전통적인 산업 분야인 자동차 산업에서 나타나는 두드러진 변화의 모습은 자동차를 운행시에 사람이 중심이었다면 이제는 다양한 편의 기능 및 자동 주행 혹은 자율 주행 기술로 인하여 점점 사람 이 아닌 자율기능 중심으로 이동하는 모습으로 발전하고 있다. 이러한 상황은 항공 산업 및 드론 시장을 비롯하여 로봇 시장 등 다양한 산업 분야로 확대되어 가고 있다. 항공 산업 중 드론 시장은 드론 운영의 무인 특성으로 인하여 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그중에서 군사용 드론은 은밀하고 기술의 특수성으로 인하여 자세한 사항들이 공개되지 못하고 있으나, 첨단 기술들의 집합체로서 드론 개발의 핵심 역할을 수행하여 왔다. 본 연구에서는 드론 분야의 주요 경쟁국인 미국을 비롯한 중국, 유럽연합의 현 상황을 알아보고, 현재 운영 중인 드론들의 특성 및 운영 제원 등을 통하여 주요국에 대한 기술 등을 상호 비교, 분석하였다.
최근 인공지능 딥러닝 분야는 컴퓨팅 자원의 높은 연산량과 가격문제로 인해 상용화에 어려움이 존재했다. 본 논문은 더블 프루닝 기법을 적용하여 심층신경망 모델들과 다수의 데이터셋에서의 성능을 평가하고자 한다. 더블 프루닝은 기본의 네트워크 간소화(Network-Slimming)과 파라미터 프루닝(Parameter-Pruning)을 결합한다. 이는 기존의 학습에 중요하지 않는 매개변수를 절감하여 학습 정확도를 저해하지 않고 속도를 향상시킬 수 있다는 장점이 있다. 다양한 데이터셋 학습 이후에 프루닝 비율을 증가시켜, 모델의 사이즈를 감소시켰다. NetScore 성능 분석 결과 MobileNet-V3가 가장 성능이 높게 나타났다. 프루닝 이후의 성능은 Cifar 10 데이터셋에서 깊이 우선 합성곱 신경망으로 구성된 MobileNet-V3이 가장 성능이 높았고, 전통적인 합성곱 신경망으로 이루어진 VGGNet, ResNet또한 높은 폭으로 성능이 증가함을 확인하였다.
본 논문은 음원 탐지 및 음원 위치를 추정하는 IoT Device 시스템에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 복수의 마이크로폰 센서로부터 수집된 음원 신호의 도달 시간차를 분석하여 음원의 방향을 정확히 검출하고, IoT 센서를 이용하여 음원의 발생방향을 추적할 수 있는 음원 방향 탐지 Device를 이용한 시스템이다. 음파를 이용하여 위치를 추정하는 기술은 예전부터 군사적 목적으로 개발되어 왔지만 현재는 이를 응용하여 방범·방재 분야 등에 많이 쓰이고 있다. 이에 따라 본 시스템의 제작을 통해 옥외에 설치한 후 여러 방향에서 음원 발생시켜 성능 시험을 실시하였다. 그 결과 음향 탐지 영역 140dB, 반응시간 1초 이내, 방향 각도 분해능 1° 이내로 매우 정확하게 동작함을 확인할 수 있었다. 향후에는 본 설계안을 바탕으로 빅데이터 분석을 통한 인공지능 알고리즘을 반영하여 보다 신뢰성을 향상시켜 상용화할 계획에 있다.
Recently, management based on statistical data has become a big issue and the importance of the statistics has been emphasized for the management innovation in the defense area. However, the Military Management based on the statistics is hard to expect because of the shortage of the statistics in the military. There are many military information systems having great many data created in real time. Since the infrastructure for gathering data form the many systems and making statistics by using gathered data is not equipped, the usage of the statistics is poor in the military. The Analytical Defense Statistics System is designed to improve effectively the defense management in this study. The new system having the sub-systems of Data Management, Analysis and Service can gather the operational data from interlocked other Defense Operational Systems and produce Defense Statistics by using the gathered data beside providing statistics services. Additionally, the special function for the user oriented statistics production is added to make new statistics by handling many statistics and data. The Data Warehouse is considered to manage the data and Online Analytical Processing tool is used to enhance the efficiency of the data handling. The main functions of the R, which is a well-known analysis program, are considered for the statistical analysis. The Quality Management Technique is applied to find the fault from the data of the regular and irregular type. The new Statistics System will be the essence of the new technology like as Data Warehouse, Business Intelligence, Data Standardization and Statistics Analysis and will be helpful to improve the efficiency of the Military Management.
IT의 급격한 발전과 더불어 소셜미디어가 많은 사용자들에게 보급되었으며, 교육적 활용가능성에 대한 논의도 지속적으로 확장되고 있다. 학습의 관점에서 소셜미디어는 학습공동체를 형성하여 집단지성을 발현하는데 기여할 수 있는 도구로 평가받는다. 본 연구에서는 대학 이러닝 환경에서 학습자들이 실시간 소셜미디어와 비실시간 소셜미디어를 활용하는 양태를 비교분석하였다. 내용분석 결과 소셜미디어의 활용유형은 크게 '학습내용', '학습지원', '형용적 표현', '잡담'으로 나뉘어졌다. 실시간과 비실시간 소셜미디어 활용결과는 학습내용, 형용적 표현, 잡담 요인에서 통계적으로 유의미하게 실시간 소셜미디어의 활용성이 높은 것으로 나타났다. 질적 인터뷰에서는 학습자들이 실시간 및 소셜미디어의 특징에 대한 다양한 의견을 제시하였다. 결론적으로, 학습자들은 대체적으로 실시간 소셜미디어를 선호하는 경향이 있었으며, 비실시간 소셜미디어는 숙고와 정리를 위해 체계적으로 활용되었다. 마지막으로 디지털 및 소셜미디어 세대에 대응하는 교육적 지원방안이 제언으로 논의되었다.
Recent trends of mobile convergence has already brought about many changes in our digitally-powered society. Especially, taking advantage of strengths of existing mobile devices and smart phones have already been established as a primary standard in the business intelligence world. Such high-powered digital devices equipped with mobile convergence functions are getting more momentum as app stores are prevailing. Basically, the app stores are administered by smart phone manufacturers, creating a new business ecosystem among app developers and end-users. However, there are paucity of studies tackling an issue about how users' repurchase intention of the apps is influenced by the service qualities of the app stores. In this respect, this study aims to investigate the effect of app store service quality on users' satisfaction and repurchase intention. As the value of loyal customers is incomparably high in app commerce, winning customers' loyalty is vital to the success of app stores. In this study, a customer is defined as one who has purchased goods or services at least once from the app stores. The proposed research model includes a number of constructs such as app perceptions, customer service, perceived ease of use, design, promotion, perceived consumer risk and connectivity. Empirical results revealed that perceived consumer risk has a negative relationship with consumer's perceived repurchase intention. All the other variables-app perceptions, customer service, perceived ease of use, design, promotion, connectivity- are found to be positively related with the repurchase intentions.
With the convergence of the information and communication technologies, a new age of technological civilization has arrived. This is the age of intelligent revolution, known as the 4th industrial revolution. The 4th industrial revolution is based on technological innovations, such as robots, big data analysis, artificial intelligence, and unmanned transportation facilities. This revolution would interconnect all the people, things, and economy, and hence will lead to the expansion of the industry. A high-density, high-capacity energy technology is required to maintain this interconnection. As a next-generation energy source, lithium-ion batteries are in the spotlight today. However, lithium-ion batteries can cause thermal runaway and fire because of electrical, thermal, and mechanical abuse. In this study, thermal runaway was induced in 72.5 Ah NCM pouch-type lithium-ion batteries because of thermal abuse. The surface of the pouch-type lithium-ion batteries was heated by the hot plate heating method, and the effect of the rate of increase in the surface temperature on the thermal runaway trigger time was analyzed using Minitab 19, a statistical analysis program. The correlation analysis results confirmed that there existed a strong negative relationship between each variable, while the regression analysis demonstrated that the thermal runaway trigger time of lithium-ion batteries can be predicted from the rate of increase in their surface temperature.
핀테크에 적용되는 소프트웨어의 규모 추정은 매우 난해하며, 오랜 시간이 소요되는 작업이기에 발주 기업과 개발 업체들이 정확하게 소프트웨어 개발 규모를 산정하기 어려운 상황이다. 일반적으로 프로젝트 관리자들의 경험과, 일반적인 기능 점수 방식에 의하여 규모를 추정하고 있다. 본 논문에서는 기능 점수 모형을 사용자 관점에서 요구 기능들을 정량적으로 산정하고, 규모를 측정하여, 실시간으로 규모를 산정하여 핀테크 개발 프로젝트에 적용할 수 있는 모델을 제안한다. 제안 모델을 통하여 개발 전에 업무량을 예상하여 규모를 측정할 수 있으며, 레이어 별 프로그램 목록을 기준으로 M/M 및 견적 금액을 산출할 수 있다. 향후 연구에서는 기존 핀테크 프로젝트의 규모 산정 데이터를 다량 확보하여 정확한 규모 산정에 대한 연구가 필요하다.
최근 IT보안의 화두가 되고 있는 가장 위협적인 공격은 APT공격이다. APT공격에 대한 대응은 인공지능기법을 활용한 대응이외에는 방법이 없다는 것이 현재까지의 결론이다. 여기서는 머신러닝 기법을 활용한 사이버위협 데이터를 분석하는 방법, 그 중에서도 빅데이터 머신러닝 프레임웍인 Scikit Learn를 활용하여 사이버공격 사례를 수집한 데이터셋을 이용하여 사이버공격을 분석하는 머신러닝 알고리즘을 구현하였다. 이 결과 70%에 육박하는 공격 분류 정확도를 보였다. 이 결과는 향후 보안관제 시스템의 알고리즘으로 발전가능하다.
IEEE 802.1 TSN(Time Sensitive Network) TG(Task Group)는 이더넷을 기반으로 지연시간 보장 및 패킷 무손실 서비스를 제공하는 기술의 표준화를 진행 중이다. 본 연구는 다양한 TSN 기술 중 패킷 포워딩 기술에 주목한다. TSN의 포워딩 기술은 크게 동기형과 비동기형으로 구분할 수 있다. 동기형은 시간 동기화 기술을 바탕으로 정해진 시간 구간을 정해진 class에 할당하는 기술이지만 대규모 네트워크에서 사용하기 어렵다. 비동기 기술은 트래픽 regulation과 class 별 스케줄링을 바탕으로 지연시간 보장을 약속하지만 필요 이상으로 복잡한 구조를 가진다. 본 논문에서는 비동기형 TSN 네트워크 구조를 보다 간단히 만들면서도 지연시간을 보장하는 방안을 제시하였다. 이를 통해 플로우의 상태를 저장하여 regulation 결정에 사용해야 하는 복잡성을 배제할 수 있었다. 이러한 간단한 구조에도 불구하고 높은 우선순위 트래픽의 최대 패킷길이를 일정 수준 이하로 제한하면 TSN의 요구사항을 만족시킴을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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