최근 4차 산업혁명과 함께 세계 제조 강국들은 침체된 제조업의 부흥을 위해 국가적 전략을 추진하고 있다. 이러한 추세에 따라 문재인 정부도 '과학기술 발전이 선도하는 4차 산업혁명'이라는 전략을 제시하였다. 4차 산업혁명을 이끄는 핵심기술인 IoT, Cloud, Big data, Mobile, AI 등의 지능정보기술은 로봇, 3D 프린팅 등과 같은 신산업의 등장과 기존 주요 제조업의 스마트화를 촉진하고 있다. 스마트공장과 같은 기술이 발전함에 따라 IoT 기반의 센싱 기술이 발전하면서 이전에는 수집할 수 없었던 다양한 데이터를 측정할 수 있게 되었고, 각 공정에서 생성되는 데이터도 폭발적으로 증가했다. 따라서 본 논문에서는 데이터 생성기를 활용하여 스마트공장에서 발생할 수 있는 가상 데이터를 생성하고, 이를 활용하여 실시간으로 불량품의 발생 원인을 분석하고 설비의 교체주기를 예측하는 방법을 설명한다.
정보 혁명에 따른 전자 정부의 등장은 공공 기록물 체계에도 영향을 미치게 되었다. 이제는 기록관리 역시 ICBM(IoT, Cloud, Big Data, Mobile) 기반의 국가기록관리체계 수립을 위한 환경으로 변화되어야 하며, 차세대 기록관리 체계로의 이행을 위해 환경 변화에 조응한 기록관리 제도의 지향으로 새롭게 출발해야 할 시기가 온 것이다. 결국 이러한 상황에서 기록관리 법체계는 과연 새로운 환경변화를 제대로 맞이하고 있는지 확인이 필요한 때가 되었다. 1999년 공공기록물 관리에 관한 법률이 제정되고 전자기록의 효율적 관리를 위해 2006년 전면적으로 개정을 시행한 이후 또 다시 10년이 지났다. 다시 한 번 기록관리법을 점검해야하는 이때, 만약 현행 법제도가 새로운 환경에 적응하지 못한다면, 현 시대에 조응할 수 있도록 전면적인 재설계가 필요할 것이다. 따라서 본 연구는 차세대 환경 변화에 따른 새로운 기록관리 법체계의 개선 방향을 제시하고 국가 기록관리 체계의 혁신을 위한 법적 토대를 마련하고자 한다.
GPR (Ground Penetrating RADAR)은 도로의 포장 상태 및 싱크홀, 지하관로를 검사하는 센서로 도로관리에 활발히 사용되는 센서이다. MMS (Mobile Mapping System)는 도로 표면과 주변 환경에 대한 정확한 정밀 도로 지도를 제공한다. 두 종류의 데이터가 동일한 지역에서 구축되면 지상과 지하의 공간정보를 동시에 구축할 수 있어서 효율적이며 육안으로 도로와 도로 주변의 중요 시설물, 지하의 관로 위치등을 파악할 수 있어서 현장에 대한 직관적인 이해가 가능하여 도로나 시설물을 관리하는데 있어서 유용한 도구가 된다. 그러나 이러한 최신 기술을 적용한 해외의 장비는 고가이며 국내 실정에 맞지 않다. 해외 개발 장비를 대체하고 향후 국산 장비를 개발할 수 있는 원천기술을 확보하기 위해 LiDAR (Light Detection And Raging)와 GNSS/INS (Global Navigation Satellite System / Inertial Navigation System)를 동기화 하고, 동일한 GNSS/INS에 GPR 데이터도 동기화 하였다. 동기화된 GPR 데이터를 취득 당시의 GNSS/INS의 위치와 자세정보를 이용하여 지오레퍼런싱을 수행하는 소프트웨어를 개발하였다. 개활지와 비개활지로 구분하여 도로 현장에서 실험을 수행하였으며, LiDAR를 통해 취득되는 3D 포인트 클라우드 데이터를 통해서 지상의 도로와 주변 시설물을 육안으로 쉽게 확인할 수 있었다. 지오레퍼런싱된 GPR 데이터도 점군데이터와 함께 3D 뷰어로 볼 수 있었으며, 지하의 시설물의 위치를 GPR 데이터를 통해 쉽고 빠르게 확인할 수 있었다.
클라우드 환경에서의 대용량 암호화 데이터 서비스를 위하여 기존의 암호화 알고리즘을 사용할 경우 데이터 암호화에 많은 시간 소요의 문제점이 대두된다. 이러한 단점을 보완하기 위해 일반적으로 부분 암호화 방법을 사용한다. 그러나 기존의 부분 암호화 방법은 암호화되지 않은 잔존 영역으로 인해 암호화된 데이터를 유추할 수 있다는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 단점을 해결하기 위해 암호화 속도를 높이면서 보안을 준수하는 부분 암호화 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 헤더 생성, 부분 암호화, 블록 셔플의 과정으로 구성된다. 1단계 헤더 생성 과정에서는 알고리즘에 필요한 헤더 데이터를 생성하고 2단계 부분 암호화 과정에서는 LEA (Lightweight Encryption Algorithm)를 이용하여 데이터의 일부분을 암호화하고 암호화하지 않은 부분의 데이터와 암호화 과정 중에 생성된 블록을 XOR하여 모든 데이터를 변형시키며, 3단계 블록 셔플 과정에서는 헤더에 저장한 셔플 데이터를 이용하여 블록을 섞어 데이터를 알아볼 수 없는 형태로 바꾸어 암호화를 수행한다. 제안하는 방법을 모바일 디바이스에 적용하여 구현한 결과 암호화한 데이터는 알아볼 수 없는 형태로 모두 바뀌어 데이터를 유추할 수 없었고, 암호 키 없이는 데이터를 복원할 수 없었다. 제안하는 방법은 블록 경량 암호화 알고리즘인 LEA에 비해 암호화 속도가 약 273% 정도 향상되어 대용량 데이터를 암호화하는데 있어 빠른 처리가 가능함을 확인하였다.
이동통신 서비스의 발달과 VoLTE 서비스 상용화 이후에 VoLTE 서비스의 품질에 대한 관심이 증가하고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 VoIP와 VoLTE 기반 음성 통신 시스템에서 품질에 영향을 미치는 요소를 계산하여 Wideband 코덱의 음성 품질 계산에 적용 할 수 있는 통합 E-model을 제안한다. 통합 E-model은 액세스 네트워크, 네트워크 특성, 단말의 사용 환경 및 이동성 등을 고려한 R 값을 계산하는 모델이다. 이에 따라 통합 E-model의 구조 및 알고리즘을 설명하고, VoLTE를 위한 최적 E-model 파라미터 적용 방안을 제안했다. 또한 시험을 위해 VoIP는 VoiceChecker와, VoLTE는 POLQA와 비교 검증을 함으로써 10% 이내의 편차를 보임을 확인했다. 제안된 모델을 이용하면 품질에 직접적인 영향을 주는 요소와 VoLTE 단말과 망 환경에 따른 음성 품질을 계산 할 수 있으므로, 실제 무선 환경에서의 직접적인 측정 없이도 품질을 미리 예측 할 수 있는 장점이 있다.
사진 촬영 당시의 외부표정요소 추정 방법에는 공선조건식 기반 후방교회법이 널리 사용되지만 초기값을 필요로 하고, 그 값에 민감하다는 단점이 있다. 본 연구에서는 초기값을 필요로 하지 않는 외부표정요소 알고리즘인 쿼터니언 기반 공간후방교회법과 PnP (Perspective-n-Point algorithm)을 소개하고 그 결과를 비교하였다. 두 결과를 비교하기 위하여 일반 스마트폰으로 취득한 영상을 사용하였고, 지상기준점 취득은 본 연구진이 보유하고 있는 하이브리드 MMS (Mobile Mapping System) 점군 자료를 이용하였다. 그 결과, 공선조건식 기반 SPR (Single Photo Resection)을 참값으로 할 때, 쿼터니언 기반 SPR이 PnP 알고리즘에 비해 자세각 추정 정확도가 높았다. 카메라 위치추정의 경우에는 두 알고리즘 모두 지상기준점과 비교했을 때 0.8m 내의 정확도를 보임을 확인하였다.
Mankind has been attempting to live a happy and safe family life in a residential space. Due to the advent of the mobile phone in the 1990s and the smart phone in the 2000s, when the information and communication age came, human life has been innovatively changed. The revolution of human civilization led to the Neolithic Revolution and the Iron Age, followed by a smart phone revolutionizing human life, and the revolution faces with the era of info-communication, smart phones became a daily life and the fourth industrial revolution. The fourth industrial revolution is an era of info-communication technology (ICT), creating a new paradigm across human life through technological developments such as artificial intelligence (AI), IoT, big data, mobile, and cloud. The smart home is actively researched in a direction to support the overall human life as a representative future residential culture paradigm. However, the study considering the needs according to the lifestyle, functional characteristics of each living space and human lifestyle of the Phono Sapiens era where smart phones live like daily life was relatively insufficient. In addition, research on smart home service design should be considered from the apartment residential space planning stage. Therefore, this study has significance in suggesting the direction of research on human-centered smart home service design considering the characteristics of each living space and resident's life-style in the smart phone era.
본 논문은 4차 산업 혁명에 필요한 핵심 IT 관련 기술을 교육하는 컴퓨터 및 소프트웨어 관련 전공의 교육과정을 분석하였다. 분석은 대학교육협의회 표준분류위원회의 대학교육 편제단위 표준분류에 따라 응용 소프트웨어와 컴퓨터과학 및 컴퓨터공학으로 분류 된 158개 전공을 대상으로 수행하였다. 해당 학과의 교육내용 중 사물인터넷과 모바일, 클라우드와 빅데이터, 인공지능, 그리고 정보보안의 분야로 구분한 교과과정의 도입 현황을 분석하였으며, 분석결과 각 교육과정 군에 대해 평균 81.6%의 전공이 관련 교과목을 교과과정에 편성한 것으로 나타났다. 교육분야별 트랙 운영 등에 가중치를 부여하여 계산한 전공별 4차산업혁명 대응지수는 100점 만점에 평균 27.5로 나타났으며, 사물인터넷 및 모바일 분야가 42.3점으로 가정 높게 나타났다.
모바일 매핑 시스템(Mobile Mapping System: MMS) 센서를 이용한 3차원 정밀지도의 구축은 자율주행 자동차 개발에 필요한 기술이다. 본 논문은 MMS LiDAR(Light Detection And Ranging) 센서를 이용하여 획득한 점군자료를 이용하여 도로주변의 3차원 객체 추출에 관한 연구를 수행하였다. 우선, MMS LiDAR 점군자료 이용하여 수치표면모형(DSM: Digital Surface Model)을 제작하고, 생성된 DSM을 기반으로 경사도 지도를 제작하였다. 추출된 경사도 정보를 이용하여 도로주변의 3차원 객체를 식별하였고, 모폴로지 필터링 기법을 이용하여 도로주변의 3차원 객체 중 총 97%의 객체를 추출하였다. 본 연구는 MMS 센서를 이용하여 획득한 공간정보자료를 기반으로 도로 주변의 3차원 객체를 추출함으로써 최근 주목받고 있는 자율주행기술의 활용성에 관한 방안을 제시하였다는데 의의가 있다.
최근 스마트 디바이스는 성인 대다수가 보유하고 있으며, 다양한 개인화 서비스가 제공되고 있다. 본 논문은 스마트 디바이스를 이용하여 보안이 요구되는 장소에 실시간으로 침입 여부를 감지하는 경량의 지능형 영상보안 시스템을 제안하였다. 제안 영상 보안 시스템은 누적영상 기반의 차 영상과 동적 배경 갱신 알고리즘을 사용하여 침입여부를 인식하였다. 침입통지는 사용자 모바일 디바이스의 어플리케이션 단위로 메시지를 전송할 수 있는 GCM (Google cloud message) 푸시서버와 전자 메일 표준 프로토콜인 SMTP (simple mail transfer protocol) 메일서버를 이용하였다. 침입자가 발생했을 경우에, GCM 푸시서버는 실시간으로 개인 모바일 디바이스에 푸시 메시지를 전송하고, SMTP 메일서버는 침입자 사진과 침입시간 전송하였다. 제안 영상 보안시스템은 영상 처리 알고리즘과 스마트 디바이스의 성능을 융합하여 다양한 지능형 영상 보안 분야에 응용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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