국내산업의 고용없는 성장에 따라 고용창출효과가 큰 서비스산업 육성에 대한 정부의 관심이 증가하고 있다. 서비스산업의 양적 성장은 물론, OECD 국가대비 국내 서비스산업의 경쟁력은 매우 낮은 실정으로 나타나, 서비스산업의 경쟁력 강화방안에 관한 연구가 중요한 이슈로 제기되고 있다. 특히, 금융,교육,보험과 같이 대기업이 진출한 서비스산업은 상대적으로 경쟁력이 양호하나, 중소서비스 산업의 경쟁력은 매우 미진한 것으로 나타나, 중소서비스산업의 경쟁력강화를 위한 방안이 시급한 실정이다. 정보기술은 기업 경쟁력강화를 위한 핵심 인프라와 수단으로 활용되고 있어, 국내 서비스산업 경쟁력 강화에 적용가능한 것으로 인식되고 있다. 따라서, 본 연구의 목적은 국내 서비스산업의 IT 활용 실태를 조사하고, IT 활용 성공 요인을 중심으로 IT 도입 및 활용상의 문제점 및 요구사항을 분석하여, 서비스산업의 IT 활용 향상을 위한 정책적 방안을 도출하는 것이다. 본 연구를 위하여 국내 서비스기업 2,000개 업체에 대한 설문조사와 통계분석을 수행하였다. 분석결과, 국내 서비스산업의 IT활용 실태, 성공요인 관점에서 활용수준 및 기업규모와 업종간 비교분석, IT활용 저해요인에 대한 심층분석결과를 도출하였다. 마지막으로 심층분석결과를 토대로 서비스사업 IT 활용 향상을 위한 정책적 시사점이 제시되었다. 본 연구결과는 서비스기업 IT 도입 및 활용 담당자는 물론 IT 공급업체, 정책개발 전문가에게 서비스산업 IT 활용 제고를 위한 주요 요인과 요인별 IT 활용 향상을 위한 가이드라인을 제공할 것으로 기대된다.
본 연구는 협력적특허분류(CPC)를 활용한 '사물인터넷(IoT)' 과 '웨어러블(wearables)' 의 기술융합동향 분석에 관한 것이다. 국내 도입 분야가 점차 확대되고 있는 CPC는 기존의 국제특허분류(IPC)보다 세분화된 분류를 제공해 기술 특성을 더 세밀하고 정확하게 반영할 수 있어 특허정보 분석 시 활용도를 배가시킬 것으로 기대된다. 아직까지 CPC를 특허정보 분석에 활용한 연구가 드물며, 특허분류코드를 활용해 기술융합현상을 분석한 선행연구들 대부분이 IPC코드를 활용하였다. 본 연구에서는 CPC를 활용하여 wearable IoT 영역의 기술융합동향분석을 실시하였고, 이를 위한 사전분석으로서 각 특허에 할당된 CPC와 IPC를 비교분석하였다. 연관규칙 마이닝 기법을 활용한 CPC 코드분석을 통해 융합이 활발하게 발생하는 기술영역들을 도출하고 시간에 따른 추세변화를 파악하였다.
지구상 해양, 대기 및 대륙 상호간의 연속적인 물의 거동을 나타내는 물의 순환의 주요 과정 중 하나인 유량 자료는 경년부터 수십년간의 다양한 기상학적 변동성을 내포하며 해당 지역의 수문기상학적 특성을 반영한다. 이러한 기상학적 변동성 중에서 비교적 긴 시간 주기를 나타내는 저주파 진동은 전지구적 기후변화의 장기적 영향을 나타내며 해수면 상승, 홍수 또는 가뭄과 같은 극한 수문사상을 나타내는 매우 주요한 지표로 활용되고 있지만 관측된 수문 시계열의 짧은 자료길이로 인하여 통계적 분석의 신뢰성에 한계를 보여왔다. 따라서 과거 수문 시계열의 확장으로 인하여 부재의 영역으로 남아있던 자료 기간의 한계가 보완되면 보다 정확하고 신뢰도 있는 분석이 가능할 것이다. 나무나이테를 활용한 고기후 복원 등의 연구가 증가하고 있지만 공학 분야에서 이를 실제로 활용한 연구는 아직 미비하다. 따라서 본 연구에서는 과거 기후의 정보를 바탕으로 복원된 수문 시계열을 활용하여 수문 시계열에 내재된 장기 기후 변동성을 통계적으로 분석하기 위한 문헌들을 조사하고, 장기적인 시간 흐름에 내재된 잠재적인 경향 및 변동성을 통계적 분석을 파악하고자 한다. 이를 위해 주어진 수문 시계열에 내재된 저주파 신호을 추출하기 위한 경험적 모드분해법을 활용하여 수문 자료에 내재된 장기 변동성을 추출하였으며, 산업화 이전부터 연장된 수문 시계열의 공학적 활용성을 분석하고자 한다.
본 연구의 목적은 빅데이터 분석을 통해 QR 코드에 관한 연구 동향을 살펴보고 향후 활용 방안을 수립하는 데 그 방향성을 제시하는 것이다. 먼저 QR 코드에 관한 주제 분야별, 연도별 연구 동향을 살펴보고, 텍스트 분석을 실시한다. 아울러 이 결과를 데이터 시각화하여 분석결과를 살펴본다. 구체적으로 본 연구는 데이터 scraping 및 수집을 하였으며, R x64 4.0.2 프로그램 패키지를 활용 전처리 활동과 빅데이터 분석을 하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 전반적으로 QR 코드 관련 연구가 지속적으로 증가하는 추세가 발견되었다. 둘째, 빈출키워드를 분석한 결과 주제 분야별, 연도별로 다소 차이가 있으나 전반적으로 모든 분야에서 QR 코드 사용이 유사한 형태로 나타났다. 본 연구는 QR 코드에 관한 연구가 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 향후에도 같은 추세로 활용가능성이 높음을 확인하였다. 본 연구의 결과는 QR 코드가 사회문화적 현상을 반영하고 있으며, 우리는 이를 정보의 수단 및 활용의 관점으로 접근할 필요가 있음을 시사한다. 본 연구의 결과는 QR 코드에 관한 정부지원 및 활성화 방안을 마련하는데 유용한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
가뭄은 수개월, 수년 이상에 걸쳐 서서히 발생 및 지속되며, 식생에 대한 피해가 발생할 때까지 확실한 인식이 어렵다. 최근에는 기후변화로 인하여 가뭄의 발생빈도가 증가하고 있으며, 기상 이상에 따른 다양한 형태의 가뭄이 발생하고 있다. 미국에서 정의한 'Flash Drought'는 비교적 짧은 기간 동안 표면온도의 상승과 비정상적으로 낮고 빠르게 감소하는 토양수분으로 인하여 식생에 대한 극심한 스트레스를 유발하면서 광범위한 작물 손실 및 용수공급 감소 등에 대한 피해를 야기하는 가뭄이다. 국내에서는 Flash Drought에 대한 모니터링이 활성화되지 않았기 때문에 본 연구에서는 '돌발가뭄'이라는 새로운 정의를 제시하면서 토양수분, 증발산량, 강수량, 기온 등의 가뭄 관련 주요인자를 활용하여 국내에서 발생한 돌발가뭄 (Flash Drought)를 감지하고 분석하고자 하였다. 돌발가뭄을 분석하기 위하여 선행연구에서 제시한 가뭄 관련 주요인자 기준 유형, 증발산량 기반 가뭄지수를 활용한 유형 등을 활용하였으며, 지상관측자료로는 국내 76개 종관기상관측 자료를 활용하였다. 또한, 토양수분 자료는 GRACE (Gravity Recovery and Climate Experiment) 위성영상 자료를 취득한 후 5 km 공간해상도 자료로 활용하였다. 가뭄지수의 경우 증발산 기반 가뭄지수 중 표준강수증발산지수 SPEI (Standardized Precipitation Evapotranspiration), 증발스트레스지수 ESI (Evaporative Stress Index) 등을 활용하여 국내 돌발가뭄 유형에 대한 분석에 적용하였다. 본 연구를 통하여 아직 명확하게 정의되지 않은 돌발가뭄에 대한 유형별 분석 및 국내 돌발가뭄의 수문기상학적 특성을 분석하고자 한다.
본고에서는 자연계에 존재하는 동조 현상을 이해하고 공학적으로 활용하기 위하여 동조 현상에 관한 대표적인 수학적 모델을 살펴보고 동조의 원리를 분석한다. 또한 동조 현상을 공학적으로 활용한 주요 사례를 살펴봄으로써 자연계를 모방한 동기화 방식의 장단점을 분석하고 자연계 모방 기술의 필요성을 역설한다. 아울러 동조 현상을 공학적으로 활용하는데 필요한 향후 연구 이슈를 제시한다.
원자력발전소의 발전정지사례로부터 얻는 정보는 발전정지를 줄이기 위한 노력에 중요하다. 그러나, 대부분의 사례자료는 문서 형태로 되어 있어 내용의 활용상 단점이 있다. 본 연구에서는, 국내 원자력발 전소의 발전정지사례를 분석하여 얻을 수 있는 인적오류의 개입여부, 인적오류 발생에 기여한 문제점, 발전정지 발생의 원인, 발전정지의 발생과정 등의 정보를 데이타베이스화하여 제공함으로써 발전정지 정보 의 활용성을 높이기 위한 국내 원전 발전정지사례 분석정보 시스템을 개발중에 있다. 이를 위하여, 사례 분석절차를 수립하고, 분석된 사례정보의 효과적인 제공을 위한 정보의 구성과 사례검색논리를 개발하였으며, 여기에 사용자 인터페이스를 결합한 prototype를 개발하였다.
빅데이터 분석을 위해 활용되는 데이터로는 뉴스, 블로그, SNS, 논문, 특허 그리고 센서로부터 수집된 데이터 등 매우 다양한 유형의 데이터가 있다. 특히, 신뢰성 있는 데이터를 실시간 제공하는 웹 데이터의 활용이 점차 확산되고 있다. 그리고 빅데이터의 활용이 다양한 분야로 점차 확산되고 웹 데이터가 매년 기하급수적으로 증가하면서, 최근 웹 데이터는 재난대응 미디어로써 매우 중요한 역할을 하고 있다. 또한, 빅데이터 분석에 활용되는 원천 데이터는 네트워크 형태이며, 최근 소셜 네트워크 분석을 통한 효과적인 상품 광고, 핵심 유전자 발굴, 신약 재창출 등 다양한 영역에서 네트워크 분석 기술이 사회와 인류에게 가치 있는 정보를 제공할 수 있는 가능성을 제시하면서 네트워크 분석 기술의 중요성이 부각되고 있다. 본 논문에서는 웹에서 제공하는 뉴스와 SNS 데이터를 이용해 수난 발생 및 규모 예측을 지원하는 웹 크롤러 및 네트워크 분석기술을 제안한다.
빅데이터를 활용한 데이터 분석 기법 중 비정형 데이터 분석의 하나인 텍스트 마이닝 기법을 활용하여, 외국 학술지에 나타난 한국의 경제 분야 트렌드를 분석한다. 데이터베이스로 Web of Knowledge의 연구논문을 활용하였으며, 키워드 분석, 네트워크 분석, 토픽모델링 분석을 통해 연구 동향 및 지적구조를 파악하는 데 그 목적이 있다.
본 논문에서는 2015 개정 교육과정에 따라 개발된 6종의 실과 교과서 중 '로봇 활용 교육' 단원의 탐구성을 Romey 분석법을 활용하여 현장에서 이루어질 교과서 채택, 교육과정 연구, 차기 교과서 개발 시에 참고할 수 있는 시사점을 제공하였다. 선행 연구를 분석한 결과 초등학교 '로봇 활용 교육' 단원의 경우, 중·고등학교 교과서 연구에서 활발하게 진행되는 탐구성 분석이 미비한 것으로 파악되었다. 따라서 4차산업 혁명시대를 살아갈 우리 아이들에게 탐구형 교과서가 필요하다는 판단 하에 Romey 분석법을 활용하여 교과서 내용을 분석하였다. 교과서를 분석한 결과, 모든 분석요소에서 탐구적 성향을 갖춘 이상적인 교과서는 없었으며 전체 교과서에서 탐구적 성향이 가장 낮은 분석요소는 본문이었으며, 가장 높은 분석요소는 활동이었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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