5G 시대가 상용화를 넘어 고도화되는 시점에서 기존 단순 물류 창고 업무를 처리하던 곳들이 IT 융합기술과 플랫폼을 접목하면서 스마트 물류 창고로 탈바꿈하고 있다. 스마트 물류 창고는 5G 기반으로 AI, 딥 러닝, 로봇 기술로 제품의 정확한 수요 및 재고 예측이 가능하고, 입출고 상태에 대한 정보를 실시간으로 제공한다. 이커머스 시장이 커짐에 따라 스마트 물류 분야도 급격한 성장을 이루고 있다. 본 논문에서는 스마트 물류 창고 시스템을 구현하며, 5G 기반 물류 자동화 로봇 활용으로 신속하고 정확한 물류 시스템 구축하는 방법을 연구하여 제안한다.
비 보안영역의 외부인터넷과 보안영역의 내부업무망간에 적용된 기존의 망간 자료전송기술을 빌딩시설관리 SCADA시스템 제어망에 그대로 적용할 경우에 다양한 문제들이 도출된다. 기존의 망간 자료전송기술은 모든 데이터를 대상으로 블랙리스트 기반의 보안기법이 적용되기 때문에 고 복잡성 및 고 비용이 수반된다. 하지만, 빌딩시설관리 SCADA제어시스템에서 유통되는 데이터의 특성은 소수의 정형적인 제어 데이터가 반복성과 주기성을 갖기 때문에 이를 대상으로 화이트리스트 기반의 보안기법 적용이 가능하다. 이를 통해서 망간 자료전송에 적용된 보안기술이 단순화되어 저 비용으로 빌딩시설관리 SCADA시스템 제어망 구축이 가능하다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 정리하고 이를 해결하는 방안을 제시하여 빌딩시설관리 SCADA제어시스템에 특화된 빌딩 제어망 구축방안을 제안하였다.
이동 무선 환경에서 핸드오버 특히, 이종 망이 중첩된 네트워크 환경에서의 핸드오버는 서로 다른 서비스 특성과 서비스영역의 영향을 받는다. 따라서 본 논문에서는 관리 단위가 분리된 여러 지역에 걸친 다양한 벤더의 무선랜 접속장비와 그 운영 망을 모니터링, 제어할 수 있는 모바일 싱크 무선랜 네트워크 통합 관리제어 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 멀티벤더와 무선랜 특화 관리 항목들에 대해 모니터링, 제어가 가능한 지역센터서버 연동 관리구조로 설계되었다. 본 논문에서 제시한 방법은 기존의 시스템보다 MAP 도메인 크기가 5일 때 무선단말의 이동속도가 약 10%의 성능 향상을 보였다. 또한, 데이터 설계 및 메시징 방식 계층적 관리구조를 통해 분산된 망 위에 존재하는 이기종 무선랜 장비에 대해 관리 접근 방법이 일관적이고 안정된 망 관리 시스템이 되도록 설계하였다.
본 논문에서는 하 폐수 처리 시설에서 측정하는 슬러지 농도 및 TN/TP의 센서 데이터를 수집하여 효율적인 WiFi기반의 상태 감시 모니터링 시스템을 구현하기 위한 WiFi 망 구축을 제안하였다. 하 폐수 처리 시설에서 슬러지 및 TN/TP 측정 장비들로부터 수집한 센서 데이터 값을 기존 WiFi에 쓰이는 망 구조를 하 폐수 처리 시설에 특화된 망 구조로 개선하였다. 본 논문에서는 PC 뿐만 아니라 스마트 디바이스(스마트폰, 스마트패드, 타블렛 PC 등) 기반의 모니터링이 가능하도록 상태 감시 모니터링 시스템을 설계하여 실시간 상태 확인이 가능하도록 함으로써 사용자의 접근성과 편의성을 향상시켰다. 또한 효율적인 데이터를 전달하기 위한 WiFi 망을 구축하고, 센서 통신 네트워크 분석을 통해 그 효율성을 입증함으로써 제안 기술의 유용성을 확인하였다.
Seo, Yoon Kyung;Kim, Sang Hyuk;Ahn, Young Sook;Choi, Go-Eun;Choi, Young Sil;Baik, Hangi;Sun, Bo Min;Kim, Hyun Jin;Lee, Sahng Woon
천문학회보
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제44권2호
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pp.62.2-62.2
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2019
한국의 고천문 자료는 삼국시대 이후 근대 조선까지 다수가 존재하여 세계적으로 드문 기록 문화를 보유하고 있으나, 한문 번역이 많이 이루어지지 않아 학술적 활용이 활발하지 못한 상태이다. 고문헌의 한문 문장 번역은 전문인력의 수작업에 의존하는 만큼 소요 시간이 길기에 투자대비 효율성이 떨어지는 편이다. 이에 최근 여러 분야에서 응용되는 인공지능의 적용을 대안으로 삼을 수 있으며, 초벌 번역 수준일지라도 자동번역기의 개발은 유용한 학술도구가 될 수 있다. 한국천문연구원은 한국정보화진흥원이 주관하는 2019년도 Information and Communication Technology 기반 공공서비스 촉진사업에 한국고전번역원과 공동 참여하여 인공신경망 기계학습이 적용된 고문헌 자동번역모델을 개발하고자 한다. 이 연구는 고천문 도메인에 특화된 인공지능 기계학습 기법으로 자동번역모델을 개발하여 이를 서비스하는 것을 목적으로 한다. 연구 방법은 크게 4가지 개발을 진행하는 것으로 나누어 볼 수 있다. 첫째, 인공지능의 학습 데이터에 해당되는 '코퍼스'를 구축하는 것이다. 이는 고문헌의 한자 원문과 한글 번역문이 쌍을 이루도록 만들어 줌으로써 학습에 최적화한 데이터를 최소 6만 개 이상 추출하는 것이다. 둘째, 추출된 학습 데이터 코퍼스를 다양한 인공지능 기계학습 기법에 적용하여 천문 분야 특수고전 도메인에 특화된 자동번역 모델을 생성하는 것이다. 셋째, 클라우드 기반에서 참여 기관별로 소장한 고문헌을 자동 번역 모델에 기반하여 도메인 특화된 모델로 도출 및 활용할 수 있는 대기관 서비스 플랫폼 구축이다. 넷째, 개발된 자동 번역기의 대국민 개방을 위해 웹과 모바일 메신저를 통해 자동 번역 서비스를 클라우드 기반으로 구축하는 것이다. 이 연구는 시스템 요구사항 분석과 정의를 바탕으로 설계가 진행 또는 일부 완료되어 구현 중에 있다. 추후 이 연구의 성능 평가는 자동번역모델 평가와 응용시스템 시험으로 나누어 진행된다. 자동번역모델은 평가용 테스트셋에 의한 자동 평가와 전문가에 의한 휴먼 평가에 따라 모델의 품질을 수치로 측정할 수 있다. 또한 응용시스템 시험은 소프트웨어 방법론의 개발 단계별 테스트를 적용한다. 이 연구를 통해 고천문 분야가 인공지능 자동번역 확산 플랫폼 시범의 첫 케이스라는 점에서 의의가 있다. 즉, 클라우드 기반으로 시스템을 구축함으로써 상대적으로 적은 초기 비용을 투자하여 활용성이 높은 한문 문장 자동 번역기라는 연구 인프라를 확보하는 첫 적용 학문 분야이다. 향후 이를 활용한 고천문 분야 학술 활동이 더욱 활발해질 것을 기대해 볼 수 있다.
우리나라의 산림은 지형적으로 복잡한 특성을 가지고 있기 때문에 효율적인 산림관리를 위해서는 산림지역에 특화된 기상관측이 중요하다. 특히, 최근 기후변화에 따른 건조와 집중호우 등 이상기상 현상으로 산림재해가 발생할 수 있기 때문에, 이를 효과적으로 예방하고 관리하기 위한 대책 마련이 필요하다. 이를 위해 산림청에서는 산악지역에 대한 기상 자료를 수집하기 위해 2012년부터 산악기상관측망 구축을 시작했고, 현재 464개소의 산악기상관측망을 운영하고 있다. 산악기상관측망에서는 기온, 상대습도, 풍향과 풍속, 강수량, 지면온도, 대기압 등 7개 기상요소를 관측한다. 기상 자료는 1분 간격의 실시간 자료를 수집하며, 자료의 신뢰도 확보를 위한 품질관리 시스템을 운영하고 있다. 산악기상관측 자료의 품질관리는 물리한계검사, 단계검사, 내적 일치성검사, 지속성검사, 기후범위검사, 중앙값 필터검사 등 6가지 품질검사를 수행한다. 고품질 산악기상정보는 공동활용을 위해 산악기상정보시스템과 공공데이터 포털을 통해 자료를 공개하고 있다. 산악지역에 특화된 산악기상정보는 산림관리 및 산림재해 방지뿐만 아니라 국민 생활안전과 산림휴양⋅레저 등 다양한 분야에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 하이브리드 망 환경에서 부가데이터 서비스를 제공하기 위해 Mobile MMT를 기반으로 하는 송수신 구조를 설계한다. Mobile MMT는 차세대 멀티미디어 전송 프로토콜인 MMT의 확장된 표준이다. MMT는 IP를 기반으로 방송 통신이 융합된 방송시스템에서 멀티미디어를 효율적으로 전송하며, 다양한 형태의 데이터 전송 및 양방향 서비스를 지원하기 위한 기술들을 정의한다. Mobile MMT는 기존 MMT 기술을 기반으로 모바일 망에 특화된 기능을 제공하기 위해 확장된 기능을 추가로 정의한다. 이를 이용하여 본 논문에서는 방송망을 통해 전달받은 콘텐츠와 관련된 부가데이터와 단말정보와 관련된 교통, 날씨, 여행자정보 등의 부가데이터를 수신받을 수 있는 부가데이터 서비스 시나리오와 부가데이터의 송수신 구조를 설계하고 제안한다.
최근 가상환경에서 몰입감을 늘리고 자유로운 상호작용을 제공하기 위한 손 제스처 인식에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존의 연구는 특화된 센서나 장비를 요구하거나, 낮은 인식률을 보이고 있다. 본 논문은 정적 손 제스처와 동적 손 제스처 인식을 위해 카메라 이외의 별도의 센서나 장비 없이 딥러닝 기술을 사용한 손 제스처 인식 방법을 제안한다. 일련의 손 제스처 영상을 고주파 영상으로 변환한 후 손 제스처 RGB 영상들과 이에 대한 고주파 영상들 각각에 대해 덴스넷 3차원 합성곱 신경망을 통해 학습한다. 6개의 정적 손 제스처와 9개의 동적 손 제스처 인터페이스에 대해 실험한 결과 기존 덴스넷에 비해 4.6%의 성능이 향상된 평균 92.6%의 인식률을 보였다. 본 연구결과를 검증하기 위하여 3D 디펜스 게임을 구현한 결과 평균 34ms로 제스처 인식이 가능하여 가상현실 응용의 실시간 사용자 인터페이스로 사용가능함을 알 수 있었다.
5세대 이동통신(5G)는 국내외 주요 이동통신사업자의 주도로 상용화하여 스마트폰, 웨어러블, IoT 등 스마트 디바이스 위주로 일반 고객을 대상으로 확산되고 있다. 처음 5G가 도입되었을때 NSA(None-Stand Alone)기술방식을 도입하여 4G 망과 5G 액세스 장비를 활용하였다면 최근에는 SA(Stand Alone) 기술방식을 통해 5G 단독망으로 진화를 점진적으로 확장하여 5G 융합서비스를 실현하고자 하고 있는 추세이다. 3GPP 기술 규격문서에서 언급되어진 SBA(Service-based Architecture) 기반의 5G SA 장비 구성에 대해 통신망 사용자 입장에서 필요한 서비스 위주로의 기능을 구현하기 위한 설계 방안에 대해 연구하고자 한다. 본 연구를 통해 5G시장 진출을 필요로 하는 기업들이 5G SA망에 손쉽게 접근하여 각각의 특화된 5G 융합서비스를 개발하고 보완을 통해 제품의 성능 및 품질 개선이 가능할 것으로 기대 된다.
애플 아이폰의 등장으로 촉발된 스마트 열풍이 전통적인 수동 시청기기에 지나지 않았던 TV에게로까지 미쳐 이제는 스마트TV를 자주 접할 수 있게 되었다. 하지만 스마트TV는 아직도 TV와 인터넷의 단순한 결합을 벗어나지 못하고 있다. 본 고에서 소개하는 증강방송 서비스는 스마트TV의 하이브리드 망 특성을 이용하여 방송 연동형 증강 콘텐츠를 제공함으로써 스마트TV만의 특화된 서비스로 활용될 수 있다. 증강방송 서비스는 방송사에서 송출하는 방송 프로그램에 인터넷을 통해 다운로드 받은 증강 콘텐츠를 자연스럽게 융화하여 시청자에게 제공한다. 시청자는 2D, 3D의 그래픽 콘텐츠 뿐만 아니라 촉각 등의 다양한 형태의 미디어를 자신이 선호하는 증강 콘텐츠로 선택하여 즐길 수 있다. 본 고에서는 증강방송 서비스의 특징과 이를 제공하기 위한 기술적 요소들에 대해 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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