주행 중 차량내의 음성인터페이스 에서 음성인식기의 성능은 가장 중요한 부분이다. 본 논문은 차량내 음성인식기의 성능 평가를 자동화하기 위한 플랫폼의 개발에 대한 것이다. 개발된 플랫폼은 주 프로그램, 중계 프로그램 데이터베이스 관리, 통계산출 모듈로 구성된다. 성능 평가에 있어 실제 차량의 주행 조건을 고려한 시뮬레이션 환경이 구축되었고, 미리 녹음된 주행 노이즈와 발화자의 목소리를 마이크를 통해 입력하여 실험하였다. 실험 결과 제안하는 플랫폼에서 얻어진 음성인식 결과의 유효성이 입증되었다. 제안한 플랫폼으로 사용자는 음성인식의 자동화와 인식결과의 효율적인 관리 및 통계산출을 함으로서 차량 음성인식기의 평가를 효과적으로 진행할 수 있다.
시간에 의존적인 대용량의 멀티미디어 데이터를 다양한 네트웍 환경에 맞도록 전송하는 방법이 다양하게 연구되고 있다. 또한 멀티미디어 데이터를 실시간으로 전송하기 위한 프로토콜로 RTP(Real-time Transport Protocol)을 적용하여 하고 있으며, 다양한 상태의 네트웍을 통한 전송에 대한 피드백(feedback) 정보인 RTCP(Real-time Transport Control Protocol) 정보를 이용하여 QoS(Quality of Service)를 관리하는 메커니즘이 연구되고 있다. 본 논문에서는 RTP/RTCP 기반의 실시간 멀티미디어 데이터 전송을 위하여 멀티캐스팅(multicasting) 환경 하에서 각기 다른 대역 폭에 대한 동적인 QoS 관리 플랫폼을 제안한다.
현재 국내 해양에 설치된 항로표지를 통해 해양 상태에 대한 다양한 정보가 수집/관리되고 있으며, 기상청에서 제공되는 기상 데이터 등 항로표지 데이터와 연계를 통해 유용한 서비스 개발이 가능한 데이터가 생상되고 있으나, 각 데이터의 관리 주체/시스템이 분산되어 효율적으로 활용되기 어려운 실정이다. 이에, 본 논문에서는 항로표지 데이터와 타 시스템에서 수집/관리되고 있는 데이터의 연계/분석을 통해 항로표지 데이터 기반의 다양한 서비스 개발에 활용 가능한 스마트 항로표지 빅데이터 플랫폼 구축 기술을 제안한다.
클라우드(Cloud)가 ICT 패러다임으로 등장하면서 구글(Google), 아마존(Amazon), 애플(Apple) 등 글로벌 클라우드와 KT, LG 등 국내 클라우드 서비스가 급증하고 있으며, 공공에서도 정부통합전산센터, 교과부 등으로 클라우드가 빠르게 확산 중이다. 하지만, 국내 클라우드 서비스는 대부분 인프라 서비스(IaaS)로 클라우드 응용프로그램을 개발 운영하는 환경(플랫폼)이 없어 IoT나 모바일처럼 풍성한 응용이 핵심인 글로벌 클라우드 생태계 구축에 한계가 있다. 본 연구는 개발자나 응용 소프트웨어 제공업체들이 응용 애플리케이션들을 개방형 플랫폼에 개발 배포 운영 관리할 수 있는 기반을 마련하고, 전자정부 표준 프레임워크를 기반으로 정보시스템들을 구축 운영하던 공공기관들과 민간 기업들이 별도 비용 없이 혹은 적은 비용으로 이식이 가능하게 함으로써 개별적인 서비스를 클라우드 플랫폼에서의 서비스로 전환하려고 하는 응용 소프트웨어 제공업체들에게 전략을 제시하며, 이를 기반으로 성공적인 구축을 위한 실행 전략도 함께 제시하였다. 본 연구에서 제시한 실제 어플리케이션 적용 사례는 국내의 전자정부 프레임워크에 능통한 개발자 또는 개발사에서 단일 서비스 플랫폼에서 클라우드 플랫폼으로의 개발역량을 향상시키는 전환점을 제공할 것으로 예상된다.
사물 인터넷 서비스를 실현하기 위해서는 확장성을 고려한 센싱 데이터 관리 및 서비스 구축이 필요하다. 그러나 기존 사물 인터넷 서비스들은 서비스 업체별로 고유한 프로토콜 및 표준화되지 않은 기능들을 사용하며, 블루투스 등의 단거리 통신 기술을 사용하므로 데이터 관리 및 서비스 제공에 어려움이 따른다. 또한 광역 통신망을 구축하기 위해서는 다수의 AP나 게이트웨이들을 포함하여야한다. 본 논문에서는 모비우스 플랫폼을 기반으로 로라(LoRa, Long Range) 통신을 이용한 센싱 데이터 관리 시스템에 관한 연구를 수행하고자한다. Tas를 구동하는 엔드 디바이스를 구성하여 센싱 데이터를 수집하고, &Cube를 구동하는 응용 게이트웨이를 구성하여 센싱 데이터를 서버로 송신한다. 또한 모비우스를 구동하는 관리 서버를 구성하여 응용 게이트웨이로부터 송신 받은 센싱 데이터를 관리하여 모니터링 서비스를 제공한다. 엔드 디바이스와 게이트웨이 간의 로라 통신을 통하여 광역 통신망을 구축하고 모비우스 플랫폼을 통하여 사물 인터넷에 부합하는 데이터 관리 및 서비스를 제공하고자 한다.
본 연구에서는 스마트시티 하천관리를 효율적으로 수행하기 위하여 웹상에서 홍수분석 모델을 연계하고 입력 및 출력 정보를 데이터베이스화하여 정보를 제공하는 연계플랫폼을 개발하였다. 연계플랫폼에서는 스마트시티 내 홍수분석을 하기 위하여 유역유출 분석 모델, 하천흐름 분석 모델 그리고 도시유출 분석 모델을 적용하였다. 본 플랫폼에서는 적용한 모델을 통해 스마트시티 내 발생할 수 있는 도시유출에 대하여 단계적으로 접근함으로써 더욱 신뢰성 있는 결과를 획득할 수 있다. 또한, 데이터 수집, 입력데이터 생성 및 결과 데이터 저장과 같은 모든 분석 과정이 웹상에서 진행되기 때문에 특수 장비나 도구 없이 웹에 접근할 수 있는 환경만 구축된다면 분석 수행과 결과 조회가 가능하다. 이를 통하여 스마트시티 관리자들은 효율적인 하천 및 도시 관리가 가능하고, 더불어 도시유출에 대한 교육용 자료로도 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
K-water는 기후위기에 따른 물관리의 복잡성, 불확실성에 대응하기 위해 수문자료 센싱, 고품질의 데이터 관리 등 ICT 인프라 운영 경험 및 물관리 역량을 기반으로 디지털트윈 물관리 플랫폼을 구축하였다. 본 플랫폼은 유역내 실시간 기상·수문 관측자료와 유관기관 정보를 연계하여 3차원 지형자료에 표출하고 홍수, 수질 등 다양한 상황을 시뮬레이션하여 결과를 표출 및 분석하고 이에 대한 피드백을 통해 최적의 의사결정을 지원하는 체계로 구성되어 있다. 본 플랫폼은 섬진강유역을 대상으로 시범구축 하였으며, 향후 5대강 유역을 대상으로 공간적 범위를 확대할 계획이다. 이를 통해 댐 하류·지류 합류부 등 재해 취약지점까지 아우르는 종합적인 물관리 의사결정의 One-System으로 확장할 계획이다. 또한 안전하고 효율적인 물관리를 기반으로 새로운 물산업 생태계를 조성하고, 민간기업과의 기술협력을 통해 디지털 물산업 기술 경쟁력 확보에도 기여하고자 한다.
최근 수재해에 대응하기 위한 물관리 환경은 기후변화에 따른 홍수 피해 심화와 댐과 하천 시설의 노후화 점증, 하천관리일원화 등 정책적 변화, 그리고 포스트코로나 디지털 혁신 등 복합적 대전환 시대 진입에 따라 복잡다단한 양상을 보이고 있다. 디지털 트윈은 디지털 대전환(digital transformation) 시대 다양한 산업 영역에서 지능화와 생산성 향상을 목적으로 도입되고 있다. 본 국가 시범사업에서는 170 km에 달하는 섬진강 유역 전체를 대상으로 홍수에 대응하기 위한 디지털 트윈 플랫폼(K-Twin SJ)을 구축하고 있다. 본 플랫폼은 국가 인프라 지능정보화 사업의 일환으로 시작되었으며, 공간정보와 시설물 모델링, 홍수 분석 등 수재해에 대응하기 위한 수자원 분야의 다학제적인 강소기업들과 K-water에서 컨소시엄을 구성하여 추진하고 있다. 본 사업의 내용은 섬진강 댐-하천 유역에 대하여 고정밀도 3D 공간정보화, 실시간 물관리 데이터 연계, 홍수 분석 시뮬레이션, AI 댐 운영 최적화, AI 사면 정보 생성, 하천 제방 안전성 평가, AI 지능형 CCTV 영상분석, 간이 침수피해 예측, 드론 제약사항 조사 체계 개발을 포함하고 있다. 물관리 데이터와 하천 시설정보를 트윈 플랫폼 상에서 위치기반으로 시각화 표출하기 위해서는 유역의 공간정보를 3차원으로 구축하는 과정이 필수적이다. 따라서 GIS 기반의 섬진강 하천 중심 공간정보 구축을 위해 유역의 국가 정사영상과 5m 수치표고모형(DEM)은 최신성과를 협조 받아 적용하였으며, 홍수 분석을 위한 하천 중심 공간정보는 신규 헬기에 LiDAR 매핑을 수행하여 0.5m 급 DEM을 신규 구축하였다. 또한 하천 시설물 중 섬진강댐과 79개 주요 하천 횡단 교량과 3개 보 시설을 지상기준점 측량과 드론 매핑, 패턴 방식의 경량화 작업을 통해 트윈에 탑재할 수 있는 시설물 3D 객체 모델을 제작하였다. 홍수 분석을 위해서는 섬진강 유역에 대해 K-Drum, K-River, K-Flood 모델을 구축하였으며, AI 하천 수위 예측 학습 모델을 개발하였다. 섬진강 디지털 트윈 유역 물관리 플랫폼을 통해 데이터 기반의 똑똑한 물관리를 구현하고자 한다.
소프트웨어 정의 무선(SDR)은 다양한 무선통신 환경에 유연하게 대처하기 위하여 하나의 공통 하드웨어 플랫폼에 필요로 하는 응용 소프트웨어를 자유롭게 재구성할 수 있는 무선통신 기술이다. 소프트웨어 정의 무선 기술을 구현한 SCA 기반 재구성 가능한 미들웨어 플랫폼 SCARLET의 기능을 검증하기 위해서는 시스템의 각 기능을 관리하고 분석할 수 있는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 SCARLET과 네트워크로 연결되어 관리 및 제어 기능을 할 수 있는 웨이브폼 관리자 구조를 제안하고, 이를 구현한다. 그리고 SCARLET 미들웨어 플랫폼을 사용하는 전체 시스템의 각 기능을 상세하게 제어하여 전체 시스템을 실험함으로써 구현된 웨이브폼 관리자의 성능을 검증한다.
본 논문은 PV시스템과 조명제어 알고리즘을 이용해 건물에너지 감소 ICT 융복합 플랫폼 개발에 관한 연구내용을 보여준다. 개발 된 ICT 플랫폼은 비 주거 건물 환경에서 전력을 절감 할 수 있으며, 건물에너지 감소를 위해 조명부하 감소에 중점을 두었다. 본 연구는 이를 위해 LED 디밍 알고리즘을 설계 및 적용하고, ESS 및 PV와의 연계를 통하여 건물에너지 절감 시스템을 제안한다. 제안 된 시스템은 ICT 융합 플랫폼과 LED제어 알고리즘으로 구성 되어 있으며 ICT 플랫폼은 계통 및 ESS 전력 제어/관리 및 모니터링을 수행하고, LED제어 알고리즘을 통해 상황인지기반 조명부하감소를 수행한다. 본 논문에서 제안 된 시스템의 연계 신뢰성을 시뮬레이터 및 에뮬레이터를 통하여 성능 분석을 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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