일인 다기기 시대에 맞추어 스마트 기기로 다양한 가전제품과 전자기기를 스마트 디바이스를 이용하여 제어 가능하게 출시하고 있다. 또한, 청소로봇과 냉장고, 에어컨, TV 등의 제품 수가 빠르게 증가하고 있으며 이러한 기기들을 이용하여 DLNA(Digital Living Network Alliance) 시스템을 구축하고 있다. 그리고 국내외에서 IoT(Internet Of Things)나 Alljoyn 같은 기술들을 개발 및 제공하고 있다. 하지만 현재 사용하고 있는 가전제품이나 전자기기들은 운영체제가 설치되어있는 제품보다 설치되어있지 않은 제품이 많다. 또한, 스마트 가전제품을 사용하지 않는 사용자는 스마트 가전제품 보다는 기존의 전자제품을 구입하는 경우가 더 많이 발생한다. 본 논문에서는 모바일 기기를 사용하여 사용자가 원하는 데이터를 수치화하고 아두이노 보드에 전송하여 운영체제가 없는 기존의 가전제품도 스마트 기기와 같은 제어를 할 수 있도록 하는 시스템을 제안하고 구현한다.
최근 무인항공기를 지칭하는 드론 관련 산업이 미래를 이끌 신산업으로 부상하고 있다. 즉 드론 테크산업을 말하자면 스마트폰 시장과 흡사하다고 본다. 통신의 매체를 떠나 카메라,게임기등의 역할을 하고있는 스마트폰, 아마 드론이 그럴 것이다. 군사적 목적으로 로봇 비행체로만 인식되었던 드론이 이제 어른들의 장남감 또는 항공영상등으로 일상 생활에 근접하고 있는 실정이다. 본 연구논문에서는 고령화 되어가는 인력을 드론테크산업에 유입하고져 연구를 해 보았다. 드론의 조종기술, 항공촬영등이 고령층하고는 무관 할줄 알았던 사실이 현실화로 검증되어 일자리창출로 연계할수 있는 연구결과를 나타내 보기로 한다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제28권1호
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pp.63-81
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2021
The advent of the convergence era led to the convergence of industries while increasing the uncertainty of R&D. R&D uncertainty can be addressed by identifying and addressing industrial innovation patterns, which Neo-Schumpeterian suggested can be identified through the process of identifying the technical characteristics of a particular industry, which can be embodied in the concept of technology trajectory. Thus, this study considered and proposed a method to track the technology trajectory of the convergence industry through topic modeling and patent citation network analysis, and applied it to the micro medical robot industry, which is a representative convergence industry, to track the technology trajectory of active catheter. In particular, it is intended to identify the unique characteristics of the industry by identifying the industry before the promotion of the national-led medical robot industry support policy. Therefore, we tried to understand the innovation pattern of the industry by tracking the technology trajectory of the industry before 2017, the time of full-scale support for the medical robot industry in the United States. Through tracking technology trajectories, the role of each technology classification, the development path, and the knowledge flow between applicants were analyzed empirically. The results of this study are expected to contribute to resolving the remaining uncertainties in the process of establishing an active catheter R&D strategy, one of the leading convergence industries, and furthermore, it is expected to be available for tracking technology trajectories in other industries.
Pump cap is a product that is widely used due to its ease of use and simple operation. These pump caps are applied to heterogeneous functional cosmetics and are being developed as dual pump caps. However, the conventional dual pump cap has a problem in that it is inconvenient to use and leakage occurs. In addition, it is formed of a plurality of materials, and there is a problem that is difficult to recycle. Lately, since the problem of environmental pollution is getting serious, the dual pump cap, which is difficult to recycle, cannot be used. Currently, eco-friendliness has been considered in Korea, and there are no dual pump cap containers with excellent sealing performance. Therefore, in this study, a dual pump cap container made of eco-friendly material was designed. In addition, finite element analysis was performed to verify the design feasibility of the product.
최근 자율주행 자동차가 일으킨 사고 때문에 인공지능의 윤리적 측면에 대한 논의가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 인공지능이 윤리적 요소와 필연적으로 결부되어 있음을 로봇-인공지능 윤리 관련 개념과 공학기술로부터 확인하고 윤리적 측면이 사후적으로 발생하는 것이 아니라 내장되어 있음을 논한다. 또한, 자율주행 자동차와 관련된 윤리적 문제의 실마리가 될 수 있는 트롤리 딜레마에 대한 해결방법을 고안한다. 우선적으로 베이지안 네트워크를 작성하고 전처리 과정을 거쳐 중요하고 영향력 있는 데이터만 남도록 하며, 네트워크의 정확한 수치를 계산하기 위해 크라우드 소싱과 외삽법을 이용한다. 이러한 과정을 통해 알고리즘 및 모델을 구현할 때에 인간의 주관이 필연적으로 포함될 수밖에 없음을 주장하고 인공지능 시스템에 관한 왜곡과 편향을 방지하기 위해 전공 교육과 구분되는 공학 교양 교육, 특히 윤리 교육의 필요성과 방향에 대해 논한다.
딥러닝 기술의 발달로 무인 자동차, 드론, 로봇 등의 임베디드 시스템 분야에서 DNN을 활용하는 사례가 많아지고 있다. 대표적으로 자율주행 시스템의 경우 정확도가 높고 연산량이 큰 몇 개의 DNN들을 동시에 수행하는 것이 필수적이다. 하지만 상대적으로 낮은 성능을 갖는 임베디드 환경에서 다수의 DNN을 동시에 수행하면 추론에 걸리는 시간이 길어진다. 이러한 현상은 추론 결과에 따른 동작이 제때 이루어지지 않아 비정상적인 기능을 수행하는 문제를 발생시킬 수 있다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서 제안한 솔루션은 먼저 연산량이 큰 DNN에 터커 분해 기법을 적용하여 연산량을 감소시킨다. 그다음으로 DNN 모델들을 GPU 내부에서 은닉층 단위로 최대한 병렬적으로 수행될 수 있게 한다. 실험 결과 DNN의 추론 시간이 제안된 기법을 적용하기 전 대비 최대 75.6% 감소하였다.
최근 IoT 기술과 통신매체의 발전에 따라 다양한 영상 장비가 산업 현장에서 사용되고 있다. 카메라와 센서에서 취득된 영상 데이터는 송수신 과정에서 잡음의 영향을 받기 쉬우며, 시스템의 신뢰성에 큰 영향을 미치는 만큼 잡음 제거가 필수적으로 선행되고 있다. 본 논문에서는 AWGN에 훼손된 영상을 복원하는 과정에서 디테일을 보존하기 위해 화소값 분포패턴에 기반한 가중치 필터 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 영상의 화소값 분포패턴에 따라 가중치를 계산하였으며, 필터링 마스크에 적용하여 영상을 복원하였다. 제안하는 알고리즘의 잡음 제거 성능을 분석하기 위해 기존 방법과 비교하여 확대영상 및 PSNR을 사용하여 시뮬레이션하였다. 제안한 알고리즘은 영상의 중요 특성을 보존하며 기존 방법에 비해 효율적으로 잡음을 제거하는 성능을 보였다.
한국 육군은 기동화, 지능화, 초연결형 Army TIGER 체계 등 최첨단 미래형 강군 육성을 추진하고 있다. 미래 보병여단은 다영역작전에서 전투수행이 가능하도록 분대 단위 전술차량으로 기동성을 증대시키고, 지상무인로봇, 감시정찰드론 등 다양한 무기체계를 전력화할 예정이다. 또한 무기체계를 통해 수집한 데이터를 초연결 네트워크로 실시간 송·수신하고 학습시키는 지능형 부대를 육성할 것이다. 이러한 군의 발전 계획을 통해 미래의 보병여단은 더 많은 데이터를 유통시킬 것이다. 그러나 현재 육군의 전술정보통신체계는 미래 무기체계의 대용량 정보를 유통하기에 상대적으로 낮은 전송속도와 대역폭, 수동적 네트워크 관리, 기동 간 통신 지원 제한 등 미래의 부대의 전술통신체계로 운용하기에는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 한국 육군의 미래 보병여단의 무기체계를 분석하고, 보병여단의 기동 상황을 묘사하기 위한 공격작전 시나리오를 바탕으로 지상·공중·위성 계층의 통합 전술통신망 M&S를 통해 미래 보병여단이 갖추어야 할 정보유통능력을 제시한다.
깊이 추정은 차량, 로봇, 드론의 자율주행을 위한 3차원 지도 생성의 핵심 기술이다. 기존의 센서 기반 깊이 추정 방식은 정확도는 높지만 가격이 비싸고 해상도가 낮다. 반면 카메라 기반 깊이 추정 방식은 해상도가 높고 가격이 저렴하지만 정확도가 낮다. 본 연구에서는 무인항공기 카메라의 깊이 추정 성능 향상을 위해 Self-Attention 기반의 비지도 단안 카메라 영상 깊이 추정을 제안한다. 네트워크에 Self-Attention 연산을 적용하여 전역 특징 추출 성능을 향상시킨다. 또한 카메라 파라미터를 학습하는 네트워크를 추가하여 카메라 칼리브레이션이 안되어있는 이미지 데이터에서도 사용 가능하게 한다. 공간 데이터 생성을 위해 추정된 깊이와 카메라 포즈는 카메라 파라미터를 이용하여 포인트 클라우드로 변환되고, 포인트 클라우드는 Octree 구조의 점유 그리드를 사용하여 3D 맵으로 매핑된다. 제안된 네트워크는 합성 이미지와 Mid-Air 데이터 세트의 깊이 시퀀스를 사용하여 평가된다. 제안하는 네트워크는 이전 연구에 비해 7.69% 더 낮은 오류 값을 보여주었다.
4차 산업혁명 기반에서 인공지능(AI), 전기자동차 및 로봇 등의 급속한 기술발전에 있어 반도체가 핵심성능을 좌우하면서, 반도체 경쟁력이 국가 경쟁력과 직결되는 상황을 맞이하였다. 하지만, 한국 반도체 산업은 메모리 반도체를 제외한 시스템 반도체 분야에서 지속적으로 경쟁력이 약화되어, 본 연구에서 침체기에 빠진 한국 팹리스 시스템 반도체 기업의 성장에서 가장 시급한 세계시장 개척을 위해 새로운 스마트계약 기반 블록체인 거래모델인 F-SBM (Fabless-Smart contract based Blockchain Model)을 제안한다. 본 연구는 새로운 F-SBM 모델을 통해 반도체의 Technology, Economy, Reliability 항목의 스마트 계약 기반 컨소시엄 블록체인을 통해 팹리스 업체의 신규고객 확보방안을 검증하였다. 이는 한국 팹리스 시스템 반도체 산업의 숙원인 세계 시장 개척을 위한 신규고객 확보의 높은 진입장벽이 개선됨과 새로운 성장방안을 도출하였다는 측면에서 큰 의의를 가진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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