Earticle

성인 101명(평균 33.62±9.60세)을 대상으로 선글라스 구매장소, 구매자, 착용목적과 하루착용시간, 선호 디자인 등을 알아보고자 하였다. 일상에서 일주일에 4일 이상 선글라스를 사용하고 설문에 충실하게 모두 답한 결과지만 분석하였다. 선글라스 보유개수는 평균 1.89±0.95 개이며, 구매장소는 안경원 35.6%, 백화점 또는 아웃 렛 온라인몰 23.3% 순이었다. 71.7%가 본인이 직접 구매하고 있었으며, 62.4%가 하루 중 1시간 미만 착용하고 있었고, 25.7%가 1~2시간 착용한다고 응답하였다. 평상시 눈 건강을 위한 자외선 차단 목적이 28.7%, 야외활동 25.3%, 패션 아이템으로 16.9%, 운전용 15.7% 순이었다. 선글라스도 시력교정이 필요하며 시감투과율 등 광학적 요소를 고려한 개인 맞춤형으로 제공될 수 있어야 한다.

This study is to investigate to find out the sunglasses wearing status of 101 adults (average age: 33.62 ± 9.60 years), including where they purchased sunglasses, who purchased them, the purpose of wearing them, the time they were worn per day, and their preferred designs. Only the results of those who faithfully answered the questionnaire were analyzed as they were subjects who used sunglasses more than 4 days a week in their daily lives. The average number of sunglasses owned was 1.89±0.95, and the place of purchasing sunglasses was 35.6% at an optical shop, 23.3% at a department store or outlet online mall. 71.7% were purchasing it themselves, 62.4% were wearing it less than 1 hour a day, and 25.7% responded that they were wearing it for 1 to 2 hours. 28.7% wore it for the purpose of blocking UV rays for eye health, 25.3% wore it for outdoor activities, 16.9% wore it as a fashion item, and 15.7% wore it for driving. Vision correction is an essential element of sunglasses, and optical factors such as visible light transmittance must be taken into consideration to provide personalized sunglasses.

최근 기후 환경과 에너지 소비에 대한 관심은 세계적으로 중요한 이슈가 되고 있다. 이러한 상화에서 신재생 에너지원에 대한 관심과 연구가 지속적으로 증가하고 있으며, 그 중에서도 가장 각광을 받고 있는 기술은 태양에너지를 직접 전기로 변환하는 태양전지 기술이다. 이 기술은 인간에게 무해하고 무한한 태양 에너지를 활용하여 전력을 생산할 수 있다는 장점이 있다. 먼저, 본 문헌에서는 중요하다고 판단되는 태양전지 동향을 다루었으며, 그 주요 태양전지에는 페로브스카이트, 유기물, 양자점, 무기물 기반의 기술들이 있다. 이러한 태양전지들의 개발 현황과 상용화 가능성을 검토하여 타 신재생에너지와의 경쟁에서 우위를 점할 수 있도록 할 것이다. 이를 위해서는 각 차세대 태양전지 기술들이 직면한 문제와 그 해결을 위한 연구 방향을 면밀히 살펴보아야 할 것이다. 결론적으로, 이러한 기술의 발전은 향후 에너지 공급에 중요한 역할을 하여, 기후 변화 문제 해결에 기여할 것으로 판단된다.

Recently, interest in climate environment and energy consumption has become an important issue worldwide. Interest in and research on new and renewable energy sources are continuously increasing, and among them, the most popular technology is solar cell technology that directly converts solar energy into electricity. This technology has the advantage of being harmless to humans and being able to produce electricity by utilizing infinite solar energy. This paper covers important solar cell trends, and the main solar cells include perovskite, organic, quantum dot, and inorganic-based technologies. The development status and commercialization potential of these solar cells will be reviewed so that they can gain an advantage in competition with other renewable energy. It is necessary to closely examine the problems faced by each next-generation solar cell technology and the research direction to solve them. The development of these technologies is expected to play an important role in energy supply in the future, contributing to solving the climate change problem.

본 연구에서는 사물인터넷에 인공지능 기술을 융합하여 사물인 자율주행 자동차와 커넥티드 자동차들이 스스로 정보를 수집하고 분석하여 의사결정을 하도록 돕는 연구이다. 이에 CIoT를 이용한 지능형교통시스템을 연구하여 교통 효율성과 안전성을 향상하고, 교통 상황을 실시간 수집‧분석하며, 차량 흐름을 최적화하여 교통사고 예방과 사용자의 편의성을 증대할 수 있다. 제안한 연구결과를 통하여 교통 체증을 완화하고 탄소 중립과 에너지 효율을 높일 수 있는 친환경 연구이다. 본 연구는 지능형교통시스템(ITS)에 최적화된 인지사물인터넷 연구를 통하 여 도로 안전을 강화하고, 효율성을 높이는데 기여할 수 있으며, 교통 복잡도를 개선하여, 자원을 절약하고 환경 오염을 줄일 수 있는 지속 가능한 도시 모빌리티 지원이 가능하다. 또한, ITS을 적용한 교통 인프라에 최적화된 자율주행 및 커넥티드 차량 맞춤형 교통 시스템 개발에 기여하는 연구이다.

This study aims to enhance the efficiency and safety of transportation by developing an intelligent transportation system (ITS) using the Internet of Things (IoT) and artificial intelligence (AI) technologies. The proposed system will enable self-driving and connected vehicles to autonomously collect and analyze information, make decisions, and optimize traffic flow. This will lead to reduced traffic congestion, improved traffic safety, and enhanced user convenience. Additionally, the system will contribute to achieving carbon neutrality and energy efficiency by reducing fuel consumption and emissions. Key contributions of this research include: Development of an optimized cognitive IoT for ITS to enhance road safety and efficiency. Improvement of traffic complexity, resource conservation, and environmental pollution reduction through sustainable urban mobility support. Development of a customized transportation system for self-driving and connected vehicles optimized for ITS-based traffic infrastructure. The proposed research has the potential to revolutionize transportation by making it safer, more efficient, and more sustainable.

최근 의료 서비스 분야는 서비스 품질 및 시간 단축을 위해서 전자 건강 기록을 로컬 환경에서 클라우드 환경 으로 변화하고 있다. 그러나, 의료 현장에서 클라우드 기반 EHR 소프트웨어는 일부 위험이 내포되고 있어 이러한 위 협들을 대응할 수 있는 추가 방안이 필요하다. 본 논문에서는 분산형 클라우드 환경에서 블록체인 기반의 전자 건강 기록 관리 모델을 제안한다. 제안 모델은 분산 클라우드 환경에서 환자의 전자 건강 기록 정보를 안전하게 보관·처리 하기 위한 방법으로 전자 건강 기록들을 블록체인으로 묶어 의료 서비스 품질을 높이고 있다. 또한, 제안 모델은 서로 다른 의료진이 건강 기록들을 공유할 수 있도록 클라우드 환경에서 전자 건강 기록 정보를 루트 해시로 판별할 수 있 도록 블록에 저장된 URL '경로'의 위치를 변경하여 손상된 전자 건강 기록 정보를 복구하여 전자 건강 기록 정보의 무결성을 보장한다.

Recently, the medical service sector is changing electronic health records from local environments to cloud environments for service quality and time reduction. However, cloud-based EHR software poses some risks in the medical field, so additional measures are needed to cope with these threats. In this paper, we propose a blockchain-based electronic health record management model in a distributed cloud environment. The proposed model improves the quality of medical services by grouping electronic health records into blockchains as a way to safely store and process patient electronic health record information in a distributed cloud environment. In addition, the proposed model guarantees the integrity of electronic health record information by restoring the damaged electronic health record information by changing the location of the URL 'path' stored in the block so that different medical staff can determine electronic health record information as a root hash in a cloud environment so that health records can be shared.

본 연구는 국내 중소제조업체의 디지털 전환 채택 경로를 분석하여 디지털전환 방향을 제시함에 목적이 있다. 구조방정 식 모델과 필요조건분석을 통하여 디지털 환경에서 중소제조업체가 따르는 구현 경로를 테스트하여 디지털 전환과 관련된 제반 기술을 융합 적용할 수 있는 성공요인과 촉진요인을 규명하고자 한다. 연구목적을 달성하고자 PLS-SEM 모델을 연산하여 디지 털 기술의 각 계층이 상위 계층과 관련된 기술의 구현 정도에 얼마나 기여하는지 평가하였고 NCA를 사용하여 하위 계층과 관련된 기술이 상위 계층과 관련된 기술을 구현할 수 있는지 테스트하였다. 연구 결과 디지털전환 기술은 데이터 수집, 조합, 처리 및 활용을 위한 센서, 통합, 지식 및 반응의 네 가지 계층적 계층으로 분류될 수 있으며 하위 계층이 상위 계층의 채택을 가능하게 하고 향상시키기 때문에 계층적 구현이 독립적으로 실행하는 방법보다 효과적이라는 것을 증거하였다. 연구결과, 하위 계층인 센서 등을 통한 데이터 수집 단계의 선행적 고도화가 이루어질 때 통합과 지능, 응답계층의 상위계층의 고도화가 이루어 질 수 있는 상호운용성이 확보될 수 있다는 점을 규명하였다.

The purpose of this study is to analyze the digital transformation adoption path of domestic small and medium-sized manufacturers and to suggest the direction of digital transformation. Through structural equation modeling and necessary condition analysis, we test the implementation path followed by small and medium-sized manufacturers in a digital environment to identify the success factors and facilitating factors that can integrate and apply various technologies related to digital transformation. To achieve the research purpose, we computed the PLS-SEM model to evaluate how much each layer of digital technology contributes to the degree of implementation of technologies related to the upper layer, and used NCA to test whether technologies related to lower layers can implement technologies related to the upper layer. The results of the study showed that digital transformation technologies can be classified into four hierarchical layers: sensors for data collection, combination, processing, and utilization, integration, knowledge, and response, and that hierarchical implementation is more effective than independent implementation because lower layers enable and enhance the adoption of upper layers. The results of the study showed that when the data collection stage through lower layers such as sensors is advanced in advance, interoperability that enables the advancement of upper layers of integration, intelligence, and response layers can be secured.

인공지능(AI)과 사물인터넷(IoT)의 융합인 인공지능 사물인터넷(AIoT)은 다양한 산업에 깊은 영향을 미치 는 중요한 기술 발전을 나타낸다. AIoT는 IoT 장치의 데이터 생성 능력과 AI의 의사 결정 능력을 활용하여 지능 형 자율 시스템을 만든다. 이 논문은 스마트 홈, 헬스케어, 산업 자동화 및 자율 차량을 포함한 AIoT를 이끄는 주요 혁신을 탐구하여 연구에 도움이 되기 위한 자료를 제공한다. 또한 보안, 데이터 관리 및 윤리적 문제와 같은 주요 과제를 검토하고 이러한 문제를 해결하기 위한 솔루션과 모범 사례를 제시한다. 현재 문헌에 대한 포괄적인 검토와 신흥 트렌드 분석을 통해 AIoT의 미래 방향에 대한 통찰력을 제공하며, 기술과 사회를 혁신할 잠재력을 강조하는 논문이다.

The convergence of Artificial Intelligence (AI) and the Internet of Things (IoT), known as AIoT, represents a significant technological advancement with profound implications across various industries. AIoT leverages the data generation capabilities of IoT devices and the decision-making power of AI to create intelligent, autonomous systems. This paper explores the key innovations driving AIoT, including smart homes, healthcare, industrial automation, and autonomous vehicles. It also examines the primary challenges, such as security, data management, and ethical concerns, offering solutions and best practices to address these issues. Through a comprehensive review of current literature and analysis of emerging trends, this paper provides insights into the future directions of AIoT, highlighting its potential to revolutionize technology and society.