창조경제 새로운 패러다임의 변화는 사회적 관계의 변화에 영향을 끼치고 있으며, 소셜 네트워크 서비스 등의 발전에 따라 나타나는 새로운 관계의 공간적 특성에도 영향을 끼치고 있다. 본 논문에서는 이러한 변화에 영향을 미치는 동력을 '소셜 네트워크 리소스(social network resource)'로 명명하고, 그에 따라 나타나는 제반 특징과 경제지리학적 관점에서의 공간적 특성을 설명하고자 하였다. '소셜 네트워크 리소스'는 개방성과 공유, 참여, 협력의 특징을 보여주는 동시에, 공간적으로는 로컬과 글로벌의 특징을 모두 아우르는 소위 '트랜스 로컬리티'의 특성을 보이고 있는데, 서울시의 사회적 지식공유 웹 플랫폼인 '위키서울닷컴'의 사례를 통해 그러한 특성을 확인할 수 있었다. 특히, 물리적자원, 인적자원, 정보자원의 특성과 함께 관계자원으로서의 특징이 모두 나타나고 있으며, 이러한 특징에 공간이 투영되어, 사회적 관계가 공간에 표출되는 질적 공간의 특성 또한 나타남을 확인할 수 있었다.
Purpose: This paper aims to analyse the composition system of architectural elements including shape, kinetic and material elements of kinetic facades and establish the design parameter system as a common conceptual and practical knowledge sharing platform with mechanical and electrical experts. Method: This research has been conducted in a three steps. At first, 120 cases of external shading devices are analyzed and their classification criteria have been established. Secondly geometric, kinetic and material elements are categorized in a common kinetic facade coordinates system considering environmental effects and operation method, and the applicability of combination of each element are tested. Lastly core design parameters for each element have been established in a common office building installation coordinate. Result: Geometry elements are categorized into seven geometric shapes and kinetic elements is categorized into basic linear and rotational motion and combinational folding and rolling motion. The combined set of parameters for three elements composes the whole design parameters for architectural elements of kinetic façade. Design parameters of shape elements are composed of shape, installation and arrangement parameters; design parameters for kinetic elements are composed of axis and range parameters; and design parameters of material elements are composed of thermal, lighting and color parameters.
In this article we address some system characteristics and challenging issues in developing Context-aware Middleware for Ubiquitous Computing. The functionalities of a Context-aware Middleware includes gathering context data from hardware/software sensors, reasoning and inferring high-level context data, and disseminating/delivering appropriate context data to interested applications/services. The Middleware should facilitate the query, aggregation, and discovery for the contexts, as well as facilities to specify their privacy policy. Following a formal context model using ontology would enable syntactic and semantic interoperability, and knowledge sharing between different domains. Moddleware should also provide different kinds of context classification mechanical as pluggable modules, including rules written in different types of logic (first order logic, description logic, temporal/spatial logic, fuzzy logic, etc.) as well as machine-learning mechanical (supervised and unsupervised classifiers). Different mechanisms have different power, expressiveness and decidability properties, and system developers can choose the appropriate mechanism that best meets the reasoning requirements of each context. And finally, to promote the context-trigger actions in application level, it is important to provide a uniform and platform-independent interface for applications to express their need for different context data without knowing how that data is acquired. The action could involve adapting to the new environment, notifying the user, communicating with another device to exchange information, or performing any other task.
In the era of the fourth industrial revolution technology, the inclusion of personalized nutrition for healthcare (PNH), when establishing a healthcare platform to prevent chronic diseases such as obesity, diabetes, cerebrovascular and cardiovascular disease, pulmonary disease, and inflammatory diseases, enhances the national competitiveness of global healthcare markets. Furthermore, since the government experienced COVID-19 and the population dead cross in 2020, as well as numerous health problems due to an increasing super-aged Korean society, there is an urgent need to secure, develop, and utilize PNH-related technologies. Three conditions are essential for the development of PNH technologies. These include the establishment of causality between obesity genome (genotype) and prevalence (phenotype) in Koreans, validation of clinical intervention research, and securing PNH-utilization technology (i.e., algorithm development, artificial intelligence-based platform, direct-to-customer [DTC]-based PNH, etc.). Therefore, a national control tower is required to establish appropriate PNH infrastructure (basic and clinical research, cultivation of PNH-related experts, etc.). The post-corona era will be aggressive in sharing data knowledge and developing related technologies, and Korea needs to actively participate in the large-scale global healthcare markets. This review provides the importance of scientific evidence based on a huge dataset, which is the primary prerequisite for the DTC obesity gene-based PNH technologies to be competitive in the healthcare market. Furthermore, based on comparing domestic and internationally approved DTC obese genes and the current status of Korean obesity genome-based PNH research, we intend to provide a direction to PNH planners (individuals and industries) for establishing scientific PNH guidelines for the prevention of obesity.
International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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제8권1호
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pp.25-36
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2018
Research data must be testable. Science is all about verification and testing. To make data testable, tools used to produce, collect, and examine data during the research must be available. Quite often, however, these data become inaccessible once the work is over and the results being published. Hence, information and the related context must be provided on how research data are preserved and how they can be reproduced. Open Science is the international movement for making scientific research data properly accessible for research community. One of its major goals is building data repositories to foster wide dissemination of open data. The objectives of this research are to examine the features of research data, common repository platforms, and community requests for the purpose of designing functional requirements for research data repositories. To analyze the features of the research data, we use data curation profiles available from the Data Curation Center of the Purdue University, USA. For common repository platforms we examine Fedora Commons, iRODS, DataONE, Dataverse, Open Science Data Cloud (OSDC), and Figshare. We also analyze the requests from research community. To design a technical solution that would meet public needs for data accessibility and sharing, we take the requirements of RDA Repository Interest Group and the requests for the DataNest Community Platform developed by the Korea Institute of Science and Technology Information (KISTI). As a result, we particularize 75 requirement items grouped into 13 categories (metadata; identifiers; authentication and permission management; data access, policy support; publication; submission/ingest/management, data configuration, location; integration, preservation and sustainability, user interface; data and product quality). We hope that functional requirements set down in this study will be of help to organizations that consider deploying or designing data repositories.
본 연구에서는 S-O-R 프레임워크를 기반으로 개인에 대한 자극(유튜브 채널의 영상 특성, 유튜버 특성, 실시간 방송 특성)이 어떻게 유기체(지각된 유용성, 지각된 즐거움, 사회적 존재감)를 형성하고, 이것이 시청자 반응(지속시청의도, 유료후원의도)에 영향을 미치는지를 유튜브 실시간 방송 환경에서 검증해 보고자 한다. 이를 위해 연구모형 및 가설을 구성하였고, 유튜브 플랫폼의 실시간 방송 채널 서비스 이용자를 대상으로 수집한 369부의 설문자료를 분석하였다. 분석결과, 일부 영상 특성, 유튜버 특성, 실시간 방송 특성이 시청자의 지각된 유용성, 지각된 즐거움, 사회적 존재감에, 더 나아가 지속시청의도, 유료후원의도에 유의한 영향을 미치는 것을 확인하였다. 결론에서 연구결과의 이론적 및 실무적 시사점을 논의하였다.
코로나19로 인한 팬데믹 상황에서도 여전히 여행에 대한 욕구와 수요가 시장에 존재하고 있다. 이러한 상황에서 정보기술(IT)의 발달로 인해 온라인에 대한 접근성과 유용성 및 디지털 기기의 활용도 함께 증가하였고, 비대면으로도 새로운 경험을 얻을 수 있는 '온라인 체험(Online Experience)' 시장이 급격하게 성장하였다. 본 연구는 AirBnB 온라인 체험 서비스에서 서비스제공자(Provider-oriented)와 서비스이용자(User-oriented)에 의해 생성된 정형 및 비정형 데이터가 고객만족에 미치는 영향에 대해 분석하였다. 분석에 사용된 데이터는 파이썬 웹크롤러로 수집되었으며, 주요 변수인 비정형 데이터는 전처리와 감성분석을 거쳐 회귀분석에 사용되었다. 분석 결과, 주요변수인 호스트가 생성한 체험 소개글, 호스트 소개글과 같은 비정형 데이터는 텍스트의 생성 목적에 따라 주관도(Subjectivity)가 다르게 나타나며, 체험 소개글은 주관적일수록, 호스트 소개글은 객관적일수록 고객 만족에 유의한 정의 영향을 미치는 것을 확인하였다. 또한, 에어비앤비 온라인 체험에 참여한 게스트가 생성한 정형 데이터는 다른 게스트의 만족에 긍정적인 영향을 미치는 것을 확인하였다. 본 연구 결과는 온라인 공유경제 플랫폼 이해관계자 및 온라인 체험 지식경영에 관심을 갖는 연구자에게 다양한 시사점을 제공할 것으로 기대한다.
스마트관광 도시의 핵심 분야 중 하나인, 스마트 모빌리티는 개인형 교통수단인 공유 자전거, 공유 킥보드를 비롯해 공유 자동차 서비스, 스마트교통 인프라 등 ICT 기술을 기반으로 진보된 모든 수단과 서비스를 포함하며, 기존 교통수단의 한계를 극복하고 사람과 물자의 이동을 개선한다. 관광객에게는 관광지 간 이동 시 저렴하고 이용하기 쉬운 교통수단으로 활용될 뿐만 아니라, 관광 경험 그 자체가 되어 여행의 질을 향상시키는 역할도 한다. 이 연구는 스마트 모빌리티의 관광적 측면을 포함한 '스마트관광 모빌리티'를 '정보통신기술을 기반으로 뛰어난 연결성을 갖추고, 공익성을 가지고 있으며, 스마트관광 도시에서 거주민과 관광객 모두가 교통수단으로 사용함과 동시에 관광 경험 그 자체가 될 수 있는 모빌리티'로 정의하였다. 그리고 관련 산업의 범위를 전문가 델파이 조사를 기반으로 규명하고, 스마트관광도시에서 어떤 경제적 파급효과를 낳는지 파악하고자 했다. 구체적으로, RAS 기법과 입지계수법을 활용하여 산업연관표를 업데이트하고, 스마트관광 모빌리티에 대한 투자 증대가 서울시의 전 산업에 미치는 영향을 살펴보았다. 그 결과, 2022년 한 해 동안 예정된 서울시의 스마트관광 모빌리티에 대한 약 28억 원 규모의 투자로 인해 전 산업에 걸쳐 약 41억 4천만 원 이상의 생산유발효과가 창출될 것으로 추정되었으며, 이로 인해 약 16억 6천만 원의 소득유발효과, 약 36억 1천만 원의 부가가치유발효과, 그리고 약 54명을 위한 일자리가 창출될 것으로 예상되었다. 이러한 결과를 통해 스마트관광 모빌리티가 첨단기술과 관광·운송 서비스의 단순한 결합이 아니며, 도시 내·외부의 다양한 산업과 이해관계를 연계하는 생태계적 관점에서 발전해야함을 강조한다.
많은 정보통신기술 기업들은 자체적으로 개발한 인공지능 기술을 오픈소스로 공개하였다. 예를 들어, 구글의 TensorFlow, 페이스북의 PyTorch, 마이크로소프트의 CNTK 등 여러 기업들은 자신들의 인공지능 기술들을 공개하고 있다. 이처럼 대중에게 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 공개함으로써 개발자 커뮤니티와의 관계와 인공지능 생태계를 강화하고, 사용자들의 실험, 적용, 개선을 얻을 수 있다. 이에 따라 머신러닝 분야는 급속히 성장하고 있고, 개발자들 또한 여러가지 학습 알고리즘을 재생산하여 각 영역에 활용하고 있다. 하지만 오픈소스 소프트웨어에 대한 다양한 분석들이 이루어진 데 반해, 실제 산업현장에서 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 개발하거나 활용하는데 유용한 연구 결과는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝 프레임워크 사례연구를 통해 해당 프레임워크의 도입 전략을 도출하고자 한다. 기술-조직-환경 프레임워크를 기반으로 기존의 오픈 소스 소프트웨어 도입과 관련된 연구들을 리뷰하고, 이를 바탕으로 두 기업의 성공 사례와 한 기업의 실패 사례를 포함한 총 3 가지 기업의 도입 사례 분석을 통해 딥러닝 프레임워크 도입을 위한 중요한 5가지 성공 요인을 도출하였다: 팀 내 개발자의 지식과 전문성, 하드웨어(GPU) 환경, 데이터 전사 협력 체계, 딥러닝 프레임워크 플랫폼, 딥러닝 프레임워크 도구 서비스. 그리고 도출한 성공 요인을 실현하기 위한 딥러닝 프레임워크의 단계적 도입 전략을 제안하였다: 프로젝트 문제 정의, 딥러닝 방법론이 적합한 기법인지 확인, 딥러닝 프레임워크가 적합한 도구인지 확인, 기업의 딥러닝 프레임워크 사용, 기업의 딥러닝 프레임워크 확산. 본 연구를 통해 각 산업과 사업의 니즈에 따라, 딥러닝 프레임워크를 개발하거나 활용하고자 하는 기업에게 전략적인 시사점을 제공할 수 있을 것이라 기대된다.
1995년부터 추진한 국가지리정보체계 구축사업으로 국가공간정보인프라의 활용수준은 높아졌으나, 국내시장 규모의 한계와 대기업의 시장진출에 대한 법률적 규제로 인해 한국의 공간정보 시장은 산업경쟁력 측면에서 정체하고 있다. 이러한 문제점을 극복하고 과열된 국내의 레드오션 시장을 벗어나기 위해서는 새로운 공간정보의 블루오션 시장을 발굴할 필요가 있다. 해외 공간정보 시장은 2015년까지 연평균 10.5% 성장하고 150조원(1,250억 달러)로 성장할 것으로 예측되고 있다. 따라서, 아시아의 공간정보 시장은 커다란 성장 잠재력을 가지며, 한국에게는 새롭게 부상하는 블루오션 시장이 되고 있다. 핀란드, 독일, 스웨덴, 일본 등의 선진국들은 이미 오래전부터 개발도상국의 공간정보 시장에 진출하고 있으므로 선진국과 발을 맞추기 위해서 신흥공간정보 시장으로의 진출 확대를 위한 한국 공간정보의 새로운 글로벌화 전략 마련이 시급한 상황이다. 이 연구의 목적은 국내의 공간정보에 대한 강점-약점-기회-위협 요인을 분석하고 아시아 개발도상국의 공간정보 현황을 고찰하며, 한국 공간정보의 신흥시장 진출을 위한 글로벌화 전략을 제시하는데 있다. K-FBI 글로벌화 전략은 지식 플랫폼 구축전략, 신개척지 전략, 기본 공간정보 공략 전략, 현지 맞춤형 내재화 전략의 4가지 영역으로 구성될 수 있다. 향후 K-FBI 글로벌화 전략에 기반한 공간정보 로드맵의 수립과 시행은 우리 공간정보 기업의 아시아 개발도상국 진출에 큰 디딤돌이 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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