유비쿼터스(Ubiquitous)란 사용자가 네트워크나 컴퓨터에 의식하지 않고 장소, 공간, 시간에 상관없이 자유롭게 네트워크에 접속할 수 있는 정보통신 환경을 말하며, 현재 이러한 유비쿼터스 기술을 이용한 첨단도시 및 생태도시 구현이 전 세계적인 화두로 각광받고 있다. 최근 정보산업과 이동통신 기술이 발전함에 따라 주변에 있는 모든 물체에 컴퓨터를 내장하여 서로 네트워크로 연결하고 상호간에 협조와 타협을 해 가면서 인간의 삶에 보이지 않게 컴퓨팅을 제공한다는 유비쿼터스 컴퓨팅(Ubiquitous Computing)을 개념(M. Weisre, 1993)으로 하여, 무선센서 네트워크 기술 USN (Ubiquitous Sensor Network)을 토목, 건축 구조물 같은 사회기반인프라에 적용한 신개념 지능형 구조물과 유지관리기법에 대한 연구가 시도 되고 있다. 이에 본 연구에서는 유비쿼터스 무선센서 네트워크의 건설구조물 적용 가능성을 판단하기 위하여 건설구조물에 가장 많이 사용되는 콘크리트와 철근을 변수로 실험체를 제작하여 센서노드의 전파투과성 실험에 대한 기초실험을 실시하였다. 이때 철근의 배근 간격 및 콘크리트의 타설 두께, 송수신기의 RF신호 강도 세기를 변수로 하였으며, 내부에 무선통신 모듈이 장착되었을 때 무근콘크리트의 송수신 가능 거리와 철근 배근 간격별 송수신 가능 거리를 수평, 수직 방향으로 각각 측정하였다. 또한, 변수별 전파의 감쇄를 정확히 측정하기 위하여 스펙트럼 아날라이저(Spectrum Analyzer)를 이용하여 사용주파수대의 전파의 크기를 측정하였다. 전파가 감쇄되는 현상을 수치적으로 분석하였으며, 주파수대역의 특성에 따른 주파수 파장의 영향을 분석 하였다. 이를 통하여, 무선센서의 건설 구조물 적용 가능성을 검토한 그 결과 무근콘크리트의 경우 45cm의 투과 깊이를 보였고, 5cm의 간격으로 배근한 철근콘크리트는 37cm, 15cm 간격은 45cm의 투과 깊이를 보였다. 철근 배근 15cm 이상이 되면 무선통신에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.
인공지능, 딥러닝, 머신러닝 등이 괄목할만한 발전을 이루면서 2016년경부터 100여개의 언어를 비롯하여 가장 보편적으로 사용되어 온 Google Translate (구글기계번역기)는 자연언어처리(NLP) 분야와 외국어 학습 등 언어활용 분야에 독보적인 역할을 하고 있다. 본 논문은 구글기계번역기, Google Translate에 있어서, 영어모국어화자가 가진 통사문법적-범주적 지식의 중요성과 그 영향력에 대해 살펴보고자 한다. Jackendoff (1999)는 맹인을 위한 독서기계(Reading Machine)등을 구축하려면 통사구조적 지식과 문법적 분해력(parsing)이 매우 중요하고, 적어도 현재의 컴퓨터는 엄청난 발전을 이루기는 하였으나, 인간의 두뇌를 따라갈 수 없다는 결론을 내렸다. Jackendoff가 논의했던 몇 가지 어휘항목과 통사구조적 중의성을 활용하여, Google Translate 기계발음번역기를 통해 그의 주장을 확인하는 실험을 실시하고, 그 결과를 분석하는 것이 이 논문의 목표이다. 이 연구는 Jackendoff의 주장처럼 L1 화자가 내재화한 통사문법적, 범주-구조적 지식은 NLP, 혹은 "독서기계"등의 구축에서 중요하며, 이는 Chomsky (1986, 2005)등에서 논의된 내재적언어 (I-language)의 핵심이라는 점을 시사한다.
딥러닝은 인간의 학습 및 인지능력을 닮은 인공지능을 실현하기 위해 여러 분야에서 활용하고 있으며, 높은 사양의 컴퓨팅 파워가 요구되고 연산 시간이 많이 소요되는 복잡한 구조의 인공신경망에 의한 딥러닝은 컴퓨터 사양이 향상됨에 따라 성능이 개선된 다양한 딥러닝 모델이 개발되고 있다. 본 논문의 주요 목적은 영상의 딥러닝을 위한 합성곱 신경망 중에서 최근에 FAIR (Facebook AI Research)에서 개발한 Mask R-CNN을 이용하여 항공영상에서 건물을 탐지하고 성능을 평가하는 것이다. Mask R-CNN은 영역기반의 합성곱 신경망으로서 픽셀 정확도까지 객체를 의미적으로 분할하기 위한 딥러닝 모델로서 성능이 가장 우수한 것으로 평가받고 있다. 딥러닝 모델의 성능은 신경망 구조뿐 아니라 학습 능력에 의해 결정된다. 이를 위해 본 논문에서는 모델의 학습에 이용한 영상에 다양한 변화를 주어 학습 능력을 분석하였으며, 딥러닝의 궁극적 목표인 범용화의 가능성을 평가하였다. 향후 연구방안으로는 영상에만 의존하지 않고 다양한 공간정보 데이터를 복합적으로 딥러닝 모델의 학습에 이용하여 딥러닝의 신뢰성과 범용화가 향상될 것으로 판단된다.
최근 범죄예방과 안전문제 등으로 CCTV와 같은 영상장비가 다양하게 활용되고 있다. 영상기기들은 대부분 24시간 작동되기 때문에 경비 인력을 절감할 수 있지만, 녹화된 영상에서 특정 인물과 같은 객체를 검색하는 업무는 여전히 수동으로 이루어지고 있어, 실시간 검색이 요구되는 상황에서는 정확하고 빠른 대처가 미흡하다. 본 논문에서는 최신 딥러닝 기술과 OpenCV 라이브러리를 이용하여 사용자의 의해 입력된 의상정보를 바탕으로 특정인물을 영상에서 빠르게 검색하고, 그 결과를 실시간으로 전송하는 기술을 제안한다. 개발된 시스템은 YOLO 라이브러리를 이용하여 실시간으로 인물객체를 탐지한 후, 딥러닝 기술을 이용하여 인간의 의상을 상/하의로 구분하고 OpenCV 라이브러리를 통해 색을 검출하여 특정 인물 객체를 자동으로 인식하도록 구현하였다. 본 논문에서 개발한 시스템은 특정 의상을 갖춘 인물객체를 정확하고 빠르게 인식할 뿐만 아니라 기타 객체 인식에도 활용할 수 있는 확장성을 갖추고 있어 다양한 용도의 영상감시시스템에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 과학논문을 통해 30년 후인 2050년까지 가축과 동물성식품의 동향을 예측하면서 미래 동물생명산업 발전 전략으로써 ICT-기반 스마트축산 기술의 필요성을 검토하였다. 전 세계적으로 가축사육과 동물성식품 소비는 인구증가, 고령화, 농촌인구 감소, 도시화 및 소득증가에 대한 반응으로 빠르게 변화하고 있다. 기후변화는 가축 환경, 생산성과 번식효율성을 바꿀 수 있다. 가축생산은 온실가스 배출 증가, 토지 황폐화, 수질오염, 동물복지 및 인간의 건강 문제로 이어질 것이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 동물생명산업의 다양한 측면에서 4차 산업혁명과 융합된 ICT-기반 스마트축산을 활용하여 기후변화 대응, 생산성 향상, 동물복지, 동물성식품 영양품질 개선, 동물의 질병예방을 위한 선제적인 미래 대응전략이 필요하다. 미래 동물생명산업은 지속 가능성과 생산효율성을 향상시키기 위해 자동화를 통합해야 한다. 디지털 시대에 IoT와 빅 데이터를 사용하는 지능형 정밀가축사양, ICT-기반 스마트축산은 동물생명산업의 다양한 소스로부터 데이터를 수집, 처리 및 분석할 수 있다. 축사 내부와 외부의 환경 매개 변수를 정밀하게 원격 제어할 수 있는 디지털 시스템으로 구성되어있다. ICT-기반 스마트축산은 인터넷과 휴대폰을 통한 원격 제어를 위해 센싱 기술을 사용하여 동물의 행동복지 및 사양관리를 모니터링 할 수 있다. 농가가 필요로 하는 광범위한 정보의 수집, 저장, 검색 및 보급에 도움이 될 수 있고 새로운 정보서비스를 제공할 수 있다.
도시화와 4차 산업혁명 기술의 발전으로 대한민국의 메가시티 수는 점차 증가하고 있다. 메가시티는 인간의 삶을 풍요롭게하는 기회요인인 것은 분명하다. 하지만, 야포, 방사포 등 점증하는 북한의 치명적인 재래식 위협을 고려했을 때는 대한민국의 안보를 위협하는 도전요인이기도 하다. 지정학적으로 한반도와 유사한 상황에 처해 있는 이스라엘은 주변국으로부터 가해지는 저고도 위협을 상쇄하기 위해 다중으로 방공체계를 구축하였고, 지난 2021년 발발한 이스라엘-팔레스타인 분쟁에서 실질적인 효과를 거두었다. 이와 같은 개념을 적용한다면 대한민국의 메가시티에 가해지는 북한의 저고도 위협을 효과적으로 제거할 수 있을 것이다. 더 나아가, 메가시티 다중방공체계의 감시, 결심 및 타격수단을 초연결하고 인공지능 기술을 덧입힌다면 북한과 주변국으로부터 가해지는 저고도 위협뿐만 아니라 고고도 위협도 상쇄할 수 있는 게임체인저로 발전시킬 수 있을 것이다. 이를 통해, 대한민국은 정치, 군사, 경제, 사회, 정보, 기반시설 등의 원천인 메가시티를 중심으로 국가 번영과 성장을 이룩해나갈 수 있을 것이다.
본 연구는 현대 대의제 대중민주주의의 개선안 도출을 위해 수행되었다. 본래의 민주주의 모델인 이소노미아(isonomia)가 퇴색하고 대중이 통치하는 데모크라시(democracy)로 현대 민주주의가 운영되면서 민주주의시스템의 문제가 심화되고 있다. 다수결 승자독식주의와 자본주의 경제시스템이 야기하는 경제적 불평등으로 인해 민주주의는 더욱 큰 문제를 드러내고 있다. 현대의 평등 정신에 의해 모든 대중이 동등한 자격의 주권자가 되는 대중민주주의는 선동가들이 권력을 장악하기 쉬운 구조다. 경제 문제를 스스로 해결하고 정직성과 용기 헌신 희생 성실성을 가진 자유인들이 동동한 자격으로 법률을 정하고, 그 법을 스스로 지키는 이소노미아는 자유인들의 양심과 덕성에 크게 의존한 시스템인데 비해, 현대 대중 민주주의는 경제력과 무관하게 주권자의 절대 평등성은 구현하였지만, 공동체에 대한 희생정신과 헌신이 없이도 주권자나 공직자가 되어 권리를 누리고 이기심을 채울 수 있는 구조가 되었다. 본 연구는 이소노미아의 본질을 구현하면서 현대 대의제 대중민주주의의 장점을 유지할 수 있는 제도로서 서비스주의 민주주의를 제시하였다. 재산 유무와 관계없이 모두에게 공평한 덕성 자격 요건을 중심으로 시스템을 구현하였다. 인간의 불완전성은 인공지능의 활용으로 보완하였다. 주권자와 공직자 대리인의 본성에 대한 가정을 새롭게 정립하고, 승자독식주의 문제를 해결하였다. 본 연구는 인류 공통원리와 서비스철학을 기반으로 하는 서비스주의 민주주의를 통해 이소노미아의 철학과 대중민주주의의 장점이 동시에 구현될 수 있음을 입증하였다. 자본주의가 20세기에 수정자본주의로 개선되었듯이, 21세기에는 현재 대중민주주의가 수정민주주의인 서비스주의 민주주의로 발전될 필요가 있다.
최근에는 다양한 플랫폼 서비스가 인공지능을 활용하여 제공되고 있으며, 그 중 하나로 ChatGPT는 대량의 데이터를 자연어 처리하여 자가 학습 후 답변을 생성하는 역할을 수행하고 있다. ChatGPT는 IT 분야에서 소프트웨어 프로그래밍 분야를 포함하여 다양한 작업을 수행할 수 있는데, 특히 프로그램을 대표하는 C언어를 통해 간단한 프로그램을 생성하고 에러를 수정하는데 도움을 줄 수 있다. 이러한 능력을 토대로 C언어를 기반으로 만들어진 하드웨어 언어인 베릴로그 HDL도 ChatGPT에서 원활한 생성이 예상되지만, 베릴로그 HDL의 합성은 명령문들을 논리회로 구조 형태로 생성하는 것이기에 결과물들의 정상적인 실행 여부를 확인해야 한다. 본 논문에서는 용이한 실험을 위해 규모가 적은 논리회로들을 선택하여 ChatGPT에서 생성된 디지털회로와 인간이 만든 회로들의 결과를 확인하려 한다. 실험 환경은 Xilinx ISE 14.7로 모듈들을 모델링하였으며 xc3s1000 FPGA칩을 사용하여 구현하였다. 구현된 결과물을 FPGA의 사용 면적과 처리 시간을 각각 비교 분석함으로써 ChatGPT의 생성물과 베릴로그 HDL의 생성물의 성능을 비교하였다.
본 논문에서는 스테레오 비젼 기법에 기반한 작업자 모니터링을 위한 자동 감시추적 시스템을 제안하였다. 즉, 인간 시각 시스템을 모방한 교차식 스테레오 카메라 시스템의 특성을 이용하여 작업자의 인식은 물론 추적, 감시가 가능한 새로운 형태의 지능형 감시추적 시스템을 설계 제안하였다. 즉, 작업자 표적의 다양한 변화에 관계없이 배경과 분리된 표적인식은 물론 움직이는 표적의 3차원적 위치 정보를 검출함으로써 실시간적 물체인식 및 추적이 가능한 새로운 형태의 지능형 스테레오 감시 추적 시스템을 제시하였다. 실험결과, 교차식 스테레오 카메라 기반의 이동물체 감시추적 시스템의 실험결과 팬과 틸트를 통한 물체추적 후 표적 중심좌표의 수평, 수직 평균오차는 1.82%, 1.11%의 매우 낮은 에러 값을 각각 유지하였으며, 추정된 물체의 3차원 위치좌표의 경우도 실제 물체 위치값과 비교하여 평균 2.5% 이하의 낮은 오차가 나타남이 분석되었다. 따라서, 본 논문에서 제안한 팬과 틸트가 탑제된 스테레오 카메라 기반의 감시추적 시스템은 복잡한 배경 및 주위환경 변화에도 이동 물체를 효과적으로 추출하여 적응적으로 감시 및 추적이 가능한 산업용 무인 감시추적 시스템의 구현 가능성을 제시하였다.
최근 각 언론, 기업계, 정부 유관기관 및 학계 등 많은 분야에서 4차 산업에 대한 관심이 폭발적으로 증가하였다. 특히 우리가 피부로 느낄 수 있는 분야인 인공지능이 인간능력을 이미 크게 앞서고 있다는 것을 깨닫고 나서 많은 사람들은 4차산업혁명이 실제로 우리 코 앞에 와있다는 것을 실감할 수 있었다. 이렇게 대부분 사람들의 생각보다 빠르게 다가온 4차산업을 어떻게 효율적으로 대응해야 할까? 특히 최근의 인공지능, 빅데이터, 무인자동차 및 유전자가위 등에 대한 상반된 견해들을 비교분석하는 방식으로 연구를 진행해 본다. 이러한 분석과 연구를 통하여 교육적, 정치적, 사회적, 윤리적 그리고 과학적 영향들을 파악해 본 결과, 현재까지 뚜렷하게 정립되어 있는 개념이나 체계, 시스템이 존재하지 않는다는 것을 이해할 수 있었고 오히려 4차산업혁명의 개념, 체계를 앞서서 정의하고 정립하는 국가나 기업, 개인들이 산업의 주도권을 확보할 수 있다는 것을 알게 되었다. 그러나 한국사회와 대학은 오히려 현재 2차산업혁명의 체계와 문화에서 머물러있는 듯한 모습을 보이고 있는데, 이러한 현실인식 위에서 새로운 산업혁명의 트렌드를 맞추어 따라갈 수 있는 방안들을 찾아 보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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