배전선로계통의 효율적인 관리와 운영을 위해서 배전지능화시스템은 필수적이다. 배전지능화시스템은 IT를 기반으로 배전망을 통합관리하는 시스템으로 전력산업의 발전과 더불어 진화해 오고 있다. 현재의 배전지능화시스템은 주장치 단위의 독립운전을 기준으로 상대적으로 낮은 네트워크 전송속도로 운영되도록 설계되어있다. 하지만 최근 급속히 보급이 증가하고 있는 태양광이나 에너지 저장장치와 같은 분산자원으로 인하여 미래 배전환경의 운영은 보다 복잡해 지고 있으며 다양한 정보의 실시간 수집이 필요하다. 본 연구에서는 기존의 배전지능화의 한계를 극복하기 위해 차세대 배전지능화 시스템의 요구사항을 도출하였으며, 이를 기반으로 배전계통에 필요한 통신네트워크 체계와 성능요건을 정의하였다. 배전지능화시스템과 같은 대규모 시스템의 현장 도입에는 과도한 시간과 비용이 소요되므로 설계된 시스템의 성능 검증을 위하여 소프트웨어 기반의 단말장치 시뮬레이터를 개발하였다. 시뮬레이터를 활용하여 실제 운영과 유사한 시험환경을 구축하고, 단말장치를 1,000대 까지 증가시켰을 때 제시된 시스템의 네트워크 점유는 최대 10% 이하로 차세대 배전지능화시스템의 기능을 지원하기 위한 네트워크 요구사항을 충족함을 보였다.
Based on data provided by the science and technology knowledge infrastructure (ScienceON, 2017-2021), this paper reviews the research trends of domestic police services and related technologies, and describes the research and development direction of policing technology. For this purpose, the research was searched using the keywords science policing, smart policing, predictive policing, and policing. Policing technology is used for crime investigation (prevention), such as crime analysis and crime prediction. The collection of related data use urban infrastructure, the processing of data collected using technologies, such as artificial intelligence, and the utilization of data in police services (system) were summarized. In future, on-site support technology and crime investigation (prevention) technology for a preemptive correspondence to social threats and effective police activities must be developed. In addition, the quality of police services should be improved, a system to use police-related data should be developed, and the capabilities of police experts need to be strengthened.
상황인식 컴퓨팅 환경에서 가장 핵심적인 부분은 서비스를 제공받는 객체의 상황(Context)을 인식하고 정보화하여 그 상황에 따라서 객체 중심의 지능화된 최적의 서비스를 제공해 주는 것이다. 이러한 지능화된 최적의 서비스를 제공하기 위해서는 최적의 상황을 인식하는 상황인식 컴퓨팅 기술 연구와 그 상황을 설계하는 모델링 기술이 중요하다. 또한, 인간과 컴퓨터간의 의사소통을 원활히 할 수 있는 최적의 상황을 인식해야 한다. 현재까지 연구된 대부분의 상황인식 컴퓨팅 기술은 상황정보로 객체의 위치정보와 객체의 식별정보만을 주로 사용하고 있다. 그러므로 지정된 공간에서 상황을 발생시키는 객체를 식별하는 일과 식별된 객체가 발생하는 상황의 인식에만 주된 초점을 두고 있다. 그러나 본 논문에서는 객체의 감정표현단어를 상황정보로 사용하여 감정인식을 위한 상황인식 미들웨어로서 ECAM의 구조를 제안한다. ECAM은 감정표현단어의 범주화 기술을 기반으로 온톨로지를 구축하여 객체의 감정을 인식한다. 객체의 감정표현단어 정보를 상황정보로 사용하고, 인간의 감정에 영향을 미칠 수 있는 환경정보(온도, 습도, 날씨)를 추가하여 인식한다. 객체의 감정을 표현하기 위해서 OWL 언어를 사용하여 온톨로지를 구축하였으며, 감정추론 엔진은 Jena를 사용하였다.
IMT-2020(5G)에 비교하여 IMT-2030(6G)의 주요 차이점은 서비스 및 지능의 수용에 있다. IMT-2020(6G)의 기본 스펙이 ITU-R WP 5D에서 기술 능력 요구사항(TPR: Technical Performance Requirement)으로 구체화가 진행되고 있으며, 이를 검증하기 위한 평가 방안이 동시에 개발이 되고 있다. 네트워크에서 AI의 이용은 여러 가지 측면이 있는데, 사용자 서비스의 활용과 사용자 서비스의 원활한 구축을 위한 기반 기술로서 AI가 고려될 수 있다. 본 고에서는 IMT-2030(6G)에 적용을 목표로 하는 지능화와 보안 항목 표준화를 ITU-R WP 5D의 6월 회의를 중심으로 기술 성능 요구사항에 대하여 살펴본다.
프로젝터를 이용하여 대형 화면을 투사할 경우, 밝기와 해상도 등으로 인하여 세세한 시각 정보 전달에 어려움이 발생한다. 본 논문에서는 공간에 설치된 프로젝터가 투영한 낮은 해상도의 대형 화면에서 사용자의 관심 영역을 하이라이트하는 방식으로 이 문제를 해결하고자 한다. 이를 위해 사용자의 관심 영역을 제스쳐 인식을 통해 파악하고, 사용자와 상호작용할 수 있는 지능화 공간과 증강된 시각정보를 투영할 수 있는 프로젝터가 탑재된 모바일 로봇을 소개한다. 본 논문에서는 지능화 공간 내에서 프로젝터가 탑재된 로봇을 이용하여 상호작용이 가능한 다중해상도 디스플레이 방식을 기술하고, 실험을 통하여 이 시스템의 가능성 및 유용성을 확인하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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