Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권6호
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pp.1387-1395
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2015
2008년 글로벌 금융위기 이후 중국 위안화의 점진적인 국제화로 역내와 역외시장에서 거래되는 통화인 역내위안화와 역외위안화가 형성되었다. 본 연구는 위안화 국제화와 중국 외환시장 규제 완화에 따라 변화하는 중국 역내 외 위안화 환율시장사이의 상호 연계성에 대해 실증적으로 분석하였다. 벡터자기회귀모형에 기초를 둔 그랜저인과관계분석과 충격반응함수분석을 실시하였으며 주요 실증분석결과는 다음과 같다. 첫째, 중국 역내 위안화 현물환율시장과 역외 위안화 현물시장은 상호 연동되어 같은 방향으로 움직이고 두 환율사이에는 피드백적인 영향력이 존재하고 있는 것으로 나타났다. 둘째, 중국 역외 위안화 시장은 자본 유출입에 따른 리스크는 통제하면서 자본계정 자유화의 효과를 가질 수 있기 때문에 중국 역외 위안화 시장의 안정된 수급으로 인해 역내 외 환율간의 차이가 줄어들고 있다. 이는 중국 역외 위안화의 자유화 확대로 인한 역외 위안화 예금 및 결제 증가, 자유변동환율제도 그리고 역외 위안화 파생상품시장의 거래량 및 유동성 증가 등의 요인 때문으로 여겨진다. 셋째, 중국 역외 위완화변화율은 역내 위안화 변화율에 강한 인과적인 영향을 미치는 반면 역내 시장의 변화율은 역외 변화율에 상대적으로 약한 인과적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 종합하면 중국 역외 위안화 시장은 역내 위안화 시장에 비해 규모도 상대적으로 작고 발전기간도 5년으로 짧지만, 해외경제 금융동향과 위안화시장의 공급과 수요를 정확히 반영한다는 점에서 중국중앙은행의 정책 영향을 많이 받는 역내 위안화 시장을 이끄는 모습을 보였다.
스마트 시설환경은 대표적으로 원예, 축산 분야 등 여러 형태의 농업현장에 정보 통신 및 데이터 분석 기술을 도입하고 있는 시설화된 생산 환경이라 할 수 있다. 근래에 하드웨어적으로 급증한 스마트 시설환경에서 생산되는 방대한 생육/환경 데이터를 올바르고 적합하게 사용하기 위해서는 일반 산업 현장과는 차별화 된 분석기법이 요구된다고 할 수 있다. 소프트웨어 공학 분야에서 연구된 빅데이터 처리 기술을 기계적으로 농업 분야의 빅데이터에 적용하기에는 한계가 있을 수 있다. 시설환경 내/외부의 다양한 환경 변수는 시계열 데이터의 난해성, 비가역성, 불특정성, 비정형 패턴 등에 기인하여 예측 모델 연구가 매우 난해한 대상이기 때문이라 할 수 있다. 본 연구에서는 근래에 관심이 급증하고 있는 인공신경망 연구 소프트웨어인 Tensorflow (www.tensorflow.org)와 대표적인 Open source인 OpenNN (www.openn.net)을 스마트 시설환경 환경변수 상호간 상관성 분석에 응용하였다. 해당 소프트웨어 라이브러리의 운영환경을 살펴보면 Tensorflow 는 Linux(Ubuntu 16.04.4), Max OS X(EL capitan 10.11), Windows (x86 compatible)에서 활용가능하고, OpenNN은 별도의 운영환경에 대한 바이너리를 제공하지 않고 소스코드 전체를 제공하므로, 해당 운영환경에서 바이너리 컴파일 후 활용이 가능하다. 소프트웨어 개발 언어의 경우 Tensorflow는 python이 기본 언어이며 python(v2.7 or v3.N) 가상 환경 내에서 개발이 수행이 된다. 주의 깊게 살펴볼 부분은 이러한 개발 환경의 제약으로 인하여 Tensorflow의 주요한 장점 중에 하나인 고속 연산 기능 수행이 일부 운영 환경에 국한이 되어 제공이 된다는 점이다. GPU(Graphics Processing Unit)의 제공하는 하드웨어 가속기능은 Linux 운영체제에서 활용이 가능하다. 가상 개발 환경에 운영되는 한계로 인하여 실시간 정보 처리에는 한계가 따르므로 이에 대한 고려가 필요하다. 한편 근래(2017.03)에 공개된 Tensorflow API r1.0의 경우 python, C++, Java언어와 함께 Go라는 언어를 새로 지원하여 개발자의 활용 범위를 매우 높였다. OpenNN의 경우 C++ 언어를 기본으로 제공하며 C++ 컴파일러를 지원하는 임의의 개발 환경에서 모두 활용이 가능하다. 특징은 클러스터링 플랫폼과 연동을 통해 하드웨어 가속 기능의 부재를 일부 극복했다는 점이다. 상기 두 가지 패키지를 이용하여 2016년 2월부터 5월 까지 충북 음성군 소재 딸기 온실 내부에서 취득한 온도, 습도, 조도, CO2에 대하여 Large-scale linear model을 실험적(시간단위, 일단위, 주단위 분할)으로 적용하고, 인접한 세그먼트의 환경변수 예측 모델링을 수행하였다. 동일한 조건의 학습을 수행함에 있어, Tensorflow가 개발 소요 시간과 학습 실행 속도 측면에서 매우 우세하였다. OpenNN을 이용하여 대등한 성능을 보이기 위해선 병렬 클러스터링 기술을 활용해야 할 것이다. 오프라인 일괄(Offline batch)처리 방식의 한계가 있는 인공신경망 모델링 기법과 현장 보급이 불가능한 고성능 하드웨어 연산 장치에 대한 대안 마련을 위한 연구가 필요하다.
미래 전장은 지·해·공·우주·사이버로 확대되고 있다. 이로 인해 미래의 군사작전은 다양한 전장 도메인에서 동시·복합적으로 수행될 것으로 예상된다. 또한 인공지능, loT, 빅데이터 등 경제, 사회, 국방 전 분야에 걸쳐 혁신을 일으키는 융합기술 적용이 추진되고 있다. 그러나 현재의 한국군 C4I체계는 하나의 DB서버에 다양한 전투수행기능 DB를 관리하고 있어 전장 데이터 활용, 데이터 정보 유통 속도, 작전 반응 시간 등에서 전투 수행, 효율성이 크게 저하되고 4차 산업혁명 기술 적용이 어렵다는 문제점을 갖고 있다, 이를 해결하기 위해 인공지능, loT, 5G, 빅데이터, 클라우드 등 4차 산업혁명 기술을 한국군 C4I체계에 어떻게 적용할 것인지 연구가 필요하나 이에 대한 연구는 부족한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 현재 한국군 C4I체계의 문제점을 분석하고, 미래전 양상에 적합한 통합 C4I체계로 발전하기 위해 작전임무, 네트워크 및 데이터링크 컴퓨팅 환경, 사이버 작전, 상호운용성 및 연동능력 측면에서 4차 산업혁명 기술을 적용하는 방안을 제시한다.
시뮬레이터는 다양한 형태와 기능을 갖춘 여러 장치들로 구성되어 있으며, 이 장치들이 네트워크로 연동된 복잡한 구조를 이루고 있다. 이러한 이유로 시뮬레이터 개발 및 유지보수 과정에 많은 시간과 비용이 소요된다. 시뮬레이터의 성공적인 개발을 위해서는 관련 전문가들이 협력하고 업무를 분담하여 병렬적으로 수행하는 것이 이상적이지만 업무의 상호 의존성이 이를 어렵게 한다. 본 논문에서는 시뮬레이터 개발 업무를 알고리즘 구현과 이를 제외한 시스템 구현으로 나누어 두 업무의 상호 의존성을 낮추고 전문가를 지원하는 방안을 검토하였다. 특히 알고리즘 구현을 담당하는 도메인 전문가의 요구 사항을 분석함으로써 시뮬레이터 개발 지원 도구를 설계하고, 이를 활용한 시뮬레이터 개발 절차를 제안하였다. 또한 도메인 전문가의 알고리즘 개발 지원과 유연한 데이터 관리를 위해 데이터셋 개념을 도입하였고, 시뮬레이터 장비들이 유연하게 재구성될 수 있도록 네트워크 구조를 설계 하였다. 시뮬레이터 개발 지원 도구를 통해서 도메인 전문가는 알고리즘 개발에 전념할 수 있고, 효율적인 협업이 가능할 것으로 기대된다. 또한 개발 절차가 체계화 되고 더 명확해지기 때문에 개발 계획 및 관리가 용이해질 것으로 예상 된다.
센서 네트워크는 유무선 네트워크 환경에 다양한 센서를 설치하고 이를 통해 데이터를 감지하며 감지된 데이터를 응용서비스 서버와 연동하는 기술로 최근 다양한 연구가 이루어지고 있다. 그러나 이러한 센서 네트워크는 센서 노드 자체의 제약점 때문에 메모리와 처리 능력, 에너지 수명에 제한을 가지며 그럼으로써 센서 네트워크 자체에 보안상의 취약점이 존재한다. 그러므로 센서 네트워크의 기술에 있어서 보안에 관한 연구가 매우 중요하며 센서의 계산 능력 또한 고려되어야 할 부분이다. 본 논문에서는 위와 같은 특징을 반영하여 일반 센서 노드들과 충분한 저장 공간과 계산 능력을 갖는 노드인 클러스터 헤더가 있는 이종의 센서로 네트워크를 구성하고 키 관리 기법 중 하나인 PCGR(Predistribution and local Collaboration-based Group Rekeying) 기법을 기반으로 하여 안전한 그룹 통신을 위한 그룹키 갱신 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 센서 노드 측에서 클러스터 헤더로부터 받은 새로운 키 정보를 인증하도록 하여 오염된 키 정보로 인해 네트워크의 안전성이 위협받는 상황을 최소화함으로써 보안성을 향상시킬 수 있도록 하였다. 즉, 그룹키를 갱신할 때, 클러스터 헤더는 노드가 보내주는 노드의 부분 정보를 검증함으로써 노드의 무결성을 확인하고 그룹키를 갱신하며 갱신된 그룹키는 다시 노드들에게 보내져서 노드들에 의해 재검증됨으로써 클러스터 헤더가 공격받았는지 아닌지에 대한 여부를 검사한 후 안전하게 그룹키를 갱신할 수 있도록 한다. QualNet 시뮬레이터를 이용한 실험을 통해 제안한 기법이 네트워크의 보안성을 높임은 물론 오버헤드 및 에너지 소모량이 기존의 그룹키 관리 기법보다 효율적임을 보인다.
4차산업혁명 기술인 가상현실 기술을 이용하면 현장에 가지 않고 가상공간에서 교육하고 체험하는 것이 가능하여 사용자가 가상의 세계에서 현실과 같은 자연스러운 상호작용이 가능하다. 가상현실 기술을 활용하여 농업인에게 시각적으로 인지하기 힘든 공기유동, 환기효과 등의 체험을 하도록 하여 농업시설 관리의 중요성을 교육하는데 기여할 수 있다. 본 연구는 농업시설인 온실이나 돈사 모델을 생성하고 환경조건에 따라 원격 서버에 저장된 CFD 데이터를 불러와 농업인 및 컨설턴트가 VR 기기를 통해 공기유동을 보면서 컨설팅 할 수 있는 시뮬레이터 시스템을 개발하기 위해 수행되었다. 농업시설 3차원 오브젝트 생성, 농업시설 가상현실 환경구축, CFD 및 농업시설 구조물의 데이터베이스 구축, CFD 가시화 시스템에 대하여 제안하였다. 컨설턴트가 환경조건에 따라 상황을 설정하여 사용자와의 상호작용에 의해 농업시설내의 공기유동 정보를 체험할 수 있다. 사용자는 동절기나 하절기의 환기여부에 따라 가시화된 공기유동을 체험할 수 있으며, 농업시설 내의 지점별 위치에 대한 정량화된 환경분포를 제공받을 수 있다. 현재 동절기 및 하절기 주간 3연동 온실 및 2009 자돈 돈사에 대한 데이터가 구축 되어 있으며, 향후 개발된 시스템에 다양한 환경조건에 대한 체험을 하도록 CFD 전문가 들은 다양한 환경조건에 대한 CFD를 수행하여 시스템에 등록하는 것이 필요하다. 또한 농업시설 내 공기상태를 눈으로 보고 정확하게 파악하여 적정환기를 할 수 있도록 농업인들에게 가상현실 기기조작을 교육할 수 있는 체계가 필요할 것으로 판단된다.
본 논문은 창의 지식기반산업 중에 중추적 역할을 담당하는 IOT분야와 디자인분야가 집약된 감성조명콘텐츠 기반의 LED 캠핑등을 디자인하기 위한 기술적인 선택과 구현과정에 대한 정보를 제시하는데 목적이 있다. 휴대형 LED 캠핑등인 'i-Light'는 사람과 공간 그리고 감성을 서로 연결하는 '커넥티드 조명'으로 IOT와 감성조명콘텐츠 기반의 스마트한 캠핑조명제품이다. 'i-Light'는 자연스러운 색상 색온도 조절이 가능한 조명기능과 유해가스를 감지하는 안전기능이 있고, 빛의 교감과 풍미를 경험할 수 있는 다양한 감성기능이 있다. 이를 위해 먼저, 휴대형 LED 캠핑등을 제품디자인하였고 고연색성/풀컬러 조명모듈과 스마트 센서모듈, 그리고 IOT 디바이스 플랫폼 개발하였다. 또한, 감성조명콘텐츠의 상세데이터를 구축하여 이를 바탕으로 한 Web 어플리케이션을 개발하였다. 최종적으로 휴대형 LED 캠프등의 프로토타입을 만들어 관련기관에 테스트 벤치와 사용성 평가를 받았다. 개발된 감성 조명콘텐츠 12종과 IOT 안전센서 3종은 모두 적합 판정과 만족스러운 시제품이 나왔다는 결과를 받았다. 향후 인공지능과 빅 데이터가 상호연동하는 콘텐츠와 제품개발에 있어서 실질적인 기술적인 선택과 구현과정에 대한 방향을 제시해줄 수 있을 것이다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경을 구현하기 위해서 가장 핵심이 되는 기술은 USN(Ubiquitous Sensor Network)기술로써 RFID(Radio Frequency Identification)와 무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Network WSN)를 이용한 다양한 센서 기술과 프로세서 집적 기술 그리고 무선 네트워크 기술을 이용해서 실제 물리적 환경 정보를 원격에서 손쉽게 수집하고 모니터링 하는 것을 가능하게 함으로써 기존 가상 공간의 IT 기술을 다양한 실제 환경에서 확대할 수 있도록 한다. 그러나 RFID와 WSN은 이러한 기술적 유사성과 상호 영향에도 불구하고 별 개의 연구로 인식되었으며 RFID와 WSN의 기술적인 융합에 대한 연구는 미비한 수준이다. 이러한 문제점을 인식한 EPCglobal에서는 국제 표준인 EPCglobal Network를 기반으로 RFID와 WSN 기술을 효율적으로 통합/연동할 수 있는 EPC 센서 네트워크(EPC Sensor Network)를 제안하였다. 제안된 EPC 센서 네트워크는 미들웨어에서 복합 이벤트 처리(Complex Event Processing) 기법을 이용하여 RFID와 WSN을 통해 발생되는 데이터를 단일 환경에서 통합하고, 발생된 이벤트를 EPCglobal Network를 기반으로 연동하는 기술이다. 하지만 이러한 EPC 센서 네트워크는 미들웨어에서 복합 이벤트를 검출하기 위해 복합 이벤트를 구성하는 모든 기본 이벤트가 발생하지 못하는 경우에도 계속적인 검사를 수행하기 때문에 연산 비용이 증가되는 문제점이 있다. 또한 센서 데이터의 표현을 위해 RFID 태그의 EPC를 기반으로 센서 데이터를 하나의 결합된 쌍으로 표현한다. 이것은 센서 데이터를 처리하는데 있어 반드시 EPC가 있어야 함을 의미한다. 즉, 센서 데이터만을 위한 관리 기능은 제공하지 못하는 문제점이 있다. 이러한 EPC 센서 네트워크의 문제점들을 해결하기 위하여 본 논문에서는 RFID/WSN 통합 관리 시스템을 제안한다. 제안하는 RFID/WSN 통합 관리 시스템은 첫 번째, RFID와 WSN 데이터를 인터넷 표준 프로토콜인 SIP(Session Initiation Protocol) 기반의 통합 관리 시스템을 제안하였다. 두 번째, 미들웨어에서 불필요한 복합 이벤트 검출 연산을 위하여 복합 이벤트의 최소 조건을 정의하고 조건을 만족하는 경우에만 복합 이벤트를 검출하는 알고리즘을 제안하였다. 제안하는 기법들의 성능을 평가하기 위하여 SIP 기반의 통합관리시스템을 구현하여 성능을 평가하였다.
최근 스마트시티와 디지털 트윈 기술의 발전으로 GIS와 BIM의 융합이 도시 계획 및 건설 프로젝트에서 중요한 역할을 하고 있다. 이 융합은 정보의 일관성과 정확성을 보장하여 원활한 정보 교환에 기여하지만, 상호운용성을 확보하기 위해서는 표준화와 프로젝트 통합 관리 방안이 필요하다. 본 연구는 IFC 기반 프로젝트의 통합 관리를 위한 GIS와 BIM의 상호운용 방안을 제안하였다. 이를 위해 최신 IFC4 버전을 기준으로 IFC 스키마와 데이터 구조를 심층 분석하고, 기준점 좌표 및 좌표계의 일관성을 확보하는 방법을 제안하였다. 국토지리정보원 수치지형도에서 사용하는 EPSG:5186 좌표계를 기준으로 설정하고, 가상이동원점 좌표를 적용하여 연구를 수행하였다. BIMvision을 통해 BIM 모델의 형상과 오류 점검 좌표의 이동 결과를 검토한 결과, 기준점 좌표가 이동된 만큼 오류 점검 좌표도 일관되게 이동하는 것을 확인하였다. 또한, 네이버지도 및 도로명주소에서 사용되는 EPSG:5179와 카카오맵에서 사용되는 EPSG:5181로 좌표계를 변경해도 BIM 모델의 형상과 좌표가 변형 없이 일관되게 유지됨을 확인하였다. 특히, IFC 파일에 EPSG 코드 정보를 입력하여 프로젝트 간 좌표계 연동 가능성을 확인하였다. 따라서, 본 연구는 GIS와 BIM의 정보 공유, 자동화 프로세스, 협업 강화, 지속 가능한 개발 등을 위한 통합적이고 체계적인 관리 방안을 제시하였다. 이를 통해 다양한 소프트웨어 플랫폼 간 호환성을 높이고, 여러 프로젝트에서 정보 일관성 및 효율성을 높일 수 있을 것으로 기대된다.
RFID(Radio Frequency Identification)와 WSN(Wireless Sensor Network)은 기술적 유사성과 상호 영향에도 불구하고 별개의 연구로 인식되었으며 RFID와 WSN의 기술적인 융합에 대한 연구는 미비한 수준이다. 이러한 문제점을 인식한 EPCglobal에서는 국제 표준인 EPCglobal Network를 기반으로 RFID와 WSN 기술을 효율적으로 통합/연동할 수 있는 EPC(Electronic Produce Code) 센서 네트워크를 제안하였다. 제안된 EPC 센서 네트워크는 미들웨어에서 복합 이벤트 처리(Complex Event Processing) 기법을 이용하여 RFID와 WSN을 통해 발생되는 데이터를 단일 환경에서 통합하고, 발생된 이벤트를 EPC global Network를 기반으로 연동하는 기술이다. 하지만 이러한 EPC 센서 네트워크는 미들웨어에서 복합 이벤트를 검출하기 위해 복합 이벤트를 구성하는 모든 기본 이벤트가 발생하지 못하는 경우에도 계속적인 검사를 수행하기 때문에 연산 비용이 증가되는 문제점이 있다. 이러한 EPC 센서 네트워크의 문제점들을 해결하기 위하여 본 논문에서는 미들웨어에서 복합 이벤트의 최소 조건을 정의하고 조건을 만족하는 경우에만 복합 이벤트를 검출하는 알고리즘을 제안하였다. 복합 이벤트의 최소 조건을 검사하기 위하여 인덱스 기반의 질의 색인을 사용하여 복합 이벤트를 추출한다. 제안하는 인덱스 기반의 복합 이벤트 검출 알고리즘은 기존의 검출 알고리즘과 NS2 시뮬레이션을 이용하여 성능 평가를 수행하여 복합 이벤트를 검출하는 시간에서는 기존 알고리즘과 비교하여 평균 6.8msec 적게 나타났으며, 검출에 필요한 연산수는 기존 알고리즘과 비교하여 평균 226개로 적은 연산 수를 나타내었다. 결과적으로 기존 알고리즘에 비해 복합 이벤트 검출을 위해 제안하는 알고리즘이 우수한 성능을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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