Shannon, A.;Orozova, D.;Sotirova, E.;Atanassov, K.;Krawczak, M.;Melo-Pinto, P.;Nikolov, R.;Sotirov, S.;Kim, T.
한국지능시스템학회:학술대회논문집
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한국지능시스템학회 2008년도 춘계학술대회 학술발표회 논문집
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pp.299-305
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2008
In a series of research papers, the authors have studied some of the most important models of a contemporary universities, such as: the research university, the entrepreneurial university and the digital university and construct their Generalized Net (GN) models. This paper is based on the case-studies of Sofia University, the Technical University of Munich and the University of Edinburgh. The main focus is to put the analysis of the processes of the functioning of a university which effectively integrates Information and Communication Technologies (ICT) in all university activities. A concrete example based on the process of course administration at University of Edinburgh is considered. This university is in a process of developing an integrated information system covering most of the university activities. The opportunity of using GNs as a tool for modeling such processes is analyzed as well.
The purpose of this study was to find research trends of smart learning. For this, we identified the research's characteristics such as the subject or keyword of research, method, data collection, and statistical analysis method. The 2,865 articles published from 1995 to 2013 were gathered from five Korean academic journals related to smart learning. Among them, research keyword, areas, research method, data collection method, and statistical analysis method were analyzed on 596 papers. The findings of this study were as follows: (a) Smart learning papers such keyword likes u-learning, m-learning, and smart-learning were emerging after 2006. Smart learning papers with ICT related topics were highly increased after 2000, but they were decreased after 2006. Smart learning papers with e-learning related keywords were steadily increased after 2000 through 2013. (b) The research field of deign had the highest portion in smart learning research, but managing had the lowest portion. (c) Development was mainly used as a research method. Both questionnaire and experiment were mainly used for collecting data methods. T-test and frequency analysis were mainly used as statistical analysis methods.
e-내비게이션은 유엔 산하 국제해사기구(IMO)가 2020년 국제적인 시행을 목표로 도입한 차세대 해양안전 종합관리시스템이다. 각종 해상 운항정보를 디지털화 해 선박 운항자에게 실시간 맞춤형 정보를 제공해 준다. 육상에서 차량용 내비게이션처럼 선박을 운항하는 데 운항항로, 날씨, 돌발 변수 등을 제공하면서 선박 사고를 줄이는 역할을 한다. 크루즈와 같은 큰 선박부터 작은 낚시용 선박에서도 이용이 가능하다. 해수부는 2020년 이후 약 1,000조원의 시장이 열릴 것으로 내다보고 있다. 진입 장벽이 높은 해상장비 시장에 우리나라도 ICT 강점을 바탕으로 디지털로 변화하는 이 시장에 주도권을 잡기 위해 노력중이다. 이를 위하여 e-내비게이션 분야의 미국 특허정보를 확보하여 DB화 하고, DB에서 제공하는 특허적 행위(M&A, 특허 매입, 신규 R&D 등)를 중심으로 하는 미래기술예측 분석틀을 활용하여 유망기술을 발굴하고자 한다. 미래기술예측 분석틀은 미래기술예측의 3대 주제를 (1) 미래 기술의 대상과 범위, (2) 미래 기술의 주인과 수혜자, (3) 미래 기술로의 투자 시점으로 설정하고, 3~10년까지의 근미래(Near Future Only), 측정 및 검증 가능한 미래(Data Oriented), 미래를 만드는 힘 있는 주체에게만(Activity Oriented) 집중하여 분석을 시도하고자 한다.
융합 보안이란, 물리적으로 정보, 인명, 시설을 보호하는 물리 보안과 ICT 기술을 이용한 정보 보안과의 융합되는 보안 기술 및 서비스를 의미한다. 최근에 IoT 환경의 발전으로 다양한 센서로부터 얻은 정보를 바탕으로 사용자의 상태, 위치 추적, 위험, 제한 시설의 접근을 감지하여 융합 보안에 활용하고자 하는 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 융합 보안 환경에서 사용자의 위험 요소를 정의하고, 위험 요소에 따른 이벤트를 생성하기 위한 기법을 제안한다.
해마다 발생하는 자연재해는 사망, 실종과 같은 인명 피해와 더불어 수억 원에 달하는 재산피해를 수반하기 때문에, 경제적, 사회적 손실을 최소화할 수 있는 ICT 기반 자연재난 대응 기술 개발에 대한 관심도가 높아지고 있다. 본 논문에서는 무인기 및 탑재 센서로부터 획득한 영상정보를 기반으로 재난 인지 및 대응을 위한 스마트아이 플랫폼을 소개하고, 재난 인지에 핵심요소 기술인 Deep Learning 기반 재난 영상 분석 기술을 제안한다. 제안하는 Deep Learning 기반 재난 영상 분석은 과거의 반복적으로 발생하는 영상 정보를 학습함으로써, 새로운 입력 영상에 대한 재난 여부를 사람과 유사한 판단이 가능하도록 한다. 제안하는 재난 영상 분석 기술에 대한 설계 방식 및 실험 성능 제시를 통하여 제안하는 기법에 대한 타당성을 검증한다.
정부는 K-ICT 클라우드 활성화를 위해 정부 3.0 클라우드 추진 계획을 발표하고 관련 제도와 법률을 제정하여 클라우드 서비스 도입을 위한 정책을 추진하고 있다. 그러나 공공 분야의 클라우드 컴퓨팅 도입은 기존의 법률, 제도, 관행의 통제로 인해 미미한 실정이다. 공공 기관의 클라우드 컴퓨팅 도입 활성화를 위해 중요한 부분은 클라우드 컴퓨팅의 성능과 품질 등에 대한 특성을 파악하는 것이다. 클라우드 컴퓨팅의 특성을 알아야만 적격의 클라우드 컴퓨팅 사업자 선정이 가능하게 된다. 유럽 연합(European Commission)에서는 클라우드 컴퓨팅의 특성을 서비스 성능과 품질에 대한 일반특성, 기술성, 경제성으로 분류하고 있다. 그러나 클라우드 도입을 위한 설계 시 공공 기관 담당자는 클라우드 특성의 각 부문별 하위 항목에 대한 상세한 내용과 수준까지 객관적으로 평가하기 어렵다. 이러한 문제를 해결하고자 본 연구는 클라우드 컴퓨팅의 성능과 품질 및 기술 특성을 파악하여 각 특성에 대한 가중치를 구하고 우선순위 측정을 통해 사업자 선정을 위한 평가 기준으로 적용하는 기법을 제안한다.
최근, ICT/loT 기술과의 융합은 다양한 산업분야에 적용되고 있으며, 안정적인 전력공급 및 지능형전력망 구축에 대해 다양한 연구가 이루어지고 있다. 특히, 수요라인과 직접적으로 연관된 배전계통의 효율적인 운영 및 배전설비의 유지/관리 기술에 대한 연구에 많은 연구를 수행하고 있다. 본 논문에서는 다양한 배전설비에 대한 환경정보를 loT 센서를 통해 수집함으로써 실시간으로 정전상황을 불러올 수 있는 기자재의 고장감지 및 예측을 위한 시스템 모델을 제안한다. 제안하는 시스템 모델은 실시간으로 수집되는 정보들에 대해 시계열 기반의 필터링 및 이상점 판단을 위한 성분 분석을 실시하고, 고장진단 및 예측을 위해 기계학습 기반의 데이터 분석실시하여 기자재들의 고장감지 및 고장 발생 여부를 예측한다.
본 논문에서는 키넥트와 압력센서를 이용하여 수면자의 수면자세를 인식할 수 있는 수면자세 모니터링 시스템을 제안하였다. 기존 수면 모니터링 시스템은 장시간 착용해야 하는 불편함과 구속감으로 인해 수면의 질을 저하시킬 우려가 있다. 이러한 점을 해소하기 위해 압력센서와 키넥트 카메라를 이용하여 무구속 저비용의 효율적인 시스템을 구현하였고, 수면 매트형식으로 제작하여 그 유효성을 평가하였다. 본 연구에서 제안한 수면자세 모니터링 시스템은 실시간으로 수면자세를 감지하고 사용자의 수면시간 및 상태를 파악하여 건강한 수면습관을 들이는 방법을 권고할 수 있다. 향후에는 수집된 데이터를 이용하여 웰니스 및 헬스케어 모바일 응용 서비스로의 활용이 가능할 것이다.
최근 4차 산업혁명은 기존에 한정적이던 사물들의 역할을 끝없이 확장시키는 특징을 가진다. 인터넷을 기반으로 인간, 사물, 환경 등 모든 것은 연결이 가능한 Internet of Things(IoT) 시대가 다가오고 있다. 사람과 사물, 사물과 사물 간의 정보를 상호 소통하여 안전기능과 사용자의 편의성을 향상시키고 있으며, ICT의 융복합의 발전에 따라 자동차도 기존과 다르게 IoT 환경에 포함된다. 커넥티드 카는 차량, 인프라, 모바일 디바이스, 주변 환경 간의 통신을 통해 실시간으로 다양한 정보를 자동차를 중심으로 수집할 수 있게 되었으며 이를 기반으로 커넥티드 카 산업이 발전하고 있다. 그러나 이러한 발전 과정 속에서 커넥티드 카의 보안성의 문제는 반드시 해결되어야 한다. 보안성이 확보되지 않는다면, 자동차에서 발생하는 운전자에 대한 악의적인 공격을 통해 일반적인 보안 침해사고 수준을 넘어 사고를 유발시킬 경우 인명과 재산상의 큰 피해를 발생시킬 수 있다. 본 논문에서는 커넥티드 카의 통신구조를 알아보고 취약점 분석과 이에 대한 대응 방안을 제안하여 안전한 커넥티드 카의 활용 방안을 연구한다.
도시 속 상업 공간에서는 공간적 위치에 따른 지리적 이점이나 판매하는 상품뿐만 아니라, 해당 공간 속에서 소비자가 느낄 수 있는 문화와 감성이 소비자가 소비를 유하게 하는 중요한 요소가 되기도 한다. ICT 서비스 환경이 자리를 잡아 감과 동시에 제4차 산업 혁명이 도래하고 있는 현대 정보화 환경 속에서 소비자들은 자신의 심리나 감성, 정서에 들어맞는 공간에 방문하며 소비하고 SNS를 통해 공유한다. SNS는 Social Network Service의 줄임말로 너무나 일반적으로 우리 일상에 들어와 있는 개념이다. SNS의 시작은 마케팅의 한 분야로 시작된 것으로 판단된다. SNS를 이용한 홍보마케팅은 21세기에 접어들면서 고객들의 주관적인 개개인의 욕구 충족과 감성을 중시하게 됨으로써 예전보다 더 복합적이며 정교해졌다. 본 연구는 SNS 데이터를 블로그, 카페, 페이스북, 인스타그램에서 지역 명칭을 키워드로 1년간 콘텐츠를 크롤링하며, 형태소 분석기를 통해 학습할 수 있도록 데이터 전처리 작업을 한다. 마지막으로 딥러닝 알고리즘인 RNN 중 LSTM을 사용하여 감성 분석 학습 모델을 만들어서 지역별 콘텐츠의 주요분야, 긍/부정을 판별한다. 이렇게 분석한 데이터를 이용해 각 지역만의 특색과 인기 분야, 비인기 분야, 더 나아가 유망한 분야를 알아본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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