측량, 지도, 통신 기술의 발달로 다양한 길안내 앱 및 차량용 내비게이션 등이 개발 및 보급되었다. 그 결과, 보행 및 운전 전반에 널리 활용되며 많은 도움을 주고 있으나 여전히 사회적 약자의 일상 편의를 향상시키는데 있어서는 한계가 존재한다. 이는 일반 길안내 앱이나 내비게이션이 일반인의 보행이나 차량을 중심으로 서비스되고 있어 시각장애인이 이동 시 혼란을 유발하거나 위험 요소가 되는 정보를 제공하지 못하는데 따른 것이다. 이에 본 연구에서는 시각장애인과 같이 보행(이동)에 제약을 받는 교통약자를 대상으로 한 공간정보 기반 서비스를 구현하기 위한 데이터 구축 방안을 모색하고자 하였다. 이를 위해 공간정보 데이터를 기반으로 시각장애인의 보행과 관련되어 요구되는 항목과 구성요소를 선정하고, 이를 기반으로 상용 앱(app)에 접목할 수 있는 보행용 길안내 네트워크를 구성·분석하였다. 그 결과, 공간정보 기반의 점자블럭(점형/선형), 음향신호기, 버스정류장, 볼라드 등의 추가적인 시각장애인용 컨텐츠 정보가 확보될 경우 교통약자의 독립적인 보행을 위한 길안내 서비스가 가능하다는 결론을 도출했다. 또한, 길안내를 위한 데이터 모델을 정립하고 이를 기반으로 초기 버전의 모바일 앱을 구현했으며, 시각장애인을 대상으로 한 검증을 통해 시각장애인용 컨텐츠 정보 제공이 보행 시 유용함을 확인했다. 보다 안정적인 보행을 지원하기 위해서는 타 기관 또는 여러 부처에서 제공되는 공간정보 자료의 DB (DataBase)화 및 활용이 필요하며, 동시에 ICT (Information and Communications Technologies)기술 접목을 통해 다양한 센서 및 음성기술 등을 연계·활용한 고도화 방안도 모색되어야 할 것으로 판단된다.
본 연구의 목적은 공간정보기업의 거래정보를 토대로 공간정보산업의 융·복합부문 탐색과 표면상무관회귀모형을 이용한 동 산업의 시장규모 전망이다. 공간정보산업조사 통계에서 확인할 수 없는 공간정보 융·복합부문은 한국기업데이터의 사업체DB(2010~2019년)를 이용하여 공간정보 관련 핵심키워드를 검색하여 상품별 구매 및 판매데이터를 확보하여 분석하였다. 공간정보사업체의 융·복합은 서울 특정구와 일부 경기도권역과의 가치사슬 간 거래관계에서 나타났다. 해당 융·복합 사업체는 가치사슬 2(활용·서비스)&3(융·복합)단계의 매출액이 가장 크고, 가치사슬 1(생산·구축)&2단계와 2&3단계의 융·복합은 2010년 대비 2019년 매출은 약 2배 가량 상승하였다. 2019년 통계청 기준 공간정보산업의 총매출액은 약 8조원으로 발표되었으나, 본 연구에서는 공간정보산업의 총매출액은 23~27조원, 융·복합 활동을 고려할 때 28~47조원으로 추정되었다. 마지막으로 공간정보산업 미래 시장규모예측을 위하여 표면상무관회귀(SUR: Seemingly Unrelated Regression)모형을 이용하여 2025년 및 2030년에 시나리오 1(인구증가율 0.38%, 2020~2024년), 0.07%(2026~2030년)을 적용할 경우, 공간정보산업 매출액은 -0.37% ~ 0.069% 감소하였다. 동 기간 시나리오 2(평균임금상승률 1.2%)를 적용하면 공간정보산업 매출액은 2.326% ~ 12.185% 증가하였다. 즉, 공간정보산업의 매출액은 노동, 총요소 생산성 및 자본 생산성의 함수이며, 특히 노동생산성과 연구개발 등의 총요소생산성을 제고하는 방향의 정책개발과 대안 수립 연구가 추가적으로 필요하다.
Objectives: Heart failure is a chronic disease with increasing prevalence rates despite advancements in medical technology. Korean medicine utilizes herbal prescriptions to treat heart failure, but little is known about the specific herbal medicines comprising the network of herbal prescriptions for heart failure. This study proposes a novel methodology that can efficiently develop prescriptions and facilitate experimental research on heart failure by utilizing existing databases. Methods: Herbal medicine prescriptions for heart failure were identified through a PubMed search and compiled into a Google Sheet database. NetMiner 4 was used for network analysis, and the individual networks were classified according to the herbal medicine classification system to identify trends. K-HERB NETWORK was utilized to derive related prescriptions. Results: Network analysis of heart failure prescriptions and herbal medicines using NetMiner 4 produced 16 individual networks. Uhwangcheongsim-won (牛黃淸心元), Gamiondam-tang (加味溫膽湯), Bangpungtongseong-san (防風通聖散), and Bunsimgi-eum (分心氣飮) were identified as prescriptions with high similarity in the entire network. A total of 16 individual networks utilized K-HERB NETWORK to present prescriptions that were most similar to existing prescriptions. The results provide 1) an indication of existing prescriptions with potential for use to treat heart failure and 2) a basis for developing new prescriptions for heart failure treatment. Conclusion: The proposed methodology presents an efficient approach to developing new heart failure prescriptions and facilitating experimental research. This study highlights the potential of network pharmacology methodology and its possible applications in other diseases. Further studies on network pharmacology methodology are recommended.
Objectives: Based on the results from the Korean Total Diet Study (KTDS), the sodium (Na) and potassium (K) intake of Koreans were estimated and compared with intake estimates from the Food & Nutrient Database (FNDB), as in the Korea National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES) to verify the validity of these estimates. Methods: One hundred and thirty-four representative foods (RFs) covering 92.5% of the total food intake of Koreans were selected, and 228 pairs of corresponding 'RF x representative cooking method' were derived by reflecting the methods used mainly in terms of frequency and quantity in their cooking. RF samples were collected from three cities with a larger population size in three regions (nine cities) nationwide, and six composite samples were made for each RF, considering its regional and/or seasonal characteristics. One thousand three hundred and sixty-eight 'RF x representative cooking method' pair samples were prepared, and the Na and K contents were assessed using inductively coupled plasma atomic emission spectrometry (ICP-MS). The Na and K intake of the Korean population was estimated by linking the content with the food intake data from the 7th KNHANES. Results: The mean Na and K intake of Koreans were 2,807.4 mg and 2,335.0 mg per person per day, respectively. A comparison with the Na and K intake from KNHANES, including only RFs of KTDS, showed comparable results with less than 5% variation. While the contribution and ranking of food items to Na intake were similar between KNHANES and KTDS, there were differences in K intake. This was attributed to the large discrepancies in the K content of rice and coffee between KTDS results and the values in the 9th Revision of the National Food Composition Table used in KNHANES. Conclusions: The Na and K intake of Koreans estimated based on the KTDS, which performed nutrient analysis on samples prepared to a 'table-ready' state using foods of the representative collection, was similar and comparable with that of KNHANES. This supports the validity and usefulness of FNDB-based nutrient intake estimation at the population level. The list of nutrients studied in KTDS is expected to be expanded, allowing for intake estimation of nutrients with currently insufficient or absent information in the FNDBs in use.
본 논문에서는 시내버스 내 CCTV 시스템을 활용, 비전AI 기반의 승하차 승객 의도를 예측하여 사고방지가 가능한 시스템에 대해 연구한 내용을 기술한다. 본 시스템은 YOLOv7 Pose 모델과 Object Tracking 기술을 활용하여 버스 내부의 승객을 감지하고 추적하며, LSTM 모델을 활용하여 승객의 승하차 여부를 예측한다. 시스템은 버스 내 CCTV 단말기 상에 설치 가능하여 운전 중 어느 때에나 승하차 여부 예측 결과를 시각적으로 확인할 수 있으며, 운전자에게 자동 알람을 주어 승하차 시 일어날 수 있는 사고를 예방할 수 있다. 테스트 결과, 승객의 승차 의도를 분석하는 채널 A와 하차 의도를 예측하는 채널 C에서 각각 0.81과 0.79의 정확도를 달성하였으며, 실시간성을 보장하기 위해 GPU 환경에서 초당 최소 5 프레임 이상의 분석이 가능하다는 것을 확인하였다. 본 알고리즘을 통해 시내버스 운행 중의 승객 승하차 과정을 모니터링하고, 그 안전과 편의성에 도움을 줄 것으로 생각된다. 추후 하드웨어가 발전하고, DB를 통해 데이터가 많이 수집된다면, 이 또한 다양한 안전 관련 지표로의 확장이 가능할 것이다. 더불어 본 알고리즘은 추후 자율주행 버스 상용화 시, 인간을 대신하여 승객 안전에 더욱 핵심적인 역할을 수행할 것이라 생각되며, 기타 지하철 및 승객이 내리고 탈 수 있는 모든 대중교통 환경에의 확장 또한 가능하여 대중교통의 안전화에 도움을 줄 것으로 생각한다.
본 논문에서는 사물인터넷 기반의 병아리 부화기 시스템을 설계하고 구현한다. 이 시스템을 구성하는 세 가지 핵심 구성요소는 IoT 부화기, IoT 서버 시스템, 스마트폰 애플리케이션이다. IoT 부화기는 아두이노 보드와 온·습도 센서, 온·습도 컨트롤러, 환풍기 컨트롤러, 전란기 컨트롤러 등으로 구성한다. 온·습도 센서는 IoT 부화기 내부의 온·습도를 측정하여 아두이노 보드의 온·습도 컨트롤러에 전송한다. 또한 WiFi를 통해 온·습도 및 제어 이력 데이터를 IoT 서버에 전송하는 기능을 제공한다. 그리고 일자별로 환풍기, 전란, 온·습도 자동 제어하는 기능을 제공한다. IoT 서버 시스템은 부화기에서 데이터를 수신받아 DB에 저장하고, 스마트폰의 요청에 따라 조회 데이터를 전송하는 기능을 제공한다. 스마트폰 애플리케이션은 서버를 통하여 이력 데이터를 조회하고, IoT 부화기의 온·습도 데이터를 실시간으로 모니터링하면서 설정한 온·습도 범위를 벗어나지 않도록 IoT 부화기를 제어한다. 만약 온·습도 데이터가 설정한 범위를 벗어나면 알람 및 긴급 메시지를 사용자에게 전송한다. 본 논문에서 개발한 사물인터넷 기반의 병아리 부화기 시스템은 제조원가를 낮춘 저가형이기 때문에 자립형 양계 농가에 많은 도움이 될 것이다.
서해 연안 일대의 급격한 도시화, 한강에 대한 수질오염총량관리제도의 도입 가능성, 충남 태안에서 있었던 유조선 기름 유출 사건 등에 기인하여 서해 연안에 대한 수질 관리의 요구가 증대되고 있는 상황이다. 그러나 이를 효율적으로 관리할 수 있는 수질관리 시스템은 부재한 실정이다. 따라서 이런 배경에서 한강과 경기만 일대 지역의 수질 환경을 감시하고 관리할 수 있는 GIS 기반의 효율적인 통합수질관리 시스템의 필요성이 대두되고 있다. 이 연구는 한강 유역과 한강 하구의 연안 해역인 경기만 일대의 통합적인 관리와 관리방안 마련을 지원하기 위한 시스템을 개발하는데 그 목적이 있다. 이를 위하여 관련된 위치 및 수질 속성자료를 GIS기반으로 통합하여 하나의 시스템으로 구현하였다. GIS 데이터베이스는 발생 및 배출 오염부하량 산정을 위해 수질오염총량관리제도 기술지침의 따라 설계되었으며, 수질모의를 위한 초기입력 자료도 포함하고 있다. 수질 예측과 최적관리방안을 제안하기 위해 각기 다른 모델을 각 구역에 적용하였는데, 한강에는 WASP7 모델을 적용하였고, 한강 하구의 경기만 일대에는 EFDC 모델을 적용하였다. WASP7 모델에 의한 한강 하구에서의 BOD, T-N, T-P 등 수질모의 결과는 다시 EFDC 모델의 초기자료로 이용되었다. 연구 결과를 통해 수질에 결정적인 영향을 미치는 수질오염원 집중지역을 확인할 수 있었고, 오염물질이 하천으로 유입되는 위치 및 계절적 요인이 수질에 미치는 영향도 확인할 수 있었다. 더불어 하천과 연안 해역의 수질 관계도 정량적으로 확인할 수 있었다. 연구 결과는 GIS기반의 통합수질모의 시스템이 수질 현황의 예측과 경제적인 수질 관리방안의 제시에 있어 이용 가능함을 보여주었다. 향후 연구에서는 경제성 평가 등과 같은 조금 더 세분화된 선택 기능의 구현을 통한 시스템 성능의 개선이 필요하다. 또한 시스템을 이용한 구체적인 수질관리방법론의 개발도 필요하다.
본고는 문화원형콘텐츠를 유통시키고 있는 문화콘텐츠닷컴의 디지털아카이브 시스템에 주목해서 문제점을 분석하고 대안을 제시하는 것이 목적이다. 문화원형콘텐츠는 전통문화와 컴퓨터기술을 접목시켜 개척한 새로운 분야이다. 정부에서는 이 산업을 육성해서 한국문화의 세계화와 국가 경쟁력을 강화시킬 의도를 가지고 있다. 우리나라의 역사와 전통 풍물 생활 전승 예술 지리지 등 다양한 분야의 문화원형을 디지털 콘텐츠화하여 문화산업에 필요한 창작소재로 제공하는 것이 그 핵심내용이다. 아울러 디지털 콘텐츠 유통체계 정립과 저작권 관리를 통해서 공공부문 문화콘텐츠의 산업적 활용도를 제고하려는 의도도 포함된다. 본고에서 다루는 대상자료는 현재 문화콘텐츠닷컴에서 유통, 관리되고 있는 문화원형콘텐츠들이다. 이 성과물들은 2002년부터 2005년까지 개발되어서 문화콘텐츠닷컴 DB에 구축되어 있다. 이 자료들을 통해서 현재의 디지털아카이브 시스템의 문제점을 분석하였고, 현재의 시스템이 안고 있는 한계점을 요약하면 다음과 같다. 첫째는 각 자료에서 사용하는 주요 용어의 선택에 따라 유사한 자료들이 서로 다른 주제로 분류되면서 다른 항목에 속하게 되는 것이다. 둘째는, 따라서 서로 다른 항목 간에 교차검색이 이루어지지 않는 한계점이 있다. 현재의 제 문제를 해결할 수 있는 방법으로 본고에서는 온톨로지 기능을 포함한 데이터마이닝시스템을 이용해서 풍부한 지식정보표현과 활용이 가능한 디지털아카이브 시스템을 제안하고 있다. 데이터마이닝은 다섯 가지의 방법으로 가능하다. 의미검색 문서요약 문서클러스터링 문서분류 그리고 주제추적이다. 최근에 빠르게 개발되고 있는 디지털 신기술도 인문학과 긴밀하게 연결되지 않으면, 그 활용도가 제한적이라는 점을 본고를 통해서 지적하였다. 창작소재로서의 문화원형콘텐츠의 활용도를 크게 향상시킬 수 있는 길은 바로 신지식관리를 위한 통학적(uni-discipline) 접근이라는 점을 일깨우고자 한다.
Web2.0의 등장과 함께 급속히 발전해온 온라인 포럼, 블로그, 트위터, 페이스북과 같은 소셜 미디어 서비스는 소비자와 소비자간의 의사소통을 넘어 이제 기업과 소비자 사이의 새로운 커뮤니케이션 매체로도 인식되고 있다. 때문에 기업뿐만 아니라 수많은 기관, 조직 등에서도 소셜미디어를 활용하여 소비자와 적극적인 의사소통을 전개하고 있으며, 나아가 소셜 미디어 콘텐츠에 담겨있는 소비자 고객들의 의견, 관심, 불만, 평판 등을 분석하고 이해하며 비즈니스에 적용하기 위해 이를 적극 분석하는 단계로 진화하고 있다. 이러한 연구의 한 분야로서 비정형 텍스트 콘텐츠와 같은 빅 데이터에서 저자의 감성이나 의견 등을 추출하는 오피니언 마이닝과 감성분석 기법이 소셜미디어 콘텐츠 분석에도 활발히 이용되고 있으며, 이미 여러 연구에서 이를 위한 방법론, 테크닉, 툴 등을 제시하고 있다. 그러나 아직 대량의 소셜미디어 데이터를 수집하여 언어처리를 거치고 의미를 해석하여 비즈니스 인사이트를 도출하는 전반의 과정을 제시한 연구가 많지 않으며, 그 결과를 의사결정자들이 쉽게 이해할 수 있는 시각화 기법으로 풀어내는 것 또한 드문 실정이다. 그러므로 본 연구에서는 소셜미디어 콘텐츠의 오피니언 마이닝을 위한 실무적인 분석방법을 제시하고 이를 통해 기업의사결정을 지원할 수 있는 시각화된 결과물을 제시하고자 하였다. 이를 위해 한국 인스턴트 식품 1위 기업의 대표 상품인 N-라면을 사례 연구의 대상으로 실제 블로그 데이터와 뉴스를 수집/분석하고 결과를 도출하였다. 또한 이런 과정에서 프리웨어 오픈 소스 R을 이용함으로써 비용부담 없이 어떤 조직에서도 적용할 수 있는 레퍼런스를 구현하였다. 그러므로 저자들은 본 연구의 분석방법과 결과물들이 식품산업뿐만 아니라 타 산업에서도 바로 적용 가능한 실용적 가이드와 참조자료가 될 것으로 기대한다.
2011년 전북 군산과 익산 지역의 관행농, 무농약, 유기농 농가를 대상으로 영농방법별로 쌀 생산 과정 중 투입 배출되는 물질 목록을 면접조사하여 전과정평가를 수행하고 쌀 생산체계에 대한 영농방법별 환경영향을 평가하고 탄소배출량을 비교 분석하였다. 전과정 목록분석 결과 $CO_2$ 배출은 화학비료 생산과 벼 재배단계에서 가장 많았고, $CH_4$과 $N_2O$ 배출은 대부분 벼 재배 중에 발생되었다. 쌀 (조곡) 1 kg 생산을 기준으로 하는 탄소성적은 관행농이 1.01E+00 $CO_2$-eq. $kg^{-1}$로 가장 높았고, 무농약이 5.37E-01 $CO_2$-eq. $kg^{-1}$, 유기농법이 6.58E-01 $CO_2$-eq. $kg^{-1}$였다. 농자재 투입량이 가장 적었던 무농약 쌀 생산에서 탄소성적이 가장 낮았고, 생산량은 가장 적었지만 복비투입이 없었던 유기농이 관행농보다 탄소성적이 낮았다. 관행농과 무농약 쌀 생산체계에서 온실가스 배출 주요 요인은 복비생산과 벼 재배 중 $CH_4$ 발생이었고, 유기농에서는 벼 재배 중 농기계 연료사용과 논토양 $CH_4$ 발생이었다. 그러므로 온실가스 감축을 위한 영농방법 활용으로 복합비료 적정량 사용을 위한 맞춤형 비료의 권장 및 벼논 물관리에 의한 메탄발생 저감방법 등을 제안하며, 더불어 유기농법에서는 수확량 향상을 위한 생산 효율성 증대와, 벼 재배 단계에서 농기계 연료 효율성 증대 활용에 관한 연구가 요구되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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