• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권10호
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• pp.5251-5259
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• 2013

본 연구는 군도개발을 위한 물리적 계획기법의 개발현황을 파악하고 계획기법과 개발목적 간의 연관성 분석을 통해 지속가능한 생태 군도도시 개발전략을 구축하는데 목표를 둔다. 첫째, 국내 외 사례의 비교분석에서는 친환경적으로 개발된 유럽사례가 환경론적 측면에서 다양한 개발테마에 맞게 적용되고 과학도시, 관광도시, 상업도시, 생태도시로서의 아이덴티티를 갖고 개발되고 있음의 결과를 얻었다. 그러나 국내사례는 인간중심의 관광도시 개발에만 집중하는 단기적 개발기법 적용이 대부분이었으며, 섬 내에 살고 있는 거주민들의 개발 지식정보 습득과 이해가 미비하여 향후 지속가능한 개발에 장애가 될 수 있음을 파악하였다. 둘째, 보다 체계적인 물리적 계획기법의 적용방향을 제시하기 위해 심층 분석을 실시하였다. 연구방법은 사례분석을 통해 도출한 계획기법을 계획목적을 중심으로 연관성 분석 실시하여 각 사례별 적용여부 및 개발동향을 파악하였다. 그 결과, 개발목적에 따른 컨텐츠와 물리적 계획기법들이 다각적 측면에서 개발해야 하고 또한, 현지주민은 지속적인 정보지식 공유와 외부인과의 소통을 원활히 할 수 있는 서비스 컨텐츠, 관련 인프라 확충을 해야 할 것이다.

• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
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• 제18권1호
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• pp.25-50
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• 2008

확률 교육과 관련된 선행 연구들은 시뮬레이션을 통해 확률 오개념을 극복할 수 있으며 확률 모델링 능력을 향상시킬 수 있다고 밝힌 바 있다. 그러나 확률 오개념 극복과 확률 모델링 능력 향상을 목적으로 학교 교육과정에 시뮬레이션을 도입하고자 할 때, 확률 지식을 가르칠 지식으로 재구성하는 방식에 대한 구체적이고 종합적인 연구는 이루어지지 않았다. 이 연구에서는 확률 오개념 극복 교수학적 상황과 확률 모델링 교수학적 상황 구성에 필요한 교수학적 의도와 세부적인 설정 계획을 국소적 수업 이론과 가설 학습 경로의 형태로 구체화하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권11호
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• pp.197-202
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• 2012

내륙물류의 생산성 향상 및 친환경적 체계 구축을 위해 많은 국가에서 블록 트레인 서비스(Block Train Service) 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 철도부문의 정부 독점 운영 상황과 대부분의 물류정보가 기업의 영업기밀에 속하는 물류산업의 특성 등으로 인해 BT 서비스에 대한 일반의 이해와 연구적 접근이 쉽지 않다. 이에 본 연구에서는 BT 운용에 필요한 학습 및 전략적 판단을 지원하는 BTS 시뮬레이터를 개발하였다. 이를 위해 국내 대표 BT 운영사인 K사의 실무자들을 대상으로 심층 인터뷰와 관련 자료의 분석을 진행하였다. 본 시뮬레이터는 K사의 부산신항-의왕 구간 사례를 참조하였으며, BT 운영에 관한 시나리오 생성 및 분석 기능을 지원한다. 본 연구는 새로운 형태의 BT운영 학습 및 전략 분석 지원 기술을 연구하였다는 데 의의가 있다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제12권2호
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• pp.79-106
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• 2005

This study, by adopting case study methodology, is focused on examining the present state and analyzing the cause of the digital divide, and suggesting policies for bridging the divide, specifically in view of SMEs. We have taken cases of manufacturing companies, visiting and interviewing 18 SMEs in 10 APEC member economies which show sharp difference in usage of ICT. In order to analyze the digital gap among SMEs, we used 5 variables that are composed of computer hardware, computer software, Internet, readiness of ICT, and performance of ICT adoption, while categorizing the cases into low and high tier based on the national ICT index. From a computer hardware perspective, the high tier (0.66) has almost double the number of PC’s per employee, compared with the low tiers (0.34). This gap can be explained by financial availability of low income and high tariff in the developing economies. In the computer software perspective, the SMEs in the low tier had some restrictive use of computer applications such as financial and accounting management and document management, while those in the high tier enjoyed more diversity in the use of applications such as inventory management, sales management, financial and accounting management, procurement management, CRM, and ERP. In view of the readiness of ICT, the difference in ICT infrastructure and financial status between the low and high tier was far wider than any other variables. As a result of ICT adoption, SMEs benefited in view of learning and growth, internal business processes, customer service, and financial affairs. To effectively bridge the digital divide between the low and high tier, actions such as setting up a secondary market of used computers among cooperating developed and developing countries, developing and diffusing good business applications, and building speedy, low-cost telecommunication infrastructures should be taken.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권10호
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• pp.1010-1014
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• 2010

잡지기사 관련 상품 연계 추천 서비스는 온라인 상에서 잡지 가사의 컨텍스트를 반영하여 상품을 추천하는 서비스이다. 현재 이러한 서비스는 잡지기사와 상품에 부여되어 있는 태그 간의 유사성을 기준으로 한 추천 기술에 의존하고 있으나, 태그 부여 비용과 추천의 정확도가 높지 않은 단점이 있다. 본 논문에서는 잡지 기사 컨텍스트 관련 상품연계 추천 기술의 한 요소로서 상품이미지 정보로부터 상품의 종류를 자동으로 분류하고 이를 상품의 태그로 활용하는 방법을 제안한다. 이미지에서 추출한 시각단어(visual word)와 상품 종류 간의 고차 연관관계를 하이퍼네트워크 기법을 통해 학습하고, 학습된 하이퍼네트워크를 이용하여 상품 이미지에 한 개 이상의 태그를 자동으로 부여한다. 실제 온라인 쇼핑몰에서 사용되는 10 가지 종류의 상품 1,251개의 이미지 데이터를 기반으로, 하이퍼네트워크 이용한 상품이미지 자동 태깅 기법이 다른 기계학습 방법과 비교하여 경쟁력 있는 성능을 보여줌과 동시에, 복수개의 태그 부여를 통해 상품 이미지 태깅의 정확성이 향상됨을 보인다.

• 의학교육논단
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• 제18권2호
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• pp.51-57
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• 2016

This literature review explores artificial intelligence (AI) technology trends and IBM Watson health and medical references. This study explains how healthcare will be changed by the evolution of AI technology, and also summarizes key technologies in AI, specifically the technology of IBM Watson. We look at this issue from the perspective of 'information overload,' in that medical literature doubles every three years, with approximately 700,000 new scientific articles being published every year, in addition to the explosion of patient data. Estimates are also forecasting a shortage of oncologists, with the demand expected to grow by 42%. Due to this projected shortage, physicians won't likely be able to explore the best treatment options for patients in clinical trials. This issue can be addressed by the AI Watson motivation to solve healthcare industry issues. In addition, the Watson Oncology solution is reviewed from the end user interface point of view. This study also investigates global company platform business to explain how AI and machine learning technology are expanding in the market with use cases. It emphasizes ecosystem partner business models that can support startup and venture businesses including healthcare models. Finally, we identify a need for healthcare company partnerships to be reviewed from the aspect of solution transformation. AI and Watson will change a lot in the healthcare business. This study addresses what we need to prepare for AI, Cognitive Era those are understanding of AI innovation, Cloud Platform business, the importance of data sets, and needs for further enhancement in our knowledge base.

• 품질경영학회지
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• 제49권4호
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• pp.551-567
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• 2021

Purpose: The purpose of this paper is to present implications by analyzing research trends on smart factories by text analysis and visual analysis(Comprehensive/ Fields / Years-based) which are big data analyses, by collecting data based on previous studies on smart factories. Methods: For the collection of analysis data, deep learning was used in the integrated search on the Academic Research Information Service (www.riss.kr) to search for "SMART FACTORY" and "Smart Factory" as search terms, and the titles and Korean abstracts were scrapped out of the extracted paper and they are organize into EXCEL. For the final step, 739 papers derived were analyzed using the Rx64 4.0.2 program and Rstudio using text mining, one of the big data analysis techniques, and Word Cloud for visualization. Results: The results of this study are as follows; Smart factory research slowed down from 2005 to 2014, but until 2019, research increased rapidly. According to the analysis by fields, smart factories were studied in the order of engineering, social science, and complex science. There were many 'engineering' fields in the early stages of smart factories, and research was expanded to 'social science'. In particular, since 2015, it has been studied in various disciplines such as 'complex studies'. Overall, in keyword analysis, the keywords such as 'technology', 'data', and 'analysis' are most likely to appear, and it was analyzed that there were some differences by fields and years. Conclusion: Government support and expert support for smart factories should be activated, and researches on technology-based strategies are needed. In the future, it is necessary to take various approaches to smart factories. If researches are conducted in consideration of the environment or energy, it is judged that bigger implications can be presented.

• 디지털융복합연구
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• 제17권1호
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• pp.123-130
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• 2019

웹 추천기법에서 가장 많이 사용하는 방식 중의 하나는 협업필터링 기법이다. 협업필터링 관련 많은 연구에서 정확도를 개선하기 위한 방안이 제시되어 왔다. 본 연구는 Word2Vec과 앙상블 합성곱 신경망을 활용한 영화추천 방안에 대해 제안한다. 먼저 사용자, 영화, 평점 정보에서 사용자 문장과 영화 문장을 구성한다. 사용자 문장과 영화 문장을 Word2Vec에 입력으로 넣어 사용자 벡터와 영화 벡터를 구한다. 사용자 벡터는 사용자 합성곱 모델에 입력하고, 영화 벡터는 영화 합성곱 모델에 입력한다. 사용자 합성곱 모델과 영화 합성곱 모델은 완전연결 신경망 모델로 연결된다. 최종적으로 완전연결 신경망의 출력 계층은 사용자 영화 평점의 예측값을 출력한다. 실험결과 전통적인 협업필터링 기법과 유사 연구에서 제안한 Word2Vec과 심층 신경망을 사용한 기법에 비해 본 연구의 제안기법이 정확도를 개선함을 알 수 있었다.

• 문화기술의 융합
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• 제5권1호
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• pp.77-82
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• 2019

인공지능은 기술개발 속도가 가속화되어 생활, 의료, 금융 서비스 및 자율자동차 등 산업 전반에 적용되고 있다. 4차 산업혁명 시대의 핵심기술로 자리 잡고 있는 인공지능 경쟁력 확보를 위해 선진국들은 국가적 역량을 집중하고 있다. 반면 IT강국으로서의 인프라와 인적자원을 보유한 한국은 미국, 캐나다, 일본, 등 전통적인 인공지능 선진국뿐만 아니라 지능형 기술집약 산업 육성에 총력을 기울이는 후발주자 중국에도 뒤쳐져있는 상황이다. 지능정보 사회의 고도화에 따라 인공지능은 향후 국가의 산업경쟁력을 좌우할 기반기술인바, 국가적인 관심과 역량 결집이 필요하다. 또한 인공지능 기술의 종속을 막기 위하여 자체 기술개발 노력과 함께 선두업체와의 공동 개발이 중요하다. 이에 더하여 인공지능 시장 저변 확대를 위하여 제도 개선과 법률적 기반 마련이 시급하다.

• Journal of Platform Technology
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• 제9권1호
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• pp.32-39
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• 2021

기존 환경측정기기는 전자파 및 친환경 제품 인증, 내구성 시험 위주이며, 센서 신뢰성 검증 및 측정 데이터에 대한 검증은 형식 승인 및 등록, 인수시험, 초기교정, 주기시험 등을 통해 센서 성능평가 위주로 수행된다. 본 플랫폼은 각 타겟 센서별 성능평가 뿐만 아니라 센서의 데이터 신뢰성에 대한 검증체계 지원 ICT 기반 환경 모니터링 센서 신뢰성 검증 체계를 구축하였다. 환경 정보에 대한 센서 데이터를 수집할 센서보드를 제작하였고 센서 및 데이터 신뢰성 평가 및 검증 서비스 체계를 규격화 하였다. 또한, ICT 기반 센서 데이터 신뢰성 평가 및 검증을 위해 LoRa 통신을 이용한 센서 데이터 플랫폼 모니터링 프로토타입을 제작하였고 이를 스마트 시티 등에 실증 테스트하였다. 해당 시스템을 통해 받은 데이터 분석을 위해 머신러닝을 이용하여 최적화 알고리즘 개발하였다. 이를 통해 신뢰성 검증을 위한 센서 빅데이터 분석시스템을 구축하였고 통합 평가 및 검증 시스템의 기반을 마련하였다.