SCM(Supply Chain Management)은 초기에 생산의 효율성 증대를 위해 생산 계획에 초점을 둔 제품으로 발전하였으나, 최근에는 수요자 중심으로의 비즈니스 패러다임 변화, 프로세스 간 상호연계 강화, 수요의 다양성 및 변동성 증가 등의 환경이 변화하면서 지능적인 SCM이 요구되고 있다. 지능적인 SCM은 IoT, 빅데이터, 인공지능 등의 기술을 활용하여 공급 사슬 전체에 대한 자동화, 자율화, 연결성을 보장하는 것을 강조하고 있다. 따라서 본 논문에서는 급변하는 비즈니스 환경변화에 대응하여 공급 사슬 최적화를 달성하기 위해 IoT와 빅데이터 기반의 SCM 시스템에 관하여 연구하였다.
초등학생들은 인공지능을 활용하여 문제를 해결할 수 있는 능력을 기르는 것이 중요하므로 문제 해결 능력을 기르는 교육과 함께, 인공지능을 활용한 문제 해결 능력을 키우는 교육이 필요하다. 초등학생들은 인공지능에 대한 개념과 원리를 이해하고, 인공지능이 어떻게 작동하는지에 대한 기초적인 이해를 쉽게 재미있는 방식으로 교육받을 수 있는 형태가 필요하다. 이를 위하여 초등학교 3학년을 위한 8시간 기반의 인공지능 융합 프로그램을 자율주행차를 소재로 계획 및 운영한 결과 초등학생들의 문제 해결 능력, 창의력, 인공지능 이해도 등을 향상시키는 데 효과적임을 보여주었다. 캠프를 운영한 결과 학생들의 인공지능에 대한 이해도가 사전 평균 3.56(표준편차 .85), 사후 평균 4.00(표준편차 .71), t값은 -5.412(p<0.001)로 나타나서 통계적으로 인공지능의 이해도가 향상되었음을 알 수 있었고, 학생들의 만족도와 흥미도가 높음을 확인할 수 있었다. 향후에는 초등학생들이 직접 아이디어를 구안하고 인공지능 모델이 적용될 수 있는 제품을 만들어서 인공지능 모델을 프로그래밍할 수 있는 형태의 교육프로그램을 개발할 필요가 있을 것이다.
온라인 패션 시장의 빠른 성장과 이로 인한 온라인 선택의 확대로 인해 소비자들은 더욱 개인화된 추천 서비스에 대해 요구가 커지고 있음에도 불구하고 판매자는 수많은 소비자를 개별적으로 직접 대응할 수 없다는 문제점이 있다. 소비자의 이러한 개인화 니즈를 충족시키는 방안으로 이미지에 대한 태깅이 이루어지고 있으나 사람이 태깅하는 경우 사람마다 태깅이 매우 주관적으로 이뤄지고 있고 인공지능 태깅은 단어가 매우 제한적으로 사용자의 니즈를 충족시켜주지 못하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 인공지능으로 이미지에 포함된 제품의 형태, 속성, 감성 정보를 인식하고 이러한 정보를 코드화하고 코드의 조합으로 그 이미지가 가지고 있는 모든 정보를 나타낼 수 있는 알고리즘을 설계하였다. 이 알고리즘을 통해서 지금까지 획득이 불가능했던 패션 이미지의 감성, 패션 이미지가 표현하는 TPO 정보 등 이미지가 가지고 있는 다양한 정보를 실시간으로 획득하는 것이 가능하게 되었다. 이러한 정보를 기반으로 소비자의 취향을 분석하는 단계에서 넘어가 소비자의 취향에 당시의 유행, TPO 정보까지 결합하는 초개인화된 의류 추천이 가능해진다.
최근 4차 산업혁명 도래의 기반을 제공한 빅데이터와 인공지능 기술은 산업 전반의 혁신을 견인하는 주요 동력이 되고 있다. 정보보안 영역에서도 그동안 효과적인 활용방안을 찾기 어려웠던 대규모 로그 데이터에 이러한 기술들을 적용하여 지능형 보안 체계를 개발 및 발전시키고자 노력하고 있다. 보안 인공지능 학습의 기반이 되는 보안로그 빅데이터의 품질은 곧 지능형 보안 체계의 성능을 결정짓는 중요한 입력 요소라고 할 수 있다. 하지만 다양한 제품 공급자에 따른 로그 데이터의 상이성과 복잡성은 빅데이터 전처리 과정에서 과도한 시간과 노력을 요하고 품질저하를 초래하는 문제가 있다. 본 연구에서는 다양한 방화벽 로그 데이터 포맷 관련 사례와 국내외 표준 조사를 바탕으로 데이터 수집 포맷 표준안을 제시하여 보안 로그 빅데이터를 기반으로 하는 지능형 보안 체계 발전에 기여하고자 한다.
본 논문에서는 딥러닝 소리 인식을 이용하여 실내에서 발생할 수 있는 다양한 소리를 시각적인 정보로 제공해주는 스마트허브 시스템을 제안한다. 인공지능 모델은 2D-CNN 구조를 활용하여 학습을 진행하였고, 스마트허브 하드웨어는 라즈베리파이를 이용하여 구현하였다. 제안된 시스템은 청각장애인을 위해 설계된 다양한 청각 정보를 시각 정보로 전달하는 다양한 제품을 하나로 대체할 수 있을 뿐만 아니라, 설치 및 운반이 간편하여 누구나 사용하기 쉬워서 활용도가 높을 것으로 기대된다.
최근 생성형 인공지능, 메타버스 기반의 신규 ICT 서비스가 도입되면서 이러한 서비스에서 발생할 수 있는 프라이버시 위험의 적절한 관리는 매우 중요하게 부각되고 있다. 특히 챗GPT를 시작으로 한 생성형 인공지능의 급격한 발전과 활용은 데이터 수집, 처리, 분석 과정에서 개인정보보호에 대한 우려를 가중시킨다. 이와 관련하여 개인정보보호 국제표준은 국가나 조직의 관행과 기술을 글로벌 차원의 표준으로 개발하여 상호 연동이 가능한 서비스를 제공함으로써, 제품이나 서비스의 경쟁력을 강화 하는데 활용될 수 있다. 개인정보보호 국제 표준화를 주도적으로 추진하고 있는 대표적인 국제 표준화 그룹으로는 국제표준화위원회/전기위원회 합동위원회 1/서브위원회 27/작업그룹 5 (ISO/IEC JTC 1/SC 27/WG 5)가있으며, 독일 쾨테대학의 카이 라넨버그(Kai Rannenberg) 교수가 이 그룹의 의장을 맡고 있다. 본 고에서는 2024년4월 SC 27/WG 5 회의를 중심으로 개발 및 채택된 개인정보보호 국제표준과 동향을 살펴보고, 이와 관련된 주요 이슈와 표준화 대응 방안을 제시한다.
인공지능이 글로벌 경쟁력 원천 기술로 부각되면서 정부도 자율주행차, 드론, 로봇 등 미래 신산업의 기반 기술이 되는 인공지능을 전략적으로 육성하고 있다. 국내 인공지능 연구 및 서비스는 네이버와 카카오를 중심으로 출시되었으나 해외에 비하면 규모나 수준이 미약한 편이다. 최근, 딥러닝 (deep learning)은 최근 음성인식과 영상인식을 비롯한 다양한 패턴인식 분야에서 혁신적인 성능을 기록하면서 많은 연구가 진행되고 있다. 그 뿐만 아니라 딥러닝은 초창기부터 산업계의 큰 관심을 끌어 구글이나 마이크로소프트, 삼성전자 등 글로벌 정보기술 회사에서 상용제품에 딥러닝 기술을 성공적으로 적용하고 있고 계속 연구개발을 진행하고 있어 대중매체에서도 관심을 가지고 주목하고 있다. 이러한 선행연구를 바탕으로 주목 받고 있는 인공지능에 대해 살펴보도록 하겠다.
인공지능 기술은 최근 컴퓨팅 기술의 발달과 함께 급성장하고 있는 기술로, 차세대 핵심기술로 꼽히고 있다. 챗봇은 미리 정해놓은 규칙에 따라 사용자 입력에 대해 응답할 수 있도록 만들어진 시스템으로, 상담, 주문 등 단순 반복 업무를 비롯해 사용자 대화 패턴 분석을 통한 서비스 제공까지 점차 그 범위가 확대되며 생활 밀착형 서비스로 자리 잡을 전망이다. 이에 따라 본 연구에서는 인공지능 기술을 활용한 셀럽봇 모델을 제시하고자 한다. 셀럽봇이란, 셀러브리티(Celebrity)의 약자 셀럽(Celeb)과 챗봇(Chatbot)의 합성어로 셀러브리티와 대화할 수 있는 챗봇 서비스를 말한다. 셀럽은 '애착 관계'를 형성할 수 있는 가장 좋은 대상이며, 누구나 접근하기 쉽다는 장점이 있다. 이와 함께 인공지능 기술은 '제품' 이지만 '제품'이 아닌 사람처럼 여기게 할 수 있는 기술이다. 이를 미루어 볼 때 '셀럽'이라는 특성과 인공지능 기술 기반의 챗봇이 결합하였을 때 가장 큰 시너지를 발생시킬 수 있을 것으로 보며 이를 활용한 다양한 파생상품이 발생할 것으로 보며 이에 따라 셀럽봇 모델을 제시한다.
인공지능, 빅데이터 등 디지털 기술의 촉발로 인한 4차 산업혁명의 도래는 사회, 문화, 산업 등에 많은 변화를 일으켰다. 하지만, 각 지역의 전통시장은 새로운 유통환경과 소비자 변화에 신속하게 대응하지 못하고 있다. 특히, 제주지역 전통시장의 경우 제주 방문 관광객 대상의 마케팅 전략 등 지역적 특성을 살리지 못하고 있다. 이에 본 연구에서는 제주 지역적 특성을 고려한 빅데이터 및 인공지능 기반의 스마트 전통시장 구축에 대해 제언하고자 한다. 연구 내용으로는 방문자 빅데이터 분석을 통한 고객 프로파일링, 트래픽 분석을 통한 관광객 동선 결과제공, 실시간 인기 제품 차트 제공, 영상기반 화재 및 범죄 예방 기능 개발 등이 있다.
한국의 조선 산업은 대내외 환경 변화로 인해 심각한 위기 상황에 처해 있다. 이 위기를 극복하기 위해서, 선박 신수요 예측을 통한 제품 및 기술의 선제적 개발이 필요하다. 본 연구의 목표는 선박 신수요 예측을 위해 선박 빅데이터에 기반한 인공지능 알고리즘의 개발이다. 본 연구에서는 선박 수요 예측에 특화된 빅데이터 분석 플랫폼을 개발하고 데이터 분석을 통한 선박 신수요 예측 결과를 신제품 기획/개발에 활용하고자 한다. 이를 통해 장비 및 기자재 제조업체를 위한 지속 가능한 신사업 모델 개발로 조선소 및 선박 기자재 업체에 대한 신성장동력을 창출할 수 있을 것이다. 또한 조선 업체들은 측정 가능한 성과를 기반으로 비즈니스 사례를 창출하고 시장 지향적 인 제품과 서비스를 계획하며 높은 시장 파괴력을 가진 혁신을 지속적으로 달성 할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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