본 논문에서는 증대하고 있는 재난안전사고에 효율적으로 대응할 수 있도록 훈련할 수 있는 시뮬레이터 플랫폼을 제안한다. 최근 재난은 복합적이며, 타 부처 간의 협력이 필요한 대규모 성격을 띠고 발생하는 빈도가 커지고 있는 반면 훈련도구는 각 부처별로 재난유형별 시스템들이 필요에 따라 독립개발 및 운영되고 있기 때문에 다양한 시나리오에 의한 종합적 분석결과를 기반으로 하는 스마트한 재난대응 방안 모색이 어려운 실정이다. 이러한 이유로 본 연구에서는 재난에 대응하는 사람의 다양한 능력을 반영하여 인공지능 기반 하에 훈련 시나리오가 생성될 수 있는 지능형 재난대응훈련 시뮬레이터 개발을 위한 플랫폼을 제안한다. 또한 몰입감을 가지고 가상의 상황 하에서 훈련할 수 있도록 가상현실 기반의 시뮬레이터 플랫폼이 될 수 있도록 제안한다.
본 논문에서는 고온, 고압, 그리고 방사능 준위가 높은 원자력발전소 구조물의 극한환경(Hazardous Environments)에서의 점검 및 보수에 대한 작업자의 훈련을 위해 지능형 상호협조 훈련시스템 (COINS-I: COoperative INtelligent training System-I)의 개념모델을 제안하였다. 비교적 방사능준위가 높은 격납용시 구조물과 보조(Auxiliary) 빌딩을 일차적 극한작업환경으로 설정하였다. 격납용기 구조물과 보조빌딩에 대한 가상발전소 환경(Virtual Plant Environments)을 모델링하여, 극한환경에서의 점검 및 보수훈련 Pilot 연구를 COINS-I의 개발목적으로 하였다. COINS-I은 점검, 보수훈련을 위한 가상발전소 환경을 갖는 극한작업 시뮬레이터, 지능형 Tutoring 기능을 갖는 극한작업 훈련프로그램, 3차원 가상인터페이스 등의 훈련장비를 갖는 훈련설비로 구성된다. COINS-I을 통한 교육 및 훈련 궁극적으로 작업자가 경험치 못한 극한작업(예를들면, 원자로해체, 중대사고, Life-extension 등)의 가상 시뮬레이션을 통한 훈련이 가능하여 방사능 피폭량을 저감하며, 극한작업 자동화를 위한 연구에의 활용이라 하겠다.
대부분의 임베디드 시스템은 기계장치와 전자기기 장치가 함께 작동되는 물리 장치로써, 이기종 네트워크, 복잡한 보안체계 등을 고려하여 가상화 기반 사이버훈련 환경이 구성되어야 한다. 또한, 차량을 대상으로 물리적인 실험환경에서 모의침투 등 사이버훈련을 수행한다는 것은 교통사고를 비롯한 안전사고 발생에 있어 위험이 존재한다. 본 논문에서는 가상 개발환경에서의 공격 기반 차량용 사이버훈련 프레임워크를 제안하고자 한다. 먼저, 공격 기반 차량용 사이버훈련 프레임워크의 작동은 자동 활성화되는 가상의 CAN 네트워크 인터페이스로 시작된다. 가상의 CAN 네트워크 인터페이스는 가상 머신에서 간단한 부트스트랩 명령어 실행을 통해 파이썬 패키지와 Ubuntu 서비스 목록 설치 명령이 자동으로 실행되면서 설치된다. 이후 내부 네트워크 시뮬레이터와 공격모듈과 관련된 UI가 자동으로 Ubuntu Systemd에 의해 백그라운드에서 실행되어 시작과 동시에 준비 상태를 유지하게 된다. 사이버훈련 UI 내 공격 모듈은 사용자에 의한 공격 선택 및 파라미터 셋팅 이후 차량의 이상 상태를 사이버훈련 UI에 다시 출력되게 된다. 본 논문에서 제안하는 가상 개발환경 기반의 차량용 사이버훈련 프레임워크는 자율주행 차량 사고의 위험이나 다른 특수한 제약 없이 사용자의 학습 경험을 확장시킬 수 있다. 또한, 기존의 가상화 기반 사이버훈련 교육 콘텐츠와는 달리 일반 사용자들이 접근하기 쉬운 형태로 확장 개발이 가능하다.
본 연구는 뉴로피드백 훈련이 유아의 뇌 기능과 지능에 미치는 영향에 관한 연구로 첫째, 뉴로피드백 훈련이 유아의 뇌 기능에 어떤 변화를 주는지를 검증하였으며, 둘째, 한국 웩슬러유아지능검사(K-WPPSI: Korean Wechsler Preschool and Primary Scale of Intelligence)를 통해 뉴로피드백 훈련이 유아의 지능 발달에 어떤 영향을 미치는지를 분석하였다. 본 연구는 천안 소재의 J 유치원에 재원중인 만5세 유아 60명을 대상으로, 2008년 4월 21일부터 12월 12일에 걸쳐 뉴로피드백 훈련 지침에 따라 훈련을 실시하였다. 뉴로피드백 훈련 전과 후의 뇌기능지수와 지능을 분석하였으며, 통계분석은 SPSS for Window 13.0 패키지를 사용하여 t-검증을 통해 분석하였다. 분석 결과 첫째, 뇌기능 지수 전체를 종합 평가한 브레인지수는 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타나, 뉴로피드백 훈련이 유아의 뇌 기능 발달에 매우 효과적인 방법임을 알 수 있었다. 둘째, 뉴로피드백 훈련이 동작성 지능 지수 중 도형 영역, 미로 영역, 빠진 곳 찾기 영역은 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 종합적인 평가 지수인 동작성 지능 지수도 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 이러한 실험 결과는 뉴로피드백 훈련이 동작성 지능 지수 발달에 매우 효과적인 방법임을 알 수 있었고, 세째, 뉴로피드백 훈련은 언어성 지능 지수 중 공통성 영역만 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
차량 기술의 발전으로 커넥티드 및 자율주행 차량 환경과 같은 차량 기술의 발전은 운전자에게 편의와 안전을 위한 기능을 제공한다. 하지만 이러한 장점들에도 불구하고 사이버 공격의 다양한 취약점 노출되어 있다. 최근까지 자동차 내부 네트워크로써 가장 널리 사용되는 통신기술인 CAN(Controller Area Networks) 통신은 대부분 차량의 동력을 담당하는 역할을 하다보니, 보안 문제의 중심에 서게 될 수 있다. 다양한 이기종 네트워크에서 구성된 가상화 기반의 사이버 훈련 프레임워크에 대해 설명하고자 한다. 이러한 사례 연구는 차량에 대해 물리적인 실험 환경에서의 모의침투와 같은 테스트가 어렵고, 보안과 안전이 함께 고려되어야 하는 특수성을 가진 차량 내부 네트워크의 사이버 훈련 프레임워크 설계에 도움을 줄 것이다. 본 논문에서는 가상화 개발환경 구축 사례 조사, 가상화 개발환경 구현과 차량의 공격 시나리오 및 탐지 프레임워크의 동향을 설명한다.
산업자원부가 전자상거래에 대하여 전자분서에 대한 법적효력 통일을 위해 법이 규정한 특별한 경우를 제외하고는 일반 종이 서류와 동일하게 효력을 부여함으로써 앞으로 전자 문서에 관여하여 행정부와 기업 등을 막론하고 일반인에게까지 관심사로 대두되고 있다. 이런 시점에서 직업훈련 업무 시스템을 웹 문서화함은 당연하다고 하겠다. 웹의 문서화를 위하여 기존에 사용되고 있는 HTML언어는 자체적으로 한계가 있어 최근 XML(extensible Markup Language)의 장점에 대한 인식이 확산되면서 이를 이용한 응용들의 개발이 진행되고 있다. (1) 기존의 직업훈련 업무 시스템은 대부분 오프라인 상으로 업무를 처리하였으며 온라인 상으로 업무를 처리하더라도 웹서버에서 DB를 연동한 클라이언트-서버 관계에서 클라이언트인 업무자가 오랜 시간을 기다려야만 했다. 본 논문에서는 XML을 이용한 실시간 직업훈련 업무 시스템을 제안함으로써 웹상에서 DB 연동 없이 데이터를 처리함으로써 직업훈련 업무 시스템의 문제점이었던 오프라인상의 업무를 웹 상에서 구현하여 업무에 효과가 있음을 보여줌으로써 XML의 장점을 확인한다.
본 논문은 인공지능(AI)을 활용하여 장애인 직업 훈련 평가 데이터를 분석하고, 다양한 머신러닝 알고리즘을 통해 최적의 예측 모델을 선정하는 연구를 수행한다. 훈련생의 성별, 나이, 학력, 장애 유형, 기초 학습 능력 등의 데이터를 분석하여 취업 가능성이 높은 직종을 예측하고, 이를 바탕으로 맞춤형 훈련 프로그램을 설계하여 훈련 효율성과 취업 성공률을 높이는 것을 목표로 한다.
실시간 순환형 훈련 알고리즘(RTRL)과 같이 경사법에 의해 훈련되는 순환형 뉴럴 네트웍(RNN)은 수렴속도가 매우 느린 단점을 지니고 있다. 이 알고리즘은 또한 오차 역전달 처리과정에서 결코 쉽지 않은 미분 계산을 필요로 한다. 본 논문에서는 완전하게 결합된 RNN의 훈련을 위하여 소위 언센티드 칼만필터라고 불리우는 미분없는 칼만필터 훈련 알고리즘을 시스템의 상태공간 상에서 표현하였다. 미분없는 칼만필터 훈련 알고리즘은 순환형 뉴럴 네트웍 훈련시 미분 계산 없이 매우 빠른 수렴속도와 좋은 추정 성능을 보여준다. 비선형 채널 등화 실험을 통하여 미분 없는 칼만필터 훈련 알고리즘을 이용한 RNN의 성능이 향상되었음을 보였다.
최근 세계적으로 4차 산업혁명 변화에 대한 교육적 대응의 주요 방향이 인공지능(AI: Artificial Intelligence)과 로봇 중심의 미래산업 핵심기술 인재육성에 집중됨에 따라, 고등교육과 직업능력개발 분야에서도 인공지능 기술을 가진 융합적 인재 양성의 중요성이 강조되고 있다. 본 연구는 이와 같이 변화하는 환경을 고려하여 최근 맞춤형 교육훈련 흐름과 AI 융합형 인재 양성 교육을 실현하기 위해 "학습자 맞춤형 AI 융합형 인재양성" 훈련 프로그램을 기획하고 운영모델 방안을 수립하였다. 인공지능 및 교육혁신 전문가를 대상으로 총 2회차에 걸쳐 델파이 조사를 실시하여, 훈련프로그램 운영모델 기본구조, 교육과정, 운영전략의 하위 구성요소의 적합도를 검증하였다. 그리고 최종적으로 검증된 훈련 모델을 온라인 직업훈련 허브인 스마트 직업훈련 플랫폼(STEP)에 적용하여 AI 융합인재 양성 학습자 맞춤형 훈련모델 수립 방안을 제안하였다.
최근 국방 분야에서는 인공지능 기술을 접목하기 위해 데이터센터를 구축하여 데이터를 모으려 한다. 무기체계 훈련 데이터는 인공지능 모델의 입력 데이터로 사용되어 훈련 성과를 극대화하고 군 전략을 발전시킬 수 있는 양질의 데이터로 사용될 수 있다. 하지만 훈련 데이터에는 그 장비를 운용했던 인원의 이름과 군번 등의 개인적인 정보와 무기체계의 특징을 알 수 있는 훈련 기록들을 담고 있다. 이런 데이터가 적군에게 넘어간다면 무기체계의 제원 및 성능뿐만 아니라 운용자별 숙련도도 노출될 수 있다. 본 논문에서는 교육훈련 데이터 보안을 위해 가명처리 방법론을 제안하고 관련 법령의 개정 방향도 제언한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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