본 연구는 스마트카드 가상화(ViSCa: Virtualization of Smart Cards) 플랫폼 기반의 모바일 결제 서비스를 제안하고 타 사례와 비교분석을 한다. 스마트카드 가상화 플랫폼 기반의 모바일 결제 서비스는 단말 가상화 기술을 이용하여 스마트카드 하드웨어를 가상화하고, 모바일 클라우드 기술을 통해 가상화된 스마트카드에 대한 통합 관리를 목표로 하는 Smart Cards as a Service (이하 SCaaS)이다. 스마트카드 가상화 플랫폼 기반 모바일 결제 서비스는 스마트카드를 가상화하여 클라우드에 저장한 후, 애플리케이션(이하 앱)을 통해 사용자 인증을 거쳐 모바일 클라우드에 저장된 스마트카드 중 한 가지를 선택하여 결제한다. 연구 범위 설정 및 사례 선정을 위해 선행연구에서 진행한 모바일 결제 서비스 분류 방식을 토대로 제안하는 서비스와 관련 있는 특징별, 서비스 유형별 그룹을 도출하였다. 공통적으로 기존 결제수단(신용카드) 정보를 모바일 기기에 저장하여 오프라인 매장에서 결제하는 특징을 지닌 것으로 나타났다. 도출된 그룹은 금융거래정보의 저장 위치에 따라 앱과 연결된 서버에 저장하는 '앱 방식'과 모바일 기기 내부의 보안요소(Secure Element, SE)에 금융거래정보가 담긴 IC(Integrated Circuit, 집적회로) 칩을 탑재하는 '모바일 카드 방식'으로, 2 가지 서비스 유형으로 나타낼 수 있다. 모바일 결제 서비스의 채택 요인 및 시장 환경 분석과 관련된 선행연구를 토대로 경제성, 범용성 보안성, 편리성, 응용성, 효율성, 총 6가지 비교분석을 위한 평가 요인을 도출하였으며, 스마트카드 가상화 플랫폼 기반 모바일 결제 서비스와 도출된 그룹에서 선정된 사례 5 가지를 비교 분석하였다.
본 논문은 기술-제도 복합시스템을 활용하여 우리나라의 전력 산업이 현재의 탄소의존 경로에 이르게 된 다양한 원인들을 역사적으로 분석하고, 우리나라 전력산업이 탄소고착에서 벗어나 지속가능한 체제로 전환할 수 있는 가능성에 대해 평가하였다. 분석의 결과 우리나라 전력산업의 탄소고착을 강화시키는 요인들은 시장, 기업, 소비자, 정부측면에 고르게 분포되어 있는 것으로 드러났다. 경제성에 근거한 대규모 발전설비를 선호하는 정부정책과 저렴한 전기요금제도, 요금 인상을 엄격히 억제하는 물가관리 시스템, 여름철과 겨울철 전력수요 급증, 탄력적인 요금제도의 부재, 유연탄과 천연가스 설비의 확대 등이 그것이다. 반면 원자력발전과 스마트 그리드를 제외하면, 탄소고착을 완화시키는 요인들은 주로 환경관련 법률이나 신재생관련 법률이다. 전력산업의 탄소배출이 전원구성에 의해 가장 큰 영향을 받고, 우리 경제가 제조업 기반의 수출 위주이며, 산업과 상업부문의 전력소비가 총 85% 이상이라는 점 등을 고려할 때, 우리나라 전력산업이 이른 시일 내에 탄소고착에서 벗어날 수 있을 가능성은 그리 높아 보이지 않는다. 따라서 우리나라 전력산업이 탄소고착을 탈피하기 위해서는 시장, 기업, 소비자, 정부 차원에서 복합적인 개선 노력이 필요하다. 우선, 시장측면에서는 주요국처럼 독점을 완화하여 적극적인 신재생에너지 확대와 소비자 선택권을 보장하는 조치가 필요하다. 기업측면에서는 적극적인 수요관리와 신재생을 포함하는 분산전원의 확대가 시급한 과제이다. 소비자측면에서는 탄소고착 완화를 위한 다양한 요금제 도입과 소비자의 의식전환 노력 등이 필요하다. 마지막으로, 정부에서는 수급계획 수립 시 중요하게 고려되지 못했던 다양한 외부 비용들, 예를 들어 환경비용, 사회적 갈등비용 등을 포함하는 제도 개선이 시급히 필요하다.
전통주는 성장할 수 있는 전기를 맞이하고 있으나 전통적인 생산방식으로 인한 표준화, 품질관리의 문제점을 안고 있다. 이에 sensor 기술과 RFID 기술을 이용하여 품질관리와 표준화문제에 접근하고자 하였다. RFID 기술은 원거리 Sensing과 즉각적인 제어로서 표준화와 품질의 고급화를 이룰 수 있는 최적화 기술이다. 본 실험에서 3차에 걸친 발효과정을 측정하였는데 발효조의 내부온도에 따라 발효종말점이 14, 17, 20일까지 달랐다. pH의 경우 발효 초기 pH가 7.89, 7.95, 7.68에서 최종 pH 3.31에서 2.96까지 급격한 pH의 강하가 이뤄졌고 이후 서서히 상승으로 진행하다 최종에 pH 3.34에 도달하였다. 총산의 경우 발효 초기 0.1, 0.2, 0.1%에서 3~4일까지 급격히 총산이 증가하였고 이후 완만한 상승이 이어지다 최종에 pH 2.3~2까지 낮아졌다. 이는 발효 기간 중에 생성된 유기산과 밀접한 관계가 있다. 당도의 측정은 발효기에 부착한 sensor를 통하여 자료를 얻었는데 발효에서 당도의 변화는 초기 급격한 상승을 이룬 다음 중간 발효에서는 점차 낮아졌고 발효 후기에 갈수록 점차 증가하는 경향을 보였다. 알코올의 측정과 총당의 측정은 아직까지 자동으로 검출이 어려워 manual 방식으로 측정하였는데, 알코올 함량은 초기에 급격히 증가하다가 발효 5일째서부터 대부분 완만한 증가를 보였고 1차 발효에서는 17.3%, 2차 발효에서는 16.7%, 3차 발효에서는 17.1%에서 발효가 완료되었다. 유리당은 1일째 4,171.44 mg%를 나타내다 초기에 급격한 감소를 보였고 10일을 전후하여 증가폭의 변화가 둔화되었다. 전체 중에 glucose가 제일 많은 함량이었고, 다음으로 sucrose, fructose 순이었다. 유기산의 경우 초기에 전체 61.48 mg%를 보이면서 발효 11일째까지 88.09 mg%를 보여 아주 완만한 상승이었는데, 이후 급격한 상승을 보였고 14일째 266.21 mg%에서 정점을 찍고 이후 완만한 진행을 보였다. 전통주의 발효에서 품질관리를 통한 전통주의 고급화 방법의 하나로 RFID 기술을 도입하여 이상발효의 차단과 적정한 sensor를 이용하여 지표로 활용, 정확한 발효과정을 판단할 필요가 있다. pH, 총산, 알코올 그리고 총당은 전통주 품질관리의 지표로 활용 가능한 바, 전통주 발효 전 과정을 monitering 하여 이상발효 유무의 중요한 지표로 활용이 가능할 것이다.
AI의 윤리의식 문제는 국제적인 것이며 지속적으로 나타나고 있다. AI는 어린아이처럼 인간의 모든 것을 습득하고 모방한다. 그러므로 현재 우리가 AI에게 요구하는 윤리의식은 먼저 인간에게 요구되는 윤리의식이며, 그 중심에는 인간에 대한 존엄성이다. 이에 본고는 AI 기술의 발전에 따른 인간의 정체성과 그 문제를 분석하고, 인간 존엄성의 신학적 전제와 특성을 변증하여, 인간의 존엄성 교육의 방향을 모색하는 연구를 진행하였다. 첫째, AI의 발전과 인간에 대해 논하였다. AI 기술의 발전은 인류의 전유물로 여겨지든 '이성 혹은 지성'을 AI이라는 기계와 공유하게 되었다. 그래서 AI 기계보다 탁월하며, 구별되는 인간성에 대한 의문이 제기된다. 둘째, 트랜스휴머니즘과 인간의 정체성에 대해 논하였다. 트랜스휴머니즘은 비효율적인 인간의 지능 개선과 인간 능력 향상을 위해, AI 기계와 인간의 결합을 주장해 왔다. 하지만 인간과 AI 기계의 결합으로 인한 인간 정체성에 대한 문제가 심각하게 제기되었다. AI 시대, 인간의 정체성은 하나님이 우리를 지으실 때 품으셨던 마음을 믿는 것이다. 셋째, 인간의 존엄성에 대한 신학적인 전제와 특성을 변증하였다. 인간의 존엄성은 세계 각국의 헌법과 국제인권조약의 핵심적 개념이다. 하지만 인간이 존엄하다는 선언적인 확신은 신학적 전제 없이는 이해하기 힘든 주장이다. 인간 존엄성의 신학적 전제는 천부로부터 생명을 부여받은 존엄한 존재라는 것에 있다. 또한 그 특성은 인간의 '선'과 '영원성'에 대한 갈망, 아름다움의 추구, 관계 속에서 행복한 존재라는 것에 있다. 넷째, 인간의 존엄성 교육의 방향을 제시하였다. 인간 존엄성 교육의 방향은 인간은 어떤 존재이며, 어떻게 생겨났으며, 얼마나 소중한 존재인지 일깨워주고, 의식하고, 최고의 가치로 받아들이게 하는 것이다. 그것은 인간의 정체성을 교육하는 것이며, 그 핵심은 어떠한 형편이든 - 빈부격차, 지식정도, 피부색깔, 성별, 연령, 장애여부 등 - 관계없이 모든 사람은 하나님의 형상, 하나님의 영광을 위한 존재로서 하나님께 매우 중요한 존재라는 것에 있다.
르네상스 이후부터 지속되어 온 재현체계에 관한 포스트모던 철학의 비판은 시각주체의 경험과 대상을 분리하고, 환경과 인간을 분리하는 이분법적인 사고체계에 관한 비판으로 궤를 같이 한다. 1960년대 포스트모던한 흐름으로 등장한 일련의 작품에서 강조된 상호작용성은 1990년대 후반 디지털 아트의 인터랙티브한 차원으로 계승되었다. 디지털 아트의 핵심적인 특성은 현장에서 관객의 참여에 따라 예측할 수 없는 결과 혹은 저마다의 미세한 변화를 반영한 무한대의 변이들을 만들어낸다는 점이다. 이 과정에서 컴퓨터 프로그램의 중요성이 부각되고, 기존 프로그램을 그대로 차용하는 것이 아니라, 아티스트가 직접 알고리즘을 작성하고 프로그래밍하는 경우 혹은 프로그래머와 협업을 통해 고유한 알고리즘을 만들어내는 경우가 점점 증가하고 있다. 프로그래밍 자체를 창작 행위로 간주해야 하는 패러다임으로 전환되는 중이라고 말할 수도 있겠다. 현재 주목받고 있는 시뮬레이션과 VR 기술은 현실의 감각과 시공간을 재현해내는 기술로 각광받고 있는데, 시뮬레이션 기술이 예술 분야에 도입되면서, 실험적인 작품들이 창작되는 중이다. 장 보드리야르가 제시한 시뮬라시옹 개념은 '어떤 현실을 본따 매우 사실적으로 만듦'을 대변하는 개념이라기보다는 '실재하는 현실과 어떤 관계를 맺고 있는 전혀 다른 현실'을 주목하게 만드는 개념이다. 이때 시뮬라시옹은 진실과 거짓의 문제를 따질 주제가 아니라, 형이상학적인 의미가 없는, 전통적인 실재와는 전혀 다른 성질의 실재를 지칭한다. 전통적인 질서에서 이미지가 실재 세계의 재현에 대응했다면, 알고리즘 아트의 시뮬레이션 이미지들 그리고 시뮬레이션된 시공간은 '체험을 용이하게 만드는 예술 형식'이라 할 수 있다. 다수의 알고리즘 아트는 상황, 현실, 생태계, 생명체 등의 복합적인 속성을 시스템으로 모델화하여 (특정 혹은 개별) 대상을 구조화하고 활성화하는 데 목표를 두고 있으며, 세계의 시뮬라시옹에 주목한다. 본 논문에서는 세계의 시뮬라시옹을 다루는 이안 쳉의 작품을 통해, 21세기 인공지능 기술의 등장과 함께 변화하고 있는 문화예술의 패러다임을 살펴보고자 한다. 또한 이안 쳉의 라이브 시뮬레이션과 같은 새로운 형식의 콘텐츠 앞에서 우리가 취해야 하는 태도 역시 논의하게 될 것이다. 사실 새로운 형식의 작품을 대면하는 순간은 전통적인 형식의 작품보다 훨씬 더 능동적인 입장을 요구한다. 본 논문이 제시하는 포스트-재현 형식의 문화예술 작품은 개인적인 경험의 순간에 이루어지는 감각과 지각 과정이 완성이나 종결로 수렴될 수 없음을 기술로 구현하고 있다. 이때 관객에게 요구되는 것은 바로 능동적 인식과 상황적 지식임을 이야기하고자 한다.
최근 생명공학 R&D의 필수 재료인 유전자원에 대한 취득과 그 이용을 규제하는 국제 규범, 즉 나고야의정서가 등장하면서 관련 분야 연구자에게 상당한 불편과 부담이 우려되고 있다. 나고야의정서가 발효함에 따라 그 동안 인류공동유산으로서 마치 공공재처럼 모든 국가가 자유롭게 사용해왔던 유전자원에 대하여 자원 보유국의 배타적 소유권이 인정되면서 자원의 취득과 이용에 대한 각국의 법적 규제가 도입되고 있다. 특히 유전자원의 해외의존도가 높은 우리나라는 보다 체계적인 대응을 해야 할 필요성이 있다. 본 논문은 연구자를 포함한 국내외 유전자원 이용자의 나고야의정서에 대한 인식 제고를 위하여, 먼저 의정서의 주요 핵심내용을 분석하고 해외 유전자원 이용을 위한 접근, 취득 및 이익공유의 전체적인 구조와 흐름을 제시함으로써 향후 적절한 대응에 도움이 될 수 있도록 구성·기술하였다. 나고야의정서에 적절하게 대처하기 위해서는 연구자 본인의 노력과 국가적인 차원에서의 지원이 동시에 필요하다. 우선 연구자는 나고야의정서 체제에서의 연구활동 진행에 관한 전체적인 틀과 각 단계별 구체적인 대응에 관한 이해를 반드시 해야 한다. 이를 토대로 유전자원 접근단계부터 이로 인해 발생한 이익의 공유단계까지 제공국의 ABS 절차에 적절하게 대응해야 한다. 이렇게 볼 때 나고야의정서로 인해 과거 대비 연구활동에 일정부분 제한이 가해지고 연구 외적인 부담이 가중되었다고 할 수 있다. 하지만 전 세계적으로 유전자원에 대한 국가의 주권을 인정하는 현 상황을 일시적인 것으로 보기는 어렵다. 나고야의정서 체제를 중심으로 자국의 유전자원에 대한 주권적 권리를 지키고자 하는 자원부국의 기조가 더 강해질 것이기 때문이다. 따라서 우리나라 환경생태분야 연구자도 본 논문의 내용을 참고하여 불필요한 피해를 입지 않기 위한 대비를 확실히 해야 할 것이다.
자동 표적 인식(Automatic Target Recognition, ATR) 기술이 미래전투체계(Future Combat Systems, FCS)의 핵심 기술로 부상하고 있다. 그러나 정보통신(IT) 및 센싱 기술의 발전과 더불어 ATR에 관련이 있는 데이터는 휴민트(HUMINT·인적 정보) 및 시긴트(SIGINT·신호 정보)까지 확장되고 있음에도 불구하고, ATR 연구는 SAR 센서로부터 수집한 이미지, 즉 이민트(IMINT·영상 정보)에 대한 딥러닝 모델 연구가 주를 이룬다. 복잡하고 다변하는 전장 상황에서 이미지 데이터만으로는 높은 수준의 ATR의 정확성과 일반화 성능을 보장하기 어렵다. 본 논문에서는 이미지 및 텍스트 데이터를 동시에 활용할 수 있는 지식 그래프 기반의 ATR 방법을 제안한다. 지식 그래프와 딥러닝 모델 기반의 ATR 방법의 핵심은 ATR 이미지 및 텍스트를 각각의 데이터 특성에 맞게 그래프로 변환하고 이를 지식 그래프에 정렬하여 지식 그래프를 매개로 이질적인 ATR 데이터를 연결하는 것이다. ATR 이미지를 그래프로 변환하기 위해서, 사전 학습된 이미지 객체 인식 모델과 지식 그래프의 어휘를 활용하여 객체 태그를 노드로 구성된 객체-태그 그래프를 이미지로부터 생성한다. 반면, ATR 텍스트는 사전 학습된 언어 모델, TF-IDF, co-occurrence word 그래프 및 지식 그래프의 어휘를 활용하여 ATR에 중요한 핵심 어휘를 노드로 구성된 단어 그래프를 생성한다. 생성된 두 유형의 그래프는 엔터티 얼라이먼트 모델을 활용하여 지식 그래프와 연결됨으로 이미지 및 텍스트로부터의 ATR 수행을 완성한다. 제안된 방법의 우수성을 입증하기 위해 웹 문서로부터 227개의 문서와 dbpedia로부터 61,714개의 RDF 트리플을 수집하였고, 엔터티 얼라이먼트(혹은 정렬)의 accuracy, recall, 및 f1-score에 대한 비교실험을 수행하였다.
2020년 코로나로 인해 테크놀러지를 사용하는 교육(온라인교육 포함)이 그 가치를 확실히 인정받았다. 교사 위주였던 예전 교습 방법이 완전히 바뀌어졌다. 주어진 교과 과정을 온라인으로 예습하고 클라스에서는 토론을 하는 "flipped 학습"이 자리를 잡아가고있다. 아프리카에서는 온라인 클라스는 현지인들에게는 상상이 되지 않는 옵션이다. 하지만 이제 기술을 통한 교육 가치가 인정받기 시작했다. 먼 학교를 가야하는 학생들을 위해 작은 분교/정보 센타가 많이 세워져야한다. 한꺼번에 모이지 못하고, 정해진 소수의 팀이 와서 거리를 두고 컴퓨터를 통해 학습을 하고, 그후에 다음 팀이 와서 학습한다. 몇대의 컴퓨터를 공유하면서 교사가 없는 상황에서도 각자 인트라넷 전자 도서관을 통해서 학습을 한다. 학생들은 생전 처음 경험하는 힉습방법이지만, 오히려 자유롭게 스스로 주도하여 배우는 것을 경험한다. 학생들뿐 아니라, 교사 훈련도 되며 커뮤니티의 정보 센타가 되어 공동체가 힘을 얻을 것이다. 이렇게 훈련된 교사, 스텝들이 곳곳에 정보센터를 세워 훈련을 확장해 나갈 수 있다. 기술과 문제 파악, 현지 적용의 몇가지 STEM 프로젝트를 통하여 스스로 배울 수 있다는 깨달음으로 학생들은 배움에 대한 기쁨을 얻는다. 지난 2-3년간수행된 3천여명에 대한 STEM/IT교육의 결과가 이를 증명하고 있다. 스스로 배움을 터득해 나가고, 먼저 배운 학생들이 인턴이 되어 다른 학생들을 가르치는 실제적인 새로운 인재상을 통하여 임파워링의 플랫폼과 연속 채널을 구축하는데는 "IT" 가 최적이다. 그동안 탄자니아의 10개 도시에서 진행된 STEM교육의 결과와 앞으로 진행될 유니세프 프로젝트와 코이카 프로젝트를 통하여 Scale-up에 대한 내용도 본 발표에서 소개된다.
달 현지 탐사를 위해 무인 이동체에 대한 연구가 지속적으로 이루어져 있으며 달 지상 관심 지역의 정확한 위치 및 맵핑을 위한 실시간 정보화 작업이 요구되고 있다. 딥러닝 영상 처리 분석 기술을 실제 로버에 적용하기 위해 소프트웨어의 통합과 최적화에 대한 연구가 필요하며 본 연구에서는 가상의 달 기지 건설현장의 영상을 실시간 분석하여 핵심 객체의 공간 정보를 자동으로 수치화하는 방안에 대한 기초 연구가 진행되었다. 본 연구를 통해 이미 구축된 영역 분할 기반 객체 인식 알고리즘을 경계 상자 기반 객체 인식알고리즘으로 변경하여 객체 인식 정확도 및 추론 속도를 개선하는 작업이 이루어졌으며, 대용량 데이터 기반 객체 매칭 학습을 위해 Batch Hard Triplet Mining 기법을 도입하고, 학습 및 추론에 대한 최적화 연구가 수행되었다. 또한 개선된 객체 인식 및 동일 객체 매칭 소프트웨어를 통합하고, 입력 이미지 내 동일 객체 자동 매칭을 시각화하는 소프트웨어를 개발하였으며, 위성 모사 촬영 영상 내 객체를 학습 데이터로, 이동체 촬영 영상 내 객체를 추론 데이터로 사용하여 동일 객체 매칭의 학습 및 추론이 이루어졌다. 본 연구의 결과는 이동체의 연속 촬영 영상을 기반 3차원 공간 정보를 구현 및 관심 공간 내 객체 위치 설정에 활용할 수 있을 것으로 사료되며, 향후 달 기지 건설 현장에서의 영상 기반 시공 모니터링 및 제어를 위한 자동 현장 및 주요 대상물 공간 정보 구축 시스템과의 연계에 기여할 것으로 기대된다.
디지털 혁신의 확산에 따라 의료 분야에서도 인공지능을 기반으로 한 혁신의료기술의 채택이 활발해지고 있다. 이에 따라 인공지능 기반 소프트웨어형 의료기기인 SaMD(Software as a Medical Device)의 출시 및 도입도 촉진되고 있지만, 의료기관의 SaMD 도입 요인에 대한 연구는 미흡한 편이다. 본 연구의 목적은 '인공지능 기반 SaMD' 도입에 대한 의료기관의 의사결정에 영향을 미치는 중요한 요인들을 찾고, 이들 요인의 가중치와 우선순위를 분석하는 것이다. 이를 위해 의료계의 기술수용 모델, 의료 인공지능 및 SaMD 등에 관한 문헌연구 결과를 바탕으로 델파이 조사를 실시하였으며, HOTE(Human, Organization, Technology and Environment) 프레임워크와 HABIO(Holistic Approach {Business, Information, Organizational}) 프레임워크를 결합하여 연구 모형을 개발하였다. 5가지 주기준과 22개의 하부기준으로 구성된 연구 모형을 바탕으로 국내 의료기관과 SaMD 공급자의 전문가들을 대상으로 AHP(Analytic Hierarchy Process) 분석을 실시하여 SaMD 도입 요인을 실증적으로 분석하였다. 본 연구의 결과, 인공지능 기반의 SaMD 도입을 결정하는 주기준의 우선순위는 기술적 요인, 경제적 요인, 인적 요인, 조직적 요인, 환경적 요인의 순으로 나타났고, 하부기준의 우선순위는 신뢰성, 진료원가 절감, 의료진의 수용도, 안전성, 최고 경영자의 지원, 보안성, 인허가 및 규제 수준의 순이었다. 특히, 신뢰성, 안전성, 보안성 등의 기술적 요인이 SaMD 도입에 있어서 가장 중요한 것으로 나타났다. 또한, 각 집단별 가중치와 우선순위를 비교·분석한 결과, SaMD 도입 요인의 가중치와 우선순위는 기관의 유형, 의료기관의 유형 및 의료기관 보직의 유형에 따라 매우 다른 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
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제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
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제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.