• 복식문화연구
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• 제27권5호
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• pp.449-460
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• 2019

Today, the fashion business environment of the 4.0 generation is changing based on fashion technology combined with advanced digital technologies such as AI (Artificial Intelligence), big data and IoT (Internet of Things). "Digital Transformation" means a fundamental change and innovation in a digital paradigm including corporate strategy, organization, communication, and business model, based on the utilization of digital technology. Thus, this study examines digital transformation strategies through the fashion brand Burberry. The study contents are as follows. First, it examines the theoretical concept of digital transformation and its utilization status. Second, it analyzes the characteristics of Burberry's digital transformation based on its strategies. For the research methodology, a literature review was performed on books and papers, aligning with case studies through websites, social media, and news articles. The result showed that first, Burberry has reset their main target to Millennials who actively use mobile and social media, and continues to communicate with them by utilizing digital strategy in the entire management. Second, Burberry is quickly delivering consistent brand identity to consumers by internally creating and providing social media-friendly content. Third, they have started real-time product sales and services by using IT to enhance access to brands and to lead consumers towards more active participation. In this study, Burberry's case shows that digital transformation can contribute to increased brand value and sales, keeping up with the changes in the digital paradigm. Therefore, the study suggests that digital transformation will serve as an important business strategy for fashion brands in the future.

• 기록학연구
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• 제54호
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• pp.211-248
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• 2017

이 연구에서는 제4차 산업혁명의 신기술을 활용하여 기록관리를 더 잘 할 수 있는 방안을 살펴보았다. 이를 위해 기록의 생산 및 관리에 큰 영향을 미치는 클라우드, 빅데이터, 인공지능, 사물인터넷 등 네 가지 기술들을 선정하고 이 기술들의 개념과 특징, 적용분야를 정리하고 대표적 기술들을 테스트하였다. 이후 각 기술로 인해 변화된 생산기록의 특징을 분석하였다. 신기술로 인해 기록의 생산량은 급증했고 유형은 다양해졌다. 또한 데이터의 품질 확보와 생산 맥락을 설명하기 위한 조치가 필요함을 알 수 있었다. 각 기술을 기록관리에 효과적으로 도입하기 위해서는 기술의 성숙도별로 당장 적용할 기술과 나중에 적용해야 할 기술을 구분하여 로드맵을 설계해야 한다. 생산기록의 특징 변화에 대응하기 위해서는 유연한 데이터 구조를 갖추고 표준화된 형식으로 생산해야 한다. 또한 공공기관이 SaaS 제품을 조달할 수 있도록 하고 디지털 기술을 이용하여 공공서비스의 품질을 높여야 한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.120-126
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• 2019

최근 에너지 인터넷에서 지능형 원격검침 인프라를 이용하여 확보된 대량의 전력사용데이터를 기반으로 효과적인 전력수요 예측을 위해 다양한 기계학습기법에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 전력량 데이터와 같은 시계열 데이터에 대해 효율적으로 패턴인식을 수행하는 인공지능 네트워크인 Gated Recurrent Unit(GRU)을 기반으로 딥 러닝 모델을 제안하고, 실제 가정의 전력사용량 데이터를 토대로 예측 성능을 분석한다. 제안한 학습 모델의 예측 성능과 기존의 Long Short Term Memory (LSTM) 인공지능 네트워크 기반의 전력량 예측 성능을 비교하며, 성능평가 지표로써 Mean Squared Error (MSE), Mean Absolute Error (MAE), Forecast Skill Score, Normalized Root Mean Squared Error (RMSE), Normalized Mean Bias Error (NMBE)를 이용한다. 실험 결과에서 GRU기반의 제안한 시계열 데이터 예측 모델의 전력량 수요 예측 성능이 개선되는 것을 확인한다.

• 통합자연과학논문집
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• 제13권4호
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• pp.132-140
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• 2020

With the recent introduction of artificial intelligence (AI) technology, the use of data is rapidly increasing, and newly generated data is also rapidly increasing. In order to obtain the results to be analyzed based on these data, the first thing to do is to classify the data well. However, when classifying data, if only one classification technique belonging to the machine learning technique is applied to classify and analyze it, an error of overfitting can be accompanied. In order to reduce or minimize the problems caused by misclassification of the classification system such as overfitting, it is necessary to derive an optimal classification by comparing the results of each classification by applying several classification techniques. If you try to interpret the data with only one classification technique, you will have poor reasoning and poor predictions of results. This study seeks to find a method for optimally classifying data by looking at data from various perspectives and applying various classification techniques such as LDA and QDA, such as linear or nonlinear classification, as a process before data analysis in data analysis. In order to obtain the reliability and sophistication of statistics as a result of big data analysis, it is necessary to analyze the meaning of each variable and the correlation between the variables. If the data is classified differently from the hypothesis test from the beginning, even if the analysis is performed well, unreliable results will be obtained. In other words, prior to big data analysis, it is necessary to ensure that data is well classified to suit the purpose of analysis. This is a process that must be performed before reaching the result by analyzing the data, and it may be a method of optimal data classification.

• 융합보안논문지
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• 제20권4호
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• pp.169-176
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• 2020

최근 스마트 기기를 이용한 다양한 서비스들이 사용되는 시대를 소위 "스마트 시대"라 부르기도 한다. 이러한 가운데 스마트홈 서비스는 주거 환경과 문화에 큰 변화를 가져왔을 뿐만 아니라, 매우 빠르게 진화해 가고 있다. 그리고 스마트홈 서비스는 일반 가정에서 다양한 전자제품들 간의 통신을 통해 사용자에게 보다 편리한 서비스를 제공해주며, 향후 밝은 미래를 보이고 있다. 특히 '스마트홈 서비스'는 각종 기기들 간의 연결에 있어, IoT 기술과 유·무선 통신을 기반으로 결합된 다양한 서비스들을 제공하고 있다. 그러나 이와 같은 '스마트홈 서비스'는 사물 인터넷과 유·무선 통신기술 같은 기반 기술들의 보안 취약점들을 상속하고 있어, 개인정보의 유출이나 사생활침해 등으로 이어지는 사고가 지속적으로 발생하고 있다. 이에 기반기술의 취약요인에 대해 예방과 대응방안의 마련이 필요한 상황이다. 따라서 본 논문에서는 스마트홈 서비스의 다양한 보안취약요인들을 알아봄으로써, 향후 응용기술의 개발 및 대응기술의 기초 자료로 활용될 것으로 기대한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권8호
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• pp.1-9
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• 2021

딥 러닝을 활용한 컴퓨터 비전 연구는 여전히 대규모의 학습 데이터와 컴퓨팅 파워가 필수적이며, 최적의 네트워크 구조를 도출하기 위해 많은 시행착오가 수반된다. 본 연구에서는 네트워크 최적화나 데이터를 보강하는 것과 무관하게 데이터 자체의 특성만을 고려한 CR(Confusion Rate)기반의 유사 이미지 분류 성능 향상 기법을 제안한다. 제안 방법은 유사한 이미지 데이터를 정확히 분류하기 위해 CR을 산출하고 이를 손실 함수의 가중치에 반영함으로서 딥 러닝 모델의 성능을 향상시키는 기법을 제안한다. 제안 방법은 네트워크 최적화 결과와 독립적으로 이미지 분류 성능의 향상을 가져올 수 있으며, 클래스 간의 유사성을 고려해 유사도가 높은 이미지 식별에 적합하다. 제안 방법의 평가결과 HanDB에서는 0.22%, Animal-10N에서는 3.38%의 성능향상을 보였다. 제안한 방법은 다양한 Noisy Labeled 데이터를 활용한 인공지능 연구에 기반이 될 것을 기대한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.53-61
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• 2022

LNG 저장 작업 중 기계결함, 부주의 등으로 인해 사고가 꾸준히 발생하고 있다. 이전 연구에서는 위험을 미리 감지하는 압력, 온도, 가스 농도, 플로우 측정이 가능한 환경 센서 모듈을 개발하고 누출된 가스량에 따른 응답속도를 측정하였었다. 본 논문에서는 환경 센서 모듈이 측정한 데이터를 SPI, UART, LTE의 유무선 네트워크와 연결된 임베디드 기기들에 안전하게 전송해주는 유무선 통신 모듈의 개발을 제안한다. 먼저 환경 센서와 연동 가능한 데이터 통신 모듈을 설계한다. Local Control Part의 각 장치간 프로토콜과 Local Control Part와 Remote Control Part의 유무선 프로토콜을 설계한다. 이더넷, WiFi, LTE 통신 모듈을 설계하고 임베디드 제어기와 연동 가능한 UART, SPI 채널을 설계하였다. 그 결과, 각 임베디드 기기가 유선, 무선 동시 통신하면서 환경 센서 모듈이 측정한 데이터를 전송함을 UI(User Interface)를 통해 확인할 수 있었다.

• Journal of Platform Technology
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• 제9권4호
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• pp.90-96
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• 2021

현재 개발중인 그리고 운행중인 대부분의 자동차에는 다양한 IoT 센서들이 탑재되어 있지만, 자동차 사고를 일으키는 요인 중 몇몇 요인들은 상대적으로 탐지하기 힘들다. 이러한 요소 중 대표적인 위험 요인 중 하나가 블랙 아이스이다. 블랙 아이스는 블랙 아이스가 깔린 부분을 지나가는 모든 차량에 영향을 줄 수 있어 대형 사고를 유발할 가능성이 가장 높은 요인 중 하나이다. 따라서 대형 사고를 막기 위해 블랙 아이스 검출기법은 꼭 필요하다. 이를 위해 몇몇 연구가 과거 진행되었으나 몇몇 부분에서 현실적이지 않는 요소들이 반영된 경우가 있어, 이를 보충하기 위한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 CNN 기법으로 컬러 이미지를 분석하여 블랙 아이스를 탐지하고자 하였으며, 일정 수준의 블랙 아이스 탐지에 성공하였다. 다만 기존 연구 와 차이가 있어 그 이유를 분석하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.1317-1322
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• 2021

4차 산업 혁명 시대의 소프트웨어는 지능정보사회에서 핵심기반이 되고 있다. 이에 시대에 대응할 수 있는 인력양성과 교육의 새로운 방향에 대한 연구가 필요하다. 이를 위해 교육부는 교육과정을 개편하고 일반 ICT 지식의 습득보다 컴퓨팅 사고력 기반의 논리적인 문제해결 과정을 기반으로 한 소프트웨어 교육을 시행하고 있다. 하지만 소프트웨어 교육을 위한 양질의 교육 콘텐츠 확보가 부족하고 첨단 IT 기술과 연계하여 교육할 수 있는 교구 또한 미비한 상황이다. 이를 개선하기 위해 본 논문은 소프트웨어 교육용 코딩 로봇을 활용하여 인공지능 등의 융합형 소프트웨어 교육이 가능한 교육 콘텐츠 및 기능확장을 위한 외부 확장장치 개발을 제안한다. 이를 통해 기존의 단순 문제해결 방식의 교육과정을 개선하고 다양한 학습 자료를 개발하여 효과적인 소프트웨어 교육이 가능하다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_3호
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• pp.819-834
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• 2022

인공지능 기법들은 특히 영상분류(image classification), 객체탐지(object detection), 영상분할(image segmentation)에 효과적으로 사용되고 있다. 특히, 딥러닝(deep learning)은 최근 컴퓨팅 파워의 증대와 함께 깊고 두터운 네트워크 구성이 가능해지고 보다 효율적인 활성함수(activation function)와 옵티마이저(optimizer)를 활용한 특징맵(feature map)의 생성을 통해 상당히 높은 정확도를 도출할 수 있다. 본고에서는 최근 다양한 원격탐사 분야에서 활용성이 확대되고 있는 딥러닝 영상인식 기법인 Convolutional Neural Network (CNN) 기반 모델 및 Transformer 기반 모델에 대한 기술동향 및 사례연구를 검토하고, 우리나라에서 이들 기법의 활용방안 및 발전방향 등을 제시하고자 한다. 향후 원격탐사 기반의 재난 상황 대응을 위해서는 위성영상의 적시성 확보와 실시간 딥러닝 처리, 그리고 위성, 드론 및 Closed-circuit Television (CCTV) 영상이 함께 활용되는 영상 빅데이터 플랫폼도 개발되어야 할 것이다.