지질공원은 환경적 측면이나 유산적 측면으로도 보존가치가 높다. 이러한 지질공원의 보존과 보호를 위해서는 모니터링과 국민적 관심은 필수적이다. 무인항공기와 SfM 알고리즘의 활용은 인력대비 넓어 관리가 어려웠던 지질공원의 효과적인 모니터링을 가능하게 해주며, 이로부터 파생되는 다양한 공간정보 데이터는 부족했던 지질공원 인지도 향상을 위해서도 활용이 가능하다. 우리는 이를 확인하기 위하여 한탄-임진강권역 국가 지질공원중 하나인 화적연을 사례로 하여 무인항공기와 SfM 알고리즘을 이용하여 3차원 공간데이터를 생성하여 화적연을 측량하였다. 그리고 이 데이터를 가상현실과 3D 프린팅에 적용하고 간단한 온라인 설문조사를 실시하여 지질공원 홍보 가능성을 확인하였다. 최종적으로 지질공원 모니터링을 목적으로 생성된 각 단계별 데이터들을 조사하고 지질공원의 홍보 및 연구를 위한 교차활용방안을 제시하였다.
이 연구는 기록관리의 내외적 환경변화에 대응하여 전자기록관리정책이 전면 재설계되어야 한다는 문제의식을 가지고 재설계 영역과 방향을 제시하기 위한 것이다. 첫째, 그간의 전자기록관리정책조사를 통해 전자기록관리대상의 포괄성, 프로세스의 기술 친화성, 전자기록의 증거력 보장, 전자기록의 장기보존이 주요 추진목표임을 확인하였다. 둘째, 그러한 정책목표 추구과정에서 새롭게 조성되고 있는 환경 변화를 검토하였다. 셋째, 앞에서 정리한 정책목표와 기록관리 환경의 변화를 고려하여 현행 전자기록관리 정책의 현황과 문제점을 국가기록원의 관련 문서와 보고서, 데이터를 토대로 검토하였다. 넷째, 정책 현황과 문제점 분석을 토대로 재설계되어야할 정책 영역과 방향을 제안하였다. 특히 '데이터형 전자기록'이라는 새로운 유형의 전자기록을 핵심 관리대상으로 설정할 것을 강조하면서 정책 재설계 영역을 관리 패러다임의 전환, 절차적 관점에서의 신뢰 보장, 지속가능한 관리체계의 조성으로 잡고 정책방향을 제시하였다.
최근, 중국산 네트워크 장비(화웨이 5G), 앱(틱톡 등) 및 각종 중국산 제품들에 대한 보안 안전성에 대한 논란이 제기되고 있으며, 중국 제품이나 소프트웨어를 사용하는 사람들의 정보를 수집하여 불법적인 사건들이 발생하고 있다. 특히, 2020년 국방부 조사결과에 따르면 해안 경계시스템으로 사용하는 군 감시 장비로 납품 받은 중국산 CCTV에서 악성코드가 발견되어 원격으로 중국 서버로 특정 정보가 전송되는 사고가 발생 하였다. 이러한 중국 보안 제품들의 안전성 문제는 기업이나 개인의 문제보다는 조직적으로 국가에서 주도하는 것을 의심해 볼 수 있다. 본 논문에서는 중국산 안티바이러스 소프트웨어인 360 Total Security(이하 360 TS)에 대한 네트워크 및 프로세스 수준의 분석을 수행한다. 또한, 국산 클라우드 기반 백신 V3 Lite제품과 비교 분석 한다. 이를 통해 중국 보안솔루션의 안전성을 점검하여 정보유출 및 위험성을 제시 한다.
도시 발전에 따른 부작용들을 해결하기 위한 한 방안으로 도시에 정보 통신 기술이 융합된 스마트 시티를 구축하고 있다. 스마트 시티 플랫폼은 스마트 시티 서비스의 개발 및 통합을 지원해야 한다. 따라서 스마트 플랫폼이 지원해야 하는 기반 기술과 기능적 및 비 기능적 요구 사항을 분석하였다. 스마트 시티 플랫폼이 지원하는 기반 기술로 사물 인터넷, 클라우드 컴퓨팅, 빅 데이터 및 사이버-물리 시스템의 4가지 범주로 분류하고 구현 가능한 기능적 및 비 기능적 요구 사항과 스마트 시티 플랫폼의 참조 모델을 도출했다. 스마트 시티 플랫폼의 참조 모델은 도시관리자에게 특정 도시 문제를 해결하기 위한 기능적 또는 비 기능적 요구 사항에 따른 기반 기술의 투자와 서비스 개발 범위에 대한 의사 결정에 활용하고. 플랫폼 개발자에게 스마트 시티 구축을 위한 소프트웨어 플랫폼의 기능적 및 비 기능적 요구 사항과 구현 기술을 식별하고 결정하는 가이드라인을 제공한다.
전 세계적으로 제조업은 급진적인 변화에 직면해 있다. 독일을 시작으로 변화되고 있는 제조업은 스마트팩토리라는 이름으로 현재 전 세계적으로 제조업들이 도입하며 개선 및 발전되어 가고 있다. 인공지능, 클라우드 등의 IT기술들을 생산 현장에서 활용함으로 써 과거 제조업의 환경을 탈피하고자 하는 욕구가 증가 되어 가고 있다. 앞으로는 이러한 기술들을 어떻게 효율적이고 효과적으로 사용할 수 있는지에 대한 논의가 계속되고 있다. 점점 공장 영역에서 지역, 국가, 전 세계적으로 범위가 확대됨에 따라 상호작용에 대한 국제적인 표준의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 설비, 센서 등을 자산으로 관리하고 OPC UA를 통해 수집된 설비 데이터를 모니터링을 하기 위한 설계 및 구현방법에 대해 제안한다.
이 연구의 목적은 국내외 인공지능을 활용한 수학교육 서비스의 주요 기능과 인공지능의 활용 가능성을 알아보는 것이다. 이 연구를 위해 최근 5년 이내에 발행한 자료를 중심으로 출판물 및 인터넷에서 "인공지능", "人工知能", "Artificial Intelligence" "AI". "수학교육"의 키워드를 독립적으로 또는 조합하여 검색하면서 관련 논문 및 보고서 그리고 인터넷 자료 등을 수집하여 분석하였다. 연구 결과, 수학교육을 위한 인공지능 서비스는 대부분 학습자의 개인별 수학 맞춤형 학습을 지원하고, 인간 수학 교사를 지원하기 위한 보조적인 역할로 규정하며, 인지적인 측면뿐만 아니라 정의적인 측면의 기술을 고도화하고 있었다. 제언으로, 정교한 수학 계통체계의 구축을 위한 연구, 인공지능 기술을 발굴하여 수학교육에 활용하는 방안, 인공지능 활용을 위한 양질의 수학 콘텐츠를 개발, 수학교육을 위한 클라우드 기반의 종합 시스템 구축과 운영이 필요함을 주장하였다.
일반적으로, 컴퓨터 비전, 로보틱스, 증강현실 분야에서 3차원 공간 및 3차원 객체 검출 및 인식기술의 중요성이 대두되고 있다. 특히, 마이크로소프트사의 키넥트(Microsoft Kinect) 방식을 사용하는 영상 센서를 통하여 RGB 영상과 깊이 영상을 실시간 획득하는 것이 가능해짐으로 인하여 객체 검출, 추적 및 인식 연구에 많은 변화를 가져오고 있다. 본 논문에서는 다시점 카메라 시스템 상에서의 깊이 기반(RGB-Depth) 카메라를 통해 획득된 영상을 처리하여 3D 복원 영상의 품질을 향상하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 컬러 영상으로부터 획득한 마스크 적용을 통해 객체 바깥쪽 잡음을 제거하는 방법과 객체 안쪽의 픽셀 간 깊이 정보 차이를 구하는 필터링 연산을 결합하여 적용하는 방법을 제시하였다. 각 실험 결과를 통해 제시한 방법이 효과적으로 잡음을 제거하여 3D 복원 영상의 품질을 향상할 수 있음을 확인하였다.
클라우드 환경에서 다수의 사용자가 물리적 서버를 가상화하여 사용할 수 있도록 편의성을 제공하는 Software Defined Storage(SDS)를 적용하고 있지만 한정된 물리적 자원을 고려하여 공간 효율성을 최적화하는 솔루션이 필요하다. 기존의 데이터 중복제거 시스템에서는 서로 다른 스토리지에 업로드 된 중복 데이터가 중복제거되기 어렵다는 단점이 있다. 본 논문에서는 유사도기반 클러스터링과 다중 계층 블룸 필터를 적용한 분산 중복제거 기법을 제안한다. 라빈 해시를 이용하여 가상 머신 서버들 간의 유사도를 판단하고 유사도가 높은 가상머신들을 클러스터 함으로써 개별 스토리지 노드별 중복제거 효율에 비하여 성능을 향상시킨다. 또한 중복제거 프로세스에 다중 계층 블룸 필터를 접목하여 처리 시간을 단축하고 긍정오류를 감소시킬 수 있다. 실험결과 제안한 방법은 IP주소 기반 클러스터를 이용한 중복제거 기법에 비해 처리 시간의 차이가 없으면서, 중복제거율이 9% 높아짐을 확인하였다.
클라우드 환경의 발전에 따른 스트리밍 플랫폼과 콘텐츠의 증가로 합법적인 콘텐츠뿐만 아니라 불법 복제된 콘텐츠 또한 빠른 속도로 증가하고 있다. 따라서 다양한 콘텐츠에 대한 저작권 침해 여부를 판별할 수 있는 기술의 개발이 요구된다. 한국저작권보호원에서는 AI를 활용한 영상 콘텐츠 실증시스템을 운영하고 있지만, 해상도 변화와 같은 왜곡에 대해 한계점을 가지고 있다. 본 논문에서는 스켈레톤 정보를 활용하여 불법 스트리밍 플랫폼에서 유통 중인 영상 콘텐츠에 대해 왜곡 저항력이 강한 저작권 침해 여부 판단 기술을 제안한다. 제안하는 기법은 빠른 연산을 위해 수집된 데이터를 이진 데이터로 변환하여 원본 영상과의 해밍거리를 계산하는 방법을 사용하였으며, 실험 결과 평균 215KB의 크기와 94.79%의 정확도로 불법 복제 영상물을 판별할 수 있음을 확인하였다.
최근 5G 표준화가 본격화되고 실내위치관련 서비스에 대한 수요가 증가하면서, 실내 측위 기술에 대한 연구가 다양한 산업분야에서 연구되고 있으며, WLAN(Wireless Local Area Network)을 이용한 핑거프린팅 기법 기반의 연구가 대표적이다. 본 논문은 UDN(Ultra Dense Network) 환경에서 C-RAN(Cloud Radio Access Network) 구조와 상향링크 CSI(Channel State Information)를 측위 기반정보로 사용하는 실내 측위 기술을 제안한다. 기존의 핑거프린팅 방식에 머신러닝 기술 중 하나인 KNN(K Nearest Neighbor) 기술을 결합하여 측위 정확도를 개선하였으며, 성능 분석을 위해 구축된 테스트베드에서 수행된 기존 실내 측위 기술과 제안 기술의 성능 비교 실험을 통해, 제안하는 기술이 측위 정확도를 개선함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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