• 제목/요약/키워드: 사물클라우드

검색결과 210건 처리시간 0.023초

ICT 융합 산업의 현황 및 전망 (Analysis and Forecasting for ICT Convergence Industries)

  • 장희선;박종태
    • 서비스연구
    • /
    • 제5권2호
    • /
    • pp.15-24
    • /
    • 2015
  • 우리나라 경제 발전에서 중요한 역할을 수행하여 왔던 ICT(Information and Communication Technology) 산업은 2014년, 어려운 여건 속에서도 휴대폰, 반도체 등 주력제품의 수출 증가로 863억 달러 규모의 무역수지 흑자를 달성하였다. 이러한 발전의 원동력으로는 정부의 선제적인 지원 정책과 기업의 투자를 꼽을 수 있으며 특히, 1960년대부터 시작된 정보화 정책과 최근의 국가정보화와 산업융합 발전 기본 계획을 통한 지원으로 우리나라는 2014년 UN 전자정부 준비지수 1위, 2015년 네트워크 준비도 지수 12위를 기록하였다. 그러나 국내외적으로 불안한 경제상황으로 ICT 산업 발전의 정체기에 들어선 요즘 세계적으로 관심과 수요가 높은 ICT 융합 분야에서의 선제적인 기술, 제품과 서비스를 개발함으로써, 향후에도 무한경쟁의 시대에서 IT Korea 강국의 이미지를 확고히 할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 ICT 융합 시장의 현황과 전망을 분석하고 특히, 클라우드, 3D 융합 및 사물인터넷 분야에 대한 국내외시장 현황을 진단한다. 세계 ICT 융복합 시장은 2020년 3조 6천억 달러, 국내 시장은 110조 원 이상이 될 것으로 전망되며, 성장 가능성이 높으나 아직 우리나라가 초기 단계 수준인 사물 인터넷과 3D 융합 산업 분야에 대한 기술개발과 정책 지원이 필요하다. 그리고 최근 미래사회의 전망에 대한 연구결과로부터 도출된 헬스케어, 금융, 인공지능, 인체 플랫폼 및 보안분야에서 우리나라가 선제적이고 주도적으로 관련 기술 및 서비스를 개발하기 위해 필요한 법 제도 및 정책 마련이 요구된다.

5G 이동통신: 4차 산업 대동맥 (5G Mobile Communications: 4th Industrial Aorta)

  • 김정수;이문호
    • 문화기술의 융합
    • /
    • 제4권1호
    • /
    • pp.337-351
    • /
    • 2018
  • 본 기술 해설 논문은 5G의 IoT, 증강현실, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터, 미래 자율주행주행차 기술을 다루면서 평창 동계 올림픽의 5G이용, 제주 스마트시티 모델을 제시했다. 그 이유는 5G는 4차 산업의 대동맥이기 때문이다. 5G가 4차 산업 대동맥인 이유는 5G가 4차 산업혁명의 핵심 인프라이기 때문이다. 인공지능(AI), 자율주행차, 가상 증강현실(VR AR), 사물인터넷(IoT) 시대가 본격화되려면 지금보다 데이터를 몇십배 이상 더 빠르고, 안전한 상태로 전송할 수 있어야 가능하다. 예컨대 원거리에 있는 자율주행차에 현재 통신 기술인 LTE로 정지 신호를 보낸다면 100분의 1초가량이 걸린다. 상당히 빨라 보이지만, 시속 100km로 달렸다면 차가 정지 때까지 30cm를 움직이기 때문에 안전을 장담하기 어렵다. 5G는 현재의 LTE보다 약 40배가량 빠른 '초당 20기가비트(Gbps) 이상'이다. 이론적으로 1cm 이내에서 차량을 세울 수 있다. 5G는 반경 1km 이내 사물인터넷(IoT) 기기 100만개를 동시에 연결할 뿐 아니라, 속도 지연이 0.001초 이하다. 세계 최대 스마트폰용 반도체업체 퀄컴의 스티브 몰렌코프 최고경영자(CEO)는 "5G는 미래를 연결할 핵심 요소이자 혁신 기술"이라며 "5G 상용화로 2035년쯤에는 12조달러의 경제 유발 효과와 2200만개의 새 일자리 창출 효과를 기대할 수 있을 것"이라고 말했다.

기계학습법을 이용한 IoMT 핀테크 모델을 기반으로 한 구조화 스토리지에서의 빅데이터 관리 연구 (Big Data Management in Structured Storage Based on Fintech Models for IoMT using Machine Learning Techniques)

  • 김경실
    • 산업과 과학
    • /
    • 1권1호
    • /
    • pp.7-15
    • /
    • 2022
  • 사물인터넷(IoT) 기술은 최근 의료사물인터넷(IoMT)으로 정의된 대량의 의료 데이터를 처리하여 발전을 위해 개발된 의료분야에서 많이 활용되고 있다. 수집된 광범위한 의료 데이터는 수집된 의료 데이터를 처리하기 위해 구조화된 방식으로 클라우드에 저장된다. 그러나 방대한 양의 의료 데이터를 효과적으로 처리하는 것은 쉽지 않기 때문에 의료분야 구조 데이터를 개발하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 IoMT에서 수집된 구조화된 건강 관리 데이터를 처리하기 위한 기계 학습 모드를 개발하였다. 광범위한 의료 데이터를 처리하기 위해 본 논문에서는 의료 데이터 처리를 위한 MTGPLSTM 모델을 제안하였다. 제안된 모델은 의료 정보 처리를 위한 선형 회귀 모델을 통합한다. 개발된 모델 이상치 모델은 IoMT에서 수집된 COVID-19 의료 데이터들의 평가 및 예측을 위해 FinTech 모델을 기반으로 구현되었다. 제안된 MTGPLSTM 모델은 감염 확산 방지를 위한 계획 계획을 예측하고 평가하기 위한 회귀 모델로 구성된다. 개발된 모델 성능은 LR, SVR, RFR, LSTM 및 제안된 MTGPLSTM 모델과 같은 서로 다른 분류기를 고려하였으며 1GB, 2GB, 3GB 등 데이터 크기가 다르다는 점도 주요하게 고려되었다. 제안된 MTGPLSTM 모델이 전 세계 데이터에 대해 최대 4% 감소된 MAPE 및 RMSE 값을 달성하였고 중국의 경우 기존 분류기보다 최대 6% 최소인 최소 MAPE(0.97)이 달성되었다.

인공지능 기술/서비스 기반의 개인정보 보호 모델에 대한 연구 (A study on Model of Personal Information Protection based on Artificial Intelligence Technology or Service)

  • 이원태;강장묵
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
    • /
    • 제16권4호
    • /
    • pp.1-6
    • /
    • 2016
  • 인공지능은 빅데이터 분석 기술에서 보다 인간적인 기술로 진화하고 있다. 인공지능은 사물인터넷의 센싱 기술로 말미암아 인간의 오감보다 더 정교한 감각 기관을 가질 것으로 예측된다. 그리고 인공지능은 클라우드 네트워크 기술로 언제 어디서나 인터넷에 접속하여 컴퓨팅 자원을 지원받을 수 있을 것이다. 이처럼 인공지능은 최신 기술들의 총아로 발전 중에 있다. 이와 동시에 인공지능에 대한 불안과 미래 시대에 대한 암울한 전망도 높아지고 있다. 대부분의 기술 디스토피아적 미래상은 현상을 객관적으로 조망하는 관조적 시야를 잃어버렸을 때 발생한다. 또한 이러힌 비관론은 기술 발전의 미래상을 인간 의지의 주관적 미래상으로 전환시킬 능력과 자신감의 부재를 반영하기도 하다. 이 글은 인공지능 기술과 서비스의 발달에 따른 대량해고와 실업, 기계에 의한 인류 종말 등 일반적 주제를 다루기보다는 가까운 지금 일어나고 있는 개인정보보호 침해의 이슈를 다루고자 한다. 더 나아가 이 논문은 개인정보보호를 보장하면서 인공지능 산업을 발전시킬 수 있는 도덕적/법제도적 모델에 대해서도 고찰하였다.

결정트리 기반의 기계학습을 이용한 동적 데이터에 대한 재익명화기법 (Re-anonymization Technique for Dynamic Data Using Decision Tree Based Machine Learning)

  • 김영기;홍충선
    • 정보과학회 논문지
    • /
    • 제44권1호
    • /
    • pp.21-26
    • /
    • 2017
  • 사물인터넷, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터 등 새로운 기술의 도입으로 처리하는 데이터의 종류와 양이 증가하면서, 개인의 민감한 정보가 유출되는 것에 대한 보안이슈가 더욱 중요시되고 있다. 민감정보를 보호하기 위한 방법으로 데이터에 포함된 개인정보를 공개 또는 배포하기 전에 일부를 삭제하거나 알아볼 수 없는 형태로 변환하는 익명화기법을 사용한다. 그러나 준식별자의 일반화 수준을 계층화하여 익명화를 수행하는 기존의 방법은 데이터 테이블의 레코드가 추가 또는 삭제되어 k-익명성을 만족하지 못하는 경우에 더 높은 일반화 수준을 필요로 한다. 이와 같은 과정으로 인한 정보의 손실이 불가피하며 이는 데이터의 유용성을 저해하는 요소이다. 따라서 본 논문에서는 결정트리 기반의 기계학습을 적용하여 기존의 익명화방법의 정보손실을 최소화하여 데이터의 유용성을 향상시키는 익명화기법을 제안한다

Harmonic Line Association 기반 특징벡터 추출에 의한 드론 음향 식별 및 분류 (Drone Sound Identification and Classification by Harmonic Line Association Based Feature Vector Extraction)

  • 정형찬;임원호;하유경;장경희
    • 한국항행학회논문지
    • /
    • 제20권6호
    • /
    • pp.604-611
    • /
    • 2016
  • UAV (unmanned aerial vehicles)을 지칭하는 드론 관련 산업은 기존의 원격조종 무선모형 항공기 수준에서 벗어나 급속도로 발전하고 있으며, 현재는 자동화와 클라우드 네트워크 기술을 접목시키면서 새로운 산업으로 성장해가는 상황이다. 최근 무인 항공기의 능력은 폭발물 및 기타 위험 물질 운반 등 공공 안전에 대한 심각한 위협을 가져올 수 있으며, 불법 드론에 의한 이러한 위험을 감소시키기 위해, 음향 특징 추출 및 분류 기술에 의하여 이들 불법 드론을 탐지할 필요가 있다. 본 논문에서는 고조파 특징 추출 방법(HLA)에 의한 음향 특징벡터 추출 방법을 소개한다. HLA에 기초한 특징 벡터 추출 방법은 음향 데이터의 보다 특징적인 특성을 추출하여 무인 항공기 음향을 식별할 수 있게 한다. 실외 환경에 존재하는 음향의 식별성능을 평가하기 위해 여러 사물 및 실제 드론의 음향을 비교 분석 하였으며, 각 음원에 대한 시뮬레이션으로 드론 및 기타의 음향을 분류하였다.

Worker-Driven Service Development Tool for Smart Factory

  • Lee, Jin-Heung
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
    • /
    • 제25권7호
    • /
    • pp.143-150
    • /
    • 2020
  • 최근 모바일, 클라우드, 그리고 사물인터넷의 융합으로 다양한 스마트팩토리 서비스가 제공되고, 많은 기업에서도 관심을 가지고 있다. 그러나 대부분의 시스템은 근로자 관점에서 구현되지 않았기 때문에 근로자로부터 외면 받고 있다. 이에 본 논문은 스마트공장 서비스를 수요자들이 정의하여 사용할 수 있도록 서비스 제작을 현장 근로자가 직접할 수 있는 개발도구를 구현하였다. 서비스에 사용되는 제조데이터는 제조설비와 연결된 센서로부터 실시간으로 수집하여 스마트팩토리 플랫폼 내에 저장된다. 그리고 플랫폼에 저장된 제조데이터로부터 설비 모니터링, 공정상태분석, 설비 제어 등 다양한 스마트 공장 서비스를 근로자가 직접 드래그앤드롭 방식으로 매우 쉽게 만들 수 있다. 구현된 시스템은 특히 소규모 제조 기업에서 기업의 특정 목적에 맞게 수시로 서비스를 변경해야하는 환경에서 더욱더 큰 효과를 낼 것으로 예상된다. 또한, 현장 근로자의 스마트팩토리 운용 및 활용 능력 향상은 물론 중소기업의 스마트팩토리 인재 양성에 많은 도움이 될 것으로 기대된다.

기상기후 빅데이터를 활용한 해양기상서비스 콘텐츠 개발 (Development of Contents on the Marine Meteorology Service by Meteorology and Climate Big Data)

  • 윤홍주
    • 한국전자통신학회논문지
    • /
    • 제11권2호
    • /
    • pp.125-138
    • /
    • 2016
  • 현재 기상정보를 활용하고자 하는 수요는 증가하고 있으나 제공되는 기상기후정보는 한정적이다. 개선을 위해서는 기상기후 빅데이터 활용 플랫폼 지원, 정부 및 공공기관, 기업의 요구에 부응하는 기상기후 빅데이터 전문 인력 양성이 필요하다. 기상기후 빅데이터는 다양한 분야에서 활용 가능한 고부가가치 서비스 제공이 필요하며 서비스의 확대 및 새로운 콘텐츠 개발을 위하여 산업 분야별 유형별 특성에 맞는 맞춤형 서비스가 제공되어야 한다. 맞춤형 서비스를 제공하기 위해서는 국가차원의 협업생태계 조성이 필수적이다. 협업생태계 조성 환경을 만들기 위해서는 해양정책과 기상정책의 융합, 해양학과 기상학의 융합, R&D 기초연구와 응용연구의 융합이 필요하다. 이후 수요분석, 생산정보공유, 단일화 순서로 협업생태계를 구축할 수 있다.

대학 SW 교육의 현장 적합도 분석에 기반한 현장 맞춤형 SW 교육 과정 설계에 대한 연구 (The study of the field customized SW training course design based on the analysis of the field suitability of the university SW education)

  • 차준섭
    • 스마트미디어저널
    • /
    • 제4권4호
    • /
    • pp.86-92
    • /
    • 2015
  • 최근 통신 및 센서 기술의 발달로 인해 초연결 시대로 접어들고 있다. 특히, 정보통신기술이 다른 분야의 산업과 융합하면서 사물인터넷, 빅데이터, 클라우드와 같은 새로운 산업분야들이 등장하고 있다. 이러한 산업들은 소프트웨어에 대한 비중이 높은 산업으로 이에 따라 소프트웨어 인력에 대한 수요가 급증하고 있다. 하지만 대학 교육 과정은 이러한 변화에 적극적인 대응이 부족하고 전통적인 교육과정에서 벗어나지 못해 산업 수요와의 미스매치가 발생하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 4년제 대학의 소프트웨어 교과목을 조사하고 기업 관점에서의 대학의 소프트웨어 과정에 대한 인식을 조사하고자 한다. 또한, 대학과 기업 간의 소프트웨어 교육 과정에 대한 중요도 분석으로 대학의 교과 과정 현장 적합도를 도출하고자 한다. 최종적으로 현장에 적합한 소프트웨어 교육 과정 모델 설계 전략을 제시하고자 한다.

빅데이터 기반의 실시간 생체 신호 모니터링을 이용한 분석시스템: 야구 수비능력 측정을 중심으로 (An Analysis System Using Big Data based Real Time Monitoring of Vital Sign: Focused on Measuring Baseball Defense Ability)

  • 오영환
    • 한국전자통신학회논문지
    • /
    • 제13권1호
    • /
    • pp.221-228
    • /
    • 2018
  • 빅데이터(Big data)는 제4차 산업혁명 시대를 맞이하여 과학, 기술, 산업, 사회분야에서 사물인터넷(IoT), 인공지능(AI), 클라우드(Cloud)와 더불어 공공분야와 민간분야를 아우르는 곳에서 중요한 키워드가 되고 있다. 빅데이터 기반의 서비스는 교통, 기상, 의료, 마케팅 등의 다양한 분야에서 제공되고 있다. 특히 스포츠 분야에서는 병원이나 재활센터가 아닌 훈련이나 일상 생활에서 생체 신호(Vital sign)를 측정할 수 있는 웨어러블 장치(Wearable device)의 등장으로 여러 형태의 생체 신호를 수집, 관리할 수 있게 되었다. 하지만 아직까지 스포츠분야, 즉 야구선수의 훈련(training)과 재활(rehabilitation)을 위한 웨어러블 장치에서 추출된 생체 신호를 가지는 빅데이터에 대한 연구가 활성화되지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 야구선수에 대한 훈련, 특히 내야와 외야 수비선수에 대한 운동량 측정 생체신호를 빅데이터 기반으로 저장하고 분석할 수 있는 시스템에 대한 연구를 제안한다.