최근, 고전컴퓨터(Classic Computer)의 한계를 뛰어넘는 양자컴퓨터(Quantum Computer)에 대한 연구개발이 다양한 분야에서 활발하게 이루어지고 있다. 고전컴퓨터의 전기적인 신호처리와는 다르게 양자역학적인 원리를 사용한 양자컴퓨터는 양자 중첩(Quantum Superposition), 양자 얽힘(Quantum Entanglement)과 같은 다양한 양자역학의 현상/특성을 활용하여 연산을 수행하기 때문에 고전컴퓨터의 연산에 비해 아주 복잡한 연산과정을 거치게 된다. 또한, 큐비트의 종류, 배치, 연결성 등 실제 양자컴퓨터를 구동시키기 위해 구성되는 많은 요소들에 의한 각각의 영향이 양자컴퓨터의 연산 결과와 연산 과정에서 많은 영향을 끼치기 때문에 각각의 요소를 효율적이고 정확하게 활용하기 위해 실제 양자컴퓨터의 구동 이전에 데이터를 시각화하여 오류검증/최적화/신뢰성검증을 할 필요가 있다. 하지만 양자컴퓨터 내부에 구성된 다양한 요소들의 데이터를 전부 시각화 할 경우 직관적으로 원하는 데이터를 파악하는 것이 어렵기 때문에 선별적으로 데이터를 시각화 할 필요가 있다. 본 논문에서는 양자컴퓨터를 구성하는 다양한 요소들의 데이터를 시각화 하여 직관적으로 데이터를 관측하고 활용할 수 있도록 복잡하게 구성되는 양자컴퓨터 내부 회로 구성요소들을 계층적으로 시각화 하는 방법을 제안한다.
코로나 바이러스 출현 이후, 비대면 서비스가 활성화되면서, 사물인터넷(IoT)의 센싱 정보를 블록체인 기술로 담아 무결성을 보장하는 서비스가 확대되고 있다. 예를 들면, CCTV 등을 이용한 안전, 치안 등의 영역에서는 실시간으로 안전하게 펌웨어가 업데이트되고 악의적 침입이 없었음을 확인하는 과정이 요구된다. 기존의 안전한 보안 처리 절차에서는 공무를 수행하는 담당자가 USB 등을 휴대하고 직접 펌웨어를 업데이트 하는 경우가 많았다. 그러나 하이퍼레저 등프라이빗 블록체인 기술을 활용할 경우, 사물인터넷 환경의 편리성 및 업무 효율성의 증대와 안전을 기대할 수 있다. 이 글은 비대면 환경하에서 펌웨어 업데이트, 기기변경 등 사물인터넷의 취약점을 예방하는 방안을 시나리오적으로 기술하였다. 특히 해킹이나 정보유출 등 악의적인 보안위험에 노출되기 쉬운 사물인터넷에 최적인 블록체인 기법을 소개하였다. 이 글에서는 점차 확대되고 있는 사물인터넷 환경하에서 블록체인기술을 적용한 운영을 통해 무결성을 담보한 보안관리의 필요성 및 체제를 제안하였다. 이를 활용할 경우 추후 사물인터넷 환경의 보안 강화를 위한 가이드라인 등에 블록체인 기법을 어떻게 적용할지에 대한 통찰력을 얻을 것으로 기대된다.
최근 이미지 인식 및 탐지 분야에 딥러닝 기반의 기술이 도입되면서 영상 처리 산업이 활성화되고 있다. 딥러닝 기술의 발전과 함께 적대적 공격에 대한 학습 모델 취약점이 계속해서 보고되고 있지만, 학습 시점에 악의적인 데이터를 주입하는 포이즈닝 공격의 대응 방안에 대한 연구가 미흡한 실정이다. 종래 포이즈닝 공격의 대응 방안은 매번 학습 데이터를 검사하여 별도의 탐지 및 제거 작업을 수행해야 한다는 한계가 있었다. 따라서, 본 논문에서는 포이즌 데이터에 대해 별도의 탐지 및 제거과정 없이 학습 데이터와 추론 데이터에 약간의 변형을 가함으로써 공격 성공률을 저하시키는 기법을 제안한다. 선행연구에서 제안된 클린 라벨 포이즌 공격인 원샷킬 포이즌 공격을 공격 모델로 활용하였고, 공격자의 공격 전략에 따라 일반 공격자와 지능형 공격자로 나누어 공격 성능을 확인하였다. 실험 결과에 따르면 제안하는 방어 메커니즘을 적용하면 종래 방법 대비 최대 65%의 공격 성공률을 저하시킬 수 있었다.
본 연구는 요양병원 1주기 인증과 2주기 인증을 간단히 비교해 보고, 또 2주기 인증과 3주기 인증의 변화 및 성과를 검토하고, 인증 3주기를 준비하는 과정에서 당면과제와 해결방안을 사례로 살펴봄으로써 요양병원 실무자들에게 시사점을 주고 인증제도의 발전에 기여하고자 한다. 본 연구에서는 다음과 같이 제언한다. 첫째, 정부가 의도하는 인증의 실질적인 효과를 보기 위해서는 인증 전 단기간에 준비하는 전시성 행정이 아니라 항상 인증을 전문적으로 관리하고 모니터링하는 직원을 두거나 기존의 환자안전관리 담당자 등을 통하여 항상 의료의 질향상을 대비하는 시스템을 만들도록 제도적인 규정이나 지원이 있어야 한다. 둘째, 요양병원 인증제 시행 이후 의료기관인증제도가 병원성과에 미치는 연구가 질적/양적인 측면에서 부족한 상황이다. 따라서 인증제에 대한 효과를 보기 위해서는 이에 대한 연구가 활발히 진행될 수 있도록 다양한 연구적 지원도 필요하다. 셋째, 인증에 대한 표준지침이 크게 변경되지 않도록 장기적인 관점에서 인증 표준 지침서를 설계하고, 지침서 뿐만 아니라 의료기관에서 활용할 수 있는 표준 개별 규정, 양식도 인증원에서 제작하여 배포하고 각 의료기관에서는 현장에 맞게 수정만 할 수 있도록 한다면 의료기관들의 부담은 훨씬 줄어들 것이다. 넷째, 4주기 인증에서는 감염관리와 격리병동 운영지침 등에 대한 정확하고 현실감 있는 지침이 개발되어야 한다. 코로나 등으로 앞으로는 감염병 관리에 대한 중요성이 더욱 부각될 것이다. 다섯째, 의료기관에서는 단기간의 인증 준비가 아닌 평소의 활동들을 인증 기준에 맞추어 실행한다면 요양병원의 의료의 질을 향상시킬수 있고 경쟁력을 가질 수 있어 성과에도 영향을 미칠 것이다. 여섯째, 요양병원 관계자들은 인증을 준비함에 있어서 과거처럼 단기적으로 서류를 정리하거나 행정적으로 처리하기에는 문제가 있다. 이것 또한 역시 평소의 업무 프로세스를 인증기준에 맞춰 설계하여야 하며, 대부분의 업무 절차를 규정하고 지표화하여 관리하는 방식으로 변화하여야 한다고 생각한다.
SME(small and medium-sized enterprise) 환경의 스마트제조 환경에서는 실제 제조라인에서 동작하는 센서(Sensor) 및 액추에이터(Actuator)와 이를 관리하는 PLC(Programmable Logic Controller), 더불어 그러한 PLC를 제어 및 관리하는 HMI(Human-Machine Interface), 그리고 다시 PLC와 HMI를 관리하는 OT(Operational Technology)서버로 구성되어 있으며, 제어자동화를 담당하는 PLC 및 HMI는 공장운영을 위한 응용시스템인 OT서버 및 현장 자동화를 위한 로봇, 생산설비와의 직접적인 연결을 수행하고 있어서 스마트제조 환경에서 보안 기술의 개발이 중점적으로 필요한 영역이다. 하지만, SME 환경의 스마트제조에서는 과거의 폐쇄 환경에서 동작하던 시스템으로 구성되어 있는 경우가 상당하여 인터넷을 통해 외부와 연동되어 동작하게 되는 현재의 환경에서는 보안에 취약한 부분이 존재한다. 이러한 SME 환경의 스마트제조 보안 내재화를 이루기 위해서는, 스마트제조 SW 및 HW 개발 단계에서 IEC 62443-4-1 Secure Product Development Lifecycle에 따른 프로세스 정립 및 IEC 62443-4-2 Component 보안 요구사항과 IEC 62443-3-3 System 보안 요구사항에 적합한 개발 방법론의 도입이 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 SME 환경에서의 스마트제조에 보안 내재화를 제공하기 위한 IEC 62443 기반의 개발 보안 생애주기 프로세스에 대한 적용 방안을 제안한다.
3차원 포인트 클라우드 의미적 분할은 각 포인트별로 해당 포인트가 속한 물체나 영역의 분류 레이블을 예측함으로써, 포인트 클라우드를 서로 다른 물체들이나 영역들로 나누는 컴퓨터 비전 작업이다. 기존의 3차원 의미적 분할 모델들은 RGB 영상들에서 추출하는 2차원 시각적 특징과 포인트 클라우드에서 추출하는 3차원 기하학적 특징의 특성을 충분히 고려한 특징 융합을 수행하지 못한다는 한계가 있다. 따라서, 본 논문에서는 2차원-3차원 멀티-모달 특징을 이용하는 새로운 3차원 의미적 분할 모델 MMCA-Net을 제안한다. 제안 모델은 중기 융합 전략과 멀티-모달 교차 주의집중 기반의 융합 연산을 적용함으로써, 이질적인 2차원 시각적 특징과 3차원 기하학적 특징을 효과적으로 융합한다. 또한 3차원 기하학적 인코더로 PTv2를 채용함으로써, 포인트들이 비-정규적으로 분포한 입력 포인트 클라우드로부터 맥락정보가 풍부한 3차원 기하학적 특징을 추출해낸다. 본 논문에서는 제안 모델의 성능을 분석하기 위해 벤치마크 데이터 집합인 ScanNetv2을 이용한 다양한 정량 및 정성 실험들을 진행하였다. 성능 척도 mIoU 측면에서 제안 모델은 3차원 기하학적 특징만을 이용하는 PTv2 모델에 비해 9.2%의 성능 향상을, 2차원-3차원 멀티-모달 특징을 사용하는 MVPNet 모델에 비해 12.12%의 성능 향상을 보였다. 이를 통해 본 논문에서 제안한 모델의 효과와 유용성을 입증하였다.
고속도로의 효율적 운영과 지속가능한 이동환경 제공을 위해 정확한 통행실적의 파악은 필수적이다. 그러나 인프라 및 기술적 제약, 추정을 통한 기존 연구방법의 한계, 통합 빅데이터 활용의 제약 등의 이유로 즉각적이고 정확한 고속도로 통행실적 산정에 어려움이 있다. 이에 본 연구는 자동요금징수시스템, 단거리전용통신 등으로부터 수집된 실시간 빅데이터를 활용하여 개별 차량의 고속도로 기종점통행량(Origin-Destination: OD) 및 주행거리를 분석하고 이를 기반으로 고속도로 통행실적을 산정하는 방법론의 틀을 제시하였다. 특히 데이터상 하나의 통행임에도 불구하고 분할된 통행으로 나타나는 데이터상 오류를 통행궤적 및 주행특성 진단을 통해 올바르게 연결함으로써 보다 신뢰성 있는 고속도로 통행 OD를 구축하고자 하였다. 연구 결과 개별 차량의 분할된 OD 통행이 20분 내 연속되는 경우 통행연결이 필요하며 통행연결, 주행거리 산정, 누락교통량 비율 보정, 비연계 구간 연계 과정을 거쳐 전국 고속도로의 일평균 통행실적은 248,624천대·km/일로 도출되었다. 이는 도로업무편람에서 제시하는 248,166천대·km/일과 비교 시 약 458천대·km/일이 높았다. 본 연구의 결과는 기존의 조사과정에서 누락된 통행실적의 보완가능성을 보여준다.
본 논문은 터틀봇3 (TurtleBot3)를 기반으로 ROS(Robot Operating System) 환경에서 SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)과 Navigation 기법을 적용한 사물인터넷 기반의 실내 자율주행 시스템을 제안한다. 제안한 자율주행 시스템을 실내 자율주행 휠체어 및 로봇 등에 적용 가능하다. 본 연구에서는 실내 자율주행 휠체어에 적용하여 동작을 검증하였다. 제안한 자율주행 시스템은 2가지 기능을 제공한다. 첫째, 실내 환경 정보를 수집 및 저장하고, 이를 통해 휠체어가 장애물을 인식할 수 있도록 한다. 이를 통해 만들어진 Map을 이용한 Navigation을 수행하여 탑승자가 원하는 위치까지 휠체어의 자율주행을 통해 이동할 수 있다. 둘째, OpenCV를 이용한 이미지 인식을 통해 특정 로고를 추적하여 이동하는 기능을 제공한다. 이를 통해 기관 고유 로고가 그려진 유니폼을 착용한 안내원에게 안내 서비스를 받을 수 있도록 한다. 제안한 시스템은 기존의 휠체어보다 이동성, 안전성, 사용성을 향상해 탑승자에게 편리함을 제공할 것으로 기대한다.
선박교통관제사는 관제구역 내 통항선박의 동정을 관찰하고 필요한 정보를 제공하고 있다. 이를 위해 관제구역 내 선박과 교신을 하며, 교신내용은 수기로 관제일지에 기록하고 있다. 그러나 수기로 작성하는 관제일지는 상황적 한계로 내용을 상세히 기록할 수 없으며, 여러 업무로 매 순간 기록하기는 어려운 실정이다. 본 연구의 목적은 관제사 시선분석을 통해 수기로 기록하고 있는 관제일지의 업무량을 정량적으로 분석하는 것이다. 이를 위해 부산항 선박교통관제사를 대상으로 시선추적장치를 활용하여 당직자의 시선을 측정했다. 시선 측정결과, 해상교통정보가 집중되는 운용콘솔에 약 65% 시선이 향하고 있었다. 관제일지는 약 9% 시선이 향하고 있는 것으로 분석되었다. 관제사의 시선이 향하는 영역은 대부분 정보를 수집하거나 제공하는 영역인데 반해, 관제일지는 정보를 기록하는 영역으로 집중적인 교통관리를 위해서는 정보 처리 및 제공에 업무가 집중되어야 할 것으로 판단된다.
본 논문은 모바일 장치에 장착된 충전식 배터리의 사용 시간을 연장하기 위하여 모바일 장치에서 전력 소모 비율을 가장 많이 차지하는 센싱 시스템의 전력 소모를 최소화하는 동적 클럭 공급 제어 알고리즘과 시스템 부하 전력 안정화 알고리즘을 제안하였다. 동적 클럭 공급 제어알고리즘은 센싱 시스템의 전력을 차단할 수 있도록 회로를 구성하여 센싱하지 않는 시간에는 전력을 차단하고 센서 변화율이 낮은 상태를 인지하여 측정 주기를 조정하는 방법으로 센싱 시스템에 소모되는 전력을 감소시킬 수 있다. 시스템 부하 전력 안정화 알고리즘은 전력 소모 상태에 따라 주변 모듈의 전력을 제어하는 알고리즘으로 많은 전력을 요구하는 상황일 경우 클럭 공급을 제어하여 동작 안정화 작업을 수행한다. 실험 결과, 동적 클럭 공급 제어 알고리즘만을 적용하는 경우 센싱 시스템에서 소모되는 전력을 17% 감소시키는 효과를 확인하였고, 시스템 부하 전력 안정화 알고리즘만을 적용하는 경우 9.3%의 전력 소모를 감소시켜 영상 처리와 같은 많은 전력을 요구하는 상황에서 안정적으로 동작할 수 있었다. 두 가지 알고리즘을 모두 적용하는 경우 배터리의 전력 소모가 알고리즘을 적용하기 전보다 67% 감소하였다. 이를 통해 제안한 방법의 신뢰성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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