5G 네트워크와 사물인터넷 기술의 빠른 발전과 보급으로 빅 데이터 분석 기술 및 서비스 시스템에 대한 요구가 증가하고 있다. 특히, AI 기술 활용에 대한 폭발적인 수요 증가로 수집된 데이터에서 새로운 의미를 추출할 수 있는 머신/딥러닝 모델의 활용을 위한 경쟁이 치열해 지고 있다. 다양한 분야에서 AI 기술을 도입하기 위해서는 고성능 GPU를 탑재한 시스템을 구축하고 딥러닝 모델을 실행하기 위한 복잡한 설정을 할 필요가 있다. AI 기술을 활용하기 위해 소요되는 노력을 줄이기 위해, AIaaS 플랫폼은 사전준비과정 및 운영을 위한 복잡함을 클라우드 인프라에 감추고, AI 연구개발자들이 고성능 AI 분석기술을 쉽게 활용할 수 있게 하는 온라인 서비스로써 큰 주목을 끌고 있다. 본 논문에서는 딥 러닝 모델 등록부터 온라인 서비스 운영에 이르기까지 Docker 및 OpenFaaS 기반 AI 서비스 생성을 지원할 수 있는 새로운 AIaaS 시스템을 제안한다. 또한 제안 시스템에서 AI 서비스를 쉽게 생성, 활용하는 방법을 보여주는 사례 연구도 설명한다.
4차 산업혁명이 시대적 이슈로 떠오르며, 우리나라가 기술 후발주자의 위치에서 4차 산업혁명을 선도하는 '퍼스트무버'가 되기 위해, 빅데이터, 인공지능, 로봇, 사물인터넷, 3D 프린팅 등의 ICT 기술을 향후 어떻게 발전시켜 나아갈지 연구개발전략 수립의 중요성이 강조되고 있다. 본 논문에서는 4차 산업혁명이 우리사회에 미칠 파급효과와 현 국방기술기획체계의 현황을 분석하고, 국방의 R&D 관점에서 4차 산업혁명 기술의 국방 분야 활용을 위한 개선방안을 제시하였다. 현 국방 R&D 전략은 군에서 요구하는 무기체계의 연구개발을 통한 적시 전력화를 위해 각 무기체계의 핵심기술들을 사전에 확보하는 방향으로 초점을 맞추고 있다. 현 제도 하에선 4차 산업혁명 기술의 역할이 군에서 요구하는 무기체계의 일부 기능 구현으로 국한되게 된다. 이와 같은 제약의 개선방안으로써 소요무기체계가 결정되지 않았지만, 미래 전장을 선도하게 될 것으로 예상되는 기술 개발을 가능하게 하는 선도형 핵심기술 사업의 활성화와 4차 산업혁명 기술의 국방 R&D 체계 내의 역할 확대를 위해 무기체계 선도형 핵심기술 로드맵의 수립을 제안하였다.
우버, 에어비앤비, 카카오택시 등 오프라인과 온라인을 연결하여 새로운 가치를 창출하는 다양한 유형의 O2O(Online to Offline) 서비스가 국내외에서 등장하고 있다. 온라인의 편리함과 오프라인의 현장성을 결합하는 O2O 서비스는 모바일, 사물인터넷, 핀테크, 빅데이터 등 ICT 기술 발전에 힘입어 관련 시장 규모도 급속도로 성장하고 있다. 본 연구에서는 국내 O2O 서비스 사례 및 현황을 살펴보고, 국내 O2O 서비스 및 산업 활성화와 관련된 이슈들을 분석하였다. 구체적으로는 O2O 산업과 관련한 법제도 규제 현황, 기존 오프라인 사업자와의 이해관계 충돌 문제, O2O 서비스 지원 기술 인프라 현황, O2O 서비스 부작용 또는 역기능 등의 쟁점을 정리하였다. 이러한 현황 및 이슈 분석에 기초하여, 최종적으로 O2O 산업 활성화 및 발전을 위한 종합적인 정책 방향을 제시하였다. 본 연구에서 제안한 이러한 정책방향이 정부 정책에 반영되어 미국, 중국 등 O2O 산업 선도국가와의 격차를 해소하고, 국내 O2O 산업의 경쟁력 강화에 기여하기를 기대된다.
본격적인 사물인터넷(IoT) 시대의 도래는 다양한 형태의 정보를 사물인터넷 기기를 통해 수집하게 되고, 수집된 방대한 정보는 분석과정에 의해 새로운 정보로 탄생한다. 이렇게 생성된 정보를 효과적으로 저장하기 위해서는 유연성과 확장성이 뛰어난 클라우드 컴퓨팅 시스템이 유리하다. 따라서 본 연구에서는 효과적인 클라이언트 시스템 수용을 위한 주요 결정요인을 동기요인(경제성, 효율성 등)과 저해요인(전환비용, 보안문제 등)으로 보고, 저해요인을 중심으로 새로운 시스템 수용결정을 함에 있어서 어떤 세부요인이 주요하게 작용하는지에 대한 순위 파악에 연구목적을 두고 있다. 주요우선순위 결정에 필요한 요인은 문헌고찰을 통해 확보된 기술 관점의 시스템 수용결정 요인으로 정하고, 도출된 요인을 중심으로 설문지를 작성한 후, 관련 전문가를 대상으로 설문을 실시하고자 한다. 그리고 AHP분석을 통해 의사결정단위 측정을 위한 요소들 간의 쌍대비교를 수행하여 최종 우선순위를 도출하고자 한다. 나아가 본 연구 결과는 기술 수용(활성화)에 따른 의사결정을 함에 있어서 중요한 판단 근거가 될 것이다.
농업 및 축산업 분야에서 혁신과 변화가 빠르게 진행되고 있으며, 스마트 축사와 같은 새로운 기술의 도입이 이루어지고 다양한 센서의 활용으로 장비 제어가 가능한 데이터들이 수집되고 있다. 그러나 축사 운영에는 다양한 어려운 과제들이 존재하며, 이러한 문제들을 해결하기 위하여 가상센서 기술이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 축사에 사용되는 다양한 데이터 항목과 센서 데이터 유형을 정의하고 타 분야에서 가상센서를 활용한 사례를 연구하며 최종 스마트 축사를 위한 가상센서 시스템을 구현하고 설계하였다. 최종적으로 구현된 시스템에 대한 평가 및 성능 지표 분석을 위한 MBE와 EVRMSE를 활용하였으며, 가상센서를 활용하여 데이터 수집 및 관리를 진행한 결과 실물센서와의 데이터 값 차이가 뚜렷하지 않아 만족스러운 결과를 보였다. 스마트 축사에서 가상센서 시스템을 활용하면 축사 운영 및 가축 건강 상태 모니터링 등 다양한 부분에서 혁신과 효율성 향상을 기대할 수 있을 것으로 기대한다. 이 논문은 스마트 축사 분야에서 가상 센서 기술을 활용하여 데이터 수집 및 관리의 혁신적인 방법을 제안하고, 그 성능을 검증하는데 있어서 중요한 결과를 도출한 연구이며, 향후 연구과제로 가상 센서를 활용한 디지털 축사의 연결 등을 탐색하고자 한다.
4차 산업혁명과 함께 ICT(정보통신기술)와 제조업이 융합된 스마트 제조업 시대로 변화하고 있다. 과거의 제조업은 생산효율 증진을 위한 단순 목적으로 공업적인 기술 혁신을 추구했다면, 스마트 제조업에서는 ICT와 융합된 스마트팩토리 구축을 통해 제조 공정과 서비스 형태가 융·복합 플랫폼 형태로 변모하고 있다. 스마트팩토리 구현 기업들은 ICT의 장점을 활용한 이점과 함께, 개방화/융합화/정보화에 따라 발생하게 되는 보안 이슈를 동시에 접하게 된다. 스마트팩토리에서는 ICT를 기반으로 모든 기계와 설비 등이 연결되어 기존에 생각하지 못했던 융·복합적 보안 위협요인에 노출되고 상시적으로 다양한 사이버 위협이 발생할 수 있음으로 보안이 더욱 강화되어야 한다. 보안사고의 위험을 줄이고 스마트팩토리를 성공적으로 도입하기 위해서는, ICT 기술들이 적용되고 있는 스마트팩토리 산업 현장의 특성을 감안하여 우선적으로 적용되어야 할 주요 보안요인들을 도출할 필요가 있다. 본 연구에서는 스마트팩토리 구축 시 적용해야 할 보안요인들의 중요도를 파악하기 위해 단말/네트워크/플랫폼·서비스 범주를 포괄한 '스마트팩토리 보안요인의 계층적 분류 모델'을 제시하고, 스마트팩토리 및 보안 관련 전문가 그룹(기술위원, 사업전문가, 보안전문가)을 대상으로 중요도 평가 분석을 수행하였다. 본 연구에서는 AHP 기법을 활용하여 다양한 보안 위협으로부터 안전한 스마트팩토리 구현에 필요한 보안요인들의 상대적 중요도를 도출하고 이를 기반으로 스마트팩토리 보안요인간의 우선순위를 제시하였다. 본 연구 결과를 통해, 앞으로 더욱 확산될 스마트팩토리가 보다 안전하게 구축·운용될 수 있도록 스마트 제조업 시대에 필요한 정보보안 확보에 기여할 수 있을 것이다.
현재 우리는 지금까지 아무도 예측하지 못할 정도의 인공지능의 발달과 빠른 기술혁신에 따른 4차 산업혁명시대로의 변화시점에 있다. 본 연구는 '4차 산업혁명시대로의 변화에 따라 가정과교육은 어떤 역할을 수행해야 하는가?'의 문제의식에서 출발하였으며, 구체적으로 4차 산업혁명시대의 특징과 교육의 방향에 따른 가정과교육의 역할에 초점을 맞추어 연구를 진행하였다. 4차 산업혁명의 특징은 인공지능(AI), 클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing), 사물인터넷(IoT), 빅 데이터(Big Data), O2O(Online to Offline) 등으로, 일상생활뿐만 아니라 사회체제와 과학기술, 그리고 직업의 구조에 급격한 변화를 가져올 것이다. 그 과정에서 비인간화되어가는 현상, 로봇과 인공지능의 발전에 따른 인간의 도덕성과 윤리적인 면에 문제를 줄 수 있기 때문에, 4차 산업혁명 시대 교육의 방향은 미래 공동체를 위해 함께하는 인성과 시민의식을 갖춘 미래 인재를 양성하는 방향으로 총체적인 변화가 모색되어져야 한다. 또한 초지능, 초연결 사회로의 변화를 가져올 4차 산업혁명이 교육에 주는 시사점은 인간이 인간으로서의 가치를 스스로 내면화하도록 교육의 역할이 강조되어져야 한다는 것이다. 인성교육은 교육과정의 통합 속에서 개념이 정립되고 보편타당한 내면화된 의식으로 자리 잡아야 하며 구체적인 실천적 전략들이 마련되어져야 한다. 결론적으로 4차 산업혁명시대 가정과교육의 역할은 다음과 같다. 첫째, 4차 산업혁명시대 가정과교육은 인간의 본성인 인성교육의 중추적 역할을 담당하여야 한다. 인성교육을 주도적으로 담당해야 한다는 것이다. 또한 4차 산업혁명시대 가정과교육은 인간의 다양한 삶의 본질적인 개선에 선도적 역할을 담당하여야 한다. 4차 산업혁명은 인간의 정신적, 육체적 활동뿐만 아니라, 인간의 정체성도 바뀌어 갈 것이다. 3차 산업혁명 이후의 사회에서는 산재해 있는 지식을 얼마나 신속하고 정확하게 습득할 수 있느냐가 중요했다면 4차 산업혁명의 지능정보화사회에서는 빠른 변화 속에서 인간의 본성을 지키기 위해 지식을 어떻게 활용할 것인지를 배우는 것이 요구된다. 이렇듯 4차 산업혁명은 우리 삶을 형성하는 시스템에 영향을 끼침으로써 가족과 조직, 공동체를 긍정적으로 이끌어갈 수 있는 방향성을 모색하게 되는데 가정과교육이 이러한 역할을 선도적으로 담당해야 한다.
4차 산업혁명의 도래와 함께 다양한 기술이 주목을 받고 있다. 4차 산업혁명과 관련된 기술로는 IoT(Internet of Things), 빅데이터, 인공지능, VR(Virtual Reality), 3D 프린터, 로봇공학 등이 있으며 이러한 기술은 종종 융합된다. 특히 로봇 분야는 빅데이터, 인공지능, VR, 디지털 트윈과 같은 기술과 결합할 것으로 기대된다. 이에 따라 로봇을 활용한 연구가 다수 진행되고 있으며 유통, 공항, 호텔, 레스토랑, 교통 분야 등에 적용되고 있다. 이러한 상황에서 인간-로봇 상호작용에 대한 연구가 주목을 받고 있지만 아직 만족할 만한 수준에는 이르지 못하고 있다. 하지만 완벽한 의사소통이 가능한 로봇에 대한 연구가 꾸준히 이루어지고 있고 이는 인간의 감정노동을 대신할 수 있을 것으로 기대된다. 따라서 현재의 인간-로봇 상호작용 기술을 비즈니스에 적용할 수 있는지에 대한 논의가 필요하다. 이를 위해 본 연구는 첫째, 인간로봇 상호작용 기술의 동향을 살펴본다. 둘째, LDA(Latent Dirichlet Allocation) 토픽모델링과 BERTopic 토픽모델링 방법을 비교한다. 연구 결과, 1992년~2002년 간의 연구에서는 인간-로봇 상호작용에 대한 개념과 기초적인 상호작용에 대해 논의되고 있었다. 2003년~2012년에는 사회적 표현에 대한 연구가 많이 진행되었으며 얼굴검출, 인식 등과 같이 판단과 관련된 연구도 수행되었다. 2013년~2022년에는 노인 간호, 교육, 자폐 치료와 같은 서비스 토픽들이 등장하였으며, 사회적 표현에 대한 연구가 지속되었다. 그러나 아직까지 비즈니스에 적용할 수 있는 수준에는 이르지 못한 것으로 보인다. 그리고 LDA토픽모델링과 BERTopic 토픽모델링 방법을 비교한 결과 LDA에 비해 BERTopic이 더 우수한 방법임을 확인하였다.
"2016 인터넷이용실태조사"에 따르면 인터넷 이용자수 및 이용률은 점점 증가하고 있으며 접속방법에 있어서는 컴퓨터보다 스마트폰을 통한 접속이 많아지고 있다. 스마트기기의 증가에 따라 초고속인터넷의 수요가 감소할 것이라는 전망도 있다. 하지만, 스마트기기의 증가에도 불구하고 기가인터넷을 통한 속도 향상과 IoT 시장의 성장으로 인해 초고속인터넷 시장은 당분간 유지될 것으로 전망된다. 시장의 포화로 인해 통신사업자들이 신규고객 확보를 위해 과도한 경쟁을 하고 있지만, 고객이탈의 원인을 알 수 있다면 보다 효과적인 마케팅을 통해 과도한 마케팅비용을 절감할 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구에서는 통신사업자 A사가 보유하고 있는 안양시, 군포시, 의왕시 3개 도시의 결합유형별 해지 데이터와, 통계청으로부터 구한 지역별 데이터를 결합하여, 지역별 해지율과 이에 영향을 미치는 지역특성간의 관계를 분석하고자 하였다. 특히 인접지역에 따라 결합유형별 해지율의 분포에 차이가 있을 것으로 보고, 클러스터링을 이용하여 해지유형이 유사한 지역을 도출 및 분석하고자 하였다. 공간검색통계도구인 SatScan은 기존의 클러스터링 방법에 공간정보를 추가하여 인접지역을 중심으로 군집이 형성되도록 한다. 따라서 본 연구에서는 SatScan을 이용해 지역의 공간정보를 기반으로 유사지역을 군집화하고, 군집별 해지율과 지역별 데이터와의 연관성을 분석하였다. 분석 단계에서는 먼저 공간정보와 해지데이터를 결합하여 도출된 군집들의 특성을 정리하였으며, 다음으로 군집분석 결과를 바탕으로 하여 각 동의 초고속 인터넷 해지율과 지역별 데이터와의 연관성을 분산분석, 상관분석, 회귀분석을 이용하여 분석하였다. 그리고, 분석결과를 기반으로 하여 지역에 따른 적절한 마케팅 방안을 제안하였다.
오늘날 이동통신은 급증하는 데이터 수요에 대응하기 위해서 주로 속도 향상에 초점을 맞추어 발전해 왔다. 그리고 5G 시대가 시작되면서 IoT, V2X, 로봇, 인공지능, 증강 가상현실, 스마트시티 등을 비롯하여 다양한 서비스를 고객들에게 제공하기위한 노력들이 진행되고 있고 이는 우리의 삶의 터전과 산업 전반에 대한 환경을 바꿀 것으로 예상되고 되고 있다. 이러한 서비스를 제공하기위해서 고속 데이터 속도 외에도, 실시간 서비스를 위한 지연 감소 그리고 신뢰도 등이 매우 중요한데 5G에서는 최대 속도 20Gbps, 지연 1ms, 연결 기기 106/㎢를 제공함으로써 서비스 제공할 수 있는 기반을 마련하였다. 하지만 5G는 고주파 대역인 3.5Ghz, 28Ghz의 높은 주파수를 사용함으로써 높은 직진성의 빠른 속도를 제공할 수 있으나, 짧은 파장을 가지고 있어 도달할 수 있는 거리가 짧고, 회절 각도가 작아서 건물 등을 투과하지 못해 실내 이용에서 제약이 따른다. 따라서 기존의 통신망으로 이러한 제약을 벗어나기가 어렵고, 기반 구조인 중앙 집중식 SDN 또한 많은 노드와의 통신으로 인해 처리 능력에 과도한 부하가 발생하기 때문에 지연에 민감한 서비스 제공에 어려움이 있다. 그래서 자율 주행 중 긴급 상황이 발생할 경우 사용 가능한 지연 관련 트리 구조의 제어 기능이 필요하다. 이러한 시나리오에서 차량 내 정보를 처리하는 네트워크 아키텍처는 지연의 주요 변수이다. 일반적인 중앙 집중 구조의 SDN에서는 원하는 지연 수준을 충족하기가 어렵기 때문에 정보 처리를 위한 SDN의 최적 크기에 대한 연구가 이루어져야 한다. 그러므로 SDN이 일정 규모로 분리하여 새로운 형태의 망을 구성 해야하며 이러한 새로운 형태의 망 구조는 동적으로 변하는 트래픽에 효율적으로 대응하고 높은 품질의 유연성 있는 서비스를 제공할 수 있다. 이러한 SDN 구조 망에서 정보의 변경 주기, RTD(Round Trip Delay), SDN의 데이터 처리 시간은 지연과 매우 밀접한 상관관계를 가진다. 이 중 RDT는 속도는 충분하고 지연은 1ms 이하이기에 유의미한 영향을 주는 요인은 아니지만 정보 변경 주기와 SDN의 데이터 처리 시간은 지연에 크게 영향을 주는 요인이다. 특히, 5G의 다양한 응용분야 중에서 지연과 신뢰도가 가장 중요한 분야인 지능형 교통 시스템과 연계된 자율주행 환경의 응급상황에서는 정보 전송은 매우 짧은 시간 안에 전송 및 처리돼야 하는 상황이기때문에 지연이라는 요인이 매우 민감하게 작용하는 조건의 대표적인 사례라고 볼 수 있다. 본 논문에서는 자율 주행 시 응급상황에서 SDN 아키텍처를 연구하고, 정보 흐름(셀 반경, 차량의 속도 및 SDN의 데이터 처리 시간의 변화)에 따라 차량이 관련정보를 요청해야 할 셀 계층과의 상관관계에 대하여 시뮬레이션을 통하여 분석을 진행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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