지속적인 정보기술의 발전은 사회를 성장시킴과 동시에 사용자에게 더 많은 정보와 요구사항을 발생시킨다. 이에 따라 최근 디지털 융합 기술에 대한 관심이 높아지고 있으며 학문 분야에서의 디지털 융합은 새로운 학문으로서 다양한 방안으로 활용될 수 있다. 전자문화지도는 문화정보를 디지털화하여 특정 지역의 지도위에 나타내는 것이다. 세부적으로 점, 선, 면의 공간속성을 활용해 데이터를 나타낼 수 있으며 시간, 공간(지도), 주제(문화) 세 가지 값이 연계된 정보로 활용이 가능하다. 즉, 전자문화지도는 인문 지역 연구를 위한 방법으로 활용될 수 있으며 결과물을 전자문화지도를 통해 전시함으로써 연구결과를 확산시킬 수 있다. 기존의 전자문화지도는 평면 비트맵(bitmap)지도이미지 활용에 대한 연구가 대부분이며 이는 특정지역에 대한 입체적인 정보제공이 어렵고 지도 확대 시 이미지 깨짐현상과 같은 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제점 해결을 위해 구글에서 제공하는 입체 지도 서비스인 구글어스를 활용해 지역연구를 위한 전자문화지도를 설계 및 구현한다.
4차 산업혁명은 빅데이터, 인공지능 등의 기술을 통해 사물들이 지능화 사회로 진입하는데 크게 기여한다. 혁명을 통해 인간의 행태와 인지를 파악할 수 있게 되었고, 인공지능의 활용을 통해 의료, 과학 등 다양한 분야에서 핵심 도구로서 자리매김하였다. 그러나 4차 산업혁명에는 긍정적인 미래와 함께 부정적인 이면이 자리 잡고 있다는 점에 주목하여, 본 연구에서는 소셜 미디어를 통해 수집된 비정형적인 빅데이터를 기반으로 텍스트 마이닝 기법을 활용한 분석을 실시하였다. 연도별(2016년, 2017년, 2018년) 4차 산업혁명과 관련된 키워드를 살펴보고, 각 키워드가 가지고 있는 의미에 대해 파악하고자 하였다. 또한, 연도의 변화에 따라 4차 산업혁명과 관련된 키워드가 어떻게 변화하는지 파악하였으며, R을 활용하여 키워드 연관 분석(Association Analysis)을 실시함으로써 4차 산업혁명과 연관된 키워드 흐름을 통해 4차 산업혁명과 밀접하게 연관된 인식 흐름을 알아보고자 하였다. 마지막으로 연도별 4차 산업혁명과 관련한 긍정적, 부정적인 감정을 살펴봄으로써 4차 산업혁명에 대한 사람들의 인식을 파악하였다. 분석결과, 부정적인 의견은 연마다 감소하고 있었으며 긍정적인 전망과 미래가 더 많아지는 것으로 나타났다.
정확하고 신뢰성 있는 실시간 교통자료의 수집은 다양한 교통운영관리 전략의 구현 및 교통정보제공을 위한 필수요소이다. 본 연구에서는 보다 seamless한 고급 교통정보가공을 위해 차량 간 무선통신기술(Vehicle-To-Vehicle Communication; V2V)을 활용한 새로운 교통정보수집체계를 제안하였다. GPS를 이용하여 개별차량의 주행궤적을 추출하고 V2V를 이용한 교통정보수집 방안을 제시하였다. 본 연구에서 제안한 교통정보수집체계의 기술적 요구사항분석을 위해 몬테카를로 시뮬레이션 기반의 평가체계를 개발하였다. 미시적 교통시뮬레이터 AIMSUN으로부터 개별차량의 주행궤적을 추출하고, 이를 이용한 구간통행시간 산출기법을 몬테카를로 시뮬레이션 기반 평가체계에 결합하여 기술적 요구사항을 도출하였다. 구간통행시간 정확도에 영향을 미치는 요인으로서 V2V 및 개별차량 주행궤적 추출이 가능한 equipped vehicle의 market penetration rate, V2V 통신반경, 통행시간 산출주기를 분석하였다. 또한, 제안된 시스템의 기술적 타당성 확인을 위해 prototypical implementation을 수행하였다. 본 연구의 결과물은 보다 seamless하고 정확한 교통정보가공을 위한 차세대 수집시스템 개발 및 구현을 위한 유용한 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.
Nuclear emergency preparedness and response is an essential part to ensure the safety of nuclear power plant (NPP). Key support technologies of nuclear emergency decision-making usually consist of accident diagnosis, source term estimation, accident consequence assessment, and protective action recommendation. Source term estimation is almost the most difficult part among them. For example, bad communication, incomplete information, as well as complicated accident scenario make it hard to determine the reactor status and estimate the source term timely in the Fukushima accident. Subsequently, it leads to the hard decision on how to take appropriate emergency response actions. Hence, this paper aims to develop a method for rapid source term estimation to support nuclear emergency decision making in pressurized water reactor NPP. The method aims to make our knowledge on NPP provide better support nuclear emergency. Firstly, this paper studies how to build a Bayesian network model for the NPP based on professional knowledge and engineering knowledge. This paper presents a method transforming the PRA model (event trees and fault trees) into a corresponding Bayesian network model. To solve the problem that some physical phenomena which are modeled as pivotal events in level 2 PRA, cannot find sensors associated directly with their occurrence, a weighted assignment approach based on expert assessment is proposed in this paper. Secondly, the monitoring data of NPP are provided to the Bayesian network model, the real-time status of pivotal events and initiating events can be determined based on the junction tree algorithm. Thirdly, since PRA knowledge can link the accident sequences to the possible release categories, the proposed method is capable to find the most likely release category for the candidate accidents scenarios, namely the source term. The probabilities of possible accident sequences and the source term are calculated. Finally, the prototype software is checked against several sets of accident scenario data which are generated by the simulator of AP1000-NPP, including large loss of coolant accident, loss of main feedwater, main steam line break, and steam generator tube rupture. The results show that the proposed method for rapid source term estimation under nuclear emergency decision making is promising.
무선 센서 네트워크는 적은 비용이 들고 낮은 전력으로 구동할 수 있는 센서들이 넓은 범위에 분포한 네트워크이다. 이때 센서들이 주변의 환경을 감시하고 계측한 정보들을 인근의 센서들에게 멀티홉 방식으로 전송하여 최종적으로 모든 데이터들이 베이스 스테이션으로 보내지는 네트워크가 무선 센서 네트워크이다. 여기서 무선 센서 네트워크에 대한 대부분의 연구는 한 위치에 고정되어 주변을 감시하는 정적 센서가 주가 되어왔다. 하지만 정적 센서만으로 이루어진 네트워크와 달리, 드론을 이용하여 네트워크를 구성하게 된다면 네트워크의 전체 커버리지와 에너지 소모를 보다 효율적으로 관리할 수 있다. 본 논문에서는 네트워크를 이루는 드론들에 대한 환경을 모델링하기 위해 전송 전력 모델과 비디오 인코딩 모델을 수식화하여 소개한다. 또한 드론의 효율적인 배치를 위하여 우선순위 지도를 설계하고, 이를 기반으로 커버리지와 에너지를 고려하여 드론들을 배치하는 방식을 보여준다. 다양한 시뮬레이션을 통하여 정적 센서 기반의 네트워크보다 드론 기반의 무선 센서 네트워크에서 더 적은 수의 센서로 커버리지를 증가시키고 소모되는 에너지는 줄여준다는 것을 보여준다. 구체적으로는 정적 센서와 드론의 수가 동일한 가운데 커버리지는 최대 30 퍼센트의 향상이 있고, 에너지 측면에서는 평균 25 퍼센트의 전체 네트워크의 에너지 소모를 줄이면서도 정적 센서 네크워크와 드론 기반 네트워크의 커버리지가 동일하게 유지됨을 보여준다.
의료환경이 IT기술과 접목되어 의료 서비스에 대한 패러다임이 치료에서 예방으로 변화하고 있다. 특히, ICT 융 복합 디지털 헬스케어 기술이 병원 의료 시스템에 접목되면서 빅데이터, 사물인터넷, 인공지능과 같은 기반기술이 클라우드와 함께 사용되고 있다. 특히, 의료 서비스가 IT 기기와 함께 사용되면서 의료 서비스는 점점 더 사용자가 손쉽게 접근할 수 있도록 의료 서비스의 품질이 향상되고 있다. 클라우드 의료 환경 서비스에 IoT 서비스를 접목하려는 의료기관들은 병원 운영 비용 절감 및 서비스 품질 개선을 위해서 노력은 하고 있지만 아직 완벽하게 지원되지는 못하고 있는 상황이다. 본 논문에서는 클라우드 환경을 구축한 병원 IoT 시스템에서의 환자 정보 수집모델을 제안한다. 제안 모델에서는 병원 IoT 시스템을 구축한 클라우드 환경의 병원에서 환자의 질병 정보를 환자신체에 부착된 IoT 장치를 통해서 제3자가 환자의 생체 정보를 불법적으로 도청 및 간섭하는 것을 예방한다. 제안 모델에서는 병원을 방문하는 환자들의 식습관과 관련하여 발생되는 질병을 IoT 장치를 통해 수집하여 치료받을 수 있도록 의료진이 환자의 질병 정보를 분석하도록 한다. 분석된 질병 정보는 환자의 질병 정도에 따라 처방과 관리를 손쉽게 처리하도록 병원 업무를 최소화한다.
본 연구에서는 CyanoHABs를 제어하기 위해 주요 우점종인 Microcystis aeruginosa에 대한 항균 펩타이드의 살조 활성을 조사하고, 구조적 특이성을 바탕으로 새로운 M. aeruginosa 제어 펩타이드를 제작하였다. 본 실험에서 CA-MA 유래 펩타이드 CMA1, CMA2와 Helicobacter pylori 유래 펩타이드 HPA3P, HPA3NT3는 처리 48시간 후 각각 67.3, 73.1, 76.7, 69.8%의 최대 살조 효율을 보였다. 또한, 신규 펩타이드 K160242~5는 처리 48시간 후 각각 64.0, 64.1, 66.4, 70.1%의 최대 살조 효율을 보였다. CA-MA 유래 펩타이드는 처리 24시간 이후 세포의 재성장이 관찰되었으므로 세포 표면과의 정전기 인력을 통해 세포를 응집하고 간접적으로 제어하는 것으로 조사되었다. 반면에, 양친매성 펩타이드는 세포의 재성장이 관찰되지 않았으므로 세포 응집과 더불어 세포 내 침투를 통해 직 간접적으로 세포를 제어하는 것으로 추정되었다. 또한, 펩타이드의 살조 기작 및 효율에는 구성 아미노산의 종류, 수, 구조 및 펩타이드의 분자량, 처리 농도 등이 복합적으로 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러나 펩타이드를 이용한 CyanoHABs의 제어 가능성을 제고하기 위해서는 정확한 기작과 관련 인자들의 확인 및 증명이 요구된다.
국내 방산분야의 기술적 성장과 수출 증대가 괄목함에 따라, 국가안보적 위협을 방지하기 위한 방위산업 분야 기술보호의 중요성이 강조되고 있으므로 기술보호 제도의 확립 및 수행이 필요하다. 특히 무기 시스템으로부터 중요기술을 불법으로 탈취하는 Tampering 시도에 대응하기 위한 Anti-Tampering 기법의 도입 필요성이 대두되고 있으나, 아직까지는 관련제도가 갖춰지지 않았고 기술자료 유출 예방 위주 수준의 활동이 이루어지고 있다. 선행연구로서 특정 기술 보호기법에 대한 기술적 연구와 동향 분석, 일부 절차를 적용한 Anti-Tampering 적용방안 등이 발표되었으며, 최근에는 위험관리 절차를 기반으로 보호대상 기술을 선정하는 방법이 연구되었다. 하지만 기존 연구들은 무기 시스템의 Life-cycle 차원에서 획득 프로세스와 연계하기에 용이하지 않거나, 실제로 개발 및 평가에서 활용하기는 어려운 것으로 판단된다. 이러한 문제를 해결하는 한 방법으로, 본 논문에서는 Anti-Tampering 적용이 결정된 무기 시스템의 개발에 직접적으로 활용될 수 있는 Anti-Tampering 요구사항의 도출에 대하여 연구하였다. 구체적으로, 암호 모듈의 개발 및 검증에 적용되는 CMVP 표준인 ISO/IEC 19790을 기반으로 무기 시스템 개발에 필요한 요구사항 항목들을 도출하였으며, 기술검토회의 및 시험평가 등에서의 활용방안을 제시하였다. 귀납적 추론 및 비교평가를 통해 연구결과의 유용성을 확인하였다. 본 연구의 결과들을 활용하면, 국내개발 무기 시스템의 본격적인 기술보호 활동 수행에 도움이 될 것으로 기대된다.
최근 상용화된 5G 이동통신의 주요한 특징은 High Data Rate와 Connection Density 그리고 Low Latency로 대표할 수 있는데, 이중 기존 4G와 가장 차별되는 특징은 Low Latency로 다양한 새로운 서비스 제공의 기반이 될 것이다. 이러한 특징을 활용한 서비스로는 AR, 자율주행 등이 검토되고 있으며 관련표준에서도 5G Network Latency 논의를 진행하고 있다. 그러나 서비스 관점의 E2E Latency 논의는 많이 부족한 것이 사실이다. 5G에서 Low Latency를 달성을 위한 최종목표는 RTD 기준 Air Interface 1ms 달성으로 이는 '20년 초 Rel-16을 통한 URLLC(Ultra-reliable Low Latency Communications)를 통해 가능하며, 추가적으로 MEC(Moble Edge Computing)를 통한 Network latency 감소도 연구 중이다. 전체 5G E2E Latency는 5G Network 관련 외에도 다양한 요인이 존재하는데, 주요 요인으로는 5G Network과 서비스 제공을 위한 IDC Server 사이의 경로에 놓인 선로/장비 Latency, 단말 App과 Server 내 서비스 처리를 위한 Processing Latency 등이 존재한다. 한편, 서비스 초기 Setup을 위한 Latency와 서비스가 지속 중인 경우의 Latency를 구분하여 세부 서비스 요구사항에 대하여 연구하는것도 필요한데, 이를 위해 본 논문에서는 서비스 초기 Setup과 관련하여 다음과 같은 세가지 요인에 대하여 검토를 진행하였다. 첫째로 (1) Data호 Setup시에 발생 가능한 Latency, 둘째 전력 효율화를 위한 (2) CRDX On/Off에 따른 영향, 마지막으로 (3) H/O가 발생되는 경우에 Latency에 대하여 Latency에 미치는 영향을 실험과 분석을 제시했다. 이를 통해 우리는 Low Latency가 필요한 서비스의 초기 Setup시에 Latency와 관련된 서비스 요구사항 및 기획에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
우리 사회는 4차 산업혁명 시대가 도래되면서 급변하고 있다. 4차 산업혁명시대에 있어서 대표적인 기술 중 하나가 인공지능이다. 특히 인공지능은 인간의 삶을 보다 풍요롭고 편하게 만들어 주어 대부분 긍정적인 측면들을 지니고 있다. 그러나 인공지능의 기술 발전과 같은 변화는 항상 긍정적인 변화를 이끌어 낸다고 볼 수 없다. 인공지능의 발전은 인간의 노동력을 대체 할 가능성이 높고 이와 관련된 가치들을 대체 할 수 있는 기능을 지니고 있다. 따라서 인공지능으로 인해 자신의 직업이 대체 된다고 높게 인지하는 근로자일수록 인공지능이 주는 위협이나 4차 산업혁명시대의 변화에 따라 초래되는 불안감을 인지하게 될 수 있다. 또한 4차 산업혁명시대에 따른 직무 불확실성을 더 높게 인지하는 구성원일수록 미래에 대한 불안감이 커지기 때문에 직무만족이 더 낮아 질 수 있다. 그래서 이 연구는 4차 산업시대의 변화에 따른 인공지능의 긍정적인 측면과 달리 부정적인 측면을 강조하였고 이를 기반으로 나타나는 부정적인 성과를 통해 그 역할을 규명하는데 초점을 두었다. 더 나아가 이러한 문제점들을 인식할 필요가 있으며 근로자들의 불안감을 낮추기 위해 해결해야 할 필요가 있다는 것을 강조하였다. 마지막으로 연구 결과를 통해 실무적인 시사점들을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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