• Journal of Platform Technology
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• 제8권3호
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• pp.22-29
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• 2020

4차 산업혁명은 초기 단순 제조업 혁신에서 사회 및 경제분야에서 다양한 기술적 융합 방향을 이끄는 메가 트랜드로서 국가별로 진행하고 있다. COVID-19와 같은 감염병의 유행은 디지털 중심의 비대면 비즈니스를 경제 운영에서 전환되고 있으며 온라인화 확산을 위해서는 개인 맞춤형서비스를 위한 AI와 빅데이터 기술의 활용은 필수적이다. 이 논문에서는 4차산업혁명을 주요한 기술 특징 및 정부에서 추진하는 디지털 뉴딜의 효과적 이행을 위해 핵심 기술인 인공지능기술의 적용을 중심으로 사례를 분석하고 재난대응 분야에서의 활용 사례를 기술한다. 재난대응 활용사례로서 AI 조력자는 긴급호출에서 신고자의 상태에 따른 적절한 대응책들을 제시한다. 이를 위해 AI 조력자는 적응적 대응을 위한 음성인식 데이터 기반 분석 및 변환 텍스트의 재난 분류를 제공한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.905-912
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• 2022

4차 산업혁명의 핵심 기술 중 하나인 가상현실은 오큘러스로 대표되는 저가의 웨어러블 장치의 보급으로 새로운 국면을 맞이하고 있다. 현실적인 위험성 문제로 실질적인 훈련이 거의 불가능한 재난 대피 훈련의 경우 가상현실은 효과적인 훈련을 가능하게 하는 새로운 대안이 되고 있다. 본 논문에서는 가상현실로 구현되는 화재 대피 훈련 콘텐츠에 적용될 수 있는 연기 모델링 방법을 제안한다. 화재 발생 시 연기는 통로를 따라 확산되고 시간에 따라 연기의 밀도가 변한다. 제안하는 방법은 시뮬레이션을 통해 계산한 연기의 밀도값을 실시간으로 모델에 반영할 수 있는 절차적 함수를 적용하여 연기를 모델링한다. 공장을 배경으로 구현한 결과를 보면 제안하는 방법이 사용자의 움직임에 따른 연기의 변화를 사실적으로 표현하는 것을 볼 수 있다.

• 화약ㆍ발파
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• 제42권2호
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• pp.12-28
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• 2024

급속한 에너지 확산을 수반하는 폭발 현상은 인명 및 경제적인 피해를 미치고 있다. 산업의 고도화로 인하여 다양하고 광범위한 폭발사고가 전 세계적으로 발생하고 있으며, 이러한 폭발사고의 예방을 위해서는 정확한 원인 분석이 밑바탕이 되어야 한다. 국내외 폭발사고 관련 연구 분석은 일부 사건들에 대해서 제한적인 범위에서 수행되고 있었다. 본 논문에서는 국제학술지에 게재된 전체 논문들을 대상으로 동시출현 핵심단어 분석을 실시하여 시기별 전체적인 연구 경향과 향후 연구자들이 관심을 가질 수 있는 최신 분야를 도출하고자 하였다. 시기별 핵심단어 분석 결과, 2005년~2014년에는 대체로 논문의 수가 적고 전체적인 핵심단어의 수도 적었지만, 2015년 이후 컴퓨터 시뮬레이션과 인공지능분야가 폭발사고사례 분석에 활용되었으며, 폭발사고의 종류 또한 현재 최신 연구분야인 리튬이온 배터리, 혼합가스 등의 다양한 연구가 활발하게 진행되고 있음을 알 수 있었다.

• 한국가스학회지
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• 제21권4호
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• pp.47-61
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• 2017

대규모 플랜트에서 조업자 안전훈련 모델의 전제조건은 조업에 관련된 다양한 위험의 상세분석 및 지식표현으로 얻어진 운영절차의 범용성과 정확성이다. 본 연구에서는 조업절차의 생성을 위해 인공지능 플래닝 기법을 고려하여 조업자의 일반행위와 조치행위 그리고 기술용어 등을 분류하고, 지식의 공유 및 재사용을 고려하여 플랜트의 운영과정과 관련된 조업행위 및 용어의 확장을 지식표현 온톨로지 형태로 정의하였다. 또한 조업의 일반적인 행위의 구체화를 위해 Hierarchical Task Network (HTN)기반의 행위계획을 적용하여 목표와 실행이 가능한 수준까지 분할하여 여러 상황에 따른 절차를 생성하도록 설계하였다. 이후 실제 보일러 설비의 사례연구를 통해 조업조건과 운전상태 그리고 장치들 간의 운전목적에 따라 구성설비의 역할을 분류하고, 비상정지절차를 생성하였으며, 제안한 방법의 실제 플랜트 적용 가능성을 확인하였다. 체계적인 지식표현에 기초한 지식베이스 구축은 일반적인 플랜트 운영절차 및 조업자 안전훈련 시나리오의 생성에도 활용이 가능할 것이며, 향후 자동생성 등에도 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.94-103
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• 2017

자동으로 해킹을 수행하는 도구 및 기법의 발전으로 인해 최근 신규 보안 취약점들이 증가하고 있다. 대표적인 취약점 DB인 CVE를 기준으로 2010년부터 2015년까지 신규 취약점이 약 8만건이 등록되었고, 최근에도 점차 증가하는 추세이다. 그러나 이에 대응하는 방법은 많은 시간이 소요되는 전문가의 수동 분석에 의존하고 있다. 수동 분석의 경우 취약점을 발견하고, 패치를 생성하기까지 약 9개월의 시간이 소요된다. 제로데이와 같은 빠른 대응이 필요한 취약점에 대한 위험성이 더 부각되는 이유이다. 이와 같은 문제로 인해 최근 자동화된 SW보안 취약점 탐색 및 대응 기술에 대한 관심이 증가하고 있다. 2016년에는 바이너리를 대상으로 사람의 개입을 최소화하여 자동화된 취약점 분석 및 패치를 수행하는 최초의 대회인 CGC가 개최 되었다. 이 외에도 세계적으로 Darktrace, Cylance 등의 프로젝트를 통해 인공지능과 머신러닝을 활용하여 자동화된 대응 기술들을 발표하고 있다. 그러나 이러한 흐름과는 달리 국내에서는 자동화에 대한 기술 연구가 미비한 상황이다. 이에 본 논문에서는 자동화된 SW 보안 취약점 탐색 및 대응 기술을 개발하기 위한 선행 연구로서 취약점 탐색과 대응 기술에 대한 선행 연구 및 관련 도구들을 분석하고, 각 기술들을 비교하여 자동화에 용이한 기술 선정과 자동화를 위해 보완해야 할 요소를 제안한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권12호
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• pp.491-498
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• 2019

디지털 트윈은 현실 세계의 물리적인 사물을 컴퓨터상에 동일하게 가상화시키는 기술로써, IoT을 통해 센서 데이터를 수집하고, 수집한 데이터를 활용하여 물리적인 사물과 가상 사물을 양방향으로 연결을 할 수 있게 한다. 디지털 트윈 기술은 가상 모델의 시뮬레이션을 통해 동작을 조정하고 환경변화에 대한 대응을 미리 실험하여 위험성을 최소화할 수 있는 장점을 지닌다. 최근 인공지능이나 기계학습에 관련된 기술들이 주목받기 시작하면서, 물리적인 사물의 동작을 가상화하여 가상 모델을 관찰하고 다양한 시나리오를 적용하려는 시도가 증가하고 있다. 특히, 인더스트리 4.0에서 공장자동화의 핵심인 협력 로봇의 디지털 트윈을 구축하기 위해서는 로봇의 동작을 인지하는 과정이 필수적으로 요구된다. 로봇의 동작을 인지하기 위한 모델링 기반의 연구에 비해 센서 데이터 기반으로 동작을 예측하는 연구는 미비한 상황이다. 따라서 본 논문에서는 로봇의 동작을 인지하기 위해 가정용 협력 로봇에서 전류 및 관성 센서 데이터를 수집하기 위한 실험 환경을 구축하고, 수집한 센서 데이터를 기반으로 한 동작 예측 모델을 제안하고자 한다. 제안하는 방식은 조인트 위치 기반으로 로봇의 동작 명령어를 9가지로 분류하고 전류와 관성 센서값을 사용하여 학습을 통해 예측하는 방식이다. 이때, 학습에 사용되는 데이터는 협력 로봇이 동작 명령어의 입력 파라미터에 마진을 가지고 작동할 때 수집되는 센서값이다. 이를 통해, 동일한 경로를 따라 이동하는 9가지 동작뿐만 아니라 각 동작과 비슷한 경로를 따라 이동하는 동작에 대해서도 예측하는 모델을 구축하였다. SVM을 이용하여 학습한 결과, 모델의 성능은 평균적으로 정확도, 정밀도, 및 재현율이 모두 97%로 평가되었다.

• 의료법학
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• 제21권3호
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• pp.145-178
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• 2020

뇌신경과학 기술의 발전으로 인하여 자신의 뇌신경적 상태와 데이터에 관한 자율적 선택과 개입의 가능성이 늘어남에 따라, 본인의 의사에 반하여 혹은 본인에게 불리하게 이용될 위험성도 커지게 될 수 있으므로, 이러한 부당한 간섭이나 방해로부터 개인의 자유와 권리를 보호해야 한다는 주장들이 계속해서 제기되고 있다. 대표적인 예로 2020년 10월 칠레 의회에 제출된 '뇌신경권 및 정신적 완전성의 보호 등에 관한 법안'은 뇌신경 데이터를 뇌로부터 직·간접적으로 수집된 모든 데이터로 정의하고, 정신적 프라이버시와 완전성을 개인의 뇌신경권(Neuroderechos)으로 보호할 것을 명시하였다. 뇌신경과학은 점점 개인의 신체와 일상에 가까이 스며드는 기술로 진화하여 더욱 일상화, 개인화되는 동시에 모듈의 형태로도 변모할 잠재력을 충분히 지니고 있고 빅데이터와 인공지능 기술의 발전은 이러한 변화를 더욱 가속화·고도화하는 요인이 된다. 이는 곧 다양한 종류의 기기로 뇌신경적 상태를 디지털 데이터화하고 분석하여 활용할 수 있게 된다는 것을 의미한다. 그리고 이로 인해 개인의 의도, 선호, 성격, 기억, 감정 상태 등을 확인하고 추론해낼 수 있는 데이터를 더 많이 생성할 수 있는 환경으로 변화하고 있다는 점은 개인의 자유와 권리에 관한 논의의 필요성을 더욱 부각시키고 있다. 그런데 뇌신경 데이터는 개인정보 보호 법제하에서 민감정보로 볼 것인지 여부가 불분명한 영역이 있다. 또 구체적인 활용 영역 예컨대, 법정, 교육, 고용 등에서 어떻게 뇌신경 데이터 주체를 보호할 것인지에 대한 법적 고찰이 요청된다. 이 논문에서는 기존의 인지적 자유, 정신적 프라이버시, 뇌신경 프라이버시, 정신적 완전성 등 다양한 개념으로 제시되고 있는 논의를 포괄적인 인격권의 성격을 갖는 '뇌신경권'이라는 개념으로 포섭하고자 한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.59-68
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• 2021

최근 급속도로 성장하고 있는 인공지능 기술이 자율운항선박과 같은 해상 환경에서도 적용되기 시작하면서 디지털 영상에 특화된 CNN 기반의 모델을 적용하는 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 해상 서비스의 경우 인적 과실을 줄이기 위해 충돌 위험이 있는 부유물을 감지하거나 선박 내부의 화재 등 여러 가지 기술이 접목되기에 실시간 처리가 매우 중요하다. 그러나 기능이 추가될수록 프로세서의 제품 가격이 증가하는 문제가 존재해 소형 선박의 선주들에게는 비용적인 측면에서 부담이 된다. 또한 대형 선박의 경우 자율운항선박의 시스템을 감안할 때, 연산 속도의 성능 향상을 위해 복잡도가 높은 딥러닝 모델의 성능을 개선하는 방법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 딥러닝 모델에 경량화 기법을 적용해 정확도를 유지하면서 고속으로 처리할 수 있는 방법에 대해 제안한다. 먼저 해상 부유물 검출에 적합한 영상 전처리를 진행하여 효율적으로 CNN 기반 신경망 모델 입력에 영상 데이터가 전달될 수 있도록 하였다. 또한, 신경망 모델의 알고리즘 경량화 기법 중 하나인 학습 후 파라미터 양자화 기법을 적용하여 모델의 메모리 용량을 줄이면서 추론 부분의 처리 속도를 증가시켰다. 양자화 기법이 적용된 모델을 저전력 임베디드 보드에 적용시켜 정확도와 처리 속도를 사용하는 임베디드 성능을 고려하여 설계하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법 중 정확도 손실이 제일 최소화되는 모델을 활용해 저전력 임베디드 보드에 비교하여 기존보다 최대 4~5배 처리 속도를 개선할 수 있었다.

• 한국의료윤리학회지
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• 제21권4호
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• pp.330-343
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• 2018

4차 산업혁명시대가 도래했다는 관심이 증가되면서 이에 따른 윤리적 이슈에 대한 탐구 및 대학 교육의 방향에 대한 제고가 필요하게 되었다. 본 논문의 목적은 4차 산업혁명 시대의 대표적 기술분야인 인공지능, 빅데이터, 유전체 기술, 가상현실의 윤리적 이슈 및 국내외 정책과 교육 현황을 살펴보고 앞으로 대학의 생명윤리교육이 나아가야 할 방향을 제안하는 것이다. 4차 산업혁명시대의 국내외 정책과 교육현황을 요약하면, 국외는 4차 산업혁명 기술의 잠재적 이득과 사회적 위험에 대한 법적, 윤리적 고려를 바탕으로 관련 가이드 라인 및 규제 권고안이 발표되었고, 과학 기술의 발전에 따른 학생들의 윤리적 가치 확립의 중요성이 정책적으로 강조됨에 따라 4차 산업혁명시대의 기술개발과 관련된 생명윤리교육과정이 개설된 바 있으며, 대학 내 윤리실험실 개설, 공개 토론회를 넘어 온라인 공개 강좌를 통해 생명윤리 교육의 접근성을 높이고 있다. 국내의 경우에도 최근 공청회 등을 통해 4차 산업시대의 정책방향에 대한 논의가 이루어지고 있으며, 대학교육 또한 시대적 흐름에 맞는 생명윤리 교육을 제공하기 위한 시도가 이루어지고 있다. 그러나 국내 대학의 생명윤리교육은 전통적인 생명윤리 주제에 새로운 과학기술로 야기된 윤리적 이슈를 일부 추가하여 운영되는 교육과정이 대부분이며, 단일 전공 교수자의 강의 운영, 선택 과목, 비정기적인 강의 개설, 그리고 온라인 공개 강좌의 부재 등의 제한점이 확인되었다. 이에 따라, 본 논문에서는 추후 국내 대학의 생명윤리교육을 개선하기 위한 방안을 다음과 같이 제안하고자 한다; 국내 대학의 생명윤리교육은 다직군 간 교육으로 개발되고, 점진적으로 필수 교육과정으로 지정하여 교육의 기회를 확보하며, 온라인 공개 강좌로 확대 개설할 필요가 있다. 또한, 대학 내 생명윤리 이슈에 관한 공개 토론의 장을 마련하고 과학기술의 발전과 그 변화를 함께할 수 있도록 주기적인 논의를 통해 생명윤리교육의 내용을 지속적으로 개선해야 할 것이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권10호
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• pp.1331-1340
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• 2020

해상 객체 검출은 선장이 육안으로 해상 주변의 충돌 위험성이 있는 부유물을 컴퓨터를 통해 자동으로 검출하여 사람이 확인하는 방법과 유사한 정확도로 인지하는 방법을 말한다. 기존 선박에서는 레이더의 전파를 통해 해상 부유물의 유무와 거리를 판단하였지만 형체를 알아내어 장애물이 무엇인지는 판단할 수 없는 약점이 있다. 반면, 카메라는 인공지능 기술이 발달하면서 물체를 검출하거나 인식하는데 성능이 우수하여 항로에 있는 장애물을 정확하게 판단할 수 있다. 하지만, 디지털 영상을 분석하기 위해서는 컴퓨터가 대용량의 화소를 연산해야 하는데 CPU는 순차적 처리 방식에 특화된 구조이기에 처리속도가 매우 느려 원활한 서비스 지원은 물론 안전성도 보장할 수 없게 된다. 따라서 본 논문에서는 해상 객체 인식 소프트웨어를 개발하였고 연산량이 많은 부분을 가속화하기 위해 FPGA로 구현하였다. 또한, 임베디드 보드와 FPGA 인터페이스를 통해 시스템 구현 완성도를 높였으며 소프트웨어 기반의 기존 구현 방법보다 약 30배의 빠른 성능을 얻었고 전체 시스템의 속도는 약 3배 이상이 개선되었음을 확인할 수 있었다.