전력선통신(Power Line Communication: PLC)은 기존의 전력선에 고주파 신호를 중첩하는 방법으로 데이터를 전송하는 통신기술이다. 전력선통신은 연결의 편리성과 확장성 때문에 통신선로 보급이 낮은 지역의 대체 통신수단 뿐 아니라 옥내 가전기기(Home appliances)간의 통신 등으로도 주목받고 있으며, 최근 한국 전력에서도 전력선 통신 기술을 이용하여 검침값을 전송하는 원격검침시스템을 구축하고 있다. 대부분의 전력선 통신 기술은 하위 계층의 보안 프로토콜을 이용하여 안전성을 확보하고 있는데, 이는 전력선 통신의 물리적인 특성과 여러 가지 난수요소로 인해 실질적인 검침값 획득 및 변조 등의 공격이 어려울 것이라는 예측에 기반을 두고 있다. 이 논문에서는 전력선 통신의 정확한 보안성을 평가하기 위해, 먼저 하위 계층 보안 프로토콜을 포함한 전력선 통신의 동작 방식을 분석한다. 이를 통하여 검침값 데이터가 현재 상태로 전송될 경우 전력선 통신의 여려 가지 임의성에도 불구하고 검침값 변조와 같은 실질적인 공격이 가능함을 보인다. 또한 이를 보완하기 위해 다른 통신 프로토콜과 마찬가지로 상위 계층에서 보안 프로토콜이 필요함을 지적한다. 이 논문에서 제시한 전력선 통신의 동작방식 분석은 본 논문의 결론과 더불어 향후 스마트 그리드 등 대규모 사업에 사용될 전력선 통신의 표준 보안 기술 설계에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
블록체인은 분산 데이터 저장, 점 대 점 전송, 컨센서스 메커니즘, 암호화 알고리즘 등을 핵심으로 하는 컴퓨터 기술을 말한다. 블록체인은 중심화, 신뢰성, 안전성 및 간편, 효율성을 특징으로 하고 있으며 인터넷 시대로 접어든 현사회에서 혁신적인 응용 모델로서 주목받고 있다. 해당 기술은 여러 분야에서 높은 활용가치를 가지고 있다고 평가받고 있으며, 특히 금융 분야에서 큰 역할을 할 것으로 전망되고 있다. 이에 2015년을 기점으로 각국 중앙은행 및 정부부처, 시중은행, IT 핵심 기업들을 포함한 다양한 금융 관련 다양한 기관들이 투자, 관심, 연구에 박차를 가하면서 빠른 성장을 지속해오고 있다. 이에 본 연구에서는 새로운 블록체인 기술이 기존의 은행들에서 행해지던 결제 방식에 어떤 영향을 주었는지 분석하고, 해당 기술의 핵심적인 개념 및 장, 단점에 관해 설명하고자 한다. 더불어 송금(remittance), 입출금(collection), 신용장(letter of credit)과 같은 기존의 결제 방식과 결합, 변화 된 블록체인 기술의 사례를 연구하여 블록체인 기술이 기존 결제 방식에 미치는 긍정적, 부정적 영향 역시 분석하고자 한다. 최종적으로 본 논문은 해당 분석들과 함께 블록체인 어플리케이션(the block chain application) 사례들을 제시, 분석하여 해당 기술들의 발전 현황 및 현존하는 문제점들에 대해 고찰하고 이를 바탕으로 중국 블록체인 금융 시스템의 발전을 위한 방안 및 대책을 제시하고자 한다.
현대 사회의 농업 인구의 고령화 및 감소로 농업 환경 개선이 필요한 실정이고 대표적인 문제 중 하나이다. 그리고 대부분의 작업체계에서 항상 운반 작업이 필요하기 때문에 운반 작업에 사용되는 시간과 노동력의 비율이 매우 높다. 이에 따라 많은 종류의 운반차들이 개발되고 판매되고 있으며, 초기에는 대부분 화석연료를 사용하는 동력운반차가 주종을 이루고 있다. 그러나 최근에는 지구온난화와 기후변화협약 등 국제 환경규제의 강화 및 화석연료의 고갈로 인한 수소, 연료전지, 태양광, 바이오 등 차세대 친환경에너지를 주목하고 있다. 그래서 본 연구에서는 화석연료를 대체하는 친환경적이며 누구나 쉽게 조작이 가능하고 안전한 농업용 전기운반차를 개발하는 것을 최종목표로 한다. 농업용 전기운반차의 광범위한 차속 조절 및 안정성 확보에 초점을 두고 설계하였으며, 성능 및 디자인을 고려하여 프레임, 주행부, 조향부, 컨트롤러 시스템 등으로 구성되어 각 부분별 검토하였다. 본 연구의 농업용 전기운반차가 젊은 인력이 부족한 농경사회에서 고령노동자나 여성들이 쉽고 편하게 작업을 할 수 있고 높은 효율성을 통해서 농경사회에 도움이 될 수 있을 것이다.
최근 공공장소 및 시설에서 범죄예방 및 시설 안전을 목적으로 영상정보 기반의 인체의 행위를 분류하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 인체 행위분류의 성능을 향상하기 위해서 대부분의 연구는 전이학습 기반의 딥러닝을 적용하고 있다. 그러나 딥러닝의 기반이 되는 중추 네트워크 모델(Backbone Network Model)의 수가 증가하고 아키텍처가 다양해짐에도 불구하고, 소수의 모델만 사용하는 분위기 때문에 운용목적에 적합한 중추 네트워크 모델을 찾는 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구는 영상정보를 기초로 인체 행위를 분류하는 인공지능 모델을 개발하기 위해 최근에 개발된 5가지의 딥러닝 중추 네트워크 모델을 대상으로 전이학습을 적용하고 각 모델의 정확도 및 학습효율 측면에서 비교 및 분석하여 가장 효율이 높은 모델을 제안하였다. 이를 위해, 기본적인 인체 행위가 아닌 운동 종목 기반의 활동적이고 신체접촉이 높은 12가지의 인체 활동을 선정하고 관련된 7,200개의 이미지를 수집하였으며, 5가지의 중추 네트워크 모델에 총 20회의 전이학습을 균등하게 적용하고 학습과정과 결과성능을 통해 인체 행위를 분류하는데 적합한 중추 네트워크 모델을 정량적으로 비교 및 분석하였다. 그 결과 XceptionNet 모델이 학습 및 검증 정확도에서 0.99 및 0.91로, Top 2 및 평균 정밀도에서 0.96 및 0.91로 나타났으며 학습 소요시간은 1,566초, 모델용량의 크기는 260.4MB로 정확도와 학습효율 측면에서 다른 모델보다 높은 성능이 나타남을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 전이학습을 적용하여 인체 행위분류를 진행하는 다양한 연구 분야에 활용되기를 기대한다.
본 논문에서는 날씨와 같은 외부 환경요인에도 강건하게 동작할 수 있는 장애물 감지 기법을 제안한다. 특히, DB 기반의 특징 매칭과 RANSAC(RANdom SAample Consensus)기반의 다중 평면 방식을 통해 증강현실(Augmented Reality, AR)에서 정확하게 위험 상황을 알려줄 수 있는 장애물 감지 시스템을 제안한다. RGB카메라로부터 얻은 영상을 기반으로 장애물을 검출하는 접근법은 영상에 의존하기 때문에 조명에 따른 특징 검출이 부정확하고, 조명이나 자연광 또는 날씨의 영향을 받기 때문에 장애물 검출이 어려워진다. 또한, 복잡한 지형에서 생성되는 다수의 평면은 장애물을 감지하는데 있어서 오차가 커지는 원인이 된다. 이 문제를 완화하기 위해 본 논문에서는 DB기반의 특징 매칭을 통해 조명에 관계없이 장애물을 효율적이고 정확하게 감지한다. 또한, 다중 평면을 RANSAC을 통해 단일 평면으로 정규화하여 특징점을 분류하기 위한 기준을 새롭게 계산한다. 결과적으로 제안하는 방법은 조명, 자연광, 날씨에 관계없이 효율적으로 장애물을 감지할 수 있고, 높낮이나 다른 지형에서도 안정적으로 표면을 감지할 수 있기 때문에 사용자의 안전성 확보에 활용할 수 있을 거라 기대한다. 제안하는 방법은 모바일 디바이스에서 실험한 결과가 대부분 안정적으로 실내/외의 장애물들을 인지하였다.
본 논문은 국방군수분야에서 가장 중요한 기능을 수행하는 핵심체계인 탄약물류를 4차산업혁명 기술을 활용하여 예측이 가능한 스마트탄약물류시스템을 구축하는 방안을 제시하였다. 국내외 물류정책 및 기술동향, 탄약물류 특성과 국토교통부의 스마트물류센터 인증기준을 고려해 분석한 결과, 군의 탄약물류수준은 매우 낮은 수준으로 시급한 개선이 필요하였다. 이를 개선하기 위해 탄약물류분야에 적용할 수 있는 유무선 기반 현장 자동화, 스마트 탄약고 구축, 육해공군 물류 혁신 등 각종 구축 사례를 분석한 후 도출된 시사점을 기반으로 탄약물류의 발전방향을 제시하였다. 구체적인 발전내용으로 전장 환경 변화에 부합하면서 총수명주기관점의 혁신과 효율성 달성이 가능한 데이터 기반 스마트 탄약물류관리체계를 구현하기 위해 현장업무 자동화 및 첨단화, 3D 기반 저장공간 관리 및 전시 불출 개선, 예측 중심의 탄약물류를 위한 Data 관리체계 등 4가지 목표를 제시했다. 제시된 내용을 기반으로 기대효과로는 작전지속능력 향상, 탄약신뢰성 보장, 많은 예산 절감, 지체와 대기, 이중 작업 등 비효율 대폭 개선, 안전사고 감소 등이 있을 것으로 판단된다.
현재 국내 전통시장은 중앙정부와 지방자치단체 등 많은 관련 주체들의 다양한 사업 추진에도 불구하고 2000년대 초반부터 시작된 침체의 늪을 벗어나지 못하고 있다. 이러한 전통시장의 봉착된 위기를 극복하기 위하여 최근에는 빅데이터 분석, 인공지능, 사물인터넷 등과 같은 정보통신기술이 융합된 스마트 전통시장 구축 방안에 대한 R&D가 다양하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 전통시장 활성화 관련하여 2012년 이후부터 최근까지 진행되었던 여러 선행연구 및 전통시장 이용자, 해외 전통시장의 ICT 기술 적용사례 등을 분석하고, 분석된 내용을 토대로 ICT 기술을 활용하여 스마트 전통시장을 구축하기 위한 모델을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 모델에는 방문객과 상호작용할 수 있는 전통시장 메타버스의 구축, NFC 기술을 접목시킨 디지털 사이니지를 통한 전통시장 방문 인증, IoT와 AI 기술을 적용한 화재감지 기능의 정확성 고도화, 시장 상품 출시 정보 및 이벤트 알림을 위한 스마트폰 앱 개발, 그리고 이상 네 가지 방안과 연동하는 전자상거래 시스템을 포함하는 방안이 포함된다. 제안 모델은 온라인 쇼핑 및 모바일 기기 사용에 익숙한 MZ 세대를 전통시장의 주요 고객으로 확대시키기 위한 방안이라 말할 수 있다. 따라서 제시된 모델을 기반으로 스마트 전통시장 플랫폼이 구현되어 운영된다면, MZ 세대 및 외국인 관광객들에게 전통시장에 대한 흥미와 관심을 이끌어 낼 수 있어 스마트 전통시장을 하나의 문화 콘텐츠로 자리매김하게 만들 것이며, 보다 안전한 시장 환경 조성과 함께 적시에 효과적인 마케팅을 전개할 수 있어 향후 전통시장 활성화에 기여할 수 있을 것이다.
제4차 산업혁명의 가속화에 따라 해운산업에서는 자율운항선박(MASS)의 기술 개발 및 발전이 이루어지고 있으며, 이에 따른 국제 규정의 개발 역시 가속화되고 있다. 특히 IMO 해사안전위원회(MSC) 105차 회의에서는 회원 당사국 간 비강제적 자율운항선박 규정(MASS Code) 개발을 위한 로드맵을 수립하고 본격적으로 규정 개발에 착수하였다. 다수의 국가가 MASS Code 개발 작업에 적극적으로 참여하고 있으며, MASS Code에서 MASS 기능에 대한 상세한 요구사항에 대한 규정 개발 작업이 진행중이다. 특히, 자율운항선박의 자율도와 관련하여 "운항 모드(Mode of Operation)" 개념이 처음으로 언급되었으며, 2023년 4월에 개최될 IMO 자율운항선박 공동작업반(MASS JWG) 회의부터 이 운항 모드에 대한 논의가 진행될 것으로 예상된다. "운항 모드" 개념은 MASS 및 MASS 기능에 대한 설명과 더불어, MASS Code 개발을 위해 지속되어 논의될 것이다. 이 논문은 운항 모드 설정에 대한 기초연구를 수행하기 위해 운항 모드에 대한 지침을 제공하는 IMCA M 220 문서의 내용을 검토한다.
본 연구는 노인들이 주로 사용하는 야외운동 기구의 특허 현황을 분석하여 노인들의 건강증진을 위한 기초 자료 활용에 목적이 있다. 특허 검색은 특허청 정보 검색 서비스인 키프리스에서 수집하였다. 검색어는 '야외운동기구'이며, 직접적으로 관련된 특허 157건을 최종 선정하여 분석하였다. 분석 결과 첫째, 시대별 특허 경향은 2007년부터 특허 등록이 시작되었으며, 매년 2-3건의 특허가 등록되었다. 둘째, 발전모듈이 작동하여 전기를 생산할 수 있고, 사용자 운동량에 정보를 제공하거나 특성상 중량추 분실 및 도난과 안전사고 방지 등 무선 통신 이용 운동처방 시스템을 제공하는 스포츠융합 관점의 특허가 조사되었다. 마지막으로 사용자 편의성 제공, 운동기구 사용빈도를 증가시킬 수 있는 운동기구 관련 특허가 조사되었다. 본 연구 결과를 통해 야외운동기구가 점점 노인과 편의성 중심으로 개발된다는 점과 기업 및 공공기관에서 노인 야외운동기구에 관심 확대가 나타나고 있음을 파악하였다. 향후 실용적이고 편리한 야외운동기구 개발을 위하여 특허 추이 분석 이외에 야외 운동기구 활용 운동 프로그램과 연계한 후속적인 연구가 필요하겠다.
공간정보품질관리원에서 수행되는 공공측량 성과심사는 규정에 따른 심사 비율로 수행하며, 추출된 표본을 기반으로 제출된 성과의 전체적인 경향을 심사자가 직접 판단한다. 그러나 국토지리정보원고시 '측량성과 심사수탁기관의 심사업무 및 지정절차 등에 관한 규정'에는 무작위 추출(Random Collection)이라 명시되어 있으나 공공측량 성과심사 표본추출은 심사 대상별로 심사자가 직접 판단으로 표본을 추출하고 있어 성과심사 표본추출의 공정성 확보가 필요하다. 본 연구에서는 실제 현장의 여건을 확인하고 실제 성과심사 데이터 확보를 통해 심사자들의 세부적인 기준을 분석하였다. 또한, 다양한 현장 여건에 따른 고려사항을 분석하여 공공측량 성과심사 표본추출 알고리즘 적용 방안에 대해 연구하였다. 따라서 성과심사자들의 세부적인 표본추출 기준 분석이 필요하다. 실제 성과심사가 완료된 데이터와 Python을 활용한 자동화 프로그램의 결과 비교를 통해 상대적으로 비교가능하도록 하였으며, 본 자동화 프로그램은 향후 공공측량 성과심사 표본추출의 자동화 적용을 위한 기반 프로그램으로 활용이 가능할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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