세계의 도시들은 빅데이터, 사물인터넷 등 정보통신기술을 이용해 도시의 많은 문제들을 해결하므로 지속가능한 행복도시를 만들고자 스마트시티 개발을 서두르고 있다. 하지만 국내 스마트시티와 스마트도시인증제도에서는 플랫폼 위주의 하드웨어 인프라에 초점을 두고 정보보안 측면을 우선적으로 고려하여 구축·인증하고 있다. 스마트시티 운영을 위한 개인정보보호 측면의 정책연구를 통하여 개인정보가 포함된 빅데이터의 유출 위험에 대한 대응 체계가 필요한 상황인 것이다. 본 논문에서는 스마트시티 속 개인정보의 종류와 스마트시티 구축 및 운영에 따른 문제점 및 현행 스마트도시법과 개인정보보호 관리체계의 한계점을 분석한다. 해결방안으로 스마트시티 분야 개인정보보호 관리체계 모델을 제시하고, 이를 통한 개인정보보호 강화방안에 대하여 제안해 보고자 한다. 본 논문의 관리체계 모델을 국가 스마트시티 시범도시와 실증도시, CCTV 통합 관제센터에 적용·운영하므로 시민들의 개인정보를 안전하게 관리할 수 있을 것으로 기대한다.
현재 서울특별시는 25개 구청에 7만5천여대의 CCTV가 설치되어 있다. 서울특별시 구청별로, CCTV관제를 위한 관제센터를 구축하고 24시간 인공지능 지능형 영상분석을 통해 차량 종류, 번호판인식, 색상 분류 등의 정보를 빅데이터로 구축하고 있다. 서울특별시는 국토교통부, 경찰청, 소방청, 법무부, 군부대 등과 MOU를 체결하여 긴급/응급 상황에 신속한 대응이 가능하도록 하고 있다. 즉, 각 구청의 CCTV영상을 제공하여 안전하고 재난의 예방이 가능한 스마트시티를 구축하고 있다. 본 논문에서는 CCTV영상을 인공지능을 통해 사건발생 시 차량 및 인원에 대한 특징을 추출하고 이를 기반으로 도주경로를 예측하고 지속적인 추적이 가능하도록 설계한다. 해당 경로의 CCTV영상을 인공지능이 자동으로 선택하여 표출하도록 설계한다. 해당 관할 권역 이외 지역으로 사건 관련 사람이나 차량의 도주경로가 예상될 때 인접 구청에 영상정보와 추출된 정보를 제공함으로써 스마트시티 통합플랫폼을 확장할 수 있도록 설계한다. 본 논문은 스마트시티 통합플랫폼 연구발전에 기초자료로 기여할 것이다.
현재 다양한 4차산업의 주요기술로는 빅데이터, 사물인터넷, 인공지능, 블록체인, 혼합현실(MR), 드론 등이 대표적인 기술들이다. 특히 최근에 세계적인 기술적 트랜드로 자리 잡고 있는 "디지털 트윈(digital twin)은 물리적인 사물과 컴퓨터에 동일하게 표현되는 가상 모델의 개념으로서. 실제 물리적인 자산 대신 소프트웨어로 가상화한 자산의 Digital twin을 만들어 모의실험함으로써 실제 농작업의 특성(현재 상태, 농업생산성, 농작업 시나리오, 등)에 대한 정확한 정보를 얻을 수 있다. 본 연구에서는 노지노업 주산지에 대한 디지털 트윈 데이터를 구축하고 스마트팜 단지를 설계 및 구축하여, 통합관제시스템 운영을 통해 자동 물관리, 원격생육예찰, 드론방제, 병충해 예찰작업 등으로 농작업을 효율화하고자 한다. 또한, 빅데이터 분석을 통한 적정량의 비료·농약사용으로 환경적 부하를 최소화하여, 노동력절감, 농작물 생산성을 향상할 수 있는 디지털 환경제어농업을 국내에 보급하고자 한다. 이러한 노지농업 기술은 디지털 농작업 및 재배관리 등 으로 노동력이 절감되고, 기후변화에 대비한 물이용 최적화와 토양오염예방 효과를 기대할 수 있으며, 전국 재배환경 디지털 데이터 확보를 통한 노지작물의 정량적인 생육관리가 가능하게 된다. 또한 농업생산성 향상을 통한 탄소중립 RED++ 활동을 직접적으로 실천을 할 수 있는 방안이다. 취득된 고정밀·고화질 영상기반 농작물 생육데이터취득을 통한 생육현황 분석과 예측은 디지털 영농작업관리에 매우 효과적이다. 실제 국립식량과학원 남부작물부에서는 지중점적, 땅속배수 등 다양한 종류의 노지스마트팜 연구개발을 진행하였다. 특히, 올해부터는 전국농업기술원 단지를 대상으로 노지스마트팜 시설 구축 및 기술 보급을 통한 사업화를 본격적으로 진행하고 있다. 본 연구에서는 디지털 트윈 기술과 노지스마트팜 기술을 융합한 농업분야 구축사례와 향후 활용방안에 대하여 서술하고자 한다.
재난·재해는 우리 사회의 인명과 재산에 막대한 피해를 주고 있으며, 국가적으로 해결해야 할 사회문제로서 인식되고 있다. 사물인터넷, 인공지능, 드론(무인기), 빅 데이터와 같은 4차 산업혁명 기술들은 과학·기술적 사회문제해결 도구로서 재난·안전산업 분야에도 흡수되면서 사회 전반에 영향을 미치고 있다. 국내 무인기 관련 29개 기관/기업은 재난치안 현장에서 운용 가능한 멀티콥터형 소형무인기 통합시스템 구축('17~'20)을 완료할 예정이다. 본 논문은 국가 재난대응 체계의 전략 자산으로서 재난치안용 무인기의 중장기적인 발전 방향을 고찰하고자 한다. 먼저, 재난안전 산업 및 정책 동향을 분석하고, 소형무인기 개발현황 및 향후계획, 부족기술 확보, 경쟁력 강화 방안 고찰을 통해 개발전략, 특화임무, 플랫폼, 통신, 관제, 운용 측면에서 재난치안용 무인기의 단계별 연구개발 방향을 제안한다.
현 시대는 인공지능(AI), 사물 인터넷(Iot), 빅 데이터(Big Data), 모바일(Mobile) 등과 같은 기술을 토대로 한 Digital화 문명사회로써, 이와 더불어 레이더 분야 또한 탐지 범위가 날이 갈수록 장거리화 되어가고 있다. 사람은 가시거리가 최대 20Km 정도이고, 가청 주파수는 20~20000Hz이다. 이렇게 제한적인 인간의 한계를 초월한 거리를 보기 위한 것이 레이더이며, 이러한 레이더들은 모두 장비 특성상 허위 항적을 발생하고 이로 인한 탐지 오류의 과실을 범하게 된다. 레이더의 왜곡 현상은 "비임의 굴절, 회절, 반사성, 허위 항적"이라는 부정확한 정보를 제공하며 이와 함께 초래되는 인간(방공 관제사)의 판단력 저하와 인적 과실은 전투기 출격을 야기하는 등 엄청난 손실을 초래할 수 있다. 또한, 긴박한 상황이나 중요 표적을 추적 감시할 때 가짜 항적을 추적 한다면 실질적 목표 표적을 놓칠뿐 만 아니라 재 추적을 위한 시간 지연이 불가피하다. 보완 대책으로써, 서로 다른 위치와 각도에서의 레이더 포착 자료를 서로의 레이더 자료로 전송하여 합성하면 왜곡된 자료의 분석, 교정이 가능하고 허위 항적 발생 감소와 더불어 목표물 추적의 정확도 향상이 기대되기에 본 방안을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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