첨단 IoT(사물인터넷) 기술이 에너지 업계의 안전을 위해 다양하게 쓰이고 있다. 안전대책의 중심에는 드론이 인간을 대신해 다양한 역할을 한다. 드론은 사람이 일일이 점검하기 어려운 대규모 시설과 공간 제약으로 손길이 닿기 어려운 곳에 다가가는 역할을 하고 있다. 본 연구에서는 가스 위험 시설물의 효율적 대응 관리를 위해 드론 영상을 활용하여 위험 시설물의 이동정확도 및 완성도를 실험하였으며 이동 인식 정확도 100%, 데이터 분석 평균 정확도 95.8699%로, 평균 완성도 100%임을 확인하였다 실험 결과를 토대로, ICT 기술과 접목된 미래 지향적인 시설물 위험성 분석시스템을 구현 제시하였으며. 향후 조건을 다각화한 추가 실험이 필요하다.
무장통제 소프트웨어는 무장체계와 연동하여 함정 전투체계 내 무장 운용을 지원하는 기능을 수행한다. 무장통제 소프트웨어는 무장체계에 의존적이므로 연동 정보 변화에 따라 소프트웨어 수정이 필연적으로 이뤄지는 특성을 가진다. 소프트웨어의 수정은 신뢰성 시험과 같은 검증 단계를 반드시 거쳐야 하므로 개발 비용의 상승을 초래한다. 본 논문에서는 기존 무장통제 소프트웨어의 수정 요소를 최소화하기 위해 무장통제 소프트웨어 표준 아키텍처를 설계하였다. 연동 정보 관리를 위해 휘처 모델(Feature Model)로 공통요소와 가변요소를 구분하였고 디자인패턴 중 전략 패턴(Strategy Pattern)을 적용하여 소프트웨어 구조를 개선하였다. 소프트웨어 평가 실험을 통해 제안한 아키텍처가 기존 무장통제 소프트웨어보다 개발 비용이 감소하고 변경용이성과 재사용성이 향상된 것을 확인하였다.
본 연구는 인공지능 연구개발과정에 많은 인적자원이 필요함을 인지하고 현 개발방식 고려할 사항에 대해 논의한다. 결론적으로 인공지능 개발의 효율성 향상을 위해서는 소수의 관리자와 많은 일반작업자들의 분업화가 이루어져야 가능하며, 이는 마치 일종의 경공업의 형태와 유사하다고 생각된다. 따라서 본 연구진은 컴퓨터라는 기계장치로 데이터라는 디지털 자원을 다루어 생산의 효율성을 높이는 인공지능 개발과정을 4차산업시대의 디지털 경공업이라고 명명한다. 이전 산업혁명시대에서 경험한 것과 마찬가지로 인적자원을 효율적으로 배분화하고 활용한다면 디지털 경공업은 2차산업혁명 못 지 않는 발전을 기대할 수 있을 것이며, 이를 위한 인력양성이 시급하다고 판단된다.
프레스 공정은 가열 또는 가열하지 않은 상태의 재료에 힘을 가해 원하는 형태로 변형시켜 제품을 만드는 압축 가공 과정이다. 짧은 시간의 연속 압축을 통해 제품을 생산하는 프레스 장비의 특성상 제품 불량은 연속적으로 발생하며 이러한 문제를 해결하기 위한 시스템은 다양한 기술을 이용하여 개발되고 있다. 본 논문은 불량을 탐지하는 인공지능 알고리즘을 기반으로 실시간 불량탐지 시스템을 제안한다. 프레스 장치에 각종 센서를 부착하여 장비의 상태와 불량과의 관계를 빅데이터 플랫폼을 기반으로 정의하고 수집한다. 수집된 데이터를 기반으로 인공지능 알고리즘을 개발하고 개발된 알고리즘을 임베디드 보드를 이용하여 구현함으로써 실제 현장에 적용하여 시스템의 실용성을 보이겠다.
도심지에서의 공동구의 활용성 증가에 따라 쉴드 TBM 공법이 적용된 터널식 공동구의 시공 및 연구개발이 활발히 진행되고 있다. 터널식 공동구는 지하굴착 공사로써 건설안전에 상대적으로 취약하지만, 건설업 재해율 감소를 위한 설계안전성 검토 제도 도입에도 불구하고 터널식 공동구 건설에 적합한 위험요소가 제대로 알려져 있지 않다. 따라서 본 연구에서는 터널식 공동구에 적합한 안전 위험요소를 발굴하고 이중에서 중점으로 관리되어야 할 핵심 안전 위험요소를 도출하였다. 도출된 핵심 안전 위험요소는 매트릭스 기법을 적용하여 위험성 평가를 실시함으로써 공동구 계획, 설계 및 시공 단계의 위험성 평가 및 주요 참고 자료로 사용될 수 있도록 하였다.
본 연구에서는 헤어미용과 관련된 기술을 헤어기기, 뷰티/관리, 스타일링로 나누고, 이들 기술분야에 대한 특허 출원 동향을 살펴봄으로써 헤어미용 기술에 대한 발전 가능성과 향후 헤어미용 기술에서 주안점을 두어야 할 부분을 연구하였다. 그 결과 헤어미용 기술은 1990년 이후 현재까지 꾸준하게 특허활동이 증가하는 추세에 있고, 특히 헤어미용 기술분야 중에서도 헤어드라이기, 헤어아이론 등과 같은 전기식 헤어기기에 대한 특허활동이 가장 활발하게 이루어지고 있음을 확인하였다. 또한 주요출원인의 출원동향을 살펴본 결과 각 기술 분야마다 기술을 선도하고 있는 출원인이 서로 다르게 나타나는 것을 통해 각 분야별로 전문성을 구비하여야 하는 헤어미용 기술의 특징을 재차 확인할 수 있었다. 이에 본 연구는 헤어미용 기술에 대한 특허동향을 분석하여 향후 다양한 헤어미용 기술분야에 대한 연구개발 방향을 설정하고 이를 통해 헤어미용 시장의 활성화 및 시장 규모의 증대를 기대한다.
본 논문은 한국 다국적 기업의 자료를 이용하여 해외직접투자에서 현지화가 자회사의 경영성과에 미치는 영향을 분석하고자 한다. 이를 위해 한국수출입은행에서 제공하는 61개 국가에 진출해있는 2,116개 한국 다국적기업의 현지자회사에 대한 2008년에서 2011년까지의 자료를 사용하고 있다. 고정효과 패널선형모형을 사용해 분석한 결과 현지화가 자회사의 경영성과에 미치는 영향은 산업별, 국가그룹별로 매우 상이하게 나타났다. 제조업의 경우 현지매출비중의 증가는 중국에 진출해 있는 현지자회사의 경영성과에만 긍정적인 영향을 미치는 반면, 현지매입비중의 증가는 중국을 제외한 기타 개도국에서만 유의하게 정(+)의 영향을 나타내는 것으로 분석되었다. 반면, 서비스업의 경우 해당 투자대상국이 선진국일 경우 현지매출비중, 현지매입비중, 현지관리자비중 모두 긍정적인 영향을 미치며, 중국의 자회사에 대해서는 현지매출비중만이 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.
IoT 기술은 현재 다양한 산업 현장에서 적용되고 있으며, 제4차 산업혁명에서 핵심 기술로 발전되고 있다. IoT의 발전과 함께 IoT 보안에 대한 인식과 중요성이 증가하고 있으며, 이러한 보안 위협에 대응하기 위해 IoT 보안에 대한 연구가 진행되고 있다. 그러나, 거시적인 측면에서 IoT 보안 인식을 위한 연구 동향 분석은 미흡한 상황이다. 본 논문은 현재까지 진행된 국내외 IoT 및 IoT 보안에 대한 연구 동향을 분석하여 개선사항을 도출하는 탐색적 연구이다. 연구 범위는 보안 분야를 주요 주제로 다루는 국내외 저널의 229개 논문을 대상으로 분석하였다. 이 중에서 IoT 보안과 관련성이 높은 96개 논문에 대해서는 상세 분석을 수행하였다. 연구 결과 IoT 보안에 대한 동향 분석, 인증 및 키 관리, 프라이버시에 대한 연구가 많이 진행되고 있었다. IoT 기술을 적용하는 서비스 특성을 고려한 연구와 IoT 기기간 접근제어 및 인증 등에 대한 세부적인 연구가 필요하며, 국내의 경우 IoT 환경에서의 Privacy 이슈를 다루는 연구가 미흡한 것으로 나타났다.
국제해사기구(IMO)는 해상을 항해하는 선박에 대해, 해상사고의 인적요인이 발생하지 않도록 e-Navigation이라는 새로운 해상안전 지원체계를 개발하고 도입하려 하고 있다. 한국은 e-Navigation 개발에 적극적으로 참여하여 e-Navigation 에 자체적으로 개발한 개념을 더해 한국형 e-Navigation인 '차세대 해양안전종합관리체계 기술'을 개발하고 있으며 2019년 도입을 목표로 하고 있다. 한국형 e-Navigation은 해양안전을 위한 다양한 기능을 제공할 수 있도록 설계되고 있는 만큼 각 기능별로 필요한 데이터의 종류가 공간 데이터와 일반 데이터, 파일, 기상 그리드등 다양하다. 따라서 이들 데이터를 eNavigation의 각 기능 서비스 시스템에 적절히 제공할 수 있는 시스템이 필요하게 되었다. 이에 본 논문에서는 한국형 e-Navigation에서 필요로 하는 데이터를 분석하고 이러한 이종 데이터를 제공할 수 있도록 REST API를 이용한 이종 데이터 서비스 시스템의 아키텍처를 설계하였다.
본 논문은 연안 군사시설 및 주요 기반시설에 대한 침투세력을 감시하는 수영자 탐지 소나에서의 자동 표적추적 알고리즘을 다루었다. 이를 위해 수영자 탐지 소나에서의 해상실험 데이터를 분석하였고, 클러터 환경에서 자동표적 추적을 위한 트랙평가수단으로서 트랙존재확률 기반의 알고리즘을 적용하여 시스템을 구성하였다. 특히 트랙초기화, 확정, 제거, 합병 등의 트랙관리 알고리즘과 단일표적추적 IPDAF(Integrated Probabilistic Data Association Filter), 다중표적추적 LMIPDAF(Linear Multi-target Integrated Probabilistic Data Association Filter) 등의 표적추적 알고리즘을 제시하였으며, 해상실험 데이터 및 몬테카를로 모의실험 데이터를 이용하여 성능을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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