사물인터넷 등, ICT 기술을 활용하여 현실의 공간으로부터 수집된 정보를 초정밀 가상 공간정보 기술과 융복합하여 제공하는 디지털 트윈 기술이 대두되고 있다. 이러한 디지털 트윈 기술은 제조, 교통, 에너지, 환경, 의료 등 다양한 현실 세계의 문제를 분석하고 해결하기 위한 기술로 확장되고 있다. 본 논문은 재난 안전, 특히 화재 안전분야에서 디지털 트윈 시스템 적용방안을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 화재 안전과 관련하여 다양한 센서의 수집 및 융복합처리와 디지털 트윈을 위한 표준중개 변환 방법을 제안하였다. 또한, 센서객체 및 공간 객체 모델링을 통하여 디지털 트윈 공간을 구성하고 수집된 다양한 화재안전정보와 맵핑 및 분석을 수행하는 디지털 트윈 화재 안전시스템을 제안하고, 프로토타입을 개발하였다.
본 논문에서는 시뮬레이션을 이용하여 대부분의 공정이 수작업으로 이루어지고 있는 수산가공 공장의 생산성 향상을 위한 제조데이터 활용 시스템을 제안한다. 제안된 내용은 플랜트 시뮬레이션을 이용하여 생산공정 모델링을 제작하고, 이로부터 가상의 제조데이터를 수집하여 생산량, 작업공정 시간 등 최적화된 공정 프로세스를 도출한다. 또한 제조데이터 수집 및 분석을 위하여 공장 내 수기로 작성되는 제조데이터를 정형화하여 제조데이터 플랫폼에 저장하고, 저장된 데이터의 시각화, 실시간 모니터링 등 데이터 시각화 및 시뮬레이션과 연동된 공정 프로세스 예측 등에 활용 가능할 것으로 기대된다.
정보기술 및 데이터 네트워크의 발전은 다양한 학술연구에서 생산되는 데이터의 양의 폭발적인 증가 및 활용 가능성을 가져왔다. 하지만 관련 정책 및 인프라 구축의 부재로 인해 연구데이터의 관리 및 공유가 체계적으로 이루어지지 않고 있다. 특히 과학 및 공학 분야와 비교할 때 인문사회 분야에서는 데이터의 체계적인 수집 및 공유를 뒷받침하는 데이터 리포지토리가 취약하다. 본 연구에서는 국내 인문사회 분야 연구데이터 및 자료의 대표적인 리포지토리인 한국연구재단의 기초학문자료센터를 중심으로 인문학 분야 연구데이터의 체계적인 수집, 활용 및 보존을 위한 프로세스 및 전략을 제시하고자 한다. 특히 데이터센터 운영자의 관점에서 효과적인 데이터 수집을 위한 과제분석과 인문학 분야의 특성을 반영한 원자료 정보 구축에 초점을 맞추고 있다. 또한 향후 국내에서 정부의 재정지원을 받아 수행된 연구에서 생산, 산출되는 연구데이터의 수집 및 활용성 증진을 위한 방안으로 데이터관리계획 관련 정책의 시행, 데이터 관리, 수집 및 공유를 위한 교육 및 지원 서비스 제공을 통한 환경 구축, 데이터 전문가의 양성, 연구데이터의 인용을 통한 활용체계 구축 등을 제시하고 있다.
우리나라가 구소련(舊蘇聯) 과학기술(科學技術) 정보에 대해 직접적으로 수집하여 활용하고자 하는 사업(事業)을 추진한지는 불과 2년 정도 지났다. 구소련(舊蘇聯)과의 과학기술 협력을 진작시키기 위해 기술정보수집활동은 필수불가결하다. 그러나 상대 국가의 정치(政治) 경제적( 經濟的) 혼란, 기술정보에 대한 철저한 비밀정책(秘密政策), 광대한 영토에 산재한 6,000여개 연구기관(硏究機關) 등을 고려하면, 어느 한 개인(個人)이나 기관이 구소련(舊蘇聯) 과학기술 정보의 수집활동(蒐集活動)을 총체적으로 수행한다는 것은 불가능한 일이다. 그러므로 국가 차원에서 적극적인 전문인력(專門人力)과 예산의 지원이 있어야 하며, 아울러 관련(關聯) 기관간 상호(相互) 협력(協力) 체제를 강구해야 한다.
한국지능정보시스템학회 1999년도 추계학술대회-지능형 정보기술과 미래조직 Information Technology and Future Organization
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pp.89-98
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1999
현대전에서는 첩보와 정보의 수집 및 분석 능력과 이를 이용한 효과적인 의사결정을 전쟁의 승패를 좌우할 수 있는 중요한 요소이다. 이를 위하여 첩보와 정보 수집 및 분석을 자동화하기 위한 전장정보분석 자동화에 관한 연구가 국방과학연구소 주관으로 실시되고 있다. 따라서 이와 연계된 의사결정 자동화에 관한 연구가 필요하게 되었다. 본 논문에서는 이러한 요구에 부응할 수 있는 전장정보를 활용한 의사결정의 중요한 한 분야인 화력분야를 자동화하기 위한 전문가시스템 지식베이스의 분석 및 설계에 관한 연구이다. 화력분야 의사결정은 아군의 가용 화력자산을 효과적으로 운용하는 화력분배가 중심이 되며 이 업무는 화력분배에 전문적인 지식을 가진 장교에 의해 실시된다. 이러한 화력분배 자동화를 위하여 본 논문에서는 화력분배와 관련된 현행 업무 관련 지식을 획득 및 분석하고 이를 바탕으로 규칙집합을 추출하였으며 규칙 집합들간의 상호관계, 입력요소, 출력결과 등을 식별하였다. 또한 규칙집합별로 세부적인 규칙을 도출하였고 객체지향기법을 이용한 클래스, 객체, 속성들을 식별하여 에디터를 이용해 지식베이스를 구축할 수 있도록 설계를 완료하였다.
본 논문에서는 불완전한 시계열 데이터를 활용하기 전 데이터를 선별하여 활용하는 방법을 소개한다. 시계열 데이터의 품질은 수집 네트워크와 수집 기기의 시간적 변화와 같은 가변적 상황에 의존적이므로 불규칙적으로 이상 혹은 누락 데이터가 발생한다. 이때 에러를 포함하였다는 이유로 일괄적으로 데이터를 제거하여 활용하지 않거나, 혹은 누락 데이터의 구간을 조건 없이 복원하여 활용한다면 원하지 않는 결과를 초래할 수 있다. 제안하는 방법은 시계열 데이터의 구간에 대한 누락 데이터의 통계적 정보를 축출하고 이에 기반하여 활용 목적과 활용 가능한 품질의 기준에 부합하지 않는다면 활용 불가능한 데이터라고 판별하고 미리 분석 등의 데이터 활용 시 자동 제외하는 구조를 제안하고 실험하였다. 제안하는 방법은 활용 목적과 상황에 적응적으로 누락 값을 포함하는 데이터의 빠른 활용 판단이 가능하며 보다 나은 분석 결과를 얻을 수 있다.
농업에 ICT 기술을 접목한 스마트팜은 단순한 생육 환경 모니터링에서 벗어나 작물 생육을 위한 최적의 환경을 발견하고 인공지능에 기반한 자율제어가 가능한 농업으로 나아가고 있다. 자율제어가 가능한 농업의 시작은 최적의 작물 생육 환경을 아는 것이다. 이를 위해서는 관련 데이터를 수집하는 것도 중요하지만, 수집된 데이터들의 품질을 검증하고 데이터를 분석하여 작물 생육 환경을 제어하기 위한 유용한 정보를 도출해야 할 필요가 있다. 본 연구에서는 사용자들이 수집한 데이터를 활용하여 작물 생장에 필요한 정보를 얻을 수 있도록 지원하는 애플리케이션의 프로토타이핑 결과를 기술한다. 이 시스템에서 사용자는 웹브라우저를 통해 수집된 데이터들을 입력하고 원하는 분석을 요청하게 되고, 서버는 사용자의 요청과 관련된 R 스크립트를 실행하고 분석 결과를 사용자에게 전달한다.
Linux 응용프로그램들의 확산을 위해서는 인스톨, 다운로드의 번거로움이 없이 서버로부터 PC로 보다 쉽게 서비스 할 수 있는 스트리밍 체계가 필요하다. 이 스트리밍의 중요 부분이 기존 응용프로그램을 수정없이 스트리밍 전송이 가능한 형태로 인덱싱 및 포메팅을 하는 패키징의 과정이다. 기존 패키징 기술은 응용프로그램을 구성하는 직접적인 파일들을 이용하여 구성한다. 응용프로그램과 직접적 상관관계를 갖는 파일들에 대해서는 정보수집이 용이하기 때문에 완전하게 패키징으로 재구성이 가능하나, 간접적 상관관계를 갖는 파일에 대한 정보들은 정보누락이 쉬워서 완전한 패키징으로 재구성이 어려운 문제점이 있었다. 본 논문에서는 Stackabe file system의 기법을 활용하여 한 응용프로그램과 간접적 상관관계를 갖는 정보수집을 보다 더 정확하게 하는 방법을 제시하였으며, 이를 활용하여 보다 완전한 패키징이 가능하도록 하는 방법에 대해서 논의한다
최근 ESG 경영 등 환경에 대한 관심이 고조됨에 따라, 기존 화학산업을 대체할 수 있는 바이오화학산업이 성장하고 있다. 바이오화학산업규모는 연평균 성장률 10%로 2050년에는 화학산업 시장의 약 50% 정도를 차지할 것으로 예상될 정도로 유망 분야로 성장하고 있다. 본 논문에서는 신산업으로 성장하고 있는 바이오화학분야의 연구자들이 해당 분야의 유망 소재에 대하여 최신 연구정보를 빠르게 파악하고, 미래 유망 바이오화학물질의 발굴등 바이오화학 분야에 다양하게 활용할 수 있도록 관련 논문 정보를 수집, 저장, 검색할 수 있는 시스템을 개발하였다. 해당 수집 논문정보는 바이오화학산업분류와 연관된 바이오화학물질에 대한 정보와 연계되어 있어, 향후 인공지능 데이터 분석 등에 활용할 수 있는 데이터를 제공할 수 있을 것이라 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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