최근 클라우드 컴퓨팅의 빠른 보급으로 인하여 기존의 인터넷 환경 뿐 아니라, 하드웨어, 운영체제, 애플리케이션, 서비스까지 모든 면에서 변화하고 있다. SaaS 기반 클라우드 컴퓨팅 환경은 웹 플랫폼 기술과, 웹 클라우드 서비스가 더욱더 밀접하게 연계되는 형태로 발전하고 있다. 전자도서관 시스템도 기존의 ASP 방식에서 벗어나 SaaS 기반의 클라우드 컴퓨팅 환경에 적합한 서비스모델로 진화하고 있다. 웹 인터페이스 측면에서 접근했을 때 SaaS 기반의 클라우드 컴퓨팅 환경에서 중요한 부분은 사용자를 위한 커스터마이징이라 할 수 있다. 따라서 본 논문은 SaaS 기반의 클라우드 컴퓨팅 환경에서 사용성과 접근성을 고려한 사용자 맞춤형 웹 인터페이스를 제안함으로써 기업과 사용자들에게 클라우드 컴퓨팅 환경에서도 쉽게 웹 사이트를 검색할 수 있도록 제안 하고자 한다. 이를 위해 사용자 맞춤형 웹 인터페이스 개선을 위한 디자인을 제시하고 연구대상인 SaaS 기반의 전자도서관 서비스인 LinkSaaS 웹사이트에 적용해 본 후, 사용성평가를 실시하였다. 이를 통해 각각의 사용자 개인에게 맞는 인터페이스 디자인을 구성할 수 있는 UI환경을 제안한다.
생체정보 컴퓨팅은 생체신호 센서와 컴퓨터 정보처리를 융합한 정보시스템에 기초하여 컴퓨팅시스템 뿐만 아니라 빅데이터 시스템에 크게 영향을 미치고 있다. 이러한 생체정보는 지금까지의 텍스트, 이미지, 동영상 등의 전통적인 데이터 형식과는 달리 생체신호의 의미를 부여하는 값은 텍스트 기반으로 표현되고, 중요한 이벤트 순간은 이미지 형식으로 저장하며, 시계열 분석을 통한 데이터 변화 예측 및 분석을 위해서는 동영상 형식 등 비정형데이터를 포함하는 복합적인 데이터 형식을 구성한다. 이러한 복합적인 데이터 구성은 개별 생체정보 응용서비스에서 요구하는 데이터의 특징에 따라 텍스트, 이미지, 영상 형식 등으로 각각 분리되어 요청되거나, 상황에 따라 복잡 데이터 형식을 동시에 요구할 수 있다. 기존 생체정보 컴퓨팅 시스템들은 전통적인 컴퓨팅 구성요소, 컴퓨팅 구조, 데이터 처리 방법 등에 의존하므로 데이터 처리성능, 전송능력, 저장효율성, 시스템안전성 등의 측면에서 많은 비효율성을 내포하고 있다. 본 연구에서는 생체정보 처리 컴퓨팅을 효과적으로 지원하는 생체정보 빅데이터 플랫폼을 구축하기 위해 개선된 바이오센싱 융합 빅데이터 컴퓨팅 아키텍처를 제안한다. 제안 아키텍처는 생체신호관련 데이터의 저장 및 전송 효율성, 컴퓨팅 성능, 시스템 안정성 등을 효과적으로 지원하며, 향후 생체정보 컴퓨팅에 최적화된 시스템 구현 및 생체정보 서비스 구축을 위한 기반을 제공할 수 있다.
IT 기술의 발달과 함께 의료 서비스 환경이 과거에 비해 많은 변화가 일어나고 있다. 그러나, 의료 기술이 IT 기술과 융합하더라도 의료비 문제와 의료 서비스 관리에 대한 문제는 여전히 해결해야할 사항 중 하나이다. 본 논문에서는 IoT 시스템을 구축한 병원을 대상으로 의료 서비스를 제공받는 사용자의 개인 정보를 의료진이 효율적으로 분석 관리할 수 있는 모델을 제안한다. 제안 모델은 병원내 구축된 IoT 시스템을 통해서 사용자의 의료 정보를 효율적으로 체크하고 관리하는 것이 목적이다. 제안 모델은 다양한 이기종의 클라우드 환경에서 사용될 수 있으며, 사용자의 의료 정보를 추가적인 인적 물적 자원 없이 효율적이면서 빠르게 관리할 수 있다. 특히, 제안모델에서 수집된 사용자의 의료 정보는 IoT 게이트웨이를 통해 서버에 저장되기 때문에 의료진이 시간과 장소에 상관없이 사용자의 의료 정보를 정확하게 분석할 수 있다. 성능평가 결과, 제안 모델은 IoT 시스템을 사용하지 않은 기존 의료 시스템 모델보다 직군별 의료진의 의료 서비스에 대한 효율성이 19.6% 향상되었고, 의료 서비스를 제공받은 사용자의 사후 의료관리 개선율이 22.1% 향상된 결과를 얻었다. 또한, 의료진의 업무 부담률은 기존 의료 시스템 모델보다 평균 17.6% 낮게 나타났다.
본 연구는 고양시민들의 독서 실태를 조사·분석해 고양시 '제2차 독서문화진흥 종합계획' 수립을 위한 기초자료로 활용하기 위한 목적으로 수행되었다. 이러한 연구 목적을 달성하기 위해 독서실태 조사 관련 선행 연구 및 2021년 국민 독서실태 조사의 설문 문항 등을 참고하여 성인 및 학생 응답자 특성을 반영한 설문지를 구성하였다. 그리고 고양시에 거주 중인 성인 960명, 학생 540명을 대상으로 설문조사를 수행해 그 결과를 분석하고, 고양시 독서문화진흥 종합계획 수립에 있어 도움이 될 수 있는 몇 가지 시사점들을 도출하였다. 첫째, 독서자료의 범주를 전통적인 종이매체에서 다양한 매체로 확대해야 한다. 둘째, 도서관 장서 확충 및 실제 도서 구입에 도움이 될 수 있는 서비스 검토가 필요하다. 셋째, 시민들이 원하는 다양한 독서 프로그램을 개발하고, 온라인 운영 방식 등으로 독서활동 및 동아리 활동 참여 기회를 늘여야 한다. 넷째, 독서 활성화를 위한 시설 및 서비스 환경은 시민들의 생활 반경 내 접근이 쉬운 곳으로 조성해야 한다. 마지막으로, 기존 독서문화진흥사업 중 '스마트도서관', '상호대차서비스', '독서 및 문화프로그램 운영', '고양 북페이' 사업 등은 지속·확대할 필요가 있다. 본 연구는 보다 실효성 있는 고양시 독서문화진흥 종합계획 수립을 위해 실제 시민들을 대상으로 독서 실태를 조사하고, 정책 방향 설정에 필요한 의견을 수렴하였다는 점에서 의의를 갖는다.
4차 산업혁명의 도래와 함께 다양한 기술이 주목을 받고 있다. 4차 산업혁명과 관련된 기술로는 IoT(Internet of Things), 빅데이터, 인공지능, VR(Virtual Reality), 3D 프린터, 로봇공학 등이 있으며 이러한 기술은 종종 융합된다. 특히 로봇 분야는 빅데이터, 인공지능, VR, 디지털 트윈과 같은 기술과 결합할 것으로 기대된다. 이에 따라 로봇을 활용한 연구가 다수 진행되고 있으며 유통, 공항, 호텔, 레스토랑, 교통 분야 등에 적용되고 있다. 이러한 상황에서 인간-로봇 상호작용에 대한 연구가 주목을 받고 있지만 아직 만족할 만한 수준에는 이르지 못하고 있다. 하지만 완벽한 의사소통이 가능한 로봇에 대한 연구가 꾸준히 이루어지고 있고 이는 인간의 감정노동을 대신할 수 있을 것으로 기대된다. 따라서 현재의 인간-로봇 상호작용 기술을 비즈니스에 적용할 수 있는지에 대한 논의가 필요하다. 이를 위해 본 연구는 첫째, 인간로봇 상호작용 기술의 동향을 살펴본다. 둘째, LDA(Latent Dirichlet Allocation) 토픽모델링과 BERTopic 토픽모델링 방법을 비교한다. 연구 결과, 1992년~2002년 간의 연구에서는 인간-로봇 상호작용에 대한 개념과 기초적인 상호작용에 대해 논의되고 있었다. 2003년~2012년에는 사회적 표현에 대한 연구가 많이 진행되었으며 얼굴검출, 인식 등과 같이 판단과 관련된 연구도 수행되었다. 2013년~2022년에는 노인 간호, 교육, 자폐 치료와 같은 서비스 토픽들이 등장하였으며, 사회적 표현에 대한 연구가 지속되었다. 그러나 아직까지 비즈니스에 적용할 수 있는 수준에는 이르지 못한 것으로 보인다. 그리고 LDA토픽모델링과 BERTopic 토픽모델링 방법을 비교한 결과 LDA에 비해 BERTopic이 더 우수한 방법임을 확인하였다.
최근 독감 예측이나 부동산가격 예측 등 다양한 분야에서 웹검색 트래픽이나 소셜 네트워크 등의 방대한 고객 데이터를 통해 사회 현상, 소비 트렌드 등을 분석하고자 하는 시도가 증가하고 있다. 최근 구글이나 네이버 등의 인터넷 포털서비스 업체들은 온라인 사용자들의 웹검색 트래픽 정보를 구글 트렌드, 네이버 트렌드 등의 서비스로 공개하고 있는데, 이들이 제공하는 웹검색 트래픽 정보를 기반으로 온라인 사용자들의 정보 검색 행태에 대한 연구들이 학계 업계 등에서 주목받고 있다. 웹검색 정보를 기반으로 사회 현상이나, 소비 동향, 정치 투표 결과 등을 예측해 볼 수 있음을 실증하고 있는 분야는 많은 연구가 수행되고 있지만, 웹검색 트래픽 정보를 이용하여, 소비자의 제품에 대한 중요한 속성 도출 및 소비자의 기대 변화 관측 등의 온라인 사용자 행태에 초점을 맞추어 연구되고 있는 분야는 상대적으로 많은 연구가 수행되고 있지는 않다. 따라서, 본 연구에서는 구글이나 네이버가 제공하는 소비자의 웹검색 트래픽을 활용해서 소비자가 생각하는 제품 포지션을 가시화할 수 있는 방법을 제안한다. 브랜드 간의 관계를 확인하기 위해, 동시 검색 트래픽 정보를 활용하여 네트워크 모델링의 방법을 사용한 시스템을 제안하고 있으며, 이를 통해 소비자들이 제품 간의 유사성을 어떻게 인지하고 형성하며, 새로운 혁신 제품 카테고리 내에서 제품 브랜드들이 소비자의 마음 속에서 어떻게 자리 잡고 있는지의 브랜드 포지셔닝을 확인할 수 있는 방법론을 제안하였다. 또한 이를 태블릿 PC의 사례를 통해서, 미시적인 관점에서 소비자의 마음속에 위치한 태블릿 PC 개별 브랜드들의 위치 및 관계를 보여주었다. 기업은 소비자의 제품에 대한 인식 및 중요 속성 도출을 위해 많은 비용과 시간을 소요하여 소비자 조사를 행하게 되는데, 본 연구의 방법론을 활용하여 소비자의 제품에 대한 인식, 제품간 유사도, 제품에 대한 중요 속성의 변화 등을 일반에게 공개된 검색 트래픽 정보를 활용하여 비교적 쉽고 추가적인 비용 없이 도출할 수 있을 것이다.
제4차 산업혁명을 이끄는 주요 원동력 중 하나인 인공지능 기술은 이미지와 음성 인식 등 여러 분야에서 사람과 유사하거나 더 뛰어난 능력을 보이며, 사회 전반에 미치게 될 다양한 영향력으로 인하여 높은 주목을 받고 있다. 특히, 인공지능 기술은 의료, 금융, 제조, 서비스, 교육 등 광범위한 분야에서 활용이 가능하기 때문에, 현재의 기술 동향을 파악하고 발전 방향을 분석하기 위한 노력들 또한 활발히 이루어지고 있다. 한편, 이러한 인공지능 기술의 급속한 발전 배경에는 학습, 추론, 인식 등의 복잡한 인공지능 알고리즘을 개발할 수 있는 주요 플랫폼들이 오픈 소스로 공개되면서, 이를 활용한 기술과 서비스들의 개발이 비약적으로 증가하고 있는 것이 주요 요인 중 하나로 확인된다. 또한, 주요 글로벌 기업들이 개발한 자연어 인식, 음성 인식, 이미지 인식 기능 등의 인공지능 소프트웨어들이 오픈 소스 소프트웨어(OSS: Open Sources Software)로 무료로 공개되면서 기술확산에 크게 기여하고 있다. 이에 따라, 본 연구에서는 온라인상에서 다수의 협업을 통하여 개발이 이루어지고 있는 인공지능과 관련된 주요 오픈 소스 소프트웨어 프로젝트들을 분석하여, 인공지능 기술 개발 현황에 대한 보다 실질적인 동향을 파악하고자 한다. 이를 위하여 깃허브(Github) 상에서 2000년부터 2018년 7월까지 생성된 인공지능과 관련된 주요 프로젝트들의 목록을 검색 및 수집하였으며, 수집 된 프로젝트들의 특징과 기술 분야를 의미하는 토픽 정보들을 대상으로 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 주요 기술들의 개발 동향을 연도별로 상세하게 확인하였다. 분석 결과, 인공지능과 관련된 오픈 소스 소프트웨어들은 2016년을 기준으로 급격하게 증가하는 추세이며, 토픽들의 관계 분석을 통하여 주요 기술 동향이 '알고리즘', '프로그래밍 언어', '응용분야', '개발 도구'의 범주로 구분하는 것이 가능함을 확인하였다. 이러한 분석 결과를 바탕으로, 향후 다양한 분야에서의 활용을 위해 개발되고 있는 인공지능 관련 기술들을 보다 상세하게 구분하여 확인하는 것이 가능할 것이며, 효과적인 발전 방향 모색과 변화 추이 분석에 활용이 가능할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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