The research model of panel data analysis in this study was used as the dependent variables and the business characteristics of the welding industry were reflected in the research model for systematic analysis of the effect of welding technology on the welding industry. As a result of the existing research, the domestic welding technology is seriously encroaching on the domestic welding industry between the United States, Japan and China. There is no quantitative statistical analysis on this aspect. In this study, the panel data analysis is used to indicate differences in explanatory power by numerical values of POLS model, fixed effect and random effect. And the prior studies on the current status of welding industry related to arc welding, special welding, multiple welding, welding and bonding technology are applied by the panel data analysis. Therefore, the problems of existing research are diagnosed while presenting the future research directions.

In this study, quality keywords of frequent mention of failures were extracted by analyzing the field operational data of main battle tanks recorded for about 5 years. As a result of the data analysis, the leaf spring assembly of the crew hatches corrosion and failure was frequently occurred. FEA(Finite Element Analysis) and tests were performed to analyze the cause of the failure, and it was confirmed that durability of the leaf spring was insufficient. Therefore a design modification study was conducted to improve durability of the leaf spring, and FEA and durability tests demonstrated the improvement. As a result, the durability of leaf spring was improved at least 3.3 times compared to before improvement. This study will contribute to suggesting the use of data analysis in the defense area and improving the operability of the main battle tanks.

Big data analysis in healthcare research seems to be a necessary strategy for the convergence of sports science and technology in the era of the Fourth Industrial Revolution. The purpose of this study is to provide the basic review to secure the diversity of big data and healthcare convergence by discussing the concept, analysis method, and application examples of big data and by exploring the application. Text mining, data mining, opinion mining, process mining, cluster analysis, and social network analysis is currently used. Identifying high-risk factor for a certain condition, determining specific health determinants for diseases, monitoring bio signals, predicting diseases, providing training and treatments, and analyzing healthcare measurements would be possible via big data analysis. As a further work, the big data characteristics provide very appropriate basis to use promising software platforms for development of applications that can handle big data in healthcare and even more in sports science.

The technology competitions of automobile manufacturers are getting hot. The characteristics of the environment friendly automobile are not only lowering the emission of harmful exhaust gas through the change of the power source, but also paying great attention to improvement of the power efficiency. As the market for pure electric vehicles continues to grow, we have analyzed the global technology competitiveness by DCT (Dual Clutch Transmission) patents. Clustering can be classified into five types ; 1) a cluster associated with a dual clutch transmission system, 2) a cluster of a torque transmission device and a reverse speed ratio, 3) a cluster of co-planar sets and dual clutch assemblies related to transmitting devices, 4) Device clusters, and 5) a cluster of synchronizers and clusters to prevent simultaneous operation of dual clutch transmissions. In recent years, demand for pure electric vehicles has been rapidly increasing, and patent applications related to DCT have been steadily increasing for energy efficiency of motor power sources.

In this study, heat exchangers used in data center and building air-conditioners were tested according to the type of heat exchangers to select them for commercial use. The experiment was performed three samples, one micro channel heat exchanger, the same volume oval coil and the same performance oval coil. The experiment conducted under actual operation conditions in the data center and building. Micro-channel heat exchanger has lower air side pressure drop and higher capacity per volume than oval coil. It may be advantageous when the installation small space or the little design static pressure in the fan, such as in-row systems or CRAC installed in data center.

The Location Based Service is growing rapidly nowadays due to the universalization of the use for smartphone, therefore the location determination technology has been placed in an important position. This study suggests a method that can provide the estimate of users’ location by using PDR method and smartphone geomagnetic sensor data. This method assists the measure of enhancing the accuracy of indoor localization. Moreover, it is to study ways to provide the exact indoor layout for evacuating the workers in emergency such as fires and natural disasters.

The LBS(Location Based Service) technology plays an important role in reducing wastes of time, losses of human lives and economic losses by detecting the user's location in order by suggesting the optimal evacuation route of the users in case of safety accidents. We developed an algorithm to estimate indoor location, movement path and indoor location changes of smart phone users based on the built-in sensors of smartphones and the dead-reckoning algorithm for pedestrians without a connection with smart devices such as Wi-Fi and Bluetooth. Furthermore, seven different indoor movement scenarios were selected to measure the performance of this algorithm and the accuracy of the indoor location estimation was measured by comparing the actual movement route and the algorithm results of the experimenter(pedestrian) who performed the indoor movement. The experimental result showed that this algorithm had an average accuracy of 95.0%.

Lately, there have been tremendous shifts in the business technology landscape. Advances in cloud technology and mobile applications have enabled businesses and IT users to interact in entirely new ways. One of the most rapidly growing technologies in this sphere is business intelligence, and associated concepts such as big data and data mining. BI is the collection of systems and products that have been implemented in various business practices, but not the information derived from the systems and products. On the other hand, big data has come to mean various things to different people. When comparing big data vs business intelligence, some people use the term big data when referring to the size of data, while others use the term in reference to specific approaches to analytics. As the volume of data grows, businesses will also ask more questions to better understand the data analytics process. As a result, the analysis team will have to keep up with the rising demands on the infrastructure that supports analytics applications brought by these additional requirements. It’s also a good way to ascertain if we have built a valuable analysis system. Thus, Business Intelligence and Big Data technology can be adapted to the business’ changing requirements, if they prove to be highly valuable to business environment.

가상현실 콘텐츠는 ICT 기술의 발전과 5G의 고용량 전송, 빠른 속도의 네트워크 서비스가 상용화로 2019년 빠른 성장을 하고 있다. 하지만 가상현실 콘텐츠의 사용성 평가에 대한 기준과 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 가상현실 콘텐츠를 사용하는 사용자의 반응과 상태를 측정 할 수 있는 객관성이 있는 데이터에 관한 연구를 진행한다. 연구의 방법으로는 가상현실 게임 콘텐츠 사용자의 실시간 인체정보 수집 프로세스를 설계하고의 변화를 비교·분석하였다. 이를 위해 인체정보 측정에 아이트래킹을 통한 시선 정보와 심박수 데이터를 수집하고 분석하여 시각화 솔루션을 설계하고 프로토타입을 구현하였다. 가상현실 게임 콘텐츠 사용자 인체정보 데이터를 기반으로 한 사용성 평가에 대한 가이드를 제안한다. 향후연구로는 다양한 인체정보 측정 및 프로토타입의 고도화에 있다.

IoT, 빅데이터 분석, AI로 대표되는 4차 산업혁명을 배경으로 빅데이터의 가치가 증가하고 있으며, 이러한 빅데이터의 적절한 활용을 추진하는 것이 각국의 성장력을 높이는 열쇠가 되고 있다. 빅데이터의 적극적인 시장 유통을 촉진하기 위해서는 데이터 공급자 및 이용자가 안심하고 데이터를 제공 및 활용할 수 있는 적절한 제도 정비가 필수이며 현행 지식재산권법 또는 입법을 통해 빅데이터를 보호하는 방법의 검토가 필요하다. 빅데이터 가치에 주목한 각국은 이미 다양한 움직임을 보이고 있다. 먼저 유럽은 실질적인 투자가 이루어진 일정한 데이터베이스에 대해 독자적인 권리(sui generis right)를 부여하고 있다. 반면, 미국에서는 적극적 독점권이 아닌 부정경쟁방지 법리에 따른 소극적 보호로 대응하고 있다. 또한, 일본에서는 최근에 빅데이터 보호와 관련하여 두 개의 법이 대대적으로 개정되었다. 즉, 2018년 5월에 빅데이터 보호를 위한 규정을 새로 도입하는 부정경쟁방지법 개정을 실시하고, 동시에 디지털화·네트워크화의 발전에 대응하여 유연한 권리제한 규정을 정비하는 저작권법 개정을 실시하였다. 물론 한국에서도 빅데이터는 특허법, 저작권법 등의 현행 지식재산권법상에도 일정한 법적 보호를 받을 가능성은 있으나, 어느정도 한계가 있는 것으로 보인다. 특히 한국 저작권법은 2003년 개정을 통해 데이터베이스를 저작권법으로 보호하는 규정을 마련하였으나, 저작권법을 통한 배타적 권리로서의 보호가 적절한 것인지에 대해서는 의문이 제기되고 있다. 또한, 실제로 많은 기업들이 빅데이터 보호로 이용하고 있는 영업비밀은 빅데이터의 공개와 유통을 촉진하는 것을 목적으로 하는 빅데이터의 새로운 보호 논의의 취지에서는 벗어난 것이다. 한편, 부정경쟁방지법의 새로운 보호 대상으로 빅데이터를 포함하는 방법이 더 가능성이 높은 어프로치가 될 수 있다. 부정경쟁방지법은 소극적 보호만을 부여하고 있고, 새로 등장한 대상을 보호범위로 포섭하는 데 있어 가장 신축적인 법제이다. 따라서, 배타적 독점권을 도입하면 예상되는 큰 반발을 피할 수 있어 실현 가능성이 높고, 구체적인 집행 과정에서도 유연하게 대응할 수 있을 것으로 보인다. 이와 같은 빅데이터 제작에 관련된 투자 회수와 정보의 자유로운 유통이라는 두 가지 목적을 달성할 수 있는 가장 적절한 보호 방법에 대한 지속적인 연구가 필요할 것이다.

최근 조선 해운 산업 분야에서 큰 관심을 보이고 있는 자율운항선박의 현실화를 위해서는 선박의 운항 상태를 육상에서 효과적으로 확인하고 진단할 수 있는 기술이 필수적으로 뒷받침되어야 한다. 본 논문에서는 선박 운항데이터를 수집하는 데이터 수집 플랫폼과 선내 및 육상 서비스를 제공하는 플랫폼이 하나의 시스템으로 동작하는 스마트선박 솔루션을 제시하고, 이를 실제 운항 선박에 적용하여 기존의 선박 데이터 수집 체계 대비 고품질의 다양한 데이터가 수집 가능함을 평가하였다. 또한 이렇게 수집된 데이터에서 주기관 관련 파라미터들의 데이터 분석을 수행하여 유효한 결과를 도출하고 패턴을 시각화하여 종합적인 상태를 판단하는데 활용 가능함을 보였다. 마지막으로 이러한 연구 결과를 선박의 다양한 장비로 확장 적용하고 운항 환경 데이터까지 함께 분석한다면 육상에서 선박의 운항 상황을 보다 효과적으로 확인하고 평가 가능함을 제시하였다.