스마트시티는 날로 복잡해지는 도시문제 해결 및 시민들의 편리하고 안전한 생활을 위한 도시차원의 방법론이자 미래 도시의 청사진으로 자리잡아가고 있다. 2008년 이후 한국 정부는 "유비쿼터스도시의 건설 등에 관한 법률"(이하 유시티법, 현재 스마트시티로 명칭 변경 및 법 개정 중)을 제정하여 스마트시티의 건설 및 관리에 관한 내용과 정부지원방안 등에 대하여 규정하고 있다. 또한 국토교통부장관은 스마트시티의 효율적인 건설을 위하여 유시티법에서 정한 사항을 고려하여 법에 따라 "유비쿼터스도시 종합계획"을 수립하고 있다. 그러나 스마트시티에 관한 개념은 정보화계획 측면과 도시계획 측면의 혼재로 인하여 통합관리 측면의 어려움은 물론 법규 정립의 미흡함으로 인해 실무단계에서도 다부처간의 협력적 계획의 설정 및 구현을 어렵게 하고 있다. 또한 스마트시티의 지능화시설은 다양한 정보 수집 및 표출 장비가 포함되어 있고 기술의 빠른 변화로 인해 정의 및 분류가 쉽지 않다. 이에 본 연구는 지능화시설의 통합관리운영 측면에서 필수적이라 할 수 있는 지능화시설의 법적 정의를 보완하고자 하였다. 지능화시설의 법적 정의의 미흡함을 파악하기 위하여 텍스트마이닝 기법을 이용해 상위 법 및 지자체들의 관련 조례를 분석 하였다. 또한, 스마트시티 관련 담당자 인터뷰를 통해 실무적 차원의 지능화시설의 설치 및 운영에 따른 실행적 차원의 문제점 및 법적 분류의 문제점을 파악하여 활용도 측면을 고려한 지능화시설의 분류방안을 제시하고자 하였다. 이는 차후 각 도시들이 5년 단위로 수립하는 유비쿼터스 도시계획을 수립 시 명확한 개념의 제공을 통해 다 부서간의 통합 활용을 위한 기반구축 등 관리 효율성 증대에 기여 할 것으로 기대한다.
정보화 사회로의 이전에 따라 사회전반의 기반구조 및 경제 사회 활동이 정보통신 인프라에 의존하게 되고 기반구조와 운영 소프트웨어들의 취약점으로 인한 인터넷의 보안 문제는 많은 심각한 문제점들을 드러내고 있다. 특히 해킹 기법과 바이러스들이 점차 자동화, 지능화, 대중화, 분산화, 대규모화, 은닉화 되어감에 따라 이들에 대한 효과적이 대처 방안이 요구되어지고 있는 실정이다. 이에 본 논문에서는 점차 지능화 되어가는 네트워크 상의 위협들에 관해 조사 분석하고 이를 바탕으로 MIB 기반의 보안관리 시스템 모델을 제안하고자 한다.
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.
각각의 통신서비스에 맞도록 설계된 다양한 통신망에서 가시화, 지능화, 개인화 되는 미래 통신서비스를 수용하고, 통신망 자원을 효율적으로 사용하여 보다 다양하고 보다 높은 질의 통신서비스를 보다 낮은 가격으로, 보다 신속하게, 보다 많은 사람들에게 제공하기 위하여는 통합통신망(BHSDN)으로 진화가 이루어져야 하며, 이러한 과정에 있어서 투자에 대한 이익 환수를 위한 경제적인 방안이 요구된다. 우리나라에서의 광대역 통신서비스 제공을 위한 진화 전략 및 방안을 수립하기 위해서는 먼저 최고의 통신선진국인 미국 및 우리나라와 유사성이 많은 일본에서의 광대역 통신서비스 제공을 위한 진화방안을 분석하는 것이 필요하다고 본다. 이를 위해 본 고에서는 미국과 일본의 통신 현황과 광대역 통신서비스로의 진화 방안, 광대역 통신망으로의 진화 방안에 대해서 분석하였다.
각각의 통신서비스에 맞도록 설계된 다양한 통신망에서 가시화, 지능화, 개인화 되는 미래 통신서비스를 수용할 수 있는 종합통신망 (B-ISDN)으로 진화하는 과정에 있어서 경제적인 진화방안이 필요하다. 향후 우리나라에서의 광대역 통신서비스 제공을 위한 진화전략 및 방안을 수립하기 위해서는 먼저 선진 각국의 광대역 통신서비스 제공을 위한 진화방안을 분석하는 것이 필요하다. 이를 위해 지난 호(1997. 7.)에서는 미국과 일본의, 그리고 이번 호에서는 유럽 각국의 통신현황과 광대역 통신서비스로의 진화방안, 광대역 통신망으로의 진화방안에 대해서 분석하였다.
최근 RFID/USN 기술은 물류, 환경, 교육, 홈 네트워크, 방재, 군사, 의료 등 다양한 분야에서 적용되고 있으나 RFID/USN 기술의 눈부실 발달에도 불구하고 열악한 해양 환경의 특성상 해양 산업현장에 적용하기에는 많은 애로사항이 있다. 따라서 해양분야에서는 주로 위성을 사용하고 있으며 연안에서는 기존 통신망을 사용하고 있어 원양에서의 선반 단독 근거리 네트워크 형성을 위한 방안이 고려되고 있다. 본 논문에서는 기존 PS-LTE 및 LTE 네트워크에서의 USN을 활용하여 기지국 역할 위한 방안으로 드론을 USN의 이동 기지국으로 활용하는 방안을 고려하고 있다. 자율운항선박은 시스템의 지능화를 지향하므로 선원의 수와 노동력을 절감하고 보다 안정적이고 지능화된 ICT융합 기술형태의 자율적 네트워크 형성 기능이 강화되어야 한다.
사이버 위협이 고도화, 지능화되면서 사이버보안 사고로 비롯한 유무형 손실이 점차 증가추세에 있으며, 이러한 피해를 최소화 하기 위해 사이버보안에 대한 필요성이 증대되고 있다. 기업에서는 각종 규제와 법률에 근거하여, 또는 신뢰할 수 있는 서비스를 고객에게 제공하기 위해서 보안 솔루션, 보안 서비스, 보안 컨설팅 등 다양한 방면에서 보안에 대한 투자를 늘리고 있다. 기업의 보안에 대해 투자는 비용과 효과를 분석하여야 효율적이고 효율적인 투자일 것이나, 아직은 이에 적합한 방안이 제시되지 않고 있다. 따라서 본 연구는 사이버보안 환경에 적합한 비용/효과 분석 방안으로 CMU SQUARE 팀의 비용효과분석 프레임워크를 선택하였고, SQUARE의 프레임워크를 기반으로 사이버보안 투자에 적합한 비용/효과 측정 방안을 제시하였다. 특히 기존의 금전적 효과에만 치중되어 연구가 부족했던 정성적 효과를 고려하여, 사이버보안 투자에서 발생되는 효과를 종합적으로 측정할 수 있도록 한다. 본 연구의 결과는 사이버보안과 관련된 투자의 비용/효과를 산출함으로써 기업의 보안 투자 방안 추진의 기준이 될 것이다.
지적정보가 미래에 펼쳐질 유비쿼터스 환경에서의 기반 자료라는 측면에서 본다면, 무한한 부가가치를 창출하기 위해서는 새로운 위치 표현, 새로운 좌표 체계 그리고 좌표 관리의 현대화는 필수적이다. 따라서 유비쿼터스 시대를 대비한 지적정보 표현 방안에 대하여 연구를 진행하였다. 본 연구에서는 유비쿼터스 환경하에서의 지적필지경계 표현 및 관리를 위하여 필지경계를 현지에서 확인하고 복원할 수 있는 방안을 고찰하였다. 또한 필지별 경계 좌표 표시 및 필지정보 현장 보관 방법을 제시하기 위한 연구도 진행하였다. 그리고 제안한 새로운 좌표계 타당성에 대하여 분석을 진행하였다. 그리고 미래의 지적관리가 더욱 효율적이고 지능화된 관리를 진행할 수 있도록 유비쿼터스 기반 기술인 RFID를 지적필지경계 관리에 적용하는 방안을 제시하였다.
SCADA시스템은 변전소 구내에 시설되어 있는 설비를 원격에서 감시제어하는 시스템이고, 배전자동화시스템(DAS)은 배전선로에시설되어 있는 각종 배전설비를 원격에서 감시제어하고 있는 시스템이다. 이 시스템들은 독립적인 시스템으로 개발되었고 각각 다른 제어 센터에서 운영이 되고 있다. 본 논문에서는 변전설비를 집중 감시제어하는 SCADA시스템과 배전설비를 감시제어하는 배전자동화시스템을 한 제어센터에서 통합 운영하기 위한 방안을 검토하였다. 개별 시스템의 특징과 기능, 시스템 구성방법 및 연계방안을 기술적으로 분석하여 제어센터의 통합 방안을 기술하였다.
본 연구의 궁극적인 목표인 지능형 해안 경계 체계 구축을 위해, 본 논문에서는 먼저 해안경계 지능화를 위한 AI 학습 모델의 구축 방안을 제시하였다. 우리는 3면이 바다로 이루어져있고 남과 북이 대치하는 상황으로 인해 해안 경계가 중요한 국가적 과업인 나라이다. 국방개혁 2.0에 의해 해안경계를 담당하고 있는 R/D (Radar) 운용인력이 감소하고 복무 기간이 단축되고 있다. 특히, 레이더와 같이 고도의 장비를 다루는 데에는 휴먼 에러가 발생할 개연성은 늘 상존하는 것이다. 해안 경계와 인공지능의 접목은 정부의 인공지능 국가전략의 구현과 확대라는 목표에도 필요 충분한 시점에 와 있다. 지능형 해안 경계 체계 구축을 위한 AI학습 모델 개발의 기능별 방안을 제시하였다. R/D신호 분석 AI모델 개발, 책임해역 분석 AI모델 개발, 표적 관리 자동화 기능으로 구분하였다. 이를 실현하기 위한 3단계 추진 전략을 살펴보았다. 1단계는 AI 학습모델 구축의 통상적인 단계로써, 데이터 수집, 데이터 저장, 데이터 여과, 데이터 정제, 데이터 변환 등이 이루어진다. 2단계에서는 R/D 특성에 기초해 신호분석을 실시하고, 실상과 허상을 분류하는 AI 학습모델 개발을 진행하고, 책임해역을 분석하고, 취약지역/시간 분석을 실시한다. 최종 단계에서는 AI 학습모델의 검증, 가시화 및 시연 등이 이루어진다. 군 무기체계에 AI 기술이 접목돼 지능화된 무기체계로 바뀌는 최초의 성과가 달성된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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