본 연구는 국내외 환경변화에 따른 해외거점의 설치 타당성 및 당위성을 조사하고 (why), 국내 기업들의 해외시장 진출 수요(what)를 파악한 후 해외거점으로 적절한 지역(where)과 그 운영방식(how)을 검토하였다. 본 연구는 설문조사와 전문가 인터뷰 방법론을 사용하였다. 인터뷰를 통하여 얻은 잠정 결론을 바탕으로 설문조사를 실시하였으며 설문조사의 통계분석결과를 전문가 집단과 함께 분석하여서 정책대안을 제시하였다. 본 연구에서 제안 하는 해외거점의 대상 지역은 동남아시아이다. 설문조사에서는 인도네시아, 베트남, 태국, 말레이시아, 싱가포를 순으로 선호도 나타났다. 본 연구에 제안하는 모델은 기존의 센터와 같이 한 국가에 설치하고 한 국가만 관리하는 모델이 아니다. 동남아 신흥시장은 실제로 여러 개의 개별 국가 시장으로 나누어져 있으며 개별 시장은 문화, 언어, 정치, 경제적으로 전혀 다른 구조와 운영 방식을 가지고 있다. 본 연구에서는 현재 선호도가 높은 곳에 허브센터를 설치하고 인접 국가에 분소를 설치하는 방안을 제안하였다. 예컨대 싱가포르에 중점센터를 우선 설립하고 센터의 안정화가 이루어진 후에 새로운 위성센터를 설립하는 방안을 생각할 수 있다.
분기기는 선로가 분기되거나 또는 교차하는 지점에 설치되어 열차의 이동 방향을 안전하게 변경하는 역할을 한다. 그러나, 운영 환경에 따라 비정상적인 힘이 분기기에 발생할 경우, 정확한 진단 및 검측을 실시할 수 없는 단점이 있다. 또한 분기기의 전환력을 측정하는 대부분의 장치는 국외 수입에 의존하며, 단순히 전환력 측정값으로 데이터가 한정됨으로서 분기기와 전기선로전환기간의 이상 상태, 운영 및 유지보수를 위한 데이터 등에 활용하기에 불충분한 것으로 조사되었다. 본 논문은 국내에서 사용중인 전기선로전환기의 전환기능과 쇄정기능의 특성 분석을 통해 기존에 사용된 분기기 전환력 측정의 문제점을 제시한 후, 이를 해결하기 위한 센서 활용 분기기 전환력 측정 방법을 제시한다.
중증 질환 환자의 대부분은 치료 적기를 놓쳐 병을 키우게 된 경우가 많다. 높은 자각 증상이 나타나거나 강력한 통증이 없는 경우 병원 방문을 심각하게 고려하지 않는다. 치은염의 경우 잇몸에서 출혈을 일으키며 치아 붕괴를 일으키는 질환이지만 초기의 증상이 경미하다. 이 시점에서의 병원 치료는 매우 높은 효과를 가진다. 그러나 치료시기를 놓칠 경우 잇몸과 구강의 건강에 심각한 문제를 일으켜 음식을 섭취 할 수없는 상황까지 병증이 진행된다. 본 논문에서는 환자의 치주 이미지를 스마트 폰으로 촬영하여 실시간으로 치의료 기관에 구축된 환자 관리 시스템으로 정보를 전송한다. 전송된 정보를 담당 의사가 판단하며 이에 대한 치료 적기 정보를 환자에게 제공한다.
센서 기술의 발전과 스마트 워치, 스마트 밴드와 같은 웨어러블 기기의 보편화로 개인의 건강데이터를 실시간으로 수집하는 일이 가능해졌다. 웨어러블 기기에서 파생된 걸음 수, 심박 수와 같은 건강 데이터들은 모바일 환경의 위치, 날씨 데이터 등의 외부 데이터와 결합하여, 개인의 라이프 스타일 및 건강 상태를 분석하는 방식으로 활용되고 있다. 이처럼 웨어러블 기기에서 파생된 건강 데이터는 편리하고 유용한 기능을 제공하지만 개인의 생활과 밀접한 연관이 있기 때문에 외부에 노출될 경우 심각한 프라이버시 침해 문제가 발생한다. 이에 본 연구는 지역차분프라이버시와 특징점 추출 알고리즘을 사용하여, 웨어러블 기기에서 추출한 건강 데이터를 데이터 소유자의 프라이버시 침해 없이 데이터 수집가에게 전송할 수 있는 기법을 소개한다. 지역차분프라이버시를 통해 데이터 소유자의 프라이버시를 보호하였으며 특징점 알고리즘으로 프라이버시 보호 수준과 데이터 유용성간의 상충 관계를 조절하였다. 실험 결과는 제안하는 기법이 단순 방법에 비해 최대 77% 정도의 오차율 개선이 있음을 보여준다. 수집된 데이터는 데이터 사용자의 요구에 따라 헬스 케어 및 맞춤형 서비스 산업에서 유의미하게 활용될 수 있다.
혈압측정은 오랜 시간동안 외부압력을 이용하여 혈관 압력 대응값으로 계산해왔다. 최근 측정 장비의 소형화와 의료네트워크 기술의 발전으로 개인 건강관리시스템의 활성화로 인해 간단한 센서로 혈압을 연속적이며 실시간 측정이 가능한 환경을 요구하고 있다. 본 연구에서는 광전용적맥파를 적용하고 맥파전달시간을 이용하여 혈압을 추정하고자 한다. 기존 방식은 신체 변수값 등으로 개인 오차를 줄여 측정하는 알고리즘을 사용하고 있으나, 광전용적맥파의 분석과 맥파전달시간의 적용방법에 따라 정확도가 떨어진다. 본 연구에서는 기존 수축기 혈압을 이용하여 혈압을 유추하는 융합적인 방법을 선택하여 적용하였다. 그리고 광전용적맥파 자체로만 혈압 추정이 가능하게 구성하여 초소형 혈압측정시스템을 만드는데 필요한 융합알고리즘을 제공하고자 하였다. 그 결과 수축기혈압과 광전용적맥파의 최대, 최소 주기간격을 이용하여 혈압추정 융합 알고리즘의 가능성을 상관관계로 분석하였다.
인터넷이 확산되고 다양한 스마트 기기가 등장하면서 세상은 빠르게 변화하고 있다. 고성능 PC와 초고속 통신망이 모든 가정에 빠르게 확산되고 있으며 여러 다양한 종류의 인터넷 사이트가 등장하고 있다. 특히 한국 부모들의 고학력 열광이 여기에 더해져 10대 인터넷 이용자 비율이 날마다 폭발적으로 증가하고 있다. 청소년의 경우 대부분이 온라인 게임에 인터넷을 사용하여 온라인 게임이 인터넷 중독의 주요 원인임을 나타내고 있다. 본 연구는 인터넷을 이용하는 남녀 고등학생을 대상으로 설문지를 이용하여 실시하였으며, 인구 통계학적, 사회학적 특성은 기초 자료로만 사용하였다. 본 연구에서는 학부모, 학생, 교사가 생각하는 바와 같이 인문계 고등학생의 학업 성취도에 따른 인터넷 중독 유형 분석 결과를 이용하여 인터넷 사용이 학업 성취에 영향을 미치는지 여부를 판단한다.
최근 항만에서는 부정확한 컨테이너 적재로 인해 컨테이너가 강풍에 쉽게 쓰러지는 컨테이너 붕괴 사고가 빈번이 발생하고 있으며 이는 물적 피해와 항만 시스템 마비로 이어지고 있다. 본 논문에서는 이런 사고를 미연에 방지하기 위해 딥러닝 기반 컨테이너 적재 상태 및 사고 위험도 검출 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 darknet 기반 YOLO 모델을 활용하여 컨테이너 상하의 코너캐스팅을 통해 컨테이너 정렬 상태를 실시간으로 파악하고 관리자에게 사고 위험도를 알리는 시스템이다. 제안된 시스템은 추론 속도, 분류 정확도, 검출 정확도 등을 성능 지표와 실제 구현 환경에서 최적의 성능을 보인 YOLOv4 모델을 객체 인식 알고리즘 모델로 선택하였다. 제안된 알고리즘인 YOLOv4가 YOLOv3보다 추론속도와 FPS의 성능 측면에서 낮은 성능을 보이기는 했지만, 분류 정확도와 검출 정확도에서 강력한 성능을 보임을 증명하였다.
자율주행 환경이 도래함에 따라 자동차는 미디어를 향유할 수 있는 공간으로 진화하고 있다. 차량 내 인포테인먼트(IVI) 시스템의 성장은 운전자와 동승자에게 다양한 혜택과 가치를 제공할 수 있다. 이를 위한 사업자들의 기술 개발 및 관련 연구가 이루어지고 있지만, 이용자가 실제로 원하는 IVI 시스템이 어떤 모습인지에 대한 연구는 부족했다. 이에 본 연구는 IVI의 주요 속성별 이용자 선호를 분석하고자 하였다. 이를 위해 인포테인먼트 서비스를 이용한 경험이 있는 운전자를 대상으로 컨조인트 분석을 실시하였다. 분석 결과 응답자들은 IVI의 여러 속성 중 제공사업자, 시스템 구동 형태, 중심 서비스, 중점 콘텐츠의 순서로 중요하게 생각하는 것으로 나타났으며, 통신사 주도형, 탈부착이 가능한 형태, 정보 중심의 서비스와 기존에 소비하던 콘텐츠 위주로 제공되는 인포테인먼트 시스템을 가장 선호하는 것으로 나타났다. 본 연구는 IVI 개발에 있어 사업자들이 참고할 수 있는 실무적 시사점, 특히 융합 관점에서의 시사점을 제공하며, 향후 전문가 조사에 기반한 연구가 이루어지면 의미 있으리라 기대한다.
고성능의 보행 로봇에 관한 연구가 활발하게 이루어지고 있으며 4족 보행 로봇은 비평탄 지형에서 이동성과 적응력이 뛰어나 많은 관심을 받고 있지만 높은 비용으로 도입과 활용성에 어려움이 있다. 본 논문에서는 저비용의 4족 로봇에 지능적 기능을 적용하여 활용도를 높이기 위해 임베디드 보드에 IMU와 강화학습을 탑재하여 비평탄 지형 극복능력을 개선하고 카메라와 딥러닝을 이용하여 객체를 자동으로 검출하는 방법을 제시한다. 로봇은 4족 포유류 동물의 다리 형태로 구성되고 각 다리는 3 자유도를 가진다. 설계된 3D 모델로 시뮬레이션 환경에서 복잡한 지형을 학습시키고 실제 로봇에 적용한다. 본 연구방법의 적용을 통해 평탄 지형과 비평탄 지형의 보행 능력에 크게 차이가 나지 않음을 확인하였으며 제한된 실험조건에서 실시간으로 사람 검출을 수행하는 동작을 확인하였다.
여러 환경요인을 예측하는데 위성영상과 측정데이터의 접목은 정확도를 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 하지만 습지 토양에 포함되어있는 영양염류의 성분 등을 예측함에 있어 위성영상의 활용 효과는 잘 알려져 있지 않다. 따라서, 본 연구에서는 지구통계학 중 블록크리깅과 회귀크리깅을 자연습지인 에버글레이드에 위치한 수자원관리유역의 토양 내 총인 예측에 적용하였다. 토양시료의 측정된 총인농도를 이용하여 블록크리깅을, 측정값 외에 30 m의 공간해상도를 가지고 있는 위성영상인 Landsat ETM+로부터 추출한 스펙트럼 데이터 및 분광지수 등을 독립변인으로 하여 회귀크리깅을 실시한 결과, 블록크리깅의 결정계수는 0.59, 회귀크리깅의 결정계수는 0.49로 나타났다. 측정 자료만을 이용한 블록크리깅의 예측 오차가 위성영상을 이용한 회귀크리깅의 예측 오차보다 더 작았으나, 각각의 방법을 이용하여 총인 농도를 수자원관리유역에 매핑한 결과 두 경우 모두 비슷한 경향을 보였고, 회귀크리깅의 경우 연구대상유역의 독특하고 복잡한 경관요소들을 더욱 잘 표현할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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