알파고와 이세돌의 바둑대결은 세계적인 관심사를 갖으며 알파고의 승리로 끝났다. 알파고의 핵심 기능은 바둑기보를 컴퓨터 스스로 공부하는 딥러닝 시스템이었다. 이후로 인공지능을 활용한 딥러닝 시스템은 활용도가 검증되었다고 할 수 있다. 최근에 정부에서 사물인터넷을 활성화하기 위하여 사물인터넷기본법을 통과시키고 비즈니스모델을 개발하고 있다. 본 논문에서는 딥러닝 인공지능을 활용한 사물인터넷 비즈니스 환경을 분석하고 특화된 비즈니스 모델을 설계하겠다.
4차 산업혁명 시대가 빠르게 다가오고 있다. 사물인터넷(IoT)과 인공지능(AI), 자율주행 자동차, 로봇, 드론, 스마트 홈 등이 그것. 4차 산업혁명의 핵심 기술 중 하나는 지능형 첨단센서다. 이 '똑똑한' 센서들 없이는 인공지능도 사물인터넷도 불가능했을 것이다. 첨단 센서 기술이 4차 산업혁명의 기폭제 역할을 하는 셈이다.
사물인터넷 기술이 발전하면서, 데이터 및 소프트웨어 보안에 대한 이슈가 발생하고 있다. 사물인터넷은 다수의 이기종 디바이스와 플랫폼을 포함하는 환경으로 다양한 공격기술을 시도할 수 있으며, 이러한 공격기술은 급속도로 변화하고 있다. 반면에 보안기술은 이러한 공격기술의 발전속도를 따라가지 못하고 있으며, 특히 개인정보유출의 문제는 아주 큰 이슈가 되었다. 급격하게 발전하는 공격에 대응하기 위해서는 지능형 알고리즘을 이용한 보안기술을 마련할 필요가 있다. 본고에서는 딥러닝 기반의 보안기술 및 사물인터넷 기술 동향을 살펴보고, 이를 토대로 사물인터넷 환경에서 딥러닝 기반의 보안 기술을 적용하기 위한 연구 방안을 제시한다.
사물인터넷은 모든 사람과 사물이 인터넷을 통해 서로 소통하고 새로운 가치를 창출할 수 있는 기술이며, 정보의 확산, 연계, 활용을 가능하게 하는 중요한 연결고리이다. 인지 IoT는 이러한 사물인터넷 인프라와 함께 인공지능 기술을 활용하여, 사물이 스스로 생각하고 판단하며, 보다 잘 연결하고 더 똑똑해지도록 하는 사물지능 실현 기술이다. 본고는 인간 두뇌의 기능을 모방하여 인식, 행동, 인지 능력을 재현해내는 대표 인지 컴퓨팅 기술인 IBM 왓슨, 딥 러닝, 뉴로모픽칩 기술을 요약하며, 또한, 사물수준 지능 실현 사례인 IBM 쿼크, CISCO DMo와 D3의 개발 현황을 소개한다.
본 논문은 최근 울산항만에 물류 차량과 사람이 충돌하는 위험이 수반되어 특별 안전대책에 따라 사각지대 없는 안전관리 체계의 일원으로 차별화된 울산항만과 선박 사이의 스마트 안전 정류장 구축과 이를 연계한 인공지능 기반의 무인 자율 이송 트램을 구현하는 프로젝트이다. 플랫폼 기반의 하드웨어로 각종 사물에 센서와 통신 기능을 내장하여 인터넷에 연결하는 사물인터넷(IoT)와 안드로이드 기반의 앱으로 사물인터넷에서 측정된 정보를 제공하거나 스마트 정류장과 연계하여 안전하게 이동할 수 있도록 서비스를 제공하며 이를 위해서 사물인터넷(IoT)을 분석한 데이터 정보는 인공지능 기반의 무인 자율 이송 트램의 사고를 방지하기 위해 꼭 필요하다.
디지털 관련 신기술을 적용하면서 소프트웨어와 인공지능에 대한 관심이 상당히 높다. 특히 교육 관련 분야에서도 소프트웨어와 인공지능의 발전을 위하여 많은 변화가 이루어지고 있다. 2025년부터는 초·중·고에서 소프트웨어와 인공지능 관련 교육과정이 공교육에 적용이 될 예정이다. 교육부에서는 공교육에 적용이 되기 전에 소프트웨어와 인공지능을 초·중·고에서 다양한 방법으로 체험하는 캠프도 다양하게 진행하고 있다. 소프트웨어와 인공지능 관련 체험 캠프를 위한 여러 가지 플랫폼들도 이용이 되고 있다. 본 연구에서는 소프트웨어와 인공지능 체험학습 플랫폼을 위한 모델에 대한 설계를 통하여 향후 전개될 소프트웨어와 인공지능에 대한 학습의 방법에 대한 효율성을 높이고자 한다.
최근 4차 산업혁명 관련 IT기술 중에서 머신러닝과 딥러닝으로 대표되는 인공지능과 사물인터넷은 다양한 연구를 통해 여러 분야에서 우리 실생활에 적용되고 있다. 본 논문에서는 사물인터넷과 객체인식 기술을 활용한 인공지능을 적용하여 의류를 분류하고자 한다. 이를 위해 이미지 데이터셋은 웹캠과 라즈베리파이를 이용하여 의류를 촬영하고, 촬영된 이미지 데이터를 전이학습된 컨벌루션 뉴럴 네트워크 인공지능망인 구글넷에 적용하였다. 의류 이미지 데이터셋은 온전한 이미지 900개와 손상이 있는 이미지 900 그리고 총 1800개를 가지고 상하의 2개의 카테고리로 분류하였다. 분류 측정 결과는 온전한 의류 이미지에서는 약 97.78%의 정확도를 보였다. 결론적으로 이러한 측정결과와 향후 더 많은 이미지 데이터의 보완을 통해 사물인터넷 기반 플랫폼상에서 인공지능망을 활용한 여타 사물들의 객체 인식에 대한 적용 가능성을 확인하였다.
클라우드 컴퓨팅 기반 사물인터넷 환경은 급격히 증가하는 통신량, 기종 간 이질성, 지연 시간과 같은 문제점으로 인해 어려움을 겪고 있다. 이를 해결하기 위한 대표적인 방법 중 하나는 분산 모델을 통해 클라우드 컴퓨팅 환경에 집중된 네트워크 또는 컴퓨팅 파워를 분산시키는 포그 컴퓨팅 (Fog Computing) 또는 에지 컴퓨팅 (Edge Computing)을 활용하는 것이다. 그러나 이 분산형 네트워크의 단점을 보완하기 위해 사물인터넷 (IoT, Internet of Things)과 가장 가까이 존재하는 네트워크 모델로써 미스트 컴퓨팅 (Mist Computing)이 탄생하였다. 그러나 다양한 프로토콜에 의해 통신이 이루어지는 사물인터넷 환경에는 수천 가지 제로데이 공격이 존재한다. 이 공격들의 대부분은 이전에 알려진 공격의 작은 변형체이다. 이러한 공격을 효과적으로 막기 위해 사물인터넷 환경에서의 침입 탐지 시스템은 지능적이어야 한다. 따라서 본 논문에서는, 미스트 컴퓨팅 환경에서 새로운 또는 지속적으로 변화하는 사물인터넷 대상 공격을 효과적으로 방어하기 위한 인공지능 기반 침입 탐지 시스템을 제안한다.
본 연구는 디지털 트랜스포메이션 시대에 사물인터넷(IoT) 기기와 서비스에 대한 정보 격차를 규명하고자 하였다. 이를 위하여 사물인터넷 기기와 서비스에 대한 미래 이슈를 전망하는 인식의 차이를 분석하고, 사물인터넷 기기와 서비스에 대한 인지도와 사용경험에 따른 디지털 기술의 필요성과 삶의 도움에 대한 차이를 분석하였다. 또한 교육수준과 교육수요를 분석하였다. 광주광역시와 전라남도에 거주자를 대상으로 2021년 2월 15일부터 3월 7일까지 설문조사를 실시하였고, 232명이 응답하였다. SPSS 21.0을 활용하여 분석하였고, 모든 통계값은 평균값으로 제시하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 지능정보사회 인지도에 따른 지능정보사회 미래이슈, 인공지능기기 및 서비스로 제공 받는 삶의 도움, 지능정보기술 필요성 차이를 제시하였다. 둘째, 인공지능기기의 인지도 및 사용 경험에 따른 인공지능으로 부터 제공 받는 삶의 도움 차이를 제시하였다. 셋째, 인공지능서비스의 인지도 및 사용 경험에 따른 인공지능으로 부터 제공 받는 삶의 도움 차이를 제시하였다. 넷째, 인공지능기술 인지도 및 사용 경험에 따른 필요성 차이를 제시하였다. 다섯째, 지능정보사회의 교육수준과 교육수요를 조사하여 제시하였다. 이러한 연구를 결과를 통하여 디지털 트랜스포메이션 시대에 정보 격차 해소를 위한 제언을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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