오늘날 기술과 산업의 발전으로 특수건물이 늘어남에 따라 특수건물 내 화재 사고가 증가하고 있다. 그러나 정보통신기술의 빠른 발전에도 불구하고 낙후되고 실효성을 갖추지 못한 실내 화재 경보 시스템을 사용함으로 인해 인명 피해가 꾸준히 발생하고 있다. 본 연구에서는 음향경보를 이용하는 기존 실내 화재 경보 시스템이 건물 내 인원들에게 충분한 경보를 전달하지 못하는 '경보의 사각지대 문제'를 개선하고자 에지 컴퓨팅과 비콘을 활용한 화재 경보 시스템을 설계하고 구현하였다. 제안하는 개선된 화재 경보 시스템은 말단 센서 노드와 에지 노드, 사용자 애플리케이션, 서버로 구성된다. 말단 센서 노드는 실내 환경 데이터를 수집하여 에지 노드로 전송하고, 에지 노드는 전송받은 정보를 기반으로 화재 발생 여부를 모니터링 한다. 또한 에지 노드는 비콘 신호를 지속적으로 발생시켜 신호 범위 내의 사용자 애플리케이션이 설치된 스마트기기의 정보를 수집하여 서버 데이터베이스에 저장하고, 화재 발생 시 수집한 기기들의 정보를 바탕으로 모든 재실 인원에게 애플리케이션 푸시 형태로 화재 경보를 전송한다. 구현한 화재 경보 시스템의 적용 가능성을 검증하기 위해 강의실이 밀집한 대학교의 한 건물에서 신호 유효 범위 측정 실험을 진행한 결과, 에지 노드의 비콘 신호 범위 내에서 정상적으로 기기 정보를 수집하고, 수집한 정보를 바탕으로 특정 사용자들에게 신속하게 화재 경보를 전송함을 확인하였다. 이를 통해 수시로 변하는 출입자들의 정보를 유동적으로 수집하고, 이를 바탕으로 사용자와 매우 인접한 스마트기기로 경보를 전송함으로써 '경보의 사각지대 문제'를 해결하는데 적용할 수 있음을 확인하였다. 또한 실험 결과 분석을 통해 제안하는 화재 경보 시스템을 실내 공간의 특징에 따라 효과적으로 적용하는 방안을 제시하였다.
최근 인공지능을 활용한 다양한 지능형 응용서비스 개발이 활발히 진행 중이다. 특히, 제조 산업 현장에서는 인공지능 기반 실시간 예측서비스 연구가 활발히 진행 중이며 이중 화재 및 악취를 감지·예측할 수 있는 인공지능 서비스에 대한 요구가 매우 높다. 하지만 기존 감지·예측시스템은 화재 및 악취 발생 예측이 아닌 발생 후 감지 서비스가 대부분이다. 이는 인공지능 기반 예측서비스 기술이 적용되어 있지 않기 때문이다. 또한, 화재 예측 및 악취 감지·예측서비스는 초저지연 특징을 가진 서비스이다. 따라서 초저지연 예측서비스를 제공하기 위해 엣지 컴퓨팅 기술이 인공지능 모델과 결합되어 클라우드에 비해 빠른 추론 결과를 현장에 빠르게 적용할 수 있도록 개발 중이다. 따라서 본 논문에서는 제조 산업 현장에서 가장 많이 요구되는 화재 예측 및 악취 감지·예측에 사용할 수 있는 LSTM 알고리즘 기반 학습모델을 제안한다. 또한, 제안하는 학습모델은 엣지 다바이스에 구현이 가능하도록 설계하였으며 사물인터넷 단말로부터 실시간 센서데이터를 수신하고 이 데이터를 추론 모델에 적용하여 화재 및 악취 상태를 실시간으로 예측할 수 있도록 제안한다. 제안된 모델은 3가지 성능 지표를 통해 학습모델의 예측 정확도를 평가하였으며 평가 결과는 평균 90% 이상 성능을 보였다.
본질적으로 복잡하고 다양한 특성을 가지는 우리나라(도시, 농어촌, 도서산간, 섬 등)의 물 공급 시스템은 생활수준의 향상, 기후변화 및 가뭄위기, 소비환경 중심의 요구와 한정된 수자원을 잘 활용하기 위한 운영 및 관리가 매우 복잡하다. 이로 인한 수자원 고갈과 가뭄위기 등에 관련한 대책 및 방안으로 대체수자원인 지하수 활용방안들이 제시되고 있다. 따라서, 물 관리 시스템과 관련한 디지털 기술은 오늘날 플랫폼과 디지털 트윈의 도입을 통해 네트워크와 가상현실 세계의 연결이 통합되어진 4차 산업혁명 사업이 현실화되고 있다. 물 관리 시스템에 사용된 새로운 디지털 기술 "BDA(Big Data Analytics), CPS(Cyber Physical System), IoT(Internet of Things), CC(Cloud Computing), AI(Artificial Intelligence)" 등의 성장이 증가함에 따라 가뭄대응 위기와 도시 지하수 물 순환 시스템 운영이 증가하는 소비자 중심의 수요를 충족시키기 위해서는 지속가능한 지하수 공급을 효과적으로 관리되어야 한다. 4차 산업혁명과 관련한 기술성장이 증가함으로 인한 물 부문은 시스템의 지속가능성을 향상시키기 위해 전체 디지털화 단계로 이동하고 있다. 이러한 디지털 전환의 핵심은 데이터에 관한 것이며, 이를 활용하여 가치 창출을 위해서 "Digital Groundwater Technology/Twin(DGT)"를 극대화하는 방식으로 제고해야 한다. 현재 당면하고 있는 기후위기에 따른 가뭄, 홍수, 녹조, 탁수, 대체수자원 등의 수자원 재해에 대한 다양한 대응 방안과 수자원 확보 기술이 논의되고 있다. 이에 따른 "물 순환 시스템"의 이해와 함께 문제해결 방안도출을 위하여 이번 "기획 세션"에서는 지하수 수량 및 수질, 정수, 모니터링, 모델링, 운영/관리 등의 수자원 데이터의 플랫폼 동시성 구축으로부터 역동적인 "DGT"을 통한 디지털 트윈화하여, 지표수-토양-지하수 분야의 특화된 연직 프로파일링 관측기술을 다각도로 모색하고자 한다. "Digital Groundwater(DG)"는 지하수의 물 순환, 수량 및 수질 관리, 지표수-지하수 순환 및 모니터링, 지하수 예측 모델링 통합연계를 위해 지하수 플랫폼 동시성, ChatGPT, CPS 및 DT 등의 복합 디지털화 단계로 나가고 있다. 복잡한 지하환경의 이해와 관리 및 보존을 위한 지하수 네트워크에서 수량과 수질 데이터를 수집하기 위한 스마트 지하수 관측기술 개발은 큰 도전이다. 스마트 지하수 관측기술은 BD분석, AI 및 클라우드 컴퓨팅 등의 디지털 기술에 필요한 획득된 데이터 분석에 사용되는 알고리즘의 복잡성과 데이터 품질에 따라 영향을 미칠 수 있기 때문이다. "DG"는 지하수의 정보화 및 네트워크 운영관리 자동화, 지능화 등을 위한 디지털 도구를 활용함으로써 지표수-토양층-지하수 네트워크 통합관리에 대한 비전을 만들 수 있다. 또한, DGT는 지하수 관측센서의 1차원 데이터 융합을 이용한 지하수 플랫폼 동시성과 디지털 트윈을 연계할 수 있다.
지금까지 우리나라는 다양한 인구정책을 펴고 있지만 인구 통계학적 결과에 따르면 급속히 고령화가 이어지고 있고 앞으로도 더 심화 될 것으로 예상된다. 또한 많은 노인들은 열악한 경제적인 여건과 체계적이지 못한 건강관리에 노출이 되어있고 대 부분 정신적인 질환과 만성질환에 항상 시달리고 있는 상태이다. 특히 기존에 도시의 노인들은 대가족 구조에서 소가족으로 바뀌면서 가족의 소외감과 혼자 거주하는 노인 인구가 늘어나면서 이에 따른 여러 가지 사회문제가 대두되고 있다. 현재 혼자 주거하는 노인들의 건강관리는 더욱 더 이루어지지 않고 있고 또한 신체적으로나 정신적으로 매우 빈약한 관리아래 있다고 볼 수 있다. 인간은 누구나 노년기를 거쳐야 되며 우리는 노년의 과정을 신체적으로나 정신적으로 건강하게 보내게 하는데 목적이 있다. 노인의 기본적인 연령이 늘어나면서 그에 따른 복지정책과 의료정책 등 여러 측면에서 고려하여야 될 것이다. 본 연구에서는 65세 이상의 100명의 노인 인구를 대상으로 경제학적인 상황과 신체적인 건강 상태와 정신적인 건강상태를 살펴보았으며 특히 심각한 소외감과 고독감 그리고 정서적인 상황을 분석하여 보다 효과적으로 이를 해결하고자 최신 디지털 기술을 적용하기 위하여 일명 "도시형 시니어 멀티 케어존"이 실제 실효성이 있는지에 대하여 연구하였으며 이는 노인의 맞춤형 건강관리를 통하여 도움을 줄 수 있는 방향을 찾고자 연구하였다.
스마트 팩토리는 최신 정보통신기술과 제조공정이 결합된 생산시설로, 급속한 발전과 글로벌 제조업의 변화를 반영하고 있다. 로보틱스 및 자동화, 사물인터넷의 통합, 인공지능 융합기술을 활용하여 다양한 제조환경의 생산 효율성을 극대하고 있다. 하지만 스마트 팩토리 환경에서 다양한 공격기법으로 인해 보안위협 및 취약점이 발생하고 있다. 스마트 팩토리 환경에서 보안위협이 발생하면 금전적인 손해, 기업이미지하락, 인명피해가 발생하여 이에 따른 보안대응이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 스마트 팩토리 환경에서 안전한 통신을 수행하기 위한 보안 인증 메커니즘을 제안하였다. 제안한 인증 메커니즘에 대한 구성요소에서는 스마트 디바이스, 내부 운영관리 시스템, 인증 시스템, 클라우드 스토리지 서버가 있다. 스마트 기기 등록과정, 인증 절차. 이상징후 및 갱신절차를 세부적으로 설계히였다. 그리고 제안한 인증 메커니즘의 안전성을 분석하였고, 기존 인증 메커니즘과의 성능분석을 통해 대략 8%의 효율성을 확인하였다. 그리고 제안한 기술을 적용하기 위한 경량화 프로토콜 및 보안정잭에 대한 연구방향을 제시하여 보안성 향상에 도움을 주고자 한다.
본 논문에서는 투과도가 높은 OHP 필름상에 AZO 반도체 물질을 기반으로 한 광센서를 제작하여 광소자 특성 및 이를 구성하고 있는 반도체 소재의 물성에 대해 설명한다. 최근 전자소자 분야에서 주요 이슈가 되고 있는 플렉서블 광소자를 구현하기 위해서 최초로 투명하고 굽힘성이 있는 OHP 필름을 기판으로 사용하였다. 또한, 투명 전극 및 반도체 물질로 양산에 사용되고 있는 ITO는 인듐의 희소성 때문에 가격이 높다. 따라서 이 물질을 대체할 수 있는 소재를 발굴해야 하며, AZO 소재가 가능성이 있는지 Au/Al/AZO/OHP 필름 구조의 광센서 소자를 구현하여 광학 및 전기적인 특성을 평가하였다. 소자 및 이를 구성하는 소재들은 벤딩(굽힘)에 의한 물성 변화가 없었으며, 이와 같은 결과들은 차세대 소자로의 적용에 대한 가능성을 제공한다. 하지만, 양산을 위해서는 OHP 필름 표면의 미세한 스크래치를 제거해야 하며, 뿐만 아니라 광전류를 향상시킬 수 있는 재료, 구조 기반으로 최적화된 소자를 연구해야 할 것이다.
세종특별자치시는 2012년 7월 출범하였으며, 형성되던 초기에는 중앙행정기관 이전에 초점을 두었으나 지난 2019년부터 스마트도시 및 2020년 한국 뉴딜정책 추진으로 행정도시에서 4차 산업 도시로 변화하고 있다. 이에 맞게 아이덴티티 디자인을 재평가할 필요가 있다. 특히 다양한 웨어러블, 사물인터넷(IoT) 등 정보기술의 급격한 변화로 웹(web) 환경 역시 최적화된 아이덴티티 디자인을 요구하고 있다. 이처럼 정보통신기술의 발달과 최적화된 화면을 볼 수 있는 반응형 웹이 늘어나면서 사용자들에게 아이덴티티를 직관적으로 전달하고, 다른 도시와 차별적이고 공감할 수 있도록 디자인을 적용하여 연구하였다. 연구에 앞서 웹 환경의 시대적 변화와 반응형 웹에 관하여 선행연구를 살펴보았으며, 반응형 웹의 아이덴티티 디자인 분석과 미니멀리즘 특성을 단계적 적용하여 살펴보았다. 이를 토대로 반응형 아이덴티티의 미니멀리즘 특성(단순성, 반복성, 공간성)을 적용하여 제안한 설문조사를 전문가 및 비전문가를 대상으로 조사한 결과 모바일 같은 작은 웹(web) 환경에서 쉽고 직관적으로 인식할 수 있었다. 따라서 세종시 아이덴티티가 시대의 변화에 맞는 정체성이 구축되도록 다각적인 연구와 효율적인 관리 방안에 관한 연구도 계속되길 기대해 본다.
해운물류에서 컨테이너의 위치와 봉인 여부, 온도 정보 등 상태 정보를 전송하는 기술은 다수 개발되어 왔으나 전 물류환경에서 사용이 불가능 하거나 단순히 컨테이너의 정보만을 수신하여 전달하기 때문에 태그의 상태를 제어하는 등의 양방향 통신이 지원되지 않았다. 특히, 양방향 통신을 글로벌 해운물류 전 구간에서 지원하기 위해서는 태그를 식별할 수 있는 주소값이 관리되어야 한다. 이를 위해 433MHz 기반의 RFID를 개선하기 위한 연구는 "DASH 7"이라는 프로젝트 명으로 진행되었으나 근래에는 표준화나 개발참조문서 등의 진행이 더딘 상태로 더 이상 진행되지 않고 있는 실정이다. 이 논문에서는 RFID 태그에 가상 주소값을 부여하여 IP의 특징인 양방향 통신을 이용해 글로벌 해운물류에서 실시간 통신을 위한 능동형 IP-RFID 시스템 구성을 소개하고 이를 위한 처리과정 및 기능을 제안한다. 이 논문에서 제안하는 IP-RFID 시스템을 적용하면 해운물류 구간에서 실시간 상태 추적과 함께 태그의 제어에도 적용이 가능하다.
대부분의 침해공격은 악성코드를 통해 발생하고 있으며, 침해공격으로 인한 피해는 사물인터넷/사이버 물리 시스템과 연결되면서 사이버공간에만 국한되지 않고 실생활에 큰 위협이 되고 있다. 이에 따라, 다양한 악성코드 동적분석, 정적분석기술들이 연구되었는데, 악성코드 동적분석들은 결과적인 악성행위를 쉽게 확인할 수 있어 널리 사용되었으나 VM 환경탐지 시 동작하지 않는 anti-VM 악성코드가 증가하면서 어려움을 겪고 있고, 악성코드 정적분석기술들은 코드자체를 해석할 수 있어 많은 정보를 얻을 수 있으나 난독화, 패킹 기술들이 적용되어 분석가를 어렵게 하고 있다. 본 논문에서는 정적분석기술의 주요 장애물인 난독화 유형을 자동식별, 분류하는 기술을 제안한다. 특히, 제안하는 모델을 통해 알려진 패커나 알려지지 않은 패커와 상관없이 일정한 기준에 의해 모든 악성코드를 분류할 수 있는 것이 가능하다. 악성코드 분류는 다양한 활용이 가능하지만, 예를 들면 악성코드 정적 feature에 기반하여 머신러닝 기반 분석을 할 때, 전체 파일에 대해 학습 및 분석하는 방식보다 악성코드 유형별 학습 및 분석이 더욱 효과적일 것이다. 이를 위해, PE구조에서 활용 가능한 feature에 대해 지도 학습 및 비지도 학습 방식의 모델을 설계했고, 98,000여개 샘플을 통해 결과 검증을 진행하였다.
우버, 에어비앤비, 카카오택시 등 오프라인과 온라인을 연결하여 새로운 가치를 창출하는 다양한 유형의 O2O(Online to Offline) 서비스가 국내외에서 등장하고 있다. 온라인의 편리함과 오프라인의 현장성을 결합하는 O2O 서비스는 모바일, 사물인터넷, 핀테크, 빅데이터 등 ICT 기술 발전에 힘입어 관련 시장 규모도 급속도로 성장하고 있다. 본 연구에서는 국내 O2O 서비스 사례 및 현황을 살펴보고, 국내 O2O 서비스 및 산업 활성화와 관련된 이슈들을 분석하였다. 구체적으로는 O2O 산업과 관련한 법제도 규제 현황, 기존 오프라인 사업자와의 이해관계 충돌 문제, O2O 서비스 지원 기술 인프라 현황, O2O 서비스 부작용 또는 역기능 등의 쟁점을 정리하였다. 이러한 현황 및 이슈 분석에 기초하여, 최종적으로 O2O 산업 활성화 및 발전을 위한 종합적인 정책 방향을 제시하였다. 본 연구에서 제안한 이러한 정책방향이 정부 정책에 반영되어 미국, 중국 등 O2O 산업 선도국가와의 격차를 해소하고, 국내 O2O 산업의 경쟁력 강화에 기여하기를 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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