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CO2 및 온도 상승 시 벼의 수량, 질소 이용 효율 및 질소 흡수 반응 (Yield, Nitrogen Use Efficiency and N Uptake Response of Paddy Rice Under Elevated CO2 & Temperature)

  • 장현수;상완규;이윤호;신평;류진희;이희우;김대욱;윤종탁;한지원
    • 한국농림기상학회지
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    • 제25권4호
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    • pp.346-358
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    • 2023
  • 기후변화가 심화됨에 따라 작물에 미치는 영향을 평가하고 개선 방안을 도출하는 것은 필수적이다. 본 연구에서는 고온, 고이산화탄소 조건에서 벼의 질소 흡수 반응 및 질소이용효율 등을 분석하여 기후변화에 따른 벼의 적응 대책을 검토하고자 수행하였다. 21C 후반 RCP8.5 시나리오에 근거하여 온도는 2001~2010년 대비 +4.7 ℃ 상승, CO2는 800 ppm을 기후변화 조건으로 하였으며, 질소를 0, 9, 18 kg 10a-1 수준으로 각각 시비하였다. 그리고 벼 낱알의 질소 흡수를 보기 위해 수비 시비시 안정동위원소15N-urea를 표층 시비하였다. 기후변화 조건에서는 현재 기후 대비 잎, 줄기의 바이오매스량은 증가하나 등숙률 감소로 정조중이 38 % 감소하여 수확지수도 47% 감소하였다. 기후변화로 인해 잎과 줄기에서 질소흡수량은 현재기후 대비 각각 87%, 139% 증가하였으며, 반대로 곡실의 질소함량은 31% 감소하는 경향을 보였다. 기후변화 조건에서 ANUE, NUEg는 표준시비 시 각각 76%, 54% 유의하게 감소하였으며, 수비 질소의 흡수량과 회수율(RE)도 이와 동일한 경향을 보였으며 질소시비를 증가하였을 경우에도 동일한 경향을 보였다. 임실 및 등숙률 저하로 sink/source 균형이 무너져 질소 화합물 및 광합성 산물의 이동이 저하되어 질소함량이 영양생장기관에 머물러있고 곡실로의 전류가 되지 않으므로 향후 이를 극복할 수 있는 고온 적응 품종 육성과 이앙시기 조절 등이 선행되어야 한다.

북서태평양에 서식하는 살오징어(Todarodes pacificus) 계군 분석에 대한 고찰 (Stock Identification of Todarodes pacificus in Northwest Pacific)

  • 김정연;문창호;윤문근;강창근;김경렬;나태희;최은정;이충일
    • 한국해양학회지:바다
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    • 제17권4호
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    • pp.292-302
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    • 2012
  • 본 종설논문은 살오징어의 기존 및 최근에 새롭게 적용되고 있는 계군 분석방법들을 비교 분석하여 각 분석방법의 장단점과 분석방법간의 상호보완에 대하여 고찰하였다. 살오징어는 북서태평양의 넓은 지역을 회유하는 어종으로 생태계 및 상업적으로 중요한 자원이다. 살오징어는 해양환경변화의 생물학적 지표로서의 가능성을 평가 받고 있으며, 장단기적인 어획량 및 분포역의 변화가 환경 변화와 함께 나타난다. 예를 들어, 1987/1988 무렵에 발생한 기후체제전환 이후 한류성 어종으로 분류되는 명태의 어획량은 급감하여 현재까지 그 영향이 지속되고 있는 반면, 살 오징어 어획량은 크게 증가하였다. 현재까지 명태 어획량의 감소에 대하여 남획과 기후변화에 초점이 맞추어진 해석이 있으나, 뚜렷한 원인 분석은 이루어지지 않고 있다. 그 이유 중 한 가지는 계군 분석에 근거한 생태, 환경적 측면에 대한 정확한 원인 분석이 이루어지지 않고 있는 것과 관련이 된다. 계군은 유사한 생물학적 특징을 가진 개체들이 제한된 영역 내에서 유성생식과정을 통하여 동일한 유전자 풀(gene pool)을 공유하는 집단으로, 동일 계군을 형성하는 개체들은 산란에서 자원으로 가입 후 다시 재생산 과정에 이르기까지 시간 및 공간적으로 각기 다른 환경의 영향을 받을 수 있다. 따라서, 종에 대한 정확한 계군 분석은 자원의 효과적인 관리 및 급격한 변화에 대한 중요한 대응 방안의 역할을 할 수 있다. 살오징어 계군 분석에 적용된 주요 방법은 크게 4가지로 형태학적 방법, 생태학적 방법, 표지방류법, 유전학적 방법이 있다. 형태학적인 방법은 분석방법이 가장 간단하고 다수의 개체를 비교적 쉽게 분석할 수 있지만 각 형질들은 성장기간 동안 환경에 의해 영향을 많이 받게 되어 개체간의 차이가 생긴다. 생태학적 방법은 주로 개체의 생리적인 변화와 분포 및 회유상태, 기생충의 기생상태나 종류 및 기생률 등을 분석, 산란장의 차이를 알아보는 연구이며, 현재 활발히 연구되고 있는 방법으로 유사한 환경에서 생활하는 집단을 알 수 있지만 유전적으로 같은 집단인지는 알기 어렵다. 표지방류법은 직접적인 방법으로 계군의 회유 및 분포, 산란장의 위치를 파악할 수 있지만 수거가 어렵고 초기 단계에는 표식을 하기 어렵다. 수산생물의 계군 분석을 위한 유전학적 방법은 자원관리학적 연구에 관한 기본적 정보를 제공해 왔다. 계군 분석을 위한 유전학적 방법은 이에 사용하는 유전자 마커(marker)의 감도에 따라 결정되며, 유전자 마커의 다형성이 높은 것을 선택해야 한다. 계군 분석을 위한 유전자 마커로는 오랜 기간 동안 동위효소 다형이 사용되어졌으며, 최근에는 mitochondria, microsatellite와 같이 DNA 염기배열 중에서도 변이성이 높은 영역을 선택하여 마커로 이용한 연구가 증가되고 있다. 기존의 형태학적 방법, 표지방류법, 생태학적인 방법들은 살오징어의 생활사, 회유경로, 산란장의 변화 등을 밝혀내어 계군을 파악하는데 많은 기여를 하였지만 여전히 각 해역에 분포하는 살오징어의 계군을 파악하기에는 어려움이 있다. 최근에는 기존의 계군 분석이 지닌 장단점을 비교 분석하여 복합적인 방법의 계군 분석이 이루어지며, 이러한 정보들을 바탕으로 유전학적 방법을 보완한다면 살오징어 자원의 변동에 대한 관리 방안을 마련하는데 도움을 줄 것이다.

CNN을 적용한 한국어 상품평 감성분석: 형태소 임베딩을 중심으로 (Sentiment Analysis of Korean Reviews Using CNN: Focusing on Morpheme Embedding)

  • 박현정;송민채;신경식
    • 지능정보연구
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    • 제24권2호
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    • pp.59-83
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    • 2018
  • 고객과 대중의 니즈를 파악하기 위한 감성분석의 중요성이 커지면서 최근 영어 텍스트를 대상으로 다양한 딥러닝 모델들이 소개되고 있다. 본 연구는 영어와 한국어의 언어적인 차이에 주목하여 딥러닝 모델을 한국어 상품평 텍스트의 감성분석에 적용할 때 부딪히게 되는 기본적인 이슈들에 대하여 실증적으로 살펴본다. 즉, 딥러닝 모델의 입력으로 사용되는 단어 벡터(word vector)를 형태소 수준에서 도출하고, 여러 형태소 벡터(morpheme vector) 도출 대안에 따라 감성분석의 정확도가 어떻게 달라지는지를 비정태적(non-static) CNN(Convolutional Neural Network) 모델을 사용하여 검증한다. 형태소 벡터 도출 대안은 CBOW(Continuous Bag-Of-Words)를 기본적으로 적용하고, 입력 데이터의 종류, 문장 분리와 맞춤법 및 띄어쓰기 교정, 품사 선택, 품사 태그 부착, 고려 형태소의 최소 빈도수 등과 같은 기준에 따라 달라진다. 형태소 벡터 도출 시, 문법 준수도가 낮더라도 감성분석 대상과 같은 도메인의 텍스트를 사용하고, 문장 분리 외에 맞춤법 및 띄어쓰기 전처리를 하며, 분석불능 범주를 포함한 모든 품사를 고려할 때 감성분석의 분류 정확도가 향상되는 결과를 얻었다. 동음이의어 비율이 높은 한국어 특성 때문에 고려한 품사 태그 부착 방안과 포함할 형태소에 대한 최소 빈도수 기준은 뚜렷한 영향이 없는 것으로 나타났다.

폭소노미 사이트를 위한 랭킹 프레임워크 설계: 시맨틱 그래프기반 접근 (A Folksonomy Ranking Framework: A Semantic Graph-based Approach)

  • 박현정;노상규
    • Asia pacific journal of information systems
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    • 제21권2호
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    • pp.89-116
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    • 2011
  • In collaborative tagging systems such as Delicious.com and Flickr.com, users assign keywords or tags to their uploaded resources, such as bookmarks and pictures, for their future use or sharing purposes. The collection of resources and tags generated by a user is called a personomy, and the collection of all personomies constitutes the folksonomy. The most significant need of the folksonomy users Is to efficiently find useful resources or experts on specific topics. An excellent ranking algorithm would assign higher ranking to more useful resources or experts. What resources are considered useful In a folksonomic system? Does a standard superior to frequency or freshness exist? The resource recommended by more users with mere expertise should be worthy of attention. This ranking paradigm can be implemented through a graph-based ranking algorithm. Two well-known representatives of such a paradigm are Page Rank by Google and HITS(Hypertext Induced Topic Selection) by Kleinberg. Both Page Rank and HITS assign a higher evaluation score to pages linked to more higher-scored pages. HITS differs from PageRank in that it utilizes two kinds of scores: authority and hub scores. The ranking objects of these pages are limited to Web pages, whereas the ranking objects of a folksonomic system are somewhat heterogeneous(i.e., users, resources, and tags). Therefore, uniform application of the voting notion of PageRank and HITS based on the links to a folksonomy would be unreasonable, In a folksonomic system, each link corresponding to a property can have an opposite direction, depending on whether the property is an active or a passive voice. The current research stems from the Idea that a graph-based ranking algorithm could be applied to the folksonomic system using the concept of mutual Interactions between entitles, rather than the voting notion of PageRank or HITS. The concept of mutual interactions, proposed for ranking the Semantic Web resources, enables the calculation of importance scores of various resources unaffected by link directions. The weights of a property representing the mutual interaction between classes are assigned depending on the relative significance of the property to the resource importance of each class. This class-oriented approach is based on the fact that, in the Semantic Web, there are many heterogeneous classes; thus, applying a different appraisal standard for each class is more reasonable. This is similar to the evaluation method of humans, where different items are assigned specific weights, which are then summed up to determine the weighted average. We can check for missing properties more easily with this approach than with other predicate-oriented approaches. A user of a tagging system usually assigns more than one tags to the same resource, and there can be more than one tags with the same subjectivity and objectivity. In the case that many users assign similar tags to the same resource, grading the users differently depending on the assignment order becomes necessary. This idea comes from the studies in psychology wherein expertise involves the ability to select the most relevant information for achieving a goal. An expert should be someone who not only has a large collection of documents annotated with a particular tag, but also tends to add documents of high quality to his/her collections. Such documents are identified by the number, as well as the expertise, of users who have the same documents in their collections. In other words, there is a relationship of mutual reinforcement between the expertise of a user and the quality of a document. In addition, there is a need to rank entities related more closely to a certain entity. Considering the property of social media that ensures the popularity of a topic is temporary, recent data should have more weight than old data. We propose a comprehensive folksonomy ranking framework in which all these considerations are dealt with and that can be easily customized to each folksonomy site for ranking purposes. To examine the validity of our ranking algorithm and show the mechanism of adjusting property, time, and expertise weights, we first use a dataset designed for analyzing the effect of each ranking factor independently. We then show the ranking results of a real folksonomy site, with the ranking factors combined. Because the ground truth of a given dataset is not known when it comes to ranking, we inject simulated data whose ranking results can be predicted into the real dataset and compare the ranking results of our algorithm with that of a previous HITS-based algorithm. Our semantic ranking algorithm based on the concept of mutual interaction seems to be preferable to the HITS-based algorithm as a flexible folksonomy ranking framework. Some concrete points of difference are as follows. First, with the time concept applied to the property weights, our algorithm shows superior performance in lowering the scores of older data and raising the scores of newer data. Second, applying the time concept to the expertise weights, as well as to the property weights, our algorithm controls the conflicting influence of expertise weights and enhances overall consistency of time-valued ranking. The expertise weights of the previous study can act as an obstacle to the time-valued ranking because the number of followers increases as time goes on. Third, many new properties and classes can be included in our framework. The previous HITS-based algorithm, based on the voting notion, loses ground in the situation where the domain consists of more than two classes, or where other important properties, such as "sent through twitter" or "registered as a friend," are added to the domain. Forth, there is a big difference in the calculation time and memory use between the two kinds of algorithms. While the matrix multiplication of two matrices, has to be executed twice for the previous HITS-based algorithm, this is unnecessary with our algorithm. In our ranking framework, various folksonomy ranking policies can be expressed with the ranking factors combined and our approach can work, even if the folksonomy site is not implemented with Semantic Web languages. Above all, the time weight proposed in this paper will be applicable to various domains, including social media, where time value is considered important.

유치열과 영구치열의 구개 각부의 관계에 관한 연구 (A STUDY ON THE RELATIONS OF VARIOUS PARTS OF THE PALATE FOR PRIMARY AND PERMANENT DENTITION)

  • 이용훈;양연미;이용희;김상훈;김재곤;백병주
    • 대한소아치과학회지
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    • 제31권4호
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    • pp.569-578
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    • 2004
  • 본 연구는 유치열과 영구치열에서 구개의 길이, 폭, 깊이 및 치열궁의 형태 등을 조사하여 남녀간의 차이와 유치열과 영구치열간의 변화양상을 파악하는 것이다. 유치열기 아동 100명과 영구치열기 성인 100명 총 200명을 대상으로 하여 상악 석고 모형을 채득하고 3차원 laser scanner(SD Scanner, DS4060, LDI, U.S.A.)를 통한 석고 모델의 측정을 통해 cloud data, polygonization, section curve and loft surface, fit and horizontal plane (Surfacer 10.0. Imageware, U.S.A.)을 기초로 하여 구개의 폭, 길이, 높이 및 치열궁의 형태 등을 계측하였다. 통계학적 분석을 위해 t-tests가 사용되었다. 이에 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 구개의 계측항목에서 유치열 전방부 구개높이를 제외한 나머지 항목에서 남자가 여자보다 크게 나왔으며, 유치열은 전구개폭(p<0.05)과 후구개폭(p<0.01), 영구치열은 구개폭(p<0.05)과 전구개길이(p<0.01), 중구개, 후구개길이(p<0.05)에서 남녀간에 유의한 차이가 있었다. 2. 남녀의 구개지수에서 유치열에서는 구개장고지수(p<0.05)와 구개장폭지수(p<0.01)가 남녀간에 통계학적으로 유의한 차이가 있었다. 영구치열의 구개지수에서는 남녀간에 유의한 차이가 없었다. 3. 유치열과 영구치열의 계측항목 비교에서 후방부 구개폭이 가장 많이 증가하였으며, 다음으로 후방부 구개높이, 전방부 구개폭, 전방부 구개길이 순이었다. 전방부 구개높이와 후방부 구개길이는 오히려 감소하였다. 4. 유치열과 영구치열의 구개지수 비교에서 구개장고지수와 구개장폭지수, 후구개폭고지수는 영구치열에서 증가하였고, 나머지 지수는 감소하였다.보아 Er:YAG 레이저와 Chinese ink로 photosensitization을 시행한 후의 Nd:YAG 레이저 조사는 일정시간 동안 S. mutans의 증식과 산 생성능을 억제시키므로써 치아우식증 예방효과를 얻을 수 있다고 사료되나 억제효과가 오래가지 않아 임상적으로 효과를 얻기 위해서는 자주 조사를 해주어야 한다는 문제점을 안고 있어 임상적으로 치아우식증 예방이란 단독 목적으로 사용하기에는 실용성이 크지 않다고 사료된다.전자현미경 관찰에서 초음파 진동을 가한 군에서 resin tag의 길이가 길었고, lateral branch의 수도 많이 관찰되었다.TEX>$1\rightarrow6$ 결합이 주된 결합인 수용성 글루캔이었다. 이상의 결과를 종합하면 구강에서 분리된 Streptococcus salivarius 119에 의한 Streptococcus mutans의 인공치태 형성 억제작용은 수용성 글루캔 형성에 의한 것으로 사료되었다.동을 유도할 수 있다고 사료된다. 또한 이유식을 통한 다양한 식품의 경험 및 식품 섭취방법 등을 연습하는 과정을 통해 앞으로의 식생활 및 성장 발달에 영향을 미칠 것으로 사료된다. 따라서 영유아의 성장발달에 따른 적절한 영양교육의 실시가 보다 체계적으로 활성화 되어야 하겠으며 이를 위해 실제로 도움이 될 수 있는 구체적인 교육내용, 방법 및 도구의 개발이 요구된다.어서, B군은 A군,C군,D군과 비교하여 통계학적으로 유의성 있는 차이를 보였고(p<0.05), E군은 F군,G군과 비교하여 통계학적으로 유의성 있는 차이를 보였다(p<0.05). 3. 광중합형 및 자가중합형 교정용 전색제는 법랑질탈회 예방효과가 있었다. 4. 광중합형 및 자가중합형 교정용 전색제는 법랑질탈회 진행억제효과가 있었다. 5. 광중합형 및 자가중합형 교정용 전색제 표본에

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뉴스와 주가 : 빅데이터 감성분석을 통한 지능형 투자의사결정모형 (Stock-Index Invest Model Using News Big Data Opinion Mining)

  • 김유신;김남규;정승렬
    • 지능정보연구
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    • 제18권2호
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    • pp.143-156
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    • 2012
  • 누구나 뉴스와 주가 사이에는 밀접한 관계를 있을 것이라 생각한다. 그래서 뉴스를 통해 투자기회를 찾고, 투자이익을 얻을 수 있을 것으로 기대한다. 그렇지만 너무나 많은 뉴스들이 실시간으로 생성 전파되며, 정작 어떤 뉴스가 중요한지, 뉴스가 주가에 미치는 영향은 얼마나 되는지를 알아내기는 쉽지 않다. 본 연구는 이러한 뉴스들을 수집 분석하여 주가와 어떠한 관련이 있는지 분석하였다. 뉴스는 그 속성상 특정한 양식을 갖지 않는 비정형 텍스트로 구성되어있다. 이러한 뉴스 컨텐츠를 분석하기 위해 오피니언 마이닝이라는 빅데이터 감성분석 기법을 적용하였고, 이를 통해 주가지수의 등락을 예측하는 지능형 투자의사결정 모형을 제시하였다. 그리고, 모형의 유효성을 검증하기 위하여 마이닝 결과와 주가지수 등락 간의 관계를 통계 분석하였다. 그 결과 뉴스 컨텐츠의 감성분석 결과값과 주가지수 등락과는 유의한 관계를 가지고 있었으며, 좀 더 세부적으로는 주식시장 개장 전 뉴스들과 주가지수의 등락과의 관계 또한 통계적으로 유의하여, 뉴스의 감성분석 결과를 이용해 주가지수의 변동성 예측이 가능할 것으로 판단되었다. 이렇게 도출된 투자의사결정 모형은 여러 유형의 뉴스 중에서 시황 전망 해외 뉴스가 주가지수 변동을 가장 잘 예측하는 것으로 나타났고 로지스틱 회귀분석결과 분류정확도는 주가하락 시 70.0%, 주가상승 시 78.8%이며 전체평균은 74.6%로 나타났다.

NFC 기반의 스마트워크 서비스 모델 설계 (NFC-based Smartwork Service Model Design)

  • 박아름;강민수;전정호;이경전
    • 지능정보연구
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    • 제19권2호
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    • pp.157-175
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    • 2013
  • 본 연구는 기존의 스마트워크 모델인 재택 근무, 스마트워크 센터, 모바일 오피스 등을 지원 및 확장할 수 있는 NFC 기반의 스마트워커 네트워킹 서비스 모델과 NFC 기반의 공간관리 서비스 모델을 제시한다. 본래 재택 근무나 원격 근무는 직원들의 생산성 제고를 위해 시행되었지만, 최근 생산성 저하와 협업의 어려움, 근태 관리의 어려움 등을 이유로 재택 근무의 실효성에 대해 부정적인 의견이 제시되고 있고, 일부 기업은 재택 근무를 폐지하고 있는 실정이다. 이에 본 논문은 직원들 간의 협업 및 커뮤니케이션을 지원하여 업무 생산성을 제고시킬 수 있는 NFC 기반의 커뮤니케이션/SNS 서비스 모델을 제시한다. 또한, NFC 기술을 이용한 지역 기반의 실시간 구인, 구직 서비스 모델을 제안하는데, 이 서비스 모델은 기존의 공유 경제 사이트와의 제휴를 통해 사용자들이 NFC 태그 터치 후 공유경제 사이트에서 필요한 인력을 구하거나, 자신의 기술이나 재능을 무료 또는 유료로 제공함으로써 효율적으로 인력이 활용되는 효과를 가져 올 수 있다. NFC 기반의 커뮤니케이션/SNS 서비스 모델은 구축비용이 낮다는 점과 종업원들의 위치 정보 제공이 가능하다는 점, 지식 축적이 가능하다는 등의 특징을 가진다. NFC 기반의 공간관리 서비스 모델은 스마트워크가 주로 시행되던 오피스 공간뿐만 아니라 그 외의 현장이나 카페 등 기존의 업무공간 이외에서도 업무를 수행할 수 있도록 지원하는 서비스 모델로 공간확장 측면에 중점을 둔 서비스 모델이다. 이 서비스 모델은 구축비용이 낮다는 점, 개인화 서비스의 제공이 가능하다는 점, 기업 외부에 시스템 구축이 가능하다는 점, 기업 내외부에 있는 종업원들의 위치 정보 파악이 가능하다는 특징을 가진다. 본 논문은 위와 같은 스마트워크 서비스 모델을 설계하기 위해 시나리오를 제시하고, 비즈니스 모델의 프로세스와 이해 관계자들의 역할 및 혜택을 검토하며, 기존의 서비스와 비교 분석하여 차별점을 도출하고 시사점을 제시한다. 본 논문이 제시하는 서비스 모델은 기존의 서비스 모델을 대체하는 것이 아니라 지원하고 확장할 수 있는 모델로, NFC라는 인식기술을 활용하여 기업이 좀 더 유연한 스마트워크 시스템을 구축할 수 있도록 한다. 기존에 대기업 위주로 스마트워크가 시행되었으나, NFC 기반의 스마트워크 서비스 모델은 스마트워크를 도입하는 기업의 범위를 확장시키고, 스마트워크 제도의 수혜를 받을 수 있는 구성원의 범위를 확장시킬 수 있을 것으로 기대된다.