신체적 불편함으로 인해 기존의 마우스와 같은 입력 장치의 사용이 힘든 사용자에게 도움이 될 수 있는 시스템으로 얼굴 인식과 Pyautogui 마우스 제어 기반의 비접촉식 입력 기법을 제안한다. 본 연구는 특히 화면 확대/축소나 스크롤 기능과 같이 웹 서핑을 보다 편리하게 돕는 기능이 포함되어 있으며, 개인의 신체적 차이 및 웹 사용 습관을 고려해 여러 설정값을 조정할 수 있도록 하였다. 또한, 기존의 시스템에서 한계점으로 제시되었던 눈 피로도에 대한 문제도 해결하였다. 추가로 고성능 CPU나 GPU 환경이 요구되지 않고 별도의 트래커 장치나 고성능 카메라 또한 필요하지 않다. 이러한 연구를 통해 손을 쓰기 어려운 장애인 및 노인들의 웹 접근성을 높여 배리어프리 실현에 기여하고자 한다.
이 연구의 목적은 빅데이터 분석 방법을 이용하여 아두이노 강의에 대한 사회적 인식을 분석하는 데 있다. 이를 위해 네이버 사이트의 블로그, 카페, 뉴스 채널에서 '아두이노+강의'를 검색 키워드로 2012년 1월부터 2021년 5월까지의 데이터를 텍스톰 사이트로 수집하였다. 수집된 데이터는 텍스톰 사이트를 이용하여 정제하였으며, 텍스톰 사이트, Ucinet 6, Netdraw 프로그램을 이용하여 텍스트 마이닝 분석과 의미 연결망 분석을 수행하였다. 빈도 분석, TF-IDF 분석, 연결 중심성 등의 텍스트 마이닝 분석 결과 '교육', '코딩' 등이 상위 키워드임을 확인하였다. 의미 연결망 분석을 위해 CONCOR 분석을 수행한 결과 '아두이노 관련 교육', '피지컬 컴퓨팅 관련 강의', '아두이노 특강', 'GUI 프로그래밍' 등 4개의 군집을 확인할 수 있다. 이 연구를 통해 인터넷상에서 아두이노 강의와 관련하여 일반 대중들의 여러 가지 의미 있는 사회적 인식을 확인할 수 있었다. 이 연구의 결과는 아두이노 강의를 준비하는 교수자나 해당 주제를 연구하는 연구자, 나아가 소프트웨어 교육이나 코딩 교육과 관련 정책을 수립하는 정책 입안자들에게 의미 있는 시사점을 제공하는 자료로 활용될 것이다.
With the advent of the fourth industrial revolution, technologies such as the Internet of Things, artificial intelligence and cloud computing are developing rapidly, and smart homes enabled by these technologies are rapidly gaining popularity. To gain a competitive advantage in the global market, companies must understand the differences in consumer needs in different countries and cultures and develop corresponding business strategies. Therefore, this study conducts a comparative analysis of consumer reviews of smart homes in South Korea and China. This study collected online reviews of SmartThings, ThinQ, Msmarthom, and MiHome, the four most commonly used smart home apps in Korea and China. The collected review data is divided into satisfied reviews and dissatisfied reviews according to the ratings, and topics are extracted for each review dataset using LDA topic modeling. Next, the extracted topics are classified according to five evaluation factors of Perceived Usefulness, Reachability, Interoperability,Trustness, and Product Brand proposed by previous studies. Then, by comparing the importance of each evaluation factor in the two datasets of satisfaction and dissatisfaction, we find out the factors that affect consumer satisfaction and dissatisfaction, and compare the differences between users in Korea and China. We found Trustness and Reachability are very important factors. Finally, through language network analysis, the relationship between dissatisfied factors is analyzed from a more microscopic level, and improvement plans are proposed to the companies according to the analysis results.
Science DeMilitarized Zone (DMZ)은 연구데이터의 특성에 최적화 된 대용량 연구데이터 전용 네크워크 기술이다. Science DMZ는 망을 사용하는 연구자 간의 신뢰성을 보장하는 폐쇄망을 구성하여, 전송성능을 저하할 수 있는 보안장비등을 배제함으로써 단대단 성능을 보장한다. Data Transfer Node (DTN)는 연구 데이터의 송수신 기능만을 담당하며 망의 성능과 보안을 보장하는 Science DMZ의 필수 구성요소이다. 현재의 Science DMZ 구조에서는 망사용자마다 DTN 서버를 포설하며 이는 과도한 망 관리 부담, 신규 사용자의 진입장벽, 그리고 망 전체 CAPEX 측면에서 확장성의 한계가 있다. 본 논문에서는 전술한 Science DMZ의 확장성 문제를 해결하기 위해 연구망 사용자들을 그룹화하여 중앙 집중형 공용 DTN 서버를 공유하는 구조에 대해 제시한다. 특히 상용 컴퓨팅 장비의 성능대비 장비 비용 추세를 적용하여 네트워크 로드에 따른 네트워크 장비 구성비용을 비교함으로써, 제안하는 공용 DTN 방안의 효과에 대해 예측 분석한다.
암호 알고리즘은 많은 연산 자원을 요구하며 복잡한 수학적 원리를 통해 보안성을 가진다. 하지만 대부분의 사물인터넷 기기는 가용 자원이 한정적이며 그에 따라 연산 성능이 부족하다. 따라서 연산량을 적게 사용하는 경량암호가 등장하였다. 미국 국립표준기술연구소는 경량암호 표준화 공모전을 개최하여 경량암호의 원활한 보급을 꾀했다. 공모전의 알고리즘 중 하나인 TinyJAMBU는 순열 기반의 알고리즘이다. TinyJAMBU는 키 스케줄을 거치지 않는 대신 많은 순열 연산을 반복하며, 이때 시프트 연산이 주로 사용된다. 본 논문에서는 8-bit AVR 프로세서상에서 경량암호 TinyJAMBU를 고속 최적 구현하였다. 제안 기법은 시프트 연산을 반대 방향으로 하여 시프트 횟수를 최소화한 리버스 시프트 기법과 키와 논스가 고정인 환경에서 일부 연산을 사전 연산한 기법이다. 제안 기법은 순열연산에서 최대 7.03배, TinyJAMBU 알고리즘에 적용 시 최대 5.87배 성능 향상을 보였다. 키와 논스가 고정인 환경에서는 TinyJAMBU의 알고리즘이 최대 9.19배만큼 성능이 향상되었다.
최근 인공지능, 빅데이터, IoT 등의 다양한 컴퓨팅 기술이 발달하고 있다. 특히 콘텐츠 및 의료 산업 등 여러 분야에서 인공지능 기반의 딥페이크(Deepfake) 기술이 다양하게 활용되고 있다. 딥페이크 기술이란 딥러닝과 fake의 합성어로, AI의 핵심기술인 딥러닝을 통해 사람의 얼굴이나 신체를 합성하여 억양, 목소리 등을 따라 하게 만드는 기술이다. 본 논문은 딥페이크 기술을 활용하여 애니메이션 모델과 실제 인물사진의 합성을 통한 가상 캐릭터생성을 연구한다. 이를 통해 애니메이션 제작과정에서 일어나는 여러 가지 비용 손실을 최소화하고 작가들의 작업을 지원할 수 있다. 또한, 딥페이크 오픈소스가 인터넷에 퍼짐에 따라 많은 문제들이 나타나면서 딥페이크 기술을 악용한 범죄가 성행하고 있다. 본 연구를 통해서 딥페이크 기술을 성인물이 아닌 아동물에 적용하여 이 기술에 대한 새로운 관점을 제시한다.
4차산업혁명은 사회 전반에 걸쳐 디지털 혁신으로의 전환을 가속화하고 있으며, 제조업에서는 스마트공장을 비롯해 4차산업혁명 기반 제조업 혁신을 위한 노력이 이어지고 있다. 제조업에서의 4차산업혁명 기술의 접목은 AI, 빅데이터, IoT, 클라우드, 로봇 등을 활용해 기존 자동화에서 업그레이드된 생산설비 데이터 수집 및 분석시스템 구축과 제품 불량 원인 파악 및 불량률을 최소화하기 위한 기술개발이 요구된다. 본 논문에서는 생산설비 현장에서의 전력, 환경, 설비 상태 데이터를 IoT 디바이스를 통해 수집하고, 수집한 데이터를 클라우드 컴퓨팅 환경에서 실시간으로 수치화하여 나타내고 위젯을 활용하여 MQTT기반 실시간 인포그래픽 형태로 표시할 수 있는 시스템을 구현하였다. IoT 디바이스로부터 전송된 실시간 센서 데이터를 Rest API 방식으로 클라우드 서버에 저장하고, 대시보드에서 데이터를 원격에서도 모니터링이 가능함은 물론 시간별, 일자별로 분석이 가능하였다.
최근 제4차 산업혁명은 21세기 초부터 정보통신기술 융합기반의 초지능, 초연결 산업혁명으로 디지털 기술과 물리적, 생물학적 기술 사이의 경계가 사라지면서 융합되어 나타나는 기술혁신으로 정의되다. 디지털 기술 분야에서는 인공지능, 사물인터넷 그리고 블록체인 기술을 포함하고 있다. 물리학 기술 분야에는 로봇공학, 무인운송수단과 3D 프린팅 기술을 언급하였다. 생물학 기술 분야에서는 생명공학 및 나노기술을 두각을 나타낼 것이라고 말했다. 2016년 1월 스위스 다보스에서 개최된 세계경제포럼에서 회장인 슈밥(Klaus Schwab) 교수가 처음으로 제4차 산업혁명을 제안하였다. AHP(analytic hierarchy process) 분석기법을 적용하기 위해 1단계 요인으로 자원, 물, 지구 그리고 원자로 구분하였다. 또한 2단계 요인으로는 개념모델에서 제시된 9개 세부 에너지로 조직하였다. 따라서 분석결과를 바탕으로 연구의 한계와 이론적 실무적 시사점을 제시하고자 한다.
최근 제4차 산업혁명은 21세기 초부터 정보통신기술 융합기반의 초지능, 초연결 산업혁명으로 디지털 기술과 물리적, 생물학적 기술 사이의 경계가 사라지면서 융합되어 나타나는 기술혁신으로 정의되다. 디지털 기술 분야에서는 인공지능, 사물인터넷 그리고 블록체인 기술을 포함하고 있다. 물리학 기술 분야에는 로봇공학, 무인운송수단과 3D 프린팅 기술을 언급하였다. 생물학 기술 분야에서는 생명공학 및 나노기술을 두각을 나타낼 것이라고 말했다. 2016년 1월 스위스 다보스에서 개최된 세계경제포럼에서 회장인 슈밥(Klaus Schwab) 교수가 처음으로 제4차 산업혁명을 제안하였다. AHP(analytic hierarchy process) 분석기법을 적용하기 위해 1단계 요인으로는 디지털기술, 물리학기술 그리고 생물학기술으로 설계하였다. 또한 2단계 요인으로는 개념모델에서 제시된 8개 세부 서비스로 조직하였다. 따라서 분석 결과를 바탕으로 연구의 한계와 이론적 실무적 시사점을 제시하고자 한다.
The process and change of convergence in the economy and industry with the development of digital technology and combining with new technologies is called Digital Transformation. Specifically, it refers to innovating existing businesses and services by utilizing information and communication technologies such as big data analysis, Internet of Things, cloud computing, and artificial intelligence. Digital transformation is changing the shape of business and has a wide impact on businesses and consumers in all industries. Among them, the big data and analytics market is emerging as one of the most important growth drivers of digital transformation. Integrating intelligent data into an existing business is one of the key tasks of digital transformation, and it is important to collect and monitor data and learn from the collected data in order to efficiently operate a data-based business. In developed countries overseas, research on new business models using various data accumulated at the level of government and private companies is being actively conducted. However, although the trade and import/export data collected in the domestic public sector is being accumulated in various types and ranges, the establishment of an analysis and utilization model is still in its infancy. Currently, we are living in an era of massive amounts of big data. We intend to discuss the value of trade big data possessed from the past to the present, and suggest a strategy to activate trade big data for trade digital transformation and a new direction for future trade big data research.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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