초고령화 사회로의 진입으로 인해 웰니스에 대한 관심이 높아지면서, 인공지능 의사를 통한 개인 맞춤형 의료서비스가 확대되고 있는 추세이다. 개인 맞춤형 의료서비스를 위해서는 기존의 병원시스템 구성요소인 PM/PA, OCS, EMR, PACS, LIS 만으로는 정확한 의료분석 서비스를 제공하기 어려운 문제점이 발생된다. 따라서 개인 맞춤형 의료서비스에 적합한 병원시스템 모델 및 구축방안에 대한 제시가 필요한 실정이다. 현재 국내에서도 의료 클라우드 서비스, 왓슨을 도입한 인공지능 진료서비스 등이 일부 시행되고 있지만, 아직 체계적인 병원시스템 구축을 통한 사례는 많지 않다. 따라서 이 논문에서는 개인 맞춤형 의료서비스에 적합한 병원시스템 모델을 제안한다. 이를 위해 기존의 병원시스템 구성요소에 의료 빅데이터 구축 및 AI 의료 분석시스템을 하나로 통합한 모델을 설계하고 모듈별 구축방안을 제시한다. 제안 모델은 향후 새로운 병원시스템 도입 및 구축을 위한 포괄적인 가이드 라인을 제공하는 기반연구로서 의미를 가진다.
승강장 진입을 위한 택시 대기열은 택시 승강장 주변에 교통 정체를 일으켜 주변을 혼잡하게 만든다. 이러한 정체와 혼잡은 택시 승강장 주변이 아닌 다른 곳에 택시들이 대기하도록 하고 승강장에 진입이 가능한 택시만 택시 승강장에 접근하도록 함으로써 감소시킬 수 있다. 이를 위해 본 논문에서는 택시 승강장 진입 순서 제어를 위한 승강장 진입 순번 운영 시스템을 제안한다. 이 시스템은 택시 기사가 선택한 승강장 진입 순번 신청을 수신하면 그 승강장의 상태에 따라 적절한 순번을 할당하며, 그 승강장에 진입할 순서가 되면 택시 단말기를 통해 승강장 진입 순서가 되었음을 공지할 수 있다. 이 서비스를 이용하는 택시는 택시 승강장 진입을 위한 대기열에 있지 않고 다른 곳에서 대기를 하며, 승강장 진입 알림을 받은 후 택시 승강장에 접근하면 된다. 따라서, 이 시스템은 택시 승강장 주변에 택시 대기열을 감소시키거나 제거할 수 있어 승강 주변의 교통 정체 및 혼잡을 감소시킬 수 있다. 본 논문에서 제안한 승강장 진입 순번 운용 시스템은 충청북도 충주시에 설치되어 있는 택시 승강장을 대상으로 하여 구글의 클라우드 서비스와 안드로이드 플랫폼을 이용하여 구현하였다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권5호
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pp.163-171
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2023
The intelligent transportation system has made a huge leap in the level of human services, which has had a positive impact on the quality of life of users. On the other hand, these services are becoming a new source of risk due to the use of data collected from vehicles, on which intelligent systems rely to create automatic contextual adaptation. Most of the popular privacy protection methods, such as Dummy and obfuscation, cannot be used with many services because of their impact on the accuracy of the service provided itself, they depend on changing the number of vehicles or their physical locations. This research presents a new approach based on the shuffling Nicknames of vehicles. It fully maintains the quality of the service and prevents tracking users permanently, penetrating their privacy, revealing their whereabouts, or discovering additional details about the nature of their behavior and movements. Our approach is based on creating a central Nicknames Pool in the cloud as well as distributed subpools in fog nodes to avoid intelligent delays and overloading of the central architecture. Finally, we will prove by simulation and discussion by examples the superiority of the proposed approach and its ability to adapt to new services and provide an effective level of protection. In the comparison, we will rely on the wellknown privacy criteria: Entropy, Ubiquity, and Performance.
현재 다양한 분야에서 메타버스를 도입하고, 콘텐츠 또는 아이템 등의 거래에 NFT를 사용하는 가상융합경제가 등장하여 '메타버스 환경'으로 발전할 것으로 전망하고 있다. '메타버스 환경'은 앞으로 우리사회의 변화를 주도할 것이며 AI, 빅데이터, 클라우드, IoT, 블록체인, 차세대 네트워크 기술과 융합될 것이다. 하지만 메타버스 이용자가 서비스 이용을 위해 제공하는 개인정보, 기기정보, 행위정보는 주요 공격대상 된다. 따라서 사용자의 안전한 이용 환경 제공과 관련 기업의 비즈니스 기반 확대를 위하여 민·관 협력체계 구축 및 보안 가이드 개발이 선두과제이다. 따라서 본 연구에서는 메타버스 특징과 기술을 비교분석하며 이에 발생할 수 있는 보안 위협과 대응방안을 살펴본다.
건물 내 필수적인 이동수단으로 사용되는 승강기는 비상상황 시, 탈출수단으로 이용될 경우 기대효과가 높기 때문에 많은 연구가 진행되고 있다. 서울특별시 초고층 건축물 가이드라인에서 층수는 지하 7층, 지상 53층, 바닥면적 $6,800m^2$ 연면적 $127,050m^2$, 용도는 문화 및 집회시설 판매시설 업무시설 숙박시설(호텔) 공동주택(아파트)의 건축물을 설계하면서 피난용승강기를 별도로 설치하기에는 효율적이지 못하다는 판단 하에 승용승강기의 설치기준에 따라 설계된 승강기를 피난용으로 사용하기로 결정하였으나 이에 대한 세부 설계지침내용이 아직까지 마련되어 있지 않아[1] 화재 시 공기주입, 스프링클러 가동, 스마트폰연동 탈출 가능한 클라우드 기반 피난유도 승강기시스템을 제안하였다.
빅데이터(Big data)는 제4차 산업혁명 시대를 맞이하여 과학, 기술, 산업, 사회분야에서 사물인터넷(IoT), 인공지능(AI), 클라우드(Cloud)와 더불어 공공분야와 민간분야를 아우르는 곳에서 중요한 키워드가 되고 있다. 빅데이터 기반의 서비스는 교통, 기상, 의료, 마케팅 등의 다양한 분야에서 제공되고 있다. 특히 스포츠 분야에서는 병원이나 재활센터가 아닌 훈련이나 일상 생활에서 생체 신호(Vital sign)를 측정할 수 있는 웨어러블 장치(Wearable device)의 등장으로 여러 형태의 생체 신호를 수집, 관리할 수 있게 되었다. 하지만 아직까지 스포츠분야, 즉 야구선수의 훈련(training)과 재활(rehabilitation)을 위한 웨어러블 장치에서 추출된 생체 신호를 가지는 빅데이터에 대한 연구가 활성화되지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 야구선수에 대한 훈련, 특히 내야와 외야 수비선수에 대한 운동량 측정 생체신호를 빅데이터 기반으로 저장하고 분석할 수 있는 시스템에 대한 연구를 제안한다.
고도화된 현대사회는 도시산업화와 대중교통으로 인한 대기오염 물질 중 미세먼지는 실외에서 실내로 유입되는 현상이 있다. 실내에서 사용하는 미세먼지 측정기는 제한적인 정보 제공과 오염 수치가 다르게 측정되어 사용자에게 원하는 데이터와 모니터링을 할 수 없는 문제점이 발생하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 실내 공기 질 데이터 미세먼지와 초미세먼지인 Dust(PM1.0, PM2.5, PM10), VOC(Volatile Organic Compounds)와 PIR(Passive Infrared Sensor)로 미세먼지 측정기와 모니터링시스템을 설계 및 구현하였다. 측정기는 지정한 구역에 설치하여 미세먼지를 실시간 측정하고 Google Cloud Platform의 App Engine을 통하여 데이터 수집 및 저장하고 시각화하여 사용자에게 제공하는 미세먼지 측정기와 모니터링시스템을 제안한다.
인공지능의 발전과 함께 RPA(Robotic Process Automation)의 광범위한 적용은 필연적인 것이 되었다. 본 연구의 목적은 RPA를 기반으로 하여 교차되는 원가정보의 자동수집, 적시성 및 유연성을 지닌 원가관리의 최적화 방안을 모색하고자 함에 있다. RPA기반의 원가관리시스템은 원가정보 인식의 교차시스템, 클라우드 플랫폼 등을 통하여 원가관리프로세스의 최적화와 개선을 이룩할 수 있을 것이다. RPA 관련기술의 효익, RPA기술과 회계기능에 대한 선행연구를 조사하고, 현행의 원가관리 문제점을 파악하여 경영의사결정을 지원하는 관리회계 실행을 위한 원가관리의 최적화를 구현하는 RPA적용방안을 제시하고자 한다.
본 연구에서는 저온유동성 성능검사 시스템 구현을 통해 디젤 차량용 통합형 연료히터의 성능을 평가한다. 저온 유동성 시험장치에서 $+20{\sim}-30^{\circ}C$ 온도범위에 따라 분리형과 통합형 연료히터 성능을 비교하고, 필터 전후에 따라 유압과 시동시간, 히터의 소모전력을 측정한다. 이때 다양한 종류의 필터면적을 사용함으로써 통합형 연료히터와 분리형을 비교한 결과 시동 시간이 23% 향상되었고, 저온시동성능은 19% 정도 향상된다.
MMS (Mobile Mapping System) is being used for HD (High Definition) map construction because it enables fast and accurate data construction, and it is receiving a lot of attention. However, research on the use of MMS in the construction field is insufficient. In this study, road surveying and inspection of construction structures were performed using MMS. Through data acquisition and processing using MMS, point cloud data for the study site was created, and the accuracy was evaluated by comparing with traditional surveying methods. The accuracy analysis results showed a maximum of 0.096m, 0.091m, and 0.093m in the X, Y, and H directions, respectively. Each RMSE was 0.012m, 0.015m, and 0.006m. These result satisfy the accuracy of topographic surveying in the general survey work regulation, indicating that construction surveying using MMS is possible. In addition, a 3D model was created using the design data for the underpass road, and the inspection was performed by comparing it with the MMS data. Through inspection results, deviations in construction can be visually confirmed for the entire underground roadway. The traditional method takes 6 hours for the 4.5km section of the target area, but MMS can significantly shorten the data acquisition time to 0.5 hours. Accurate 3D data is essential data as basic data for future smart construction. With MMS, you can increase the efficiency of construction sites with fast data collection and accuracy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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