최근 통신 및 센서 기술의 발달로 인해 초연결 시대로 접어들고 있다. 특히, 정보통신기술이 다른 분야의 산업과 융합하면서 사물인터넷, 빅데이터, 클라우드와 같은 새로운 산업분야들이 등장하고 있다. 이러한 산업들은 소프트웨어에 대한 비중이 높은 산업으로 이에 따라 소프트웨어 인력에 대한 수요가 급증하고 있다. 하지만 대학 교육 과정은 이러한 변화에 적극적인 대응이 부족하고 전통적인 교육과정에서 벗어나지 못해 산업 수요와의 미스매치가 발생하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 4년제 대학의 소프트웨어 교과목을 조사하고 기업 관점에서의 대학의 소프트웨어 과정에 대한 인식을 조사하고자 한다. 또한, 대학과 기업 간의 소프트웨어 교육 과정에 대한 중요도 분석으로 대학의 교과 과정 현장 적합도를 도출하고자 한다. 최종적으로 현장에 적합한 소프트웨어 교육 과정 모델 설계 전략을 제시하고자 한다.
본 논문은 사물인터넷을 사용하여 원격으로 도어록과 주변 디바이스를 제어하는 스마트 도어록 시스템을 개발하였다. 사물인터넷은 인터넷망을 사용하여 사람과 사물, 사물과 사물 간에 상호 소통을 돕는 지능형 시스템으로 최근 하드웨어 기술의 발전과 빅데이터 등으로 인하여 주목받고 있는 기술이다. 이러한 사물인터넷 기반인 스마트홈 시스템을 응용하여 구현한 스마트 도어록 시스템은 서버인 라즈베리 파이와 도어록, 센서를 사용하여 구현하였다. 이 스마트 도어록 시스템은 스마트폰으로 라즈베리 파이 서버에 접속하여 도어록을 제어할 수 있도록 하였다. 또한 스마트폰으로 센서를 통해 사람의 접근을 확인하고, 도어록 주변을 카메라로 촬영하여 실시간으로 확인할 수 있도록 하였다.
본 연구에서는 AR글래스를 활용한 실시간 캐릭터 트래킹을 개발한다. 실시간 캐릭터 네비게이션은 특정하지 않은 공간을 가상 캐릭터가 이동하면서 안내를 해야 해서 일반적인 마커 기반 AR로는 불가능하다. 이를 대체하기 위해서 디지털 트윈 기술을 기반으로 하는 마커리스 AR 시스템을 개발하였다. 기존 마커리스 AR은 GPS, 비컨 등의 하드웨어를 기반으로 운영되기 때문에 위치에 대한 정확도가 낮고 시스템에서 처리하는 시간이 길어져 실시간 AR 환경에서는 신뢰도가 낮은 문제가 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 SLAM 기법을 활용하여 공간을 3D 개체로 구성하고, 디지털 트윈 기반의 마커리스 AR을 구성함으로써 실시간 AR 환경에서 별도의 하드웨어 개입 없이 AR 구현이 가능하게 된다. 이러한 실시간 AR 환경 구성은 여수박람회, 순천시 잡월드, 순천만 정원박람회 등 관광지에서 캐릭터를 이용한 트래킹 시스템을 구현을 가능하게 하였다.
본 연구에서는 Nreal에서 개발한 AR글래스를 활용한 실시간 캐릭터 네비게이션을 개발한다. 실시간 캐릭터 네비게이션은 특정하지 않은 공간을 NPC 캐릭터가 이동하면서 안내를 하기 때문에 일반적인 마커 기반 AR로는 불가능하다. 이를 대체하기 위해서 디지털 트윈 기술을 기반으로 하는 마커리스 AR 시스템을 개발하였다. 기존 마커리스 AR은 GPS, 비컨 등의 하드웨어를 기반으로 운영되기 때문에 위치에 대한 정확도가 낮고 시스템에서 처리하는 시간이 길어져 실시간 AR 환경에서는 신뢰도가 낮은 문제가 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 SLAM 기법을 활용하여 공간을 3D 개체로 구성하고, 디지털 트윈 기반의 마커리스 AR을 구성함으로써 실시간 AR 환경에서 별도의 하드웨어 사용 없이 AR 구현이 가능하게 된다. 이러한 실시간 AR 환경 구성은 순천만 정원, 순천 드라마촬영장 등 관광지에서 캐릭터를 이용한 네비게이션 시스템 구현을 가능하게 하였다.
본 연구는 사고현장에서 화학물질로 인해 발생한 사고지점의 피해면적을 식생지수로 산출하는 방안을 연구하였다. 자료수집은 두 종류의 드론을 활용하였으며, 사진측량기법을 적용한 3차원 점군자료에서 피해면적을 산출하였다. 다중분광센서의 분광대역 정보를 활용하여 제작한 정사영상을 토대로 식생지수 영상을 제작하였고, 임계값에 따른 피해면적의 결과로 사고현장에 대한 통계를 분석하였다. 근적외선 밴드 기반의 식생지수 Kappa 값은 0.79, 녹색 밴드 기반의 식생지수는 0.76으로 화학물질사고 조사현장에서 식생지수를 활용한 피해면적 분석 방법을 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
최근 네트워크 환경이 확장되면서 스마트 기기 보급이 지속해서 증가하고 있다. 스마트 폰, 스마트 패드, 웨어러블 등 스마트 디바이스의 보급을 통해 스마트기술과 IT융합 기술에 많은 변화를 주고 있다. 스마트기술의 발전은 4차산업 기술의 핵심적인 요소이다. 4차산업 혁명은 IT융합과 스마트 디바이스를 이용하여 주거, 산업, 생산 환경에 지능적 요소를 추가하여 새로운 서비스 기반 산업을 확장 시켰다. 스마트 홈, 스마트 팩토리, 스마트 팜, 스마트 헬스케어 등 스마트기술을 이용한 다양한 서비스 제공에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히 스마트 홈은 사물인터넷 기기의 보급 확산과 센서 기술, 컨트롤 기술, 애플리케이션, 데이터 관리, 클라우드 서비스 성장에 따라 급성장하고 있다. 스마트기술을 이용한 스마트 홈 서비스는 거주자에게 편리하고, 유익한 서비스 및 환경 제공이 가능하다. 스마트 홈 서비스는 기존 홈 네트워크 서비스 문제점을 보완했지만 여전히 미비한 점이 많이 있다. 즉 스마트 디바이스 보급과 공급자 위주의 서비스 개발 및 서비스 연동은 사용자 환경과 사용자 상태를 고려한 서비스 제공에 한계를 가지고 있다. 이러한 문제점을 보완하기 위해 본 연구에선 고령자 상황을 고려한 스마트 홈 서비스 시스템을 제안한다. 제안방법은 기존 스마트 홈 서비스 제공 방법에 고령자 상황과 상태 정보를 반영하여 서비스를 지원한다. 또한, 서비스 지원 확장을 통해 지역 서비스 및 외부 서비스를 적절하게 지원하여 사용자에게 적합한 서비스 제공을 목적으로 하고 있다.
Remote sensing는 각종 센서를 이용하여 지표면, 물, 요소 기술에 대해 비접촉, 비파괴적인 방법으로 필요한 정보를 얻어내는 기술이다. 이들 기술은 센서 등의 요소 기술 뿐만 아니라, 센서를 탑재하는 플랫폼과 정보 통신 기술(ICT) 등을 복합적으로 이용한다. 특히 농업 분야에서는 ICT를 중개로 기상이나 토양 등의 환경 정보와 작물 정보를 측정하여 수치화하고 클라우드 컴퓨팅에 의해 생산 단계뿐만 아니라 유통 및 소비 단계까지 관리하는 스마트 농업에 크게 기여한다. 식물을 측정하기 위해서는 비파괴 비접촉 bioimaging (remote imaging)을 포함한 식물기능 remote sensing 기술개발이 필요하다. 또한 식물 과학 분야에서도 유전자 세포 수준에서 개체 수준까지를 대상으로 한 bioimaging 연구가 활발히 진행되고 있다. 최근 들어 표현형 연구를 통해 환경과 유전자형의 관계를 구명하는 phenomics 연구가 활발히 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 식물기능 원격탐사의 기술동향, 식물진단 및 식물환경응답해석과 식물 phenomics 연구현황에 대해 고찰하였다.
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.
스마트 그리드는 기존 전력망에 ICT기술을 접목하여 소비자와 전력 공급자 간 양방향으로 실시간 정보를 교환함으로써 에너지를 효율적으로 사용 할 수 있는 시스템이다. 수요반응(DR, Demand response)은 전기사용자가 전력시장 가격이 높거나 전력계통 위기일 때 절약한 전기를 전력시장에 판매하여 금전으로 보상받는 제도이다. 본 논문은 스마트 미터(Smart Meter)를 사용하여 실시간으로 수요 정보를 계측하고 이를 클라우드 서버로 전송하는 전력량 계측 데이터 전송장치와 전력 IT 시스템을 개발하였다. 본 논문에서 개발된 전력량 계측 데이터 전송장치는 한국전력 데이터와 측정 오차가 없는 신뢰성이 있는 데이터를 제공하기 위해 Raspberry Pi 3에 연결된 빛 센서를 이용하여 한국전력 계측기의 전력량 단위마다 깜박이는 램프의 횟수를 계측한다. 전력량 계측 데이터 전송 장치는 표준 통신 프로토콜인 OpenADR 2.0b를 사용한다. 계측된 데이터는 LTE, WiFi 통신망을 통해 VEN, VTN, 계산 프로그램으로 구성되는 전력 IT 시스템의 MySQL DB에 저장된다. 개발된 전력량 계측 데이터 전송 장치는 전력계통 위기가 발생할 때 급전지시를 내려 피크감축 DR을 실행한다. 개발한 전력량 계측 데이터 전송 장치는 기존 스마트 미터링의 계측시간이 15분으로 고정되는 것과 달리 사용자가 1분 단위로 조절할 수 있는 장점을 갖는다.
세계 최초의 정지 궤도 해양관측 센서인 Geostationary Ocean Color Imager (COMS/GOCI)가 측정하는 가시광선 영역의 파장대 ($0.4-0.9{\mu}m$)는 대기 구성성분(기체상 또는 입자상)에 의하여 영향을 받기 때문에 이에 대한 보정이 필요하다. 특히, 대기중에 존재하는 미세입자인 에어러솔은 그 물리 화학적 특성의 다양함으로 인하여 태양광과 반응하는 과정이 상당히 복잡하게 나타나므로, 정확한 해양 관측을 위하여 대기 에어러솔과 복사 과정의 상호작용에 대한 정확한 이해가 필요하다. 본 연구에서는 알려진 대기 에어 러솔 특성 자료를 이용하여 에어 러솔의 물리 적, 광학적 특성을 분석하였다. 여기서 얻어진 에어러솔 특성 값들은 복사전달 모델을 이용하여 다양한 환경 조건하(에어러솔의 종류와 양)에서 위성센서가 측정하는 이론적인 복사량과 에어러솔의 관계를 분석하는데 사용되었다. 복사전달모델 분석결과, 위성 자료 분석에서 잘못된 에어러솔의 광학 특성값의 사용으로 인한 오차는 에어러솔 광학 두께($\tau$)가 0.2보다 작은 범위에서는 비교적 작은 값을 나타내나 0.2보다 크게 되는 경우 지속적으로 증가하였다. 추가로 위성 관측값과 복사전달 모델에 의하여 계산된 값의 차이가 최소인 에어러솔 타입의 광학 특성값을 이용하여 ($\tau$)와 ${\aa}ngstr{\ddot{o}}m$ exponent 를 도출한 결과는 기존의 표준 알고리즘보다는 지상관측자료와의 비교적 잘 일치하고 있는 것으로 나타났다. 따라서 위성 관측자료에서 에어러솔 분석함에 있어서 에어러솔 타입에 따른 광학적 특성값의 중요성은 매우 크다고 할 수 있다. 이러한 결과들은 궁극적으로 향후 발사될 COMS/GOCI의 관측 자료를 이용한 대기 에어러솔 분석이나 대기 효과 보정에 있어서 도움이 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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