• 대한감각통합치료학회지
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• 제19권1호
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• pp.69-82
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• 2021

목적 : 본 연구는 발달성협응장애(Developmental Coordination Disorder; DCD)에 관한 국내 연구동향 및 DCD의 선별이나 중재에 관한 연구결과를 고찰하여 향후 관련 종사자들이 연구를 설계하거나 중재결과를 효과적으로 제시할 수 있도록 기본정보를 제공하고자 한다. 연구방법 : 체계적 고찰방법을 사용하여 1990년 1월부터 2020년 12월까지 국내에서 발행된 논문들 중 발달성협응장애와 관련된 논문을 검색하였다. 검색어는 국내의 연구현황을 확인하기 위해 '발달성협응장애', '발달협응', '발달적 협응'으로 선정하였다. 검색원은 한국교육학술정보원과 한국학술정보, 구글학술검색을 사용하였다. 검색된 4,878개의 논문 중 중복되어 검색된 논문과 배제기준에 해당되는 논문을 제외한 총 17편의 논문이 분석에 사용되었다. 선정된 논문은 DCD연구 중 평가와 중재접근을 분석하기 위하여 Wilson(2005)이 제시한 개념적 모델을 이용하였다. 결과 : 선정된 연구의 질적수준을 분석한 결과에 따르면 두 집단간의 비무작위 연구인 level II가 70%를 차지하였다. 연구설계 시대상 아동의 DCD 유무를 판별하기 위해 Movement Assessment Battery for Children test(MABC)와 MABC Second Edition(MABC-2)(72%)가 운동발달 평가도구로 주로 사용되었다. 중재연구 중 역동체계접근을 적용한 논문은 47%으로 가장 높았으며, 정상발달기술접근의 논문과 인지적 신경과학을 적용한 논문은 각각 18%이었고, 신경발달이론을 적용한 논문은 11%이었다. 정상발달기술접근과 일반적 능력접근을 병행한 논문은 6%로 가장 낮은 사용을 보였다. 이들 논문은 주로 DCD아동들의 운동특성이나 운동(체육)프로그램의 중재효과에 관한 것이었다. 결론 : 국내에서 진행된 DCD관련 연구는 대부분 DCD의 움직임 특성을 설명하거나 운동 중재프로그램의 효과성을 설명한 연구가 주류를 이루었다. 향후 DCD 연구에서는 국내 실정에 적합한 평가도구들의 타당성에 관한 연구와 재활 분야에서 사용하고 있는 다양한 중재접근의 효과를 입증하여 DCD 아동의 운동협응을 향상시키기 위한 시도가 필요하다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.167-174
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• 2022

지난 2021년 3월 25일 「탐정업법」 제정을 촉구하는 추진위원회가 결성된 이후 사회 각계각층의 많은 의견과 관심이 쏟아지고 있는 실정이다. 문재인 대통령 대선 공약이기도 한 탐정제도는 많은 국민들의 치안서비스 수요 충족과 사법제도 개선, 국제화 제고 등의 효율적인 부분은 물론 실질적인 복지국가 발전을 도모하는 차원에서도 그 의미는 클 것으로 본다. 헌법재판소는 특정인들의 일반생활을 조사하는 것을 직업으로 하는 행위와 탐정이라는 유사 명칭의 사용마저도 금지한 「신용정보의 이용 및 보호에 관한 법률」 제40조 하단이 헌법에 저촉되지 아니한다는 9명 재판관의 의견 합치에 따라 일반생활 조사와 상관없이 탐정업무는 가능하게 되었다. 특히 2020년 8월 5일 탐정업의 등장으로 그동안 범죄수사 영역에서 독점적인 지위를 점유하고 있었던 검찰과 경찰, 변호사 등과 서로 치열한 경쟁을 통해 국민들에게 오히려 효과적인 업무서비스를 제공할 수 있을 것이다. 그러나 사회의 급속한 변화에도 불구하고 탐정의 역할이 점차 확대되고 있지만 입법불비로 인하여 불법적인 행위가 만연할 뿐만 아니라 현재 1,600여개에 달하는 업체들이 탐정이라는 명칭을 사용하며 영업을 하고 있는 가운데 관리감독이 필요하지만 경찰은 "권한이 없다"는 이유만으로 사실상 손을 놓고 있어 그 피해는 오롯이 국민들에게 돌아갈 상황이라 무엇보다 법률 공백이 우려된다. 한편 탐정업 도입으로 불법행위를 감독하는 기관을 우려하고 있는 부분에서 미국처럼 민간경비와 탐정은 서로 비슷한 부분이 많으며, 또 지금까지 민간경비업체 관리 및 감독업무를 담당하고 있는 경찰에 탐정관련업체 관리감독 업무를 맡김으로서 국민들의 신뢰를 얻어낼 수 있을 것으로 본다. 따라서 우리나라를 제외한 대부분의 OECD 국가들이 「탐정업법」을 입법화하고 있는 현 시점에서 「탐정업법」을 제정하지 않고 탐정업을 허용하는 것은 사회적인 혼란을 더욱 부채질할 뿐만 아니라 새로운 4차산업과 더불어 탐정산업을 저해할 수 있기 때문에 「탐정업법」 제정이 조속히 이루어져야 할 것으로 본다.

• 청정기술
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• 제28권1호
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• pp.63-78
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• 2022

첨단 전자산업 폐수 처리시설에서 발생되는 유기 폐수는 고농도의 유기물질 및 20가지 이상의 유독 난분해성 물질을 포함하고 있으며, 이를 효율적으로 처리하는 것은 첨단 전자산업의 당면 과제이다. 따라서, 첨단 전자산업 유기폐수 처리시설을 CPS (Cyber physical system)상 Water digital twin으로 구축하여 COD (Chemical Oxygen Demand), TN (Total Nitrogen), TP (Total Phosphorous) 및 TMAH (Tetramethylammonium hydroxide) 등 유기 오염물질의 제거 효율 평가가 가능한 전자산업 폐수 특화 모델 개발이 필요하다. 본 연구에서는 첨단전자산업 유기폐수 제거 메커니즘에 대한 분해 미생물의 성장과 사멸의 이론적인 반응속도식에 기반한 첨단 전자산업 폐수 특화 활성슬러지 모델(Electronics industrial wastewater activated sludge model, e-ASM)을 개발하였다. 개발한 e-ASM은 전자산업 폐수처리공정에서 발생하는 유기물 산화, 질산화, 및 탈질화 과정뿐만 아니라 TMAH 등 난분해성 유기물질의 분해과정 중 발생하는 질산화미생물의 저해(Inhibition) 작용 등 복잡한 생물학적 분해 메커니즘이 모사 가능하다. 이를 활용하여 실제 전자산업 유기폐수 처리시설을 Water Digital Twin으로 구현하여 CPS (Cyber physical system) 상에서 전자산업 폐수처리장에 폐수 유입 성상에 따라 공정 모델링, 유출수 예측, 공법 선정, 설계 효율 평가 등 다양한 목적으로 활용될 수 있다.

• 식품과학과 산업
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• 제55권2호
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• pp.188-202
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• 2022

최근 곤충산업은 애완곤충, 천적 등 산업에서 사료, 식용, 약용곤충으로 그 활용범위가 확대되면서 곤충 원료의 품질관리에 대한 요구가 커지고 곤충 제품의 안전성 확보에 관심이 높아지고 있다. 전세계 곤충산업 시장은 많은 소규모 농가형 기업과 소수의 대기업으로 구성되어 있으며 전통적인 수작업 사육에서 고도로 자동화되고 기술적으로 진보된 플랜트형 사육 등 다양한 기술 수준의 사육형태가 존재한다. 산업규모가 확대되는 과정에서 사육환경의 설계는 온습도, 공기질 조절과 병원체 및 기타 오염 물질의 전파를 방지하는 것은 중요한 성공 요인이 되며 사육에서 부화, 사육, 가공에 이르기까지 생산의 안전성을 유지하기 위해서 통일된 운영시스템 아래 통제된 환경이 필요하다. 따라서 곤충의 생육과 사육환경의 빅데이터화 된 데이터베이스를 기반으로 외부 환경 변화에도 안정적인 사육환경 유지가 가능하고 곤충성장에 맞추어 사육환경을 제어하며 노동력 감소와 생산성 향상을 이루기 위한 ICT 기반 곤충 스마트팩토리팜의 설계 및 운용알고리즘을 개발하는 것은 곤충산업 발전의 필수 선결조건이 되고 있다. 특히 유럽 상업용 곤충사육시설은 상당한 투자자의 관심을 받아 곤충 회사가 대규모 생산시설로 건설하고 있는데 이는 EU가 2017년 7월 물고기양식 사료원료로 곤충 단백질의 사용을 승인한 후 가능해졌으며 이를 기반으로 곤충산업의 식용, 의료 등 다른 분야도 첨단기술을 접목하는 현상이 가속화되었다. 외국 곤충산업은 주로 전세계 식품 생산량의 30%에 이르는 소비 전 폐기물이라고 불리는 식품회사의 생산과잉 원료 등을 업사이클링을 통해 재활용생태계를 형성하는데 반해 우리나라는 가정 및 가게에서 발생하는 음식물폐기물 또는 농산물 가공부산물을 주로 이용한다는 점에서 사료 수집과 영양성분 유지, 위생 등 지속가능한 산업생태계를 이루는 데 어려움을 겪고 있다. 또한, 각 곤충 종은 고유하고 특정 사육기술을 요구하고 있다는 점을 감안할 때 곤충사육자는 각기 다른 종별 접근 방식을 채택해야 하는데 대부분의 곤충기업은 여전히 소규모로 운영되며 특히 농가형 기업의 경우 지식과 경험이 도제식으로 전승되는 경우가 많아 표준화되고 규격화된 사육기술이 유지되기 어려운 반면, 일부 곤충 기업은 대규모 사육시설에 스마트 통합 제어시스템을 도입하여 먹이주기, 물주기, 취급, 수확, 청소 시스템, 가공, 품질관리, 포장 및 보관과 같은 곤충 생산과 관련된 요소가 최적화된 사육 환경과 사육프로세스로 표준화되어가는 모습을 보이고 있으며 심지어 일부 유럽기업은 AI기술로 구동되는 완전 자율 모듈식 곤충시스템으로 사육 유지관리를 하고 있는 사례도 등장하기 시작하였다. 향후 전세계 곤충산업은 공급업체로부터 알이나 작은 유충을 구입하고 곤충을 성숙시키기까지 애벌레의 비육 즉 생산원료에 중점을 두는 시스템과 알을 낳고 수확하고 유충의 초기 전처리에 이르기까지 전체 생산 과정을 다루는 시스템, 곤충 유충 생산의 모든 단계와 제분, 지방 제거 및 단백질 또는 지방 분획 등 추가 가공 단계를 다루는 대규모 생산시스템 등으로 점점 세분화할 것으로 본다. 우리나라에서도 인공지능 및 ICT 첨단기술을 활용한 곤충스마트팩토리팜 연구 및 개발 등이 가속화되고 있어 곤충이 기존 사료, 식품 뿐만 아니라 천연 플라스틱 또는 천연성형소재 등 2차산업의 탄소제로 소재로 활용할 수 있도록 특정 종 육종과정 단축이나 기능성 강화를 위한 사육제어가 가능하도록 곧 곤충 스마트팩토리팜 한국형 맞춤사육시스템이 등장할 수 있을 것으로 보이며, 특히 곤충 제품의 지속 가능성을 높이기 위해 사료 및 자원 사용에 대한 통합 소프트웨어 접근 방식을 개발하는 것에 중점을 두고 진행되고 있다.

• 지능정보연구
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• 제27권4호
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• pp.49-71
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• 2021

문제해결을 위해 지식을 활용하는 사용자는 내용 면에서 관련된 또 다른 지식, 즉 연관지식에 대한 교차적이고 순차적인 탐색을 진행한다. 지식지도는 관리하는 지식의 현황을 보여주는 도식이자 지식저장소의 분류체계로서, 지식 간 연관성에 기반한 사용자의 지식 탐색을 지원하는 도구이다. 따라서 지식지도는 지식 간 연관성에 의한 네트워크 형식으로 표현되며, 이를 정의 및 추론하는 데에 최적화된 기술을 접목하여 구현되어야 한다. 이를 위해 본 연구는 관리하는 개체와 개체 간 관계를 표현 및 추론하는 데에 최적화된 기능성을 발휘하는 것으로 알려진 그래프DB를 이용하여 지식그래프 기반 지식지도를 개발하는 방법론을 제시한다. 제시된 방법론의 유효성을 확인하기 위하여, 선행 연구의 온톨로지 기반 지식지도 구축 사례 데이터를 그래프DB에 적용하여 지식그래프 기반 지식지도를 구현하고, 구현된 지식 네트워크의 유효성과 Class 자동 구성 능력을 선행 연구의 결과와 비교하는 성능 테스트를 진행한다. 성능 테스트 결과, 본 연구의 지식그래프 기반 지식지도는 선행 연구의 온톨로지 기반 지식지도와 동일한 수준의 성능을 나타냈으며, 지식 및 지식 간 관계 정의 및 추론을 더욱 효율적으로 진행할 수 있음을 확인하였다. 본 연구의 결과는 연관지식에 대한 사용자의 인지과정을 반영한 지식 탐색 기능의 구현에 활용될 수 있으며, 추론에 의한 새로운 연관지식의 발견을 통해 자율적으로 확장되는 지능적 지식베이스의 개발에 응용될 수 있다.

• 지질공학
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• 제31권4호
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• pp.603-620
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• 2021

수진기들을 서로 케이블로 연결하지 않고 독립적으로 운용하는 육상-노달 탄성파 기술을 수륙 경계지역에 대한 탄성파 반사법자료를 얻기 위해 사용하였다. 이 기술은 수진기 설치와 수거가 간편하기 때문에 지형조건 영향을 적게 받으면서 양호한 자료를 얻을 수 있다는 점에서 매우 경제적이다. 경상북도 포항시 형산강 하구를 테스트 지역으로 한 이 연구에서는 송수신 측선을 약 120 m 간격으로 서로 평행하도록 전개하여 음원은 강에서 에어건을 사용하고 무선 수신은 하상에 설치한 노달 시스템을 사용하였다. 수집된 반사파 자료들은 낮은 신호대잡음(S/N)과 불연속적인 이벤트를 보이며, 특히 직접파, 가이드파, 음파, Scholte 표면파를 포함한 대부분의 이벤트들이 현장 자료에서 쌍곡선 형태로 나타는데 이러한 특징은 송수신이 같은 측선에서 이루어지는 일반적인 탐사에서의 직선 형태와 크게 대비된다. 주된 자료처리는 저주파 고진폭 잡음에 가려진 미약한 신호를 향상시키기 위한 띠통과 필터링, 공기파를 완화시키기 위한 주파수-파수 필터링, 송수신기 사이의 전파시간을 보정하기 위한 시간지연 보정을 수행하여 궁극적으로 가이드파와 공기파에 가려진 천부의 반사파를 표출하는데 목적을 두었다. 송신기와 수신기 사이의 횡단-오프셋 거리에 따른 시간지연 보정을 위한 주시방정식과 곡선을 이 연구에서 새로이 제시하였다. 시간지연 보정 효과는 최소 횡단-오프셋 자료에서 보정 후 약 200 ms 상향 이동하는 잘 정렬된 수평층으로 잘 관찰된다, 직접파/공기파를 기준으로 한 시간지연 보정은 서로 평행한 송수신 측선에서 얻어지는 자료처리에 필수적인 것으로 나타났다. 이 연구에서 개발되고 적용된 육상 노달-수상 에어건 시스템 자료의 수집과 처리 기법은 차후 천부가스, 단층대, 연안지역 및 도심지의 엔지니어링 설계를 위해 육해상 경계 지역에서 얻어지는 고분해능 자료에 효과적으로 쉽게 적용될 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.127-146
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• 2022

최근 워드 임베딩이 딥러닝 기반 자연어 처리를 다루는 다양한 업무에서 우수한 성능을 나타내면서, 단어, 문장, 그리고 문서 임베딩의 고도화 및 활용에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 예를 들어 교차 언어 전이는 서로 다른 언어 간의 의미적 교환을 가능하게 하는 분야로, 임베딩 모델의 발전과 동시에 성장하고 있다. 또한 핵심 기술인 벡터 정렬(Vector Alignment)은 임베딩 기반 다양한 분석에 적용될 수 있다는 기대에 힘입어 학계의 관심이 더욱 높아지고 있다. 특히 벡터 정렬은 최근 수요가 높아지고 있는 분야간 매핑, 즉 대용량의 범용 문서로 학습된 사전학습 언어모델의 공간에 R&D, 의료, 법률 등 전문 분야의 어휘를 매핑하거나 이들 전문 분야간의 어휘를 매핑하기 위한 실마리를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 하지만 학계에서 주로 연구되어 온 선형 기반 벡터 정렬은 기본적으로 통계적 선형성을 가정하기 때문에, 본질적으로 상이한 형태의 벡터 공간을 기하학적으로 유사한 것으로 간주하는 가정으로 인해 정렬 과정에서 필연적인 왜곡을 야기한다는 한계를 갖는다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 데이터의 비선형성을 효과적으로 학습하는 딥러닝 기반 벡터 정렬 방법론을 제안한다. 제안 방법론은 서로 다른 공간에서 벡터로 표현된 전문어 임베딩을 범용어 임베딩 공간에 정렬하는 스킵연결 오토인코더와 회귀 모델의 순차별 학습으로 구성되며, 학습된 두 모델의 추론을 통해 전문 어휘를 범용어 공간에 정렬할 수 있다. 제안 방법론의 성능을 검증하기 위해 2011년부터 2020년까지 수행된 국가 R&D 과제 중 '보건의료' 분야의 문서 총 77,578건에 대한 실험을 수행한 결과, 제안 방법론이 기존의 선형 벡터 정렬에 비해 코사인 유사도 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 한국조경학회지
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• 제50권1호
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• pp.33-52
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• 2022

서울 송현동에 역사문화공원과 이건희 기증관이 조성될 예정이다. 송현동의 역사성은 조선 시대부터 현대까지 정치적 판도에 영향을 받은 시련의 땅으로 인식되었다. 하지만 장소성 분석은 역사적 맥락보다는 토지소유자와 용도 변화에 국한해서 다루어졌다. 그래서 본 연구는 현대문화지리학과 비교역사학 관점을 활용하여 송현동의 장소성이 문화 헤게모니에 따라 변화한 맥락을 분석하였다. 분석결과, 역사적 이행과정에서 나타나는 중화주의, 대항해, 시민혁명, 제국주의, 민족자결주의, 민족주의, 대중예술, 신자유주의 같은 범세계 차원의 문화 헤게모니는 송현동을 비롯한 북촌 일대에 새로운 지식인층을 만들어냈고, 사회제도와 공간정책에 영향을 미쳤다. 이러한 사회적 관계 속에서 송현동의 장소성은 다음과 같이 변화했다. 첫째, 송현의 소나무숲은 이상적인 유교 국가를 목표로 했던 조선 건국세력이 왕조의 영속을 기원하며 만든 비보숲이었고, 내사산의 지맥을 보호하는 사산금표제로 관리되었다. 세계적으로 대항해시대를 맞이한 조선 후기에는 연행이 늘며 청나라 문화를 향유하는 경화세족의 정원이 들어섰다. 일제 강점기에 인구가 급증하면서 주택단지개발로 소나무 숲과 정원은 사라졌지만, 인공적인 정원과 외부의 자연을 조화롭게 연결했던 차경의 경관적 미학은 현대적으로 재해석할 가치가 있다. 둘째, 세계의 근대화 물결은 북촌 일대에 신식학교를, 친일파 소유의 송현동에는 하숙집을 만들었다. 송현동 옆의 안국동천길은 시민혁명과 민족자결주의를 접한 사상가들이 교류했던 장소였고, 최대규모의 하숙집이었던 송현동은 학생들이 3.1운동에 참여하며 학생운동문화가 발아한 계기가 되었다. 안국동천길은 옛길의 모습이 보존되어 있어 광화문-북촌-인사동-돈화문로를 연결하는 역사 도심 보행 재생의 한 부분으로 의의를 지닌다. 셋째, 조선총독부의 문화 통치기부터 군사 정권기까지 송현동은 조선식산은행의 서구식 문화주택과 미국대사관 직원 숙소가 들어서며 서구문화의 통로였다. 주변 지역은 고미술과 현대미술이 공존하며 근현대 미술시장이 형성되었다. 이건희 기증관은 북촌한옥마을, 공예박물관, 현대미술관, 갤러리와 문화벨트를 이루며 시민의 공간으로 변모할 것으로 기대되고 있다. 이같이 장소를 이루었던 숲과 정원, 시민탄생의 거리, 근·현대 미술의 진원지로서 의미가 새롭게 조성될 역사문화공원과 미술관 그리고 주변 보행 네트워크와 조화롭게 재창조될 수 있도록 담론과 도전이 필요하다.

• 한국작물학회지
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• 제67권4호
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• pp.199-210
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• 2022

우리나라의 쌀 과잉 문제를 해소하면서 경지이용률과 식량자급률을 향상시키기 위한 논 이용 작부체계는 주로 1년 2모작으로, 특히 남부지역에 비해 낮은 경지이용률을 보이는 중부지역의 기상적 특성을 고려한 새로운 형태의 작부모형 개발이 요구된다. 농가 수익성과 노동력 효율적 배분 등 경영적 측면을 고려하면서 제한된 토지를 최대한 효율적으로 이용하기 위해 식량작물, 유지작물, 원예작물을 연계한 2년 3모작 작부체계를 도입하여 생산량과 소득을 분석하고 최적 작부체계를 검토하였다. 수량성 측면에서 10a 당 옥수수가 감자보다 3배 이상이었고, 들깨가 참깨보다 5 kg 가량 높았고, 양파가 마늘보다 6.3배 이상 높았다. 그러나, 조수익 측면에서 감자가 옥수수보다 3.8배 이상 높았고, 참깨가 들깨보다 1.8배 높았으며, 마늘이 양파보다 2.8배 이상 높은 것으로 산출되었다. 결과적으로, 순소득 측면에서 '옥수수-들깨-양파' 또는 '옥수수-참깨-양파' 보다 '감자-참깨-마늘'을 연계한 작부체계가 동일 면적에서 상대적으로 높은 소득을 보이는 것을 확인하였다. 1모작 작물인 감자와 2모작 작물인 참깨의 재배기간이 겹치는 문제는 감자 수확기 동안 참깨를 육묘하고, 감자 수확 후 참깨 유묘를 이식하는 방법을 통해 1모작 작물과 2모작 작물 간의 재배기간 겹침 문제를 해소 할 수 있었다. 따라서, 본 시험에서 확인한 '감자-참깨-마늘' 연계 2년 3모작 작부모형이 중부 평야지 논 이용 밭작물의 생산성 향상과 소득 작물을 연계한 농가소득 향상에 합리적인 작부체계로써 기여할 수 있는 것으로 생각된다.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.143-174
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• 2023

인공지능의 발전과 함께 딥러닝을 활용한 인공지능 광학문자인식 기법 (Artificial Intelligence powered Optical Character Recognition, AI-OCR) 의 등장은 기존의 이미지 처리 기반 OCR 기술의 한계를 넘어 다양한 형태의 이미지로부터 여러 언어를 높은 정확도로 읽어낼 수 있는 모델로 발전하였다. 특히, AI-OCR은 인력을 통해 대량의 다양한 서류 처리 업무를 수행하는 금융업에 있어 그 활용 잠재력이 크다. 본 연구에서는 금융권내 활용을 위한 AI-OCR 모델의 구성과 설계를 제시하고, 이를 효율적으로 적용하기 위한 플랫폼 구축 및 활용 사례에 대해 논한다. 금융권 특화 딥러닝 모델을 만듦에 있어 금융 도메인 데이터 사용은 필수적이나, 개인정보보호법 이하 실 데이터의 사용이 불가하다. 이에 본 연구에서는 딥러닝 기반 데이터 생성 모델을 개발하였고, 이를 활용하여 AI-OCR 모델 학습을 진행하였다. 다양한 서류 처리에 있어 유연한 데이터 처리를 위해 단계적 구성의 AI-OCR 모델들을 제안하며, 이는 이미지 전처리 모델, 문자 탐지 모델, 문자 인식 모델, 문자 정렬 모델 및 언어 처리 모델의 선택적, 단계적 사용을 포함한다. AI-OCR 모델의 배포를 위해 온프레미스(On-Premise) 및 프라이빗 클라우드(Private Cloud) 내 GPU 컴퓨팅 클러스터를 구성하고, Hybrid GPU Cluster 내 컨테이너 오케스트레이션을 통한 고효율, 고가용 AI-OCR 플랫폼 구축하여 다양한 업무 및 채널에 적용하였다. 본 연구를 통해 금융 특화 AI-OCR 모델 및 플랫폼을 구축하여 금융권 서류 처리 업무인 문서 분류, 문서 검증 및 입력 보조 시스템으로의 활용을 통해 업무 효율 및 편의성 증대를 확인하였다.