컨테이너 터미널에서 컨테이너를 하역하고 이송하는 작업 소요시간은 항만 생산성과 직결되는 요소 중 하나로 작업 소요시간의 최소화는 항만 생산성의 극대화를 야기할 수 있다. 컨테이너의 작업 소요시간 중 선석과 야드 간 컨테이너의 이송을 담당하는 야드 트랙터(Yard Tractor; Y/T)의 작업시간이 큰 부분을 차지한다고 할 수 있다. 그러나 현재 야드 트랙터의 작업시간은 터미널 운영 실무자 경험에 기반한 추정은 가능하나, 이를 정량적으로 추정하기는 어려운 실정이다. 최근, 4차 산업혁명 핵심기술 중 하나인 IoT(Internet Of Things)를 기반으로 항만 내 물류자원을 실시간으로 모니터링 및 추적하여 작업시간을 산정하는 기술이 연구되고 있지만 이를 실제 항만 현장에서 상용화하기에는 어려운 단계이다. 따라서, 본 연구에서는 컨테이너 터미널 운영 효율화를 위해 야드 트랙터 작업시간 예측 모형을 개발한다. 예측 모형의 개발을 위해 실제 항만 운영 데이터를 분석하여 야드 트랙터의 작업에 영향을 끼치는 요인을 분석하고, 이에 따른 야드 트랙터의 작업시간을 예측한다.
본질적으로 복잡하고 다양한 특성을 가지는 우리나라(도시, 농어촌, 도서산간, 섬 등)의 물 공급 시스템은 생활수준의 향상, 기후변화 및 가뭄위기, 소비환경 중심의 요구와 한정된 수자원을 잘 활용하기 위한 운영 및 관리가 매우 복잡하다. 이로 인한 수자원 고갈과 가뭄위기 등에 관련한 대책 및 방안으로 대체수자원인 지하수 활용방안들이 제시되고 있다. 따라서, 물 관리 시스템과 관련한 디지털 기술은 오늘날 플랫폼과 디지털 트윈의 도입을 통해 네트워크와 가상현실 세계의 연결이 통합되어진 4차 산업혁명 사업이 현실화되고 있다. 물 관리 시스템에 사용된 새로운 디지털 기술 "BDA(Big Data Analytics), CPS(Cyber Physical System), IoT(Internet of Things), CC(Cloud Computing), AI(Artificial Intelligence)" 등의 성장이 증가함에 따라 가뭄대응 위기와 도시 지하수 물 순환 시스템 운영이 증가하는 소비자 중심의 수요를 충족시키기 위해서는 지속가능한 지하수 공급을 효과적으로 관리되어야 한다. 4차 산업혁명과 관련한 기술성장이 증가함으로 인한 물 부문은 시스템의 지속가능성을 향상시키기 위해 전체 디지털화 단계로 이동하고 있다. 이러한 디지털 전환의 핵심은 데이터에 관한 것이며, 이를 활용하여 가치 창출을 위해서 "Digital Groundwater Technology/Twin(DGT)"를 극대화하는 방식으로 제고해야 한다. 현재 당면하고 있는 기후위기에 따른 가뭄, 홍수, 녹조, 탁수, 대체수자원 등의 수자원 재해에 대한 다양한 대응 방안과 수자원 확보 기술이 논의되고 있다. 이에 따른 "물 순환 시스템"의 이해와 함께 문제해결 방안도출을 위하여 이번 "기획 세션"에서는 지하수 수량 및 수질, 정수, 모니터링, 모델링, 운영/관리 등의 수자원 데이터의 플랫폼 동시성 구축으로부터 역동적인 "DGT"을 통한 디지털 트윈화하여, 지표수-토양-지하수 분야의 특화된 연직 프로파일링 관측기술을 다각도로 모색하고자 한다. "Digital Groundwater(DG)"는 지하수의 물 순환, 수량 및 수질 관리, 지표수-지하수 순환 및 모니터링, 지하수 예측 모델링 통합연계를 위해 지하수 플랫폼 동시성, ChatGPT, CPS 및 DT 등의 복합 디지털화 단계로 나가고 있다. 복잡한 지하환경의 이해와 관리 및 보존을 위한 지하수 네트워크에서 수량과 수질 데이터를 수집하기 위한 스마트 지하수 관측기술 개발은 큰 도전이다. 스마트 지하수 관측기술은 BD분석, AI 및 클라우드 컴퓨팅 등의 디지털 기술에 필요한 획득된 데이터 분석에 사용되는 알고리즘의 복잡성과 데이터 품질에 따라 영향을 미칠 수 있기 때문이다. "DG"는 지하수의 정보화 및 네트워크 운영관리 자동화, 지능화 등을 위한 디지털 도구를 활용함으로써 지표수-토양층-지하수 네트워크 통합관리에 대한 비전을 만들 수 있다. 또한, DGT는 지하수 관측센서의 1차원 데이터 융합을 이용한 지하수 플랫폼 동시성과 디지털 트윈을 연계할 수 있다.
우리나라는 고령화 사회 문제와 동반하여 1인 가구 고령자의 급격한 증가세를 보이고 있어, '독거노인 u-Care 서비스'라는 정책을 통해 문제해결을 위한 노력을 하고 있다. 본 연구는 혼자 사는 고령자의 건강과 안전을 위한 u-Care 서비스의 사용 환경 개선을 위한 새로운 기술 적용을 통해 좀 더 나은 u-Care 서비스 개선방안을 제안하고자 하였다. 첫째, 사물인터넷 기술 적용을 통해 1인 가구 고령자를 위한 u-Care서비스의 개선이다. 기존의 센서를 통한 안전 관련 상황정보 수집 분석과 함께 웨어러블 디바이스를 통해 건강정보를 측정하고, 건강정보 데이터를 활용하여 원격 모니터링 서비스를 제공하여 스마트폰과 같은 개인 디바이스를 이용해 의료기관에 사용자 자신의 건강상태를 전송해 향후 원격 의료 상담 또는 진료까지도 연결할 수 있을 것이다. 둘째, 감성서비스 로봇기술의 적용을 통해 단순한 안전과 건강관리뿐만 아니라 1인 가구 고령자의 정서적 안정감을 고려를 통한 u-Care서비스의 개선이다. 로봇과의 상호관계 형성이 가능한 사용자 환경의 제공은 정서적 측면에서 긍정적 효과를 제공할 수 있을 것이고, 기존의 u-Care서비스 제공 서비스에 향후 돌봄 기능 서비스제공을 통해 1인 가구 고령자의 독립적 일상생활에도 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
최근 독극물로 인한 사고가 빈번하게 발생하여 사회적인 문제가 발생하고 있어 독극물관리를 철저히 해야 할 필요성이 대두되고 있다. 2010년 기준으로 국내에는 약 10만 여종의 독극물이 유통되어 사고 시 중증 중독환자 혹은 대량으로 환자를 발생시킬 수 있고 국제적으로도 NBC에 의한 대량 재해의 심각성이 대두되고 있다. 그래서 생산지에서 부터 관리 할 수 있도록 독극물이 들어 있는 유리병에 13.56MHz 대역의 RFID 시스템을 사용하였고, 인식된 태그 데이터는 IEEE 802.15.4 기반의 통신으로 메인 시스템에 데이터를 전송한다. 전송 된 데이터는 스마트 디바이스를 통하여 독극물의 상태를 실시간으로 모니터링 할 수 있는 시스템을 구현하였다. 그러나 독극물을 관리하는 시스템의 고장은 예측 할 수 없는 결과를 발생시킨다. 그래서 고장의 원인이 되는 오류를 하드웨어 여분을 이용한 방법으로 검출하였고 검출된 오류가 전체 시스템에 영향을 주지 않도록 이중화 시스템을 제시하였다.
이 연구는 노인을 위한 신체활동 및 스마트 헬스 케어분야의 경향과 적용 가능성을 모색하기 위해 체계적 문헌고찰을 통해 메타분석을 실시하였다. 2006년부터 2017년 현재 시점까지의 논문검색 데이터베이스를 활용하여 학술지논문을 분석자료로 선정하였으며, 특허청에 등록된 특허자료를 중심으로 자료를 수집하였다. 노인, 신체활동, IT, IoT, 헬스케어를 조합하여 검색어로 설정하여 관련주제와 부합된 자료를 추출한 결과 총 102편의 학술논문과 79개의 특허를 대상으로 범주화 및 주제 분석을 통해 연구동향을 파악하였다. 첫째, 학술논문의 경우 2006년을 시작으로 2010년 연구가 급증하였으며, 2017년 현재까지 학계의 지속적인 관심 영역으로 나타났다. 반면 특허의 경우 2012년을 기점으로 특허등록수가 급증하는 것으로 나타났다. 둘째, 학술논문의 경우 5가지 연구영역에서 연구가 이루어지고 있는 것으로 나타났다. 서비스 디자인, 모니터링 시스템, 시스템, 정책, 기타연구로 분류되었다. 특허의 경우 3가지 형태로 시스템, 기기, 정보 관련 특허로 분류되었다. 후속연구에서는 노인의 건강증진을 위한 스마트 헬스 케어 기술의 효과성을 검증하기 위한 연구가 필요할 것으로 사료된다.
스마트팩토리를 구축하기 위해서는 CPPS(Cyber Physical Production System)의 구축은 필수적으로 동반되어야 하는 중요한 시스템이다. CPPS를 통해서 물리적 공장을 디지털 기반의 사이버 세상으로 옮겨오고 이를 지능적, 자율적으로 모니터링하고 제어하는 것이 스마트팩토리의 실체이다. 하지만 기존에 제시된 CPPS의 아키텍처들은 추상적인 모델링 형태의 아키텍처만 제시하고 있으며, 스마트팩토리에서 데이터를 수 집 교환을 위한 국제 표준인 OPC UA Framework(Open Platform Communication Unified Architecture)을 CPPS의 기본적인 체계로 적용한 연구는 부족하였다. 이에 아키텍처 구성 실제 공장에 적용 가능한 CPPS 아키텍처로 분산되어진 필드 데이터를 수집하여 중앙에 집중화 된 서버에서 집중된 데이터 처리가 되어야만 클라우드와 IoT를 모두 포함할 수 있는 CPPS를 구현 가능하다. 본 연구에서는 중앙 처리 OPC UA Framework을 준수한 OPC UA를 기술 체계를 기반으로 중앙의 OPC UA Server를 통해 CPPS 아키텍처를 구현하고 OPC UA 모델링 처리를 통해 CPPS 논리 프로세스와 데이터 처리 프로세스가 자동으로 생성되는 방법을 포함한 CPPS 아키텍처를 제안하고 모델 공장을 실제로 구현하여 그 성능과 가용성에 대해서 연구하였다.
최근에 머신 러닝 기술은 의료, 제조, 마케팅, 금융, 방송, 농업 등 사회 전반에 많은 영향을 미치고 있고 미래에도 인류의 생활에 많은 도움을 줄 것으로 예상된다. 본 논문에서는 인류의 생존에 가장 큰 영향을 주는 먹거리 즉, 농업 분야에 머신러닝기술을 적용하는 방법을 연구한다. 농업 분야에 IoT(Internet of Things) 기술을 접목하는 스마트 팜 (Smart Farm) 분야는 생육환경을 실시간으로 모니터링 하여 농작물의 생육환경을 최적으로 유지 하는 방법을 중점적으로 연구한다. 최근 KT에서 출시된 기가 스마트 팜 솔루션 2.0 에서는 머신러닝 기술을 사용하여 온실내의 온습도를 최적으로 유지하는 기술에 머신러닝을 적용하였다. 기존의 스마트 팜 분야 연구가 생육환경 조절에 중점을 두어 생산성 증대에 집중되어 있지만 본 연구에서는 과일을 최상의 품질 상태에서 수확하여 좋은 가격으로 출하할 수 있도록 수확시기에 머신러닝을 적용하는 방법을 연구한다. 스마트 팜 분야에 머신러닝 기술을 적용하기 위해서는 풍부한 빅 데이터의 확보가 무엇보다 중요하므로 정확한 머신러닝 기술을 적용하기 위해서는 지속적으로 빅 데이터 수집이 가능해야 한다. 본 논문에서 수확시기 예측에 필요한 인자로는 온실 내에서 재배되는 과일의 색상 값과 무게 값, 내부 온습도 값을 색상센서 와 무게센서, 온습도센서를 사용하여 실시간으로 수집하여 확보한다. 본 논문에서 제안하는 FPSML은 유사 과일 재배에 반복적으로 사용할 수 있는 아키텍처를 제공하며 지속적으로 빅 데이터가 축적될수록 보다 정밀한 수확시기를 예측할 수 있다.
본 논문은 1인 가구를 위한 맞춤형 스마트 화재 및 방범 시스템을 소개한다. 최근 독신 인구의 증가 및 고령화로 인한 1인 가구가 급증하고 있다. 이에 따라 1인 가구를 위한 사설 보안 업체에 대한 수요가 증가하고 있으며 최근 급속하게 발전하고 있는 사물인터넷(IoT) 및 센서 기술을 적용한 스마트 보안 시스템 또한 중요한 이슈가 되고 있다. 그러나 점차 1인 가구가 증가하는 인구 구조의 추세에도 불구하고 기존 시스템은 다인가구에 초점이 맞춰져 있어 1인 가구에서 활용하기에 규모가 너무 크고 화재 감시, 방범 시스템이 별개의 구조로 작동하는 단점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 방범 시스템과 화재 감시 시스템이 통합된 1인 가구를 위한 맞춤형 안전대비 서비스를 제공하는 시스템을 설계하고 구현한다. 이를 통해 기존 사설 업체이용보다 적은 비용으로 경찰의 치안이 닿지 못하는 곳의 범죄 활동을 예방하고 실시간으로 주택의 상황을 모니터링 할 수 있도록 한다.
본 논문은 과학논문을 통해 30년 후인 2050년까지 가축과 동물성식품의 동향을 예측하면서 미래 동물생명산업 발전 전략으로써 ICT-기반 스마트축산 기술의 필요성을 검토하였다. 전 세계적으로 가축사육과 동물성식품 소비는 인구증가, 고령화, 농촌인구 감소, 도시화 및 소득증가에 대한 반응으로 빠르게 변화하고 있다. 기후변화는 가축 환경, 생산성과 번식효율성을 바꿀 수 있다. 가축생산은 온실가스 배출 증가, 토지 황폐화, 수질오염, 동물복지 및 인간의 건강 문제로 이어질 것이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 동물생명산업의 다양한 측면에서 4차 산업혁명과 융합된 ICT-기반 스마트축산을 활용하여 기후변화 대응, 생산성 향상, 동물복지, 동물성식품 영양품질 개선, 동물의 질병예방을 위한 선제적인 미래 대응전략이 필요하다. 미래 동물생명산업은 지속 가능성과 생산효율성을 향상시키기 위해 자동화를 통합해야 한다. 디지털 시대에 IoT와 빅 데이터를 사용하는 지능형 정밀가축사양, ICT-기반 스마트축산은 동물생명산업의 다양한 소스로부터 데이터를 수집, 처리 및 분석할 수 있다. 축사 내부와 외부의 환경 매개 변수를 정밀하게 원격 제어할 수 있는 디지털 시스템으로 구성되어있다. ICT-기반 스마트축산은 인터넷과 휴대폰을 통한 원격 제어를 위해 센싱 기술을 사용하여 동물의 행동복지 및 사양관리를 모니터링 할 수 있다. 농가가 필요로 하는 광범위한 정보의 수집, 저장, 검색 및 보급에 도움이 될 수 있고 새로운 정보서비스를 제공할 수 있다.
농경지, 농기계, 농작업자 간 IoT 등의 통신 기술을 이용한 유기적인 정보교환을 통해 생산성, 효율성, 수익성을 높이는 지능형 데이터 농업 형태인 커넥티드 팜이 상용화 단계에 있다. 본 연구는 지능형 농업기계의 교육과정과 농업기계 안전교육 성과지표를 개발하고자 ICT, 로봇, 인공지능 등 첨단 기술을 적용한 농업생산의 무인화 및 고효율화 변화에 따른 농업기계의 특허 동향을 조사 분석하였다. 노지용 자동화 기술과 관련해서 미국, 일본, 유럽, 한국의 특허 건수는 각각 541건, 326건, 128건, 85건으로 미국에서의 특허 활동이 가장 활발한 것으로 나타났고, 일본, 유럽, 한국의 순으로 조사되어 한국에서의 농업 자동화 기술이 선진국에 비해 뒤쳐져있는 것으로 조사되었다. 노지 자동화 기술의 세분기술 분야로 보면, 경로 생성 및 추종 기술, 환경 인식을 통한 작업기 제어 기술, 로봇 농작업 시스템 설계 기술, 작물 및 환경 센싱 기술, 수확량 및 품질 모니터링 기술 분야 순으로 출원 점유율이 높은 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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