긴급 상황에 대비하는 재난망이나 전술 이동통신 네트워크는 현장에 적응하여 신속하고 정확하게 구축하는 것이 중요하다. 전통적인 무선통신 시스템을 구성하기 위해서는 셀 플래닝 장비를 통해 기지국의 파라미터를 설정한다. 하지만 셀 플래닝을 위해서는 환경에 대한 정보나 데이터가 사전에 구축되어 있어야 하며, 셀 플래닝에 반영되지 않아 현장에 맞지 않는 파라미터가 사용되면 네트워크 구축 후 문제의 해결 및 성능 향상을 위해서 별도의 최적화가 진행되어야 한다. 이 논문에서는 이동통신 기지국에서의 인공지능(AI)과 자율운용(SON) 기술을 사용한 신속한 이동통신망 구축 및 최적화 방법을 제시한다. 기지국의 위치와 단말의 측정 정보를 이용한 DNN 모델을 통해 경로 손실 예측을 수행하여 지형을 구분하는 CNN 모델을 기지국 파라미터를 자동으로 설정한 후, 운용 중에 수집되는 데이터로 경로 손실 모델을 학습시키며 이를 이용해 Coverage/Capacity 최적화를 지속적으로 수행할 수 있도록 한다.
우리나라 재난안전통신망 제공 및 응용 서비스는 개발 추진, 초기 구축, 실증 및 초기 서비스 단계로 재난안전통신망 모바일 앱에 대한 보안 대응은 아직 미흡하다. 재난안전통신망(PS-LTE)에서 사용할 수 있는 단말은 개방형 안드로이드 기반 전용 단말로 다양한 모바일 악성코드에 사용될 수 있는 취약성이 잠재적으로 존재하기 때문에 미국의 FirstNet Certified 및 구글의 Google Play Protect와 비슷한 선제적 대응이 필요하다. 본 논문에서는 응용서비스 앱을 재난안전통신망 모바일 앱스토어에 등재하기 전, 악성 앱 및 정상 앱에 대해 데이터 셋을 구축하여 특징을 추출하고 가장 효과적인 AI 모델을 선정하여 정적 및 동적 분석을 수행하며, 분석 결과에 따라 악성 앱이 아닌 경우 앱 스토어에 등재하는 방안을 제안한다. 해당 방안으로 악성행위 앱 등재를 사전에 차단하는 서비스 제공이 필수가 되어 공인된 인증을 부여함으로써 재난안전통신망의 보안 사각지대를 최소화하고 인증된 앱을 재난안전 제공 및 응용 서비스 지원으로 재난상황에 대한 재난안전통신망의 안전성을 확보할 수 있다.
기업은 현재 'Now Economy'라는 실시간 경제의 영역으로 빠르게 진입하고 있다. 'Now Economy'는 비즈니스에 대한 측정, 평가, 의사결정의 속도가 가속화되는 것을 특징으로 하고 있다. 이에 따라, 기업은 보다 빠르고, 정확하게 정보를 취합하고, 이를 가공하여, 신속하고 정확한 의사결정이 가능해 질 수 있도록 기업 내의 체질을 변화시키고자 하고 있다. ICT의 활용은 기업의 새로운 의사결정체계로의 전환을 가능하게 한다. 본 논문에서는 BPMS, Mobile, Cloud Service, Hadoop, BI, AI의 융합을 통한 새로운 의사결정체계를 제시하고 있다. 이는 가장 효율적으로 관리되어지는 프로세스와 이를 통해 얻어지는 기업 내부의 정형적이고, 비정형적인 모든 정보를 취합하며, 기업 외부의 현상과 변화와 융합하여, 보다 빠르고 정확한 의사결정이 가능하도록 할 것이다.
3D 게임그래픽 표현기술은 게임콘텐츠발전과 함께 콘텐츠 분야에서 중요한 요소가 되었다. 특히 게임 캐릭터 표현 기술은 사실적인 그래픽 기술과 시각적인 즐거움을 주는 것 이외에 게임을 진행하는 게임에 대한 몰입도의 중간 단계역할을 하며 플레이어가 마치 게임 속에서 영웅적인 모험을 즐길 수 있도록 착각을 만들어 낸다. 3D 게임에 있어서 게임캐릭터의 높은 완성도는 개발과정 가운데 캐릭터 설정작업의 세심한 디테일작업과 신중함이 주요요인으로 작용한다[3]. 본 논문에서는 게임구현을 위하여 인지적 AI 알고리즘이 적용된 3D 유니티 게임 엔진을 사용하여 radiosity의 수학적인 모델과 기본적인 radiosity 모델, 점진적 개선 radiosity 모델 기법을 방법론을 소개하고, 모바일 게임에 적용한 캐릭터 표현기법을 제안하려고 한다. 게임엔진에 실제적으로 적용하여보니 렌더링과정과 모의실험에서 표면의 투영도는 게임콘텐츠 환경의 조명도에 따라 변화됨을 발견 할 수 있어서, 전체적으로 질 높은 게임캐릭터가 완성되었음이 확인 되었다.
이 연구의 목적은 어린이집의 정보통신 설비 구축 사례를 살펴보고, 4차산업 혁명시대를 이끌 수 있는 어린 인재를 육성할 수 있는 교육환경을 제안하고자 한다. 특히 COVID19 이후 어린이들이 개별 맞춤형으로 교육을 받기 적합한 정보통신 환경을 만들고 가능하면 체험형 교육이 가능한 환경을 구축함과 동시에 맞춤학습의 평균화가 가능하도록 할 수 있는 방안을 제안하였다. 이전에 어린이집의 정보통신설비에 대한 연구가 없었기에 시작에 의의를 두고자 하고, 향후 창의적이고 맥락적인 어린이를 육성하는데 스마트스피커와 모바일기기를 통해 교사들의 이동동선을 줄이고 AI데이터를 통해 맞춤형 교육환경을 만드는 방향으로 어린이집 설계가 바뀌어야 한다고 본다. 이를 위해 정보통신 감리의 CM역할이 필요하고 어린이집 관련 연구를 발전시켜 COVID19이후 어린이집 설계 표준이 되길 희망한다.
최근 국내외적으로 사물인터넷(IoT, Internet of Things) 서비스 산업은 매우 빠른 속도로 변화하고 성장해 나가고 있다. 본 논문은 IoT 서비스 산업의 변화와 함께 일어나고 있는 인류의 삶 속에서의 새로운 변화의 원동력이 무엇인가를 찾기 위해 노력하였다. 이렇게 시장 환경이 변화하는 가운데 경쟁도 글로벌 경쟁, 생태계 경쟁으로 그 양상이 확대되고 있으나, 글로벌 기업들의 플랫폼 선점과 고도의 생태계 발전 전략에 비해 국내 기업들의 생태계 구축 비전은 아직 뚜렷하지 않은 상황이다. 또한 IoT 서비스의 확산에 따른 모바일 네트워크에서의 IoT 서비스 연동이 요구되고 있다. IoT 보안 프로토콜은 무선과 유선을 연계하는 게이트웨이(Gateway)에서 전달되는 데이터의 모든 내용이 누출되는 보안상의 취약점이 있어 종단간 보안도 제공하지 못하는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 IoT와 인공지능(AI) 서비스 산업 생태계를 구성하고 있는 제반 요소의 현황을 살펴본 후, 이로부터 얻을 수 있는 보안 산업과 관련한 전략적 시사점을 제시해 보고자 한다.
Realization of autonomous agents that organize their own internal structure in order to behave adequately with respect to their goals and the world is the ultimate goal of AI and Robotics. Reinforcement learning gas recently been receiving increased attention as a method for robot learning with little or no a priori knowledge and higher capability of reactive and adaptive behaviors. In this paper, we present a method of reinforcement learning by which a multi robots learn to move to goal. The results of computer simulations are given.
전 세계 모바일 게임 소비 시장의 증가와 사용자들이 지속적으로 증가하는 반면 랜섬웨어와 같은 악성 프로그램들이 악의적인 목적을 위하여 모바일게임 시장에 피해를 주는 사례들도 지속적으로 증가하는 것도 사실이다. 본 논문에서는 모바일 게임을 이용한 악성코드 위협으로부터 보호하기 위하여 4차 산업의 가장 핵심 기술인 인공지능의 학습기술에 악성코드 분석기술을 연계시켜 새로운 모바일 악성코드 탐지와 속도를 향상시키는 기술의 필요성을 제시한다.
This paper illustrates the competition between the mobile pay and credit card systems by utilizing the theory of two-sided markets. Two firms, as platforms, maximize the profit collecting fees from consumers on one side and from retailers on the other side. Consumers pay to buy goods and services with mobile pay, credit card, or cash. The basic model is one that each platform maximizes its profit. We show that the fees for credit card holders and retailers are higher than the respective costs. The fee for retailers of the mobile payment is higher than its cost, while the buyer's fee may be higher or lower than its cost. Applied model is the one that employs the delegation game model. The total profit of the mobile pay system is composed of its profit and the weighted demand for the mobile pay. It is shown that buyers' fee under the applied model is lower than that under the basic model, resulting in an increase of the demand for the mobile pay. The fee for the retailers rises, albeit the sum of fees for the buyers and retailers falls. The profit for the mobile pay system is increased, while that for the credit card company stays the same.
Most of the initial forms of cooperative robots were intended to repeat simple tasks in a given space. So, they showed no significant difference from industrial robots. However, research for improving worker's productivity and supplementing human's limited working hours is expanding. Also, there have been active attempts to use it as a service robot by applying AI technology. In line with these social changes, we produced a mobile manipulator that can improve the worker's efficiency and completely replace one person. First, we combined cooperative robot with mobile robot. Second, we applied speech recognition technology and deep learning based object detection. Finally, we integrated all the systems by ROS (robot operating system). This system can communicate with workers by voice and drive autonomously and perform the Pick & Place task.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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