코로나 위기의 세계적 확산 이후에, 한국의 성공적인 방역과정에 대한 사회과학적 관심이 안팎으로 크게 고조되었다. 특히 한국의 국가와 시민의 역할에 대한 사회과학적 논의는 특별한 관심의 대상으로 떠올랐다. 그러나 이 논문은 한국의 성공적 방역에 대한 기존 논의들이 한국의 국가의 강한 개입과 동원역량, 그리고 순응적 시민들의 역할에 초점을 맞추는 과정에서 모호한 개념 설정과 부적절한 방법론상의 한계를 드러내었다고 본다. 강한 국가라는 개념은 모호한 것이며, 순응적 시민이라는 관념은 한국의 지난 수십 년간의 현실 및 실제와도 일치하지 않는다고 할 수 있다. 이 연구에서 우리는 한국 국가의 방역 역량은 데이터 자본주의 시대의 데이터 국가로서의 역량 발휘라는 관점으로 이해할 수 있음을 제시하였다. 첫째, 코로나19의 확산을 통제하는 데에 있어서 국가는 방대한 디지털 데이터의 추출, 종합, 적용의 과정을 주도하는 주도자였지만 데이터 국가의 역량은 법률적인 기반과 매뉴얼에 입각한 방역주도, 그리고 민간부문과의 협력을 통해서 발휘되었다. 이를 통해서 한국 데이터 국가의 방역은 투명성과 민간 협력이라는 개방적 성격을 발휘하였다. 둘째, 이러한 데이터 국가의 주도적 역량은 코로나 보건위기에 대한 갑작스러운 대응이라기보다는 30년의 역사를 통해서 한국 사회의 디지털 역량, 산업부문의 디지털 역량을 기획, 주도하고 설계해온 한국 국가성격의 진화 과정에 따른 것이다. 셋째, 하지만 데이터 국가와 시민들의 관계를 살펴보면, 국가 주도의 압출 거버넌스 모델에 가깝다. 국가 방역정책의 반응성은 높지만, 위기 국면에서 개인의 인권, 자유, 방역의 균형점에 대한 사회적 합의 형성은 충분치 않다. 이를 위한 폭넓은 사회적 담론은 충분치 않으며 따라서 이를 통한 시민들의 공동체 연대의식의 형성 역시 부족하다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제12권4호
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pp.196-203
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2020
In this study, we tried to explore the actual direction for the play culture by looking at the social perception of the change of play culture due to the Corona 19 using big data analysis. For this research, we used Textom, a website specializing in collecting big data, and collected 10,216 data using keywords of "Corona + Play," "Play Culture" and "Leisure" from January 19, 2020 to September 30, 2020, when the first confirmed case of Corona 19 occurred in Korea on various portal sites at home and abroad. The results of this paper showed that the social perception of the play culture in Corona 19 was 51.61%, not much different from the negative image of 48.15%. It is necessary to develop a play culture program that can identify people's various desires and emotions under the premise that situations similar to the current With Corona period and Corona19 can occur at any time, and find mental and physical stability and vitality in unstable situations. In addition, the results of this study can be used as basic data for the development of play culture policies or programs, with the significance that this study helped vitalize big data utilization research in the fields of play, leisure, and culture.
Estimating the productivity of labor has relied on the experience and intuition of an estimator, or productivity data, such as standard in practical estimation. However, when new technologies and new construction methods employed in the construction industry, Dependence of a quantity surveyor's intuition is increased. This is because of the lack of a systematic methodology which models, estimates, and measures the labor productivity, Due to the historical productivity data is unavailable. Even thought project history data contains information that is important to predict the performance of a project, It can not provide valuable information to model, estimate, and measure the labor productivity. This is because 1) the absence of the productivity measurement system with consistency, 2) the difficulty of reusability of historical data collected. Therefor, this study suggests a methodology which build a productivity model by measuring the productivity of labor and collecting the historical data systematically. In addition, this methology is applied to develop a productivity model of shop-drawing and manufacturing process using descrete event simulation.
Knowledge of the solar radiation components and classified wavelength data are essential for modeling many solar photovoltaic systems. This is particularly the case for applications that concentrate the incident energy to attain high photo-dynamic efficiency achievable only at the higher intensities. In order to estimate the performance of concentrating PV systems, it is necessary to know the intensity of the beam radiation, as only this components can be concentrated, and The new PV cell can generate electricity from ultraviolet and infrared light as well as visible light. The Korea Institute of Energy Research(KIER) has began collecting solar radiation components data since January, 1988, and solar radiation classified wavelength data since November, 2008. KIER's solar radiation components and classified wavelength data will be extensively used by concentrating PV system users or designers as well as by research institutes. It is essential to utilize the solar radiation data as application and development of solar energy system increase. Consider able efforts have been made constructing a standard data base system from measure data.
이 논문에서는 OGSA 기반 그리드 서비스의 특징을 기술하고 서비스 데이터 요구(Service Data Element, SDE) 정보 수집을 위한 그리드 서비스를 기술한다. 그리드 서비스의 구성을 위해서는, 주요한 시스템 컴포넌트와 이들 간의 상호작용을 표현하는 시스템의 고수준의 소프트웨어 아키텍처로의 그리드 서비스를 구성하기 위한 체계적인 접근이 고려되어야 한다. 이 논문의 목적은 SDE를 수집단위로 하는 서비스 데이터 수집 서비스의 설계 및 구현으로 이를 위해 CR의 서비스 데이터 수집기 서비스를 자원 및 서비스의 종류에 따라 SDE를 영속적으로 유지할 수 있도록 저장 스킴을 구성하고 XML DBMS인 Xindice사용하여 확장하였다. 서비스 데이터 수집 서비스는 인터넷과 같은 광대역 환경에서의 효율적인 수행을 위해 통지 메커니즘에 의해 비동기적으로 작동한다.
지적은 GIS모델에 있어서 가장 중요한 한 부분으로 토지와 소유권에 대한 기하적인 자료의 수집을 위하여 지적에서는 가장 현대화된 방범을 사용하여야 한다. 일반적으로 지형도 작성을 위한 지형측량에 있어서는 가장 적절한 장비로 측량을 하기 때문에 도면의 정도는 여러 사용자에 있어서 정도가 너무 낮다. 하지만 대축척의 지적도는 이러한 문제에 있어서 커다란 문제점이 없다. 따라서 지적의 경우 정밀한 점좌표와 기하적인 정보를 얻는 것이 필요하다. 본 연구에서는 이와 같은 점간의 거리측정요소와 조정뿐만 아니라 GIS자료와 지적자료간의 접합 및 기준점체계, 위상설정, 모델링 등에 대하여 연구하였다.
Ahn, Il Yeup;Sung, Nak-Myoung;Lim, Jae-Hyun;Seo, Jeongwook;Yun, Il Dong
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권1호
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pp.1-15
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2019
Internet of Things (IoT) is commonly referred to as a future internet technology to provide advanced services by interconnecting physical and virtual things, collecting and using many data from them. The IoT platform is a server platform with a common architecture to collect and share the data independent of the IoT devices and services. Recently, oneM2M, the global standards initiative for Machine-to-Machine (M2M) communications and the IoT announced the availability of oneM2M Release 2 specifications. Accordingly, this paper presents a new oneM2M-compliant IoT platform called Mobius 2.0 and proposes its application to collect the biosignal data from wearable IoT devices for emotion recognition. Experimental results show that we can collect various biosignal data seamlessly and extract meaningful features from the biosignal data to recognize two emotions of joy and sadness.
IoT 기술이 대중화됨에 따라 점차 많은 데이터가 발생하고 있으며, 데이터의 다양성 또한 증가하고 있는 추세이다. 특히 스마트팩토리 및 Home IoT 시스템에서는 센서를 통해 각종 데이터를 실시간으로 수집하고 처리하므로 데이터처리의 중요성이 크다. 본 논문에서는 라즈베리파이를 통해 IoT 환경에서 센서에 의해 발생하는 다양한 데이터를 수집, 분석 및 모니터링하는 방법을 제시하였다. 또한 위와 같은 방법으로 수집, 분석한 데이터를 스마트미러 및 모바일 어플리케이션과 연동시킴으로 시스템의 유용성을 검증하였다.
최근 교육용 로봇 하드웨어 발달로 연산 처리 속도 및 확장성이 매우 좋아졌다. 이에 따라 로봇 하드웨어에 MBL용 온도 센서나 자이로 센서도 호환되어 데이터 로깅이 가능해졌다. 데이터 로깅이 가능한 교육용 로봇으로 학생들은 과학적인 탐구 예측, 수집, 데이터 분석이 가능한 실험을 할 수 있게 된 것이다. 이에 본 연구에서는 학급 SNS와 스마트폰을 활용한 'Smart r-Learning'에 데이터로깅이 가능한 교육용 로봇을 도입하여 과학 프로젝트 수업을 개발하고 적용했다. 데이터 로깅 활용 Smart r-Learning 프로젝트 수업을 초등학교 5학년 학생들에게 적용한 결과 논리적 사고력 6개 영역 중 4개 영역이 유의미하게 향상된 것으로 나타났다.
In general, a measuring instrument of sound noise use only one wired channel by one sensor. Therefor the measuring instrument use wired cables as the number of channels are provided by instrument. In a point of observed target it needs data from multiple sensors and In case of measured point is a large numbers the environment of constitution would be complicated because that is in need of channel and cable. So we need the method that can improve the existing transmission channel and cable environment even the measured point is increased. If we use the Code Division Multiple Access(CDMA) we transmit a large numbers of sensor data by using a common transmission channel. We present the method that transmits data of multiple sensor to wireless by using CDMA. This method can simplify the measurement environment dramatically when collecting data by using multiple sensor. We expect this study to contribute the part of multiple access technology and relation technologies on the measuring environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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