각종 비즈니스와 거래가 이루어지는 사이트에서 고객과 서비스 공급자와의 소통은 중요한 문제이다. 특히 어떠한 문제가 발생해 문의가 들어왔을 때 그 문제를 빠르고 정확하게 해결하는 능력은 사이트에 대한 신뢰와도 직결된다. 본 논문에서는 재능마켓 플랫폼 사이트에서 챗봇 기술을 이용해 사이트 이용자들의 불평과 문의를 처리하는 방식을 제안한다. 우선 문의자와 실시간으로 대화할 수 있는 챗봇을 구현하여 사이트 이용법, 단어 검색 등의 기능을 이용할 수 있게 하였다. 몇 단어 혹은 문장으로 정의하기 힘든 사이트의 각종 오류와 문제에 대해서는 에러코드를 지정해 데이터베이스화시켰다. 사이트 이용자들은 오류 발생 시 출력되는 에러코드를 챗봇에 문의하여 그에 대응하는 답변을 실시간으로 얻을 수 있었다. 본 연구에서 구현한 챗봇은 사이트 이용 시 오류를 경험하거나 문의가 생긴 이용자에게 빠르고 정확한 답변을 줄 수 있어 만족스러운 경험을 제공했다. 이는 장기적으로 사이트의 신뢰성과 호감도에 긍정적인 영향을 주고 오류 문의 등에 들어가는 인력과 시간비용을 줄이는 등의 도움을 줄 것으로 예상된다.
본 연구는 2020년 8월에 시행된 데이터 3법 개정안의 주요 내용과 의미, 향후 전망 등을 금융 산업계 및 데이터 산업계에 미치는 영향을 중심으로 분석·고찰한다. 신용정보법의 개정으로 과거 신용 조회업으로만 단일 규정되었던 업종이 구체화 될 수 있을 것으로 보이고, 국내 데이터 산업계에는 마이데이터 산업 및 데이터 거래 산업과 플랫폼 활성화, 데이터 가명 처리와 거래 절차의 구체화 등이 가능하리라 전망된다. 데이터 3법 개정안의 합리적·효율적 적용과 이행을 위해서는 개인정보보호위원회의 운영이 최대한 투명하고 적법하며, 그 과정에서 공정성이 보장되어야 한다. 개인정보 활용에 있어서도 데이터 처리 기술의 개발·보완이 필수적이고, 명확한 데이터 처리 방법과 영역이 규정될 필요가 있다. 나아가 공정한 데이터 시장 경쟁 체제 보장 및 제도화, 데이터 위법 행위에 대한 처벌 규정 강화, 보안 시스템의 확립 및 강화, 데이터 이관에 대한 협력 시스템 강화가 뒷받침되어야 할 것이다.
스마트폰 기반 길안내 애플리케이션은 일상생활에서 매우 유용하다. 또한 비용 효율적이고 사용자 친화적인 내비게이션은 많은 고객을 유치할 수 있다. 하지만 스마트폰을 사용하여 지하철 역사와 같은 지하공간에서 정확한 내비게이션을 제공하는 것은 여전히 어려운 과제이다. 방문객이 지하공간에서 필요할 때마다 언제 어디서나 스마트 폰으로 길 안내를 제공받을 수 있다면 더 편리한 모빌리티 서비스를 제공할 수 있다. 본 연구는 지하철을 이용하는 고객에게 출입구에서 열차 플랫폼까지의 길 안내 시스템을 개발하고 있다. 경로탐색은 새로 제안한 QR 마커와 증강현실(AR)을 적용하여 스마트폰의 광학적 툴로 위치정보를 파악하여 경로안내 정보를 실내 지도 없이 제공하는 비용 효율적인 스마트 폰 알고리즘에 해당한다. 또한 이 알고리즘은 교통약자들에게 별도의 Barrier Free 경로로 안내하는 모듈도 제공하고 있다.
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.
지구 환경문제가 국제적인 문제로 부상하면서 국제사회는 글로벌 이슈(기후 변화, 빈곤퇴치, 인권 등)를 해결하기 위해 지속가능발전이라는 새로운 패러다임을 제시하며, 17개의 지속가능발전목표(SDGs)를 실행하고자 다양한 조직적 노력을 시도하며 통합해오고 있다. 최근 파리기후협정과 SDGs 달성에 필요한 재원을 마련하고자 지속가능한 금융의 투자가 확대되며 비재무적 요소인 환경·사회·지배구조가 기업의 미래 경쟁우위와 수익성을 결정하는 중요한 무형자산이 되어, 국내외 기관 투자자와 자산운용사들은 ESG 성과를 기반으로 투자를 확대하고 있다. 본 연구의 목적은 기업의 사회적 책임활동과 ESG 성과 정보 공개를 요구하는 국제적 기준과 이니셔티브를 도출하고, 건설기업의 ESG 활동 및 성과 수준을 분석하고자 한다. 본 연구의 결과는 향후 건설산업이 코로사19 사태, 탄소 중립, 중대 재해 발생 등으로 당면한 위기를 극복할 수 있도록 ESG 생태계를 구축하고, 무형자산 측정 및 관리를 위한 플랫폼 개발의 기본 자료로 활용되어 녹색 금융이 주는 비지니스 기회와 일자리 창출 등 사회적 가치 실현에 기여할 수 있을 것이다.
잭업드릴링 리그는 해양 석유와 가스 탐사 산업에서 널리 사용되는 모바일 해양 플랫폼이다. 그것은 시추 및 생산을 위한 캔틸레버 시추 장치가 있는 독립적인 3개의 다리가 있는 자체 승강식 장치이다. 전형적인 잭업리그는 삼각형 선체, 타워형 데릭, 캔틸레버, 잭케이스, 거주구와 다리로 구성되며 여기에는 스퍼드캔 구조, 개방형 트러스, X-교차 구조로 구성된다. 일반적으로 잭업리그는 수심 130m~170m에서만 운용이 되고 있다. 최근 들어 개발 유정이 심해로 이동하면서, 깊은 수심과 가혹한 환경조건을 만족해야 한다. 리그의 작업 상태에서 모든 정적, 동적 하중은 레그(Leg)를 통해서 지탱되는 특징이 있다. 이러한 리그의 중요한 이슈는 순간적으로 큰 충격에너지를 발생시키는 충돌에 대한 레그의 안전성이다. 본 연구에서는 LS-Dyna 프로그램을 이용하여 DNV 선급에서 규정하고 있는 충돌에너지 35MJ 요구사항에 대한 수치해석 및 검증을 수행하였다. 충돌 선박은 배수량 7,500톤 작업 지원선을 사용하였고, 5가지 충돌조건을 선정하였다. 해석결과로부터 모든 충돌조건은 선급 기준을 만족하지 못한다. 코드 방향 충돌조건은 충돌에너지 15MJ, 브레이스 충돌조건은 6MJ이 합리적이다. 따라서 충돌시나리오에 따른 합리적인 충돌에너지 기준의 제정이 필요로 하다.
데이터의 증가와 AI 기술의 발전에 따라 전 세계적으로 데이터의 활용성을 높이고자 통합 데이터 전략 및 정책 수립이 활발히 진행되고 있다. 최근 연구 분야에서도 국가주도적으로 연구데이터를 활용하기 위해 세계적으로 인프라 사업 및 관리·활용 체계 마련이 이뤄지고 있으며 국내 역시 연구데이터의 검색과 공유를 위한 플랫폼 개발이 활발히 진행되고 있다. 국립재난안전연구원은 국가 재난과 안전관리 총괄 연구기관으로서 재난안전과 관련한 방대한 연구를 수행해 왔으나, 일관성 있는 데이터 관리 체계 및 생산 데이터에 대한 메타데이터 부재, 데이터 활용을 위한 전문인력과 관리 정책 부족 등 원활한 데이터 관리 및 활용이 미흡한 실정이다. 이에 데이터 기반 연구 패러다임의 전환을 위해 재난안전연구데이터의 통합 관리, 활용을 위한 기본계획과 목표모델 검증을 수행하였다. 본 연구를 통해 원내 데이터 통합 관리의 필요성과 실제 수요를 기반으로 데이터 표준화 및 관리 체계 일원화, 전담 조직/인력 구성 등 차별화된 데이터 거버넌스 마련의 필요성을 도출할 수 있었다. 도출된 시사점을 반영한 목표모델의 실효성을 검증하기 위해 파일럿 모델 구축 및 주요 개선 방안을 도출하여 향후 재난안전연구데이터 관리 시스템 구축을 위한 실행 과제로 삼고자 한다.
본 연구의 목적은 토픽모델링과 언어네트워크분석을 활용하여 한국의 스마트팜 분야 연구 동향과 지식구조를 파악하는 것이다. 연구목적을 달성하기 위하여 KCI(Korea Citation Index)의 스마트팜 관련 국내 학술지 104편을 대상으로 핵심어와 핵심어들의 연결 관계를 분석하고, LDA 토픽모델링 기법을 이용하여 연구주제와 관련된 토픽들을 분석하였다. 언어네트워크분석 결과, 국내 스마트팜 관련 연구 분야의 주요핵심어는 '환경', '시스템', '사용', '기술', '재배' 등이 나타났으며, 연결중심성, 매개중심성, 위세중심성 결과도 제시하였다. 토픽모델링분석결과, Topic 1은 '스마트팜 도입 분석', Topic 2는 '친환경 스마트팜과 스마트팜의 경제적 효율성', Topic 3은 '스마트팜 플랫폼 설계', Topic 4는 '스마트팜 생산 최적화', Topic 5는 '스마트팜 생태계', Topic 6은 '스마트팜 시스템 구현', Topic 7은 '스마트팜 관련 정부 정책'으로 나타났다. 본 연구는 국내 스마트팜 관련 연구 동향을 살펴봄으로써, 향후 국내의 스마트팜을 발전시키는 데 필요한 정책개발과 연구 방향성을 설정하는데 기초자료가 될 것으로 기대한다.
최근 메타버스, 스마트시티, 디지털트윈, 자율주행차, 도심항공모빌리티 등 분야에서 3D공간객체모델 관련 정보 요구는 증가될 것이다. 공간객체에 대한 3D모델 구축은 위성·항공·지상플랫폼과 같은 다양한 장비와 모델링·인공지능·영상정합 등의 기술로 가능하다. 하지만 갱신이 필요한 공간객체를 신속하게 탐지하고 DB화하는 작업은 쉽지 않다. 이 연구에서는 공간정보(도형)과 속성을 기반으로 주소코드, 층수, 건물명, 면적 등의 매칭요소를 이용하여 건물융합DB와 변화탐지건물DB를 구축 지원할 수 있고 갱신이 필요한 객체선정의 적합성을 검증할 수 있는 시스템 프로토타입을 개발하였다. 건물융합DB 구축 시 일부 건물의 경우, 공간정보와 속성의 융합불가 및 실패 사례가 발생하여, 매칭율이 약 80%로 낮게 나타났다. 이것은 특별히 시범사업지역 내 많은 건물객체에 대한 속성정보가 누락된 것에 기인하는 것으로 판단된다. 이 연구는 3D공간객체 모델의 신속한 갱신을 위한 효율적인 드론 촬영계획 수립을 지원하여 공간객체의 중복 및 불필요한 구축 등을 사전에 방지함으로써 객체 구축 절차 개선 및 비용 절감에 크게 기여할 것이다.
목적: 본 연구는 79종의 치과 임플란트에 대해 딥러닝을 이용한 식별 모델의 정확도와 임상적 유용성을 평가하는 것을 목적으로 하였다. 연구 재료 및 방법: 2001년부터 2020년까지 30개 치과에서 임플란트 치료를 받은 환자들의 파노라마 방사선 사진에서 총 45396개의 임플란트 고정체 이미지를 수집했다. 수집된 임플란트 이미지는 18개 제조사의 79개 유형이었다. 모델 학습을 위해 EfficientNet 및 Meta Pseudo Labels 알고리즘이 사용되었다. EfficientNet은 EfficientNet-B0 및 EfficientNet-B4가 하위 모델로 사용되었으며, Meta Pseudo Labels는 확장 계수에 따라 두 가지 모델을 적용했다. EfficientNet에 대해 Top 1 정확도를 측정하고 Meta Pseudo Labels에 대해 Top 1 및 Top 5 정확도를 측정하였다. 결과: EfficientNet-B0 및 EfficientNet-B4는 89.4의 Top 1 정확도를 보였다. Meta Pseudo Labels 1은 87.96의 Top 1 정확도를 보였고, 확장 계수가 증가한 Meta Pseudo Labels 2는 88.35를 나타냈다. Top 5 정확도에서 Meta Pseudo Labels 1의 점수는 97.90으로 Meta Pseudo Labels 2의 97.79보다 0.11% 높았다. 결론: 본 연구에서 임플란트 식별에 사용된 4가지 딥러닝 알고리즘은 모두 90%에 가까운 정확도를 보였다. 임플란트 식별을 위한 딥러닝의 임상적 적용 가능성을 높이려면 더 많은 데이터를 수집하고 임플란트에 적합한 미세 조정 알고리즘의 개발이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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