본문으로 건너뛰기

"professional-engineer" 태그로 연결된 415개 게시물개의 게시물이 있습니다.

기술사 관련 포스트

모든 태그 보기

IBN, 의도 기반 네트워킹

· 약 5분

의도 기반 네트워킹 개요

의도 기반 네트워킹 개념

  • 네트워크 관리자의 의도를 인공지능 기술로 파악하여 인터넷을 구성하는 유무선망 설정을 자동으로 수행하는 기술
  • 선언적 명령을 통해 네트워크 구성과 관리 단순화, 인공지능(AI), 자연어 처리(NLP)와의 통합을 통해 자동화 수준 제고

의도 기반 네트워킹 필요성

구분필요성내용
관리 복잡성네트워크 증가 및 복잡성 완화기존 네트워크는 수동 구성으로 인해 시간 소모 및 오류 가능성 존재
자동화AI/ML 기반 최적화인공지능 및 기계 학습 기반으로 실시간 네트워크 최적화와 적응형 관리 가능
표준화환경 적합성다중 연결 장치와 네트워크의 효율적 관리를 위해 표준화된 접근 방식 요구

의도 기반 네트워킹 개념도, 핵심요소, 기술동향

의도 기반 네트워킹 개념도

  • 각각의 단계에서 LLM, ML, 딥러닝 및 최적화 기술 적용

의도 기반 네트워킹 핵심요소

구분핵심요소내용
정책 처리의도 인식사용자 텍스트/음성 입력을 통해 네트워크 의도를 정의 및 생성
의도 번역사용자나 관리자의 의도를 상위 정책으로 변환
정책 최적화번역된 정책을 컴퓨터가 실행 가능한 명령어로 최적화하여 네트워크에 적용 가능하게 처리
정책 실행의도 적용최적화된 정책을 네트워크 장비나 가상화 인프라(VNF, CNF)에 배치
운영 관리의도 모니터링네트워크 상태를 지속적으로 관찰하여 의도대로 작동하는지 확인 및 데이터 분석
의도 검증의도와 네트워크 성능이 일치하는지 검증하며, 부족한 성능 최적화 요청
의도 재설정필요 시 정책을 재작성하거나 재설정하여 네트워크 최적화 수행
  • 실시간 의도 재설정에서 발생하는 레이턴시를 줄이기 위해 SDN, 엣지 컴퓨팅 활용

의도 기반 네트워킹 기술동향

구분기술동향내용
국내3GPP 표준화 작업IBN 관련 의도 번역 및 실행 모듈 개발, NFV/SDN 표준화 참여
5G 기반 IBN 테스트베드국내 기업들이 AI 기반 네트워크 관리 시스템 구축 실증
국외CiscoAI 기반 네트워크 번역 및 모니터링 기술로 시장 선도
화웨이캠퍼스 네트워크 자동화와 오픈 소스 플랫폼 개발
  • IBN 시장규모는 연평균 25% 성장할 것으로 예측, 기술 개발 및 표준화에 지속적 관심과 투자 필요

참조

비정지궤도 위성통신

· 약 5분

위성통신 개요

위성통신 개념도

비정지궤도 위성통신 개념

  • LEO 및 MEO 위성을 활용하여 높은 데이터 전송 속도, 낮은 지연시간, 글로벌 커버리지를 제공하는 통신 기술
  • GEO 대비 낮은 전송 지연으로 IoT, 자율주행, 의료 등 다양한 서비스 적합 / LEO 위성 서비스 활성화로 인한 데이터 수요 충족 / 긴급 SOS 메시징 및 극지방 커버리지 등 기존 위성 통신 문제 해결

비정지궤도 위성통신 구성도, 구성요소, 기술동향

비정지궤도 위성통신 구성도

비정지궤도 위성통신 구성요소

구분구성요소내용
위성LEO/MEO 위성저지연, 고속 데이터 전송, 글로벌 커버리지 제공
위성 간 링크 (ISL)위성 간 데이터 중계 및 글로벌 라우팅 지원
단말위성 파라볼릭 안테나 단말GEO+MEO+LEO 지원, 주로 해상 및 고정형 통신 환경에서 사용
위성 평판 안테나 단말위상 배열형 전자적 빔 조향 안테나, 높은 내구성, 다중궤도/다중대역 지원
항공기 IFC 단말기내 인터넷 연결, 실시간 스트리밍 지원
해상용 단말극지방 커버리지 및 해상 데이터 통신 지원
지상 휴대 단말긴급 SOS 메시지, IoT 연동, 위성 직접 통신

비정지궤도 위성통신 기술동향

구분기술동향내용
국내LEO 위성 테스트베드 구축2030년까지 시범시스템 확보를 목표로 기술 개발
표준화 참여3GPP NTN 표준화 및 위성-지상 통합 기술 개발
국외스타링크6,100개 이상의 위성을 운영하며 100개국에서 300만 명의 가입자 확보
Amazon Kuiper3,236개의 Ka 대역 위성으로 글로벌 커버리지 구축 계획
EU IRIS² 프로젝트LEO/MEO/GEO 다중 궤도 기반 초고속 통신 서비스 구축

참조

앰비언트 IoT

· 약 5분

앰비언트 IoT 개요

앰비언트 IoT 개념

  • 에너지 하베스팅 기술을 기반으로, 배터리 없는 IoT 디바이스 또는 저전력 디바이스를 구현하여 환경적 지속 가능성과 유지보수 비용 절감을 목표로 하는 기술
  • 전파, 빛 동작, 열 등을 에너지원으로 사용, 기존 NB-IoT 및 LTE-M 대비 낮은 전력 소비와 간단한 설계, 6G 초연결성 지원, 다양한 IoT 어플리케이션 적용

앰비언트 IoT 등장배경

구분배경내용
기술적 요구IoT 디바이스 급증수십억 개 IoT 디바이스로 인한 배터리 교체 및 유지보수 부담
환경적 요인에너지 소비와 환경 문제배터리 사용을 줄이고 에너지 하베스팅 기술로 지속 가능성 강화
미래 요구6G 및 mMTC 기술 확장 필요초연결성 요구 해결 및 높은 연결 밀도 지원

앰비언트 IoT 프로시저, 기능요구사항, 유즈케이스

앰비언트 IoT 프로시저

  • 프로시저를 효과적으로 구현하기 위해 앰비언트 IoT 시스템의 기능요구사항 충족 필요

앰비언트 IoT 기능요구사항

구분요구사항내용
통신그룹 통신다수의 IoT 디바이스와 동시 통신 가능
인증 및 보안인증 절차와 데이터 보안 강화
위치 및 관리위치 서비스 제공실시간 위치 추적 및 보고
디바이스 활성화/비활성화 관리RF 신호 전송을 통한 디바이스 제어 기능
데이터 관리외부 시스템 연동사용자 동의 하에 제3자에게 데이터 제공 가능
강력한 시큐리티 보호전송 데이터 암호화 및 무결성 보장

앰비언트 IoT 유즈케이스

구분사례비고
재고 관리재고 물품 상태 및 위치를 자동화로 확인자동화 창고, 의료 기기 관리
센서환경 데이터 수집 및 실시간 전송산불 모니터링, 스마트 농업 등
포지셔닝디바이스 위치를 실시간으로 추적분실물 탐지, 쇼핑몰 내 위치 파악
명령디바이스를 제어하거나 상태 변경 명령 전송전자 라벨, 디바이스 활성화/비활성화 명령

앰비언트 IoT 발전방향

구분발전 방향내용
에너지 효율배터리리스 기술 확대빛, 열, RF 신호 등 환경 에너지 활용한 배터리 없는 IoT 디바이스 실현
동적 에너지 관리 시스템AI 기반 에너지 수집 및 분배 최적화로 에너지 사용 최소화
확장성 및 표준화6G와의 통합초저지연 네트워크와 대규모 IoT 연결 지원하여 더 높은 데이터 전송 속도와 넓은 커버리지 제공
국제 표준화3GPP, IEEE와 협력하여 글로벌 표준 정립, 상호운용성 강화 및 산업 협력 촉진

참조

6G 무선통신 기반 포지셔닝 및 센싱

· 약 4분

6G 무선 포지셔닝 및 센싱 개요

6G 무선 포지셔닝 및 센싱 개념

  • 6G 무선 통신 시스템은 초고속 데이터 전송, 초저지연, 광범위한 연결성을 제공하며, 포지셔닝 및 센싱 기능을 통해 초정밀 위치 추적 및 환경 데이터 수집을 가능하게함
  • 테라비트급 속도, 초정밀 포지셔닝, AI 및 ML 통합

6G 무선 포지셔닝 및 센싱 필요성

구분필요성내용
정밀도하드웨어 한계 해결고주파 대역에서 높은 정밀도를 위한 ADC, 다중 안테나 배열 등 고성능 설계 필요
채널 문제복잡한 신호 경로 처리도심 환경의 다중 경로 반사 문제를 해결하기 위한 기술 요구
다기능성통신과 센싱의 융합MIMO, SDR 기술 기반으로 통신과 센싱 기능을 동시 구현하는 다기능 하드웨어 필요

6G 무선 포지셔닝 및 센싱 구성도, 구성요소, 기술동향

6G 무선 포지셔닝 및 센싱 구성도

6G 무선 포지셔닝 및 센싱 구성요소

구분내용비고
위성 통신저궤도 위성을 활용해 실외 환경에서 높은 커버리지와 안정성 제공5G 대비 10배 이상 커버리지 확대
지능형 표면RIS 활용 신호 반사 및 경로 재구성장애물 극복 및 신호 품질 개선
다기능 하드웨어통신과 센싱을 통합 수행할 수 있는 하드웨어 설계E-MIMO, SDR 등
AI 플랫폼데이터 분석 및 기계 학습을 통해 센싱 및 포지셔닝 최적화신속한 의사결정과 정확도 개선

6G 무선 포지셔닝 및 센싱 기술동향

구분기술동향내용
국내과기정통부 6G 전략 로드맵2030년까지 6G 상용화를 목표로 초정밀 포지셔닝 및 고감도 센싱 기술 개발 진행
국제 표준화 작업ETRI와 TTA의 ITU 및 3GPP의 국제 표준화 작업 참여
국외미국연방통신위원회, 국방부의 6G 포지셔닝 및 센싱 기술 연구 지원, 위성 및 드론 기반 기술 연구
유럽Horizon Europe 프로젝트로 테라헤르츠 기반 고정밀 포지셔닝 기술 개발
중국차세대 정보통신 기술 혁신 전략을 통한 대규모 투자

참조

그린 소프트웨어

· 약 3분

그린 소프트웨어 개념

  • 소프트웨어 개발과 운영 과정에서 탄소 배출을 줄이고 지속 가능성을 강화하기 위해 설계된 리눅스 재단 산하 독립 오픈소스 재단
  • 친환경 SW 기술 확산, 지식 전파, 관련 도구 개발, SW 탄소배출 등급, SW 탄소배출 등급 인증 등 제도 기술 마련

그린 소프트웨어 재단 구조도, 구성요소, 동향

그린 소프트웨어 재단 구조도

  • SW탄소 효율 등급 표준(SCER), SW지속 가능성 분석 프레임워크(TOSS), 클라우드 사업자를 위한 실시간 에너지/탄소 정보 제공 표준(Real-Time Cloud), SW탄소배출량 측정 지표인 SCI 안내서 제정 및 활성화 기여

그린 소프트웨어 재단 구성요소

구분내용비고
표준 작업반친환경 소프트웨어 기술의 상호운영성 향상을 위한 4개의 표준 개발 프로젝트를 추진SCER, TOSS, Real-Time Cloud, SCI 안내서
정책 작업반친환경 소프트웨어 정책 조사 및 정책 레이다 프로젝트 운영녹색 인증 및 정책 대응 담당
오픈소스 작업반Carbon Aware SDK 등 오픈소스 도구 개발친환경 SW 도구 및 탄소배출량 측정 지원
커뮤니티 작업반인식 제고, 교육 활동, 모범 사례 확산SW 생태계 확산 및 기술 역량 강화

그린 소프트웨어 재단 동향

구분내용비고
회원사 증가지속 가능성을 목표로 기업 참여 확대MS, Google, 지멘스 등 64개 회원사 참여
표준화 작업SCER, TOSS 등 친환경 SW 표준 개발SW 탄소배출량 측정 기준 ISO 표준 승인
오픈소스 프로젝트SW 개발 및 운영 효율성 및 탄소 절감 도구 제공Carbon Aware SDK, Impact Framework, Carbon CI

참조

6G 이동통신과 UAM의 융합

· 약 3분

UAM 개요

UAM 개념

  • 도심 내에서 개인용 항공기(PAV)와 드론 등의 항공기를 기존 교통 인프라에 통합하여 혁신적인 교통 서비스를 제공하는 시스템
  • 교통 혼잡 해소, 고속 이동성 제공, eVTOL(Electric Vertical Take-Off and Landing Aircraft)

UAM에서의 6G 사용 필요성

구분필요성내용
통신 신뢰성실시간 데이터 전송초저지연(0.1ms)과 초고속 데이터 전송(최대 1Tbps)을 지원하여 항공기 간 충돌 방지 및 관제 가능
초연결성IoE 통합항공기와 지상 인프라, 위성 통신을 연결하여 도시 교통을 완벽히 통합 가능
안전성저궤도 위성 통신 연계도심 항공 교통망에서 신뢰성과 안정성을 강화하여 충돌 방지와 경로 최적화 실현

6G, UAM의 융합

6G UAM 개념도

6G UAM 구성요소

구분내용비고
통신 네트워크고속 데이터 전송 및 초저지연 실현지상 기지국, 저궤도 위성, 항공기 간 통신
AI 및 엣지 컴퓨팅엣지 컴퓨팅을 통한 지연 감소 및 AI 기반 자동화안전항법, 충돌방지, 경로 최적화
센서 및 IoE안전성과 운영 효율성 향상을 위한 실시간 데이터 제공V2X, 기상 데이터, 교통 상황 센싱

6G UAM 활용사례

구분사례내용
스마트시티도시 항공 교통과 지상 교통 통합6G 통신의 실시간 데이터 분석과 IoE 통합을 통해 도심 혼잡 해소 및 고속 이동 제공
자율 교통망교통 혼잡 해소 및 이동성 증대교통 네트워크의 완전한 통합 운영 및 실시간 데이터 분석 가능
IoE 통합수백억 IoE 센서 기반 운영기상, 교통정보 등을 실시간 반영한 PAV 경로 최적화, 운영 효율성 향상

참조

E-MIMO

· 약 3분

E-MIMO 개념

  • 5G의 mMIMO보다 약 4배 이상 향상된 커버리지와 용량을 목표로 하고, 고주파수의 경로손실문제 해결을 위한 초대규모 다중입출력 기술
  • 6G에서 Upper-mid Band(7~24GHz, FR2) 사용을 위해 개발, 초고속 통신, 적은 지연시간, 높은 데이터 속도

E-MIMO 개념도, 기술요소, 개발동향

E-MIMO 개념도

E-MIMO 기술요소

구분기술요소내용
빔포밍디지털/하이브리드 빔포밍대역폭 활용과 효율적 에너지 소비를 지원
RF 기술GaN, GaAs 반도체 기술고출력, 고효율 RF 트랜시버
안테나 설계대규모 어레이 및 모듈화 기술효율적 공간 사용과 방사 손실 최소화
에너지 효율저복잡도와 저전력 구현 기술탄소절감 에너지 사용의 효율화 달성
통신-센싱 융합환경 센싱 후 이동성 및 빔 형성에 활용센싱 기반 커버리지 향상 및 새로운 서비스 제공 가능

E-MIMO 개발동향

구분동향내용
국내삼성전자 X-MIMOFR3 대역의 전파 손실 해결 및 안테나 밀도 향상 연구
중소기업 및 연구기관선진 기술에 필적하는 E-MIMO 연구 및 프로토타입 개발
국외퀄컴 GIGA MIMO4096개 안테나와 256 디지털 체인을 기반으로 높은 용량 제공
화웨이에너지 절감을 위한 PowerStar 솔루션 연구 및 6G 확장
에릭슨유럽 프로젝트와 협력하여 친환경 기지국과 반도체 기술 발전 연구
노키아FR1 기지국 재사용을 통한 FR3 비용 감소 및 6G 준비

참조

생성형 AI 비지니스 모델

· 약 5분

생성형 AI 개념

  • 인간의 창의성을 모방하여 새로운 콘텐츠를 자동으로 생성하는 혁신적 기술
  • 파운데이션 모델로 전반적 AI 제공, 모델 사전 훈련 통한 학흡 능력 향상, 다양한 문제 해결 능력, 애플리케이션 개발 용이성, 속도 향상

생성형 AI 기술스택, 비지니스 모델, 한계점

생성형 AI 기술스택

  • 생성형 인공지능 모델을 활용하여 최종 사용자를 위한 기능과 서비스 구현

생성형 AI 비지니스 모델

구분내용비고
API 플랫폼 제공고성능 AI 챗봇 API를 개발자에게 제공하여 다양한 서비스 개발을 지원ChatGPT API
맞춤형 AI 솔루션 구축기업 요구에 맞는 맞춤형 생성형 AI 솔루션 개발TabNine
콘텐츠 제작 및 큐레이션텍스트, 이미지, 음악 등 콘텐츠를 생성하고 이를 큐레이션하여 제공DeepAI, Luminovo
데이터 레이블링 및 정제AI 학습용 데이터를 레이블링하고 정제하는 서비스 제공SageMaker
AI 기반 교육 및 컨설팅AI 기술을 효과적으로 적용하기 위한 교육 및 컨설팅 서비스 제공AI디지털교과서

생성형 AI 한계점

구분내용대응 방안
기술적 한계할루시네이션 (잘못된 정보 제공)데이터 검증 강화, 품질 높은 학습 데이터 사용
방대한 컴퓨팅 자원과 높은 비용 요구효율적인 모델 설계, 비용 절감 기술 개발
심각한 에너지 소비와 온실가스 배출친환경 AI 기술 개발, 에너지 최적화 노력
윤리/사회적 한계가짜뉴스, 딥페이크, 저작권 침해윤리 가이드라인 수립, 법적 규제 강화
일자리 감소와 노동시장 변화 가속화재교육 프로그램 도입, 새로운 일자리 창출 정책 개발

생성형 AI 비지니스 고려사항

구분내용비고
정부윤리적 가이드라인 마련 및 법적 규제 강화가짜뉴스 및 저작권 문제 예방
기술 연구개발 지원 및 인재 양성 프로그램 추진친환경 AI 기술 개발 지원
국제 협력을 통한 AI 정책 조율글로벌 표준화 노력
기업혁신적인 비즈니스 모델 구축기존 서비스 개선, 신규 사업 기회 창출
AI 기술 활용을 위한 조직 혁신변화하는 시장에 적응
지속 가능성을 위한 기술 투자에너지 효율 및 비용 절감 기술 개발
개인AI 기술 활용 능력과 창의적 문제 해결 역량 강화재교육 및 학습 기회 활용
윤리적 AI 사용에 대한 인식 제고정보 검증 능력 배양
사회 변화에 능동적 대응변화에 적응할 준비

참조

설비 예지정비, LangChain

· 약 4분

설비 예지정비 개념

  • 설비의 상태 데이터를 분석하여 고장 가능성을 사전에 예측하고, 필요한 유지보수를 미리 수행함으로써 비계획적인 가동 중단을 방지하고 설비 수명을 연장하는 기술
  • 장비 신뢰성 향상, 운영 효율성 극대화, 유지보수 비용 절감, 안전성 강화, 생산성 증대, 데이터 활용 극대화

LangChain 프레임워크, LLM

LangChain 프레임워크 개념

  • 대규모 언어모델을 활용한 서비스 개발 시 여러 언어모델과의 통합을 간소화하도록 설계된 애플리케이션 개발 프레임워크

LLM 개념

  • 대량의 텍스트 데이터를 학습하여 인간과 유사한 언어 이해 및 생성 능력을 갖춘 초거대 언어 AI 모델

LangChain을 이용한 설비 예지정비

LangChain을 이용한 설비 예지정비 매커니즘

LangChai을 이용한 설비 예지정비 기능

구분기능상세 설명
데이터 수집IoT 및 센서 통합실시간 제조설비 데이터 수집 및 저장
데이터 분석LLM 기반 패턴 분석이상 징후 탐지, 고장 원인 규명, 상관분석 수행
프로세스 마이닝핵심 프로세스 분석빅데이터 기반으로 설비 운영 프로세스 최적화
진단/관리/정비이상 진단 및 사전 경고고장 예측 및 사전 경고 시스템 구축
사용자 인터페이스직관적 시각화대시보드 형태로 실시간 상태 모니터링 제공

TF-IDF

· 약 3분

TF-IDF 개념

  • 정보검색과 텍스트마이닝에서 여러 문서 내 어떤 단어가 문서 내에서 얼마나 중요한 것인지를 나타내는 통계적 가중치

TF-IDF 구성, 산출방법, 활용분야

TF-IDF 구성

구분내용비고
TF특정 단어가 문서 내에서 얼마나 자주 등장하는지 나타내는 값Boolean 빈도, 로그 스케일빈도, 증가 빈도
DF특정 단어가 문서 집합 전체에서 나타나는 빈도높을시 흔한 단어
IDF전체 문서 수를 해당 단어를 포함한 문서 수로 나눈 후 로그 처리높을시 중요 단어
TF-IDF특정 문서 내에서 단어 빈도가, 전체 문서 중 그 단어를 포함한 문서가 적을 수록 높아짐TFIDFTF*IDF

TF-IDF 산출 방법

단어문서1문서2TFDFIDF
엔진15102520
모터30310.301
타이어23520
  • 통상적으로 분모에 1을 더하여 로그를 취함
  • 엔진: 0, 모터: 0.903, 타이어: 0
  • 식별결과 '모터'가 가장 중요한 단어로 판단

TF-IDF 활용분야

구분설명예시
검색 엔진사용자가 입력한 키워드와 가장 관련성 높은 문서 검색검색 순위 결정
문서 분류 및 클러스터링문서를 주제별로 분류하거나 유사한 문서를 그룹화뉴스 기사 자동 분류
텍스트 요약 및 키워드 추출중요한 키워드를 추출하여 텍스트를 요약논문 초록 생성