• 산업과 과학
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• 제3권1호
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• pp.30-36
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• 2024

최근 다양한 산업 분야에 적용되고 있는 사물인터넷(IoT)은 자동화와 디지털화하는 과정에서 끊임없이 진화하고 있다. 그러나, IoT 장치가 구축된 네트워크에서는 중간 노드 간의 IoT 중요 정보 관련 데이터의 공유, 개인정보보호 및 데이터 무결성 등의 연구가 아직도 활발하게 연구되고 있다. 본 연구에서는 IoT가 구축된 네트워크 환경에서 중간 노드에 부담을 주지 않으면서 구현이 쉬운 블록체인 기반의 IoT 중요 정보 관리 기법을 제안한다. 제안 기법은 중간 노드에 도착한 IoT 중요 정보에 대해서 임의 크기의 무작위 값을 할당하여 탈중앙화된 P2P 블록체인이 되도록 관리한다. 또한, 제안 기법은 IoT 중요 정보의 가중치 조건에 따라 시간제한, 장치 제한 등의 라이선스를 만들어 IoT 중요 데이터 관리가 수월하여지도록 한다. 성능평가, 제안 기법은 지연시간 및 처리시간이 기존 기법보다 평균 7.6%, 10.1%가 향상되었다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제5권2호
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• pp.77-84
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• 2020

본 연구에서는 인공지능 모델에 따른 한국 프로야구의 승패 예측 분석에 관한 연구를 했다. 승리할 팀과 해당 팀의 최종 리그 순위를 예측했고, 사용자의 편의를 위해 웹사이트도 구축했다. 각 1·3·5이닝 별로 가장 정확도가 높으면서도 오차가 적은 모델을 최적 모델로 선정해 승·패 결과를 예측했고, 이를 토대로 순위표를 작성했다. 결과표는 2020년 개막인 5월 5일부터 8월 30일까지의 예측 결과를 바탕으로 작성했다. 기아타이거즈가 아닌 다른 구단끼리의 경기는 실제 결과를 사용했다. 머신러닝 모델은 KNN과 AdaBoost가 최적 모델로 선정되었으며, 실제 순위와 비교해 본 결과, 경기가 진행될수록, 예측 결과의 순위 오차가 점점 작아지는 것을 확인했다. 딥러닝 모델은 89%의 정확도를 기록했고, 머신러닝 모델과 마찬가지로 경기를 진행할수록 예측 결과 순위 오차가 작아지는 것을 확인했다. 실험 결과는 한국 프로야구 승·패 결과 예측뿐 아니라 다양한 분야에서 사용할 수 있을 것으로 사료된다. 방송국에서 야구 경기를 중계하는 중 이닝별로 인공지능 알고리즘이 예상한 승·패 여부를 중계화면에 띄울 수 있다. 시청자들에게 새로운 흥미를 일으킬 수 있을 것이고, 나아가 구단의 감독들이 이닝마다 데이터를 분석해 경기 중 유동적으로 승리하기 위한 전략을 세울 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.953-964
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• 2023

기후변화는 부정할 수 없는 오늘날 인류가 직면한 가장 시급한 과제이다. 그러나 기후변화에 대한 국민적 관심과 인식 수준은 충분치 않아 보다 적극적인 교육과 함께 이를 지원할 콘텐츠 개발이 필요하다. 특히 가치관 형성 및 윤리의식 확립이 시작되는 초·중등교육 시기부터 기후변화 교육이 활발히 이루어져야 하나 수준 맞춤형 체험기반 전문교육 콘텐츠는 많지 않은 실정이다. 본 연구에서는 학습자가 간접적으로 기후변화를 체험할 수 있도록 하는 혁신적인 교육 도구로써 해수면 상승 체험 3D 시뮬레이터를 개발하였다. 해수면 상승 요소로 기후변화로 인한 해수면 상승뿐 아니라 폭풍해일고를 함께 고려하였으며, 특히 장기 파고관측 빅데이터 분석을 통해 시뮬레이터 기능을 설계한 것을 주요 특징으로 볼 수 있다. 초·중등 학생들에게 친숙하게 접근하기 위해 게임 엔진 'Unity'를 채용하였다. 더 나아가 본 시뮬레이터를 활용한 교육 콘텐츠를 함께 제안한다.