현대에 거래되는 재화의 종류는 소비형태의 변화에 의해 급속도로 많아지고 있다. 그러나, 거래되는 재화의 종류가 많아진 만큼 이에 대한 정확한 가치판단이 흐려지는 경우가 발생한다. 미술품, 창작물 등의 재화는 소비자가 올바른 가치를 판단하기 어렵다는 단점이 크게 부각되고, 거래 형태 또한 다양하여 이에 대한 신뢰성을 보장받기 힘들다는 문제가 발생한다. 다양한 재화에 대한 접근성이 확대된 현재, 이러한 단점들은 공유경제 시장의 안정성을 저해하는 요인으로 꼽힌다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 신뢰성 있는 중개인을 통한 블록체인 기반의 재화 계약 서비스를 제안한다. 제안한 서비스는 이더리움 블록체인에서 동작하는 스마트 컨트랙트를 사용하여 신뢰성 있는 중개인을 등록하고 재화의 가치검증 및 계약 과정에 사용한다. 또한 재화의 등록 내용, 제안 및 계약 과정을 블록체인에 등록하여 계약 과정의 신뢰성을 보장한다. 모든 동작 과정은 스마트 컨트랙트에 등록되고, 이더리움 블록체인의 트랜잭션 히스토리에 저장되므로, 등록된 데이터의 신뢰성을 보장할 수 있다. 또한 등록, 제안 및 계약의 전 과정이 스테이트 머신 기반의 스마트 컨트랙트에 의해 동작하기 때문에 사용자는 계약 과정을 보다 안전하게 제어할 수 있다.
전자기록은 평가 시 가치 평가와 진본 여부 평가를 함께 수행해야 한다. 그간 기록의 가치 평가에 대해서는 여러 논의가 진행되어 왔지만 진본 평가에 대해서는 그러하지 못했다. 이 글에서는 진본 평가가 기록관리 각 과정의 어느 국면에서 필요하고 그 구체적인 방법은 무엇인가를 밝히고 있다. 대체로 입수단계에서는, 생산기관에서의 재생산 직후의 일치 검증, 수신된 전자기록의 품질 및 일치 검증, 입수기록패키지와 보존기록패키지의 일치 검증이 필요하다. 저장단계에서는 매체수록된 보존기록패키지의 일치 검증, 저장된 전자기록의 손상여부 검사와 복구가, 각종 처리의 단계에서는 관리기준값 변경 처리 후의 적절성 평가, 기록철 분류구조 변경 후의 평가, 마이그레이션 이후의 일치평가 및 기타 주기적 무결성 평가, 배부기록의 일치 평가 등이 요구된다. 이러한 진본 평가를 위해서는 일치검증평가, 내용적 동일성 확인 평가, 메타데이터 요소의 적절성 평가, 불법적 변경여부의 확인 평가, 물리적 상태평가 등의 방법이 적용되어야 한다.
본 연구에서는 산업용 사물인터넷(IIoT)의 맥락에서 포그 컴퓨팅(Fog Computing, FC)를 위해 특별히 고안된 혁신적인 인지 사물인터넷(Cognitive IoT) 프레임워크를 제안한다. 본 논문에서는 인지 IoT 플랫폼의 복잡한 설계 및 기능적 아키텍처에 초점을 맞추고, 이 아키텍처는 서비스 제공, 인지 의사결정, 분산 모니터링 및 제어와 같은 핵심 구성 요소를 원활하게 통합하는 것을 제안한다. 이 플랫폼의 중요한 측면은 기계 학습(ML) 및 인공 지능(AI)을 통합하는 것으로, 다양한 산업 애플리케이션에서 운영의 유연성과 상호 운용성을 향상시켜 실시간 기계 상태 모니터링에 중점을 둔 예측 유지보수-서비스(Predictive Maintenance-as-a-Service, PdM-as-a-Service) 모델을 통해 제시된다. 이 모델은 실시간 데이터 분석을 활용하여 유지보수 및 관리 작업을 수행함으로써 전통적인 유지보수 접근법을 뛰어넘고, 실증적 결과는 포그 컴퓨팅 환경 내에서 플랫폼의 효과성을 입증하며, 산업용 IoT 애플리케이션 분야에서의 변혁적 잠재력을 보여 IIoT 플랫폼 개발에 기여 하는 연구이다.
차세대 정보가전 제품이란 유무선 방식의 홈 네트워크에 연결되어 다른 제품과 데이터 송수신이 가능하고 가정 내외에서 원격으로 제어할 수 있는 차세대 가전제품을 의미한다. 기업들은 다가오는 홈 네트워킹 시대에 주도권을 잡기 위해 많은 투자와 연구를 진행하고 있으나, 새로운 정보가전 개발에 보다 체계적인 접근 방법을 요구하고 있고, 신제품을 개발하는 과정에서 축적된 지식을 서로 공유함으로써 국가적 차원에서 차세대 정보가전 분야를 세계적 수준으로 발전시켜야 할 필요성이 제기되고 있다. 이러한 배경에서 차세대 정보가전 신제품 개발 과정에서 획득된 지식을 지식베이스에 축적하여 이 지식을 정보가전 개발 기업 및 연구소에서 활용할 수 있도록 지원하는 지식관리시스템을 개발하였다. 신제품 개발에 필요한 지식을 획득하기 위해서 일반적인 지식관리시스템에서 사용되는 지식 획득방법과 달리 사용자 중심 설계 방법을 도입하였다. 사용자의 행동 과정과 요구를 분석적인 방법과 관찰적인 방법으로 파악하여 신제품 개발 아이디어를 도출하였고 이 과정에서 획득한 지식을 지식베이스에 저장하여 "사용자 행동분석 지식"과 "사용자 행동관찰 지식"을 구축하였다. 사용자 중심 설계로부터 도출된 신제품 중 사용자 니즈가 분명하고 시장성이 크다고 판단되는 신제품들을 디자인 모형으로 제작하고, 이들 제품이 미래 가정에서 사용되는 실제 상황을 보여주는 비디오를 제작하여 "미래감성 라이프 지식"을 구축하였다. 마지막으로 유럽과 일본에서 개발 중인 미래 주택에 관한 자료와 정보가전과 관련된 국내 신문 기사를 수집하여 "정보가전 기술현황 지식"을 구축하였다. 이러한 과정을 거쳐서 획득한 지식을 정보가전 개발 관련 연구자들이 활용할 수 있도록 웹 기반 지식관리시스템을 개발하였다. 지식 사용자는 지식관리시스템을 활용하여 신제품 개발에 필요한 지식을 얻을 수 있을 뿐만 아니라 새로운 제품 아이디어를 도출할 수 있다.
국내 대형육계사의 최적환기구조 개발을 주요환경요소의 적정성, 안정성, 균일성 등의 기초자료가 매우 부족한 실정이어서, 자연환기식 계사에서 하절기동안 기상데이터와 함께 육계사내 주요환경 변수를 시간별로 측정하였다. 이 연구의 목적은 자연환기식 육계 사내의 주요환경 요소 및 환기효율성 등을 정확하게 이해하고, 현 시설 및 환기구조상의 문제점을 파악하고자 함이었다. 이 자료는 앞으로 공기유동분석 등 공학적 접근을 통한 시설 및 환기구조 개선연구를 위한 기초자료로 활용할 계획이며, 실험결과는 다음과 같다. 1. 자연환기식 계사내 온도는 외부기상의 변화, 환기제어의 어려움, 닭의 성장 등으로 인하여 적정성 및 안정성이 많이 부족하였다. 계사내 평균온도는 적정온도와 최대 $14.0^{\circ}C$ 차이가 발생하였고, 일별 낮과 밤 온도차는 최대 $10.5^{\circ}C$가 발생하였다. 계사내 0.4m 높이에서의 시간별 온도 균일성은 최대 $5.2^{\circ}C$가 발생하였다. 2. 시험기간 중 계사내 평균습도는 최대 89.3%, 평균 73.7%, 최저 49.2%이었고, 지점별로 측정된 최대 및 최소습도는 각각 95.1%와 47.2%이었다. 외부 기상변화에 따라 불안정한 것으로 나타났다. 3. 시험기간 중 열량계수는 각각 최대 2,787, 평균 2,185, 그리고 최소 1,432이었으며, 사육기간의 약 98% 이상이 더위에 대한 대책이 필요하거나 아주 위험한 상태이었다. 4. 환기량을 최대로 유지하는 하절기 동안, 계군에서의 암모니아가스와 분진농도는 닭의 성장과 함께 꾸준하게 증가하여 각각 최대 15ppm와 0.38mg/$m^3$이었다. 5. 계사 중앙에 계군에서 측정된 공기유속은 평균 0.9m/s이어서, 하절기동안 자의 열적스트레스를 줄이기 위하여 계군에서의 공기 유속을 증가시킬 필요성이 있다. 또한 외부풍속이 매우 낮은 경우에도 적정환기량을 유지할 수 있도록 배기 덕트에 팬을 설치하는 것이 필요하다. 6. 계사내 바닥의 표면온도는 최저 $30.6^{\circ}C$와 최고 $37.3^{\circ}C$로 측정되었다. 하절기동안 닭의 열적스트레스를 줄이기 위하여 계군에서의 공기유속을 증가시킬 수 있는 환기구조개발이 시급하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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