최근 인공지능을 사용한 연구나 기업의 프로젝트가 활발하게 이루어지고 다양한 서비스나 시스템이 인공지능 기술과 접목되어 점점 더 지능화되고 있다. 이에 따라 인공지능의 기법 중 하나인 딥러닝에 대한 관심과 이를 학습하려는 사람들이 증가했다. 딥러닝을 학습하기 위해서는 딥러닝 이론 이외에도 컴퓨터 프로그래밍, 수식 등 많은 지식들이 요구된다. 이는 초심자에게 높은 진입장벽으로 작용한다. 따라서 본 연구에서는 초심자가 프로그래밍 및 수식 등을 고려하지 않고 DNN, CNN 등과 같은 딥러닝의 기본적인 모델을 구현할 수 있는 DeepBlock이라는 웹 기반 교육용 딥러닝 플랫폼을 설계 및 구현하였다. 제안한 DeepBlock을 이용하여 딥러닝에 관심을 가진 학생들이나 초심자들의 교육에 활용이 가능하다.
현재 스마트폰의 급격한 보급과 IoT을 대상으로 활성화로 인해 소셜네트워크 서비스를 이용하여 악성코드를 유포하거나 지능화된 APT와 랜섬웨어 등과 같은 지능적인 침입이 진행되고 있고 이로 인한 피해도 이전의 침입보다는 많이 심각해지고 커지고 있는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 이런 지능적인 악성 코드로 이루어지는 침입행위를 탐지하기 위하여 지능적인 침입 상황 인식 추론 시스템을 제안하고, 제안한 시스템을 이용하여 지능적으로 진행되는 다양한 침입 행위를 조기에 탐지하고 대응하게 하였다. 제안 시스템은 이벤트 모니터와 이벤트 관리기, 상황 관리기, 대응 관리기, 데이터베이스로 구성되어 있으며 각 구성 요소들 사이에 긴밀한 상호 작용을 통해 기존에 인식하고 있는 침입 행위를 탐지하게 하고 새로운 침입 행위에 대해서는 학습을 통해 추론 엔진의 성능을 개선하는 기능을 통하여 탐지하게 하였다. 또한, 지능적인 침입 유형인 랜섬웨어를 탐지하는 시나리오 통하여 제안 시스템이 지능적인 침입을 탐지하고 대응함을 알 수 있었다.
최근 영상 및 보안, 시스템의 지능화 등 디지털 시장의 거대화 및 다양화로 인하여 이에 사용되는 영상처리기술의 수요 역시 증가하고 있다. 특히, CT, MRI, X-ray, 스캐너와 같이 잡음에 민감하게 반응하는 경우, 영상교정 및 복원을 위해 잡음 처리가 필수적으로 이루어져야 한다. 이중 대표적인 Salt and Pepper 잡음은 기존에도 연구가 활발히 진행되었지만, 여전히 잡음이 아주 많은 경우 상세 정보와 에지가 만족스럽지 못하고 흐려지는 한계를 가진다. 따라서 본 논문은 유클리드 거리 식에 따른 가중치를 부분 마스크에 적용하고, 원본과 가장 유사한 비잡음 화소만을 유효 화소로 사용하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 설계한 부분 마스크의 내부 화소 상태 및 마스크의 훼손 정도에 따라 필터의 종류를 결정하기 때문에, 훼손이 심한 환경에서도 우수한 잡음 제거 능력을 나타내었다.
본 연구의 목적은 반도체 생산라인-클린룸에 활용할 수 있는 가상현실 실습 콘텐츠 제작 설계, 제작과정에 관한상 교육환경을 제공을 목표로 진행하였다. 사용자는 본 과정을 통하여 클린룸 입장 전후의 절차적 지식과 함께, 반도체 솔라셀 주요 제조설비를 직접 체험하는 등 실제에 가까운 체험을 통한 실제적 지식을 습득할 수 있다. 특히 반도체 및 솔라셀 제조공정에 필요한 체험 콘텐츠와 클린룸 입실 절차 체험 콘텐츠 환경 조성하여 사용자에게 실제에 가까운 몰입 경험을 제공하며, 이는 교육의 몰입감, 실재감, 교육의 비용, 효율성 및 교육 만족도 향상을 기대 하였다. 이러한 실감 콘텐츠의 몰입감, 상호작용, 지능화 등 그 특징에 따라 고위험(Dangerous), 체험불가(Impossible), 고대가성(Counter-productive), 고비용(Expensive) 분야에 활발히 적용될 것으로 예상되며, 실감 콘텐츠 학습자가 학습내용에 몰입하게 하고, 주도적/능동적 학습을 유도함은 물론 학습내용을 체화시켜 교육효과 증진 부문에 긍정적인 성과를 기대 하게되었다.
국토해양부는 1999년 국가 ITS 아키텍쳐를 개발하여 ITS 표준의 밑그림, 관계기관 ITS 계획 설계의 기본틀로 활용하여 왔다. 이후 새로운 ITS 서비스의 등장, 서비스를 구현하는 요소기술의 발전과 사업추진환경의 변화에 따라 국가 ITS 아키텍쳐에 대한 수정의 필요성이 대두되었다. 본 연구는 국가 ITS의 구현에 ITS 아키텍쳐가 어떻게 기여하였으며, 어떤 문제점을 가지고 있는지 평가하고, 새로운 사회적, 기술적 환경을 반영하여 국가 ITS 아키텍쳐의 정비방안을 제시하고자 하였다. 본 연구에서는 국가 ITS 아키텍쳐 개발의 접근방법을 결정하기 위하여 절차지향 접근방법과 객체지향 접근방법의 장단점과 적용사례를 검토하였으며, 적용성이 검증된 절차지향 접근방법을 선정하였다. 기존 한국형 국가 ITS 아키텍쳐 모형에 대한 평가, ITS 사업에서의 활용성을 검토하여 국가 ITS 아키텍쳐의 개념을 정의하였다. 그에 따라 새로운 국가 ITS 아키텍쳐는 ITS 서비스, 논리아키텍쳐, 물리아키텍쳐, 사업아키텍쳐로 구성되도록 하였다. 후속 연구에서는 국가 ITS 아키텍쳐를 완성하는 작업이 우선 이어져야 할 것이며, 나아가 개발된 국가 ITS 아키텍쳐를 교통체계지능화사업에 참여하는 관계자가 준수하도록 유도하기 위한 활용방안 및 ITS 관계자가 국가 ITS 아키텍쳐의 내용을 쉽게 이해할 수 있도록 국가 ITS 아키텍쳐의 배포, 홍보, 교육체계가 구축되어야 할 것이다.
군 지휘관은 전투 임무 수행을 위한 작전계획을 수립한다. 작전계획 수립을 위한 현행 교리는 야전의 악조건 하에서 사람의 노력으로 수행 가능하도록 간단명료한 절차와 방법을 사용하도록 하고 있다. 작전계획 수립 과정의 작업은 의사결정의 연속이라고 할 수 있는데, 의사결정의 기준은 대체로 임무변수를 적용한다. 그러나 세부적인 기준은 교리로 고정시키지 않고 창의적으로 수립 적용하도록 하고 있다. 그러나 인공지능 기반의 의사결정을 위해서는 기준들과 사용되는 양식을 정형화할 필요가 있다. 본 논문은 우선 각종 기준들과 양식을 정형화하여 반자동화된 보조시스템에서 사용할 수 있는 방법을 제시하고 이를 인공지능화하기 위한 방안을 모색하고자 한다. 이를 위해 운영분석 분야에서 정립된 수학적 모형과 의사결정 방법들을 적용하여 능률성을 제고시킬 수 있도록 하였다.
사물인터넷(Internet of Things)시대에는 다양한 사물이 연결되어 사물들 스스로가 데이터를 획득하여 이를 바탕으로 학습하고 동작한다. 이는 사물이 사람의 모습을 닮아가고 있다고 볼 수 있고 변화한 사물과 사람이 어떻게 소통하는가를 설계하는 것이 핵심 이슈로 떠오르고 있다. 이러한 IoT 환경이 도래함에 따라 UI 디자인 분야에서도 많은 연구가 진행되었다. 멀티모달리티(Multi-modality)와 인터유저빌리티(Interusability) 등의 키워드를 통해서 UI 분야에서도 복합적인 요소를 고려하려는 연구가 진행됐음을 알 수 있다. 하지만 기존의 UI 디자인 방법론으로는 IoT 환경에서 사용자 인터페이스(UI)를 설계할 때 사물, 사람, 데이터가 상호작용하는 방식에 대해서 구조화하고 테스트하는데 한계가 있다. 따라서 본 연구에서 새로운 UI 프로토타이핑 방법을 제안하였다. 본 논문의 주요 분석과 연구는 다음과 같다: (1) 먼저 사물의 행동 프로세스를 정의하였다. (2) 행동 프로세스를 토대로 기존의 IoT 제품을 분석하였다. (3) 사물성격(Personality of Things)유형을 구분 지을 수 있는 프레임워크를 제작하였다. (4) 프레임워크를 바탕으로 사물성격(Personality of Things) 유형을 도출하였다. (5) 3개의 대표 사물성격(Personality of Things)을 실제 스마트 홈 서비스에 적용하여 프로토타이핑 테스트를 해보았다. 본 연구는 새로운 UI 프로토타이핑 방법을 제안하여 더 총체적인 방식으로 IoT 서비스에 대한 사용자 경험(UX)을 확인할 수 있었다는 데 의의가 있다. 또한, 향후 본 연구를 발전시켜 인공지능(AI) 기술이 발전한 환경에서 지능화된 서비스의 정체성(Identity) 확립의 도구로 사물성격(Personality of Things) 개념을 활용할 수 있을 것이라 생각한다.
가공 시스템의 지능화 및 자율화 추세가 확대되면서, CNC 공작기계의 자동화된 오퍼레이션을 위한 머신 텐딩 시스템 도입이 산업 현장에서 활발히 진행되고 있다. 머신 텐딩 시스템을 구축함에 있어 CNC 공작기계와 로봇 간 인터페이스 구성 및 구성한 인터페이스에 대한 작업 설계 변경은 가장 중요한 프로세스이다. 하지만 이러한 중요도에도 불구하고 머신 텐딩 시스템은 많은 설정 문제가 있다. 새로운 CNC 공작기계나 로봇을 도입할 때마다 인터페이스에 맞추어 컨트롤러를 다시 제작하거나 재구성해야 하는 어려움이 있고, 추가적으로 머신 텐딩 시스템의 복잡한 구조로 인해 현장 작업자가 해당 시스템을 변경하는 부분에도 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 이기종의 CNC 머신과 산업용 로봇 간 인터페이스를 하나의 통합 시스템으로 구성하였다. 또한 손쉽게 작업 설계 변경을 하기 위해 디지털 트윈을 구현하여 현장 작업자는 간단하게 변경을 가능하게 하였다. 이 시스템을 구현하기 위하여 이기종 CNC 공작기계에 대한 표준화된 인터페이스를 제공하는 지능형 HMI 플랫폼과 다양한 로봇을 제어할 수 있는 응용 소프트웨어 개발 플랫폼인 ROS 플랫폼의 통합 개발 환경을 구축하였다. 또한 손쉬운 작업환경을 위해 게임 엔진인 Unity3D를 사용하여 시스템 모델링 후 웹 브라우저 환경에서 머신 텐딩 원격 제어 및 실시간 모니터링 프로그램을 개발하였다.
최근 장대 교량 및 복잡한 교량의 형상이 자주 건설됨에 따라, 교량의 안전도 및 건전성 평가에 많은 관심이 집중되고 있다. 장대교량의 경우 다양한 종류의 계측기 들이 설치되어, 측정된 센싱(Sensing)자료를 신호처리를 통해 케이블을 이용하여 장거리 전송하거나, Smart Health 모니터링 개념으로 교량 현장에서 게이트웨이(Gateway)를 통해 외부 무선통신망에 연결하여 정보를 전송하는 최신 무선통신 기술을 적용하고 있다. 하지만, 전 세계적으로 발생한 교량 관련 안전사고의 경우 위험 또는 사고인지에 따른 실시간 예방적, 지능적 조치가 미흡하여 대형사로를 유발한 것으로 보고되고 있다. 이런 문제점을 해결하고자 본 논문에서는 첨단 무선통신인 RFID(Radio Frequency Identification)/USN (Ubiquitous Sensor Network)기술의 기본 개념인 "Communication Among things" 사물 간 통신 개념을 교량 계측모니터링에 적용하여, 교량에 탑재된 다양한 계측 센서 노드로부터 내구성/안전성에 관련된 위험신호를 추출하여 긴박한 안전사고 등이 인지된 경우 사고예방개념에서 사물 간 통신개념으로, 교량의 센서노드가 바로 교량 인근의 교통신호등에 RF 무선 전파를 송신하여 교량의 교통을 차단하며, 대형 사고를 예방할 수 있는 USN기반의 지능형 교량 시스템을 구축을 위한 센서노드모듈을 설계 하였으며, TinyOS 기반 미들웨어 설계와 센서 자유공간 송수신거리 테스트를 실시하여 센서의 성능을 검증 하였다.
이 연구에서는 스마트폰과 Wi-Fi통신을 이용한 로봇의 조종과 장착된 카메라를 통한 영상처리 기술에 대하여 서술하였다. 제안된 로봇은 바퀴와 4족을 환경에 따라서 선택적으로 사용할 수 있도록 메커니즘을 구성하였다. 카메라의 스트림 데이터 중 이미지 데이터만을 이용하도록 네트워크를 형성하였으며 영상처리 기법을 응용하여 약병을 구분하고, 로봇 팔을 이용하여 약병을 사용자에게 전달해주는 로봇 메커니즘에 대해서도 서술한다. 본 논문에서 개발된 영상처리 알고리즘과 처리는 별도의 컴퓨터 없이 스마트폰만을 이용하여 구현이 가능하도록 설계하였으며 스마트폰의 강력한 기능과 연산능력을 최대로 활용하여 약병 로봇의 지능화 및 소형화 방안을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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