• 한국재난정보학회 논문집
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• 제17권1호
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• pp.176-183
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• 2021

연구목적: 우리나라 최근 4차 산업 혁명의 핵심 기술인 인공지능(AI), 사물인터넷(loT), 가상현실(VR) 등을 제조 환경에 반영한 스마트공장 도입이 활발히 추진되고 있다. 그러나 기존 운영체제 기반의 파일 시스템에서 발생하는 각종 문제점을 해결하고자 비파일시스템 기반의 데이터보호 기술을 연구·검증하고자 한다. 연구방법: 본 연구에서는 운영체제에 의해 식별되거나 제어되지 않는 보안저장부와 디지털 키 값의 입력에 따라 보안 저장부를 활성화할 수 있는 방법연구와 BIOS 동작 시 연결을 위한 입출력 정보만 제공하는 제어부를 설정하고 보안 저장부의 활성화에 따라 제2 메타 데이터를 사용한 맵핑 동작을 수행할 수 있도록 비파일형태의 구조를 연구함. 연구결과: 첫째, 비파일시스템 기반의 보안 저장부의 생성과 데이터 입출력 시 데이터 손상 여부를 샘플 데이터의 해시함수 값과 일반 저장부 및 보안 저장부의 해시함수 값을 비교하여 일치하는 것을 확인하였음. 둘째, 보안 저장부의 데이터 보호 성능 실험에서는 원본 파일의 해시함수 값과 랜섬웨어 활동 이후의 일반 저장부와 보안 저장부의 해시함수 값을 비교하여 악성코드인 랜섬웨어로부터 데이터 보호 성능을 확인함. 결론: 본 연구는 국가적으로 추진하고 있는 스마트팩토리 구축 사업을 통해 기업에 도입되고 있는 정보시스템 내의 중요 데이터를 보호하기 위한 새로운 개념의 데이터 보호 기술을 구현하고 실험하였다. 정보보안의 목적인 중요 데이터의 보호를 위해 기존의 저장 개념과 달리 파일 시스템에 비의존적인 비파일 형태의 보안 저장부 생성기술을 구현하였고 그 안전성을 검증하였음.

• 문화기술의 융합
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• 제7권2호
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• pp.85-95
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• 2021

현재 우리는 창작도구로서 컴퓨터와 창작자로서 컴퓨터 사이에 서 있다. 또한 포스트 시네마적 상황이라 할 수 있는 새로운 장르의 영화들이 등장하고 있다. 본 논문은 AI 시네마의 출현 가능성을 진단하고자 한다. AI 시네마의 가능성을 확인하고자 영화 창작의 필요조건이라 할 수 있는 스토리, 서사의 창작, 이미지의 창작, 사운드의 창작이 인공지능에 의해 가능한지 사례조사를 통해 살펴보았다. 먼저 AI 페인팅 알고리즘인 Obvious, GAN 및 CAN의 시각이미지 생성을 확인했다. 둘째, AI 사운드, 음악은 이미 인간과 협력하여 유통 단계에 들어섰다. 셋째, AI는 이미 드라마 대본을 완성 할 수 있고, 빅 데이터를 활용한 자동 시나리오 제작 프로그램도 인기를 얻고 있다. 즉, 우리는 필수적인 영화 제작 요구 사항이 AI 알고리즘으로 충족될 수 있음을 확인할 수 있다. 마노 비치의 'AI 장르 컨벤션' 관점에서 웹 다큐멘터리와 데스크톱 다큐멘터리는 포스트 시네마로서 AI 시네마의 대표적인 장르라고 할 수 있다. AI, 웹 다큐멘터리, 데스크톱 다큐멘터리가 존재하고 있는 환경이 동일하기 때문이다. 본 논문은 포스트시네마의 창작자로서 AI에 대한 연구를 통해 4차 산업혁명시대 영화라는 매체가 개척해야 할 새로운 길을 제시하고 있다.

• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제28권3호
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• pp.513-527
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• 2022

본 연구는 2020년을 전후하여 전세계를 휩쓴 코로나가 끼친 사회문화적인 영향을 살펴보고 이를 통한 규범의 전환과 사회문제를 고찰하기 위해 수행되었다. 이를 위해 펜데믹의 대표적인 사례인 14세기 유럽 흑사병이 미친 사회문화적 규범의 변화의 특성을 도출하고, 이를 바탕으로 이번 코로나를 분석하였다. 흑사병은 기존의 종교 권위와 봉건제도의 권력을 기반으로 한 사회규범을 계몽주의로 바꾸는 계기가 되었다. 인구감소와 노동력 부족 현상은 상업화와 기계화를 촉진시키기도 하였다. 이 시기에 확산된 인쇄술은 지식의 대중화를 이끌었으며 이를 통해 사고의 수준이 높아지고 획기적인 과학적 발전을 이끌어 산업혁명의 토대가 되었다. 최근의 코로나는 흑사병처럼 사회적 규범의 변화를 촉발하였다. 가상과 현실이 혼합된 메타버스라는 기술적 환경은 개인의 정체성을 단일하게 구성되고 유지되어야 한다는 규범에서 벗어나 부캐를 통해 다양한 잠재력을 발휘하는 자유롭고 개방적인 정체성으로 성격을 변화시켰다. 또한 메타버스 상에서 자신과 동일한 세계관을 가지고 있는 이들과 친근하게 지내는 밈(meme)은 비대면 상황에서 고립감을 약화시켜주었다. 코로나 팬데믹 기간동안 발전된 인공지능(AI)은 인간을 보조해주는 기능을 넘어 창조적 활동에 이용되는 단계에 들어섰다. 코로나 팬데믹으로 인해 바뀐 사회규범이 만들어 낸 새로운 사회문제는 어떤 것이 있을지에 대한 논의가 진행되었다.

• 해양환경안전학회지
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• 제27권7호
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• pp.1074-1081
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• 2021

아산화질소(N₂O, Nitrous Oxide)는 6대 온실가스 중 하나로 대기 중에서 적외선을 흡수하여 온실효과를 유발하는 것으로 알려져 있다. 특히 지구온난화지수(GWP)는 CO₂에 비해 310배 높아 국내뿐만 아니라 전 세계적으로 이슈화되고 있으며, 그에 따른 강력한 환경 규제 강화법들이 발의되고 있다. N₂O 저감 기술에는 물리적인 방식에 따라 농축회수, 촉매분해, 그리고 열분해로 구분할 수 있는데, 본 연구에서는 그 중 가장 효과적인 열분해 처리방식에 대해 논의하고자 일반적인 연소 조건 내 고온 열분해 방식을 이용하여 비용 저감과 함께 질소산화물을 저감시키는 온도 조건 및 반응 시간에 대한 정보를 제공하고자 한다. 열분해 조건으로 선정된 고온 영역은 1073 K부터 1373 K까지 100 K 간격을 두고 계산을 수행하였다. 1073 K과 1173 K의 온도조건에 경우, N₂O 저감율과 일산화질소 농도가 체류시간에 따라 비례관계를 이루는 것이 관측되었으며, 1273 K에 경우, 체류시간이 증가함에 따라 발생되는 역반응으로 인해 N₂O 저감율이 감소되는 것이 관측되었다. 특히 1373 K에 경우, 모든 체류시간에 대해 정반응과 역반응이 화학 평형상태에 도달하여 N₂O 저감에 대한 반응진행율이 오히려 감소하는 것으로 확인되었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.555-562
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• 2022

4차 산업혁명시대에 반지하 실내 복도 환경에서 새로운 전파 수요를 발굴하기 위해 본 논문에서는 주파수 6, 10, 17 GHz의 전파 특성에 대한 측정 및 분석하였다. 측정한 실내 내부 환경은 3면의 강의실과 외면의 유리창으로 구성되어있는 일자형 복도이다. 본 연구는 이러한 환경에 맞게 측정 시나리오 개발과 측정 시스템을 구성하였다. 송신 안테나는 고정하고 수신 안테나 위치의 거리에 따라 가시선 환경에서 주파수 영역과 시간영역 전파 특성을 측정하여 분석 하였다. 주파수 영역은 FI(: Floating intercept) 경로 손실 모델의 매개변수와 R-squared 값의 0.5 이상에 대한 신뢰도를 얻었다. 또한, 시간 영역은 RMS(: Root mean square) 지연 확산과 K-factor의 누적 확률에서 6 GHz는 전파 전달도가 높고, 17 GHz는 전파 전달도가 낮은 결과를 얻었다. 이러한 연구 결과는 반지하 실내 복도 환경에서 WIFI 6 이상이나 5G 이상에 대해 초 연결과 초 지연 인공지능 서비스를 제공하는데 효과가 있을 것이다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권5호
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• pp.393-398
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• 2022

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.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제17권4호
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• pp.67-74
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• 2023

최근 미래의 운송시스템으로 도심교통항공(Urban Aircraft Mobility)이 주목받고 있으며 소형 드론도 다양한 산업에서 역할을 하고 있다. 다양한 종류의 항공 시스템 고장은 추락으로 막대한 재산 및 인명 피해로 이어질 수 있다. 항공 시스템이 많이 활용되는 무기체계에서도 고장은 임무 실패의 결과를 유발한다. 본 논문에서는 항공 시스템의 이상(Anomaly)을 탐지하여 개발 및 생산 간 시스템의 신뢰도를 높이고 운용 중 사고를 예방할 수 있도록 딥러닝 기술을 활용한 이상 탐지 모델을 연구했다. 모델 훈련 및 평가 데이터로 극저온 환경에서 시스템의 전류 데이터를 활용하였으며 이미지 인식에 많이 활용되는 딥러닝 기법 합성곱 신경망(CNN; Convolutional Neural Network)을 활용하여 딥러닝 네트워크를 구현했다. 시험 대상 시스템은 극저온 환경에서 다양한 형태의 고장이 유발되었고 전륫값의 특이점이 나타났다. 시스템 정상 및 고장 데이터를 활용하여 모델을 훈련 시키고 평가한 결과 98% 이상의 재현율(Recall)로 이상 탐지하는 것을 확인했다.

• 한국항해항만학회지
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• 제47권1호
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• pp.10-17
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• 2023

최근 자율운항선박 개발을 위한 연구가 국내외에서 추진 중에 있다. 자율운항선박 개발에서 핵심기술 중 하나는 항로추종인데, 항로추종은 선박의 안전성 확보에 중요하기 때문에 자율운항선박 설계 시 사전평가 해야 한다. 본 연구의 목적은 자율운항선박 설계 시 항로추정성능의 시각적 및 정량적 평가기법을 개발하기 위한 것이다. 이 평가기법은 전산유체역학 기반의 자유 항주 모델과 LOS(Line-of-Sight) 알고리즘을 연계하여 개발하였다. 평가기법 중, 시각적 평가는 항로추종 중인 선박에 의해 생성되는 파계를 전산유체역학 소프트웨어를 이용하여 가시화하여 평가하고, 정량적 평가는 목표 선수방위각과 추정 선수방위각 사이의 차이 값과 계획항로와 추종항로 사이의 거리 차이 값을 이용하여 평가하였다. 항로추종성능 평가 결과, 항로추종 중 변침지점 부근에서 항로이탈편차가 크게 발생함을 알았고, 또한 선박 주위 유동의 시각화를 통해 선박 주위 유체 현상을 쉽게 파악할 수 있었다. 본 연구에서 제안한 평가기법은 자율운항선박 설계 시 항로추정성능 평가에 관한 시각적 및 정량적 평가에 기여할 것으로 기대된다.

• 정보교육학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.341-352
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• 2022

인공지능, 빅데이터, 생명과학 산업 등이 선도하는 지식정보사회의 물결이 우리 삶의 방식에 전방위적인 영향을 미치고 있다. 이에 교육부는 미래사회 변화에 대응할 수 있는 기초소양과 역량을 함양할 수 있는 교육과정 개선을 추진하며 AI·소프트웨어 교육을 비롯한 디지털 기초소양 강화를 서두르고 있다. 모든 교과교육을 통해 디지털 기초소양 함양의 기반을 마련하고 정보 교육과정과 연계한 AI 등 신기술분야의 기초 및 심화 학습을 내실화하는 것은 미래사회에 대비한 교육으로서 반드시 필요한 부분이라 볼 수 있다. 하지만 디지털·AI 리터러시 함양을 위한 각각의 내용에 대한 연구는 비교적 활발히 이루어지고 있는 반면 디지털·AI 리터러시를 함양할 수 있는 교수·학습 전략에 대한 연구는 미비한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 디지털·AI 리터러시를 키워줄 수 있는 컴퓨팅 사고력(CT) 기반의 디지털·AI 교수·학습 전략을 개발하여 델파이 전문가 검증을 실시한 결과 타당함으로 분석되었고, 이를 바탕으로 교수자 사용성 평가 및 학습자 효과성 분석을 진행한 후 최종 교수·학습 전략을 완성하였다.

• 토지주택연구
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• 제14권2호
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• pp.125-135
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• 2023

드론은 국토조사, 수송, 해양, 환경, 방재, 문화재, 건설 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 또한 사물인터넷(Internet of Things), 인공지능(Artificial Intelligence) 등과 관련하여 4차 산업 혁명의 핵심기술을 검증하고 적용시킬 수 있는 기술로 떠오르고 있다. 본 연구에서는 드론을 활용하여 균열을 자동으로 탐지할 수 있는 딥러닝 모델을 개발하고자 한다. 딥러닝 학습을 위한 이미지 데이터는 Mavic3 드론을 이용하여 수집하였고 촬영고도는 20m, ×7배율로 촬영하였다. 촬영 시 약 2m/s의 속도로 전진하여 영상을 찍고, 프레임을 추출하는 식으로 데이터를 수집하였다. 이런식으로 수집한 데이터를 통해 딥러닝 학습을 진행하였다. 본 연구에서는 딥러닝 학습모델로 Backbone으로는 Swin Transformer, Architecture로 UperNet을 사용하였다. 약 800장의 라벨링 된 데이터를 Augmentation기법으로 데이터 양을 증가시키고 3차에 걸쳐 학습을 진행하였다. 1차와 2차 학습 시 Cross-Entropy loss function을 사용하였고 3차 학습 시 Tversky Loss Function을 사용하였다. 학습결과, 균열 탐지와 균열율을 계산할 수 있는 모델을 개발하였다. 또한, 드론의 위치 정보를 이용해 특정 도로의 한 차선 균열율을 계산할 수 있는 모델을 개발하였다. 향후 추가적인 연구를 통하여 균열탐지모델의 고도화를 사물인터넷(IoT)과의 융합으로 이루었을 때 소파보수(Patching)나 포트홀(Pothole)의 탐지가 가능할 것으로 보인다. 또한 드론의 실시간 탐지 업무수행으로 포장 유지 보수구간에 대한 탐지를 신속하게 확보할 수 있을것으로 기대된다.