• 제목/요약/키워드: 지속가능지능

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Pocket Witched Network 라우팅 프로토콜의 메시지 전송 및 에너지 소비 분석 (Message Delivery and Energy Consumption Analysis on Pocket Switched Network Routing Protocols)

  • 레진 카바카스;나인호
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제23권6호
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    • pp.571-576
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    • 2013
  • 인터넷 기술의 발전과 사용범위 및 영역이 지속적으로 확장되고 있지만 아직도 네트워크 연결성을 제공할 수 없는 원격지역과 상황들이 상당히 존재한다. Pocket Switched Network(PSN)은 모바일 송수신 장치를 휴대한 사람이 제공하는 이동성을 활용하여 인터넷을 사용할 수 없는 지역에서도 데이터 전송을 가능케 하는 네트워크로서 PSN에서는 노드의 이동성, 링크 고장, 배터리 방전 등의 문제점을 고려하여 데이터 전송을 위한 네트워크 연결성을 계속적으로 유지해 주는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 현재까지 제안된 주요 PSN 라우팅 기법들을 살펴보고 이것들의 성능을 분석하기 위해 네트워크 노드 수를 증가시키면서 전송 확률, 오버헤드 비율, 평균 전송지연, 평균 잔여에너지양의 변화를 실험을 통해 비교한다. 또한, 실험 결과를 통해 데이터 전송을 최대화하면서 에너지 소비는 최소화하여 네트워크 수명을 연장할 수 있는 기법을 제시한다.

향후 30년의 장기적 관점으로 한국과 일본의 미래 지질자원기술 분석 (Analysis of Future Geoscience and Mineral Resources Technologies in Korea and Japan over the Next 30 Years)

  • 안은영
    • 자원환경지질
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    • 제50권5호
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    • pp.415-422
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    • 2017
  • 연구는 지속가능발전과 지능정보사회의 미래트렌드에 주목하여 2040~2050년 지질자원기술 관련 분야를 예측할 수 있는 한국과 일본의 과학기술예측조사 결과를 분석하였다. 지질자원기술 관련 분야로 지질환경 재해 기술과 에너지 자원 기술 분야로 구분하여 분석하였다. 한국과 일본의 지질환경 재해 분야 미래기술은 기반지질, 지구물리학적 지질재해, 기상조정 $CO_2$ 저감, 환경재해(방사성 폐기물 처분 포함), 스마트에코시티(자급자족 도시)로 제시된다. 에너지 자원 기술 분야 미래기술은 핵융합 발전이 2050년 정도에 실현되며, 2040년 정도에는 소행성 등 우주자원 개발 및 우주유인기지 구축이 실현될 것으로 보았다. 또한 2040년에는 신재료 신자원기술이 적용되어 기존의 에너지자원과 광물자원을 대체할 것으로 보인다. 일본은 지능정보사회 관점을 대대적으로 도입하여, 지질자원 분야 관련 분야에서도 새로운 관점의 기술들을 제시하고 있다.

센서 네트워크 응용을 위한 반지형 맥박센서와 모니터링 시스템 (Ring-type Heart Rate Sensor and Monitoring system for Sensor Network Application)

  • 장인훈;심귀보
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제17권5호
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    • pp.619-625
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    • 2007
  • 블루투스, 지그비, RFID와 같은 저가의 저 전력 무선통신 기술의 실용화는 웰빙 바람과 함께 유비쿼터스 헬스케어에 대한 관심이 급격하게 증가하고 있으며 u-Health는 센서네트워크분야에서 가장 중요한 응용분야중 하나가 되고 있다. 특히 독거노인이나 실버타운의 노인을 위해 응급상황에 대한 대처가 가능한 의료서비스를 개발하는 것은 그 자체로 의미가 있으며 그 수요는 노령인구의 급속한 증가와 함께 지속적으로 늘어날 것으로 기대된다. 이에 본 논문은 일상생활에서 손가락에 착용한 반지모양의 pulse oximeter 센서에 의해 수집된 PPG 신호로부터 정확한 맥박 변화율을 이끌어내는 것에 대한 타당성을 보이고자 한다. 이를 위해 반사형과 투과형 2가지 종류의 반지센서를 제작하였으며 반지센서로부터 맥박데이터를 수집, 분석하고 응급상황에 대처할 수 있는 원격의 모니터링 시스템을 개발하였다.

퍼지와 비례 제어를 이용한 지게차 AGV의 주행제어 (Fuzzy and Proportional Controls for Driving Control of Forklift AGV)

  • 김정민;박정제;전태룡;김성신
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제19권5호
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    • pp.699-705
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    • 2009
  • 본 논문은 지게차 AGV(autonomous ground vehicle)의 자율주행을 위한 제어 방법에 관한 연구이다. 기존에 개발된 지게차 AGV의 위치측정 방법으로는 자기-자이로 유도(magnet-gyro guidance) 방식과 유선 유도(wire guidance) 방법이 있지만, 유지보수에 대한 지속적인 노력과 비용문제가 있으며, 작업 환경의 변화에 따라 작업 환경을 재구성해야하는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 외란에 강인하고 작업 환경 및 작업 내용의 변경에 유연한 시스템을 구축하기 위해 레이저 내비게이션 센서와 엔코더, 자이로 센서의 센서융합을 통한 위치측정 시스템을 개발하였다. 또한 팔레트를 하역 운송해야하는 지게차 AGV의 주행제어를 위해 팔레트와 지게차 AGV 사이의 거리 차와 각도 차를 바탕으로 퍼지 제어 및 비례 제어를 이용한 주행제어기를 설계하였다. 본 연구에서 제안한 지게차 AGV를 위한 제어 시스템의 성능 분석을 위해 물류 운송작업이 가능한 작업공간에서 동일한 하역 작업을 10회 반복 하였다. 그 결과, 시뮬레이션에 의해 생성된 경로와 실제 주행경로의 최대 평균 오차가 87.77mm를 가짐을 확인하였다.

도로 노면 파손 영상의 다중 분류 심층 신경망 평가를 통한 Backbone Network 선정 기법 (A Selection Method of Backbone Network through Multi-Classification Deep Neural Network Evaluation of Road Surface Damage Images)

  • 심승보;송영은
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제18권3호
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    • pp.106-118
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    • 2019
  • 최근 들어 인공 지능을 이용한 영상 객체 인식에 대한 연구 및 개발이 활발하게 진행되고 있다. 그 연장선상에서 도로 유지 및 관리 분야에도 관련 연구의 활용도가 크게 향상될 것으로 기대된다. 그 중에서도 특히 도로 노면 파손 객체 인식 (Object Detection) 을 위한 인공 지능모델이 지속적으로 개발되고 있다. 이러한 객체 인식 알고리즘을 개발하려면 우선적으로 특징지도를 생성하는 Backbone Network가 반드시 필요한데, 본 논문에서는 이를 선정하는 방법을 제안하고자 한다. 이를 위해 6,000여 장의 도로 노면 파손 영상 데이터를 확보하고, 근래에 많이 사용되는 4종류의 심층 신경망을 활용하여 성능을 비교한다. 3가지의 성능 평가 방법을 적용하여 심층 신경망의 특징을 분석하고 최적의 심층 신경망을 결정한다. 또한 하이퍼 파라미터의 최적 조율을 통해 성능을 향상시키고, 최종적으로 도로 노면 파손 영상 분류를 위하여 85.9%의 정확도로 수행이 가능한 경량화된 Backbone Network용 심층 신경망을 제안한다.

AI 얼굴정보처리기술을 활용한 체온측정 및 지능형 출입관리 시스템 서비스플랫폼 고도화 연구 (Temperature Measurement and Intelligent Access Management System Service Platform Advancement Research using AI Facial Recognition Technology)

  • 김병완
    • 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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    • 제15권7호
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    • pp.249-257
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    • 2021
  • 최근 세계적 감염질환 확산 방지 및 사회적 대처 방안으로 다중이용시설의 필수적 환경개선인 스마트기기를 활용한 비대면 본인인증, 출입관리서비스 제공이 가능한 얼굴정보처리기술에 대한 관심과 요구가 증가하고 있다. 본 연구는 지속적인 출입관리체계를 수립하기 위한 다중이용시설분류체계 및 적용서비스분야를 정의하고 이원화된 출입관리 시스템, 개인·측정정보 유형 분석을 통해 확장성을 고려한 서비스플랫폼의 사용성 개선방안과 이에 따른 서비스 로드맵을 제안하고자 한다. 또한 활용도에 따른 일회성, 다회성으로 인증해야하는 다중이용시설 적용서비스분야인 물리적 출입관리 시스템 서비스플랫폼 개선을 목표로 한다. 향후 본 연구의 방법론이 논리적 출입관리 시스템 유형의 서비스플랫폼으로 적용될 수 있을 것으로 기대한다.

합성곱 신경망과 초음파 기반 상수도관 수질 및 부식 분석용 이중모드 진단 시스템 (Dual-mode diagnosis system for water quality and corrosion in pipe using convolutional neural networks (CNN) and ultrasound)

  • 문소연;전현주;성영호 ;김민서;김대훈;최재엽;오정환;이오준;임해균
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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    • pp.685-686
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    • 2023
  • 상수도관의 수질 및 부식도 검사에는 파이프에 손상을 입히지 않고 지속적인 방법이 필요하다. 초음파는 이를 만족하면서 상태를 확인할 수 있고 주파수가 높을수록 해상도가 좋아져 정밀한 측정이 가능하다는 장점이 있다. 이러한 특성을 이용해 상수도관 모니터링 시스템으로 초음파 기반의 Scanning Acoustic Microscopy(SAM)과 Convolutional Neural Network(CNN)을 사용하는 새로운 방법을 제안한다. 기존의 Non-Destructive Testing(NDT)방식의 단점을 보완하면서 더 높은 해상도로 상수도관을 점검하는 방식으로, SAM 을 이용하여 부식으로 인한 파이프 두께 변화와 부유물의 여부 및 수질을 동시에 감지하고 얻은 데이터를 CNN 으로 분석했다. CNN 의 높은 정확도 결과로 이 시스템의 파이프 부식도 및 수질 모니터링에 대한 적합성을 보여주었다.

AI 기술을 활용한 커뮤니티케어에 관한 연구 (A study on community care using AI technology)

  • 강승애
    • 융합보안논문지
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    • 제23권5호
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    • pp.151-156
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    • 2023
  • 현재 다양한 정보통신기술들이 독거노인 돌봄과 치매노인 실종방지 등에서 폭넓게 활용되고 있으며, 향후 커뮤니티케어 정책을 통해 인공지능과 로봇활용 비대면 돌봄은 향후 더욱 다양한 영역에서 활용될 전망이다. 따라서 본 연구에서는 4차 산업혁명에 관한 정부정책 방향에 기반하여 커뮤니티케어에 활용도가 점차 증가하고 있는 인공지능 기술 기반 돌봄서비스 현황과 활용 및 활성화 전망을 모색해보고자 하였다. 커뮤니티케어에 활용될 수 있는 서비스인 AI 스피커와 돌봄로봇은 노인층이 경험하고 있는 다양한 문제를 해결하는데 도움이 되며, 감성적인 기능을 추가하여 대화 부족이나 외로움을 해소하는데도 활용하고 있다. 향후 AI 기술을 활용한 커뮤니티케어 활성화를 위해서는 첫째, 커뮤니티케어 고령자의 AI기기 친밀화를 위한 지속적인 교육과 고령층을 위한 '사용자 경험(User Experience, UX) 디자인'이 필요하며, 둘째, 기능위주의 기술 활용보다는 상호보완적 관계를 가지고 감성적인 상호관계가 가능한 인간중심의 기술 활용이 필요하며. 셋째, 사용자의 자기결정권 보장, 사생활 보호 등의 윤리적 문제를 해결할 필요가 있다.

지속가능한 도시재생과 스마트 물 관리 (Sustainable Urban Regeneration and Smart Water Management)

  • 이유경;이승호
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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    • pp.86-86
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    • 2018
  • 본 연구는 한국의 도시재생과 스마트 물 관리의 정책 분석을 위하여 도시재생과 스마트 물 관리의 등장 배경, 주요 현안 및 연계성을 모색하고 도시재생방안으로서 스마트 물 관리체계의 가능성을 검토하는 것을 목적으로 한다. 1950년대의 도시재건(Urban Reconstruction)과 1970~80년대의 도시재개발(Urban Renewal, Urban Redevelopment) 등의 정비 사업은 물리적 환경정비에 초점을 맞추었다. 그러나 1990년대 환경문제가 세계적 이슈로 등장하면서 교외지역 난개발 문제에 대한 대응책이 필요하게 되었고 도시의 물리 환경적, 산업 경제적, 사회 문화적 측면을 부흥시키는 도시재생 접근법이 출현하였다. 한국 정부는 2017년부터 시작한 '도시재생 뉴딜사업'의 일환으로 스마트 기술을 적용한 도시재생사업을 통해 스마트도시 선도국가 도약과 세계적 흐름에 부합하는 도시성장을 기대하고 있다. 1980년대 초 등장한 스마트 기술은 2000년대 들어와 스마트 도시, 스마트 인프라, 스마트 그리드 등의 분야로 확대, 진보하였다. 물 분야의 스마트 기술은 2009년 스마트워터그리드 이니셔티브(Smart Water Grid Initiative)의 발족과 함께 IBM, CISCO, Intel 등의 IT 기반 물 관리 워킹그룹 형성, Suez, Veolia, Siemens 등 수처리 기업의 스마트워터그리드 분야 진출 모색과 함께 발전하기 시작하였다. 이후 2012년 유엔 스마트 물 관리 포커스 그룹(ITU-T SG 5)의 스마트 물 관리 표준화 연구가 착수되었고 한국은 국토교통부 건설교통기술 연구 개발사업 중 하나로 스마트 물 관리 장기 연구 사업을 시작하였다. 스마트 물 관리는 수자원 및 상하수도 관리의 효율성 제고를 위하여 스마트 미터, 센서, 디지털지도제작 등 ICT를 이용한 차세대 물 관리시스템이라고 정의할 수 있다. 구체적인 대상 분야를 고려한다면 하천수, 우수, 지하수, 하폐수처리수, 해수담수 등 다양한 수자원의 관리, 물의 생산과 수송, 사용한 물의 처리 및 재이용 등 물 관리 전 분야를 포함한다. 그러나 스마트 물 관리의 용어와 개념을 처음으로 도입한 미국 등 선진국과 관련기업들은 스마트 물 관리를 '스마트 워터 미터, 센서, 첨단 모델링, 수문 지도제작, 스마트 관개농업, 자동화 로봇 등 다양한 기술을 통합적으로 운영하는 지능적인 수자원 관리를 위한 정보네트워크'로 정의한다. 일찍이 도시재생으로의 패러다임 전환을 실시한 영국 및 일본과 달리 한국의 도시재생은 개념, 구성요소, 범위, 사업방식 등의 여러 가지 측면에서 아직 형성단계에 있다. 또한 한국의 스마트 물 관리 논의는 개념정립 측면에서 심층적 논의가 거의 부재하였다. 기존의 논의들은 수자원 혹은 상하수도서비스 분야에서의 연구결과와 기술개발성과를 기계적으로 적용하고 확대하는 측면만을 부각시켰다. 그러나 이와 같은 스마트 물 관리에 대한 논의는 정보통신기술과 물 관리 서비스를 단편적으로 연결하고 적용범위를 제한할 수도 있다는 점에서 한계성이 있다. 본 연구는 국내외 문헌검토를 바탕으로 한국의 도시재생과 스마트 물 관리의 정책을 분석하고 지금까지 별개로 간주된 두 개념의 장점을 융합하여 향후 지속가능한 도시개발 사업으로서의 가능성을 검토하고자 한다.

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상황 정보를 이용한 개인화 추천 방법 개발 (A personalized recommendation procedure with contextual information)

  • 문현실;최일영;김재경
    • 지능정보연구
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    • 제21권1호
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    • pp.15-28
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    • 2015
  • 최근 개인 단말기의 보급과 객체간의 네트워크 연결이 확산됨에 따라 방대한 양의 상황 정보들이 수집되고 있지만 역설적으로 사용자들과 서비스 제공자들은 정보의 홍수 속에서 종종 잘못된 의사결정을 내리고 있다. 이러한 정보 과부하 문제를 해결하기 위해 추천 시스템은 좋은 대안이 될 수 있지만 전통적인 추천 시스템은 다양한 형태의 상황 정보 사용에 한계를 보이고 있다. 또한 획득 가능한 상황 정보가 다양해지고 방대해짐에 따라 이를 활용한 추천 시스템은 복잡성의 문제를 해결해야 하며 지속적으로 변화되는 사용자 선호 및 상황에 부합할 수 있도록 실시간 서비스가 가능하도록 설계되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 상황 영역의 개념을 기반으로 한 상황 인식 추천 서비스 방법론을 제안하여 추천 시스템에서 상황정보를 활용하는 한편 복잡성 및 실시간 서비스 제공의 문제를 해결하려 한다. 먼저 적절한 해석과 구조로 상황 데이터를 사용자 프로필에 반영할 수 있도록 상황 영역 개념에 기반한 프로파일링을 제안함에 따라 기존의 상황 인식 추천 시스템이 가지고 있던 복잡성의 한계를 해결하고자 한다. 다음으로 목표 사용자의 상황 영역에 기반한 이웃 집단 탐색으로 추천 시스템의 희박성과 신규 사용자 문제를 해결하는 한편 현재의 상황 정보에 대한 해석으로 도출되는 상황 지지 점수를 기반으로 한 추천 목록을 생성하여 실시간 서비스가 가능한 방법론을 제안한다. 결론적으로 본 연구에서 제안하는 방법론은 추천 시스템의 적용 영역을 확장하는 연구가 될 것으로 기대되며 새로운 기술 출현을 고려한 유연한 모델을 제안함에 따라 마케팅 담당자나 서비스 제공자들이 쉽게 본 연구에서 제안하는 방법론을 적용할 수 있으리라 판단된다.