현대합동작전의 기본 개념인 '효과중심의 동시·통합작전'에 부합하도록 신규 무기체계의 작전 요구 능력을 예측하기 위해서는 유·무인 무기체계 간의 전술적 협동 개념을 고려한 전투 효과분석이 요구된다. 그러나 수학적, 통계적 모형 등 해석적 기법으로는 비선형전 하에서의 복합체계 효과를 모의하기가 곤란한 실정이다. 이의 대안으로 실제 전장 상황과 유사하도록 시뮬레이션 환경을 조성하고 신규 무기체계가 작전에 미치는 영향을 분석할 수 있는 모의 분석 능력이 요구된다. 이에 본 논문에서는 무선 통신을 기반으로 유·무인 전투개체 간의 협동 교전 개념을 모의할 수 있는 전투 모의 모델을 제안한다. 먼저 미래 지상 체계의 요구 능력을 고려하여 로봇, 드론 등 무인전투개체와 전투원, 야포 등 유인전투개체를 모델링한다. 그리고 각 개체들이 무선 통신을 통해 전장 상황 정보를 공유하며 전투를 수행하는 전술적 과업을 모의한다. 마지막으로 소부대 기갑수색정찰 시나리오 하에서 정찰용 지상로봇 운용 시 표적 획득률, 원격 통제 성공률, 수색 소요 시간, 작전간 생존율, 적 손실률 등의 전투효과를 모의실험을 통해 산출함으로써 개발된 모델의 활용 가능성을 확인한다. 향후 제안된 모델은 유·무인 지상무기의 효과 분석은 물론 각종 워게임 전투 실험 분야에서 활용이 가능할 것으로 기대된다.
국내 패션 시장이 마이너스 성장을 전망하였으나 2018년도부터 다시 성장하고 있는 추세이다. 이러한 현상은 사람들이 패션에 대한 관심도가 증가하고 있다는 것을 의미한다. 패션에 대한 관심도가 증가함에 따라 사람들은 자신에게 어울리는 코디를 찾기 위해 여러 커뮤니티 사이트에 방문하여 참고하고 있다. 그러나 대부분의 커뮤니티 사이트들은 각각의 의류에 대해 카테고리 분류 작업을 수작업으로 하고 있다. 이러한 작업은 시간이 많이 소요될 뿐만이 아니라 여러 의류를 동시에 검색을 못 한다는 불편함이 있다. 즉 상의와 하의를 내가 원하는 것을 동시에 선택할 수 없고 상의를 선택하면 상의를 제외한 나머지 옷들은 모델이 입은 것을 보고 참고 해야 한다는 것이다. 이것에 대한 문제점은 제공되는 모델이 입은 코디가 사용자가 원하지 않는 코디일 확률이 높으므로 도움이 되지 않을 수 있다. 본 논문에서는 해당 문제점을 개선하기 위해 이미지를 업로드 하면 의류를 AI 분석 모델로 분석하여 자동으로 카테고리를 분류하여 저장한다. 따라서 기존의 방식대로 의류 1개로만 검색할 수 있을 뿐만이 아니라 자신이 원하는 의류를 여러 개 동시에 검색할 수 있다는 장점이 있다. 해당 서비스를 통해 기존보다 더 많은 사람들이 손쉽게 자신에게 맞는 코디를 찾아 참고할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 음악의 속성인 구성 요소 데이터들과 심리학의 감정 차원 모델을 기반으로 감정분석을 하였고 그 결과를 조형예술에서의 시각화 규칙에 적용하였다. 음악 속성 데이터를 활용한 기존의 연구들에서는 사람들이 원하는 음악을 분류, 검색, 추천할 수 있도록 하는 보다 실용적인 목적을 가진 사례들이 많았다. 본 연구에서는 특히 음원 분석에 따른 음악의 감정분석을 기반으로 사운드 데이터가 예술작품 창작의 재료가 되어 심미적 표현에 활용될 수 있도록 하는 것에 집중하였다. 음악의 시각화 연구를 위해서는 예술이 가지는 중요한 속성인 감정표현을 가능하게 하는 방법이 필요하였고 이를 위해 잘 구조화된 음악의 기본 속성 분류 및 감정 정보의 분류 체계를 마련하였다. 그리고 조형요소의 형태, 색상, 애니메이션을 통해 음악 요소들에 대해 감정을 기반으로 세분화 된 입력 매개 변수들을 반영하여 시각화하는 작업을 수행하였다. 본 연구는 음악 시각화를 활용하는 작가들에게 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다. 또한 감정분석에 기반 한 음악 구성요소와 시각화 매칭을 위한 분석 방법 및 작품 결과는 향후 인공지능 기반의 자동화 된 시각화 연구의 기반이 될 수 있을 것이다.
특수교는 중요한 대형 시설물로 장기적이고 체계적인 유지관리 전략을 필요로 한다. 특히, 시설물 부재별 및 위치별로 다양한 센서를 설치하고 계측 항목별 관리 기준치 설정과 같은 시설물의 안전 확보를 위해 여러 방안들이 제시되고 있다. 이 중 지속적으로 증가하는 특수교의 수와 여러 센서에서 수집되는 데이터를 효율적으로 관리하기 위한 전략적인 방안을 제시해야 할 필요가 있다. 본 연구에서는 특수교 계측 시스템에서 수집되는 광범위한 데이터를 효율적으로 분석하기 위한 목적으로 자동적으로 이상신호를 처리하고 통계 결과를 산출할 수 있는 분석 툴을 개발하고자 한다. 분석 툴 개발을 위해 우선 특수교에 설치된 주요 센서 종류 및 수량과 같은 기본적인 정보와 수집된 데이터에 대한 신호 특성을 분석하였다. 이후 험펠 필터 기법을 활용 신호의 이상 유무를 판별하고 필터링하여 통계 결과를 산출하였다. 마지막으로 개발된 분석 툴의 성능 검증을 위해 현재 공용 중인 사장교와 현수교 형식의 교량을 각 1개소씩 성능검증 대상 교량으로 선정하여 신호처리 및 자동 통계 분석 성능을 실시하였고, 기존의 통계 작업 결과와 유사한 결과를 산출 할 수 있었다.
본 연구의 목적은 부산항 컨테이너 터미널의 사이버 보안의 현황을 파악하고 탐색적 연구를 통한 강화 요인을 도출하고자 하였다. 최근 항만산업은 4차 산업혁명 기술을 적극적으로 도입하고 있으며 그 결과 자동화 항만, 스마트 항만 등 항만의 형태가 변화하고 있다. 이러한 변화는 항만의 효율성 증대와 같은 긍정적인 변화도 있으나 반면 하역 장비를 통한 정보 유출 랜섬웨어 공격에 의한 터미널 운영 중단 등 사이버 보안 사고 및 위협 가능성 또한 증가되고 있다. 특히 항만의 경우 단순한 항만 내 사이버 보안으로 발생되는 문제 뿐 아니라 물리적 손상 및 국가 전체 안보까지 악영향을 미칠 수 있다. 그러나 이러한 항만 내 사이버 보안 위협이 증가함에도 불구하고 여전히 국내 항만 내 사이버 보안과 관련된 연구는 미비하다. 이에 항만의 사이버 보안 강화를 위한 요인을 도출하고 향후 강화 방안을 도출하고자 하였다. 본 연구는 국내 대표 항만인 부산항 중 가장 4차 산업 기술을 적극적으로 도입하는 컨테이너 항만을 중심으로 분석을 진행하였으며 부산항 컨테이너 터미널 이해관계자를 대상으로 설문조사를 진행하였다. 이후 탐색적 요인분석을 통해 강화 요인을 도출하였다. 본 연구는 향후 국내 컨테이너 항만의 사이버 강화를 위한 방향성을 제시했다는 점에서 의의를 지닌다.
본 연구의 목적은 전문대학 문헌정보과 교과과정의 새 모형안을 개발하는데 있다. 개발하기 위한 이유로는 시대의 변화에 따라 도서관 업무도 변하고 그와 관련된 문헌정보과 교과과정도 변해야 할 필요성이 있으며, 전문대학 문헌정보과 교과과정은 이론보다 실무연습이 강조되어야 할 필요성이 있기 때문이다. 새로운 교과과정을 개발하기 위한 방안으로 첫째, 도서관 현장에서 요구되는 새로운 지식을 파악하기 위해 문헌조사 및 도서관 현직사서와의 면담을 통하여 준사서의 업무를 파악하고 둘째로 문헌정보과 교수, 도서관 관리책임자 및 도서관 현직 준사서들에게 설문지를 배포하여 의견을 수렴함으로서 전문대학 문헌정보과 교과과정에 새롭게 포함되어야 할 교과목을 선정하였다. 설문지 문항은 총30개로 전문대학 문헌정보과 교과과정에 관련된 일반적인 사항과 시대적인 변화에 따른 준사서의 업무 및 준사서의 일상적인 업무들로 구분되었다. 5단계 리커트 척도를 사용하여 측정하고 조사결과는 SAS(Statistical Analysis System)를 사용하여 분석하였다. 분석한 연구결과는 첫째, 문헌조사 및 현직사서와의 면담을 통하여 얻어진 준사서의 업무가 전산화 이전의 전통적인 도서관 업무와 전산화 이후의 자동화된 도서관 업무로 구분되어서 앞으로의 도서관 업무는 전자도서관 형태로 변모되어질 것을 예고하여주고 있으며 둘째, 설문지를 통한 분석결과로서, 준사서의 일상적인 업무들에 관련된 설문들에서는 도서관실습 교과목이 으뜸(4.19)을 나타내는 것은 전문대학 문헌정보과 교과과정은 실습위주로 구성되어야 함을 나타내며 준사서는 실습위주로 교육해야함을 타나낸 것이다. 교과과정에서 교과목의 변천은 급진적이 아니라 점진적이라는 것과 새로운 교과과정에 포함되어야 할 교과목들은 전자도서관실습, 정보시스템(론), 데이터베이스(론), 정보네트워크실습 등으로 정보시스템 영역이 강조되어야 한다.
We have developed a new HD-2700 (Hitachi High-Technologies Corp., Japan) scanning transmission electron microscope (STEM) that includes an automatic aberration correction function, and a large-solid-angle energy-dispersive X-ray spectroscopy detector that enables high-resolution and sensitive analysis. For observation with atomic resolution, using spherical-aberration-corrected STEM, in order that satisfactory performance of the device can be achieved readily, and within a short time, irrespective of the operator's skill level, a spherical-aberration-correction device with an automatic aberration-correction function was developed. This automatic aberration-correction function carries out the entire correction-related process (aberration measurement, selection and correction) automatically, with automatic selection of the aberrations that require correction, and automatic measurement of the appropriate corrections.
식물공장은 통제된 공간에서 인공적인 환경을 조성과 자동화 설비를 통해 식물을 계획적으로 생산하는 시설이다. 하지만 식물공장은 내부 환경 제어 기술에 비해 재배 과정의 자동화 도입이 미비한 상황이다. 이는 다수의 근로자 투입으로 인한 운영비용 상승의 문제를 초래한다. 따라서 본 연구는 식물공장의 재배 과정에 자동화 도입 전후를 비교하여 경제성을 평가하고자 하였다. 첫째, 자동화 도입이 필요한 작업을 선정하기 위해 식물공장의 작업 과정을 파악하였다. 파악된 작업 과정은 재배 식물의 생육 과정을 중심으로 나열하고 자동화를 도입할 작업을 선정하였다. 둘째, 선정된 작업에 방안별 투입과 산출을 비교할 경제성 평가 방법을 설정하였다. 셋째, 방안별 소요비용의 계산에 필요한 변수를 설정하였다. 넷째, 방안별 소요비용의 산정을 위한 계산 식을 도출하였다. 마지막으로 작업별 손익분기점을 분석하고 전체 작업에 대한 손익분기점을 통해 운영 기간에 따른 자동화 도입의 적절성을 확인하였다. 분석 결과, 식물 재배를 위한 6가지 작업에 자동화를 도입할 경우 손익분기점은 3.4년으로 분석되었다. 이는 대상 식물공장을 3.4년 이상 운영할 경우 자동화 도입은 경제성 측면에서 우수하다고 판단할 수 있다. 본 연구는 식물공장에 자동화 도입에 따른 손익분기점을 분석함으로써 국내외 다양한 식물공장의 자동화 도입에 따른 경제성 분석을 위한 기초 자료로 활용 가능할 것으로 판단된다. 향후 수행될 연구는 자동화 도입에 적절한 식물공장의 기준을 선정하고 효율적인 자동화 도입 방안을 수립하는 연구가 필요할 것으로 판단된다.
항만 산업의 동향은 적극적인 4차 산업 기술을 도입하여 자동화 항만, 스마트 항만 등 새로운 항만의 형태로 발전하고 있다. 그러나 항만의 발전 이면에는 항만 및 컨테이너 터미널 내 사이버 보안 사고 및 위협 가능성 또한 높아지고 있다. 이에 항만 내 사이버 보안 강화와 관련된 연구가 필수적이나 국내에서 진행되는 관련 연구는 미비한 실정이다. 이에 본 연구는 국내 대표 항만인 부산항 중 가장 4차 산업 기술을 적극적으로 도입하는 컨테이너 항만을 중심 사이버 보안 강화를 위한 요인을 도출하고 향후 강화 방안을 도출하고자 하였다. 연구결과 부산항 컨테이너 터미널 사이버 보안 강화를 위한 요인은 네트워크 구축 및 정책 지원, 교육 표준화 및 인력 양성, 법·제도적 요인으로 분류되었다. 이후 도출된 요인을 바탕으로 다중회귀 분석을 실시하였으며 분석 결과를 바탕으로 향후 부산항 컨테이너 터미널의 안전성 확보 및 강화, 신뢰성 확보 및 강화, 성과 및 만족도 향상을 위한 세부 요인을 도출하였다. 본 연구는 점차 증가하는 항만 및 컨테이너 터미널 내 사이버 보안 공격에 대응하여 부산항 컨테이너 터미널의 사이버 강화를 위한 방향성을 제시했다는 점에서 의의를 지닌다.
인공지능(AI)의 확산과 함께 금융 분야에서도 상품추천, 고객 응대 자동화, 이상거래탐지, 신용 심사 등 다양한 인공지능 기반 서비스가 확대되고 있다. 하지만 데이터에 기반한 기계학습의 특성상 신뢰성과 관련된 문제 발생과 예상하지 못한 사회적 논란도 함께 발생하고 있다. 인공지능의 효용은 극대화하고 위험과 부작용은 최소화할 수 있는 신뢰할 수 있는 인공지능에 대한 필요성은 점점 더 커지고 있다. 이러한 배경에서 본 연구는 소비자의 금융 생활에 직접 영향을 끼치는 인공지능 기반 개인신용평가의 공정성 확보를 위한 체크리스트 제안을 통해 인공지능 기반 금융서비스에 대한 신뢰 향상에 기여하고자 하였다. 인공지능 신뢰성의 주요 핵심 요소인 투명성, 안전성, 책무성, 공정성 중 포용 금융의 관점에서 자동화된 알고리즘의 혜택을 사회적 차별 없이 모두가 누릴 수 있도록 공정성을 연구 대상으로 선정하였다. 문헌 연구를 통해 공정성이 영향을 끼치는 서비스 운용의 전 과정을 데이터, 알고리즘, 사용자의 세 개의 영역으로 구분하고, 12가지 하위 점검 항목과 항목별 세부 권고안으로 체크리스트를 구성하였다. 구성한 체크리스트는 이해관계자(금융 분야 종사자, 인공지능 분야 종사자, 일반 사용자)별 계층적 분석과정(AHP)을 통해 점검 항목에 대한 상대적 중요도 및 우선순위를 도출하였다. 이해관계자별 중요도에 따라 세 개의 그룹으로 분류하여 분석한 결과 학습데이터와 비금융정보 활용에 대한 타당성 검증 및 신규 유입 데이터 모니터링의 필요성 등 실용적 측면에서 구체적인 점검 사항을 파악하였고, 금융 소비자인 일반 사용자의 경우 결과에 대한 해석 오류 및 편향성 확인에 대한 중요도를 높게 평가한다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과가 더 공정한 인공지능 기반 금융서비스의 구축과 운영에 기여할 수 있기를 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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