본 연구의 목적은 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 부산 및 기타 지자체의 도시계획 보고서에 포함되어 있는 서지정보를 분석하고 새로운 스마트도시계획의 수립을 위한 전략 분야를 도출하는 것이다. 텍스트 마이닝 분석은 구조화되어 있지 않은 문서로부터 키워드를 추출하고 획득한 정보의 특성과 패턴을 발견하는 기법으로 최근 지식관리 측면에서 많이 사용되고 있다. 본 분석을 통해 초기의 부산 도시계획은 개별 산업분야 고도화에 초점이 맞춰져 있을 뿐 각 분야별 정보시스템의 연계에 대한 논의가 적은 것으로 나타났지만 최근 계획에서는 도시통합운영관리와 관련한 물리적 인프라와 ICT시스템과 관련한 내용이 다수 포함되어있는 것으로 나타났다. 특히, 타 지자체에 비해 항만/물류, 문화, 전시 분야가 특유의 서비스영역으로 도출되었지만 도시안전, 데이터공유, 신재생에너지 분야에 대한 계획은 부족한 것으로 나타났다. 본 연구는 향후 새로운 스마트 도시계획 수립을 위한 정책적 시사점을 제공할 것으로 기대한다.
본 연구는 1990년부터 2018년까지 기간 동안의 항만배후지에 대한 연구동향을 사회네트워크 방법론을 이용하여 분석하는 것을 목적으로 하였다. 연구에 사용된 자료는 전 세계 116개 관련 학술논문 자료에서 추출하였다. 10년 단위로 분석된 연구결과를 살펴보면, 먼저 1990-1999년 사이에는 컨테이너화, 수송 기반시설 및 선진물류 국가에 관련된 이탈리아, 독일, 캐나다 등이 분석지표상 상위에 위치하였다. 2000-2009년 사이에는 지역화, 경쟁력, 아시아국가 화물유치 및 물류기술 등이 중심적인 위치를 점하였다. 마지막으로 2010-2018년 사이에는 복합운송, 내륙거점, 컨테이너 및 관련 키워드, 해운 및 연관 키워드가 중요하게 연구되었다. 항만배후지 연구동향은 시대가 변화함에 따라 체계화되고 통합적으로 진행되었음을 확인할 수 있으며. 본 연구결과는 항만배후지와 관련된 학계와 산업계의 산업발전에 대한 이해도 및 연구 집중도에 대한 시사점을 제공한다.
International journal of advanced smart convergence
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제8권1호
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pp.24-34
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2019
In this research, a practical deep learning framework to differentiate the lesions and nodules in breast acquired with ultrasound imaging has been proposed. 7408 ultrasound breast images of 5151 patient cases were collected. All cases were biopsy proven and lesions were semi-automatically segmented. To compensate for the shift caused in the segmentation, the boundaries of each lesion were drawn using Fully Convolutional Networks(FCN) segmentation method based on the radiologist's specified point. The data set consists of 4254 benign and 3154 malignant lesions. In 7408 ultrasound breast images, the number of training images is 6579, and the number of test images is 829. The margin between the boundary of each lesion and the boundary of the image itself varied for training image augmentation. The training images were augmented by varying the margin between the boundary of each lesion and the boundary of the image itself. The images were processed through histogram equalization, image cropping, and margin augmentation. The networks trained on the data with augmentation and the data without augmentation all had AUC over 0.95. The network exhibited about 90% accuracy, 0.86 sensitivity and 0.95 specificity. Although the proposed framework still requires to point to the location of the target ROI with the help of radiologists, the result of the suggested framework showed promising results. It supports human radiologist to give successful performance and helps to create a fluent diagnostic workflow that meets the fundamental purpose of CADx.
무선 홈 프록시에서 미디어 객체 세그먼트들에 대한 식별은 캐싱 지연에 중요한 영향을 미치게 되며, 캐싱 지연은 프록시의 성능을 떨어뜨리는 원인을 제공한다. 본 논문에서는 홈 네트워크의 프록시 성능을 향상시키고 미디어 객체 세그먼트들에 대한 캐싱 성능을 향상시키기 위하여 SFSC(Single Fetching Smart Caching)전략과 MFSC(Multi-Fetching Smart Caching)전략을 제안한다. SFSC전략은 홈 노드가 요청한 객체 세그먼트를 한 번에 하나씩 순차적으로 패칭하여 캐싱을 수행하는 기법으로서 보다 빠른 캐시 히트율을 보장해 주는 기법이며, MFSC전략은 홈 노드가 요청한 객체 세그먼트를 한 번에 여러 개씩 block화하여 캐시하는 기법으로서 처리율을 향상시키기 위한 기법이다. 시뮬레이션 결과 SFSC기법은 MFSC기법에 비해서 캐시 히트율과 캐싱 지연이 보다 효율적임을 알 수 있었으며, 반대로 객체 세그먼트에 대한 처리율은 MFSC기법이 SFSC기법에 비해서 보다 효율적임을 알 수 있었다.
4차 산업에 대한 꾸준한 투자와 기술 개발로 스마트 팩토리 기술이 더욱 안정화되고 3D 프린팅을 포함한 관련 기술개발이 더욱 활발해진다면, 스마트 팩토리 도입비용이 낮아지고 현재의 고가의 상품 제조에 집중되는 현상에서 벗어나 소량 맞춤형 주문 제작을 위한 서비스로 변화 될 것이라고 기대한다. 그러나 소량의 주문제작을 위해 제3자에게 개인정보를 제공해야 하고 복잡한 결제시스템을 거쳐야 한다면 발전되는 기술에 비해 활용도는 그에 미치지 못할 수 있다. 이 논문에서는 기존 사물인터넷의 한계를 극복하고 새로운 패러다임을 가져다 줄 것으로 기대하는 블록체인 기술 융합의 스마트 팩토리 환경에서 프라이버시와 익명성을 제공하는 고객 맞춤형 제문제작을 위한 프로토콜을 제안한다. 제작자의 평판을 반영하여 고객 주문에 활용하고 주문 내용이 제작자 외에는 공개되지 않도록 프라이버시를 제공하는 고객 맞춤형 주문제작 방법을 제안하였다. 또한 제안하는 프로토콜의 요구사항을 검증하였고 관련연구와의 비교를 통하여 독창성을 확인하였다.
본 연구에서는 다중 라벨링이 되어 있는 이미지 데이터를 대상으로 시멘틱 세그멘테이션을 활용한 효율적인 오브젝트별 영역 분류 기법을 연구한다. 이미지 데이터에 포함된 색상 정보, 윤곽선, 명암, 채도 등 다양한 픽셀 단위 정보와 프로세싱 기법뿐만 아니라 각 오브젝트들이 위치한 세부 영역을 의미 있는 단위로 추출하여 추론 결과에 반영하는 실험을 진행하고 그 결과에 대해 논의한다. 이미지 분류에서 훌륭한 성능을 검증받은 뉴럴 네트워크를 활용하여 비정형성이 심하고 다양한 클래스 오브젝트가 포함된 이미지 데이터를 대상으로 어떤 오브젝트가 어디에 위치하였는지 파악하는 작업을 진행한다. 이러한 연구를 기반으로 향후 다양한 오브젝트가 포함된 복잡한 이미지의 실시간 세부 영역 분류를 진행하는 인공지능 서비스 제공을 목표로 한다.
자율주행차와 커넥티드 카 등 도로 위의 자동차의 주행이 편리하고 안전하도록 다양한 기술이 적용되고 있다. 또한 VANET을 통해 주변의 자동차나 도로 시설물과 통신함으로 경로선택이나 주유소 등 다양한 정보를 얻을 수 있다. VANET에서 사용하는 통신 스택은 보편적인 TCP/IP도 가능하지만, CCN을 사용하는 경우 일대일 통신 뿐아니라 교통정보 등의 공통적인 자료 공유를 위한 일대다 통신에 더 효율적이다. VCCN은 자동차 사이의 정보교환에 용이하지만, 이를 운용하는 경우 주변의 모든 노드들이 Interest 패킷을 재전송하는 경우, Broadcast Storm Problem 상황이 발생하여 데이터 전송 성능이 저하될 수 있다. 이 문제를 해결하기 위해 주변의 모든 노드들이 Interest 패킷을 재전송하지 않고 주변의 특정 노드들만 재전송 하는 경우, Data 패킷의 전송 성능이 향상될 수 있다. 이를 위해 본 논문은 SUMO를 이용해 자동차의 운행을 모의실험하고, ns-3를 이용해 CCN 네트워크에서 데이터의 전송 성능을 평가하였다. 모의실험 결과 특정 노드만 전송하는 경우 요청 노드의 수에 따라 10%에서 25% 정도의 Data의 전송 성능이 향상되었다.
신중년은 노동시장에 재진입하는 것으로 중요한 의미를 가진다. 무엇보다 재취업은 자신의 삶에 새로운 자신감을 갖게 되고 정신건강을 향상하는 계기가 될 것이다. 또한 정부는 신중년 자본의 활용을 통해 재정 부담을 감소할 수 있는 장점이 있을 것이다. 이런 시각에서 본 연구는 신중년의 긍정심리자본이 재취업의지에 어떠한 영향관계가 있는지를 탐색하고자 설계되었다. 이를 위해, 본 연구는 의정부시에 거주하고 있는 신중년 은퇴시기를 전후한 성인남녀를 270명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 설문을 분석한 결과 다음과 같다. (1)신중년의 교육수준은 재취업의지에 통계적으로 유의미한 긍정적 관계가 있었다. 이런 관점에서 신중년의 재취업을 활성화하기 위해 신중년에게 적합한 직종의 개발과 더불어 교육훈련프로그램을 체계적으로 운영할 필요가 있다. (2)신중년의 긍정심리자본은 재취업의지에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 신중년의 재취업을 고양하기 위해서는 자신에 대한 자신감, 구직관련 정보를 획득하기 위한 적극적인 자세, 사회적 네트워크를 활성화하려는 자세가 매우 중요하다.
According to the previous studies about relationship marketing, customers who have relationship with preferable brand or company take spontaneous word of mouth(WOM) and make more purchases than those who don't. Recently, as e-commerce has been combined with social media, many companies that are looking for solution which can promote customer relationship quality using social media. This study aims to investigate the role of customer's perceived value on brand relationship quality in social media. Although perceived value has been defined from many perspectives, we only consider "perceived social value" and "perceived emotional value" in this paper. According to social capital theory, self-esteem is an important variable when we explain the relationships. Thus this paper considers "self-esteem" as a moderating variable between relationship quality and relationship retention. To serve the research purpose, we collect 226 valid questionnaires from social media users. And we analyze data set and test research hypotheses by using SPSS 20.0 and AMOS 20. We expect that the result contain a lot of implication for both researchers and practitioners. Major findings from analyzing 226 valid questionnaires are as follows. First, when customer recognizes social value about brand or company, relationship quality with the brand or company has been improved. Second, when customer recognizes emotional value about brand or company, relationship retain intention with the brand or company has been improved. Third, self-esteem doesn't have moderating effect between relationship quality and relationship retention in social media.
국내 만성질환 관리에서 모바일 헬스 적용이 임상적으로 유용하다는 보고가 증가됨에 따라, 본 연구는 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 국내 외 학술지에 게재된 국내 만성질환자 대상 모바일 헬스 중재연구의 특성 및 중심 키워드의 변화를 파악하고자 시도된 이차분석연구이다. 분석대상 논문은 2005년부터 2018년까지 학술지에 게재된 최종 20편으로, 추출한 텍스트는 Microsoft Excel을 활용하여 논문별 분석을 실시하였고, Text Analyzer를 사용하여 주제어를 추출하였다. 연구결과, 모바일 헬스 중재 연구는 고혈압, 당뇨병, 뇌졸중 관상동맥질환자에 주로 적용되었다. 가장 많이 사용된 중재 유형은 애플리케이션 개발이었으며, 최근 연구에서는 주로 '유용성', '모바일 헬스', '결과측정' 등의 단어들이 가장 많이 출현하였다. 추후 만성질환자 대상 모바일 헬스 중재에 관한 국내 외 연구 모두를 포함하여 주제어 간의 연관성을 확인할 수 있는 사회연결망 분석방법을 적용하여 그 효용성을 확인해볼 것을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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