The most common symptoms of COVID-19 are high fever, cough, headache, and fever. These symptoms may vary from person to person, but checking for "fever" is the government's most basic measure. To confirm this, many facilities use thermographic cameras. Since the previously developed thermographic camera measures body temperature one by one, it takes a lot of time to measure body temperature in places where many people enter and exit, such as multi-use facilities. In order to prevent malfunctions and errors and to prevent sensitive personal information collection, this research team attempted to develop a facial recognition thermographic camera. The purpose of this study is to compensate for the shortcomings of existing thermographic cameras with disaster safety IoT integrated solution products and to provide quarantine systems using advanced facial recognition technologies. In addition, the captured image information should be protected as personal sensitive information, and a recent leak to China occurred. In order to prevent another case of personal information leakage, it is urgent to develop a thermographic camera that reflects this part. The thermal imaging camera system based on facial recognition technology developed in this study received two patents and one application as of January 2022. In the COVID-19 infectious disease disaster, 'quarantine' is an essential element that must be done at the preventive stage. Therefore, we hope that this development will be useful in the quarantine management field.
최근 국내 축산 농가들에서는 생산성 향상을 위해 축사 환경 및 사양관리, 안전한 축산물 생산, 동물 복지 등에 데이터를 기반으로 한 기술이 도입되고 있다. 또한, 정부는 정책적으로 축산물의 생산성 향상 및 축산 환경을 개선하기 위해 ICT기반의 축사시설 현대화를 통한 스마트 축사 보급 사업을 2017년부터 진행하고 있다. 그러나 현재 스마트 축사는 모니터링과 제어의 연계성, 다양성, 통합성 등에서 한계가 있다. 그러므로 다양한 모니터링과 제어의 연계 및 통합을 하기 위해 지능화된 알고리즘 및 원격 제어로 축산의 모든 과정을 지능적으로 시스템화하기 위해서는 사물인터넷, 빅데이터, 인공지능, 클라우드 컴퓨팅, 모바일 등 지능정보기술을 기반으로 한 스마트 축산 시스템 개발이 필요하다. 본 연구에서는 지능정보기술 기반의 스마트 축사 관련 국내외 연구동향을 소개하고 첨단기술의 국내 적용 한계를 분석하였다. 끝으로 축산분야에 적용 가능한 미래 지능정보기술에 대해서 살펴보았다.
최근 세계적으로 사물인터넷 부문의 지출 성장이 높아짐에 따라 이를 암호화하기 위한 경량 블록 암호의 중요성 또한 높아지고 있다. ICISC 2020에 제안된 경량 블록 암호 PIPO 암호화 알고리즘은 Unbalanced bridge 구조를 이용한 SPN 구조의 암호이다. 화이트박스 공격 모델은 공격자가 암호화 동작의 중간값까지 알 수 있는 상태를 의미한다. 이를 대응하기 위한 기법으로 2002년 Chow 등은 화이트박스 구현 기법을 제안하여 DES와 AES에 적용하였다. 본 논문에서는 경량 블록 암호 PIPO 알고리즘에 화이트박스 구현 기법을 적용한 화이트박스 PIPO를 제안한다. 화이트박스 PIPO는 Chow 등이 제안한 화이트박스 AES 대비 테이블의 크기는 약 5.8배, 연산 시간은 약 17배 감소하였다. 또한, 모바일 보안제품에 화이트박스 PIPO를 활용하였으며 적용 범위에 따른 테스트 케이스 별 실험 결과를 제시한다.
As information and communication technology has developed remarkably, it has become possible to analyze various types of large-volume data generated at a speed close to real time, and based on this, reliable value creation has become possible. Such big data analysis is becoming an important means of supporting decision-making based on scientific figures. The purpose of this study is to develop a big data analysis tool that can analyze large amounts of data generated through engineering education. The tasks of this study are as follows. First, a database is designed to store the information of entries in the National Creative Capstone Design Contest. Second, the pre-processing process is checked for analysis with big data analysis tools. Finally, analyze the data using the developed big data analysis tool. In this study, 1,784 works submitted to the National Creative Comprehensive Design Contest from 2014 to 2019 were analyzed. As a result of selecting the top 10 words through topic analysis, 'robot' ranked first from 2014 to 2019, and energy, drones, ultrasound, solar energy, and IoT appeared with high frequency. This result seems to reflect the current core topics and technology trends of the 4th Industrial Revolution. In addition, it seems that due to the nature of the Capstone Design Contest, students majoring in electrical/electronic, computer/information and communication engineering, mechanical engineering, and chemical/new materials engineering who can submit complete products for problem solving were selected. The significance of this study is that the results of this study can be used in the field of engineering education as basic data for the development of educational contents and teaching methods that reflect industry and technology trends. Furthermore, it is expected that the results of big data analysis related to engineering education can be used as a means of preparing preemptive countermeasures in establishing education policies that reflect social changes.
본 연구는 전통뉴스 보도에 나타난 인공지능(AI)스피커 뉴스 텍스트 분석을 통해 인공지능(AI) 스피커 발달과정을 분류하고 시기별 제품별 특성을 파악하였다. 또한 AI 스피커 사업자 제품별 뉴스 보도와 시기별 뉴스 보도간의 상관관계를 분석하였다. 분석에 사용된 이론적 배경은 뉴스의 프레임과 토픽프레임이다. 분석방법으로는 LDA 방식을 활용한 토픽모델링(Topic Modeling)과 의미연결망분석이 사용되었으며, 추가로 'UCINET'중 QAP분석을 적용하였다. 연구방법은 내용분석 방법으로 2014년부터 2019년까지 AI 스피커 관련 2,710건의 뉴스를 1차로 수집하였고, 2차적으로 Nodexl 알고리즘을 이용하여 토픽프레임을 분석하였다. 분석 결과 첫째, AI 스피커 사업자 유형별 토픽 프레임의 경향은 4개 사업자(통신사업자, 온라인 플랫폼, OS 사업자, IT디바이스 생산업자) 특성에 따라 다르게 나타났다. 구체적으로, 온라인 플랫폼 사업자(구글, 네이버, 아마존, 카카오)와 관련한 프레임은 AI 스피커를 '검색 또는 입력 디바이스'로 사용하는 프레임의 비중이 높았다. 반면 통신 사업자(SKT, KT)는 모회사의 주력 사업인 IPTV, 통신 사업의 '보조 디바이스' 관련한 프레임이 두드러지게 나타났다. 나아가 OS 사업자(MS, 애플)는 '제품의 의인화 및 음성 서비스' 프레임이 두드러지게 보였으며, IT 디바이스 생산업자(삼성)는 '사물인터넷(IoT) 종합지능시스템'과 관련한 프레임이 두드러지게 나타났다. 둘째, AI 스피커 시기별(연도별) 토픽 프레임의 경향은 1기(2014-2016년)에는 AI 기술 중심으로 발달하는 경향을 보였고, 2기(2017-2018년)에는 AI 기술과 이용자 간의 사회적 상호 작용과 관련되어 있었으며, 3기(2019년)에는 AI 기술 중심에서 이용자 중심으로 전환되는 경향을 나타냈다. QAP 분석 결과, AI 스피커 발달에서 사업자별과 시기별 뉴스 프레임이 미디어 담론의 결정요인에 의해 사회적으로 구성되는 것을 알 수 있었다. 본연구의 함의는 AI 스피커 진화는 사업자별, 발달시기별로 모회사 기업의 특성과 이용자 간의 상호작용으로 인한 공진화 과정이 나타냄을 발견할 수 있었다. 따라서 본 연구는 AI 스피커의 향후 전망을 예측하고 그에 따른 방향성을 제시하는 데 중요한 시사점을 제공한다.
최근 헬스케어 산업이 사물인터넷(Internet of Thing) 기술과 결합한 스마트 헬스케어 산업이 주목을 받고 있다. 스마트 헬스케어란 애플리케이션, 웨어러블 기기, 플랫폼 등 정보통신 기술은 기반으로 한 건강관리 및 의료 서비스를 말한다. 스마트 헬스케어 산업은 차세대 산업분야인 6T 중 가장 활발한 IT(Information Technology)와 BT(Bio Technology)간의 결합으로 차세대 스마트 헬스케어 기기들이 늘어나고 있다. 다양한 스마트 헬스케어 기기들이 나타남에 따라 스마트 헬스케어 시스템이 다른 유기적 연동 여부와 보안성 품질 여부가 중요한 평가요소가 되고 있다. 본 논문에서는 이를 위해 스마트 헬스케어 시스템의 특성 및 서비스 유형을 조사하고 스마트 헬스케어 시스템의 기술 및 산업 동향을 분석하였다. 이를 바탕으로 스마트 헬스케어 시스템 평가 요구사항을 도출하여 스마트 헬스케어 시스템의 보안성 평가방법과 품질평가기준을 개발하고자 한다. 이는 스마트 헬스케어 시스템의 품질 향상 및 신뢰도 높은 제품 개발을 유도 할 수 있으며, 기술보호 장벽에 대처 할 수 있는 핵심기술로 기대된다.
산업의 경쟁력을 강화하기 위해서는, 새로운 기술의 개발 및 사업화와 함께 관련된 규제·애로를 발굴하고, 적기(適期)에 대응하는 것이 매우 중요한 요소로 작용한다. 현 정부에서는 이러한 산업적 변화에 대응하여 신산업에 대한 투자 확대와 함께 해당 산업 분야에 적용되고 있는 기존 규제메커니즘의 개혁을 추진하고 있다. 이러한 정부 정책방향에 맞춰, 본 연구는 신산업 분야에서 발생될 규제이슈를 선제적으로 예측하기 위해, 신제품 및 서비스의 시장진출에 있어서 걸림돌이 되는 기존 규제 제도를 발굴하고, 적정성 평가 및 개선방안을 마련하기 위한 규제영향분석 체계를 구축하고자 하였다. 그 결과로, 본 연구에서는 규제영향분석 프레임워크를 제시하였으며, 실제 규제이슈 사례를 적용하여, 분석하고 개선안을 도출하는 전반적인 과정을 보여주고자 하였다. 본 연구의 결과는 '18년도에 정부에서 집중적으로 투자를 진행했던 융합 신산업 분야의 제품 및 서비스를 대상으로 하여, 기획(R&D)단계부터 상용화 되기까지의 일련의 과정에서 발생 가능한 규제들을 사전적으로 검토하는 방법론을 제안하였다. 규제영향분석 프레임워크를 통해 도출된 규제 개선안은 소관 부처에 건의되어, 실제로 법령이 개정되었다는 점에서 연구의 실무적 및 정책적인 시사점을 제시할 수 있으며, 본 연구에서 개발한 규제영향분석 프레임워크는 향후 신산업 분야에서 나타날 수 있는 규제 이슈들을 해결하는 것에 도움을 줄 수 있을 것으로 예상한다.
최근 사물인터넷(Internet of Things)과 같이 정보통신기술이 다른 산업의 제품들과 결합하여 새로운 기능을 제공하고 있다. 모듈성은 기술 융합을 촉진하는 데 중요한 역할을 하고 있고, 이는 조직 간의 관계뿐만 아니라 산업 내의 경쟁 구조에도 영향을 미치고 있다. 모듈성이 조직 체계 및 산업 내 지배구조에 영향을 미치는 데 있어서 핵심 요인은 개별 모듈 간의 연계를 담당하는 인터페이스 표준이다. 모듈성과 인터페이스 표준에 관한 연구들은 기술 체계와 조직 체계 간의 상호 작용과 이로 인해 산업의 역학 구도가 변화하는 과정을 설명하고 있어서, 상기 언급한 현상을 이해하는 데 도움이 될 수 있다. 본 논문에서는 모듈성에 관한 기존 해외 연구들을 모듈성과 제품 아키텍처, 인터페이스 표준과 조직 체계, 지배구조와 제도적 요소 측면에서 정리하였다. 또한 전자 산업과 자동차 산업을 비교 분석하여 표준화 정책에 대한 시사점을 도출하였다. 이를 통해 다양한 모듈 제조업체 육성과 네트워크 효과에 기반을 둔 글로벌 경쟁력 강화, 사용자 중심의 혁신 체계 도입을 위해서는 개방형 인터페이스 표준을 외부형으로 설정하는 것이 중요하다는 것을 밝혀냈다. 또한 성능 최적화 측면에서 제품의 특성 반영, 산업 내 핵심기업의 참여 유도, WTO 법과 같은 제도적 요소 등 개방형 인터페이스 표준화 정책을 수립할 때 고려할 사항들을 정리한다.
패키징 분야도 4차 산업혁명에 발 맞춰 IoT (Internet of Things), 빅데이터, 클라우드 및 소비자 기반 기술 등이 적용되어 스마트 패키징이 등장하고 있다. 정책, 예측, 마케팅, 디자인 등 다양한 분야에서 빅데이터 분석이 활용되고 있지만 패키징 분야에서의 연구는 아직 초보적 수준이다. 따라서 본 연구는 빅데이터를 패키징 분야에 적용하기 위해 선행연구과 관련서적을 통해 빅데이터의 정의와 연구에서 활용되는 데이터 수집, 저장, 분석방법을 정리하였고 패키징 분야에 적용할 수 있는 분석방법을 제시하였다. 오늘날 패키징 분야는 마케팅적 요소를 요구받고 있기 때문에 패키징에 대한 소비자의 인식을 파악할 필요가 있으며 빅데이터의 근원이 되는 5가지 데이터 중 사유데이터(private data)와 커뮤니티 데이터(community data)를 활용하여 소비자와 제품 간의 상호작용 분석하는데 활용하고자 한다. 패키징은 소비자의 관심을 끌기 위한 전략전인 도구로 사용되며 소비자의 구매위험을 줄이는 수단이 되기 때문에 패키징에 대한 소비자의 인식을 분석할 필요가 있다. 본 연구에서는 제품 개선을 위한 문제점 도출 과정에서 의미연결망 분석(Semantic Network Analysis)과 텍스트마이닝(Text mining)을 활용하여 제품을 구성하는 다양한 요소들을 파악하고 패키징 요소의 빈도분석을 거쳐 패키징의 영향력을 확인하는 방안과 저관여 제품을 대상으로 텍스트 마이닝(Text mining)과 오피니언 마이닝(Opinion Mining), 소셜 네트워크 분석(Social Network Analysis)을 통해 패키징에 대한 감정분석을 하여 동일한 제품군에서 소비자가 선호하는 패키징을 도출하는 방안을 제시하였다. 패키징은 제품을 구성하는 많은 요소들 중 하나이기 때문에 패키징이라는 단일 요소의 영향력을 파악하기란 쉽지 않지만 본 연구는 빅데이터를 활용하여 패키징에 대한 소비자의 인식과 감정을 분석하고 제품에서 패키징이 소비자에게 미치는 영향력을 분석할 수 있는 방안을 제시한 데 의의가 있다.
지금은 그 어느 때보다도 급변하는 시대로 3D 프린팅, 사물 인터넷, 웨어러블 등 새로운 기술이 정신을 차릴 수 없을 만큼 빠른 속도로 쏟아져 나오고 있다. 새로운 개념에 익숙해지기도 전에 또 다른 개념을 익혀야 하는 요즘 융합, 다학제, 디자인 혁신과 같은 단어는 시대를 규정짓는 중요한 키워드임에 틀림없다. 이처럼 이종 기술간, 산업간, 학문간 융합 트렌드의 확산으로 융합 신제품 및 창의적 서비스 개발에서 디자인의 역할이 더욱 중요해지고 있다. 정부에서도 'ICT 중심의 융합'을 통하여 새로운 산업을 일으키고 고급 일자리를 창출함으로써 '창조경제를 실현'한다는 정책을 일관성 있게 추진해오고 있다. 이러한 글로벌 트렌드 변화에 능동적으로 대처할 수 있는 'ICT+디자인 융합형 인재'를 양성하기 위한 체계적인 교육과정을 개발할 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 다양한 문헌연구와 세계 우수대학 및 국내 대학에 대한 벤치마킹, 산업체, 연구소, 관련기관 등에 속한 ICT분야 전문가 혹은 디자인 분야에 종사하는 디자이너를 대상으로 하는 설문조사 등을 통하여 글로벌 산업 환경의 변화와 산업체의 구체적인 수요 분석을 통하여 ICT+디자인 융합 교육과정을 제안하였다. ICT+디자인 융합 교육과정에서는 ICT+디자인 융합분야에 대한 전문적인 지식을 함양하고 연구하기 위하여 디자인적 사고와 방법론을 학습하고 ICT+디자인 통합프로젝트 수행 및 실제적인 ICT+디자인 융합 과제를 창의적으로 해결할 수 있는 교과목으로 구성하였다. 디자인과 ICT 전공자들이 어울려 '디자인적 사고(Design Thinking)'를 기반으로 각자의 전문성을 가지고 서로를 이해하고 소통 협력할 수 있도록 극단적 협력(Radical Collaboration)을 통한 창의적인 협업이 가능한 교과목으로 구성하였다. 또한 산업체 전문가를 멘토로 선임하여 다양한 형태의 통합프로젝트를 수행함으로써 현장 중심형 실무 프로젝트를 경험할 수 있는 교과목으로 구성하였다. 전체적으로 단순히 연구만 하는 것이 아니라 창의융합 공작소에서 직접 만들어 볼 수 있는 환경을 구축하여 어떠한 아이디어라도 실제 구현해 볼 수 있는 교과목으로 구성하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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