• 융합보안논문지
• /
• 제22권5호
• /
• pp.69-80
• /
• 2022

기후변화 및 식량자원안보가 전 세계적으로 이슈화 되어 지고 있는 지금 스마트팜은 이를 해결할 수 있는 대안으로 떠오르고 있다. 또한 1차 산업에 있어 생산 환경의 변화는 모든 1차 산업(농업, 축산업, 어업)에 종사하는 사람들의 주요 관심사 이며, 이로 인해 발생하는 식량부족 문제는 우리 모두가 해결해야 할 중요문제이다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 1차 산업에서는 ICT 및 BT등 4차 산업 혁명과 기술인 IoT 빅데이터 및 인공지능 기술을 활용하여 스마트팜을 도입함으로 해서 생산성 향상을 통해 식량부족 문제를 해결하려는 노력이 민관을 통해 이루어지고 있다. 본 논문은 스마트팜의 발전 및 활용, 지속 가능한 농업경영 시스템구축을 위한 스마트팜 데이터 수집 시스템이 갖추어야 할 최소요건 및 순차적인 시스템 구축 방안, 목적성을 갖는 효율적이고 활용 가능한 데이터 수집 시스템 등에 관해고찰 하고자 한다. 특히 한계에 부딪치고 있는 한국형 스마트팜 표준모델 구축을 위한 데이터수집시스템의 문제점을 농축산(양돈)분야의 심층적인 조사와 다양한 사례분석을 기반으로 분석하고 개선하여 효율적이고 활용 가능한 빅데이터 수집시스템 구축을 목표로 빅데이터 수집방안을 제안하고자 한다.

• 한국빅데이터학회지
• /
• 제6권2호
• /
• pp.1-15
• /
• 2021

코로나19(COVID-19)라는 전례 없는 감염병 팬데믹(Pandemic)으로 인해 인적·물적 이동이 위축되었고, 이로 인한 글로벌 경제구조의 변화는 국내외 경기침체와 함께 고용악화 등 다양한 경제·산업적 문제를 유발하였다. 이러한 위기 상황에서 정부는 '긴급재난지원금'에 이어, 경제 활력 제고를 위한 새로운 카드로 '한국판 뉴딜'을 발표하였다. 한국판 뉴딜의 핵심인 디지털 뉴딜의 첫 번째 사업이 데이터 댐으로, 데이터 경제의 '쌀'인 데이터의 수집에서 디지털 전환이 시작됨을 의미한다. 그간 정부와 지자체들은 공공데이터의 수집·공유를 위하여 다양한 공공데이터 포털을 구축하였으나, 초기 공공데이이터 포털을 구축할 때 비즈니스 모델에 대한 고려 없이 플랫폼 구축에만 집중함에 따라 사업화를 위한 활용도가 부족하다는 평가를 받고 있다. 더군다나 지역의 경우 데이터 비즈니스에 활용할 데이터의 양이 절대적으로 부족하므로 공공데이터의 품질 개선과 함께 지역의 공공기관이 보유한 데이터의 활용 체계를 강화하는 것이 시급하다. 이에 본 연구에서는 지역의 공공데이터 이용을 활성화하기 위하여 지역의 공공기관 데이터를 중심으로 한 다양한 데이터 수집, 데이터 품질 개선, 데이터 활용성 향상 등 개선 방안을 제시하고자 하였다.

• 한국조경학회지
• /
• 제51권3호
• /
• pp.166-178
• /
• 2023

본 연구는 이용자들의 인식과 경험이 내재된 소셜미디어 사진에서 경관 이미지를 분석하기 위한 방법으로 CNN 딥러닝 방법을 소개하고 평가하는 데 그 목적이 있다. 본 연구에서는 힐링장소를 연구의 대상으로 설정하여 경관 이미지를 분석하였다. 연구를 위해 텍스트마이닝과 선행연구 고찰을 통해 힐링과 관련되는 7가지의 경관 형용사를 선정하였다. 이후 CNN 딥러닝 학습 사진 구축을 위해 50명의 평가자를 모집하였으며, 평가자들에게 포털사이트에서 '힐링', '힐링풍경', '힐링장소'로 검색되는 사진 중 7가지 형용사마다 가장 적합한 사진을 3장씩 수집하도록 하였다. 수집된 사진을 정제 및 데이터 증강 과정을 거쳐 CNN 모델을 제작하였다. 이후 힐링장소 경관 분석을 위해 포털사이트에서 '힐링'과 '힐링풍경'으로 검색되는 15,097장의 사진을 수집하여 이를 분류하였다. 연구결과 '기타'와 '실내'를 제외한 범주에서 '조용한'이 2,093장(22%)으로 가장 높게 나타났으며, '개방적인', '즐거운', '안락한', '깨끗한', '자연적인', '아름다운' 순으로 나타났다. CNN 딥러닝은 경관 이미지 분석에서도 결과를 도출 가능한 분석 방법임을 연구를 통해 알 수 있었다. 또한, 기존 경관 분석 방법을 보완할 수 있는 하나의 방법임을 시사하였고, 경관 이미지 학습 데이터 셋 구축을 통한 향후 심층적이고 다양한 경관 분석을 제안한다.

• 한국건설관리학회논문집
• /
• 제24권6호
• /
• pp.45-52
• /
• 2023

최근 온실가스에 의한 기후변화가 심화하고 있어, 국제사회는 UN 기후변화협약을 통해 온실가스 감축 노력을 경주하고 있다. 본 연구는 해외 탄소저감 사업에 투자함에 있어 고려해야할 위험요소 및 투자 판단의 방법론을 제시함을 목적으로 한다. 이를 위해 2건의 실제 해외 프로젝트 사례를 연구 대상으로 선정하였다. 분석 방법으로는 주요 위험요소의 데이터를 확률분포로 정의하고 이를 경제성 분석 모델에 적용하여 몬테카를로(Monte Carlo) 시뮬레이션 방법으로 사업의 순현재가치를 확률적으로 추정하였다. 또한, 정책적 변화에 따른 순현재가치의 변동 범위를 분석하였다. 그 결과 A 프로젝트의 순현재가치는 기본 가정하의 확정적 값보다 평균값이 19% 하향하였고, 음(-)의 순현재가치를 나태낼 확률이 12.2%로 나타났다. B 프로젝트의 경우 평균값이 12.5% 하향, 음(-)의 순현 재가치 확률은 1% 미만으로 나타났다. 정책적 변화를 고려하면 A 프로젝트는 총 탄소배출권 발생량 대비 72.9% 이상을 획득하여야 경제적 이득을 취할 수 있으며, B 프로젝트의 경우 49.5% 이상을 획득하면 경제성이 있는 것으로 나타났다. 이러한 분석 결과로써 A 프로젝트 사례는 기본가정 하의 확정적 순현재가치보다 평균값이 현저히 하향하여, 주요 위험요인의 변동에 따라 투자결정에 유의가 필요하며, 정책적 변화를 고려하면 탄소배출권 분배 비율을 프로젝트 규모에 따라 차등 적용해야한다는 정책적 시사점을 구체적으로 제시하였다.

• 정보화정책
• /
• 제30권4호
• /
• pp.3-39
• /
• 2023

정보/정보시스템의 중요성이 높아지면서, 정보보안에 대한 중요성이 강조되고 있고, 조직에 적합한 정보보안 수준을 유지하기 위한 도구로서 정보보안 감사의 중요성 또한 높아지고 있다. 본 연구의 목적은 정보보안 감사 분야의 국내외 학술 논문들을 분석하여 전반적인 연구 현황을 살펴보고 향후 연구 분야를 제시하는 것이다. 이를 위해 총 103편의 국내외 논문을 일반 기준과 연구 주제 관련 기준을 바탕으로 분석하였다. 주요한 분석 결과로는 연구 방법적인 측면에서 이 분야의 이론적인 발전을 위해 실증 연구의 비중을 높일 필요가 있다. 연구의 내용적인 측면에서 보면, 연구주제 '감사인/감사조직'의 경우, 연구의 누적적인 발전을 위해 역량과 같은 변수들에 대한 프레임워크를 제시하는 연구가 필요하다. 연구 주제 '감사 활동/절차'에 대해서는 감사의 세부 활동 과정/결과를 분석하는 연구를 수행할 필요가 있다. 연구 주제 '감사 대상'의 경우에는 해외 연구에서 분석한 신기술/특정 산업/특정 보안분야 등을 주목해 볼 가치가 있다. 연구 주제 '감사 목적/효과'의 경우, 현재 연구마다 서로 다르게 조작화되고 있는 성과/품질을 종합적이고 체계적으로 정의하는 연구가 필요하다. 연구 주제 '감사 기준/지침'의 경우, 국내에서는 2016년 이후로 지침/모델에 대한 연구가 없으므로, 지속적인 관심이 필요하다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제24권6호
• /
• pp.119-125
• /
• 2023

우크라이나-러시아 전을 통해 드론의 군사적 가치는 재평가되고 있으며, 북한은 '22년 말 대남 드론 도발을 통해 실제 검증까지 완료한 바 있다. 또한, 북한은 인공지능(AI) 기술의 드론 적용을 추진하고 있는 것으로 드러나 드론의 위협은 나날이 커지고 있다. 이에 우리 군은 드론작전사령부를 창설하고 다양한 드론 대응 체계를 도입하는 등 대 드론 체계 구축을 도모하고 있지만, 전력증강 노력이 타격체계 위주로 편중되어 군집드론 공격에 대한 효과적 대응이 우려된다. 특히, 도심에 인접한 공군 비행단은 민간 피해가 우려되어 재래식 방공무기의 사용 역시 극도로 제한되는 실정이다. 이에 본 연구에서는 AI기술이 적용된 적 군집드론의 위협으로부터 아 항공기의 생존성 향상을 위해 AI모델의 객체탐지 능력을 저해하는 소극방공 기법을 제안한다. 대표적인 적대적 머신러닝(Adversarial machine learning) 기술 중 하나인 적대적 예제(Adversarial example)를 레이저를 활용하여 항공기에 조사함으로써, 적 드론에 탑재된 객체인식 AI의 인식률 저하를 도모한다. 합성 이미지와 정밀 축소모형을 활용한 실험을 수행한 결과, 제안기법 적용 전 약 95%의 인식률을 보이는 객체인식 AI의 인식률을 제안기법 적용 후 0~15% 내외로 저하시키는 것을 확인하여 제안기법의 실효성을 검증하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
• /
• 한국항해항만학회 2023년도 추계학술대회
• /
• pp.116-118
• /
• 2023

최근 환경오염에 대한 규제 강화로 인해 선박 운항은 경제적이며 지속가능한 최적화 항법에 대한 필요성이 대두되고 있다. 하지만 기상예보 기술의 발전에도 불구하고, 여전히 잘못된 기상예보로 인한 악천후에 조우하는 선박 사고들은 지속적으로 발생하고 있다. 본 연구에서는 악천후에 조우하는 선박의 실태를 파악하고 분석하기 위해, 운항중인 선박의 정보를 측정하고자 하였다. 여기서 측정한 데이터의 종류는 항해 (위치, 속도, 방위, 타각 등) 및 엔진 (엔진 회전수, 출력, 축 추력, 연료 소비량) 관련 정보, 기상 상태 (바람, 파도), 선박운동 (선박종, 횡운동 등) 등의 정보들이 포함되었다. 실측 실험을 시행한 선박의 종류는 28,000 DWT급 벌크선, 63,000 DWT급 벌크선, 20,000 TEU급 컨테이너선, 12,000 TEU급 컨테이너선박이다. 각 선박의 실선실험은 여러 가지 종류의 데이터를 각각 취득하여 다목적으로 선박 운항에 관련한 연구들에 활용하고자 한다. 또한 실선실험 시의 해상 상태를 확인하기 위해, 파도 시뮬레이션 모델을 이용하여 방향성 파랑 스펙트럼 등을 재현하였다. 실선 실험의 데이터 취득 및 파도 시뮬레이션 결과 등을 통하여, 선박레이더를 이용한 정확한 파도정보 파악 및 화물 붕괴 사고 등에 대한 연구를 진행하고 있다. 이에 더불어, 선박운항의 안전성 및 효율성 관점에서 다양하게 활용될 것으로 기대된다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제25권2호
• /
• pp.79-92
• /
• 2024

ChatGPT는 생성형 인공지능(Generative AI) 기술을 활용한 대표적인 챗봇으로서 과학기술 영역뿐만 아니라 사회, 경제, 산업, 문화 등 당양한 분야에서 유용하게 활용되고 있다. 본 연구는 글로벌 소셜미디어 레딧(Reddit)을 활용해 ChatGPT에 대한 사용자의 감정과 요구에 대한 탐색적인 분석을 수행한다. 이를 위해, 2022년 12월부터 2023년 8월까지의 댓글 10,796건을 수집하여 키워드 분석, 감성 분석, 니드마이닝(Needmining) 기반 토픽모델링을 실시하였다. 분석 결과, ChatGPT에 대한 댓글에서 출현 빈도가 가장 높은 단어는 "time"으로 답변의 신속성, 시간 효율성, 생산성 향상을 강조한 것으로 나타났다. 사용자들은 ChatGPT에 대해 신뢰와 기대의 감정과 동시에 사회적 영향에 대한 두려움과 분노의 감정을 표현하였다. 또한, 토픽모델링 분석을 통해 잠재적 니즈(Needs)를 포함한 14개의 주제를 도출하였고, 사용자들이 특히 ChatGPT에 대한 교육적 활용과 사회적 영향에 많은 관심을 보였다. 또한, ChatGPT와 관련된 언어모델, 직업, 정보, 의료, 서비스, 게임, 규제, 에너지, 윤리적 문제 등 다양한 주제들이 논의된 것을 알 수 있었다. 분석 결과를 바탕으로 사용자들의 요구를 반영하여 향후 실행계획의 방향을 제시하였다. 본 연구는 향후 ChatGPT를 이용하여 제품과 서비스를 개선하고, 새로운 서비스 플랫폼 기획 단계에서 유용한 정보를 제공할 것으로 기대된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제24권3호
• /
• pp.77-85
• /
• 2024

본 논문에서는 열화상 카메라, 스피드돔 카메라, PTZ 카메라, 레이더, 라이다 센서와 스마트폰을 통합한 순찰 로봇을 설계하고 구현하였다. 이 로봇은 복잡한 환경에서도 효율적으로 감시하고 대응할 수 있는 능력을 갖추고 있으며, 특히 야간이나 가시성이 낮은 조건에서도 높은 성능을 발휘할 수 있도록 설계되었다. 로봇의 이동성을 위해 궤도 이동체계를 선택하였고, 실시간 데이터 처리와 의사결정을 위해 스마트폰 기반의 제어 시스템을 개발하였다. 다양한 센서의 조합은 로봇이 환경을 포괄적으로 인식하고 위험 요소를 신속하게 감지할 수 있게 해준다. 열화상 카메라는 야간 감시에, 스피드돔과 PTZ 카메라는 광범위한 영역 모니터링에, 레이더와 라이다는 장애물 탐지와 회피에 활용된다. 스마트폰 기반 제어 시스템은 사용자 친화적인 인터페이스를 제공한다. 제안된 로봇 시스템은 보안, 감시, 재난 대응 등 다양한 분야에서 활용 가능하다. 향후 연구에서는 로봇의 자율 순찰 알고리즘 개선, 다중 로봇 협업 시스템 개발, 실제 환경에서의 장기 테스트 등이 수행되어야 할 것이다. 본 연구는 지능형 감시 로봇 분야의 발전에 기여할 것으로 기대된다.

• 경영정보학연구
• /
• 제25권1호
• /
• pp.129-143
• /
• 2023

빅데이터 시대를 맞이하여 인공지능 분야는 괄목할만한 성장을 보이고 있으며 특히 딥러닝에 의한 이미지 분류 학습방법이 중요한 영역으로 자리하고 있다. 이미지 분류에서 많이 사용되어 온 CNN의 성능을 더욱 개선하기 위해 다양한 연구가 활발하게 진행되었는데, 이 중에서 대표적인 방법이 CRNN(Convolutional Recurrent Neural Network) 알고리즘이다. CRNN 알고리즘은 이미지 분류를 위한 CNN과 시계열적 요소를 인식하기 위한 RNN의 조합으로 구성되는데, CRNN의 RNN영역에서 사용하는 입력값은 학습 대상의 이미지를 합성곱과 풀링 기법을 적용하여 추출된 결과물을 flatten한 값이고, 이 입력값들은 이미지 내 동일 위상에 있는 픽셀값들이 서로 다른 순서로 나타나기 때문에, RNN에서 의도한 이미지 내 배열 순서를 제대로 학습하기 어렵다는 한계점을 지닌다. 따라서 본 연구는 인코더와 디코더의 개념을 응용한 CNN과 RNN의 새로운 하이브리드 방법을 제안하여, 이미지 분류 성능을 향상시키는 것을 목적으로 하였다. 본 연구에서는 다양한 알고리즘 비교 실험을 통해, 새로운 하이브리드 방법의 효과성을 검증하였다. 본 연구는 인코더와 디코더 개념의 적용 가능성을 넓히고, 제안한 방법이 기존 하이브리드 방법에 비해, 복잡도가 크게 증가하지 않아 모델 학습 시간과 인프라 구축 비용 측면에서 이점을 있다는 점에서 학문적 시사점을 가진다. 또한, 정확한 이미지 분류가 필요한 다양한 분야에서 제공되는 서비스의 품질을 높일 수 있는 가능성을 제시하였다는 점에서 실무적 시사점을 가진다.