• 산업진흥연구
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• 제5권4호
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• pp.1-13
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• 2020

2016년 1월 다보스 세계경제포럼에서 제4차 산업혁명이라는 화두가 세상에 던져진 이후 세계는 사회·경제적으로 큰 변화를 겪고 있다. 이에 본 연구에서는 제4차 산업혁명시대에 품질경영의 방향에 대해 살펴보았다. 첫째로 미국, 독일, 일본 및 중국에서는 제4차 산업혁명시대에 사물인터넷, 로봇공학, 3D프린팅, 빅데이터, 인공지능 등의 새로운 정보통신기술과 기존 기술 및 산업과의 융합으로 산업구조가 변화되고 새로운 스마트 비즈니스가 창출되고 있다는 것을 확인했다. 둘째로 우리나라의 제4차 산업혁명의 핵심 기술수준은 선진국에 비해 미흡한 편이지만 2015년부터 새로운 환경에 적극 대응하기 위해 새로운 정보통신기술을 이용하여 스마트 생산방식 확산, 신산업 창출 등에 힘써오고 있다는 것을 파악했다. 마지막으로 제4차 산업혁명시대에 품질경영은 제품이나 서비스의 기획 및 설계단계에서부터 빅데이터 기반으로 시장의 요구를 실시간으로 반영한 것을 새로운 정보통신기술로 실시간 구현하는 것이라는 것을 확인했다.

• 문화기술의 융합
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• 제6권2호
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• pp.529-534
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• 2020

인류 문명의 발전은 산업화에 따른 도시의 발전과 운송 기술의 진화와 맥을 같이한다. 지금까지의 도시 발전은 수송비 절감과 한정된 중심업무 지구로서의 토지 이용 요구에 따라 진행되어왔다. 도시 인구 밀집도의 지속적인 증가는 지가상승, 교통 혼잡, 빈부격차, 공해발생 등과 같이 사회·경제적으로 많은 문제를 일으켜 왔고 현재의 도시 생태 시스템으로는 전반적인 해결에 어려움이 있다. 그러나 문제의 해결을 위한 실마리는 바로 도시생태계 내에서 찾을 수 있다. 서울 심야버스 운행 노선의 설계는 바로 심야의 도시 내 이동 인구의 흐름을 정보통신 기술을 이용해 분석하여 얻은 결과이다. 이렇듯 도시 문제의 해결은 도시 생태계의 분석에서 출발하는 것이 타당하다. 문제의 원인을 알았다면 시민의 삶의 질을 높이기 위해 빅데이터 플랫폼 구축이 필요하고 이를 통한 해결이 가능하다. 이 플랫폼의 중심에는 정보통신 기술의 기반 하에 도시의 구성 요소와 연결되어 실시간 수집, 분석 및 적용되는 빅데이터가 자리 잡고 있어야한다. 본 연구를 통해 지속 가능한 스마트 시티를 위한 빅데이터 플랫폼 구축과 적용 방안에 대하여 고찰한다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권4호
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• pp.857-862
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• 2021

최근 급격한 기후변화로 인해 꿀벌의 생태계에도 많은 영향을 주고 있다. 꿀벌의 개체수 감소, 개화기의 변화로 인한 양봉 농가의 채밀에 막대한 영향을 주고 있다. 이에 따라 양봉에도 IoT 기술을 도입한 스마트 양봉에 관심이 집중되고 있다. 양봉의 특성에 따라 벌통안의 벌집을 육안으로 지속적 관찰이 불가능하고, 벌집안의 상태에 대하여 대부분 경험에 의한 지식에 의존하고 있는 실정이다. 특히, 벌통 내부에 꿀벌의 이동 경로와 이동량을 측정하는 부분에 대한 연구는 전무한 상황이다. 벌통 내부의 꿀벌의 이동에 대한 부분은 양봉에서 가장 중요한 분봉 시기를 예측할 수 있는 기본적인 정보를 제공할 수 있다. 본 연구에서는 꿀벌의 이동 경로를 파악하고 벌집(소비)간 입·출입 데이터를 실시간 측정하고 기록하는 장치를 제안한다. 본 연구에서 제안한 장치를 양봉 농가에서 활용할 수 있도록 기존 벌통의 벌집(소비) 규격에 맞춰서 개발했다. 개발방법은 꿀벌의 이동을 감지할 수 있는 포토 디텍터를 활용하여 16개의 이동통로를 구성하고 꿀벌의 이동상황을 실시간 감지할 수 있도록 했다. 이렇게 측정한 꿀벌의 이동상황을 활용하게 된다면 분봉시기를 놓치지 않기 위해 육안으로 봉군을 직접 관찰해야하는 문제를 해결할 수 있다. 나아가 꿀벌의 벌집 간 입출입 기록 데이터를 AI 알고리즘을 적용하면 자동으로 봉군 확장 시기를 예측할 수 있는 시스템 구현도 가능할 것이다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권5호
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• pp.867-874
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• 2023

최근 급격한 기후변화로 인해 꿀벌의 생태계에 많은 문제가 발생하고 있다. 꿀벌의 개체 수 감소, 개화기의 변화로 인한 양봉 농가의 채밀에 막대한 영향을 주고 있다. 벌통안의 벌집을 육안으로 지속적 관찰이 불가능하기 때문에, 벌집안의 상태에 대하여 대부분 경험에 의한 지식에 의존하고 있는 실정이다. 따라서 IoT 기술을 접목한 스마트양봉에 대한 관심이 집중되고 있다. 특히, 양봉에서 가장 중요한 부분 중에 하나인 분봉과 관련하여, 여왕벌의 사운드로 분봉시기를 알 수 있다는 것을 경험적으로 알고는 있지만, 이를 체계적으로 데이터로 분석하는 방법은 전무한 현실이다. 단순하게 여왕벌의 사운드를 녹음해서 분석하면 될 수 있을 것 이라고 생각할 수 있지만, 벌통 주변의 다양한 소음 문제, 지속적으로 녹음이 불가능하다는 문제 등 여러가지 문제점을 해결하지 못하고 있다. 본 논문은 여왕벌사운드를 실시간 클라우드 시스템에 기록하여 사운드 패턴을 분석할 수 있는 시스템 개발에 대한 연구이다. 실시간으로 입력되는 벌통의 아날로그 사운드를 다채널로 입력받아 디지털로 변환한 후 여왕벌 사운드 주파수 대역에서 지속적으로 출력되는 사운드 패턴을 발견하게 되었다. 클라우드 시스템 접속하면 벌통 주변의 사운드와 벌통 내부의 온/습도, 무게, 내부 이동량 데이터 등을 모니터링 할 수 있도록 했다. 본 논문에서 개발된 시스템으로 여왕벌의 사운드패턴을 분석하고 벌통 내부의 상황을 알 수 있게 되었다, 이를 통해 꿀벌의 분봉 시기를 예측하거나 분봉 시기를 조절할 수 있는 정보를 제공할 수 있을 것이다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제10권2호
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• pp.137-148
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• 2024

본 연구의 목적은 리테일테크의 기술활용이 소비자의 구매의도에 어떠한 영향이 있는지를 규명하는 것이다. 더욱이 이러한 영향관계에서 기술 유용성과 용이성의 매개효과를 규명하고, 체험마케팅이 소비자의 구매의도를 조절하는지를 규명하는 것이다. 연구방법은 2023년 8월 1일 부터 2023년 9월 30일까지 설문조사를 실시하였고, 총257명이 연구에 참여하였다. 통계분석은 가설 검증을 위해 위계적 회귀분석, 3단계 매개회귀분석, 위계적 3단계 조절회귀분석을 실시하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 리테일테크 기술 활용에서 빅데이터·AI 활용, 모바일·SNS 활용, 라이브커머스 활용, 사물인터넷 활용이 구매의도에 미치는 것으로 확인되었다. 둘째, 기술 유용성은 사물인터넷 활용, 모바일·SNS 활용, 빅데이터·AI 활용에서 매개효과가 확인되었다. 셋째, 기술 용이성은 사물인터넷 활용, 모바일·SNS 활용, 라이브커머스 활용, 빅데이터·AI 활용 매개효과가 확인되었다. 넷째, 일탈적 체험은 모바일·SNS 활용, 라이브커머스 활용에서 조절효과가 확인되었다. 다섯째, 심미적 체험은 모바일·SNS 활용, 빅데이터·AI 활용에서 조절효과가 확인되었다. 이러한 연구를 통하여 국내 유통산업이 글로벌 시장에 진출하는데 있어 신기술을 활용하여 기업의 경쟁우위를 확보하여 국가 경쟁력에 기여하길 기대한다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제12권1호
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• pp.144-150
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• 2020

Reinforcement learning is a technology that can present successful and creative solutions in many areas. This reinforcement learning technology was used to deploy containers from cloud servers to fog servers to help them learn the maximization of rewards due to reduced traffic. Leveraging reinforcement learning is aimed at predicting traffic in the network and optimizing traffic-based fog computing network environment for cloud, fog and clients. The reinforcement learning system collects network traffic data from the fog server and IoT. Reinforcement learning neural networks, which use collected traffic data as input values, can consist of Long Short-Term Memory (LSTM) neural networks in network environments that support fog computing, to learn time series data and to predict optimized traffic. Description of the input and output values of the traffic-based reinforcement learning LSTM neural network, the composition of the node, the activation function and error function of the hidden layer, the overfitting method, and the optimization algorithm.

• 한국항행학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.587-594
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• 2015

개방형 운영체제인 리눅스는 전통적인 웹, 메일, DNS, FTP 등의 서버뿐만 아니라, 클라우드 및 빅데이터 인프라 구축에도 사용되고 있다. 또한 데스크톱이나 모바일 기기, 스마트 TV 및 자동차 등에도 탑재되고 있다. 특히, 사물인터넷 시대로 접어드는 현 시점에서는 리눅스가 차지하는 비중이 더 커질 것으로 예상되고 있다. 리눅스의 사용이 증가함에 따라 보안이 중요한 요소로 부각되고 있고, 리눅스 시스템 보안의 핵심은 사용자 관리에 있다. 본 논문에서는 리눅스의 사용자를 분류하고, 사용자 관련 파일의 역할을 분석하였다. 마지막으로 리눅스의 사용자별 보안 관리 기법에 대해 알아보고, 유용한 사용자 보안 도구에 대해 분석하였다.

• 전기학회논문지
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• 제64권10호
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• pp.1460-1468
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• 2015

As the number of IoT service increases, the interest of lightweight block cipher algorithm, which consists of simple operations with low-power and high speed, is growing. LEA(Leightweight Encryption Algorithm) is recently adopted as one of lightweight encryption standards in Korea. In this paper a pipeline LEA architecture is proposed to process large amounts of data with high throughput. The proposed pipeline LEA can communicate with external modules in the 32-bit I/O interface. It consists of input, output and encryption pipeline stages which take 4 cycles using a muti-cycle pipeline technique. The experimental results showed that the proposed pipeline LEA achieved more than 7.5 Gbps even though the key length was varied. Compared with the previous high speed LEA in accordance with key length of 128, 192, and 256 bits, the throughput of the pipeline LEA was improved 6.45, 7.52, and 8.6 times. Also the throughput per area was improved 2, 1.82, and 2.1 times better than the previous one.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제10권3호
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• pp.1-9
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• 2021

In the Internet of Thing (IoT) framework, massive machine-type communications (MMTC) have required large spectral efficiency. For this, non-orthogonal multiple access (NOMA) has emerged as an efficient solution. Recently, a non-successive interference cancellation (SIC) NOMA scheme has been implemented without loss. This lossless NOMA without SIC is achieved via correlated superposition coding (SC), in contrast to conventional independent SC. However, conventional minimum high-correlated SC for only 2-user NOMA schemes was investigated in the lossless 2-user non-SIC NOMA implementation. Thus, this paper investigates a 3-user low-correlated SC scheme, especially for an inflated achievable sum rate, with a design of 3-user low-correlated SC. First, we design the 3-user low-correlated SC scheme by taking the minimum sum rate between 3-user SIC NOMA and 3-user non-SIC NOMA, both with correlated SC. Then, simulations demonstrate that the low correlation in the direction of the first user's power allocation inflates the sum rate in the same direction, compared to that of conventional minimum high-correlated SC NOMA, and such inflation due to low correlation is also observed similarly, in the direction of the second user's power allocation. Moreover, we also show that the two low correlations of the first and second users inflates doubly in the both directions of the first and second users' power allocations. As a result, the proposed 3-user low-correlated SC could be considered as a promising scheme, with the inflated sum rate in the future fifth-generation (5G) NOMA networks.

• 디지털융복합연구
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• 제18권6호
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• pp.53-63
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• 2020

인터넷과 스마트 디바이스, IoT와 같은 정보통신매체의 급격한 보급으로 전자금융거래 또한 활발히 증가하고 있지만 이에 따른 파생적 부산물로써 각종 개인정보 유출, 해킹과 같은 금융보안의 위협 또한 증가하고 있다. 따라서 이에 대비한 금융보안의 중요성은 높아지고 있지만 국내의 경우 아직 Active-X를 사용하고 있는 등 금융보안 분야의 선진국에 비해서는 상대적으로 금융보안 기술력이 미흡한 실정이다. 이에 본 연구에서는 국내·외 금융보안 관련 특허데이터를 토대로 IPC 분류 빈도분석, 키워드 빈도분석, 키워드 네트워크 분석으로 주요기술 동향을 비교하여 국내의 금융보안 분야의 주요 발전 방향성을 제시하고자 한다. 결론적으로는 최근 국내외 동향은 스마트 디바이스 기반 전자금융서비스 개발에 따른 관련 기술 개발에 초점이 맞춰진 것으로 판단된다. 이에 향후 상용화 단계의 기술로 선행적인 측면의 연구를 반영하는 논문 데이터 분석을 통해 금융보안 연구동향과 기술동향 분석 결과를 매핑함으로써 금융보안의 기술개발을 위한 기반데이터로 활용될 수 있고자 한다.