많은 사람들이 디지털 공간에서 기록물을 생산하며, 개인이 사망한 뒤 남는 디지털 기록물의 양도 늘어났다. 그런데 고인이 남긴 디지털 기록은 물리적 실체를 가진 기록유산과 다르다. 고인의 기록이 고인만의 것이 아닌 경우도 많고, 고인이 생전에 온라인 계정과 디지털 기록 처리 방식을 밝히지 않는 경우도 많아, 이런 문제는 유족 등에 대한 상속의 문제로 이어지게 될 수도 있다. 또한 소프트웨어 문제, 특정 플랫폼의 이용약관, 유족에 의한 계정 삭제 등의 사유로 개인 사후 디지털 기록이 방치 또는 삭제될 수 있다. 이는 당시 사회상을 알 수 있는 중요한 단서가 되는 일상 기록이 쉽게 소실되는 문제로도 이어진다. 개인들이 본인의 디지털 기록 보존에 관심이 있지만 마땅한 방법을 몰라 소극적인 방임(benign neglect)을 하고 있음이 몇몇 연구를 통해 드러났다. 이 때문에 개인 디지털 기록과 개인 사후 디지털 기록에 관심을 기울이고, 관련 정책과 계획을 마련할 필요가 있다. 이에, 본 연구는 개인 사후 디지털 기록의 관리와 관련하여 법과 제도, 플랫폼과 산업의 현황 및 정책, 개인 기록관리 현황 등과 관련하여 문제점을 분석하고, 법의 제정 및 플랫폼 약관의 명시 필요성, 기록관리기관의 디지털 개인 기록 관리 방안, 개인의 사후 기록에 대한 선제적 관리방안 및 디지털 계정 정보 관련 유언장 작성 방법 등 다양한 해결방안을 제안하였다.
자동차용 배터리 제조공정 가운데 하나인 Tab Welding 공정에서 생산된 제품의 샘플링 인장검사를 대체하기 위해 현재 비전검사기를 개발하여 사용하고 있다. 그러나, 비전검사는 검사 위치 오차 문제와 이를 개선하기 위해 발생하는 비용 문제를 가지고 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 최근 딥러닝 기술을 적용하는 사례들이 발생하고 있다. 본 논문도 그런 사례 중 하나로 기존 제품 검사에 딥러닝 기술 중 하나인 Faster R-CNN을 적용하여 그 유용성을 파악하고자 하였다. 기존 비전검사기를 통해 획득한 이미지들을 학습 데이터로 사용하여 Faster R-CNN ResNet101 V1 1024x1024 모델을 사용하여 학습하였다. 검사 기준인 미검률 0%, 과검률 10%의 기준으로 기존 비전검사와 Faster R-CNN 검사결과를 비교 분석하였다. 미검출률은 기존 비전검사에서 34.5%, Faster R-CNN 검사에서 0%였다. 과검출률은 기존 비전검사에서 100%, Faster R-CNN에서 6.9%였다. 결론적으로 자동차용 배터리 리드탭 암흔 오류 검출에 딥러닝 기술이 매우 유용함을 확인할 수 있었다.
교통약자의 이동권을 보장하기 위해서 이동지원 편의시설 확충, 특별교통수단 공급, 데이터·AI 기반으로 이동패턴 분석으로 대중교통 노선 계획 및 요금정책 수립 등 국내외에서는 다양한 정책과 서비스가 시행되고 있다. 그러나 서비스 이용자인 교통약자 관점에서 필요한 상황에서 원하는 교통수단을 보다 편리하게 이용하기에는 여전히 서비스 편의성을 향상시키기 위한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 교통약자 이동편의 증진을 위한 정책과 서비스를 살펴보고, 교통약자 이동지원을 위한 마이데이터 기반 서비스 모델을 제시한다. 제시한 서비스 모델에서는 교통약자가 개인별 상황에 따라 교통수단을 자유롭게 선택하여 이용할 수 있고, 국가 또는 지자체가 제공하는 교통복지 바우처 혜택을 동일하게 제공받을 수 있다. 제시한 서비스 모델은 개인데이터를 안전하게 수집하고 활용할 수 있도록 지원하는 마이데이터 플랫폼, 마이데이터 기반으로 교통복지 수혜 대상자 인증, 서비스 이용 후 요금정산을 위한 결제 기능을 핵심 구성요소로 정의하고 있다. 본 연구에서는 제시한 서비스 모델을 구현하고 대전시의 교통약자를 대상으로 실증서비스를 실시함으로써 이용자 관점에서의 서비스 만족도를 조사하였다.
최근 화석연료의 무분별한 사용으로 인한 자원고갈 문제 및 기후변화 문제 등이 심각해짐에 따라 화석연료를 대체할 수 있는 신재생에너지에 대한 관심이 증가하고 있다. 특히 신재생에너지 중 태양광 에너지는 다른 신재생에너지원에 비해 고갈될 염려가 적고, 공간적인 제약이 크지 않아 전국적으로 수요가 증가하고 있다. 태양광 발전 시스템에서 생산된 전력을 효율적으로 사용하기 위해서는 보다 정확한 태양광 발전량 예측 모델이 필요하다. 이를 위하여 다양한 기계학습 및 심층학습 기반의 태양광 발전량 예측 모델이 제안되었지만, 심층학습 기반의 예측 모델은 모델 내부에서 일어나는 의사결정 과정을 해석하기가 어렵다는 단점을 보유하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 설명 가능한 인공지능 기술이 많은 주목을 받고 있다. 설명 가능한 인공지능 기술을 통하여 예측 모델의 결과 도출 과정을 해석할 수 있다면 모델의 신뢰성을 확보할 수 있을 뿐만 아니라 해석된 도출 결과를 바탕으로 모델을 개선하여 성능 향상을 기대할 수도 있다. 이에 본 논문에서는 BiLSTM(Bidirectional Long Short-Term Memory)을 사용하여 모델을 구성하고, 모델에서 어떻게 예측값이 도출되었는지를 SHAP(SHapley Additive exPlanations)을 통하여 설명하는 설명 가능한 태양광 발전량 예측 기법을 제안한다.
연구목적: 원자로 내부 시설물 해체 등의 고위험 시설이나 고비용 작업에 앞서 시뮬레이션을 통한 작업의 안정성과 생산성을 최대화하기 위해 실제 제어 장비의 제원을 시뮬레이션 상에 모사하고 이를 통해 정밀 제어될 수 있는 디지털 트윈 기술을 이용하고자 한다. 디지털 트윈 기술을 적용함에 정밀 제어 장비와 시뮬레이션의 시간적 격차로 인해 발생할 수 있는 동작 제어 오차는 위험 시설물과 제어 장비 간의 충돌 등과 같은 위험 요소들을 발생시킬 수 있다. 이러한 상황을 제거하고 통제하기 위해서는 사전 연구가 필요하다. 연구방법: 현재 시뮬레이션을 개발함에 가장 대중적으로 사용되는 엔진으로는 Unity 3D가 있다. 하지만 Unity 3D 엔진 내부의 시간 보정으로 인해 발생할 수 있는 제어 오차가 존재한다. 그 오차는 여러 환경에 예상되고 그 오차는 시스템 사양 등의 개발 환경에 따라 다를 수 있다. 이를 입증하기 위해 Unity 3D 엔진을 이용하여 충돌 시뮬레이션 개발하고 이를 통해 다양한 조건의 충돌실험을 진행하고 그에 따른 결과를 정리하고 분석하여 이를 토대로 정밀 제어 장비의 허용 오차를 도출한다. 연구결과: 충돌실험 시뮬레이션을 통한 실험에서 엔진 내부 함수호출에 1/1000초 단위의 시간 보정으로 인해 충돌체의 이동제어에 단위 시간당 거리오차가 발생하고 거리오차는 충돌체의 이동속도와 비례한다. 결론: 디지털 트윈을 이용한 원격해체 시뮬레이터는 하드웨어와 소프트웨어 환경과 수동 제어 시 정밀 제어 장치의 요구 정밀도에 따른 이동속도의 제한이 필요할 것으로 판단된다. 그리고 운용 제어 장비의 가용 및 허용 오차와 작업의 요구 속도를 시스템 개발 환경, 하드웨어 사양과 시뮬레이션에 모사된 제어 장비 및 시설물 등의 모델링 데이터의 크기도 반드시 고려한다.
조선왕조의 기록관리 전통의 맥이 끊어진지 거의 한세기가 지난 1999년도에 한국은 "공공기관의 기록물관리에 관한 법률"을 제정 시행함으로써 기록관리의 새로운 시대를 맞이했다. 조선왕조실록에는 국사 전반에 걸쳐 오백년 간의 중요한 역사적 사실들이 기록되었다. 이것은 인류역사상 주요한 업적이며 전세계적으로 귀한 사례이다. 이것이 가능했던 것은 실록이 누대(累代)의 사관들이 저술하고 편찬한 일차자료인 기록물을 수집, 선정한 것이기 때문이다. 근대적 기록보존소에서는 중요한 공공기록물이 원형대로 보존될 필요가 있기 때문에 기록보존을 위해 중요한 국가 기록물을 평가 선별하는 근대적 기록보존제도를 확립해야 했다. 그러나 일제에 의한 식민지화로 그 기회를 빼앗겼고 우리의 훌륭한 기록보전 전통은 계승되지 못했다. 중앙화된 기록보존제도는 1969년 총무처에 정부기록보존소를 설립함으로써 발전하기 시작했다. 정부기록보존소는 조선왕조의 사고 전통을 계승해서 1984년 부산에 현대적 사고시설을 건축했다. 1998년 정부기록보존소는 대전정부종합청사로 본부를 이전하고 첨단 시청각기록물 서고를 갖추었다. 1996년부터 정부기록보존소는 마이크로필름 보존을 보완하고 수작업 등록시스템을 개선하기 위하여 기록물 관리시스템 전산화를 도입했다. 소장 기록물의 디지털화는 이용자에게 디지털 이미지를 제공하기 위한 주요한 사업이었다. 이를 위해 정부기록보존소는 새로 컴퓨터/서버 시스템을 구입하고 응용 소프트웨어를 개발했다. 이와 병행하여 정부기록보존소는 역사학 및 문헌정보학 배경을 가진 아키비스트들을 증원하여 고도의 전문화를 이루는 방향으로 인력구조를 크게 혁신하였다. 보존연구직과 전산직 역시 채용되었다. 새로운 기록물관리법은 2000년 1월 1일부터 시행되고 있다. 이 법은 한국의 기록물관리에 있어 다음과 같은 변화를 가져왔다. 첫째, 이 법은 입법 사법 행정부, 헌법기관, 육해공군, 국가정보원 등 모든 공공기관의 기록물을 규정한다. 범국가적으로 통일된 기록물관리체계가 갖추어지게 되었다. 둘째, 각 기관의 수준별로 공공기록물 관리 기관을 두게 되었다. 중앙기록물관리기관, 국회 및 사법부에 특수기록물관리기관, 대도시 및 도에 지방기록물 관리기관, 공공기관에 자료관 또는 특수자료관, 각 과단위에서는 기록물관리책임자가 기록관리를 책임지게 되었다. 셋째, 공공기관의 기록물은 생산시에 컴퓨터에 등록된다. 따라서 인터넷이나 컴퓨터망을 통해 기록물을 쉽게 추적, 검색할 수 있게 될 것이다. 넷째, 기록관리학 분야에서 전문적 훈련을 받은 기록물관리 전문요원 배치를 의무화함으로써 기록물의 전문적 관리를 보장하게 된다. 다섯째, 공공기록물의 불법적 처리는 처벌을 받을 수 있는 범죄를 구성한다. 앞으로 공공기록물관리는 한국정부의 '전자정부 추진정책'과 함께 발전할 것이다. 다음과 같은 변화가 예상된다. 첫째 공공기관에서는 전자결재 문서 외에 종이문서, 시청각기록물, 간행물 등도 모두 디지털화하여 행정의 효율화 및 생산성을 제고할게 될 것이다. 둘째, 국회는 이미 특수기록관을 설립하였다. 법원과 국가정보원도 뒤를 따를 것이다. 시도 차원에서 더 많은 기록관들이 설립될 것이다. 셋째, 우리 사회가 지식정보사회화 될수록 기록관리기능은 더욱 중요한 국가기능이 될 것이다. 더 많은 대학교, 학회, 시민단체들이 기록보존에 고한 인식제고에 참여하고, 기록보존운동이 범국민적 차원으로 심화될수록 한국의 기록물관리는 현재보다 눈에 띄게 발전할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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