• 제목/요약/키워드: Big data Era

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들뢰즈와 가타리의 기계론과 배치의 교육학 (Deleuze and Guattari's Machinism and Pedagogy of Assemblages)

  • 최승현;서범종
    • 한국교육논총
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    • 제43권1호
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    • pp.183-213
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    • 2022
  • 들뢰즈와 가타리가 제기하는 느리고, 경험적인 교육은 시간 속에서 반복되는 지속을 경험해야만 가능하다. 잠재성과 현실성의 짝으로 이루어진 이 세계의 주체성은 '기계'로 표현된다. '기계'의 주체성은 생성 자체이다. 클라우드 상 어디에나 존재하면서 무의식적으로 빅데이터를 수집하는 정보사회의 주체성 또한 정보사회 자체이다. 정보사회는 개인의 욕망을 주체성의 발현에 앞서 관리하는 사회로 기울 위험을 안고 있다. '기계'는 언표적 배치와 기계적 배치로 이루어져 있다. 배치론에 입각한 사회과학은 반복되는 패턴, 언어성과 물질성의 공존, 경계에 대한 주의, 총체적 전체에 대한 부정이라는 특징을 공유한다. 시간 속에서 집합적 패턴이 구조적으로 변형되어 가는 양상을 띠는 배치의 교육학은 들뢰즈와 가타리의 본래 문제의식인 느리고, 경험적인 교육에 부합한다. 또, '교육-기계'의 물질성과 언표성을 고찰하는 작업은 탈인간 시대의 새로운 학습론, 교육론 확립에 기여할 것이다.

메타버스의 발전과 적용이 산업과 사회에 미치는 영향 (The Impact of Metaverse Development and Application on Industry and Society)

  • 문승혁
    • 문화기술의 융합
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    • 제8권3호
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    • pp.515-520
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    • 2022
  • 메타버스가 최근 여러 분야에서 많은 관심을 모으고 있다. 비대면 활동이 늘어나면서 메타버스는 현실 세계와 연동하여 경제적 가치 창출 외에도 사회적 교류와 문화 활동까지 그 영역을 확장해 나가고 있다. 메타버스는 AI, 빅데이터, 3D 그래픽, 5G, 클라우드 컴퓨팅과 같은 기술의 고도화에 따라 가상세계와 현실세계를 연결하여 새로운 가치를 창출하는 것으로 세계 유수의 기업들이 관심을 가지고 투자나 기술개발에 참여하고 있다. 이를 통해 경제·사회·문화에 혁신적인 변화가 예상된다. 그러나 가상세계와 현실세계가 연동되기 위해서는 아직 풀어야 할 과제가 많다. 또한 팬데믹 상황에 대응하는 비대면 사회 활동을 넘어서 다양한 산업에서 가상공간을 이용한 현실적 체험과 수익 창출을 위한 제품이나 서비스의 획기적인 발전이 이루어야 한다. 본 연구를 통해 메타버스의 본질과 현황 및 발전 그리고 적용분야를 분석하고 향후 예상되는 문제점을 도출하여 다가오는 메타버스 시대에 글로벌 경쟁력을 확보하기 위한 전략과 방안을 제시한다.

국어 교과 융합 AI 교육 프로그램 개발 (Development of an AI Education Program Converging with Korean Language Subject)

  • 신진선;조미헌
    • 한국정보교육학회:학술대회논문집
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    • 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
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    • pp.289-294
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    • 2021
  • 인공지능의 발달로 인해 전 세계적으로 4차 산업혁명의 물결이 일고 있다. 빅데이터, 사물인터넷 기반의 인공지능 기술로 모든 것이 하나로 융합되는 초연결 사회로 향하고 있다. 이에 따라 인공지능 시대의 교육 인재상으로 창의 융합형 인재 양성과 더불어서 감성적 창조 인재 양성을 추구하고 있다. 인간의 창의성 및 감성을 중심으로 인공지능과 협업하고 다양한 분야의 지식을 융합하여 새로운 것을 창조할 줄 알아야 한다. 이에 따라 본 연구는 인문학적 성향인 국어와 공학적 성향인 인공지능을 융합한 프로그램을 개발하여, 학생들이 인문학적 소양과 공학적 사고력을 융합해 창의적으로 문제를 해결하는 경험을 할 수 있도록 하였다. 교육 프로그램의 내용은 'AI와 함께하는 도서' 및 'AI와 함께하는 연극'과 같은 두 가지이었으며, 학생들이 인문학적 문제를 인공지능을 활용하여 해결하도록 하는 15차시 수업으로 구성하였다.

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스마트 철도 통신 네트워크 구조 (Smart Railway Communication Network Structure)

  • 김영동;김종기;이상학;박은경
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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    • pp.357-359
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    • 2021
  • 대량 운송 수단인 철도 시스템은 고속화 및 자동화 시대를 넘어 이를 통합한 스마트 철도 시스템으로 진화하고 있다. 이와 같은 스마트 철도 시스템을 구축 및 운용하기 위해서는 5G-R과 같은 모바일 통신 기술과 빅데이터, 딥러닝, 인공지능 및 블록체인과 같은 융복합 정보기술 등이 포괄되는 통신 네트워크 기술이 활용되어야 한다. 본 논문에서는 이와 같은 스마트 철도 시스템을 위한 통신 네트워크 구조를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 스마트 철도 통신 네트워크 구조는 고속철도의 안전 운행, 철도 관리, 고객 서비스를 포괄하는 평면단위의 계층구조로 구성되며 필요에 따라 이를 평면간 혼합한 기능을 가질 수도 있다. 본 연구의 결과는 스마트 철도 통신 네트워크의 구축, 운영 및 유지 관리와 철도통신 시스템 표준화 연구 등에 활용될 수 있다.

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고객 인터렉티브 강화를 위한 지니뮤직의 전략 도입과 현황분석 : SWOT과 TOWS 분석을 중심으로 (Analysis of Genie Music's Strategy for Strengthening Customer Interactive : Focus on SWOT and TOWS Analysis)

  • 권보아;박상현
    • 벤처혁신연구
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    • 제4권1호
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    • pp.87-99
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    • 2021
  • 코로나 19와 AI, 빅데이터, IT기술 발달 등과 같은 여파로 최근 '개인화 기술' 중요성이 부각되어지고 있으며, 이는 곧 개인화를 넘어 '초개인화 시대'에 도래하고 있다. 따라서 음원 스트리밍 서비스 시장측면에서는 개인 취향이 존중되는 서비스 공급 트랜드를 형성해 오고 있다. 이에 따라 기업들은 외부 시장 환경을 고려, 냉철한 분석을 토대로 발전방향을 수립하고자 하고 있다. 이러한 관점에 본 논문은 지니뮤직 고객 인터렉티브 전략에 기초하여 장·단점을 분석하고 기업 발전방향을 제시하고자 한다. 특히 고객과 함께 움직이는 '라이브음악서비스플랫폼'을 기반으로 고객 인터렉티브 전략 장·단점을 분석하고 이후 발전 방향을 제시하고자 하였다. 분석방법으로는 SWOT 분석 기법을 적용하여 강점과 약점, 기회와 위협 요건을 살펴보았다. 이후 TOWS 분석을 통해 구체적인 기업 발전전략을 제시하고자 하였다.

공공데이터를 활용한 치과병의원 운영실태 연구: 광역자치단체와 특별자치단체의 인구를 중심으로 (The study about operation condition of dental hospital and clinics used public data : focus on population of local autonomous entity)

  • 유수빈;송봉규;양병은
    • 대한치과의사협회지
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    • 제54권8호
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    • pp.613-629
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    • 2016
  • This study assayed regional distribution of dental hospital & dental clinics, the number of population & households per one dental hospital & clinic, operation condition & duration. This study used public data that display from 1946 years(the first dental clinic open in republic of korea) to 2016 years. We collected present condition of 21,686 dental hospital and clinics available in public data portal site on 28. Feb.2016. Data were classified by scale, location, permission year, operation duration of dental hospital & clinics and were analyzed using SPSS 20.0 program. Surveyed on Feb. 2016. Best top 10 regions of permission dental clinics are (1) Gangnam-gu, Seoul(1,337), (2) Seongnamsi, Gyeonggi-do(555), (3) Songpa-gu, Seoul(491), (4) Yeongdeungpo-gu, Seoul(472), (5) Suwon-si, Gyeonggi-do(443), (6) Seocho-gu, Seoul(428), (7) Nowon-gu, Seoul(417), (8) Goyang-si, Gyeonggi-do(413), (9) Jung-gu, Seoul(380), (10) Yongin-si, Gyeonggi-do(353). Whereas best top 10 regions of operating dental clinics are (1) Gangnam-gu, Seoul(581), (2) Seongnamsi, Gyeonggi-do(415), (3) Suwon-si, Gyeonggi-do(382), (4) Seocho-gu, Seoul(320), (5) Changwon-si, Gyeongsangnam-do(303), (6) Songpa-gu, Seoul(295) (7) Goyang-si, Gyeonggi-do(290), (8) Bucheon-si and Yongin-si, Gyeonggi-do(262), (9) Jeonju-si, Jeollabuk-do(224). Average population per one dental hospital & clinic by regional local government are 3,120 people. Best five region of population per one dental hospital & clinic are (1) Sejong-si(5,272), (2) Gangwon-do(4,653), (3) Chungcheongbuk-do(4,513), (4) Gyeongsangbuk-do(4,490), (5) Chungcheongnam-do(4,402). Average households per one dental hospital & clinic by regional local government are 1,316 households. Best three region of households per one dental hospital & clinic are (1) Sejong-si(2,126), (2) Gangwon-do(2,057), (3) Gyeongsangbuk-do(1,946). From 1946 to 1986, permission and operating dental hospital and clinics was steadily increasing. On 1986-1990, 1991-1995, permission, operation and closure of dental hospital and clinics increase rapidly. From the 2011-2015 to 2016(present), permission, operation and closure of dental hospital and clinics is decreasing. Average operating duration of closured dental hospital and clinics are 14.054 years. We need to map of dental hospital and clinics for open and operation of one, base on analyzed results. In an era of 30,000 dentist, we should to be concerned about operation of dental clinics in the light of past operating condition.

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소셜 네트워크 분석을 이용한 팬덤 페르소나 디자인 (Fandom-Persona Design based on Social Network Analysis)

  • 설상훈;성기훈
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제20권5호
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    • pp.87-94
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    • 2019
  • 본 논문에서는 4차 산업혁명시대에 소셜 네트워크 상에서 축적된 소비자들의 비정형 데이터를 서비스디자인과 사회심리학적 측면에서 데이터를 활용해 분석하는 방법을 제안하였다. 먼저 물리적인 공간보다 소셜 네트워크 상의 공간에서 주관적이며 집단적 행위를 보여주는 팬덤 현상을 데이터서비스의 관점에서 정의하였다. 팬덤 모델은 기존의 서비스디자인에서 개인적인 수준으로 분석하였던 고객의 페르소나를 집단적인 수준으로 변환시켰으며, 소비자의 빅데이터를 분석하는 소셜 네트워크 분석은 이를 패턴화하고 시각적으로 분석할 수 있는 효율적인 방법으로 제시하였다. 소셜 리스닝으로 수집한 소비자의 데이터는 연관성, 안정성, 결측정도, 그리고 고유성을 기준으로 Column별 데이터전처리를 진행하였다. 위의 데이터를 기반으로 기업의 브랜드 전략을 적극적 개입형과 소극적 개입형으로 나누고 이러한 전략적 태도가 소비자의 팬덤 커뮤니티의 성장방향성에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해 소비자의 팬덤 모델을 브랜드전략이 가지는 총 4가지 전략인 독립형, 분산형, 통합형, 그리고 중앙집중형으로 나누어서 제안하였고, 소비자의 팬덤 형상을 시간에 따라 변화추이를 분석하는 성장모델분석 기법으로 제안하였다.

이질적 이미지의 딥러닝 분석을 위한 적대적 학습기반 이미지 보정 방법론 (Adversarial Learning-Based Image Correction Methodology for Deep Learning Analysis of Heterogeneous Images)

  • 김준우;김남규
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제10권11호
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    • pp.457-464
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    • 2021
  • 빅데이터 시대의 도래는 데이터에서 스스로 규칙을 배우는 딥러닝의 비약적인 발전을 가능하게 하였으며, 특히 CNN 알고리즘이 거둔 성과는 모델의 구조를 넘어 소스 데이터 자체를 조정하는 수준에 이르렀다. 하지만 기존의 이미지 처리 방법은 이미지 데이터 자체를 다룰 뿐, 해당 이미지가 생성된 이질적 환경을 충분히 고려하지 않았다. 이질적 환경에서 촬영된 이미지는 동일한 정보임에도 촬영 환경에 따라 각 이미지의 특징(Feature)이 상이하게 표현될 수 있다. 이는 각 이미지가 갖는 상이한 환경 정보뿐 아니라 이미지 고유의 정보조차 서로 상이한 특징으로 표현되며, 이로 인해 이들 이미지 정보는 서로 잡음(Noise)으로 작용해 모델의 분석 성능을 저해할 수 있음을 의미한다. 따라서 본 논문은 이질적 환경에서 생성된 이미지 데이터들을 동시에 사용하는 앤드-투-앤드(End-To-End) 구조의 적대적 학습(Adversarial Learning) 기반의 이미지 색 항상성 모델 성능 향상 방안을 제안한다. 구체적으로 제안 방법론은 이미지가 촬영된 환경인 도메인을 예측하는 '도메인 분류기'와 조명 값을 예측하는 '조명 예측기'의 상호 작용으로 동작하며, 도메인 분류의 성능을 떨어뜨리는 방향의 학습을 통해 도메인 특성을 제거한다. 제안 방법론의 성능을 평가하기 위해 이질적 환경에서 촬영된 이미지 데이터 셋 7,022장에 대한 색 항상성 실험을 수행한 결과, 제안 방법론이 기존 방법론에 비해 Angular Error 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

SWAT: 분산 인-메모리 시스템 기반 SWRL과 ATMS의 효율적 결합 연구 (SWAT: A Study on the Efficient Integration of SWRL and ATMS based on a Distributed In-Memory System)

  • 전명중;이완곤;바트셀렘;박현규;박영택
    • 정보과학회 논문지
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    • 제45권2호
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    • pp.113-125
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    • 2018
  • 최근 빅데이터의 시대가 도래하여 다양한 분야로부터 다량의 지식을 얻을 수 있다. 수집된 지식은 정형화된 형태의 지식으로 가공하여 표현되며, 그 중 W3C의 온톨로지 표준 언어인 OWL이 대표적인 정형화 표현 형식이다. 이렇게 표현된 대용량의 온톨로지로부터 내재된 정보를 도출하기 위해 다양한 방법의 심볼릭 추론(Symbolic Reasoning) 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 대부분의 추론 연구들은 서술논리(Description Logic)표현 기반의 제한적인 규칙표현을 지원하며 실생활 기반의 서비스를 구축하기에는 많은 제약이 따른다. 또한 잘못된 지식으로부터 도출된 결과는 규칙들 사이의 종속관계에 따라 연쇄적으로 잘못된 지식이 생산될 수 있기 때문에 이러한 잘못된 지식에 대한 처리를 위한 지식관리가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 해당 문제를 해결하기 위해 SWRL(Semantic Web Rule Language) 기반의 추론과 ATMS(Assumption-based Truth Maintenance System)간의 결합을 통해 새롭게 도출된 지식에 대한 관리를 할 수 있는 SWAT(SWRL + ATMS) 시스템을 제안한다. 또한 이 시스템은 대용량 데이터를 처리하기 위해 분산 인-메모리 프레임워크 기반의 SWRL추론과 ATMS를 병합 구축하였으며 이를 바탕으로 웹 형태의 ATMS 모니터링 시스템을 통하여 사용자가 손쉽게 잘못된 지식을 검색 및 수정할 수 있도록 한다. 본 논문에서 제안하는 방법에 대한 평가를 위해 LUBM(Lehigh University Benchmark)데이터 셋을 사용하였으며, 대용량 데이터에 대한 SWRL 추론과 잘못 추론된 정보에 대한 삭제를 통해 효율적인 추론과 관리가 가능한 결합 방법임을 증명한다.

실시간 웹 크롤링 분산 모니터링 시스템 설계 및 구현 (Design and Implemention of Real-time web Crawling distributed monitoring system)

  • 김영아;김계희;김현주;김창근
    • 융합정보논문지
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    • 제9권1호
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    • pp.45-53
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    • 2019
  • 급변하는 정보화 시대에서 웹사이트에 서비스되는 정보 과잉에 대한 문제들을 접하곤 한다. 정보가 많아도 쓸모 있는 정보는 없고, 필요한 정보를 선택하는데 불필요한 시간이 많이 소비 된다. 검색 엔진과 같은 여러 사이트에서는 데이터의 최신 상태 유지를 위해 웹 크롤링을 한다. 웹 크롤링은 대부분 방문한 사이트의 모든 페이지의 복사본을 생성하는 데 사용되며 검색 엔진은 이렇게 생성된 페이지를 더욱 빠른 검색을 위해 인덱싱 한다. 많은 데이터 중에 정보가 실시간으로 변경되는 도매정보, 주문정보 등의 제한된 웹 데이터 수집은 일반적인 주제 중심의 웹 데이터 수집으로 무리가 있다. 현재 제한적 웹 정보를 실시간으로 수집하고 저장하는 방법에 대한 대안이 제시되고 있지 않다. 본 논문에서는 제한된 웹 사이트의 정보를 수집하고, 데이터의 상세분석을 통한 수집 시간 예측과 분류 작업을 통해 병렬 시스템에 저장하는 웹 크롤링 분산 모니터링 시스템(R-WCMS)을 제안한다. 실험 결과 웹 사이트 정보 검색을 제안모델에 적용하여 15-17% 시간이 감소됨을 입증했다.