현재 서울특별시는 25개 구청에 7만5천여대의 CCTV가 설치되어 있다. 서울특별시 구청별로, CCTV관제를 위한 관제센터를 구축하고 24시간 인공지능 지능형 영상분석을 통해 차량 종류, 번호판인식, 색상 분류 등의 정보를 빅데이터로 구축하고 있다. 서울특별시는 국토교통부, 경찰청, 소방청, 법무부, 군부대 등과 MOU를 체결하여 긴급/응급 상황에 신속한 대응이 가능하도록 하고 있다. 즉, 각 구청의 CCTV영상을 제공하여 안전하고 재난의 예방이 가능한 스마트시티를 구축하고 있다. 본 논문에서는 CCTV영상을 인공지능을 통해 사건발생 시 차량 및 인원에 대한 특징을 추출하고 이를 기반으로 도주경로를 예측하고 지속적인 추적이 가능하도록 설계한다. 해당 경로의 CCTV영상을 인공지능이 자동으로 선택하여 표출하도록 설계한다. 해당 관할 권역 이외 지역으로 사건 관련 사람이나 차량의 도주경로가 예상될 때 인접 구청에 영상정보와 추출된 정보를 제공함으로써 스마트시티 통합플랫폼을 확장할 수 있도록 설계한다. 본 논문은 스마트시티 통합플랫폼 연구발전에 기초자료로 기여할 것이다.
자율주행차는 센서와 인공지능으로 차량의 위치와 주변 상황을 인지하고 주행 경로를 계획하여, 자동차 스스로 교통법규에 따라 주행하는 차량이다. 이는 4차 산업혁명의 주역으로 2020년 상용화 될 전망이다. 2020년 자율주행차 세계 시장규모는 189억 달러로 예측되고 이를 위해 각국의 자동차사, ICT 업체들이 시장 선점을 위해 치열하게 경쟁하고 있다. 자율주행 상용화를 위한 기술적 해결 이슈로는 센서, 인공지능, 빅데이터 분석, 기능안전, 정밀지도, 신뢰성 높은 차량통신, 차량 SW 플랫폼, 차량 사이버 보안 등이 있다. 이러한 기술적 이슈가 해결되어야 2020년 자율주행차 시대를 맞이하고 새로운 시장이 열리게 될 것이다. 자율주행차 상용화를 위해서 차량, ICT 기술, 도로 인프라 등 산업 융합 및 기업체 간 협업이 기술개발과 사업화를 성공시키는 중요한 열쇠가 될 수 있다는 것을 강조하며, 이번 특집호를 통해 자율주행 실현을 위한 핵심기술 및 표준화에 대한 전체적인 흐름과 방향을 파악하는데 도움이 될 것으로 기대한다.
최근 인공지능 기술이 발전하면서, 일상에서 인공지능 기반 챗봇을 어렵지 않게 접할 수 있다. 챗봇 기술이 발전하면서, 챗봇을 구현하기 위한 다양한 챗봇 프레임워크가 등장하였다. Google 의 Dialogflow 는 최소한의 코딩으로 챗봇을 설계하고, 생성하기 위한 오픈소스 챗봇 프레임워크로 Facebook Messenger, Telegram, Slack 등 여러 메신저 플랫폼과 연동이 된다. 본 논문은 Dialogflow 를 이용한 프로토타입 챗봇 구현을 통하여 Dialogflow 의 특징인 Dialog(대화)의 Flow(흐름)를 만들기만 하면 이를 통해 챗봇을 만들어 지는 용이성 검증을 시행하였다.
본 논문에서는 AIoT를 위한 비주얼 블록 코딩 도구를 설계하였다. AI 블록 코딩이 가능한 EduB 플랫폼에 피지컬 컴퓨팅을 가능하게 하는 모듈을 추가함으로써 블록을 사용한 쉬운 피지컬컴퓨팅 코딩과 AIoT 코딩이 가능하다. 도구는 WebSocket과 Wifi를 사용해 EduB와 타겟보드인 RaspberryPi의 무선 통신을 하며, 블록으로 생성된 코드를 RaspberryPi 내부에서 실행하여 GPIO와 SenseHAT을 제어할 수 있게 하였다. 따라서, 코딩 결과를 콘솔 출력이나 그래프로만 확인할 수 있어 정적이던 AI 교육을 LED나 모터를 제어해 동적으로 결과를 확인할 수 있게 하여 흥미와 관심을 유발할 수 있도록 한다.
4세대 연구 패러다임의 도래와 함께 데이터가 연구의 중심이 되었고, 인공지능(AI)에 대한 연구가 활발히 진행되면서 데이터의 중요성이 심화되고 있다. 인공지능 기술을 다양한 분야에 적용하려는 노력이 증가하고 있으며, 다양한 분야의 데이터를 다루기 위한 융합 연구의 필요성이 높아지고 있다. 본 논문에서는 융합 연구 플랫폼에서 데이터를 분석 및 활용하는데 필요한 메타데이터를 정의하고 다양한 분야에서 데이터 기반 융합 연구를 지원한다.
최근 인공지능 기술을 이용한 챗봇 서비스가 다양한 플랫폼에 적용되면서 그 이용자의 수도 급증하고 있다. 이에 본 연구에서는 자기결정성이론(Self Determination Theory)을 적용해 이용자의 세 가지 심리욕구(인지된 자율성, 인지된 유능성, 인지된 관계성)가 사용 만족도 및 지속사용의도에 미치는 영향을 살펴보고자 한다. 또한, 챗봇의 타입을 음성 기반 인공지능 비서, 텍스트 기반 모바일 메신저의 두 가지로 구성하고, 챗봇 이용동기는 실용적 동기, 유희적 동기, 사회 및 관계적 동기의 세 가지 차원으로 구성하여 이들간의 관계도 규명하고자 하였다. 본 연구는 챗봇 사용 경험이 있는 이용자들을 대상으로 설문조사 실시하였다. 분석 결과, 자기결정성 요인인 인지된 자율성, 유능성, 관계성이 모두 사용 만족도 및 지속사용의도에 긍정적인 효과를 보였다. 또한 챗봇 이용자의 사용만족도는 지속사용의도에 긍정적인 영향을 미치고 있었다. 또한, 사회 및 관계적 동기가 인지된 자율성과 사용만족도간의 관계를 조절하는 것으로 나타났다. 본 연구는 자기결정성이론을 적용해 이용자 심리적인 특성의 중심으로 이용자 심리욕구가 챗봇 사용 만족도 및 지속사용의도에 어떠한 영향을 미치는지 설명함으로써 다양한 분야의 인공지능 관련 연구의 확장을 도모하고, 급속도로 성장하고 있는 챗봇 시장에 유용한 실무 전략을 제공한다는 점에서 의의가 있다.
프레스 공정은 가열 또는 가열하지 않은 상태의 재료에 힘을 가해 원하는 형태로 변형시켜 제품을 만드는 압축 가공 과정이다. 짧은 시간의 연속 압축을 통해 제품을 생산하는 프레스 장비의 특성상 제품 불량은 연속적으로 발생하며 이러한 문제를 해결하기 위한 시스템은 다양한 기술을 이용하여 개발되고 있다. 본 논문은 불량을 탐지하는 인공지능 알고리즘을 기반으로 실시간 불량탐지 시스템을 제안한다. 프레스 장치에 각종 센서를 부착하여 장비의 상태와 불량과의 관계를 빅데이터 플랫폼을 기반으로 정의하고 수집한다. 수집된 데이터를 기반으로 인공지능 알고리즘을 개발하고 개발된 알고리즘을 임베디드 보드를 이용하여 구현함으로써 실제 현장에 적용하여 시스템의 실용성을 보이겠다.
본 연구는 인공지능(AI) 디바이스가 차세대 정보통신기술(ICT)의 핵심 플랫폼으로 급부상하고 있고, 소비자들의 일상에 널리 적용되고 있는 인공지능 디바이스를 통해 소비자의 사용행태 및 사용자 경험에 대해 살펴보았다. 이를 위해 AI 디바이스 사용 경험이 있는 국내 소비자 600명을 대상으로 AI 디바이스의 속성 인식과 사용행태를 도출하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 다양한 속성 중 음악청취를 가장 많이 이용하였고, 날씨 정보제공과 같은 단순한 기능을 유용하게 인식하는 것으로 나타났다. 둘째, AI 디바이스 사용자의 주요 사용기기는 AI 스피커, 스마트폰, PC, 노트북 등으로 확인되었다. 셋째, AI 디바이스에 대한 연상 이미지는 재미있는, 유용한, 신기한, 똑똑한, 혁신적인, 친근한 순으로 나타났다. 따라서 본 연구는 AI 디바이스의 특성을 반영한 사용 행태를 분석함으로써 향후 AI 디바이스를 활용한 사용자의 서비스 제공에 기여할 수 있다는 실무적 시사점을 갖는다.
다양한 목적의 블록체인 플랫폼이 개발되어 블록체인 생태계가 발전되는 와중에 각 블록체인들이 고립돼서 운용되는 상호운용성 문제가 나타나고 있다. 이에 본 연구에서 블록체인들을 연결해주는 블록체인인 인터체인과 사이드체인 기술을 소개하고 이를 적용함으로써 이기종 블록체인간 거래와 기능을 사용하는 예를 설명하였다. 또한, 4차 산업혁명에서 주목받는 기술인 블록체인, 인공지능, IoT 각각의 기술들이 독자적인 발전과정을 넘어서서 서로 융합하여 발전하는 과정을 거치고 있다. 이에 대해서 블록체인에 인공지능을 또는 IoT가 결합하는 과정들을 제시하고 더불어 블록체인과 인공지능 IoT의 결합을 이기종 블록체인간의 거래와 교류를 위한 과정에 적용해서 개입 없이 작동할 수 있는 모델을 제안하였다.
현재까지 진행된 다양한 인공지능 교육 관련 연구 성과에서는 인공지능의 원리와 개념 교육에 관한 내용이 중심이었다. 따라서 본 연구에서는 인공지능을 타 학문과 탈 학문적 융합교육을 할 수 있도록 교육 프로그램을 개발하였다. 중심 교육 내용으로는 고등학교 화학에서 다루고 있는 분자 구조의 이해를 도울 수 있도록 머신러닝을 활용하는 것으로 하였고, 총 8차시 분량으로 설계하였다. 본 연구에서 개발한 프로그램은 전문가 검토를 통해 I-CVI(Item Content Validity Index) 값을 산출하였고, 그 결과 모든 문항이 .80 이상으로 기각되는 항목이 없었으나. 추가 세부 의견을 반영하여 수정 및 완성하였다. 본 연구의 프로그램은 화학 교과와 정보(인공지능) 교과의 내용적 요소를 탈 학문적으로 융합하였기 때문에 학습자로 하여금 융합인재소양이 높아질 수 있을 것으로 기대한다. 또한, 이 교육 프로그램을 위한 별도의 시수 확보가 요구되지 않아 교사에게는 수업 부담을 낮출 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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