With the broad adoption of the Internet of Things (IoT) in a variety of scenarios and application services, management and orchestration entities require upgrading the traditional architecture and develop intelligent models with ultra-reliable methods. In a heterogeneous network environment, mission-critical IoT applications are significant to consider. With erroneous priorities and high failure rates, catastrophic losses in terms of human lives, great business assets, and privacy leakage will occur in emergent scenarios. In this paper, an efficient resource slicing scheme for optimizing federated learning in software-defined IoT (SDIoT) is proposed. The decentralized support vector regression (SVR) based controllers predict the IoT slices via packet inspection data during peak hour central congestion to achieve a time-sensitive condition. In off-peak hour intervals, a centralized deep neural networks (DNN) model is used within computation-intensive aspects on fine-grained slicing and remodified decentralized controller outputs. With known slice and prioritization, federated learning communications iteratively process through the adjusted resources by virtual network functions forwarding graph (VNFFG) descriptor set up in software-defined networking (SDN) and network functions virtualization (NFV) enabled architecture. To demonstrate the theoretical approach, Mininet emulator was conducted to evaluate between reference and proposed schemes by capturing the key Quality of Service (QoS) performance metrics.
블록체인 기반의 플랫폼은 거래기록의 분산처리 및 암호화 기술 적용을 통해 데이터 무결성, 신뢰성, 보안성을 확보할 수 있다. 기존 지식공유 플랫폼에서는 정보 비대칭, 중앙화 등의 이유로 창출된 지식이 충분히 공유되거나 활용되지 못하는 문제점이 존재하지만 이에 관한 연구는 그동안 거의 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 블록체인 기술, 토큰 이코노미, 지식공유, 동기이론, 사회적 교환 이론의 선행연구를 바탕으로 블록체인 기반의 지식공유 플랫폼에 대한 사례 연구와 발전 가능성에 대하여 살펴보고자 한다. 블록체인 기반의 플랫폼은 정보 비대칭성을 해소하고, 지식공유 흐름의 일원화 및 탈중앙화를 통한 권한 집중화 배제를 통해 불필요한 업무 절차를 간소화하고, 플랫폼이 생산하는 지식에 대한 접근과 활용을 강화하여 지식공유의 활성화에 이바지할 수 있을 것으로 기대한다.
최근 유무형 문화재를 보존 및 복원하는 문화원형 디지털복원기술이 각광을 받고 있다. 현존하는 문화재는 오랜 시간이 흐르면서 유실되거나 훼손되기 쉽기 때문에 문화원형을 디지털로 데이터베이스화했다가 필요 시 리버스 엔지니어링의 활용으로 문화재를 복원할 수 있고, 또한 컴퓨터그래픽, 3차원 가상현실, 홀로그램 등과 같은 디지털콘텐츠로 구축하여 활용할 수 있기 때문이다. 이에 본 연구는 문화원형 디지털복원의 다양한 유형에서 나타나는 시각적 및 기술적 요소를 분석하여 그에 따른 문제점과 개선점을 제시하고 현실성 있는 기술력과 시각적 메카니즘을 찾고자 한다.
최근 실감형 가상공간 기술인 메타버스(Metaverse) 기술이 화두가 되고 있다. 하지만, 메타버스 환경에 대한 제도적 체계가 미흡해서 메타버스 내 생산, 저장, 가공, 이전되는 디지털 자산을 포함한 산업기밀 유출 문제에 대한 우려가 대두되고 있다. 사이버 공간의 해킹 공격을 방어하기 위한 디지털 포렌식 기술은 메타버스 공간에서 활용이 불가하고, 피해 범위 산정 및 책임 추적의 근거가 마련되어 있지 않아서 인력 유출 및 사이버 해킹에 대한 효과적인 대응이 어렵다. 본 논문에서는 메타버스에서 발생 가능한 산업기밀 정보의 범위와 유출 시나리오를 정의하고, 메타버스 내 유출 시나리오 별 발생가능한 문제점을 기반으로 메타버스 시대의 산업기밀 유출 대응을 위한 정책적·제도적 방안을 제안한다. 연구결과, 메타버스 내 산업기밀 유출 대응을 위해서는 역외 압수·수색 문제에 대한 표준화된 법률 마련 및 가상화폐 증거 수집 제도 마련이 필요한 실정임을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 메타버스 기술에서 발생 가능한 문제에 사전 대비를 함으로써 산업 기술 발전에 기여할 수 있을 것이다.
증강현실은 카메라에 보인 현재 모습에, 중첩된 대상의 정보를 인지하는 방식으로 문화, 교육, 군사, 의료 등 다양한 분야에서 그 콘텐츠가 활용되고 있다. 특히 전시나 어린이 교육 콘텐츠는 이미 다양한 방식으로 제작되고 있다. 이러한 증강현실을 활용하여 문화재를 가상으로 구현하고 정보를 전달하는 콘텐츠를 개발하였다. '갈기비AR'과 '장영실의 발명품AR'을 통해 접근하기 어려운 문화재를 눈앞 가까이에서 경험 하도록 해준다. '갈기비AR'은 3D 블록 형태로 체험 콘텐츠를 제공함으로서 문화재 구조에 대해 손쉽게 알 수 있도록 한다. '장영실의 발명품AR'은 물체를 확대, 축소, 회전하며 함께 사진을 찍어 문화재를 보다 밀접하게 살펴볼 수 있도록 하였다. 바닥면을 인식하는 ARCore로 '갈기비 AR'는 증강된 화면 속에 비석을 위치하여 블록을 할 수 있게 한다. 측우기, 해시계, 물시계, 앙부일구를 손앞에 바로 보는 것과 같이 구현하여 체험자에게 사실감을 더 주고자 하였다. 문화재를 널리 알리기 위한 콘텐츠이며 문화재의 체험 콘텐츠를 통해 문화유산의 향유를 증대하고자 한다. 문화재 정보가 대중적으로 확산할 수 있도록 하는 데 제작되는 콘텐츠 기획에 도움이 되는 연구 자료이길 기대한다.
디지털 아이템은 아바타, 아바타를 위한 악세사리, 디지털 벽지 또는 게임아이템와 같은 가상자산을 의미한다. 본 연구의 목적은 디지털 아이템의 구매의도에 영향을 미치는 요인을 설문조사를 통해 분석해보는 데에 있다. 이용과 충족이론을 근거로 이미지관리, 자기표현, 타인의식, 재미추구의 네 동기요인을 도입하고 사회적 일체감 및 플로우 요인을 추가하여 연구모형을 구성하였다. 설문조사를 토대로 한 통계적 분석결과, 일체감은 플로우와 구매의도 모두에 유의한 영향을 미치며 플로우도 구매의도의 영향요인인 것으로 나타났다. 이용과 충족이론을 토대로 하는 동기요인도 일체감에는 영향을 주는 것으로 나타났지만, 기대와는 달리 플로우에는 별다른 유의한 요인으로 작용하지 못한 것으로 분석되었다. 결론으로 본 연구결과의 학술적, 정책적 시사점도 함께 제시하였다.
최근 빅데이터는 전사적 자원관리 분야뿐만 아니라 해양플랜트내 생산 및 운영 작업 분야에서도 큰 관심을 받고 있다. 이력데이터를 기반으로 미래의 설비에 대한 성능을 예측하는 것은 설비들의 생산성을 향상 시킬 수 있다. 특히 해양플랜트의 주요설비 중 하나인 원심압축기는 고장 시 폭발 할 수 있는 위험한 설비이기 때문에 실시간으로 설비성능을 모니터링 해야 한다. 본 논문에서 원심압축기의 성능을 계산하기 위한 스트림 데이터 처리 구조를 제안한다. 제안하는 시스템은 크게 가상태그 스트림 생성기와 실시간 데이터 스트림 관리자와 같이 두 가지 컴포넌트로 구성된다. 시스템 성능 확장성을 제공하기 위해, 멀티 코어 CPU를 사용하여 대용량 스트림 데이터를 처리할 수 있는 병렬 프로그래밍 접근 방식을 이용하였다. 또한, 실험을 통해 원심압축기의 스트림 데이터 처리에 대한 성능 개선을 보여주었다.
본 연구에서는 NFT, 블록체인, 메타버스의 이론적 내용을 살펴보고, 현재 대중적 인지도가 높은 NFT 아트의 다양한 표현방식을 분석하였다. 사례연구 내용으로는 2D 그래픽, 3D 그래픽, 모션그래픽 작품을 오픈씨 전체랭킹 100개의 프로젝트를 분석하였다. 메타버스 공간과 NFT 기술은 디지털 아트 창작자뿐 아니라 기존의 예술작가 모두에게 새로운 공급과 수요의 시장을 만들어 줄 것이다. 가상 자산인 코인에 대한 관심과 거래가 증가함에 따라 NFT 시장에서의 디지털 아트의 거래 수요는 점차 늘어가고 있다. 이후 창작자들을 위하여 NFT 디지털 아트의 그래픽스타일을 2D그래픽, 3D그래픽, 2D 모션그래픽 3D 모션그래픽 4가지로 분류하여, 연구하였다. 추후 디지털아트 NFT 창작들에게 그래픽스타일의 방향성을 제시해 줄 수 있을 것이라 사료된다.
연구목적: 본 연구의 목적은 NFT 거래시 일어나고 있는 여러 가지 범죄들 중 사기범죄 유형을 살펴보고, 이에 대한 범죄유형 분석과 단속 방법 및 법적 한계로 인한 제도적 문제에 대해 접근해보고자 하기 위함이다. 연구방법: NFT 거래시 나타나는 사기범죄 유형을 분류하기 위해 선행연구 조사결과와 현재 발생하고 있는 사건사례 등을 통하여 범죄유형을 분석하였다. 연구결과: NFT를 통해 내 일어나고 있는 범죄는 대부분 러그풀, 도난사건, 개인정보 탈취사기, 돼지도살 등 여러 가지 사기범죄 유형들이 나타나고 있다. 따라서 이 유형들을 분류하였고 다양한 피해사례도 분석하였다. 저작권의 문제이다. 결론: 현재 전세계적으로 NFT의 사기범죄 발생으로 생기는 금적적 문제가 가장 우려되고 있으며 향후 시장이 커지면서 그 규모는 더욱 방대해질 것이다. 따라서 우리나라에서도 범죄예방 및 수사와 검거활동에 영향을 줄 수 있는 범죄유형 분석을 통해 다양한 제도적 보완과 정책이 마련되어야 할 것이다.
국내에서 출원되는 특허건수는 매년 증가하고 있으나, 이러한 특허들 중 상당수는 활용되지 못하고 사장되고 있다. 2012년 국정감사 자료에 따르면, 우리나라 대학 및 공공연구기관이 보유한 특허의 약 73%가 사회적 가치창출로 연결되지 못하는 휴면특허라고 한다. 즉, 대학/연구소 또는 사업화가 어려운 개인이 소유하고 있는 특허가, 이를 필요로 하는 수요기업에 성공적으로 기술 이전되지 못하는 것을 휴면특허 증가의 주요 문제점으로 생각할 수 있다. 본 연구는 급격히 축적되는 방대한 특허 자원들 속에서, 기업의 관심분야에 적합한 지식재산을, 보다 쉽고, 효과적으로 선별할 수 있도록 하는 소셜태깅 기반의 특허 추천플랫폼을 제안한다. 제안된 시스템은 기존 특허들로부터 핵심적인 내용 및 기술 분야를 추출하여 초기 추천을 수행하고, 이후 사용자들의 태그정보가 축적되면, 사회적 지식 (social knowledge)을 추천에 함께 반영하게 된다. 이러한 연구에는 특허청에서 운영하고 있는 KIPRIS(Korea Industrial Property Rights Information Service) 시스템에서 실제 특허자료 총 1638건을 수집한 후, 현재 특허 데이터에는 존재하지 않는 가상의 태그 정보를 추가한 반가상(semi-virtual) 데이터를 구성하여 활용하였다. 제안된 시스템은 프로그래밍 언어 JAVA를 활용하여 핵심 알고리즘을 구현하였으며, 그래픽사용자 인터페이스(Graphic User Interface)에 대한 프로토타입의 설계를 수행하였다. 또한, 시나리오테스트 방식으로 시스템의 운영타당성 및 추천 효과성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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