우리는 4차 산업혁명이라는 편리한 시대에 살고 있으며, 새로운 기술의 발전으로 인해 풍요로운 생활을 하고 있다. 4차 산업혁명은 로봇기술, 생명과학, 인공지능이 주도하는 차세대 산업혁명으로, 스포츠도 융복합 연구의 필요성이 제기되면서 스포츠의 학문적 기초를 위한 노력들이 계속되고 있다. 최근에는 코로나19로 인한 홈트레이닝이 주목받고 있는데, 그 중 필라테스는 인기가 높으며 그와 동시에 관련 용품들의 수요도 급증했다. 이는 코로나19가 스포츠산업 생태계에 영향력을 주었음을 단적으로 보여주고 있다. 따라서 본 연구에서는 필라테스의 정확한 특허 정보를 통해 현재의 동향을 파악하고 향후 스포츠 융복합 산업과 스포츠 지식재산 관련 연구의 기초자료로 사용하는데 그 목적이 있다. 연구 방법은 특허청 특허정보 검색서비스인 키프리스(KIPRIS, www.kipris.or.kr)에서 제공하는 자료를 활용하여 2010년 1월 1일부터 2021년 12월 31일까지의 자료를 통해 특허 상태분석, 국제특허분류(IPC) 특허분석, 분류별 세부 특허분석을 실시하였다.
인공지능 기술은 제조 로봇, 인공지능 스피커, 로봇 청소기 등 산업 및 스마트홈 분야에서 다양하게 사용되고 있다. 본 논문에서는 RCMS(Real-time Cash Management System)에서 활용하기 위한 인공지능 기반 1:1 챗봇(chatbot) 시스템을 설계 및 구현하였다. 구현한 RCMS 챗봇은 기존 온라인 게시판의 1만 3천 5백여건의 질의응답을 기반으로 연구비 사용, 시스템 사용법 등 9개 영역에 총 210개의 질의시나리오로 구축하였다. 챗봇은 부족한 상담인원 문제를 해소하고, 근무시간 이후에 연구자의 문의에 대응하여 사용자의 만족도를 제고 할 것으로 예상되며, 연구자의 상담문의가 가장 많았던 사용비목에 대한 추천 서비스는 상담건수를 감소시켜 다른 상담문의에 대한 답변의 질적 수준 향상이 기대된다.
고고도 장기체공 태양광 무인기는 성층권에서 태양광을 에너지원으로 장기간 비행하며 임무를 수행하는 무인기를 의미하며 고고도에서 장기적으로 임무 수행이 가능하여 지역적으로 통신위성 대체, 군사적 목적으로 임시 통신망 구축, 지상 촬영을 통한 감시 정찰 기능 등으로 사용할 수 있다. 이런 임무특성상 임무 수행 가용시간을 분석하는 것은 무인기를 상용화하는 데 매우 중요한 요소이다. 하지만 고고도에서 태양광 전력의 획득은 운용 위도와 계절에 영향을 받고 여러 요소가 복합적으로 작용하여 가용일수의 분석이 쉽지 않다. 본 논문에서는 고고도 장기체공 무인기의 설계 파라미터를 바탕으로 가용시간의 분석 모델 및 로직을 제시하고 태양광 획득 조건에 따른 고고도 장기체공 태양광 무인기의 가용시간을 분석하였다.
Purposes: There exist many non-covered services that the National Health Insurance does not cover, and thus, their prices are set by individual health care providers. However, little study has been done to investigate how hospitals set prices for those services. The purpose of this study is to examine the relationship between ownership, profitability, and prices of those services for a sample of general hospitals. Methodology/Approach: Data regarding the prices of major non-covered services (e.g., upper-level hospital room fees, MRI, Da 7inci robot surgery, and LASIK) were obtained from the Health Insurance Review and Assessment Service and the financial information, as well as other characteristics, were derived from the financial reports from the Korea Health Industry Development Institute. Descriptive statistics, t-tests, and multiple linear regression analyses were used to test the relationship between the independent variables and the dependent variables. Findings: Hospitals owned by private universities appeared to have higher prices for non-covered services while regional public hospitals tend to have lower prices. Profitability, measured by operating margin, was not significantly related to the prices. Hospitals that charge higher prices were more likely to be located in the capital area (Seoul, Incheon, and Gyeonggi), and to employ larger number of personnel. Practical Implications: Public hospitals tend to charge lower prices for non-covered services. Relative market power appears to be related to pricing. Further research is needed to investigate whether such a relationship varies over time and its effects on the quality and access.
자동차의 전장화와 실내 서비스 제공 로봇 등의 산업화로 자율주행에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 일반적으로 주변이 넓은 외부의 경우 주로 GPS나 라이다, 비전을 통해 위치를 인식하고, 실내에서는 WiFi, UWB(Ultra-Wide Band), VLP등의 기술로 위치 측위를 수행한다. 본 논문에서는 실내 환경에서 서로 다른 색온도를 가진 LED 조명을 이용한 자기 위치 측위에 대한 시스템을 소개한다. 터널과 같은 모의 실험 환경에서 LED 조명을 설치 한 후, 위치에 따른 색도값의 분석을 통해 현재 위치에 대한 정보를 얻을 수 있음을 보였다. 이를 통해 차량의 터널 내 위치, 창고나 공장과 같은 실내에서 기기의 움직임에 대한 정보를 얻을 수 있을 것으로 기대한다.
기계학습(Machine Learning)은 인공 지능의 한 분야로, 데이터를 이용하여 기계를 학습시켜 기계 스스로가 데이터 분석 및 예측을 하게 만드는 것과 관련한 컴퓨터 과학의 한 영역을 일컫는다. 그중에서 SVM(Support Vector Machines)은 주로 분류와 회귀 분석을 목적으로 사용되는 모델이다. 어느 두 집단에 속한 데이터들에 대한 정보를 얻었을 때, SVM 모델은 주어진 데이터 집합을 바탕으로 하여 새로운 데이터가 어느 집단에 속할지를 판단해준다. 최근 들어서 많은 금융전문가는 기계학습과 막대한 데이터가 존재하는 금융 분야와의 접목 가능성을 보며 기계학습에 집중하고 있다. 그러면서 각 금융사는 고도화된 알고리즘과 빅데이터를 통해 여러 금융업무 수행이 가능한 로봇(Robot)과 투자전문가(Advisor)의 합성어인 로보어드바이저(Robo-Advisor) 서비스를 발 빠르게 제공하기 시작했다. 따라서 현재의 금융 동향을 고려하여 본 연구에서는 기계학습 방법의 하나인 SVM을 활용하여 매매성과를 올리는 방법에 대해 제안하고자 한다. SVM을 통한 예측대상은 한국형 변동성지수인 VKOSPI이다. VKOSPI는 금융파생상품의 한 종류인 옵션의 가격에 영향을 미친다. VKOSPI는 흔히 말하는 변동성과 같고 VKOSPI 값은 옵션의 종류와 관계없이 옵션 가격과 정비례하는 특성이 있다. 그러므로 VKOSPI의 정확한 예측은 옵션 매매에서의 수익을 낼 수 있는 중요한 요소 중 하나이다. 지금까지 기계학습을 기반으로 한 VKOSPI의 예측을 다룬 연구는 없었다. 본 연구에서는 SVM을 통해 일 중의 VKOSPI를 예측하였고, 예측 내용을 바탕으로 옵션 매매에 대한 적용 가능 여부를 실험하였으며 실제로 향상된 매매 성과가 나타남을 증명하였다.
현대 제조 공업이 고효율, 고정밀도와 경제적인 방향으로 발전 하면서 금속을 절단하는 띠톱 기계는 이미 철강, 기계, 자동차, 조선, 석유, 광산, 항공 우주 등 다양한 영역에서 광범위 하게 활용 되고 있다. 하지만 기존의 띠톱 기계들은 경험적으로 설계 되어져 왔으며 따라서 낮은 수명, 톱질 동작 상태에서 낮은 정밀도 및 저효율을 문제와 높은 제조원가 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 띠톱의 역학적 해석을 통해 띠톱 톱대의 설계 파라미터를 개선하는 방법을 제시 하였다. 실제로 빈번하게 사용 되고 있는 띠톱 기계를 모델링 하여 응력 분석, 피로해석을 시행 하였으며 이에 따라 톱대의 상세한 설계 파라미터를 도출 하였다. 그 결과 피로 강도가 피로 요구 사항을 만족 시키고 띠톱 기계의 정밀도와 효율이 크게 향상 되는 것을 확인할 수 있었다.
본 연구는 조경산업의 관점에서 4차 산업혁명 기술을 탐색하여, 선순환적 가치증대에 필요한 기초자료를 제공하고자 수행하였다. 4차 산업혁명, 조경산업과 도시재생의 특성 등을 고찰하고, 체계적 연구에 적합한 기술 분류 체계를 틀로 선정하는 등 방법론을 설정하여 연구하였다. 먼저, 조경산업의 선순환적 가치증대에 활용이 가능한 디지털 데이터 기반의 4차 산업혁명 기술을 선별하였다. '요소기술 수준'에서 '핵심기술'인 사물인터넷, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터, 인공지능, 로봇, '주변기술'인 가상 증강현실, 드론, 3D 4D 프린팅, 3D 스캐닝이 디지털 데이터 기반의 4차 산업혁명 기술로 조명되었다. 조경산업에 특화하여 '트렌드 수준'으로 응용하면 선순환적 가치증대에 활용이 가능한 것으로 나타났다. '시스템 수준'은 하나의 범용기술로 분석하였으며, 플랫폼을 중심으로 요소기술 수준, 컴퓨터와 스마트기기 등이 유기적으로 상호연계되어 시스템화된 디지털 데이터 기반의 4차 산업혁명 기술로 조명되었다. 조경산업에 특화하여 '트렌드 수준'으로 응용하면 선순환적 가치증대에 효과적인 기술로 나타났다. 요소기술 수준을 응용한 트렌드 수준에서 제시된 모든 활용 방안의 구현과 시너지효과 창출이 가능하다. 스마트정원, 스마트공원 등이 추구해야 하는 수준으로 분석되었다. 트렌드 수준의 인접산업 기술 중에는 스마트시티, 스마트홈, 스마트팜 및 정밀농업, 스마트관광, 스마트헬스케어가 협업에 의한 연계성이 클 것으로 판단되었다. 다음으로, 도시재생 공공공간을 포함한 조경공간의 조성 유지관리 및 서비스에서 도구이자 소재로서, 트렌드 수준으로 응용된 관련 기술의 다양한 활용 방안이 조명되었다. 즉, 유비쿼터스 컴퓨팅의 실현으로 조경공간에서 디지털 기술의 기본적 특성이 반영된 초연결화, 초실감화, 초지능화, 초융합화되는 방안들이 제시되었다. 조경산업이 도시재생 사업에 참여함에 있어서도, 기존 업무를 비롯하여 새로운 성격의 요구 수용 및 조율, 교육, 컨설팅 등에서 가치를 증대하는데 효과적인 것으로 분석되었다. 특히, 조경영역 전반이 전략적 교두보로 유지관리를 연계하여, 트렌드 수준의 관련 기술을 시스템화할 때 선순환적 가치증대에 효과적인 것으로 나타났다. 산업구조 상, 다양한 경로에서 생산된 데이터와 정보를 유통시키는데 효과적이기 때문이다. 향후 디지털 데이터 기반의 4차 산업혁명 기술을 실제 조경공간의 조성 유지관리 및 서비스에 융합하여 실증하는 등의 후속적 연구가 필요하다.
인공지능의 미래 산업화 가능성을 인공지능 예술과 영화를 통해서 연구하였다. 인공지능 분야는 과거와 현재를 통해 인간을 모방하여 발전하고 있으므로 영화와 인공지능 예술에서 제시하는 미래상을 파악하는 것이 중요하다고 유추할 수 있을 것이다. 인간의 가치는 인공지능 영화와 예술에서 다르게 표현된다. 인공지능 영화와 예술은 각각 인간 가치의 외적인 면과 내적인 면에 관심을 가진다. 대체로 영화는 인간과 인공지능의 형체와 기능 등에서 서로 유사한 외형적인 측면을 바라보지만, 인공지능 예술은 인공지능 기술 발전에 기인한 인간의 소외와 소통의 부재에 대해 다룬다. 영화에서의 인공지능은 인공지능 기술에 대한 상상을 시각화하는 방향으로, 인공지능 예술에서는 기술을 활용하여 작품을 제작하여 구현하는 방식으로 발현된다. 오늘날 영화에서 상상력으로 보여준 인공지능의 미래는 기술적으로 실현되고 있다. 인공지능 예술은 주로 현재 기술을 통해 나타날 수 있는 인공지능 기술의 문제와 인공지능 기술발전에서 야기될 수 있는 인간적인 문제를 반영하고 있다. 영화와 인공지능 예술은 전반적으로 현재의 문제를 반영하고 있어 그것들을 통해 인공지능의 미래를 조망할 수 있을 것이다. 영화에서 살펴본 인공지능의 미래상은 인간의 편의를 제공하는 인공지능 서비스형태, 사이보그 인공지능 산업, 외골격 로봇과 외골격 슈트를 활용한 산업, 인공지능 비서 등의 산업이다. 인공지능 예술을 통해 인공지능 기술의 문제점과 인간의 가치문제의 관점으로 인공지능의 미래상을 고찰하면, 실수를 통해 생각하는 인공지능, 라이프로깅의 활용을 통해 자신과 소통하고, 반성적 사고를 통하여 소통의 실패를 만회하며, 인간적인 우연성을 통해 인공지능 예술가의 영역을 확장하는 형태 등이 있을 수 있다. 따라서 영화와 인공지능 예술을 통해 연구한 인공지능의 미래 산업화 가능성은 인간의 오감영역을 확장하는 산업, 인간의 부족한 신체 능력을 향상하는 산업, 인간의 신체적 능력을 향상하는 산업, 인간의 심리적 정신적 영역을 치유하는 산업이다.
본 연구는 2016년부터 3년간 발표된 유아 소프트웨어 교육 관련 국내 최근 연구들의 경향을 게재 경향과 연구방법의 측면에서 분석하는데 연구의 목적을 두었다. 분석대상은 한국학술지인용색인과 국가학술연구정보 공유 시스템에서 검색된 유아의 소프트웨어 교육 관련 연구 26편이었다. 발표된 연구의 게재 경향은 발표 연도, 발표 형식, 학문 분야의 범주에 따라 살펴보았다. 연구방법 측면에서는 연구의 주제 특성과 연구방법 유형, 그리고 연구변인의 특성을 분석하였다. 연구의 결과를 연구의 게재 경향 측면에서 살펴본 바, 2016년부터 최근 3년간 발표된 연구 편수는 연도별로 점차 증가하며, 학술지 논문 형태로 대다수가 발표된 것으로 나타났다. 전체 분석대상의 61.5%(16편)가 유아교육 및 아동학 관련 학문 분야에서 발표된 논문이었다. 연구방법 측면에서는 먼저, 연구의 주제와 연구대상 관련하여 유아 소프트웨어 교육 프로그램 개발 연구, 또는 만4세와 만5세를 대상으로 효과 검증을 한 연구가 다수를 차지하는 것으로 밝혀졌다. 연구방법으로는 실험연구와 문헌연구방법 (각 8회), 조사연구(7회)의 순으로 많이 적용된 것으로 나타났다. 연구변인의 특성으로서 많이 다루어진 측정변인은 유아의 인지적 특성 변인으로 나타났다. 연구에 적용된 프로그램의 특성과 관련하여, 첫째, 프로그래밍 도구 환경을 중심으로 분류한 결과 가장 많은 6편의 연구가 피지컬 컴퓨팅 환경의 프로그램을 사용하였으며, 연구에 사용된 프로그래밍 도구 로봇 중에서는 Albert가 가장 많이 사용된 것으로 나타났다. 프로그램의 적용 기간은 5주~48주로 차이가 있었다. 분석대상 연구들에서 컴퓨팅 사고력은 소프트웨어 교육에 의해 향상되는 문제해결 능력으로 개념화된 경우가 가장 많았으며, 그 하위요인별 개별도구로써 측정되었음을 알 수 있었다. 본 연구의 결과 유아의 소프트웨어 교육 관련 연구가 최근 증가하는 경향을 보이지만 연구 편수의 축적과 연구방법 측면에서 개선이 필요하다는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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