최근, 스마트 농업에 대한 관심이 증가함에 따라 농업 자동화 및 로봇에 대한 연구개발이 증가하고 있다. 스마트 온실에서 사용되는 로봇은 작업 특성과 생육 환경이 고려되어야 한다. 이를 위해 스마트 온실의 환경 분석을 통해 개발되어진 방제 로봇들을 대상으로 하였다. 본 논문은 스마트 온실에 적용 가능한 방제 로봇의 요구조건을 고려한 평가방법에 대한 연구를 수행하였다. 로봇의 요구조건을 통하여 성능 및 품질 평가 기준을 수립하고 시험을 실시하였다. 로봇관련 표준을 참고하여 방제 로봇의 요구 기능과 목표를 도출하였다. 로봇의 성능을 위해 주행과 작업 능력 시험을 실시하였다. 주행시험은 로봇의 주행성능에 대한 시험을 실시하였고 작업능력은 방제성능에 대한 시험을 실시하였다. 로봇의 품질을 위해 내구성 시험을 실시하였다. 시험결과를 통하여 스마트 온실 로봇에게 요구되는 지표들을 도출할 수 있었다. 이를 통해 스마트 온실에 적용하기 위한 다양한 로봇들의 평가 기준이 될 것으로 판단된다.
TV홈쇼핑을 통한 상품 구매 과정에서, 전화망을 통한 배송지 정보의 확보는 필수적인 과정이며 동시에, 서비스 운영 효율을 높이기 위한 주요한 자동화 적용 대상 과정이다. 본 연구는 음성으로 기록된 배송지 정보를 자동으로 인식 및 검증하려는 방법을 제안한다. 본 제안 방법은 음성 기반의 주소 정보를 처리하는 데 필요한 다음의 세 가지 기능을 포함한다. 첫 번째 기능은 한글 발화문으로 부터 원래 주소의 표기 형태로 올바르게 변환하는 것이고, 두 번째 기능은 음성 녹취 과정에서 주소의 구성 요소별 순서 변화 혹은 동일 구성 요소의 중복 발화 같은 주소 잡음을 처리하는 것이며, 마지막 기능은 띄어쓰기 처리를 통한 최종 주소의 가독성을 보장할 수 있는 기능이다. 제안된 방법을 구현하기 위해 우정사업본부 주소 DB와 행정안전부의 주소 DB를 사용하였으며, 통화에서 획득한 주소 발화로부터 도로명 주소를 도출하고, 도출된 주소의 유효성을 검증하였다. 또한 제안 방법의 구현 결과물은 STT를 통한 발화 인식 결과뿐만 아니라, 키보드를 이용한 표준 입출력으로도 입력 채널을 확장하여, 주소 검증이 필요한 비음성 기반의 서비스에서도 활용될 수 있도록 하였다. 제안 방법은 주소 구성 요소의 위치 변화 잡음에 강건하게 동작했지만, 요소 생략의 경우 오작동 경향이 존재했다. 이는 생략된 요소에 의해 하위 요소의 지역을 명시하지 못하는 경우 처리하지 못한 모호함 때문이었다.
본 연구에서는 스마트 마이닝 기술의 수준을 체계적이고 구조화된 방법으로 평가할 수 있는 스마트 마이닝 기술 수준 진단평가 모델을 제안하였다. 이를 위해 스마트 마이닝의 성숙도를 정의하였으며, 제조업에서 활용되는 스마트 공장 진단평가 모델(KS X 9001-3)을 참조하여 스마트 마이닝 기술 수준 진단평가 모델의 세부평가항목 도출하였다. 기존의 체계를 유지하면서 기존 46개의 세부평가항목을 광업에 적합하도록 수정하였으며 추진전략, 프로세스, 정보시스템과 자동화, 성과 부문에서 총 29개의 세부 평가 항목을 도출하였다. 이를 토대로 스마트 마이닝 기술 수준 진단평가 설문지를 설계하였고, 국내의 철광산을 연구지역으로 설정한 다음 스마트 마이닝 기술 수준을 평가하였다. 연구지역의 스마트화 수준은 레벨 2로 나타났으며, 일반 제조업의 평균 스마트 수준과 비교했을 때 40% 정도 낮은 수준에 있음을 유추할 수 있었다. 또한, 개발된 모델을 이용하여 스마트 마이닝의 도입, 운영, 고도화의 단계별로 광산의 취약한 부분을 인지하고 투자 및 개선 방향을 제시할 수 있었다.
본 연구는 데이터를 기반으로 한 인공지능 기계학습 기법을 활용하여 온실 내부온도 예측 시뮬레이션 모델을 개발을 수행하였다. 온실 시스템의 내부온도 예측을 위해서 다양한 방법이 연구됐지만, 가외 변인으로 인하여 기존 시뮬레이션 분석방법은 낮은 정밀도의 문제점을 지니고 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위하여 최근 개발되고 있는 데이터 기반의 기계학습을 활용하여 온실 내부온도 예측 모델 개발을 수행하였다. 기계학습모델은 데이터 수집, 특성 분석, 학습을 통하여 개발되며 매개변수와 학습방법에 따라 모델의 정확도가 크게 변화된다. 따라서 데이터 특성에 따른 최적의 모델 도출방법이 필요하다. 모델 개발 결과 숨은층 증가에 따라 모델 정확도가 상승하였으며 최종적으로 GRU 알고리즘과 숨은층6에서 r2 0.9848과 RMSE 0.5857℃로 최적 모델이 도출되었다. 본 연구를 통하여 온실 외부 데이터를 활용하여 온실 내부온도 예측 모델 개발이 가능함을 검증하였으며, 추후 다양한 온실데이터에 적용 및 비교분석이 수행되어야 한다. 이후 한 단계 더 나아가 기계학습모델 예측(predicted) 결과를 예보(forecasting)단계로 개선하기 위해서 데이터 시간 길이(sequence length)에 따른 특성 분석 및 계절별 기후변화와 작물에 따른 사례별로 개발 모델을 관리하는 등의 다양한 추가 연구가 수행되어야 한다.
인공지능 기술의 발전이 가속화되며 다양한 산업 분야에서 데이터를 활용한 자동화 및 지능화를 가능하게 하는 AI 서비스의 제공이 증가하며, AI 활용으로 발생할 수 있는 AI 보안 위험에 대한 우려가 높아지고 있다. 이에 국외에서는 AI 규제의 필요성과 중요성을 인지하고 관련 정책 및 규제 마련에 주력하고 있다. 국내에서도 이러한 움직임을 보이고 있으나, AI 규제에 대한 구체화가 이루어지지 않은 실정이다. 따라서, 기존의 정책안이나 가이드라인을 비교 분석하여 공통 요소 도출 및 보완점 파악, 국내 AI 규제 방향에 대해 논의할 필요성이 있다. 본 논문에서는 AI 라이프 사이클에서 발생할 수 있는 AI 보안 위험에 대해 조사하고, 각 위험에 대한 분석을 통해 국내 AI 규제 수립에 고려되어야 할 사항 6가지를 도출한다. 이를 토대로 국내 AI 정책안 및 가이드라인을 분석하고, 보완사항을 확인한다. 또한, 미국, EU의 AI 법률의 주요 내용 검토와 본 논문의 분석 결과를 기반으로 국내 AI 정책안과 가이드라인에 대한 개선방안을 제시한다.
철도 노선설계 후 노선의 적합도 평가는 수요의 변화를 기준으로 한 장래 가치의 환산 또는 비용편익 분석을 통한 대안 간 평가 등으로 이루어지고 있다. 그러나 이는 설계 가능한 모든 대안의 조사가 불가능하고, 설계기준과 같은 기본 틀은 편차가 적어 대안간 적합성을 상호비교하는 데에는 적절치 못할 것이다. 또한 비용은 설계요소에 따라 변화되므로 이를 적용하는 데에는 한계가 있다. 본 연구에서는 자동화된 설계방법으로 조사된 모든 대안을 대상으로 하고, 설계기준을 모든 대안에 적용하여 기준을 벗어나지 않도록 하며, 단일 평가항목이 아닌 다 기준 의사결정 방법을 사용하여 선형설계요소의 가중치를 평가하였다. AHP (Analytic Hierarchical Process) 기법을 사용한 가중치 평가결과를 통하여 철도선형계획에서 중점을 두어야 하는 요소들을 고려함으로써, 보다 최적화된 철도선형을 도출할 수 있을 것으로 기대된다.
공공의 안전을 위한 영상 감시 시스템의 도입이 활발해짐에 따라 많은 공공시설이나 장소에 설치되어 운영되고 있다. 최근 CCTV의 성능이 좋아짐에 따라, CCTV 영상으로부터 획득된 사람의 얼굴 정보를 바탕으로 얼굴 인식 등을 통해 자동화된 처리를 시도하는 기술들이 개발되고 있다. 하지만, 이러한 기술들이 악용될 경우 중대한 개인의 프라이버시 침해 우려가 있다. 특히, 최근에는 특정 공간에 설치된 컴퓨터와 연결시켜 카메라에 찍힌 영상을 인터넷을 통해 실시간으로 보여주는 정보제공서비스까지 등장하고 있고, 시행중인 개인정보보호법에서 바이오인식정보에 대하여 안전성 확보조치 기준을 고시하고 있다. 이에, 본 논문에서는 영상 감시시스템에서 개인영상 정보보호를 위한 기술적 관리적 관점에서 영상감시 시스템에서의 개인 영상 정보보호 요구사항을 도출하고자 한다.
불확실한 미래를 살아가야 하는 미래 세대들이 배양해야 할 핵심역량은 무엇인가에 대한 논의가 뜨겁다. 미래 사회는 소프트웨어에 의해 작동되는 소프트웨어 중심사회가 될 것으로 예측하고 있다. 이러한 상황에서 전 세계적으로 소프트웨어 교육에 대한 관심이 폭발적으로 증가하고 있는 상황이며, 소프트웨어 교육을 통한 컴퓨팅 사고력 계발에 대한 관심도 증가하고 있는 상황이다. 이와 더불어 컴퓨팅 사고력은 무엇이며, 어떤 역량들로 구성되는 가에 대한 논의도 활발하게 진행되고 있으나, 컴퓨팅 사고력을 구성하는 역량 요소들 간의 관계에 대한 연구는 상대적으로 미흡한 상황이다. 이런 문제점을 해결하고자 본 연구는 다음과 같은 단계로 진행하였다. 첫째, 컴퓨팅 사고력의 5가지 역량 요소를 선정하였다. 둘째, 컴퓨팅 사고력의 역량 요소 간 관계성을 분석할 수 있는 경로 도형을 설정하였다. 셋째, 컴퓨팅 사고력을 검사할 수 있는 검사도구를 선정하였다. 넷째, 초등학교 3학년부터 6학년까지의 학생 801명을 대상으로 컴퓨팅 사고력 검사를 실시하였다. 다섯째, 컴퓨팅 사고력 검사 결과를 바탕으로 다양한 관점의 분석을 실시하여 시사점을 도출하였다.
유비쿼터스 기술이 도시 인프라와 접목되면서 유비쿼터스 도시라는 시민의 생활 편의와 질적 향상을 추구하는 새로운 도시 패러다임이 제시되고 있다. 도시통합운영센터는 유비쿼터스 도시의 필수 요소로써 시민을 위한 다양한 서비스를 위해 정보를 수집, 가공 및 제공하는 역할을 한다. 따라서 본 논문에서는 도시가 제공하는 서비스의 효율적 제공 및 관리를 위한 도시통합운영센터의 프레임워크를 제안하고자 한다. 본 연구에서 제시하는 도시통합운영센터는 유비쿼터스 도시가 제공하는 서비스의 효율적인 개발 환경과 운영 환경을 제공하는 것을 그 목적으로 한다. 이러한 목적을 달성하기 위해 시맨틱 웹 서비스 기술을 도시통합운영센터에 적용하며, OWL-S를 이용하여 서비스에 대한 의미정보를 기술함으로써 자동화된 서비스의 선택 및 발견, 그리고 조합을 지원하는 지능화된 서비스를 제공하는 것이 가능하다. 또한 도시통합운영센터의 서비스 간 재사용성과 상호운영성, 그리고 가용성을 보장하기위해 본 논문에서는 서비스 기능 단위의 단위 서비스 모델링 방법론을 제안하고자 한다. 이를 통해 도시통합운영센터에 필요한 공통의 서비스를 도출하고 이들을 의미적 정보로 연결함으로써 보다 발전된 형태의 도시통합운영센터의 서비스 프레임워크를 개발하였다.
IT기술의 발달에 따라 다양한 분야가 정보화 되고 있으나, 식품 위생 분야의 정보화 연구는 활발하지 못하다. 그 중 예방차원의 계획적 식품위생관리시스템인 HACCP(Hazard Analysis and Critical Control Point) 시스템은 여러 식단 정보들의 연관관계로 도출되는 복잡한 업무로 진행되기 때문에 정보화가 쉽지 않아 각종 기록 업무 등이 수작업으로 시행되고 있어, 정보의 정확성을 보장하기 어렵다. 본 논문에서는 HACCP 시스템의 정보 신뢰성 확보와 운영절차의 효율성을 증대시키기 위하여 식재료, 조리법 및 식품군 특성, 식자재 등 정보들 간의 의미를 저장하는 식품 정보 온톨로지를 구축하고, 이를 검증하기 위하여 온톨로지를 기반으로 HACCP 식단을 자동 분류하는 정보화 어플리케이션을 개발하였다. 이러한 식품 정보 온톨로지는 식단분류를 위한 정보의 접근성을 높이고, 정보들 간의 연관관계를 기록함으로써 식품 정보의 효율적인 검색 및 광범위한 활용이 가능하며, 자동화된 정보 관리를 통한 HACCP 운영 정보의 신뢰성을 향상시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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