• 한국통신학회논문지
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• 제40권6호
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• pp.1040-1047
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• 2015

본 연구는 3GPP 국제표준화 기구에서 추진 중인 M2M 통신 네트워크에 대한 표준화를 연구하였다. M2M통신 환경에서는 사물을 통해 지능적으로 정보를 수집, 가공, 처리, 전달하는 새로운 모바일 서비스의 시도가 진행되고 있어, 새로운 연구대상 자료들이 등장하고 있다. 본 연구에서는 모바일 혁명과 All IP기반의 네트워크에서 현재 M2M네트워크를 구성할 수 있는 장비들을 살펴보고, 3GPP에서 연구하고 있는 사례와 3GPP국제 표준화기구에서 제안되고 있는 네트워크 구조를 설명하고자한다. 더하여, 3GPP를 기반으로 다양한 응용 서비스 및 장비들이 산업별, 서비스별 표준들이 개발될 것으로 예측되어 국제표준에 부응하는 M2M통신 네트워크 예측모델을 제안하고자 한다. 통신망 사업자 및 장비개발에 빠르게 전개되면서, 현재 우리나라에서 추진 중인 M2M네트워크의 표준화 장비 및 서비스요구사항 표준개발에 도움이 되고, 기술시장에 국제특허 및 표준화 정책에 특허기술을 획득하여 초기 시장 장악을 원하는 학계나 기업에서 유용하게 사용되기 바라며 본 연구를 소개하도록 한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권11B호
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• pp.1346-1356
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• 2011

운송은 우리 사회에서 사람들과 화물, 정보의 이동을 제공함으로서 중요한 역할을 해왔다. 하지만 교통사고와 교통 체증, 대기 오염 등을 유발하는 부정적인 면도 가지고 있다. 이러한 문제의 주원인은 차량 수의 급격한 증가에 있다. 이러한 문제들을 완화시키는 가장 쉬운 방법은 새로운 도로 기반 시설을 건설하는 것이지만, 시간과 비용, 공간 등과 같은 자원의 제약이 있다. 따라서 기존 도로 기반 시설을 효율적이고 안전하게 관리할 필요가 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 센서 네트워크를 사용한 도로에서 긴급 차량 출동을 위한 빠르고 안전한 도로 예약 방식을 제안한다. 또한 앰블런스나 소방차, 경찰차와 같은 긴급차량들이 목적지에 빠르고 안전하게 도착할 수 있도록 세가지 예약 방법에 대한 비교분석을 하고 다양한 도로 상태에서 예약되지 않은 경우에 비해 예약을 한 경우 약 1.09 ~ 1.2 배 빠른 속도를 낼 수 있음을 시뮬레이션을 통해 보여준다. 도로 예약을 사용하는 경우 긴급차량의 속도를 줄이지 않으면서 안전하게 운행할 수 있으며, 교통 체증을 완화시키는 데도 도움을 줄 수 있음을 보인다.

• 융합정보논문지
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• 제8권5호
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• pp.77-83
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• 2018

동작을 기억하는 모듈라 로봇은 손으로 직접 표현하기 때문에 창의적 구조물을 쉽게 만들고, 동작시킬 수 있다. 하지만 사용자에 의하여 만들어진 동작을 저장할 충분한 저장 공간이 모듈 내에 없어서 만들어진 동작을 재사용이 불가능하며 모듈라 로봇이 다시 동작을 기억할 시에 다른 동작으로 바뀌게 된다. 또한, 다수의 모듈라 로봇을 동시에 동작시킬 수 있는 주 제어기가 없어서 직접적으로 사용자가 모듈라 로봇에 입력해야하는 단점이 있다. 이러한 단점을 극복하고자, 유선 및 무선 네트웍을 이용하고 웹 서버 및 컴퍼넌트 기반 소프트웨어를 설계하여, 주변의 스마트 기기에서 동작시킬 수 있는 원격제어기를 제안하였다. 그리고 제안된 제어기의 하드웨어 개념 및 소프트웨어의 연결 관계를 자세히 제시 하였다. 제안된 방식은 모듈라 로봇에 연결하여 다양한 형태의 구조물을 만들어 동작시키고 저장한 후 다시 재생 동작을 수행하여 동작의 재현성을 보였으며 기존의 저장된 동작을 효과적으로 재생함으로써 유용성을 확인하였다. 아울러 다운로드한 궤적 데이터를 도해적으로 표현하고 실제 동작된 궤적과의 차이를 분석하여 신뢰성을 확인하였다. 향후에는 원격제어기에 저장된 궤적을 인공지능 기법을 이용하여 표준화시켜 모듈라 로봇의 동작을 손쉽게 구현 시킬 예정이다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.203-212
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• 2019

최근 4차 산업혁명과 함께 세계 제조 강국들은 침체된 제조업의 부흥을 위해 국가적 전략을 추진하고 있다. 이러한 추세에 따라 문재인 정부도 '과학기술 발전이 선도하는 4차 산업혁명'이라는 전략을 제시하였다. 4차 산업혁명을 이끄는 핵심기술인 IoT, Cloud, Big data, Mobile, AI 등의 지능정보기술은 로봇, 3D 프린팅 등과 같은 신산업의 등장과 기존 주요 제조업의 스마트화를 촉진하고 있다. 스마트공장과 같은 기술이 발전함에 따라 IoT 기반의 센싱 기술이 발전하면서 이전에는 수집할 수 없었던 다양한 데이터를 측정할 수 있게 되었고, 각 공정에서 생성되는 데이터도 폭발적으로 증가했다. 따라서 본 논문에서는 데이터 생성기를 활용하여 스마트공장에서 발생할 수 있는 가상 데이터를 생성하고, 이를 활용하여 실시간으로 불량품의 발생 원인을 분석하고 설비의 교체주기를 예측하는 방법을 설명한다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제46권4호
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• pp.7-16
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• 2009

로봇이 지능적이고 합리적으로 임무를 수행하기 위해서는 다양한 솜씨(skill)가 필요하다. 우리는 솜씨를 생성하기 위해 우선 행동유발성(affordance)을 학습한다. 행동유발성은 행동을 유발하게 하는 물체 또는 환경의 성질로써 솜씨를 생성하는데 유용하게 사용될 수 있다. 로봇이 수행하는 대부분의 임무는 순차적이고 목표 지향적인 행동을 필요로 한다. 그러나 행동유발성만을 이용하여 이러한 임무를 수행하는 것은 쉽지 않다. 이를 위해 우리는 행동유발성과 목표 지향적 요소를 반영하기 위한 소프트 행동동기 스위치(soft behavioral motivation switch)를 이용하여 솜씨를 생성한다. 솜씨는 현재 인지된 정보와 목표 지향적 요소를 결합하여 행동동기를 생성한다. 여기서 행동동기는 목표 지향적인 행동을 활성화시키기 위한 내부 상태를 말한다. 또한, 로봇은 임무 수행을 위해 순차적인 행동 선택을 필요로 한다. 우리는 목표 지향적이고 순차적인 행동 선택이 가능하도록 솜씨를 이용하여 솜씨 네트워크(skill network)를 생성한다. 로봇은 솜씨 네트워크를 이용하여 목표 지향적이고 순차적인 행동을 선택할 수 있다. 본 논문에서는 베이지안 네트워크를 이용한 행동유발성 모델링 및 학습 방법, 행동유발성과 소프트 행동동기 스위치를 이용한 솜씨 및 솜씨 네트워크 생성 방법, 마지막으로 솜씨 네트워크를 이용한 목표 지향적 행동 선택 방법을 제안한다. 우리의 방법을 증명하기 위해 제니보(애완 로봇)를 이용한 교시 기반 학습 방법을 통해 "물체 찾기", "물체에 접근하기", "물체의 냄새 맡기", 그리고 "물체를 발로 차기" 행동유발성들을 학습하였다. 또한, 이들을 이용하여 솜씨 및 솜씨 네트워크를 생성하여 제니보에 적용하고 실험하였다.

• 디자인학연구
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• 제15권1호
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• pp.191-202
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• 2002

최근 다양한 가족유형이 일반화되어가면서 현재 웹상의 주거공간 설계에 대한 전반적인 재검토와 함께 다양하게 표출되는 사용자 요구에 충족할 수 있도록 새로운 형식의 주거 공간 리모델링 제안이 이루어져야 할 시점에 이르렀다. 이에 거주자 생활 패턴 변화에 대응하는 주거 공간의 제안과 웹 구조상치 설계 및 리모델링의 과정이 요구되고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 -인터넷 기반 가상아파트 리모델링 지능형 서비스 시스템- 사용 시나리오와 프로토타입을 제시하여 리모델링 자동 내역 산출을 위한 시뮬레이터 디자인을 연구하였다. 연구는 크게 네 부분으로 구성되어진다. 먼저, 문헌 연구를 통하여 리모델링의 범위 및 유형 분류로 가능하게 된, 전반적인 리모델링 개념과 기존 범람되어지고 있는 용어들을 정리하였다. 두 번째로 본 연구의 기본모델인 아파트의 공간 가변화를 고정 요소와 가변 요소로 분류하여 실제적 가변벽체의 적응성과 유연성을 살펴보았다. 세 번째로 현장 공사단계의 시뮬레이션을 위한 상담, 마감재, 가견적, 실견적의 데이터베이스화 과정이다. 그 데이터베이스는 다이아그램 계층구조와, 모델을 리모델링 할때 생성되는 일위대가 및 물량 산출 내역 근거표에 기초하여 소개되었다. 마지막으로 기 개발된 시스템을 활용하여 리모델링 시뮬레이터의 시스템 구조도와 사용 시나리오를 제시하였다. 그리고 그 시스템의 디자인 대안을 탐색하고 표현하기 위한 수단으로 프로토 타입을 제작하여 기존 온라인 프로그램 인터페이스의 효율성을 증가시키고 정보 누락의 문제점을 개선하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제9권2호
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• pp.51-62
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• 2020

2010년 "스마트그리드 국가로드맵"을 시작으로 세계 최초의 국가 단위 스마트그리드 구축을 목표로 지능형전력망 기본계획 및 시행계획을 통해 스마트그리드 2030을 내세우며, 전력 인프라와 정보·통신 인프라가 융합된 고효율 차세대 전력망 구축이 진행되고 있다. 본 논문에서는 시행 계획의 표준인 "스마트그리드 상호운용성 표준 프레임워크 및 로드맵"의 상위 개념모델과 하위 개념모델을 바탕으로 전력 비즈니스 플랫폼 기반의 전력도메인 온톨로지를 구축하고자 한다. 온톨로지는 지식을 개체의 속성과 개체 간 관계를 정의함에 따라 계층적 구조를 고려하기 때문에 스마트그리드 개념 모델을 표현하고 활용하기에 적합하나 이와 관련된 연구는 전무한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 개념 모델을 상위 온톨로지와 하위 온톨로지로 구분하여 상위 온톨로지를 스마트그리드 관련 분야에 대한 대분류로 정의하고 하위 온톨로지를 상위 온톨로지에 대한 세부적인 시스템 및 기능으로 정의하여 온톨로지를 구축한다. 뿐만 아니라 전력계통에서 발생할 수 있는 다양한 상황의 시나리오를 구성하고 추론엔진과 질의를 통해 유의미한 추론 결과를 도출했다. 이를 통해 본 논문에서 구축한 전력도메인 온톨로지로 실제 상황에서 발생하는 문제를 대비하거나 해결하는 데 활용 가능함을 보인다.

• 정보화정책
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• 제24권4호
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• pp.3-16
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• 2017

웹2.0시대와 더불어 소셜미디어 서비스의 발달로 전통적인 여론형성의 기능이 매스미디어에서 소셜미디어로 일부 이동되었으며, 이런 현상은 계속 확대되고 있어, 정부 정책에 대한 소셜미디어 기반의 여론이 관심을 받고 있다. 특히, 교육정책은 다양한 이해관계자들이 존재하고, 정책의제 설정과정에서도 많은 의견의 충돌이 발생되기 때문에 정책을 수립함에 있어 대중의 여론을 파악하는 것이 더욱 중요하다고 할 수 있다. 본 연구는 교육정책관련 소셜미디어 서비스를 통해 작성된 문서들을 오피니언 마이닝 기법으로 분석하여, 교육관련 정책에 대한 대중의 여론탐색을 목적으로 하였다. 이를 위하여 소셜미디어 서비스를 통해 사용자들이 생산하는 교육정책 관련 문서들을 키워드 기반으로 수집하고, 토큰화 시킨 후 감성자질을 추출하고 감성사전으로부터 해당 문서의 감정을 점수화 하여, 특정 교육정책 키워드에 대한 대중의 여론을 탐색하였다. 그 결과 디지털교과서, 이러닝 등을 키워드로 하는 스마트교육 정책에 대해서는 긍정보다 부정적인 감정이 많은 것으로 나타났으며, 코딩교육, 컴퓨터적 사고 등을 키워드로 하는 소프트웨어 교육 정책에 대해서는 긍정적인 여론의 방향으로 나타났다. 자유학기제, 창의 인성교육 등을 키워드로 하는 일반 정책에 대해서는 부정적인 여론이 많은 것으로 나타났다. 또한 전체 분석 대상 문서 중에서 감정 자질이 전혀 추출되지 않은 문서가 20%나 되어 블로그나 트위터의 내용에 저자의 의견이 반영되지 않은 내용이 아직 일정 비율로 존재함을 알 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권3호
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• pp.588-594
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• 2015

GPS 기반 위치측정 시스템은 많은 분야에 유용하게 사용되고 있지만 오차범위가 크고 터널과 같이 라디오 신호가 통과하지 못하는 지역에서는 사용이 불가능하므로 지능형 교통시스템에는 적합하지 않다. 최근 LED 기술의 급속한 발전으로 LED 조명이 확대되었고, 이와 더불어 조명과 통신 기능을 동시에 제공하는 가시광 무선 통신기술이 많은 관심을 끌고 있다. 최근 가시광 무선 통신 기술을 이용한 측위 연구는 주로 실내에서만 이루어졌고 여전히 측위 정확도와 구현 난이도를 동시에 해결하기는 어려운 실정이다. 본 논문에서는 도로상에 설치 된 LED 조명의 절대좌표정보와 카메라 영상을 이용한 실외 측위 기술을 연구하였다. 차량에 흔히 사용되는 카메라의 영상에서 LED 조명 신호를 추출한 후 V2I 가시광 통신을 통해 얻은 절대좌표를 활용하면 차량의 위치를 정밀하게 추정할 수 있다. 모의 실험을 통해 제안 알고리즘의 성능을 평가하였고, 그 결과 충분한 카메라의 픽셀 수 및 LED 조명과의 거리가 가까울 때 1 m 내외의 측위 오차가 나타남을 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.1397-1404
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• 2018

입체적 단백질 구조를 이용한 단백질의 분석은 3차원 데이타를 생성하기 위한 기술적인 어려움과 요구되는 높은 비용으로 인해 크게 발전하지 못하였다. 모티프(motif)는 단백질이나 유전자 염기서열의 단편(segment) 정보로 정의된다. 단순성 때문에 모티프는 다양한 분야에서 활발하고 폭넓게 응용되고 있다. 그러나 모티프 자체에 대한 포괄적인 이해와 연구는 미미하다. 이 논문이 가지는 중요성은 인공지능 기법을 활용하여 인간 단백질을 분석하는 방법으로 3가지 측면에서 찾아볼 수 있다. (1) 현재 단백질 데이타 뱅크 (PDB)에 저장된 모든 인간의 단백질 구조를, 이에 상응하는 효소위원회 (EC)의 데이타베이스와 단백질의 구조적 특성에 따른 분류 데이타베이스 (SCOP)를 연동하여, 단백질이 가지는 고유의 특성을 모티프를 응용한 새로운 방법으로 컴퓨터를 이용하여, 분석한 최초의 종합적이고 심층적인 인간 단백질의 분석법이다. (2) 본 연구는 모티프에 의해 생성된 새로운 단백질의 특성을 계층적 클러스터링을 이용하여 단백질이 가지는 고유한 특징을 패턴 분석법과 통계 그리고 단백질 기능 분석의 세 가지 범주로 단백질의 특성을 분석한다. (3) 임의로 생성된 모티프가 단백질 내에서 가지는 빈도에 대해 빅 데이타를 활용하여 모티프의 길이를 다양화시킴과 동시에 접촉 염기와 단백질의 기능을 다각도로 분석할 수 있는 임의 모티프 빈도 (RMF)를 이용한 단백질 분석 방법론을 제안한다.