본 연구는 증류탑 분리공정 시스템 최적화를 위하여 인공지능 머신러닝이 적용된 소프트웨어 플랫폼을 개발하였다. 증류탑 분리공정은 석유화학 산업의 대표적이고 핵심적인 공정이다. 하지만 다양한 운전조건과 연속식공정 특성으로 인하여 안정적인 운전이 어려우며 운전자 숙련도에 의하여 공정효율에 차이가 발생된다. 이를 해결하기 위하여 이론적 시뮬레이션을 활용한 제어방법이 개발되어 사용되고 있지만 특수하거나 복잡한 반응이 포함된 공정에는 적용이 어려우며, 거대한 시스템에 대하여 분석이 이루어질 경우 계산비용 증대로 인하여 실시간 제어와 연동이 어려운 한계점을 지니고 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 머신러닝을 기반으로 한 경험적 시뮬레이션 모델을 개발하고 이를 통하여 최적의 공정운영방법을 제시하고자 한다. 경험적 시뮬레이션 개발은 실제 공정에서 수집된 빅 데이터, 데이터마이닝을 통한 특성추출, 공정을 대표하는 데이터 선별, 화학공정 특성에 맞는 모델 선정으로 이루어졌으며, 현장검증 및 테스트를 통하여 증류탑 분리공정 플랫폼이 개발되었다. 최종적으로 개발된 플랫폼을 통하여 운전 조작변수의 예측이 가능하며, 최적화된 운전조건을 제공하여 효율적인 공정운영을 달성할 수 있다. 본 논문은 머신러닝 기법을 화학공정에 적용한 기초연구로서 이후 다양한 공정에 적용하여 4차 산업의 스마트 팩토리의 초석이 되어 널리 활용될 수 있을 것이라 판단된다.
이 글은 오늘날 인터넷을 비롯한 정보기술문화를 비판적으로 분석하기 위한 개념틀로 이중적 플랫폼을 제안한다. 인터페이스연구와 양면시장론에 기대어 인터넷을 이중적 플랫폼으로 접근함으로써 전면에는 이용자의 공개, 공유, 참여의 광장이 펼쳐지고 이면에는 그에 대한 추적, 감시, 통제의 시장이 형성되는 복합적 양상을 분석할 수 있다. 특히 전면의 광장과 이면의 시장이 어떻게 하나의 플랫폼에서 공존하며 모순적으로 상호작용하는가에 초점을 맞추면서 인터넷의 이중적 플랫폼을 광장시장의 인터페이스로 규정할 것이다. 그에 이어 월드와이드웹의 설계구조가 바뀌고 콘텐츠에서 데이터로 정보재의 주요 상품 형태가 변천하며 이용자 추적을 위한 웹벌레의 기능을 분석하면서 웹 전체가 어떻게 이중적 플랫폼으로 기능하는지 규명한다. 마지막으로 이중적 플랫폼 개념틀의 함의와 추후 심화된 분석을 위해 필요한 과제를 제시한다.
스마트플랫폼이란 기존 플랫폼과 첨단 IT기술을 결합함으로써 물리 및 가상공간을 초연결 환경으로 구현한 진화된 플랫폼이라 정의된다. 초연결로 언급되는 정보와 정보, 인프라와 인프라, 인프라와 정보, 공간과 서비스가 연결은 사용자의 삶의 질과 환경을 획기적으로 변화시켜 주는 고품질의 서비스 구현 및 제공을 가능하게 한다. 특히 스마트 정부와 스마트 헬스케어 구현으로 사회안전망과 개인건강관리 수준을 획기적으로 개선시킨 효과를 모두에게 제공하고 있다. 이 과정에서 생산되고 소비되는 수많은 정보들은 그 자체로서 혹은 빅데이터 분석을 통해 공공 및 개인의 기본권을 위협하는 요인으로 작용할 수 있다. 특히 스마트시티의 생태계를 형성하는 핵심기능으로서의 스마트플랫폼은 자연스럽게 지속적으로 확장되어 가기 때문에 그에 따르는 데이터의 처리운용과 네트워크 운영 상 커다란 보안 부담에 직면하고 있다. 이 논문에서는 스마트시티의 핵심 기능으로서의 플랫폼 구성 요소와 그에 대한 적절한 보안위협 및 대응 방안을 연구한다.
본 논문에 ICT 기반의 스마트 팜 설계를 제안한다. 현재 전체 인구 감소에 따라 자연적으로 농촌인구의 감소도 필연적으로 도래하고 있다. 날로 올라가는 인건비 증가에 따른 각 농가의 경제적 부담은 점점 커져간다. 이에 대한 해결책으로 컴퓨팅 자원을 활용한 스마트팜 보급의 필요성이 대두되고 있다. 제안된 시스템은 4차 산업혁명에서 떠오르고 있는 ICT 기술을 활용한다. 방대한 양의 데이터 수집을 위해 빅데이터 분석을 활용하고 수집된 자료의 관리와 효율적인 서비스 제공을 위한 플랫폼을 제안한다. 제안한 플랫폼은 SOA 서비스 레이어, 미들웨어 레이어, 리소스 풀 레이어, 물리적 리소스 레이어로 구성된다. 각 레이어가 갖고 있는 하부 구성요소를 이용하여 ICT 기반의 스마트팜 서비스는 사용자 입장에서 필요한 기능만을 서비스로 제공하기 때문에 비용을 낮출 수 있고 설치 및 관리가 용이할 것으로 여겨진다.
자율주행시대가 우리 삶에 다가오면서 삶의 변화에 많은 영향을 미칠 것으로 예상된다. 자율주행자동차가 등장하면 운전자의 부담을 줄임으로 차내에서 생산적 가치가 확장되는 만큼 이를 평가할 수 있는 지표개발이 필요하다. 이번 연구는 경기도 직장인 중 승용차를 이용하는 통근자를 대상으로 자율주행 자동차가 통근시간 및 통근시간 만족도에 어떠한 영향을 미치는지 분석하였다. 통근시간 및 통근시간 만족도는 비선형 관계(V)가 도출되었다. 여기서, 자율주행시대에 영향받을 가능성이 높은 비선형 구간인 통근시간 70분 이상영역을 중심으로 이항로지스틱 모형을 통해 분석하였다. 분석결과 자율주행시대의 영향변수로는 건강도, 수면시간, 근무시간, 여가시간 등이 도출되었다. 자율주행자동차의 등장은 이러한 변수를 개선시킬 가능성이 높으므로 장거리 통근자의 통근시간 만족도는 개선될 가능성이 높다.
도서 취향을 고려하여 도서를 추천해주는 도서 추천 시스템은 사용자의 독서 경험과 독서에 대한 인식 개선에 효과적이다. 축적된 사용자 평점 기록이 상대적으로 적은 도서의 경우 추천 정확도에 한계가 나타난다. 본 연구에서는 상대적으로 풍부한 사용자 평점 데이터를 가진 영화 평점 정보를 이용하여 사용자에게 맞춤형 도서를 추천하는 추천 시스템을 제안한다. 제안하는 방법을 통해 도서 추천의 정확도를 높이고 보다 다양한 종류의 추천을 수행하는데 효과적임을 보였다. 영화 평점 데이터를 활용한 도서추천 시스템은 도서 분야 외 타 미디어 플랫폼의 데이터를 도서추천에 활용하는 의미 있는 시도가 될 것으로 예상한다.
지난 수십 년간, 컴퓨터 기술의 발전은 응용연구의 데이터집약형 연구라는 새로운 패러다임으로 변화를 가져왔다. 지리적으로 떨어진 연구자들에게 대용량 실험 데이터를 저장, 공유, 분석하는 환경이 요구되고, 우리나라는 연구 경쟁력 강화를 위해 국가과학기술연구망(KREONET)과 대용량데이터센터 등 국가 차원의 인프라를 서비스하고 있다. 특히, KREONET는 2016년부터 세계 주요 연구지까지 최대 100Gbps의 속도로 연결하는 네트워크를 제공하고 있다. 본 논문에서는 국제간 협업을 지원하는 초고속 장거리 전송의 연구 환경으로서, 고성능 전송 노드와 계산 자원을 고속의 네트워크에 연동한 대용량 데이터전용의 전송플랫폼 시연 결과를 소개하고자 한다.
데이터의 관점이 업무자원을 넘어 새로운 가치자원으로 진화하면서, 그 처리방식의 무게중심도 단순 카테이션(Cartesian) 방식에서 맥락(Context)식별 방식으로 빠르게 전환되고 있다. 이러한 추세에 따라 최근 정부도 공공데이터 개방을 통한 민간 활용 여건 조성에 나서고 있다. 이에 본 연구는 정보처리관점에서 조직원과 대중의 차이를 탐색 차원에서 규명하고, 이를 바탕으로 대중을 대상으로 하는 공공데이터 플랫폼 설계의 기본 방향과 주안점을 제시하고자 하였다. 본 연구는 그간 추상에 머물러 있던 '대중의 집단지성'에서 벗어나 '집단지성 생태계' 조성을 위한 실천적 대안 모색의 시발점이 될 것이며, 공공데이터 개방에 필수적인 빅데이터 기반 구축의 실천적 아이디어로 활용될 수 있을 것이다.
도시 발전에 따른 부작용들을 해결하기 위한 한 방안으로 도시에 정보 통신 기술이 융합된 스마트 시티를 구축하고 있다. 스마트 시티 플랫폼은 스마트 시티 서비스의 개발 및 통합을 지원해야 한다. 따라서 스마트 플랫폼이 지원해야 하는 기반 기술과 기능적 및 비 기능적 요구 사항을 분석하였다. 스마트 시티 플랫폼이 지원하는 기반 기술로 사물 인터넷, 클라우드 컴퓨팅, 빅 데이터 및 사이버-물리 시스템의 4가지 범주로 분류하고 구현 가능한 기능적 및 비 기능적 요구 사항과 스마트 시티 플랫폼의 참조 모델을 도출했다. 스마트 시티 플랫폼의 참조 모델은 도시관리자에게 특정 도시 문제를 해결하기 위한 기능적 또는 비 기능적 요구 사항에 따른 기반 기술의 투자와 서비스 개발 범위에 대한 의사 결정에 활용하고. 플랫폼 개발자에게 스마트 시티 구축을 위한 소프트웨어 플랫폼의 기능적 및 비 기능적 요구 사항과 구현 기술을 식별하고 결정하는 가이드라인을 제공한다.
본 연구는 농업 및 정보 통신 기술의 융합을 기반으로 국내외 스마트 농장 서비스 모델을 검토하고 한국의 스마트 온실을 개선하기 위해 필요한 다양한 요인을 조사하기 위해 수행되었다. 국내 스마트 온실의 작물 생육모델 및 환경모델에 관한 연구는 제한적이었고, 연구를 위한 인프라를 구축하는 데는 많은 시간이 필요하다. 이러한 문제의 대안으로 클라우드 기반 연구 플랫폼이 필요하다. 제안된 클라우드 기반 연구 플랫폼은 통합 데이터, 생육환경모델, 구동기 제어 모델, 스마트 온실 관리, 지식 기반 전문가 시스템 및 농가 대시보드 모듈을 통해 통합적 데이터 저장 및 분석을 위한 연구 인프라를 제공한다. 또한 클라우드 기반 연구 플랫폼은 작물 생육환경, 생산성 및 액추에이터 제어와 같은 다양한 요인들 간의 관계를 정량화하는 기능을 제공하며, 연구자는 빅데이터, 기계 학습 및 인공지능을 활용하여 작물 생육 및 생장환경 모델을 분석할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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