유비쿼터스 환경을 구성하는 핵심기술 중 하나인 RFID 기술은 각종 물품에 소형 칩을 부착해 사물의 정보와 주변 환경정보를 무선주파수로 전송 처리하는 비접촉식 인식시스템이다. 현재 RFID 기술은 미들웨어 및 무선 인터페이스 등에 대한 연구가 진행되고 있으며, 또한 물류 및 유통 등의 분야를 비롯한 다양한 응용 분야에 RFID 시스템을 개발하고 있다. 본 논문에서는 지역이나 시설에 대한 보안 및 안전을 위하여 RFID 미들웨어 기반의 출입문 제어 시스템을 설계하고 구현한다. 이를 위하여 RFID EPC 코드에 의한 사용자의 출입을 인증하기 위한 알고리즘을 제시하고, RFID 기반의 사용자 인증 모듈, 다수의 출입문을 개폐하는 제어 모듈, 출입문의 상태 관리 모듈, 출입 여부도시 모듈, 테스트용 프로그램 등을 구현한다.
UHF 및 초고주파 대역의 RFID 시스템은 13.56 MHz 대역 RFID에 비해 RFID 리더 전방 수 m 반경 안에 위치한 복수 개의 태그 정보를 역산란 방식으로 읽을 수 있어 유통 물류 등 다양한 분야에 응용되고 있다. 하지만 반경이 넓으면서 특정한 위치에 있는 태그만을 인식하는 응용분야에서는 태그의 위치 센싱이 어려워 적용에 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 기존 RFID 리더에서 주파수의 조정만으로 태그의 위치 정보를 센싱하도록 함으로써 특정 거리의 태그만을 인식할 수 있는 RFID 시스템을 새롭게 제안한다. 제안된 시스템의 가능성을 검증하기 위하여 PLL을 이용하여 주파수를 가변하는 RFID 리더와 부하변조방식으로 역산란하는 태그를 2.4GHz 대역에서 구현하고 주파수 가변을 통해 태그의 위치를 센싱 할 수 있는 시스템을 실험적으로 검증하였다. 검증 결과, 주파수 조정으로 태그의 위치를 센싱할 수 있음을 확인하였다.
최근 딥러닝에 대한 관심이 증가하면서 이를 이용한 다양한 분야에서 연구가 진행되고 있다. 그러나 딥러닝 기반의 생성 모델을 이용하는 폰트의 자동 생성 연구들은 로마자 및 한자와 같은 몇 언어들에 국한되어 연구되고 있다. 한글 폰트 디자인은 매우 큰 시간과 비용이 들어가는 작업으로, 딥러닝을 이용하면 손쉽게 생성할 수 있다. 한글 폰트를 생성하는 연구는 딥러닝 기반의 생성 모델들과 발맞추기 위해 프로세스 자동화 관점에서 한글 폰트 데이터셋을 준비하는 것이 중요하다. 이를 위하여 본 논문에서는 딥러닝 기반의 한글 폰트 연구를 위한 한글 폰트 데이터셋을 제안하고. 그 데이터셋을 구성하는 방법을 기술한다. 본 논문에서 제안하는 한글 폰트 데이터셋을 기반으로 딥러닝 한글 폰트 생성 어플리케이션에 적용하는 과정을 통해 제안하는 데이터셋 구성의 유용성을 보인다.
본 연구는 인공지능서비스가 확대되면서 개인정보의 처리 및 보호에 관한 안전성이 요구되어짐에 따라, 우리나라가 추진해야 할 개인정보보호 개선사항을 도출하고자 하였다. 이를 위해서 문헌조사를 통해서 자료 수집 및 분석을 기반으로 하였으며, 자율주행자동차, 의료/헬스케어, 에너지, 금융, 유통/물류, 법률자문, 홈비서 등 주요 인공지능서비스를 중심으로 개인정보 이슈사항 및 각 서비스에 적합한 개인정보보호기준을 도출하였다. 또한, 인공지능서비스에서의 개인정보보호에 관한 법제적 기준과 처리과정의 기준을 중심으로 주요국가의 추진사례를 검토하였고, 이를 중심으로 국내에 적용하여 개선방안으로 제시하였다. 이와 관련하여, 법제적 기준에서는 인공지능서비스 확대에 따른 개인정보보호 법률의 재정비, 인공지능서비스의 개발 및 제공에서의 책임과 원칙 준수, 인공지능서비스로 인한 개인정보침해 및 보안위협 등으로부터의 위험관리체계 운영 등이 요구된다. 처리과정의 기준에서는 첫째, 전처리 및 정제에 관해서 데이터셋 참조모델 표준화, 데이터셋 품질관리, AI애플이케이션의 자발적 라벨링이 필요하며, 둘째, 알고리즘 개발 및 활용에서는 알고리즘의 명확한 범위규정과 그에 대한 규제를 마련하여 적용할 필요가 있다. 특히, 국내의 안전한 인공지능서비스를 제공하기 위해서는 비식별조치 외에 우리나라에 적합한 개인정보보호 개선과제로 적용해 나가야 할 것이다. 따라서, 본 연구를 바탕으로 향후 인공지능서비스에서의 개인정보보호를 위한 프레임워크를 도출하는 연구를 하고자 한다.
기존의 중대형 POS 시스템을 무선인터넷 환경에 적용하여 모바일 정보 단말기와 개인용 컴퓨터만으로 구성할 수 있는 방안을 제시한다. 기존의 중대형 POS 시스템이 제공하는 물류, 경영 및 관리 등의 부문에서 얻을 수 있는 많은 이점을 살리면서, 바코드 시스템과 같은 부수적인 장치를 사용할 필요가 없이 모바일 연동을 통한 자동화된 정보수집과 관리가 가능한 POS 시스템을 제안한다. 본 시스템은 주문용 모바일 정보 단말기, 점포내의 메인 서버, 주방의 모니터와 프린터 등에 주문 정보를 유무선으로 전송하여 실시간으로 정보를 공유하도록 한다. 또한 기존의 주문 전용 PDA와는 달리 현장 발생 데이터를 실시간으로 수집 전송하여 기업의 회계, 매출, 자재, 인력 관리 시스템 등에 즉시 연동하여 기업 관리 및 의사 결정에 활용할 수 있도록 편의를 제공한다. 모바일 단말기에는 별도의 프로그램이 필요 없으며, 모바일 단말기에서 발생한 주문 정보는 메인 서버의 웹 서버를 통해 데이터베이스로 입력되며, 메인 서버, 프린터에 정보를 전달한다. 소프트웨어 측면에서도 메인 서버의 매장 관리 프로그램과 모바일 단말기와의 통신을 위한 모듈만으로 POS 시스템의 확장을 위한 추가적인 소프트웨어 제작은 필요하지 않다. 본 논문에서 제안한 방법은 인터넷의 확산에 따른 유통정보화의 요소들 중 판매시점의 모든 정보를 처리하여, 거래 데이터의 정보화를 위한 POS 시스템을 무선 인터넷과 개인용 컴퓨터, 모바일 단말기를 이용하여 별도의 특정 장비 없이 구축비용 및 유지보수 비용을 낮추어 줌으로써 소규모 매장에 확산 적용될 수 있다.
이 연구는 일반인들이 해운업에 대해 어떻게 생각하고 얼마나 중요하게 생각하는지 알아보았다. 연구 결과, 해운산업에 대해 조금 알고 있다거나, 보통이다라는 대답이 과반 수 이상을 차지하는 것으로 나타났다. 국적선사 파산 방지를 위한 예산투입 필요성에 대해서는 대체로 필요하다거나 보통이다라는 대답이 50% 이상을 차지하는 것으로 나타났다. 국적선사 유지 필요성에 대해서 대체로 필요하다가 53%, 보통이다가 23%로 나타났다. 그러나, 국적선사 유지가 나와 나의 가정에 혜택을 준다고 생각하는가에 대한 질문에는 보통이다가 39%, 대체로 그렇다가 28%로 나타났다. 한진해운 파산 원인에 대해서는 오너일가의 부도덕 및 무능이 49%, 해운시황 악화가 17.4%로 나타났다. 해운업 육성 필요성에 대해서는 해상운송 서비스 수출을 통해 외화획득 및 서비스수지 개선이 43.5%, 수출입 화물의 원활한 운송이 36.5%를 차지했다. 한진해운 파산으로 나는 어떤 피해를 입었는가에 대한 질문에는 기타(별로 없음)이 54.6%, 물가 상승이 14.5%로 나타났다. 해운산업 인식제고방안에 대한 개방형 질문에 홍보, 투명의 빈도가 높은 것으로 나타났다. 연구 결과를 통해 일반인들이 해운업에 대해 생각하는 중요도는 대체로 높지 않은 것으로 보인다. 또한, 한진해운 파산의 원인이 오너일가의 무능 및 부도덕을 제1 원인으로 꼽고, 해운업 인식제고 방안으로 투명을 꼽는 것으로 볼 때 한진그룹 일가의 부도덕이 국민적 공분을 산 것으로 볼 수 있고, 이것이 해운업의 이미지 악화에 영향을 준 것으로 보여진다. 따라서 우리 해운업계는 최근 각광 받고 있는 ESG 경영을 강화해야 하겠다. 홍보와 관련해서 학회 차원에서는 유튜브 채널을 운영해 대중의 눈높이에 맞는 해운과 항만지식 정보 제공이 필요하다고 할 수 있겠다.
센서 정보, 물류/유통정보, 신용 정보, 주식 정보 등이 과거보다 다양하면서 대용량의 연속 발생 형태 데이터가 발생하고 있다. 이러한 데이터는 대용량의 특의 변화가 빠른 특징들을 가지고 있기 때문에 학습이 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 일정 윈도우 크기의 최근 데이터를 연속적으로 학습시킴으로써 전체 모형을 새롭게 만들거나 모형의 일부분을 대체 하는 방법을 사용하여 왔다. 그러나 이러한 방법은 계속해서 새로운 학습모형을 만들어야 하므로 대용량의 연속 데이터를 학습시키는데 많은 시간과 비용이 든다. 따라서, 이러한 특성에 대비하기 위하여 추가적인 학습 데이터가 발생할 때 마다, 점진적이며 지속적으로 학습을 할 수 있는 학습 기법이 필요하다. 보다 빠른 속도로 학습 모형의 변화 없이 분류를 하기 위하여 대표적인 점진적 학습 방법으로 베이지안 분류기를 사용할 수 있지만, 사전확률을 알고 있다는 가정으로부터 시작을 하게 되어 일정량 이상의 학습데이터가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 베이지안 분류기와 같이 점진적으로 학습을 할 수 있지만, 사전 확률을 알지 못하더라고 학습을 할 수 있는 새로운 점진적 학습 알고리즘을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 알고리즘의 기본 개념은 여러 전문가의 의견을 종합하는 방식이다. 여기서는 속성값(attribute value)을 한명의 전문가로 보고 전문가 집단의 의사 결정이 맞을 경우에는 가점을 주고 틀릴 경우에는 감점을 하는 방식으로 학습을 하게 된다. 실험결과 이 방법은 의사결정나무나 베이지언 분류기와 비교해 비슷한 성능을 나타내었으며, 향후에 스트림 데이터 분석에 사용할 가능성을 보였다.
인터넷을 통한 전자상거래가 보편화됨에 따라 다품종, 소량 생산품을 취급하는 중소 인터넷 쇼핑몰의 수가 증대되었다. 중소 인터넷 쇼핑몰은 그 특성상 다수의 재고물량을 확보할 수 있는 공간이 부족하다. 따라서 전통적인 재고 관리 방법으로 고객의 요구에 즉각적으로 반응하기 어렵다. 본 논문에서는 판매자의 판매량에 따라 공급업체가 재고량을 조절할 수 있는 VMI를 인터넷 쇼핑몰에 도입한 SOHO-VMI를 제안한다. 제안된 SOHO-VMI는 다수의 공급업자 및 판매자와 상호작용 할 수 있는 M $\times$ N 구조를 지원한다. 그리고 기존 시스템에서 사용하는 EDI 문서와 상호작용을 위해 XML/EDI를 사용하도록 제안하였다. 또한, 판매자의 물품 판매 정보 및 계절적 요인을 고려하여, 공급업체에서 물품생산량 및 유통량을 조절 할 수 있는 물류 통계 예측 알고리즘을 제안하였다.
RFID(Radio-Frequency IDentification)시스템은 무선으로 사물을 식별하는 기술로 물류, 운송, 유통, 재고관리 등과 같은 물품관리를 획기적으로 개선할 수 있는 새로운 방법이다. 그러나 무선을 사용하고 있는 RFID는 통신구간에 대한 보안의 취약성 때문에 정보 누출 및 변조 같은 위험성을 가지고 있다. 우리는 이런 RFID 통신 시스템에 복잡계의 대표적인 계인 Tent-Map을 적용하여 새로운 인증 프로토콜을 설계하였다. 복잡계의 대표적인 특징인 초기치 민감성과 불규칙성을 RFID의 Reader 와 Tag에 적용하여 보다 견고하고 간략한 인증시스템을 설계하였다. 본 논문에서 보인 복잡계를 이용한 RFID 인증 프로토콜 설계는 기존의 Hash 함수나 난수에 의존되었던 인증 시스템에 차별화된 새로운 방법으로 그 활용성을 검증하는데 그 목적이 있다.
RFID(Radio Frequency Identification)는 버스카드, 출입문 카드, 물류유통, 건축자재 관리 등 일상생활에서 다양하게 사용되는 태그의 일종으로 ID정보를 무선 주파수(RF, Radio Frequency)를 사용하여 인식하는 무선인식장치이다. RFID는 투과성과 인식률, 메모리 크기, 다중태그 인식률, 외부 오염 먼지, 외부 충격 등에 따라 크기와 성능이 달라지고, 이와 같은 요소들을 고려한 RFID 보호를 위한 패키징이 필요하다. 현재 RFID는 건축자재의 효과적인 관리를 위해서도 다양하게 사용되고 있는데, 건축자재에 RFID를 부착하기 위해서는 외부로 부터의 충격에 강건한 건축자재용 RFID 패키징 제작이 요구되고 있다. 본 논문에서는 외부 충격에 강하고, 고장 시 RFID의 교체가 가능하도록 패키징 틀과 본체를 분리하여 설계된 건축자재용 RFID 패키징을 제안한다. 제안된 RFID 패키징을 위한 상세한 설계도를 제시하였으며, 3D 프린터를 사용하여 설계된 패키징을 직접 제작하여 성능 평가를 실시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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