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OSIA Standards & Technology Review Journal
Editorial
Article 4
한국컴퓨터통신연구회 OSIA Standards & Technology Review Journal 제37권 제2호 2024.09 pp.4-10
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AI 기반 3D 프린팅 기술은 제조업의 패러다임을 혁신할 중요한 기술로 주목받고 있다. 본 연구는 3D 프린팅 공정에서 생성되는 데이터를 AI 기술로 분석, 최적화하는 지능화 시스템 개발을 목표 로 한다. 이를 통해 고부가가치 부품 제조에 필요한 공정 신뢰성과 생산성을 향상시키고, 품질 예측 및 실시간 이상 감지를 가능하게 한다. 글로벌 선진 사례 분석을 바탕으로 국내 3D 프린팅 기술의 디지털 전환 및 산업적 확장을 위한 구체적인 방안을 제시한다.
Article 3
한국컴퓨터통신연구회 OSIA Standards & Technology Review Journal 제37권 제2호 2024.09 pp.11-16
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IoT 플랫폼 기술 표준인 oneM2M은 IoT 센싱 데이터 관리, 디 바이스 관리 등 다양한 공통 기능을 IoT 애플리케이션에 제공할 목적으로 2012년 설립되었다. 이후 AI를 활용한 AIoT(AI + IoT) 서비스 지원을 위해 2021년 7월부터 AI 지원 기술 표준화 작업 을 시작하였다. 유즈케이스 및 요구사항 정의를 비롯하여 현재 인 터페이스 후보 솔루션을 도출하고 있으며 릴리즈 5 표준으로 기 술 규격을 공개할 예정이다. IoT 시스템에 AI를 적용하는 사례 는 다양한 응용 분야에서 찾아볼 수 있으며 물리 센싱 데이터와 AI를 활용한 가상 센서도 하나의 사례로 볼 수 있다. 본고에서는 oneM2M 표준에서의 AI 지원 기술 표준화 동향에 대해 알아보고 향후 표준 기술의 발전 방향을 예상해본다.
Article 1
한국컴퓨터통신연구회 OSIA Standards & Technology Review Journal 제37권 제2호 2024.09 pp.17-23
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디지털 전환(Digital Transformation)이 가속화되면서, 산업 지능화를 통해 스마트 산업현장을 구축하려는 수요가 증가하고 있다. 스마트 산업현장의 핵심은 설비 간의 연결성, 환경 변화에 대한 유연성, 그리고 작업 환경의 안전성을 향상하는 것이다. 이 를 실현하기 위해서는 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT) 등을 연계 한 자율 지능(Autonomous Intelligence)의 산업현장 융합이 필 수적이다. 자율 지능은 환경 인지, 상황 판단, 그리고 의사결정을 외부 개입 없이 스스로 수행할 수 있는 지능을 의미한다. 예시로, 설비가 자신의 상태를 진단하여 유지보수가 필요한 부분을 예측 하거나, 사고 등 비상 상황에 능동적으로 대응하는 경우가 있다. 본 논문에서는 산업 지능화에 대한 요구사항과 머신러닝, 딥 러닝 등 관련 기술을 분석하고, 건설, 화학 공정 등 다양한 산업 분야에 서 인공지능 기술이 적용된 사례를 소개한다. 또한, 산업현장을 대상으로 하는 자율 지능 기술의 현황과 도전 과제, 그리고 앞으 로의 발전 방향을 제시한다.
Article 2
한국컴퓨터통신연구회 OSIA Standards & Technology Review Journal 제37권 제2호 2024.09 pp.24-29
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생성형 AI(Generative AI)는 데이터를 바탕으로 새로운 형태 의 콘텐츠를 생성할 수 있는 인공지능 기술로, 최근 몇 년간의 비 약적인 발전을 통해 다양한 산업에서 중요한 역할을 담당하고 있 다. 텍스트, 이미지, 비디오, 음성 등 여러 형식의 데이터를 생성 할 수 있는 이 기술은 특히 대형 언어 모델(LLM), 비전-언어 모델 (VLM), 확산 모델(Diffusion Models)과 같은 핵심 기술을 기반 으로 동작하며, 기존의 창작 및 산업적 작업에 혁신을 가져왔다. 생성형 AI는 콘텐츠 산업에서의 적용을 통해 업무 효율성을 극대 화하고, 맞춤형 콘텐츠 제공 및 창작 과정을 자동화하는 데 기여 하고 있으며, 광고, 미디어, 출판, 게임 등 다양한 분야에서 활용 되고 있다. 본 논문은 생성형 AI의 주요 기술 동향을 분석하고, 콘 텐츠 산업에서의 구체적인 응용 사례들을 다룬다. 또한, 생성형 AI의 기술적 진보가 가져올 미래 가능성과 더불어, 이와 관련된 윤리적·법적 과제에 대해 논의하며, 향후 발전 방향을 제시한다.
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