현행 5G 특화망 이용절차는 신청, 심사, 이용, 이용 점검의 단계를 거치며 주파수 할당 전 절차로 신청, 심사단계, 주파수 할당 후 절차로 이용, 이용점검 단계로 구분할 수 있다. 5G 특화망 신청을 위해서는 여러 종류의 서류 제출이 필요하며, 서류 심사 과정과 5G 특화망 주파수 이용을 위한 무선국 검사로 인해 5G 특화망 신청 사업자가 실질적으로 특화망을 사용하기까지의 절차가 복잡하고, 상당한 시간이 소요된다. 본 논문에서는 현행 프로세스보다 신속하고, 간소화된 5G 특화망 주파수 할당을 위해 블록체인 플랫폼을 사용한 5G 특화망 주파수 할당 프로세스를 제안하였다. 블록체인 플랫폼과 NFT(Non-Fungible Token) 활용을 통해 주파수 할당 과정에서 필요한 데이터의 신뢰성과 무결성을 확보하였고, 주파수 이용 정보의 보안 유지와 신뢰 가능한 5G 특화망 주파수 할당 프로세스를 구축하였다. 또한 사람의 개입을 최소화하는 RPA 시스템을 적용하여 5G 특화망 할당 과정에서의 공정성을 확보하였다. 마지막으로 모의실험을 통하여 이더리움 블록체인 기반의 5G 특화망 주파수 할당 프로세스를 수행하였다.
세계적 관심과 함께 드론은 물품 수송, 산림 보호, 안전 관리 등 활용 분야의 저변을 확대해 나가고 있으며 드론은 활용 분야 확대 및 규모 확장에 따라 군사 작전, 환경 감시 등 다양한 분야에서 군집 비행이 응용되고 있다. 현재 국내에서는 특정 산업 분야의 서비스를 위한 이음 5G와 같은 특화망을 구축해 나가고 있다. 이와 관련하여 드론 시스템 또한 AI와 자율비행 등과 융합된 서비스를 제공하기 위해 특화망을 구축하려는 움직임이 보이고 있다. 드론이 여러 서비스와 융합됨에 따라 다양한 환경에서의 다양한 보안 위협 또한 종속되고 있으며, 이에 대응하여 국내에서는 드론 보안에 대한 요구사항과 가이드라인을 마련하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 드론 시스템 중 드론의 군집 비행 시스템과 이를 위한 이음 5G와 같은 이동통신 특화망에서 무선랜과 양자 엔트로피 기반 난수 발생기를 탑재한 암호모듈을 활용하여 군집 비행 드론 간 피아식별 및 안전한 정보 제공 기술 방법을 제안하고, 구현에 참고할 수 있는 테스트 벡터를 제공한다.
인공지능 기술이 발달함에 따라 기계번역 기술도 많은 진보를 이루었지만 여전히 기계번역을 통한 번역문 내에는 사람이 교정해야 하는 오류가 다수 포함되어있다. 이렇게 번역 모델에서 생성되는 오류를 교정하는 전문인력의 요구를 경감시키기 위하여 기계번역 사후교정 연구가 등장하였고, 해당 연구는 현재 WMT를 주축으로 활발하게 연구되고 있다. 이러한 사후교정 연구는 최근 도메인 특화 관점에서 주로 연구가 이루어지고 있으며 현재 많은 도메인에서 유의미한 성과를 내고 있다. 하지만 이런 연구들은 기존 번역문의 품질을 얼만큼 향상시켰는가에 초점을 맞출 뿐, 다른 도메인 특화 번역모델의 성능과 비교했을 때 얼마나 뛰어난지는 밝히지 않기 때문에 사후교정 연구가 도메인 특화에서 효과적으로 작용하는지 명확하게 알 수 없다. 이에 본 연구에서는 도메인 특화 번역 모델과 도메인 특화 사후교정 모델간의 성능을 비교함으로써, 도메인 특화에서 사후교정을 통해 얻을 수 있는 실제적인 성능을 검증한다. 이를 통해 사후교정이 도메인 특화 번역모델과 비교했을 때 미미한 수준의 성능을 보임을 실험적으로 확인하였고, 해당 실험 결과를 분석함으로써 향후 도메인특화 사후교정 연구의 방향을 제안하였다.
관용구는 둘 이상의 단어가 결합하여 특정한 뜻을 생성한 어구로 기계번역 시 종종 오역이 발생한다. 이는 관용구가 지닌 함축적인 의미를 정확하게 번역할 수 없는 기계번역의 한계를 드러낸다. 따라서 신경망 기계 번역(Neural Machine Translation)에서 관용구를 효과적으로 학습하려면 관용구에 특화된 번역 쌍 데이터셋과 학습 방법이 필요하다. 본 논문에서는 한-영 관용구 기계번역에 특화된 데이터셋을 이용하여 신경망 기계번역 모델에 관용구를 효과적으로 학습시키기 위해 특정 토큰을 삽입하여 문장에 포함된 관용구의 위치를 나타내는 방법을 제안한다. 실험 결과, 제안한 방법을 이용하여 학습하였을 때 대부분의 신경망 기계 번역 모델에서 관용구 번역 품질의 향상이 있음을 보였다.
본 논문에서는 밀리미터파 대역 5G(5th generation) 특화망을 위하여 대규모 사무공간이나 공장 등에 사설망 통신서비스를 제공할 수 있는 고이득 위상배열 안테나를 제안한다. 본 안테나는 1×2의 직렬 배열을 부배열로 8개 단자로 구성된 4×4 배열 구조를 가졌으며, 높은 부엽특성을 구현하기 위하여 개별 방사부의 크기를 조정하는 전력 테이퍼링(Tapering)과 함께 짝수 행의 배열을 1λg 만큼 이격하는 오프셋(offset) 배열구조를 적용하여 22.3 dB의 높은 부엽레벨(SLL: Side-lobe level)과 18.1 dBi의 고이득 특성을 구현하였다. 또한, 목적하는 빔 조향범위인 수평(Azimuth) 방향 ±45°, 수직(Elevation) 방향 ±10°에서 최소 15.2 dBi와 17.4 dBi의 이득특성을 구현하여, 넓은 서비스 영역 내에서 원활한 통신서비스가 제공되도록 하였다.
정보실크로드의 구축방안으로는 북한 위성궤도의 남북공동 이용, 한반도를 관통하는 국제 해저 광 케이블과 인터넷망 구축, 정보시스템 표준의 공유화 등이다. 이를 통해 언어와 문자 및 전통문화에 기반을 둔 특화 사업의 세계화 방안, 틈새시장과 선점효과를 위한 공동대응등을 생각할 수가 있다.
온라인 게임은 국내뿐만 아니라 전세계적으로 선풍적인 인기를 끌고 있다. 국내 온라인 게임 시장규모가 영화산업의 규모를 뛰어넘으면서 게임 마케팅의 대상이 일부 게임 매니아에서 다양한 연령으로 확대되고 있다. 또한 시장규모의 확대로 다양한 개발사와 퍼블리셔가 출현하게 되었다. 온라인 게임 서비스 초기에는 게임 개발사가 게임에 대한 퍼블리싱도 같이 하는 경우가 많았으나, 차츰 개발과 퍼블리싱의 영역이 나눠지고 있는 추세다. 게임개발사는 새로운 아이디어를 기반으로 게임 개발에만 집중하고, 퍼블리셔는 안정적인 마케팅과 서비스에 최선을 다하는 모습을 보이고 있다. 게임산업의 핵심 축인 게임 개발사와 게임 퍼블리셔간에 어떠한 관계를 맺고 있는지 사회연결망이론을 통해 분석한 결과, 개발사와 게임 퍼블리셔간의 연결망이 일부 퍼블리셔에 집중되는 모습과 개발사가 퍼블리셔의 역할을 동시에 함으로써 다른 망과 연결되지 못하는 모습을 보였다. 또한, 게임종류별로 특화된 퍼블리셔가 존재하며, 일부 게임개발사는 여러 퍼블리셔와 연결되는 모습을 보이고 있다.
최근 네트워크 기술이 발달함에 따라 실시간 스트리밍 서비스의 사용이 증가하고 있다. 이에 따라, 스트리밍에 있어 복잡성 및 대기시간 등의 문제점을 해결하고자 공통 미디어 포맷에 관한 연구가 진행되고 있다. 또한, 통신망을 활용한 고품질 AV(Audio-Video) 콘텐츠 전송이 가능해짐에 따라, 국내 UHD(Ultra High Definition) 방송 전송 표준은 방송망과 통신망을 활용한 하이브리드 서비스 규격을 제정하였다. 하이브리드 서비스는 통신망을 활용함에 따라, 방송망 관련 부가 데이터 및 사용자 맞춤형 콘텐츠 제공과 같은 다양한 서비스가 가능하게 되었다. 본 논문에서는 국내 지상파 UHD 전송 표준인 MMT(MPEG Media Transport)와 모바일 망에 특화된 기능을 제공하기 위해 제안된 Mobile MMT의 시그널링 메시지를 활용한 콘텐츠 삽입 기술을 제안한다. 또한, 이종망 환경에서 콘텐츠 삽입 기술 시스템 모델 및 서비스 시나리오를 제안하고, 제안한 시스템 모델 기반의 검증플랫폼을 통해 제안 기술의 타당성을 확인한다.
웹 서비스는 XML 기반의 웹을 기반으로 한 대중화된 서비스를 제공하는 기술이며 시맨틱 웹은 온톨로지를 기반으로 하는 웹에 지능을 부여하는 기술을 의미한다. 시맨틱 웹 서비스는 이런 시맨틱 웹과 웹 서비스를 결합한 것으로 본 논문에서는 위와 같은 시맨틱 웹 서비스 워크플로우 생성도구를 제작한다. 또한 전문가 시스템에서 자주 다루었던 신경망 추론 전문가 시스템을 룰렛 휠 선택법과 결합한 모델로 한 추천 에이전트를 제작하여 사용자에게 특화된 서비스를 제공하는 에이전트를 제작한다. 위 에이전트는 패턴 분류에 주로 사용하는 SOM 모델을 사용하여 사용자 프로필에 특화된 서비스의 클러스터링을 제공하고자 한다. 또한 사용자에게 신뢰성 있는 서비스 제공을 위해 룰렛 휠 선택 방법을 이용한 워크플로우 제작을 제공한다.
최근 다층의 인공신경망 모델이 수많은 분야에 대한 해결 방안으로 제시되고 있으며 2015년 Mnih이 고안한 DQN(Deep Q Network)는 Atari game에서 인간 수준의 성능을 보여주며 많은 이들에게 놀라움을 자아냈다. 본 논문에서는 Atari DQN Model을 실내 자율주행 모바일 로봇에 적용하여 신경망 모델이 최단 경로를 추종하며 장애물 회피를 위한 행동을 학습시키기 위해 로봇이 가지는 상태 정보들을 84*84 Mat로 가공하였고 15가지의 행동을 정의하였다. 또한 Virtual world에서 신경망 모델이 실제와 유사한 현재 상태를 입력받아 가장 최적의 정책을 학습하고 Real World에 적용하는 방법을 연구하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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