최근 IoT 기술을 다양한 분야에 적용하는 사례가 늘어나고 있는 추세이다. 특히 각종 환경 센서를 통해 수집되는 대량의 데이터를 분석하여 적절한 정보를 제공하는 기술에 대해 연구되고 있다. 이러한 기술은 각 산업분야 중 농산업분야에서도 연구가 활발히 진행되고 있다. 농산업 분야에서 생장환경의 조성을 위한 모니터링 및 제어에 대한 연구가 많이 진행되고 있으나 병해충 및 기상재해 정보는 우리나라 평균 기상환경에 맞추어 방제 매뉴얼을 작성하여 제공됨으로 인해 실제 지역별 환경에 매우 힘든 실정이다. 특히, 특용과수는 전남지역에 생산량이 매우 높은편으로 지역 실정에 맞는 정보를 효율적으로 제공하기 위해서는 지역별 정보에 대한 수집에서 전문가 정보 제공에 이르는 다양한 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 미세기상 기후 수집 및 영상 정보를 통한 이미지 분석, 예찰 모형 등을 통해 병해충 및 기상 재해에 대한 피해를 최소화하기 위한 통합지원 플랫폼을 제안한다. 특용과수의 병해충에 대한 피해를 줄이기 위해 다양한 IoT 기술들을 활용하여 이를 통해 병해충에 대한 방제시기를 적절하게 알려주고, 생장환경을 적절하게 유지함으로써 특용과수 농가의 피해를 최소화하고 생산성을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
사물인터넷의 발달에 따라 IoT 기기에서 처리되는 데이터의 정확성도 중요시되고 있다. 사물인터넷에서 생산되는 데이터는 센서마다 다양한 포맷과 프로토콜을 사용하고 있기에 수집된 센서 데이터에 이상이 발생하면 정규화하고 통합하는 과정에서 데이터 오류로 인해 실패하거나 잘못된 데이터를 구성하게 된다. 사용자의 상황이나 IoT 기기의 이상 증상은 정확하게 판단되지 않기 때문에 사용자 서비스 장애가 발생하거나 실패하는 문제가 발생한다. 본 논문은 IoT 환경에서 발생되는 다양한 형태의 데이터가 IoT 기기의 특성을 반영하여 정상적인 범주 내에서 변화되는지를 수학적 함수로 산출하여 데이터의 정합성을 탐지하는 방법을 제안한다. IoT 데이터의 발생 특성을 파악하기 위해 '기울기 분석'을 활용한 방법과 '선형 회귀 분석'을 활용한 방법을 각각 제시하고 실험하였다. 기울기를 활용하는 방법은 '증가하는 속도'가 다음에 일어나는 현상에 영향을 미치는 IoT 데이터(센서 기기)에 적합하며, 선형 회귀를 활용하는 방법은 선형적으로 데이터가 움직일 때 '선형 회귀 함수로부터의 차이'가 다음에 일어나는 현상에 영향을 미치는 데이터(수도, 전기 계량기)에 적합하였다.
최근 건설산업에서 컴퓨터의 활용이 일반화되어 가면서, CAD, PMIS(Project Management Information System), 구조해석 프로그램, 공정관리 프로그램 등을 통해서 발생하는 정보의 양은 급증하고 있다. 그 정보의 양이 방대해지고, 복잡해지면서 이들 정보를 효과적으로 관리하며, 재활용하는 것이 건설산업의 생산성을 좌우하는 요소가 되어가고 있다. 이러한 상황에서 건설업에서의 정보기술과 CIC(Computer Integrated Construction)에 대한 연구가 진행되고 있다. 최근에는 프로덕트 모델을 이용하여 정보를 통합하기 위한 방안으로 IFC(Industry Foundation Classes)가 IAI에 의해 개발되어서 이를 이용한 정보 공유 및 활용에 대한 연구가 수행되고 있다. 하지만, 이들 연구가 아직 초기 단계에 머물러 있고, 대부분 개념적인 내용을 중심으로 이루어지고 있다. 따라서 IFC를 이용한 설계정보관리시스템 구축을 위한 좀 더 구체적인 모델과 구축 프로세스에 대한 연구가 필요한 상황이다. 본 연구의 목적은 IFC를 이용하기 위해 필요한 요소 기술을 조사하고, 이를 이용해서 IFC를 활용한 설계정보관리시스템의 모델을 제시하고, 제시된 모델에서 핵심적인 기능을 수행하는 프로젝트 데이터베이스와 프로덕트 프레임워커의 역할과 이들을 구축하기 위한 프로세스를 밝히는데 있다. 이들의 주된 역할은 건축정보와 구조정보의 통합과 프로덕트 정보의 다중 통합이며, 이들의 구현을 위한 프로세스로 먼저 '프로덕트 모델링' 과 '응용프로그램 개발' 의 두 가지를 상위단계의 활동으로 정의하고, 응용 프로그램 개발을 다시 'IFC스키마 컴파일', '클래스 컴파일', '프로젝트 데이터베이스 스키마 생성', '프로덕트 프레임워커 개발, '프로젝트 데이터베이스 생성'의 다섯 가지 활동으로 정의했다. 이러한 활동들을 위해 이용되는 도구들로 C++ 컴파일러, CAD, ST-Developer, ST-ObjectStore, ObjectStore 등을 제시했다. 이렇게 구축된 프로젝트 데이터베이스의 정보들은 인터넷을 이용한 분산기술과 XML을 이용해서 정보 관련자들 간의 공유 방안 및 '3차원 모델링', '프로덕트 정보 생성', '데이터베이스 생성 및 수정', '여러가지 체계에 따른 모델의 재구성', '모델별 도면 및 시방서 연결', '물량 정보 생성'의 다섯 단계로 제시하였다.
ERP는 신 경영혁신 기법으로 기업자원을 전사적으로 통합관리해 주는 전사적 자원관리라는 의미이다. 즉 영업에서 생산 출하에 이르는 기업의 모든 업무과정을 컴퓨터를 이용해 유기적으로 연결, 실시간으로 관리할 수 있도록 해주는 최신 경영시스템으로 볼 수 있다. 그러나 ERP를 도입하고자 하는 기업에서 ERP프로그램을 담당하는 실무자를 확보하기가 어려운 실정이며 이는 학교에서의 ERP교육을 통하여 실무자를 양성하는 것이 절실하다고 할 수 있다. 하지만 교육현장에 있어서 전문 ERP교원의 부족과 현장 실습 프로그램의 효율적인 학습이 이루어지지 않아 기업에서 원하는 인재가 배출되지 않고 있는 현실이다. ERP에서 회계의 역할이 매우 중요하고 그 비중이 매우 크며 회계담당자의 역할이 점차 커지고 있기 때문에 전문 ERP 회계 담당자가 매우 많이 필요한 상황이다. 이에 따라 ERP교육에 대한 선행연구들을 고찰하였고 각종 문헌 및 현재 대학에서의 ERP교육의 문제점과 그 개선방안에 대하여 제시하였다. 대학에서의 ERP교육에 대한 개선방안을 제시하면 첫째, ERP에 대한 선행학습이라고 할 수 있는 회계원리의 교육을 강화하여 이론적인 지식이 충분히 습득돼야 한다. 둘째, ERP프로그램을 업무에 활용할 수 있는 가상의 시나리오를 다양하게 만들어 학생들이 이 시나리오에서 발생한 사건과 사상을 파악하여 직접 ERP에 적용할 수 있는 능력을 향상시키도록 교육이 이루어 져야 한다. 셋째, 앞서 언급한 바와 같이 ERP는 영업, 구매, 인사, 급여, 생산, 등 전사적인 자원들이 모두 회계로 통합되는 현장회계가 가능한 시스템이다. 따라서 활동현장과 회계모듈이 유기적으로 결합되어 있다는 점을 주지하고, 각각의 부문 모듈이 별도의 프로그램으로서가 아닌 하나의 흐름으로 인식할 수 있어야 한다. 본 연구를 통해 ERP학습에 대한 향후 학생들이 느끼고 있는 교육의 효율성과 교수들이 느끼고 있는 교육의 효율성에 대해 파악하여 이 두 집단 간에 느끼는 효율성의 차이에 대한 연구가 필요가 것으로 사료된다.
현재 다양한 4차산업의 주요기술로는 빅데이터, 사물인터넷, 인공지능, 블록체인, 혼합현실(MR), 드론 등이 대표적인 기술들이다. 특히 최근에 세계적인 기술적 트랜드로 자리 잡고 있는 "디지털 트윈(digital twin)은 물리적인 사물과 컴퓨터에 동일하게 표현되는 가상 모델의 개념으로서. 실제 물리적인 자산 대신 소프트웨어로 가상화한 자산의 Digital twin을 만들어 모의실험함으로써 실제 농작업의 특성(현재 상태, 농업생산성, 농작업 시나리오, 등)에 대한 정확한 정보를 얻을 수 있다. 본 연구에서는 노지노업 주산지에 대한 디지털 트윈 데이터를 구축하고 스마트팜 단지를 설계 및 구축하여, 통합관제시스템 운영을 통해 자동 물관리, 원격생육예찰, 드론방제, 병충해 예찰작업 등으로 농작업을 효율화하고자 한다. 또한, 빅데이터 분석을 통한 적정량의 비료·농약사용으로 환경적 부하를 최소화하여, 노동력절감, 농작물 생산성을 향상할 수 있는 디지털 환경제어농업을 국내에 보급하고자 한다. 이러한 노지농업 기술은 디지털 농작업 및 재배관리 등 으로 노동력이 절감되고, 기후변화에 대비한 물이용 최적화와 토양오염예방 효과를 기대할 수 있으며, 전국 재배환경 디지털 데이터 확보를 통한 노지작물의 정량적인 생육관리가 가능하게 된다. 또한 농업생산성 향상을 통한 탄소중립 RED++ 활동을 직접적으로 실천을 할 수 있는 방안이다. 취득된 고정밀·고화질 영상기반 농작물 생육데이터취득을 통한 생육현황 분석과 예측은 디지털 영농작업관리에 매우 효과적이다. 실제 국립식량과학원 남부작물부에서는 지중점적, 땅속배수 등 다양한 종류의 노지스마트팜 연구개발을 진행하였다. 특히, 올해부터는 전국농업기술원 단지를 대상으로 노지스마트팜 시설 구축 및 기술 보급을 통한 사업화를 본격적으로 진행하고 있다. 본 연구에서는 디지털 트윈 기술과 노지스마트팜 기술을 융합한 농업분야 구축사례와 향후 활용방안에 대하여 서술하고자 한다.
현재 보건소를 중심으로 이루어지고 있는 예방접종 등록사업은 향후 전국의 민간의료기관에 확산 적용되어 공공보건의료기관과 민간의료기관이 상호 연계되고 데이터가 통합, 운영됨으로써 국가예방접종사업이 완성될 수 있다. 따라서 민간의료기관에 기반한 예방접종 사업의 정보화 추진에서의 발생할 수 있는 문제점들을 예측하고 이를 해결할 수 있는 성공전략을 개발하는 것은 매우 중요하다. 그 중에서도 민간의료기관이 Non-chart system의 예방접종 모듈을 분석하여 예방접종 전산화를 위한 기본적인 문제점과 개선방안을 도출하고 공공보건의료기관과의 통합적 연계운영을 위한 기초자료를 제공하는 것은 예방접종전산등 곡사업의 핵심사업과제중의 하나이다. 예방접종 정보관련 프로그램을 평가하기 위하여 현재 민간의료기관(내과, 소아과, 산부인과 및 가정의학과)에서 주로 사용하고 있는 4개 보험청구 및 진료기록관리 프로그램인 Non-chart system과 현재 보건소에서 사용하고 있는 예방접종등록정보 프로그램인 (주)포스테이터의 보건소정보시스템과 (주)미드컴퓨터의 예방접종등록시스템 두가지를 대상으로 하였다. 분석의 표준은 현재 보건소에서 사용하고 있는 예방접종 관련 소프트웨어를 중심으로 하여 민간의료기관의 예방접종관련 프로그램 및 관련 모듈을 분석하였다. 모듈의 분석은 보건소정보시스템 및 예방접종 등록 프로그램을 기본으로 하여 예방접종 업무의 흐름과 활용 및 기능에 따라 분석하였다. 접수 및 신상등록에 있어서 기본적인 자료의 입력내용이 민간의료기관의 내용을 기준으로 보완됨이 바람직할 것으로 보여지는 데 특히 추후 검색과 리마인드(reminder) 및 리콜(Recall)기능의 이용을 대비하여 E-mail주소 등 개인신원의 내용을 충분히 파악할 필요가 있다고 판단된다. 예방접종 예진부분은 모든 프로그램에서 누락되어 있는데 필수적인 예진표의 내용을 반드시 포함시킬 필요가 있다. 개인의 접종기록 및 검색은 개인별 접종표 화면이 출력과 필수적인 접종내역란이 구성으로 접종표 형식이 단순화되어 사용하기에 편리하게 구성되어야 할 것이다. 접종대상 및 실적보고 서식 출력은 법령에 따라 Non-chart system을 이용한 자동화된 전산처리가 가능하여야 하며 자동화된 출력서식의 모듈이 제공되어야한다. 예방접종 증명서 발급기능은 2005년 이후부터 초등학교 입학시 예방접종증명서 제출 의무화가 예정되어 있으므로 예방접종 증명서의 발급기능이 추가되어야 한다. 접종자료의 전송기능으로는 의료보험의 EDI 청구를 위한 전송기능을 이용한 기능이 추가되어야하며 추후 예방접종 자료의 DB변환과 더불어 전송될 수 있는 기능이 추가되어야 한다. 리마인드(Reminder) 및 리콜(Recall)기능은 예방접종 등록사업의 필수적인 부분이며, E-mail을 통한 방법, 전화 또는 편지를 발송하는 방법 등이 추가되어야한다. 백신의 등록 및 재고관리 기능은 다양한 제약회사의 백신생산 및 백신의 효율적인 공금과 유효기간내 접종 등 관리와 견제되므로 백신등록 추가기능이 필요하며 아울러 연령별, 용량별, 백신종류별 등으로 구분되어 기록될 필요가 없었다.
클라우드 컴퓨팅은 서비스 사용자 요구에 따라 컴퓨팅 자원을 임대하여 사용하는 컴퓨팅 패러다임이다. 클라우드 컴퓨팅에서 컴퓨팅 자원은 사용자의 서비스 수요에 따라 컴퓨팅 자원을 확장 또는 축소가 가능하여 전체 서비스 비용 절감 효과를 가질 수 있다. 그리고, M&S (Modeling and Simulation) 기술은 컴퓨팅 자원과 CAE 소프트웨어를 통해 엔지니어링 분석 작업 결과를 얻어, 실제 실험 결과가 없이 제품의 상태를 시뮬레이션을 수행하여 분석하는 방법이다. M&S 기술은 FEA(Finite Element Analysis), CFD(Computational Fluid Dynamics), MBD(Multibody Dynamics) 및 최적화 분야에서 활용된다. M&S 통한 작업 절차는 전처리, 해석, 후처리 단계로 구분된다. CAE 소트프웨어를 통한 3D 모델링 작업인 전/후처리는 GPU 연산이 집약적이며, 3D 모델 해석은 CPU 또는 GPU 연산이 요구된다. 일반적인 개인 데스크톱에서 복잡한 3D 모델을 해석하는 시간이 많이 소요된다. 결과적으로, M&S를 원활하게 수행하기 위해서는 고성능 컴퓨팅 자원이 요구된다. 이 문제를 해결하기 위해 우리는 통합 클라우드 및 클러스터 컴퓨팅 환경인 HEMOS-Cloud 서비스를 제안한다. 제안한 클라우드 기반 방식에서는 M&S에 필요한 전/후처리 및 솔버 작업을 원활하게 수행할 수 있도록 구성했다. 이 시스템에서 전/후처리는 VDI(Virtual Desktop Infrastructure)에서 수행되고 해석은 클러스터 환경에서 수행된다. 각 용도에 맞게 서로 다른 환경에서 분리하여 컴퓨팅 자원 간에 간섭을 최소화했다. HEMOS-Cloud 서비스는 기업 또는 학교에서 M&S의 경험이 필요로 하는 사용자에게 CAE 소프트웨어와 컴퓨팅 자원을 제공한다. 본 논문에서는 HEMOS-Cloud 서비스의 경제적 파급효과를 산업연관분석을 활용하여 분석했다. 전문가의 의견을 반영하여 조정된 계수를 통한 분석 결과는 생산유발효과 74억원, 부가가치유발효과 41억원, 취업자유발효과 10억원당 50명으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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