본 연구는 IoT 관련 산업이 재무건전성을 확보하고, 코로나-19 종식 이후에 세계시장을 선점할 수 있는 기반을마련하는데 목적이 있다. 이러한 연구를 통하여 IoT 관련 기업의 계량적 경영실태를 점검하였다. 또한, 주가변동과 관리종목 지정에 따른 재무비율의 관련성을 규명함으로써 기업의 부실에 선제적으로 대비하고자 하였다. 연구는 2019년부터 2020년까지 유가증권 시장에서 코스피와 코스닥에 상장되어 있는 502개의 기업으로 선정하였다. 통계분석 방법은 다중회귀분석, 차이분석, 로지스틱 회귀분석 등을 실시하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 코로나-19 이전과이후에 따라 IoT 기업의 회계정보가 주가에 반영되는 영향력은 다르게 존재한다는 것을 알 수 있었다. 둘째, 코로나이전과 이후에 따른 IoT 기업의 기말주가에서 차이가 있는 것으로 나타났다. 셋째, 코로나-19 이후에 주가변동에 따른재무비율은 다르게 존재한다는 것을 알 수 있었다. 넷째, 코로나-19 이후에 관리종목 지정에 따른 재무비율은 다르게존재한다는 것을 알 수 있었다. 이러한 연구결과를 통하여 IoT 기업의 재무건전성을 확보하고, 코로나-19 종식 이후에세계시장으로 도약할 수 있는 기반을 마련하기 위한 몇 가지 제언을 하였다. 이러한 연구의 결과를 통하여 IoT 기업의성장을 유도하고, 변화하는 금융시장에서 재무건전성을 담보할 수 있는 미래시대의 데카콘 기업으로 성장하는데 기여하길 기대한다.
The purpose of this study is to establish a foundation for IoT-related industries to secure financial soundness and to dominate the global market after COVID-19. Through this study, the quantitative management status of IoT-related companies was checked. It also was attempted to preemptively prepare for corporate insolvency by examining the relationship between financial ratios in accordance with stock price fluctuations and designation of management items. This study selected 502 companies that were listed on the KOSPI and KOSDAQ in the stock market from 2019 to 2020. For statistical analysis, multiple regression analysis, difference analysis and logistic regression analysis were performed. The research results are as follows. First, it was found that the impact of IoT company accounting information on stock prices differs depending on before and after COVID-19. Second, it was found that there is a difference in the closing stock prices of IoT companies before and after COVID-19. Third, it was found that financial ratios according to stock price fluctuations exist differently after COVID-19. Fourth, it was found that the financial ratios according to the designation of management items after COVID-19 exist differently. Through these studies, some suggestions were made to secure the financial soundness of IoT companies and to lay the groundwork for leaping into the global market after COVID-19. Through the results of this study, it is expected that it will lead the growth of IoT companies and contribute to growth as a decacorn company of the future that can guarantee financial soundness in the changing financial market.
블록체인은 암호화폐의 거래가 활발해짐에 따라 다양한 분야에서 접목시키려는 노력이 계속해서 이어지고 있다. 블록체인은 한번 기록된 사실에 대해서는 수정 및 삭제가 불가능하다는 특징이 있다. 이러한 특징으로 인해 특히 투표나 소유권 증명과 같은 어떠한 사실을 기록하고 증명하는 분야에서의 활용이 주목받고 있다. 본 논문에서는 블록체인의 유형 중 하나인 프라이빗 블록체인을 활용하여 거래 과정에 참여하고자 하는 이용자들을 부동산 중개인, 건물 소유주, 매입인(임대인)으로 구분하여 이용자별 역할을 부여한다. 또한, 기관이 참여하여 신뢰성을 높이는 시스템을 제안하고자 한다. 이를 통해 허위 매물, 사기 계약 등과 관련된 부동산 사기 피해를 방지하고 신뢰성 높이는 부동산 거래 시스템을 제시할 뿐만 아니라 향후 블록체인 활용 방안 모색에 있어 기여하고자 한다.
블록체인은 암호화폐의 거래가 활발해짐에 따라 다양한 분야에서 접목시키려는 노력이 계속해서 이어지고 있다. 블록체인은 한번 기록된 사실에 대해서는 수정 및 삭제가 불가능하다는 특징이 있다. 이러한 특징으로 인해 특히 투표나 소유권 증명과 같은 어떠한 사실을 기록하고 증명하는 분야에서의 활용이 주목받고 있다. 본 논문에서는 블록체인의유형 중 하나인 프라이빗 블록체인을 활용하여 거래 과정에 참여하고자 하는 이용자들을 부동산 중개인, 건물 소유주, 매입인(임대인)으로 구분하여 이용자별 역할을 부여한다. 또한, 기관이 참여하여 신뢰성을 높이는 시스템을 제안하고자한다. 이를 통해 허위 매물, 사기 계약 등과 관련된 부동산 사기 피해를 방지하고 신뢰성 높이는 부동산 거래 시스템을제시할 뿐만 아니라 향후 블록체인 활용 방안 모색에 있어 기여하고자 한다.
본 논문은 사물인터넷 기반의 자가 전력을 이용한 무선 버스 정보 및 재난 정보 시스템에 관한 연구이다. 기존의 버스 정보 시스템은 유선으로 전력과 통신을 제공함에 따라 유선 매설작업으로 인한 설치비용 증가와 설치 장소 제약의 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 자가 전력을 이용한 무선 버스 정보 및 재난 정보 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 버스 도착 정보를 제공하며, 자연재해 등의 재난 발생 시, 시스템의 스피커를 통해 재난 정보도 알림으로써 혼란과 피해를 줄일 수 있다. 본 연구에서는 태양광 모듈을 이용한 자가 전력 시스템을 제안하였고, 무선 WiFi 또는 LTE를 통해 데이터를 송·수신하기 때문에 설치비용을 줄일 수 있고 설치 장소 제약의 문제를 해결할 수 있다.
본 논문은 사물인터넷 기반의 자가 전력을 이용한 무선 버스 정보 및 재난 정보 시스템에 관한 연구이다. 기존의버스 정보 시스템은 유선으로 전력과 통신을 제공함에 따라 유선 매설작업으로 인한 설치비용 증가와 설치 장소 제약의문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 자가 전력을 이용한 무선 버스 정보 및 재난 정보 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 버스 도착 정보를 제공하며, 자연재해 등의 재난 발생 시, 시스템의 스피커를 통해 재난 정보도 알림으로써 혼란과 피해를 줄일 수 있다. 본 연구에서는 태양광 모듈을 이용한 자가 전력 시스템을 제안하였고, 무선 WiFi 또는 LTE를 통해 데이터를 송·수신하기 때문에 설치비용을 줄일 수 있고 설치 장소 제약의 문제를 해결할 수 있다
본 연구의 개발대상 제품은 선박 및 발전용 EGB(Exhaust Gas Boiler-폐열보일러) 종류로써 디젤 엔진, 가스엔진, 가스 터빈 등에서 나오는 배기 가스의 여열을 이용하여 물을 가열하여 고온· 고압의 증기나 온수를 발생시키는열회수 장치이다. 발생된 증기나 온수는 선박의 선실 난방 및 온수 시설이나 HFO Heating, 터빈 구동에 필요한 동력원으로 사용된다. 폐열보일러의 원리는 여열을 가진 고온의 배기 가스가 보일러의 Tube를 통과하면서 물을 데우는 역할을 한다. 데워진 물은 스팀 형태로 선실이나 터빈장치로 보내어져 사용하게 되는 구조이다. 본 연구에서는 EGB의 열전달 부품인 관형 튜브를 Plate Tube로 대체하여 열전달 표면을 늘려 효율을 극대화하는데 목표가 있다.
The product to be developed in this study is a heat recovery device which generates steam or hot water at high temperature and high pressure by heating water using exhaust gas from diesel engine, gas engine, gas turbine, etc. as an exhaust gas boiler off heat boiler(EGB) type for ship and power generation. The steam vapor or the created warm water is used as the power source required for the steerage heating and hot water facility or the HFO heating of the ship, and the turbine drive. The principle of waste heat boilers serves to heat water as high temperature exhaust gas with heat pass through the tube of the boiler. The heated water is a structure that is sent to a cabin or turbine device in the form of steam. In this study, the objective of this study is to maximize the efficiency by increasing the heat transfer surface by replacing the tube which is the heat transfer part of EGB with the plate tube.
로컬에 국한되지 않고 글로벌한 지식경제사회가 진행됨에 따라 사회 많은 분야에 글로벌 수요가 급증하고 있다. 이에 대학을 졸업한 학생들은 국내 취업을 위해 노력을 하고 있지만, 국내 기업의 높은 스펙과 자격요건에 대한 취업 진입 장벽이 높아 정부와 지자체, 대학에서는 글로벌 해외 취업에 많은 노력을 하고 있다. 본 연구는 일본의 IT 기업 취업을 목표로 한 K-MOVE 해외취업연수 사업의 교육과정 설계이다. 이 교육과정을 설계하기 위해 구인업체와 학생들의 수요조사를 진행하고, 이 결과를 바탕으로 교과를 도출한다. 이후, 정규교과와 K-MOVE 교육과의 효율적인 연계에 관하여 기술한다. 본 연구는 일본 IT분야 해외 취업을 기획하는 교육 전문가에게 유익한 자료가 될 수 있다.
로컬에 국한되지 않고 글로벌한 지식경제사회가 진행됨에 따라 사회 많은 분야에 글로벌 수요가 급증하고 있다. 이에 대학을 졸업한 학생들은 국내 취업을 위해 노력을 하고 있지만, 국내 기업의 높은 스펙과 자격요건에 대한 취업진입 장벽이 높아 정부와 지자체, 대학에서는 글로벌 해외 취업에 많은 노력을 하고 있다. 본 연구는 일본의 IT 기업 취업을 목표로 한 K-MOVE 해외취업연수 사업의 교육과정 설계이다. 이 교육과정을 설계하기 위해 구인업체와 학생들의 수요조사를 진행하고, 이 결과를 바탕으로 교과를 도출한다. 이후, 정규교과와 K-MOVE 교육과의 효율적인 연계에 관하여 기술한다. 본 연구는 일본 IT분야 해외 취업을 기획하는 교육 전문가에게 유익한 자료가 될 수 있다.
인공지능 기술의 가장 큰 근간은 학습 가능한 데이터이다. 최근 정부나 사기업에서 수집·생산하는 데이터의종류와 양이 기하급수적으로 증가하고 있지만, 실제 기계학습에 활용 가능한 데이터의 확보로는 아직까지 이어지지 않고 있다. 이에 본 연구에서는 기계학습에 실제 활용 가능한 데이터가 갖추어야 할 조건에 대해 논의하고, 실제 사례연구를 통해 데이터 품질을 저하시키는 요인을 파악한다. 이를 위해 공공빅데이터를 활용해 예측 모델을 개발한 대표사례를선정, 공공데이터포털로부터 실제 문제 해결을 위한 데이터를 수집 후 데이터 품질을 확인하였다. 이를 통해 유효한데이터 선별 기준을 적용하고 후처리한 결과와의 차이를 보인다. 본 연구의 궁극적인 목적은 인공지능의 핵심인 기계학습 기술 개발에 앞서 가장 근본적으로 선결되어야 할 데이터 품질을 관리하고 유효한 데이터를 축적하기 위한 기반마련에 있다.
The fundamental basis of AI technology is learningable data. Recently, the types and amounts of data collected and produced by the government or private companies are increasing exponentially, however, verified data that can be used for actual machine learning has not yet led to it. This study discusses the conditions that data actually can be used for machine learning should meet, and identifies factors that degrade data quality through case studies. To this end, two representative cases of developing a prediction model using public big data was selected, and data for actual problem solving was collected from the public data portal. Through this, there is a difference from the results of applying valid data screening criteria and post-processing. The ultimate purpose of this study is to argue the importance of data quality management that must be most fundamentally preceded before the development of machine learning technology, which is the core of artificial intelligence, and accumulating valid data.
이 연구는 장기요양기관 요양보호사의 서비스 질을 높이기 위한 방안을 제시하기 위하여 직무스트레스와 직무만족도에 초점을 맞추었다. 연구대상자는 P시에 거주하면서 현재 장기요양기관에서 요양보호사로 활동하고 있는 자를 임의적 표집으로 자기기입식 설문조사를 실시하여 2021년 5월 한 달 동안 자료를 수집하였다. 최종적으로 자료분석에활용된 자료는 130부 설문지이며, 자료분석방법으로 SPSS와 PROCESS macro(model 4) 통계프로그램을 활용하여분석 결과를 도출하였다. 주요 연구결과는 장기요양기관 요양보호사의 직무스트레스는 서비스 질에 직접적인 영향을미치지 못하였으나, 직무만족도는 간접적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 장기요양기관 요양보호사의 직무스트레스가 높으면 직무만족도를 감소시켜 서비스 질에 부정적인 영향을 미칠 수 있음을 의미한다. 연구결과를 통해 장기요양기관 요양보호사의 서비스 질을 높이기 위한 제언이 이루어졌다.
This study was aimed at providing how to improve the service quality of home care workers, particularly through investigating their job stress and job satisfaction. Participants were randomly sampled persons who were living in P city and simultaneously serving as home care workers at the time of the study. This research conducted a self-reported questionnaire survey of them over one month of May 2021. Of collected data, responses from 130 of the participants were finally analyzing here using SPSS and PROCESS macro model 4. As a result, it was found that home care workers’ job stress had no direct effect on their service quality, but had an indirect influence on it via job satisfaction. This means that the higher those workers are in job stress, the less they are in job satisfaction, ultimately having a negative impact on their service quality. Based on these findings, this study suggested some ways to raise home care workers’ service quality.
스무딩은 가변 비트율로 저장된 비디오 데이터를 고정 비트율로 변환하는 전송 계획이다. [6,7]의 연구에서는전송률 증가가 요구되는 되는 경우에 증가량이 가장 적은 프레임을 새로운 전송률 구간의 시작 프레임으로 설정하고, 전송률 감소가 요구되는 경우에 감소량이 가장 큰 프레임을 새로운 구간의 시작 프레임으로 설정하는 스무딩 알고리즘을 제안하고 네트워크 트래픽이 고려되지 않는 환경에서 성능을 평가하였다. 본 논문에서는 [6,7]의 스무딩 알고리즘을네트워크 트래픽을 고려한 환경에서 E.T 90 비디오 데이터로 512KB부터 32MB까지 최소 재생률, 평균 재생률, 재생률 변화량으로 적응적인 CBA 알고리즘과 성능을 평가한다. 비교 결과, [6,7]의 스무딩 알고리즘은 최소 재생률 비교에서 우수함을 보였다.
Smoothing is a transmission plan that converts video data stored at a variable bit rate into a constant bit rate. In the study of [6-7], when a data rate increase is required, the frame with the smallest increase is set as the start frame of the next transmission rate section, when a data tate decrease is required. the frame with the largest decrease is set as the start frame of the next transmission rate section, And the smoothing algorithm was proposed and performance was evaluated in an environment where network traffic is not considered. In this paper, the smoothing algorithm of [6-7] evaluates the adaptive CBA algorithm and performance with minimum frame rate, average frame rate, and frame rate variation from 512KB to 32MB with E.T 90 video data in an environment that considers network traffic. As a result of comparison, the smoothing algorithm of [6-7] showed superiority in the comparison of the minimum refresh rate.
기존의 모서리 감지 기법들은 모서리에 대한 정확한 정의를 바탕으로 하여 정의된 형태의 모서리만을 발견하기때문에 현실 세계에 존재하는 복잡하고 다양한 형태의 이미지에 대한 모서리를 발견하는데 많은 제약이 따른다. 이러한문제점을 해결하여 다양한 형태의 모서리를 발견하기 위한 방법이 비용최소화 방법이다. 이 방법에서는 비용함수 및비용요소를 정의하여 사용하며, 이 비용함수는 후보 모서리 생성 전략에 따라 생성되는 후보 모서리 모형에 대한 비용을 계산하여 만족할 만한 결과가 나타나게 되면 해당 후보 모서리 모형이 해당 이미지에 대한 모서리가 된다. 본 연구에서는 비용최소화 방법의 문제점인 정의된 형태의 모서리만을 발견한다는 단점을 개선하기 위해 좀 더 다양한 형태의이미지에 대한 모서리를 발견하기 위한 후보 모서리 생성 전략을 제안하였다. 또한 이러한 점을 반영한 간단한 모의실험을 통해 개선 내용을 확인하였다.
Existing edge discovery techniques only found edges of defined shapes based on precise definitions of edges. Therefore, there are many limitations in finding edges for images of complex and diverse shapes that exist in the real world. A method for solving these problems and discovering various types of edges is a cost minimization method. In this method, the cost function and cost factor are defined and used. This cost function calculates the cost of the candidate edge model generated according to the candidate edge generation strategy. If a satisfactory result is obtained, the corresponding candidate edge model becomes the edge for the image. In this study, a new candidate edge generation strategy was proposed to discover edges for images of more diverse shapes in order to improve the disadvantage of only finding edges of a defined shape, which is a problem of the cost minimization method. In addition, the contents of improvement were confirmed through a simple simulation that reflected these points.
사물인터넷(IoT)은 데이터의 융합과 공유 기능을 제공하며, 다양한 첨단 기술이 함께 융복합되어 새로운 서비스를 창출하는 데 있어서 가장 근간이 되는 핵심 기술 분야이다. 하지만, 사물인터넷에 대한 분류 체계가 제각각이며 국내공공분야를 대상으로 한정 지었을 경우 실제로 어느 정도의 점유율로 어떤 기기 등이 설치되어 운영되고 있는지에 대한현황을 제대로 파악하기가 어려울 정도로 체계화된 자료나 연구 결과를 발견하기가 매우 어렵다. 따라서 본 연구에서는사물인터넷 기기에 대한 분류 체계를 매출액과 출하량 및 성장률에 근거하여 현실에 맞게 관련성을 분석한 후 이를토대로 국내 공공기관을 대상으로 실제 IoT 기기의 점유율 등을 상세 분석하였다. 도출된 분석 결과는 앞으로 IoT 기기에 대한 악성코드 공격 대응, 침해사고 분석 및 보안 취약성 강화 등 정보보호 기술 고도화를 위한 연구 분석용 IoT 기기를 선정하는 과정에서 효율적으로 활용 될 수 있을 것으로 기대된다.
The Internet of Things (IoT) provides data convergence and sharing functions, and IoT technology is the most fundamental core technology in creating new services by convergence of various cutting-edge technologies. However, there are different classification systems for the Internet of Things, and when it is limited to the domestic public sector, it is difficult to properly grasp the current status of which devices are installed and operated with what share, and systematic data or research The results are very difficult to find. Therefore, in this study, the relevance of the classification system for IoT devices was analyzed according to reality based on sales, shipments, and growth rate, and based on this, the actual share of IoT devices among domestic public institutions was analyzed in detail. The derived detailed analysis results are expected to be efficiently utilized in the process of selecting IoT devices for research and analysis to advance information protection technology such as responding to malicious code attacks on IoT devices, analyzing incidents, and strengthening security vulnerabilities.
코로나19로 무인·비대면 중심의 디지털 대전환이 가속화되고 있다. 디지털 문명처럼 디지털 시대로 변해가지만, 디지털을 사용하지 못하는 사람에게는 일상 속 불편이 디지털 문맹 수준으로 하락하고 있다. 디지털 사용자와 비사용자간의 사회적 격차가 생기고 디지털 비사용자는 사회에서 분리되는 상황이 발생하고 있다. 디지털 소외계층의 디지털사회화를 위해 디지털 세계로의 전환이 가속화되고 일상생활에서 디지털 사용능력이 중요시되고 있다. 디지털 세계로의전환이 가속화될수록 개인의 사회적·경제적 차이가 발생하고 있다. 이러한 문제로 인해 사회의 지속 가능 성장을 저해하고 있다. 본 연구에서는 디지털 교육을 누구나 편리하게 받기 위해서 국민 누구나 받을 수 있는 교육으로 접근성이 뛰어난 교육 모델을 설계하고자 한다. 일생 생활에 필요한 디지털 기본역량을 단계적으로 제안하고 편하게 받을 수 있는디지털 종합 역량교육을 통하여 생활의 불편함을 해소하고 보편적으로 사용할 수 있는 디지털 교육 모델을 제안하고자한다.
Due to COVID-19, the digital transformation centered on unmanned and non-face-to-face is accelerating. Like a digital civilization, it is changing into a digital age, but for those who cannot use digital, the inconveniences in daily life are falling to the level of digital illiteracy. There is a social gap between digital users and non-users, and digital non-users are separated from society. For the digital socialization of the digitally underprivileged, the transition to the digital world is accelerating, and the ability to use digital in everyday life is becoming more important. As the transition to the digital world accelerates, individual social and economic differences are occurring. These problems are hindering the sustainable growth of society. In this study, in order to receive digital education conveniently, we intend to design an education model with excellent accessibility as an education that can be received by all citizens. It is intended to propose a digital education model that can be used universally and solve the inconvenience of life through digital comprehensive competency education that can be received step by step and can be easily received.
사물인터넷(IoT)은 다양한 플랫폼, 컴퓨팅 성능, 기능을 가지는 장치를 연결한다. 네트워크의 다양성과 IoT 장치의 편재로 인해 보안 및 개인 정보 보호에 대한 요구가 증가하고 있다. 따라서 암호화 메커니즘은 이러한 증가된요구 사항을 충족할 만큼 충분히 강력해야 하고 동시에 저 사양의 장치에 구현될 수 있을 만큼 충분히 효과적이어야한다. 논문에서는 IoT에서 사용할 수 있는 다양한 유형의 장치에 대한 최신 암호화 기본 요소 및 체계의 성능 및 메모리제한 사항을 제시한다. 또한, IoT 네트워크에 자주 사용되는 저 사양의 장치에서 가장 일반적으로 사용되는 암호화 알고리즘의 성능에 대한 자세한 성능 평가를 수행한다. 데이터 보호 기능을 제공하기 위해 바이너리 링에서 암호화 비대칭 완전 동형 암호화와 대칭 암호화 AES 128비트를 사용했다. 실험 결과 IoT 장치는 대칭 암호를 구현하는데 충분한성능을 가지고 있었으나 비대칭 암호 구현에서는 성능이 저하되는 것을 알 수 있다.
Internet of Things (IoT) connects devices with various platforms, computing power, and functions. Due to the diversity of networks and the ubiquity of IoT devices, demands for security and privacy are increasing. Therefore, cryptographic mechanisms must be strong enough to meet these increased requirements, while at the same time effective enough to be implemented in devices with long-range specifications. In this paper, we present the performance and memory limitations of modern cryptographic primitives and schemes for different types of devices that can be used in IoT. In addition, detailed performance evaluation of the performance of the most commonly used encryption algorithms in low-spec devices frequently used in IoT networks is performed. To provide data protection, the binary ring uses encryption asymmetric fully homomorphic encryption and symmetric encryption AES 128-bit. As a result of the experiment, it can be seen that the IoT device had sufficient performance to implement a symmetric encryption, but the performance deteriorated in the asymmetric encryption implementation.