본 연구는 웹 기반형(web-based) 플랫폼 노동자의 임금 결정에 관한 연구이다. 이를 위해 2018년 9월 전 세계적 플랫폼 노동시장 중 하나인 Freelancer.com에서 웹 크롤링(web-crawling)한 총 3,575명의 구직자 정보를 사용하였으며, 전통적 노동시장에서 유의하였던 학력, 경력과 더불어 플랫폼 노동시장에서 새롭게 사용 가능해진 이전 고용주에 의한 평가가 플랫폼 노동자의 임금상승에 유의한 영향을 주는지 OLS 및 QR 분석방법을 사용하여 추정하였다. OLS 분석결과 플랫폼 노동자의 임금은 과거 유의하였던 학력, 경력뿐 아니라 이전 고용주에 의한 평가(리뷰 수)에 의해서도 영향을 받는 것으로 나타났다. 다만, QR 분석결과 플랫폼 노동자의 임금수준이 상승함에 따라 교육보다는 경력이 리뷰 수보다는 추천 수가 플랫폼 노동자의 임금상승에 더욱 유의미한 영향을 주는 것으로 나타났다.
인터스트리4.0의 주요 기술인 인간-로봇 협업은 작업자의 안전을 보장하기 위한 추가적인 조치들이 필요하다. 협동로봇과 작업자간 충돌을 회피하는 기존 방식은 주로 로봇에 부착된 센서와 카메라를 기반으로 총돌을 탐지한다. 이러한 방식은 로봇, 사람 물체를 지속적으로 추적하고 충돌회피를 위한 복잡한 알고리즘이 필요하며, 작업 환경 변화에 빠르게 대응하지 못하는 단점이 있다. 본 논문은 인간과 로봇이 협업하는 과정에서 작업자가 위험을 느낄 때의 감정을 인식하여 협동로봇과의 충돌을 방지할 수 있는 웹 기반 플랫폼을 개발하였다. 이를 위해 웨어러블 뇌파장치를 이용하여 감정 관련 뇌파를 수집하고 저장하는 웹 기반 애플리케이션을 개발하였으며, 중립/긍정/부정 감정의 특징을 추출하고 분류하는 딥러닝 모델을 제안하였다. 또한 분류된 감정에 따라 모터동작을 제어하는 사물인터넷 인터페이스 프로그램을 개발하였다. 구현된 시스템의 성능분석을 위해 공개 데이터세트와 실제 수집된 데이터 세트를 사용하여 제안한 딥러닝 모델의 성능을 분석하였다. 공개 데이터 세트의 경우 정확도는 96.8%이며, 실제 수집 데이터세트의 경우 정확도는 70.7%이다.
The 2th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.50-60
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2007
The endeavor of this paper focuses on designing a monitoring system to provide a cost-effective solution on quality assurance for construction projects. The construction site monitoring system integrates a long-range wireless network, network cameras, and a web-based collaborative platform. The users of the system could obtain the most updated status of construction sites, such as behaviors of workers, project progress, and site events anywhere with Internet connectivity. It was carefully configured in order to maintain the reliability under the reactive conditions of the construction sites. This paper reports the architecture of the monitoring system and reviews the related technologies. The system has been implemented and tested on a construction site and promising results were obtained.
Tunio, Muhammad Zahid;Luo, Haiyong;Wang, Cong;Zhao, Fang;Shao, Wenhua;Pathan, Zulfiqar Hussain
Journal of Information Processing Systems
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제14권1호
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pp.129-139
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2018
The crowdsourcing software development (CSD) is growing rapidly in the open call format in a competitive environment. In CSD, tasks are posted on a web-based CSD platform for CSD workers to compete for the task and win rewards. Task searching and assigning are very important aspects of the CSD environment because tasks posted on different platforms are in hundreds. To search and evaluate a thousand submissions on the platform are very difficult and time-consuming process for both the developer and platform. However, there are many other problems that are affecting CSD quality and reliability of CSD workers to assign the task which include the required knowledge, large participation, time complexity and incentive motivations. In order to attract the right person for the right task, the execution of action plans will help the CSD platform as well the CSD worker for the best matching with their tasks. This study formalized the task assignment method by utilizing different situations in a CSD competition-based environment in artificial intelligence (AI) planning. The results from this study suggested that assigning the task has many challenges whenever there are undefined conditions, especially in a competitive environment. Our main focus is to evaluate the AI automated planning to provide the best possible solution to matching the CSD worker with their personality type.
창의적, 능동적인 문제해결 능력을 가진 지식노동자를 요구하는 정보화 사회에서는 교수자 중심이 아닌 학습자 중심의 온라인 교육 콘텐츠 기술의 발전이 급속히 요구되고 있다. 대부분의 온라인 학습 콘텐츠의 특성은 학습자 중심이라기보다 교수자 중심의 강의 진행, 콘텐츠 제작과 콘텐츠 제공 플랫폼의 부족한 기능들로 학습자가 중심이 되는 온라인 학습 특성을 만족시키지 못하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 온라인 학습 특성인 학습자 중심의 온라인 교육을 위한 콘텐츠 제공 플랫폼에 대해 기존의 콘텐츠 제공 플랫폼과 상호보완적 입장에서 구성하는 방안에 대하여 제안하고자 한다.
최근에는 응용과학 분야의 교육 및 연구에 실제 실험이 아닌 슈퍼컴퓨터 및 고성능 네트워크 기반의 사이버 인프라에서 과학적 가정에 의해 복잡한 공학문제를 수치적 모델링과 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 해결하는 계산과학을 이용하는 기법들의 필요성이 증대되고 있다. 본 논문에서는 컴퓨팅 시뮬레이션 기법을 활용한 실험 체험형 교육의 일환으로, 이공계 교수, 학생, 연구자, 산업체 인력 등이 사이버 인프라스트럭처 기반으로 시뮬레이션 SW를 활용한 교육 및 융합연구를 지원하는 EDISON 플랫폼을 제시한다. EDISON 플랫폼은 사용자들에게 보다 쉽고, 편하고, 효과적인 서비스 제공을 위해 3계층(EDISON 응용 프레임워크, EDISON 미들웨어, EDISON 인프라 자원)으로 구성되고 5개 분야(열유체, 화학, 물리, 구조동역학, 전산설계) 문제해결 환경을 위한 교육 연구용 웹 포털 서비스를 제공한다.
최근에는 열유체, 물리, 화학, 구조동역학, 전산설계 등의 응용과학 분야의 교육 및 연구에 실제 실험이 아닌 슈퍼컴퓨터 및 고성능 네트워크 기반의 사이버 인프라에서 과학적 가정에 의해 복잡한 공학문제를 수치적 모델링과 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 해결하는 계산과학을 이용하는 최적의 방법론 및 기법들의 연구의 필요성이 증대되고 있다. 본 논문에서는 컴퓨팅 시뮬레이션 기법을 활용한 실험 체험형 교육의 일환으로, 이공계 교수, 학생, 연구자, 산업체 인력 등이 사이버 인프라스트럭처 기반으로 최신 시뮬레이션 SW를 활용하여 차세대 교육 연구를 융합할 수 있는 EDISON 개방형 통합 플랫폼을 제시한다. EDISON 플랫폼은 사용자들에게 보다 쉽고, 편하고, 효과적인 서비스 제공을 위해 3계층(EDISON 응용 프레임워크, EDISON 미들웨어, EDISON 인프라 자원)으로 구성되고 5개 분야(열유체, 화학, 물리, 구조동역학, 전산설계) 문제해결 환경을 위한 교육 연구용 웹 포털 서비스를 제공한다.
본 연구에서는 비분산적외선(NDIR) 방식의 CO$_2$센서를 이용하여 무선 센서 네트워크 기반의 지하 공기질 모니터링 시스템을 구현하고 실제 지하철 승강장에 설치한 후 성능평가를 수행하였다. 서울 지하철은 하루 650만 명이 이용하는 대표적인 대중교통 수단이다. 따라서 승객뿐만 아니라 지하철 역사의 지하 공간에서 근무하는 많은 근로자들의 건강에 대한 관심이 높아짐에 따라 지하철 역사의 공기질 모니터링에 대한 요구가 매우 높아졌다. 현재 이런 요구를 충족하기 위해 환경부와 지하철 운영기관 측에서는 지하철역 공기질 모니터링 시스템을 일부 설치 운영 중이다. 그러나 고가의 수입 센서 이용으로 장비의 규모가 크고 설치 및 상시 운영에 따른 유지보수 비용이 큰 한계점이 있다. 따라서 본 연구에서는 저비용으로 CO$_2$ 농도를 상대적으로 정밀하게 측정할 수 있는 상용화된 CO$_2$ 센서에 대해 이론적으로 분석하고 신뢰성 검증 테스트를 수행하였다. 또한 무선 공기질 측정 센서 노드 및 게이트웨이 시스템을 개발하여 지하철 승강장의 실시간 공기질 데이터를 주기적으로 수집할 수 있고, 효율적으로 모니터링 할 수 있는 웹서버를 구축하였다. 본 연구 결과는 향후 지하 공간 공기질 관리 시스템의 확산 설치를 위하여 기초 연구 자료로 활용될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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