• 제목/요약/키워드: Big data Era

검색결과 361건 처리시간 0.025초

5G 이동통신: 4차 산업 대동맥 (5G Mobile Communications: 4th Industrial Aorta)

  • 김정수;이문호
    • 문화기술의 융합
    • /
    • 제4권1호
    • /
    • pp.337-351
    • /
    • 2018
  • 본 기술 해설 논문은 5G의 IoT, 증강현실, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터, 미래 자율주행주행차 기술을 다루면서 평창 동계 올림픽의 5G이용, 제주 스마트시티 모델을 제시했다. 그 이유는 5G는 4차 산업의 대동맥이기 때문이다. 5G가 4차 산업 대동맥인 이유는 5G가 4차 산업혁명의 핵심 인프라이기 때문이다. 인공지능(AI), 자율주행차, 가상 증강현실(VR AR), 사물인터넷(IoT) 시대가 본격화되려면 지금보다 데이터를 몇십배 이상 더 빠르고, 안전한 상태로 전송할 수 있어야 가능하다. 예컨대 원거리에 있는 자율주행차에 현재 통신 기술인 LTE로 정지 신호를 보낸다면 100분의 1초가량이 걸린다. 상당히 빨라 보이지만, 시속 100km로 달렸다면 차가 정지 때까지 30cm를 움직이기 때문에 안전을 장담하기 어렵다. 5G는 현재의 LTE보다 약 40배가량 빠른 '초당 20기가비트(Gbps) 이상'이다. 이론적으로 1cm 이내에서 차량을 세울 수 있다. 5G는 반경 1km 이내 사물인터넷(IoT) 기기 100만개를 동시에 연결할 뿐 아니라, 속도 지연이 0.001초 이하다. 세계 최대 스마트폰용 반도체업체 퀄컴의 스티브 몰렌코프 최고경영자(CEO)는 "5G는 미래를 연결할 핵심 요소이자 혁신 기술"이라며 "5G 상용화로 2035년쯤에는 12조달러의 경제 유발 효과와 2200만개의 새 일자리 창출 효과를 기대할 수 있을 것"이라고 말했다.

디즈니 애니메이션 악당 캐릭터의 색채분석 (Color Analysis of Disney Animation Villain Characters)

  • 성례아;김혜성
    • Journal of Information Technology Applications and Management
    • /
    • 제28권6호
    • /
    • pp.69-85
    • /
    • 2021
  • In the era of the 4th Industrial Revolution, not only artificial intelligence, big data, robots, and biotechnology, but also cultural industries that require human creativity will lead. Among the cultural industries, the animation industry has high industrial utilization value due to its high connection with other industries. Among them, animation characters play the most important role as the subject leading the story of animation. In particular, the villain character not only serves as a medium for the main character to lead the story, but also captivates the audience with a different presence from the main character, adding to the fun and completeness of the animation. These characters consist of visual elements such as form and color, of which color is a tool that effectively conveys the character's personality and role to the audience, and is the first visual element to be considered in delicately describing the character's emotions and the relationship between characters. Therefore, this study attempts to analyze the color of the villain character. To this end, we will select eight Disney animations to derive the characteristics of the villain character's color by analyzing the color, value, chroma, and color association of the colors used in the Disney villain character. As a result of the analysis, the colors mainly used by Disney to convey the villain's image were red (R) and Orange (YR), and there was no difference depending on the times or animation production methods. Second, the brightness of Disney villain characters appeared to be the same medium/famous regardless of the times and production methods, and the frequency of use of high brightness was very low. In terms of saturation, the frequency of use of high and low saturation was high. Third, blackish (Bk), Strong (S), dull (Dl), and deep (Dp) tones were mainly used for tones. In particular, in recent 3D animations than previously produced 2D animations, the use of low chroma and the high black mixing rate increased. Fourth, it can be seen that Disney uses color as a visual method to more clearly express the psychology of the villain character using color association. In conclusion, the color selection of animation characters should be carefully considered as a tool to convey the character's personality, role, and emotion beyond simply using color, and the color selection of characters using color associations and symbols strengthens the narrative structure. It is hoped that this study will help analyze and select the character color of animation.

IT융합창업교육이 재취업 준비 교육생의 학습효과 및 교육성과에 미치는 영향 (Effect of IT Convergence Startup Education on Learning Effect and Educational Performance of Re-employment Preparation Trainees)

  • 전미향;한성수
    • 한국융합학회논문지
    • /
    • 제12권12호
    • /
    • pp.75-81
    • /
    • 2021
  • 제 4차 산업혁명의 새대를 맞아 빅데이터와 클라우드, IoT, AI와 같은 최신기술들을 활용한 새로운 직업들이 늘어나고 있다. 다양한 산업의 현장에서는 IT와 산업분야를 융합시킬수 있는 인재를 필요로하고 있으나, 이러한 융합형 인재는 부족한 실정이다. 본 연구는 재취업 준비 중인 교육생에 대한 IT융합창업교육이 학습효과와 교육성과에 미치는 영향에 대하여 분석하였다. 재취업 준비 교육생 160명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 분석을 위하여 SPSS 22.0 프로그램을 통해 빈도분석과 신뢰도분석, 상관관계분석 및 다중회귀분석을 실시하였다. 연구 결과 첫째, 재취업 준비 중인 교육생의 IT융합창업교육은 하위요인인 교육내용과 강사, 학습구성원의 만족도가 학습효과에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 취업 교육생의 IT융합창업교육은 하위요인인 교육내용, 강사, 학습구성원의 만족도가 교육성과에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 IT융합 분야 창업 활성화를 위한 창업 지원제도 마련의 기초자료가 될 것으로 기대한다.

제조 설비 이상탐지를 위한 지도학습 및 비지도학습 모델 설계에 관한 연구 (A Study on the Design of Supervised and Unsupervised Learning Models for Fault and Anomaly Detection in Manufacturing Facilities)

  • 오민지;최은선;노경우;김재성;조완섭
    • 한국빅데이터학회지
    • /
    • 제6권1호
    • /
    • pp.23-35
    • /
    • 2021
  • 제4차 산업혁명 선언 이후 생산 제조 기술과 정보통신기술(ICT)이 융합된 스마트 팩토리가 큰 주목을 받고 사물인터넷(IoT) 기술 및 빅데이터 기술 등이 발전하면서 생산 시스템의 자동화가 가능해졌다. 고도화된 제조 산업에서 생산 시스템에는 예정되지 않은 성능 저하 및 가동 중지 발생 가능성이 존재하며, 가능한 한 빨리 잠재적인 오류를 감지하여 이를 복구해 안전 위험을 줄여나가야 한다는 요구가 있다. 본 연구는 유압 시스템에 부착된 다중 센서 데이터를 기반으로 장비의 고장 예측과 이상 발생 시점 예측을 결합하여 제조 설비 이상탐지를 위한 지도학습 및 비지도학습 모델을 설계한다. 지도학습 분석 방법으로 XGBoost, LightGBM, CNN 모델의 정확도를 비교하였다. 혼동행렬 기반의 평가지표를 통해 LightGBM의 예측력이 97%로 가장 우수한 것을 확인하였다. 또한 비지도 학습 분석 방법으로 MD, AE, LSTM-AE 모델을 구축하여 각 모델을 비교 분석한 결과 LSTM-AE 모델이 이상패턴을 75% 감지하여 가장 우수한 성능을 보였다. 본 연구는 지도학습과 비지도학습 기법을 종합하여 설비의 고장여부를 정확하게 진단하고 이상상황이 발생하는 시점을 예측함으로써 이상상황에 대한 선제대응을 할 수 있는 기반을 마련하여 스마트 팩토리 고도화에 기여하고자 한다.

인코더와 디코더에 기반한 합성곱 신경망과 순환 신경망의 새로운 하이브리드 접근법 (New Hybrid Approach of CNN and RNN based on Encoder and Decoder)

  • 우종우;김건우;최근호
    • 경영정보학연구
    • /
    • 제25권1호
    • /
    • pp.129-143
    • /
    • 2023
  • 빅데이터 시대를 맞이하여 인공지능 분야는 괄목할만한 성장을 보이고 있으며 특히 딥러닝에 의한 이미지 분류 학습방법이 중요한 영역으로 자리하고 있다. 이미지 분류에서 많이 사용되어 온 CNN의 성능을 더욱 개선하기 위해 다양한 연구가 활발하게 진행되었는데, 이 중에서 대표적인 방법이 CRNN(Convolutional Recurrent Neural Network) 알고리즘이다. CRNN 알고리즘은 이미지 분류를 위한 CNN과 시계열적 요소를 인식하기 위한 RNN의 조합으로 구성되는데, CRNN의 RNN영역에서 사용하는 입력값은 학습 대상의 이미지를 합성곱과 풀링 기법을 적용하여 추출된 결과물을 flatten한 값이고, 이 입력값들은 이미지 내 동일 위상에 있는 픽셀값들이 서로 다른 순서로 나타나기 때문에, RNN에서 의도한 이미지 내 배열 순서를 제대로 학습하기 어렵다는 한계점을 지닌다. 따라서 본 연구는 인코더와 디코더의 개념을 응용한 CNN과 RNN의 새로운 하이브리드 방법을 제안하여, 이미지 분류 성능을 향상시키는 것을 목적으로 하였다. 본 연구에서는 다양한 알고리즘 비교 실험을 통해, 새로운 하이브리드 방법의 효과성을 검증하였다. 본 연구는 인코더와 디코더 개념의 적용 가능성을 넓히고, 제안한 방법이 기존 하이브리드 방법에 비해, 복잡도가 크게 증가하지 않아 모델 학습 시간과 인프라 구축 비용 측면에서 이점을 있다는 점에서 학문적 시사점을 가진다. 또한, 정확한 이미지 분류가 필요한 다양한 분야에서 제공되는 서비스의 품질을 높일 수 있는 가능성을 제시하였다는 점에서 실무적 시사점을 가진다.

적대적 생성 모델을 활용한 사용자 행위 이상 탐지 방법 (Anomaly Detection for User Action with Generative Adversarial Networks)

  • 최남웅;김우주
    • 지능정보연구
    • /
    • 제25권3호
    • /
    • pp.43-62
    • /
    • 2019
  • 한때, 이상 탐지 분야는 특정 데이터로부터 도출한 기초 통계량을 기반으로 이상 유무를 판단하는 방법이 지배적이었다. 이와 같은 방법론이 가능했던 이유는 과거엔 데이터의 차원이 단순하여 고전적 통계 방법이 효과적으로 작용할 수 있었기 때문이다. 하지만 빅데이터 시대에 접어들며 데이터의 속성이 복잡하게 변화함에 따라 더는 기존의 방식으로 산업 전반에 발생하는 데이터를 정확하게 분석, 예측하기 어렵게 되었다. 따라서 기계 학습 방법을 접목한 SVM, Decision Tree와 같은 모형을 활용하게 되었다. 하지만 지도 학습 기반의 모형은 훈련 데이터의 이상과 정상의 클래스 수가 비슷할 때만 테스트 과정에서 정확한 예측을 할 수 있다는 특수성이 있고 산업에서 생성되는 데이터는 대부분 정답 클래스가 불균형하기에 지도 학습 모형을 적용할 경우, 항상 예측되는 결과의 타당성이 부족하다는 문제점이 있다. 이러한 단점을 극복하고자 현재는 클래스 분포에 영향을 받지 않는 비지도 학습 기반의 모델을 바탕으로 이상 탐지 모형을 구성하여 실제 산업에 적용하기 위해 시행착오를 거치고 있다. 본 연구는 이러한 추세에 발맞춰 적대적 생성 신경망을 활용하여 이상 탐지하는 방법을 제안하고자 한다. 시퀀스 데이터를 학습시키기 위해 적대적 생성 신경망의 구조를 LSTM으로 구성하고 생성자의 LSTM은 2개의 층으로 각각 32차원과 64차원의 은닉유닛으로 구성, 판별자의 LSTM은 64차원의 은닉유닛으로 구성된 1개의 층을 사용하였다. 기존 시퀀스 데이터의 이상 탐지 논문에서는 이상 점수를 도출하는 과정에서 판별자가 실제데이터일 확률의 엔트로피 값을 사용하지만 본 논문에서는 자질 매칭 기법을 활용한 함수로 변경하여 이상 점수를 도출하였다. 또한, 잠재 변수를 최적화하는 과정을 LSTM으로 구성하여 모델 성능을 향상시킬 수 있었다. 변형된 형태의 적대적 생성 모델은 오토인코더의 비해 모든 실험의 경우에서 정밀도가 우세하였고 정확도 측면에서는 대략 7% 정도 높음을 확인할 수 있었다.

4차 산업혁명시대 대학무용학과 커리큘럼의 방향모색 (Seeking for a Curriculum of Dance Department in the University in the Age of the 4th Industrial Revolution)

  • 백현순;유지영
    • 한국엔터테인먼트산업학회논문지
    • /
    • 제13권3호
    • /
    • pp.193-202
    • /
    • 2019
  • 4차 산업시대에 대학무용학과의 커리큘럼은 무엇을 변화시켜야 하는가에 초점을 둔 연구이다. 이는 무용학과의 교육과정이 미래 직업 창출과 무관하지 않음으로 4차 산업과 연관 지어 무용전공자의 미래 직업을 전망해 본다면 지금 대학 무용학과 커리큘럼으로는 미래 직업을 창출하기 힘들다는 생각에 따른 것이다. 따라서 서울에 소재하고 있는 5개 대학의 무용학과 커리큘럼을 비교 분석해 보았으며 그 후 4차 산업혁명시대에 적응하고 새로운 기술의 개념이 포함된 무용교육을 하려면 무엇을 어떻게 배워야 할 것인가 하는 무용학과 커리큘럼에 대해 5개의 교과목을 제시하였다. 첫째, 무용과 통합교육이다. 이는 창의성과 과학교육을 통합한 교육으로 STEAM(Science-Technology-Engineering-Art-Methematics)이라는 대 주제를 중심으로 아이디어와 창의성을 향상시키고 나아가 예술적 감수성 등을 키울 수 있는 교과이다. 둘째, 빅데이터 분석 및 빅데이터로 미래를 전망해 보는 교과로 이는 무용의 전반적인 것에 대한 대중들의 의견이나 평가, 감정 등을 분석함으로써 무용공연이나 무용전공자의 진로방향, 직업창출 등에서 유용하게 활용할 수 있는 학문이다. 셋째, 영상교육으로 영상은 현 시대의 대표적 표현매체로 오늘날 대부분의 예술표현영역을 영상이 차지함을 볼 때 영상을 통한 무용은 기존의 무용작품을 새로운 형태의 작품으로 창조적으로 변형시킬 수 있으며 학문적으로나 공연예술로서 무용의 영역을 넓힐 수 있다. 넷째, VR과 AR은 스마트 미디어시대의 중요한 기술로 미래 무용학이 공연이든 교육이든 산업이든 간에 시대의 흐름에 맞춰 디지털식 방법을 갖춰야 한다면 VR이나 AR에 대한 학습을 할 필요가 있다. 다섯째, 4차 산업혁명과 무용예술교과는 4차 산업혁명시대의 변화를 미리 예견하고 무용교과의 변화, 발전 모색 등을 교육하는 교과로 필요하다.

고등학교 정보과학의 2015 개정 교육과정에 대한 분석 및 개선 방안: 정보윤리와 멀티미디어를 중심으로 (Analyzation and Improvements of the Revised 2015 Education Curriculum for Information Science of Highschool: Focusing on Information Ethics and Multimedia)

  • 정승도;조정원
    • 한국산학기술학회논문지
    • /
    • 제17권8호
    • /
    • pp.208-214
    • /
    • 2016
  • 인공지능과 빅데이터 기술을 기반으로 하는 지능 정보 기술에 대한 관심이 높아지고 있고, 미국, 영국, 일본 등 주요 선진국을 비롯한 세계 각국은 소프트웨어 산업을 중심으로 하는 제4차 산업혁명에 대비하기 위한 국가적 투자를 아끼지 않고 있다. 우리나라도 뒤늦게나마 소프트웨어에 대한 중요성을 인식하고 초중등 정보교과를 위한 2015년 개정 교육과정을 고시 하였다. 본 논문에서는 고등학교 정보과학의 새로운 교육과정을 살피고, 정보윤리와 멀티미디어를 중심으로 개선방안에 대해 제시한다. 고등학교 정보과학은 우리나라 과학기술을 이끌어나갈 전국의 20여개 과학고 및 영재학교에서 주로 적용되어 지고 있다. 정보기술의 의존도가 더욱 커져갈 앞으로의 인공지능 시대에 그동안의 역기능 중심의 정보윤리 교육과는 다른, 인공지능 시스템을 만들고 주도적으로 활용해나갈 과학영재를 위한 정보윤리교육이 반드시 필요하다. 또한, 실생활에서 흔히 사용하는 이미지와 사운드, 동영상 등의 디지털원리와 압축 기술을 중심으로 하는 멀티미디어 교육은 교육과정에 추가될 필요가 있으며, 컴퓨터과학의 기본 개념과 원리, 기술을 바탕으로 실생활 및 다양한 학문 분야의 문제를 창의적이고 효율적으로 해결하는 능력을 키우고자하는 2015 개정 교육과정의 목표를 더 공고히 할 수 있을 것이다.

메타분석을 통한 개인정보보호법의 개선과제 (Improvement Issues of Personal Information Protection Laws through Meta-Analysis)

  • 조명근;이환수
    • 디지털융복합연구
    • /
    • 제15권9호
    • /
    • pp.1-14
    • /
    • 2017
  • 빅 데이터 시대에 접어듦에 따라 개인정보의 가치는 더욱 증가하고 있다. 그러나 우리나라의 개인정보보호 관련 법률들은 여러 가지 해결해야 할 문제점들을 가지고 있는 상황이다. 더욱이 기존 연구들은 제시되고 있는 문제들에 대해 개별적으로 접근하고 있어 개인정보보호법 개선방향에 대한 종합적 이해를 돕는데 한계가 있었다. 따라서 본 연구에서는 국내 개인정보보호법의 문제점들을 논의한 기존 연구들을 바탕으로 현행 개인정보보호법제의 개선과제들을 분석한다. 메타분석 기법을 적용하여 개인정보보호법제의 문제점들을 논의한 총 39개의 연구 논문을 선별하고 분석하였다. 분석 결과 개인정보의 의의 및 범위에 대한 논의, 이해관계자의 역할 및 의무에 대한 논의, 개인정보의 제3자 제공에 관한 논의, 각 분야별 특별법과의 중복규제 및 규제 불균형에 관한 논의 등 파편화 되어있는 현행 개인정보보호법이 가지고 있는 다양한 문제점들이 존재하고 있음을 확인하였다. 실무적 측면에서 본 연구는 개인정보보호법과 각 분야별 특별법들 사이의 부정합성을 개선하기 위한 기초 자료로 의미가 있으며. 학문적으로는 연구자들이 거시적 관점에서 개인정보보호법제의 문제점들을 파악하여 향후 개인정보보호법제의 통합적 정비 방안을 제시하는데 기여할 것이다.

세계 최대 규모의 전자상거래, 중국 광군제의 특징과 시사점 - 4차 산업혁명에 따른 스마트 물류의 도입을 중심으로 - (The Characteristics and Implications of the largest e-commerce day in the world, China's Singles Day)

  • 송민근
    • 디지털융복합연구
    • /
    • 제18권4호
    • /
    • pp.9-21
    • /
    • 2020
  • 2019년 진행된 광군제의 하루 총 거래액은 약 384억 달러(한화 약 44.6조 원)이며, 하루 동안 5억 명의 이용자가 약 13억 건의 주문을 진행했고, 관련된 택배 물류량이 28억 건에 달했다. 4차 산업 혁명과 함께 주요 기술은 물류 산업에 획기적인 변화를 가져오고 있다. 본 연구는 중국의 광군제 행사에 적용되는 4차 산업혁명의 주요 기술과 중국 스마트 물류의 도입을 검토하고, 광군제의 발전 경과, 의의, 알리바바의 시스템, 미래 발전방향 등의 분석을 통해 시사점을 제시하는 것을 연구의 목적으로 하였다. 중국은 비도심 지역에서 여전히 열악한 인프라 환경을 갖고 있으며, 많은 중국 기업들은 넓은 중국 면적을 커버하기 위하여 스마트 물류를 적극적으로 도입, 발전시키고 있다. 광군제는 4차 산업혁명의 주요 기술과 스마트 물류가 적용되고 있는 대표적 사례이다. 스마트 물류를 통해 확보된 데이터는 재고관리, 생산계획, 주문처리 등에 다시 활용되고 기업의 운영 최적화에 기여한다. 4차 산업혁명 시대에 글로벌 선진기업과의 경쟁력 확보를 위해서 스마트 물류의 도입 확대를 위한 국내 기업과 정부의 노력이 필요하다.