인공지능(Artificial Intelligence: AI)이 사물인터넷, 빅데이터, 엄청나게 빠른 컴퓨팅 파워와 결합하고 있다. 이에 따라 인공지능이 인간과 같은 수준의 인지능력을 갖추게 되어 가까운 장래에 개인비서 기능뿐만 아니라 기업의 의사결정이나 고객관리를 비롯한 모든 비즈니스 부문에서 큰 역할을 할 것으로 기대된다. 해외의 주요 기술업체들은 AI를 핵심 R&D 분야로 삼고 각기 Application Programming Interface(APIs) 및 클라우드 서비스를 통한 인공지능 기술의 대중화에 힘쓰고 있으며, 개발자들은 이들 도구를 각자의 애플리케이션에 통합함으로써 수익기회를 창출하고 있다. 국내에서도 대기업 및 공공 R&D를 중심으로 인공지능 기술개발이 추진되고 있으나 관련 시장참여자 전체를 견인할 수 있는 기본 생태계 조성을 위한 정부의 지원이 필요한 상황이다. 본 연구는 인공지능 시장동향과 IBM 인공지능 생태계에 대해 개관하였으며, AI 산업체 의견을 반영한 국내 인공지능 산업 활성화 생태계 조성을 위한 제언으로 AI 플랫폼 지원, 인력문제 해결 그리고 공유의 장 마련이 필요하다는 점을 제시하였다.
3차원 영상 제작을 위해서는 장면의 색상 영상과 함께 깊이 정보가 필요하다. 일반적으로 깊이를 측정하는 TOF 카메라에 의해 획득된 깊이 영상은 컬러 영상에 비해 매우 작은 해상도의 영상을 갖게 되는 문제가 있다. 따라서 색상 영상과 함께 3차원 영상 제작에 깊이 영상을 사용하기 위해서는 저해상도 깊이 영상의 업샘플링 방법이 필요하다. 특히 컬러 영상에서 사물 간의 경계에 해당하는 부분에서 색상 차이를 인지하지 못하여 깊이 맵을 부적절하게 처리하게 되는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 색상 영상에서 경계부분에 해당하는 영역을 이용하여 저해상도 깊이 영상을 업샘플링 하는 방법을 제안한다. 깊이 영상을 업샘플링 할 때 중요하게 다루어야 할 경계 부분을, 고해상도 색상 영상과 저해상도 깊이 영상을 이용하여 찾아낸다. 색상 경계 부분을 고려하여 깊이 영상 업샘플링을 위한 에너지 함수를 MRF를 이용하여 모델링하고, 신뢰 확산(belief propagation)방법을 이용하여 에너지 함수 최적화를 수행한다. 제안한 방법은 기존의 다른 에너지 함수나 필터 기반 업샘플링 방법보다 우수한 성능을 나타내었다.
포그 컴퓨팅 기술은 물리적 환경과 빈번하게 상호작용이 일어나는 사이버-물리 시스템에서 네트워크의 엣지에 있는 시스템이 컴퓨팅 작업을 수행하도록 함으로써 지역의 데이터를 실시간으로 수집하고 처리할 수 있다. 본 논문에서는 스쿨존내에서 안전을 높이기 위한 횡단보도의 신호등에 포그 컴퓨팅 기술을 적용한다. 신호등 시스템은 횡단보도에 접근하는 자동차를 인지하고, 위험 상황을 미리 방지하기 위해 자동차를 제어할 수 있다. 실험을 위해 사물인터넷 기술을 이용해 소형 테스트베드를 만들었으며, 신호 정보를 변화시키며 실험을 수행한다.
현재까지 실감 기술이 3-D 오디오나 비디오를 통하여 발전되어 왔지만, 단순히 시청각만을 통해서는 사용자에게 진정한 실감을 느끼도록 하기 힘들다. 사람은 오감을 통하여 모든 사물을 인지하므로 진정한 실감을 얻으려면 미디어를 통하여 인간의 다양한 감각을 모두 느낄 수 있도록 해 주어야 한다. 본 논문은 사용자 주변의 다양한 실감 디바이스들을 오디오, 비디오 콘텐츠와 동기를 맞추어 제어하므로 실감을 높일 수 있는 미디어 서비스 개념인 SMMD(Single Media Multiple Device) 미디어 시스템과 SMMD 미디어를 생성하기 위한 저작툴에 관하여 설명한다.
시각은 일상생활이나 예술작품을 이해하고 표현하는데 가장 중요한 역할을 하는 신체적 기능 중의 하나이다. 우리의 오감 중 시각을 통하여 들어오는 사물 및 공간에 대한 총체적 인지의 정보는 80% 이상이다. 이는 인간의 시각적 기능이 감각과 지각에 얼마나 많은 영향을 미치는가를 입증하는 것이며, 그 영향은 사람들에게 다양한 정서적 감응을 불러일으키게 된다. 정서는 애니메이션 작품을 구성하는데 빼놓을 수 없는 중요한 요소로서 관객의 감동을 불러일으키기 위한 여러 가지의 장치를 필요로 한다. 어떠한 사건과 상황, 시간, 공간 등의 요소들은 관객의 정서적 경험을 위한 장치들이다.
신체적 체험은 인간의 사고를 형성하는 바탕이 된다. 문제해결 경험은 인간 사고를 한층 더 발전시킨다. 특히 사물의 형태와 움직임을 관찰하고, 그러한 환경에 감각-운동 신경을 발달시키는 체험에서 획득된 개념들은 추상적 사고에서 중심적 역할을 한다는 언어심리학의 가설이 흥미롭게 제기되어 연구되어 오고 있다. 개념체계로서 수학, 언어로서 수학, 의미 만들기로서 수학 , 문제 해결로서 수학 등 수학학습과 관련된 수학의 여러 모습에 대한 새로운 시각을 갖게 한다. Lakoff와 Johnson는 신체적 체험이 가져온 이러한 개념체계들 '메타포'라고 부른다. 메타포의 '개념' 수준으로의 확장은 analogy의 의미를 확장시켰다. 수학학습에 신체적 체험으로 존재하는 개념들은 수학적 개념에 이르는 학습을 새롭게 보게 한다. 본 연구는 metaphor와 analogy의 인지과학 및 언어과학에서 연구되고 있는 일반적 의미들을 제시하고 수학학습에서의 적용될 수 있는 방법들을 제시한다.
소비의 패턴이 이성소비에서 감성소비로 전환되면서 오감이 중요한 마케팅 요소로 등장하고 있다. 특히 시각적 요소는 인간이 사물을 인지하는데 있어서 83%정도의 영향력을 발휘하기 때문에 매우 중요하게 고려된다. 따라서 본 연구는 Color Code를 토대로 사용자의 성격을 분류하고 동시에 사용자가 선호하는 색상을 이용하여 색채배색을 제안하는 방법을 설명하고 있는데 성격을 RED, BLUE, WHITE, YELLOW의 4개의 컬러코드로 분류하기 위해서 ‘The Hartman Color Code Personality Profil’을 이용하였다. 조사결과 사용자의 컬러코드 중 가장 많은 코드는 BLUE코드였으며 선호도도 가장 높았다. 이러한 BLUE 코드의 특징 중 색채와 대응할 수 있는 감성어휘를 중심으로 색채배색안을 제시하고 이를 주택상품의 컬러마케팅에 이용하고자 하는 것이 본 연구의 목표이다.
프로그래밍 학습은 프로그램의 작성, 오류 수정, 실행을 통해 학습자의 문제 해결력과 논리적 사고력을 향상시킨다. 따라서 프로그래밍 언어는 쉽고 익히기 쉬어야 한다. 또한, 초등학생은 Piaget의 인지적 발달 단계로 볼 때 구체적 조작기(concrete operational period: 6, 7$\sim$11, 12세)에 해당하는 시기이다. 이 시기는 구체적인 사물을 가지고 조작함으로써 논리적 사고가 가능하다. 따라서 본 논문에서는 프로그래밍이라는 매우 추상적인 작업을 로봇이라는 구체물을 통해 결과를 확인할 수 있게 하였으며, 프로그래밍 학습의 초기 단계에 있는 초등학생이 쉽게 사용할 수 있도록 한글을 기반으로 프로그래밍 학습을 할 수 있도록 하고, DB를 활용하여 명령어를 사용자가 추가, 삭제, 수정할 수 있는 한글 기반의 로봇 프로그래밍 도구를 설계 및 개발하였다.
미래인터넷 연구가 우리나라에서 본격적으로 시작된 지 8년차에 접어들고 있다. 초기에 미래인터넷의 실체에 대한 다양한 의견들과 clean-slate로 갈 것인지 evolution을 할 것인지에 대한 논란이 계속된 것으로 기억된다. 현 시점에서 그 때 상황을 되돌아 보면 어떤 생각들이 그나마 유사하게 맞는 것이었는지 알 수 있어 흥미롭기까지 하다. 본고에서는 이런 미래인터넷이 태동해서 논의되었던 필요성들을 사물인터넷 혹은 만물인터넷 중심의 초연결사회의 관점에서 조망해 본 후에, 실제적으로 이런 사회를 대비하여 점차 가시화되고 있는 중요한 인프라요소 및 구축 방향을 모색한다. 이를 ICT 인프라 차원에서 다시 바라보면 최근 구축과 운용의 중심이 하드웨어에서 소프트웨어 중심으로 급속하게 전환되는 큰 변화가 본격화하고 있다. 즉 미래 사회가 요구하는 초연결에 기반한 서비스 실증을 개발/운영 병행체제 (DevOps: Developers & Operators)를 통해 신속하고 실질적으로 가능케하고 산업발전을 지원하는 인프라를 통한 개방형 혁신이 가시화되고 있다. 정리하면 본고에서는 미래인터넷으로 시작된 네트워크 인프라의 변화와 현재 현황을 살펴보고 어떤 방법론과 체계에 의하여 빠르게 발전하는 초연결사회의 요구사항을 수용하면서 서로 협업할 수 있고 경제발전을 견인하는 인프라로서의 기능과 역할을 담당할 수 있는지에 대하여 논하고자 한다.
본 논문에서는 IoT 환경에서 constrained node의 특징을 고려한 4.5 계층의 신뢰적 메시지 전송 방법을 제안한다. 더불어 IoT 서비스 특징 중 데이터 전송과 관련된 내용을 보면 데이터 사이즈는 작고, 자주 데이터를 발생 시키지 않는다. 따라서 IoT 디바이스에서 발생하는 데이터는 신뢰적 전송 서비스가 요구 된다. 따라서 본 논문에서는 오버헤드가 적은 전송 서비스를 제공하는 신뢰적 메시지 전송 방법과 더불어 이 방법에는 sleepy node를 인지하고 이를 지원하는 방법을 포함한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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