디지털 환경하에 전자기록은 폭발적으로 증가하고 있으나 전자기록을 효율적으로 관리하고, 효과적으로 서비스하는 방법에 대한 고민은 부족한 상황이다. 기록의 생산 관리 단계의 정보시스템인 온-나라 문서2.0, 기록관리시스템은 클라우드 기반으로 개발하여 보급 중에 있다. 영구기록관리시스템은 공공기록뿐만 아니라 다양한 유형의 민간기록도 입수하여 관리해야하기 때문에 기록관리 신기술 접목이 요구되는 상황이다. 본고에서는 영구기록 관리를 위한 자동화, 지능화 기술에 대해 알아보고자 한다.
가상화 기술로 인하여 하나의 물리 서버에 하나 이상의 가상 머신을 만들 수 있게 되었으며, 이로 인해 비용적인 측면은 물론 리소스를 더욱 더 효율적으로 관리가 가능해졌다. 이에 따라 많은 기업에서 가상화 환경을 도입하고 있다. 그러나 하나의 물리 서버에만 가상 머신이 집중해서 생성된다면 리소스의 효율이 떨어 지게 된다. 따라서 가상화와 된 클라우드 시스템에 대한 모니터링 환경 구축이 필요하다. 이에 OpenStack을 사용하여 사적 클라우드를 구축한 후 Ganglia를 사용하여 각 가상 머신과 물리 서버의 시스템 및 리소스 현황에 대한 모니터링 환경을 보다 편리하게 구축하고자 한다.
Recently, as the demand for physical security technology to prevent leakage of technical and business information of companies and public institutions increases, the high tech companies are operating X-ray security checkpoints at building entrances to protect their intellectual property and technology. X-ray security checkpoints are operated to detect cameras and storage media that may store or leak important technologies in the bags of people entering and leaving the building. In this study, we propose an X-ray security checkpoint system that automatically detects a storage medium in an X-ray image using a deep learning based object detection method. The proposed system consists of an edge computing unit and a cloud-computing unit. We employ the RetinaNet for automatic storage media detection in the X-ray security checkpoint images. The proposed approach achieved mAP of 95.92% on private dataset.
Effective brand management using images has been a challenge for the brand managers. The brand identity-brand image alignment on the social media is an important yet mostly-overlooked phenomenon. We proposed a scalable Google Cloud Vision-based approach for measuring the alignment between brand identity and brand image, and understanding the brand positions. We analyzed 3247 images of 13 leading Indian brands on Instagram. Images containing wordy announcements by the firms are in stark contrast with the relatively more emotive images by the users. It leads to a noticeable disconnect between the brand identity and brand image. Also, the private sector brands do not always outperform the public sector brands in branding efforts. By offering practical guidance on how to measure and reduce the misalignment, this study paved a feasible path towards better visual branding on Instagram.
최근 몇 년 간 대규모 언어 모델의 발전과 보급이 비즈니스 운영 통합을 가속화하고 있다. 그러나 내부 데이터 유출과 같은 문제로 많은 기업들이 보다 안전한 프라이빗 LLM 을 도입하려는 움직임을 보이고 있다. 대기업과 공공기관은 높은 비용을 부담하여 온프레미스 솔루션을 선택할 수 있으나, 중소 기업 혹은 개인에게는 예산과 기술적인 한계가 존재하기 때문에 별도의 인프라가 요구된다. 이에, 본 연구는 클라우드 서비스와 네트워크 망분리를 사용하여 중소기업이 내부 데이터를 안전하게 관리하며 LLM 을 도입할 수 있는 방안을 제시하며, RAG 모델을 통한 기술적 향상 가능성 또한 제시한다.
저궤도 위성영상 정보의 절대 대기 보정 처리에 의하여 산출되는 지표 반사도는 정확한 식생 분석에 필요한 기본 자료이다. Committee on Earth Observation Satellites (CEOS)는 사용자가 바로 활용할 수 있도록 하는 지표 반사도의 분석 대기 자료(Analysis Ready Data: ARD) 구축과 관련한 연구와 지침 개발이 수행되고 있다. 그러나 이러한 동향은 중저해상도 위성영상을 대상으로 하고 있어서 KOMPSAT-3A나 CAS-500과 같은 고해상도 분광 영상의 ARD를 다루는 연구는 아직 초기 단계이다. 이 연구는 우선 기존 사례를 바탕으로 하여 ARD 자료의 배포 방식을 정리하였다. 그리고 클라우드 환경에서 운영되는 위성 정보 응용 플랫폼 중의 하나인 오픈 데이터 큐브(Open Data Cube: ODC)와 ARD 자료와의 연계성을 설명하였다. 연구의 결과로 고해상도 위성영상의 실무적인 ARD 구축 단계와 ODC와 클라우드 환경에서 배포되는 고해상도 위성영상의 ARD 구축 모델과 몇 가지 유형의 개념적 수준의 응용 모델을 제시하였다. 한편 제시한 구축과 응용 모델에 대하여 데이터 가격 정책, 정확도 품질 문제, 플랫폼 적용성 문제, 클라우드 환경 문제, 국제 교류 이슈 등을 토의 사항에서 정리하였다. 지구관측 위성과 관계된 주요 국제기구인 Group on Earth Observations (GEO)와 CEOS등에서 ARD와 ODC의 확산을 위한 시스템 기술과 표준 개발을 지속하고 있으며 이러한 성과는 민간부문으로 확대되고 있다. 따라서 우리나라도 이러한 국제 추세에 대한 대응 전략을 마련할 필요가 있다.
The purpose of this Study is to understand Supsin (shoes for dead) in late Chosun dynasty through records and excavated relics. The research records in this study were two types which one was official records as The Annals of The Chosean Dynasty(朝鮮王朝實錄), Dairy of the Royal Secretariat(承政院日記) ets and the other was private records as Korean literary collections of confucian scholars in classical chinese(文集) ect. as for relics use two types of materials that one is the excavated supsins and the other is Research Reports of Excavated Costumes published from museums. Through the Collections, we can notice that shoes were several types which Wunhae(雲鞋), Danghae(唐鞋) Onhae(溫鞋) Wunli(雲履), Taesahae(太史鞋) in Chosun dynasty. these were worn in different ways according to wearer's gender, the social status, daily life or rituals, inside or outside in palace. Wunhae and Wunli was the most ceremonial shoes for man and Onhae was the most ceremonial shoes for woman. the dead man worn the Wunhae or Wunli for Supsin and the dead woman worn Onhae. we could see they use the most ceremonial shoes for supsin. through the records, we could see the change that Women's Supsin was written for the first time in 18th Saraepyenram(四禮便覽). men's Supsin was recorded as '履', while Women's Supsin was recorded as '鞋' in Saraepyenram. the reason for making difference between man and woman in costumes(男女有別). and the excavated Supsin showed that the dead worn more ceremonial shoes than records. these changes mean one of the results for making korean style rituals from chinese style(國俗化).
본 연구는 실시간 온라인 시험방식을 고안하여 K대학교 간호학과 4학년 33명을 대상으로 2020년 1학기에 7차례의 시험을 실시한 결과를 공유하고, 실시간 온라인 시험에서의 공정성 확보방안을 제시하고자 시도되었다. 본 연구에서의 실시간 온라인 시험은 zoom cloud meetings를 활용하였다. 학생들이 PC나 노트북 중 한 가지 기기와 휴대폰으로 동시에 회의에 참여하도록 하였고, 교수자는 한 문제씩 화면에 실시간으로 띄워주며 비공개톡을 활용하여 답안을 수거하였다. 이러한 방식을 통해 학생들의 모니터 화면과 키보드, 마우스, 자세를 모니터링하고 통제하였다. 실시간 온라인 시험에 대한 설문조사 결과, 93.8%의 학생들이 전반적으로 공정하게 진행되었고 만족스럽다고 응답하였고, 90.6%의 학생들은 온라인 시험을 다른 사람에게 추천할 의향이 있다고 하였다. 다가오는 미래에는 원격강의와 온라인 시험이 보다 활성화될 것이므로 보다 공정하고 체계적이며 누구나 쉽게 활용할 수 있는 온라인 시험방식을 개발함으로써 점차 다른 시험으로도 확대시키려는 노력이 필요하다.
빅데이터(Big data)는 제4차 산업혁명 시대를 맞이하여 과학, 기술, 산업, 사회분야에서 사물인터넷(IoT), 인공지능(AI), 클라우드(Cloud)와 더불어 공공분야와 민간분야를 아우르는 곳에서 중요한 키워드가 되고 있다. 빅데이터 기반의 서비스는 교통, 기상, 의료, 마케팅 등의 다양한 분야에서 제공되고 있다. 특히 스포츠 분야에서는 병원이나 재활센터가 아닌 훈련이나 일상 생활에서 생체 신호(Vital sign)를 측정할 수 있는 웨어러블 장치(Wearable device)의 등장으로 여러 형태의 생체 신호를 수집, 관리할 수 있게 되었다. 하지만 아직까지 스포츠분야, 즉 야구선수의 훈련(training)과 재활(rehabilitation)을 위한 웨어러블 장치에서 추출된 생체 신호를 가지는 빅데이터에 대한 연구가 활성화되지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 야구선수에 대한 훈련, 특히 내야와 외야 수비선수에 대한 운동량 측정 생체신호를 빅데이터 기반으로 저장하고 분석할 수 있는 시스템에 대한 연구를 제안한다.
With the advance of Information Technology (IT) and dynamic requirements, diverse application services have been provided for end users. With huge volume of these services and information, users are required to acquire customized services that provide personalized information and decision at particular extent of time. The case is more appealing in healthcare, where patients wish to have access to their medical record where they have control and provided with recommendation on the medical information. PHR (Personal Health Record) is most prevailing initiative that gives secure access on patient record at anytime and anywhere. PHR should also incorporate decision support to help patients in self-management of their diseases. Available PHR system incorporates basic recommendations based on patient routine data. We have proposed decision support service called "Smart CDSS" that provides recommendations on PHR data for diabetic patients. Smart CDSS follows HL7 vMR (Virtual Medical Record) to help in integration with diverse application including PHR. PHR shares patient data with Smart CDSS through standard interfaces that pass through Adaptability Engine (AE). AE transforms the PHR CCR/CCD (Continuity of Care Record/Document) into standard HL7 vMR format. Smart CDSS produces recommendation on PHR datasets based on diabetic knowledge base represented in shareable HL7 Arden Syntax format. The Smart CDSS service is deployed on public cloud over MS Azure environment and PHR is maintaining on private cloud. The system has been evaluated for recommendation for 100 diabetic patients from Saint's Mary Hospital. The recommendations were compared with physicians' guidelines which complement the self-management of the patient.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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