현재 NTIS(National Technology Information Service)는 인공지능 기술을 기반으로 대화형 검색 서비스를 구축하고 있다. 이용자의 검색 의도를 파악하고 과제정보를 제공하기 위해 딥러닝 모델과 형태소 분석기를 기반으로 대화형 검색 서비스를 구축한다. 딥러닝 모델은 NTIS와 대화형 검색 서비스를 활용할 때 적재되는 로그 데이터를 기반으로 학습을 진행하고 이용자의 검색 의도를 파악한다. 그리고 단계별 검색을 통해 과제정보를 제공한다. 검색 의도 파악은 예외처리를 용이하게 해주며 단계별 검색은 통합검색보다 쉽고 빠르게 원하는 정보를 얻을 수 있도록 한다. 향후연구로는 인공지능 기술이 접목된 성장형 대화형 검색 서비스로써 이용자에게 제공하는 정보의 범위를 확대해야 한다.
IoT의 핵심 요소 기술 중 하나인 Bluetooth를 전기차 무선 충전 시스템에 사용하는 경우가 늘어나면서 이에 대한 보안 문제가 큰 이슈로 부각되고 있다. 무선 통신 기술인 Bluetooth에 보안을 강화하기 위한 다양한 기술적 노력이 있어 왔지만 여전히 다양한 공격 방법이 존재한다. 본 논문은 Bluetooth 시스템을 대상으로 대표적인 2가지 공격 방법을 지능적으로 탐지하기 위해 잘 알려진 Hidden Markov Model을 이용한 지능형 Bluetooth 침입 탐지 시스템을 제안한다. 제안 방법은 탐지의 정확성 이외에 실시간 탐지가 가능하도록 Bluetooth 전송 계층 프로토코인 H4의 패킷 타입과 전송 방향을 조합하고 이들의 시간상의 전개를 특징으로 사용한다. 데이터 수집 환경을 구성하고 실험을 통해 얻은 데이터를 대상으로 개발한 시스템의 성능을 분석한다.
방대해지고 있는 온라인 패션 시장에서는 소비자도 자신이 원하는 스타일에 대해 키워드 검색으로 원하는 패션 스타일을 일일이 찾기란 쉽지 않은 일이다. 이를 해소해줄 수 있는 것은 소비자의 니즈를 반영한 패션 추천이다. 기존 온라인 쇼핑 사이트는 소비자의 니즈를 파악하고 추천하기 위하여 설문조사 형식으로 소비자의 선호 스타일을 파악하는 것이 대부분이었다. 본 논문에서는 기존 방법의 한계점을 해소하고자 암묵적 프로파일링 방법을 통하여 소비자들의 니즈와 선호하는 스타일에 대해 간편하고 효과적으로 파악할 수 있는 모델을 제안하였다. 또한 이렇게 수집된 데이터로 학습한 딥러닝기반의 지능형 선호 패션 모델을 통하여 이미지 자체에 대한 특성을 반영하도록 학습하는 방법을 제안하였다. 제안한 모델의 정성적 평가를 통하여 의미있는 결과를 얻을 수 있었다.
지능형 교통 시스템의 주요 인프라 중 하나인 VANET 은 차량과 인프라 간의 통신을 통해 교통을 예측함으로써 도로 상에서의 안전을 보장한다. VANET 은 모든 노드가 네트워크에 가입할 수 있는 개방형 네트워크이기 때문에 개인 정보 보호가 주된 관심사이다. 분산형 신뢰 관리 시스템은 차량 네트워크에서 수신된 메시지가 신뢰할 수 있는 지에 대한 여부를 결정함으로써, 악의적인 공격자로부터 차량을 지킬 수 있다. 분산형 k-익명성 체계와 블록체인을 결합한 신뢰 관리 시스템은 주변 차량들과 협력하여 익명의 은폐 영역을 구축한다. 본 논문에서는 블록체인을 적용한 분산형 신뢰 관리 시스템을 통해 차량의 위치 정보를 보호하는 최근 연구들을 살펴본 뒤에 향후 발전 방향에 대해 논하도록 하겠다.
앞으로 2020년에 250억 개의 사물인터넷 디바이스가 존재할 것으로 전망하고 있으며 새로운 네트워크 연결을 통한 다양한 신규 서비스 및 디바이스 시장이 창출될 것으로 예상하고 있다. 그러나 기존의 IP/SIP/IMS 카메라 및 비디오도어폰의 경우 제품 및 설치 환경의 문제 등으로 다양한 센서 및 IoT 기기를 수용하기 어렵다. 또한 최근에는 IoT 기술과 표준을 수용할 수 있는 센서 및 엑츄에이터들이 지속적으로 업데이트 되는 상황이다. 따라서 본 논문에서는 게이트웨이 기본 기능 외에 향후 업데이트되는 IoT 관련기기를 유연하게 수용하고 ZigBee/Z-Wave/NFC 단말장치와 연동할 수 있는 지능형 게이트웨이를 개발하였다. 본 지능형 게이트웨이는 IMS 시장의 성장으로 VoIP 시스템을 IMS 장비로 대체하기 위해 IMS 시스템을 개발하는데 기여를 할 것이다.
최근 정보통신의 발달로 도시 지하시설물 지능화를 위한 다양한 기술들이 제공되어 '유비쿼터스 국토' 실현에 대한 요구가 지속적으로 높아질 전망이다. 다양한 기관에서 지능화된 시설물 관리에 대한 요구가 발생하고 있으며 각 지방자치단체들은 U-City 사업을 통하여 센서를 활용한 시설물 관리를 시도하고 있다. 하지만 사업의 대부분이 지상 시설에 대한 분야로 한정되어, 지상시설의 센서네트워크 기술은 다양한 응용분야로 발전하고 있으나 지하 환경의 시설물 관리를 위한 센서네트워크 기술은 아직 활용이 미흡하다. 본 연구는 지능형 상하수도 관리를 위한 유비쿼터스센서 설치방안 마련을 위한 연구방법론 수립을 제안한다. 이를 위해 첫째, 지능화(또는 유비쿼터스화)의 개념, 둘째, 상하수도 시설물 지능화의 필요성, 셋째, 시설물 지능화를 위한 센서설치의 역할 및 중요성, 넷째, u-City 구현을 위한 3대 영역(즉, 물리영역, 비물리영역, 정보통신영역)의 융합개념을 적용한 지능형 상하수도의 개념정립, 다섯째, 이상의 기반을 바탕으로 상하수도 지능화를 위한 센서설치 연구방법론을 제안한다. 이를 통해 물리영역(즉, 물리적 제한요소들), 비물리영역(실수요기반 시설물 지능화의 필요성) 그리고 정보통신영역(즉, 정보통신 관련 핵심기술 및 보조기술)의 상호융합에 의한 지능형 상하수도 관리를 위한 센서설치방안 마련이 가능할 것으로 판단된다.
최근 신기술 대상 신종 사이버 위협이 증가하고 있으며, 해커의 공격 표적도 광범위해지고 지능화되고 있다. 이러한 공격에 대응하기 위해 주요 보안 기업들은 전통적인 EDR(Endpoint Detection and Response) 중심의 솔루션을 활용하고 있다. 하지만 종래 방식은 컨텍스트를 고려하지 않아서 지능형 공격에 대한 대응 정확도와 효율성에 한계가 있다. 이 문제를 개선하기 위해 최근 XDR(Extended Detection and Response) 중심의 보안 솔루션의 필요성이 대두되었다. 본 연구에서는 머신러닝 기반의 컨텍스트 분석을 활용한 XDR 동향과 발전 로드맵을 통해 변화하는 환경에 효율적인 위협탐지와 대응방안을 제시한다.
u-City는 첨단 정보통신 인프라와 유비쿼터스 정보서비스를 도시공간에 융합하여 도시생활의 편의 증대와 삶의 질을 향상 시킬 수 있는 차세대 정보화 도시를 의미한다. 이를 위해서는 도시 거주민에게 쾌적한 생활공간을 위한 지능형 건물이 필요하다. u-City의 지능형 건물에서 다양한 U-services를 수용하기 위해서는 건물의 통신 인프라가 설계되어야 가능하다. 이에 본 연구에서는 u-City의 통신 인프라 영역을 지능형건물 인프라, 기초 인프라, 통신망 인프라, 통합관제센터 부문으로 설정하여 각 분야별 인프라 구축기술을 제시하였다. 또한 지능형 건물관련 인증제를 분석하여 바람직한 방향을 제시하였으며, 마지막으로 u-City 성공을 위한 과제를 제언 하였다.
시스템 통합(System Integration) 패러다임의 변화와 MEMS, 네트워크 기술의 발달로 사람, 컴퓨터 그리고 사물이 유기적으로 연계되어 다양하고 편리한 서비스를 제공해 주는 컴퓨팅 기술에 대한 연구들이 진행 되고 있다. 이와 관련하여 지능형 로봇 시스템 환경은 중앙집중 환경에서 분산 환경과 웹이융합된 새로운 환경으로 변화하고 있다. 이를 적용하기 위해서 다양한 연구기관의 개발자 들은 이를 지원할 수 있는 미들웨어의 개발에 많은 노력을 기울이고 있다. 로봇 미들웨어는 다양한 통신 프로토콜, 하드웨어, 운영체제 그리고 프로그래밍 언어의 통합, 통신 오버헤드 그리고 소프트웨어 개발 방법론 등 많은 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 통합성, 통신 오버헤드, 유연성을 기준으로 기존 미들웨어의 단점을 제시하고 해당 문제점을 해결하기 위한 지능형 로봇을 위한 효율적 미들웨어를 제안한다.
본 논문의 목표는 디지털방송과 인터넷의 융합에 따른 MPEG-2/4/7 방송 및 인터넷 콘텐츠을 비롯한 게임등과 같은 다양한 멀티미디어 서비스를 제공하기 위한 차세대 지능형 고품질 홈 엔터테인먼트 시스템 Platform 개발이다. 디지털 방송과 데이터방송 수신이 가능한 Set-Top Box기능, 수신된 방송의 저장 및 재생이 가능한 PDR 기능, MPEG-2 형식을 MPEG-4 형식으로 변환하는 Transcoding 기능, VOD 서비스를 제공하기 위한 Streaming 기능 등을 지원할 수 있는 시스템의 구조를 설계하였다. 이러한 지능형 고품질 서비스를 지원하기 일해 고성능 시스템이 필요하다. 시스템 제어를 위한 CPU 로는 PMC-Sierra사의 MIPS Architecture에 기반을 둔 RM5231 을 채택하고, MPEC-4 Decoding, BIFS Presentation Engine과 Streaming 서비스와 MPEC-7 Metadata Generator/Parser 을 위해 ARM Architecture에 기반을 둔 Intel80200 Processor 를 채택하였다. 또한, 디지털방송을 위한 MPEC-2 Decoder Chip 인 Teraloglc 사의 TL811 System Controller 와 TL851 Graphics& Display Processor 를 채택하였다. 개발된 시스템을 테스트하기 위하여 DVB-MHP Server와 MPEG-4 IP Streaming Server 를 구축하여 디지털 방송과 Streaming 서비스를 테스트하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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