본 기술 해설 논문은 5G의 IoT, 증강현실, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터, 미래 자율주행주행차 기술을 다루면서 평창 동계 올림픽의 5G이용, 제주 스마트시티 모델을 제시했다. 그 이유는 5G는 4차 산업의 대동맥이기 때문이다. 5G가 4차 산업 대동맥인 이유는 5G가 4차 산업혁명의 핵심 인프라이기 때문이다. 인공지능(AI), 자율주행차, 가상 증강현실(VR AR), 사물인터넷(IoT) 시대가 본격화되려면 지금보다 데이터를 몇십배 이상 더 빠르고, 안전한 상태로 전송할 수 있어야 가능하다. 예컨대 원거리에 있는 자율주행차에 현재 통신 기술인 LTE로 정지 신호를 보낸다면 100분의 1초가량이 걸린다. 상당히 빨라 보이지만, 시속 100km로 달렸다면 차가 정지 때까지 30cm를 움직이기 때문에 안전을 장담하기 어렵다. 5G는 현재의 LTE보다 약 40배가량 빠른 '초당 20기가비트(Gbps) 이상'이다. 이론적으로 1cm 이내에서 차량을 세울 수 있다. 5G는 반경 1km 이내 사물인터넷(IoT) 기기 100만개를 동시에 연결할 뿐 아니라, 속도 지연이 0.001초 이하다. 세계 최대 스마트폰용 반도체업체 퀄컴의 스티브 몰렌코프 최고경영자(CEO)는 "5G는 미래를 연결할 핵심 요소이자 혁신 기술"이라며 "5G 상용화로 2035년쯤에는 12조달러의 경제 유발 효과와 2200만개의 새 일자리 창출 효과를 기대할 수 있을 것"이라고 말했다.
ICT기술의 발전으로 인해 인터넷을 통한 판결문 검색은 점점 간편해지고 있다. 하지만 판결문을 기반으로 양형을 예측하는 것은 개인에게는 아직까지는 매우 어려운 실정이다. 양형이 법률상의 형량에서 많은 가중과 감경요소가 적용되는 복잡한 과정을 수반하고, 법관의 주관적 판단에 의존하는 경우가 많기 때문이다. 이에 본 연구에서는 법률 판결문의 데이터를 구조화하여 AI 적용에 적합하게 만드는 것에 초점을 맞추어 양형 예측 모델을 개발하고자 했다. 기존 선행연구들의 이론적, 통계적 분석을 통해 양형을 예측하는 데에 설명력이 높은 변수들을 파악하였다. 또한, 현재 공개되어있는 판결문 중 강력범죄 판결문 50건을 분석함으로써 판결문에 필수적으로 포함되는 정보를 추출할 수 있는 구조를 제시했다. 이 구조에는 기본정보, 양형 정보, 양형 이유, 선고형의 결정 이유와 같은 필수 정보뿐 아니라, 판결문의 구체적 내용에서 드러나는 가해자와 피해자 그리고 공범의 정보들을 추출할 수 있는 틀을 제시하였다. 이는 향후 법률 분야의 인공지능 기술 발전에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
전염병은 오래전부터 인류를 괴롭혀 왔으며 이를 예측 하고 예방하는 것은 인류에게 있어 큰 과제였다. 이러한 이유로 지금까지도 전염병을 예측하기 위해 다양한 연구가 진행되고 있다. 초기의 연구 중 대부분은 CDC(Centers for Disease Control and Prevention)의 역학 데이터에 의존한 연구였으며, CDC에서 제공하는 데이터는 일주일에 한 번만 갱신돼 실시간 질병 발생 건수를 예측하기 어렵다는 문제점을 갖고 있었다. 하지만 최근 IT 기술의 발전으로 여러 인터넷 매체들이 등장하면서 웹 데이터를 통해 전염병의 발생을 예측하고자 하는 연구가 진행되었고 이 중 우리가 조사한 연구 중 대부분은 단일 웹 데이터를 사용하여 질병을 예측하는 연구였다. 하지만 단일 웹 데이터를 통한 질병 예측은 "COVID-19" 같이 최근에 등장한 전염병에 대해서는 많은 양의 학습 데이터를 수집하기 어려우며 이러한 모델을 통해 정확한 예측을 하기 어렵다는 단점을 가지고 있다. 이에 우리는 전염병 발생을 LSTM 모델을 통해 예측할 때 여러 개의 웹 데이터를 사용하는 모델이 단일 웹 데이터를 사용하는 모델보다 정확도가 더 높음을 실험을 통해 증명하고 전염병 예측에 적절한 모델을 제안하고자 한다. 본 실험에서는 단일 웹 데이터를 사용하는 모델과 우리가 제안하는 모델을 사용하여 "말라리아"와 "유행성이하선염"의 발생을 예측했다. 우리는 2017년 12월 31 일부터 2019년 12월 28일까지 총 104주 분량의 NEWS, SNS, 검색 쿼리 데이터를 수집했는데, 이 중 75주는 학습 데이터로, 29주는 검증 데이터로 사용됐다. 실험 결과 우리가 제안한 모델의 예측 결과와 단일 웹 데이터를 사용한 모델의 예측 결과를 비교했을 때 검증 데이터에 대해서 피어슨 상관계수가 0.94, 0.86로 가장 높았고 RMSE 또한 0.19, 0.07로 가장 낮은 오차를 보여주었다.
본 논문에서는 대학의 효과적인 SW교육 방법을 제안한다. 해외 Top 10 대학과 SW중심대학, 거점 국립대학의 SW교육과정을 비교 분석하고, 그 결과를 기반으로 대학의 효과적인 SW교육 방법을 위해 5가지 개선할 점을 제안한다. 첫째는 교육과정 개발과정에서 SW 개발자의 직무 분석을 기반으로 교과목을 개발함으로써 산업체 현장 적응력을 높이는 것이다. 둘째는 4차 산업혁명 핵심기술(클라우드컴퓨팅, 빅데이터, 가상/증강현실, 사물인터넷 등)의 교과목을 강화하여 의료, 바이오, 센서, 인간, 인지과학 등의 다양한 분야와 융합하는 것이 필요하다. 셋째는 프로그래밍 언어 교육은 기본적인 문법 교육 후, SW융합 교과목에 포함하여 다양한 분야의 프로젝트를 구현해 보도록 해야 한다. 또한, 응용프로그램 개발자보다는 시스템프로그래밍 개발자, Back-End(서버단) 개발자 양성을 위한 교과목을 강화해야 한다. 넷째는 Product 기반의 자기 주도적 학습이 가능한 캡스톤디자인, 종합설계 등의 교과목을 강화하여 산업체 프로젝트에 참여할 기회를 제공한다. 다섯째는 지역 기반의 산업체 현장에서 기술을 습득할 수 있는 인턴십 또는 산학연계 프로그램을 강화함으로써 각 지역산업 기반의 대학 특성화 교육과정 개발이 필요하다.
IT환경은 사물인터넷, SNS, 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅 등으로 급변하고 있다. 이 기술들은 기존 기술에 새로운 기술이 추가되어 정보시스템 간의 복잡도를 증가시킨다. 그러므로 신규 정보통신서비스의 보안 기능 강화가 필요하다. 정보보호 사전점검은 신규 정보통신서비스 설계 단계부터 보안을 고려한 개발 단계를 제시하여 신규 정보통신서비스 제공자와 이용자에게 안정성 및 신뢰성 보장을 목표로 한다. 기존 '정보보호 사전점검(점검영역 22개, 통제항목 74개/세부항목 129개)'은 6단계(요구사항, 설계, 교육, 구현, 시험/테스트, 대응/사후)로 구성되어 있으며 실효성 검토를 위해 실제 정보시스템 개발 업체에서 파일럿 테스트를 수행하였다. 그 결과로 점검항목에 대한 개선 요구사항과 일부 점검항목의 재구성이 필요한 것으로 나타났다. 본 논문은 정보시스템의 사전예방이 목적인 '정보보호 사전 점검'의 활성화를 위한 연구를 하였다. 그 결과로 요구사항과 보완사항이 반영된 '정보보호 사전점검(점검영역 16개, 점검항목 54개/세부항목 76개)'을 도출하였다.
최근 지능형 CCTV는 빅 데이터, 인공지능 및 영상 분석과 같은 분야와 결합하여 다양한 이상 행위들을 탐지하고 보행자와 같은 객체의 전반적인 상황을 분석할 수 있으며, 이러한 지능형 영상 감시 기능에 대한 영상 분석 연구가 활발히 진행되고 있는 추세이다. 그러나 일반적으로 2차원 정보를 이용하는 CCTV 영상은 위상학적 정보 부족으로 인해 객체 오 인식과 같은 한계가 존재한다. 이러한 문제는 두 대의 카메라를 사용하여 생성된 객체의 깊이 정보를 영상에 추가함으로써 해결 할 수 있다. 본 논문에서는 가우시안 혼합기법을 사용하여 배경 모델링을 수행하고, 모델링 된 배경에서 전경을 분할하여 움직이는 객체의 존재 여부를 탐지한다. RGB 정보 기반 분할 결과를 이용하여 깊이 정보 기반 분할을 수행하기 위해 두 대의 카메라를 사용하여 스테레오 기반 깊이 지도를 생성한다. RGB 기반으로 분할된 영역을 깊이 정보를 추출하기 위한 도메인으로 설정하고, 도메인 내부에서 깊이 기반 분할을 수행한다. 강건하게 분할된 객체의 중심점을 탐지하고 방향을 추적하기 위해 가장 기본적인 객체 추적 방법인 CAMShift 기법을 적용하여 객체의 움직임을 추적한다. 실험을 통하여 제안된 RGB-D 모델을 이용한 객체 탐지 및 추적 방법의 우수성을 입증하였다.
통신시장의 경쟁구조가 결합상품 시장을 중심으로 재편되면서 경품제공을 비롯하여 소비자를 위한 다양한 맞춤형 마케팅 전략이 시행되고 있다. 이러한 가운데, 최근 방송통신위원회에서는 통신사업자들의 마케팅 전략 중에서 과도한 경품지급에 대해 이용자차별 등을 근거로 과징금을 부여하였는데, 이와 관련하여 통신시장에서 현행 경품규제의 적합성 및 적정한 상한수준 등의 쟁점이슈가 다각적으로 제기되고 있다. 특히 2016년 7월부터 방송통신위원회와 유사한 제도를 유지했던 공정거래위원회에서 경품규제를 폐지함에 따라 현행 경품규제가 소비자후생의 관점에서 실질적으로 유효한지에 대한 논란도 나타나고 있는 실정이다. 즉, 다른 일반상품 시장과 달리 통신시장에만 경품규제를 유지해야 하는 이론적 및 실증적 근거의 타당성에 대한 논의가 필요하다는 것이다. 이에 본 연구에서는 결합상품 위주의 새로운 경쟁 환경 하에서 국내 통신시장에서 시행되는 현행 경품규제의 타당성을 실증적 근거를 기반으로 분석하고, 이를 기반으로 통신시장의 경품규제에 대한 합리적 개선방안 및 시사점을 모색하고자 한다.
교통혼잡비용은 매해 증가하며, 교통혼잡비용의 63.8%에 해당되는 도심부 교통혼잡에 대한 대책 마련이 시급한 상태이다. 최근 빅데이터, 인공지능 등 4차 산업혁명을 선도하는 기술들의 발전으로 교통부문의 정보화에도 많은 변화가 초래되고 있다. 이러한 신개념 기술을 활용하여 소통상황 예측정보를 제공함으로써 교통혼잡비용을 저감할 수 있을 것으로 기대된다. 이에 본 연구에서는 순환 인공 신경망(RNN)을 활용하여 반복 및 비반복 정체 예측 모형을 개발하고자 하였다. 제안 모형은 실시간 소통정보, 이력정보, 유고상황정보 등을 활용하여 현재를 기점으로 15분 간격의 1시간 이후 소통 상황을 예측하는 모형이다. 33개 링크로 구성된 서울시 논현로에 대해 2개의 은닉층으로 구성된 RNN 모형을 구축하였다. 총 30개 모형을 계량활용변화역전파 알고리즘으로 학습하여, 이 중 평균오차제곱이 0.0834인 모형을 최적 모형으로 선정하였다. 모형 검증 결과 25개 링크에 대해 유의성 높은 예측을 하였다. 모형의 예측력을 열지도를 통해 검토한 결과 반복 정체뿐 아니라 비반복 정체까지 예측할 수 있는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 실제 도로 상에서의 교통혼잡 예측을 위한 모형으로 활용할 수 있을 것이라 기대된다.
'2016 DAVOS 세계경제포럼에서 Klaus Schwab이 "4차 산업혁명"을 처음으로 언급한 이래, 기존 산업이 ICT와 접목하여 새로운 신산업을 창출해내는 현상들이 국내외에서 뜨겁게 논의되고 있다. 4차 산업혁명은 다른말로 'Indutsrie 4.0'으로 표현되기도 한다. 자동차 산업도 마찬가지의 방향으로 진화하고 있다. 자동차가 세상에 나타난 이래 자동차 관련 기술은끊임없이 진화해오고 있는데, 독일 정부가 표방하듯 Industry 4.0 시대의자동차는 운전보조기능의 단계를 넘어 인공지능(AI)을 탑재하여 동적 주행성능의 대부분을 사람 운전자가 아닌 시스템이 관장하는 완전자율주행의 단계로 발전할 것으로 예상된다. 각국은 나름대로의 방식과 체계로 주행자동화(driving automation) 기술을 발전시켜나가고 있다. 현행 자동차관리법령상 '자율주행자동차' 개념은 다양한 단계의 자동화 자동차를 모두담아낼 수 없는 문제점이 있으므로 '자동화 자동차'로 개념설정을 변경하는 것이 타당하다. 아울러 자동화 자동차의 임시운행허가권의 소재도 국토교통부장관이 독점하는 것 보다는 시 도지사에게도 개방하여 지방화시대에 부합한 본래의 자동차 규제제도로 회귀하는 것이 필요하다고 생각한다. 또한 향후 자동화 자동차가 레벨3 이상의 단계로 진화하여 상용화하는 단계에서는 자동차안전기준도 독자적으로 마련되어야 할 것인바, 현행 임시운행허가시의 안전운행요건을 참조하여 레벨3 이상의 자동화자동차를 등록할 때 갖추어야 하는 안전기준을 정립하여 운용하여야 할것이다. 그밖에 레벨3 이상의 단계에서 시스템우선모드에서 운행되는 자동화 자동차라고 하더라도 그 운전자나 승객은 유사시에 운전개입을 하여 운행지배를 하여야 하기 때문에 기본적으로 운전면허의 소지자일 것을 요한다고 본다. 기타 자동화 자동차가 원활하게 운행되기 위해 필요한정보보호체계의 마련과 인공지능법제의 완비 및 자동화기술의 표준화 등은 향후 지속적으로 자동화 자동차 관련 기술이 발전함에 있어서 병행하여 정비하여야 할 중요한 법제영역이다.
4차 산업혁명의 핵심기술 발전은 다른 핵심기술의 발전과 연계되며, 이를 통하여 미래에 산업구조를 변화시키고 새로운 스마트 비즈니스 모델을 창출할 것으로 예측된다. 이에 본 논문에서는 기술 성숙도 분석을 통하여 기술 성숙도 수준을 진단할 수 있는 방안과, 기술 개발에 도움이 될 수 있는 연구를 수행하고자 하였다. 이를 위하여 기술 동향 정보를 이용하여 4차 산업혁명 핵심기술의 시장, 정책 등을 조사하고 종합하여 종합적인 성숙도 수준을 수행하였다. 기술 성숙도 측정값은 기술 개발자에 의해 배점되므로, 사람의 성향에 따라 편견이 작용되어 주관적인 평가가 될 수 도 있다. 또한 개별 기술의 성숙도에 대한 측정이므로, 전체 시스템 통합 관점의 평가에는 적합하지 않다. 하지만 전체 시스템을 구성하는 핵심 요소기술들을 시스템에 연계하기에 앞서 성숙도를 평가하여 전체 시스템의 효과와 구현 가능성을 비교할 수 있는 수단으로 활용할 수 있으며, 기술 개발의 계획에 중요한 역할을 수행할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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