최근 사물인터넷의 발전으로 사용자 주변 상황을 인지하여 맞춤형 서비스를 제공하는 상황인지 시스템에 대한 관심이 증가되고 있다. 기존의 상황인지 시스템은 사용자 주위에서 생성되는 데이터를 분석하여 사용자 주변 상황을 표현하는 상황 정보로 추상화하는 기술이 사용되었다. 하지만 증가하는 사용자의 서비스 요구 사항에 따라 다양한 종류의 비정형 데이터의 사용이 증가하고, 사용자 주변에서 수집되는 데이터의 양이 많아지면서 비정형 데이터의 처리와 상황인지 서비스의 제공에 어려움이 있다. 이러한 사항은 딥러닝 응용에서 비정형 구조의 입력 데이터가 많이 사용되는 데서 찾아볼 수 있다. 기존 연구에서는 에지 컴퓨팅 환경에서 다양한 딥러닝 모델을 활용해 비정형 데이터를 상황 정보로 추상화하는 연구가 진행되었으나, 수집-전처리-분석 등과 같은 추상화 과정 간의 종속성으로 인해 제한된 종류의 딥러닝 모델만이 적용 가능하기 때문에 시스템의 기능적 확장성이 고려되어야 한다. 이에 본 논문은 에지 컴퓨팅 환경에서 딥러닝 기술을 활용한 비정형 데이터 추상화 과정의 기능적 확장성을 고려한 비정형 데이터 추상화 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 데이터 처리가 분산되어 있는 에지 컴퓨팅 환경에서 수집과 전처리 과정을 수행할 수 있는 팻 클라이언트 기술을 사용하여 추상화 과정의 수집-전처리 과정과 분석 과정을 분리하여 수행하는 것이다. 또한 분리된 추상화 과정을 관리하기 위해 수집-전처리 과정을 수행하는 데 필요한 정보를 팻 클라이언트 프로파일로 제공하고, 분석 과정에 필요한 정보를 분석 모델 설명 언어(AMDL) 프로파일로 제공한다. 두 가지 프로파일을 통해서 추상화 과정을 독립적으로 관리하여 상황인지 시스템의 기능적 확장성을 제공한다. 실험에서는 차량 출입 통제 알림 서비스를 위한 차량 이미지 인식 모델을 대상으로 팻 클라이언트 프로파일과 AMDL 프로파일의 예제를 통해 시스템의 기능적 확장성을 보이고, 비정형 데이터의 추상화 과정별 세부사항을 보인다.
본 연구에서는 기초판으로 연결된 군말뚝 형태의 기초 하부를 터널이 근접 통과할 경우 이로 인해 발생하는 말뚝의 거동을 파악하기 위하여 3차원 유한요소해석을 수행하였다. 이때 터널과 말뚝기초 사이의 지반보강을 조건별로 고려하여 수치해석을 수행함으로써 결과를 분석하였다. 수치해석에서는 터널 굴착으로 발생하는 말뚝의 침하, 축력, 전단응력 및 상대변위를 고찰하였으며, 추가적으로 IoT 플랫폼 예비 설계 가이드라인을 제시하였다. 지반보강을 고려하지 않으며 터널로부터 이격거리가 가장 가까운 말뚝은 지반보강을 가장 크게 고려하고 터널로부터 이격거리가 가장 멀리 존재한 말뚝에 비해 말뚝두부의 침하가 약 70% 크게 발생하였다. 또한, 말뚝 품질관리 요소 데이터는 수집 및 정제과정을 통해 다양한 형태의 API (Application Programming Interface)로 제공되었으며, 각 데이터 플로우 프로세스를 정의하여 데이터가 생성되는 시점에 따라 적합한 API를 제공하는 것이 중요한 것으로 분석되었다. 본 연구를 통하여 기초판으로 연결된 군말뚝의 거동에 영향을 미치는 주요 인자를 보강조건에 따라 심도 있게 고찰하고, 말뚝의 품질관리 IoT 플랫폼을 제시하였다.
본 연구의 궁극적인 목표인 지능형 해안 경계 체계 구축을 위해, 본 논문에서는 먼저 해안경계 지능화를 위한 AI 학습 모델의 구축 방안을 제시하였다. 우리는 3면이 바다로 이루어져있고 남과 북이 대치하는 상황으로 인해 해안 경계가 중요한 국가적 과업인 나라이다. 국방개혁 2.0에 의해 해안경계를 담당하고 있는 R/D (Radar) 운용인력이 감소하고 복무 기간이 단축되고 있다. 특히, 레이더와 같이 고도의 장비를 다루는 데에는 휴먼 에러가 발생할 개연성은 늘 상존하는 것이다. 해안 경계와 인공지능의 접목은 정부의 인공지능 국가전략의 구현과 확대라는 목표에도 필요 충분한 시점에 와 있다. 지능형 해안 경계 체계 구축을 위한 AI학습 모델 개발의 기능별 방안을 제시하였다. R/D신호 분석 AI모델 개발, 책임해역 분석 AI모델 개발, 표적 관리 자동화 기능으로 구분하였다. 이를 실현하기 위한 3단계 추진 전략을 살펴보았다. 1단계는 AI 학습모델 구축의 통상적인 단계로써, 데이터 수집, 데이터 저장, 데이터 여과, 데이터 정제, 데이터 변환 등이 이루어진다. 2단계에서는 R/D 특성에 기초해 신호분석을 실시하고, 실상과 허상을 분류하는 AI 학습모델 개발을 진행하고, 책임해역을 분석하고, 취약지역/시간 분석을 실시한다. 최종 단계에서는 AI 학습모델의 검증, 가시화 및 시연 등이 이루어진다. 군 무기체계에 AI 기술이 접목돼 지능화된 무기체계로 바뀌는 최초의 성과가 달성된다.
본 연구는 데이터를 기반으로 한 인공지능 기계학습 기법을 활용하여 온실 내부온도 예측 시뮬레이션 모델을 개발을 수행하였다. 온실 시스템의 내부온도 예측을 위해서 다양한 방법이 연구됐지만, 가외 변인으로 인하여 기존 시뮬레이션 분석방법은 낮은 정밀도의 문제점을 지니고 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위하여 최근 개발되고 있는 데이터 기반의 기계학습을 활용하여 온실 내부온도 예측 모델 개발을 수행하였다. 기계학습모델은 데이터 수집, 특성 분석, 학습을 통하여 개발되며 매개변수와 학습방법에 따라 모델의 정확도가 크게 변화된다. 따라서 데이터 특성에 따른 최적의 모델 도출방법이 필요하다. 모델 개발 결과 숨은층 증가에 따라 모델 정확도가 상승하였으며 최종적으로 GRU 알고리즘과 숨은층6에서 r2 0.9848과 RMSE 0.5857℃로 최적 모델이 도출되었다. 본 연구를 통하여 온실 외부 데이터를 활용하여 온실 내부온도 예측 모델 개발이 가능함을 검증하였으며, 추후 다양한 온실데이터에 적용 및 비교분석이 수행되어야 한다. 이후 한 단계 더 나아가 기계학습모델 예측(predicted) 결과를 예보(forecasting)단계로 개선하기 위해서 데이터 시간 길이(sequence length)에 따른 특성 분석 및 계절별 기후변화와 작물에 따른 사례별로 개발 모델을 관리하는 등의 다양한 추가 연구가 수행되어야 한다.
건설산업에 있어서 고유한 재무적 특성상 필연적인 차입구조에 따른 금융비용의 부담은 날로 증가되고 있고, 금융비용의 합리화는 수주전략과 함께 건설기업의 경영에 있어 가장 중요한 경영관리영역 중 하나가 되어 가고 있다. 이와 같은 배경에서 연구의 범위는 계약범위 외적 사안의 발생과 관련하여 계약상대자가 추가로 투입하는 비용에 수반하는 원가적 금융비용의 발생환경으로 한정하고, 연구의 목적은 원가적 금융비용의 배상구조에 관한 개선방안을 도출함에 있다. 연구의 방법과 절차는 국내외 연구동향의 탐색, 금융비용의 배상타당성과 인식도 조사를 위한 설문 및 사례조사의 실시, 금융비용이 건설기업의 경영에 미치는 영향의 분석, 현행 회계처리기준과 국가계약법령상의 관련문제점을 분석 · 개선방안을 제시하는 순서로 한다. 위와 같은 원가적 금융비용의 배상에 관한 연구결과로서 얻어진 결론은 다음과 같다. (1) 건설업회계처리준칙의 금융비용회계계정을 보완토록 한다. (2) 계약일방의 비용부담을 담보시키는 계약제도를 점진적으로 폐지하거나 배상규정을 보완하여야 한다. (3) 국가계약법 금융비용의 배상규정상 불합리한 내용을 합리화시켜야 한다. (4) 중요공정 관리기법(CPM)의 활용을 활성화시키고 EVMS와 연동관리함으로써 사안과 금융비용의 산정을 개관화시킬 수 있도록 한다. (5) 건설계약법체계를 제조업중심으로 제정된 현행 계약법체계로부터 분리운용토록 하여야 한다.
가상 환자 데이터 세트는 단일 환자로부터 획득한 구강스캔 안면스캔 전신스캔 하악운동경로데이터 등 다양한 소스의 진단 데이터를 하나의 3차원 좌표계로 정렬한 데이터의 집합이다. 치과의사는 가상 환자 데이터 세트를 사용하여 효과적으로 치료 계획을 수립하고 다양한 치료 계획을 가상공간상에서 시뮬레이션 할 수 있으며, 가상 환자 데이터 세트에서 환자의 미소를 디자인 후 그 결과를 시뮬레이션하고 최적의 치료결과를 선택할 수 있다. 가상공간에서 선택된 치료 계획은 3D 프린팅, 밀링, 사출 성형과 같은 제조 기술을 사용하여 환자에게 동일하게 전달될 수 있다. 이러 치료 계획의 전달은 임시 수복물 제작 및 환자의 구강 내에서 목업 확인을 통해 최종 보철물 제작으로 연결할 수 있다. 이와 같이 진단 데이터, 중첩 및 가공의 정확도가 보장된다면 3차원 가상공간 상에서 시뮬레이션된 3D 디지털 스마일 디자인을 실제 환자에게 정확하게 전달할 수 있다. 가상환자데이터세트의 임상적용방법으로 동기능적교합측정 검사를 통해 교합조정치료를 치료계획에서 배제할수 있는 의사결정방법과, 턱관절질환을 가지고 있는 청소년기 특발성 척추측만증 환자의 턱관절 치료전후 전신스캔 비교분석방법, 그리고 전악수복증례인 상하악 총의치환자 진료시 가상환자데이터세트에 기반한 교합평면분석 및 디지털심미분석방법을 제시하였다.
도시 환경문제 및 개발사업 환경영향 저감을 위하여 자연적 물 순환 기능을 가진 다양한 LID가 적용되고 있다. 그러나 LID 시설의 과도한 침투와 증발산은 LID 내부 토양을 건조화시켜 식물과 미생물 활동성을 떨어뜨리고 환경저감 능력을 감소시킨다. 본 연구는 LID 시설의 관리 방안을 도출하기 위하여 복합적인 센서를 적용한 실시간 측정 시스템을 개발하고자 하였다. 측정 가능한 센서와 사물인터넷(IoT) 적용 실험은 아크릴 상자에 형상화한 인공습지에서 수행되었다. 적용되는 센서는 분산형으로 설치되는 LID를 고려하여 저비용으로 구축하고자 하였으며 비교적 저렴하면서 상용화되어있는 아두이노와 라즈베리 파이를 기반으로 하였다. 그리고 LID 시설의 현재 상태와 유지관리 및 이상기후 시 영향을 분석하기 위해 복합적인 센서 측정 개발에 목표를 두었다. 센서는 풍향·풍속, 강우량, 이산화탄소, 미세먼지, 온도·습도, 산성도, 위치 정보 등을 실시간으로 측정하도록 하였다. 또한 측정된 데이터의 수집, 전송 및 결과 확인을 위하여 데이터 수집 장치, 저장 서버 프로그램 및 PC와 모바일 활용 결과 확인 프로그램을 개발하였다. 각 센서를 통해 얻은 측정값들은 Wifi 모듈을 통해 관리 서버로 전달되고 실시간으로 데이터베이스 서버에 저장된다. 본 연구에서 수행한 4개월간의 측정 결과를 분석한 결과 LID 시설에 ICT 기술 적용의 안정성과 적용 가능성을 확인하였다. 실시간으로 측정된 값은 LID 시설의 기능 평가 및 유지관리 방안 도출을 위한 빅데이터 활용이 가능한 것으로 나타났다.
프로파일링은 국내 범죄심리학의 대표적인 활용 영역으로 인식되고 있으며, 경찰청 프로파일러는 확고한 직업군으로 자리 잡고 있다. 그러나 사회적 인지도와 비교하면 정작 경찰 내부에서의 인식이나 활용도는 높지 않은 편이다. 본 연구에서는 강력사건 발생 시 프로파일러에게 프로파일링을 요청하고 활용하는 수사관의 인식을 파악하여 프로파일링 활용 의도에 영향을 미치는 요인을 확인하고자 하였다. 이를 위해 수사관들이 범죄 수사과정에서 고려하는 요소들에 대한 중요도 인식과 프로파일링에 대한 태도가 프로파일링 활용 의도에 미치는 관계를 경로모형을 통해 검증했다. 경찰 수사관 340명을 대상으로 조사한 결과, 수사관의 수사요소에 대한 중요도 인식은 규범적 수사(증거 수집과 법적 판단 등)와 사실적 수사(범죄자 분석, 범죄정보 시스템 분석 등) 중요도의 2가지 요인으로 구분되었으며, 이 중 사실적 수사 중요도가 프로파일링에 대한 태도를 매개하여 활용 의도에 정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면, 규범적 수사 중요도의 경우 프로파일링에 대한 태도에 부적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 수사관이 자신의 주 업무 영역인 수사에 대해 가지는 인식이 프로파일링에 대한 태도뿐 아니라 프로파일링 요청 여부를 결정하는 역할을 하고 있음을 시사한다. 연구결과를 바탕으로 프로파일링 이용 활성화에 필요한 전략을 논의하였다.
본 연구는 신도시 개발 등 규모가 비교적 큰 도시개발에 있어 빗물을 이용하여 자연적인 빗물순환체계를 구축하는데 중점을 두고 있다. 특히 통합빗물관리를 위한 자연적인 빗물순환체계 요소별 입지 선정 방법을 개발하여 수문환경의 변화를 최소화하고, 자연적인 물순환을 회복하여 저영향개발(LID)을 실현할 수 있으며, 이를 통해 유출량 저감뿐만 아니라 도시 내의 수공간 및 녹지공간의 증가로 인한 도시의 지속가능성을 증진시키는 데 목적이 있다. 통합빗물관리를 위한 빗물순환체계 요소별 입지 선정을 위한 최종적인 빗물순환체계 요소로는 집수, 침투, 여과, 저류, 이동 공간의 5가지 항목이 도출되었으며, 이를 토대로 각 요소별 입지선정 항목 및 기준을 설정하였다. 도출된 평가항목과 기준을 적용하기 위한 방법은 적합성지수 이론을 바탕으로 Gridcellanalysis를 실시하여 각 요소별로 적합성평가를 통해 주제도를 중첩하고 종합하여, 적합성지수에 따라 등급화 함으로써 요소별 조성가능 우선지역을 구분하도록 하였다. 개발된 방법은 경북 김천 혁신도시 개발예정지에 적용함으로써 그 실행가능성과 한계를 검토하였으며, 각 요소별 주제도의 중첩 결과는 Verylow, Low, Moderate, High, Veryhigh의 5단계로 구분하여, 공간 특성을 쉽게 파악할 수 있게 하였다. 마지막으로 적용한 결과를 바탕으로 현 토지이용계획도면 위에 빗물순환체계 구상도를 작성해 봄으로써 환경생태계획 후 세부공간계획 단계에서 물순환체계를 구축하는데 있어 유용하게 활용될 수 있으며, 지속가능한 도시개발을 위한 친환경적 도시계획의 수단으로 이용될 수 있다.
사물인터넷(IoT, Internet of Things) 분야는 풍부한 정보를 기반으로 사용자가 쉽게 접근해서 서비스를 창출해야 하나, 전력시스템의 특수성으로 인해 다음의 사항이 IoT 확산에 걸림돌로 작용할 수 있으며 '지능형 전력망 정보의 보호 조치에 관한 지침'에 의거, 전력설비 접근이 용이하지 않고, 특히 AMI(Advanced Metering Infrastructure)분야에 IoT 기술적용시 엄격한 보안 정책이 요구되고 있다. 이로 인해 IoT 기술의 전력시스템에 적용 및 활용에 제약이 발생되는 실정이다. 전력정보통신망은 그간 폐쇄망으로 운영되어 왔으며, 스마트그리드(Smart Grid) 인프라인 지능형 전력망에서도 개방형 양방향 통신을 검토하고 있으나 정보보안 취약성이 높아지고 사고 위험이 증가함에 따라 종합적인 보안정책 및 기술이 요구되고 있다. 본 논문은 IoT 기반 에너지 플랫폼 개발 연구내용의 일부로 전력정보시스템의 IoT 플랫폼 아키텍쳐 설계를 목표로 한다. IoT를 기반으로 전력서비스 및 솔루션을 제공하기 위해 '센서-게이트웨이-네트워크-플랫폼-서비스'를 하나로 연결하는 표준 프레임워크를 제정하고자 한다. 프레임워크는 크게 '센서-게이트웨이-플랫폼'을 연계하는 정보모델링 및 연동규약을 다루는 표준과 이를 토대로 다양한 센서를 수용할 수 있는 게이트웨이, 실시간 데이터 수집 분석 제공 역할을 수행하는 플랫폼으로 구분하고 관련 기술을 확보하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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