본 기술 해설 논문은 5G의 IoT, 증강현실, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터, 미래 자율주행주행차 기술을 다루면서 평창 동계 올림픽의 5G이용, 제주 스마트시티 모델을 제시했다. 그 이유는 5G는 4차 산업의 대동맥이기 때문이다. 5G가 4차 산업 대동맥인 이유는 5G가 4차 산업혁명의 핵심 인프라이기 때문이다. 인공지능(AI), 자율주행차, 가상 증강현실(VR AR), 사물인터넷(IoT) 시대가 본격화되려면 지금보다 데이터를 몇십배 이상 더 빠르고, 안전한 상태로 전송할 수 있어야 가능하다. 예컨대 원거리에 있는 자율주행차에 현재 통신 기술인 LTE로 정지 신호를 보낸다면 100분의 1초가량이 걸린다. 상당히 빨라 보이지만, 시속 100km로 달렸다면 차가 정지 때까지 30cm를 움직이기 때문에 안전을 장담하기 어렵다. 5G는 현재의 LTE보다 약 40배가량 빠른 '초당 20기가비트(Gbps) 이상'이다. 이론적으로 1cm 이내에서 차량을 세울 수 있다. 5G는 반경 1km 이내 사물인터넷(IoT) 기기 100만개를 동시에 연결할 뿐 아니라, 속도 지연이 0.001초 이하다. 세계 최대 스마트폰용 반도체업체 퀄컴의 스티브 몰렌코프 최고경영자(CEO)는 "5G는 미래를 연결할 핵심 요소이자 혁신 기술"이라며 "5G 상용화로 2035년쯤에는 12조달러의 경제 유발 효과와 2200만개의 새 일자리 창출 효과를 기대할 수 있을 것"이라고 말했다.
4차 산업혁명과 관련하여 대두되는 핵심기술로 인공지능, 로봇, 빅데이터, 사물인터넷(IoT), 가상현실(VR)과 증강현실(AR), 자율주행자동차, 드론, 3D 프린팅, 블록체인 등을 들고 있다. 과거와 현재는 생산자가 최적의 비용으로 고성능 고품질 상품과 서비스를 제공했으나 4차 산업 혁명 시대는 소비자가 제품의 종류 및 특성, 생산 시점 등 전 과정에 관여하고 상품 자체보다 상품이 제공하는 가치를 중시하게 될 것으로 예상되고 있다. 이처럼 생산자 중심에서 소비자 중심으로 소비 트렌드가 변한 것은 AI, IoT, VR, 3D 프린팅 등 4차 산업혁명의 기술혁명이 지대한 기여를 했기 때문으로 볼 수 있다. 이처럼 다양한 제품과 서비스에서 새로운 유형의 소비자문제도 발생하고 기존의 소비자문제도 발생할 수 있으므로 이에 대한 체계적인 검토로 사전 예방적인 소비자정책과 사후구제의 소비자정책 모두 새롭게 정립해 두어야 한다. 사전예방적인 소비자정책으로는 (1) 위해방지, (2) 규격의 적정화, (3) 거래의 적정화, (4) 표시광고의 적정화, (5)소비자정보제공의 충실화 및 소비자능력의 향상을 위한 소비자교육의 강화, (6) 개인정보보호의 강화가 필요하다. 사후구제의 소비자정책으로는 (1) 소비자분쟁해결기준의 정비, (2) 피해구제 관련 법률의 제정이나 개정 등이 필요하다.
최근 IoT, 인공지능, 클라우드, 빅데이터, 모바일 분야가 융합되어 4차 산업혁명이라는 새로운 산업시대가 도래하였고 전 사업군으로 확대 되었다. 이 중심에는 소프트웨어가 중요한 역할을 담당하고 있지만 다양한 사업군으로 적용, 보편화됨에 따라 소프트웨어 안전에 대한 이슈가 부각되고 있다. 하지만 현재 소프트웨어 Safety는 개발 관점에서만 활동이 집중적으로 맞춰져 있고, 조직적인 개선 활동과 평가 체계 수준에 대해서는 다소 미진하다. 본 연구에서는 이러한 미진사항을 보완하고자 소프트웨어 Safety 성숙도 모델을 정의하고, 각 성숙도 레벨의 Process Area를 명시하였다. 본 연구에서 고안된 Safety 성숙도 모델을 기반으로 조직관점의 Safety 확립과 함께 체계적인 소프트웨어 Safety 개선 활동에 기여할 것으로 기대한다.
사물인터넷(IoT), 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터 등의 확산으로 애플리케이션에 대한 고속 암호화의 필요성이 대두되고 있다. GPU 최적화는 GPU가 이론적으로 얻은 암호 분석 결과 또는 축소된 버전을 합리적인 시간에 검증하는데 사용될 수 있다. 본 논문에서는 다양한 환경에서 구현되고 있는 PIPO 경량암호를 대상으로 GPU 상에서 구현하였다. PIPO에 대한 무차별 대입 공격을 고려하여 최적 구현하였다. 특히 비트 슬라이싱 기법을 적용한 최적화 구현과 GPU 요소를 최대한 사용하였다. 결과적으로 제안 기법의 구현은 RTX 3060 환경에서 초당 약 195억의 처리량을 보여 이전 연구 보다 약 122배 높은 처리량을 달성하였다.
철도 교통시스템은 최근 들어 각 구성 요소의 자동화 단계를 넘어 지능화를 추구하는 스마트 철도로 발전하고 있다. IoT(: Internet of Things), 빅데이터, 딥러닝, AI(: Artificial Intelligence), 블록체인 등 ICT(: Information & Communications Technology) 기술에 기반한 스마트 철도는 국내외 철도 기술에 많은 발전적 변화를 일으킬 것으로 예상된다. 본 논문에서는 이와 같은 스마트 철도 시스템(SRS: Smart Railway System)의 근간을 이루는 철도 통신 기술의 국내외 표준화 동향에 대해서 살펴보고 향후 우리나라 철도교통시스템에서의 열차제어 기술(CBTC)이 세계 철도산업에서의 선도 기술이 되기 위한 지향점(UBTC)에 관하여 논한다.
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.
제4차 산업혁명은 IoT(Internet of Things) 빅데이터(BigData) 인공지능 등 다양한 기술들의 융합을 통하여 스마트 공장(Smart factory) 구현을 목표로 새로운 산업화를 시도하고 있다. 스마트 공장 실현을 위해서 다양한 이종기계들 간의 유연한 데이터 교환 방법이 가능한 통신 기술이 필요하고 표준 기술을 기반 생산 장비의 확장성이 고려될 수 있어야 한다. 본 연구에서는 이종기기를 포함하는 다수의 생산 설비로부터 데이터를 수집 및 통합하고, 모든 생산 장비를 감시할 수 있는 MTConnect기반 이종 공작기계 상태 정보 및 가공 정보 관리시스템을 제안한다. 개발된 시스템 기술은 유연 자동화 생산 라인의 핵심 기술로서 오류 검출, 가공 상태 관리 등 무인 자동화 라인의 중요한 정보를 제공 및 관리하는 기술을 제공할 수 있다.
최근 네트워크 기술 발전과 함께 IoT 및 소셜 네트워크 서비스의 활성화로 인해 많은 그래프 스트림 데이터가 생성되고 있다. 본 논문에서는 압축률 및 압축 시간에 대해 중점적으로 연구되던 기존의 압축 기법에 그래프 마이닝을 적용하여 스트림 그래프 환경을 함께 고려한 그래프 압축 기술을 제안한다. 또한, 최신 패턴을 유지하여 실시간으로 변화하는 스트림 그래프에서 압축 효율 및 처리속도를 향상시킨다. 본 논문에서는 그래프 스트림 처리를 위한 점진적 빈발 패턴 기반 압축 기법을 제안하였다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 압축률과 처리시간을 기존기법과 비교하여 성능평가를 수행한다. 제안하는 기법은 그래프 데이터의 크기가 커질 때 중복되는 데이터가 많아져 기존 기법보다 빠른 처리속도를 보인다. 따라서, 빠른 처리가 요구되는 스트림 환경에서 제안하는 기법을 활용할 수 있다.
디지털 트윈은 현실 세계의 물리적인 사물을 컴퓨터상에 동일하게 가상화시키는 기술로써, IoT을 통해 센서 데이터를 수집하고, 수집한 데이터를 활용하여 물리적인 사물과 가상 사물을 양방향으로 연결을 할 수 있게 한다. 디지털 트윈 기술은 가상 모델의 시뮬레이션을 통해 동작을 조정하고 환경변화에 대한 대응을 미리 실험하여 위험성을 최소화할 수 있는 장점을 지닌다. 최근 인공지능이나 기계학습에 관련된 기술들이 주목받기 시작하면서, 물리적인 사물의 동작을 가상화하여 가상 모델을 관찰하고 다양한 시나리오를 적용하려는 시도가 증가하고 있다. 특히, 인더스트리 4.0에서 공장자동화의 핵심인 협력 로봇의 디지털 트윈을 구축하기 위해서는 로봇의 동작을 인지하는 과정이 필수적으로 요구된다. 로봇의 동작을 인지하기 위한 모델링 기반의 연구에 비해 센서 데이터 기반으로 동작을 예측하는 연구는 미비한 상황이다. 따라서 본 논문에서는 로봇의 동작을 인지하기 위해 가정용 협력 로봇에서 전류 및 관성 센서 데이터를 수집하기 위한 실험 환경을 구축하고, 수집한 센서 데이터를 기반으로 한 동작 예측 모델을 제안하고자 한다. 제안하는 방식은 조인트 위치 기반으로 로봇의 동작 명령어를 9가지로 분류하고 전류와 관성 센서값을 사용하여 학습을 통해 예측하는 방식이다. 이때, 학습에 사용되는 데이터는 협력 로봇이 동작 명령어의 입력 파라미터에 마진을 가지고 작동할 때 수집되는 센서값이다. 이를 통해, 동일한 경로를 따라 이동하는 9가지 동작뿐만 아니라 각 동작과 비슷한 경로를 따라 이동하는 동작에 대해서도 예측하는 모델을 구축하였다. SVM을 이용하여 학습한 결과, 모델의 성능은 평균적으로 정확도, 정밀도, 및 재현율이 모두 97%로 평가되었다.
개인정보보호위원회에서 공공기관을 대상으로 시행하고 있는 개인정보 관리수준 진단제도의 지표체계는 「개인정보 보호법」의 법적 준수사항을 점검하지만, 새로운 IT기술의 도입에 따르는 개인정보보호사항을 기준으로 적용하는 데 한계가 있었다. 따라서, 본 연구에서는 제4차 산업혁명의 핵심기술인 빅데이터, 클라우드, 사물인터넷, 인공지능을 특정IT기술의 도입에 따라, 개인정보보호가 강화될 수 있도록 별도의 지표체계가 운영될 수 있도록 지표체계의 개선방안을 제안하고자 한다. 이를 위해서 선정한 특정IT기술의 개인정보보호사항에 관한 국내외 문헌조사를 통해 지표체계의 구성요소를 도출하고, 공공기관의 개인정보 보호담당자 대상으로 한 설문조사 및 개인정보보호 전문가대상으로 FGI/Delphi분석을 통해 진단지표로 선정하였다. 이렇게 선정한 지표체계는 먼저, 모든 특정IT기술의 기획 및 설계단계에서부터 개인정보보호원칙(PbD)과 가명정보처리 및 비식별 조치에 관한 기준의 적용여부를 점검하는 공통지표를 선정하였다. 이외에 빅데이터에 관한 2개 점검항목, 클라우드에 관한 개인정보 처리방침 게재 사항 등 5개 점검항목, 사물인터넷관련 원칙적용, 로그기록 관리 등 5개 점검항목, 인공지능에 관한 원칙 적용 등 4개 점검항목을 선정하였다. 이처럼 본 연구는 개인정보 관리수준 진단제도의 발전을 위해 새로운 IT기술변화에 대응할 수 있도록 개인정보보호의 신속한 대응을 유도하는 진단제도가 되도록 제언하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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