• 제목/요약/키워드: Human robot

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국방혁신4.0 기반의 일반대학의 군사학 교육체계 재설계 방안 -첨단과학기술 기반의 기술집약형 초급 간부 역량 중심으로- (A Redesign of the Military Education Structure of General Universities based on Defense Innovation 4.0 -Focused on Capabilities of Tech-Intensive Junior Officers based on Advanced S&T-)

  • 엄정호;박근석;천상필
    • 융합보안논문지
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    • 제22권4호
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    • pp.35-44
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    • 2022
  • 국방혁신4.0의 5대 추진전략 중에 군구조·운영 최적화 전략은 첨단과학기술 기반의 군구조로 혁신하고 교육훈련, 인적자원 개발 등 국방 운영분야에 첨단과학기술의 융합을 목표로 하고 있다. 또한, 미래 전장이 AI 기반의 무인·로봇전투체계, 우주, 사이버, 전자기 등으로 확장됨에 따라 이러한 전장에서 요구되는 역량을 갖춘 간부 양성이 필요하다. 특히, 미래 전장을 이끌어나갈 초급간부부터 4차 산업혁명 과학기술 기반의 핵심 첨단전력을 운영할 수 있는 역량 계발이 필요하다. 그래서 본 논문에서는 일반대학의 군사학과의 교육체계를 검토하고 국방혁신4.0과 부합되고 첨단과학기술기반의 기술집약형 간부 역량을 계발할 수 있는 교육체계 재설계 방안을 제안한다. 우선, 미래 전장에 요구되는 간부 역량을 도출하고 역량을 계발할 수 있도록 전공과 비교과 프로그램 운영 방안과 육군의 실무교육 지원 방안을 제시한다.

디지털에서 인텔리전트(D2I)달성을 위한 RPA의 구현 (Implementing RPA for Digital to Intelligent(D2I))

  • 최동진
    • 경영정보학연구
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    • 제21권4호
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    • pp.143-156
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    • 2019
  • 혁신의 유형은 단순화, 정보화, 자동화, 지능화로 분류할 수 있고 지능화는 혁신의 최상위 단계이며 RPA는 지능화의 하나로 볼 수 있다. 인공지능을 가미한 소프트웨어 로봇인 RPA(Robotic Process Automation)는 단순 반복적인 대량의 트랜젝션 처리 작업을 하는 곳에 적합한 지능화 사례이다. 이미 국내의 많은 기업들에서도 현재 운영 중에 있는 RPA는 강한조직 문화의 필요성이 증대되면서 자발적인 리더십, 강한 팀워크와 실행력, 프로답게 일하는 문화가 강조되는 상황에서 자연스럽게 핵심적 업무에 집중하기 위해 필요한 것이 무엇인지를 찾고자 하는 필요성에 따라 자연스럽게 도입이 검토되고 있다. 로봇 프로세스 자동화 또는 RPA는 구조적인 작업을 빠르고 효율적으로 처리하는 것을 목표로 인간 업무를 교체하는 기술이다. RPA는 ERP 시스템이나 생산성 도구와 같은 소프트웨어를 사용하여 사람을 모방한 소프트웨어 로봇을 통해 구현된다. RPA 로봇은 컴퓨터에 설치된 소프트웨어로 작동 원리에 의해 로봇으로 불리다. RPA는 백엔드를 통해 다른 IT 시스템과 통신하는 기존 소프트웨어와 달리 프런트 엔드를 통해 IT 시스템 전체에 통합된다. 실제로 이것은 소프트웨어 로봇이 인간과 똑 같은 방식으로 IT 시스템을 사용하고 정확한 단계를 반복하며 시스템의 API(Application Programming Interface)와 통신하는 대신 컴퓨터 화면의 이벤트에 반응하는 것을 의미한다. 다른 소프트웨어와 의사소통하기 위해 인간을 모방하는 소프트웨어를 설계하는 것은 직관력이 떨어질 수 있지만 이러한 접근 방식에는 여러 가지 이점이 있다. 첫째, 타사 응용 프로그램에 대한 개방성과 상관없이 사람이 사용하는 거의 모든 소프트웨어와 RPA를 통합할 수 있다. 많은 기업의 IT 시스템은 공통적으로 적용되는 API가 많지 않음으로 독점적이며 다른 시스템과의 통신 기능이 크게 제한되나 RPA는 이 문제를 해결한다. 둘째, RPA는 매우 짧은 시간 내에 구현될 수 있다. 엔터프라이즈 소프트웨어 통합과 같은 전통적인 소프트웨어 개발 방식은 상대적으로 많은 시간이 소요되지만 RPA는 2~4주의 상대적으로 짧은 시간에 구현할 수 있다. 셋째, 소프트웨어 로봇을 통해 자동화된 프로세스는 시스템 사용자가 쉽게 수정할 수 있다. 기존 방식은 작동 방식을 크게 수정하기 위해 고급 코딩 기술이 필요한 반면에 RPA는 상대적으로 단순한 논리 문장을 수정하거나 인간이 수행하는 프로세스의 화면 캡처 또는 그래픽 프로세스 차트 수정을 통해 지시받을 수 있다. 이로 인해 RPA는 매우 다양하고 유연하다. 이러한 RPA는 기업에서 추구하는 D2I(Digital to Intelligence)의 좋은 적용 사례이다.

Progress of Composite Fabrication Technologies with the Use of Machinery

  • Choi, Byung-Keun;Kim, Yun-Hae;Ha, Jin-Cheol;Lee, Jin-Woo;Park, Jun-Mu;Park, Soo-Jeong;Moon, Kyung-Man;Chung, Won-Jee;Kim, Man-Soo
    • International Journal of Ocean System Engineering
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    • 제2권3호
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    • pp.185-194
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    • 2012
  • A Macroscopic combination of two or more distinct materials is commonly referred to as a "Composite Material", having been designed mechanically and chemically superior in function and characteristic than its individual constituent materials. Composite materials are used not only for aerospace and military, but also heavily used in boat/ship building and general composite industries which we are seeing increasingly more. Regardless of the various applications for composite materials, the industry is still limited and requires better fabrication technology and methodology in order to expand and grow. An example of this is that the majority of fabrication facilities nearby still use an antiquated wet lay-up process where fabrication still requires manual hand labor in a 3D environment impeding productivity of composite product design advancement. As an expert in the advanced composites field, I have developed fabrication skills with the use of machinery based on my past composite experience. In autumn 2011, the Korea government confirmed to fund my project. It is the development of a composite sanding machine. I began development of this semi-robotic prototype beginning in 2009. It has possibilities of replacing or augmenting the exhaustive and difficult jobs performed by human hands, such as sanding, grinding, blasting, and polishing in most often, very awkward conditions, and is also will boost productivity, improve surface quality, cut abrasive costs, eliminate vibration injuries, and protect workers from exposure to dust and airborne contamination. Ease of control and operation of the equipment in or outside of the sanding room is a key benefit to end-users. It will prove to be much more economical than normal robotics and minimize errors that commonly occur in factories. The key components and their technologies are a 360 degree rotational shoulder and a wrist that is controlled under PLC controller and joystick manual mode. Development on both of the key modules is complete and are now operational. The Korean government fund boosted my development and I expect to complete full scale development no later than 3rd quarter 2012. Even with the advantages of composite materials, there is still the need to repair or to maintain composite products with a higher level of technology. I have learned many composite repair skills on composite airframe since many composite fabrication skills including repair, requires training for non aerospace applications. The wind energy market is now requiring much larger blades in order to generate more electrical energy for wind farms. One single blade is commonly 50 meters or longer now. When a wind blade becomes damaged from external forces, on-site repair is required on the columns even under strong wind and freezing temperature conditions. In order to correctly obtain polymerization, the repair must be performed on the damaged area within a very limited time. The use of pre-impregnated glass fabric and heating silicone pad and a hot bonder acting precise heating control are surely required.

지능형 전망모형을 결합한 로보어드바이저 알고리즘 (Robo-Advisor Algorithm with Intelligent View Model)

  • 김선웅
    • 지능정보연구
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    • 제25권2호
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    • pp.39-55
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    • 2019
  • 최근 은행과 증권회사를 중심으로 다양한 로보어드바이저 금융상품들이 출시되고 있다. 로보어드바이저는 사람 대신 컴퓨터가 포트폴리오 자산배분에 대한 투자 결정을 실행하기 때문에 다양한 자산배분 알고리즘이 활용되고 있다. 본 연구에서는 대표적 로보어드바이저 알고리즘인 블랙리터만모형의 강점을 살리면서 객관적 투자자 전망을 도출할 수 있는 지능형 전망모형을 제안하고 이를 내재균형수익률과 결합하여 최종 포트폴리오를 도출하는 로보어드바이저 자산배분 알고리즘을 새로이 제안하며, 실제 주가자료를 이용한 실증분석 결과를 통해 전문가의 주관적 전망을 대신할 수 있는 지능형 전망모형의 실무적 적용 가능성을 보여주고자 한다. 그동안 주가 예측에서 우수한 성과를 보여주었던 기계학습 방법 중 SVM 모형을 이용하여 각 자산별 기대수익률에 대한 예측과 예측 확률을 도출하고 이를 각각 기대수익률에 대한 투자자 전망과 전망에 대한 신뢰도 수준의 입력변수로 활용하는 지능형 전망모형을 제안하였다. 시장포트폴리오로부터 도출된 내재균형수익률과 지능형 전망모형의 기대수익률, 확률을 결합하여 최종적인 블랙리터만모형의 최적포트폴리오를 도출하였다. 주가자료는 2008년부터 2018년까지의 132개월 동안의 8개의 KOSPI 200 섹터지수 월별 자료를 분석하였다. 블랙리터만모형으로 도출된 최적포트폴리오의 결과가 기존의 평균분산모형이나 리스크패리티모형 등과 비교하여 우수한 성과를 보여주었다. 구체적으로 2008년부터 2015년까지의 In-Sample 자료에서 최적화된 블랙리터만모형을 2016년부터 2018년까지의 Out-Of-Sample 기간에 적용한 실증분석 결과에서 다른 알고리즘보다 수익과 위험 모두에서 좋은 성과를 기록하였다. 총수익률은 6.4%로 최고 수준이며, 위험지표인 MDD는 20.8%로 최저수준을 기록하였다. 수익과 위험을 동시에 고려하여 투자 성과를 측정하는 샤프비율 역시 0.17로 가장 좋은 결과를 보여주었다. 증권계의 애널리스트 전문가들이 발표하는 투자자 전망자료의 신뢰성이 낮은 상태에서, 본 연구에서 제안된 지능형 전망모형은 현재 빠른 속도로 확장되고 있는 로보어드바이저 관련 금융상품을 개발하고 운용하는 실무적 관점에서 본 연구는 의의가 있다고 판단된다.