Kisti Institutional Repository
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7415 research outputs found
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구조/유체 시뮬레이션에서 VR/AR기술의 사용자 경험 평가
No full text본 연구는 구조/유체 시뮬레이션 분야에서 VR과 AR를 중심으로 시뮬레이션이 활용되는 현장에서 사용성을 분석하고 어떤 장단점이 있는지 연구한다. 1차로 문헌연구를 통해 구조/유체 시뮬레이션 분야에서 VR과AR 기술의 현황 및 전망 등을 연구하였고 이에 대한 사례조사를 기술하였다. 또한 사용성 평가의 지표가 되는 사용성 연구에 대한 이론적 고찰을 통해 VR과 AR 사용성 평가를 위한 방안을 도출하였다. 2차로 구조/유체 시뮬레이션 분야에서 모바일 기반의 VR과 AR 서비스의 사용성을 조사하기 위해 현장(C사)에서 구조/유체 시뮬레이션을 수행하거나 활용하고 있는 피실험자들을 대상으로 심층 인터뷰를 진행하였다. 본 연구의 결과는 추후 구조/유체 시뮬레이션 분야에서 VR/AR서비스 구성에 활용될 수 있을 것으로 사료된다
Social media mining for product planning: A product opportunity mining approach based on topic modeling and sentiment analysis
No full textSocial media data have recently attracted considerable attention as an emerging voice of the customer as it has rapidly become a channel for exchanging and storing customer-generated, large-scale, and unregulated voices about products. Although product planning studies using social media data have used systematic methods for product planning, their methods have limitations, such as the difficulty of identifying latent product features due to the use of only term-level analysis and insufficient consideration of opportunity potential analysis of the identified features. Therefore, an opportunity mining approach is proposed in this study to identify product opportunities based on topic modeling and sentiment analysis of social media data. For a multifunctional product, this approach can identify latent product topics discussed by product customers in social media using topic modeling, thereby quantifying the importance of each product topic. Next, the satisfaction level of each product topic is evaluated using sentiment analysis. Finally, the opportunity value and improvement direction of each product topic from a customer-centered view are identified by an opportunity algorithm based on product topics’ importance and satisfaction. We expect that our approach for product planning will contribute to the systematic identification of product opportunities from large-scale customer-generated social media data and will be used as a real-time monitoring tool for changing customer needs analysis in rapidly evolving product environments. Highlights We propose a social media mining approach for product opportunity exploration. The approach is built on topic modeling and sentiment analysis of social media data. The product opportunity consists of the importance and satisfaction of product topics. Opportunity levels and improvement directions of product topics are identified. The approach contributes to systematic product opportunity discovery from social media
Deep learning model for unstructured knowledge classification using structural features
No full textAutomatic text classification is widely used as a basic method for analyzing data. While classification methods like support vector machines (SVM) have exhibited the highest performance in the past, the recent use of deep learning has led to many advancements in text classification. This study presents a deep learning-based classification model for national research and development (R&D) information with complex structural features, large text, and large-scale classification classes. In addition to the word–sentence structure of a simple document, the number of stacking layers of the deep model is raised by considering the higher-level structure of items. Based on experimental results on 180,000 datasets and 366 classification schemes, we achieved a performance improvement of 22.7% over conventional SVM, and 15.7% over the conventional model using structured modeling of word-sentences. This performance improvement was achieved because the multi-layered stacking method was applied to enhance learning by stacking 5-to-10 times the depth of the conventional model and by effectively combining features of the heterogeneous items. Despite the limited availability of datasets with complex structures, the proposed model adopted for national R&D information is equally applicable to datasets with similar structures
빅데이터 기법을 활용한 Data Technology의 키워드 분석
No full text경제가 성장하고 인터넷이 발전되면서 사람들의 경제형태와 소비는 많이 바뀌었다. 중국 알리바바 그룹은 모바일, 온라인, 오프라인, 인공지능을 결합한 플랫폼으로 약 28조의 매출을 창출하고 있다. 이는 1초에 약 25만건을 처리하는 수준이며, 2016년 대비 40% 증가했다. 이를 가능하게 한 핵심 기술은 소위 Data Technology라고 불리는 빅데이터와 클라우드 컴퓨팅이 융합된 기술이다. 기술의 발전속도에 비해 Data Technology에 관한 정확한 개념적 정의는 부족하다. 이에 본 논문은 빅데이터 분석기법인 TexTom을 활용하여 구글과 네이버의 최근 3개년(2015년 11월~2018년 11월) 신문기사를 데이터 마이닝 및 정제하여 'Data Technology' 키워드로 한정하여 관련 핵심 키워드를 도출하였다. 그 결과 빅데이터, O2O, 인공지능, 사물인터넷, 클라우드 컴퓨팅의 핵심 키워드 기술이 Data Technology와 관계가 있음을 알수 있었다. 본 연구의 분석결과는 향후 Data Technology 시대가 도래되면 참고할 수 있는 유용한 정보로 활용될 수 있다
Anchor-Less Producer Mobility Management in Named Data Networking for Real-Time Multimedia
No full textInformation-centric networking (ICN) is one of the promising solutions that cater to the challenges of IP-based networking. ICN shifts the IP-based access model to a data-centric model. Named Data Networking (NDN) is a flexible ICN architecture, which is based on content distribution considering data as the core entity rather than IP-based hosts. User-generated mobile contents for real-time multimedia communication such as Internet telephony are very common these days and are increasing both in quality and quantity. In NDN, producer mobility is one of the challenging problems to support uninterrupted real-time multimedia communication and needs to be resolved for the adoption of NDN as future Internet architecture. We assert that mobile node’s future location prediction can aid in designing efficient anchor-less mobility management techniques. In this article, we show how location prediction techniques can be used to provide an anchor-less mobility management solution in order to ensure seamless handover of the producer during real-time multimedia communication. The results indicate that with a low level of location prediction accuracy, our proposed methodology still profoundly reduces the total handover latency and round trip time without creating network overhead
Accurate and efficient GPU ray-casting algorithm for volume rendering of unstructured grid data
No full textWe present a novel GPU-based ray-casting algorithm for volume rendering of unstructured grid data. Our volume rendering system uses a ray-casting method that guarantees accurate rendering results. We also employ the per-pixel intersection list concept in the Bunyk algorithm to guarantee an accurate result for non-convex meshes. For efficient memory access for the lists on the GPU, we represent the intersection lists for all faces as an array with our novel construction algorithm. With the intersection lists, we perform ray-casting on a GPU, and a GPU thread handles each ray. To increase ray-coherency in a thread block and improve memory access efficiency, we extend a prior image-tile-based work distribution method to fit modern GPU architectures. We also show that a prior approach using a per-thread local buffer to reduce redundant computation is not appropriate for modern GPU architectures. Instead, we take an on-demand calculation strategy that achieves better performance even though it allows duplicate computations. We applied our method to three unstructured grid datasets with different characteristics. With a GPU, our method achieved up to 36.5 times higher performance for the ray-casting process and 19.7 times higher performance for the whole volume rendering process compared with the Bunyk algorithm using a CPU core. Also, our approach showed up to 8.2 times higher performance than a GPU-based cell projection method while generating more accurate rendering results. These results demonstrate the efficiency and accuracy of our method
비대면이 일상으로, 메타버스(Metaverse)의 부상과 새로운 기회
No full text코로나19(COVID-19)로 인한 사회적 거리두기의 장기화 및 XR(eXtended Reality)로 대표되는 실감 기술, ICT의 급진적인 발전으로 디지털 전환이 가속화됨에 따라 메타버스(Metaverse)가 다시 부상하고 있다. 메타버스는 실감 기술이 매개체가 되어 현실 세계와 가상 세계가 상호작용하는 융합된 세상으로, 상상으로만 가능했던 일들이 현실로 다가오고 있다. 메타버스는 이미 30년 전에 언급된 개념으로 전혀 새로운 아이디어는 아니지만, 과거 메타버스 유사 서비스들이 실패했던 이유인 기술과 개념 간의 갭(gap)이 상당 부분 해소되어가면서 실현 가능성에 대한 기대가 높아지고 있다. 게임에서 출발한 메타버스 서비스는 XR 기술과 산업 전 분야와의 융합 가능성을 높이고 있어 사회 전반에 걸쳐 막대한 파급효과가 나타날 것으로 기대하고 있다.
이러한 낙관적인 전망이 우세한 가운데, 전문가들은 저마다 다양한 관점에서 메타버스를 정의하고 있으며 다양한 견해만큼이나 관련 기술 생태계 또한 합의된 틀이 존재하지 않는 실정이다. 메타버스의 기술개발 및 활용의 초기 단계인 만큼 지속적인 성장, 경쟁력 확보를 위해서는 관련 기술에 대한 분석은 물론 선제적인 정책적·제도적 지원이 뒷받침되어야 할 것이다. 또한 이를 바탕으로 선결되어야 할 문제들을 분석하고 효과적인 전략 수립을 위한 고민이 지속적으로 이루어져야 할 것이다
시대 상황과 디지털 트윈의 반영 한계: 올바른 이해 및 활용 방향
Get PDF가상 세계의 구현 기술이 4차 산업혁명과 코로나 팬데믹의 시대 상황에 함께 맞춰지면서 좀 더 빠른 방향으로 현실 세계와 똑같거나 이상적인 가상 세계를 구현하고자 하는 동기 부여를 더욱 가속화시키는 계기가 되고 있다. 이러한 시대 상황을 잘 이용하여 완성 수준에 도달한 것처럼 착각하게 만들고 있는 것이 다름 아닌 디지털 트윈(Digital twin)의 용어 사용이다.
이에 현재의 4차 산업혁명에 대응되는 디지털 트윈 용어의 정확한 의미를 살펴보아야 하고, 가상 세계와 현실 세계를 연결하고자 하는 두 축인 디지털 트윈과 메타버스의 모습을 서로 비교해 보면서 상호 구분하는데 혼란에 빠지지 않고 디지털 트윈에 대한 깊이 있는 안목도 갖도록 해야 한다. 디지털 트윈은 시대 흐름을 가속화시킬 수 있는 각종 기반 기술에 따라 확보되는 영역으로 이해하고 이에 대한 올바른 활용 방향을 찾을 수 있도록 해야 한다