본 연구에서는 RFID기반 음식물류폐기물 개별계량 기기의 기존 결제방식을 확장하면서 사용자의 편리성을 고려한 모바일의 NFC방식의 결제 시스템을 제안하고자 한다. 본 연구는 이러한 흐름에 맞춰 기존 RFID기반 음식물 종량기에 NFC를 적용하여 그간의 음식물을 배출하면서 카드분실, 카드 미소지, 미충전으로 인한 다시 들고 가야 하는 문제점과 그간의 내가 배출한 음식물 현황을 확인하기 위해서는 여러가지 번거로운 절차로 인해서 확인할 수 없던 궁금함을 해소하고자 제안을 하게 되었다. NFC의 기능 하나만으로도 그 편리성이 인증이 되었고 이를 계기로 종량기에 도입하고 연구를 하게 되었다. 물론, 교통카드사와 수수료 관련해서 협상이 필요하지만 곧 교통카드 관련 시장 점유율을 본다면 원만한 협상이 이루어질 것으로 본다. 아이폰 NFC 개방으로 NFC방식이 모든 폰에 확대될 것이다. 따라서, 다음 연구에는 최근 코로나19 확산으로 인한 긴급재난지원금 지원제도에 따라 각각의 지급수단으로 지급되고 있는 지역 화폐나 모바일상품권, 카드사와 연계하여 결제시스템을 NFC방식으로 적용하고자 한다.
IoT 환경이 등장함에 따라 여러 스마트기기를 통해 소비자에게 편리함과 다양한 서비스를 제공하고 있다. 하지만 개인 정보 유출과 같은 보안 위협 사례가 보고되면서 IoT 환경상의 보안 문제의 중요성이 대두되고 있고 특히 키 관리의 안전성 문제에 대해서 거론되면서 PUF를 활용한 방안이 대응 방안으로 거론되고 있다. 키 관리 문제와 관련하여 그룹 키 관리 시스템의 안전성 문제에 대해서 MIPUF를 이용한 키 관리 프로토콜이 제안된 바가 있다. 해당 시스템은 경량 IoT 환경에 적용할 수 있고 PUF의 안전성으로 인해 전체 시스템의 안전성을 보장하지만, 일부 과정에서 안전성 및 연산의 효율성 측면에서 한계점을 보인다. 본 논문은 구성원에 대한 인증 추가, 데이터 간의 독립성 보장, 불필요한 연산을 축약, 그리고 데이터베이스 검색의 효율 증대함으로써 기존 프로토콜을 개선한다. 특정 공격에 대해 안전성 분석을 진행하고 연산량 비교를 통한 효율성 분석 결과를 제시한다. 이를 통해 본 논문은 데이터에 대한 신뢰도를 향상하고 본 논문이 제안한 방안이 기존 프로토콜보다 더 경량화 시켰음을 보인다.
현재와 같은 스마트 사회는 ICT 기술 및 통신 인프라 등의 발달로 말미암아 청자들이 느끼는 호감 있는 목소리가 과거와 달리 변하고 있다. 즉, 과거에는 크고, 강하고, 빠른 목소리를 호감 있는 목소리로 여겼다면 지금은 ICT 기술과 더불어 새로운 사회 문화가 이를 변화시키고 있다. 그러면 이제는 '현재와 같은 스마트 사회에서 어떤 목소리가 호감을 느끼는 목소리일까?'를 규명해 내는 것이 중요한 일 중 하나가 된다. 이를 위해 본 논문에서는 ICT 기술을 적용하여 청자들이 호감을 느끼는 목소리는 과연 어떤 목소리인지를 규명하였다. 연구는 크게 두 가지로 나누어 진행하였다. 첫째, 언어에 있어 소통과 관련된 요소들, 특히 정서적 기반의 말들이 실제 청자들의 호감도에 미치는 영향에 대한 실증 분석 작업을 정량화된 수치로 추출하였다. 이를 위해 일반인을 대상으로 한 실험을 행하였다. 둘째, 청자들이 호감을 느끼는 음성은 어떤 음성인지를 규명해 내는 작업을 수행하였다. 이를 위해 실제 사회에서 영향력이 있다고 인정되고 있는 사람들을 실험 대상으로 하여 이들 각 각의 음성 특징은 어떤 특징이 있는지를 규명하였다. 또한 이들 음성의 공통점은 무엇인가에 대한 규명 작업을 함께 행하고자 한다. 아울러 이들 각 각의 음성 특징 및 공통점을 정량적 그리고 시각적으로 나타내어 그 간 음성 호감도에 대한 연구가 가지고 있었던 문제점인 정성적인 방법의 한계를 극복하였다.
기후 변화 및 환경오염으로 인하여 물부족 국가가 세계적으로 증가하고 있는 추세이며, 특히 집중형 강우의 형태가 많아짐에 따라 홍수피해 및 상수공급의 문제가 사회적으로 큰 이슈가 되고 있다. 최근 20여 년간의 급속한 경제성장과 도시화 과정에서 인도네시아는 인구와 산업의 과도한 도시집중으로 지난 1960-80년대 한국이 산업화 과정에서 겪었던 것보다 훨씬 심각한 환경문제에 직면하고 있으며, 자카르타와 반둥을 포함하는 광역 수도권 지역의 물 부족과 수질 오염, 환경문제가 이미 매우 위험한 수준에 도달하고 있는 실정이다. 특히, 찌따룸강 중상류에 위치한 인도네시아 3대 도시인 반둥시는 고질적인 용수부족 문제를 겪고 있다. 2010년 현재 약 일평균 15 CMS의 용수가 부족한 상황이며, 2030년에는 지속적인 인구증가로 약 23 CMS의 용수가 추가로 더 필요한 것으로 전망된다. 이러한 용수공급 문제 해결을 위해 반둥시 및 찌따룸강 유역관리청은 댐 및 지하수 개발, 유역 간 물이동 등의 구조적인 대책뿐만 아니라 비구조적인 대책으로써 기존 및 신규 저수지 연계운영을 통한 용수이용의 효율성을 높이는 방안을 모색하고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 해당유역의 용수공급 부족 문제를 해소할 수 있는 비구조적인 대책의 일환으로써 다양한 댐 및 보, 소수력 발전, 취수장 등 유역 내 수리 시설물의 운영 최적화를 위한 지능형 물관리 시스템 적용 방안을 제시하고자 한다. 본 연구의 지능형 물관리 시스템은 센서 및 사물 인터넷(Internet of Things, IoT), 네트워크 기술을 바탕으로 시설물 및 운영자, 유관기관 간의 양방향 통신을 통해 유기적인 상호연계 체계를 제공 할 수 있다. 또한 유역의 수문상황과 시설물의 운영현황, 용수공급 및 수요 현황을 실시간으로 확인함으로써 수요에 따른 즉각적인 용수공급량의 조절이 가능하다. 또한, 빅데이터 분석 및 기계학습(Machine Learning)을 통해 개별 물관리 시설물에 대한 최적 운영룰을 업데이트할 수 있으며, 유역의 수문상황과 용수 수요 현황을 고려하여 최적의 용수공급 우선순위를 선정할 수 있다. 지능형 물관리 시스템 개발의 목적은 찌상쿠이 유역의 수문현황을 실시간으로 모니터링하고, 하천시설물의 운영을 분석하여 최적의 용수공급 및 배분을 통해 유역의 수자원 활용 효율성을 향상시키는 데 있다. 이를 위해 수문자료의 수집체계를 구축하고 기관간 정보공유체계를 수립함으로써 분석을 위한 기반 인프라를 구성하며, 이를 기반으로 유역 유출을 비롯한 저수지 운영, 물수지 분석을 수행하고, 분석 및 예측결과, 과거 운영 자료를 토대로 새로운 물관리 시설 운영룰 및 시설물 간 연계운영 방안, 용수공급 우선순위 의사결정 등을 지원하고자 한다. 본 연구의 지능형 물관리 시스템은 통합 DB를 기반으로 수리수문 현상의 모의 분석을 통해 하천 시설물 운영의 합리적 기준을 제시함으로써 다양한 관리주체들의 시설물운영에 대한 이견 및 분쟁을 해소하고, 한정된 수자원과 다양한 수요 간의 효율적이고 합리적인 분배 및 시설물 운영문제를 해결하기 위한 의사결정도구로써 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
4차 산업혁명의 핵심기술 발전은 다른 핵심기술의 발전과 연계되며, 이를 통하여 미래에 산업구조를 변화시키고 새로운 스마트 비즈니스 모델을 창출할 것으로 예측된다. 이에 본 논문에서는 기술 성숙도 분석을 통하여 기술 성숙도 수준을 진단할 수 있는 방안과, 기술 개발에 도움이 될 수 있는 연구를 수행하고자 하였다. 이를 위하여 기술 동향 정보를 이용하여 4차 산업혁명 핵심기술의 시장, 정책 등을 조사하고 종합하여 종합적인 성숙도 수준을 수행하였다. 기술 성숙도 측정값은 기술 개발자에 의해 배점되므로, 사람의 성향에 따라 편견이 작용되어 주관적인 평가가 될 수 도 있다. 또한 개별 기술의 성숙도에 대한 측정이므로, 전체 시스템 통합 관점의 평가에는 적합하지 않다. 하지만 전체 시스템을 구성하는 핵심 요소기술들을 시스템에 연계하기에 앞서 성숙도를 평가하여 전체 시스템의 효과와 구현 가능성을 비교할 수 있는 수단으로 활용할 수 있으며, 기술 개발의 계획에 중요한 역할을 수행할 수 있을 것으로 기대된다.
다수의 정보보안을 위한 자산을 보유한 기업으로부터 보유 정보에 대한 운영과 관리차원의 현장 진단과 실태 점검 지표 및 각종 보안성 확보 기준들을 구성하고 이를 기반으로 정보자산의 분류를 시작하게 되었고 정보자산의 운영 및 관리 정책과, 서비스, 보유 디바이스의 물리적 자산관리, 응용소프트웨어 및 플랫폼에 대한 논리적 자산관리에 이르기까지 많은 영역으로 확대되고 있다. 이러한 정보자산 중 일부는 사물인터넷과 같은 새로운 분야의 신기술로써 이미 현실에서 운영되고 있다. 물론 일반 가정에서도 스마트홈과 같은 다양한 전자기기들을 사용하고 이러한 기기들이 과거와는 다르게 정보를 축적하고 가공하는 등의 일련의 정보 라이프 사이클이 존재하게 되었다. 뿐만 아니라 유통까지도 실현되는 지금 무엇보다도 해당 정보자산과 자산이 보유한 정보의 안정성을 확보해야 하는 과제가 도출되었다. 따라서 본 논문에서는 기업으로부터 가정에 이르기까지 보유한 정보자산에 대한 표준 보안정책 모듈화 기법을 제안하고 이를 적용함으로써 기밀성과 무결성 증대를 확보하는 연구를 하고자 한다.
블록체인은 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷 등과 더불어 혁신적인 기술로 간주된다. 최초의 블록체인 애를리케이션이고 암호화폐인 비트코인 출시 이래로, 블록체인은 파괴적 기술로의 인식은 물론 폭 넓게 확산되지도 못하고 있다. 블록체인 관련 연구를 살펴보면, 암호화폐, 기술 일반동향과 전망, 요소기술 등에 대한 설명이 대부분이다. 물론 아직까지 블록체인 기반의 킬러 애플리케이션이 존재하지 않고 있다. 이와 같이 늦게 확산되는 블록체인 기술을 고려하여, 국내의 블록체인에 대한 최신 연구 상황에 대한 이해가 필요하다. 본 연구의 목적은 기업의 IT실무 담당자들이 조직의 경쟁력을 높이기 위해서 필요한 블록체인 애플리케이션을 식별할 수 있도록 가이드라인을 제공하는 것이다. 이를 위해서 우리는 네 가지의 접근법을 소개한다. 첫째, Iansiti & Lakhaki(2017)가 제안한 분석틀을 적용하여 국내에서 발간된 블록체인 관련 연구논문을 분류하였다. 이 작업의 목적은 조직의 실무자들이 블록체인 애플리케이션의 도입을 고려할 때 벤치마크 또는 사례로서 활용할 수 있도록 도움을 주기 위함이다. 두 번째는 제시된 분석틀을 이용하여 블록체인 애플리케이션의 가치 개념을 도입하여 조직의 블록체인 애플리케이션 채택의 진화적 경로를 제안하였다. 세 번째는, 블록체인 기술 도입을 조직의 혁신을 촉진하기 위한 수요관점에서블록체인 기술 적용이 가능한 영역을 식별할 수 있는 근거를 제공하였다. 네 번째는 기업 가치사슬 모형과 다섯 경쟁세력 모형을 이용하여 블록체인 애플리케이션 도입의 탐색할 수 있는 근거를 제공하였다.
제조 클라우드는 여러 공장이 연결되어 단일 공장처럼 구성되어 사용자의 요구사항에 유연하게 대처할 수 있는 새로운 제조 패러다임이다. 이러한 기능을 제공하는 제조 클라우드 시스템은 클라우드 컴퓨팅, 사물인터넷, 인공지능과 같은 컴퓨팅 기술을 활용하여 분산되어 있는 제조 시설 간의 협업을 통한 유연 생산에서 안정성, 고신뢰성, 연동성 등을 제공하는 일종의 대규모 CPS이다. 제조 클라우드 CPS는 많은 수와 다양한 종류의 이기종 서브시스템들로 구성되어 있는데 이 때문에 서브시스템 간 연동, 데이터 교환, 시스템 통합 등에 문제가 발생할 수 있어 대규모의 제조 클라우드 CPS을 구성하는데 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 이러한 어려움을 극복하기 위하여 제조 클라우드를 체계적으로 분석하고 분석 결과를 바탕으로 제조 클라우드 CPS를 효과적으로 지원할 수 있는 플랫폼 참조 모델을 제안한다. CPS 분석 방법론인 CPS 프레임워크를 활용하여 제조 클라우드 CPS의 기능적, 인간적, 신뢰성, 시간적, 데이터 및 구성의 측면에서 사용자 요구사항을 도출하고 이들을 분석하여 확장성, 구성성, 상호 작용성, 신뢰성, 시간성, 상호 운용성, 지능성의 영역에서 시스템 요구사항을 정의한다. 정의된 제조 클라우드 CPS 시스템 요구사항을 바탕으로 플랫폼을 구성하기 위하여 IoT 플랫폼 표준인 oneM2M의 요구사항에 매핑하고 oneM2M 구현물인 Mobius를 통하여 요구사항 지원성 검증 실험을 수행하였다. 수행 결과를 분석하여 현재 사물인터넷 플랫폼의 제조 클라우드 CPS 지원성을 확인하고 이를 확장하여 대규모 제조 클라우드 생산을 지원하는 플랫폼 참조 모델을 제안한다.
인공지능을 이용하여 예측이나 분석하는 기술은 지속적으로 발전하고 있지만, 의사결정 과정을 명확히 해석하지 못하는 블랙박스 문제가 존재한다. 따라서 인공지능 모델의 의사결정 과정에서 사용자의 입장에서 해석이 불가능하여 결과를 신뢰할 수 없는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 인공지능의 문제점과 이를 해결하기 위한 블록체인을 활용한 설명 가능한 인공지능에 대해 연구를 진행하였다. 블록체인을 이용해서 설명 가능한 인공지능 모델의 의사결정 과정에서의 데이터를 타임스탬프 등을 이용하여 부분별로 블록체인에 저장한다. 블록체인을 이용하여 저장된 데이터의 위변조 방지를 제공하고 블록체인의 특성상 사용자는 블록에 저장된 의사결정 과정등의 데이터를 자유롭게 접근할 수 있다. 설명 가능한 인공지능 모델의 구축이 힘든 것은 기존 모델의 복잡성이 큰 부분을 차지한다. 따라서 포인트 클라우드를 활용해서 3차원 데이터 처리와 가공과정의 효율성을 높여서 의사결정 과정을 단축해 설명 가능한 인공지능 모델의 구축을 원활하게 한다. 블록체인에 데이터 저장과정에서 데이터 위변조가 발생할 수 있는 오라클 문제를 해결하기 위해 저장과정에 중간자를 거치는 블록체인 기반의 설명 가능한 인공지능 모델을 제안하여 인공지능의 블랙박스 문제를 해결하였다.
인터넷 사용자는 비디오를 보면서 소셜 네트워크 서비스를 이용하고 웹 검색을 하고, 비디오에 나타난 상품에 관심이 있을 경우 검색엔진을 통해 정보를 찾는다. 비디오와 사용자의 직접적인 상호작용을 위해 비디오 어노테이션에 대한 연구가 진행되었고, 스마트 TV 환경에서 어노테이션 된 비디오가 활용될 경우 사용자는 객체에 대한 링크를 통해 원하는 상품의 정보를 쉽게 확인할 수 있게 된다. 사용자가 상품에 대한 구매를 원할 경우 상품에 대한 정보검색 이외에 상품평이나 소셜 네트워크 친구의 의견을 통해 구매 결정을 한다. 소셜 네트워크로부터 발생되는 정보는 다른 정보에 비해 신뢰도가 높아 구매 결정에 큰 영향을 미친다. 하지만 현재 소셜 네트워크 서비스는 의견을 얻고자 할 경우 모든 소셜 네트워크 친구들에게 전달되고 많은 의견을 얻게 되어 이들로부터 유용한 정보를 파악하는 것은 쉽지 않다. 본 논문에서는 소셜 네트워크 사용자의 프로파일을 기반으로 상품에 대해 유용한 정보를 제공할 수 있는 친구를 규명하기 위한 필터링 방법을 제안한다. 사용자 프로파일은 페이스북의 사용자 정보와 페이스북 페이지의 'Like' 정보를 이용하여 구성된다. 프로파일의 상품 정보는 GoodRelations 온톨로지와 BestBuy 데이터를 이용하여 의미적으로 표현된다. 사용자가 비디오를 보면서 상품 정보를 얻고자 할 경우 어노테이션된 URI를 이용하여 정보가 전달된다. 시스템은 소셜 네트워크 친구들에 대한 사용자 프로파일과 BestBuy를 기반으로 어노테이션된 상품에 대한 의미적 유사도를 계산하고 유사도 값에 따라 순위가 결정한다. 결정된 순위는 유용한 정보를 제공할 수 있는 소셜 네트워크 상의 친구를 규명하는데 사용된다. 참가자의 동의하에 페이스북 정보를 활용하였고, 시스템에 의해 도출된 결과와 참가자 인터뷰를 통해 평가된 결과를 이용하여 타당성을 검증하였다. 비교 실험의 결과는 제안하는 시스템이 상품 구매결정을 하기 위해 유용한 정보를 획득할 수 있는 방법임을 증명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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