시스템 분석가 또는 정보시스템 설계자들의 역할은 경영자와 정보기술자 간의 간극을 메우는 것이다. 이들은 사물을 인식하여 개념화하고 추상화하여 정신모델을 형성한 다음, 다양한 그래픽 모델링 도구를 이용하여 표현함으로써 데이터모델이나 프로세스 모델과 같은 현행 모델(ASIS model)을 구축한다. 이들은 자신의 경험과 지식을 바탕으로 현행모델에서 문제점을 발견하고 개선안을 구상하여, 다시 그래픽 도구를 이용하여 미래모델(TOBE model)을 설계한다. 이와 같이 시스템분석 및 설계 전공자들에게 그래픽 모델링 능력은 매우 중요함에도 불구하고, 그래픽모델링 능력을 측정하기 위한 연구는 매우 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 시스템분석가와 정보시스템 설계자들에게 가장 핵심적인 능력이라고 할 수 있는 그래픽모델링능력을 측정하기 위한 도구를 개발하였다. 언어학, 수학, 경영과학, 통계학 등 다양한 학문 분야에서 모델링 능력을 측정하기 위한 연구들을 참고하여 그래픽 모델링 능력 설문 문항을 개발하고, 이를 92명의 필리핀과 한국의 정보시스템 관련 전공 학생들에게 시험을 보게 하여 그 결과를 바탕으로 측정도구의 신뢰성과 타당성을 검증하였다. 학계에서는 학생들의 모델링 학습효과를 측정하는 도구로 활용할 수 있고, 기업에서는 시스템분석가와 정보시스템 개발자를 채용할 때 적성검사 도구로 이용할 수 있을 것으로 기대된다.
RFID는 초소형 IC 칩에 식별정보를 입력하고 무선주파수를 이용하여 칩이 부착된 각 사물의 정보를 인식하고 추적, 관리할 수 있는 유비쿼터시대의 핵심기술이다. 그러나 RFID 시스템은 사용자가 의식하지 못하는 사이에 타인에 의해 개인정보는 물론 상황정보까지 수집되고 이용될 수 있기 때문에 프라이버시침해 문제와 정보보안의 대책이 시급한 실정이다. 뿐만 아니라, 유선상에서 사용되는 보안강도가 높은 여러 암호화 알고리즘은 태그의 다양한 제약 때문에 직접 적용되기 어렵다. 본 논문에서는 국제 표준화에 따른 ISO/IEC 18000-6의 표준안을 바탕으로 RFID 태그의 설계와 설계 과정에서 드러난 RFID 시스템이 가지고 있는 문제점을 분석해보았으며 또한 설계한 태그에 적용 할 수 있는 암호화 알고리즘에 대해서 고찰하였다.
무선인터넷 기술의 발달과 응용의 확산으로 위치정보를 이용한 위치기반 서비스 형태는 더욱더 다양해 지고 있다. 특히, 언제 어디서나 사람과 사물 같은 객체의 위치를 인식하고 이를 기반으로 유용한 서비스를 제공하는 유비쿼터스 위치기반 서비스(Ubiquitous Location Based Services : u-LBS)가 중요한 서비스로 대두되고 있다. 이와 관련하여 본 논문에서는 차량 충돌 위치와 관련한 서비스 시스템을 제안한다. 제안 된 시스템에서 사용된 GPS Packet에는 위치에 대한 정보와 차량 충돌에 대한 충돌 세기와 시간, 차량에 대한 NodeID 등으로 구성되어 있다. 이러한 데이터들을 이용하여 하나의 패킷이 만들어 지게 되고 차량 간 충돌이 발생할 경우 차량에서 Gateway로 전송된다. Gateway에서 Server로 전송된 패킷은 충돌 여부를 판단하여 위급상황으로 판단되면, 구급센터로 위치정보와 충돌측정여부에 대하여 알려주게 된다. 또한, 이러한 위급상황에 대해서는 외부에 있는 가족 등의 관련된 사람들에게 무선으로 무선단말기(PDA, 휴대폰)를 통해 알려주게 된다. Server에 들어오게 되는 충돌 정보들은 Database에 저장이 되도록 구성하였다. 아울러, 제안한 u-LBS시스템의 유효성을 검증하기 위한 실험을 수행하였다.
영상보안은 카메라, 전송장치, 저장 및 재생장치 등으로 구성되며 범죄예방, 재난 감시 등에 사용되고 있다. 최근 매우 다양한 분야로 파급되고 있으며, 자동으로 사람 및 사물의 특징적인 객체를 인식하거나 추적할 수 있는 지능형 영상보안 시스템으로 발전하고 있다. 본 연구는 홈과 공공부문, 민간부문으로 구분하여 최신 기술을 적용한 영상보안 서비스 사례들을 조사하고 비즈니스 관점에서 어떠한 이점을 가져다주는지 조사·연구하고자 하였다. 본 연구에서 소개한 사례들을 살펴봄으로써 뛰어난 CCTV와의 호환, 여러 개의 영상감시, CCTV 촬영 화면 모션 감지, 자동 분석을 통한 알람 제공 등 영상보안 서비스가 지능적으로 발전하고 있다는 것을 확인할 수 있었다.
차량의 자율주행을 위한 최근의 연구는 매우 활성화되고 있고, 안전운행을 보조하고 운전자의 편의성을 향상시키기는 추세이다. 자율주행 차량은 인공지능의 결합, 영상인식 능력과 더불어 사물간의 인터넷 통신이 필수인 상황이다. 모바일 이통통신 네트워크는 처리하는데 한계가 있기 때문에, 쉽게 구현이 가능하고 확장이 용이한 Wi-Fi 네트워크를 활용하여 확장한다. 이러한 차량 관제용 네트워크를 구축하기 위한 무선 설계방식을 제안한다. 이동 단말장치의 데이터 송수신의 손실을 최소화하기 위한 AP의 배치 구성과 소프트웨어 구성방식을 제안한다. 제안한 네트워크 시스템의 설계를 통해서 이동 차량의 통신성능을 비약적으로 높일 수 있다. 또한 다양한 단말장치의 이동에 대한 실험을 통해, 차량용으로 사용할 수 있는 GPS, 영상, 음성 및 데이터 통신의 패킷 구성을 검증한다. 이러한 무선 설계기술을 2.4GHz, 5GHz 및 10GHz Wi-Fi 등의 다양한 범용 무선 네트워크에 확장적용이 가능하다. 또한 무선 지능형 도로망과 자율주행과의 연동이 가능하다.
컴퓨터 화면속에만 존재하는 결과물을 넘어서서 구체적인 사물을 만들고 그 과정에서 소프트웨어 프로그래밍 원리 및 실제를 경험할 수 있는 피지컬 컴퓨팅의 교육방법이 주목받고 있다. 본 논문은 초등예비교사들이 3D 프린팅 및 모델링을 경험하면서 이 과정에서 프로그래밍 원리를 이해할 수 있는 수업 방안을 모색하였다. 이를 위해 틴커캐드 코드블록$^{(R)}$(Codeblocks) 프로그래밍 환경을 컴퓨팅 사고력 프레임워크에 기반하여 분석하고 이를 3D 프린팅 수업에 도입하였다. 본 수업을 예비교사들을 대상으로 적용하고 반구조화된 설문을 실시하여 예비교사들의 수업에 대한 반응 및 인식을 조사하였다. 본 연구는 예비교사교육 현장에서 코드블록을 3D 프린팅 수업에 도입하여 컴퓨팅 사고력과 연계하는 수업 사례로서 예비교사 소프트웨어교육에 시사점을 제공한다.
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.
현재 우리 사회에서 자주 언급되고 있는 단어들 중 하나는 스마트 머신이라 할 수 있다. 스마트 머신은 똑똑하거나 혹은 지능적인 기능을 포함한 기계를 의미한다. 이러한 스마트 머신이 최근 우리 가정환경에서 적용되고 있는 사례들이 늘어나고 있다. 바로 스마트 홈의 결과로서 발생하는 현상들이다. 스마트 홈 환경에서 스마트 스피커는 전통적인 음악 재생의 기능에서 벗어나 이제는 스마트 홈의 다양한 구성 요소인 디바이스들을 제어하는 인터페이스 역할이 증대되고 있다. 본 연구에서는 국내, 외 스마트 스피커 시장의 기술 동향 등을 살펴보고, 현 제품들에 대한 문제점을 분석하였으며, 필요한 핵심기술에 대해 기술하였다. 국내 스마트 스피커 시장에서는 SKT와 KT가 관련 산업을 리드하고 있으며, 반면에 국외에서는 대표적인 IT 기업인 아마존, 구글, 애플 등이 관련 제품의 출시 및 기술 개발에 주력하고 있다.
최근 딥러닝 기술이 발전함에 따라 자율 사물 기술이 주목받으면서 드론이나 자율주행차 같은 임베디드 시스템에서 DNN을 많이 활용하고 있다. 클라우드에 의지하지 않고 높은 인식 정확도를 위해서 큰 규모의 연산이 가능하고 다수의 DNN을 처리할 수 있는 임베디드 시스템들이 출시되고 있다. 이러한 시스템 내부에는 다양한 수준의 우선순위를 갖는 DNN들이 존재한다. 자율주행차의 안전 필수에 관련된 DNN들은 가장 높은 우선순위를 갖고 이들은 반드시 최우선적으로 처리되어야 한다. 본 논문에서는 다수의 DNN이 동시에 실행될 때 우선순위를 고려해서 DNN을 스케줄링하는 프레임워크를 제안한다. 낮은 우선순위의 DNN이 먼저 실행되고 있어도 높은 우선순위의 DNN이 이를 선점할 수 있어 자율주행차의 안전 필수 응용의 빠른 응답 특성을 보장한다. 실험을 통하여 확인한 결과 실제 상용보드에서 최대 76.6% 성능이 향상되었다.
Recently the meaning of the road name address is expended as an information through the revision of the Road Name Address Act. As this revision, the address of things (AoT) become more important indicating the possibility for the expansion to the related business. However, recent study about AoT does not concern how the current priority system works from the first research. In this study, we analyze perception about addressable object between AoT experts and public using AHP analysis. We structured the importance of addressable objects as two categories; urgency and value creation. The necessity in emergency or daily, accessibility and welfare conform the urgency index. Meanwhile, public value creation in public domain or profitability in the business area and economics conform value creation index. We conducted survey for total of 89 of experts and public. The results of this study indicate the relative importance of AoT measured by experts and public. Generally, public tend to concern more about accessibility conforming the urgency index than experts. Moreover, the public WiFi and the sports complex scored the high priority among the remain addressable objects, in respect of the urgency and the value creation. This result could be implemented for the activation of the smart city industry base on the geospatial information including AoT.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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