East Asian region, specifically China, Japan, and Korea, is considered as an area of advanced mobile handsets and mobile services. The well-established infrastructure of this region is well known due to rapid introduction of diverse feature-equipped handsets and advanced capabilities of mobile network operators. However, the status of mobile business has rarely been dealt with in previous studies. In this paper, we compare mobile value chains among these three countries. China has adopted open platform for mobile data services while Korea and Japan's mobile network operators control mobile portals for accessing diverse contents and services. We also discuss some possible reasons for the differences among the three countries in terms of value chain structures.
Katherine M. Thibault;Christine M, Laney;Kelsey M. Yule;Nico M. Franz;Paula M. Mabee
Journal of Ecology and Environment
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제47권4호
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pp.219-227
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2023
The US National Science Foundation's National Ecological Observatory Network (NEON) is a continental-scale program intended to provide open data, samples, and infrastructure to understand changing ecosystems for a period of 30 years. NEON collects co-located measurements of drivers of environmental change and biological responses, using standardized methods at 81 field sites to systematically sample variability and trends to enable inferences at regional to continental scales. Alongside key atmospheric and environmental variables, NEON measures the biodiversity of many taxa, including microbes, plants, and animals, and collects samples from these organisms for long-term archiving and research use. Here we review the composition and use of NEON resources to date as a whole and specific to biodiversity as an exemplar of the potential of national research infrastructure to contribute to globally relevant outcomes. Since NEON initiated full operations in 2019, NEON has produced, on average, 1.4 M records and over 32 TB of data per year across more than 180 data products, with 85 products that include taxonomic or other organismal information relevant to biodiversity science. NEON has also collected and curated more than 503,000 samples and specimens spanning all taxonomic domains of life, with up to 100,000 more to be added annually. Various metrics of use, including web portal visitation, data download and sample use requests, and scientific publications, reveal substantial interest from the global community in NEON. More than 47,000 unique IP addresses from around the world visit NEON's web portals each month, requesting on average 1.8 TB of data, and over 200 researchers have engaged in sample use requests from the NEON Biorepository. Through its many global partnerships, particularly with the Global Biodiversity Information Facility, NEON resources have been used in more than 900 scientific publications to date, with many using biodiversity data and samples. These outcomes demonstrate that the data and samples provided by NEON, situated in a broader network of national research infrastructures, are critical to scientists, conservation practitioners, and policy makers. They enable effective approaches to meeting global targets, such as those captured in the Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework.
본 논문의 목적은 기존의 단순한 표현 방법을 가지고 있는 뮤지션 정보검색 시스템에서 지식을 표현하는 방법 중 토픽맵을 사용하여, 모든 정보를 하나의 토픽으로 처리하였고, 각각의 토픽들에 대해서 연관관계를 정의하여 정보와 정보를 연결 할 수 있는 흐름을 구성하였다. 그리고 모든 토픽들에 대해서 OpenAPI를 이용하여 추가적인 어커런스 정보를 얻을 수 있도록 하였다. 또한 직관적인 표현을 위해 텍스트가 아닌 그래픽적인 UI로 표현했으며, 크로스 브라우징을 위해 순수 JavaScript를 이용하였다. 그로 인해 토픽맵 표현법인 XTM을 사용하지 않고 보다 간편하게 데이터를 표현 할 수 있는 JSON을 사용하였다. 구축결과 기존 뮤지션 검색시스템에서보다 한 화면에 다양하고 새로운 정보(관련된 뮤지션)를 얻을 수 있는 범위도 넓어졌고 직관적으로 저리할 수 있는 UI도 만들 수 있었다. 추후 음악에 대한 데이터를 강화하여 음악으로 뮤지션을 검색할 수 있는 방안도 가능할 것이다.
최근 정보기술과 모바일 환경의 발전에 따라 서비스의 패러다임이 웹에서 앱 중심으로 다시 변화하고 있다. 또한 R&D 투자 증대에 따라 연구자의 R&D 생산성 제고를 위한 노력들이 중요하게 인식되고 있다. 본 연구에서는 연구자의 R&D활동을 지원할 수 있는 연구지원 도구 개발을 위한 개인화 서비스 모델을 설계하였다. 이를 위하여 R&D 과정에서 연구자들의 정보활동 관점에서 기존의 연구지원 서비스들을 비교하였다. 또한 정보와 데이터의 공개 개방, 개인정보보호 강화, 소셜 네트워킹 서비스 대중화, 콘텐츠의 최대형화, 웹 플랫폼 기술 진화 등의 정보환경 변화를 개인화 관점에서 분석하고, 개인화 서비스 개발의 방향성을 정의하였다. 이를 바탕으로 연구지원 도구의 개인화 서비스 모델을 기능, 콘텐츠, 운영 뷰로 구분하여 설계하고, 이를 구현하기 위한 개인화 설계 목표와 원칙들을 표준, 참여, 개방으로 정의하였다.
2020년 「공공기록물에 관한 법률 시행령」 개정에 따라 행정정보 데이터세트 기록관리 방안이 법제화되며, 국가기록원은 행정정보 데이터세트 기록관리 업무를 지원하기 위해 행정정보 데이터세트 종합관리시스템을 구축할 계획을 밝혔다. 하지만 데이터세트와 관리 기준표의 특성을 고려한 구체적인 서비스 방안은 부재한 작금이다. 이에 본 논문은 국내·외 공공데이터 포털 및 기록관 웹사이트 14곳을 대상으로 데이터세트 서비스 현황을 비교 분석하고 시사점을 도출하여 행정정보 데이터세트 종합관리시스템에 적용 가능한 서비스 방안 6가지를 제안했다. 본 연구의 결과가 행정정보 데이터세트 활용 및 서비스 활성화로 이어지기를 기대한다.
미래 경제 성장 동력으로 부상하고 있는 사물인터넷은 이미 생활과 밀접한 분야에서는 도입이 활발하게 이루어지고 있으나, 잠재된 보안위협은 여전히 잔존하고 있다. 특히 인터넷 상의 유해 정보는 스마트홈 및 스마트시티의 활성화로 인해 폭발적으로 설치된 CCTV에 할당된 IP 정보 및 심지어 접속 포트 번호들이 포털 검색 결과 및 페이스북, 트위터와 같은 소셜 미디어 등에 공개되어 간단한 툴로도 보다 쉽게 해킹이 가능하다. 사용자들이 많이 사용하는 포털 검색 데이터 및 소셜 미디어 데이터의 보안취약점 및 불법 사이트 정보들을 데이터 분석하여, 보안취약성 같은 위험 요소가 내포된 데이터 및 사회적 문제를 야기하는 불법 사이트에 대한 대응을 신속하게 수행할 수 있게 지원하는 빅데이터 분석 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 빅데이터 분석 시스템 설계를 위해 하둡 기반 빅데이터 분석 시스템과 스파크 기반 빅데이터 분석 시스템 연구를 통해 요구사항을 도출하여 요구사항에 맞게 Splunk 플랫폼을 활용한 유해 정보 탐지를 위한 빅데이터 분석 시스템을 설계하였다.
대체 불가능 토큰 (NFT: non-fungible Token)은 분할할 수 없다는 고유한 특징을 가지고 있다. 현재 NFT는 디지털 콘텐츠에 대한 소유권 증명 이상의 용도가 명확하지 않고, 토큰의 유동성이 거의 없으며, 이로 인한 가격의 예측이 어렵다. 현실에서의 부동산은 대개 가격이 매우 높은 특징으로 인해 투자 진입장벽이 매우 높다. 현물 부동산을 NFT 화하고, FT (fungible token)으로 분할하면 유동성의 증가, 접근성의 증가에 따른 투자자 커뮤니티 볼륨의 증가를 기대할 수 있다. 본 논문은 일반 투자자들이 개별적으로 구매하기 어려운 현물 부동산을 대량의 FT로 분할하고 이를 Black Litterman 모델 기반의 Portfolio 투자 인터페이스를 통해 투자할 수 있는 시스템을 설계하고 구현하였다. 이를 위해, 현물 부동산을 담보로 페깅하고, 보안적으로 안전한 블록체인인 NFT로 발행한다. 상시 변경되는 부동산 가격을 모니터링하기 위한 오라클을 사용하여, 외부 부동산 정보를 블록체인에 반영할 수 있도록 하였다. 현물 부동산 가격을 그대로 유지하고 있는 NFT를 낮은 가격의 대량 FT로 분할함으로써, 큰 유동성을 제공하고 가격 변동성 제한을 두었다. 이를 통해, 높은 가격으로 인해 투자하기 어려웠던 일반 소액 투자자들이 쉽게 투자할 수 있도록 하였다. 또한 소액 투자로 여러 개의 복수 현물 부동산에 투자하기 위한 효과적인 포트폴리오 구성을 위한 자산 포트폴리오 인터페이스를 구현하였다. 이는 Black Litterman 모델을 활용하여, 다수의 현물 부동산 NFT에 대한 투자 비율을 최적화할 수 있는 목적을 가진다. 전체 시스템은 Solidity 언어로 작성한 smart contract, Flask 웹 프레임워크, 공공데이터포털의 "국토교통부_아파트매매 실거래자료 Open API"를 활용하였다.
저출산 및 인구 고령화가 가속화되면서, 중장년 퇴직자 등 노동 소외 계층의 취업난 해결은 우리 사회의 핵심 과제로 등장하고 있다. 온라인에는 수많은 일자리 요구 정보가 산재해 있으나, 이를 중장년 구직자에게 제대로 매칭시키지는 못하고 있다. 워크넷 취업 로그에 따르면 구직자가 선호하는 직종에 취업하는 경우는 약 24%에 불과하다. 그러므로, 이러한 문제를 극복하기 위해서는 구직자에게 일자리 정보를 매칭시킬 때 선호하는 직종과 유사한 직종들을 추천하는 소프트 매칭 기법이 필수적이다. 본 연구는 중장년층에 특화된 소프트 직업 매칭 알고리즘과 서비스를 고안하고 개발하여 제공하는 것을 목표로 한다. 이를 위하여 본 연구에서는 1) 대용량의 구직 활동 기록인 워크넷 로그로부터 중장년층의 일자리 특성 및 요구 추세를 분석하였다. 2) 중장년층의 일자리 추천을 위해 직종 유사도 기준으로 일자리 분류표(KOCM)를 재정렬하였다. 이 결과를 이용하여, 3) 중장년에 특화된 인력 고용 소프트 매칭 직업 추천 알고리즘(MOMA)을 개발하여 구인 구직 웹사이트에 적용하였다. 자체 저작한 중장년층 특화 일자리 분류표(KOCM)를 이용한 소프트 일자리 매칭 시스템의 정확도를 측정하였을 때, 실제 고용 결과 기준, 하드 매칭 대비 약 20여 배의 성능 향상을 보였다. 본 연구내용을 적용하여 개발한 중장년층 특화 구직 사이트는 중장년층의 구직 과정에서 입력 정보 부담을 최소화하고 소프트 매칭을 통해 사용자의 요구직종에 적합한 일자리를 정확하고 폭넓게 추천함으로 중장년층의 삶의 질 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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