히 파악하기에는 시간적, 경제적 여건이 매우 열악한 상황이다. 그러나, 최근 몇몇 P2P대출 플랫폼 업체들이 업체별 대출자 신용분석에 대한 역량을 가장 중요한 영업자산으로 인식함으로써 빅데이터 및 머신러닝 기술을 바탕으로 인공지능(AI)에 기반한 새로운 신용평가 시스템을 구축하고 시행에 들어가고 있음은 매우 긍정적으로 평가된다. 따라서, 본 연구에서는 신용대출 시장에 주력하고 있으며 인공지능 활용으로 잘 알려진 상위 3개 업체를 대상으로 사례분석 방식을 통해 인공지능을 활용한 대출자 신용분석 절차 및 사용하는 정보 데이터의 종류 등을 분석하고자 한다. 이를 통하여 현 상황에서 P2P 플랫폼 업체들의 인공지능을 통한 신용분석 기법을 이해하고 현 시점에서 국내 인공지능을 활용한 신용분석 방식의 한계점과 개선방안 등을 함께 고찰하고자 한다.
온라인 상점의 발전과 뉴미디어의 등장으로 소비자들 사이에 상품정보에 대한 의견이 교환되기 시작하면서 온라인 소비자 리뷰에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 이에 본 연구에서는 온라인 소비자 리뷰와 관련된 연구의 개괄적인 흐름을 파악하여 연구경향을 분석하고 향후 연구방향을 탐색하였다. 온라인 소비자 리뷰 연구에서는 리뷰의 유용성, 리뷰로 인한 소비자의 태도변화를 주로 다루었으며 이에 영향을 미치는 변수들은 대체로 메시지 요인, 리뷰어 요인, 소비자 요인, 그리고 제품/서비스 요인으로 구분되었다. 메시지의 특성에 대한 연구는 메시지의 양과 평가적 메시지가 많을수록 유용하며, 메시지의 방향성에 대해서는 상황에 따라 다르게 나타나고 있다. 또한 리뷰어의 신뢰성 및 평판, 소비자의 제품지식과 제품관여도, 제품/서비스의 유형에 의해 리뷰의 영향력이 어떻게 달라지는지에 대한 연구가 이루어지고 있다. 향후에는 소셜미디어의 등장으로 보다 활발하게 소비자 리뷰가 이루어지고 사회적 연결망을 통해 전달됨에 따라 이에 따른 소비자 리뷰의 영향력에 대한 연구가 추가적으로 이루어질 필요가 있다. 또한 온라인 소비자 리뷰를 역이용하는 기업이 늘어남에 따라 온라인 소비자 리뷰의 부작용에 대한 실증적인 연구가 필요해 보인다.
토공은 건설공사의 시작이며 기초가 되기 때문에 가장 중요한 공정이다. 특히 토공의 다짐측정은 건설공사의 품질과 생산성에 직결되는 중요한 요소이다. 기존 다짐측정은 주로 들밀도 시험, 평판재하시험과 같은 아날로그 방식을 이용하여 수행되었다. 하지만 최근 4차 산업혁명의 고도화에 따라 스마트건설기술이 대두되면서 다짐측정 또한 기존 아날로그 시험의 단점을 보완한 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. DCPT는 기존 시험법과 비교하여 간편하고 속도가 빨라 최근 관심이 증대되고 있지만 데이터를 수기로 측정하는 아날로그 방식으로 이력관리와 데이터 검증 등 여러 단점을 가지고 있다. 본 연구에서 개발한 IoT 기반 DCPT 시스템은 기존 DCPT에 디지털 와이어센서, 모바일 폰, 블루투스를 결합했다. 개발된 장비는 아날로그 DCPT 뿐만 아니라 다른 다짐시험법과 비교하여 빠른 시험시간, 1인 계측, 저비용, 모바일 기반 계측 이력 및 데이터 관리, 실시간 데이터 확인 등의 장점을 갖는 것이 특징이다. 추가로, 개발된 장비의 현장 적용성 검증을 위해 아날로그 DCPT와 함께 테스트베드를 구축하여 검증하였다. 테스트베드는 롤러장비를 통해 실제 토공현장과 유사한 조건으로 구축했다. DCPT 데이터는 322개 측점에서 총 3220개의 데이터를 획득했다. 분석결과로 IoT 기반 DCPT의 성능은 우수한 것으로 나타났으며 개발된 장비를 통해 구축된 테스트베드 또한 다짐이 수행됨에 따라 안정적인 결과를 보이는 것으로 나타났다.
연구목적: 일상생활의 편의를 위해 개발된 고흡수성 중합체가 생산 및 저장 사업장에서 크고 작은 발화 사고가 발생하고 있는 바, 이에 대한 화재사고 예방대책 수립을 위한 실험적인 기초자료의 확보를 위해 이 연구를 수행하였다. 연구방법: 시료용기를 가로 및 세로는 0.2m로 고정하고, 폭을 각각 3cm, 5cm, 7cm, 그리고 14cm의 크기로 직육면체 형태로 하여 무한평판에 접근하게 하였다. 미리 설정된 온도제어 프로그램에 따라 소정의 온도로 가열되게 한 항온조 중심부에 시료용기를 고정시키고 중심부의 온도가 설정하여 둔 온도보다 20℃이상 상승한 경우를 「발화」한 것으로, 시료의 중심부 온도가 설정하여 둔 온도와 유사하게 지속되었을 경우를 「비발화」한 것으로 판정하였다. 연구결과: 자연발화의 한계온도는 시료용기의 폭이 3cm일 때 212.5℃, 5cm일 때 202.5℃, 7cm일 때 192.5℃, 그리고 14cm일 때에는 177.5℃로 산출되었다. 최고의 온도에 도달되는 발화를 위한 유도시간은 3cm일 경우 약 42시간, 5cm일 경우 약 91시간, 7cm일 경우 약 151시간, 그리고 14cm일 경우 약 300시간으로 나타났다. 결론: ① 시료용기의 크기가 커질수록 자연발화온도는 낮아지고, 최고의 온도에 도달되는 발화를 위한 유도시간은 길어졌다. ② 겉보기활성화에너지는 39.30 [kcal/mol]으로 산출되었으며, 상관도는 99.5%였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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