최근 우리가 살고 있는 정보화 사회의 가장 중요한 화두 중 하나로 "스마트"가 떠오르고 있으며 통신 및 사회간접자본 분야 등을 포함한 사회의 여러 영역이 이 주제로 빠르고 접근하고 있다. 국내에서는 전력분야에서의 우선접근이 비교적 성공적인 평가를 받고 있으며 물공급 분야는 이제 막 그 첫발을 내 딛고 있는 것이 현실이다. 이러한 관점에서 본 연구는 "스마트 워터 그리드" 서비스를 위한 프레임? 개발에 그 목적이 있다. 연구의 절차로, 우선 국내외 관련 연구가 조사되었고, "스마트 워터 그리드" 서비스를 구성하는 4 기술요소가 정의 되었다. 4 기술요소분야 각각에 대해 프레임? 모델링이 수행되었고 그 결과로 각각에 대한 TRM이 제시된다. 또한 4 요소영역을 아우르는 전체 서비스에 대한 종합적 TRM이 제시되고 본 논문에서 제시되는 프레임? 모델과 유사 모델을 비교하면서 차별성 있는 연구내용의 전개와 두 모델의 연계컨셉이 정의되었다. 엔터프라이즈 통합모델, 즉, 매크로 레벨부터 마이크로 레벨 적용과 서비스를 온전히 커버하기위해 필요한 두 모델의 합체운영 컨셉과 이러한 상호연계성 위에서 작용하는 마이크로 레벨 모델의 현실화를 통해 물관리분야에서의 스마트화 구현에 현 논문이 다소간 기여하기를 기대한다.
제조 혁신을 위한 스마트 팩토리의 구현을 위하여 점차 디지털 트윈이 많이 개발되고 또 적용될 것이다. 특히 개발된 디지털 트윈에 대하여 시뮬레이션 및 최적화 분석을 실시함으로써 설비의 예지보전과 같은 중요한 의사결정을 지원할 수 있다. 본 연구는 사용자 관점에서 이러한 분석을 지원하는 체계인 디지털 트윈 관리시스템(DTMS: Digital Twin Management System)의 개념적 구조를 제시한다. 디지털 트윈은 다양한 분석 모듈과 데이터 등으로 매우 복잡하게 구성되어 있다. 스마트 팩토리가 진행될수록 디지털 트윈의 관리는 더욱 어려워지게 될 것이다. 따라서 이를 체계적으로 관리를 가능하게 하는 DTMS가 필요하다. 본 연구는 DTMS의 개발을 위하여 제조공학, 의사결정지원시스템, 그리고 최적화 분야에서 제시된 이론 및 체계들을 문제 해결 관점에서 통합한다. 그리고 제시된 프레임워크의 현실적용 가능성을 보이기 위하여 DTMS를 디스플레이 제조공정에 적용해 본다. 본 연구에서 제시된 DTMS는 전형적인 DSS(Decision Support System) 구조를 띤다. 즉 DTMS는 대화관리시스템, 모델관리시스템, 그리고 데이터관리시스템 등과 같은 3개의 서브시스템과 분석용 디지털 트윈 및 최적화 툴로 구성된다. 본 연구를 통하여 제시한 DTMS는 스마트 펙토리를 지향하는 경쟁력이 있으며 복잡한 산업 영역에 적용될 수 있다. 학문적으로는 새로운 시각에서 디지털 트윈의 분석을 조명한 것으로 추후 연구의 방향을 제시했다는 점에서 의미가 있다.
International journal of advanced smart convergence
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제12권1호
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pp.53-58
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2023
With the fast development of artificial intelligence day by day, users are demanding explanations about the results of algorithms and want to know what parameters influence the results. In this paper, we propose a model for bankruptcy prediction with interpretability using the SHAP framework. SHAP (SHAPley Additive exPlanations) is framework that gives a visualized result that can be used for explanation and interpretation of machine learning models. As a result, we can describe which features are important for the result of our deep learning model. SHAP framework Force plot result gives us top features which are mainly reflecting overall model score. Even though Fully Connected Neural Networks are a "black box" model, Shapley values help us to alleviate the "black box" problem. FCNNs perform well with complex dataset with more than 60 financial ratios. Combined with SHAP framework, we create an effective model with understandable interpretation. Bankruptcy is a rare event, then we avoid imbalanced dataset problem with the help of SMOTE. SMOTE is one of the oversampling technique that resulting synthetic samples are generated for the minority class. It uses K-nearest neighbors algorithm for line connecting method in order to producing examples. We expect our model results assist financial analysts who are interested in forecasting bankruptcy prediction of companies in detail.
스마트 그리드 환경에서 소비자의 개인 프라이버시를 보호하기 위해서, 민감한 개인정보 데이터에 대한 보안 정책과 기술 프레임워크를 마련하는 것은 매우 중요한 일이다. 본 논문은 스마트 그리드에서의 개인정보보호를 위해서 제안된 데이터 비밀분산 관련 기법들을 소개하고, 기존 기법들의 문제점을 설명한다. 본 논문에서 제안하는 기법은 분산 복원 알고리즘에서 라운드 횟수를 감소시키고, 데이터베이스의 개수 또한 조절할 수 있도록 함으로써 효율성과 안전성 측면에서 향상됨을 보여준다.
스마트그리드의 성공적 구축을 위해 스마트그리드 시범사업이 추진 및 확대되고 있다. 이 시범사업을 보다 바람직한 방향으로 발전시키기 위해서는 타당하고 객관적인 성과 평가가 이루어져야 한다. 본 연구에서는 국내 현실에 맞는 스마트그리드 시범사업 성과 평가기준을 제시하고, 시범사업 형태에 따라 지속적으로 평가기준을 발전시켜 나갈 수 있는 기반을 마련하고자 한다. 이에 주요 연구문헌 검토와 전문가회의를 통해 스마트그리드 시범사업 성과 평가기준의 초안을 마련하였다. 이렇게 마련된 평가기준 초안은 전문가 델파이 조사를 통해 국내 현실에서의 타당성을 검증하였다. 총 2차례의 델파이조사를 거쳤으며, 조사 결과 6개 평가항목에 18개 평가기준을 도출하였다.
International journal of advanced smart convergence
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제2권2호
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pp.43-47
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2013
Within the United Nations framework of the Economic and Social Council, the United Nations Economic Commission for Europe (UNECE) serves as the focal point for trade facilitation recommendations and electronic business standards, covering both commercial and government business processes that can foster growth in international trade and related services. Accordingly United Nations Centre for Trade Facilitation and Electronic Business (UN/CEFACT) was established, as a subsidiary, intergovernmental body of the UNECE Committee on Trade, mandated to develop a program of work of global relevance to achieve improved worldwide coordination and cooperation in these areas. Domestic development and distribution of electronic documents to be conformed to international standards, it is enough to have the role of international activities continue to supply part of the domestic industry and the trends in participation and international standard.
최근 IT융합 환경의 성장과 더불어 엘리베이터 시장 역시 지능화를 통한 다양한 서비스 요구가 증대되고 있다. 이에 본 논문에서는 엘리베이터 시스템의 정보 전달 기능을 높이기 위해 기존 엘리베이터 제어 시스템을 확장한 스트리밍 기반의 정보 시스템을 제시하고자 한다. 정보 전달 구조는 인터넷 기반의 서비스 환경을 기반으로 구성되며 이를 바탕으로 다양한 서비스를 엘리베이터 시스템과 통합하여 운영할 수 있다. 또한 IT 융합 구조를 통해 홈 네트워크 및 다양한 전자 기기와의 결함을 통해 엘리베이터 시스템에서발생 가능한 다양한 사용자의 요구를 쉽게 반영함으로써 스마트 엘리베이터 환경을 구축할 수 있을 것이다.
International journal of advanced smart convergence
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제12권3호
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pp.104-108
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2023
This paper deals with research on innovative systems using Python-based artificial intelligence technology in the field of plant growth monitoring. The importance of monitoring and analyzing the health status and growth environment of plants in real time contributes to improving the efficiency and quality of crop production. This paper proposes a method of processing and analyzing plant image data using computer vision and deep learning technologies. The system was implemented using Python language and the main deep learning framework, TensorFlow, PyTorch. A camera system that monitors plants in real time acquires image data and provides it as input to a deep neural network model. This model was used to determine the growth state of plants, the presence of pests, and nutritional status. The proposed system provides users with information on plant state changes in real time by providing monitoring results in the form of visual or notification. In addition, it is also used to predict future growth conditions or anomalies by building data analysis and prediction models based on the collected data. This paper is about the design and implementation of Python-based plant growth monitoring systems, data processing and analysis methods, and is expected to contribute to important research areas for improving plant production efficiency and reducing resource consumption.
인공지능 제품은 스마트폰이나 스피커, 가전제품에 에이전트로 내장되어 '인공지능 비서'로 활용되고 있으며, 현재는 약 인공지능 수준으로 에이전트의 성격, 목소리 등 의인화에 관한 연구가 진행되고 있다. 향후 인공지능 기술 발전으로 지능형 에이전트의 역할과 기능이 확장될 것으로 보이며, 사용자 유형, 사용환경, 에이전트 외관 등 에이전트 관련 다양한 속성에 대한 고려가 필요할 것으로 보인다. 따라서 본 연구에서는 강한 인공지능 에이전트가 나타나는 컨셉 영상 시나리오의 분석을 통해 사용자 관점에서 에이전트의 인터랙션 속성들을 유형화하였다. 연구방법으로 에이전트에 대한 이론적고찰을 토대로 분석을 위한 프레임워크를 구축하였다. 이후 대중화된 영상시청 플랫폼인 유튜브(Youtube)를 활용하여 다수의 영상 시나리오를 수집 및 선별하고 환경, 사용자, 에이전트 관점에 따라 분석하였다. 그 결과 시점, 공간, 형태, 에이전트 행위, 연동기기, 에이전트 인터페이스, 사용상태, 사용자 인터페이스 8개 속성을 유형화하였다. 이는 향후 상용화될 에이전트의 개발 및 예측 시 참고자료로 활용될 것으로 기대된다.
최근 IT 제품의 활용 분야가 다양화 되면서 소프트웨어의 활용 분야가 컴퓨터, 스마트폰, 의료기기 등 다양한 환경에서 이용되고 있다. 이처럼 소프트웨어의 활용분야가 다양해짐에 따라 소프트웨어 보안 취약점을 악용하는 공격사례가 증가하고 있으며 이에 따라 다양한 시큐어코딩 프로그램이 출시되었지만 이력관리, 업데이트, API 모듈 등의 취약점이 존재하고 있다. 본 논문에서는 안전한 소프트웨어 개발을 위해 송신모듈에 형상관리를 연동하는 시스템과, 콘텐츠 단위로 소스코드의 취약점을 점검할 수 있는 CMS 연동 시스템을 구현하고, 프로그램의 기능을 세분화하여 국내외 시큐어코딩 관련 표준을 분석 및 적용함으로서 효율적인 시큐어코딩 시스템 방법을 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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