본 논문에서는 협업 지능형교통시스템과 연동되는 자율주행 차량과 연동되는 환경에서 인증서 정책과 특성에 대해 살펴보았다. 차량의 인증 기능가운데는 가명 인증기능이 있다. 이 가명성은 차량 운전자, 승객이나 차량을 식별하는 정보에 대한 프라이버시를 보호할 목적으로 제공된다. 그러므로 가명인증서의 사용 목적은 BSM 인증이나 오 동작에 대한 리포팅을 위해 사용한다. 그런데 이 가명 인증서는 차량의 OBE에서 사용되며 암호 키는 없는 것이 특징이다. 본 논문에서는 이 가명인증서의 주요 기능인 위치 개인정보 보호나 가명기능, 그리고 링키지 값이나 CRL의 폐기 처리, 등록 기관에서 요청 셔플링 처리, 버터플라이 키 처리 등을 살펴보면서, 동시에 가명인증 기능 관리를 위한 제반 인증정책과 그 특성들을 세부적으로 고찰하였다. 차량의 가명관리와 관련하여 공격자는 BSM 전송을 기록하여 운전자나 차량의 추적할 수 있으므로 이에 대한 대책으로 연결 해제 기능을 부여해야 한다. 이러 측면에서 본 연구의 결과는 기여하고 있다고 할 수 있다.
4차 산업혁명의 시대를 맞아 인공지능, 빅데이터 및 사물인터넷 등의 기술을 다룰 융합적 창의력을 갖춘 고급 공학인력을 양성할 필요성이 더욱 커지고 있다. 본 논문에서는 4차 산업시대를 위한 융합적 창의력을 갖춘 실무형 공학인재를 육성하는데 필요한 산학협력을 기반으로 하는 설계 중심의 새로운 공학교육 방안들을 제시한다. 기존의 공학교육혁신 활동의 장단점을 분석하고 교육 제도 및 교육환경의 요구조건에 대해 경험을 바탕으로 실제적인 필요 요소를 제시한다. 산학 협력 환경 마련을 위한 방안, 종합설계실 구축과 설계교육 운영 방안, 산학협력 기반의 교육 운영 방안, 종합설계 관리를 위한 공학인증 운영 시스템 구축 방안들을 다룬다. 특히 정부의 지원과 협력 방안에 대해서 기존의 활동에 대한 분석과 함께 새로운 역할을 제시하며 혁신적 공학교육의 핵심 요소인 효과적인 설계 교육을 학습자 중심의 교육방법론을 접목하여 수행하는 방법에 대하여 논한다. 제안하는 방안들은 대부분 저자의 교육 현장에서 그 필요와 효과가 검증된 것들이다.
최근 생체 모방 시스템과 지능 로봇 등에 대한 관심에 따라 일정한 작업을 스스로 수행하는 로봇 에이전트 시스템에 대한 관심이 높아지고 있다 로봇 에이전트를 보다 인간 친화형으로 제어하기 위한 인터페이스가 요구되고 있는데 본 논문에서는 인터넷 환경에 기반한 로봇 에이전트의 원격 제어 및 모니터링을 위한 가상 3D 인터페이스 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 매니저-에이전트 모델로 설정하고 작업자가 원격지에 있는 매니저에서 가상의 3D사용자 인터페이스 환경하에서 마우스로 로봇 에이전트에게 작업 지시 내용에 따라 스스로 물체의 3차원 형상을 인식하고 이를 목표한 위치로 옮기는 작업을 수행하게 된다. 제안된 시스템은 이 작업의 과정을 가상의 3D 그래픽과 실제 영상을 보여주는 개선된 인터페이스를 제공함으로써 보다 쉽고 인간 친화적인 로봇 에이전트의 제어가 가능함을 보인다.
최근 인공지능 딥러닝 분야는 컴퓨팅 자원의 높은 연산량과 가격문제로 인해 상용화에 어려움이 존재했다. 본 논문은 더블 프루닝 기법을 적용하여 심층신경망 모델들과 다수의 데이터셋에서의 성능을 평가하고자 한다. 더블 프루닝은 기본의 네트워크 간소화(Network-Slimming)과 파라미터 프루닝(Parameter-Pruning)을 결합한다. 이는 기존의 학습에 중요하지 않는 매개변수를 절감하여 학습 정확도를 저해하지 않고 속도를 향상시킬 수 있다는 장점이 있다. 다양한 데이터셋 학습 이후에 프루닝 비율을 증가시켜, 모델의 사이즈를 감소시켰다. NetScore 성능 분석 결과 MobileNet-V3가 가장 성능이 높게 나타났다. 프루닝 이후의 성능은 Cifar 10 데이터셋에서 깊이 우선 합성곱 신경망으로 구성된 MobileNet-V3이 가장 성능이 높았고, 전통적인 합성곱 신경망으로 이루어진 VGGNet, ResNet또한 높은 폭으로 성능이 증가함을 확인하였다.
본 논문은 자율 주행차량의 운행과 더불어 기존 차량 사고 방지를 위한 차량 간 통신 기술, 자율주행 기술, 브레이크 자동 제어 기술, 인공지능 기술 등이 널리 개발되고 있다. 차량 사고 발생이 일어나더라도 사망이나 부상을 최소화하기 위한 각종 기술들의 안전성의 상용화에 있다. 본 논문의 경우 자율주행 차량시, 안전성 확보연구이다. 이는 일반적인 저전력 근거리 무선 통신용 칩 신호나 초소형 도로 AI 장착 등의 공간적 요소에 따라 판별한다. 반면 본 논문은 상기 전자 칩의 신호를 읽는 데에서 생체 전자 칩까지의 "감지영역 내 체류 시간인식, 민감도"까지 체크하여 승차한 안전의 신뢰성을 높인다. 실제 세계 각국의 신뢰성을 실증한 결과로서, 안전성면에서 탑승객 전원의 안전 자율 시스템을 유도한다. 무인 자율차량 탑승과 상용화는 가까운 미래에 도로위 IoT의 AI 시스템과 생체 칩(Verification emotion + Chip)으로의 연계성면에서 그 진보성의 실증결과, 세계 각국의 안전 기술신뢰성은 더욱 부각된다.
현재 카메라 기반 기술 수준으로는 센서 기반 기본 생활패턴 인지 기술은 정확한 데이터를 얻기 위해서는 불편함을 감수해야 하고, 상용화 밴드 제품은 정확한 데이터 수집이 어려우며, 행동의 동기와 원인 및 심리적 영향 등을 고려하지 못하는 실정이다. 본 논문에서는 생활패턴 인지를 위한 레이더 기술은 일상생활에서 주변의 사람이나 물체를 탐지하기 위해 고안된 파형을 전송하여 반사되어 오는 수신 신호를 신호 처리함으로써 물체와의 거리, 속도, 각도를 측정하는 기술을 적용하여 기존 영상 기반의 서비스에서의 사생활 보호와 같은 이슈를 보완할 수 있도록 고안하였다. 제안 시스템의 구현을 위해 TIIWR1642 칩을 기반으로 60GHz 대역 밀리미터파 FMCW 송신/수신을 위한 RF 칩셋제어, 거리/속도/각도 검출을 위한 모듈의 개발 및 신호처리 소프트웨어를 포함한 기술을 구현하였다. 생활 정보에 대한 메타 분석으로 생활패턴의 정량적 분석을 통해 개인별 맞춤형 생활패턴 추출을 통해 자기 관리 및 행동 시퀀스를 산출하여 개인별 생활패턴의 분석이 보안 및 안전 응용서비스로 가능할 것으로 기대된다.
4차 산업혁명 시대의 본격적인 시작으로 새로운 산업과 사회의 빠른 변화로 인한 교육적 수요의 변화와 급속히 감소하는 학령인구로 인한 생존경쟁에서 대학교육의 질 향상을 위한 노력 즉 혁신적인 대학교육을 위한 고도화 방안이 요구되고 있다. 특히 학생들의 대학 입학부터 졸업까지 대학생활적응진단을 통해 학생상담 및 지도 관리를 위한 시스템 적용이 필요한 실정이다. 이에 각 대학에서는 빅데이터(Bigdata), 인공지능(AI) 등 4차 산업혁명 시대 핵심기술을 기반으로 과정 연계형 통합 플랫폼 고도화 사업을 추진하고 있다. 따라서 본 연구에서는 정보보호학전공 분야를 바탕으로 혁신적 대학교육을 위한 학생관리시스템 고도화 방안을 제시하고자 한다.
최근 지능화된 보안 패러다임의 변화에 따라, 다양한 정보보안 시스템에서 발생하는 각종 정보를 인공지능 기반 이상탐지에 적용하기 위한 연구가 증가하고 있다. 따라서 본 연구는 로그와 같은 시계열 데이터를 수치형 특성인 벡터로 변환하기 위하여 딥러닝 기반 Word2Vec 모델의 CBOW와 Skip-gram 추론 방식과 동시발생 빈도 기반 통계 방식을 사용하여 공개된 ADFA 시스템콜 데이터에 대하여, 벡터의 차원, 시퀀스 길이 및 윈도우 사이즈를 고려한 다양한 임베딩 벡터로의 변환에 대한 실험을 진행하였다. 또한 임베딩 모델로 생성된 벡터를 입력으로 하는 GRU 기반 이상 탐지 모델을 통해 탐지 성능뿐만 아니라 사용된 임베딩 방법들의 성능을 비교 평가하였다. 통계 모델에 비해 추론 기반 모델인 Skip-gram이 특정 윈도우 사이즈나 시퀀스 길이에 치우침 없이 좀 더 안정되게(stable) 성능을 유지하여, 시퀀스 데이터의 각 이벤트들을 임베딩 벡터로 만드는데 더 효과적임을 확인하였다.
가상공간(이하 VR)에서의 환경은 기존의 PC 및 스마트폰에 비해 접근하기 어렵다는 문제가 있지만, 기존 환경에 비해 더 현실감 있고 무궁한 체험과 기능을 제공해 줄 수 있다는 장점이 존재한다. 이러한 VR환경에서 최근 인기있는 AI 기술인 ChatGPT를 활용한 인터페이스와 상호작용을 연구함으로서 가상 세계에서 더욱 편리하게 일을 처리하도록 돕는 기술을 개발할 필요가 있다. VR환경에서의 ChatGPT 인터페이스와 상호작용은 개인화된 서비스 제공을 위한 연구이기도 하다. 이를 통해 사용자는 자신에게 맞는 인터페이스를 선택하고 비서 인터페이스 역시 사용자에게 최적화된 맞춤형 서비스를 제공할 수 있게 된다. 이에 본 연구에서는 VR환경에서 ChatGPT 시스템을 연동하여 편리한 상호작용 방법에 대해 설계함으로서 AI 비서 개발을 위한 이전 연구로 삼는다.
이 연구는 가상현실 에이전트 외국어 강사를 활용한 외국어 학습 효과를 검증하는 것을 목표로 한다. 외국어 학습맥락을 고려해 가상현실 에이전트를 원어민과 비원어민으로 구분해 이를 실험자 간 요인으로, 에이전트의 역할은 교사와 판매원으로 나누어 실험자 내 요인으로 설정한 후, 몰입형 가상환경 콘텐츠를 직접 개발하고, 2×2 혼합요인설계를 하여 실험을 진행했다. 자발적으로 참여한 72명의 대학생을 대상으로 실험을 한 결과, 학습만족감, 기억, 회상에서 에이전트의 원어민 여부와 역할간 상호작용 효과가 통계적으로 유의미하게 나타났으나, 학습자신감, 프레즌스는 상호작용 효과와 주효과 모두에서 유의미한 차이를 보이지 않았다. 가상환경에서의 맥락적 학습이 학습 효과와 만족감을 증진한다는 결과와 에이전트의 역할이 학습자의 기억에 영향력을 미친다는 결과는 가상현실 에이전트 외국어 강사를 활용한 외국어 학습 효과의 유효성을 증명한 것으로, 가상현실 에이전트를 활용한 다양한 처치 결과가 학습자의 인지 및 정서적 반응에 긍정적 효과를 줄 수 있다는 중요한 이론적, 실증적 함의를 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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