본 논문에서는 AIoT를 위한 비주얼 블록 코딩 도구를 설계하였다. AI 블록 코딩이 가능한 EduB 플랫폼에 피지컬 컴퓨팅을 가능하게 하는 모듈을 추가함으로써 블록을 사용한 쉬운 피지컬컴퓨팅 코딩과 AIoT 코딩이 가능하다. 도구는 WebSocket과 Wifi를 사용해 EduB와 타겟보드인 RaspberryPi의 무선 통신을 하며, 블록으로 생성된 코드를 RaspberryPi 내부에서 실행하여 GPIO와 SenseHAT을 제어할 수 있게 하였다. 따라서, 코딩 결과를 콘솔 출력이나 그래프로만 확인할 수 있어 정적이던 AI 교육을 LED나 모터를 제어해 동적으로 결과를 확인할 수 있게 하여 흥미와 관심을 유발할 수 있도록 한다.
첨단 정보통신기술(ICT)인 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 빅데이터(Big Data) 등이 사회와 경제 전반에 융합돼 혁신적인 변화가 일어나는 요즘, 헬스케어, 지능형 로봇, 가정용 인공지능 시스템(스마트홈), 공유자동차 등은 이미 우리 생활에 깊이 영향을 미치고 있다. 이미 오래전부터 공장에서는 로봇이 사람 대신 일을 하고 있으며(FA, OA), 인공지능 의사도 병원에서 활동을 하고 있고(Dr. Watson), 인공지능 스피커(기가지니)와 인공지능 비서인 구글 어시스턴트가 자연어생성을 하며 우리를 돕고 있다. 이제 인공지능을 이해하는 것은 필수가 되었으며, 인공지능을 이해하기 위해서 수학의 지식은 선택이 아니라 필수가 되었다. 따라서 이런 일들을 가능하게 해주는 수학지식을 설명하는 역할이 수학자들에게 주어졌다. 이에 본 연구진은 인공지능과 머신러닝(Machine Learning, 기계학습)을 이해하기 위해 필요한 수학 개념을 우리의 실정에 맞게 한 학기(또는 두 학기) 분량으로 정리하여, 무료 전자교과서 "인공지능을 위한 기초수학"을 집필하고, 인공지능 분야에 관심이 있는 다양한 전공의 대학생과 대학원생을 대상으로 하는 강좌를 개설하였다. 본 논문에서는 그 개발과정과 운영사례를 공유한다. http://matrix.skku.ac.kr/math4ai/
IoT 및 사물인터넷 기반 빅데이터 시스템을 구축하는 경우 발생하는 빈번한 전송에 따른 데이터 오류율과 자원의 비효율적 이용율을 극복하기 위하고 오픈소스기반 하둡시스템의 문제점을 극복하기 위한 본 연구에서는 순수 하둡을 기반으로 적용된 결과를 분석하고 하둡 2.x대 버전을 기준으로 빅데이터 시스템의 용량을 산정한 가이드를 제시하고 용량 산정의 기준을 에코 소프트웨어 적용 플랫폼을 제안한다.
최근 5G, 인공지능(AI) 등과 함께 사물인터넷 (IoT) 기술이 주목받고 있으며, 보안 위협 또한 증가하고 있다. IoT 기기에 대한 다양한 공격 기법들이 존재하는 만큼 IoT 보안에 관한 연구 또한 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 IoT 환경에서의 보안 위협에 대응하기 위한 딥러닝 기반의 탐지기법들의 최신 연구 동향과 앞으로의 방향을 살펴본다.
정보통신 기술(ICT)의 발달로 이루어진 4 차 산업혁명으로 '빅데이터'의 시대가 도래하고 있다. 소셜 네트워크 서비스(SNS), 사물인터넷(IOT), 인공지능(AI) 등 다양한 장소에서 다양한 형태로 데이터들이 쌓이고 있다. 그중 MBTI 성격유형 검사를 통한 다양한 분석 시스템이 많아지고 있다. 사람들은 재미를 위해 자신의 성향을 입력하고 정해진 MBTI 검사 기준을 통해 결과를 받는다. 이러한 개개인의 성향 데이터를 모으면 거대한 빅데이터 플랫폼을 만들 수 있을 것이라 기대한다. 이에 본 논문은 구체적인 방안을 제시하고자 한다.
사물 인터넷 기술의 발전에 따라 모바일 기기와 센서 등에 대한 수요가 급증하고 있으며, 다양한 전자 제품에 대한 개발이 이루어지고 있다. 이러한 신제품들에 사용될 반도체 소자와 재료, 공정 장비들도 다양해지고 있으며, 공정마다 최적의 공정 변수를 찾는 과정들이 수반된다. 효율적인 공정 최적화를 위하여 시뮬레이션을 이용하거나 실시간 공정 제어 시스템을 사용하여 공정 변수를 찾을 수 있겠지만, 공정 데이터의 피드백과 비용, 범용성 등의 한계가 있다. 본 연구에서는 효율적으로 최적의 공정 변수를 찾기 위해 소자의 목표 특성과 제작된 소자의 특성을 비교하여 공정 장비를 자동으로 제어하는 시뮬레이터를 개발하였다. 이 시뮬레이터의 범용성을 극대화하기 위하여 온라인 기능이 구현되어 있지 않은 반도체 공정 장비에 장착할 수 있는 각종 센서 모듈과 조작 모듈들을 제작하였고, 이 모듈들을 원격에서 접근이 가능하도록 사물 인터넷 기술을 접목하였다. 최적의 공정 변수를 찾기 위한 방법은 딥러닝 기반의 인공지능을 사용하였다. 제안하는 시뮬레이터는 기존의 공정 장비들을 온라인으로 제어하고 최적의 공정 변수들을 찾을 수 있기 때문에 신제품 개발에 필요한 시간과 비용을 줄일 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 빅데이터, IoT, 인공지능 관련 네트워크 분석을 통해 국내 연구동향을 파악하고 관련 시사점 도출을 목적으로 한다. 이를 위해, 2018년 국가연구개발정보를 활용하여 분석을 수행하였으며, 주요 기초 통계 분석과 언어 네트워크 분석을 수행하였다. 분석 결과, 빅데이터, IoT, 인공지능 관련 연구개발은 기초단계, 개발단계를 중심으로 연구가 진행 중이며, 대학과 중소기업의 비중이 높은 것으로 나타났다. 또한 언어 네트워크 분석 결과, 관련 분야는 스마트팜, 헬스케어 분야에 활용하기 위한 연구를 중심으로 이루어 지고 있는 것으로 판단된다. 이러한 연구결과를 바탕으로 본 연구에서는 인공지능을 활용하기 위해서는 빅데이터가 반드시 필요하며, 개인 식별화 연구가 더욱 활발히 진행되어야 한다는 점과 단순 R&D 활동이 아닌 기술사업화가 이루어 지기 위한 전 주기 지원이 필요하며, 적용 분야를 확대할 필요가 있다는 점을 주장하였다.
본 연구는 최근 전국적으로 계속해서 사물인터넷 CCTV의 설치 대수가 증가함에 따라 CCTV의 활용범위를 넓히고자 CCTV를 통하여 범죄 의심자 또는 이상 행동자를 추적하는 방법을 제안한다. 이상 행동 구분은 기존에 나와 있던 연구들을 활용하여 범죄 의심자 또는 이상 행동자를 색출해내고 CNN을 활용하여 대상을 객체와 하여 추적을 하고 주변 CCTV를 서로 네트워크로 연결하여 객체화된 대상의 이동 경로를 예측해 해당 경로 근방의 CCTV들에 객체의 샘플 데이터를 공유하여 대상 판별 및 해당 대상을 추적하는 방식을 이용하였다. 해당 연구를 통하여 추적하기 힘든 범죄자의 위치를 추적하여 국가 치안에 기여하고 더욱 다양한 기술들이 CCTV에 접목될 수 있도록 지속적인 연구가 필요하다.
본 연구에서는 시니어클럽 시장형 노인일자리사업의 고객관계관리(CRM)가 경영성과에 어떤 영향을 미치는지에 대해 실증 분석하고자 하였다. 이를 통해 시니어클럽 시장형 노인일자리사업의 경제적 소득 창출을 위한 기초자료 제공이 본 연구의 목적이다. 본 연구결과 첫째, 인구사회학적 특성에 따른 경영성과 차이 검증 결과 연령과 학력, 월평균 소득에서 차이가 있는 것으로 나타났다. 둘째, 시니어클럽 시장형 노인일자리사업의 접촉서비스와 커뮤니케이션이 경영성과에 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구결과를 바탕으로 다음과 같이 제언하였다. 첫째, 소비자의 개인적 특성 등을 반영한 데이터베이스(DB) 구축과 함께 빅테이터, 인공지능 분석을 활용해야 한다. 둘째, 유튜브, ZOOM 등 사물인터넷 환경을 활용한 교육과 함께 고객 모니터링을 통해 수집된 정보를 바탕으로 의사소통에 대한 관리를 강화해야 한다.
최근 전 세계적으로 COVID-19 등의 영향으로 전 부분에서 많은 어려움에 직면하고 있다. 개인적으로는 많은 일자리들이 사라지면서 가계 소득이 가파르게 줄어들고 있으며, 경제적으로는 많은 중소기업들이 파산하는 경우가 증가하고 있는 상황이다. 이러한 현상은 당분간 지속적으로 이어질 가능성이 높은 것으로 알려지고 있다. 이 같은 상황에서 스마트제조혁신추진단에서 시행하고 있는 스마트 공장 지원 사업은 어려운 중소기업들에게 생산성 향상 및 기업 체질을 변화시킬 수 있는 기회를 제공하고 있다. 본 연구에서는 국내외 스마트 공장 지원 사업에 대한 추진 현황을 살펴보고, 국내 스마트 공장 지원 사업에 대한 추진과정에서 발생하고 있는 문제점들을 도출하여 추후 좀 더 효율적인 사업이 추진될 수 있도록 개선안을 도출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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