• Nuclear Engineering and Technology
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• 제55권6호
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• pp.2026-2033
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• 2023

Due to Thailand's nuclear energy public acceptance problem, the understanding of nuclear energy public perception was the key factor affecting to re-consideration of the nuclear energy program. Thailand Institute of Nuclear Technology and its alliances together developed the classification model for the nuclear energy public perception from the big data comments on social media using Facebook using deep transfer learning. The objective was to insight into the Thailand nuclear energy public perception on Facebook social media platform using sentiment analysis. The supervised learning was used to generate up-to-date classification model with more than 80% accuracy to classify the public perception on nuclear power plant news on Facebook from 2009 to 2022. The majority of neutral sentiments (80%) represented the opportunity for Thailand to convince people to receive a better nuclear perception. Negative sentiments (14%) showed support for other alternative energies due to nuclear accident concerns while positive sentiments (6%) expressed support for innovative nuclear technologies.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.159-160
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• 2021

본 연구의 의사결정지원 모형을 대상으로 한 시뮬레이션 결과에 의하면 맥주 산업의 조정을 기반으로 한 빅 데이터 협업 플랫폼 하에서 공급망 운영 조건을 동원하고, 공급망 직접 물류 재고는 상대적으로 안정적인 가치를 유지하며 재고가 없거나 심각한 부족도 발생하지 않는다. 따라서 전통적인 맥주 공급망 운영과 같은 재고 상황에서 맥주의 심각한 공급 부족으로 인해 체인 재고 수준 보고서로 인한 수요 정보 확장 상황을 피할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.535-536
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• 2021

빅데이터를 활용한 기계학습 모델을 개발하기 위해서는 빅데이터 처리를 위한 플랫폼과 딥러닝 프레임 워크 등 고급 분석을 수행할 수 있는 도구의 활용이 동시에 요구된다. 그러나 빅데이터 플랫폼과 딥러닝 프레임워크를 자유롭게 활용하기 위해서는 상당한 수준의 기술적 지식과 경험이 필요하다. 또한 빅데이터를 이용한 딥러닝 모델을 개발할 경우 분산처리와 병렬처리에 대한 지식과 추가적인 작업이 요구된다. 본 연구에서는 빅데이터를 활용한 기계학습 모형을 자유롭게 개발 및 공유하고 분산 딥러닝을 위한 시스템적 지원을 통해 분야별로 딥러닝 모형을 개발하는 응용 연구자들이 활용할 수 있는 플랫폼을 제시하였다. 본 연구를 통해 다양한 분야의 연구자들이 자신의 데이터를 이용하여 모형을 개발할 경우 분산처리와 병렬처리를 위한 기술적 제약을 극복하고 보다 빠르고 효율적인 방법으로 모형을 개발하고 현업에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

• 급식외식위생학회지
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• 제4권2호
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• pp.42-47
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• 2023

The FoodTech industry has been developed with the rise of start-up by using AI, big data, robotics, biotechnology. In addition, sustainable development is more important with the trend of population growth, aging, and climate change. We investigated the impact of FoodTech on the foodservice industry with the cases of the global and domestic companies. The technology of AI, IoT, blockchain, robotics, automation systems are widely used to improve food safety and hygiene while as the use of diagnostic biomarkers such as blood or DNA, digital platform and app, and AI-based solutions are used in the field of personalized nutrition. With the expand of FoodTech in foodservice industry, the competencies that the managers need to develop include understanding technology, resource management, self-development, work ethics, problem-solving, and communication, therefore the support of the related education and training is required.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.282-285
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• 2018

본 연구는 빅데이터 플랫폼을 이용해 만성질환유무에 따른 개인적 요인과 지역사회요인이 삶의 질에 미치는 영향을 알아보는데 목적이 있다. 연구방법은 2017년 지역사회건강조사 자료와 통계청 자료를 보건소 단위로 매칭하였다. 연구결과 남자의 경우 나이가 어릴수록, 도시지역에 거주하는 경우 학력이 높은수록, 월가구소득이 많을수록, 경제활동을 하는 경우, 배우자가 있는 경우 삶의 질이 높았다. 지역 사회 요인의 경우 인구밀도가 낮을수록, 고령인구비율이 낮을수록, 의료기관 종사의사주가 많을수록, 재정자주도가 높을수록 삶의 질이 높았다. 지역다음은 요약문 입니다.

• 정보화정책
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• 제27권4호
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• pp.67-84
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• 2020

본 연구는 4차 산업혁명의 핵심인 5G CPS內 통신설비 인프라, R&D 및 관련 법제를 기반으로 스마트시티 서비스 활성화 정책을 제시한다. 5G CPS는 ICT 핵심기술(인공지능, 산업인터넷, 빅데이터, 클라우드), 통신설비(관로, 전주, 광케이블, 국사), 물리시스템(스마트시티: 교통, 에너지, 워터, 빌딩, 사회기반시설 등)의 융합이다. 본 연구는 5G CPS의 통신설비, 클라우드 기반 물리시스템 분야 스마트시티 도메인을 대상으로 신서비스 창출 활성화를 위해서는 설비규모 기준 통신법 분류체계 개선, 통신설비 인프라의 국가주도 구축과 장기투자, 신서비스 활성화 지향의 스마트시티법 개편, 그리고 Data analytics R&D 정책지원 확대가 필요함을 제시한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.498-500
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• 2022

CCTV는 위험 상황을 파악하고 신속히 대응함으로써, 인명과 자산을 안전하게 보호한다. 하지만, 점점 많아지는 CCTV 영상을 지속적으로 모니터링하기는 어렵다. 이런 이유로 CCTV 영상을 지속적으로 모니터링하면서 이상행동이 발생했을 때 알려주는 장치가 필요하다. 최근 영상데이터 분석에 인공지능 모델을 활용한 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 연구는 CCTV 영상에서 관측할 수 있는 다양한 이상 행동을 분류하기 위해 영상데이터 사이의 공간적, 시간적 특성 정보를 동시에 학습한다. 학습에 이용되는 인공지능 모델로 End-to-End 방식의 3D-Convolution Neural Network(CNN)와 ResNet을 결합한 다중 분류 딥러닝 모델을 제안한다.

• 한국비블리아학회지
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• 제28권3호
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• pp.217-240
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• 2017

이 연구는 영상콘텐츠분야 연구의 의제설정 경향을 분석하여, 정권별 정책과 연결되는 의미화 과정을 제시했다. 이를 위해 문화산업의 도입시점인 <문민정부(1993년)>부터 <박근혜정부(2016년)>까지의 영상콘텐츠 석박사학위논문 총 2,624편의 초록에서 43,991개의 단어를 추출하고 의미연결망 분석을 실시하였다. 분석방법은 R프로그램의 다양한 패키지를 활용하였으며, 이를 통해, 텍스트 분석과 시각화를 도출하였다. 연구 결과는, 첫째, 영상콘텐츠분야 연구는 출현빈도별, 정권순서별로 '영상', '미디어', '콘텐츠'의 순위와 순서로 진화되었다. 둘째, 정권별로는 3단계 연구흐름을 볼 수 있다. <문민정부>는 '교육'과 '표현', <국민의정부>와 <참여정부>에서는 '미디어', <이명박정부>와 <박근혜정부>에서는 '콘텐츠'관련 연구들이 중심이 되었다. 셋째, 연구대상 기간 또는 정권별 기간 내내 지속적으로 꾸준하게 진행되는 연구주제는 '방송', '디지털', '기술', '제작' 등이며, 향후에도 계속 진행될 것으로 보인다. 마지막으로 각 정권마다 새롭게 등장한 연구대상이 있었다. <문민정부>는 '콤팩트디스크기억장치(CD-ROM)', <국민의정부>는 '워터마크', '고화질', '3D', '가상현실', <참여정부>는 '플랫폼', <이명박정부>는 '모바일', '애플리케이션', <박근혜정부>는 '스마트'이며, '콤팩트디스크기억장치'와 '워터마크' 등은 단기에 소멸되었다. 연구의 의제설정과 산업화 과정에서 트렌드와 미래예측이 필요하다고 보여 진다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권44호
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• pp.285-306
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• 2016

1인 스마트폰 사용으로 웹툰, 웹소설, TV드라마는 생산자에서 소비자에게 직접적으로 소비할 수 있는 Direct-to-Consumer로 전환되고 있다. 특히, 포털사이트의 웹드라마는 새로운 미디어로 급성장하고 있다. '연애세포', '0시의 그녀', '최고의 미래', '우리 옆집에 EXO가 산다' 등을 TV드라마의 시청률처럼 조회수, 유입자, 댓글, 좋아요 등으로 다양한 반응을 분석할 수 있다. 분석 방법은 소셜미디어 빅데이터의 텍스트 마이닝 기법과 오피니언 마이닝 기법으로 작품을 분석했다. 즉, 웹드라마 마다의 특정 키워드를 추출하고, 추출한 키워드의 긍정, 부정, 중립 등 시청자의 감정을 예측할 수도 있다. 주요 인기 웹드라마를 분석한 결과로는 이미 팬을 확보한 K-Pop 아이돌 멤버의 출현과 포털사이트의 편성 회사와의 연관성이 재생수, 유입자, 댓글, 좋아요에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 TV 이외의 매체로 '모바일 TV'의 영향력을 증명하였다. 한계점으로는 모바일 특화 콘텐츠 확보와 비즈니스 모델을 정립하는 것이 필요하겠다. 이 부분을 해결한다면, 한국은 웹드라마의 콘텐츠 강국이라는 긍정적 이미지를 보여줄 수 있는 계기가 될 것이다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.1-12
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• 2016

The current economic crisis is making new demands on manufacturing industry, in particular, in terms of the flexibility and efficiency of production processes. This requires production and administrative processes to be meshed with each other by means of IT systems to optimise the use and capacity utilisation of machines and lines but also to be able to respond rapidly to wrong developments in production and thus to minimise adverse impacts on the business. The future scenario of the "smart factory" represents the zenith of this development. The factory can be modified and expanded at will, combines all components from different manufacturers and enables them to take on context-related tasks autonomously. Integrated user interfaces will still be required at most for basic functionalities. The complex control operations will run wirelessly and ad hoc via mobile terminals such as PDAs or smartphones. The comnination of IoT, and Big Data optimisation is bringing about huge opportunities. these processes are not just limited to manufacturing, anywhere a supply chain environment exists can benefit from information provided by linked devices and access to big data to inform their decision support. Building a smart factory with smart assets at its core means reaching those desired new levels of productivity and efficiency. It means smart products that leverage advanced traceability, connectivity and intelligence. For businesses, it means being able to address the talent crunch through more autonomous. In a Smart Factory, machinery and equipment will have the ability to improve processes through self-optimization and autonomous decision-making.