4차 산업혁명 시대에 가장 주목 받는 기술 중에 하나로 스마트 자동차 분야에 대한 관심이 매우 높아지고 있다. 가까운 미래에는 스마트 자동차를 타고 원하는 곳으로 이동하는 것이 가능해질 뿐만 아니라, 인공지능 요소를 포함한 스마트 자동차가 스스로 갑작스런 자동차 사고를 회피할 수도 있다. 하지만 스마트 자동차 분야가 발전하면 할수록 보안 분야에서 발생할 수 있는 다양한 위험성은 증가하게 된다. 그러므로 본 연구에서는 스마트 자동차 네트워크에서 발생할 수 있는 보안 취약점들에 대한 이해를 바탕으로, FIDO와 속성기반 권한 위임 기법을 사용한 정보보호 기술을 스마트 자동차 네트워크에 적용함으로써 안전하고 보안성이 높은 제어 기술을 제공할 수 있게 하고자 한다. 제안한 연구방법은 안전한 스마트 자동차 제어 기술을 사용함으로써, 스마트 자동차 네트워크 환경에서 발생할 수 있는 보안 취약점들을 해결할 수 있음을 보였다. 뿐만 아니라 스마트 자동차 네트워크 분야에서 발생할 수 있는 보안 취약성들을 해결하기 위한 다양한 제안방법들을 향후 연구를 통해서 제안하고자 한다.
본 '클라우드컴퓨팅 발전 및 이용자 보호에 관한 법률'이 시행됨에 따라 이에 맞추어 국내 공공 및 민간기업에서 클라우드 컴퓨팅이라는 새로운 패러다임에 대한 관심이 고조되고 있다. 국내 클라우드 시장 선점을 위해서는 국내 통신사, SI 및 SW업체 등이 시장에 진출하고 있으나 글로벌 기업에 비해 경쟁력이 낮다. 따라서 국내기업은 국내시장에 특화된 SaaS 제품 개발을 하고 글로벌 기업에 앞선 IaaS 시장 선점을 위해 노력해야 할 것이다. 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 개념과 G-클라우드의 클라우드관리시스템(G-CMS) 구축사례를 통해 향후 관련 산업의 발전방향 전망에 대해 알아본다. G-CMS는 이기종 Unix 가상화 시스템을 종합적으로 관리하는 최초의 시스템으로 볼 수 있습니다. 또한 G-CMS는 데이터 센터에서 이기종 가상화 시스템을 관리함으로써 비용을 절감할 수 있습니다.
제한된 자원으로 인해 전세계 여러 곳 여러 산업에서 자원 절감과 공유에 대한 인식이 높아지고 있다. 이에 개인이나 기업이 특정 자원(예, 복사기, 자동차, 빈방, 책 등.)의 소유로 부터 발생 되는 비용을 절감하고, 환경을 보호하기 위해 이미 존재하는 다양한 자원공유에 대한 관심이 매우 높다. 이에 본 연구는 공유경제 서비스의 사용의도에 영향을 미치는 요인들을 알아보기 위해 자기 결정 이론과 통합 기술수용모델을 바탕으로 연구모델을 제안하였다. 실증분석을 위해 392부의 설문 응답을 회수하였으며 AMOS 22.0을 사용하여 구조방정식 분석을 실시하였다. 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 자기 기술 적합성과 신뢰는 공유경제 서비스 사용의도에 긍정적인 영향을 미쳤다. 둘째, 더 큰 시장 접근성과 환경 친화성은 공유경제 서비스 사용의도에 긍정적인 영향을 미쳤다. 셋째, 공유경제 서비스 사용의도는 공유경제 서비스 사용에 긍정적인 영향을 미쳤다. 마지막으로 이익은 공유경제 서비스 사용의도와 공유경제 서비스 사용 간의 관계를 강화시키는 것으로 나타났다. 본 연구의 연과는 공유경제에 대한 이론적 프레임워크를 제공하고 공유경제를 사용하는 개인의 행동을 이해하는데 중요한 정보를 제공할 것이다.
최근 이미지 분할(Image Segmentation)에 관련되어 스마트 공장 산업과 의료 분야 등에 접목하려는 연구가 다수 진행되고 있다. 특히 딥러닝 알고리즘을 사용한 이미지 분할 시스템들은 대용량의 데이터를 높은 정확도로 학습할 만큼 발전되었다. 자율주행 분야에서도 이미지 분할을 이용하기 위해선 대용량의 데이터들에 대한 충분한 학습량이 필요하며, 실시간으로 운전자의 데이터를 처리하는 스트리밍 환경은 고속도로, 어린이보호구역 등으로 안전운행에 대한 정확도가 중요하다. 따라서 본 논문에서는 다양한 도로환경에 적용할 수 있는 기존 FCN(Fully Convoulutional Network) 알고리즘을 강화한 DFCN 알고리즘을 제안하였으며, DFCN 알고리즘의 성능이 FCN 알고리즘과 비교하여 손실 값 측면에서 1.3% 개선하였음을 증명하였으며, 기존 U-Net 알고리즘에 DFCN 알고리즘을 적용하여 이미지 내의 주파수의 정보를 유지하여 더 좋은 결과치를 도출함으로써 결과적으로 자율주행 환경에서 DFCN 알고리즘이 FCN 알고리즘보다 성능이 향상되었다는 것을 증명하였다.
본 논문에서는 블록체인(Blockchain, BC), 인공지능 (Arificial Interlligence, AI), 양자 컴퓨팅 (Quantum Computing, QC) 및 사물 인터넷 (Internet of Things, IoT)의 결합이 의료, 물류 및 금융을 비롯한 다양한 산업 및 분야를 변화시킬 수 있는 가능성을 다룹니다. 이에 대해 기술들이 통합되는 경향과 발전, 그리고 이러한 기술들과 함께하는 잠재적 이점과 도전 과제를 분석합니다. 본 논문에서는 BC, AI, QC 및 IoT를 통합하기 위한 개념적 프레임워크를 제시하고, 제시한 프레임워크의 주요 특징과 도전 과제에 대해서 논의합니다. 또한 이러한 기술들을 통합하는 최신 연구와 개발, 그리고 이러한 기술들과 함께하는 주요 도전 과제와 기회를 살펴봅니다. 본 논문의 분석은 기술들을 통합하는 잠재적 이점을 강조하며, 보안성, 개인 정보 보호 및 효율성의 증대에 초점을 맞추어 이러한 기술들의 미래에 대한 인사이트를 제공합니다.
최근 인구 증가, 도시화 및 산업의 발달로 인해 생활·공업용수의 수요가 증가하면서, 상대적으로 농업용수의 비율은 감소하고 있는 추세이다. 하지만 수자원이용 현황 중 농업용수는 전체 물 사용량의 48%로 여전히 가장 큰 비중을 차지하고 있다. 환경부 중심의 물관리 일원화 관련법 시행으로 국가 통합물관리 정책이 본격 추진됨에 따라 농업용수 가치의 재평가가 요구되고 있으며, 현재 수원공 확대의 경우 환경보호와 같은 이유로 농업용수 확보에 대한 많은 제약이 발생하고 있다. 공급된 농업용수 중 작물에 의해 소비되지 않고 하천으로 회귀되는 회귀수량은 하천 건천화 방지, 용수공급계획, 하천 유황예측 등 기여하는 바가 크다. 하지만 관개량과 회귀수량의 비로 나타내는 회귀율의 경우 지역에 따라 38.1%에서 70.5%로 큰 차이를 보이고 있으며, 지역별 회귀율 정량화에도 한계가 있다. 본 연구에서는 경기도 안성에 위치한 관개면적 429ha인 마둔 저수지를 대상으로 회귀율을 산정하고 농촌용수종합정보시스템 (Rural Agricultural Water Resource Information System, RAWRIS)에서 제공하는 저수지 수위 자료를 활용하여 마둔 저수지의 4월부터 9월 관개기 강수량, 저수율, 증발산량을 구축하였다. 물수지 분석 기반 회귀수량 산정모형으로부터 회귀율을 추정하였으며, 수로 네트워크 기반의 SWMM (Storm Water Management Model)과 비교를 통해 정량적인 회귀수량 및 회귀율을 산정하고자 한다. 본 연구의 결과를 통해 정량적인 회귀수량 및 회귀율 자료가 구축된다면, 농업용수의 재이용, 환경용수 및 하천유지용수, 용수공급계획 등 효율적인 농업 수자원관리에 기초자로로써 활용 가능할 것이라 판단된다.
감염 질병의 심각한 확산으로 인해 방역의 중요성이 점점 커지고 있다. 또한 방역 이슈가 없는 언택트 산업에 대한 관심도 늘어나고 있다. 본 논문에서는 등록된 사용자의 얼굴을 인식함으로써 비접촉 방식으로 출입을 통제하는 비용 효율적인 라즈베리파이 기반 도어락 시스템을 설계하고 개발한다. 우선, OpenCV의 Haar-based cascade를 사용하여 매우 단순한 특징들을 조합하여 객체를 찾고, 얼굴 인식을 진행한다. 그리고 LBPH (Local Binary Pattern Histogram)을 사용하여 이미지의 질감을 이진화하여 특징을 찾아낸다. 라즈베리파이 3B+ 보드, 초음파 센서, 카메라 모듈, 모터 등으로 언택트 도어락 하드웨어를 구현하고, 얼굴 인식 및 매칭 알고리즘을 포함한 소프트웨어를 기반으로 약 500장의 이미지 데이터를 학습시켜 실험한 결과, 최대 85.7%의 인식률을 보이며 사용자를 구분하는 성능을 검증할 수 있었다. 또한, Haar-cascade 알고리즘 성능의 광원에 대한 영향성을 파악하여 그 개선 가능성을 살펴보았다.
현재 다양한 정보통신기술들이 독거노인 돌봄과 치매노인 실종방지 등에서 폭넓게 활용되고 있으며, 향후 커뮤니티케어 정책을 통해 인공지능과 로봇활용 비대면 돌봄은 향후 더욱 다양한 영역에서 활용될 전망이다. 따라서 본 연구에서는 4차 산업혁명에 관한 정부정책 방향에 기반하여 커뮤니티케어에 활용도가 점차 증가하고 있는 인공지능 기술 기반 돌봄서비스 현황과 활용 및 활성화 전망을 모색해보고자 하였다. 커뮤니티케어에 활용될 수 있는 서비스인 AI 스피커와 돌봄로봇은 노인층이 경험하고 있는 다양한 문제를 해결하는데 도움이 되며, 감성적인 기능을 추가하여 대화 부족이나 외로움을 해소하는데도 활용하고 있다. 향후 AI 기술을 활용한 커뮤니티케어 활성화를 위해서는 첫째, 커뮤니티케어 고령자의 AI기기 친밀화를 위한 지속적인 교육과 고령층을 위한 '사용자 경험(User Experience, UX) 디자인'이 필요하며, 둘째, 기능위주의 기술 활용보다는 상호보완적 관계를 가지고 감성적인 상호관계가 가능한 인간중심의 기술 활용이 필요하며. 셋째, 사용자의 자기결정권 보장, 사생활 보호 등의 윤리적 문제를 해결할 필요가 있다.
최근 드론을 활용한 농약 살포 임무로 농민들의 작업 시간을 절약하고 농약 및 인체 유해성으로부터 보호되어 드론 보급이 활성화되고 있다. 기존 농약 살포 방식인 광역방제기와 헬기 방제에서 파생된 여러 단점 보완이 가능하다. 최근에는 스마트팜 확대 정책으로 IoT 기반의 다양한 작물의 생육 정보를 실시간 모니터링하고 핵심 변수에 대한 빅데이터 수집을 통해 최적의 생육 환경을 구축하여 수확 증대를 통한 농민의 수익 창출에 적극 활용되고 연관 드론 산업 기술도 발전되고 있다. 본 연구에서는 농업응용 분야의 다양성을 확보하기 위해서 비닐하우스 차광을 위한 작업에 드론을 적용하였고 차광막 살포와 관련된 기술 구현을 구체화하기 위하여 비닐하우스 환경에 대한 기초 연구를 실시하였다. 비닐하우스의 내부와 외부 환경을 고려하여 양질의 빛을 제공하기 위해 드론 노즐의 균일 살포를 위한 노즐설계, 비닐하우스의 투광률 분석, 차광제 도포 실험을 통하여 드론을 활용한 차광임무가 가능하도록 하는 기초연구를 수행하였다.
2023년 2월 금융위원회의 '토큰증권 발행·유통체계 정비방안' 발표 이후 금융기관, 증권사 및 블록체인 기업들은 IT 플랫폼 구현을 적극적으로 고려하고 있으나 아직 관련 법적규제가 명확히 확립되어 있지 않아 토큰증권의 IT 플랫폼에 선정에 어려움을 겪고 있다. 이에 따라 블록체인 기반의 토큰증권 IT 플랫폼 선택에 대해 합리적이고 체계적인 기준의 필요성이 대두되었고, 본 연구에서는 이를 델파이 기법(Delphi Method)과 계층적 의사결정 방법(AHP, Analytic Hierarchy Process)을 통해 토큰증권 IT 플랫폼 선택의 핵심 요인을 탐색 및 평가하였다. 상위 핵심요인으로 '플랫폼의 성숙도', '플랫폼의 운영 및 관리', '플랫폼 도입 및 유지비용', '토큰 증권에 대한 규제 적합성' 등 4개의 요인이 도출되었고, 하위 핵심요인으로는 '다양성', '사용자 인증관리', '도입비용', '금융규제'등 17개의 요인이 도출되었다. 연구 결과, 17개의 하위요인 중 '정부금융규제'과 '개인정보보호'가 중요한 요인으로 선정되고, 본 연구결과는 토큰증권 IT 플랫폼 선택의 체계적인 의사결정 기준을 제공하여 관련 기관 및 금융 기업들의 전략적 결정에 도움을 줄 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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