차세대 철도 기술로서 스마트 철도는 정보통신기술의 발전과 함께 급격하게 진화할 것으로 예상된다. 특히 5G의 상용화와 더불어 이를 기반으로 한 스마트 철도는 철도 운영뿐 아니라 승객 서비스 등에서 한층 진화된 교통수단으로 발전할 것으로 예상된다. 따라서 스마트 철도를 지원할 이동통신 구조로서 5G 및 이를 기반으로 한 AI, 빅데이터, 딥러닝을 비롯한 서버 기술, 정보보호 기술, 센서 및 IoT 기술 등에서 스마트 철도와 연관된 기술 동향을 조사, 분석하는 하는 것은 매우 중요한 일이라 생각된다. 따라서 본 연구에서는 스마트 철도와 관련된 5G 기반 통신 기술 및 응용기술 들을 분석하고 신기술 동향을 고찰하여 본다. 본 연구의 결과는 스마트 철도 연구 및 구축, 스마트 철도 통신 기술의 연구 및 개발 등에 활용될 수 있을 것으로 예상된다.
The fast emerging of network technology and the high demand of computing resources have prompted many organizations to outsource their storage and computing needs. Cloud based storage services such as Microsoft's Azure and Amazon's S3 allow customers to store and retrieve any amount of data, at anytime from anywhere via internet. The scalable and dynamic of the cloud storage services help their customer to reduce IT administration and maintenance costs. No doubt, cloud based storage services brought a lot of benefits to its customer by significantly reducing cost through optimization increased operating and economic efficiencies. However without appropriate security and privacy solution in place, it could become major issues to the organization. As data get produced, transferred and stored at off premise and multi tenant cloud based storage, it becomes vulnerable to unauthorized disclosure and unauthorized modification. An attacker able to change or modify data while data inflight or when data is stored on disk, so it is very important to secure data during its entire life-cycle. The traditional cryptography primitives for the purpose of data security protection cannot be directly adopted due to user's lose control of data under off premises cloud server. Secondly cloud based storage is not just a third party data warehouse, the data stored in cloud are frequently update by the users and lastly cloud computing is running in a simultaneous, cooperated and distributed manner. In our proposed mechanism we protect the integrity, authentication and confidentiality of cloud based data with the encrypt- then-upload concept. We modified and applied proxy re-encryption protocol in our proposed scheme. The whole process does not reveal the clear data to any third party including the cloud provider at any stage, this helps to make sure only the authorized user who own corresponding token able to access the data as well as preventing data from being shared without any permission from data owner. Besides, preventing the cloud storage providers from unauthorized access and making illegal authorization to access the data, our scheme also protect the data integrity by using hash function.
2015년부터 IoT 프로토콜을 사용한 공격이 지속적으로 보고되고 있다. 다양한 IoT 프로토콜 중 공격자는 SSDP(Simple Service Discovery Protocol)를 사용하여 DDoS 공격을 시도하고 있으며, 사이버 대피소 통계로 한국은 약 100만 개의 개방형 SSDP 서버를 보유하고 있다. 인터넷에 연결된 취약한 SSDP 서버는 50Gb 이상의 트래픽을 생성 할 수 있으며 공격 위험은 점진적으로 증가한다. 최근까지도 분산 서비스 거부 공격과 분산 반사 서비스 거부 공격이 보안 문제로 대두되고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 기존 SSDP 프로토콜의 요청 패킷을 분석하여 증폭 공격을 식별하고 증폭 공격이 의심되는 경우 대응을 회피하여 다량의 응답 패킷 발생으로 인한 네트워크 부하를 방지하는 것이다.
전 세계적으로 코로나-19가 장기화됨에 따라 확산 방지와 확진자 발생 시 역학조사를 위해 각종 시설을 이용할 경우 출입자 명단 작성이 필수이다. 초기에는 수기명부로 출입자 명단을 작성함으로 개인정보 유출과 허위작성 등으로 문제점이 많았다. 수기명부의 문제점을 보완하기 위해 QR 코드에 기반한 전자출입명부 시스템으로 출입자 명단을 관리한다. 하지만 전자출입명부 시스템은 QR 코드 발급의 번거로움과 개인정보 제공 남용의 단점이 있다. 본 논문에서는 비콘을 활용한 자동 출입관리 시스템을 제안한다. 비콘은 근거리 무선 통신 장치로써 출입자가 시설 근처에 있을 때 출입자의 개인정보는 출입자 관리를 위한 클라우드 서버에 자동으로 등록한다. 이를 활용하면 추후 신종 감염병 발생 시에도 확산 방지 및 대응에 효과적일 것으로 기대된다.
본 논문에서는 코로나바이러스감염증19 사태가 국내 취업시장에 어떠한 영향을 미쳤는지에 대해 알아보기 위하여 빅데이터를 활용한 직업 관련 분석 및 시각화를 수행하였다. 빅데이터를 위한 기본 자료는 통계청 자료와 워크넷 Open API를 활용하였으며, 빅데이터 처리 과정을 거쳐 결과값을 예측을 시도하였다. 2020년도 워크넷 Open API를 통해 고용수와 통계청 자료를 통해 비교 분석 및 시각화를 실시하였고, 08년~20년 취업자수를 통해 시계열 분석 및 예측을 진행해 앞으로의 횡보를 예상해보았다. 분석한 결과 19년, 20년도를 비교 분석했을 때에는 크게 차이가 나지 않았다. 추가적으로 시계열 분석기법을 활용해 보았을 때 매년 고용수는 전체적으로 증가하고 4월에는 감소, 7월에는 증가하는 추세가 나왔다. 코로나바이러스감염증19 사태로 인해 공공기관과 언택트 시대에 따른 화상회의나 재택근무로 인해 운수·통신 취업률은 상승한다는 결과값이 도출되었고, 자영업이나 서비스 직업 등은 다른 직종에 비해 큰 감소를 보여줬으나 국가 경제 활성화에 따른 고용수는 점차 증가할 것이라 예측된다.
현재 4차 산업이 진행됨으로써 대부분의 사물들이 자율화 기능이 더해지는 시대가 오고 있다. 자율화 기술이 발전됨으로써 모든 사람들은 삶을 살아가면서 스스로 문제를 해결해 나갈수 있으며 기존의 생활속도보다 빨라지는 것을 느낄수 있을 것이다. 그래서 마트에서도 쇼핑을하면서 소비자들이 어떻게 쇼핑을 할 때 현재의 수준보다 쇼핑의 질이 높아 질지 고안해보았다. 본 과제물은 소비자들이 쇼핑을할 때 보다 편리하게 일을 처리할수도록 스마트 기능을 카트와 카운터에 추가하였다. 카트에 디스플레이와 바코드 스캐너를 부착함으로써 검색을 통해 소비자들이 원하는 물품의 가격, 위치등의 정보를 알아 낼 수 있고 현재 카트에 담긴 물품의 총 가격을 알 수 있다. 또한, 쇼핑을 마치고 계산을할 때 계산 대기줄이 길어지는 불편함을 해소하기위해 자동계산 기능이 있다. 쇼핑을 마친 소비자가 카트를 카운터로 끌고가면 카트에 저장되어 있는 쇼핑정보가 카운터의 디스플레이에 표시되고 카트와 카운터의 정보가 일치한다면 소비자가 카트에 요금을 충전해 스스로 계산을 수행할수 있다. 이런 자동화, 스마트 기능들은 소비자들의 편리함과 시간을 단축시킬수 있을 것이다.
블랙박스의 기능을 차에 접목하여 영상을 클라우드 서버를 통하여 확인 가능하며, 메모리카드를 통해 영상을 확인하는 번거로움을 줄이고 PC 및 스마트폰을 통해 실시간으로 블랙박스 영상을 확인할 수 있으며 사고 당시 사용자의 엑셀, 브레이크 작동상태 및 핸들 제어 기록 등을 확인 할 수 있다. 또한 클라우드 서비스를 활용하여 블랙박스의 영상을 인공지능 객체 인식을 통해 차량 사고의 정확한 파악과 사고처리 간편화에 목표를 두었다. 사고시 일어나는 화재, 침수, 파손 등의 블랙박스 자체의 손실이 일어나도 영상을 보존할 수 있는 대책을 마련할 수 있다. 실제 주행하는 실험조건에서 객체 인식 및 로그 기록 기능을 제공함으로써 사고 발생 즉시 정확한 전후 상황을 파악할 수 있음을 확인했다.
사물인터넷 환경에서는 기본적으로 사물에서 발생되는 데이터를 수집하기 위하여 네트워크 구성이 필수적이다. 다양한 통신 방식으로 사물의 데이터를 처리하고 있으며, 주로 블루투스, WiFi와 같은 무선 통신 방식을 주로 사용하지만, 데이터 서버에 다양한 센서 데이터를 전달하기 위해 유선/무선 통신을 혼합해서 사용하는 경우도 있다. 사물의 데이터를 수집하려면, 센서나 엣지 장치에서 발생되는 센서 데이터를 실시간으로 수집하기 위해 통신 모듈이 탑재되어야 한다. 그리고 데이터베이스로 데이터를 전달하기 위하여 소프트웨어 아키텍처가 구성되어야 한다. 센서에서 발생된 데이터를 실시간으로 데이터 베이스에 저장하고 관리할 수 있으며, 산업안전에 필요한 데이터를 추출하여 산업안전서비스 응용에 활용할 수 있다. 본 논문에서는 사물 데이터 수집을 위하여 LoRa 게이트웨이를 활용하여 네트워크 환경을 구성하였으며, LoRa 모듈로부터 전달되는 사물 데이터를 수집하기 위하여 클라이언트/서버 방식의 데이터 수집 모델을 설계하였다. 데이터 수집과 저장 관리에 필요한 자원을 데이터 누수 없이 확보하기 위하여 실시간으로 데이터 수집이 가능해야 하며, 응용서비스로는 산업안전에 필요한 위치데이터 등을 실시간으로 데이터베이스에 저장 관리할 수 있도록 설계하였다.
스마트시티 하천관리를 위해 선행된 연구에서는 도시하천관련 데이터를 수집-정제-제공하는 도시하천 통합데이터 플랫폼을 개발하였다. 이에 하천 분석을 위한 유역 유출, 하천 흐름 그리고 도시유출 등의 모듈과 하천 환경, 친수, 종합 평가 모델을 연계하여 도시하천관리 연계플랫폼으로 연구개발을 진행하였다. 본 연구에서는 스마트시티 하천관리를 위한 시나리오 기반 제방 파제 시뮬레이션 분석 결과 가시화 모듈에 관한 연구를 진행한다. 부산 EDC 지역을 대상으로 DEM, 항공영상, 위성영상, 하천 지리 정보, 하천 단면도 등의 데이터를 결합하여 하천 및 유역 전산 3D 형상 모델링을 진행한다. 또한 하천 내부 유량 및 파제 제체 모델링, 유동장 격자 모델링을 통해 제방 붕괴 범람 시뮬레이션 대상 지역을 구현한다. 해당 EDC 지역 구현 모델에 연속방정식, 운동량방정식, 수송방정식 등 지배방정식과 삼상 유동 기법 등 수치 해석 기법을 활용하여 제방 파제 시뮬레이션을 수행한다. 시뮬레이션의 침수범위 및 침수심 분포 결과는 위경도를 포함한 ASCII Grid로 반환되며 GeoServer를 통한 좌표계 설정 및 도시하천 연계플랫폼에서 가시화하는 연구를 진행하였다. 제방 파제 시나리오는 제방 높이 2m, 제방 폭 7.5m, 파제 길이 20m로 설정하여 4개의 붕괴 위치를 지정하였고, 지정된 위치에 대한 제방 파제 3D 시뮬레이션을 통해 도출된 Case 별 2D/3D 영상과 침수심 공간 분포에 대한 Raster Graphics를 전처리하여 시나리오별 침수범위-침수심을 도시하천 연계플랫폼 상에서 가시화하는 연구를 진행하였다. 도시하천 연계플랫폼의 시나리오 기반 제방 파제 시뮬레이션 모듈을 통하여 스마트시티의 제방 파제 피해 양상 및 대책 마련 의사결정 보조로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 기존 이러닝 컨텐츠 및 비대면 수업방식에 대한 문제점을 파악하고 학생들의 집중도 향상 및 수업 성취도 및 교육 효과를 높이고 웹 서버를 활용해 인공지능 수업 시스템을 설계를 제안 하고자 한다. OpenCV를 이용한 얼굴과 눈동자 추적의 기능을 사용하여 출석 및 집중도 파악하고 수업 중간에 교수자가 질문하는 문제에 음성 또는 메시지로 피드백을 유도함으로써 학습자가 온라인 수업으로 인한 지루함을 해소하고 주자별 테스트를 통해 기준 점수에 도달하지 못했을 경우 틀린 문제에 대한 교육자료 및 영상을 제공하여 학업 격차를 해소하고 학업에 대한 성취도를 향상을 높일 수 있는 인공지능 교육 프로그램 시스템 설계를 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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