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세미나
우홍욱(성균관대학교) 지능형 가상 물리 시스템
  • 전이슬가상융합연구실 선임연구원
날짜2018.09.20
조회수8002
    • 우홍욱(성균관대학교) 지능형 가상 물리 시스템 강연안내에 대해 일시, 장소, 주제, 발제자로 구성된 표
      일 시 2018. 08. 20.(월) 10:30 ~ 14:30
      장 소 소프트웨어정책연구소 대회의실 (판교글로벌R&D센터)
      주 제 지능형 가상 물리 시스템
      발 제 자 우홍욱(성균관대학교 교수)
    • SW를 통해 IT업계의 판도가 바뀌고 있음
    • SW를 이용한 비즈니스 모델이 각광받고 있으며, 새로운 네트워크 인프라를 구축하고 있음
    • * 예) 웹 인터넷 + 콘텐츠 : 구글의 검색광고, 모바일 인터넷 + Human Connection : 페이스북의 SNS 광고 등
    • 삼성에서는 삼성 Connect를 통해 Home UX를 구축하고, Family Hub 냉장고와 같은 가전에 직접 IoT 기술을 적용하였으며, 기기(Device) 플랫폼을 통합한 후 클라우드에 연결한 새로운 비즈니스 플랫폼(IoT platform)으로 실시간 모니터링 가능한 시스템을 구축
    • 디바이스를 통한 새로운 비즈니스 모델 구축
    • 삼성은 2016년 제품부터 동영상 등을 클라우드에 저장 가능하도록 하였고, 대규모 이용자 데이터를 확보 가능하게 됨
    • 기기(Device)가 인터넷에 연결되어 데이터를 모을 수 있는 새로운 모델을 구축하고 있음
    • * 예) TV의 콘텐츠 위에 광고를 입히는 방식 등
    • 콘텐츠는 해당 애플리케이션, 케이블 TV회사 등을 통해 소비되기 때문에 디바이스 업체에서 확보 가능한 이용자 데이터는 제한적임
    • 그래서 ACR(Automatic Content Recognition) 기술을 통해 TV화면을 캡쳐해서 클라우드에 올린 후 분석하는 방식으로 사용자 데이터를 모아 분석하고 있음
    • ACR(Automatic Content Recognition) 기술을 통해 TV광고 시스템에 적용하여 새로운 광고 비즈니스 모델을 만듦
    • 광고 시청률 측정은 기존에 앞뒤로 연동된 방송프로그램의 시청률을 기반으로 측정하는 등 직접 측정이 어려웠으나 앞으로 ACR 기술을 통한 새로운 광고 시청률 측정도 가능
    • CPS - 연결을 통한 지능화
    • 물리적 세계에서 생성되는 데이터를 디지털 세계에서 학습한 후 학습된 내용을 통해 물리적 세계를 통제할 수 있다는 개념임
    • CPS의 초기 개념은 1970년부터 시작되었으나 비즈니스 측면에서는 관심을 가지고 있었으나 기술적인 실현이 어려운 관계로 최근 들어 핵심 기술을 중심으로 연구가 진행되는 상황임
    • CPS 활용 분야는 소비자 가전, 헬스케어, 스마트 팩토리, 산업 지능화, 자동차 및 교통 시스템, 인프라 구조 중심의 스마트 시티, 스마트 빌딩, 스마트 그리드, 스마트 팜 등으로 분화되고 있음
    • 아직까지 현실적으로는 개인 간 연결(개인 활동 추적), 가정 연결(난방, 절전, 안전관리), 도시 간 연결(환경, 전기) 정도의 기술이 적용되고 있음
    • Intelligent CPS
    • 자율주행 자동차, 로봇, 스마트 공정 등의 자율화된 시스템을 위해서는 가능한 많은 센서를 활용한 발생되는 실시간 데이터를 수집하는 것이 필요하고 데이터 스트리밍에 대한 데이터 품질을 판단하고 선별적으로 수집하는 것이 필요함
    • 물리적 세계는 실시간으로 연속적인 데이터가 발생되지만 디지털 세계는 물리적 세계에서 발생된 데이터를 이산적으로 수집하여 모형화하기 때문에 머신러닝을 하는 실시간 데이터베이스를 통해 매개체가 되도록 해야 함
    • 예측관리를 위한 데이터 스트리밍 모니터링
    • 기업은 AS 및 관리에 필요한 비용을 낮추기 위해 예측 가능한 고장에 대해 사전에 선제적으로 대응하고자 하는 노력을 하고 있음
    • 이러한 목적을 달성하기 위해 기계에서 발생한 데이터 스트림을 활용하여 시기별 예측 및 온라인 모델 학습을 실시함
    • 기존 규칙기반 모니터링은 단순하기는 하지만 환경변화에 따라 일반화하기 어려운 특징이 있으므로 최근 실시간 데이터 스트리밍을 통해 정확한 예측을 하려는 연구가 진행 중
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