급속히 늘어난 스마트폰의 보급은 인간의 라이프 스타일 변화에 영향을 미치고 있으며, 스마트폰 기반 위치정보는 실내외 공간에서 다양한 편의성 서비스를 제공할 수 있는 환경을 마련하고 있다. 특히, GPS 정보가 제공되고 있지 않은 지하공간의 경우에서 위치 기반 서비스가 제공된다면 정보약자와 교통약자를 위한 길 찾기와 길 안내 등 많은 편의를 제공할 수 있다. 그러나, 지하철 역사에서 길 안내 서비스 구현은 측위 정확도를 확보하는 것은 여전히 어려운 과제이다. 본 연구는 지하철 역사에서 실내 내비게이션을 위해 선행되어야 하는 모든 과정을 하나의 시스템에서 수행할 수 있도록 융합 측위 알고리즘과 함께 연속 측위에서 사용하는 새로운 보행자 걸음 인식기법을 개발하고, 평가하고 있다.
정부의 '창조경제' 키워드와 의학과 정보통신기술(ICT) 융합을 중심으로 대두된 '헬스케어 3.0' 패러다임이 만나 새로운 고부가가치 시장과 산업, 일자리 창출을 가져올 '기회의 땅'으로 부각되고 있다. 세계적인 경기후퇴에도 불구하고 세계 헬스케어 시장은 지난 2009년부터 꾸준한 성장을 보이며 국내 산업은 2010년 기준 153조원 규모로 연간 10% 이상의 높은 성장세가 전망된다. 특히 의료와 ICT, 생명기술(BT), 나노기술(NT)을 결합한 이른바 '슈퍼 융합'이 헬스케어 산업 도약의 새 패러다임을 열어줄 것으로 기대를 모은다. 이와 더불어 2020년경에는 IT융합 헬스케어 산업이 모든 IT융합산업 중 가장 큰 비중을 차지하고, 5만 여명의 고용창출 효과를 낼 것으로 전망하고 있다. 이에 여러 학문들이 융합되는 융합학문분야가 생기고 이를 교육하기 위한 융합학부가 새롭게 생기고 있다. 따라서 본 연구에서는 의료 IT 융합 기술의 문제점을 살펴보고 의료 IT 융합과 의료서비스 산업의 미래, 수요 인력을 분석하고 의료 IT 융합 인재 양성 방안을 제시한다.
4차 산업혁명의 초연결성을 바탕으로 전통적인 상업경제에서 협력경제로 패러다임이 변화하여 공유경제가 빠르게 성장하고 있다. 그 중에서도 차량공유산업은 글로벌 교통시장의 주류가 되었다. 중국의 디디추싱은 이미 공유플랫폼을 선점하였으며 차량공유 뿐만 아니라 마지막마일에서부터 대중교통을 모두 아우르는 TaaS 3.0 모빌리티 산업으로 서비스를 확장하고 있다. 본 논문은 공유경제에 대한 이론적 고찰을 한 후 유니콘 2위 기업인 디디추싱의 성공전략을 분석하여 국내 차량공유산업의 방향과 서비스개선방법을 제언하는데 목표를 두었다. 차량공유산업에서 도태되고 있는 우리나라 상황에서 유연한 자세로 규제를 완화하여 기존산업 보호와 신산업 육성에 균형을 맞추는 정책이 필수적이며 향후 공유경제의 다양한 분야가 상호 융합하여 발전하는 방안을 연구하는 것도 필요하다.
지능형 교통 시스템에는 도로 환경 정보 제공, 차량 근거리 네트워크 연동, 추돌사고예방 및 보행자 안전 제공 등의 다양한 분야의 연구가 진행되고 있다. 이와 관련하여 운전자 및 보행자 안전을 위한 감지 정확도, 정보 신뢰성, 유지보수 편의성을 기초하는 USN 기술이 주목 받고 있다. 본 연구는 다양한 센서를 이용하여 USN을 도로에 구축하고 개발된 도로기지국(RSU)과 연동하여 실시간 도로 환경 정보 수집하고 차량단말기(OBU) 및 교통 센터에 제공하는 Road Weather Information System을 개발하였다. RSU는 운전자 안전을 위해 노변 정보를 수집하고 이를 분석하여 서비스 우선순위에 따라 IP와 비콘 서비스를 OBU 및 상위 터미널에 제공한다. 상위 터미널에는 IP 기반 셋톱박스 응용 프로그램을 개발하여 교통 정보 및 도로 환경 정보, 환경 센서 오류 등에 정보를 제공한다. 결과적으로, RWIS는 노변 정보의 실시간 수집을 발전시켜 지능형 교통 시스템에 운전자 안전을 보완하고, 기술융합으로 다양한 서비스 방법을 제시하였다.
본 연구는 주차장 검색 및 사전예약서비스가 가능한 스마트 주차서비스에 대한 것으로, 요금(예약요금, 위약금) 등과 관련된 사용자의 선호선택 모형에 관한 연구이다. 스마트 주차서비스에 대한 응답설문을 구성하여 로짓 모형형태의 사용자 선호도 모형을 두 가지를 구축하였다. 첫 번째는 스마트주차장을 선택하는 모형으로 이용요금과 비용과의 관계에서 일반 주차장보다 선택확률이 높아지는 상황을 제시하였다. 두 번째는 주차권 예약할인 선택모형으로 예약금액과 위약금과의 관계 모형을 통하여 스마트주차서비스 선택확률을 분석하였다. 사용자의 선호도를 고려한 정교하고 다양한 형태의 스마트 주차서비스가 가능한 설계 요구사항으로 활용이 가능할 것으로 판단된다.
본 연구는 실시간 차량정보를 이용한 안전권고속도의 산정방안에 대한 연구이다. 여기서 실시간 차량정보는 모든 차량에 ECU 수집장치를 탑재하고 끊김없는 무선 통신이 이루어짐에 따라 운전자에게 제공할 수 있는 유용한 정보이다. 이러한 실시간 차량정보를 기반으로, 도로노면정보가 실시간으로 센싱될 경우에 유용한 안전권고속도 모형을 개발하였다. 여기서, 안전권고속도는 "A단일 구간에 대한 시간적 흐름에 따른 교통환경 및 도로노면상태 변화에 따른 안전 속도"로 정의하였고, 차량간의 안전거리, 통계적 차량속도, 노면상태 정보를 기반으로 그 값을 산정하도록 모형을 개발하였다. 이후, 미시적 시뮬레이터인 VISSIM을 기반으로 교통상황(원활, 정체), 유고상황(미발생, 발생), 노면상태(건조, 습윤, 적설)에 따른 권고속도의 관계를 살펴보았다. 12가지의 시뮬레이션 시나리오의 결과로 3가지 변수와 권고속도는 유의한 관계성과 그 추세를 확인할 수 있었다. 본 안전권고속도 모형에서는 안전권고속도가 평균속도보다 높게 유지하도록 하나 유고의 발생, 노면상태의 변화에 따라 실시간으로 안전속도를 변화하도록 제시하고 있다. 이러한 연구는 향후 스마트하이웨이와 같은 도로에서 운전자들이 제공받을 수 있는 도로교통과 IT가 융합된 중요한 서비스로 기대되는 바이다.
본 논문은 ICT 융합 산업인 스마트 공장, 스마트 그리드, 스마트 홈, 스마트 교통, 스마트 헬스 케어 등의 분야에서 사용되는 서비스 기반 프로토콜들의 취약점을 분석하여 보안 위협을 도출하고 이를 탐지 및 차단할 수 있는 기술들을 제안하였다. 또한 프로토콜 공통의 보안 요소를 정의하고 해당 요소를 포함한 프로토콜 계층별 보안 모듈을 설계하여 개방형 환경에서 쉽고 빠르게 보안 기능을 개발할 수 있도록 하는 서비스 지향 프로토콜 보안 프레임워크를 설계하였다. 서비스 프로토콜 독립적인 보안 모듈과 특화된 보안 모듈을 분리한 프레임워크 구조로 개발하여 다양한 프로토콜이 사용되는 ICT 융합 산업 환경에서 유연하고 신속한 융합 보안 시스템 개발이 가능해 질것이다. 더불어 운영 중인 시스템에 필요한 보안 모듈을 탑재하여 ICT 서비스 네트워크의 전반적인 보안 수준을 향상시키고 보안 모듈별 재사용이 가능하여 산업 보안 분야에 생산성이 향상될 것이다.
최근 IT기술과 산업 간 융합이 활발한 가운데 자동차에도 각종 첨단 IT기술이 접목되면서 운전자의 안전과 편의성이 향상된 스마트카(smart car)가 속속 개발되고 있다. 가까운 미래에 스마트카의 도움으로 운전자가 전방주시 의무에서 자유롭게 될 수 있게 되면, 운행 중에 언제 어디서나 모바일 인터넷을 통한 정보접근이 가능하도록 지원하는 컴퓨팅 환경인 자동차 사물인터넷(Internet of Vehicles, Automotive IoT)이 중요하게 대두될 것으로 전망된다. 자동차 사물인터넷의 개념이 아직은 명확히 잡혀있지 않지만, 대체로 모바일 연결성(mobile connectivity)을 중심으로, 교통안전 혼잡해소뿐만 아니라 다양한 사용자 맞춤형 서비스 산업을 창출할 수 있는 컴퓨팅 환경을 의미한다. 즉, 운전자와 자동차, 자동차와 주변환경 및 교통인프라, 그리고 일상생활의 모든 요소가 자동차를 매개로 해서 유기적으로 연결되는 컴퓨팅 환경을 의미하며, 가까운 미래에 이런 컴퓨팅 환경을 지원하는 자동차가 상용화될 것으로 전망된다. 본고에서는 이러한 전망을 반영하여 자동차 사물인터넷 환경의 스마트카에 적용될 주요 기술과 서비스를 분석하고, 스마트카와 자율주행의 핵심기술인 인포테인먼트 플랫폼의 주요 동항 및 이슈를 살펴보고자 한다.
유비쿼터스-도시(U-City)는 도로, 교량, 학교, 병원 등 도시기반시설에 첨단 정보통신기술을 융합하는 유비쿼터스 기반시설 구축을 통해 교통, 환경, 복지 등 각종 유비쿼터스 서비스를 언제 어디서나 제공하는 도시이다. 정부, 지자체, 공사에서 주도한 u-City건설을 지속적으로 발전하기 위해서는 수익성을 확보하는 모델이 필요하다. 현재 민간기관에서는 다양한 유형의 수익성 확보방안을 주장하고 있는데 최신연구자료로는 탄소배출권 및 스마트그리드를 통한 수익모델등이다. 본 연구 에서는 u-City사업에 u-Eco 서비스 특화를 통한 수익성 확보 방안을 제안한다.
최근 온라인 게임 산업이 급속도로 확장됨과 더불어 Gamebot과 같은 비정상적인 프로그램으로 인한 게임 서비스 피해사례가 급격하게 증가하고 있다. 특히, 대표적인 게임 장르 중 하나인 FPS(First-Person Shooter)에서 Aimbot의 사용은 정상적인 이용자들에게 재미 요소를 잃어버리게 하고 상대적 박탈감을 일으켜 게임의 수명을 줄이는 원인이 된다. 비정상 게임 이용자의 근절을 위해서 메모리 변조 및 불법 변조 프로그램 접근 차단 기법과 불법 프로그램 사용의 패턴 모니터링과 같은 기법들이 제안되었지만, 우회 프로그램 및 새로운 패턴을 이용한 비정상적인 프로그램의 개발에는 취약하다는 단점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 정상적인 게임 이용자의 패턴만 학습함으로써 비정상 이용자 검출을 가능하게 하는 딥러닝 기반 단일 클래스 분류 기법을 제안하며, 가장 빈번하게 발생하는 치트(Cheat) 유형인 FPS 게임 내 Aimbot 사용 감지에 초점을 두었다. 제안된 비정상 게임 이용자 감지 시스템은 정상적인 사용자의 마우스 좌표를 데카르트 좌표계(Cartesian coordinates)와 극좌표계(Polar coordinates)의 형태로 패턴을 추출하는 과정과 정상적인 마우스 동작 기록으로 부터 학습된 LSTM 기반 Autoencoder의 복원 에러에 따른 검출 과정으로 구성된다. 실험에서 제안된 모델은 FPS 게임 내 마우스 동작을 기록한 공개 데이터셋인 CSGO 게임 데이터셋으로 부터 학습되었으며, 학습된 모델의 테스트 결과는 데카르트 좌표계로부터 훈련된 제안 모델이 비정상 게임 이용자를 분류하는데 적합함을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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