본 연구의 목적은 신산업의 등장과 함께 필연적으로 수반되는 기존 전통산업과의 이해관계 충돌 문제 및 각종 법적 규제와의 마찰 문제 등을 해결하기 위한 O2O산업의 정책방향을 제시하는 것이다. 그리고 이러한 문제의 해결을 위해 시나리오 기법 중의 하나인 TAIDA 기법을 활용하여 다음과 같은 정책방향을 제시하였다. 즉 우선 직접적으로는 각종 컨설팅 등 정보의 제공과 공용서버 등 기반시설의 제공 등과 같은 현실적 지원정책을 통해 새로운 사업 진출이 용이한 환경을 마련할 필요가 있다. 그 다음 법적인 측면에서 기존 산업형태를 기준으로 제정된 법령을 신산업에 최대한 긍정적으로 유리하게 해석 적용함과 동시에 신산업에 적합한 법령을 신속하게 입법되도록 하는 정책이 필요하다. 끝으로 기존 전통산업과의 마찰 영역은 예측 가능한 방향으로 점진적인 변화가 이루어 질 수 있도록 하여야 한다. 요컨대 기존의 법제도간의 부조화, 안전문제, 이해관계 그룹과의 충돌이 가장 큰 선결과제라고 할 수 있는데, 본 연구가 제시한 정책방향에 따른 실천적인 정책을 강구해야할 필요성이 제기된다. 본 연구를 통해 O2O산업의 중요성과 이를 발전시키기 위한 정책적 필요성이 확인되었다고 사료되며, 본 연구에 후속하여 O2O 산업을 각각의 특징별로 세분화하여 분류하고 각 산업 영역별로 구체적 발전방안을 제시하는 연구를 기대한다.
제 4차 산업 시대의 도래는 기존 사회와 산업 생태계를 급속히 변화시키며, 기술, 문화, 금융 등의 경계선을 사라지게 하고 있다. 이동공간 산업도 마찬가지로, 기존의 기계공학 중심의 산업이 전자 및 정보통신기술과 융합함에 따라 이동성 및 안전성 중심의 공간을 넘어, 인포테이먼트 및 콘텐츠를 소비할 수 있는 공간으로 변화하고 있다. 현재까지 수행된 차세대 이동공간 관련 이론적 평가 방법은 대부분 사용성 평가, 혹은 수용성 평가방법 등에 집중되어있으나, 실제 동향조사에 의하면 대부분의 자동차 OEM을 포함한 많은 이동공간 업체에서는 감성평가를 중요시하고 있는 것으로 나타났다. 이에 본 연구는 차세대 이동공간에서의 콘텐츠 인터랙션을 개발하는 데에 있어 어떠한 감성 요소들을 평가해야 하는지에 대해 수행한다. 패트릭 조단의 네 가지 즐거움 이론의 감성요소들을 기반으로 국내 운전자 116명을 대상으로 차세대 이동공간에서 콘텐츠 감성평가를 수행할 때 필요한 요소들에 대해 평가하였다. 통계분석 및 AHP (Analytic Hierarchy Process) 분석 결과, 심리적-관념적-사회적-물리적 즐거움 순으로 평가 우선순위를 도출시키는 것이 필요하며, 콘텐츠 소비 유형에 따른 평가를 수행하는 것이 필요할 것으로 나타났다.
컴퓨터로 대변되는 정보통신기술의 발달 등으로 사회에 유통되고 있는 "정보"는, 인류의 물질문명은 물론 생활환경에까지도 혁신을 가져왔다. 즉 정보는 그 유통과 처리 증대 및 신속화 그리고 다양화되면서 그 존재형식과 가치체계에도 근본적인 변화를 가져왔다. 앞으로도 이러한 변화는 과학문명의 발달에 따라 계속변화를 촉구할 것이다. 따라서 정보화는 현대사회의 본질을 특징 짖는 중요한 개념이지만, 다른 한편 정보는 그 특성에 편승하여 다양한 형태로 악용되고 있어 이로 인한 범죄도 날로 증가하는 것이 현실이다. 정보화에 대한 대책으로 1986년 "전산망 보급확장과 이용촉진에 관한 법률"은, 우리나라 최초의 정보화에 관한 법률로 이에 관한 국가시책과 제도를 규정한 것이다. 그 후 2011년 "개인정보보호법"에 이르기까지 다양한 법률을 제정하여 그 종합적인 체계를 갖추었다고 할 수 있다. 이러한 법제도의 기본적인 배경에는 정보가 처리되는 공간이 가상공간일지라도 그것이 전자적 실재로서 성격을 갖는 이상, 현실사회에 타당한 룰은 기본적으로 가상공간에서도 그대로 타당하여야 한다고 전제하고 있다. 따라서 현실사회에서 위법한 것은 가상공간에서도 위법하지 않으면 안 된다는 것이다. 정보와 관련된 현행법상의 이와 같은 방향성에 대해서는 학설과 실무가 대체적으로 일치한다. 다만 기존의 현행법체계 및 개념이 유체물을 전제로 하기 때문에 "무체물"인 정보의 특성이 반영되지 않았다. 또한 그 대처방식도 대증요법적으로 대응하고 있어 다양한 문제점을 노출하고 있다. 따라서 본고는 이러한 문제의식을 전제로 현행법에 규정되어 있는 정보의 보호방식을 살펴보고 그 보호범위와 한계를 고찰하여, 개선방향에 대한 시사점을 모색하고자 한다.
최근 전기기기로 인한 화재발생이 급증함에 따라 기기에 대한 안전진단의 필요성이 높아지고 있다. 본 연구는 지능형의 Fuzzy기술을 이용한 전기기기의 안전진단에 관한 것으로 기기의 사용전류특성, 누적사용시간, 열화특성 및 Arc특성 등의 복합적인 전기안전 요인을 검출하여 진단한다. 이들 안전요인을 실시간으로 추출하기 위하여 각종 Sensor회로, DSP(Digital Signal Processor) 신호처리회로, 무선통신회로 등으로 구성된 Board를 설계하였고, 추출된 4가지 진단정보를 이용하여, 기기의 안전정도를 퍼지수치 값으로 표시하기 위하여 각 정보마다 Gaussian function을 사용한 퍼지 알고리즘을 설계하고 DSP에 실장 하였다. 지능적인 퍼지알고리즘은 4가지의 진단정보를 입력받아 퍼지엔진으로 추론하고 해당기기의 종합적인 안전 상태를 사람의 감성에 익숙한 100단계의 아날로그 퍼지 값으로 출력한다. 본 연구에서 구현된 DSP 하드웨어와 퍼지 알고리즘을 융합한 보드의 실험을 통하여, 전기기기의 운전 중 실시간 안전 상태를 복합적으로 검출하고, 사람에게 친화적인 감성적 퍼지 값으로 진단결과를 출력하는 기능을 소형의 DSP Board에서 구현할 수 있음을 입증하였다. 향후 인공지능 전용 Micom이 출시된다면 지능을 바탕으로 보다 진보된 진단 시스템을 연구할 수 있을 것으로 기대한다.
제품개발에 있어 도구의 활용은 시대별로 급속하게 발전되어 사용되었고 오늘날과 같은 컴퓨터 디지털화는 대부분의 공장제 대향생산체계에서 필수 불가결한 공정으로 자리 매김 하였다. 이러한 환경변화에서 제품의 기획단계부터 최종 양산단계에 이르기까지 디자이너의 감성적 욕구를 체계적이고 합리적인 정보환경구축으로 디지털화 함으로써 최종 소비자인 고객의 다양한 요구를 만족시켜야 한다. 시대의 패자(覇者)가 되고자 하는 기업은 앞다투어 정보를 효율적으로 처리하는 유용한 도구럿 컴퓨터를 도입하였고, 이러한 컴퓨터는 인간보다 훨씬 우수한 계산능력을 발휘하여 그 기대에 부응하였으며 전자기술의 발전에 힘입어 컴퓨터의 고성능화, 경제화, 소형화, 통합화를 기능하게 만들어 우리의 디자인 개발환경은 과거와 비교할 수 없을 정도로 많은 정보를 접할 수 있게 되었다. 그렇지만 아무리 좋은 정보라도 사용되고 활용되지 않으면 의미가 없기 때문에 어디서든 필요에 따라 그 정보를 취할 수 있어야 한다. 따라서 본 연구는 디지털 컴퓨터의 소형화, 통합화 발전동향 및 정보화사회에 있어 컴퓨터 통신의 미래기능성을 살피고 정보화된 디자인 환경과 제품 이미지 동일화 디자인 전략을 컴퓨터에 의한 응용 프로그램의 활용으로 디자이너의 다각화된 신제품 개발능력을 향상기킬 수 있는 방안을 모색한다.
전자 통신 산업이 발달하면서 도전성 재료의 사용이 증가하게 되었다. 그에 따라 주로 사용되어오던 귀금속들을 대신할 저렴한 재료들이 필요하게 되었다. 그 중 구리는 귀금속에 비해 값이 저렴하고, 유사한 열 전기적 특성을 가졌지만 대기 중에서 쉽게 산화가 되는 문제점이 있다. 산화를 방지하기 위해서는 제조공정이 복잡해져 사용에 제한이 되어왔다. 구리의 산화 방지를 위한 방법 중 하나로 산화에 강한 금속을 Core-Shell 구조로 도금시켜 고유의 특성을 유지하며 산화를 방지하는 방법이 있다. 본 연구에서는 무전해 도금법으로 구리분말에 주석(Sn) 도금을 했고, 도금에 영향을 주는 인자들에 대해서 연구했다. XRD, FE-SEM, FIB, 4-Point Probe 등의 분석결과 구리 표면에 치밀한 주석피막이 도금되었고, 대기 중에서 산화가 되지 않았다. 분석결과를 바탕으로 최적의 도금 조건을 도출했고, 추가적으로, 도전성 필러 응용 가능성에 대한 실험을 했다. 합성된 분말을 pellet 형태로 압분 성형한 후 저온 열처리 전과 후의 변화를 분석했다. 그 결과 저온 치밀화를 통해 용융된 주석이 구리 입자들을 상호연결 시켰고, 전기 전도가 향상되었다.
본 연구는 일련의 연구개발 과정을 지식과 정보라는 서비스 상품이 생산 유통 소비되는 과정으로 인식하여 서비스 마케팅적 관점에서 접근하고자 한다. 또한 연구개발에 참여하는 여러 주체들 사이의 행동적 특성을 관계 마케팅이라는 시각에서 바라보고자 한다. 여러 기관이 함께 참여하는 공동연구 과정은 조직간 관계로 인식될 수 있기 때문에 본 연구에서는 공정성과 서비스 품질, 신뢰, 그리고 충성도의 개념으로 이를 설명하여 보고자 한다. 지난 연구를 통해 공정성과 서비스 품질이 신뢰에 긍정적 영향을 미치고, 신뢰는 충성도에 긍정적 영향을 미치고 있었다. 그러나 공정성과 서비스 품질이 충성도에 직접적인 영향을 미치고 있지 않은 것으로 나타났다. 신뢰가 중간에 매개변수 역할을 할 것이라는 추론을 하였고, 이를 후속연구에서 다룰 것을 언급하였다. 그렇기 때문에 본 연구는 이전 연구에 대한 확장이자 보완적 연구로서 특성을 갖는다. 이번 연구에서는 공정성과 충성도, 서비스 품질과 충성도 사이의 관계에서 신뢰가 매개변수 역할을 할 수 있는지를 이론적으로 설명하고 경험적으로 검증하고자 하였다. 매개효과 검증을 행하기 위해 PROCESS 모형 4를 이용하였다. 분석결과 신뢰는 공정성과 충성도의 관계를 매개하였고, 서비스 품질과 충성도의 관계를 매개하는 것으로 나타났다.
최근 게임, 영화, 애니메이션 다양한 분야에서 모션 캡처를 이용하여 신체 모델을 구축하고 캐릭터를 생성하여 3차원 공간에 표출하는 콘텐츠가 증가하고 있다. 마커를 부착하여 관절의 위치를 측정하는 방법에서 촬영 장비에 대한 비용과 같은 문제를 보완하기 위해 RGB-D 카메라를 이용하여 애니메이션을 생성하는 연구가 진행되고 있지만, 관절 추정 정확도나 장비 비용의 문제가 여전히 존재한다. 이에 본 논문에서는 애니메이션 생성에 필요한 장비 비용을 줄이고 관절 추정 정확도를 높이기 위해 RGB 이미지를 관절 추정 네트워크에 입력하고, 그 결과를 3차원 데이터로 변환하여 FBX 형식 애니메이션으로 생성하는 시스템을 제안한다. 먼저 RGB 이미지에 대한 2차원 관절을 추정하고, 이 값을 이용하여 관절의 3차원 좌표를 추정한다. 그 결과를 쿼터니언으로 변환하여 회전한 후, FBX 형식의 애니메이션을 생성한다. 제안한 방법의 정확도 측정을 위해 신체에 마커를 부착하여 마커의 3차원 위치를 바탕으로 생성한 애니메이션과 제안된 시스템으로 생성한 애니메이션의 오차를 비교하여 시스템 동작을 입증하였다.
최근 객체 인식에 높은 성능을 가진 딥러닝 네트워크가 나오고 있다. 딥러닝을 이용한 객체 인식의 경우 성능 향상을 위해 학습 데이터 셋 구축이 중요하다. 데이터 셋을 구축하기 위해서는 이미지를 수집하고 라벨링 해야 한다. 이 과정은 많은 시간과 인력이 필요하다. 때문에 오픈 데이터 셋을 사용한다. 그러나 방대한 오픈 데이터 셋을 가지고 있지 않는 객체도 존재한다. 그 중 하나가 번호판 검출과 인식에 필요한 데이터이다. 이에 본 논문에서는 이미지를 최소화 하여 대용량 데이터 셋을 만들 수 있는 인조 번호판 생성기 시스템을 제안한다. 또한 인조 번호판 배치구조에 따른 검출률을 분석했다. 분석결과 가장 좋은 배치구조는 FVC_III, B이며 가장 적합한 네트워크는 D2Det이었다. 인조 데이터셋 성능은 실제 데이터셋의 성능보다 2~3%가 낮았지만, 인조 데이터를 구축하는 시간이 실제 데이터셋을 구축하는 시간보다 약 11배 빨라 시간적으로 효율적인 데이터 셋 구축 시스템임을 증명하였다.
무선 기술의 고도화 및 이동통신 기술의 인프라가 빠르게 성장함에 따라 AI 기반 플랫폼을 적용한 시스템이 사용자의 주목을 받고 있다. 특히 사용자의 취향이나 관심사 등을 이해하고, 선호하는 아이템을 추천해주는 시스템은 고도화된 전자상거래 맞춤형 서비스 및 스마트 홈 등에 적용되고 있다. 그러나 이러한 추천 시스템은 다양한 사용자들의 취향이나 관심사 등에 대한 선호도를 실시간으로 반영하기 어렵다는 문제가 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해소하기 위해 GRU(Gated Recurrent Unit) 언어 모델을 이용한 Fuzzy-AHP 기반 영화 추천 시스템을 제안하였다. 본 시스템에서는 사용자의 취향이나 관심사를 실시간으로 반영하기 위해 Fuzzy-AHP를 적용하였다. 또한 대중들의 관심사 및 해당 영화의 내용을 분석하여 사용자가 선호하는 요인과 유사한 영화를 추천하기 위해 GRU 언어 모델 기반의 모델을 적용하였다. 본 추천 시스템의 성능을 검증하기 위해 학습 모듈에서 사용된 스크래핑 데이터를 이용하여 학습 모델의 적합성을 측정하였으며, LSTM(Long Short-Term Memory) 언어 모델과 Epoch 당 학습 시간을 비교하여 학습 수행 속도를 측정하였다. 그 결과 본 연구의 학습 모델의 평균 교차 검증 지수가 94.8%로 적합하다는 것을 알 수 있었으며, 학습 수행 속도가 LSTM 언어 모델보다 우수함을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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