현대인의 생활은 대부분 실내에서 생활하고 있으며, 실내 거주공간을 쾌적화하기 위한 다양한 시스템을 설계하고 제어하고 있다. 제어기 설계에 있어서 중요한 인자는 온도, 자연광, 실내조명, 공간 넓이 등이 중요한 인자이며 이들 인자들 사이의 상관관계를 규명하여 쾌적제어기를 설계하고 있다. 본 논문에서는 온도, 습도 그 외에 실내 환경에 영향을 주는 조도와 실내 공간 넓이에 대한 기류 센서 등의 센서모듈을 설계하여 실내 환경에 대한 정보를 획득 한 뒤 실내에 사람의 유무에 대한 정보를 기준으로 PMV(Predicted Mean Vote) 규격화를 통하여 실내 환경을 쾌적하게 제어하는 시스템을 설계하였다. 또한, LonWorks 기반의 전력선 통신을 이용하여 실내조명을 제어하며, 공조용 에어컨을 제어할 수 있는 LonWorks 기반의 무선 리모콘을 설계하여 에어컨을 제어하고 원격 모니터링 기능을 수행하는 지능형 제어시스템을 제시하고자 한다.
머신러닝과 딥러닝 등 인공지능 기술의 급속한 발전은 행정-정책 분야에도 영향을 확대하고 있다. 이 논문은 데이터분석과 알고리즘의 발전으로 자동화된 구성과 운용을 설계하는 인공지능 시대의 정책의사결정에 관한 탐색적 연구이다. 이 연구의 의의는 정책의사결정에서의 주요 연구 중 하나인 정책 문제의 문제구조화를 기반으로 하여, 문제정의가 잘 구조화된 정도에 따른 유형으로 이론적 틀을 구성하여 성공과 실패 사례를 구분하고 분석해서 시사점을 도출하였다. 즉 문제구조화가 어려운 유형일수록 인공지능을 활용한 의사결정의 실패 혹은 부작용의 우려가 크다는 것이다. 또한 알고리즘의 중립성여부에 대한 우려도 제시하였다. 정책적 제언으로는 우리나라 인공지능 추진체계구축 시 기술적 측면과 사회적 측면의 전문가들이 전문적으로 역할을 하는 소위원회를 병렬적으로 두고 이 소위원회들이 종합적, 융합적으로도 작동할 수 있는 운영의 묘를 발휘하는 거버넌스 추진체계 구축이 필요함을 제시하고 있다.
Purpose - The purpose of the study is to propose a theoretical framework of cross-border e-commerce ecosystems based on blockchain technology. The ecosystem includes five systems, namely, crossborder supply chain intelligent system, cross-border logistics system, cross-border payment system, cross-border product quality traceability system and cross-border customs supervision system. Design/methodology - This study firstly derived the main improvement factors for the new ecosystem based on blockchain through prior research and expert interviews on cross-border e-commerce. Then explored the use of virtue of decentralization, anti-counterfeiting traceability, consensus mechanism, smart contract and other means of the core technology of blockchain to overcome the bottleneck of cross-border e-commerce development among Korea, China, and Japan. Finally, proposed valuable implications in both theoretical and practical perspectives. Findings - As a result, we combined with the problems existing in cross-border e-commerce among Korea, China and Japan, this paper proposes a solution based on blockchain. On this basis, it constructs a cross-border e-commerce ecosystem among these three countries, including five systems. In addition, we discuss the main problems existing in the current blockchain, such as low transaction concurrency, security loopholes, and inconsistent standards, the corresponding countermeasures are proposed from the technical level, security level and industry standards. Originality/value - This study is the first to apply the blockchain technology to solve the cross-border e-commerce problems in Korea, China and Japan, which is of pioneering significance in both literature and practice. Block chain technology is in the ascendency. This study provides technical solutions for promoting the development of cross-border e-commerce import and export trade between Korea, China and Japan.
클라우드 서버를 이용한 IoT 응용 개발은 네트워크로 연결된 하드웨어에 데이터 송수신 지연, 네트워크 트래픽, 실시간 처리 지원을 위한 비용 등의 문제가 발생한다. 엣지 클라우드 기반 플랫폼에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 빠른 데이터 전달이 가능하도록 뉴로모픽 하드웨어를 사용할 수 있다. 본 논문에서는 FPGA상에서 스파이킹 뉴럴 네트워크를 위한 모델 최적화 기법을 제안한다. 뉴로모픽 하드웨어에 최적화된 네트워크 모델 파라미터를 자동 조정하는 것에 초점을 맞추었다. 정확도에 대한 사용자 요구사항을 기반으로 더 높은 성능을 보이도록 최적화를 수행한다. 성능 분석 결과, 기존의 오픈 프레임워크에서 지원하는 고정 기법과 달리 사용자의 요구사항을 모두 만족하였으며 수행시간 측면에서 더 높은 성능을 보였다.
오늘날 디지털 미디어 환경은 개인화, 상호작용, 키네시스로 특정 지어진 새로운 디지털 미디어 패러다임으로 전환되고 있다. 이러한 변화에 따라 도시 환경에서 중요한 역할을 수행하는 미디어 스킨에도 변화가 요구되고 있다. 따라서 본 연구는 디지털 미디어 패러다임 전환에 따라 새로운 개념의 사용자 참여형 미디어 스킨 모듈을 제안하는 것을 목적으로 한다. 본 연구를 위해 생물학적 패러다임에 대한 이론적 고찰을 통해 개인화, 상호작용, 키네시스로 대표되는 새로운 디지털 미디어 패러다임의 특성으로부터 주요 세부 요소를 도출했다. 도출된 요소를 기반으로 미디어 스킨의 한계점을 파악하고, 이를 극복할 수 있는 새로운 디지털 미디어 패러다임 기반의 미디어 스킨을 제안했다. 본 연구에서 제안하는 미디어 스킨은 모듈 조합형 미디어 스킨으로 사용자가 쉽고 빠르게 다양한 형태의 미디어 스킨을 직접 조형할 수 있고, 지능화된 모듈 간의 상호작용을 통해 다양한 콘텐츠를 창출할 수 있다. 본 연구는 향후 미디어 스킨 개발을 위한 지침으로 공헌할 것으로 기대된다.
국토해양부는 1999년 국가 ITS 아키텍쳐를 개발하여 ITS 표준의 밑그림, 관계기관 ITS 계획 설계의 기본틀로 활용하여 왔다. 이후 새로운 ITS 서비스의 등장, 서비스를 구현하는 요소기술의 발전과 사업추진환경의 변화에 따라 국가 ITS 아키텍쳐에 대한 수정의 필요성이 대두되었다. 본 연구는 국가 ITS의 구현에 ITS 아키텍쳐가 어떻게 기여하였으며, 어떤 문제점을 가지고 있는지 평가하고, 새로운 사회적, 기술적 환경을 반영하여 국가 ITS 아키텍쳐의 정비방안을 제시하고자 하였다. 본 연구에서는 국가 ITS 아키텍쳐 개발의 접근방법을 결정하기 위하여 절차지향 접근방법과 객체지향 접근방법의 장단점과 적용사례를 검토하였으며, 적용성이 검증된 절차지향 접근방법을 선정하였다. 기존 한국형 국가 ITS 아키텍쳐 모형에 대한 평가, ITS 사업에서의 활용성을 검토하여 국가 ITS 아키텍쳐의 개념을 정의하였다. 그에 따라 새로운 국가 ITS 아키텍쳐는 ITS 서비스, 논리아키텍쳐, 물리아키텍쳐, 사업아키텍쳐로 구성되도록 하였다. 후속 연구에서는 국가 ITS 아키텍쳐를 완성하는 작업이 우선 이어져야 할 것이며, 나아가 개발된 국가 ITS 아키텍쳐를 교통체계지능화사업에 참여하는 관계자가 준수하도록 유도하기 위한 활용방안 및 ITS 관계자가 국가 ITS 아키텍쳐의 내용을 쉽게 이해할 수 있도록 국가 ITS 아키텍쳐의 배포, 홍보, 교육체계가 구축되어야 할 것이다.
본 연구는 스마트팜 환경에서 진행된 혁신적인 연구로, 딥러닝을 기반으로 한 질병 및 해충 탐지 모델을 개발하고, 이를 지능형 사물인터넷(IoT) 플랫폼에 적용하여 디지털 농업 환경 구현의 새로운 가능성을 탐색하였다. 연구의 핵심은 Pseudo-Labeling, RegNet, EfficientNet 등 최신 ImageNet 모델과 전처리 방식을 통합하여, 복잡한 농업 환경에서 다양한 질병과 해충을 높은 정확도로 탐지하는 것이었다. 이를 위해 앙상블 학습 기법을 적용하여 모델의 정확도와 안정성을 극대화했으며, 평균 정밀도(mAP), 정밀도, 재현율, 정확도, 박스 손실 등의 다양한 성능 지표를 통해 모델을 평가하였다. 또한, SHAP 프레임워크를 활용하여 모델의 예측 기준에 대한 깊은 이해를 도모하였고, 이를 통해 모델의 결정 과정을 보다 투명하게 만들었다. 이러한 분석은 모델이 어떻게 다양한 변수들을 고려하여 질병 및 해충을 탐지하는지에 대한 중요한 통찰력을 제공하였다.
스마트팩토리 (smart factory)를 비롯한 IIoT (industrial internet of things) 산업 분야에서는 최근 지능 정보화 기술의 발달로 전자기기들을 복합적으로 결합하여 설치하는 경우가 많다. 이와 같은 복합시설로부터 발생되는 전자파가 다른 기기 및 서비스에 영향을 주어 전자파 영향이 안전의 문제로 연결될 수 있으므로 복합시설 제어 시 발생하는 전자파간섭 (EMI; electromagnetic interference) 및 전자파적합성 (EMC; electromagnetic compatibility) 문제는 반드시 해결해야 할 필수 요소이며, 복합시설의 산업 육성을 위한 전자파 안전관리 기반이 마련되어야 한다. 이에 본 연구에서는 복합시설 등의 전자파 안전관리 대책 기반 조성을 위해 국가표준으로 개발된 전자파 안전관리 가이드라인에 의해 태양광 복합시설의 안전관리 실증을 수행하였다, 그 결과 태양광 전자파 안전관리를 통해 전자파 위험도를 관리 수준으로 낮추었으며, 국내 복합시설 전자파 안전관리 제도 마련을 위한 정책적 방안을 제시하였다.
본 연구는 국내 간호학 분야에서의 인공지능에 관한 인식 및 활용에 관한 연구의 동향을 파악하고, 인공지능 관련 후속 연구 방향을 제시하기 위하여 시행된 주제범위 문헌고찰 연구이다. Arskey와 O'Malley의 방법론적 기틀을 사용하였으며, 2010년부터 2023년까지 출판된 연구를 분석하였다. 최종 분석에 포함된 연구는 총 20편으로, 간호분야에서 인공지능 관련 연구는 2020년 이후에 증가하였으며, 국내 학술지에 발표된 서술적 연구가 대부분을 차지하였다. 인공지능 연구의 관련변수는 간호임상분야와 관련된 변수가 가장 많았으며, 문헌의 주제는 인공지능 인식 및 활용준비도, 간호적응, 인공지능 관련 간호윤리로 축약되었다. 본 연구는 국내 인공지능 연구 현황을 체계적으로 분석하고 추후 연구 방향을 제시했다는 데에 의의가 있다. 국내 간호 임상 및 교육 현장에서 인공지능을 활용할 수 있는 역량을 개발하고 그 효과를 확인하기 위한 후속연구를 제언한다.
최근 4차 산업혁명과 함께 인공지능 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 이전의 그 어느 때보다도 기술의 발전이 빠르게 진행되고 있는 추세이다. 이러한 인공지능 환경에서 양질의 지식베이스는 인공지능 기술의 향상 및 사용자 경험을 높이기 위한 기반 기술로써 중요한 역할을 하고 있다. 특히 최근에는 인공지능 스피커를 통한 질의응답과 같은 서비스의 기반 지식으로 활용되고 있다. 하지만 지식베이스를 구축하는 것은 사람의 많은 노력을 요하며, 이로 인해 지식을 구축하는데 많은 시간과 비용이 소모된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 기계학습을 이용하여 지식베이스의 구조에 따라 학습을 수행하고, 이를 통해 자연어 문서로부터 지식을 추출하여 지식화하는 방법에 대해 제안하고자 한다. 이러한 방법의 적절성을 보이기 위해 DBpedia 온톨로지의 구조를 기반으로 학습을 수행하여 지식을 구축할 것이다. 즉, DBpedia의 온톨로지 구조에 따라 위키피디아 문서에 기술되어 있는 인포박스를 이용하여 학습을 수행하고 이를 바탕으로 자연어 텍스트로부터 지식을 추출하여 온톨로지화하기 위한 방법론을 제안하고자 한다. 학습을 바탕으로 지식을 추출하기 위한 과정은 문서 분류, 적합 문장 분류, 그리고 지식 추출 및 지식베이스 변환의 과정으로 이루어진다. 이와 같은 방법론에 따라 실제 지식 추출을 위한 플랫폼을 구축하였으며, 실험을 통해 본 연구에서 제안하고자 하는 방법론이 지식을 확장하는데 있어 유용하게 활용될 수 있음을 증명하였다. 이러한 방법을 통해 구축된 지식은 향후 지식베이스를 기반으로 한 인공지능을 위해 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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