오늘날 블로깅은 개인이 스스로의 동기로 정보를 제공하고 의견을 공유함으로써 인간 간 관계성을 구축할 수 있는 유력하고 새로운 방법으로 인식되고 있다. 이러한 블로깅 행위는 관심 있어 하는 상품이나 상점과 같은 대상물을 지나가는 사람에게도 유용할 수 있다. 그렇지만 인근의 대상물로부터의 신속한 응답은 현존 블로깅 시스템으로는 불가능한데, 이것은 블로깅을 하는 사람과 대상물 사이의 이격 때문이다. 따라서 본 논문의 목적은 사용자들에게 생산자와 같은 대상물의 소유자가 아닌 대상물 자체와 즉각적이며 상황인식적으로 의사소통을 가능하게 하여 필요한 개인화 서비스를 받을 수 있게 하는 방법론을 제안하는 것이다. 이를 위하여 대상물 및 그 대상물의 소유자의 관점에서 일하는 인공적 블로거의 개념을 제안하였다. 이에 따라 유비쿼터스 블로깅의 기능성이 소개되고 관련한 프로토타입 시스템을 제안하였다.
심볼레벨에서 개발된 1세대 전문가시스템의 문제점을 해결하기 위하여 최근 지식레벨에서 2세대 전문가시스템을 개발하기 위한 여러 가지 방법들이 제안되었으나, 대개 개념적인 모델링 기법을 제시하는 수준에 머무르고 있다. 본 논문에서는 이러한 개념적인 모델링 기법이 실용 가능한 개발기법이 될 수 있도록 기존의 연구 내용을 수정, 보완한 태스크 객체 모델링(TOM) 기법을 제시하였다. 이 기법에서 태스크 객체(TO)는 자신의 목표와 수행 조건, 실행할 행위 지식 등을 포함하는 하나의 지식 단위로 정의하고, TO의 구조적, 동적, 기능적 측면을 쉽게 도식화할 수 있는 태스크 객체 다이어그램(TOD)을 정의하였다. 또한, 각 TO의 행위 지식을 표현하는 기본 단위로서 추론유형(Inference Type)들을 정의하였다. 본 논문에서 제안한 TOM 기법이 단순히 개념적인 모델링 기법이 아니라 실용적인 2세대 전문가시스템 개발기법으로 활용될 수 있도록 TOD 에디터와 TO 에디터를 개발하고, TO의 상태 변화에 기반을 둔 TO 처리 알고리즘을 개발하였다. 또한, 정의된 추론유형들이 대표적인 전문가시스템 개발도구인 IRE(Intelligent Rules element)의 메소드로 자동 변환 될 수 있도록, 각각의 추론유형과 IRE의 메소드를 1: 1로 대응시킨 추론 유형 라이브러리를 구축하였다.
제4차 산업혁명 시대로 불리는 초연결-초지능 사회의 출현은 안보 환경의 새로운 변화를 가져왔다. ICT(정보통신기술) 융 복합 하이테크 기술이 전 방위적으로 도입되면서 현실 공간을 움직였던 사람 중심의 동력은 코드를 중심으로 한 사이버 공간으로 대체되고 있으며, 그 의존도는 계속 높아지고 있다. 하지만 이러한 기술적 변화는 역설적으로 우리 사회를 위협하는 또 다른 안보취약점으로 작용하고 있으며, 과학기술이 가져온 기회와 도전을 동시에 직면하며 사이버 방어체계를 구축해야 하는 당위성을 가져왔다. 이에 본 연구에서는 갈수록 지능화되고 대규모로 진화하고 있는 사이버 공격에 적극적으로 대응할 수 있는 이론적 근거로 정당방위 이론을 제시하였고, 이에 대한 자주적 사이버 안보전략 수립 방향으로 첫째, 사이버 안보법 제정의 필요성 둘째, 미국 등 사이버 강대국들과의 대응공조 체계 마련 셋째, 사이버 인력을 어떻게 양성할 것인가에 대한 방안 마련을 제언하였다.
위성항법시스템은 전지구에서 어디에서나 위성신호만 수신하면 수신기의 위치와 시간 정보를 획득할 수 있는 편리한 시스템이다. 하지만 항법신호는 오차를 포함하고 있고 신호의 수신 상태에 따라 수신기의 위치 오차가 발생한다. 또한, 위성들의 기하학적 배치에도 위치 오차는 영향을 받는다. 그러므로 가시위성의 개수와 상태에 따라 수신기의 위치 성능은 변화한다. 특히, 위성이 뜨거나 지는 시각에는 해당 위성의 신호 상태가 좋지 않으며 도심지에서 건물 등의 장애물로 인해 신호가 차단되는 경우에는 수신기의 위치가 변화하여 나타난다. 본 논문에서는 보정량을 추정하여 수신기가 측정한 의사거리에 반영하는 기법과 가시위성을 조정하는 기법을 이용하여 위성항법 성능을 향상하는 방법을 제안하였다. 제안된 기법을 가시위성의 개수가 빈번하게 변화하는 환경에 적용하여 위성항법 시스템의 성능향상을 검증하였다.
서울특별시는 25개 구청에 7만5천여대의 CCTV가 설치되어 있다. 각 구청은 CCTV관제를 위한 관제센터를 구축하고 시민의 안전을 위해 24시간 CCTV영상관제를 수행하고 있다. 서울특별시는 유관기관과 MOU를 체결하여 긴급/응급 상황에 신속한 대응이 가능하도록 구청의 CCTV영상을 제공하여 시민이 안전한 스마트시티통합플랫폼을 구축하고 있다. 본 논문에서는, 서울특별시 관할구청에서 사건 발생 시, CCTV영상에 대해 인공지능 DNN 기반의 Template Matching 기술, MLP 알고리즘과 CNN 기반으로 YOLO SPP DNN모델을 사용하여 사람과 차량을 판별하여 도주경로를 예측한다. 또한, 관할구청을 이탈하여, 차량 및 사람이 도주 시, 인접 구청에 영상정보와 상황정보를 자동전파 하도록 설계한다. 인공지능을 활용한 도주경로 예측 및 추적 시스템은 스마트시티 통합플랫폼을 전국으로 확장시킬 수 있다.
본 연구는 건설공사 현장에 적용되고 있는 무선센서네트워크 관련 기술현황을 검토하고, USN 기반의 콘크리트 양생온도 관리방법에 대한 현장적용성 실험을 통하여 그 개선 방안을 도출하는데 목적이 있다. 건설분야에서의 USN 관련연구는 주로 공사의 품질관리 및 시설물 유지관리, 안전관리를 중심으로 이루어지고 있으나, 현장여건 및 통신네트워크 등 실용화를 위한 세부적인 연구가 필요한 것으로 나타났다. 또한 현장사무실에서의 실시간 원격모니터링에 의한 콘크리트의 온도관리가 콘크리트내 소형의 무선센서를 활용 하여 USN 환경에서도 가능한 것을 알 수 있었다. 다만, 센서의 매립깊이에 따른 전파인식정도나 내장건전지의 전력소모 및 전송방식 등 현장에서의 가변적 상황에 대응할 수 있는 보다 안정화된 다양한 시스템 구축을 위한 연구가 필요한 것으로 나타났다.
품질검사는 중간상품이나 최종상품을 품질관리 표준을 만족하는 양품과 불량품으로 분리하는 일을 수행한다. 대량생산체계에서 품질을 수작업으로 검사하는 것은 일관성과 효율성을 저하시키므로 대량으로 생산되는 상품의 품질을 검사하는 것은 다수의 공정에서 기계에 의한 자동 확인과 분류를 포함하게 된다. 생산공정에서 발생하는 데이터를 활용하여 공정을 개선하고 최적화하려는 선행 연구들이 많았음에도 불구하고, 실시간에 많은 데이터를 처리하는데 있어서의 기술적인 한계로 인해 실제 구현에서의 제약이 많이 있었다. 최근 빅데이터에 관한 연구에서는 데이터 처리기술을 개선하였고, 실시간에 데이터를 수집, 처리, 분석하는 과정을 가능하게 하게 하고 있다. 본 논문에서는 품질검사를 위한 빅데이터 적용의 단계와 세부사항을 제안하고, 유제품 산업에 적용 사례를 제시하려고 한다. 먼저 선행 연구들을 조사하고, 제조 부문에 적용할 수 있는 빅데이터 분석절차를 제안하며 제안된 방법의 실현가능성을 평가하기 위해서, 유제품 산업 분야의 품질검사과정 중 하나에 회선신경망(Convolutional Neural Network) 기술 및 랜덤포레스트(Random Forest) 기술을 적용하였다. 품질검사를 위해 제품의 뚜껑 및 빨대의 사진을 수집, 처리, 분석하여, 결함 여부를 판단하고, 과거 품질 검사결과와 비교하였다. 제안된 방법은 과거에 수행되었던 품질검사에 비해 분류 정확성 측면에서 의미 있는 개선을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해, 유제품 산업의 빅데이터 활용을 통한 품질검사 정확도 개선 가능성을 확인하였다.
냉동창고는 일반 창고와 달리 냉각설비를 갖춘 단열된 건물의 창고로서, $0^{\circ}C$이하의 다양한 유형의 냉장/냉동고에 물품들을 입고, 적재, 출고하는 일련의 업무가 운영된다. 최근 냉동창고에 RFID 기술이 도입됨으로써 창고 내 물품관리를 네트워크화, 지능화할 수 있게 되었다. 그러나 RFID 시스템으로 인한 물리적 인식 실패뿐만 아니라 논리적 인식 실패로 인한 물류정보 불일치가 발생하게 되면 RFID 냉동창고 관리시스템의 신뢰도가 떨어지고 업무의 효율이 감소하게 된다. 본 논문에서는 RFID 냉동창고 관리 시 발생하는 다양한 종류의 오류들을 즉각적으로 탐지할 수 있는 슈퍼바이저 시스템의 개발내용에 대해 기술한다. 이는 RFID 냉동창고 관리업무상 발생할 수 있는 오류들의 제약조건들을 미리 설정하고 오류의 알림을 받을 수 있는 마스터 슈퍼바이저와 냉동창고 내 업무를 처리하는 작업자가 오류에 대한 알림을 받고 그 자리에서 오류를 직접 확인하고 처리할 수 있는 모바일 슈퍼바이저로 구성된다. 본 논문에서는 슈퍼바이저 시스템이 RFID 냉동창고 관리시스템 상의 오류들을 탐지/분석하는 시간을 줄임으로써 신뢰성을 높이기 위한 평균복구시간을 줄일 수 있음을 보인다.
사이버 상의 공격과 범죄가 기하급수적으로 증가와 해킹 공격들이 지능화, 고도화되면서 해킹 공격방법 및 루트가 복자하고 예측 불가능하게 진화하고 있어 실시간으로 범죄 발생을 예측, 예방과 대규모의 지능적인 해킹 공격에 대한 선제적 대응력 강화하기 위해 스스로 학습해 이상 징후를 감시 및 공격을 차단하여 대응하는 인공지능을 활용한 차세대 보안 시스템 구축을 통한 인공지능기반 보안관제 플랫폼 개발 방안을 제시하고자 한다. 인공지능기반 보안관제 플랫폼은 데이터 수집, 데이터 분석, 차세대 보안체계 운영, 보안체계 관리 등의 기반으로 개발되어야 한다. 빅데이터 기반과 관제시스템, 외부위협정보를 통한 데이터 수집 단계, 수집된 데이터를 전처리 후 정형화시켜 딥러닝 기반 알고리즘을 통해 정·오탐 선별과 이상행위 분석 등을 수행하는 데이터 분석 단계, 분석된 데이터로 통해 예방·관제·대응·분석과 유기적 순환구조의 보안체계를 운영하여 신규위협에 대한 처리범위 및 속도향상을 높이고 정상기반과 비정상행위 식별 등을 강화시키는 차세대 보안체계 운영, 그리고 보안위협 대응 체계 관리, 유해IP 관리, 탐지정책 관리, 보안업무 법제도 관리이다. 이를 통해 방대한 데이터를 통합적으로 분석하고 빠른 시간에 선제적으로 대처가 될 수 있도록 방안을 모색하고자 한다.
교통사고로 인한 인체 상해를 최소화할 수 있는 안전벨트의 착용이 전 좌석에서 의무임에도 불구하고, 안전벨트를 착용하지 않은 교통사고 사상자수는 여전히 많은 비율을 차지한다. 주행차량 내 전 좌석 안전벨트 착용 검지시스템은 탑승자의 안전벨트 착용 여부를 판단하고 착용을 유도하는 시스템으로 안전벨트 미착용 사상자수 감소를 위한 유용한 기술적 대응방안이 될 수 있다. 본 연구에서는 첫 번째로 순서형프로빗 모형을 활용한 교통사고 상해심각도 영향요인 평가를 통해 시스템 도입에 대한 타당성을 제시하였다. 분석결과, 안전벨트 착용 여부는 교통사고 상해심각도에 통계적으로 유의한 영향을 미치며 안전벨트 착용 시 사망 및 치명상에 이를 확률이 0.054배 감소하는 것으로 나타났다. 두 번째로 안전벨트 및 교통사고 상해와 관련된 선행연구를 기반으로 메타분석을 수행하여 시스템 도입 시 기대되는 사고심각도 감소효과를 추정하였다. 사고심각도 감소효과 분석결과, 안전벨트 착용 시 사망사고가 63.3% 감소할 것으로 분석되었으며 앞좌석은 75.7%, 뒷좌석은 58.1%의 사망사고 감소효과를 갖는 것으로 나타났다. 마지막으로 메타분석 결과와 교통사고 통계자료를 기반으로 시스템 도입 시 기대되는 교통사고 사상자수 감소효과를 도출하여 시스템의 교통안전 측면 효과를 분석하였다. 시스템 도입률이 증가함에 따라 안전벨트 미착용 교통사고 사상자수가 감소하였으며 시스템 도입률이 60%일 경우 사망자수는 현재 대비 3배 이상 감소할 것으로 예상되었다. 분석결과를 활용하여 안전벨트 착용률을 높이고 사고심각도를 저감시킬 수 있는 시스템 운영 방안을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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