대부분의 임베디드 시스템은 기계장치와 전자기기 장치가 함께 작동되는 물리 장치로써, 이기종 네트워크, 복잡한 보안체계 등을 고려하여 가상화 기반 사이버훈련 환경이 구성되어야 한다. 또한, 차량을 대상으로 물리적인 실험환경에서 모의침투 등 사이버훈련을 수행한다는 것은 교통사고를 비롯한 안전사고 발생에 있어 위험이 존재한다. 본 논문에서는 가상 개발환경에서의 공격 기반 차량용 사이버훈련 프레임워크를 제안하고자 한다. 먼저, 공격 기반 차량용 사이버훈련 프레임워크의 작동은 자동 활성화되는 가상의 CAN 네트워크 인터페이스로 시작된다. 가상의 CAN 네트워크 인터페이스는 가상 머신에서 간단한 부트스트랩 명령어 실행을 통해 파이썬 패키지와 Ubuntu 서비스 목록 설치 명령이 자동으로 실행되면서 설치된다. 이후 내부 네트워크 시뮬레이터와 공격모듈과 관련된 UI가 자동으로 Ubuntu Systemd에 의해 백그라운드에서 실행되어 시작과 동시에 준비 상태를 유지하게 된다. 사이버훈련 UI 내 공격 모듈은 사용자에 의한 공격 선택 및 파라미터 셋팅 이후 차량의 이상 상태를 사이버훈련 UI에 다시 출력되게 된다. 본 논문에서 제안하는 가상 개발환경 기반의 차량용 사이버훈련 프레임워크는 자율주행 차량 사고의 위험이나 다른 특수한 제약 없이 사용자의 학습 경험을 확장시킬 수 있다. 또한, 기존의 가상화 기반 사이버훈련 교육 콘텐츠와는 달리 일반 사용자들이 접근하기 쉬운 형태로 확장 개발이 가능하다.
본 연구는 한국의 인공지능 학습용 데이터 구축 사업과 데이터의 공공 개방에 관한 정책 수행 기관, 데이터 구축 기업, 그리고 이를 활용하는 다양한 기관의 데이터 품질에 대해 이해를 제고하고, 신뢰할 수 있는 인공지능 알고리즘 개발에 있어 가장 중요한 학습용 데이터 품질에 대한 이론적 토대를 만들기 위한 실증적 연구이다. 이를 위해, 데이터의 속성 요인, 데이터 구축환경 요인, 데이터 타입 관련 요인 등 인공지능 학습용 데이터 품질과 관련된 중요 선행요인을 도입하여 이론적 모형을 제안한다. 본 연구는 393명의 인공지능 학습용 데이터 구축 기업과 인공지능 서비스 개발 기업의 실무 담당자를 대상으로 설문조사를 실시하여 데이터를 수집하였다. 데이터 분석은 퍼지셋 질적비교분석 방법과 인공신경망 분석을 통해 이루어졌으며, 분석 결과를 통해 인공지능 학습용 데이터 관련 학술적 및 실무적 시사점을 도출했다.
지능정보사회가 도래하면서 주거공간인 홈에서 건강관리, 가사/편의, 쇼핑, 보안/안전, 여가/엔터테이먼트, 에너지 등 다양한 홈에서의 활동이 인공지능, 빅데이터, 모바일 등 지능정보기술과 접목되어 단순 주거 공간에서 지능형 모바일 환경의 허브 공간으로서 홈의 역할에 대한 중요성이 증대하고 있다. 이에 본고에서는 Intelligence life구현을 위한 공간으로 부각되고 있는 스마트홈 서비스 활성화를 위해 스마트홈의 핵심 수요를 파악하고 R&D 이슈를 고찰하여 시사점을 제시하고자 한다.
본 논문은 스마트 해상 물류에 필요한 최신 Edge Computing과 인공지능을 구성한 자율 접안 시뮬레이터의 개발이다. 먼저, 스마트 해상 물류에서 선박의 접안에 관한 요구 사항을 분석하고, 다음으로 그 분석된 결과를 사용하여 서비스, 시스템, 핵심부품을 설계하고 제작한다. 결국, 본 논문은 스마트 해상물류에 필요한 자율접안 시뮬레이터를 개발한다. 향후, 본 논문은 실제 스마트 해상 물류에 필요한 Edge Computing과 인공지능의 기계 학습 알고리즘을 개발할 계획이다.
사회가 다원화되고 발달하면서 생활환경과 행동양식에 따라 홍수 등의 수난(水難) 으로 인한 피해 정도와 양상은 크게 달라질 수 있으나, 수난으로 인한 체감 가능한 피해의 정도와 규모는 예측이 어려운 현실이다. 그리고, 최근 인터넷과 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 급진적 발달은 재난 관리에 대중적 지식을 수집하여 활용하도록 촉진하고 있고, 이로 인해 재난 상황에서 '대중적인 정보가 기술자에 의해 어떻게 얼마나 신중하게 고려되어야 하는지와 어떻게 과학적으로 해석해야하는지'가 핵심 쟁점으로 부상하고 있다. 본 연구에서는 최근 널리 사용되는 인공지능 및 딥러닝 기법을 조사 분석하였다. 분석을 통해 수문 예측 분야에서 이러한 기술이 적용된 사례와 신기술을 조망해 보고 기존 기술이 인공지능 및 딥러닝 기법의 적용으로 대체 가능한 정도를 가늠해 보았다.
인공지능 무인 감독 시스템을 이용하여 코로나 시대에 다수의 인원이 한 공간에서 시험을 볼 수 없는 상황을 극복하고, 전염병의 확산을 피해 언제 어디서든 시험을 볼 수 있는 시대를 도래한다. 미리 학습된 이미지를 바탕으로 얼굴을 판별하고, Motion recognition 기능을 이용하여 얼굴, 동공, 자세 등의 움직임을 인식하여 분석한다. 이처럼 인공지능 시스템을 이용한다면, 실시간 수업 학생 관리, 범죄 예방 등 타 분야에서 다양한 서비스를 실용화할 수 있다.
인공지능 기술이 사회 많은 분야에서 활용되고 있으며 인공지능 기술을 도입하여 더 나은 서비스를 제공하려고 하고 있다. 교육 현장에서 교사는 인공지능 기술과 활용 및 가치에 대해 연구하고 학생에게 관련된 교육을 제공해야 한다. 본 연구에서는 중학생을 대상으로 AI 교육 콘텐츠를 개발하였다. 3차시에 걸친 내용을 통해 AI에 대한 흥미를 갖고 간단한 프로그램을 직접 만들어보며, AI에 대한 이해와 관심을 높일 수 있을 거라 기대한다.
본 논문은 최근 울산항만에 물류 차량과 사람이 충돌하는 위험이 수반되어 특별 안전대책에 따라 사각지대 없는 안전관리 체계의 일원으로 차별화된 울산항만과 선박 사이의 스마트 안전 정류장 구축과 이를 연계한 인공지능 기반의 무인 자율 이송 트램을 구현하는 프로젝트이다. 플랫폼 기반의 하드웨어로 각종 사물에 센서와 통신 기능을 내장하여 인터넷에 연결하는 사물인터넷(IoT)와 안드로이드 기반의 앱으로 사물인터넷에서 측정된 정보를 제공하거나 스마트 정류장과 연계하여 안전하게 이동할 수 있도록 서비스를 제공하며 이를 위해서 사물인터넷(IoT)을 분석한 데이터 정보는 인공지능 기반의 무인 자율 이송 트램의 사고를 방지하기 위해 꼭 필요하다.
본 논문에서는 디지털 전환 시대에 모든 사람들이 인공지능(AI) 체험부터 피지컬컴퓨팅을 통해서 SW·AI 융합해 아이디어를 쉽게 구현하고 교육 받을 수 있는 플랫폼을 구현하였다. AI 체험을 위해 P5.js와 텐서플로우에 기반한 ML5.js 라이브러리를 이용해 블록 코딩을 할 수 있도록 하였다. 또한 피지컬컴퓨팅에서는 마이크로비트와 아두이노, 라즈베리파이 등을 WebUSB를 통해서 PC와 연결하고 플랫폼에서 인공지능의 다양한 서비스와 융합시킬 수 있도록 제공한다.
의료 당국은 가능한 최상의 서비스를 보장하기 위해 코로나19와 같은 전염병 기간뿐만 아니라 일상적인 운영에서도 의료 공급망 프로세스를 효과적으로 관리해야 한다. 제품 리콜, 제품 공급 부족 모니터링, 만료 및 위조는 방지되어야 하는 중요한 의료 공급망 운영 중 일부이다. 본 논문에서는 블록체인과 분산형 스토리지 시스템을 사용한 위조 의약품 유통 방지 시스템을 제안한다. 제안하는 솔루션은 투명성을 높이고, 이해 관계자간의 커뮤니케이션을 개선하며, 제품 조달 일정을 단축하는 동시에 중요한 격차와 결함을 제거한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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