• Journal of Broadcast Engineering
• /
• v.28 no.3
• /
• pp.302-313
• /
• 2023

This paper aims to develop a framework that can fully automate the quality management of training data used in large-scale Artificial Intelligence (AI) models built by the Ministry of Science and ICT (MSIT) in the 'AI Hub Data Dam' project, which has invested more than 1 trillion won since 2017. Autonomous driving technology using AI has achieved excellent performance through many studies, but it requires a large amount of high-quality data to train the model. Moreover, it is still difficult for humans to directly inspect the processed data and prove it is valid, and a model trained with erroneous data can cause fatal problems in real life. This paper presents a dataset reconstruction framework that removes abnormal data from the constructed dataset and introduces strategies to improve the performance of AI models by reconstructing them into a reliable dataset to increase the efficiency of model training. The framework's validity was verified through an experiment on the autonomous driving dataset published through the AI Hub of the National Information Society Agency (NIA). As a result, it was confirmed that it could be rebuilt as a reliable dataset from which abnormal data has been removed.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
• /
• v.36 no.1
• /
• pp.27-38
• /
• 2023

How the port, shipping, shipbuilding, and vender industries in Korea can have a seamless value chain through their digitally smooth cooperation by applying the latest information and communications technology through the "4th industrial revolution" was examined. Also considered was the proposition that the value chain should be a smart, seamless value chain among industries with successful hyperconnection. Their cooperative relationships were defined, and the crucial elements for the sustainable development of these industries were considered. As a result, the direction for achieving environmental, social, and governance management by realizing decarbonization through today's digitalization could be studied. In particular, the importance of digitization as a way to respond to the future market from the perspective of small and medium-sized enterprises and the role of digitization realized by small and medium-sized equipment companies in the overall industry were examined. The results simultaneously show the state of linkage between industries and the reason why the value chain must maintain a smooth relationship. In addition, using the lessons learned from recent failure cases from the Korean shipbuilding industry as a cornerstone, the direction for creating a strategic pathway for intelligent connection was investigated.

• Journal of Information Technology Services
• /
• v.22 no.2
• /
• pp.1-21
• /
• 2023

Due to the convergence and complexity of the 4th Industrial Revolution, the boundaries between industries have become unclear and ambiguous. Consequently, there is a lack of research on how firms engaged in this industry are changing their location behavior. Recently, some attempts to classify the industrial groups of the 4th Industrial Revolution and their detail occupations have been made, and this study adopts the classification of Lee and Jung (2020) of the Korea Institute for Industrial Economics & Trade. In this study, the 18 detailed industries commonly included in multiple industrial groups are defined as 'core industries' and are classified into manufacturing and service industries to explore the spatial patterns of firms' location. Specifically, this study aims to examine how the location behavior of firms in core industries of the 4th Industrial Revolution has changed from 2010 to 2019 in the Seoul metropolitan area, using the 「National Business Survey」 data. We employed two methods based on spatial auto-correlation: (i) spatial kernel density estimation analysis and (ii) local Moran's I_i analysis. The results indicate that the core industry firms form more distinct and larger clusters in 2019 based on the clusters formed in 2010. Specifically, manufacturing industry firms tended to concentrate in the southern region of Gyeonggi and parts of Seoul, while serivce industry firms were more concentrated in Seoul. These core industries play a critical role in industries and are closely related to the ICT industries, which generate high-added value and increase productivity in the front and rear industries. This study reveals that the agglomeration of these industries in specific regions is intensifying and may exacerbate regional inequality.

• Journal of Information Technology Services
• /
• v.22 no.2
• /
• pp.71-92
• /
• 2023

Globally, under the leadership of advanced ICT countries, the private sector is promoting various policies to promote the digital transformation of public services. Looking at the research trend, design of public service indicators, development of evaluation system, and empirical research are being carried out steadily, but there are insufficient research cases on models in which the private sector participates in the planning, development, and operation of public services. In this study, Private-centric digital public service suitability evaluation indicators were discovered through interviews with experts in various fields, and weights for each indicator were analyzed through AHP evaluation. In addition, by applying the analysis results to 18 digital public services on a trial basis, the importance and priority of evaluation indicators for each service were derived, and at the same time, the evaluation framework was designed and applied to diagnose implications. As a result of the study, 'social utility', 'corporate acceptability', and 'public acceptability' were selected as the top three indicators of suitability evaluation. At this time, it was analyzed that the weight of the 'company acceptability' index, which includes sub-indices such as 'service profitability', 'service scalability', and 'private initiative possibility', was the highest among the three top indicators. As a result of the demonstration for public services, "IoT facility unmanned remote monitoring service", "blockchain real estate transaction service", and "digital twin disaster prediction service" were evaluated as the most suitable public services for the transition to the private sector.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
• /
• 2020.11a
• /
• pp.47-53
• /
• 2020

빅데이터 기술은 기업의 경쟁력을 높일 수 있는 혁신 기술 중 하나로 급성장하고 있는 가운데 농업 분야 또한 빅데이터를 활용한 경쟁력 제고와 미래 산업으로의 발전이 중요 당면과제로 부상하고 있다. 해외의 경우 농업 빅데이터를 활용한 스타트업이 빠른 속도로 증가하며 성장하는 반면 국내의 경우 생산 분야 일부 농업 벤처 외에는 빅데이터 활용이 미흡한 실정이다. 또한 기업의 빅데이터 활용수준이나 활용의도에 영향을 미치는 요인에 대한 연구가 대기업이나 특정 산업에 국한되어 이루어지고 있으며, 연구마다 영향요인 변수의 검증결과가 상이하게 나타나 산업/기업특성에 따라 연구가 필요하다. 본 연구의 목적은 농업벤처기업에서 새로운 ICT인 빅데이터를 도입하고 사용하는 데 영향을 미치는 요인을 파악하고, 이를 통해 기대하는 편익에 대해 파악함으로써 활용을 촉진할 수 있는 방안을 제시하는 데 있다. 본 연구는 빅데이터가 조직의 프로세스를 변화시키고, 최고경영층의 지원이 필수적이며, 기업이 처한 환경적 압박에 대응할 수 있는 수단으로 보고 기술·조직·환경(TOE: Technology-Organization-Environment) 프레임워크를 기반으로 혁신확산이론(Diffusion of Innovation Theory) 모형을 결합하여 본 연구에 적합한 변수들을 도출한 후 이들 변수간의 인과관계를 설정하여 연구모형을 구성하였다. 이에 따라 TOE모형의 기술적 요인에 관한 변수로는 혁신확산이론 변수인 상대적이점, 호환성, 복잡성을 채택하였고, 조직적 요인에 관한 변수로 최고경영층 지원, 비용부담능력을, 환경적 요인에 관한 변수로는 법적·정책적 지원, 경쟁자 압력을 채택하였다. 이들 3가지 요인에 속한 7가지 변수들과 빅데이터 사용의도와 기대편익 간의 관련성, 그리고 농업벤처 사업분야의 조절효과에 대한 8개의 가설을 설정하였다. 본 연구는 실제 농업벤처기업 종사자 대상 설문을 통한 실증연구를 통해 벤처 현장에서의 빅데이터 활용수준을 높이기 위한 기술적, 조직적, 환경적 관점의 정책 개선방안을 제시하고, 생산/가공/유통 등 사업분야별 비교를 통해 영향요인의 중요도 차이를 규명해 영역별로 차별적이고 효과적인 정책 방향성을 도출하는 데 시사점을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2020.06a
• /
• pp.344-344
• /
• 2020

기후변화 가속화와 국민의 높아진 서비스 요구 수준에 따라 농업용수의 관리방식을 현장인력의 경험적 물관리 방식에서 계측정보 기반의 과락적 물관리 방식으로 전환의 필요성이 대두되어, 2001년부터 농업기반시설 내 무인계측, 원격제어 기능이 탑재된 물관리자동화 시스템을 보급하는 농업용수관리자동화사업을 시행하였다. 농업용수관리자동화사업은 사업시행 초기 연구 결과, 농업기반시설 무인계측 및 원격제어 시스템 보급으로 인력에 의한 관행적 물관리 대비 수리시설의 관리 효율성이 크게 향상되어 유지관리 인력의 절감 및 용수수급의 적정성이 개선될 것으로 분석되었다. 하지만 영농환경의 변화에 따라, 당초 분석결과와 달리 자동화사업 추진과 한국농어촌공사의 유지관리 인력 규모 간 뚜렷한 상관성이 보이지 않는다는 정책기관의 지적이 발생하고 있다. 현재 4차산업기술이 산업 전 분야에 걸쳐 일어나고 있으며 농업분야에도 ICT, LOT, 빅데이터 기술이 도입되어 새로운 가치를 창출하고 있다. 농업용수관리 분야에 있어서는 데이터를 활요한 수요자 중심의 지능형 물관리 사업이 추진되고 있으며, 일정규모 이상 저수지 및 양수장 농업용수 공급량 측정 계측기의 설치가 추진중에 있다. 그러나 현재까지 이러한 설치된 계측장치들의 활용방안에 대해서는 뚜렷한 결과가 도축된 바 없으며, 현재 많은 예산과 인력이 투입되어 설치·운영되고 있는 계측장치들의 활용 방안에 대해서 연구가 필요한 실정이다. 2018년 2,228개 농업기반시설물에 자동화시스템을 설치 완료 하였으나, 각종 장비의 비표준화, 효과대비 고비용, 잦은 통신두절 등의 기술적 문제로 인해 현업부서의 수자원관리 업무에서 자동화시스템의 활용성이 저조한 것으로 관측됐다. 본연구에서는 국내 수자원 계측제어 기술 동향 및 운영환경 조사 결과를 기초로, 기술적 측면의 농업용수관리자동화사업의 개선사항과 4차 산업기술의 농업용수관리자동화사업의 적용방안을 제시 하여 농업용수관리자동화사업 중장기 계획 개정등 향후 정챡수립시 참고 자료로의 활용과 농업용수 효율적 활용과 관리를 위한 TM/TC 미래추진 방안을 제시로 정확하고 신뢰도 높은 농업용수 관리 체계를 구축 하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2020.06a
• /
• pp.345-345
• /
• 2020

우리나라는 물산업 강국 도약을 위한 글로벌 경쟁력을 갖추기 위해 2015년 세계물포럼 이후 복합 수재해 대응과 능동적 하천관리 분야가 중요시되고 있다. 기존의 하천관리는 수위관측소 및 하도계획을 중심으로 이루어져왔으나 최근에는 항공측량, 드론 등 원격관리시스템에 기반을 둔 하천 통로에 대한 입체적인 3차원 관리로의 인식 전환이 고려되는 추세이다. 대부분 수위 및 하도를 중심으로 한 조사방식은 계측장비, 인력, 시간 등 많은 소요비용이 필요하게 되어 급변하는 하천 공간 조사 기술로 제한적 요소가 많아 현재의 하천조사 시스템으로는 하천관리에 필요한 데이터를 환경변화에 맞추어 신속하고 정확하게 취득하기가 어려운 실정으로 하천관리 고도화를 위해 필요한 자료를 적기에 신속하고 효율적으로 구축할 수 있는 기술 개발 필요한 실정이다. 사회 환경의 발달로 급변하는 환경에 맞는 적정한 하천관리를 위해서는 유역 및 하천에 대한 수문정보 생산 및 하상변동조사가 필요하고 첨단기술(ICT)을 활용하여 조사의 효율성, 안전성 및 정확성을 높일 필요성이 있다. 한편, 하천유역조사는 하천유역에 대한 다양한 정보 수집을 목표로 하나 그간 유역조사에 대한 체계적인 연구가 이루어지지 않아 수요자의 요구 자료 제공이 미흡한 실정이다. 최근 수심, 하상, 하천재료 등 하천법에 규정된 측량은 현장 직접계측을 통해 실시되고 있으며 측량의 공간적·시간적 범위의 변동으로 기존 방식의 비용이 급증하게 되어 신기술을 통한 효율화가 필요한 실정이다. 현재 하천조사를 위해 위성 및 유인항공기 등 다양한 방법이 활용되고 있으나 고빙용을 수반하고 위성영상은 공간해상도가 낮아 폭이 좁은 하천에 적용하는데 한계가 있다. 또한, 폭이 좁고 길게 형성된 하천의 특성상 항공측량 보다 드론이 효율적으로 드론에 레이저 광선으로 지형을 측량하는 장비를 탑재해 3차원 지형을 측량하는 방법이 유리하다. 따라서 본 연구에서는 동진강 상류 하천을 대상으로 드론을 활용할 경우 투입인력 및 소요시간 절감, 장비 및 인력 진입 불가지역에 대한 정보획득, 높은 공간해상도, 항공측량 대비 경제성이 높은 것으로 판단되어 드론을 활용하여 하천지형 모니터링을 실시하여 유역관리 및 수질모델링에 필요한 지도 생성 및 유역의 공간 정보를 획득하여 향후 유역관리 모형의 기초자료로 활용하고자 하였다.

• Journal of the Society of Naval Architects of Korea
• /
• v.60 no.5
• /
• pp.367-374
• /
• 2023

As the Fourth Industrial Revolution accelerating, countries worldwide are developing technologies to digitize and automate various industrial sectors. Building smart factories not only reduces costs through improved process productivity but also allows for preemptive identification and removal of risk factors through the practice of Health, Safety, and Environment (HSE) management, thereby reducing industrial accident risks. In this study, we visualized pressure, temperature, power, and wind speed data measured in real-time via a monitoring GUI, enabling field managers and workers to easily access related information. Through the work environment monitoring system developed in this study, it is possible to conduct economic analysis on per-unit basis, based on the digitization of production management elements and the tracking of required resources. By implementing HSE in shipyards, potential risk factors can be improved, and gas and electrical leaks can be identified, which are expected to reduce production costs.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
• /
• v.18 no.6
• /
• pp.1299-1306
• /
• 2023

In this paper, we present a system for undesignated cultural heritage management and real-time theft chase, which uses flash-based large-capacity storage. The proposed system is composed of 3 parts, such as a cultural management device, a flash-based server, and a monitoring service for managing cultural heritages and chasing thefts using IoT technologies. However flash-based storage needs methods to overcome the limited lifespan. Therefore, in this paper, we present a system, which uses the disk buffer in flash-based storage to overcome the disadvantage, and evaluate the system performance in various environments. In our experiments, LRU policy shows the number of direct writes in the flash-based storage by 10.7% on average compared with CLOCK and FCFS.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.29 no.1
• /
• pp.41-49
• /
• 2024

Speech recognition technology is continuously advancing and widely used in various fields. In this study, we aimed to investigate the impact of speech data quality on speech recognition models by dividing the dataset into the entire dataset and the top 70% based on Signal-to-Noise Ratio (SNR). Utilizing Seamless M4T and Google Cloud Speech-to-Text, we examined the text transformation results for each model and evaluated them using the Levenshtein Distance. Experimental results revealed that Seamless M4T scored 13.6 in models using data with high SNR, which is lower than the score of 16.6 for the entire dataset. However, Google Cloud Speech-to-Text scored 8.3 on the entire dataset, indicating lower performance than data with high SNR. This suggests that using data with high SNR during the training of a new speech recognition model can have an impact, and Levenshtein Distance can serve as a metric for evaluating speech recognition models.