In this study, it is analyzed that keywords of the interest in the 4th industrial revolution for science and Technician K women's university students, areas to prioritize in the strategy of 4th industry revolution, to research compare analyze the recognition of science technology such as the most necessary education, human resource development of universities and companies in Korea and abroad according to the technology trend required in the 4th Industrial revolution era and which area to prepare for the 4th industrial revolution. The survey result shows different thoughts of science and Technician(KOFST) and the women university students. In the 1) 4th industrial revolution, the 96% of former are interested, while 60% of latter are interested. And in the most used keywords, the former group used AI(24%), Fusion new industry(21%) the most, while the latter group used AI(34%), Robot(18%). And, 3) in the strategic priority, the science technology experts are interested in education, R&D system innovation(27%), IoT, Information and Communication(26%) and the university students are interested in IoT, Information and Communication(31%), AI(28%). Finally, 4) the science technology experts thought of Autonomous Vehicle(20%), 3D Printer(7%), AI(16%) important, while the women university students thought of AI(27%), VR/Augmented Reality(17%), and Autonomous Vehicle(16%) the most necessary education. In the 4th industrial revolution, we need people with ability to solve complicated problems with creativity based on understanding and absorbing new knowledge and thinking of converged idea.
일인 다기기 시대에 맞추어 스마트 기기로 다양한 가전제품과 전자기기를 스마트 디바이스를 이용하여 제어 가능하게 출시하고 있다. 또한, 청소로봇과 냉장고, 에어컨, TV 등의 제품 수가 빠르게 증가하고 있으며 이러한 기기들을 이용하여 DLNA(Digital Living Network Alliance) 시스템을 구축하고 있다. 그리고 국내외에서 IoT(Internet Of Things)나 Alljoyn 같은 기술들을 개발 및 제공하고 있다. 하지만 현재 사용하고 있는 가전제품이나 전자기기들은 운영체제가 설치되어있는 제품보다 설치되어있지 않은 제품이 많다. 또한, 스마트 가전제품을 사용하지 않는 사용자는 스마트 가전제품 보다는 기존의 전자제품을 구입하는 경우가 더 많이 발생한다. 본 논문에서는 모바일 기기를 사용하여 사용자가 원하는 데이터를 수치화하고 아두이노 보드에 전송하여 운영체제가 없는 기존의 가전제품도 스마트 기기와 같은 제어를 할 수 있도록 하는 시스템을 제안하고 구현한다.
인공지능은 기술개발 속도가 가속화되어 생활, 의료, 금융 서비스 및 자율자동차 등 산업 전반에 적용되고 있다. 4차 산업혁명 시대의 핵심기술로 자리 잡고 있는 인공지능 경쟁력 확보를 위해 선진국들은 국가적 역량을 집중하고 있다. 반면 IT강국으로서의 인프라와 인적자원을 보유한 한국은 미국, 캐나다, 일본, 등 전통적인 인공지능 선진국뿐만 아니라 지능형 기술집약 산업 육성에 총력을 기울이는 후발주자 중국에도 뒤쳐져있는 상황이다. 지능정보 사회의 고도화에 따라 인공지능은 향후 국가의 산업경쟁력을 좌우할 기반기술인바, 국가적인 관심과 역량 결집이 필요하다. 또한 인공지능 기술의 종속을 막기 위하여 자체 기술개발 노력과 함께 선두업체와의 공동 개발이 중요하다. 이에 더하여 인공지능 시장 저변 확대를 위하여 제도 개선과 법률적 기반 마련이 시급하다.
우리는 4차 산업혁명이라는 편리한 시대에 살고 있으며, 새로운 기술의 발전으로 인해 풍요로운 생활을 하고 있다. 4차 산업혁명은 로봇기술, 생명과학, 인공지능이 주도하는 차세대 산업혁명으로, 스포츠도 융복합 연구의 필요성이 제기되면서 스포츠의 학문적 기초를 위한 노력들이 계속되고 있다. 최근에는 코로나19로 인한 홈트레이닝이 주목받고 있는데, 그 중 필라테스는 인기가 높으며 그와 동시에 관련 용품들의 수요도 급증했다. 이는 코로나19가 스포츠산업 생태계에 영향력을 주었음을 단적으로 보여주고 있다. 따라서 본 연구에서는 필라테스의 정확한 특허 정보를 통해 현재의 동향을 파악하고 향후 스포츠 융복합 산업과 스포츠 지식재산 관련 연구의 기초자료로 사용하는데 그 목적이 있다. 연구 방법은 특허청 특허정보 검색서비스인 키프리스(KIPRIS, www.kipris.or.kr)에서 제공하는 자료를 활용하여 2010년 1월 1일부터 2021년 12월 31일까지의 자료를 통해 특허 상태분석, 국제특허분류(IPC) 특허분석, 분류별 세부 특허분석을 실시하였다.
인공지능 기술은 제조 로봇, 인공지능 스피커, 로봇 청소기 등 산업 및 스마트홈 분야에서 다양하게 사용되고 있다. 본 논문에서는 RCMS(Real-time Cash Management System)에서 활용하기 위한 인공지능 기반 1:1 챗봇(chatbot) 시스템을 설계 및 구현하였다. 구현한 RCMS 챗봇은 기존 온라인 게시판의 1만 3천 5백여건의 질의응답을 기반으로 연구비 사용, 시스템 사용법 등 9개 영역에 총 210개의 질의시나리오로 구축하였다. 챗봇은 부족한 상담인원 문제를 해소하고, 근무시간 이후에 연구자의 문의에 대응하여 사용자의 만족도를 제고 할 것으로 예상되며, 연구자의 상담문의가 가장 많았던 사용비목에 대한 추천 서비스는 상담건수를 감소시켜 다른 상담문의에 대한 답변의 질적 수준 향상이 기대된다.
고고도 장기체공 태양광 무인기는 성층권에서 태양광을 에너지원으로 장기간 비행하며 임무를 수행하는 무인기를 의미하며 고고도에서 장기적으로 임무 수행이 가능하여 지역적으로 통신위성 대체, 군사적 목적으로 임시 통신망 구축, 지상 촬영을 통한 감시 정찰 기능 등으로 사용할 수 있다. 이런 임무특성상 임무 수행 가용시간을 분석하는 것은 무인기를 상용화하는 데 매우 중요한 요소이다. 하지만 고고도에서 태양광 전력의 획득은 운용 위도와 계절에 영향을 받고 여러 요소가 복합적으로 작용하여 가용일수의 분석이 쉽지 않다. 본 논문에서는 고고도 장기체공 무인기의 설계 파라미터를 바탕으로 가용시간의 분석 모델 및 로직을 제시하고 태양광 획득 조건에 따른 고고도 장기체공 태양광 무인기의 가용시간을 분석하였다.
Purposes: There exist many non-covered services that the National Health Insurance does not cover, and thus, their prices are set by individual health care providers. However, little study has been done to investigate how hospitals set prices for those services. The purpose of this study is to examine the relationship between ownership, profitability, and prices of those services for a sample of general hospitals. Methodology/Approach: Data regarding the prices of major non-covered services (e.g., upper-level hospital room fees, MRI, Da 7inci robot surgery, and LASIK) were obtained from the Health Insurance Review and Assessment Service and the financial information, as well as other characteristics, were derived from the financial reports from the Korea Health Industry Development Institute. Descriptive statistics, t-tests, and multiple linear regression analyses were used to test the relationship between the independent variables and the dependent variables. Findings: Hospitals owned by private universities appeared to have higher prices for non-covered services while regional public hospitals tend to have lower prices. Profitability, measured by operating margin, was not significantly related to the prices. Hospitals that charge higher prices were more likely to be located in the capital area (Seoul, Incheon, and Gyeonggi), and to employ larger number of personnel. Practical Implications: Public hospitals tend to charge lower prices for non-covered services. Relative market power appears to be related to pricing. Further research is needed to investigate whether such a relationship varies over time and its effects on the quality and access.
자동차의 전장화와 실내 서비스 제공 로봇 등의 산업화로 자율주행에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 일반적으로 주변이 넓은 외부의 경우 주로 GPS나 라이다, 비전을 통해 위치를 인식하고, 실내에서는 WiFi, UWB(Ultra-Wide Band), VLP등의 기술로 위치 측위를 수행한다. 본 논문에서는 실내 환경에서 서로 다른 색온도를 가진 LED 조명을 이용한 자기 위치 측위에 대한 시스템을 소개한다. 터널과 같은 모의 실험 환경에서 LED 조명을 설치 한 후, 위치에 따른 색도값의 분석을 통해 현재 위치에 대한 정보를 얻을 수 있음을 보였다. 이를 통해 차량의 터널 내 위치, 창고나 공장과 같은 실내에서 기기의 움직임에 대한 정보를 얻을 수 있을 것으로 기대한다.
기계학습(Machine Learning)은 인공 지능의 한 분야로, 데이터를 이용하여 기계를 학습시켜 기계 스스로가 데이터 분석 및 예측을 하게 만드는 것과 관련한 컴퓨터 과학의 한 영역을 일컫는다. 그중에서 SVM(Support Vector Machines)은 주로 분류와 회귀 분석을 목적으로 사용되는 모델이다. 어느 두 집단에 속한 데이터들에 대한 정보를 얻었을 때, SVM 모델은 주어진 데이터 집합을 바탕으로 하여 새로운 데이터가 어느 집단에 속할지를 판단해준다. 최근 들어서 많은 금융전문가는 기계학습과 막대한 데이터가 존재하는 금융 분야와의 접목 가능성을 보며 기계학습에 집중하고 있다. 그러면서 각 금융사는 고도화된 알고리즘과 빅데이터를 통해 여러 금융업무 수행이 가능한 로봇(Robot)과 투자전문가(Advisor)의 합성어인 로보어드바이저(Robo-Advisor) 서비스를 발 빠르게 제공하기 시작했다. 따라서 현재의 금융 동향을 고려하여 본 연구에서는 기계학습 방법의 하나인 SVM을 활용하여 매매성과를 올리는 방법에 대해 제안하고자 한다. SVM을 통한 예측대상은 한국형 변동성지수인 VKOSPI이다. VKOSPI는 금융파생상품의 한 종류인 옵션의 가격에 영향을 미친다. VKOSPI는 흔히 말하는 변동성과 같고 VKOSPI 값은 옵션의 종류와 관계없이 옵션 가격과 정비례하는 특성이 있다. 그러므로 VKOSPI의 정확한 예측은 옵션 매매에서의 수익을 낼 수 있는 중요한 요소 중 하나이다. 지금까지 기계학습을 기반으로 한 VKOSPI의 예측을 다룬 연구는 없었다. 본 연구에서는 SVM을 통해 일 중의 VKOSPI를 예측하였고, 예측 내용을 바탕으로 옵션 매매에 대한 적용 가능 여부를 실험하였으며 실제로 향상된 매매 성과가 나타남을 증명하였다.
현대 제조 공업이 고효율, 고정밀도와 경제적인 방향으로 발전 하면서 금속을 절단하는 띠톱 기계는 이미 철강, 기계, 자동차, 조선, 석유, 광산, 항공 우주 등 다양한 영역에서 광범위 하게 활용 되고 있다. 하지만 기존의 띠톱 기계들은 경험적으로 설계 되어져 왔으며 따라서 낮은 수명, 톱질 동작 상태에서 낮은 정밀도 및 저효율을 문제와 높은 제조원가 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 띠톱의 역학적 해석을 통해 띠톱 톱대의 설계 파라미터를 개선하는 방법을 제시 하였다. 실제로 빈번하게 사용 되고 있는 띠톱 기계를 모델링 하여 응력 분석, 피로해석을 시행 하였으며 이에 따라 톱대의 상세한 설계 파라미터를 도출 하였다. 그 결과 피로 강도가 피로 요구 사항을 만족 시키고 띠톱 기계의 정밀도와 효율이 크게 향상 되는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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