우리나라 원격탐사 분야에서는 2017년을 기점으로 딥러닝의 뛰어난 성능을 바탕으로 연구 성과를 나타내기 시작하여, 현재는 영상 전처리부터 활용까지 원격탐사의 거의 모든 분야에서 딥러닝을 적용하는 연구가 수행되고 있다. 원격탐사 분야에 적용된 딥러닝의 연구 동향 분석을 수행하기 위해, 2021년 10월까지 출판된 원격탐사 분야에 딥러닝이 적용된 국내 논문들을 수집하였다. 수집된 60여 편의 논문들을 바탕으로 딥러닝 네트워크 목적, 원격탐사 활용 분야, 원격탐사 영상 취득 탑재체별로 나누어 연구 동향 분석을 수행하였다. 또한, 논문에서 훈련자료 구축에 효과적으로 이용되었던 오픈소스데이터들을 정리하였다. 본 논문을 통해 현시점에서 딥러닝이 원격탐사 분야에 자리잡기 위해 해결해야 할 문제점들을 제시하면서, 향후 연구자들의 원격탐사 분야에 딥러닝 기술을 접목하기 위한 연구 방향을 설정하는 데 도움을 제공하고자 한다.
본 연구의 목적은 아이코닉스를 중심으로 문화 콘텐츠 기업의 환경 및 전략 행태를 분석하고 지속적인 경쟁우위를 창출하기 위해 아이코닉스가 나아가야 할 전략적 제언을 도출하고자 한다. 분석 결과 아이코닉스는 이미 세계시장을 주도하는 미국, 유럽의 메이저들과 당당하게 경쟁할 수 있는 전천후 엔터테인먼트 콘텐츠 사업자로 발전해나가고자 하는 그들의 미션에 걸맞게 콘텐츠의 기획에서부터 사업에 이르는 수직 계열화된 개발-비즈니스 시스템 구축하고 있으며, 국내 및 해외를 포괄하는 강력한 글로벌 비즈니스 네트워크를 단계적으로 구축해나가며 고도의 글로벌 전략을 취하고 있다. 하지만 뽀로로의 성공에 의존하거나 조직 구조 내의 다양한 문제점으로 인해 한계에 부딪히고 있다. 이에 엔터테인먼트 산업 각 부문별 선도 회사들의 참여와 사업적 연계를 통해 콘텐츠의 부가가치를 극대화할 수 있는 One Source Multi Channel/Multi Use 전략을 기반으로 본 연구에서 제시한 다양한 전략적 제언들을 실행한다면 안정화된 Total Entertainment Contents 산업에서의 선두주자로 자리매김할 것이다.
침입 탐지 시스템(IDS: Intrusion Detection System)은 보안을 침해하는 이상 행위를 탐지하는 기술로서 비정상적인 조작을 탐지하고 시스템 공격을 방지한다. 기존의 침입탐지 시스템은 트래픽 패턴을 통계 기반으로 분석하여 설계하였다. 그러나 급속도로 성장하는 기술에 의해 현대의 시스템은 다양한 트래픽을 생성하기 때문에 기존의 방법은 한계점이 명확해졌다. 이런 한계점을 극복하기 위해 다양한 기계학습 기법을 적용한 침입탐지 방법의 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 다양한 네트워크 환경의 트래픽을 시뮬레이션 장비에서 생성한 NGIDS-DS(Next Generation IDS Dataset)를 이용하여 이상(Anomaly) 탐지 정확도를 높일 수 있는 데이터 전처리 기법에 관한 비교 연구를 진행하였다. 데이터 전처리로 패딩(Padding)과 슬라이딩 윈도우(Sliding Window)를 사용하였고, 정상 데이터 비율과 이상 데이터 비율의 불균형 문제를 해결하기 위해 AAE(Adversarial Auto-Encoder)를 적용한 오버샘플링 기법 등을 적용하였다. 또한, 전처리된 시퀀스 데이터의 특징벡터를 추출할 수 있는 Word2Vec 기법 중 Skip-gram을 이용하여 탐지 정확도의 성능 향상을 확인하였다. 비교실험을 위한 모델로는 PCA-SVM과 GRU를 사용하였고, 실험 결과는 슬라이딩 윈도우, Skip-gram, AAE, GRU를 적용하였을 때, 더 좋은 성능을 보였다.
플랫폼 비즈니스의 급속한 성장과 함께 디지털 트랜스포메이션은 기업의 가장 중요한 화두로 부상하였으며, 기업에게 있어 더 이상 선택사항이 아닌 생존을 위한 필수전략이 되었다. 많은 기존 기업들은 디지털화를 위하여 필사의 노력을 하고 있다. 관련된 많은 연구들이 있었지만, 아직 대부분 사례 분석들을 통한 개념적 모델 수준의 연구들에 머물고 있다. 본 연구의 목적은 디지털 트랜스포메이션의 기반이 되는 플랫폼 비즈니스 모델을 중심으로 트랜스포메이션을 통해 획득할 효익의 근간이 되는 데이터의 통합 및 증가되는 네트워크 효과의 효익을 학술적, 체계적으로 분석해 보고자 하는 것이다. 플랫폼 기반 변화는 내부의 효율성 강화와 외부적 확장으로 구분할 수 있다. 내부적으로는 기업의 내부 데이터가 결합되고 다시 의사결정 및 실행과 결합되도록 하는 데이터 구조 개선 및 조직의 개선이 필요할 것이며, 외부적으로는 플랫폼 비즈니스 모델 기반 사업 구현으로 보다 많은 소비자의 외부 데이터를 결합, 활용하는 구조를 세워 신사업 개척, 소비자 행동 예측을 위한 가치를 높여야 할 것이다. 디지털 트랜스포메이션이 성숙되지 않은 상황에서, IT인프라가 가장 구조적으로 앞서 있는 금융산업은 가장 먼저 산업적으로 이상을 실현할 수 있는 산업으로 기대되고 있다. 외부 데이터 결합 사업을 위하여 금융 기업들은 다양한 시도들을 하고 있으며, 좋은 결실을 맺는다면 타 산업의 전환성숙에도 공헌할 수 있을 것으로 기대된다. 정책적으로는 정부의 마이데이터 사업 실시에 있어 국가 차원의 데이터 구조, 거래 체계에 대한 논의가 빨리 진행되어야 할 필요성을 제기하였다.
1990년대 사이버문학론의 전개과정은 문학장의 형성과 충돌, 집단지성을 통한 상징권력 추구와 욕망의 이중성을 극명하게 보여준다. 모든 욕망은 권력지향적일 수밖에 없는데, 사이버문학론은 네트워크-공간의 비평주체들이 공존의 인문학을 표방하면서 전개되었다는 점에서 의미가 있다. 1996년 "사이버문학의 도전" 출간과 계간 "버전업"의 창간으로 본격화된 사이버문학론은 인공자연의 탄생을 예술의 변화와 연결 지으려는 학문적 시도였지만 문학장을 형성하게 된 배경에는 현실공간의 문학장이 가상공간을 영토화하려는 시도를 막고, 자체적으로 문학장을 형성하려는 상징권력에 대한 욕망이 강하게 자리잡고 있었다. 사이버문학론의 실패는 현실공간과 가상공간 사이에서 비평권력의 모순된 욕망이 충돌했기 때문이다. "버전업"은 본격문학과 사이버문학에 대한 사회적 구별짓기, 곧 계급적 차별화를 해소하고자 시도하였으나 스스로 본격문학을 닮아감으로써 오히려 계급적 차별화를 공고히 했다. 90년대 사이버문학론은 상징권력에서 드러난 욕망의 모순과 구별 짖기의 한계는 분명하지만 인공자연의 탄생에 대한 최초의 문학적 대응이었다. 문학 담론은 항상 당대의 사회적 조건(기술적 진보를 포함하는)과 예술 텍스트의 관계를 탐구해 왔다. 인공자연의 문학장 안에서 전체를 아우르는 새로운 비평담론을 생산하는 것은 기술편집시대 문학의 중요한 과제이며, 인문학과 기술이 공존해야 하는 당위이다.
최근 AI 스피커 시장의 규모가 급속도 커지면서 AI 스피커의 다양한 활용 가능성이 크게 주목받고 있다. 소비자들이 다양한 채널을 통해 제품을 사용한 경험을 표현하고 공유하는 환경을 만들어 졌고, 그로 인하여 소비자가 제품을 이용한 경험에 대한 다양하고 솔직한 생각을 남긴 리뷰들의 양이 방대해졌는데, 이러한 리뷰데이터는 소비자의 생각을 분석하는 데에 매우 유용하다고 할 수 있다. 본 연구에서는 이 리뷰데이터를 활용하여 AI 스피커 지속적인 사용에 영향을 미치는 요인에 대하여 분석하고자 하였다. 무엇보다 선행연구를 통하여 도출된 AI 사용의도에 영향을 미치는 7가지 요인들이 실제로 소비자들이 남기는 리뷰에서도 나타나는 요인인지를 확인하고자 하였다. 이를 위해, Amazon.com의 아마존 에코 제품에 대한 고객 리뷰데이터를 기반으로 하여 텍스트마이닝과 사회관계망 분석을 활용하여 분석하였다. 리뷰데이터를 긍정리뷰와 부정리뷰로 분류하고 전처리하여 도출된 단어들 간 연결성을 중심으로 AI 스피커의 지속적인 사용에 영향을 미치는 요인을 분류하고자 연결 중심성 분석을 하였으며, 이를 통해 연결성의 위치가 비슷한 단어들 간 분류를 하기 위하여 CONCOR 분석을 하였다. 긍정 리뷰 연구 결과, 소비자들은 AI 스피커 지속적 사용에 영향을 미치는 요인으로 의인화와 친밀성을 가장 중요하게 보았다. 이 두 요인들은 다른 요인들과도 강한 연결 관계를 보여주었고, 선행연구에서 도출된 요인 외에 연결성도 중요한 요인임을 도출하였다. 또한 추가적으로 부정적인 리뷰 분석 결과, 인식오류와 호환성이 AI 스피커 사용에 있어서 소비자들에게 부정적인 영향을 주는 주요 요인들로 도출되었다. 이러한 연구 결과를 토대로 본 연구에서는 소비자들이 아마존 에코 제품을 지속적으로 사용하게 하는 구체적인 방법에 대하여 제시하고자 한다.
비소세포폐암(NSCLC)은 전체 폐암 중 85%의 높은 비중을 차지하며 사망률(22.7%)이 다른 암에 비해 현저히 높은 암으로 비소세포폐암 환자의 수술 후 예후에 대한 예측은 매우 중요하다. 본 연구에서는 종양을 관심영역으로 갖는 비소세포폐암 환자의 수술 전 흉부 CT 영상 패치의 종류를 종양 관련 정보에 따라 총 다섯 가지로 다양화하고, 이를 입력데이터로 갖는 사전 학습 된 ResNet 과 EfficientNet CNN 네트워크를 사용하여 단일 모델과 간접 투표 방식을 이용한 앙상블 모델, 그리고 3 개의 입력 채널을 활용한 앙상블 모델에서의 실험 결과 및 성능을 오분류의 사례와 Grad-CAM 시각화를 통해 비교 분석한다. 실험 결과, 종양 주변부 패치를 학습한 ResNet152 단일 모델과 EfficientNet-b7 단일 모델은 각각 87.93%와 81.03%의 정확도를 보였다. 또한 ResNet152 에서 총 3 개의 입력 채널에 각각 영상 패치, 종양 주변부 패치, 형상 집중 종양 내부 패치를 넣어 앙상블 모델을 구성한 경우에는 정확도 87.93%를, EfficientNet-b7 에서 간접 투표 방식으로 영상 패치와 종양 주변부 패치 학습 모델을 앙상블 한 경우에는 정확도 84.48%를 도출하며 안정적인 성능을 보였다.
본 연구는 언택트시대의 배움공동체에 대한 사회적 담론이 어떠한지 살펴보고, 팬데믹이라는 사회적 상황 속에서 아동을 위한 배움공동체가 나아가야할 방향에 대해 논의해 보고자한다. 이를 위해 2020년 1월 20일부터 2021년 1월 20일까지 1년 동안의 빅데이터를 '언택트+배움공동체'라는 키워드로 인터넷 포털사이트(구글, 다음, 네이버 등의 뉴스)에서 데이터를 수집 및 분석하였다. 분석결과, 단어빈도 및 네트워크분석에서 '마을교육공동체', '운영', '활동', '코로나19', '지원', '온라인' 등의 단어가 언택트시대의 배움공동체와 관련이 높은 것으로 도출되었다. 이는 배움공동체 내에서 마을의 교육공동체가 주축이 되어 코로나19라는 상황 속에서도 마을 활동가와 주민협의회 등이 뜻을 모아 코로나19로 멈춰진 아동의 일상을 회복하고 관계 회복을 위한 노력을 온라인 매체를 활용하여 지원 해줄 수 있다는 것을 보여준다. 결론적으로 단어빈도 분석을 통해 배움공동체와 관련된 핵심키워드를 파악하고 배움공동체에 대한 사회적 경향을 살펴보았다는데 의의가 있으며, 코로나19의 장기화로 아동의 공적 돌봄·교육의 틈새와 한계에 대한 대안으로 배움공동체의 도입 및 활성화를 위한 기초자료로써 시사점을 가진다
전 세계적으로 과학기술의 발달에 따라 육·해·공·우주에 이어 사이버공간이라는 영역 또한 전장 영역으로 인식되고 있다. 이에 따라 육·해·공·우주에서 이루어지는 물리적 작전뿐만 아니라 사이버공간에서 이루어지는 사이버 작전 수행을 위한 정의, 체계, 절차, 계획 등 다양한 요소를 설계·수립해야 한다. 본 연구에서는 사이버 작전의 표적처리(Targeting) 중 표적개발 및 우선순위 부여 단계에서 중간표적개발을 통해 선정한 사이버 표적 목록에 대한 우선순위를 부여할 때 고려할 수 사이버 표적의 중요성을 고려 요소로 선정하여 이에 대한 점수를 산출, 사이버 표적 우선순위 선정 점수의 일부로 활용하는 방안을 제시한다. 이에 따라, 사이버 표적 우선순위 부여 과정에서 사이버 표적 중요성 범주를 설정하고, 사이버 표적 중요성 개념 및 기준항목을 도출한다. 도출된 기준항목별 점수산정 및 종합을 위해 PageRank 알고리즘을 기반으로 Event Prioritization Framework 등의 매개변수를 종합한 TIR(Target Importance Rank) 알고리즘을 제안한다. 그리고 스턱스넷 사례 기반 네트워크 토폴로지 및 시나리오 데이터를 구성하여 제안된 알고리즘으로 사이버 표적 중요성 점수를 도출하고 사이버 표적의 우선순위를 선정하여 제안된 알고리즘을 검증한다.
암반의 역학적 및 열적 특성은 고준위방사성폐기물(high-level radioactive waste; HLW) 심지층 처분시스템 내 방사성 물질의 격리 및 이동 지연 능력과 관련된 성능에 영향을 미칠 수 있다. 이 연구는 HLW 처분시설 부지의 암반역학적 및 열적 특성과 관련된 부지설명모델에 필수적인 항목을 고찰하고 스웨덴과 핀란드의 선행 부지설명모델 사례를 통한 기술적 배경을 논의하였다. 스웨덴 SKB (Swedish Nuclear and Fuel Management Company)와 핀란드 Posiva는 암반역학적 및 열적 특성 조사·평가에 필수적인 항목을 제시하고 부지의 안전성 분석과 처분시설의 건설을 위한 암반역학 부지설명모델을 도출하였다. 암반역학 부지설명모델은 처분시설 부지 내 응력 분포와 더불어 신선암, 절리, 절리성 암반에 대한 강도 및 변형특성과 대규모 변형대의 기하학적 구조, 소규모 불연속면의 연결망 구조 및 암석의 열적 특성에 대한 조사·평가 결과를 포함한다. 또한, 암반역학 부지설명모델은 입력변수에 대한 민감도 분석결과와 입력변수의 불확실성에 대한 평가 결과를 제시하여야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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