• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.603-605
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• 2021

자동차의 전장화와 실내 서비스 제공 로봇 등의 산업화로 자율주행에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 일반적으로 주변이 넓은 외부의 경우 주로 GPS나 라이다, 비전을 통해 위치를 인식하고, 실내에서는 WiFi, UWB(Ultra-Wide Band), VLP등의 기술로 위치 측위를 수행한다. 본 논문에서는 실내 환경에서 서로 다른 색온도를 가진 LED 조명을 이용한 자기 위치 측위에 대한 시스템을 소개한다. 터널과 같은 모의 실험 환경에서 LED 조명을 설치 한 후, 위치에 따른 색도값의 분석을 통해 현재 위치에 대한 정보를 얻을 수 있음을 보였다. 이를 통해 차량의 터널 내 위치, 창고나 공장과 같은 실내에서 기기의 움직임에 대한 정보를 얻을 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.406-409
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• 2022

최근 몇 년 동안, AI 시스템, 블록체인, VR/AR, 3D 프린팅, 로봇 공학, 나노 기술과 같은 기술의 발전은 바로 우리 눈앞에서 건강 관리의 미래를 재편하고 있습니다. 또한, 의료는 소비자의 요구에 초점을 맞춘 예방 중심의 의학으로 패러다임이 전환되었습니다. Covid-19와 같은 전염병의 확산으로 의료 및 치료 시설의 정의가 변경되어 병원의 물리적 환경을 재설계하고 사회적 거리 두기 요구사항을 해결하도록 통신 모델을 조정하고 가상 의료 솔루션을 구현하고 새로운 임상 프로토콜을 수립하기 위한 즉각적인 조치가 필요하게 되었습니다. 전통적으로 의료 시스템의 허브 역할을 해 온 병원은 이러한 환경에 맞서 스스로를 재정립하는 것을 추구하거나 강요당하고 있습니다. 미래의 건강관리는 질병을 치료하는 것뿐만 아니라 건강과 예방에 초점을 맞출 것으로 예상됩니다. 개인화된 진료에서는 장기적인 예방 전략, 원격 모니터링, 조기 진단 및 탐지가 매우 중요합니다. 이러한 현대 기술로 정의되는 스마트 헬스케어에 대한 관심이 높아짐에 따라, 본 연구는 스마트 헬스케어의 정의와 서비스 종류를 조사했습니다. 스마트 병원의 배경과 기술적 측면도 문헌 검토를 통해 탐구했습니다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.191-207
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• 2021

오늘날 이동통신은 급증하는 데이터 수요에 대응하기 위해서 주로 속도 향상에 초점을 맞추어 발전해 왔다. 그리고 5G 시대가 시작되면서 IoT, V2X, 로봇, 인공지능, 증강 가상현실, 스마트시티 등을 비롯하여 다양한 서비스를 고객들에게 제공하기위한 노력들이 진행되고 있고 이는 우리의 삶의 터전과 산업 전반에 대한 환경을 바꿀 것으로 예상되고 되고 있다. 이러한 서비스를 제공하기위해서 고속 데이터 속도 외에도, 실시간 서비스를 위한 지연 감소 그리고 신뢰도 등이 매우 중요한데 5G에서는 최대 속도 20Gbps, 지연 1ms, 연결 기기 106/㎢를 제공함으로써 서비스 제공할 수 있는 기반을 마련하였다. 하지만 5G는 고주파 대역인 3.5Ghz, 28Ghz의 높은 주파수를 사용함으로써 높은 직진성의 빠른 속도를 제공할 수 있으나, 짧은 파장을 가지고 있어 도달할 수 있는 거리가 짧고, 회절 각도가 작아서 건물 등을 투과하지 못해 실내 이용에서 제약이 따른다. 따라서 기존의 통신망으로 이러한 제약을 벗어나기가 어렵고, 기반 구조인 중앙 집중식 SDN 또한 많은 노드와의 통신으로 인해 처리 능력에 과도한 부하가 발생하기 때문에 지연에 민감한 서비스 제공에 어려움이 있다. 그래서 자율 주행 중 긴급 상황이 발생할 경우 사용 가능한 지연 관련 트리 구조의 제어 기능이 필요하다. 이러한 시나리오에서 차량 내 정보를 처리하는 네트워크 아키텍처는 지연의 주요 변수이다. 일반적인 중앙 집중 구조의 SDN에서는 원하는 지연 수준을 충족하기가 어렵기 때문에 정보 처리를 위한 SDN의 최적 크기에 대한 연구가 이루어져야 한다. 그러므로 SDN이 일정 규모로 분리하여 새로운 형태의 망을 구성 해야하며 이러한 새로운 형태의 망 구조는 동적으로 변하는 트래픽에 효율적으로 대응하고 높은 품질의 유연성 있는 서비스를 제공할 수 있다. 이러한 SDN 구조 망에서 정보의 변경 주기, RTD(Round Trip Delay), SDN의 데이터 처리 시간은 지연과 매우 밀접한 상관관계를 가진다. 이 중 RDT는 속도는 충분하고 지연은 1ms 이하이기에 유의미한 영향을 주는 요인은 아니지만 정보 변경 주기와 SDN의 데이터 처리 시간은 지연에 크게 영향을 주는 요인이다. 특히, 5G의 다양한 응용분야 중에서 지연과 신뢰도가 가장 중요한 분야인 지능형 교통 시스템과 연계된 자율주행 환경의 응급상황에서는 정보 전송은 매우 짧은 시간 안에 전송 및 처리돼야 하는 상황이기때문에 지연이라는 요인이 매우 민감하게 작용하는 조건의 대표적인 사례라고 볼 수 있다. 본 논문에서는 자율 주행 시 응급상황에서 SDN 아키텍처를 연구하고, 정보 흐름(셀 반경, 차량의 속도 및 SDN의 데이터 처리 시간의 변화)에 따라 차량이 관련정보를 요청해야 할 셀 계층과의 상관관계에 대하여 시뮬레이션을 통하여 분석을 진행하였다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권50호
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• pp.423-452
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• 2018

인공지능의 미래 산업화 가능성을 인공지능 예술과 영화를 통해서 연구하였다. 인공지능 분야는 과거와 현재를 통해 인간을 모방하여 발전하고 있으므로 영화와 인공지능 예술에서 제시하는 미래상을 파악하는 것이 중요하다고 유추할 수 있을 것이다. 인간의 가치는 인공지능 영화와 예술에서 다르게 표현된다. 인공지능 영화와 예술은 각각 인간 가치의 외적인 면과 내적인 면에 관심을 가진다. 대체로 영화는 인간과 인공지능의 형체와 기능 등에서 서로 유사한 외형적인 측면을 바라보지만, 인공지능 예술은 인공지능 기술 발전에 기인한 인간의 소외와 소통의 부재에 대해 다룬다. 영화에서의 인공지능은 인공지능 기술에 대한 상상을 시각화하는 방향으로, 인공지능 예술에서는 기술을 활용하여 작품을 제작하여 구현하는 방식으로 발현된다. 오늘날 영화에서 상상력으로 보여준 인공지능의 미래는 기술적으로 실현되고 있다. 인공지능 예술은 주로 현재 기술을 통해 나타날 수 있는 인공지능 기술의 문제와 인공지능 기술발전에서 야기될 수 있는 인간적인 문제를 반영하고 있다. 영화와 인공지능 예술은 전반적으로 현재의 문제를 반영하고 있어 그것들을 통해 인공지능의 미래를 조망할 수 있을 것이다. 영화에서 살펴본 인공지능의 미래상은 인간의 편의를 제공하는 인공지능 서비스형태, 사이보그 인공지능 산업, 외골격 로봇과 외골격 슈트를 활용한 산업, 인공지능 비서 등의 산업이다. 인공지능 예술을 통해 인공지능 기술의 문제점과 인간의 가치문제의 관점으로 인공지능의 미래상을 고찰하면, 실수를 통해 생각하는 인공지능, 라이프로깅의 활용을 통해 자신과 소통하고, 반성적 사고를 통하여 소통의 실패를 만회하며, 인간적인 우연성을 통해 인공지능 예술가의 영역을 확장하는 형태 등이 있을 수 있다. 따라서 영화와 인공지능 예술을 통해 연구한 인공지능의 미래 산업화 가능성은 인간의 오감영역을 확장하는 산업, 인간의 부족한 신체 능력을 향상하는 산업, 인간의 신체적 능력을 향상하는 산업, 인간의 심리적 정신적 영역을 치유하는 산업이다.

• 기술혁신연구
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• 제25권3호
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• pp.1-24
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• 2017

최근 기술융합의 핵심현상으로 사물인터넷이 대두되면서 사물인터넷의 기술트렌드 및 기술융합에 관해 많은 연구들이 진행되고 있다. 그러나 기존 연구들의 대부분이 사물인터넷 기술 동향에 대한 정성적 연구에 그치고 있어 기술융합의 구체적 양상을 파악하기 어려운 실정이다. 따라서 본 연구에서는 특허 데이터를 기술의 대용데이터로 간주하고, 동시 분류분석과 텍스트마이닝을 바탕으로 사물인터넷 융합 네트워크를 구축하고 융합의 특성을 분석하였다. 본 연구에서는 먼저 문헌연구를 통해 사물인터넷의 융합을 일으키는 주요 기술군을 디바이스, 네트워크, 플랫폼, 서비스 네 가지로 정의한 후, "Internet of Things" 키워드를 중심으로 미국 특허청에서 수집된 923개 특허의 클래스를 네 가지 기술군에 할당하여 이들 간 관계를 파악하였다. 대부분의 클래스 및 키워드가 디바이스에 관련되어 있으므로, 본 연구에서는 융합 현상을 디바이스 융합과 전체 융합으로 나누어 기술융합 양상을 파악하였다. 디바이스 중심의 사물인터넷 기술을 분석한 결과 센서 디바이스를 비롯한 헬스케어 디바이스, 냉장 및 냉동 장치, 에너지관리 디바이스, 로봇, 임베디드 등이 주요 융합 그룹으로 도출되었다. 전체 기술을 대상으로 분석한 결과 사물인터넷 요소기술을 중심으로 스마트 헬스케어, 스마트 홈, 무인자동차 등 사물인터넷의 다양한 응용영역들이 기술융합을 이루고 있는 것으로 파악되었다. 본 연구 결과는 사물인터넷 기술융합 활성화를 위한 정책 및 전략 수립에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제6권8호
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• pp.359-368
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• 2017

최근 지속적으로 논의하고 있는 '지능정보사회'란? 지능정보기술을 기반으로 사회 전 영역에서 인간능력의 한계를 뛰어넘는 자동화가 보편화된 미래사회상을 의미한다. 특히, 인간의 개입을 최소화하고, 데이터(또는 빅데이터) 기반 완전 자동화로의 진화를 지속적으로 추구하는 개념이다. 예를 들어, 자율형자동화는 인공지능을 핵심요소로 무인자동차를 지속적으로 지향하고 있다. 그러나 지금까지의 지능정보 연구는 지능화 자체를 중심으로 지능화 논리를 고도화하여, 인간의 뇌와 지능을 대체하고자 하는 노력을 기울여 왔다. 또한, 다른 한편으로 인간의 노동력을 대체하기 위해서 노동자의 작업 원리를 분석하여 최적화된 단순논리를 개발하여 노동자를 로봇으로 대체하려는 노력을 지속해왔다. 본 연구는 지능정보기술 연구 전략 및 교육서비스에 관한 접근전략, 교육방법, 세부정책 로드맵 등을 제안하여, 지능정보 교육 정책 및 지능정보기술 연구 전략을 시행하는데 중요한 기준과 방향을 제시하고자 한다. 특히, 교육방법으로 기초지능교육, 지능콘텐츠교육, 지능응용교육 등의 지능정보교육의 단계적 접근 방안을 제시한다. 또한, 지능화 및 자동화가 중심이 되는 4차 산업혁명 성패를 가를 수 있는 중요한 요소로서 지능정보기술, 지능교육콘텐츠, 지능형 교육시스템 개선을 위한 교육정책 방안을 제안한다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권12호
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• pp.459-466
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• 2018

젠더혁신은 연구개발의 전 과정에서 남녀의 생물학적, 인지적, 사회적 특성 및 행동방식의 차이에 의한 성 젠더 요소를 고려하여 남녀 모두를 위한 보다 나은 연구개발과 지식을 창출하는 과정을 의미한다. 본 논문의 연구목적은 ICT산업, 자동차 산업, 빅데이터, 로봇 산업 등에 활용할 수 있는 영상 음성신호처리에서 문헌연구 및 기존 자료를 분석하고 사례 조사를 통하여 젠더혁신의 중요성을 고찰하는 것이다. 본 연구에서는 젠더 연구를 기반으로 영상 음성신호처리의 관련된 최신 국내외 문헌을 검색하고 총 8편의 논문을 선정한다. 그리고 젠더분석 측면에서, 연구대상, 연구 환경, 연구 설계로 구분하여 살펴본다. 연구결과로써, 노인음성 신호처리, 기계학습과 젠더, 기계번역 기술, 안면 젠더인식 기술의 음성 영상신호 처리 알고리즘 논문 사례 분석을 통하여 기존의 알고리즘에 젠더편향성이 있음을 밝히고 이들 알고리즘 개발에서 상황에 맞는 성 젠더 분석이 필요함을 보인다. 또한 알고리즘 개발에 다양한 성 젠더 요소를 반영하는 젠더혁신 방법과 정책을 제안한다. 추후 ICT에서의 젠더혁신은 남녀 모두의 요구를 반영한 제품과 서비스를 개발로 새로운 시장 창출에 기여할 수 있다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제10권2호
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• pp.69-75
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• 2024

본 논문은 터틀봇3 (TurtleBot3)를 기반으로 ROS(Robot Operating System) 환경에서 SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)과 Navigation 기법을 적용한 사물인터넷 기반의 실내 자율주행 시스템을 제안한다. 제안한 자율주행 시스템을 실내 자율주행 휠체어 및 로봇 등에 적용 가능하다. 본 연구에서는 실내 자율주행 휠체어에 적용하여 동작을 검증하였다. 제안한 자율주행 시스템은 2가지 기능을 제공한다. 첫째, 실내 환경 정보를 수집 및 저장하고, 이를 통해 휠체어가 장애물을 인식할 수 있도록 한다. 이를 통해 만들어진 Map을 이용한 Navigation을 수행하여 탑승자가 원하는 위치까지 휠체어의 자율주행을 통해 이동할 수 있다. 둘째, OpenCV를 이용한 이미지 인식을 통해 특정 로고를 추적하여 이동하는 기능을 제공한다. 이를 통해 기관 고유 로고가 그려진 유니폼을 착용한 안내원에게 안내 서비스를 받을 수 있도록 한다. 제안한 시스템은 기존의 휠체어보다 이동성, 안전성, 사용성을 향상해 탑승자에게 편리함을 제공할 것으로 기대한다.

• 한국조경학회지
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• 제47권2호
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• pp.59-75
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• 2019

본 연구는 조경산업의 관점에서 4차 산업혁명 기술을 탐색하여, 선순환적 가치증대에 필요한 기초자료를 제공하고자 수행하였다. 4차 산업혁명, 조경산업과 도시재생의 특성 등을 고찰하고, 체계적 연구에 적합한 기술 분류 체계를 틀로 선정하는 등 방법론을 설정하여 연구하였다. 먼저, 조경산업의 선순환적 가치증대에 활용이 가능한 디지털 데이터 기반의 4차 산업혁명 기술을 선별하였다. '요소기술 수준'에서 '핵심기술'인 사물인터넷, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터, 인공지능, 로봇, '주변기술'인 가상 증강현실, 드론, 3D 4D 프린팅, 3D 스캐닝이 디지털 데이터 기반의 4차 산업혁명 기술로 조명되었다. 조경산업에 특화하여 '트렌드 수준'으로 응용하면 선순환적 가치증대에 활용이 가능한 것으로 나타났다. '시스템 수준'은 하나의 범용기술로 분석하였으며, 플랫폼을 중심으로 요소기술 수준, 컴퓨터와 스마트기기 등이 유기적으로 상호연계되어 시스템화된 디지털 데이터 기반의 4차 산업혁명 기술로 조명되었다. 조경산업에 특화하여 '트렌드 수준'으로 응용하면 선순환적 가치증대에 효과적인 기술로 나타났다. 요소기술 수준을 응용한 트렌드 수준에서 제시된 모든 활용 방안의 구현과 시너지효과 창출이 가능하다. 스마트정원, 스마트공원 등이 추구해야 하는 수준으로 분석되었다. 트렌드 수준의 인접산업 기술 중에는 스마트시티, 스마트홈, 스마트팜 및 정밀농업, 스마트관광, 스마트헬스케어가 협업에 의한 연계성이 클 것으로 판단되었다. 다음으로, 도시재생 공공공간을 포함한 조경공간의 조성 유지관리 및 서비스에서 도구이자 소재로서, 트렌드 수준으로 응용된 관련 기술의 다양한 활용 방안이 조명되었다. 즉, 유비쿼터스 컴퓨팅의 실현으로 조경공간에서 디지털 기술의 기본적 특성이 반영된 초연결화, 초실감화, 초지능화, 초융합화되는 방안들이 제시되었다. 조경산업이 도시재생 사업에 참여함에 있어서도, 기존 업무를 비롯하여 새로운 성격의 요구 수용 및 조율, 교육, 컨설팅 등에서 가치를 증대하는데 효과적인 것으로 분석되었다. 특히, 조경영역 전반이 전략적 교두보로 유지관리를 연계하여, 트렌드 수준의 관련 기술을 시스템화할 때 선순환적 가치증대에 효과적인 것으로 나타났다. 산업구조 상, 다양한 경로에서 생산된 데이터와 정보를 유통시키는데 효과적이기 때문이다. 향후 디지털 데이터 기반의 4차 산업혁명 기술을 실제 조경공간의 조성 유지관리 및 서비스에 융합하여 실증하는 등의 후속적 연구가 필요하다.

• 지능정보연구
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• 제22권4호
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• pp.177-192
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• 2016

기계학습(Machine Learning)은 인공 지능의 한 분야로, 데이터를 이용하여 기계를 학습시켜 기계 스스로가 데이터 분석 및 예측을 하게 만드는 것과 관련한 컴퓨터 과학의 한 영역을 일컫는다. 그중에서 SVM(Support Vector Machines)은 주로 분류와 회귀 분석을 목적으로 사용되는 모델이다. 어느 두 집단에 속한 데이터들에 대한 정보를 얻었을 때, SVM 모델은 주어진 데이터 집합을 바탕으로 하여 새로운 데이터가 어느 집단에 속할지를 판단해준다. 최근 들어서 많은 금융전문가는 기계학습과 막대한 데이터가 존재하는 금융 분야와의 접목 가능성을 보며 기계학습에 집중하고 있다. 그러면서 각 금융사는 고도화된 알고리즘과 빅데이터를 통해 여러 금융업무 수행이 가능한 로봇(Robot)과 투자전문가(Advisor)의 합성어인 로보어드바이저(Robo-Advisor) 서비스를 발 빠르게 제공하기 시작했다. 따라서 현재의 금융 동향을 고려하여 본 연구에서는 기계학습 방법의 하나인 SVM을 활용하여 매매성과를 올리는 방법에 대해 제안하고자 한다. SVM을 통한 예측대상은 한국형 변동성지수인 VKOSPI이다. VKOSPI는 금융파생상품의 한 종류인 옵션의 가격에 영향을 미친다. VKOSPI는 흔히 말하는 변동성과 같고 VKOSPI 값은 옵션의 종류와 관계없이 옵션 가격과 정비례하는 특성이 있다. 그러므로 VKOSPI의 정확한 예측은 옵션 매매에서의 수익을 낼 수 있는 중요한 요소 중 하나이다. 지금까지 기계학습을 기반으로 한 VKOSPI의 예측을 다룬 연구는 없었다. 본 연구에서는 SVM을 통해 일 중의 VKOSPI를 예측하였고, 예측 내용을 바탕으로 옵션 매매에 대한 적용 가능 여부를 실험하였으며 실제로 향상된 매매 성과가 나타남을 증명하였다.