오늘날 우리는 인터넷을 통하여 웹사이트에서 다양한 활동과 많은 정보를 얻고 있다. 이러한 웹사이트들은 개인 또는 웹사이트 전문업체에 의해 유지보수되며, 기본적인 방법은 운영되고 있는 웹사이트를 구성하고 있는 파일들을 변경하는 것이다. 이 과정에서 전체 파일을 변경하는 것은 시간이 오래 걸리고, 변경하지 않아도 되는 파일들까지 변경하므로 효율성이 많이 떨어진다. 반대로 변경해야 하는 파일들만 변경하게 될 경우, 사람이 직접 각 경로를 탐색하여 파일들을 확인하고 하나씩 파일을 변경해야 하므로 손이 많이 간다. 이를 해결하고자 자동 배포 시스템들이 개발되었으나, 추가적인 자원과 학습이 필요하며 비용과 시간, 노동력이 추가로 발생한다. 이에 본 논문에서는 기존 웹사이트의 자원과 기술을 사용하여, 자원 소모를 최소화하고, 새로운 기술의 학습이 필요 없는 자동 업데이트 시스템을 제안하고자 한다. 이를 통해 사람의 작업 대비 신뢰성과 시간을 향상하는 것을 목적으로 한다.
영상 미디어를 위한 사용자 인터랙션은 다양한 형태로 개발되고 있으며, 특히, 인간의 제스처를 활용한 인터랙션이 활발히 연구되고 있다. 그 중에, 손 제스처 인식의 경우 3D Hand Model을 기반으로 실감 미디어 분야에서 휴먼 인터페이스로 활용되고 있다. 손 제스처 인식을 기반으로 한 인터페이스의 활용은 사용자가 미디어 매체에 보다 쉽고 편리하게 접근할 수 있도록 도와준다. 이러한 손 제스처 인식을 활용한 사용자 인터랙션은 컴퓨터 환경 제약 없이 빠르고 정확한 손 제스처 인식 기술을 적용하여 영상을 감상할 수 있어야 한다. 본 논문은 오픈 소스인 미디어 파이프 프레임워크와 머신러닝의 k-NN(K-Nearest Neighbor)을 활용하여 빠르고 정확한 사용자 손 제스처 인식 알고리즘을 제안한다. 그리고 컴퓨터 환경 제약을 최소화하기 위하여 인터넷 서비스가 가능한 웹 서비스 환경 및 가상 환경인 도커 컨테이너를 활용하여 사용자 손 제스처 인식 기반의 입체 영상 제어 시스템을 설계하고 구현한다.
본 연구에서는 MDO 프레임워크 개발을 위하여 다양한 준경험적 방법에 근거한 해석적 방법으로 경비행기인 창공-91의 비행운동 특성 파라미터를 추출하고 비행시험 방법을 기준으로 비교하여 평가하였다. 비교 대상의 준경험적 분석 방법은 Perkins 방법, McCormick 방법, 그리고 Smetana 방법이며, 각각의 방법을 통하여 주요 안정성/조종성 미계수와 동안정 계수를 산출하였다. 이에 대한 비교 기준은 비행시험을 수행하여 취득한 데이터로부터 출력오차방법을 활용하여 비행운동 미계수와 동안정 계수를 추출하였다. 아울러 경비행기의 비행특성을 우리나라 국토교통부의 항공기기술기준(KAS, Korean Airworthiness Standard)의 항목과 미 군용의 MIL-F-8785C의 기준으로 분석하여 평가하였다.
운전 중 감정 인식은 사고를 예방하기 위해 꼭 필요한 과제이다. 더 나아가 자율 주행 시대에서 자동차는 모빌리티의 주체로 운전자와의 감정적인 소통이 더욱 요구되고 있으며 감정 인식 시장은 점점 확산되고 있다. 이에 따라 본 연구 방안에서는 수집하기 비교적 용이한 데이터인 심리데이터와 행동 데이터를 이용해 운전자의 감정을 분류하는 인공지능 모델을 개발하고자 한다. 오토인코더 모델을 통해 잠재 변수를 추출하고, 이를 본 분류 모델의 변수로 사용하였으며, 이는 성능 향상에 영향을 미침을 확인하였다. 또한 기존 뇌파 데이터를 포함했을 때 보다 본 논문이 제시하는 프레임워크를 사용하였을 때 성능이 향상됨도 확인하였다. 최종적으로 심리 및 개인정보데이터, 행동 데이터만을 통해 운전자의 감정 분류 정확도 81%와 F1-Score 80%를 달성하였다.
항공기에 탑재되는 레이다는 연속적으로 I/Q 데이터를 획득하는 동안 주어진 시간 내에 신호처리를 완료하는 실시간성을 반드시 유지해야 하며, 공대공부터 공대지, 공대해, Ground Map까지 다양한 모드와 기능을 수행해야 하는 특징을 가지고 있다. 따라서 개발이 진행될수록 레이다 신호처리 SW를 구성하는 코드의 구조가 복잡해진다. 또한 여러 모드를 순차적으로 구현하는 과정에서 기존 코드를 재활용하기도 하고 신호처리 알고리즘의 일부분만 바뀌기도 한다. 이와 같은 이유로 실시간성을 유지하며 코드의 재사용과 부분 교체가 편리한 모듈화의 장점을 이용해야 할 필요가 있다. 본 논문에서는 공대지/해를 구성하는 모드의 신호처리 과정을 통해, 실시간성을 유지하며 항공기 레이다 신호처리 SW에 적용 가능한 모듈화 Framework의 설계 방안을 제시한다.
본 논문에서는 산업제어시스템(Industrial Control System, ICS)을 위한 보안기술의 동향과 인공지능 활용을 설명한다. 산업제어시스템은 대규모의 국가적 주요기반 및 산업분야에 적용되어 사용되기 때문에 사이버 공격에 의한 사소한 문제라도 막대한 경제적 비용을 발생 시킬 수 있다. 산업제어시스템은 기존의 IT (Information Technology) 시스템과는 다른 특성을 가지고 있기 때문에 최신 보안기술 개발을 위해서는 산업제어시스템에 맞는 보안위험요소를 고려해야한다. 산업제어시스템에서 최근에 발생되었던 사이버 공격의 방법, 기술을 분석한 프레임워크를 설명한다. 또한, 산업제어시스템의 보안을 위한 대표적인 기술인 침입탐지시스템의 동향을 알아보고 침입탐지시스템에 활용된 인공지능 기술을 분석한다. 구체적으로 침입탐지를 위한 인공지능 기술 적용을 위해 필요한 데이터 수집 및 분석, 인공지능 모델, 인공지능 모델 성능평가를 위한 기법을 설명한다.
로봇 시스템은 지난 10년 간 매우 빠른 속도로 발전했다. Robot Operating System은 로봇 시스템 및 애플리케이션의 효율적인 개발을 위한 오픈소스 기반의 소프트웨어 프레임워크이며, 다양한 연구 및 산업 현장에서 널리 사용되고 있다. ROS 애플리케이션은 다양한 취약점을 내재하고 있을 수 있다. 이러한 ROS 애플리케이션의 실행을 런타임 모니터링 하기 위해 다양한 연구가 진행되어 왔다. 본 연구에서는 ROS 2에서의 이벤트 기반 런타임 모니터링을 활용한 실시간 공격 탐지 시스템을 제안한다. 우리의 공격 탐지 시스템은 ros2_tracing의 tracetools를 확장하여 ROS 2 미들웨어 계층의 주요 라이브러리에 이벤트 계측을 삽입하고 런타임 중에 이벤트를 모니터링함으로써API의 비순차적 실행을 통한 애플리케이션 계층에서의 공격을 탐지한다.
디지털 문화 영역은 인공지능교육의 분야 중 인공지능 소양 영역의 한 분야로서 정보윤리와도 일부 겹치는 부분으로서, 이 연구는 인공지능교육의 세부 영역인 초등 중심 디지털 문화 교육과정을 제안하였다. 먼저 디지털 문화 분야의 선도적인 해외 사례로서 미국의 K12CS 프레임워크와 영국의 컴퓨팅 교육과정의 해당 영역 핵심 내용인 안전한 온라인 상호작용을 분석하였다. 이를 국내 교육환경과 현장 여건에 맞추어 디지털 기반 콘텐츠, 소통법, 저작권, 직업 탐구의 4개 영역으로 유형화하여 제시하였다. 그리고 초등 학교급에 맞추어 교육목표를 진술하였으며 그에 따른 타당도를 확인하기 위해 정보·인공지능 전공 현장교사 전문가 집단의 타당도를 조사하였다. 분석 결과 초등 1학년 단계의 세부 목표의 일부를 제외하고 설정한 내용이 모두 적합한 것으로 나타났다. 이에 초등 1학년의 세부 목표를 수정·보완해서 인공지능교육을 위한 디지털 문화 교육과정을 제시하였다.
2014년 철도운영자들과 철도시설관리자의 자발적인 안전관리를 정착시키기 위하여 철도안전법에서 '철도안전관리체계'를 강화하였다. 이에 따라 위험도를 평가하고 위험도를 관리하기 위한 안전대책을 수립하고 시행할 것으로 판단하였으나 현재 위험도 평가 체계는 개별 분야 내 단편적인 안전관리 수준으로 진행되고 있다. 또한 안전관리체계의 기술기준에서 철도 운영기관의 위험도 평가에 관한 내용이 의무사항으로 명시되어 있어 철도시설 및 철도차량유지보수의 위험도 평가를 위한 표준화된 기준이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 최근 10년간 철도사고 데이터를 분석하여 먼저 철도 위험도 수준을 검증하였고, 철도차량유지보수 부분에서 데이터를 기반으로 개발된 상태기반 스마트 유지보수 시스템 사례를 통해 위험도를 효과적으로 평가하고 관리할 수 있는 표준화된 프레임워크를 제시하였다.
Globally, under the leadership of advanced ICT countries, the private sector is promoting various policies to promote the digital transformation of public services. Looking at the research trend, design of public service indicators, development of evaluation system, and empirical research are being carried out steadily, but there are insufficient research cases on models in which the private sector participates in the planning, development, and operation of public services. In this study, Private-centric digital public service suitability evaluation indicators were discovered through interviews with experts in various fields, and weights for each indicator were analyzed through AHP evaluation. In addition, by applying the analysis results to 18 digital public services on a trial basis, the importance and priority of evaluation indicators for each service were derived, and at the same time, the evaluation framework was designed and applied to diagnose implications. As a result of the study, 'social utility', 'corporate acceptability', and 'public acceptability' were selected as the top three indicators of suitability evaluation. At this time, it was analyzed that the weight of the 'company acceptability' index, which includes sub-indices such as 'service profitability', 'service scalability', and 'private initiative possibility', was the highest among the three top indicators. As a result of the demonstration for public services, "IoT facility unmanned remote monitoring service", "blockchain real estate transaction service", and "digital twin disaster prediction service" were evaluated as the most suitable public services for the transition to the private sector.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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