• 재활복지
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• 제22권3호
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• pp.23-39
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• 2018

제4차 산업혁명과 기술혁신은 장애를 가진 사람들의 일자리 요인을 복잡하고 어렵게 만들 것이기 때문에 이 연구는 일자리 구조에 영향을 주는 기술요인을 분석하고 나아가 노동시장의 변화와 산업별 취업자의 추세변화를 통해 제4차 산업혁명에 대응하는 장애인 일자리 개발방안을 찾고자 하였다. 이를 위해 문헌연구와 FGI를 실시하였으며 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 제4차 산업혁명의 일자리 구조에 영향을 미치는 기술적 요인은 인공지능, 사물인터넷과 네트워킹, 3D프린팅, 빅데이터 구축이며, 둘째, 산업혁명으로 인한 기술혁신은 일자리 구조에 큰 영향요인이었으며 산업혁명과 기술혁신이 진전되면서 1, 2차 산업에서 3차 산업으로 일자리가 급격히 이동하였으나 장애인의 경우는 이러한 추세와는 다른 양상을 보였으며 특히, 2, 3차 산업에서 의미 있는 변화추세가 없으며 이 같은 원인은 장애인 구직자에 대한 기술혁신과 산업변화에 따른 역량개발 기회가 제한된 결과로 분석되며, 셋째, 제4차 산업혁명과 일자리 구조변화에 대한 장애인의 대응방안으로서는 (1)기술혁신에 대응하는 역량개발을 위한 선제적 투자가 필요하며 역량개발을 위한 교육방식은 분리교육이나 특수교육 보다는 통합적 교육과정 내에서 역량개발이 이루어질 수 있도록 교육과정과 방법 등의 지원이 이루어져야 하며, (2)기술적 측면으로 기술혁신과 변화의 원칙으로 보편적 설계와 보편적 서비스가 지켜질 수 있도록 해야 하며 이미 개발된 기술과 서비스에 대하여는 이를 해결하기 위한 지식정보격차 해소를 위한 지원이 필요하며, (3)정책적으로는 제4차 산업혁명과 기술혁신에 대응하기 위한 장애를 가진 사람들을 위한 장기적인 전략개발이 필요하며, 고임금-고학력 장애인 구직자와 저임금-저학력 구직 장애인을 위한 차별화된 일자리 정책개발이 필요하며, (4)제4차 산업혁명과 기술혁신으로 새롭게 일자리가 창출되는 뉴칼라 직종의 인력양성을 위한 개발 정책이 마련되어야 하며, 마지막으로 제4차 산업혁명과 급격하게 변화하는 기술혁신에 대응하기 위해서는 장애를 가진 사람들의 기초적인 자료들이 빅데이터화 될 수 있어야 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.278-281
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• 2018

초기의 웹 기술은 텍스트 위주의 정보를 브라우저를 통해 보여주는 것이었다. 하지만 웹 기술이 발전하면서 브라우저를 통해 대용량의 멀티미디어 데이터를 보여주는 것이 가능해졌다. 웹 기술이 센서 네트워크, 하드웨어 제어, 빅 데이터와 인공지능 서비스를 위한 데이터 수집 및 분석 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 대표적으로 사물인터넷의 인터페이스에 웹 브라우저를 탑재해 HTTP 통신으로 센서를 제어하고, 정보를 사용자에게 제공하는 사물 웹 플랫폼에 대한 표준이 마련되었다. 또한, 최근에는 웹 어셈블리의 개발로 웹 브라우저에서 실행할 수 없었던 3D 객체, 가상/증강 현실 콘텐츠를 C계열의 네이티브 언어를 통해 실행 가능해졌다. 기존 웹 애플리케이션의 성능을 평가하는 요소는 퍼포먼스, 네트워크 리소스, 보안 등의 요소들이 있었다. 하지만 웹 애플리케이션이 적용되는 분야가 다양해진 만큼 이 요소들에 대한 재해석과 검토가 필요한 시점이다. 이에 본 논문에서는 웹 애플리케이션의 성능을 평가하는 요소들에 대한 분석을 진행하고자 한다. 각 요소들에 대한 분석과 주요점, 보완되어야 하는 사항 등을 검토하여, 웹 기반 애플리케이션 개발의 한 지표를 정립하고자 한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.551-556
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• 2018

4차 산업혁명이 시대적 이슈로 떠오르며, 우리나라가 기술 후발주자의 위치에서 4차 산업혁명을 선도하는 '퍼스트무버'가 되기 위해, 빅데이터, 인공지능, 로봇, 사물인터넷, 3D 프린팅 등의 ICT 기술을 향후 어떻게 발전시켜 나아갈지 연구개발전략 수립의 중요성이 강조되고 있다. 본 논문에서는 4차 산업혁명이 우리사회에 미칠 파급효과와 현 국방기술기획체계의 현황을 분석하고, 국방의 R&D 관점에서 4차 산업혁명 기술의 국방 분야 활용을 위한 개선방안을 제시하였다. 현 국방 R&D 전략은 군에서 요구하는 무기체계의 연구개발을 통한 적시 전력화를 위해 각 무기체계의 핵심기술들을 사전에 확보하는 방향으로 초점을 맞추고 있다. 현 제도 하에선 4차 산업혁명 기술의 역할이 군에서 요구하는 무기체계의 일부 기능 구현으로 국한되게 된다. 이와 같은 제약의 개선방안으로써 소요무기체계가 결정되지 않았지만, 미래 전장을 선도하게 될 것으로 예상되는 기술 개발을 가능하게 하는 선도형 핵심기술 사업의 활성화와 4차 산업혁명 기술의 국방 R&D 체계 내의 역할 확대를 위해 무기체계 선도형 핵심기술 로드맵의 수립을 제안하였다.

• 한국습지학회지
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• 제22권4호
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• pp.245-256
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• 2020

본 연구의 목적은 우리나라 환경산업 해외시장 진출 전략 수립을 위하여 선진국과의 환경산업 기술경쟁력을 평가하고자 하였다. 환경산업 기술경쟁력을 평가하기 위하여 국내·외 환경산업기술 분류체계를 바탕으로 환경산업 분야별 중점 기술을 분류하고, 기술경쟁력 평가지표를 구축하였다. 평가지표 자료 구축을 수행한 후 델파이 분석 및 논문·특허 분석, 수출·입 분석을 수행하였으며, 지표값에 대한 표준화 분석을 수행하였다. 또한, AHP(Analytic Hierarchy Process) 기법을 통해 평가지표별 가중치를 산정하여 한국, 미국, 영국, 독일, 프랑스의 환경산업기술 경쟁력 평가 결과를 도출하였다. 평가 결과, 모든 환경산업 분야에서 미국이 상대적으로 기술경쟁력이 가장 높은 것으로 평가되었으며, 한국은 선진국에 비해 상대적으로 가장 낮은 경쟁력을 가지고 있는 것으로 평가되었다. 특히, 한국은 다매체 환경관리 및 지속가능 사회시스템 구축분야가 선진국에 비해 기술경쟁력 수준이 가장 낮은 것으로 나타났다. 따라서 국내 환경산업기술이 글로벌 선진시장에 진출하기 위해서는 국내 강점인 사물인터넷, 클라우드, 빅데이터, 모바일, 인공지능 기반의 4차 환경산업 개발을 통해 경쟁력을 강화해야 할 것으로 판단된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.164-177
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• 2018

IoT 디바이스와 관련한 시장이 확대됨에 따라 이와 관련한 보안 침해 사고의 규모가 상당할 것으로 예측된다. 이에 따라 국내 정보보호와 관련한 법제 정비를 위한 움직임 또한 활발해지고 있으며, 강화된 정보통신망 법이 시행되었다. IoT 관련 침해 사고는 재정적 피해뿐만 아니라 인명 사고로도 이어질 수 있기 때문에, IoT 디바이스 보안에 큰 관심이 집중되고 있다. 본 논문에서는 IoT 디바이스가 갖춰야 할 필수 보안기능을 법제적 관점과 기술적 관점을 통해 시사점을 제시하고, 이와 관련한 기술들을 분석한다. 이는 Start-up 개발자나 IoT 디바이스 설계자에게 참고자료로 활용될 수 있다.

• 융합보안논문지
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• 제16권1호
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• pp.59-68
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• 2016

최근 국내 외 여러 산업분야에서는 사물 인터넷(internet of things)과 클라우드 컴퓨팅 서비스(cloud computing service), 빅 데이터(big data) 등과 같은 융합 IT기술들의 등장으로 보안에 대한 중요성이 점차 높아지고 있다. 이러한 가운데 산업 보안(Industrial Security) 시장은 점차 커질 것으로 전망하고 있으며, 보안 기술의 진화뿐만 아니라 취약성 또한 증가할 것으로 예상되고 있다. 따라서 다양한 IT 환경으로의 진화로 인한 물리적 취약요인의 증가는 여러 산업분야들의 보안성을 결정짓는 잣대가 된다고 해도 과언이 아니다. 이에 대해 본 논문은 융합 IT환경에서의 물리 보안 기술들과 적용 사례, 물리적 취약요인들에 대해 조사 및 분석해 봄으로써, 향후, 물리적 침해 및 공격에 대한 대응 방안 마련에 활용될 것으로 기대한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.270-272
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• 2020

본 논문은 코로나 방역의 자동화를 위한 Deep learning 기술 적용에 대해 연구한다. 2020년에 가장 중요한 이슈 중 하나인 COVID-19와 그 방역에 대해 많은 사람들이 IT분야에서 떠오르고 있는 artificial intelligence(AI)에 주목하고 있다. COVID-19로 인해 마스크 착용이 선택이 아닌 필수가 되며, 이를 통제하기 위한 모델이 필요한 상황이다. AI, 그 중에서도 Deep learning의 Object detection 기술을 일상생활 곳곳에 존재하는 영상 장치들에 적용하여 합리적인 비용으로 방역의 실시간 자동화를 구현할 수 있다. 이번 논문에서는 인터넷에 공개되어 있는 사물인식 오픈소스를 활용하여 이를 구현하기 위한 연구를 진행하였다. 또 이를 위한 Dataset 확보에 대한 조사도 진행하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권5호
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• pp.935-940
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• 2023

인공지능 및 사물인터넷의 기술 발전에 따라 디지털전환(DX)은 가속화 되고있으며, 디지털전환을 위한 기술은 제조, 생산 라인등 모든 산업의 혁신적인 방안으로 떠오르고 있다. 디지털 전환의 대표적인 기술로 디지털 트윈 기술이 주목받고 있다. 이에, 본 논문에서는 디지털 전환을 위하여 플랜트의 운영 에너지를 최적화하고, 에너지 효율성 향상을 하기위해 미활용 자원을 기반으로 하는 바이오매스 플랜트용 디지털트윈 프로토타입을 구현하고 성능을 평가한다. 제안된 디지털트윈의 프로토타입에서는 프레임워크와 게이트웨이간 표준 통신 플랫폼을 응용하여 양방향으로 실시간 연동이 가능하도록 제안 및 구현한다. 프레임워크는 클라이언트 서버와 게이트웨이간 메시지 시퀀스를 정의하여 호스트 서버와 통신이 가능하도록 인터페이스를 구현한다. 제안된 프로토타입의 성능을 검증하기 위해 서버에서 양방향 데이터를 수집 및 저장하는 가상환경을 설정하여, 데이터양에 따른 성능평가를 진행한다. 제안된 플랫폼에 적용된 알고리즘이 기존 엔진에 비해 향상된 성능을 보여, 미활용 자원을 기반으로 하는 바이오매스 플랜트용 디지털트윈에 적용시 운영 에너지의 최적화와 에너지 효율 향상에 큰 기여를 할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.308-314
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• 2022

본 연구는 국내에 출원된 헬스케어 특허의 기술 융복합 분석에 관한 것으로 사회 연결망 분석(Social Network Analysis)을 이용하여 핵심 기술간 관계를 시각화하였다. 헬스케어 특허의 서브클래스 수준에서 복합 IPC 코드를 가지는 특허는 1,155건(49.4%)으로 조사되었고, 이를 대상으로 사회 연결망 분석을 실시한 결과 연결 중심성이 가장 큰 IPC 코드는 A61B, G16H, G06Q 순이고, 매개 중심성이 가장 큰 IPC 코드는 A61B, G16H, G06Q 순이다. 또한 헬스케어 특허는 두 개의 큰 기술 집합(Cluster)으로 구성되어 있다는 것을 확인할 수 있었다. Cluster-1은 A61B와 G16H 및 G06Q를 중심으로 헬스케어 인포매틱스 관련 기술을 이용한 진단, 수술 등 관련 비즈니스 모델에 해당하고, Cluster-2는 H04L과 H04W 및 H04B로 구성된 디지털 통신 기반의 헬스케어 사물인터넷 기술이다. 헬스케어 특허의 기술 융복합 핵심 쌍은 Cluster-1에서 [G16H-A61B]와 [G16H-G06Q] 이고, Cluster-2에서는 [H04L-H04W] 이다. 본 연구는 헬스케어 특허의 기술 개발 동향과 앞으로의 특허 출원에 기여할 수 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.163-169
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• 2020

최근 4차 산업혁명의 핵심기술인 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷의 발전으로 산업 현장에서 가동되는 기계의 자동화 및 무인화에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 공정 기계들은 부착된 다양한 센서들로부터 수집된 데이터를 기반으로 제어되고 이를 통해 공정이 관리된다. 만약 센서에 고장이 발생한다면 센서 데이터 이상으로 인해 자동화 기계들이 오작동함으로써 공정 손실 발생뿐만 아니라 인명피해로도 이어질 수 있다. 전문가가 센서의 이상 여부를 주기적으로 확인하여 관리하고 있으나 산업 현장의 여러 가지 환경요인 및 상황으로 인하여 고장점검 시기를 놓치거나 고장을 발견하지 못하여 센서 고장으로 인한 피해를 막지 못하는 경우가 발생하고 있다. 또한 고장이 발생하여도 즉각 감지하지 못함으로써 공정 손실을 더욱 악화시키고 있는 실정이다. 따라서 이러한 돌발적인 센서 고장으로 인한 피해를 막기 위해 자체적으로 임베디드 시스템에서 센서의 고장 유무를 실시간으로 파악하고 빠른 대응을 위해 고장 진단 및 유형을 판별하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 대표적인 센서 고장 유형인 erratic fault, hard-over fault, spike fault, stuck fault를 분류하기 위해 딥 뉴럴 네트워크 기반의 고장 진단 시스템을 설계하고 라즈베리 파이를 활용하여 구현하였다. 센서 고장 진단을 위해 구글이 제안한 MobilieNetV2의 Inverted residual block 구조를 사용하여 네트워크를 구성하였다. 본 논문에서 제안하는 방식은 기존 CNN 기법을 사용한 경우보다 메모리 사용량이 줄고 성능이 향상되며, 입력 신호에 대해 구간별로 센서 고장을 분류하여 산업 현장에서 효과적으로 사용될 것으로 기대된다.