• 전자통신동향분석
• /
• 제34권5호
• /
• pp.14-25
• /
• 2019

As the Internet of Things, artificial intelligence and big data have received a lot of attention as key growth engines in the era of the fourth industrial revolution, data acquisition and utilization in mobile, automotive, robotics, manufacturing, agriculture, health care and national defense are becoming more important. Due to numerous data-based industrial changes, demand for sensor technologies is exploding, especially for intelligent sensor technologies that combine control, judgement, storage and communication functions with the sensors's own functions. Intelligent sensor technology can be defined as a convergence component technology that combines intelligent sensor units, intelligent algorithms, modules with signal processing circuits, and integrated plaform technologies. Intelligent sensor technology, which can be applied to variety of smart IT convergence services such as smart devices, smart homes, smart cars, smart factory, smart cities, and others, is evolving towards intelligent and convergence technologies that produce new high-value information through recognition, reasoning, and judgement based on artificial intelligence. As a result, development of intelligent sensor units is accelerating with strategies for miniaturization, low-power consumption and convergence, new form factor such as flexible and stretchable form, and integration of high-resolution sensor arrays. In the future, these intelligent sensor technologies will lead explosive sensor industries in the era of data-based artificial intelligence and will greatly contribute to enhancing nation's competitiveness in the global sensor market. In this report, we analyze and summarize the recent trends in intelligent sensor technologies, especially those for four core technologies.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
• /
• 제14권3호
• /
• pp.313-321
• /
• 2013

최근 모바일 스마트 기기의 보급으로 스마트 기기에 탑재된 다양한 센서에서 수집되는 대량이 데이터를 분석하여 처리하는 빅 데이터의 시대는 위치기반 서비스(LBSs: Location-Based Services)에 까지 확대대고 있다. 이동궤적에 대한 데이터도 초 대용량으로 증가하고 있다. 초 대용량 이동궤적 데이터 처리를 위해서는 클라우드 컴퓨팅 기술 및 맵리듀스와 같은 병행처리 플랫폼에 대한 연구가 필요하다. 최근 대용량 데이터의 병렬처리를 위해 맵리듀스 기반의 연구는 진행되고 있으나, 일괄처리 및 키-값 데이터 구조에 적합한 맵리듀스는 실시간 LBS에 적용에 적합하지 않다. 따라서 본 연구는 맵리듀스 특성을 면밀히 분석하고 실시간적 서비스에 적합하도록 모듈 단위로 효율적인 색인 기법 및 검색에 대한 시스템 설계를 제시한다.

• 한국방사선학회논문지
• /
• 제15권5호
• /
• pp.667-673
• /
• 2021

4차 산업혁명 시대에 진입하면서 방사선 의료 기술 개발의 혁신 및 고도화에 따라 방사선사의 업무 범위는 더욱더 확대될 것으로 판단된다. 본 연구에서는 의료장비 및 방사선사 인력 현황을 파악하여 4차 산업혁명시대 변화에 있어 방사선 의료기술분야 인재 양성 계획, 진로 및 취업 상담에 기초자료를 제공하고자 하였다. 보건의료 빅데이터를 이용하여 2020년부터 2분기 자료와 2021년 2분기 자료를 통해 분석하였다. 연구결과 2020년 대비 2021년 종별 의료장비 현황 비교 결과 C-Arm X-선 검사 장비가 6,638대로 5.83% 가장 높게 증가하였으며, 다음 순으로 MRI 검사 장비 1,811대 5.29%, 혈관조영 검사 장비 725대 5.22%, 일반 X-선 검사 장비 21,557대 3.99%, CT 검사 장비 2,136대 3.03%, 유방 검사 장비 3,425대 3.00% 증가하였다. 2020년 대비 2021년 전체 방사선사 인력 현황 비교 결과 29,038명으로 2.73% 증가하였다. 지역별 방사선사 인력 현황 비교 결과 경기 지역에서 5.96%로 가장 높게 증가하였으며, 다음순으로 강원 지역 5.66%, 충남지역 3.81% 증가하였다. 의료장비 및 방사선사 인력이 증가하는 상황에서 대학에서는 4차 산업혁명 시대의료 방사선 기술영역에서 적용할 수 있는 맞춤형 인공지능 및 빅데이터에 관한 이해 및 활용과 관련된 교과목 개발을 통한 전문적 지식과 실무역량을 갖춘 방사선사 양성이 필요하며, 협회 차원에서는 새로운 일자리 창출 및 취업 향상을 위한 적극적인 정책이 필요할 것으로 생각된다.

• 기업가정신과 벤처연구
• /
• 제20권3호
• /
• pp.49-68
• /
• 2017

플랫폼 금융은 데이터 분석과 플랫폼을 이용한 매칭이라는 새로운 자금조달 방식을 제시함으로써 중소기업의 대안금융으로 부상하고 있다. 이 사업의 본질은 빅데이터를 이용한 위험평가와 투자자의 위험-수익 선호(risk-return preference)를 적절히 반영할 수 있는 위험분산 기술을 금융업에 적용한 것이다. 이로써 소상공인을 위한 소액금융, 중소기업의 운전자본(working capital) 조달을 위한 공급망 금융의 형태로 기존 금융의 대안으로 부상하고 있다. 한국의 플랫폼 금융은 이 같은 가능성에도 아직 유치 단계(infant stage)이며, 정책적 지원을 필요로 한다. 이는 다음과 같이 요약할 수 있다. "기관 및 공공 투자참여", 플랫폼 금융의 민간 자금유입(crowd-in)을 위한 정책금융의 씨앗자금(seed money) 공급, "수용적 규제체계", 영국의 샌드박스와 같이 새로운 사업에 대한 한시적 규제 유예, "데이터 개방 확대", 재량적인 데이터 공유의 허용, "대안투자 수단의 보급", 저금리시대의 대안투자 수단으로서 플랫폼 금융 육성.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
• /
• 제22권2호
• /
• pp.95-100
• /
• 2016

빅데이터, 클라우드 컴퓨팅 시대가 오면서 데이터 사용량이 점점 증가하고 있고 이러한 빅데이터를 신속히 처리하기 위한 시스템들이 개발되고 있다. 그 중 데이터를 저장하기 위한 시스템으로 분산 파일 시스템이 널리 사용되고 있다, 이러한 분산 파일 시스템 중에는 글러스터 파일 시스템(GlusterFS)이 있다. 또한 기술의 발달로 고성능 장비인 Nand flash SSD (Solid State Drive)의 가격이 하락함에 따라서 데이터센터로 도입이 증가되는 추세이다. 따라서 GlusterFS에서도 SSD를 도입하려고 하지만, GlusterFS는 하드디스크를 기반으로 설계되었기 때문에 SSD를 이용했을 시 구조적인 문제로 성능 저하가 발생하게 된다. 이러한 구조적인 문제점들에는 I/O-cache, Read-ahead, Write-behind Translator들이 있다. 랜덤 I/O에 장점이 있는 SSD에 맞지 않는 기능들을 제거함으로써, 4KB 랜덤 읽기의 경우 255%까지의 성능 향상 결과와, 64KB 랜덤 읽기의 경우 50%까지의 성능 향상 결과를 얻었다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제17권1호
• /
• pp.1-8
• /
• 2019

본 연구는 4차 산업혁명 시대의 주요 직종군에 주목하여 기업의 채용경향성을 파악하는 것을 목표로 4차 산업혁명 관련 신직업 군 중 하나인 자율주행자동차 산업을 중심으로 기업의 채용 경향을 분석하였다. 기업의 채용공고 정보를 빅데이터로 분석하여 다음의 결과를 도출하였다. 우선, 채용경향성을 기술 분야와 업무분야로 나누어 확인한 결과, 기술분야가 하드웨어분야의 기업이라면 인성특질과 혁신특질이 두드러지는 인재상을 요구하였다. 다음으로 업무분야가 생산직이라면 인성특질이 두드러진 인재상을 원하는 것으로 나타났다. 또한 업무분야가 관리직이라면 소통특질이 두드러진 인재상을 요구하고 있는 것으로 확인되었다. 본 연구결과는 채용준비를 하는 구직자의 입장에서 자신의 인재상 특성을 확인하고 채용경향의 적합도를 고려하여 지원하면 효율적인 취업전략을 도모하는데 기초자료로 사용할 수 있다는 의의가 있다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제24권12호
• /
• pp.1567-1573
• /
• 2020

인터넷 기술의 발전으로 1인 미디어 시대로 도래했다. 한 개인이 스스로 콘텐츠를 제작하여 관련 온라인 서비스로 업로드 하고, 많은 사용자가 온라인 서비스의 콘텐츠를 인터넷을 이용할 수 있는 장치(PC, 스마트폰, 스마트TV 등)를 이용해 시청하고 있다. 현재 대부분 사용자가 기존 온라인 서비스에서 제공하는 검색기능을 통해 원하는 콘텐츠를 찾아서 시청하고 있다. 이러한 기능은 콘텐츠를 업로드 한 사용자가 입력한 정보를 바탕으로 제공된다. 이러한 제한된 단어 데이터를 바탕으로 콘텐츠를 검색해야 하는 환경에서 잘못된 정보가 있는 경우 검색 결과의 유사도 효율 저하와 잘못된 결과를 사용자에게 제시한다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 온라인 서비스에서 콘텐츠 정보를 시스템이 능동적으로 영상을 분석하고, 영상이 보유한 특성을 추출해 반영하는 방법을 제시한다. 한 동영상의 음성데이터를 근거한 스토리 내용을 근거로 형태소를 추출해 빅데이터 기술로 분석하기 위한 연구 내용을 다룬다.

• 한국건설안전학회 논문집
• /
• 제2권1호
• /
• pp.36-44
• /
• 2019

현 시대는 인공지능(AI), 사물 인터넷(Iot), 빅 데이터(Big Data), 모바일(Mobile) 등과 같은 기술을 토대로 한 Digital화 문명사회로써, 이와 더불어 레이더 분야 또한 탐지 범위가 날이 갈수록 장거리화 되어가고 있다. 사람은 가시거리가 최대 20Km 정도이고, 가청 주파수는 20~20000Hz이다. 이렇게 제한적인 인간의 한계를 초월한 거리를 보기 위한 것이 레이더이며, 이러한 레이더들은 모두 장비 특성상 허위 항적을 발생하고 이로 인한 탐지 오류의 과실을 범하게 된다. 레이더의 왜곡 현상은 "비임의 굴절, 회절, 반사성, 허위 항적"이라는 부정확한 정보를 제공하며 이와 함께 초래되는 인간(방공 관제사)의 판단력 저하와 인적 과실은 전투기 출격을 야기하는 등 엄청난 손실을 초래할 수 있다. 또한, 긴박한 상황이나 중요 표적을 추적 감시할 때 가짜 항적을 추적 한다면 실질적 목표 표적을 놓칠뿐 만 아니라 재 추적을 위한 시간 지연이 불가피하다. 보완 대책으로써, 서로 다른 위치와 각도에서의 레이더 포착 자료를 서로의 레이더 자료로 전송하여 합성하면 왜곡된 자료의 분석, 교정이 가능하고 허위 항적 발생 감소와 더불어 목표물 추적의 정확도 향상이 기대되기에 본 방안을 제시한다.

• 지능정보연구
• /
• 제25권1호
• /
• pp.21-41
• /
• 2019

정보 기술의 발전으로 온라인에서 활용 가능한 데이터의 양이 급속히 증대되고 있다. 이러한 빅데이터 시대에 많은 연구들이 통찰력을 발견하고 데이터의 효과를 입증하기 위해 노력하고 있다. 특히 관광 산업의 경우 정보에 민감한 사업으로 소셜 미디어의 영향력이 높고 소셜 미디어의 상품 후기에 소비자들이 영향을 많이 받아 많은 기업과 연구자들이 소셜 미디어를 분석하여 새로운 서비스 및 통찰력을 얻고자 시도하였다. 하지만 소셜 미디어의 후기는 텍스트로 이루어진 대표적인 비정형 데이터로 적절한 처리를 하지 않으면 분석에 활용할 수 없다. 또한 후기 데이터의 양이 방대함에 따라 사람이 직접 분석하기도 어려운 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 소셜미디어 상의 온라인 후기로부터 직접 호텔의 서비스 품질 향상을 위한 통찰력을 추출할 수 있는 분석 방법을 제시하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 먼저 후기 데이터에 포함되어 있는 주제어를 추출하는 토픽 마이닝 기법을 적용하였다. 토픽 마이닝은 대용량의 문서 집합으로부터 문서를 대표하는 단어 집합을 추출하는 기법을 의미하며 본 연구에서는 다양한 연구에서 활용되고 있는 LDA모형을 사용하여 토픽 마이닝을 수행하였다. 하지만, 토픽 마이닝 자체만으로는 주제어와 평점 사이의 관계를 도출할 수 없어 서비스 품질 향상을 위한 통찰력을 발견하기 어렵다. 그에 따라 본 연구에서는 토픽 마이닝의 결과값을 기반으로 의사결정나무 모형을 사용하여 주제어와 평점 사이의 관계를 도출하였다. 이러한 방법론의 유용성을 평가하기 위해 홍콩에 있는 4개 호텔의 온라인 후기를 수집하고 제안한 방법론의 분석 결과를 해석하는 실험을 진행하였다. 실험 결과 긍정 후기를 통해 각 호텔이 유지해야할 서비스 영역을 발견할 수 있었으며 부정 후기를 통해 개선해야할 서비스 영역을 도출할 수 있었다. 따라서, 본 연구에서 제안한 방법론을 사용하여 방대한 양의 후기 데이터로부터 서비스 개선 및 유지 영역을 발견할 수 있으리라 기대된다.

• 품질경영학회지
• /
• 제45권4호
• /
• pp.629-648
• /
• 2017

Purpose: The world faces a great turning point fundamentally rebuilding the future, and human lives, by embracing the 4th industrial revolution era. This paper aims to seek new and various business models in the 4th industrial revolution era, and to examine the evolution of quality management in the changing of the industrial ecosystem. Methods: This paper examines the various strategies of approaching the 4th industrial revolution in Germany, the USA, Japan, China, and Korea. This paper also draws detailed items by classifying the six major items of Malcolm Baldridge into large, medium, and small scale classifications, researches items from the technical perspective by applied fields, and the four major factor perspectives of quality management, as well as analyzes the relevant items in a multidimensional method. After a questionnaire survey targeting 200 quality experts was conducted, the important quality management factors were selected by applying the Analytic Hierarchy Process (AHP) method. Results: The importance of the general criteria was analyzed in the order of customers, MAKM (measurement, analysis, and knowledge management), workforce, strategy, operations, and leadership. As for the importance analysis results of the secondary subcriteria, the following items are highly analyzed: senior leadership, searching business model's innovation opportunity, customer satisfaction improvement, big data utilization, systematic management of workforce, and, planning and design quality. Conclusion: In the era of the Internet of everything, when complexity increases, this study presented a quality management direction suitable for new business methods challenging existing orders by drawing on quality management priorities.