로봇은 인공지능(AI) 기술을 비롯해 빅데이터, 센서기술, 클라우드 등 다양한 신 분야의 축적된 기술력과 노하우를 필요로 한다. 코로나 19 여파로 비대면 서비스에 대한 수요가 증가하고 정보통신기술이 발전되고 있는 가운데 청소용, 잔디 깎기, 가사용, 동반자, 엔터테인먼트 및 레저용, 노약자 및 장애인 지원 로봇 등 우리생활 주변에서도 서비스 로봇이 빠르게 도입되고 있다. 본 논문에서는 최근 3년간(2018.1~2020.12) 중앙지, 경제지 등 54개 언론사 기사를 빅카인즈와 데이터랩을 이용하여 서비스 로봇&인공지능을 키워드로 관계도 분석, 키워드 트렌드, 연관어 분석을 하였다. 연관어 키워드 빈도수로는 인공지능(534), LG전자(157), 드론(112), 자율주행(101), 빅데이터(81), 로보티즈(61), 사물인터넷(34) 순으로 서비스 로봇의 성장은 인공지능을 비롯한 4차 산업혁명 관련 기술과 연관성이 매우 컸다. 2016년~2020년 기간에 산업용 로봇은 1.89배 증가했으며, 서비스 로봇은 5.21배 증가하여 서비스 로봇의 수요가 다양한 분야에서 확산됨을 확인할 수 있었다.
자기지전류 탐사의 적용에 있어 인공잡음의 영향은 탐사의 승패를 좌우하는 매우 중요한 요소이며 인공잡음의 영향을 최소화할 수 있는 탐사의 설계와 자료처리가 요구되고 있다. 본 연구에서는 수치공간자료들에서 추정되는 인공잡음의 영향과 실제 탐사 자료 간의 상관관계를 살펴봄으로써 자기지전류 탐사에 있어 공간자료의 활용가능성을 고찰하였다. 60Hz 조화파 대역에서는 건물과 도로가 주요한 인공잡음원이며 잡음원의 분포와 자기장의 파워가 서로 상관관계를 가짐을 확인하였다. 'Dead band'로 불리는 0.05-0.5Hz 대역에서는 매우 강한 분극을 가지는 신호가 광범위하게 관찰되고 있으며 이는 탐사지역에 인접한 거대도시의 영향으로 추정된다.
본 연구는 인공지능 혁신에 대한 태도에 영향을 미치는 기대와 불안요소들을 알아보고, 이들이 현재 대중들의 인식 속에서 어느 정도의 영향력을 가지는 지에 대해 확인해보고자 하였다. 본 연구는 비슷한 기술변화 문화를 공유한 세대별로 인공지능을 바라보는 태도가 다를 수 있음을 고려하여, 연구 대상을 미래 인공지능 주 소비층인 I-세대로 한정하였다. 본 연구의 결과, '업무 성과 향상', '사회 질적 향상'의 기대요인과 '인간의 사회적 가치 위협'의 불안요인을 도출하였고, 이들 요인이 각각 약한 인공지능과 강한 인공지능에 미치는 영향을 확인하였다. 또한 I-세대가 현재 약한 인공지능에는 업무 성과 향상에 대한 높은 기대와 함께 매우 긍정적인 태도를 가지는 한편, 강한 인공지능에는 약한 인공지능과 비교해 불안을 많이 느끼며 태도의 긍정성도 낮아짐을 확인하였다. 본 연구의 결과는 인공지능이 인류와 유쾌한 관계 속에서 발전하는 방향에 대한 시사점을 제시한다.
본 연구는 도서에 대한 휴양과 안보 등 도서산림기능 발굴 및 지속적인 유지보전을 위하여 남한지역도서의 2000년과 2020년의 Globeland30 토지피복자료 분석을 통해 도서지역 토지피복의 구성 및 변화형태를 추적하고 도서산림의 이해를 위한 공간정보를 제공하고자 했다. 각 년도 별 토지피복분포와 격자 기반의 토지피복변화 분석을 수행했고 그 결과, 2000년 대비 2020년에는 농경지와 초지가 각각 7.6%, 1.7% 감소한 반면 산림과 인공지가 각각 5.7%, 3.2% 증가했고 도서산림은 20년 동안 전체 도서면적의 42.2% 인 157,246 ha가 유지되었다. 또한 농경지와 인공지가 존재하지 않는 도서 중 1 ha 이상 초지가 산림으로 변하는 262 개 도서와 산림이 초지로 변하는 421 개 도서를 관측하여 천이와 교란에 대한 잠재적 정보를 갖는 683 개 도서를 확인했다. 인공지의 유입이 확인된 22개 도서에서는 주로 농경지가 인공지로 전환되었다. 해당 도서 면적의 42.2%를 차지하는 산림이 초지로 변하고 27.8%의 농경지와 초지가 산림으로 변했다. 거주환경개선 및 사회기반시설 확충 등 인공지의 유입은 개발지역에 국한되지 않고 정주환경 개선을 위한 산림 파괴와 조경, 농경지의 개발 및 휴경화 등 주변부까지 토지피복의 변화를 수반하는 경우가 확인되었다. 해당 연구 결과는 추후 도서생태연구와 도서산림의 관리방안을 마련하기 위한 기초자료로 높은 활용도를 보일 것으로 판단된다.
건축물의 지진응답해석에서 입력지진동은 구조물의 비선형 응답에 중요한 영향을 미치는 요소이다. 지진동의 특성은 표층지반의 성질과 국부적인 지반 조건에 따른 여러 가지 인자에 의해 그 특성이 결정되기 때문에 구조물의 지진응답해석에서 일반성을 갖는 입력지진동을 선정하는 것은 매우 어려운 문제이다. 본 논문은 내진설계용 스펙트럼에 적합한 인공지진동파형을 작성한 후, 작성된 인공지진동에 의한 철근콘크리트 다층 골조구조물의 탄소성 응답특성을 분석한 것이다. 여기서 작성된 인공지진동파형은 과거 비교적 큰 규모의 지진에서 얻어진 기록지진동과 동일한 위상각을 가지며, 감쇠정수 h=5%일 때의 내진설계용 스펙트럼과 거의 일치하도록 작성하였다. 입력지진동의 탄성 가속도 응답스펙트럼이 동일한반면, 각 입력지진동띄 위상특성이 다른 인공지진동을 입력하여 다자유도 골조 구조물의 지진응답을 분석하여 건축물의 내진설계용 지진동으로서 타당성을 확인하는 것이 목적이다. 본 논문에서 작성된 인공지진동은 기록지진동에 비해 지진응답치가 안정된 값을 나타내는 것을 확인할 수 있었다. 그러므로 다층 골조구조물의 비선형 지진응답해석용 입력지진동으로 타당성이 높다고 사료되며, 비선형 지진응답해석용 입력지진동의 강도를 탄성 가속도 응답스펙트럼으로 규준화 하는 것이 합리적이라고 사료된다.
본 연구에서는 최대우도법과 인공신경망 모형에 의해 카테고리 분류를 수행하고 각각의 분류 성능을 비교 평가하였다. 인공신경망 모형은 오류역전파 알고리즘을 이용한 것으로서 학습을 통한 은닉층의 최적노드수를 결정하여 카테고리 분류를 수행하도록 하였다. 인공신경망 최적 모형은 입력층의 노드수가 7개, 은닉층의 최적노드수가 18개, 그리고 출력층의 노드수가 5개인 것으로 구성하였다. 위성영상은 1996년에 촬영된 Landsat TM-5 영상을 사용하였고, 최대우도법과 인공신경망 모형에 의한 카테고리 분류를 위하여 각각의 카테고리에 대한 분광특성을 대표하는 지역을 절취하였다. 분류 정확도는 인공신경망 모형에 의한 방법이 90%, 최대우도법이 83%로서, 인공신경망 모형의 분류 성능이 뛰어난 것으로 나타났다. 카테고리 분류 항목인 토지 피복 상태에 따른 분류는 두 가지 방법에서 밭과 주거지의 분류오차가 큰 것으로 나타났다. 특히, 최대우도법에 의한 밭에서의 태만오차는 62.6%로서 매우 큰 값을 보였다. 이는 밭이나 주거지의 특성이 위성영상 촬영시기에 따라 나지의 형태로 분류되거나 산림, 또는 논으로도 분류되는 경향이 있기 때문인 것으로 보인다. 차후에 카테고리 분류를 위한 각각의 클래스의 보조적인 정보를 추가한다면, 카테고리 분류 향상이 이루어질 것으로 기대된다.
본 논문에서는 인공지능 시스템의 성능을 평가하기 위해 새로 개발된 국제 표준인 ISO/IEC TR 24029-1에 대해 다룬다. ISO/IEC TR 24029-1에서는 인공지능 시스템의 성능 지표를 Interpolation과 Classification의 두 가지 카테고리로 나누어 규정한다. Interpolation 카테고리에 해당하는 성능 지표는 인공지능 시스템이 예측한 값이 실제 값과 얼마만큼 가까운지 그 성능을 평가하는 지표이며 Classification 카테고리에 해당하는 성능 지표는 인공지능 시스템이 분류한 종류가 실제 종류와 얼마만큼 일치하는지 그 성능을 평가하는 지표이다. 이들 지표를 사용하면 인공지능 시스템의 성능을 평가하고 서로 다른 인공지능 시스템의 성능을 비교할 수 있다.
본 연구에서는 3형식 다공성 인공어초의 국부세굴 발생에 따른 인공어초의 안정성 검토를 위하여 3차원 수치모형인 FLOW-3D의 Sediment 모듈을 적용하여 분석을 실시하였다. 실험파랑 설정을 위하여 인공어초 설치 예정지인 서해 대상해역(대청도, 연평도 인근)의 100년 빈도 설계파랑을 적용하였으며, Bretschneider-Mitsuyasu 스펙트럼 기법을 통하여 파랑을 재현하였다. 원형상격자 조건은 최대 0.1m~2.0m에 해당하며, 수치모형실험 해석 시간을 고려하여 입사파랑의 진행방향으로 인공어초의 1/2 폭에 해당하는 X축(190개), Y축(80개), Z축(110~180개) 영역에 대한 격자조건 설정하고 분석을 실시하였다. 분석은 인공어초 하중에 따른 동적 거동을 반영하는 FSI(Flood Structure Interaction)기법을 적용하였으며, 분석결과 인공어초 구조물 하단의 돌출부분에서 세굴발생이 확인되었으며, 최대세굴심은 3형식 인공어초의 규격 및 단위체적당 중량이 클수록 높게 발생하였다.
본 본문에서는 도심지 지하굴착 및 터널현장의 예비설계 및 지반침하를 예측이 가능한 인공신경망 개발에 대한 내용을 다루었다. 인공신경망의 개발을 위해 먼저 다양한 도심지 터널 및 지하굴착 현장 계측자료를 수집하여 데이터베이스를 구축하고 이를 인공신경망 학습에 필용한 학습데이터를 구축하는데 활용하였다. 개발된 인공신경망은 학습에 활용되지 않은 검증 데이터 세트를 및 현장계측자료를 활용하여 결정계수(R2), 평균제곱근오차(Root Mean Square Error; RMSE), 절대평균오차(Mean Absolute Error; MAE) 등 통계적 파라메타를 근거로 하여 신뢰도를 검증하였다. 개발된 인공신경망은 도심지 굴착현장의 예비 설계 및 이에 따른 주변침하를 예측하는데 효율적으로 활용될 수 있는 것으로 평가되었다.
연안해역의 어장환경정비와 인공어초(Artificial Reef) 어장조성사업을 효과적으로 실시하기 위해서는 어장환경과 해양환경과의 관련을 종합적으로 분석하여 어초적지 지역을 선정하는 기법의 도입이 필요하다. 본 연구에서는 남해안 통영만 지역을 대상으로 인공어초 시설지 적지 선정에서 가장 중요하다고 판단되는 어초 적지조사 1단계 요소 중 수온, 클로로필, 투병도, 수심 해저지질조선을 위성원격탐사 자료와 GIS를 이용하여 공간분포도를 작성하고, 인공어초 시설지 적지조건에 따른 가중치를 부여하여 공간분석을 실시함으로써 인공어초 시설 예정지에 대한 적지를 선정하였다. 위성원격탐사와 GIS를 이용한 인공어초 적지 선정기법은 어초의 적지선정에 있어 필요한 다량의 자료를 정성 및 정량적으로 데이터베이스화하여 분석함과 동시에 가시화함으로써 지방자치단체에서 보다 효율적인 어초시설의 관리를 하도록 하는데 본 연구의 목적이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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