본 논문에서는 변화하는 루프필터 전압을 시정수 비교기를 사용하여 감지하고, 이의 출력에 따라 루프필터 전압변화를 보상하여 단일 칩으로 구현이 가능한 작은 크기의 위상고정루프를 제안하였다. 제안된 위상고정루프는 기존 구조에서는 안전한 동작이 불가능한 크기인 작은 용량을 가지는 커패시터를 사용하여 칩의 크기를 최소화 하였다. 시정수 비교기는 작은 시정수 값을 가지는 저항, 커패시터와 높은 시정수 값을 가지는 저항, 커패시터를 통과한 신호들을 입력으로 받아 루프필터 출력 전압의 변화를 감지한다. 시정수가 큰 노드의 출력은 루프필터 출력전압의 평균 값을 가지고, 시정수가 작은 노드의 출력은 루프필터 출력전압과 거의 같은 값을 가진다. 각 노드의 차이를 비교하여 나온 출력은 전류 보상기를 제어하여 작은 크기의 루프필터 커패시터를 충 방전 시킨다. 이는 제안된 위상고정루프를 안정하게 동작하도록 한다. 제안된 위상고정루프는 1.8V $0.18{\mu}m$ CMOS 공정을 사용하여 설계하였고, Hspice 시뮬레이션을 통해 회로의 동작을 검증하였다.

최근, 사물인터넷이 초연결사회에 다가서는 발판으로 많은 관심을 받으면서 비면허 대역을 사용하는 비면허 무선기기의 수가 증가하고 있다. 따라서 본 논문은 효율적인 주파수 사용을 위해서 900 MHz 대역에서 802.11ah 기반 비면허 무선기기가 주면허 무선기기인 LTE 단말기(UE, User Equipment)에 미치는 전파 간섭 영향을 분석하였다. 간섭 분석 방법으로는 최소결합손실(Minimum Coupling Loss) 방법과 몬테카를로(Monte Carlo) 방법을 사용했다. 최악의 상황을 가정한 최소결합손실 방법으로 단일 간섭원일 때 희생원에 간섭이 없음을 보장하기 위한 간섭원과 희생원 사이의 최소이격거리는 약 22 m로 계산되었고, 통계 기법을 기반으로 한 몬테카를로 방법을 통해 희생원의 셀 반경 내에서 간섭 확률 5% 이하를 만족하는 최대 간섭원의 수는 약 3000개로 산출됐다. 본 논문에서 제시한 간섭 분석 방법 및 결과는 향후 비면허 무선기기와 주면허 무선기기의 공유 방안으로 유용하게 활용될 것으로 기대된다.

최근 사물 인터넷 기술의 발달로 인해 사용되는 센서의 수가 늘어남에 따라 센서의 전원 부족 및 사적인 정보의 유출이 심각한 문제로 여겨지고 있다. 이러한 문제들을 해결하기 위해 외부의 RF 신호로부터 전력을 수집하는 RF 에너지 하베스팅과 물리계층 보안 기술의 중요성이 점차 커지고 있다. 본 논문에서는 소스가 전송하는 신호로부터 에너지 하베스팅이 가능한 릴레이가 존재하는 무선 네트워크에서 정보 보안을 향상시키기 위한 시간 전환 기반 네트워크 아날로그 코딩 기법을 제안한다. 소스가 전송하는 신호를 도청하려는 도청자가 존재하는 2-hop 릴레이 네트워크를 모델링하고, 수학적 분석을 통해 최소 요구 보안 용량을 최대화 할 수 있는 최적의 시간 전환 비율을 찾았다. 다양한 환경에서 시뮬레이션을 통해 제안 방안이 기존 방안에 비해 최소 요구 보안 용량을 개선함을 보인다.

현재, 디지털 시대의 급속 발전과 함께 멀티미디어 서비스에 대한 수요가 증가되고 있다. 영상 데이터는 다양한 잡음에 의해 훼손되며, 주로 AWGN, salt and pepper 잡음, 이 두 잡음이 혼합된 복합잡음 등이 대표적이다. 따라서, 본 논문에서는 잡음 판단을 통해 AWGN 및 salt and pepper 잡음으로 분류하여 처리한다. AWGN인 경우, 공간 가중치 필터 및 화소 변화 가중치 필터의 출력을 합성하여 처리하며, 국부 마스크의 표준편차에 따라 합성 가중치를 다르게 적용한다. salt and pepper 잡음인 경우, 3차원 스플라인 보간법 및 국부 히스토그램 가중치 필터를 합성하여 처리하며, 국부 마스크의 salt and pepper 잡음 밀도에 따라 합성 가중치를 다르게 적용하여 처리하는 다중 영상복원 필터 알고리즘을 제안하였다.

스마트 공장은 미리 입력된 프로그램에 의해 생산시설이 수동적으로 움직이는 공장 자동화 작업 방식과는 달리, 생산 설비 스스로 작업 방식을 결정하여야 한다. 생산 설비 스스로 작업 방식을 결정이라 함은, 이를테면 제조 현장에서 설비의 노후, 문제 발생 예측, 제품의 불량 검출 등과 같은 이상 징후가 발생할 시 이를 조기에 발견한 후 스스로 문제를 해결하는 것을 의미한다. 본 논문에서는 제조 현장의 제조 공정 이상 징후 감지를 위해 대기행렬을 이용한 제조 공정 모델링을 제시하고 해당 모델링에서 이상 징후를 기계학습 기술 중 하나인 SVM을 이용하여 이를 감지하도록 한다. 해당 대기행렬을 M/D/1을 사용하였으며, ${\mu}$, ${\lambda}$, ${\rho}$를 기반으로 컨베이어 벨트 제조 시스템을 모델링하였다. SVM을 이용하여 ${\rho}$의 변화량을 통해 이상 징후를 감지했다.

최근 빅데이터 분야의 높아진 관심과 더불어 빅데이터의 처리를 통한 응용 분야에 대한 관심도 높아지고 있다. 개인의 감성을 파악할 수 있는 오피니언마이닝은 사용자 개인 맞춤 서비스 제공 분야에서 많이 이용되고 있는 빅데이터 처리 기법이다. 이를 바탕으로 본 논문에서는 사용자들의 장소에 대한 텍스트 형태의 리뷰를 오피니언마이닝 기법으로 처리하고 k-means 클러스터링 작업을 통해 사용자의 감성을 분석하였다. 클러스터링 작업으로 분류된 비슷한 범주의 감성을 가진 사용자들끼리 동일한 수치 값을 부여한다. 부여된 수치 값으로 협업 필터링 추천 시스템을 이용해 선호도를 예측하고 예측 값이 높은 장소 순으로 지도위에 마커와 함께 내용을 표시하여 사용자에게 추천내용을 보여줄 수 있는 방안을 제안하였다.

SOLAS 선박은 SFI group 코드 기준으로 적어도 83종의 장비를 탑재해야 하고, 각각의 장비는 다시 수 개에서 수십 개의 컴포넌트로 구성이 된다. 선박 운항 중에는 이러한 장비의 정상적인 운영이 보장되어야 하고, 문제 발생시 즉각적인 수리를 위하여 원격유지보수의 요구사항이 높다. 본 연구는 항해통신장비의 원격유지보수에 적합한 장비의 분류체계를 제시하고, 적절한 데이터베이스 구조를 도출하고자 했다. 연구 결과, 선박 항해통신장비의 원격유지보수를 위하여, 장비의 분류체계는 장비의 종류, 모델, 컴포넌트로 계층화되어야 하고, 고장모드와 영향분석, 질의응답, 수리이력, 상태정보와 예방정비 등의 테이블을 장비 모델 기준으로 구축하는 것이 효과적임을 알게 되었다. 140개의 항해통신장비 모델과 750개의 컴포넌트에 대하여 데이터베이스를 구축하였고, 실질적인 효과를 평가하기 위하여 선박장비 수리전문가가 클라우드 앱을 이용하여 검색 결과의 유용성을 평가하였다.

음성인식 기술은 사용자의 음성을 인식하여 명령을 실행하는 기술로 현재는 자연어 처리 기법과 접목되어 인공지능 음성인식 서비스로 제공되어 지고 있다. 이러한 인공지능 음성인식 서비스는 IoT기기를 제어하거나 뉴스 또는 날씨와 같은 정보 제공 분야에서 활용되고 있다. 정보 제공 분야의 하나인 대학 정보는 주로 웹을 통하여 제공되나 너무 많은 데이터를 제공하기 때문에 사용자가 신속하게 원하는 정보를 검색할 수 없는 문제가 있다. 이 논문에서는 사용자가 찾고자 하는 정보를 음성으로 인식하고 제공하기 위한 대학 안내 시스템을 설계하고 구현한다. 대학정보를 각 주제별로 분류하고 이를 제공하기 위한 람다 함수를 설계한다. 그리고 알렉사 스킬 키트를 이용하여 노드제이에스로 구현된 모듈을 아마존웹서비스에 업로드하여 음성인식을 이용하여 대학 정보를 제공한다.

최근 빅데이터가 주목받게 되면서 빅데이터를 처리하기 위한 시스템들도 중요하게 여겨지고 있다. 빅데이터 처리 시스템으로 분산파일시스템인 Hadoop과 비정형 데이터 처리를 위한 NoSQL 데이터 스토어가 주목받고 있다. 하지만 아직까지 NoSQL을 사용함에 있어 어려움이나 불편함도 존재한다. 저용량 데이터인 경우 NoSQL의 MapReduce는 불필요한 작업시간을 소모하게 되며, RDBMS 보다 상대적으로 많은 데이터 탐색 시간이 소요되기도 한다. 본 논문에서는 이러한 NoSQL의 문제점을 해결하기 위해 NoSQL과 RDBMS 간의 연동 기법을 제안하였다. 개발한 오토매핑 기법은 처리할 데이터의 양에 따라 적합한 데이터베이스를 사용하게 하여 결과적으로 검색시간을 빠르게 할 수 있다. 실험 결과 제안한 데이터베이스 연동 기법은 특정 데이터 셋의 경우 검색시간을 최대 35%까지 줄일 수 있다.

우리나라 스마트폰 이용자는 경제활동 인구의 99% 이상 대부분이 사용하고 있으며 초기 형성단계를 지나 포화상태에 도달한 것으로 전문가들은 내다보고 있다. 본 연구는 지배적 디자인 속성이 스마트폰 사용자의 지속사용의도에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 예측변수로는 확장 기술수용모델에서 제시된 인지된 유용성, 인지된 사용 용이성을 선택하였고 지배적 디자인 속성을 매개 조절변수로 선택하여 개념모델을 완성하였다. 연구대상은 부산경남과 익산전북지역에 거주하는 스마트폰 사용자 135명이며 설문을 통해 기초 데이터를 수집하였다. 인구통계학적인 분석은 IBM SPSS Statistics 19로 하였고 Smart PLS를 사용하여 확인적 요인분석과 변수 간의 인과관계에 대한 경로분석을 실시하였다. 분석결과 지속사용의도에 이르는 모든 경로가 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 지배적 디자인 속성이 태도를 매개하여 조절할 때 지속사용의도는 76% 설명력을 가지는 것으로 나타났다.

본 연구의 목적은 새로 등장한 4차 산업혁명과 융합신산업의 핵심인 VR 콘텐츠 산업의 문제점과 이를 해결하기 위한 대안을 모색하고자 한다. 전문가 심층면담을 통해 VR 콘텐츠 산업 발전을 가로막는 요소를 수집하였다. 그 결과 VR 시뮬레이터의 콘텐츠 변경 시 심의 간소화, 게임산업법 내에 'VR 시뮬레이터' 규제 법령을 신설, 투입금액 다양화 등이었다. 심의 간소화는 신규 플랫폼 사업을 위한 기초를 제공한다. 신규법령 신설은 VR 콘텐츠의 특성을 적절히 반영하고 기존 법규에 의한 불필요한 규제를 피하기 위해서이다. 다양한 투입방식의 도입은 신규산업에 대한 적극적인 시장 확대를 위한 것이다. 본 연구는 기존 법제도가 신규산업의 발전에 방해를 주는 요소를 살펴보고 그에 대한 대안을 제시함으로 써 신규 산업을 안전한 생태계에서 발전할 토양을 마련하는데 큰 도움을 줄 것으로 기대된다.

알트메트릭스는 인용을 기반으로 한 전통적인 지표를 보완하기 위한 측정 지표이면서 정략적 데이터이다. 이러한 알트메트릭스 에 관한 연구는 지난 몇 년간 전통적인 계량 정보학의 보완에 힘입어 중요한 비중을 차지해오고 있다. 본 논문은 알트메트릭스 연구 현황과 동향을 파악하는 것을 목적으로 한다. 총 187건의 논문을 분석하였으며, 이를 통해 2005년이후로 알트메트릭스 연구에 지속적인 상승이 있음을 알 수 있다. 소셜 네트워크 분석과 co-word 분석을 사용하여 저자 협동 네트워크와 키워드 공존 네트워크를 구축한다. 계층적 클러스터링으로 4개의 알트메트릭스 연구가 발견되었으며, 그 결과는 알트메트릭스의 추후 연구에 매우 유용할 수 있다.

본 논문에서 구현한 고령자 홈 트레이닝 콘텐츠는 사용자의 운동 능력에 따라 개인별 운동 처방을 하여 이를 통해 노인 개개인에게 맞춤형 프로그램을 제공한다. 고령화 인구 증가와 대비되는 노인의 낮은 건강 수명을 극복하기 위한 건강 증진은 필수적이다. 따라서 노인의 사망 위험 중 높은 비중을 차지하는 낙상을 예방하기 위한 하체 근력 강화운동이 중요하다. 본 논문에서는 노인이 자연환경 속에서 본인이 운동 한다고 느낄 수 있는 홈 트레이닝 콘텐츠 개발을 목표로 하였다. 이를 위해 Kinect 센서를 사용하여 골격 모델의 특징점을 추출하고 특징 벡터를 생성하여 사용자의 운동 횟수를 인식하였다. 제안하는 게임 모델을 사용하여 운동 능력 테스트를 수행하고 이를 기반으로 개인의 능력에 맞는 운동을 처방받아 운동을 수행할 수 있다. 키넥트 센서의 인식 테스트 결과 80%~97%의 정확도를 보였다.

m차원 평면 $R^m$ 상에 n개의 점들 $p_i$가 주어질 때, 범위 r에 대해서, 점 $p_i$로부터 거리 r이내 점들의 집합 $T_i$를 생각한다. m=1 일 때, $T_i$는 직선상의 구간이고, m=2일 때, $T_i$는 평면상의 원에 해당된다. 집합 $T_i$들을 정점에 대응하고, 두 집합이 교차하는 경우에 대응하는 두 정점 사이에 간선를 연결하면 교차 그래프 G를 얻을 수 있다. m=1일 때, G는 진구간 그래프(proper interval graph), m=2일 때, G는 단위 원판 그래프(unit disk graph)라고 부른다. 본 논문에서는 범위 r이 변화하면 바뀌는 교차 그래프 G(r)에 관심이 있다. 특별히 G(r)가 연결 그래프가 되는 최소 r을 찾는 문제를 다룰 것이다. 이 문제에 대해서 진구간 그래프 G(r)에 대해서 O(n)시간 알고리즘, 단위 원판 그래프 G(r)에 대해서 $O(n^2{\log}\;n)$시간 알고리즘을 제안한다. 직선상의 점들이 추가 되거나 삭제되는 동적 환경 하에서 위 문제를 O(lon n)시간에 해결하는 알고리즘도 제안한다.

개인 식별 번호는 개인화된 그리고 상업적인 서비스 상에서의 사용자 인증에 가장 보편적으로 사용되는 기술이다. 따라서 사용자는 자신이 사용하고자 하는 서비스에 접근할 때 PIN 정보를 입력하고 사용자 인증을 수행해야 한다. 하지만 개인 식별 번호 입력과정은 사용자가 매번 입력을 해야 하는 부담감을 줄 뿐 아니라 공격자가 어깨너머공격을 시도할 경우 보안이 취약해 지는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 스마트폰과 스마트워치를 이용한 인증 기법을 소개한다. 먼저 기존의 기법에서 스마트워치의 센서 정보만을 통해 분석하는 경우의 문제점에 대하여 확인해보았다. 이를 바탕으로 스마트폰과 스마트워치 모두에서 사용자의 센서 정보를 수집하고 이를 통해 인증하는 방법을 제안하였다. 만약 관찰된 가속도 센서 정보가 높은 연관성을 보이게 될 경우 사용자 인증이 성공적으로 이루어지게 된다. 인증 기법에 대한 테스트를 위해 삼성 갤럭시 노트5와 소니 스마트워치2를 사용하였다.

시스템 가시성평가는 복잡한 시스템과 고도의 신뢰성 분야인 In-Vehicle 산업에서 하드웨어 및 소프트웨어간의 융합과 역할 변화에서 시작되었다. 융합의 중심이 기술에서 문화로 자연스럽게 스며드는 형태로 진화하고 있다. 문화의 주변에 기술의 생태적 특징을 반영하기 위해 유니버설미들웨어의 장점인 생명주기모델을 활용하여 시스템의 가시성을 높이고 직관적 판단을 유도하여 혼란 상태를 대비할 수 있다 .본 연구에서는 유니버설미들웨어 기반의 데이터와 서비스모듈을 유기적으로 표준화 및 안정화하여 시스템 가시성 엔진을 시험하고 평가하였다. 이 모듈은 Intelligent Pervasive Cloud 모듈, Memorial Service 모듈, Life Cycler 모듈로 구성하고 현재와 미래의 통신표준과 응용서비스 표준을 비롯한 다양한 요구사항을 반영하였다.

본 논문에서는 세라믹 소재의 영상에서 비파괴 검사를 위한 사람 눈으로 판단하기 어려운 결함 영역을 검출하기 위해 다양한 영상 처리 기법을 활용하여 자동으로 결함 의심 부분을 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 명암도의 차이를 통해 배경이 제거된 관심 영역에서 개선된 명암 대비 스트레칭 기법을 적용하여 관심 영역의 명암 대비를 강조한다. 우리가 제안한 방법은 다양한 두께의 세라믹 소재 영상에 대해 안정적으로 결함을 추출하기 위해 설계되었다. 실험은 명암이 강조된 ROI 영역에서 8, 10, 11, 16, 22mm 영상의 결함 영역 검출을 실험했는데 다른 경우는 히스토그램 이진화 기법을 적용하여 결함의 후보 영역을 추출하지만 8mm 영상은 다른 영상에 비해 결함의 밝기값과 잡음의 밝기값이 유사하여 허위 양성 영역이 결함으로 추출되는 문제점이 발생한다. 이 문제를 해결하기 위해 8mm는 개선된 퍼지 이진화 기법을 적용하여 결함 후보 영역을 추출한다. 제안된 방법을 다섯 종류의 세라믹 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 검출 방법이 기존의 검출 방법보다 모든 두께의 세라믹 영상에서 효과적으로 결함 영역이 검출되는 것을 확인하였다.

스마트 모빌리티는 차세대 친환경 이동수단으로 각광 받고 있어 시장이 매해 급성장 하고 있다. 그러나 전기를 동력으로 사용하는 기기 특성상 사용자의 몸무게나 주행 환경에 따라 모터 및 배터리는 제조사에서 표기하는 성능과 실제 성능과는 큰 차이를 보여 사용자에 따라 기기 이용 시 권장되는 주행 기준점이 없어 본래의 동작에 과부하 발생 빈도가 높아져 기기의 고장 및 파손이 늘어나고 있다. 본 논문에서는 사용자의 주행 상태를 측정 후 제조사 측에서 제공하는 권장 주행과는 별도로 실제 주행 시의 맞춤 권장 주행 안내 및 과부하 주행 상황 알림을 제공하는 어플리케이션을 설계하여 스마트 모빌리티 기기의 고장 및 파손은 물론 사용자의 안전까지 확보하고자 한다.

기존의 XML 문서나 다른 문서는 단어를 중심으로 분석이 진행되었다. 이는 형태소 분석기를 활용하여 구현이 가능하나 문서 내에 기재되어 있는 많은 단어를 분류할 뿐 문서의 핵심 내용을 파악하기에는 어려움이 있다. 사용자가 문서를 효율적으로 이해하기 위해서는 주요 단어가 포함되어 있는 문단을 추출하여 사용자에게 보여주어야 한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 정규화 된 XML 문서 내에 키워드를 검색하고 사용자가 입력한 키워드들이 포함되어 있는 문단을 추출하여 사용자에게 보여준다. 그리고 검색에 사용된 키워드들의 빈도수와 가중치를 사용자에게 알려주고 추출한 문단의 순서와 중복 제거 기능을 통해 사용자가 문서를 이해하는데 발생할 수 있는 오류를 최소화하였다. 제안하는 시스템은 사용자가 문서 전체를 읽지 않고 문서를 이해할 수 있게 하여 문서를 이해하는데 필요한 시간과 노력을 최소화할 수 있을 것으로 사료된다.

산업 현장에 적용되는 통신방식 및 프로토콜의 경우 적용 현장의 환경 및 하드웨어 구성 사양에 따라 다양한 종류와 방식으로 현장에 적용이 되어 있다. 산업용 모니터링 시스템 개발 및 구축을 위해서는 해당 장비에 대하여 매번 하드웨어 시스템 분석과 통신 프로토콜 해석 작업을 통해 개발을 하고 있어 많은 개발 비용 및 시간이 들어가고 있다. 본 논문에서는 다양한 프로토콜을 사용하는 산업용 장비들의 통합 모니터링을 지원하기 위하여 사용자 요구에 맞도록 프로그램 가능한 프로토콜 변환 알고리즘을 소개하였다. 이 방법은 직렬통신, NMEA, CAN, Modbus 통신 방식으로 전송된 데이터에서 필요한 데이터를 추출하여 Ethernet으로 전송이 가능하다. 실험을 위하여 여러 통신 방식을 지원하는 통신 게이트웨이 모듈을 구현하였고 이를 통하여 데이터 변환 및 전송 실험을 진행하였다.

언제 어디서나 인터넷에 접속 할 수 있는 유비쿼터스 패러다임이 확대 되면서 다양한 기기가 인터넷에 연결되는 사물인터넷에 대한 기대와 관심이 높아지고 이다. 사물인터넷에 대한 관심이 높아지면서 더불어 오픈소스 하드웨어에 대한 관심도 높아지고 있다. 이로 인해 최근 거대한 생산 장비를 보유하지 않은 일반인이 디지털 제작 도구를 활용하여 생각했던 제품을 실제로 만드는 창작자인 메이커가 새로운 트렌트로 부상하고 있다. 이러한 메이커들이 제품을 만드는 방법을 공유하면서 오픈소스 제조업 운동인 '메이커 운동'이 확산되었다. 국내의 경우에도 정부의 정책적 지원을 통해 메이커 운동이 활성화 되고 있는 추세이다. 하지만 선진국에 비해 메이커 문화에 대한 인식과 환경이 미비하고, 메이커를 위한 특화된 교육/개발용 장비나 키트 없이 오픈 플랫폼 하드웨어와 소프트웨어만을 이용하는 실정이다.

웹 앱에는, 서로 다른 웹 페이지를 웹브라우저에 로드할 때 동일 데이터가 반복적으로 획득되고 처리되어 화면상에 표시되는 문제가 있다. 본 논문은 이 문제를 해결하기 위해 자바 웹 앱을 재구조화하는 기법을 제안하고 평가한다. 자바 웹 앱을 MVC(Model-View-Controller) 아키텍처 관점에서 동적 분석하고 컴포지트 뷰 패턴을 활용하여 중복해서 사용되는 데이터를 식별한다. 이를 토대로 페이지 요청 시 중복 데이터가 로드되지 않도록 앱을 재구조화한다. 재구조화를 통해 MVC 아키텍처에 부합하며 성능이 향상된 웹 앱을 생성한다. 이렇게 재구조화된 웹 앱은 기존 웹 앱의 응답 시간을 데스크톱 PC, 모바일 기기에서 각각 38%, 55% 개선하였다. 아울러 오픈 소스 웹 앱을 이용한 사례 연구를 통해 제안하는 기법의 적용 가능성을 보였다.

최근 사물인터넷은 인공지능의 발전, 연결된 기기의 증가와 클라우드 시스템의 높은 성능으로 인해 급격하게 발전하고 있다. 많은 기기와 센서로부터 생산되는 엄청난 양의 데이터들은 지능적 진단, 추천 서비스 뿐 아니라 스마트 관제 서비스와 같이 서비스 영역의 확대를 이끌고 있다. 엣지 컴퓨팅(Edge Computing)에 대한 연구는 높은 성능을 지닌 하드웨어를 바탕으로 작은 또 하나의 서버로써의 역할에 국한되어 연구되고 있다. 그러나 데이터를 분석하고 의미성에 따른 서비스를 구현하기 위해서는 범용적 서버로써의 역할보다는 도메인에 특화된 기능과 요구사항을 지녀야 한다. 스마트 팩토리에서의 엣지는 제한적 필터링, 사전 포맷팅을 포함하는 전처리와 그룹 컨텍스트 융합, 지역적 룰의 관리 등을 필요로 한다. 따라서 본 논문에서는 공장 특성에 맞는 효율성과 강건함 측면을 강조하는 요구사항들을 도출하고, 클라우드와 학습된 요소 공유 방법을 기반으로 하는 엣지 컴퓨팅의 구조를 제안하고자 한다. 이 엣지는 네트워크 자원 소모를 감소시키고 룰과 학습화된 모델의 변경을 쉽게 할 수 있도록 한다.

4차 산업혁명의 주요 요소가 되는 빅데이터 가치는 민간부분에서 산업 생산성을 높이고, 공공부분에서 대국민 및 기업에 대한 행정 서비스를 제공해 줄 수 있는 부분이기도 하다. ICT 선진국들은 공공부분의 빅데이터 활용 방안을 빠르게 제시하고 있다. 특히 사회 위기관리 차원에 있어 재난의 사전 예측시스템을 잘 갖추고 있다. 우리나라 정부의 입장에서도 사회 위기관리 차원의 빅데이터 공공 활용 방안에 많은 관심을 기울이고 있다. 하지만 빅데이터의 전반적인 인프라 부분에 취약성을 드러내고 있는 현실은 앞으로 사회현안 문제해결 차원의 준비와 실천이 요구되는 사항이다. 따라서 우리는 빅데이터 활용 현상의 문제를 분석하고, 각국의 선도적 빅데이터 공공 활용이 선행되는 사례를 검토해 앞으로 나아가야 할 정책의 다양성을 제시하여야 한다. 이에 본 논문은 빅데이터 활용에 있어 나타나고 있는 문제점을 분석하여 전자정부의 역할과 정책을 제언하였다. 제시한 정책 사항은 정보개방과 법 제도 개선의 문제, 빅데이터 환경에서의 개인정보 침해 위협을 관리하는 빅데이터 서비스 고려 사항 문제, 기술적 측면에서 공공의 빅데이터 활용 관련 기술개발 및 빅데이터 운영 분석 기술개발 필요성 문제 등을 제시하였다.

지식정보화시대를 맞이하여 사이버교육을 활용한 다양한 교육 프로그램은 학교, 기업교육, 군 장병교육, 평생교육시설은 물론 공무원 교육훈련제도까지 도입이 되었다. 국가공무원의 경우 국가공무원인재개발원 사이버교육센터의 주관으로 실시되는 교육과 지방공무원은 15개 시 도 공무원교육원 주관으로 이루어지고 있다. 2008년 공무원 상시학습제도의 도입으로 연간 일정시간 이상 교육 훈련받는 것을 의무화하였고 사이버교육이 공무원교육훈련에 활성화를 이루었다. 본 연구에서는 공무원 교육훈련제도의 관점에서 사이버교육 운영의 인식을 사이버 교육 참여했던 충청남도 정예공무원 교육생을 대상으로 한 분석결과를 바탕으로 사이버교육의 발전방안을 제언하고자 한다.

군 무기체계의 성능을 점검하기 위해 사용되는 정밀측정장비는 수명주기 동안 측정신뢰도 유지를 위해 주기적으로 교정된다. 기존의 교정주기 관련 연구들은 장비의 샘플 크기와 특성을 고려하여 측정신뢰도 모델을 결정할 것을 제안하고 있으나, 다양한 정밀측정장비의 정비 데이터에 동일한 특성 분포를 가정하고 단일 모델을 적용하는 것은 적합하지 않을 수 있다. 본 논문에서는 정밀측정장비의 수명주기 동안 욕조 곡선의 특성을 가정하여 측정신뢰도 모델들로부터 추정된 교정주기 가운데 F-검정과 성능지수 평가를 통해 정비 데이터에 가장 적합한 교정주기가 선택되도록 제안하였다. 제안한 방법을 다양한 장비에 적용한 결과 교정주기 동안 장비의 신뢰도가 유지됨을 확인하였다.

현대 ICT 기술의 발달은, 국가와 사회에 인프라를 이용하여 사이버 세계를 구성하고 있다. 사이버 세계에서는 국경이 없다. 세계 각국들은 자국의 이익을 목적으로, 사이버 공격을 수행하고 있다. 사이버 공격을 방어하기 위해서는 사이버 킬체인 전략이 필요하다. 사이버 공격을 방어하거나, 공격책임을 판단하기 위해서는, 공격 원점지의 파악이 중요하다. 공격 원점지에 대한 타격을 하기 위해서는, 전략적인 사이버 킬체인이 필요하다. 본 논문에서는 공격 원점지를 분석하는 연구를 한다. 그리고 공격 원점지 타격을 위한 사이버 킬체인을 분석한다. 공격 원점지 타격을 위한 효율적이고 맞춤형 사이버 킬체인 전략을 연구한다. 사이버 킬체인 전략은 비대칭 전력으로, 핵과 미사일의 위력을 대치할 수 있는 실용적인 전략이 될 것이다.

현대 해상전에서 함정의 피탐지율은 생존성에 직접적인 요소이며, 레이다 반사면적(RCS; Radar Cross Section)은 피탐지율에 있어서 주요 변수 중 하나이다. 본 논문에서는 RCS 감소기법 중 하나인 레이다 신호를 흡수하는 특수 재질을 통한 RCS 감소 기법인 RAM(Radar Absorbing Materials) 방법을 이용하여 위협 주파수 대역의 RCS 해석을 수행하였다. 해석 모델은 모형선 모델을 이용하였고, RAM 기법에 적용될 전파흡수체는 최신 전파흡수체 기술인 광대역 메타물질을 적용하였다. 광대역 메타물질은 광대역에서 공진주파수를 갖는 MIK 공진구조와 유연성 기판을 이용하여 모델링을 수행하였고, 광대역 메타물질의 성능 분석을 위하여 전자기파의 흡수율과 반사율에 대한 모의실험을 수행하였다. 또한, 광대역 메타물질 적용에 따른 레이다 반사면적 감소효과를 분석하기 위하여 기존 전파흡수체와의 비교를 통하여 RCS 감소 효과를 분석하였다.