괄목할만한 과학기술성과는 이종분야간 초융합 또는 융합의 융합에서 주로 나타나고 있으며, 기술경쟁국들은 고위험 고수익 연구생태계를 추진하고 있다. 구글은 실패를 두려워하지 않는 관점에서 수많은 새로운 도전을 수행하고 있고, 미국 고등연구계획국(DARPA)의 혁신적인 연구추진은 지금까지 인터넷, GPS, 반도체, 마우스, 자율주행차, 드론 등과 같은 획기적인 성과물을 만들었다. 중국은 달기지 개척, 세계 최대 규모의 핵융합 에너지와 초대형 입자가속기 프로젝트를 추진 중이며, 일본도 '문샷형 기술개발연구제도'를 착수하여 파괴적 혁신창출을 추진하려 한다. 우리나라도 글로벌 과학난제의 도전과 해결을 위해 신규 연구프로그램을 준비하고 있다. 따라서 지질자원기술 연구자가 중심이 되어 도전하고 해결하며 공감할 수 있는 과학난제의 주제 발굴과 이들 주제에 관한 사전연구 등이 필요하다. 이를 위해서는 신진연구자 중심의 장기 창의연구사업, 우수한 과제책임자 선정, 선행연구나 참고문헌도 없는 획기적 주제 도출, 과제제안절차 간소화, 아이디어 중점 선정시스템 혁신, 컨퍼런스 형태의 집단지성에 의한 결과평가 등이 필요하다고 사료된다.
4차 산업혁명의 도래로 인하여 자율주행 자동차, 지능 로봇 등을 구현을 위한 ICT 분야의 기술 개발이 시급히 요구되고 있다. 특히 융합 IT를 기반으로 하는 모든 시스템들이 센서나 액추에이터와 연동하는 CPS(Cyber Physical Systems) 형태로 개발되고 있다. 기존의 CPS 명세는 단일 시스템의 행위만을 명세하였기 때문에, 초연결성과 초융합성을 갖는 4차 산업혁명 시대의 CPS 시스템이 갖는 협업 및 다양성 측면에 명세는 충분히 제시되지 못하였다. 특히 실시간적 특성을 갖는 다양한 응용에서는 더욱 협업적 특성을 고려한 행위 모델링이 이루어지지 못하였다. 본 논문에서는 이러한 실시간 협업 환경에서 임무를 수행하는 CPS용 임베디드 소프트웨어를 개발할 때, 어떠한 비기능 요구사항이 식별되어야 하는가를 정의한다. 이러한 요구사항은 ISO 25010 표준에 근거하여 도출하며, 실시간 협업을 위해 상태 기반의 Timed Process를 이용하여 정형적으로 명세한다. 도출된 비기능 요구사항들은 추후 CPS 기반의 새로운 임베디드 소프트웨어에 대한 요구사항을 정의하기 위해 재사용될 수 있을 것이며, 이를 통해 CPS의 품질만족도를 향상시킬 수 있을 것이다.
공간정보 오픈플랫폼 지도서비스인 브이월드에서는 다양한 국가공간정보를 제공하고 있다. 최근 IT기술발달에 따라 사물인터넷, 자율주행차 등의 신산업과 융합할 수 있는 3차원 공간정보의 수요가 증가하고 있다. 3차원 공간정보 데이터는 구조가 복잡하고 용량이 커서 서비스를 위해 많은 컴퓨터 자원이 요구된다. 브이월드를 비롯한 3차원 지도 서비스는 대부분 성능을 고려해 바이너리 형태의 데이터를 구축하여 사용하고 있다. 그러나 이러한 형태의 데이터는 명세서에 대한 정확한 이해가 없는 경우에 다른 서비스에서 사용하기 어렵다. 따라서 본 연구에서는 바이너리 형태로 구축된 차세대 브이월드 3차원 포맷의 호환성을 개선하고 사용자의 편리성을 높이기 위해 데이터 직렬화 기법을 제안하였다. 바이너리 데이터와 데이터 직렬화 기법을 적용한 데이터의 성능을 테스트한 결과 직렬화된 데이터의 성능이 바이너리 데이터와 유사한 성능을 보였다. 따라서 직렬화가 적용된 3차원 데이터 포맷을 사용한다면 브이월드 성능의 저하 없이 다른 서비스와의 호환성을 얻을 수 있다.
공유교통서비스로 상징되는 카셰어링은 청년층을 중심으로 자동차에 대한 인식을 변화시키고 있다. 미래에 공유교통 서비스가 자율주행자동차와 결합하면 공유교통 서비스가 갖는 접근성 문제를 해소 할 수 있으며, 더 나아가 개인 승용차를 위한 주차장을 없애고, 카셰어링 서비스에 기반을 둔 미래형 공동주택 모델도 구상할 수 있다. 이를 위해 본 연구는 미래형 공동 주택 모델의 주요 입주 대상을 청년계층으로 설정하고, 이들의 카셰어링 이용수요 예측과 카셰어링 차량의 통행 처리 효율을 도출하였다. 또한 청년계층이 주로 거주하는 9개 행복주택단지를 선정하여 통행수요를 조사하기 위한 설문조사를 수행하였다. 분석결과 청년계층의 카셰어링 이용 특성과 수요는 수도권과 비수도권에 따라 뚜렷이 구분되었다. 수도권에서는 1일 약 1회, 1회 대여 시 평균 80분 정도 이용하였으며, 8~12시의 오전 시간에 이용하는 경향이 강했다. 반면 비수도권에서는 1일 약 2회, 1회 대여 시 약 200분 이상 장시간 이용하였다. 또한 8~10시의 오전 시간에 집중하기는 했지만, 오후와 저녁 시간에도 이용수요가 높았다. 카셰어링의 통행 처리 효율은 수도권에서는 차량 당 3~4통행, 비수도권에서는 차량 당 2통행 정도로 수도권이 보다 높은 것으로 나타났다.
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.
최근 컴퓨터 그래픽 기술과 영상 처리 기술의 발달로 현실의 공간 및 물체 정보를 3차원 데이터로 표현하는 포인트 클라우드 기술에 관한 관심이 증대되고 있다. 특히, 포인트 클라우드 기술은 공간 정보를 정밀하게 제공할 수 있어 AR (Augmented Reality)/VR (Virtual Reality), 자율 주행 자동차 분야 등 높은 관심을 받고 있다. 그러나 기존의 2차원 영상보다 많은 데이터가 필요로 되는 3차원 포인트 클라우드 콘텐츠를 사용자에게 서비스하기 위해서는 다양한 기술 개발이 요구된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 국제 표준화 기구인 MPEG (Moving Picture Experts Group)에서는 효율적인 압축 및 전송 방안에 대해 논의를 진행 중이다. 본 논문에서는 기존의 MPEG-DASH (Dynamic Adaptive Streaming over HTTP)-SRD (Spatial Relationship Description) 기술의 확장을 통해 3차원 포인트 클라우드 콘텐츠의 영역 분할 전송 방안을 제안하고, 네트워크 상황뿐 아니라 사용자의 요구에 따라 선택적으로 품질 파라미터를 결정할 수 있도록 MPEG-DASH 표준에서 정의한 시그널링 메시지에 품질 파라미터를 추가로 정의한다. 또한, ROUTE (Real time Object delivery Over Unidirectional Transport)/DASH 기반 이종망 환경의 검증플랫폼을 설계하고, 결과를 통해 제안한 기술의 타당성을 확인한다.
본 논문에서는 정밀한 semantic segmentation을 위해 강조 기법을 활용한 DeepLabv3+ 기반의 인코더-디코더 모델을 제안하였다. DeepLabv3+는 딥러닝 기반 semantic segmentation 방법이며 자율주행 자동차, 적외선 이미지 분석 등의 응용 분야에서 주로 사용된다. 기존 DeepLabv3+는 디코더 부분에서 인코더의 중간 특징맵 활용이 적어 복원 과정에서 손실이 발생한다. 이러한 복원 손실은 분할 정확도를 감소시키는 문제를 초래한다. 따라서 제안하는 방법은 하나의 중간 특징맵을 추가로 활용하여 복원 손실을 최소화하였다. 또한, 추가 중간 특징맵을 효과적으로 활용하기 위해 작은 크기의 특징맵부터 계층적으로 융합하였다. 마지막으로, 디코더에 강조 기법을 적용하여 디코더의 중간 특징맵 융합 능력을 극대화하였다. 본 논문은 거리 영상 분할연구에 공통으로 사용되는 Cityscapes 데이터셋에서 제안하는 방법을 평가하였다. 실험 결과는 제안하는 방법이 기존 DeepLabv3+와 비교하여 향상된 분할 결과를 보였다. 이를 통해 제안하는 방법은 높은 정확도가 필요한 응용 분야에서 활용될 수 있다.
This report constitutes the first demonstration in Korea of single-crystal lateral gallium oxide ($Ga_2O_3$) as a metal-oxide-semiconductor field-effect-transistor (MOSFET), with a breakdown voltage in excess of 480 V. A Si-doped channel layer was grown on a Fe-doped semi-insulating ${\beta}-Ga_2O_3$ (010) substrate by molecular beam epitaxy. The single-crystal substrate was grown by the edge-defined film-fed growth method and wafered to a size of $10{\times}15mm^2$. Although we fabricated several types of power devices using the same process, we only report the characterization of a finger-type MOSFET with a gate length ($L_g$) of $2{\mu}m$ and a gate-drain spacing ($L_{gd}$) of $5{\mu}m$. The MOSFET showed a favorable drain current modulation according to the gate voltage swing. A complete drain current pinch-off feature was also obtained for $V_{gs}<-6V$, and the three-terminal off-state breakdown voltage was over 482 V in a $L_{gd}=5{\mu}m$ device measured in Fluorinert ambient at $V_{gs}=-10V$. A low drain leakage current of 4.7 nA at the off-state led to a high on/off drain current ratio of approximately $5.3{\times}10^5$. These device characteristics indicate the promising potential of $Ga_2O_3$-based electrical devices for next-generation high-power device applications, such as electrical autonomous vehicles, railroads, photovoltaics, renewable energy, and industry.
물의 색깔 즉, 수색(水色)을 분석하면 그 물이 함유하고 있는 유색 구성물질의 분포 및 농도를 비파괴적으로 추정할 수 있다. 이러한 분석을 위해 분광복사계를 사용하는데, 최근 드론, 자율운행차, 헬리카이트 등의 저고도 무인 플랫폼에 장착하기 위한 경량 다분광 카메라에 대한 수요가 높아지고 있다. 본 연구에서는 최근 활용 용이성으로 인해 지역적 환경 변화를 모니터링함에 있어 그 활용도가 높아진 Micasense사의 Rededge-M 다분광 카메라의 전처리를 수행하고, 수색관측에의 활용성을 검증하기 위한 분석을 수행하였다. 우선, 영상 형태로 생성되는 자료에서의 Vignette 보정 및 밴드 정렬을 수행하였고, 수색관측을 위해 필요한 하늘, 물, 태양광을 측정한 복사량 그리고 그로부터 최종적으로 도출되는 원격탐사 반사도 관측치를 독립적인 초분광 센서의 관측값과 비교하여 분석하였다. 실험 결과, 전처리 과정을 수행하였을 시, 청색밴드(475 nm)와 근적외선 밴드(840 nm)에서 주목할 만한 차이가 있었지만, Rededge-M은 전반적으로 수색 분석을 위한 기본적인 광학적 성능을 가지고 있음을 확인하였다.
국내·외적으로 수행되고 있는 다양한 C-ITS 관련 도로 인프라 구축 사업들은 다양한 센서 기술들을 융합적으로 활용하고 있으며, 도로 인프라의 효율성과 신뢰성을 높이기 위해 센서 관련 기술 향상에 많은 노력을 하고 있다. 최근에는 인공지능 기술의 발전으로 영상정보를 수집하는 CCTV의 역할은 더욱 중요해지고 있다. CCTV는 현재 도로 상태 및 상황, 보안 등의 이유로 많은 양이 구축되어 운영되고 있으나, 단순한 영상 모니터링에 주로 활용되고 있어 자율주행 측면에서 센서들에 비해 활용도가 부족한 실정이다. 본 연구에서는 기구축된 CCTV영상에서 이동체(차량·사람 등)들을 식별·추적하고, 이들의 정보를 다양한 환경에서 활용할 수 있도록 분석·제공하는 방안을 제안한다. 이를 위해 Yolov4와 Deep sort 알고리즘을 활용한 이동체 식별·추적과 Kafka 기반의 실시간 다중 사용자 지원 서버 구축, 영상과 공간 좌표계 간의 변환 행렬 정의, 그리고 정밀도로지도, 항공맵 등을 활용한 맵기반 이동체 시각화를 진행하였으며, 유용성을 확인하기 위한 위치 정합도 평가를 수행하였다. 제안된 방안을 통해 CCTV가 단순한 모니터링 역할을 넘어 도로 인프라 측면에서 도로 상황을 실시간으로 분석하여 관련 정보를 제공할 수 있는 중요한 센서로써의 역할을 할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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