제4차 산업혁명 선언 이후 생산 제조 기술과 정보통신기술(ICT)이 융합된 스마트 팩토리가 큰 주목을 받고 사물인터넷(IoT) 기술 및 빅데이터 기술 등이 발전하면서 생산 시스템의 자동화가 가능해졌다. 고도화된 제조 산업에서 생산 시스템에는 예정되지 않은 성능 저하 및 가동 중지 발생 가능성이 존재하며, 가능한 한 빨리 잠재적인 오류를 감지하여 이를 복구해 안전 위험을 줄여나가야 한다는 요구가 있다. 본 연구는 유압 시스템에 부착된 다중 센서 데이터를 기반으로 장비의 고장 예측과 이상 발생 시점 예측을 결합하여 제조 설비 이상탐지를 위한 지도학습 및 비지도학습 모델을 설계한다. 지도학습 분석 방법으로 XGBoost, LightGBM, CNN 모델의 정확도를 비교하였다. 혼동행렬 기반의 평가지표를 통해 LightGBM의 예측력이 97%로 가장 우수한 것을 확인하였다. 또한 비지도 학습 분석 방법으로 MD, AE, LSTM-AE 모델을 구축하여 각 모델을 비교 분석한 결과 LSTM-AE 모델이 이상패턴을 75% 감지하여 가장 우수한 성능을 보였다. 본 연구는 지도학습과 비지도학습 기법을 종합하여 설비의 고장여부를 정확하게 진단하고 이상상황이 발생하는 시점을 예측함으로써 이상상황에 대한 선제대응을 할 수 있는 기반을 마련하여 스마트 팩토리 고도화에 기여하고자 한다.
본 연구에서는 스마트디지털 환경에서 공공도서관 이용편의성을 제고하고 이용자서비스를 개선하기 위해 디지털서비스 스마트화 추진방안을 모색하고자 하였다. 이에 디지털자료 업무 담당자 및 사서를 대상으로 디지털자료 활성화 방안과 스마트도서관에 대한 인식조사를 실시하였다. 연구 결과, 첫째, 스마트 도서관 도입은 정보 기술에 대한 관심이 높은 중소도시를 중심으로 우선 시행하고, 시간·장소에 구애받지 않는 서비스 제공에 대한 인식이 높은 광역시 및 특별자치시 지역 공공도서관으로 확산하는 방식으로 진행하는 것이 효과적으로 나타났다. 둘째, 스마트 도서관 도입의 핵심 성공요인은 단말기로부터 자유로운 콘텐츠와 이러한 서비스 이용이 가능한 사용자 전산 장비의 업그레이드인 것으로 분석되었다. 단말기는 스마트폰 등 이용자가 개인적으로 활용하지만 개방형 와이파이 등 이용자의 이동성을 보장하는 업그레이드와 5G의 도입은 필요한 것으로 조사되었다. 셋째, 스마트 도서관 도입 시 적용이 용이할 것으로 예상되는 정보기술로는 이미 일반화된 전자태그(RFID)와 더불어 빅데이터 기술인 것으로 나타났다. 그 외 광역시 및 특별자치시 지역 공공도서관 관계자들의 관심이 높은 사물인터넷(IoT) 기술 도입을 우선적으로 고려해야 할 것이다.
최근 하드웨어 연산 장치와 소프트웨어 기반 프레임워크의 발전으로 딥러닝 네트워크를 활용한 머신 태스크가 다양한 산업 분야 및 개인 IoT 장비에서의 활용이 기대되고 있다. 그러나 딥러닝 네트워크를 구동하기 위한 장치의 고비용 문제와 서버에서 머신 태스크 결과만을 전송받을 때 사용자가 요구하는 결과를 받지 못할 수 있다는 제한 사항을 극복하기 위하여 Collaborative Intelligence (CI)에서는 피처 맵의 전송을 그 해결 방법으로 제시하였다. 본 논문에서는 CI 패러다임을 지원하기 위하여 방대한 데이터 크기를 갖는 피처 맵의 효율적인 압축 방법을 실험을 통해 분석 및 제시하였다. 해당 방법은 전통적인 비디오 코덱에서의 압축 효율을 높이기 위하여 피처 맵의 재정렬을 적용하여 중복성을 높였으며, 정지 영상 압축 포맷과 동영상 압축 포맷을 동시에 활용하여 압축 효율을 높이고 머신 태스크의 성능을 유지하는 피처 맵 방법을 제시하였다. 본 논문에서는 이와 같은 방법의 분석을 통해 MPEG-VCM의 피처 압축 앵커 대비 BPP와 mAP의 BD-rate에서 14.29%의 성능이 향상됨을 검증하였다.
본 논문에서는 AI 엣지 디바이스를 이용한 스마트 팩토리 위험도 개선시스템 및 위험도 개선방법을 설계한다. 스마트 팩토리 위험도 개선시스템은 AI 엣지 디바이스를 이용하여 스마트 팩토리에서 작업자의 작업수행 과정을 수집, 분석, 예방 및 신속 대처하고, 작업자의 작업 수행시 불량률을 개선하면서 작업시 발생 가능한 위험을 저감할 수 있다. 특히 작업자 이미지 정보, 작업자 생체정보, 장비 구동 정보 및 제조된 제품의 품질정보에 기초하여 위험도 이상 조건을 설정할 수 있고, 효율적이고 정확도 높은 작업이 되도록 위험도 개선이 가능하다. 또한 스마트 팩토리 내부의 카메라 및 IoT 센서 등에서 수집된 데이터는 모두 클라우드로 보내지 않고 AI 엣지 디바이스에서 처리하고, 필요한 데이터만 클라우드 등으로 전송할 수 있으므로 처리 속도가 빠르고, 보안에 관한 문제가 적다는 장점이 있다. 추가적으로 AI 엣지 디바이스를 사용함으로써 클라우드로 데이터 전송량이 감소하여 데이터 통신비 및 데이터 전송 대역폭을 확보하는 비용이 절감되는 장점이 있다.
본 논문에서는 VCSEL (Vertical Cavity Surface Emitting Laser) 레이저를 만드는 구조와 유사한 GaAs 웨이퍼상에 MOCVD (Metal Organic Chemical Vapor Deposition) 장비로 GaAs와 AlGaAs 에피층을 형성시킨 구조를 사용한다. 3차원 공진현상에 의해 자연 발생되는 광양자테 (PQR: Photonic Quantum Ring) 소자를 건식 식각 방법인 CAIBE (Chemically Assisted Ion Beam Etching) 기술로 제작하였지만, 진공 분위기에서 진행해야 하는 문제점 때문에 저가격으로 쉽게 소자를 제작할 수 있는 방법이 연구되었고, 그 결과 인산, 과산화수소, 메탄올이 혼합된 용액의 습식식각 기술로 가능성을 확인하였으며, 이 방법을 적용하여 소자를 제작한 내용에 대해 논한다. 또한, 제작된 광소자의 스펙트럼을 측정하였고, 이 결과들을 이론적으로 해석하여 얻은 파장값과 비교한다. 광양자테 소자는 3차원 형상으로 세포를 모델링하거나, 디스플레이 분야로의 응용이 가능할 것으로 기대한다.
다양한 장비의 인터넷 연결을 지향하고 있는 사물인터넷시대에서 암호기술의 사용을 위해 암호학적으로 안전한 난수생성은 중요 요구사항이다. 특히, 생성된 난수의 안전성과 연관된 엔트로피 원은 예측하기 어려운 잡음원을 위해 부가적인 하드웨어 로직을 사용하기도 한다. 비록 성능 측면에서 좋은 결과를 나타낼 수 있으나, 부가적인 리소스의 사용에 기인한 추가적인 전력 소비 및 면적문제 때문에 기존 자원을 최대한 활용하는 엔트로피 수집방법이 요구된다. 본 논문에서 제시하는 엔트로피 원은 멀티쓰레드 프로그램을 지원하는 환경에서 부가적인 장치 없이 공통적으로 사용 가능하므로 암호기술 구현에 있어 경량화의 어려움을 완화시킬 수 있다. 또한, 제안하는 엔트로피 원이 NIST SP 800-90B에서 제시한 난수발생기를 위한 엔트로피 입력원 테스트에서 높은 보안강도를 갖는 것으로 평가 되었다.
산업현장에서의 안전사고는 언제 어디서나 발생할 수 있다. 최근 사물인터넷을 기반으로 하는 산업현장 안전관리 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. doi지만 대부분의 연구가 안전사고가 발생한 이후 조치에 대한 연구이거나 단순 모니터링을 하는데 그치는 경우가 많다. 본 논문에서는 안전사고가 발생하기 전에 안전장비를 착용하도록 안내하고 대상자를 근로자뿐만 아니라 방문자까지 관리할 수 있도록 하였다. 또한 안전사고가 발생하기 전에 사용자의 모션 및 상황을 주기적으로 감지하고 예측하여 사고에 대처할 수 있도록 하는 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 안전관리를 위한 기기를 안전모에 부착하고 사용자의 스마트폰 및 산업현장에 부착된 블루투스 비콘 기기를 이용하여 주기적으로 안전 상황을 모니터링할 수 있는 시스템을 구현하였다.
최근 들어 빅데이터와 사물인터넷 그리고 인공지능 등 다양한 서버 기반의 서비스가 온라인상에서 이루어지고 있다. 이에 따라 안정적인 서버 운영을 지원하는 IDC(Internet Data Center)의 수요도 커지고 있다. IDC는 안정적인 회선과 전력공급시설을 갖춘 서버 입주시설로써 효율적으로 구분되어진 랙 단위 서브네트워크 상에 서버를 20~30대씩 묶어 관리하는 시설이다. 여기서는 랙 단위로 서버들의 보안, 방화벽, 트래픽 등을 효율적으로 관리해주는 방법이 필요하다. 즉 라우터, 방화벽, IPS 그리고 회선속도를 제어해 주는 트래픽쉐이핑 기능과 최근 관심 분야인 VPN 기술까지 지원해야 한다. 이를 지원하기 위해 3~5종의 상용 장비를 채택할 경우 도입비용은 물론 운용관리에 큰 부담일수 있다. 따라서 본 논문에서는 5가지 기능을 하나의 랙 단위 소형 통합보안라우터에 구현하는 방법을 제시하고, 특히 IDC에서는 필수 기술인 트래픽 쉐이핑과 IPS를 융합 구현하며 이에 따른 효용성도 제시하고자 한다.
본 논문에서 혼합현실에서 공동 작업을 위한 환경 구축에 대한 연구와 웨어러블 IOT 디바이스와 연동하기 위한 방법을 제안한다. 혼합현실은 가상현실과 증강현실의 혼합되어진 형태로서 실세계와 가상세계의 물체가 동시에 보이고, 가상현실과 달리 멀미 현상이 일어나지 않고 무선 방식이라 산업현장에서 적용될 기술로 주목 받고 있다. 마이오 웨어러블 디바이스는 삼축 센서, 근전도 센서, 가속도 센서를 이용하여 팔의 회전 트래킹과 손 제스처 인식을 가능하게 하는 디바이스이다. 혼합현실 관련 다양한 연구가 진행되고 있지만 여러 사람이 함께 혼합 현실 참여할 수 있는 환경 구축, 가상 객체를 직접 손으로 조작하는 것에 대한 논의는 미비한 상황이다. 본 논문에서는 실제 산업 현장에서 혼합 현실을 적용하기 위해 공동 작업이 가능한 환경 구축 방법에 대해 연구하였고, 상호작용이 원활하게 이루어지기 위한 인터랙션 방법에 대해 논의하였다. 그 결과 2인이 동시에 혼합현실 환경에 참여하여 객체에 대한 일원화된 객체를 공유할 수 있었고, 마이오 웨어러블 인터페이스 장비를 가지고 각자 인터랙션 할 수 있는 환경을 조성하였다.
RELAP5 /MOD3/KAERl의 임계유동모델을 위한 실제적인 배출계수들을 9개의 MARVIKEN 임계유동실험 의 평가계산을 통하여 과냉각과 이상임계유동에 대하여 구하였다. 선택된 실험에는 높은 초기 과냉각도와 큰 노즐 세 장비(L/D)인 것들이 포함되었다. 코드의 평가결과는 RELAP5/MOD3/KAERI은 과냉각임계유동을 크게 예측하고 이 상임계유동은 작게 예측함을 보이고 있다. 이러한 결과들을 이용하여 임계유동모델의 실제적인 배출계수들을 반복법으로 정량화 하였다. 실제적인 배출계 수는 과냉각임계유동이 0.89 그리고 이상임계유동이 1.07로 결정되었으며 관련 표준편차는 각 각 0.0349과 0.1189이다. 본 연구로부터 얻어진 결과는 대형냉각재 상실사고의 실제적인 계통반응 계산과 비상노심냉각계통 성능평가에 적용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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