자율주행 자동차 시장 규모 및 기술이 급속도로 성장하고 있음에도 불구하고, 전문가 교육을 위한 높은 하드웨어 비용 때문에 실제로 이 기술을 실험하기 위한 집단 교육 플랫폼의 필요성이 높아졌다. 이에 따라 우리는 자율주행에 사용되는 센서와 액츄에이터, 그리고 자율주행 알고리즘 학습을 위한 1/5 크기의 하드웨어를 포함한 교육 플랫폼을 설계했다. 이 교육 프로그램은 온라인 강의와 실습으로 구성되며, 각각의 모듈은 로봇 운영체제(ROS)를 활용한 C언어로 개발되었다. 이 교육 플랫폼은 언제 어디서나 접근 가능한 온라인 형식으로 제공되므로, 학생들은 이론과 실습을 통해 자율주행 분야의 전문가로 성장할 수 있는 기회를 얻게 되고 혁신과 경쟁력 강화에 기여할 것으로 기대된다.
현재 AIS는 운영관리 측면에서 높은 효율성과 안전성이 요구되고 있고, 서비스 범위 측면에서도 AIS 송수신기의 전도 성능 평가를 통한 음영구역의 최소화가 필요한 시점이다. 따라서 본 논문에서는 AIS의 전도성능 평가를 통한 기지국 전파도달 범위 및 음영구역을 분석한다. 먼저, AIS 전파의 특성을 분석하고, 특성에 따른 전파의 도달범위 분석방안을 수립한다. 그리고 실제 수집한 데이터를 기후 및 지형요소에 따라 분석하여, 전국22개 기지국의 서비스지역 및 음영지역을 도출한다. 마지막으로 AIS전파의 전도 성능 분석결과 및 문제점을 요약하고 개선방안을 제시한다.
현재 AIS는 운영관리 측면에서 기지국 장치들의 높은 효율성과 안전성이 요구되고 있고, 서비스 범위 측면에서도 AIS 송수신기의 성능평가를 통한 음영구역의 최소화가 필요한 시점이다. 따라서 본 논문에서는 AIS의 전파환경 평가를 통한 기지국 전파도달 범위 및 음영구역을 분석한다. 먼저, 국내 AIS 기지국 및 VTS 센터의 구축 현황에 살펴보고, AIS 전파 환경 분석을 위해, 특성에 따른 전파의 도달범위 분석방안을 수립한다. 다음으로 실제 수집한 데이터를 기후 및 지형요소에 따라 분석하여, 전국 22개 기지국의 서비스지역 및 음영지역을 도출한다. 마지막으로 분석결과 및 문제점을 요약하고, 개선방안을 제시한다.
사물인터넷(IoT), 빅데이터(BigData) 및 인공지능(AI)과 같은 최신 IT 기술로 인터넷 비즈니스가 성장함에 따라 인프라가 빠르게 성장하고 있습니다. 그러나 대부분의 회사에서는 제한된 수의 사람들이 많은 하드웨어와 소프트웨어를 관리해야합니다. 따라서 시스템 운영 상태, IT 서비스 및 주요 핵심성과지표(KPI, Key Performance Indicator)를 모니터링하기 위한 PEMS (Polestar Enterprise Management System)을 적용합니다. 실시간 모니터 스크리닝은 시스템 오작동 및 빠른 응답을 방지합니다. PEMS를 사용하면 IT 하드웨어 및 소프트웨어와 관련된 구성 정보를 한눈에 볼 수 있으며 전체 종단 간 성능을 모니터링하여 문제가 실시간으로 발생하는 시기를 확인할 수 있습니다.
최근 정부에서 역점 적으로 추진하고 있는 '재생에너지 3020', '그린뉴딜', '2050 탄소중립', 'K-RE100' 정책에 의해 재생에너지 관련 발전설비들이 급증하고 있다. 재생에너지 설비들은 대부분 소규모이고, 분산되어 있어서 효율적인 관리가 어렵고, 1MW 미만의 소규모 분산자원은 판매량 제한, 거래회피 등으로 시장참여에 큰 어려움을 겪고 있다. 특히, 재생에너지의 간헐성 때문에 전력망의 안정성 저하에도 큰 영향을 끼치고 있다. 정부에서는 '소규모 분산자원 중개거래'를 통해서 변동성 및 간헐성 문제를 해결하고, 이종의 대량 소규모 분산자원들의 계통 자원화와 수용성 확대를 추구하고 있다. 본 연구에서는 AI에 기반한 발전량 예측 모델을 분산자원 중개거래 시스템에 적용하여 최적의 운영 솔루션을 제시하고, 에너지신사업 시장 개척의 기반 플랫폼으로 활용될 수 있도록 하고자 한다.
마이티는 불완전 정보 게임으로, 국제적으로 대중적인 4인용 카드 게임 브리지와 유사하지만 게임 규칙 및 운영 측면에서 더욱 복잡한 특성을 가지고 있다. 마이티 게임의 전략을 탐구하고 분석하기 위한 환경이 필요하지만, 브리지 등 타 카드 게임의 전략 분석을 위한 시뮬레이터가 다수 개발된 것에 비해 마이티 게임의 분석 도구는 존재하지 않는다. 심지어 마이티 게임에 대한 학문 차원에서의 정의 및 이해가 부족한 상황이다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문은 마이티 게임의 절차 및 규칙을 체계적으로 정의하였다. 그리고 이를 기반으로 마이티 게임을 학습하고 전략을 분석할 수 있는 시뮬레이터를 구현하였다. 시뮬레이터는 서비스의 활용성과 접근성을 고려하여 자바스크립트로 개발되었으며, 다양한 분석 기능을 PC/모바일 웹 환경에서 제공한다. 마지막으로, 관련 분야에서 연구 주제로 다루고 있는 다른 트릭테이킹 게임과의 비교 분석을 통해, 마이티 게임이 불완전 정보 게임으로서 연구 가치가 있으며 AI학습이 용이한 게임 특성이 존재함을 보였다.
Purpose : According to the Korean Diabetes Association, the number of metabolic disease patients in Korea is approximately 14.97 million as of 2020;, the prevalence of diabetes among adults over 30 years old is 44.3 %, and the prevalence of diabetes in the elderly over 65 years old is 50.4%. These individuals exposed to the risk of complications. Therefore, the purpose of this study was to determine a distribution method for a customized fusion exercise marine healing program for metabolic disease patients. Methods : We have searched numerous papers concerning artificial intelligence (AI), virtual reality (VR), augmented reality (AR), and marine resources related to marine healing programs that can be introduced in marine healing centers for people with metabolic diseases Results : Through the production of various marine resources and evidence-based exercise programs, the provision of exercise programs using AI, and the development of exercise platforms using AR and VR, we were able to establish guidelines for how to operate marine healing programs at marine healing centers. Conclusion : Korea has much more diverse marine healing resources than other advanced countries in the marine healing industry. However, the development of these resources has only just begun. It is hoped that the studied marine healing program will be of great help to metabolic patients by creating contents that will be implemented in marine healing centers by using the cutting-edge technologies and various marine resources that Korea possesses.
4차 산업혁명을 견인하고 있는 AI와 빅데이터, 메타버스, 사물인터넷과 같은 디지털 기술들의 발전과 함께 RPA(Robotic Process Automation)의 발전은 기업과 소비자에게도 큰 발전과 변화를 가져왔다. 본 연구는 지속적 발전하고 있는 RPA의 현장 중에서도 조직 내의 인간과 시스템 간의 상호작용으로 연결된 분야인 콜센터의 상담 서비스에서 발생하는 다양한 현상에 주목하고 있다. 특히 복합적인 첨단 시스템과 전문운영집단의 결합으로 이루어진 콜센터 서비스영역은 이제 인공지능이 상담을 진행하는 단계까지 이르렀다. 이런 변화와 함께 RPA 조직 내에서 조직원들의 기술적 스트레스와 그 해결방안에서도 많은 변화가 있었다. 본 연구에서는 '보이지 않는 수고'로 표현되는 디지털그림자노동(Digital Shadow Work; DSW)과 '직무 외 조직에 도움이 되는 행위'인 조직시민행동(Organizational Citizenship Behavior; OCB)을 연구의 핵심으로 고려하여, RPA의 진화에 따른 기술 스트레스와 그 해결방안에서 나타나는 대표적인 심리적 기제를 제안하고자 한다. 본 연구는 DSW의 개념을 조직 내부와 조직 구성원에 대한 적용으로 확장한다는 점에서 연구적 공헌점이 있다.
본 연구는 교육 대학원의 인공 지능 교육 과목의 운영사례이다. 주요 교육내용은 머신러닝의 이해와 실습, 데이터 분석, 엔트리를 이용한 인공지능의 실제, 인공지능과 피지컬 컴퓨팅 등으로 구성되었다. 교육과정 적용후 교육효과에 대한 설문 조사 결과, 수강생들은 초등교육 현장에 적용 용이성 등을 고려하여 우선순위로 엔트리 인공지능 블록의 활용, 피지컬 컴퓨팅 도구로써 대장장이 보드의 활용 등을 선호함을 알 수 있었다. 데이터 분석 영역은 수학교과의 데이터와 그래프 교육과의 연계 등에서 그 효과성이 있으며. 피지컬 컴퓨팅 도구로 허스키 렌즈는 고유의 이미지 처리 기능을 활용하면 자율주행차 메이커 교육에 유용하다고 하였다. 그 외의 바람직한 인공지능교육으로 수준별 교육과정, 데이터 수집 및 분석 교육의 강화 등의 필요성이 대두되었다.
네트워크는 빠르게 성장하여 다중 도메인 복잡성을 유발하고 있다. 네트워크 트래픽 및 서비스의 다양성, 다양성 및 동적 특성은 향상된 오케스트레이션 및 관리 접근 방식을 필요로한다. 많은 표준 오케스트레이터와 네트워크 운영자가 E2E 슬라이스 오케스트레이션을 처리하기 위한 복잡성이 증가하고 있다. 또한 액세스, 에지, 전송 및 코어 네트워크를 포함하여 E2E 슬라이스 오케스트레이션과 관련된 여러 도메인이 각각 특정 문제를 가지고 있다. 따라서 멀티 도메인, 멀티 플랫폼 및 멀티 오퍼레이터 기반 네트워킹 환경을 수동으로 처리하려면 특정 전문가가 필요하며 이 접근 방식을 사용하면 런타임에 네트워크의 동적 변경을 처리할 수 없다 또한 이러한 복잡성을 처리하기위한 수동 접근 방식은 항상 오류가 발생하기 쉽고 지루한 일이다. 따라서 본 연구에서는 의도 기반 접근법을 사용하여 E2E 슬라이스 오케스트레이션을 처리하기 위한 자동화되고 추상화된 솔루션을 제안한다. 운영자로부터 도메인을 추상화하고 높은 수준의 의도 형태로 오케스트레이션 의도를 제공 할 수 있다. 또한 조정 된 리소스를 적극적으로 모니터링하고 머신 러닝을 사용하여 현재 모니터링 통계를 기반으로 시스템 상태 업데이트를 위한 향후 리소스 활용도를 예측한다. Closed-loop 자동화 E2E 네트워크 오케스트레이션 및 관리 시스템이 생성된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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