• 정보화정책
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• 제26권3호
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• pp.3-35
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• 2019

4차 산업혁명시대에 지능정보기술의 발전에 따라 인공지능의 다양한 역할이 주목을 받고 있다. 구글의 알파고를 계기로 인공지능은 더 이상 공상의 기술이 아닌 실존하는 기술이라는 점에서 사회전역에 파급효과를 가져올 것으로 예상되고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 공공부문에서 인공지능을 활용한 정책결정의 가능성과 쟁점에 대한 탐색적 논의를 진행하였다. 이에 따른 연구목적은 세 가지 측면으로 구분되며, 첫째, 공공부문에서 인공지능이 정책결정까지 이어질 수 있는지에 대한 검토이다. 둘째, 인공지능의 정책결정과정이 기존 정책결정과의 어떠한 차이를 가지는가이다. 셋째, 인공지능이 정책결정에 도입될 경우에 나오게 될 쟁점을 다루었다. 이러한 인공지능에 의한 정책결정이 기존의 정채결정과 구별되는 점은 많은 정보와 대안에 기반한 합리적 의사결정, 투명성 및 신뢰성의 제고, 정책이슈에 대한 객관적인 시각, 신속한 의사결정 등이다. 하지만 인공지능의 정책의사결정시 야기되는 쟁점 역시 존재 한다. 첫째는 인공지능의 우월성, 둘째 윤리성 논란, 셋째 책임성, 넷째 기존 민주주의의 변화, 다섯째 공공부문 인력의 대체 논쟁, 여섯째 인공지능에 필요한 데이터 활용의 문제점 등이다. 공공부문 정책의사결정에서 인공지능의 도입은 향후 실현될 것이기 때문에, 사회적 충격을 최소화하기 위해 그에 따른 순기능과 역기능에 대한 융합적인 접근이 필요하다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제60권1호
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• pp.86-92
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• 2022

최근 COVID-19 팬데믹 등 다양한 이유로 인해 바이오 헬스케어 시장이 전세계적으로 활성화되고 있다. 그 중, 생체정보 측정 및 분석 기술은 앞으로의 기술적 혁신성과 사회경제적 파급효과를 불러일으킬 것으로 예측된다. 기존의 시스템은 생체 신호를 받아 신호 처리를 하는 과정에서 신호 송×수신부, 운영체제, 센서, 그리고 인터페이스를 구동하기 위한 대용량 배터리를 필수적으로 요구한다. 하지만, 배터리 용량의 한계가 인해 시×공간적인 기기 사용의 제한을 야기하며, 이는 사용자의 헬스케어 모니터링에 필요한 데이터의 단절에 대한 원인으로 작용할 수 있으므로 헬스케어 디바이스의 큰 걸림돌 중의 하나이다. 본 연구에서는 생체정보 측정 장치에 접촉대전 효과(Triboelectric effects)와 전자기유도 효과(Electro-magnetic effects)를 융합하여, 외부 전원을 요구하지 않는 독립 구동이 가능한 시스템을 구성하여 시×공간적으로 사용 제한이 없는 소형 생체정보 측정 모듈을 설계 및 검증했다. 특히, 다양한 헬스케어 모니터링 중 족압 계측을 통해 사용자의 보행 습관 등을 파악할 수 있는 무선 족압 계측 모니터링 시스템을 검증했다. 보행 시 발생하는 접촉×분리 움직임에서 접촉대전 효과를 이용한 효과적인 압력 센서와 압력에 따른 전기적 출력신호를 통해 족압 센서를 만들고, 축전기를 이용한 신호처리 회로를 통해 이의 동적 거동을 계측할 수 있다. 또한, 출력된 전기신호의 무선 송×수신용 전원으로 사용하기 위해 전자기 유도 효과를 이용하여 보행 시 생기는 생체역학적 에너지를 전기에너지로 수확했다. 따라서, 이번 연구는 사용자가 제한적인 배터리 용량 때문에 생기는 충전에 대한 불편함을 줄일 수 있고, 뿐만 아니라 데이터 단절에 대한 문제점을 극복할 수 있는 방법으로서 큰 잠재력을 보여줌을 시사한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권10호
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• pp.261-268
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• 2021

클라우드 컴퓨팅은 서비스 사용자 요구에 따라 컴퓨팅 자원을 임대하여 사용하는 컴퓨팅 패러다임이다. 클라우드 컴퓨팅에서 컴퓨팅 자원은 사용자의 서비스 수요에 따라 컴퓨팅 자원을 확장 또는 축소가 가능하여 전체 서비스 비용 절감 효과를 가질 수 있다. 그리고, M&S (Modeling and Simulation) 기술은 컴퓨팅 자원과 CAE 소프트웨어를 통해 엔지니어링 분석 작업 결과를 얻어, 실제 실험 결과가 없이 제품의 상태를 시뮬레이션을 수행하여 분석하는 방법이다. M&S 기술은 FEA(Finite Element Analysis), CFD(Computational Fluid Dynamics), MBD(Multibody Dynamics) 및 최적화 분야에서 활용된다. M&S 통한 작업 절차는 전처리, 해석, 후처리 단계로 구분된다. CAE 소트프웨어를 통한 3D 모델링 작업인 전/후처리는 GPU 연산이 집약적이며, 3D 모델 해석은 CPU 또는 GPU 연산이 요구된다. 일반적인 개인 데스크톱에서 복잡한 3D 모델을 해석하는 시간이 많이 소요된다. 결과적으로, M&S를 원활하게 수행하기 위해서는 고성능 컴퓨팅 자원이 요구된다. 이 문제를 해결하기 위해 우리는 통합 클라우드 및 클러스터 컴퓨팅 환경인 HEMOS-Cloud 서비스를 제안한다. 제안한 클라우드 기반 방식에서는 M&S에 필요한 전/후처리 및 솔버 작업을 원활하게 수행할 수 있도록 구성했다. 이 시스템에서 전/후처리는 VDI(Virtual Desktop Infrastructure)에서 수행되고 해석은 클러스터 환경에서 수행된다. 각 용도에 맞게 서로 다른 환경에서 분리하여 컴퓨팅 자원 간에 간섭을 최소화했다. HEMOS-Cloud 서비스는 기업 또는 학교에서 M&S의 경험이 필요로 하는 사용자에게 CAE 소프트웨어와 컴퓨팅 자원을 제공한다. 본 논문에서는 HEMOS-Cloud 서비스의 경제적 파급효과를 산업연관분석을 활용하여 분석했다. 전문가의 의견을 반영하여 조정된 계수를 통한 분석 결과는 생산유발효과 74억원, 부가가치유발효과 41억원, 취업자유발효과 10억원당 50명으로 분석되었다.