Purpose - The development and implementation of OSS (Open Source Software) led to a dramatic change in corporate IT infrastructure, from system server to smart phone, because the performance, reliability, and security functions of OSS are comparable to those of commercial software. Today, OSS has become an indispensable tool to cope with the competitive business environment and the constantly-evolving IT environment. However, the use of OSS is insufficient in small and medium-sized companies and software houses. This study examines the need for OSS Intermediaries in the Software Distribution Channel. It is expected that the role of the OSS Intermediary will be reduced with the improvement of the distribution process. The purpose of this research is to prove that OSS Intermediaries increase the efficiency of the software distribution market. Research design, Data, and Methodology - This study presents the analysis of data gathered online to determine the extent of the impact of the intermediaries on the OSS market. Data was collected using an online survey, conducted by building a personal search robot (web crawler). The survey period lasted 9 days during which a total of 233,021 data points were gathered from sourceforge.net and Apple's App store, the two most popular software intermediaries in the world. The data collected was analyzed using Google's Motion Chart. Results - The study found that, beginning 2006, the production of OSS in the Sourceforge.net increased rapidly across the board, but in the second half of 2009, it dropped sharply. There are many events that can explain this causality; however, we found an appropriate event to explain the effect. It was seen that during the same period of time, the monthly production of OSS in the App store was increasing quickly. The App store showed a contrasting trend to software production. Our follow-up analysis suggests that appropriate intermediaries like App store can enlarge the OSS market. The increase was caused by the appearance of B2C software intermediaries like App store. The results imply that OSS intermediaries can accelerate OSS software distribution, while development of a better online market is critical for corporate users. Conclusion - In this study, we analyzed 233,021 data points on the online software marketplace at Sourceforge.net. It indicates that OSS Intermediaries are needed in the software distribution market for its vitality. It is also critical that OSS intermediaries should satisfy certain qualifications to play a key role as market makers. This study has several interesting implications. One implication of this research is that the OSS intermediary should make an effort to create a complementary relationship between OSS and Proprietary Software. The second implication is that the OSS intermediary must possess a business model that shares the benefits with all the participants (developer, intermediary, and users).The third implication is that the intermediary provides an OSS of high quality like proprietary software with a high level of complexity. Thus, it is worthwhile to examine this study, which proves that the open source software intermediaries are essential in the software distribution channel.
최근 다양한 전동 침대의 개발과 보급이 활발하게 이루어지고 있다. 전동침대는 높이조절, 등판상승, 무릅상승, 틸트기능 및 좌우회전의 기능을 가지고 있으며 리모콘을 통해 편리하게 환자가 스스로 또는 보호자가 환자를 움직일 수 있다. 그러나 이미 나와 있는 의료용 전동침대에는 욕창방지, 시트교환, 환자의 이송기능이 없으므로 욕창 방지를 위해서는 욕창 방지 매트릭스를 사용하여 체압을 분산하고, 시트 교환이나 환자의 이송시에는 간병 인력이 붙어 일을 하게 된다. 하지만 이러한 일은 근력과 중노동을 수반함으로서 간호사들이 힘든 간호를 기피하는 현상이 발생하고 있다. 본 연구에서는 이러한 간호 업무를 수월하게 보조하기 위해 욕창방지, 시트교환 및 환자이송을 자동으로 행하는 다기능 병상을 개발하는 것을 목표로 하여 세계 최초의 시제품을 개발하고 시스템이 정상적으로 동작하는 것을 확인하였다. 앞으로 제안된 자동화된 다기능 전동 침상은 스마트 헬쓰케어를 위한 의료용 로봇의 한 모델이 될 수 있을 것으로 기대 된다.
본 논문에서는 의사결심 지원체계인 전장관리체계의 지능화를 위해 의사결심 조건에 기초한 데이터 모델링 방안을 제시하였다. 인간처럼 보고 식별도 하고, 자유롭게 움직임을 통해 원하는 위치에 도달하는 모습은 쉽게 이해되거나 실생활에서 체감하고 있는데 비해, 원하는 위치에 도달한 이후 인간 인지 행위 중 가장 중요한 하나인 의사 결심 판단을 구현했다거나 혹은 그러한 예제를 아직은 찾아 볼 수 없는 실정이다. 도착을 원했던 회의실에 인간을 대신해 에이전트가 오기는 했지만 판단을 도와주거나 대신 해주어야 할 임무인 예컨대, 가격 정책을 올릴 것인지 내릴 것인지, 지휘관이 심사숙고하고 있는 예컨대, 역습을 하는 것이 현명한지 아닌지에 대한 판단을 지원해 주지 못하고 있다. 군 지휘 통제의 현상과 현안을 고찰하였고, 각 상황에 대한 판단을 내릴 때 기계참모의 조언이 가능하게하기 위한 많은 양의 데이터 확보가 가능하도록, 현 지휘통제 체계를 변경시킬 방안으로 의사결심 조건에 기초한 데이터 모델링 방안을 제시하였다. 또한 제시한 방안에 대해 기계가 하는 의사결정의 한 예시로써 의사결정 트리 방법론을 적용하였다. 이를 통해 향후 AI 상황 판단 참모가 어떠한 모습으로 우리에게 다가올지에 대한 혜안을 제공하고자 하였다.
최근, 인공신경망 모델은 예측, 수치제어, 로봇제어, 패턴인식 등의 분야에서 촉망되는 기술이다. 본 연구에서는 인공신경망 모델을 이용하여 온실 외부 온도를 예측하고 이를 온실제어에 활용하는데 목적이 있다. 예측 모델의 성능 평가를 위해 다중회귀모델과 SVM 모델과의 비교분석을 수행하였다. 평가 방법으로는 10-Fold Cross Validation을 사용하였으며, 예측 성능 향상을 위해 상관관계분석 통해 데이터 축소를 수행하였고, 측정 데이터로부터 새로운 Factor 추출하여 데이터의 신뢰성을 확보하였다. 인공신경망 구축을 위해 Backpropagation algorithm을 사용하였으며, 다중회귀모델은 M5 method로 구축하였고, SVM 모델을 epsilon-SVM으로 구축하였다. 각 모델의 비교분석 결과 각각 0.9256, 1.8503과 7.5521로 나타났다. 또한 예측모델을 온실 난방부하 계산에 적용함으로써 온실에 사용되는 에너지 비용 절감을 통한 수입증대에 기여할 수 있다. 실험한 온실의 난방부하는 3326.4kcal/h이며, 총 난방시간이 $10000^{\circ}C/h$일 때 연료소비량은 453.8L로 예측된다. 아울러 데이터 마이닝 기술 중 하나인 인공신경망을 정밀온실제어, 재배기법, 수확예측 등 다양한 농업 분야에 적용함으로써 스마트 농업으로의 발전에 기여할 수 있다.
현재 대한민국의 인구절벽 현상으로 인한 한국군의 군 병력부족으로 대한민국의 심각한 국방 공백이 발생될 수 있는 상황이다. 따라서 인구감소로 인한 대한민국의 국방 공백을 해결하기 위해 한국군은 보병을 제외한 기계화 부대에 재편된 인원을 축소시키고 자율주행화하여 국방 공백을 상쇄해 유사시 북한군이 한국군에게 행할 수 있는 군사적 도발 및 선제공격에 대비하는 정책을 펼칠 가능성이 있다. 본 논문에서는 우리 군이 기계화 부대에 재편된 자주포와 같은 무기체계들에 있어 자동화와 자율주행화로 인원을 감축시킬 때 K-9자주포의 자율주행 및 진지 배치에 관한 운용 가능성을 확인하고 K-9자주포의 자율주행화와 이에 따른 운용방법과 그 필요성 및 타당성을 간단한 자율주행이 가능한 K-9자주포 모형 로봇으로 위의 내용을 모사하여 설명하였다. 그리고 자율주행이 가능한 실제 K-9자주포를 실전에 배치하였을 때 나타날 수 있는 문제점을 예측하여 서술하였다.
4차 산업혁명의 핵심기술 발전은 다른 핵심기술의 발전과 연계되며, 이를 통하여 미래에 산업구조를 변화시키고 새로운 스마트 비즈니스 모델을 창출할 것으로 예측된다. 이에 본 논문에서는 기술 성숙도 분석을 통하여 기술 성숙도 수준을 진단할 수 있는 방안과, 기술 개발에 도움이 될 수 있는 연구를 수행하고자 하였다. 이를 위하여 기술 동향 정보를 이용하여 4차 산업혁명 핵심기술의 시장, 정책 등을 조사하고 종합하여 종합적인 성숙도 수준을 수행하였다. 기술 성숙도 측정값은 기술 개발자에 의해 배점되므로, 사람의 성향에 따라 편견이 작용되어 주관적인 평가가 될 수 도 있다. 또한 개별 기술의 성숙도에 대한 측정이므로, 전체 시스템 통합 관점의 평가에는 적합하지 않다. 하지만 전체 시스템을 구성하는 핵심 요소기술들을 시스템에 연계하기에 앞서 성숙도를 평가하여 전체 시스템의 효과와 구현 가능성을 비교할 수 있는 수단으로 활용할 수 있으며, 기술 개발의 계획에 중요한 역할을 수행할 수 있을 것으로 기대된다.
How to study Southeast Asia (SEA)? The need to explore and identify methodologies for studying SEA are inherent in its multifaceted subject matter. At a minimum, the region's rich cultural diversity inhibits both the articulation of decisive defining characteristics and the training of scholars who can write with confidence beyond their specialisms. Consequently, the challenges of understanding the region remain and a consensus regarding the most effective approaches to studying its history, identity and future seem quite unlikely. Furthermore, "Area Studies" more generally, has proved to be a less attractive frame of reference for burgeoning scholarly trends. This paper will propose a new tool to help address these challenges. Even though the science of artificial intelligence (AI) is in its infancy, it has already yielded new approaches to many commercial, scientific and humanistic questions. At this point, AI has been used to produce news, generate better smart phones, deliver more entertainment choices, analyze earthquakes and write fiction. The time has come to explore the possibility that AI can be put at the service of the study of SEA. The paper intends to lay out what would be required to develop SEABOT. This instrument might exist as a robot on the web which might be called upon to make the study of SEA both broader and more comprehensive. The discussion will explore the financial resources, ownership and timeline needed to make SEABOT go from an idea to a reality. SEABOT would draw upon artificial neural networks (ANNs) to mine the region's "Big Data", while synthesizing the information to form new and useful perspectives on SEA. Overcoming significant language issues, applying multidisciplinary methods and drawing upon new yields of information should produce new questions and ways to conceptualize SEA. SEABOT could lead to findings which might not otherwise be achieved. SEABOT's work might well produce outcomes which could open up solutions to immediate regional problems, provide ASEAN planners with new resources and make it possible to eventually define and capitalize on SEA's "soft power". That is, new findings should provide the basis for ASEAN diplomats and policy-makers to develop new modalities of cultural diplomacy and improved governance. Last, SEABOT might also open up avenues to tell the SEA story in new distinctive ways. SEABOT is seen as a heuristic device to explore the results which this instrument might yield. More important the discussion will also raise the possibility that an AI-driven perspective on SEA may prove to be even more problematic than it is beneficial.
Purpose In the contemporary landscape, marked by the enduring impact of COVID-19 and the recent disruptions stemming from the conflict in Ukraine, the purpose of this study is to navigate the era characterized by pervasive risk and uncertainty. Specifically, the study aims to dissect the impact of the COVID-19 outbreak on digital transformation, exploring the factors influencing this process and considering the multifaceted dynamics at play. The focus extends to the post-COVID-19 landscape, scrutinizing the implications and meanings of digital transformation both before and after the pandemic. Additionally, the study delves into future digital trends, with particular attention to climate and environmental issues, emphasizing corporate responsibilities in averting crises similar to COVID-19. The overarching goal is to provide a holistic perspective, shedding light on both positive and negative facets of digital transformation, and advocating for regulatory enhancements and legal frameworks conducive to a balanced and resilient digital future. Design/methodology/approach This study employs a comprehensive approach to analyze the impact of the COVID-19 outbreak on digital transformation. It considers various facets, such as smart devices reshaping daily routines, transformative changes in corporate ecosystems, and the adaptation of government institutions to the digital era within the broader context of the Fourth Industrial Revolution. The analysis extends to the post-COVID-19 landscape, examining the implications and meanings of digital transformation. Future digital trends, especially those related to climate and environmental issues, are prognosticated. The methodology involves a proactive exploration of challenges associated with digital transformation, aiming to advocate for regulatory enhancements and legal frameworks that contribute to a balanced and resilient digital future. Findings The findings of this study reveal that the digital economy has gained momentum, accelerated by the proliferation of non-face-to-face industries in response to social distancing imperatives during the COVID-19 pandemic. Digital transformation, both preceding and succeeding the onset of the pandemic, has precipitated noteworthy shifts in various aspects of daily life. However, challenges persist, and the study highlights factors that either bolster or hinder the transformative process. In the post-COVID-19 era, corporate responsibilities in averting crises, particularly those resembling the pandemic, take center stage. The study emphasizes the need for a holistic perspective, acknowledging both positive and negative facets of digital transformation. Additionally, it calls for proactive measures, including regulatory enhancements and legal frameworks, to ensure a balanced and resilient digital future.
식품제조 중소기업들은 원물 투입부터 최종 팔렛타이징까지 대부분 노동집약적이고 수작업으로 구성되어 있다. 최근 로봇과 센서 데이터 기술요소 적용으로 스마트화 디지털화로 변화하는 추세이다. 본 연구에서는 식품제조기업에서 적용 설비 역량보다 작업자가 속도를 따라가지 못하는 반복작업 공정 2가지를 선정하였으며, 이를 3D 시뮬레이션을 활용하여 개선 효과성을 규명하고자 한다. 꼬치 조립 후 작업자들이 계량 후 포장하는 공정과 무작위로 공급되는 냉동식품류를 계량-내·외포장-팔렛타이징 일괄 수작업 공정 2개를 선정하였다. 가동률, 생산량, 투입 작업자 수를 검증 지표로 선정하였다. 3D 개선 공정 시뮬레이션 결과 생산량은 각각 기존보다 13.5%, 56.8% 증가했으며, 특히 팔렛타이징 로봇 적용 공정에서 높은 효과성을 보였다. 두 공정 모두 가동률과 투입인력 수는 감소함에 따라 작업자에게 피로도가 높은 공정을 로봇으로 대체 적용할 수 있어 작업 과부하를 개선할 수 있는 결과를 나타냈다. 본 연구 결과를 바탕으로 3D 시뮬레이션을 활용하여 식품계량 및 포정 공정에 로봇을 도입함으로써 개선된 공정의 성능을 정량적으로 사전 검증의 가능성을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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