4차 산업혁명으로 인해 제조산업에 인공지능, 빅데이터와 같은 ICT 기술을 활용한 스마트팩토리의 제조 공정 자동화 및 장치 고도화 연구가 진행되고 있다. 제조 공정 자동화를 위해 스마트팩토리의 각 계층별 장치들이 유기적으로 연결되고 있으며, 이로 인해 발생 가능한 보안위협도 증가하고 있다. 스마트팩토리에서는 SIEM 등의 장비가 보안위협 데이터를 수집·분석·시각화하여 대응하고 있다. 보안위협 데이터 시각화에는 그리드 뷰, 피벗 뷰, 그래프, 차트, 테이블을 활용한 대시보드 형태로 제공하고 있지만, 이는 스마트팩토리 전 계층의 보안위협 데이터 확인에 대한 가시성이 부족하다. 따라서, 본 논문에서는 스마트팩토리 보안위협 데이터를 CVSS 점수 기반의 Likelihood와 보안위협 데이터 기반의 Impact를 활용하여 위험도를 도출하고, 히트맵 기반 스마트팩토리 보안위협 데이터 시각화 모델을 제안한다.
2019년 산업재해 현황 분석 결과 복장, 보호구의 잘못 사용으로 사고가 발생한 비율이 20%로 높은 비율을 차지했고, 전체 사고자 중 두부 손상을 입은 비율이 41%로 가장 높은 비율을 보였다[1]. 고용 노동부가 발표한 '건설현장 추락위험 일제점검 결과(2021.7)'에서는 안전모 미착용 근로자가 32.6%를 차지하였다[2]. 우리는 ICT기술을 활용해 안전모의 기능개선 가능성을 확인하였고, 안전사고를 예방하고, 빠르게 감지할 수 있는 스마트 안전모를 개발하고자 하였다. 그리고 본 연구를 통해 IoT 센서들과 딥러닝 영상분석을 이용한 스마트 안전모 서비스는 작업 전 부정착용 방지, 작업 중 위험감지, 사고 발생 시 빠른 감지를 통한 신속한 대처를 목표로 하여, 안전한 작업환경을 만들 수 있는 가능성을 제시하고자 한다.
농업은 우리의 삶에서 빼놓을 수 없는 중요한 분야이며, 농업은 토지를 이용하여 다양한 작물들을 길러 음식을 만드는 기본이라고 말할 수 있다. 이렇게 중요한 농업 분야를 ICT 분야에서 가장 이슈가 되는 기술인 인공지능 기술과 결합하여 스마트팜과 같은 농업의 디지털화를 구축할 수 있다. 이와 같은 스마트팜 구축을 위해서는 기본적으로 다양한 작물의 빅데이터를 제공하고, 이 데이터를 바탕으로 인공지능을 수행하여 다양한 결과를 제공할 수 있다. 하지만 인공지능 연구를 수행하기 위한 시스템 및 플랫폼의 부재라는 문제점이 존재한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 농업 빅데이터 관리 및 인공지능 연구 플랫폼 개발을 위한 과제를 통해 농업 빅데이터를 관리하고 인공지능을 연구자들이 손쉽게 수행할 수 있는 플랫폼을 개발하여 농업 분야의 작물 생산성 향상에 기여하고자 한다.
초고성능컴퓨터를 활용하여 전통적인 병렬처리 기반의 계산과학을 비롯하여 AI, 빅데이터 등의 ICT 기반 연구를 수행할 수 있어야 한다는 수요가 증가하고 있다. 계산과학 연구의 다양성에 맞춰 컴퓨팅 연구환경을 제공하기 위하여 한국과학기술정보연구원(KISTI)에서는 초고성능컴퓨터를 인프라로 활용하는 HPC 클라우드인 KI(KISTI Intelligent) Cloud를 개발하여 서비스하고 있다. 본 논문에서는 KI Cloud의 과금을 위한 기능의 설계 및 구현 현황을 기술하였다. 가상서버(VM) 기반의 서비스와 컨테이너 기반의 서비스의 사용량을 측정하기 위하여 Prometheus로 CPU의 사용량을 수집하여 과금 정책을 적용하고 있는 KI Cloud의 과금 기능에 대해서 살펴보도록 한다.
본 논문에서는 자동화 시대에 맞춰 실시간 영상처리 기반의 모니터 품질검수 시스템을 구현하고자 한다. 작동하는 컨베이어벨트 위에 모니터가 놓이면 아두이노(Arduino)와 웹캠(Webcam), 각종 모터, 센서 등 다양한 부품으로 영상처리를 진행하여 불량 화소 기준에 따라 불량 여부를 판별한 후 자동으로 분류된다. 기존에 노동자가 직접 불량 화소를 판별하는 방식에서 모든 과정을 ICT 기술로 통합하여 최소 비용과 시간의 효과를 발현시키는 첨단 지능형 공장으로의 변화를 주고자 한다.
ICT 기술의 빠른 발전과 함께 Internet of Things (IoT) 환경에서의 Internet Protocol (IP) 카메라의 사용률이 증가하면서, IP 카메라에 대한 개인정보 이슈와 제품의 보안성 검토 관련 소비자의 개인정보 유출 우려가 증가하고 있다. 본 논문에서는, IP 카메라에 대한 4개 종류의 Denial of Service (DoS) 공격을 통해 IP 카메라 이상 반응을 확인했다. 또한, 이 과정에서 수집한 공격 패킷 데이터를 기반으로, DoS 공격을 탐지하는 간단한 피쳐 구성과 머신러닝 모델을 제안하였다. 최종적으로, DoS 공격을 통해 실제 IP 카메라에 대한 가용성 테스트를 수행하였으며 머신러닝 알고리즘 4개 Decision Tree, Random Forest, Multilayer Perceptron, SVM에서의 DoS 공격 탐지 성능을 비교하였다.
본 논문은 스마트 축사의 공기/수질/토양 오염을 감시, 살균 및 청소할 드론과 로봇에 관한 연구이다. 서론에서는 서귀포시에서 최근에 개발되어 보급을 시작한 스마트 축사 시스템의 시범서비스와 바른전자의 사례를 통해서 시스템의 발전 방향과 문제점들을 분석한다. 본론에서는 차세대 스마트 축사의 전체 구성도와 서비스 구성표를 작성함으로써 연구개발의 방향을 모색하고, 인공지능, 빅데이터 분석, 드론, 로봇의 협동 방식의 스마트 축사를 구상하여 현존하는 스마트 축사 시스템의 문제점들을 보완하였다. 결론적으로, 본 논문은 차세대 스마트 축사의 환경오염과 자연생태계위협을 근원적으로 해결할 입체적인 감지정보처리 및 실시간으로 오염/전염병의 예방과 선제적 대응을 포함한, 축사에서 발생할 오염 및 전염병 사고/사건을 관할 당국에 신고하고 행정명령을 처리하는 ICT기반시설을 제안한다.
현재 정보 통신 기술을 기반으로 한 4차 산업 혁명의 흐름 속에 있다. 클라우드 컴퓨팅, 인공 지능, 로봇기술, 드론 등 4차 산업 혁명의 핵심 기술들은 가상 세계와 현실을 하나로 연결하는 O2O(Online To Offline) 쳬계를 구축했다. 그리고 4차 산업 혁명은 ICT 산업뿐만이 아니라 제조업, 의료업, 농업 등 다양한 산업 분야에 정보 융합 환경을 구축했다. 그중 클라우드 컴퓨팅은 정보 융합 환경을 구축하는 기본 요소로 통한다. 이로 인해 많은 기업은 클라우드 도입을 고려하고 있다. 온 프레미스 방식의 대리점 IT 인프라도 그 대상이다. 하지만 이미 오랜 시간 온 프레미스 위주의 IT 생태계가 형성되어 있으므로 전환 설계에 대한 연구와 향후 연구 방향 도출이 필요하다.
딥러닝은 인간이 탐지하기 어려운 데이터의 특징 및 패턴을 인지하고, 이들을 학습하여 데이터를 분류 및 예측할 수 있는 기술이다. 그러나 딥러닝 모델을 잘 학습시키기 위해서는 고품질의 대용량 데이터와 이들을 처리할 수 있는 방대한 컴퓨터 자원이 요구되는 것이 일반적이다. 따라서 소량의 데이터만이 존재하는 분야나 컴퓨터 자원이 한정되어 있는 상황에서는 딥러닝을 적용하기 어렵다. 본 논문에서는, 소량의 데이터로도 모델을 자신들의 태스크에 맞게 최적화시킬 수 있는 메타러닝에 대해 소개하고, 메타 러닝 기법들의 방향에 따른 Metric-Based, Model-Based 및 Optimization 기반 모델들에 대해 소개하고, 앞으로 나아가야 할 연구 방향에 대해 제시한다.
ICT 기술을 통해 데이터를 수집하고 수집된 데이터를 활용하여 시민의 삶의 질을 향상시키는 스마트시티는 대표적으로 전기, 건물, 냉난방 시스템, 교통이 있다. 스마트시티의 교통 문제를 해결하기 위하여 IoV의 데이터를 활용할 수 있으나, IoV에 대한 네트워크 공격이 급증함에 따라 블록체인을 사용하여 데이터를 안전하게 수집하고 스마트시티에 활용하는 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 스마트시티 환경의 IoV 시스템을 위한 블록체인 기반 차량 네트워크 보안 기술 연구 동향을 기술하고 향후 연구 방향을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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