스마트공항은 ICT 신기술을 공항에 적용하여 공항 이용자인 여객 입장에서는 편리하고 안전한 서비스를 제공받고, 공항 운영자 입장에서는 공항 시스템의 효율적인 관리를 위하여 추진하는 미래 공항 서비스로써 적용 범위는 랜드 사이드, 터미널, 에어 사이드 등 공항의 전반적인 분야를 포함한다. 본 논문에서는 스마트공항 실현을 위한 다양한 범위 중에서 여객 편의성을 제공하는 터미널의 공항 프로세스에 대한 기술적 해결방안에 대해 제안한다. 공항 프로세스를 스마트화하기 위해서는 웹 또는 모바일 체크인, 셀프 체크인/태깅/백드롭/보딩 등 셀프 서비스가 강화되어야 하며, 자동출입국, 스마트 보안검색, AI기반 수화물 자동검색 등의 기술이 적용되어야 한다. 본 논문에서는 스마트 공항과 스마트 프로세스에 대한 개념을 설명하고, 기술적 고려사항에 대해 제언하고자 한다.
선박의 교통을 관리하는 관할구역이 항계내에서 연안해역으로 확대되는 개념으로 변해가고 있는 추세로 연안해역의 교통량과 해운, 수산 및 해양산업의 발전에 따른 해난사고로 인한 인명 및 환경피해의 심각성이 증대되고 있다. 따라서 선박의 안전항해와 항만 입출입 선박의 안전확보를 위한 원조시설로 AIS를 육상국, 무인등대, 부표, 해상시설물 등의 항로표지에 설치하는 AIS를 도입하여 관리 운영 및 유지보수에 있어서 보다 효율적인 방법으로 운용하고 있으며, EU, 미국, 일본 등에서는 관련 장비로 AtoN AIS(Aids to Navigation AIS : 항로표지 AIS) 설비를 개발하여 항로표지시설에 적용하였다. 무인화에 따른 운용, 유지 관리 및 확인 등이 어려운 항로표지 및 항해안전 시설에 적용하여 실시간으로 해양환경 및 해상의 교통상황 정보를 육상국에 제공하며, 항로표지 시설의 원격관리는 물론 주변의 항해 선박들에게 해상안전정보를 제공하는 AtoN AIS 에 부가되는 인터페이스와 데이터교환을 위한 메시지전송 프로토콜에 대하여 연구하였다.
최근에는 선박의 교통을 관리하는 관할구역이 항계내에서 연안해역으로 확대되는 개념으로 변해가고 있는 추세로 연안해역의 교통량과 해운, 수산 및 해양산업의 발전에 따른 해난사고로 인한 인명 및 환경피해의 심각성이 증대되고 있다. 따라서 선박의 안전항해와 항만 입출입 선박의 안전확보를 위한 원조시설로 AIS를 육상국, 무인등대, 부표, 해상시설물 등에 설치하는 항로표지용 AIS 시설을 도입하여 관리.운영 및 유지보수에 있어서 보다 효율적인 방법이 요구되고 있다. 이러한 현실에서 해양 선진국에서는 관련된 장비인 AtoN AIS(Aids to Navigation AIS : 항로표지 AIS) 설비를 개발하여 항로에 적용하였다. 실제로 무인화에 따른 운용, 유지.관리 및 확인 등이 어려운 항로표지 및 항해안전 시설에 적용하여 실시간으로 해양환경 및 해상교통 상황에 대한 정보를 육상에 제공하며, 시설의 원격관리는 물론 주변을 항해하는 선박들에게는 안전정보를 제공하는 AtoN AIS 장비를 개발하고자 제어.감시용 인터페이스 모듈 및 정보교환을 위한 통신프로토콜을 구현하였다.
AIS는 여느 조직에서든 가장 중요한 시스템 중 하나인 바, 데이터품질은 지식기반 산업사회에 있어 정보시스템의 중요한 역할을 하게 된다. 본 연구의 목적은 회계정보 품질에 영향을 미치는 중요한 요인들을 식별하고 이 요인들이 AIS 데이터 품질을 산출함에 영향을 미치는 가를 확인하고자 함에 있다. 광범위한 문헌조사를 통하여 데이터 품질에 대한 일련의 CSF를 발견하고자 하였으며, 경험적 연구를 통하여 연구목적을 달성하고자 하였다. 연구결과 AIS 데이터 품질에 영향을 미치는 가장 중요한 요인은 최고경영자 결의, AIS 본연의 특성, 입력통제로 나타났으며, AIS 데이터 품질에 영향을 미치는 요인을 검증하기 위한 회귀분석을 통하여 상기 3개 요인을 인식하는 정도와 AIS 데이터 품질을 인식하는 수준 간에 매우 유의적인 관련이 있다는 것을 발견하였다. 본 연구를 통하여 AIS를 도입하고 운영함에 있어서는 회계정보의 품질을 영향을 미치는 요인들에 대한 조직 내의 통제활동에 기여할 수 있으며 통제방안에 대한 연구가 후속으로 연구되어야 할 것이다.
딥러닝의 개발 프로세스는 대량의 수작업이 요구되는 반복적인 작업으로 그 중 학습 데이터 전처리는 매우 큰 비용이 요구되며 학습 결과에 중요한 영향을 주는 단계이다. AI의 알고리즘 연구 초기에는 주로 데이터 과학자들에 의해 완벽하게 정리하여 제공된 공개 DB형태의 학습데이터를 주로 사용하였다. 실제 환경에서 수집된 학습 데이터는 주로 센서들의 운영 데이터이며 필연적으로 노이즈가 많이 발생할 수 있다. 따라서 노이즈를 제거하기 위한 다양한 데이터 클리닝 프레임워크와 방법들이 연구되었다. 본 논문에서는 IoT환경에서 발생 될 수 있는 센서 데이터와 같은 시계열 데이터에서 노이즈를 감지하고 제거하는 방법을 제안하였다. 이 방법은 선형회귀 방법을 사용하여 시스템이 반복적으로 노이즈를 찾아내고, 이를 대체할 수 있는 데이터를 제공하여 학습데이터를 클리닝한다. 제안된 방법의 효과를 검증하기 위해서 본 연구에서 시뮬레이션을 수행하여, 최적의 클리닝 결과를 얻을 수 있는 인자들의 결정 방법을 확인하였다.
인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 빅데이터 등 4차 산업혁명에 따른 지능 정보기술의 발전과 함께 교육 분야도 이러닝(e-Learning)을 중심으로 빠르게 재편되며 '에듀테크' 개념이 확산되고 있다. 현재 선행업체들이 온라인 교육 서비스를 실시하고 있으나 실시간으로 이루어지는 양방향 커뮤니케이션이 어렵다. 또한, 오프라인 수업의 경우 학생의 수가 많고, 시간이 한정되어 있을 뿐 만 아니라 질문할 기회를 갖지 못하는 경우가 많다. 본 논문은 이러한 문제들을 해결하기 위해 오프라인이 가지는 즉문즉답의 효율성과 온라인에서의 개방성이라는 장점을 접목하여 온라인과 오프라인상에서의 질문을 자유롭게 할 수 있는 실시간 양방향 학습 질문 및 답변 운영 시스템을 개발한다. 개발된 시스템은 실시간 개인별 맞춤형 교육 시스템으로서 답변자가 질문자의 상황을 실시간으로 확인하고 질문자의 요청에 맞는 맞춤형 답변을 제공함으로써 한 번의 연결로 질문을 해결할 수 있다. 또한 시스템의 이용 시간을 초단위로 측정하여 관리함으로써 질문자와 답변자가 효율적으로 시스템을 활용하게 할 수 있다.
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.
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.
인터넷 기술의 발달함에 따라 많은 콘텐츠가 생산되고 그 수요가 증가하고 있다. 이에 따라 유통되고 있는 콘텐츠 수가 증가하였고, 반면에 저작권을 침해하는 불법복제물을 유포하는 건수도 증가하고 있다. 한국저작권보호원은 문자열 매칭 기반 불법복제물 추적관리시스템을 운영하고 있으며, 이를 우회하기 위해 다수의 노이즈를 삽입하므로 정확한 검색이 어려운 현실이다. 최근, 노이즈를 제거하기 위한 자연어 처리, AI 딥러닝 기술을 이용한 연구와 저작권 보호를 위한 다양한 블록체인 기술이 연구되어 있으나 한계가 있다. 본 논문에서는 온라인에서 수집한 데이터에 노이즈를 제거하고, 키워드 기반 불법복제물을 검색한다. 또한, heavy uploader 대상 프로파일링 분석을 통해 동일 heavy uploader를 추정해 간다. 향후, 불법복제물 검색기술과 heavy uploader 대상 프로파일링 분석 결과를 바탕으로 차단 및 대응기술이 결합하면 저작권 피해를 최소화할 것으로 기대한다.
최근 대학에서는 뉴노멀(new-normal)시대, 빅데이터를 기초로 AI시대에 필요한 융복합적 사고, 창의적 사고를 하는 학습자 양성에 대한 관심이 커지고 있는 추세이다. 본 연구에서는 이러한 대학의 교육적 필요가 충족되기 위해 필요한 과학교양교육의 확대방안을 제안하려고 한다. 이를 위해서 첫째 대학의 융복합 교육현황과 학습자의 창의적 발사에 필요한 요소를 살펴보았다. 둘째, 대학의 융복합 강좌를 수강한 학습자가 융복합적 사고, 창의적 사고, 게이미피케이션이 구현된 의 개발 사례에 대해 살펴보았다. 이를 토대로 대학의 융복합 수업이 학습자의 창의적 발상과 그 역량 강화를 제고시킬 수 있는 방법으로 과학교양교육의 교육과정을 재구성해서 운영하는 방법이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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