교통체계지능화사업은 교통, 정보통신, 토목 등 다양한 분야의 기술과 시스템을 다루는 복합사업으로 전문적인 관리활동이 요구된다. 그러나 사업관리와 감리 간의 업무구분이 명확하지 않아 부실시공 등의 문제 발생시 책임소재를 규정하기 어렵다. 따라서 본 연구에서는 교통 체계지능화사업 추진의 효율성 제고를 위해 교통체계지능화사업의 특성에 맞는 사업관리 및 감리 제도를 마련하는데 그 목적을 가지고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 교통체계지능화사업의 사업관리 및 감리의 대가 기준 마련을 위해 비선형 회귀모형과 같은 통계적 모형을 적용하였으며 현실적으로 타당성이 크다고 판단되는 모형을 선정하고자 한다.
전력 계통은 발전설비, 송전설비, 변전설비, 배전설비 등으로 크게 나눌 수 있다. 전력계통을 구성하는 이런 설비들을 원격 감시하고 제어하는 시스템을 전력자동화 시스템이라고 한다. 이런 전력자동화 시스템은 국내 전체 에너지의 수요, 공급, 수송을 제어하는 에너지 관리시스템(EMS : Energy Management System), 송전 및 변전설비의 감시제어를 담당하는 송변전소 감시제어 시스템(SCADA : Supervisory Control And Data Acquisition), 배전계통의 실비관리 및 운영을 담당하는 배전자동화시스템(DAS : Distribution Automation System), 수용가의 계량기를 원격으로 읽어오는 원격검침시스템 (AMR : Automatic Meter Reading) 통으로 구성되어 있다. 국내에서 운용중인 배전자동화 시스템은 배전선로에 설치되어 있는 개폐기만을 원격 감시 및 제어 하는 보편적인 시스템이다. 한편, 2005년도 전력IT 국가 전략과제로 수행하고 있는 배전지능화 시스템 개발 과제에서는 변전소부터 배전계통과 수용가까지의 모든 전력 설비에 대한 원격감시제어가 가능한 시스템을 배전지능화 시스템이라고 정의하고 이의 개발을 추진하고 있다. 본 논문에서는 ABB, SIEMENS, GE와 같은 국외의 배전 자동화 시스템들을 소개하고, 배전지능화 시스템에서 목표로 하고 있는 GIS 기반 위에서 고 저압 배전설비를 관리하고, SCADA, DAS, GIS(Geographic Information System), AMR, TCS(Trouble Call System) 등 배전지능화 시스템의 중앙제어장치가 갖추어야 하는 주요 기능들에 대해 기술하고자 한다.
기존 IoE 환경에서 수집데이터는 특정 서비스를 위한 도메인 지식과 연계되어 서비스를 제공한다. 하지만 수집되는 데이터의 유형이 다양하고, 정적인 지식베이스가 상황에 따라 동적으로 변화하는 IoE 환경에서는 기존의 지식베이스 시스템을 통하여 원활한 서비스를 제공할 수 없었다. 따라서, 본 논문에서는 IoE 환경에서 발생하는 대용량/실시간성 데이터를 시맨틱으로 처리하여 공통 도메인 지식베이스와 연계하고 기존의 지식베이스 추론 방법과 기계학습 기반 지식 임베딩 기법을 통하여 지식 증강을 유기적으로 진행하는 빅시맨틱 시스템을 제시한다. 제시한 시스템은 IoE 환경의 멀티모달(정형, 비정형) 데이터를 수집하고 반자동적으로 시맨틱 변환을 수행하여 도메인 지식베이스에 저장하고, 시맨틱 추론을 통해 지식베이스를 증강 시키며 증강된 지식베이스를 포함한 전체 지식베이스를 정형 및 반정형 사용자 쿼리를 통해 지식정보를 사용자에게 제공한다. 또한, 기계학습 기반 지식 임베딩 기법을 통해 학습·예측을 함으로써, 기존의 지식베이스를 증강하는 기능을 수행한다. 본 논문에서 제시한 시스템은 공장내의 에너지 정보를 수집하여 공정 및 설비 상태 및 운영정보를 바탕으로 실시간 제어를 통한 에너지 절감 시스템인 공장 에너지 관리 시스템의 기반 기술로 구현될 예정이다.
AI기술의 유용성과 발전 가능성은 다양한 분야에서 확인되어 왔고, 디스플레이 산업에도 AI 기술들이 적극 도입되고 있다. 디스플레이 산업에 도입된 기존의 AI 기술들은 주로 engineer나 불량 검사자의 업무를 자동화하는 목적이었으나, 최근에는 engineer의 업무를 대체하는 고도의 지능화된 AI 기술들이 도입되고 있다. 본 논문에서는 이러한 지능화된 AI 기술 중에서 강화 학습, 자연어 처리, Pattern Matching 기술의 원리와 적용 사례들을 다루어 보았다. 첫번째로 강화 학습의 기본 개념을 설명하고, 설비 control (scheduling), 재료 탐색, 그리고 회로 설계에서의 적용 사례를 살펴보았다. 두번째로는 자연어 처리에서는 기술의 기본 원리 및 다양한 적용 방법론들에 대하여 다루었고, 제조 검사 리포트 분석, 지식재산권 분석, 연구문헌 분석 등에서의 활용 사례를 살펴보았다. 마지막으로 Pattern Matching에서는 기술 개요와 최근의 기술 동향을 기술하였고, Object Detection과 Object Tracking 기술 비교와 함께 패널 설계 도면으로부터 engineer 가 관심을 가져야 할 pattern 탐색에 대한 적용 사례를 살펴보았다.
차량의 자동제어는 컴퓨터, 통신, 기계, 계측등의 하드웨어와 자동제어 기술, 통신망 운영, 컴퓨터 운영등의 소프트웨어 기술의 응용을 바탕으로 하는 지능형 차량은 단순히 차량 상호간, 차량과 도로에 설치된 컴퓨터와의 통신으 통한 정보교환 기능과 더불어 운전기능 자체를 스스로 행하는 기능을 포함하고 있다. 지능형 차량 개발은 운전자 인식증진 기술, 사고회피 기술, 피해확산 방지기술, ITS(Intelligent Transport System) 연계 및 관련 Infrastructure 기술, Human-Machine Interface 기술, Sensor Fusion 기술, 레이더 기술 등을 꼽을 수 있다. 이중에서 차량의 지능화를 구현하는 가장 핵심적인 세부 기술은 CCD 카메라, 레이저 레이더, 밀리파 레이더, 생체 센서등을 들 수 있다. 본 원고에서는 위와 같이 차량의 지능화, 특히 차량 거리검지 장치를 구현코자 사용되고 있는 센서의 종류와 응용에 대하여 고찰하고자 한다.
최근까지 정보 기술 분야에서는 유비쿼터스(Ubiquitous)라는 용어가 크게 유행한 척이 있다. 현재는 다소 식상하게 들리는 용어일지도 모르지만 사물의 지능화와 통신화라는 유비쿼터스 개념은 이미 우리의 생활에 깊이 파고 들어왔다. 최근 유행하는 IT 기술인 스마트폰이나 지능형 전력망, 와이파이, 소셜 네트워크, 센싱 데이터 처리 기술과 개념은 이러한 유비쿼터스 기술의 대표적인 사례로 볼 수 있다. 국내에서 는 이러한 유비쿼터스라는 개념을 유비쿼터스 센서 네트워크(Ubiquitous Sensor Network: USN)라는 용어로서 2004년부터 정보통신부 혹은 지식경제부의 적극적인 지원에 힘입어 많은 기술적/산업적 성과를 이루기도 했다. 하지만 이러한 USN은 센서네트워크 개념으로 제한적으로 오용되는 경우가 많았다 이에 본고에서는 이러한 유비쿼터스 환경을 실현하는 사물의 지능화/통신화에 대한 기술 동향과 보안 기술을 논하기 위해서 USN과 거의 비슷한 개념이지만 국내외적으로 더욱 보편적으로 사용되고 있는 IoT(Intemet of Things) 용어를 사용할 것이며, 이러한 IoT에 대한 기술 동향과 보안 기술을 논하고자 한다.
최근 무선 인프라 기술의 발달과 IT와 타기술과의 접목으로 지능화된 다양한 서비스가 새롭게 등장하고 있다. 특히 인간 삶의 많은 부분을 차지하는 주거 공간과 IT기술의 접목과 응용에 관한 연구가 집중되고 있다. 스마트홈이 고도화된 개념으로 자리잡기 위해서는 지능화된 편안한 서비스를 제공하면서 동시에 개인 프라이버시가 철저히 보호되어야 한다. 스마트홈 기술은 서비스관점, 보안관점 어느 한쪽에 편중되지 않고 표준에 따라 균등하게 기술 향상이 이루어져야 한다. 본 논문에서는 스마트홈 기술의 연구 동향과 기반기술, 서비스 기술, 동향에 대해서 논의하며, 기술한 내용을 기반으로 분석하고 고찰한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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