승강기 시스템은 ICT기술의 발달과 함께 다양한 융합기술을 접목하고 있다. 특히 안전관련 장치로 비상통화장치는 승강기의 의무 사항으로 적용되었으며 그 적용범위 또한 다양하다. 본 논문에서는 기존의 음성 비상통화 장치의 한계를 극복하고 VoIP기반 유무선 환경에서 화상기반의 서비스 구조를 효율적으로 운영 관리할 수 있는 통합 모델을 제시하고자 한다. 이러한 방식은 관리자, 서버 그리고 사용자간의 발생하는 승강기내의 다양한 데이터와 화상 기록들을 효과적으로 관리 운영할 수 있도록 하고, 각종데이터와 승강기내의 부가서비스들을 활용하는 통합 구조를 만들어 VoIP 및 클라우드 서비스 환경에서 영상 통화 품질을 확보함과 동시에 유지비용 절감 및 안전관리의 신뢰성을 높이고 다양한 서비스 환경을 이끌어 낼 수 있을 것이다.
전자거래상의 각종 사이버 침해 사고에 대처하기 위한 네트워크 보안 제품이 보급되고 있으나, 유지 관리 면에서 보안 전문가 정도의 전문 기술력이 요구되는 관계로 기업체나 공공기관에서 보안 제품의 설치 운영의 필요성은 절실하게 느낌에도 실제 보안제품의 보급이 빠르게 이루어지지 않아 국내 각종 사이트들에 대한 보안 취약성이 심각한 실정이다. 본 논문은 이러한 전자거래 환경의 보안관리를 비전문가도 효율적으로 관리할 수 있는 데이터 무결성 분석의 자동화 도구를 설계 구현하였다.
전 세계적으로 기후변화가 지속되면서 그에 따른 자연재난의 강도와 발생 빈도가 증가하고 있다. 자연재난의 발생 유형 중 집중호우와 태풍으로 인한 수문학적 재난이 대부분을 차지하고 있으며, 홍수피해는 지역적 수문학적 특성에 따라 피해의 규모와 범위가 달라지는 경향을 보인다. 이러한 이질적인 피해를 관리하기 위해서는 많은 홍수피해 정보를 수집하는 것이 필연적이다. 정보화 시대인 요즘 방대한 양의 데이터가 발생하면서 '빅데이터', '머신러닝', '인공지능'과 같은 말들이 다양한 분야에서 주목을 받고 있다. 홍수피해 정보에 대해서도 과거 국가에서 발간하는 정보외에 인터넷에는 뉴스기사나 SNS 등 미디어를 통하여 수많은 정보들이 생성되고 있다. 이러한 방대한 규모의 데이터는 미래 경쟁력의 우위를 좌우하는 중요한 자원이 될 것이며, 홍수대비책으로 활용될 소중한 정보가 될 수 있다. 본 연구는 인터넷기반으로 한 홍수피해 현상 조사를 통해 홍수피해 규모에 따라 발생하는 홍수피해 현상을 파악하고자 하였다. 이를 위해 과거에 발생한 홍수피해 사례를 조사하여 강우량, 홍수피해 현상 등 홍수피해 관련 정보를 조사하였다. 홍수피해 현상은 뉴스기사나 보고서 등 미디어 정보를 활용하여 수집하였으며, 수집된 비정형 형태의 텍스트 데이터를 '텍스트 마이닝(Text Mining)' 기법을 이용하여 데이터를 정형화 및 주요 홍수피해 현상 키워드를 추출하여 데이터를 수치화하여 표현하였다.
급성장하고 있는 빅데이터 시장에서 주목받는 스포츠분야의 초창기 빅데이터 활용 범주는 선수의 기량과 경기력 향상을 위한 빅데이터 분석이 주를 이루었고, 이후 스포츠 환경 변화의 흐름으로 사물인터넷과 인공지능 기술과 같은 ICT 기술의 적용을 통해 보다 섬세하고 다양한 데이터를 수집하고 분석할 수 있는 '빅데이터 기술'이 적용되었다. IT기업인 알리바바는 기존의 인터넷 콘텐츠의 유통 플랫폼을 통해 세계 최고 수준의 스포츠 콘텐츠를 무기로 새로운 스포츠 경험을 제공하고자 빅데이터를 활용하였으며, 가상현실을 활용한 스포츠콘텐츠도 빅데이터 분석을 통해 기술 훈련에 활용되고 있다. 향후 스포츠콘텐츠의 빅데이터의 활용은 스마트 환경에서 무궁무진한 가치와 가능성을 가지고 있으나 스포츠콘텐츠를 관리하고 공유할 수 있는 플랫폼의 부족과 한계점을 극복하는 것이 필요하다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 스포츠콘텐츠를 제공하는 기업 또는 제공자의 인식의 전환과 스포츠 콘텐츠를 제공할 수 있는 전문인력을 양성하고 확보하는 것이 중요하며, 또한 스포츠콘텐츠로부터 쏟아지는 빅데이터를 체계적으로 관리 활용을 위한 시스템 개발을 위한 정책 추진이 필요하다. 이 외에도 빅데이터 활용에 있어 개인정보 노출문제를 해결하기 위한 사회적 논의를 통한 법적 제도 마련의 노력이 요구된다.
본 논문에서는 산업안전보건법에 따라 유해·위험 설비 사업자가 제출하여 공정안전관리 전담기관으로부터 승인받은 공정안전보고서의 데이터를 기반으로 사업장 안전성 향상을 위한 인공지능 통합 공정안전관리(PSM) 시스템 설계를 위한 가이드라인을 제안하였다. 제안된 가이드라인으로 구성되는 시스템은 단일사업장 또는 다수의 사업장을 운영하는 사업자와 공정안전관리 전담기관에 각각 구축하며, 데이터 수집·전처리, 확장 및 분할, 레이블링, 학습 데이터 셋구축 등의 주요 구성 요소와 단계로 구성하였다. 각 공정에서 발생하는 공정 운영 데이터 및 변경 허가 승인 데이터의 수집이 가능하며, 사업장 운영에서 발생하는 모든 데이터의 분석을 통해 잠재적인 고장 예측 및 유지보수 계획을 수립하여, 공정 운전 상황에서의 의사 결정 지원이 가능하다. 또한, 정확하고 신뢰할 수 있는 학습 데이터, 특화된 데이터 셋을 이용하여 시간 및 비용 절감, 인적 오류를 포함한 다양한 위험 요소 감지와 예측, 지속적인 모델 개선 등에 유용성과 효과를 갖으며, 이를 통해 작업장 안전성 향상 및 사고 예방이 가능하다.
본 논문은 분산자원 집합 거래시장의 활성화와 에너지 관리의 중요성이 증가되면서 에너지 관리 모니터링 기술로서 합산된 전체 전력으로부터 각각의 가전제품의 전력을 찾아내는 비 침입 부하 모니터 기법을 제안한다. 본 논문에서는 데이터 전처리를 통해 각 가전제품들의 power on-off상태가 나오도록 한다. 이러한 데이터를 LSTM을 모델로 사용하여 각 가전제품들의 power on-off 상태를 예측한다. 예측한 상태들을 데이터 후처리를 한 후, 실제 상태들과 비교하여 정확도를 측정한다. 본 논문에서는 전자제품의 개수, 데이터 후처리 방법과 Time step size를 다르게 하여 정확도를 측정하여 비교한다. 전자 제품의 개수가 6개이고, Round함수로 데이터 후처리 방법을 사용하고, Time step size는 6으로 설정하였을 때, 가장 높은 정확도가 나온 것으로 측정되었다.
본 논문에서는 정보보안 담당자의 분석 업무 부하를 줄이고, 신속한 정보유출 감지를 위해 로그 데이터를 이용한 통합모니터링 관리시스템을 구현을 제안한다. 이를 위해 개별 보안시스템(MSSQL)에서 발생하는 대용량의 로그 데이터를 통합모니터링 관리시스템(ORACLE)으로 전송하는 이(異)기종 DBMS간의 전송 모듈을 개발하고, 전송된 로그 데이터를 일자별, 개인별로 수치화하는 방법에 대해 연구하고, 수치화된 데이터를 이용해 정보유출 징후감지 시 악의적인 사용자에 대한 검사와 조치 방법에 대해 연구했다.
이 연구는 클라우드 컴퓨팅과 인공지능의 융합기술을 적용하여 운동처방전문가시스템을 개발하고, 운동 건강관리 전문가들이 인터넷 환경에서 사용할 수 있도록 구현하고자 한다. 최근 우리사회는 의료기술의 발전으로 평균 수명이 늘어나고, 웰빙과 함께 근육질 몸매 가꾸기 붐이 일면서 사람들의 건강에 대한 관심이 높아지고 있다. 이러한 사회적 현상에 따라 건강관리를 전문적으로 하는 퍼스널 트레이너 및 운동 건강관리 전문가의 수요가 증가하고 있다. 하지만, 현재 오프라인 위주의 운동 교육으로 인하여 전문가가 많이 부족한 실정이다. 따라서 이 논문에서는 운동처방전문가 시스템을 개발하여 분산된 데이터를 모으고, 이를 바탕으로 인공지능 룰을 생성하여, 퍼스널 트레이너 및 운동건강관리 전문가들이 사용하는 시스템과 교육시스템을 구현하고자 한다. 또한 이 시스템은 오프라인 위주의 운동 교육시스템을 온라인에서 할 수 있도록 하여 많은 운동처방 전문가 육성에 기여 할 것이다. 향후 연구로는 다양한 IoT 기기의 연동을 통해 수집한 빅데이터를 바탕으로 현재 시스템의 기능을 더 발전시킬 것이다.
본 연구에서는 자연재해 발생 시 신속하고 효율적인 재난 대응 의사결정을 지원하기 위하여 재난 재해 정보와 시설물 정보, 공간정보 등이 융합된 통합 인벤토리를 구축하고자 한다. 재난대응 의사결정 지원을 위하여 시설물의 중요도, 위험도, 피해액 산정에 필요한 원천 데이터를 공공데이터포털(data.go.kr)에서 제공하는 공공데이터를 활용하였다. 공공데이터포털의 데이터셋은 파일데이터와 오픈 API, 표준데이터와 국가중점데이터를 제공하고 있다. 파일데이터는 22,306건, 오픈 API는 2,505건, 표준데이터는 58건의 정보를 제공하고 있으며, 국민, 기업 등 수요 중심으로 개방의 효과성과 시급성 등이 높은 41개 분야의 국가중점데이터를 제공하고 있다. 또한 공공데이터를 활용하여 개발된 국내외 다양한 사례와 가공데이터를 공공데이터 활용사례를 통하여 공유하고 있다. 인벤토리 구축을 위하여 국가중점데이터와 데이터카테고리의 국토관리, 재난안전, 산업고용, 공공행정 등 다양한 공공데이터를 검토하여, SOC 시설물과 건축물의 정보를 수집하여 시설물의 중요도와 위험도, 피해액 평가 등 필요 목적에 맞게 최적화 하여 구축하였다. 또한 구축된 다양한 정보와 시설물 평가 모듈간의 원활한 데이터 수급을 위한 연계 모듈과 관리 모듈을 개발하여 구축된 데이터 정보를 표준화하여 유지 관리 할 수 있도록 인벤토리를 구축하였다. 이러한 재난대응 의사결정 지원 통합 인벤토리는 재난대응 의사결정을 신속하고도 효율적으로 가능하게 함으로써 방재업무 지원 및 대국민 서비스를 가능하게 할 것으로 판단된다.
다른 종류의 센서에서 생산되는 데이터를 하나의 정보로 종합하는 공정으로 멀티 센서 데이터 융합이 연구되고 있으며 다양한 플랫폼에서 활용되고 있다. 항공기도 여러 종류의 센서들을 장착하고 있으며 항공전자 체계에서 이를 통합하여 관리하고 있다. 항공기 센서의 성능이 높아지면서 항공전자 관점에서 센서 정보의 통합이 점차 증가하고 있다. 센서에서 생산된 데이터를 하나의 융합된 정보로 항공기 조종사에게 전시 장비로 시현하기 위한 융합을 담당하는 소프트웨어 관점에서 정보 융합을 다루는 연구는 활성화 되지 않고 있다. 항공기에서 정보 융합의 목적은 올바른 전투상황을 조종사에게 제공하여 임무를 수행하는 데에 필요한 결정을 돕고 이를 위한 조종 업무량을 최소화하는 것이다. 본 논문에서는 다양한 센서들이 운용되는 항공전자 시스템의 멀티센서데이터 융합을 위한 소프트웨어 관점에서 센서들이 생산하는 데이터가 사용자에게 종합된 정보 형태로 제공되기 위한 구조를 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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