근래 정보의 다양성과 활용에 따라 많은 데이터가 생성되었고, 데이터를 수집, 저장, 가공 및 예측 하는 빅데이터 분석의 중요성이 확대되었으며, 필요한 정보만을 수집할 수 있는 능력이 요구되고 있다. 웹 공간은 절반 이상이 텍스트로 이루어져 있고, 유저들의 유기적인 상호작용을 통해 수많은 데이터가 발생한다. 대표적인 텍스트 데이터 수집 방법으로 크롤링 기법이 있으나 데이터를 가져올 수 있는 방법에 치중되어 웹 서버나 관리자를 배려하지 못하는 크롤러가 많이 개발되고 있다. 본 논문에서는 크롤링 과정에서 발생할 수 있는 문제점 및 고려해야 할 주의사항에 대해 살펴보고 효율적으로 데이터를 가져올 수 있는 개선된 동적 웹 크롤러를 설계 및 구현한다. 기존 크롤러의 문제점들을 개선한 크롤러는 멀티프로세스로 설계되어 작업소요 시간이 평균적으로 4배정도 감소하였다.
정보보호 관리체계(Information Security Management System, ISMS)는 정보 자산의 기밀을 유지하고 결함이 없게 하며 언제든 사용할 수 있게 하는 보호 절차와 과정이고, 국내의 ISMS-P와 국외의 ISO/IEC 27001이 가장 대표적인 ISMS 인증제도이다. 본 논문에서는 ISMS 인증과 조직의 특성과의 관계를 파악하기 위해서 한국인터넷진흥원(KISA), 과학기술정보통신부 전자공시시스템(ISDS), 금융감독원 전자공시시스템(DART)로부터 데이터를 수집하고, Probit 회귀 분석을 실시하였다. Probit 분석 시 ISMS-P 취득여부, ISO/IEC 27001 취득여부, ISMS-P와 ISO/IEC 27001 모두 취득여부의 세 가지 경우에 대해 독립변수 4개와의 관련성을 확인하였다. 분석 결과, ISMS-P, ISO/IEC 27001 모두 취득한 기업은 총 임직원 수와는 양의 상관관계, 업력과는 음의 상관관계가 있음을 알 수 있었다. 이외에도 ISMS-P 인증제도와 정보보호 공시제도의 개선방향에 대해서도 확인할 수 있었다.
연구목적: 화재 탐지시 불꽃/연기의 오탐지율이 높은 것을 확인하고 오탐지율을 낮추기 위해 화재 상황을 인식하여 분류하는 방법과 데이터셋을 제안하고자 한다. 연구방법: 동영상을 학습데이터로 활용하여 화재 상황의 특징을 추출하여 분류모델에 적용하고, 평가는 한국정보화진흥원(NIA)에서 진행하는 화재 데이터셋을 이용하여 Yolov8, Slowfast의 모델 성능을 비교 및 분석하였다. 연구결과: YOLO는 배경의 영향에 따라 탐지 성능이 민감하게 변화하며, 화재의 규모가 너무 크거나 작을 때에도 화재를 제대로 감지하지 못했다. SlowFast는 동영상의 시간 축을 같이 학습하기 때문에 비정형 객체에 대해 주변이 흐리거나 밝아 형상을 명확하게 유추할 수 없는 상황에서도 우수하게 화재를 탐지하는 것을 확인했다. 결론: 화재 탐지율은 이미지 데이터 방식보다는 동영상 기반의 인공지능 인식(Detection) 모델을 활용했을 때 더 적절했음을 확인했다.
Data is indispensable for digital transformation of agriculture with the development of innovative information and communication technology (ICT). In order to devise and prioritize strategies for enhancing data competitiveness in the agricultural sector, we employed an Analytic Hierarchy Process (AHP) analysis. Drawing from existing research on data competitiveness indicators, we developed a three-tier decision-making structure reflecting unique characteristics of the agricultural sector such as farmers'awareness of the data industry or awareness of agriculture among data workers. AHP survey was administered to experts from both agricultural and non-agricultural sectors with a high understanding of data. The overall composite importance, derived from the respondents, was rated in the following order: 'Employment Support', 'Data Standardization', 'R&D Support', 'Start-up Ecosystem Support', 'Relaxation of Regulations', 'Legislation', and 'Data Analytics and Utilization Technology'. In the case of experts in the agricultural sector, 'Employment Support' was ranked as the top priorities, and 'Legislation', 'Undergrad and Grad Education', and 'In-house Training' were also regarded as highly important. On the other hand, experts in the non-agricultural sector perceived 'Data Standardization' and 'Relaxation of Regulations' as the top two priorities, and 'Data Center' and 'Open Public Data' were also highly rated.
International journal of advanced smart convergence
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제12권4호
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pp.208-216
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2023
The purpose of our study is to design datasets for Artificial Intelligence learning for cold sea fish farming. Salmon is considered one of the most popular fish species among men and women of all ages, but most supplies depend on imports. Recently, salmon farming, which is rapidly emerging as a specialized industry in Gangwon-do, has attracted attention. Therefore, in order to successfully develop salmon farming, the need to systematically build data related to salmon and salmon farming and use it to develop aquaculture techniques is raised. Meanwhile, the catch of pollack continues to decrease. Efforts should be made to improve the major factors affecting pollack survival based on data, as well as increasing the discharge volume for resource recovery. To this end, it is necessary to systematically collect and analyze data related to pollack catch and ecology to prepare a sustainable resource management strategy. Image data was obtained using CCTV and underwater cameras to establish an intelligent aquaculture strategy for salmon and pollock, which are considered representative fish species in Gangwon-do. Using these data, we built learning data suitable for AI analysis and prediction. Such data construction can be used to develop models for predicting the growth of salmon and pollack, and to develop algorithms for AI services that can predict water temperature, one of the key variables that determine the survival rate of pollack. This in turn will enable intelligent aquaculture and resource management taking into account the ecological characteristics of fish species. These studies look forward to achievements on an important level for sustainable fisheries and fisheries resource management.
본 논문에서는 플래시 기반 대용량 저장매체를 활용하는 비지정 문화재의 관리와 실시간 도난 추적을 위한 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 IoT 기술을 활용하여 문화재의 관리 및 도난 추적을 위한 문화재 관리장치, 플래시 기반 서버 및 관제 서비스로 구성된다. 하지만 플래시 기반 저장매체는 제한된 수명을 가지므로 이를 보완하기 위한 방안이 반드시 필요하다. 따라서 본 논문에서는 대용량 플래시 기반 저장매체에 내장된 디스크 버퍼를 활용하여 단점을 극복한 시스템을 제안하며 다양한 환경의 워크로드를 통하여 디스크 버퍼 관리 정책의 성능평가를 진행하였다. 실험결과로 CLOCK와 FCFS에 비하여 LRU 정책이 10.7% 적은 플래시 기반 저장매체 쓰기 횟수를 보였다.
연구목적: 본 연구는 이주배경청소년을 대상으로 한 재난 안전교육에 대한 자료를 분석하고 그에 따른 사회적 인식을 확인하고자 하였다. 연구방법: Textom과 Ucinet을 이용하여 이주배경청소년 재난 안전 교육에 대한 자료를 수집 및 분석하였다. 연구에서 사용한 자료는 2016년부터 2023년까지 포털 웹사이트에서 '이주배경청소년+재난+안전교육'을 키워드로 검색하였다. 연구결과: 분석결과 교육(306)'이 가장 높은 빈도를, 그 뒤로 '안전(287)', '학교(97)', '사회(85)', '지원(77)'이 높은 빈도인 것으로 나타났으며, 연결중심성 및 근접중심성, 매개중심성이 가장 높은 키워드는 '교육', '안전', '사회'이며 '가정'은 빈도분석, 연결중심성이나 근접중심성 순위보다 더 높은 순위로 나타나 이주배경청소년 재난안전교육의 네트워크 연결망에서 '가정'이 중재자 역할로 많은 영향을 미치고 있음을 알 수 있다. 결론:이주배경 청소년의 재난안전교육의 사회적 인식을 살펴봄으로써 이주배경청소년의 재난취약계층 특성을 고려한 재난 안전 교육 정책 및 전략에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
현재 음성인식 기술은 꾸준히 발전하고 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. 본 연구에서는 음성 데이터 품질이 음성인식 모델에 미치는 영향을 알아보기 위해 데이터셋을 전체 데이터셋과 SNR 상위 70%의 데이터셋으로 나눈 후 Seamless M4T와 Google Cloud Speech-to-Text를 이용하여 각 모델의 텍스트 변환 결과를 확인하고 Levenshtein Distance를 사용하여 평가하였다. 실험 결과에서 Seamless M4T는 높은 SNR(신호 대 잡음비)을 가진 데이터를 사용한 모델에서 점수가 13.6으로 전체 데이터셋의 점수인 16.6보다 더 낮게 나왔다. 그러나 Google Cloud Speech-to-Text는 전체 데이터셋에서 8.3으로 높은 SNR을 가진 데이터보다 더 낮은 점수가 나왔다. 이는 새로운 음성인식 모델을 훈련할 때 SNR이 높은 데이터를 사용하는 것이 영향이 있다고 할 수 있으며, Levenshtein Distance 알고리즘이 음성인식 모델을 평가하기 위한 지표 중 하나로 쓰일 수 있음을 나타낸다.
첨단기술을 활용한 문화예술 교육은 기술에 대한 문해력 향상과 자기표현, 그리고 융합적 역량 개발의 측면에서 그 중요성이 증대되고 있다. 이에 혁신적인 멀티모달 AI의 생성과정과 결과평가는 확대된 시청각 경험을 제공하고 창의적 영감을 향상할 수 있다. 특히, AI와 함께 음악을 만드는 과정은 멜로디와 악상을 떠올리는 것부터 가사 개선, 편집과 변주, 악기 연주 등 모든 영역에 걸쳐 혁신적 경험을 제공한다. 이에 본 연구에서는 음악 생성 AI 플랫폼을 활용하여 과제를 수행하고 동료 학습자와 토론하는 과정을 실증적으로 분석하고자 하였다. 그 결과 자발적 참여를 통해 12개의 서비스와 10개의 평가기준 유형을 수집하여 사용패턴과 목적으로 구분할 수 있었다. 이를 토대로 학습자 관점의 AI 기반 교양교육을 위한 학술적, 기술적, 정책적 시사점을 제시하였다.
The city is developing into a smart city. Smart villages and smart farms are developing in rural areas. Architectural technology needs synergy with smart cities, smart villages, and smart factories (intelligent factories) to help architectural experts understand smart farms and build facilities and equipment. Smart farms require design and construction technology with architectural structure and function. The purpose of this study was to investigate the current status and cases of smart farms in Korea and to investigate cases abroad. The conclusion is as follows. ① Smart farms are developing rapidly. The Korean government is expanding smart farms by utilizing ICT technology and infrastructure. ② 'Smart Farm Innovation Valley', which has been promoted since 2018, is a cutting-edge convergence cluster industrial complex that integrates production, education, and research functions such as start-ups and technological innovation. ③ In domestic cases, smart farms are operated in subway stations, buildings, supermarkets, and restaurants. ④ In the Japanese case, a dome-type smart farm was being operated. It utilized factory wastewater, waste heat, renewable energy, and used new materials. Otemachi Ranch raised livestock and provided a lounge on the 13th floor of the building. ⑤ In the cases of Korea and Japan, the smart farm technology is very similar. As stated earlier, since the food culture and agricultural technology of both countries are similar, we hope to promote the development of smart farms that can reduce concerns about future food by communicating and sharing mutual technologies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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