최근 다양한 LBS(location-based service) 서비스를 지원하기 위해 실제 공간 네트워크를 고려한 연구가 활발하게 진행 중이다. 이를 위해, 도로 네트워크에서 데이터 처리를 위한 실험 데이터가 다수 존재한다. 그러나 이러한 이동 객체의 궤적을 처리하기 위한 데이터는 이용하기에 적합하지 않다. 따라서 본 논문에서는 도로 네트워크 환경에서 궤적 데이터를 처리할 수 있는 색인 구조와 궤적 데이터 생성 알고리즘을 제안한다. 또한, 제안하는 구조와 알고리즘의 우수성을 입증하기 위해, 샌프란시스코 맵으로부터 만들어진 데이터를 이용하여 제안하는 알고리즘을 통해 에지 기반의 궤적 데이터를 생성됨을 보인다.
최근 신기술 대상 신종 사이버 위협이 증가하고 있으며, 해커의 공격 표적도 광범위해지고 지능화되고 있다. 이러한 공격에 대응하기 위해 주요 보안 기업들은 전통적인 EDR(Endpoint Detection and Response) 중심의 솔루션을 활용하고 있다. 하지만 종래 방식은 컨텍스트를 고려하지 않아서 지능형 공격에 대한 대응 정확도와 효율성에 한계가 있다. 이 문제를 개선하기 위해 최근 XDR(Extended Detection and Response) 중심의 보안 솔루션의 필요성이 대두되었다. 본 연구에서는 머신러닝 기반의 컨텍스트 분석을 활용한 XDR 동향과 발전 로드맵을 통해 변화하는 환경에 효율적인 위협탐지와 대응방안을 제시한다.
본 논문은 특징 융합과 공간 강조를 적용하여 작고 페색된 객체 검출을 위한 개선된 YOLOv4S를 제안하였다. 기존 YOLOv4S은 경량 네트워크로 깊은 네트워크 대비 특징 추출 능력 부족하다. 제안하는 방법은 먼저 feature fusion으로 서로 다른 크기의 특징맵을 결합하여 의미론적 정보 및 저수준 정보를 개선하였다. 또한, dilated convolution으로 수용 영역을 확장하여 작고 폐색된 객체에 대한 검출 정확도를 향상시켰다. 두 번째로 spatial attention으로 기존 공간 정보 개선하여 객체간 구분되어 폐색된 객체의 검출 정확도를 향상시켰다. 제안하는 방법의 정량적 평가를 위해 PASCAL VOC 및 COCO 데이터세트를 사용하였다. 실험을 통해 제안하는 방법은 기존 YOLOv4S 대비 PASCAL VOC 데이터세트에서 mAP 2.7% 및 COCO 데이터세트에서 mAP 1.8% 향상되었다.
The Ministry of National Defense aims to create an environment in which transparent and reasonable defense policies can be implemented in real time by establishing the vision of smart defense innovation based on the Fourth Industrial Revolution and promoting innovation in technology-based defense operation systems. Artificial intelligence (AI) based defense technology is at the level of basic research worldwide, includes no domestic tasks, and involves classified military operation data and command control/decision information. Further, it is needed to secure independent technologies specialized for our military. In the army, military power continues to decline due to aging and declining population. In addition, it is expected that there will be more than 500,000 units should be managed simultaneously, to recognize the battle situation in real time on the future battlefields. Such a complex battlefield, command decisions will be limited by the experience and expertise of individual commanders. Accordingly, the study of AI core technologies supporting real-time combat command is actively pursued at home and abroad. It is necessary to strengthen future defense capabilities by identifying potential threats that commanders are likely to miss, improving the viability of the combat system, ensuring smart commanders always win conflicts and providing reasonable AI digital staff based on data science. This paper describes the recent research trends in AI military staff technology supporting commander decision-making, broken down into five key areas.
Google, NAVER와 같은 대형포털에서 지도 기반의 다양한 서비스를 제공함에 따라, 지역관련 정보를 얻으려는 사용자들의 관심과 요구 또한 증가하고 있다. 하지만, 대형포털의 서비스들은 특정 지역에 대한 상세정보가 충분하지 않고 관련 정보를 획득하는 과정이 반복되는 번거로움이 존재하기 때문에, 사용자가 특정 지역의 관련 정보를 자세하고 종합적이며 손쉽게 획득할 수 있도록 지원하는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 사용자의 지역정보 획득에 유용한 시스템의 구축을 위해, 맵 인터페이스와 지식처리를 활용한 시스템 모델을 제안한다. 제안한 모델은 '지역정보 웹 문서 Layer', '고유지역키워드 Layer', '맵 인터페이스 Layer'의 3-Layer로 구성된다. 이 모델을 기반으로 한 지역관련정보 통합검색 시스템은 (l) 특정 지역의 대표 키워드 추출 (2) 관련 웹 페이지 수집 (3) 연관 키워드 집합 추출 및 키워드간의 연관도 계산 (4) 사용자 인터페이스 구축의 4단계 과정을 거쳐 구현한다. 구체적으로 고양시 지역을 대상으로 한 시스템의 구축을 통해 제안한 모델과 유사도 행렬을 이용한 지역정보의 지식처리 알고리즘, 사용자의 검색 편의를 돕는 UI 등의 타당성을 검증하였다. 본 시스템은 단순히 개별 '정보'로 존재하는 지역정보들을 융합하고, 새로운 '지식'을 생산 및 체계화하여 사용자들에게 제공해준다. 이를 통해 사용자는 다양하고 상세한 지역정보를 제공받을 수 있고 관련 정보도 쉽게 얻을 수 있다.
본 논문에서는 개미 군집 최적화 (Ant Colony Optimization; ACO) 및 A* 휴리스틱 알고리즘이 융합된 선호도 기반 경로탐색 알고리즘을 제안한다. 최근 ITS (Intelligent Transportation Systems)의 개발과 함께 차량용 내비게이션의 사용이 증가하면서 경로탐색 알고리즘의 중요성이 더욱 높아지고 있다. 기존의 Dijkstra 및 A*와 같은 대부분의 최단경로 탐색 알고리즘은 최단거리 또는 최단시간 경로 탐색을 목표로 한다. 하지만 이러한 경로 탐색 결과는 더 안전하고 특정 경로를 선호하는 운전자를 위한 최적의 경로가 아니다. 따라서 본 논문에서는 선호도 기반 최단 경로 탐색 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은
주어진 맵의 링크 속성 정보를 이용하며, 각 링크에 대한 사용자 선호도는 내비게이션 사용자에 의해 설정되어 진다. 제안된 알고리즘은 C로 구현하였으며, 64노드 및 118링크로 구성된 맵에서 다양한 파라미터를 통해 성능을 측정한 결과 본 논문에서 제안한 휴리스틱 융합 알고리즘은 선호도 기반 경로뿐만 아니라 최단 경로 탐색에도 적합함을 알 수 있었다.
최근 리테일 산업계에서는 COVID-19 등의 다양한 외부 환경 위협으로부터의 대응과 AI 기술을 활용한 경쟁력을 갖추기 위한 정보기술 융합 및 활용 요구가 증가하고 있으나 리테일 산업에서의 데이터를 활용하기 위한 연구와 응용 서비스의 활용사례가 매우 부족하다. 본 연구는 CCTV 영상 데이터 기반의 AI 활용 응용 서비스 활용 사례연구로 리테일 공간에서의 CCTV 영상 데이터 수집, 객체 탐지 및 추적 AI 모델 활용, 실시간 추적된 객체와 트래킹 데이터를 저장하기 위한 시계열 데이터베이스 활용, 시계열 데이터를 활용한 모니터링, 리테일 공간의 혼잡도와 관심도를 분석하기 위한 히트맵, 리테일 공간에서의 실시간 상황 모니터링, COVID-19와 같은 사회적 위협으로부터의 접촉자 분석과 추적을 위한 사회적 거리 두기 현황, 비인가자의 보안 구역의 접근 모니터링 애플리케이션을 설계하고 이를 실제 구현하여 리테일 공간에서의 CCTV 영상 데이터를 활용한 애플리케이션 설계를 통해 CCTV 영상 데이터 기반의 AI 융합 응용 서비스 활용 모델을 제시하였으며, 실제 구현을 통해 설계된 활용 모델을 검증하였다.
산업 응용 분야에서 AGV는 공장이나 창고와 같은 대규모 산업 시설의 무거운 자재를 운송하기 위해 자주 사용된다. 특히, 주문처리 센터에서는 자동화가 가능하여 유용성이 극대화된다. 이러한 주문처리 센터와 같은 창고에서 생산성을 높이기 위해서는 AGV들의 정교한 운반 경로 제어가 요구된다. 본 논문에서는 대중적인 협력 MARL 알고리즘인 QMIX에 적용될 수 있는 구조를 제안한다. 성능은 두 종류의 주문처리 센터 레이아웃에서 세 가지의 메트릭으로 측정하였으며, 결과는 기존 QMIX의 성능과 비교하여 제시된다. 추가적으로, AGV들의 행동 패턴에 대한 가시적인 분석을 위해 훈련된 AGV들의 운반 경로를 시각화한 히트맵을 제공한다.
최근 사물 인터넷 기술은 클라우드 컴퓨팅 서비스와 그리드 컴퓨팅 등 새로운 기술들과 함께 이슈가 되고 있다. 이러한 사물 인터넷은 스마트 기기의 발전으로 더욱 그 활용범위가 커지고 있으며, 여러 산업 분야에서 많은 관심을 갖고 있다. 이러한 상황에서 사물 인터넷의 기술과 동향을 분석해 봄으로써, 미래 IT분야에 적응할 수 있는 준비가 필요한 시점이라고 본다. 따라서 본고에서는 이와 같은 사물 인터넷의 다양한 기술들과 구축사례를 분석해 봄으로써, 향후, 국내 사물 인터넷의 로드맵과 환경 구축의 자료로 활용될 것으로 기대한다.
최근 모바일 기기 및 무선기기의 발달로 인하여 센서 네트워크가 다양한 분야에서 응용되고 있다. 따라서 센서에서 실시간으로 발생하는 스트리밍 데이터에서 이벤트를 감지하고 분석하는 것은 중요한 연구 분야로 부각되고 있다. 단순 이벤트의 발생 조건을 빠르게 판별하기 위해 비트맵 인덱스 기반 복합 이벤트 검출 기법 등 여러 가지 방법들이 사용되고 있지만, 아직까지 이기종 센서에서 발생하는 각기 다른 형태의 데이터를 융합하여 이벤트를 검출하는 복합 이벤트 처리에 대한 연구는 미비한 실정이다. 본 논문에서는 각기 다른 형태를 가지는 스트리밍 데이터에 멤버쉽 함수를 적용하여 퍼지화 함으로서 이기종 센서에서 발생하는 데이터를 융합 처리가능하며, Quine-Mccluskey 감축기법을 통하여 규칙의 신뢰도 및 속도가 향상된 의사결정을 하는 고속 이벤트 탐지기법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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