지능형교통체계(ITS : Intelligent Transportation Systems)는 도로이용자들로 하여금 다양한 교통환경에서 도로를 좀 더 효율적으로 이용하게 해 주었다. 기존의 지점검지체계 기반의 교통정보 수집 및 제공시스템에서 오는 한계점을 극복하기 위해 최근 들어서는 차량-차량간 및 차량-인프라간 통신기술을 바탕으로 하는 교통자료 수집 및 제공에 관한 연구가 다양하게 진행되고 있다. 그러나 차량간 및 차량과 인프라간 통신은 무선으로 이루어지기 때문에 주변 환경의 영향(건물, 날씨, 대형차량 등)으로 인해 통신 실패가 빈번히 발생하여 교통정보수집의 신뢰성을 저하시키고 있다. 본 연구에서는 무선통신기반 교통정보수집시 통신 실패로 인한 차량의 주행궤적정보가 결측되었을 경우 이를 보정할 수 있는 방법론을 개발하였다. 먼저 차량의 주행궤적자료 결측 보정을 위한 기존의방법들 및 무선통신기반 교통자료수집을 위한 요구조건들을 검토하였다. 다음으로 AIMSUN을 이용하여 차량의 주행궤적자료를 수집하였고, 이를 바탕으로 임의의 결측치를 생성하였다. 결측된 자료는 기존의 교통자료 결측치 보정 방법과 본 연구에서 수정된 방법을 적용하여 보정한 후 비교 분석해 보았다. 분석결과 무선통신기반 교통수집체계하에서 통신 단절로 인한 결측치는 기존의 방법보다는 차량의 주행궤적 특성을 고려해서 수정된 방법으로 보정했을 경우 좀 더 정확한 교통정보를 수집할 수 있었다.
현대 사회는 엄청난 양의 데이터를 만들어내는 디지털 시대에 접어들었고, 다변화되는 도시에서는 정보의 생성, 수집, 표현을 특징으로 하는 스마트 공간이 등장하고 있다. 2012년 이후 스마트기기의 확산과 초연결사회로 불리우는 소셜미디어 환경에서 공공데이터에 대한 관심이 더욱 고조되고, 보편화된 모바일 기기 사용 및 SNS 이용 확산에 따라 빅 데이터에 대한 이슈에 주목하고 있다. 초기에는 데이터의 플랫폼 구성에 연구개발이 집중되었으나 최근에는 공간지능화 서비스 구현을 위한 데이터의 분석과 활용방안에 대한 여러 분야의 아이디어가 제안되고 있다. 본 연구에서는 이러한 공공데이터의 활용성 측면에서 전문가보다는 일반인의 사용성 증대를 위한 시각화 과정에 집중하고자 기존의 공공데이터포털에서 제공하는 공개데이터 및 공공데이터 서비스 현황을 파악하여 그 활용가능성을 고찰하고자 한다. 연구의 결과로 일반 시민들에게 있어서 데이터의 분석 및 응용은 현재 종이문서의 이용을 감소시키고, 지능형 공간에서 공공정보서비스에 대한 개개인의 요구 및 행동에 맞추어 빠르고 신속한 대응할 수 있는 어플리케이션 개발에 도움이 될 것으로 기대한다.
본 연구에서는 현재 일반적인 스마트 팩토리에서 데이터 전송에 사용하는 중앙 집중형 시스템에서 발생하는 데이터를 중앙의 센터까지 전송, 처리할 때 발셍하는 전송 지연 등의 문제 해결을 위하여 필요한 곳에 연산과 저장 장치를 도입하는 분산 컴퓨팅 패러다임 (Distributed Computing Paradigm)인 온-디바이스 (On-Device) 기반 에지 컴퓨팅 (Edge Computing) 기술과 빅데이터 분석 기술 및 활용 방법의 연구를 통하여 설비 고장 등을 예지하여 가동율을 높일 수 있는 산업현장의 설비관리에 활용되는 솔루션을 제안한다. 그러나 에지 컴퓨팅 기반의 기술이 실제 적용되더라도 네트워크 에지에서 장치의 증가는 많은 양의 데이터가 데이터 센터로 전달되어 네트워크 대역이 한계치에 이르게 되어 네트워크 기술의 향상에도 데이터 센터는 수많은 응용에서 중요한 요건이 되는 수용 가능한 전송 속도와 응답 시간을 보장하지 못하게 된다. 이와 같은 요구조건을 수용할 수 있는 일체형 하드웨어 기술과 공장관리 및 제어 기술을 적용한 설비보존 및 스마트 팩토리 산업 분야에 적용할 수 있는 연구를 통하여 생산성 증대를 지원할 수 있는 지능적 설비관리를 지원하도록 하여 추후 빅데이터에 적합한 딥러닝을 적용할 수 있는 인공지능 기반 설비 예지 보전 분석 도구로 발전할 수 있는 기반을 제공한다.
정보기술의 비약적 발전에 힘입어, 오늘날 기업들은 지금까지 축적한 고객 데이터를 기반으로 맞춤형 서비스를 제공하는 것에 많은 관심을 가지고 있다. 고객에게 소구하는 맞춤형 서비스를 효과적으로 제공하기 위해서는 우선 그 고객이 처한 상태나 상황을 정확하게 인지하는 것이 중요하다. 특히, 고객에게 서비스가 전달되는 이른바 진실의 순간에 해당 고객의 감정 상태를 정확히 인지할 수 있다면, 기업은 더 양질의 맞춤형 서비스를 제공할 수 있을 것이다. 이와 관련하여 사람의 얼굴과 행동을 이용하여 사람의 감정을 판단하고 개인화 서비스를 제공하기 위한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 얼굴 표정을 통해 사람의 감정을 판단하는 연구는 좀 더 미세하고 확실한 변화를 통해 정확하게 감정을 판단할 수 있지만, 장비와 환경의 제약으로 실제 환경에서 다수의 관객을 대상으로 사용하기에는 다소 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 Plutchik의 감정 분류 체계를 기반으로 사람들의 행동을 통해 감정을 추론해내는 모형을 개발하는 것을 목표로 한다. 본 연구는 콘텐츠에 의해 유발된 사람들의 감정적인 변화를 사람들의 행동 변화를 통해 판단하고 예측하는 모형을 개발하고, 4가지 감정 별 행동 특징을 추출하여 각 감정에 따라 최적화된 예측 모형을 구축하는 것을 목표로 한다. 모형 구축을 위해 사람들에게 적절한 감정 자극영상을 제공하고 그 신체 반응을 수집하였으며, 사람들의 신체 영역을 나누었다. 특히, 모션캡쳐 분야에서 널리 쓰이는 차영상 기법을 적용하여 사람들의 제스쳐를 추출 및 보정하였다. 이후 전처리 과정을 통해 데이터의 타임프레임 셋을 20, 30, 40 프레임의 3가지로 설정하고, 데이터를 학습용, 테스트용, 검증용으로 구분하여 인공신경망 모형을 통해 학습시키고 성과를 평가하였다. 다수의 일반인들을 대상으로 수집된 데이터를 이용하여 제안 모형을 구축하고 평가한 결과, 프레임셋에 따라 예측 성과가 변화함을 알 수 있었다. 감정 별 최적 예측 성과를 보이는 프레임을 확인할 수 있었는데, 이는 감정에 따라 감정의 표출 시간이 다르기 때문인 것으로 판단된다. 이는 행동에 기반한 제안된 감정예측모형이 감정에 따라 효과적으로 감정을 예측할 수 있으며, 실제 서비스 환경에서 사용할 수 있는 효과적인 알고리즘이 될 수 있을 것으로 기대할 수 있다.
최근 미국의 경기부양 법안이 통과됨에 따라 전 세계적으로 의료 산업분야에서의 EHR 시스템에 대한 관심이 증대되고 있다. 이 법안은 다양한 의료표준을 통해 상호 운용성을 보장하는 EHR 시스템을 도입하는 의원이나 병원에 인센티브를 제공하는 프로그램을 제시하고 있다. 이러한 인센티브 프로그램으로 인해 많은 EHR 시스템이 개발되었고, 또한 많은 의원이나 병원이 CCHIT에서 인증한 EHR 시스템을 도입하고 있다. 미국 의료 산업의 변화에 발맞추어 국내의 일부 기업에서도 국내병원에 EMR 시스템을 구축한 경험을 바탕으로 미국 의료 시장에 진출하려고 노력하고 있다. 그러나 미국과 한국의 의료 환경이 상이하여 개발한 시스템의 개선이 불가피하다. 따라서 본 논문에서는 의료표준화 기술에 기반하여 서로 다른 의료정보 시스템 간의 상호 운용성을 보장하는 통합형 EHR 플랫폼을 설계하고 개발한다. 개발한 플랫폼에서는 전송 표준 및 방법, 용어 표준 및 활용, 의사 결정을 위한 지식 관리 등의 다양한 기반 기술을 통합하여 완성된 하나의 시스템을 구현하였고, 의료정보의 표준화를 위한 표준용어체계와 의료정보의 교환을 위한 HL7 인터페이스 엔진을 탑재하여 의료 데이터의 전자적 처리가 가능하도록 하였다. 개발한 플랫폼에 기반하여 미국 개원의의 외래 진료를 지원하기 위한 EHR 시스템인 SeniCare를 개발하고, CMS에서 제시한 "의미 있는 사용"의 조건의 부합 여부를 확인함으로써 개발한 플랫폼의 효용성을 검증한다.
최근 들어 컴퓨터의 대용량화 및 고성능화에 따라 WWW(World-Wide-Web)을 기반으로 하는 다양한 형태의 지리정보시스템(GIS: Geographic Information System)이 개발되고 있다. 그러나, 이러한 WWW 기반의 GIS에 대한 연구는 도로망, 지도검색과 같은 정적인 데이타를 주로 관리하기 때문에 아직까지는 실생활에 크게 영향을 미치지 못하고 있다. 그러나 국내의 현실과 기술의 발전상으로 볼 때 모바일 장치 보급률의 증가 추세와 더불어 모바일 장치가 컴퓨터를 대신할 차세대 장치로 부각되고 있고, 소형의 GPS 장치의 모듈식 개발로 인하여 앞으로는 운송수단이나 개개인이 사용하고 있는 장비에 GPS 장치를 부착하여 사용하게 될 것이다. 즉, 모바일 장치를 이용한 동적인 GIS의 사용이 점차 증가하게 될 것이다. 이에 본 논문에서는 무선 네트워크 상에서 GIS 정보를 처리할 수 있게 하기 위하여 Shareware DBMS를 이용한 모바일 지리정보시스템을 설계 및 구현한다. 본 논문에서는 GIS 데이타 서버에 모바일의 개념을 적용하여 클라이언트상에서 공간 데이타의 삽입, 삭제, 갱신, 줌 인, 줌 아웃, 그리고 클라이언트 사용자의 위치가 표시되는 기능을 가진 시스템을 구현한다. 이로 인해 이동하면서 공간 데이타를 처리할 수 있는 동적인 데이타 관리와 미들웨어를 통해 다양한 GIS 서버를 이용할 수 있는 확장성을 제공한다. 아울러 Shareware DBMS를 이용함으로써 구축비용의 절감이라는 이점도 얻을 수 있으며, 지능형 교통 시스템(ITS: Intelligent Transport System)과의 연계도 가능하다.
최근 최저시급의 가파른 인상으로 인건비에 대한 부담이 늘어남과 함께 코로나19의 여파로 무인 상점의 점유율이 높아지고 있는 추세이다. 그로 인해 무인 점포를 타겟으로 하는 도난 범죄들도 같이 늘어나고 있어 이러한 도난 사고를 방지하기 위해 Just-Walk-Out 시스템을 도입하고 고비용의 LiDAR 센서, 가중치 센서 등을 사용하거나 수동으로 지속적인 CCTV 감시를 통해서 확인하고 있다. 하지만 이런 고가의 센서를 많이 사용할수록 점포 운영에 있어 비용 부담이 늘어나게 되고, CCTV 확인은 관리자가 24시간 내내 감시하기 어려워서 사용이 제한적이다. 본 연구에서는 이런 센서들이나 사람에 의지하는 부분을 해결할 수 있고 무인점포에서 사용할 수 있는 저비용으로 도난 등의 이상행동을 하는 고객을 탐지하여 클라우드 기반의 알림을 제공하는 인공지능 영상 처리 융합 알고리즘을 제안하고자 한다. 또한 본 연구에서는 mediapipe를 이용한 모션캡쳐, YOLO를 이용한 객체탐지 그리고 융합 알고리즘을 통해 무인 점포에서 수집한 행동 패턴 데이터를 바탕으로 각 알고리즘들에 대한 정확도를 확인하며 다양한 상황 실험을 통해 융합 알고리즘의 성능을 증명했다.
클라우드 컴퓨팅은 컴퓨팅 자원에 대해 확장 가능한 요구중심의 서비스를 인터넷상에서 제공하는 인터넷 기반의 컴퓨팅이라 할 수 있다. 이러한 환경에서 서비스 사용자가 만족하는 서비스를 선정하여 제공하는 문제는 인터넷과 모바일 기술의 발전에 따라 향후에 다양하고 수많은 클라우드 서비스가 제공되는 경우 매우 중요한 이슈중의 하나가 된다. 과거 연구의 대부분은 요구사항과 연관된 개념의 유사성을 기반으로 하거나 사용자 요구사항의 다양성이 결여되어 있어 사용자의 만족도 향상에 한계를 보이고 있다. 본 논문에서 제안하는 방안은 서비스 만족도 향상을 위해 속성의 개념 유사성 대신에 서비스 속성의 기능적 포함 관계와 규격 등을 기반으로 구성되는 서비스 속성 그래프(Service Attribute Graph : SAG)를 도입하여 사용한다. 뿐만 아니라, 다양한 사용자 선호도를 반영하고 문자, 숫자, 부울린 등 여러 가지 속성 값 유형들을 고려함으로서 서비스 속성의 다양성을 지원한다. 본 논문의 가장 큰 의미는 다른 연구들과 달리 여러 가지 사용자 선호도를 통합적으로 고려하면서 그래프 기반의 선정 방안을 처음으로 제시하고 있다는 점이다.
해양사고 예방 지원을 목표로 해양수산부 주도의 지능형 해상교통정보서비스가 지난 21년 1월부터 시작되었고 그동안 이용이 제한되었던 3톤 미만 선박까지 확대하기 위해 개발·추진되는 소형 초고속해상무선통신망(이하 LTE-M) 송수신기의 성능 검증 방안에 대해 연구하였다. 국내 해양 사고의 약 30%가 3톤 미만의 선박에서 발생되고 있기 때문에 소형 선박 전용의 송수신기 개발을 통한 해양안전 사각지대 보완이 필요하다. 소형 LTE-M 송수신기는 연안에서 조업 활동이 활발한 어선과 육지 인근의 수상레저기구 등을 대상으로 적용될 수 있다. 따라서 실제 송수신기가 설치·이용되는 환경을 고려하여 충분한 성능 및 안정적인 통신 품질 제공 여부를 검증하는 방안이 필요하다. 본 연구에서는 LTE-M 망의 통신품질 요구 기준과 해양수산부의 소형 송수신기 성능 요구 기준을 검토해보고, 소형 송수신기의 성능을 적합하게 평가할 수 있는 시험 방안을 제안하였다. 제안한 시험 방안은 해양 사고 빈도가 높은 6개 실해역 노선을 대상으로 타당성을 검증하였으며, 소형 송수신기 다운링크 및 업링크 전송속도가 각각 9Mbps 이상 및 3Mbps 이상의 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 또한 커버리지 분석시스템을 활용하여 집중관리구역(0~30km) 및 관심구역(30~50km)에서 각 95% 이상 및 100%의 커버리지를 확인하였다. 본 논문에서 제안한 성능 평가 방안 및 시험 결과는 송수신기의 성능 검증을 위한 참고 자료로 활용되어 정부가 추진하는 바다 내비게이션 서비스 및 소형 송수신기의 보급 및 확산에 기여할 것으로 기대된다.
지식사회에 들어서며 새로운 형태의 자본으로서 정보의 중요성이 강조되고 있다. 그리고 기하급수적으로 생산되는 디지털 정보의 효율적 관리를 위해 정보 분류의 중요성도 증가하고 있다. 본 연구에서는 기업의 기술사업화 의사결정에 도움이 될 수 있는 맞춤형 정보를 자동으로 분류하여 제공하기 위하여, 기업의 사업 성격을 나타내는 한국표준산업분류(이하 'KSIC')를 기준으로 정보를 분류하는 방법을 제안하였다. 정보 혹은 문서의 분류 방법은 대체로 기계학습을 기반으로 연구되어 왔으나 KSIC를 기준으로 분류된 충분한 학습데이터가 없어, 본 연구에서는 문서간 유사도를 계산하는 방식을 적용하였다. 구체적으로 KSIC 각 코드별 설명문을 수집하고 벡터 공간 모델을 이용하여 분류 대상 문서와의 유사도를 계산하여 가장 적합한 KSIC 코드를 제시하는 방법과 모델을 제시하였다. 그리고 IPC 데이터를 수집한 후 KSIC를 기준으로 분류하고, 이를 특허청에서 제공하는 KSIC-IPC 연계표와 비교함으로써 본 방법론을 검증하였다. 검증 결과 TF-IDF 계산식의 일종인 LT 방식을 적용하였을 때 가장 높은 일치도를 보였는데, IPC 설명문에 대해 1순위 매칭 KSIC의 일치도는 53%, 5순위까지의 누적 일치도는 76%를 보였다. 이를 통해 보다 정량적이고 객관적으로 중소기업이 필요로 할 기술, 산업, 시장정보에 대한 KSIC 분류 작업이 가능하다는 점을 확인할 수 있었다. 또한 이종 분류체계 간 연계표를 작성함에 있어서도 본 연구에서 제공하는 방법과 결과물이 전문가의 정성적 판단에 도움이 될 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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