장기생태연구 커뮤니티에서 개인정보는 국가단위 뿐만 아니라 국제장기생태연구의 데이터 관리, 데이터 활용에서 협업을 위한 중요한 요소이다. 개인정보를 많은 부분 공개를 하면 협업 연구자에게 데이터 접근 측면에서 유용하지만, 정보 제공자에게는 공개에 대한 부담이 되기도 한다. 개인의 정보보호 관련 법률에서는 개인정보의 수집범위와 유통측면에서 많은 제약 요소가 존재하여 장기생태정보시스템에서도 장기생태연구 협업에 필요한 최대의 개인정보와 비 관련자에게 제공하는 최소의 개인정보 제공이 고려되어야 한다. 본 연구는 국내외 데이터 교류를 위해 관련 법률의 해석을 기반으로 국제 메타데이터 표준인 EML과 국제 장기생태 플랫폼의 개인정보 관리에 대한 동향을 분석하고 개인정보 관리를 위한 시스템 모델을 설계 및 구현을 통해 제시하고자 한다.
6시그마는 지난 20여 년간 제조 및 서비스 등의 산업에서 프로세스 개선을 위하여 꾸준히 적용되어왔다. 그럼에도 불구하고 6시그마는 Define 단계에서 의미있는 프로젝트를 계속 발굴하기 힘들고 Control 단계에서 지속적인 측정 및 통제가 쉽지 않다는 문제가 지적되었다. 이를 해결하기 위하여 개선 프로세스의 지속적인 통제와 관리를 원활히 할 수 있는 체계가 요구되며, 비즈니스 프로세스 관리(BPM) 시스템이 효과적 대안이 될 수 있다. 본 연구에서는 프로세스 운영 및 분석에서 누적된 데이터를 중심으로 지속적 프로세스 개선을 실현하기 위한 목적으로 6시그마와 BPM의 통합 모형을 제시하고, 프로젝트 수행을 위하여 상호 데이터기반으로 프로세스를 분석, 개선, 모니터링하는 과정을 설명한다. 이를 통하여 6시그마와 BPM의 장점을 결합하여, 지속적으로 업무를 개선하고 관리함으로써 전사적인 경영성과를 극대화할 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 우리나라 제4차 산업혁명 대응에 있어 사회-기술시스템론적 공공관리의 적용 가능성을 살펴보는데 목적이 있다. 이를 위해 제4차 산업혁명의 주요 개념과 논의점 검토와 함께 해외 선도국가들의 대응 전략을 국내외 문헌 연구를 통해 분석하였다. 이를 통해 본 연구는 기술 중심에서 벗어나 사회적 난제 해결과 인간중심의 사회 혁신을 위해 제4차 산업혁명을 이끄는 정부 정책기조의 변화 필요성을 강조하였다. 즉 제4차 산업혁명의 변화에 대응하여 사회적 난제를 해결하기 위해서는 기존의 수직적, 계층적, 분화적, 기계적 정부시스템을 과감히 탈피하고, 사회-기술시스템론적 공공관리 방식을 강조해야 한다고 보았다. 향후 정부의 정책 방향은 혁신을 확산할 수 있는 창발적이며 내재적인 모습을 보여야 하며, 정부조직과 정부운영방식의 재설계, 정부 정책영역의 재설정과 이를 입법적으로 뒷받침하는 입법행정의 공조 전략이 필요하다. 본 연구는 공공부문의 제4차 산업혁명 대응성 강화를 위한 정책연구의 첫 논의라는 점에 의미가 있으며 후속연구가 이러지기를 바란다.
국토교통부 공간정보 오픈플랫폼으로 인해 3차원 공간정보자료에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 연구는 3차원 공간정보자료 중 텍스쳐 자료를 효율적으로 관리 및 저장에 관한 것으로, 다방향 항공 카메라 및 수직 항공 카메라에 의해 획득된 원시영상을 이용하여 항공삼각측량 및 3차원 저작을 통해 제작된 3차원 공간자료를 추출하고, 이 자료로부터 해당 텍스쳐 자료를 최적 저장 공간에 정렬 및 배치하여 단일 텍스쳐 자료를 생성하는 방안을 연구하고 관련 기법을 개발하였다. 실험 결과, 기존 방안인 단일 파일 저장 방식에 비해 최대 1/8배에 상응하는 용량 축소 효과가 있었으며, 다중 파일 저장 방식과 비교하였을 때 파일 관리 효율성을 증진시킬 수 있음을 최종 확인하였다. 본 연구 성과는 다수의 3차원 공간정보자료를 효율적으로 관리하기 위한 초석이 될 것으로 판단되며, 향후 알고리즘의 개선 및 추가 연구를 통해 활용 방안이 증대될 것으로 사료된다.
많은 수의 다양한 기기로 구성된 사물인터넷(Internet of Things, IoT)의 기기 관리를 위해서 안전하고 자동으로 강화하는 방법을 강구하고 있다. 블록체인은 자율 실행 방식의 '스마트 컨트랙트' 요소로 중재자 없이 빠르게 데이터를 교환하고 IoT 디바이스 간 프로세스를 안전하고 자동으로 관리할 수 있는 방안으로 대두되고 있다. 본 논문에서는 선행연구로서 제안한 DPoS(Distributed Proof of Stake) 체계인 EOSIO 기반 블록체인 구조를 바탕으로 블록체인 플랫폼과 상호작용 하는 사용자 응용 DApp(Decentralized Application)과 실제 IoT 기기(라즈베리파이 기반 기기, 스마트 램프)를 포함하여 전체 시스템의 프로토타입을 구현한다. 시스템의 이점을 분석하고, 시간적 측면의 오버헤드를 측정하여 본 시스템의 실현 가능성 보이고자 한다.
센서 네트워크기술과 모바일 장치가 연동된 애플리케이션이 사용된 연구는 주로 기후나 온도 변화, 재해 등의 환경 모니터링 관련 분야와 모바일 헬스 케어 관련 애플리케이션이 최근의 주된 이슈 사항이 되어 왔다. 본 논문에서는 안드로이드 폰으로 제어가 가능하고, 그린 스마트 팩토리 영역을 효율적으로 모니터링하고 관리할 수 있는 M2M 서비스 기반 스마트 팩토리 관리 시스템(SFMS: Smart Factory Management System)을 제안한다. 제안된 시스템은 TinyOS 기반의 IEEE 802.15.4 표준 스택을 적용하여 스마트 센서 네트워크를 구성하며, 제안한 시스템 구조의 기능성 검증을 위하여 온도/습도, 도어, 적외선(PIR), 카메라 센서로 센서 망을 구성하여 센싱 이벤트 요청 및 제공 테스트를 수행하였다.
As technology has developed and cost for data processing has reduced, big data market has grown bigger. Developed countries such as the United States have constantly invested in big data industry and achieved some remarkable results like improving advertisement effects and getting patents for customer service. Every company aims to achieve long-term survival and profit maximization, but it needs to establish a good strategy, considering current industrial conditions so that it can accomplish its goal in big data industry. However, since domestic big data industry is at its initial stage, local companies lack systematic method to establish competitive strategy. Therefore, this research aims to help local companies diagnose their big data capabilities through a reference model and big data capability assessment system. Big data reference model consists of five maturity levels such as Ad hoc, Repeatable, Defined, Managed and Optimizing and five key dimensions such as Organization, Resources, Infrastructure, People, and Analytics. Big data assessment system is planned based on the reference model's key factors. In the Organization area, there are 4 key diagnosis factors, big data leadership, big data strategy, analytical culture and data governance. In Resource area, there are 3 factors, data management, data integrity and data security/privacy. In Infrastructure area, there are 2 factors, big data platform and data management technology. In People area, there are 3 factors, training, big data skills and business-IT alignment. In Analytics area, there are 2 factors, data analysis and data visualization. These reference model and assessment system would be a useful guideline for local companies.
국내, 외에서 개발된 IP, SIP 전관방송 시스템들은 윈도우나 리눅스 서버 환경에서 개발되어 서버-랙에 장착되어 운용되는 구조이며, 소비전력이 많고, 시스템 장애 시 원격 대응에 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 전광방송을 위해 사물인터넷 서비스 구조를 이용하여 IoT 디바이스와 IoT 게이트웨이를 IoT 서비스 서버에 연결하는 IoT 플랫폼을 구성하고, 이 구조를 이용하여 호 처리 및 방송 기능을 내장하며 공공장소의 비상통화 및 비상방송을 처리할 수 있는 임베디드 OS 기반의 안전관리 시스템 서버를 설계 했다. 본 서버는 표준 SIP를 지원하는 다양한 SIP기반 통화 및 방송장치와 상호호환되어 구내전화 및 구내방송시스템과 통합구축이 가능하다.
One of the powerful data management tools is Building Information Modeling (BIM) which operates through obtaining, recalling, sharing, sorting and sorting data and supplying a digital environment of them. Employing SHM, a BIM in monitoring systems, would be an efficient method to address their data management problems and consequently optimize the economic aspects of buildings. The recording of SHM data is an effective way for engineers, facility managers and owners which make the BIM dynamic through the provision of updated information regarding the occurring state and health of different sections of the building. On the other hand, digital transformation is a continuous challenge in construction. In a cloud-based BIM platform, environmental and localization data are integrated which shape the Internet-of-Things (IoT) method. In order to improve work productivity, living comfort, and entertainment, the IoT has been growingly utilized in several products (such as wearables, smart homes). However, investigations confronting the integration of these two technologies (BIM and IoT) remain inadequate and solely focus upon the automatic transmission of sensor information to BIM models. Therefore, in this composition, the use of BIM based on SHM and IOT is reviewed and the economic application is considered.
This study conducted comparative study on autonomous car's industry policy and corporate strategy of US, China, Germany, Japan and Korea. By analyzing core technologies and industry paradigm shifts of autonomous car industry, I was able to figure out autonomous car has high potential to be dominant transportation in the future and it is important to construct core competency in technology area. The meaningful findings by analyzing various primary and secondary data are as followings: First, in case of US, Google was leading autonomous car industry by developing its own OS and Platform. US government has been actively supporting and interacting with private firms and Universities for stimulating industry/technology convergence and establishing standard. Second, in case of Germany, autonomous car development was leading by several auto makers such as Mercedes, BMW in Hardware and manufacturing area, and German government was focusing on deregulations for private company. Third, in case of Japan which quite similar with German situation, they were both independently developing technology and expanding alliances with MNCs. And Japanese government was supporting triple helix system construction between local companies and universities. Fourth, in case of China, autonomous car industry was leading by IT companies, and various cooperations between IT companies and automakers were established. Chinese government was regulating foreign companies and supporting domestic companies both in market and technologies Last, in Korean case, the active and extensive alliances were lacking in Korean companies while strategic and strong government supports were missing in public sector. For competing with other countries and players, more active collaboration between different countries and strong policy supports are needed in Korean auto industry.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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