현재 4차 산업 혁명은 다른 혁명처럼 인류에게 커다란 변화와 새로운 삶을 가져다주고 있으며, 특히 빅데이터, 인공지능, ICT 등 다양한 기술들을 합쳐 응용할 수 있는 드론에 대한 수요와 활용도가 증가하고 있다. 최근에는 러시아-우크라이나 전쟁, 북한의 대남 정찰 등 위험한 군사 작전 및 임무를 수행하는 데 많이 사용되고 있으며 드론에 대한 수요와 활용도가 높아짐에 따라 드론의 안전성과 보안에 대한 우려가 커지고 있다. 현재 드론에 관련된 무선 통신 이상 탐지, 센서 데이터 이상 탐지 등 다양한 연구가 진행되고 있지만, 무선 주파수 특성 데이터를 사용하여 위협을 실시간으로 탐지하는 연구는 미비하다. 따라서, 본 논문에서는 실제 환경과 유사한 HITL(Hardware In The Loop) 시뮬레이션 환경에서 드론이 미션을 수행하는 동안 지상 제어 시스템과 통신하면서 발생하는 무선 주파수 신호 특성 데이터를 수집하여 특성 데이터가 정상 신호 데이터인지 비정상 신호 데이터인지 판단하는 연구를 진행하였다. 또한, 드론이 미션을 수행하는 중 실시간으로 위협 신호를 탐지할 수 있는 비지도 학습 기반의 위협 탐지 시스템 및 최적의 임계값을 제안한다.
최근 지속적으로 논의하고 있는 '지능정보사회'란? 지능정보기술을 기반으로 사회 전 영역에서 인간능력의 한계를 뛰어넘는 자동화가 보편화된 미래사회상을 의미한다. 특히, 인간의 개입을 최소화하고, 데이터(또는 빅데이터) 기반 완전 자동화로의 진화를 지속적으로 추구하는 개념이다. 예를 들어, 자율형자동화는 인공지능을 핵심요소로 무인자동차를 지속적으로 지향하고 있다. 그러나 지금까지의 지능정보 연구는 지능화 자체를 중심으로 지능화 논리를 고도화하여, 인간의 뇌와 지능을 대체하고자 하는 노력을 기울여 왔다. 또한, 다른 한편으로 인간의 노동력을 대체하기 위해서 노동자의 작업 원리를 분석하여 최적화된 단순논리를 개발하여 노동자를 로봇으로 대체하려는 노력을 지속해왔다. 본 연구는 지능정보기술 연구 전략 및 교육서비스에 관한 접근전략, 교육방법, 세부정책 로드맵 등을 제안하여, 지능정보 교육 정책 및 지능정보기술 연구 전략을 시행하는데 중요한 기준과 방향을 제시하고자 한다. 특히, 교육방법으로 기초지능교육, 지능콘텐츠교육, 지능응용교육 등의 지능정보교육의 단계적 접근 방안을 제시한다. 또한, 지능화 및 자동화가 중심이 되는 4차 산업혁명 성패를 가를 수 있는 중요한 요소로서 지능정보기술, 지능교육콘텐츠, 지능형 교육시스템 개선을 위한 교육정책 방안을 제안한다.
본 연구에서는 점차 디지털 기반의 교육 활성화를 통해 혁신적 고등교육의 변화를 추구하는 세계적 흐름에 따라 학부 교육과 평생직업능력개발에서 활용 가능한 이러닝 기반의 맞춤형 교육 모델을 구안하였다. 국내외적으로 온라인 학습 시스템을 중심으로 교육과정의 형태와 내용이 변화하고 있어, 온라인 학습 플랫폼을 활용과 교육의 확장은 전반적인 고등교육 체제를 변화시키는 주요 요인으로 작용하고 있다. 이에 본 연구는 온라인학습플랫폼을 활용한 맞춤형 교육 모델을 수립하기 위하여, 주요 해외 선진 교육 사례를 분석하여 맞춤형 학습의 기본 방향을 학습자 맞춤형, 역량 맞춤형, 그리고 4차 산업혁명 선도형 인재 양성 교육 맞춤형으로 설정한 후 학부 및 평생직업능력개발 전문가를 대상으로 FGI를 실시하였다. 연구결과, 온라인학습플랫폼을 활용한 맞춤형 교육 모델로 학부교육에서 활용 가능한 학위형 모델과 평생직업능력개발 분야에서 활용 가능한 비학위형 모델을 도출하고 각각의 운영전략을 제언하였다.
4차 산업혁명 시대를 맞아 우리는 정보의 홍수 속에 살고 있다. 이런 환경에서 우리에게 필요한 정보를 찾기란 매우 어렵고 복잡하다. 따라서 정보의 홍수 속에서 추천 시스템은 필수적이다. 이러한 추천 시스템 중 영화, 음악, 음식, 의류의 각각에 대한 추천 시스템들은 많은 연구가 진행되어 왔다. 현재까지 대부분의 개인화 추천 시스템들은 개인의 성향인 나이, 장르, 지역, 성별 등을 체크해서 옷들을 추천한다던가, 책들을 추천한다던가, 영화들을 추천해왔다. 미래 세대에서는 나이, 장르, 지역, 성별 등을 체크해서 옷, 책, 영화들을 한꺼번에 추천 받기를 원할 것이다. 본 논문에서는 사용자의 감정과 날씨에 따라 개인 맞춤형 옷과 음식을 한꺼번에 추천하는 추천 시스템을 제안한다. 소셜미디어인 트위터에서 사용자의 데이터를 얻었고, 트윗을 기반으로 감정 분석을 해서 Paul Eckman 이론에 따라 사람의 6 가지의 기본 감정으로 분류했다. 이렇게 얻어진 기본 감정을 Hayashi의 Quantification Method III를 적용하여 색깔로 변환하였으며, 이러한 색깔은 추천하는 옷의 색상으로 표현하였다. 또한, visualcrossing.com API의 날씨 정보를 이용하여 의류의 종류를 추천한다. 그리고 감정에 따른 컴포트 푸드의 내용에 따라 다양한 음식을 추천한다.
4차 산업혁명의 도래로 정밀도로지도는 미래형자동차, 물류, 로봇 등의 분야에서 자율주행의 위치결정을 위한 핵심 인프라로 자리잡고 있다. 특히, 자율주행자동차는 자기위치 결정뿐만 아니라 LiDAR, GNSS, Radar, 스테레오카메라 등 다양한 센서에서 감지하는 대상체의 정확한 위치결정을 위하여 정밀도로지도의 의존도가 더욱 증대되고 있는 실정이다. 현재 자율주행 및 C-ITS 기술이 현실화됨에 따라 정밀도로지도의 정밀한 위치정보에 대한 요구가 증가하고 있으며, 각종 변화정보의 감지 및 실시간 정보 융합에 따른 새로운 정밀지도 생성 기술 요구도 함께 증가하고 있다. 따라서 본 연구에서는 정밀도로지도와 관련된 국내·외 표준 및 관련된 제반 환경의 동향을 분석하고, 이를 기반으로 현재 정밀도로지도를 구축하는 기관별로 표준 정밀도로지도와 비교하여 활용성을 연구하였다. 또한 추가적으로 표준 정밀도로지도에 대하여 실제 자율주행자동차에 적용하기 위한 정밀도로지도를 재가공하여 활용성을 연구하였다. 연구 결과 표준 정밀도로지도는 항법레이어 구축과 교통안전시설의 재가공이 필요하나 다양한 기관이 유용하게 활용할 수 있도록 구축되어 있음을 확인하였다. 향후 본 연구에서 제시한 결과를 기반으로 자율주행 협력모델에서 기관별 레이어 분류와 정의 등에 대하여 추가적인 연구가 진행된다면 보다 효율적인 정밀도로지도 및 도로 주변 공간정보가 구축 및 갱신이 이루어질 것으로 기대된다.
4차 산업혁명과 함께 국내외로 최첨단융합기술이 농업분야에 적용되기 시작하면서, ICT, 스마트팜 등이 농촌에 보급되기 시작하였다. 그러나 국내 농촌인구수의 지속적인 감소, 고령화로 인하여 최신 기술들의 전파에 어려움이 많은 실정이다. 이에, 다양한 농민 교육 프로그램이 필요한 가운데, 최근 가상현실 기술이 떠오르면서, 농민교육용 프로그램 개발에 활용을 고려해 볼 수 있다. 현재 가상현실 기술은 교육, 의료, 오락 등 다양한 분야에 응용되고 있으며, 교육효과의 증진, 경제적인 교육, 위험성 감소 등의 장점을 바탕으로 농업 분야에 접목이 가능할 것으로 판단하였다. 특히, 스마트팜의 경우 내부의 환경 조절을 위하여 다양한 기술이 집약되어 운영이 되기 때문에, 농민들이 이러한 공기역학적 환경 분포를 이해하는데 가상현실 기술이 매우 효과적일 수 있다. 이를 위해서는 유동, 온도, 가스 등의 분석 및 측정 결과를 바탕으로 가시화하는 기술이 필요하다. 현장에서 직접 환경 요소를 측정하는 것에 한계가 있기 때문에, 최근 연구가 활발하게 이루어지고 있는 전산유체역학을 통한 농업시설 내의 환경 분포 및 에너지 부하를 분석결과를 융합하면 용이할 것으로 사료된다. 또한 농민이 대상이기 때문에 사용자 편의성을 고려한 인터페이스 구축이 병행되어야 할 것이다.
토공은 건설공사의 시작이며 기초가 되기 때문에 가장 중요한 공정이다. 특히 토공의 다짐측정은 건설공사의 품질과 생산성에 직결되는 중요한 요소이다. 기존 다짐측정은 주로 들밀도 시험, 평판재하시험과 같은 아날로그 방식을 이용하여 수행되었다. 하지만 최근 4차 산업혁명의 고도화에 따라 스마트건설기술이 대두되면서 다짐측정 또한 기존 아날로그 시험의 단점을 보완한 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. DCPT는 기존 시험법과 비교하여 간편하고 속도가 빨라 최근 관심이 증대되고 있지만 데이터를 수기로 측정하는 아날로그 방식으로 이력관리와 데이터 검증 등 여러 단점을 가지고 있다. 본 연구에서 개발한 IoT 기반 DCPT 시스템은 기존 DCPT에 디지털 와이어센서, 모바일 폰, 블루투스를 결합했다. 개발된 장비는 아날로그 DCPT 뿐만 아니라 다른 다짐시험법과 비교하여 빠른 시험시간, 1인 계측, 저비용, 모바일 기반 계측 이력 및 데이터 관리, 실시간 데이터 확인 등의 장점을 갖는 것이 특징이다. 추가로, 개발된 장비의 현장 적용성 검증을 위해 아날로그 DCPT와 함께 테스트베드를 구축하여 검증하였다. 테스트베드는 롤러장비를 통해 실제 토공현장과 유사한 조건으로 구축했다. DCPT 데이터는 322개 측점에서 총 3220개의 데이터를 획득했다. 분석결과로 IoT 기반 DCPT의 성능은 우수한 것으로 나타났으며 개발된 장비를 통해 구축된 테스트베드 또한 다짐이 수행됨에 따라 안정적인 결과를 보이는 것으로 나타났다.
최근 4차산업혁명과 함께 메타버스에 대한 관심이 증가하는 가운데, 메타버스를 구축하는 멀티 에지 기반의 구조가 제시된다. 메타버스는 멀티 에지 시스템에서 많은 양의 영상처리와 데이터 전송을 통해 디지털 의사와 같은 시스템을 만들어 낼 수 있는 구조이다. 하지만 에지는 부족한 연산능력이라는 제약이 있으므로, 런타임 스트리밍이 가능한 서비스제공을 위해서는, 에지에서만 이루어졌던 영상처리와 데이터 전송을 에지-클라우드 협동을 통해 처리하여 저전력 시스템을 구축해야한다. 많은 에지들이 연결되는 시스템에서는, 그 무엇보다도 에지 경량화를 통해 효율적인 전체 시스템의 경량화 및 소모전력의 감소를 이루어낼 수 있다. 본 논문에서는 원격영상 처리방법과 Region of Interest (RoI) 기법을 사용하여, AI 소프트웨어의 저전력 런타임 스트리밍이 가능해지는, 에지-클라우드 협동 메타버스 애플리케이션을 제안한다. 에지-클라우드 협동 메타버스의 구조는 PC와 임베디드 보드를 사용하여 구현하였으며, 본 논문의 후반부에서는 에지의 시간 감소와 그에따른 전력 소모, 네트워크 통신량 감소를 검증하였다.
4차 산업혁명 시대의 공간정보 수요가 확대되고 있으며, 지리 또는 위치와 관련된 속성데이터에 대한 관심이 고조되고 있다. 공간정보 분야에서는 이러한 데이터의 연계·통합을 통해 국민 맞춤형의 공간정보 정책과 서비스를 제공하는 새로운 토대, 즉 자원으로 활용할 수 있게 된다. 이처럼 넓어지고 다양해지는 공간정보 활용수요에 부응하기 위해 공공데이터 등 다양한 속성정보와의 연계·활용 기술의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 데이터 연계·통합과 관련한 이론 및 공공데이터포털을 대상으로 한 데이터 현황과 기존 선행연구의 검토를 통해 속성데이터-공간정보의 연계·통합을 위한 기술 개발 전략을 제시하고자 하였다. 결과적으로, 공간정보와 속성데이터 간의 연계 기술개발을 위해 연계 대상이 되는 속성데이터의 데이터 식별자를 활용해야 함을 제안하고, 기술개발의 프로토타입 설계 시에 활용할 수 있는 속성데이터 연계 프로세스를 제시하였다.
최근 농업 방식이 경험 기반의 농업에서 데이터 기반의 농업으로 변화하고 있다. 4차 산업혁명으로 인한 농업 생산의 변화는 크게 세 가지 영역으로 전개되고 있으며, 스마트 센싱과 모니터링 영역, 스마트 분석 및 기획 영역, 스마트 제어 영역이 있다. 노지 스마트 농업 실현을 위해서는 특히 토양의 물리적, 화학적 특성에 대한 정보가 필수적이며, 관행적인 이화학성 측정은 샘플을 채취한 후 실험실에서 분석하고 있어 비용, 노동력, 시간이 많이 소요되어 현장에서 신속하게 측정할 수 있는 측정 기술이 시급하다. 또한 측정자가 인력으로 휴대하며 이동할 수 있고 한국의 논, 밭, 시설하우스에 이용할 수 있는 형태의 토양분석 시스템이 필요하다. 이러한 문제를 해결하기 위해 토양시료를 채취하여 정보 분석이 가능한 소프트웨어를 개발하여 상용화하는 것을 목표로 하고 있다. 본 연구에서는 토양 성분측정 센서를 경도 측정 및 전극 센서 등으로 구성되어 기본적인 토양 성분 측정을 진행하였으며, 추후 연구를 통해 CCD카메라, 초음파 센서, 샘플러를 이용한 토양 샘플링 등이 적용된 시스템을 개발할 예정이다. 따라서 로드셀을 이용한 경도 측정 표시, 전도도를 이용한 수분, PH, EC 측정 표시 등 실시간으로 토양의 상태를 측정하여 분석할 수 있는 센서 및 토양분석 UI를 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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