대학들이 기업체가 요구하는 문제해결 능력을 갖춘 인재를 양성하기 위하여 관련 전공 및 교과목을 개설하고 있다. 빠른 기술발전이 융복합인 인재를 요구되는 시대가 도래 한 것이다. 본 연구에서는 여자대학생들의 4차 산업혁명과 지능정보화 기술 인식 변화를 파악하고 대처하기 위해 3년간(2017년~2019년) 설문조사 결과를 분석하였다. 첫째, 4차 산업혁명에 대한 관심도는 2017년 59%에서 2019년에는 80%로 증가. 둘째, 기술 전략의 우선순위로 사물인터넷(IoT)과 정보통신, 인공지능, 교육연구 시스템 혁신. 셋째, 핵심 키워드는 인공지능(A.I), ROBOT, JOB, 넷째, 과학기술분야의 기회와 일자리 증가에 대한 예측으로는 50%. 다섯째, 대학 역할의 중요성은 50%, 기업의 역할은 80%로 기업의 역할이 더 높다. 여섯째, 과학기술에 필요한 정보로는 교육훈련정보, 미래사회변화, 유망미래정보, 일곱째, 가장 필요한 교육으로는 창의력교육, 코딩교육, 융합교육, 공학 순이었다. 4차 산업혁명 시대는 다방면에 걸쳐 SW 인력 기반을 확충하는 것이 필수적이다. 초융합을 위한 연결성을 제공해야 하는 대학교육은 융합과 연계교육, 창의적인 사고, 자기 주도적 문제해결 등 산업 수요에 최적화된 커리큘럼을 제공해야 한다.
우리 사회는 빠른 속도로 고령화가 진행되고 있다. 이러한 초고령화 사회에서는 의료비 증가도 늘어나고 있으며 이 상황은 사회보장제도의 지속가능성을 저하시키는 국가적인 문제로 인식되고 있다. 이를 해결하기 위해 노인 건강관리를 위한 다양한 서비스가 추진되어왔지만 대부분 취약계층, 만성질환 발병 후 건강관리에 집중해 왔으며 예방차원의 건강관리는 부족하였고 대부분 시범사업으로 그치고 있는 것이 현실이다. 이에 본 논문에서는 국내외 노인대상 건강관리 서비스의 현황을 분석하고 이를 근거로 한계점과 개선점을 분석하여 IoT 기반의 토탈실버케어센터 구축을 제안하였다. IoT 기반의 토탈실버케어센터는 다양한 센서, 의료기기, 스마트밴드 등을 통해 노인들의 건강상태를 편리하게 모니터링 할 수 있으며, 이를 바탕으로 긴급히 방문해야 하는 사용자를 구분하여 간호제공자의 시간절약 및 업무의 효율화를 통해 간호서비스의 질을 향상시킬 수 있다. 또한 사용자의 건강상태 변화가 있는 경우 건강간호 중재를 적시에 제공할 수 있을 뿐만 아니라 실시간 영상시스템을 통해 정신적인 어려움을 극복하는데 도움을 줄 수 있다.
현재 미아 찾기 시스템들은 QR코드와 RFID칩, 스마트 폰 간의 통신을 이용한 미아 찾기 시스템들로 이루어져 있다. 그러나 현재의 미아 찾기 시스템은 주변에 사람이 있어야 찾을 수 있고, 아이들에게 스마트폰을 사줘야하는 부모들의 경제적인 부담과 제한적인 배터리로 인해 납치와 같은 극한상황이나 주변 사람 도움없이 미아를 찾기 힘들다는 한계점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 사람이 주변에 있을 때와 없을 때 두가지 측면에서 접근해야 한다. 본 논문에서는 IoT(Internet of Things) 기술로 각광 받고 있는 비콘과 오픈소스 하드웨어를 이용하여 AP(Access Point)가 설치된 한정된 공간에서 주변에 보호자 없이 미아를 찾을 수 방법과 각각 개개인의 스마트폰 어플리케이션이 AP가 되어 미아를 찾을 수 있는 방법 두 가지를 결합한 IoT 미아 찾기 시스템을 개발하였다. 두 가지 상황에 대한 미아의 위치 정보를 상황인식을 통해 정확하게 제공하는 것이 주된 목적이며 스마트 폰 APP은 87.7%, 감시용 디바이스 AP는 91.1%의 정확도 결과를 얻을 수 있었다.
전 세계적으로 온라인 상거래 시장 규모가 성장함에 따라 국제 및 국내 기업의 상표권이 침해되는 사례가 빈번하게 발생하고 있다. 다양한 연구 및 보고서에 따르면, 해외 기업 또는 개인이 국내 기업의 상표권을 침해한 사례와, 국내 기업 간 발생하는 상표권 분쟁 사례가 증가하고 있는 것으로 나타나고 있으며, 특허청의 보고서에 따르면 기업의 규모가 작을수록 상표보호를 위한 사전 예방활동을 수행하지 않는다고 응답한 비율이 높은 것으로 나타났다. 이러한 문제는 선등록 상표에 대한 사전조사 또는 자사의 상표보호를 위해 소요되는 인력과 비용이 원인인 것으로 판단된다. 한편, 국내에서 선등록상표에 대한 사전조사를 위해 상용되는 서비스를 살펴보면 상표 이미지를 활용한 검색 서비스를 제공하고 있지 않은 상황이다. 이로 인해 국내 대다수의 기업은 자사의 상표 보호 및 선등록 상표에 대한 사전조사 수행 시 방대한 양의 선등록된 상표를 수작업으로 조사해야하는 문제가 발생한다. 따라서 본 연구에서는 기업의 상표권 보호 및 선등록 상표에 대한 사전조사 수행 시 투입되는 인력 및 비용절감과, 국내외에서 발생하고 있는 상표권 침해 문제를 해결하기 위해 합성곱 신경망 기법을 활용한 지능형 유사 상표 검색 모델을 개발하고자 한다. 지적 재산권 전문가가 선정한 테스트 데이터를 활용하여 지능형 유사 상표 검색 모델의 정확도를 측정한 결과 ResNet V1 101의 성능이 가장 높게 나타났다. 해당 결과를 통해 이미지 분류 알고리즘이 단순한 사물 인식 분야뿐만 아니라 이미지 검색 분야에서도 높은 성능을 나타낸다는 것을 실증적으로 입증했으며, 본 연구는 실제 상표 이미지 데이터를 활용했다는 측면에서 실제 산업 환경에서 활용성이 높을 것으로 사료된다.
블록체인은 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷 등과 더불어 혁신적인 기술로 간주된다. 최초의 블록체인 애를리케이션이고 암호화폐인 비트코인 출시 이래로, 블록체인은 파괴적 기술로의 인식은 물론 폭 넓게 확산되지도 못하고 있다. 블록체인 관련 연구를 살펴보면, 암호화폐, 기술 일반동향과 전망, 요소기술 등에 대한 설명이 대부분이다. 물론 아직까지 블록체인 기반의 킬러 애플리케이션이 존재하지 않고 있다. 이와 같이 늦게 확산되는 블록체인 기술을 고려하여, 국내의 블록체인에 대한 최신 연구 상황에 대한 이해가 필요하다. 본 연구의 목적은 기업의 IT실무 담당자들이 조직의 경쟁력을 높이기 위해서 필요한 블록체인 애플리케이션을 식별할 수 있도록 가이드라인을 제공하는 것이다. 이를 위해서 우리는 네 가지의 접근법을 소개한다. 첫째, Iansiti & Lakhaki(2017)가 제안한 분석틀을 적용하여 국내에서 발간된 블록체인 관련 연구논문을 분류하였다. 이 작업의 목적은 조직의 실무자들이 블록체인 애플리케이션의 도입을 고려할 때 벤치마크 또는 사례로서 활용할 수 있도록 도움을 주기 위함이다. 두 번째는 제시된 분석틀을 이용하여 블록체인 애플리케이션의 가치 개념을 도입하여 조직의 블록체인 애플리케이션 채택의 진화적 경로를 제안하였다. 세 번째는, 블록체인 기술 도입을 조직의 혁신을 촉진하기 위한 수요관점에서블록체인 기술 적용이 가능한 영역을 식별할 수 있는 근거를 제공하였다. 네 번째는 기업 가치사슬 모형과 다섯 경쟁세력 모형을 이용하여 블록체인 애플리케이션 도입의 탐색할 수 있는 근거를 제공하였다.
인공지능, 빅데이터, 자율주행 등 4차 산업혁명시대를 이끄는 핵심기술은 컴퓨팅 파워의 급속한 발전과 사물인터넷에 기반한 초연결 네트워크를 통해 구현되고 서비스된다. 본 논문에서는 자율주행을 위한 기본적인 기능으로 다양한 환경에서도 정확하게 주행가능한 영역을 인식하여 추출하는 인공지능 딥러닝 모델들을 구현하고, 그 결과를 비교, 분석한다. 주행가능한 영역을 추출하는 딥러닝 모델은 영상 분할 분야에서 성능이 우수하고 자율주행 연구에서 많이 사용하는 Deep Lab V3+와 Mask R-CNN을 활용하였다. 다양한 환경에서의 주행 정보를 위해 여러 가지 날씨 조건과 주 야간 환경에서의 주행 영상 및 이미지를 제공하는 BDD 데이터셋을 학습데이터로 사용하였다. 활용한 모델들의 실험 결과, DeepLab V3+는 48.97%의 IoU를 보였으며, Mask R-CNN은 68.33%의 IoU로 더 우수한 성능을 보였다. 또한, 구현한 모델로 추출된 주행가능 영역을 이미지에 표시하여 육안으로 검사한 결과, Mask R-CNN은 83%, Deep Lab V3+는 69% 정확도로 Mask R-CNN이 Deep Lab V3+ 보다 주행가능한 영역을 추출하는 분야에서는 더 성능이 높은 것으로 확인하였다.
열처리 시설은 뿌리산업 중에서 고열에 의한 열악한 환경과 긴 근로시간 등으로 원격 IOT 시스템의 적용 범위가 확대되는 상황이다. 이러한 열처리 공정 환경에서 IOT 미들웨어는 사물인터넷 기기(센서 등)의 데이터 정보를 해석하고 관리하며 제어할 수 있는 중추적 역할이 요구된다. 그간 열처리 원격에서 제어하는 시스템은 현장 상황에 대한 전반적 감시 없이 작업자의 일괄 시스템 명령으로 운영되었다. 하지만 열처리 시설의 안전성과 정밀한 제어를 위해서는 다양한 센서 컨트롤과 주변 작업환경 인지가 필요하다. 본 논문에서 제시한 열처리 안전지원 시스템은 그에 대한 해결책으로 열화상 감지를 통해 열처리로의 작업인력 접근을 파악하고 원격에서 작업 가동 시 열처리 장비의 Safety를 위한 지원시스템을 제안하였다. 또한 일반적인 고정된 열점 감시 기반 열화상 분석보다 더욱 빠르고 정확한 인식을 위해 DNN 딥러닝 네트워크를 활용한 OPEN CV 기반 열화상 분석 시스템을 구성하였다. 이를 통해 열처리 산업에 특성화된 안전관리 지원과 향후 열처리 환경에서 범용적으로 활용 할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다.
본 논문은 '격물치지'란 개념의 의미변화를 분석함으로써 '근대'를 인식하는 사상적 전환을 고찰하고자 하였다. 격물치지란 성리학의 사유를 해명하는 주요개념어였다. 그러나 근대공간에서 격물치지는 science의 번역어로서 자리잡았다. 성리학의 격물치지는 천리를 체인하는 방법으로서 인간의 도리(道理) 및 가치판단의 영역과 밀접한 관련이 있었다. 그러나 근대적 함의를 지닌 격물치지학(格物致知學)은 객관사물에 대한 과학적 탐구에 국한된 것으로서, 결과적으로 성리학적 사유를 해체하는 중요한 기제였다. 넓게는 자연과학을 좁게는 물리학(物理學)의 의미로 사용된 격물치지학은 서구 근대 자연과학 및 기술 적극 수용해야하는 주장을 뒷받침하였다. 개화파는 서구의 격물치지학이 바로 그들의 문명과 부국강병의 근본적인 원동력이라고 파악했기 때문에, 서구처럼 문명국이 되기 위해서는 격물치지학을 적극 수용해야 한다고 주장하였다. 격물치지학을 수용한다는 것은 곧 그들의 앞선 문명성을 새로운 전범으로 받아들이는 것을 의미하였다. 성리학의 해체와 문명의 수용은 곧 근대(近代)와 전근대(前近代)를 가르는 기준이기도 하였다. 격물치지학은 자원화된 만물에 대한 과학기술적 탐구였다. 이것은 성리학의 천인합일(天人合一)의 유기적 연관성을 탈각함으로써 가치판단영역과 분리된 기술적 발전을 추구하였다. 서구열강이 앞선 과학기술의 물리력을 앞세워 제국주의침략을 자행하던 시기였기 때문에 과학기술을 수용하는 것이 절박한 시대문제이긴 했다. 그러나 문명화에 함몰되어 서구 근대문명에 대한 도덕적 성찰을 도외시함으로써 근대문명이 지닌 야만적 침략성을 비판할 수 있는 근거를 상실했다. 더 나아가 서구근대를 진보적 전범으로 수용하고자 하는 강렬한 욕망이 야만적 근대 너머를 상상할 수 있는 여지마저 봉쇄함으로써 스스로 '결핍된 타자'로 전락하였다. 개화파가 결과적으로 친일파가 되었던 것은 바로 이러한 몰주체적(沒主體的)인 문명관(文明觀)에 기인한 것이다.
전자출결관리시스템의 경우 일부 대학 및 교육기관에서 시범적으로 도입, 운영하고 있다. 그러나 대부분의 관련시스템은 기존의 바코드 및 마그네틱 카드시스템을 설치, 운영하고 있으며, 비접촉식 RF카드를 도입하여 강의실의 출결관리를 하고 있으나 인식거리(5cm이하) 문제, 학생들의 출결을 위한 매번 카드를 리더기에 읽혀야하는 체크과정을 요구함으로 학생들의 강의실 이용의 혼잡 발생 등의 문제점을 야기 시켰다. 또한 한번 체크한 기록을 가지고 한 과목의 강의시간에 활용하므로 중간이석(조퇴, 두 번째 강의시간 결석 등) 상황에 실시간으로 대응 할 수 없다. 이러한 문제들을 해결하기 위해서 제안된 다양한 모바일 출결 시스템들 또한 스마트폰의 애플리케이션만을 활용하여 출석여부를 확인하기 때문에 중간 이석 및 대리 출석 등과 같은 문제들을 본질적으로 해결하지는 못하는 실정이다. 본 논문에서는 가상의 경계로 구분된 영역에 대해서 사람, 사물 등의 진입과 진출을 감지하는 측위 기반 기술인 지오펜싱 기술을 이용하여 수강생이 스마트폰을 가지고 지오펜스로 설정된 강의실을 드나들 때 출입기록을 자동으로 기재하도록 설정하여 중간 이석 및 대리출석 문제를 해결하는 스마트 출결시스템을 제안한다. 그리고, 강의실에 입장할 때 스마트폰의 기능 일부를 제한(무음, 진동, 인터넷 사용)하여 스마트폰을 통해 발생되는 의도하지 않은 실수들을 미연에 방지할 수 있는 기능 또한 제공한다.
최근 사물인터넷의 발전으로 사용자 주변 상황을 인지하여 맞춤형 서비스를 제공하는 상황인지 시스템에 대한 관심이 증가되고 있다. 기존의 상황인지 시스템은 사용자 주위에서 생성되는 데이터를 분석하여 사용자 주변 상황을 표현하는 상황 정보로 추상화하는 기술이 사용되었다. 하지만 증가하는 사용자의 서비스 요구 사항에 따라 다양한 종류의 비정형 데이터의 사용이 증가하고, 사용자 주변에서 수집되는 데이터의 양이 많아지면서 비정형 데이터의 처리와 상황인지 서비스의 제공에 어려움이 있다. 이러한 사항은 딥러닝 응용에서 비정형 구조의 입력 데이터가 많이 사용되는 데서 찾아볼 수 있다. 기존 연구에서는 에지 컴퓨팅 환경에서 다양한 딥러닝 모델을 활용해 비정형 데이터를 상황 정보로 추상화하는 연구가 진행되었으나, 수집-전처리-분석 등과 같은 추상화 과정 간의 종속성으로 인해 제한된 종류의 딥러닝 모델만이 적용 가능하기 때문에 시스템의 기능적 확장성이 고려되어야 한다. 이에 본 논문은 에지 컴퓨팅 환경에서 딥러닝 기술을 활용한 비정형 데이터 추상화 과정의 기능적 확장성을 고려한 비정형 데이터 추상화 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 데이터 처리가 분산되어 있는 에지 컴퓨팅 환경에서 수집과 전처리 과정을 수행할 수 있는 팻 클라이언트 기술을 사용하여 추상화 과정의 수집-전처리 과정과 분석 과정을 분리하여 수행하는 것이다. 또한 분리된 추상화 과정을 관리하기 위해 수집-전처리 과정을 수행하는 데 필요한 정보를 팻 클라이언트 프로파일로 제공하고, 분석 과정에 필요한 정보를 분석 모델 설명 언어(AMDL) 프로파일로 제공한다. 두 가지 프로파일을 통해서 추상화 과정을 독립적으로 관리하여 상황인지 시스템의 기능적 확장성을 제공한다. 실험에서는 차량 출입 통제 알림 서비스를 위한 차량 이미지 인식 모델을 대상으로 팻 클라이언트 프로파일과 AMDL 프로파일의 예제를 통해 시스템의 기능적 확장성을 보이고, 비정형 데이터의 추상화 과정별 세부사항을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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