현재 IT기술과 자동차기술을 융합한 지능형 자동차에 대한 연구가 활발히 진행중에 있으며 많은 새로운 서비스 모델들이 개발중에 있다. 지능형자동차에 대한 개발이 활발하게 이루어지면서 무선 네트워크를 이용한 다양한 서비스가 제공이 되고 있다. 이러한 지능형 자동차가 무선 네트워크를 이용한 서비스가 제동되면서 다양한 보안위협 요소가 도출되고 있다. 본 논문에서는 지능형 자동차의 외부에서 네트워크에 침입하여 지능형자동차의 보안위협 요소를 분석하고 지능형 자동차의 보안 솔루션의 인증 모델에 대한 기법을 제공하고자 한다. 인증 모델의 경우 신체의 고유성을 식별할 수 있는 생체인식을 이용한 인증기법을 제안한다.
새로운 기술의 도입으로 바라보았을 때 인터넷이라는 기술은 기존에 가능하기 못하였던 다양한 비즈니스 모델의 출현을 가능하게 하여 주었다. 향후에는 지능형 에이전트라는 새로운 기술로 인하여 현재의 비즈니스 모델이 어떻게 새로운 기회를 찾게 될 수 있는지 파악하는 것은 관련 사업담당자들에게 의미 있는 일이라 사료된다. 본 논문에서는 지능형 에이전트 기술을 기존의 속성 기준의 분류를 지양하고 비즈니스 모델 관점에서 핵심역량, 사용주체, 사용공간, 수익원천의 기준으로 분류하고 대표적인 비즈니스 모델인 경매모델, P2P 모델, 전자몰 모델등에서의 구매자 혹은 판매자가 이러한 지능형 에이전트 기술을 보유하였을 경우에 가능한 시나리오와 도식화된 모델을 제시하고자 한다.
우정업무 자동화 및 정보화의 기본 인프라인 주소정보에 대한 체계적 관리를 위한 노력이 계속되고 있다. 본 고에서는 미국의 우편산업 개선을 위한 8가지 전략적 방안들 중 주소정보와 관련된 지능형 우편의 구현 및 주소 품질의 향상을 위한 기술 및 서비스 전략의 동향을 분석하고자 한다. 먼저 기반 정보에 대한 ‘주소 품질’의 향상 전략에 대해 데이터베이스 제품군과 관리 제품군, 관련 서비스군으로 구분하여 비교 분석하고, 주소정보 및 자동식별 기술의 이용과 기본 인프라 정비를 통한 ‘지능형 우편’ 서비스와 관련한 기술과 활용 사례에 대해 살펴본다. 미국에서 제공하거나 판매하고 있는 이러한 각종 제품 및 서비스와 이를 가능케 하는 기술 및 전략을 검토하여 국내 우정사업에 활용할 수 있는 가능성에 대해 분석하도록 한다.
각종 테러 및 범죄 예방을 위한 지능형 영상분석 시스템을 구현하는데 기본적으로는 로컬 기반의 처리를 진행하고 필요에 따라 클라우드 기반의 처리가 병렬적으로 처리됨과 동시에 기존의 시스템에서 추가적인 구축, 설비비용 없이 설치되어있던 DVR 또는 NVR 장치를 활용하여 간단한 소프트웨어를 추가함으로서 영상분석 서비스를 이용 가능하도록 하여 영상분석 결과에 대한 신뢰성이 높고 비용 절약적인 하이브리드 지능형 침입 감지 시스템을 제안.
전자상거래에서는 소비자의 구매 패턴을 분석하는 것이 필요하다. 이러한 패턴을 효과적으로 분석하기 위해 지능형 로그 서버를 정의하고 이를 설계, 구현하였다. 지능형 로그 서버란 전자상거래 쇼핑몰의 환경에서 사용자 로그를 데이터베이스화하여 저장하고 데이터베이스에 저장된 정보를 서버 종류별, 시간별, 페이지별 등으로 분석하여 사용자 패턴을 분석할 수 있는 서버를 말한다. 이 서버는 텍스트 파일로 로그를 저장하는 서버보다 자세한 정보를 효율적으로 저장할 수 있다. 그리고 데이터베이스 접근 기술로 ADO(ActiveX Data Object)를 사용하여 데이터베이스 접근 속도를 향상시켰으며 관계형.비관계형 데이터베이스에 모두 접근할 수 있다는 장점을 가진다. 또한 소비자의 구매 패턴을 분석하기 위해 DBMiner2.0을 사용하였다.
최근 많은 기업들에서 고객관계관리의 효과적 수행을 위해 그 활용이 확산되고 있는 챗봇 서비스에 대한 관심이 커지고 있다. 본 연구는 지능형 챗봇 서비스의 이용에 영향을 미치는 요인들이 무엇인지를 실증적으로 규명하고자 하였다. 이를 위해 먼저 관련 이론들을 고찰함으로써 사용자 경험인 허니콤모형, 이성적행동이론, 기술수용모형 및 확장된 기술수용 모형 등 4가지 이론적 모형에 근거하여 연구모형 및 가설을 도출하였다. 연구모형 및 가설에 대한 실증분석을 위한 자료 수집은 233부의 유효한 설문 응답결과들을 대상으로 SmartPLS 3.0에 의한 구조방정식모형 분석을 수행하였다. 이론적 측면에서 볼 때 본 연구는 지능형 챗봇 서비스 이용에 영향을 주는 요인들을 체계적으로 도출하기 위한 개념적 틀을 제시하고 대규모 표본을 대상으로 실증분석을 함으로써 향후 지능형 챗봇 서비스 이용 연구의 이론적 기반을 구축한 기여를 하였으며, 실무적인 기여는 지능형 챗봇 서비스를 도입 활용하고자 하는 조직들에 대해 서비스의 사용자 경험(UX) 설계 방향의 실마리를 제공하였다는 점이다.
본 연구는 방범분야와 같은 비시장재에 대한 가상시장을 구축하여 사람들의 만족감 및 선호의 정도를 계량화하는데 가장 효과적인 가상평가법(CVM: Contingent Valuation Method, 이하 CVM)을 이용하여 지능형 방범 실증지구에 대한 경제적 가치를 계량적으로 평가하였다. 가설적 편의를 최소화하고 실제적 상황을 피설문자에게 인지시키기 위해, 연구단에서 진행 중인 지능형 방범 기술 및 솔루션을 활용하여 실제 지역인 안양시 인덕원지구를 대상으로 분석하였다. 이를 통해 방범관련 공공사업에 대한 타당성을 분석할 수 있는 체계적인 기반을 제공하고자 하였다. 분석 결과 지능형 방범 실증지구의 안양시민 1인당 지불의사금액(WTP: Willingness To Pay, 이하 WTP)는 7,160원으로 추정되었다. WTP를 가구 수에 적용하여 경제가치를 추정한 결과, 테스트베드가 속한 관양2동 지역은 연 6.6억원, 안양시 전역으로 확대하면 연 514억원의 높은 경제적 가치를 갖는 것으로 분석되었다. 본 연구는 국내 최초로 방범 분야 실증지구를 대상으로 경제적 가치를 분석하였으며, 실제 적용이 가능한 지능형 방범 기술 및 솔루션, 실증지구를 활용하여 미래지향적 서비스모델을 제시한 점에서 의의를 가진다. 향후 지능형 방범 실증지구의 경제적 가치분석이 심층 연구되어 지능형 방범 사업의 지자체 확산 및 정책적 지원이 활발해지기를 기대한다.
IT와 지능 기술을 로봇에 융합시킴으로써(1), 내가 컴퓨터에게 가서 필요한 정보를 받는 수동적 환경보다는 로봇이 내게로 와서 내가 원하는 일을 하고, 원하는 정보를 제공하는 인간 중심적 환경을 만드는 것이 지능형 서비스 로봇에 대한 궁극적인 목표이다. 이러한 지능형 로봇의 개발을 전 국가적으로 추진한 결과 지능형 로봇에 대한 꿈이 현실로 나타나고 있음을 느낄 수가 있다. 표준화는 이러한 꿈을 더욱 가까운 시간 내에 이루도록 효율적으로 투자하고, 개발기간을 단축시키면서, 동시에 기술을 고도화시키고, 원가를 낮춤으로써 기술과 시장 경쟁력을 갖추게 하는 도구이다. 지능형 로봇의 표준화는 타 산업과 비교하여 시작단계에 불과하지만, 산업에 대한 효율적인 투자와 국제시장의 선점을 기대할 수 있으므로 후발 주자인 우리나라는 총체적으로 표준화를 추진하고 있다. 본 고에서는 이와 관련된 국제 표준화 동향을 살펴본다.
생성형 인공지능은 텍스트, 이미지, 음악 등 다양한 형태의 콘텐츠를 생성하는 기술로, 다양한 분야에 활용되고 있다. 보안 분야에서도 생성형 인공지능을 활용한 디지털포렌식, 악성코드 분석, 취약점분석 등 다양한 분야에 새로운 가능성을 열 준비를 하고 있다. 본 논문에서 생성형 인공지능을 보안영역을 고려한 활용방법으로 보안 취약점 분석 및 예측을 위해 ChatGPT를 활용해 취약점 식별및 시큐어 코딩이 가능한 가이드를 제시한다. 생성형 인공지능은 보안 분야에 혁신적인 가능성을 제시하지만, 기술적 발전과 함께 윤리적, 법적 문제에 대한 심도있는 고민을 통해 생성형 인공지능이 안전하고 효과적으로 활용될 수 있도록 지속적인 연구와 개발이 필요할것이다.
수학은 계통성이 강한 학문으로 이전 단계에서의 학습 결손이 다음 학습에 큰 영향을 주기 때문에 학생들의 학습이 잘 이루어졌는지 수시로 확인하고, 즉각적으로 피드백을 제공해 주는 것이 필요하며, 이를 위해 수학교육에서 인공지능 교육시스템(ITS)을 활용할 수 있다. 이에 본 연구에서는 개인 맞춤형 수학 학습을 실행하기 위해 적용될 수 있는 인공지능 교육시스템의 기능이 무엇인지 살펴보고, 이를 실제로 적용해 본 결과를 분석하여 인공지능 교육시스템을 활용한 개인 맞춤형 수학 학습의 효과성을 구체적으로 살펴보는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 개인 맞춤형 학습과 수학교육에서 인공지능이 활용된 선행연구 내용을 분석하여 개인 맞춤형 수학 학습을 위한 인공지능 교육시스템의 기능을 추출하고, 이것을 반영한 학습 및 수업을 설계하여 초등학교 5학년 학생들에게 약 3개월 간 적용해 본 결과를 분석하였다. 그 결과, 개인 맞춤형 수학 학습을 위해 활용될 수 있는 인공지능 교육시스템의 기능은 크게 진단 및 평가, 분석 및 예측, 피드백 및 콘텐츠 제공으로 나눌 수 있었다. 또한 이러한 기능을 반영한 학습 설계를 초등학생들에게 적용한 결과, 개인 맞춤형 수학 학습에 인공지능 교육시스템이 어떻게 효과적으로 활용될 수 있는지에 대한 시사점을 얻었다. 그리고 앞으로 인공지능 교육시스템을 활용한 개인 맞춤형 수학 학습이 더욱 효과적으로 이루어질 수 있기 위해 더 정교한 기술과 자료 개발이 필요하다는 점을 제언하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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