대형 정수장에서 개인수도꼭지까지 전체 급수 설비에서 수질은 반드시 먹는 물 수질기준을 만족해야 한다. 그러나 현재까지도 수돗물의 공급과정은 과학적으로 모니터링 되거나 관리되지 못하고 있다. 수돗물 특히 대부분의 작은 규모의 정수장은 항상 다양한 오염원 및 불순물 등에 노출되어 있다. 최근 일부 대형 정수장이나 배수지 등에 수질감시 시스템이 사용되고 있다. 특히 인터넷을 이용한 수질 모니터링 방법이 일부 지방자치단체에 도입되었으며 이 시스템은 해당 지역주민들이 언제 어디서나 수질을 확인할 수 있도록 되어있다. 그러나 이 시스템, 즉 대형 시스템에 사용되는 이 방법은 매우 높은 비용을 필요로 하고 이로 인해 아파트, 공공시설, 소규모의 지하저수조 및 고가(高架)저수조와 같은 소규모 급수설비에는 적용하기가 곤란하다. 따라서 본 연구에서는 저가의 개별 수질측정 센서모듈에 대한 통합시스템을 제안한다. 개발된 통합 시스템과 인터넷상에서 동작하는 모니터링 프로그램을 이용하여 저수조 시스템 관리자는 음용수에 대한 수질 특성치를 실시간으로 관리할 수 있다. 또한 제안된 시스템이 모듈화 되어있기 때문에 크고 작고의 규모에 관계없이 저비용으로 다양한 저수조나 정수장에 쉽게 설치할 수 있다.
하루가 멀게 발달하고 있는 정보통신기술은 정치, 경제, 사회, 문화의 각 방면에 커다란 영향을 미치고 있다. 특히 경제활동 분야에서 두드러진 변화를 가져오고 있으며 그 대표적인 예가 신속성과 효율성에 있어서 기존의 상거래 관행을 혁신적으로 변화시키고 있는 전자상거래라 할 수 있다. 이에 따라 기업들은 경쟁력 강화를 위한 핵심수단으로 전자상거래의 활성화를 추진하고 있으며 인터넷은 이제 정보의 바다라는 개념에서 벗어나 비즈니스의 격전장이 되고 있다. 그러나 전자상거래의 발달에 따라 파생하는 부당거래 등 문제점도 적지 않아 관련업체들은 이를 극복하기 위해 다양한 시스템을 구축시켜 업무의 효율성 및 비용 손실을 최소화하고 있다. 특히 비대면 형태로 이루어지는 온라인 거래에서 부적절한 거래를 효과적으로 제어하기 위해 실시간 모니터링을 통한 거래 승인제한 및 대금지급 보류 등을 처리하고 구매자와 판매자에게 SMS, E-mail 또는 유선을 통해 신속하게 관련 정보를 제공하고 있다. 거래에 대한 수수료를 수익으로 창출하는 오픈마켓의 경우 부당거래로 인해 발생되는 손실은 브랜드 이미지에 치명적 손상을 가져온다. 따라서 본 연구는 오픈마켓에 연동된 전자결제 시스템을 살펴보고 부당거래를 방지하기 위한 FDS(Fraud Detection System)에 대해 연구하고자 한다. 또 부당거래 방지를 위해 쇼핑몰과 오픈마켓에 연동된 PG(Payment gateway) System을 통해 리스크를 관리하는 FDS(Fraud Detection System)의 운영 형태를 연구하였다. 부당거래관리시스템 운영은 비대면 거래에서 발생 할 수 있는 피해자를 미연에 방지하고 올바른 온라인 거래문화 형성에 기여하고 있지만 궁극적으로 법률적 방안에 대한 여러 각도의 고민을 통한 소비자 보호에 관한 연구도 필요하다. 본 연구는 특정 오픈마켓에 적용된 사례이므로 여러 쇼핑몰에 적용된 시스템에 대해 살펴 볼 뿐만 아니라 이와 더불어 해외 비슷한 사례연구를 통해 국내 관련 시스템 개선에 거울로 삼을 필요가 있다.
현재 우리나라의 각종 뉴스는 인터넷에서도 가장 중요한 콘텐츠 일뿐 아니라 언론홍보로써의 중요성도 날로 더해가고 있다. 기업의 각종 뉴스는 신문이나 방송매체를 통하여 보도자료로써 일반인에게 제공되고 있다. 이러한 뉴스가 보도자료화 되기 위해서 기업은 뉴스를 제공할 때 기자를 직접 찾아가거나, 우편, 팩스, 퀵 서비스, 이메일 등의 방법을 이용하는데 이러한 방법들은 시간, 인력, 비용 그리고 파일이 손상되는 문제점을 가지고 있다. 또한 기업측에서는 보도자료가 어떤 내용으로 기사화되었는지 확인하는 절차가 번거롭고, 언론사 측에서는 취재하고 싶은 기업에 대해 취재 요청과 기사 내용에 대해서도 수시로 기업측과 연락을 해야 하는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이와 같은 문제점들을 해결하기 위해서 기업측은 언론사측에 보도자료를 배포하고 기사화한 내용을 쉽게 확인할 수 있으며, 언론사측은 기업측에 취재 요청을 간단하게 수행할 수 있는 배포시스템과 언론사나 포털 기사들 속에서 기업의 보도자료를 수집하는 수집로봇을 설계하고 구현하고자 한다.
본 연구에서는 딥러닝 기반 다중 객체 추적 모델을 활용하여 수중드론으로 촬영된 영상으로부터 특정 해역의 조식동물 현존량을 추정하는 방법을 제안한다. 수중드론 영상 내에 포함된 조식동물을 클래스 별로 탐지하기 위해 YOLOv5 (You Only Look Once version 5)를 활용하였으며, 개체수 집계를 위해 DeepSORT (Deep Simple Online and real-time tracking)를 활용하였다. GPU 가속기를 활용할 수 있는 워크스테이션 환경에서 두 모델의 성능 평가를 수행하였으며, YOLOv5 모델은 평균 0.9 이상의 모델의 정확도(mean Average Precision, mAP)를 보였으며, YOLOv5s 모델과 DeepSORT 알고리즘을 활용하였을 때, 4 k 해상도 기준 약 59 fps의 속도를 보이는 것을 확인하였다. 실해역 적용 결과 약 28%의 과대 추정하는 경향이 있었으나 객체 탐지 모델만 활용하여 현존량을 추정하는 것과 비교했을 때 오차 수준이 낮은 것을 확인하였다. 초점을 상실한 프레임이 연속해서 발생할 때와 수중드론의 조사 방향이 급격히 전환되는 환경에서의 정확도 향상을 위한 후속 연구가 필요하지만 해당 문제에 대한 개선이 이루어진다면, 추후 조식동물 구제 사업 및 모니터링 분야의 의사결정 지원자료 생산에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
팬데믹으로 인한 사회적 거리 두기 시작으로 비접촉 사회를 형성하였다. 접촉을 제한하는 언 콘택트 시대가 도달함으로써 우리 사회 및 경제생활뿐 아니라 교육 활동에도 지대한 영향을 미치고 있다. 이 같은 감염병 사태에 대응하여 대학을 비롯한 모든 교육 기관들은 비대면 온라인 수업을 시행하였다. 특히, 예체능을 비롯한 실무 형태 위주의 학과 수업들은 비대면으로 인한 제한된 환경으로 많은 어려움을 겪고 있다. 가창 수업은 주로 1:1 대면 개인지도 또는 단체 수업 방법에서 비접촉 시대로 시행된 비대면 수업 전환으로 과도기를 경험하고 있다. 전통적인 교육 방식에 머물러 있던 국내 학교 현장에서 코로나 19 이후 비접촉 시대를 맞이하여 기술을 혁신하는 에듀테크가 본격화 할 것으로 전망되는 가운데 가속화된 교육 혁신에 대비하여 비대면 실기 수업이 나아갈 방향에 대해 살펴볼 필요가 있다. 본 연구는 언택트 가창 수업 방법연구를 위해 먼저 비접촉 사회로 인한 국내 대학 현황과 가창 수업 형태를 살펴본다. 그 사례 연구로 가창 수업 방법을 제시하고 그 수업을 수강한 학생들과 교수들의 설문 조사와 인터뷰를 진행하였다. 그와 더불어 비대면 가창 수업의 장단점을 조사하고, 만족하는 수업 방법의 연구결과로 '가창 녹화 모니터링 및 선행학습', '즉각적인 영상자료 보컬 분석 및 보충 음악 이론'이 두 가지 구성요소를 도출할 수 있었다. 시대적 변화와 함께 효과적인 비접촉 가창 수업을 위해서는 비대면 가창 수업의 문제점들을 보완하고, 새로운 비접촉 가창 수업 방법에 관한 지속적인 연구와 시스템 구축이 더욱 마련되어야 한다.
오늘날 온라인 도박 사이트를 통한 불법 도박이 큰 사회문제가 되고 있다. 인터넷 기술의 발전과 스마트폰 보급으로 시공간의 제약이 사라지고 불법 온라인 도박을 누구나 쉽게 접근할 수 있게 되었기 때문이다. 이를 막기 위해 국내에서는 자체 모니터 요원의 탐지, '누리캅스'와 같은 제보 시스템 등을 활용해 불법 사이트를 탐지하고 있지만 이러한 수동적인 프로세스로는 인력부족 같은 한계로 모든 불법 사이트를 탐지하기 어려운 실정이다. 이에 여러 학자들이 인공지능 기반의 자동 불법 도박 사이트 탐지 기술을 연구해왔다. Xu et al. (2019)은 가짜 사이트들의 HTML Tag 구조에는 차별적인 특징이 있다는 점을 발견하였다. 이는 HTML Tag 구조가 불법 사이트를 탐지하는데 주요한 특징정보가 될 수 있음을 시사하지만, 불법 사이트 탐지 모델에 HTML Tag 구조를 반영하여 모형의 성능을 제고하고자 하는 연구는 지금까지 거의 시도되지 않았다. 이러한 배경에서 본 연구는 HTML Tag 구조를 특징화하여 모형의 성능을 향상시키고자 하였고, HTML Tag 구조를 적절하게 벡터화하기 위한 방법론으로 Doc2Vec을 변형한 Tag2Vec을 제안한다. Tag2Vec 기반 모델의 효과를 검증하기 위해 '더 치트'의 유해 사이트 목록과 Google 검색을 통한 정상 사이트 목록을 데이터 세트로 활용하여 실증분석을 수행하였다. 그 결과 비교 모델로 설정된 URL 기반 탐지 모델보다 본 연구에서 제안하는 Tag2Vec 기반 탐지 모델이 분류 정확도, Recall, F1_Score에서 모두 향상된 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 이러한 본 연구의 제안모델은 향후 지능형 기술을 통해 우리 사회의 건강도를 제고하는데 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
Cholangiocarcinoma (CCA) is a serious problem in Thailand, particularly in the northeastern and northern regions. Database of population at risk are need required for monitoring, surveillance, home health care, and home visit. Therefore, this study aimed to develop a geographic information system (GIS) database and Google map of the population at risk of CCA in Mueang Yang district, Nakhon Ratchasima province, northeastern Thailand during June to October 2015. Populations at risk were screened using the Korat CCA verbal screening test (KCVST). Software included Microsoft Excel, ArcGIS, and Google Maps. The secondary data included the point of villages, sub-district boundaries, district boundaries, point of hospital in Mueang Yang district, used for created the spatial databese. The populations at risk for CCA and opisthorchiasis were used to create an arttribute database. Data were tranfered to WGS84 UTM ZONE 48. After the conversion, all of the data were imported into Google Earth using online web pages www.earthpoint.us. Some 222 from a 4,800 population at risk for CCA constituted a high risk group. Geo-visual display available at following www.google.com/maps/d/u/0/edit?mid=zPxtcHv_iDLo.kvPpxl5mAs90&hl=th. Geo-visual display 5 layers including: layer 1, village location and number of the population at risk for CCA; layer 2, sub-district health promotion hospital in Mueang Yang district and number of opisthorchiasis; layer 3, sub-district district and the number of population at risk for CCA; layer 4, district hospital and the number of population at risk for CCA and number of opisthorchiasis; and layer 5, district and the number of population at risk for CCA and number of opisthorchiasis. This GIS database and Google map production process is suitable for further monitoring, surveillance, and home health care for CCA sufferers.
스마트폰 기반 개인 전자의료기록 관리 서비스는 병원과 의사와 환자가 병력을 공유하고 조회하여 환자의 병력을 효과적으로 관리하여 진단 효율을 높이는 서비스이다. 그러나 이런 전자의료기록 관리 서비스에서 발생되는 데이터는 도시와 같은 큰 범위의 모든 환자들의 병력 데이터를 전통 데이터베이스 관리시스템(DBMS)을 사용해 처리할 경우 빈번하게 발생하는 질의 처리 요청 등의 원인으로 병목현상이 발생 할 수 있어 실시간 데이터 스트림의 처리를 지원하는 데이터 스트림 관리시스템(Data Stream Management System)에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 시스템 구조 및 연속 질의 처리기와 CCR 데이터 구조를 포함한 CCR 데이터 스트림 서버 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 실시간적으로 발생하는 CCR 데이터 스트림을 처리 및 모니터링 하기 위한 시스템으로 사용자의 CCR 데이터 이력데이터에 대한 조회 및 실시간으로 발생하는 CCR 데이터에 대한 연속질의를 지원한다. 또한 개인 건강 정보는 지리적으로 떨어져 있는 헬스케어 프로바이더 사이에서 공유되어 환자의 병원이력정보를 관리한다. 또한 본 논문에서는 제안시스템에 기반한 아이폰 헬스케어 응용어플리케이션을 설계 및 개발하여 제안 시스템의 설계와 구축과정 및 성능을 보여준다.
본 연구에서는 Atos 60의 시험편에 혼합가스의 변화에 따른 FCA용접을 하였고, 용접특성 분석 위하여 용접공정상의 실시간 모니터링 시스템과 용접 후 기계적 성질을 평가 하였다. Ar 80%+$CO_2$ 20% 혼합하고 낮은 속도로 용접한 경우 가장 미려한 비드와 스패터 발생이 적게 나타났으며, 반면 $CO_2$ 100%인 경우 스패터가 많이 발생하는 것을 확인하였다. 정상단락이 발생하는 저전류 영역으로 혼합가스의 사용에 대한 스패터 발생을 확인 할수 있는 조건이며, $CO_2$ 100%인 경우 각층의 단락율은 약 2배 이상 높았고, Peak의 분포가 많은 아크의 불안정 상태로 나타났다. 인장시험결과 Ar 80%+$CO_2$ 20%, Ar 90%+$CO_2$ 10%, $CO_2$ 100%의 항복강도는 각각 511MPa, 507MPa, 469MPa 이었으며, $CO_2$ 100%의 항복강도 보다 각각 약 8.9% 8.1% 향상되었다. 인장강도는 각각 622MPa, 609MPa, 581MPa로 $CO_2$ 100%의 인장강도 보다 각각 약 7.0%, 4.8% 향상되었다.
최근 온라인 채널을 통한 텍스트 자료가 방대해 지면서 이를 요약하고 분석하는 연구에 관한 관심이 커지고 있는 추세이다. 먼저 텍스트 자료에 대한 기본적인 분석 중 하나는 어떤 주제나 내용을 포함하고 있는지 잠재된 토픽을 추출하는 것이다. 연구자가 일일이 모든 자료를 읽고 내용을 요약할 수도 있겠지만, 대용량 데이터를 다루는 경우에는 결코 쉽지 않기 때문에, 통계적 모형을 사용하여 토픽을 추출하는 토픽모형 방법들이 제안되어 왔다 (Blei와 Lafferty, 2007; Blei 등, 2003). 시간에 따라 수집된 텍스트 데이터로부터 토픽의 변화를 모니터링하기 위하여, 본 연구에서는 잠재적 디리슈레 할당(latent Dirichlet allocation) 모형을 통해 토픽을 분류하고 그 결과를 바탕으로 한 토픽 지수를 제안하였다. 또한, 이를 통계적 공정관리의 대표적 도구인 관리도에 적용하여 시간 경과에 따른 토픽의 변화를 모니터링하는 데 적용해 보았다. 실제 데이터로 2018년 3월 5일부터 2020년 3월 5일 사이에 청와대 국민청원 온라인 게시판에 접수된 텍스트 데이터를 사용하였으며, 토픽 지수를 모니터링함으로써 토픽에 대한 이상변화를 탐지할 수 있음을 살펴 보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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