공학의 궁긍적 목표는 과학지식을 활용하여 인간의 생활을 윤택하게 하는 물질, 제품 그리고 시스템을 만들어 내는 것이다. 공학교육의 문제점으로 지적된 진로를 무시한 획일적 교육이나 공학을 하나의 순수학문으로 취급하는 그릇된 교육방식은 하루빨리 개선되어야 하겠다. 또한 창출한 기술이 아무리 우수해도 사회에서 받아들이지 않으면 무의미하기 때문에 기술이 사회에 도입되는 과정을 풀어갈 수 있도록 하는 폭넓은 교육이 필요하다.
지능화(Intelligence) 전반적인 경향 : 생산분야에 있어서의 지능화는 인공지능(AI)기법이 활용되면서 부터 관심을 모으게 되었다. AI기법이라고 하여도 그에 관련된 기술은 Software기술, 지식표현과 같은 기초기술 에서 부터, 지식공학, 화상인식 이해, 자연언어 이해, 음성이해 등의 응용기술에 이르기까지 다양한 분야를 포함하고 있다. 여기서는, 최근 실용화 면에서 주목을 받고 있는 지식공학의 실용 또는 그 응용시스템인 expert system(전문가시스템)에 주목하면서, 설계와 공정설계 중에 최근의 AI활용과 동향을 요약해 보기로 한다.
4차 산업 시대가 도래하여 빅데이터와 딥러닝 기술은 다양한 분야에서 아주 중요한 기술로 자리 잡고 있으며, 현재 세계 여러 분야에서 이 기술들을 이용하여 일상, 산업 분야에 적용을 시키고자 한다. 국내에서는 스마트 팩토리, 스마트 시티와 같은 분야에 적용하고 있다. 본 논문에서는 스마트 시티에 적용할 수 있는 횡단보도 상황을 인지하여 교통제어에 활용할 수 있는 빅데이터를 생산하거나 효율적인 교통제어에 활용할 수 있도록 Nvidia Jetson TX2와 실시간 객체 감지 기술인 YOLO v3를 이용하여 횡단보도용 상황 인식을 위한 영상인식 장치를 개발하였다. 제안하는 기술들을 이용하여 스마트시티 구축에 활용할 수 있고, 실시간으로 추가적으로 필요한 객체를 감지하여 확장이 용이한 장점이 있다. 또한 구현에서 효율성을 높이기 위하여 에지 컴퓨팅, 스페이스 디텍션과 같은 기술들을 활용하였다.
최근 GPT 챗봇이 이슈화되면서 AI와 딥러닝을 통한 개발 및 발전되고 있고, 업무에 대한 효율성과 일상생활에서의 편리함을 느낄 수 있다. 다양한 산업들 중 헬스 케어 산업에서는 인공지능과 빅데이터 등 첨단 기술을 활용한 차별화된 서비스 제공에 많은 관심을 기울이고 있다. 현재 안면인식 기술을 적용한 스마트 헬스장은 세계적으로 늘어나고 있다. 최근 한국에서도 안면인식 기술을 활용한 헬스장이 출시되었지만, 회원의 입출입에만 적용이 되고 있어 기술의 활용성이 떨어진다는 문제점이 있다. 또한, 트레이너가 없는 작은 헬스장이나 아파트 헬스장의 경우, PT를 받기 어렵다는 불편함이 있다. 따라서 안면인식 기술을 헬스장의 기구에 적용하여 기존의 인증 방식보다 안전하고 편리하며, 기본적인 정보 사항과 횟수를 기록하고 저장하며 이 전의 데이터와 비교할 수 있는 시스템을 이용하여 PT를 받지 않고도 효율적인 운동이 가능한 시스템을 제안한다.
최근 인공지능을 활용한 대기질 예측 모델 개발 연구가 활발히 진행 중이다. 특히 시계열 데이터 기반 예측 시스템 개발에 장점을 가진 DNN, LSTM 알고리즘을 활용한 다양한 예측 시스템이 제안되고 있다. 본 논문에서는 LSTM을 활용한 모델과 Fully-Connected 기반의 DNN 모델을 활용한 대기질 예측 시스템을 개발하고 두 모델의 예측 정확도를 비교한다. 성능 평가 결과를 보면 LSTM 모델이 DNN 모델보다 모든 면에서 좋은 결과를 보여줬다. 그리고 이산화황(SO2), 이산화질소(NO2), 초미세먼지 (PM2.5)에 대해서는 그 차이가 두드러지게 나타났다.
탄성파 축소모형 실험에서의 3D 프린팅 기술 활용에 관하여 파악하였으며, 국내에서 수행되고 있는 연구를 서술하였다. 먼저 3D 프린팅 기술을 적층 방식에 따라 7가지로 분류하여 설명하였다. 3D 프린팅 기술 활용을 파악하기 위하여 물리탐사 분야의 국내외 학술지에서 관련 연구를 검색하였고 관련 연구를 연도 및 3D 프린팅 적층 방식에 따라 종합적인 분석을 수행하였다. 분석 결과, 2010년대부터 연구가 수행되어 왔으며, 이는 3D 프린터의 상용화 시점과 비슷한 것을 확인할 수 있었다. 또한 논문의 87%가 material extrusion 적층 방식을 활용하였으며, 수행된 연구들은 특정 대학에 집중되어 수행되었다. 본 연구 내용을 활용한다면 탄성파 축소모형 실험 분야에서 3D 프린팅 기술 활용에 대한 기초자료로 사용될 수 있을 것으로 생각된다.
대화생성은 대규모 학습 데이터로부터 사전 학습된 언어모델을 활용한 도전적인 다운스트림 태스크 중 하나이다. 대화에서 특정한 지식에 대한 맥락이 보존된 응답 문장을 생성하기 위한 기술의 일환으로써 지식 기반 대화생성이 연구되고 있으며, 현업에서는 사업목표에 따른 대화 서비스를 제공하는 목적으로 이러한 기술을 적용할 수 있다. 본 논문에서는, 각각의 서비스 도메인에 특화된 모델을 적절히 활용 가능하도록 전체 데이터를 도메인별로 구분하여 학습한 다수의 대화생성 모델을 구축한다. 또한, 특정 도메인의 데이터로 학습된 모델이 나머지 도메인에서 어떤 수준의 대화생성이 가능한지 비교 분석함으로써 개별 학습된 모델들이 도메인의 특성에 따라 서로 다른 영향력이나 연관성을 나타낼 가능성을 확인한다. 이러한 실험적인 분석 결과를 바탕으로 현업의 서비스에서 개별 도메인에 특화된 모델이 적절히 활용하는 것이 유용함을 확인하고자 한다.
본 논문에서는 스마트 폰과 QR코드를 활용하여 기존의 출입 통제 시스템과 보안시스템의 역할을 수행하며 문제점을 해결할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다. 출입 통제 시스템은 종이카드에 기록이 되기 때문에 전산화 하지 못하고 출근카드가 소진이 되면 추가로 구매해야하는 불편함이 있으며, RFID를 활용한 카드 출입기는 카드를 분실할 경우 복제의 위험성과 보안에 문제점이 발생하게 된다. 보안 시스템에서는 감시카메라를 전역 설치할 경우 비용이 커지며, 기록을 보존해야하기 때문에 대용량 저장 장치가 필요하게 된다. 이 시스템을 활용할 경우 스마트 폰의 사용자 정보와 QR코드의 정보를 통해 출입 통제 기능을 수행할 수 있으며, 카메라의 기능을 통해 감시카메라 역할을 대신하여 비용을 절감할 수 있고 출입 통제기록과 근태 관리 등을 전산화를 시킬 수가 있어 근무자를 관리하는데 용이해진다.
산업기술 변화에 능동적으로 대처할 수 있는 현장중심의 공학교육을 위해서는 현장경험이 풍부한 강사, 교재, 교육콘텐츠와 더불어 현장과 연계된 교육장비의 활용이 반드시 필요하다. 기존의 교육장비는 현장중심이 아닌 해당 기술을 쉽고 편리하게 교육하기 위한 보편적인 장비가 주류를 이루고 있다. 이는 산업기술 변화에 따라 관련 공학교육이 뒷받침되고 있지 못하고 현장교육과 점점 멀어져가는 이유이다. 이에 본 논문에서는 공학교육에 있어서 중요한 역할을 하고 있는 교육훈련 장비의 개발사례를 살펴보고 이들 장비를 실제 교육에 활용하였을 때의 만족도 조사를 분석하여 향후 현장중심의 공학교육에 적합한 교육장비 개발 및 활용 방안을 제시하고자 한다.
C-band SAR 센서를 탑재한 수자원위성은 한반도 수자원 모니터링을 위해 개발되어 2025년 발사가 계획되어 있으며, 수변환경 및 부유물 탐지 및 다양한 활용이 기대되고 있다. 그 중 수변환경은 수변 생태계 안정성을 유지하는 역할을 담당하여 이에 대한 모니터링은 중요하다. s현장 관측 기반 탐지 방법과 비교하여 위성 원격탐사는 광범위한 지역을 반복적으로 관측하여, 연속적인 수변환경 및 부유물 정보를 제공할 수 있다. 이러한 특성에 기반하여 다양한 다중분광 및 SAR (Synthetic Aperture Radar) 위성 원격탐사 자료를 바탕으로 수변환경 및 부유물의 탐지 연구가 이루어졌다. 특히 단일 영상만을 사용하는 기법에 비해 다중분광 및 SAR 영상을 융합하여 높은 정확도를 보인 바 있다. 초기 연구에서는 임계값 알고리즘 또는 현장관측 기반의 부유물 농도와 위성 자료간의 선형관계를 분석하는 단순한 알고리즘이 주를 이루었으나, 최근에는 RF, CNN 등 보다 복잡하고 다양한 인공지능 알고리즘이 적용되어 높은 정확도로 해당 문제들을 해결하고 있다. 본 연구에서는 수자원위성 활용을 위해 인공지능 기반 수변환경 및 부유물 탐지 알고리즘을 개발하고자 한다. 수자원위성의 대체 자료로 유럽우주국의 Sentinel-1 A/B 위성의 C-band SAR 영상을 이용하였으며, 보조자료로 Sentinel-2 다중분광 영상을 이용하였다. 개발된 알고리즘은 수자원 관리를 위한 환경변화 탐지에 유용한 정보로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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