본 논문은 온톨로지 기반의 임무공간 개념 모델링 체계인 한국형 임무공간 개념모델 (CMMSK:The Conceptual Models of the Mission Space-Korea)을 제안한다. 모델링과 시뮬레이션을 이용하면 실제 군사 훈련을 실행할 때 발생하는 시간, 공간 그리고 경제적인 비용을 크게 줄일 수 있다. CMMS-K는 국방 모델과 시뮬레이션의 상호운용성과 재사용성을 향상시키기 위해 개발되고 있다. CMMS-K의 구조는 한국 국방 환경을 기반으로 기존 국방 개념 모델링 체계를 참조하여 생성되었다. CMMS-K의 주요 구성요소는 도메인 온톨로지, 임무공간 모델 기술 언어, 임무공간 모델링 도구, 그리고 CMMS-K 관리 시스템이다. CMMS-K 도메인 온톨로지는 개체 및 과제 온톨로지로 구성된다. 본 논문은 CMMS-K 도메인 온톨로지에 대해서 자세히 기술하고 제안된 방법의 적용 가능성을 예제를 이용하여 평가한다.
1990 년대 후반부터 다양한 디지털 통신망을 이용하여 멀티미디어 컨텐츠 서비스가 가능하게 되었다. 하지만, 멀티미디어 컨텐츠의 전달 및 이용을 위한 기반 구조들의 독자적 발전 및 다양한 통합적 관리 체계 시스템으로 인해, 멀티미디어 컨텐츠 표현 방식의 호환성 문제, 혼재하는 네트워크 전달 방식과 단말 방식의 호환성 문제 등의 잠재적인 문제점이 발생한다. 이런 문제의 대안으로 현재 존재하는 기술 및 기반 구조들 사이의 연동을 통한 큰 프레임워크인 MPEG-21이 진행 중이다. MPEG-21 의 목표는 표준화 목표를 구체화하는 것부터 진행하여, 최종적으로 “다양한 네트워크 환경과 단말기에 있어서, 투명하고 통합적으로 멀티미디어 자원의 이용을 가능하게 하는 것”이다. 본 논문에서는 현재 표준화 작업이 진행 중인 MPEG-21 을 기반으로 하는 Testbed를 제안한다. Testbed는 server, client, DIA(Digital Item Adaptation) 의 세 모듈로 구성된다. Server 의 역할은 멀티미디어 컨텐츠를 Digital Item(DI)으로 생성하고, client 가 DI를 요구할 경우 DIA 모듈을 통해서 변환된 DI를 client 에게 제공한다. DIA 모듈은 server 에서 동작되며 client로부터 요청된 DI를 분석하고 client로부터 전송된 환경 정보를 이용하여 client 환경에 적합하게 변환된 (adapted) DI를 생성하는 것이 주 기능이다. Client 는 server 에 저장되어 있는 DI를 선택하고 user preference, terminal capability 등의 필요한 정보를 server로 전송한다. Testbed 에서는 스포츠 경기의 동영상, 정지 영상, 경기 내용 역사를 기록한 파일 등의 DI를 이용한다. 표현 언어는 XML이며, HTTP 기반의 Web 환경에서 구동되도록 설계된다.스템 사이에 의미 있는 데이터 전송, 지식 획득을 위해 정보 기술 분야에서 활용해야 할 영역으로 XML Web Services, Multi-agent Systems, 전문가 컴뮤니티를 위한 그룹웨어 연구 개발에 관해 사례 중심으로 발표한다.다 신선한 공기를 넣어 주었을 때는 배의 발달이 많이 늦어져 배양 3주째에 다른 처리보다 배의 수가 훨씬 적었다. 체세포배가 발달하는 동안에는 산소를 많이 요구하지 않으나 성숙하는 동안에는 산소를 많이 요구하는 것으로 생각된다.적인 것으로 나타났다. 다만, 곡선형은 물론 직선형에서도 열교환 튜브의 배치밀도, 튜브 길이 및 두께 등의 변화에 따른 최적화 연구가 수반되어야 할 것으로 판단된다.에서 제공된 API는 객체기반 제작/편집 도구에 응용되어 다양한 멀티미디어 컨텐츠 제작에 사용되었다.x factorization (NMF), generative topographic mapping (GTM)의 구조와 학습 및 추론알고리즘을소개하고 이를 DNA칩 데이터 분석 평가 대회인 CAMDA-2000과 CAMDA-2001에서 사용된cancer diagnosis 문제와 gene-drug dependency analysis 문제에 적용한 결과를 살펴본다.0$\mu$M이 적당하며, 초기배발달을 유기할 때의 효과적인 cysteamine의 농도는 25~50$\mu$M인 것으로 판단된다.N)A(N)/N을 제시하였다(A(N)=N에 대한 A값). 위의 실험식을 사용하여 헝가리산 Zempleni 시료(15%$S_{XRD}$)의 기본입자분포로부터 %$S_{XRD}$를 계산한 결과, 16%$S_{XRD}$의 결과값을 얻을 수 있었다. 따라서, 본 연구에서 도출한 관계식들이 유효함을 확인할 수 있었다.계식들이 유효함을 확인할 수 있었다.할 때 약간의 증가
최근, 선박의 항해 안전을 지원하기 위한 다양한 시스템이 개발되고 있다. 이러한 시스템의 유용성을 검증하기 위해서는 실제 선박에 탑재하여 운용해보는 것이 가장 이상적이나 현실적으로는 많은 어려움이 존재한다. 그 대안으로 모델링 및 시뮬레이션(M&S) 기법을 적용한 유용성 검증 방법이 요구된다. 현실과 가장 가까운 선박 조종 시뮬레이터(FMSS)는 구축비용이 수억에서 수십억에 달하는 등 매우 고가이고, 운용을 위한 전문 인력이 필요하다는 한계가 존재한다. 이러한 이유로, 본 논문에서는 이산사건 시스템 명세(DEVS) 형식론 기반의 선박 항해 모델링 및 시뮬레이션을 통한 항해 안전 지원 시스템을 검증하기 위한 방법을 제안한다. 그 첫 단계로 SES/MB 프레임워크를 기반으로 항해 시뮬레이션 아키텍처를 설계하고, DEVS 형식론을 기반으로 선박 핵심 장비 및 항해사 에이전트를 모델링하는 것에 관한 내용을 기술한다. 이러한 내용을 바탕으로 선박 항해 시뮬레이션 시스템을 구현하고, 다양한 시나리오를 통해 충돌회피 시뮬레이션 등과 같은 항해 안전 지원 요소의 효과도 평가가 가능할 것으로 판단된다.
M2M(Machine to Machine) 통신은 사람이 직접적으로 간섭하지 않더라도, 네트워크 통신을 경유하여 비즈니스 응용프로그램과 장치가 서로 의사소통을 수행한다. 본 논문에서 수행한 연구의 목적은 IMS(IP Multimedia Subsystem) 기반의 M2M 수평 서비스 플랫폼을 이용하여, M2M 게이트웨이를 사용하는 IMS 네트워크 코어를 통해 M2M 장치와 M2M AS(Application server)를 연결하는 것이다. IMS는 모바일 사용자에게 IP 멀티미디어 서비스를 제공하기 위해 3rd Partnership Project (3GPP)의 무선 표준기구가 정의한 아키텍처 프레임 워크이다. 본 논문에는 MSRP를 이용한 IMS기반의 수평적 M2M 네트워크 서비스 플랫폼의 설계와 구현이 기술되어 있다. 그리고 프로토콜과 기본 아키텍쳐를 요약하였으며, 아키텍쳐의 호출 흐름과 각 프로세스에서의 작동 요소, 아키텍쳐의 설계에 관한 자세한 설명을 제공한다. 또한, 제안하는 플랫폼의 설계와 구현 과정, 사용된 각각의 도구, 구성 요소의 선택과 그것의 중요성에 관한 설명이 서술되어 있다. 또한, M2M 게이트웨이, M2M 응용 프로그램 서버, 오픈 IMS 코어, 비즈니스 응용 프로그램과 M2M 장치를 설계하고 구현하는 방법을 설명한다.
비행시험 운용절차는 유도무기 비행시험 시스템 설계 및 구현을 위한 중요 산출물의 하나로서 비행시험 진행 단계별 임무계획, 수행방법, 안전대책 등을 포함한다. 유도무기체계 개발이 첨단화, 전략화 됨에 따라서 유도무기 비행시험은 점차 복잡화, 광역화 되고 있다. 이에 따라 시험안전을 확보하기 위해서는 비행시험 운용절차의 신뢰성 증대가 요구되었다. 특히, 새로운 개념의 비행시험 수행을 위해서 시험 전 불확실성을 예측하고 대비할 수 있도록 비행시험 운용절차 설계에서 M&S 기법의 적용을 통한 검증이 필요하게 되었다. 관련 연구로서 비행시험의 최적 프레임워크 개발 연구와 비행시험 프로세스 모델기반 개선 연구들이 발표되었지만, 상위 개념의 프로세스를 중심으로 한 결과로서 하위 수준의 비행시험 자원과 연동하는 비행시험 운용절차에 직접 적용하기에는 구체성이 부족하였다. 또한, 기존의 문서기반으로 구성된 비행시험 운용절차는 시험자원의 거동과 성능에 대한 분석능력의 한계로 시험자원의 중복과 누락, 직관적이지 않는 표현으로 운용자 간의 의사소통 저하, 그리고 다수의 비행시험에 적용하기 위한 확장성 부족 등의 문제가 발생하였다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 모델기반 시스템공학(MBSE) 기법의 적용을 통한 유도무기 비행시험 운용절차의 설계 방법을 제안하였다. 구체적으로 이전의 비행시험 정보를 기반으로 비행시험 진행 단계와 수행방안을 정의한 후, 요구사항으로부터 시험자원의 임무수행을 SysML 모델 기반으로 구성한 템플릿으로 제공하였다. 또한 시뮬레이션 분석을 통해서 정상상황과 비상상황에 대한 최적의 수행절차를 도출하였으며, 사례 적용을 통해서 검증하였다. 본 연구를 통해서 시험자원의 거동과 성능에 대한 분석능력의 증대로 신뢰성이 향상되었고, 다수의 비행시험에 적용할 수 있는 확장성으로 효율성이 증대되었으며, 향후 개발 예정인 유도 무기 비행시험에도 지속적으로 활용할 수 있다.
본 논문은 현재 중소기업을 대상으로 추진 중인 스마트공장 보급·확산사업의 현황을 진단하고, 중소기업 관점에서 중소기업 제조 혁신을 위한 발전 방향을 모색한다. 본 논문의 주요 결론은 다음과 같다. 첫째, 스마트공장 보급·확산사업은 추가적인 시장 창출과 공급망 개선을 전제로 추진되어야 한다. 둘째, 스마트공장 보급·확산사업은 "생산·공정"의 효율화를 넘어 "R&D"나 "판로"와 연계되는 새로운 사업을 창출하는 것을 지향해야 한다. 셋째, 공정기술이 기업 경쟁력으로 직결될 수 있는 분야를 중심으로 스마트공장 구축을 우선 지원할 필요가 있다. 본 논문에서는 미국의 제조혁신연구소(Manufacturing Innovation Institute)의 사례를 참조하고, Pisano and Shih (2012)의 제품·프로세스 혁신 프레임워크를 사용하여 다음 네 가지 정책과제를 제시한다. 첫째, 스마트공장 추진 전략을 양적 확산 위주에서 질적 고도화로 전환한다. 둘째, 각 업종별로 중견·중소기업 중심의 공통기술개발과 표준화된 데이터 교환 및 업무교류 시스템 구축, 납품업체 중심의 조달시스템 운영 등을 추진한다. 셋째, 신기술·신사업 모델의 구현을 위해 기존 중소기업과 창업·벤처기업과의 제휴 및 협업, M&A를 장려한다. 넷째, 스마트공장의 세부 항목을 지수화하여 스마트공장 보급 전략의 적절성과 정책 지원의 문제점을 신속히 파악하고 보완한다.
본 연구에서는 산업용 사물인터넷(IIoT)의 맥락에서 포그 컴퓨팅(Fog Computing, FC)를 위해 특별히 고안된 혁신적인 인지 사물인터넷(Cognitive IoT) 프레임워크를 제안한다. 본 논문에서는 인지 IoT 플랫폼의 복잡한 설계 및 기능적 아키텍처에 초점을 맞추고, 이 아키텍처는 서비스 제공, 인지 의사결정, 분산 모니터링 및 제어와 같은 핵심 구성 요소를 원활하게 통합하는 것을 제안한다. 이 플랫폼의 중요한 측면은 기계 학습(ML) 및 인공 지능(AI)을 통합하는 것으로, 다양한 산업 애플리케이션에서 운영의 유연성과 상호 운용성을 향상시켜 실시간 기계 상태 모니터링에 중점을 둔 예측 유지보수-서비스(Predictive Maintenance-as-a-Service, PdM-as-a-Service) 모델을 통해 제시된다. 이 모델은 실시간 데이터 분석을 활용하여 유지보수 및 관리 작업을 수행함으로써 전통적인 유지보수 접근법을 뛰어넘고, 실증적 결과는 포그 컴퓨팅 환경 내에서 플랫폼의 효과성을 입증하며, 산업용 IoT 애플리케이션 분야에서의 변혁적 잠재력을 보여 IIoT 플랫폼 개발에 기여 하는 연구이다.
본 연구에서는 딥러닝 기반 다중 객체 추적 모델을 활용하여 수중드론으로 촬영된 영상으로부터 특정 해역의 조식동물 현존량을 추정하는 방법을 제안한다. 수중드론 영상 내에 포함된 조식동물을 클래스 별로 탐지하기 위해 YOLOv5 (You Only Look Once version 5)를 활용하였으며, 개체수 집계를 위해 DeepSORT (Deep Simple Online and real-time tracking)를 활용하였다. GPU 가속기를 활용할 수 있는 워크스테이션 환경에서 두 모델의 성능 평가를 수행하였으며, YOLOv5 모델은 평균 0.9 이상의 모델의 정확도(mean Average Precision, mAP)를 보였으며, YOLOv5s 모델과 DeepSORT 알고리즘을 활용하였을 때, 4 k 해상도 기준 약 59 fps의 속도를 보이는 것을 확인하였다. 실해역 적용 결과 약 28%의 과대 추정하는 경향이 있었으나 객체 탐지 모델만 활용하여 현존량을 추정하는 것과 비교했을 때 오차 수준이 낮은 것을 확인하였다. 초점을 상실한 프레임이 연속해서 발생할 때와 수중드론의 조사 방향이 급격히 전환되는 환경에서의 정확도 향상을 위한 후속 연구가 필요하지만 해당 문제에 대한 개선이 이루어진다면, 추후 조식동물 구제 사업 및 모니터링 분야의 의사결정 지원자료 생산에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
그 동안의 기업 정보화 성과 관련 연구들은 정보화 자체의 구축 완성도 및 그 재무적 효과에 초점을 맞추고 있어 정보화의 방향성이 경영전략을 지원할 수 있는지에 대한 연구가 미흡하였다. 기업의 정보화를 통해 기업의 경영전략 이행이 주도될 수 있는지, 주요 메커니즘 요인과 정보화 성과와의 연관관계 대한 검증이 필요하며, 이는 정보화 성공요인들을 경영학적 관점으로 재해석하는 연구가 필요하다는 것을 의미한다. 본 연구는 국내 대표적인 IT서비스 기업의 사례를 중심으로 3가지 선택, 학습 그리고 조정 메커니즘 관점에서 기업이 정보화 성과창출 과정에서 어떠한 메커니즘 요인이 적용되고 있는지에 대한 문제를 중심으로 연구하였다. 본 연구를 수행한 결과 8개의 명제를 도출하였다. 기업의 주체는 정보화 성과 실현을 위해 조직의 정보역량 확보를, 조직 분권화 문제 해결을 위해서는 정보화 투자를 가장 중요한 전략적 요인으로 선택하였다. 또한, 산업 내 경쟁이 치열해질수록 정보화 투자가 기업의 전략 실행의 활용 수단으로 전환되었고, 공식화된 프로세스나 정보기술을 통해 투자 의사결정 활동이 이루어지고 있었다. 조직의 차별화된 역량은 기술지식 습득을 중심으로 이루어지며 조직의 지식은 정보시스템을 통해 전사로 확대되고 있음을 알 수 있었다. 그리고 정보화 변화관리와 외부 협력업체 관리가 조직의 중요한 조정 요인으로 인식되고 있음을 발견하였다. 본 연구의 시사점은 선행 정보화 성과 관련 연구에서 실증적으로 다루지 못한 메커니즘 요인에 대해 직접적으로 사업 담당 임원, 정보화 담당 임원 등의 경험을 바탕으로 사례연구를 진행했기 때문에 IT서비스 기업의 정보화 성과를 위해 중점적으로 관리해야 할 요인들에 대해 실무적인 시각을 제공해 줄 수 있다고 생각하며 IT서비스 기업에 대해 최초로 SER-M 프레임워크를 적용하였기 때문에 정보화 성과 창출을 위한 메커니즘 요인에 대한 보다 깊은 이해와 경험적 사례를 바탕으로 타 산업군의 기업에도 적용할 수 있는 학문적인 기여를 제공할 수 있다고 생각된다.
스마트온실에서 사용하고 있는 다양한 종류의 수경배양액 관리와 관련하여 ICT 기술을 활용한 작물생육 기반 배양액 제어시스템 개발을 위하여, 본 연구에서는 작물 생육단계별 시용배양액의 성분변화를 모니터링하고 이들 실측 데이터를 바탕으로 한 클라우드 기반 데이터 분석시스템을 설계하였다. 수집한 데이터 분석 및 시스템 구축을 위하여 인공광 스마트 온실에서 사용하는 관행의 무기 배양액, 기존 액비 및 폐기 농업부산물 유래 제조액비 등 수종의 배양액을 공시하였으며, 수경재배 작물 생육단계별 시용 배양액내 성분 변화패턴을 모니터링하였다. 발색법에 의한 흡광광도법을 활용하여 $NH_3-N$, $NO_3-N$, $NO_2-N$, $SiO_2$, $PO_4^{3-}$ 및 Cu 등 총 9종의 성분농도 변화를 산출하고 작물의 기초 생육량을 조사하였다. 각 작물의 기초 생육량 데이터는 오픈스택 클라우드 시스템에서 생성된 가상머신(Virtual machine)에 관계형 데이터베이스를 구축하여 수집 항목별로 분류 저장하였다. 저장된 작물별 배양액의 성분변화와 생육량 데이터는 노드제이에스(Node. js) 웹 프레임워크(Framework)를 통해 매주 수집된 데이터를 가시화하여 제공한다. 클라우드 기반 데이터베이스를 구축을 통하여 배양액 성분 실측치 비교와 작물 생육상황은 사용자 스마트 디바이스(Smart devices)를 활용, 작물종과 배양액 성분을 순차적 선택하고, 각 데이터의 비교 및 분석을 시계열 그래프로 실험 결과를 가시화할 수 있도록 하였다. 본 연구에서 개발한 클라우드 기반 데이터 분석시스템 스마트온실내 수경배양액 성분변화 및 재배 작물의 생육을 정기적으로 모니터링한 실측치를 기반으로 데이터베이스를 구축한 것으로 시설재배지나 인공광 스마트온실 등 다양한 농업현장에서 생육관리를 위하여 활용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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