선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 그러므로, 소프트웨어의 버그 등으로 인하여 장애가 발생할 경우 일반적인 소프트웨어의 경우보다 심각한 문제가 발생하게 된다. 따라서 본 연구에서는 펜실베니아 대학(University of Pennsylvania)의 이인섭 교수 팀과의 공동 연구를 통하여 안전성이 높은 의료기기용 소프트웨어를 개발하고 있다.
- 마지막으로 CPS와 관련하여 우리가 나아가야 할 방향에 대한 논의를 끝으로 본고를 마무리하려 한다.
- 둘째, 현재 CPS와 관련하여 어떠한 연구가 진행 중인지에 대한 이해를 증진시킨다. 마지막으로, CPS 연구와 관련하여 우리가 풀어야 할 숙제는 무엇인지 즉 CPS 연구의 미래의 방향에 대하여 살펴본다.
- 본 연구는 미 버지니아 대학 (University of Virginia) 과의 공동 연구로서 실제 가정환경에 키넥트 센서들을 배치하여 실험 및 테스트를 수행하였으며 현재는 다양한 기계 학습 알고리즘들의 적용 및 자체 알고리즘 개발을 통하여 위험 상황 감지 정확도를 극대화하려는 노력을 기울이고 있다.
- 본 연구에서 제안하는 에너지관리시스템은 분산된 에너지저장장치들을 실시간으로 제어함으로써 전력망의 수급균형을 유지하고 고품질의 주파수 추종 성능을 얻는 것을 목표로 한다. 이를 위해 소규모 마이크로그리드별로 에너지 저장량 및 수요량을 예측하고, 이를 바탕으로 마이크로그리드 계통분리를 위한 최적 스케쥴을 생성하는 방법을 개발한다.
- 미래의 가정에서는 여러 가지 다양한 목적을 가진 센서가 배치되어 인간의 생활과 사이버 시스템과의 융합이 추구될 것으로 기대된다. 본 연구에서는 센서들이 감지하는 거주자의 생활 패턴을 이용하여 전력 사용을 최소화하는 데 연구 목적을 두고 있다.
- 따라서 보안 공격 상황에 처하더라도 전력망이 계속 만족할 만한 수준으로 운영되고 효과적으로 복구될 수 있어야 한다. 본 연구에서는 특히 스마트 그리드 상태추정기(State Estimator)에 대한 위조 데이터 삽입 공격[11]을 방지하는 것을 목표로 한다. 주요 연구성과로는 배전망의 토폴로지로부터 공격에 취약한 스마트 미터들의 위치를 규명해 내고, 보안 수준을 극대화하는 PMU(Phasor Measurement Unit) 최적배치 방법을 제시한 것을 들 수 있다.
- 본고에서는 이러한 CPS 의 핵심적인 응용분야들과 그 흐름을 같이 하여 현재 대구경북과학기술원의 CPS글로벌센터 (이하. CPS글로벌센터) 에서 수행되고 있는 연구 프로젝트들을 소개하고, 해당 연구 프로젝트들이 기존의 CPS 연구에 기여하는 점과, 앞으로 나아가야 할 방향 등을 논의한다. 그렇게 함으로써, 우리는 본고를 통하여 다음과 같은 목표를 달성하고자 한다.
- 이러한 일련의 연구에서 한 걸음 더 나아가, 가정에 배치된 센서들이 오랜 기간 감지하여 축적한 거주자 행동 패턴 데이터를 보다 적극적으로 활용하고자 한다. 즉 이 연구에서는 센서의 감지 여부에 대한 히스토리를 담고 있는 데이터베이스를 기반으로 하여 미래의 거주자 행동 패턴을 예측하고 그에 따라서 센서 및 엑츄에이터의 스케쥴을 최적화한다.
- 통계에서 보듯이 도로 교통의 안전성 확충은 현재 매우 시급한 문제이다. 이러한 필요성에 따라 CPS글로벌센터에서는 CPS 기술을 응용한 지능형 교통 시스템을 개발하여 도로 교통의 안전성을 혁신적으로 향상시키고자 하는데 연구의 궁극적인 목적을 두고 있다.
- 결과적으로, 시뮬레이션 도구 (Autosim)와 실제 차량 운행 시스템 간의 연동을 통하여 기존에 할 수 없었던 운전자 관점에서의 다양한 실험들을 수행할 수 있게 될 것이다. 이를 통하여 기존의 연구로는 밝힐 수 없었던 여러 가지 문제들을 발견하고 그러한 문제들을 해결할 수 있는 토대를 마련한다는 데에 본 연구의 의의가 있다 하겠다.
- 이러한 일련의 연구에서 한 걸음 더 나아가, 가정에 배치된 센서들이 오랜 기간 감지하여 축적한 거주자 행동 패턴 데이터를 보다 적극적으로 활용하고자 한다. 즉 이 연구에서는 센서의 감지 여부에 대한 히스토리를 담고 있는 데이터베이스를 기반으로 하여 미래의 거주자 행동 패턴을 예측하고 그에 따라서 센서 및 엑츄에이터의 스케쥴을 최적화한다. 다시 말해, 본 연구에서는 기존의 단기 예측 방식을 확장하여 “장시간” 축적된 데이터를 바탕으로 하여 거주자의 생활 패턴을 좀 더 정확히 파악하고 그 정보를 바탕으로 가전기기를 컨트롤 함으로써 가정의 전력사용량을 더욱 더 공격적으로 줄일 수 있도록 하고 있다.
- 특히 낙상 사고의 경우 사전적 위험 상황 판별의 정확도가 매우 중요하므로 (잘못된 상황 판단의 경우 많은 비용과 인력의 낭비를 초래함), 위험 상황을 정확히 분석하기 위하여 단순히 키넥트 센서의 활용에 그치지 않고 기계학습과 추론 시스템을 이용하여 센서로부터 들어오는 데이터를 수정 및 가공을 통하여 보다 정확한 상황 판단이 가능하도록 하는데 본 연구의 가치가 있다고 할 수 있다.
가설 설정
- 이러한 시스템의 자율성을 통하여 인간에게 주어진 업무 부담을 크게 줄일 수 있게 된다. 셋째, CPS를 통하여 안전성 (Safety)이 대폭 향상될 것이다. 즉 물리 세계와 밀접하게 융합된 시스템을 통하여 물리 세계를 정확히 분석할 수 있을 뿐 아니라 빠르게 반응함으로써 안전성을 향상시킨다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.