전통적인 사회재난 위험도 분석은 재난 발생 가능성과 취약성과 경감 노력에 기반하여 연구되었다. 그러나 최근 들어 인명 피해에 대한 사회적 문제로 인하여 중대재해처벌법의 시행과 같이 인명 피해 중심의 위험도에 대한 분석은 이루어지지 않았다. 본 연구는 인명피해에 대한 중요성을 부여한 지능형 융합 위험도에 대한 연구를 진행하였으며, 이는 전통적 위험도 평가에 가중 개념으로 수행되었다.
최근 학문간 융합을 통한 STEAM 융합인재교육에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. STEAM 교육은 과학, 기술, 공학, 예술 그리고 수학의 학문 영역을 유기적으로 융합하여 차세대 학습자들이 미래 사회에 필요한 핵심역량을 높일 수 있도록 하는 교육방식이다. 국가적인 차원에서 창의적인 융합인재를 위한 미래형 과학기술 교육을 중요하게 여기고 있으며, 과학기술 교육 패러다임에 변화를 기대하고 있다. 따라서 본 연구에서는 융합형 인재양성을 위한 집단지성 기반의 STEAM 교육 방안을 연구하고, 학습자의 과학기술에 대한 흥미와 이해를 높이고 융합적 사고와 문제해결 능력을 배양하기 위한 지능로봇 교육과정을 제시한다. 또한 집단 학습자들 간의 교육 적용 사례를 소개하고, 학습자의 만족도 분석을 통하여 검증하였다. 향후 본 연구의 결과로 집단 학습자의 학습 성취도를 향상시키고, 융합형 과학기술 인재양성 교육방안으로 발전하기를 기대한다.
본 연구는 빠르게 확산되고 있는 인공지능 기반 서비스에 대한 사용자들의 수용 의도에 영향을 주는 요인을 분석하는 연구이다. 구체적으로는, 본 연구는 인공지능 기반 서비스의 사용자들의 수용 의도에 영향을 주는 요인 중, TAM, UTAUT 기반 연구와 같은 기존의 선행 연구들이 제시한 바 있는 쾌락적 동기, 실용적 동기와 함께, 인공지능 기반 서비스의 사용 안전성에 대한 사용자 인식, 이들 서비스의 필요성을 강조하는 시대적 압박, 서비스의 혁신성과 서비스의 체험 경험 등의 요인들이 주는 직 간접적인 영향을 집중적으로 분석한다. 분석 결과, 제시된 요인들은 A.I. 스피커에 대한 소비자의 사용 의도에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 보다 구체적으로는, 기존에 다양한 연구에서 제시되어 온 TAM, UTAUT모형에서 제시되어온 편의성과 쾌락적/실용적 동기가 A.I. 스피커로 대표되는 지능형 서비스의 사용자 수용 의도에도 유의미한 요인임을 증명하였다. 이와 함께, 기존에는 소수의 연구에서만 고려되었던 시대적 압박이라는 비자발적 영향 요인이 지능형 서비스를 포함한 IT융합형 서비스의 수용 의도에 유의미한 영향력을 나타내었으며, 이러한 서비스에 대한 사용자의 보안성 인지와 지능형 서비스(A.I. 스피커)의 실제 경험 여부 또한 중요한 영향요인으로 제시되었다.
스마트그리드는 기존의 전력시스템에 ICT 기술을 융합하여 에너지 공급자와 소비자, 서비스 제공자가 실시간으로 상호작용할 수 있는 형태의 차세대 전력망을 의미하는 것으로, 최근 대두되고 있는 에너지 위기를 타개하기 위한 중요한 솔루션 중 하나로 인식되고 있다. 그 중에서도 특히 AMI 시스템은 다양한 부가서비스 제공을 가능케 하는 스마트그리드의 핵심요소로 주목받고 있다. AMI 시스템은 그 적용범위가 광범위하고 대부분의 시스템 구성 기기가 물리적 접근이 비교적 용이한 위치에 설치되어 물리적 공격 및 사이버 공격에 대해 비교적 취약한 특성을 띤다. 이러한 보안 위협에 대응하기 위해 DLMS/COSEM 및 국내 지능형전력량계-제2부 표준에서는 지능형전력량계가 갖추어야 하는 다양한 보안기능에 대해 정의하고 있다. 하지만 각 보안기능에 대한 세부 내용을 상기 표준에서 모두 정의하고 있는 것은 아니어서 이에 대한 검토 및 논의가 필요하다. 본 고에서는 DLMS/COSEM 표준과 지능형전력량계-제2부 표준에서 정의하고 있는 보안 기능에 대해 살펴보고, 상기 표준에서 정의하고 있지 않은 보안 기능 중 지능형전력량계 유지보수를 위한 안전한 현장접근 방안에 대해 제안한다.
인공지능의 발달로 인해 전 세계적으로 4차 산업혁명의 물결이 일고 있다. 빅데이터, 사물인터넷 기반의 인공지능 기술로 모든 것이 하나로 융합되는 초연결 사회로 향하고 있다. 이에 따라 인공지능 시대의 교육 인재상으로 창의 융합형 인재 양성과 더불어서 감성적 창조 인재 양성을 추구하고 있다. 인간의 창의성 및 감성을 중심으로 인공지능과 협업하고 다양한 분야의 지식을 융합하여 새로운 것을 창조할 줄 알아야 한다. 이에 따라 본 연구는 인문학적 성향인 국어와 공학적 성향인 인공지능을 융합한 프로그램을 개발하여, 학생들이 인문학적 소양과 공학적 사고력을 융합해 창의적으로 문제를 해결하는 경험을 할 수 있도록 하였다. 교육 프로그램의 내용은 'AI와 함께하는 도서' 및 'AI와 함께하는 연극'과 같은 두 가지이었으며, 학생들이 인문학적 문제를 인공지능을 활용하여 해결하도록 하는 15차시 수업으로 구성하였다.
사이버 범죄가 증가함에 따라 익명성을 보장하는 암시장인 다크웹 내 불법적인 활동에 대한 모니터링의 중요성이 커졌다. 최근 다양한 분야에서 ChatGPT 의 쓰임이 주목받고 있듯이 다크웹에서도 전용 GPT 가 등장하였으며, 다크웹 생태계를 분석하고 정보를 수집하는데 이러한 다크웹 전용 생성형 인공지능 모델을 활용할 수 있다. 본 연구에서는 다크웹 GPT 에서 불법 행위와 관련된 질의를 통해 정보를 수집하고 해당 정보가 표면웹과 다크웹 상에서 다르게 쓰이고 있음을 확인함으로써 수사를 위한 다크웹 전용 GPT 활용 가능성 및 프롬프트 엔지니어링의 필요성을 탐구한다.
최근 병원에서는 빅데이터, 지능형 사물인터넷(AIoT) 등 인공지능 기반 기술들을 활용하여 환자 진료 및 치료 영역은 물론 의료산업 및 의료 시설 등과 관련된 다양한 영역에서의 활용방안을 모색하고 있다. 지능형 사물인터넷(AIoT, Internet of Things)은 AI와 IoT의 기술적인 결합으로 산업의 혁신을 가져와 국가 전체의 생산성을 높일 수 있을 뿐만 아니라 삶의 질의 변화는 물론 병원의 의료 환경에 있어서도 많은 파급 효과를 가져다 줄 것으로 예상하고 있다. 본 논문에서는 병원의 효율적인 공간관리를 위한 AIoT 기반의 가변 스마트 진료실 예약 시스템에 대한 설계 및 구현을 통하여 병원의 주요 자산인 공간이라는 개념을 효율적으로 이용하고 병원 내 소통과 협업을 위한 유연한 진료 환경을 제공함으로서 병원의 규모와 진료 전문성에 맞추어진 가변적 공간 기능을 통해 병원의 경쟁력을 높이는 것을 그 목적으로 하고 있다.
본 연구의 목표는 당뇨 및 심혈관계 질환자의 상태를 주기적 지속적으로 관리하기 위하여 당뇨 심혈관 관련 질병 DB를 구축하고, 기존 OCS, PACS, EMR, ERP등의 환자 DB를 통합 연계하는 지능형 통합 인터페이스 환경을 통해 환자가 원하는 최적의 서비스를 최적의 타이밍에 제공할 수 있는 개인 맞춤형 의료정보 융합시스템을 설계하는 것이다. 이를 위해 당뇨 및 심혈관 질환에 대한 지능형 DB를 구축하고, OCS, EMR, PACS 등 기존의 타 시스템과의 유연한 연계처리를 통한 데이터 통합 환경을 제공한다. 또한, 개인 맞춤형 의료정보 응합 시스템의 QoS와 신뢰성, 확장성 등을 고려하여 H/W설계, S/W설계와 데이터호환 방법을 설계한다.
본 고에서 다루고자 하는 지능형 로봇 공간(intelligent robotic space)은 이동성(mobility), 조작성(manipulability)으로 대표되는 로봇의 독특한 기능을 분산센싱, 분산처리환경을 구축하여 고기능화함으로써 자연스러운 이동, 조작기능의 구현이 가능한 공간으로 정의할 수 있다. 이는 개념적으로 가상 공간(virtual space), 추론 공간(semantic space), 물리 공간(physical space)으로 구성된다. 가상 공간은 로봇-센서간 융합을 통한 환경지도 작성 및 표현을 위한 플랫폼 기술이고 추론 공간은 로봇 및 로봇과 연동된 사람이나 사물의 상태 해석을 위한 객체 모델 기술이다. 물리 공간은 지능형이동성과 로봇 조작 능력의 향상을 위한 지능형 하드웨어 공간이다. 본 고에서는 물리공간에서 가장 핵심적인 이슈인 실내 측위기술에 대해서 알아본다. 측위기술은 사람이나 사물의 위치를 정밀하게 결정하여 로봇이 인간과 공존할 수 있도록 안정적이고 신뢰성 있는 측위 정보를 제공하는 것을 목적으로 한다. 지능형 로봇을 위한 측위기술은 크게 무선 센서네트워크 기반의 광역(coarse) 위치 결정과 RFID 및 로봇 비전(vision)을 기반으로 하는 정밀(fine) 위치 결정으로 나뉘어진다. 본 고에서는 Wi-Fi, ZigBee, UWB를 이용하는 무선 센서네트워크 기반의 실내 위치 측정에 관한 연구 개발 동향을 분석하고 각각의 기술이 가지는 장단점을 비교한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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