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거리측청센서 개념​

• 물체의 거리를 감지하고 측정하기 위한 장치로 레이더, 라이다, 초음파, 적외선, 카메라 사용

레이더, 라이다의 개념도 및 구성요소, 비교​

레이더 개념도, 구성요소​

• 전자기파를 방사하고 물체에 반사되는 전파를 분석하여 물체 간 거리를 측정하는 기술

구분	내용	비고
송신기	고주파 전파 생성, 방사	레이더 성능 결졍
수신기	반사된 전파로 수신하여 신호 변환	감도, 잡음 처리
안테나	전파 방사, 수신 역할	탐지범위, 해상도
신호처리기	신호 분석 후 표적 정보 파악	디지털 신호 처리
통제기	레이더 시스템 동작 제어	운용 최적화

라이다 개념도, 구성요소​

Radio Detection and Ranging

• 레이저 빛을 발사하고 물체에 반사된 시간을 측정하여 거리, 형상, 속도 등을 측정하는 기술

구분	내용	비고
레이저 송신기	레이저 생성 및 방출	다양한 파장 사용
레이저 수신기	반사된 레이저 수신, 신호 변경	광검출기
렌즈 광학시스템	빛의 방향 스캔, 수신한 빛 집중	회전식 렌즈
신호처리기	수집된 신호 분석, 정보 추출	디지털 신호 처리

레이더, 라이다 비교​

Light Detection and Ranging

구분	레이더	라이다
신호	라디오 전파	레이저
거리	김	짧음
방향	특정방향	360도
장점	악천후에 안정적	높은 정확도
	넓은 범위 탐지	3차원 정보
단점	낮은 해상도	악천후 취약
	형태 파악불가	측정거리 제한
분야	항공, 해상, 군사, 자율주행	드론, 로봇, 자율주행

클라우드 서비스 품질 성능 개념​

• 클라우드컴퓨팅 서비스가 사용자의 요구사항을 충족시키고 기대하는 성능수준을 제공하는 정도
• 서비스 품질에 대한 기준 미비로 사용자, CSP간 분쟁, 서비스 장애로 인한 손실 등 문제 발생
• 서비스 신뢰성 확보, 권익 보호, 산업 발전

클라우드 서비스 품질 성능 평가 기준​

시스템 품질 속성​

구분	설명	평가기준예시
가용성	클라우드컴퓨팅 서비스가 장애없이 운영되는 능력	가용률 등
응답성	클라우드컴퓨팅 서비스 이용자의 요청이 얼마나 빨리 응답하는지에 대한 능력	응답시간 등
확장성	이용자 요청에 따라 자원의 양을 할당할 수 있는 능력	스케일아웃, 스케일업
신뢰성	CSP가 클라우드컴퓨팅 서비스를 정상적으로 운영할 수 있는 능력	서비스 회복시간, 백업주기, 백업준수율

고객 품질 속성​

구분	설명	평가기준예시
서비스 지속성	CSP가 클라우드 컴퓨팅서비스를 안정적으로 지속적으로 제공할 수 있는 능력	서비스 지속 역량
서비스 지원	클라우드 컴퓨팅 서비스의 이용 편의성을 제공하기 위한 능력	서비스 지원 환경
고객 대응	클라우드 서비스를 이용하는 고객 요청에 대응하는 일련의 활동	고객지원, 불만처리체계

클라우드 서비스 회복시간 정량적 측정지표​

지표	설명	관련 품질
MTBF	평균 고장 간격	안정성
MTTF	평균 고장 시간	내구성
MTTB	고장 후 복구까지의 평균 시간	유지보수성
가용률	시스템 정상 운영시간 비율	가용성

클라우드 서비스 품질 성능 측정시 고려사항​

• SLA, SLI
• 성능 모니터링
• 데이터 보안

참조​

• 국가법령정보센터: 클라우드컴퓨팅서비스 품질·성능에 관한 기준

3D 프린팅​

• 디지털 모델을 기반으로 재료를 적층하여 제조해 기존에 만들 수 없는 복잡한 형상을 효율적으로 제조하는 프린팅 기법

3D 프린팅 공정 분류 및 설명​

3D 프린팅 공정 분류​

• 소재와 출력 기법에 따라 다양한 공정이 존재하나 SW측면에서 전처리, 프린팅, 후처리로 구분

3D 프린팅 공정 설명​

구분	설명	예시
모델링	물체를 3D로 역공학	3D 스캐닝, 리버싱
	모델 설계	3D 모델링 SW
	모델 시뮬레이션	시뮬레이션 SW
편집 및 변환	모델 파일 무결성	STL 편집 SW
	모델링 재료, 경도 결정	슬라이싱 SW
프린팅	프린터 헤드, 베드 조작, 빌드	호스트 SW
출력물 검사	출력물 검증, 후가공	출력물 검사 SW

3D 프린팅시 고려사항​

• 재료 선택: 사용 목적에 맞는 재료, 성질, 비용
• 설계 요소: 구조적 무결성, 지지구도, CAD 사용
• 후처리: 표면 마감, 지지구조 제거, 경화, 품질향상, 기능성

AIaaS 개념​

• AI 학습, 모델링, 자연어처리, CV, 음성인식 등의 AI 기술을 온디맨드로 제공하는 클라우드 서비스 모델

AIaaS 서비스 구성도, 서비스 유형, 적용사례​

AIaaS 서비스 구성도​

AIaaS 서비스 유형​

유형	내용	비고
AIaaS 플랫폼	AI모델 개발, 학습, 배포, 관리	CSP 사용
ML 서비스	머신러닝 모델 학습, 예측, 분류, 평가	인공신경망
NLP 서비스	텍스트 분석, 번역, 감정분석	챗봇
CV 서비스	이미지 분석, 비디오 분석, 인식	YoLo
음성인식 서비스	STT, 음성 분석	DeepSpeech
LLM 서비스	생성형 AI 서비스 제공	Llama

AIaaS 적용사례​

• ChatGPT
• Copilot
• Gemini

AIaaS 고려사항​

• 비용, 성능
• 데이터 프라이버시, 폐기 정책

무선충전 기술 개념​

• 전자기유도나 전자기파를 이용하여 전력을 무선으로 전송하여 배터리를 충전하는 기술
• IoT 무선충전, 자율주행차 무선 충전을 위해 중요성 대두

무선충전 방식 유형​

자기유도 방식​

Inductive coupling

구분	내용	비고
동작원리	1,2차 코일 간 자기유도현상을 이용	패러데이 법칙
특징	고효율, 짧은 거리, 충전패드 접촉	범용성
응용	스마트폰, 웨어러블 기기	Qi 표준

자기공명 방식​

Resonant magnetic coupling

구분	내용	비고
동작원리	송수신 코일 간의 자기장 공명 이용	에너지 효율성
특징	수m 전송 가능, 동시 충전 가능	공간 자유도
응용	전기자동차, 휴머노이드	AirFuel 표준

전자기파 방식​

RF-based wireless power

구분	내용	비고
동작원리	송신 안테나에서 전자기파 발생, 수신 안테나에서 전력 변환	넓은 커버리지
특징	매우 긴 전송거리, 장애물 투과, 저효율	원거리 무선충전
응용	IoT 센서, 소형 전자기기	Wi-charge

무선충전 기술 비교​

구분	자기유도	자기공명	전자기파
거리	초단거리, cm	단거리, m	장거리, km
효율	높음, 70%이상	보통 40~60%	낮음 1%미만
정렬 필요성	높음	낮음	낮음
응용분야	스마트폰, 웨어러블 디바이스	전기차, 로봇	IoT 센서, 소형기기

무선충전 기술 고려사항​

• 효율, 안전, 비용
• 폐배터리
• 충전인프라

스마트 양식장 개념​

• IoT, AI, 빅데이터 활용하여 양식환경을 자동화, 지능화한 시스템을 갖춘 양식장

스마트 양식장 구성도, 구성요소, 적용단계​

스마트 양식장 구성도​

• 5G 특화망 네트워크 내에서 각 시스템 연결

스마트 양식장 구성요소​

구분	내용	비고
관제시스템	수온, pH, 용존산소 등 데이터 관제	통제 및 의사결정
제어시스템	최적 생육 환경 유지, 자동화	자동급이, 용수 배출
데이터 분석플랫폼	데이터 저장, 분석, 시각화, 머신러닝	클라우드 기반
5G 특화망	실시간 데이터 전송	저지연, 원격제어

스마트 양식장 적용단계​

단계	내용	핵심기술
4	자율 양식 시장 수요예측, 생산량 자동 조절	디지털 트윈
3	생육환경 최적화, 지능화	AI
2	복합환경 데이터기반 자동화	빅데이터
1	수질환경 실시간 확인 및 원격제어	IoT

스마트 양식장 고려사항​

구분	내용	비고
기술적	장기적 운영 및 시스템 고도화 비용 고려	유지보수성, 확장성
환경적	환경부담 최소화, 지속가능한 양식 기반 마련	에너지 효율성

오픈플랫폼 개념​

• 기업이 보유한 서비스, 정보 등을 쉽게 활용할 수 있도록하여 웹서비스 및 어플리케이션 개발을 지원하는 개방지향적 플랫폼

오픈플랫폼 구성도, 구성요소, 문제점​

오픈플랫폼 구성도​

• 사용자는 API 신청 이후 OpenAPI 인증 및 활용

오픈플랫폼 구성요소​

구분	내용	비고
사용자	OpenAPI 활용 개발 주체	개발자, 기업
오픈API	표준화된 API 명세 제공	OpenAPI 3.0
API게이트웨이	사용자 요청 검증, 라우팅, 캐싱	보안, 트래픽 처리
개발자포털	사용자에게 API 정보 제공	SDK, 인증, 계정 발급

오픈API 문제점​

• 외부 공개 APi로 데이터 노출, 악의적 사용에 대한 보안 위험
• API 업데이트 및 버전관리 어려움

오픈API문제 해결방안​

구분	내용	비고
기술적	인증 및 접근 권한 부여	OAuth 2.0
	버전관리 및 문서화	Swagger
관리적	개인정보보호법, 정보통신망법 준수	오픈API 법규 제정
	사용량, 응답시간, 오류 모니터링	가용성 확보

앙상블 모델의 개념​

• 여러 개별 모델을 결합하여 하나의 강력한 예측 모델을 만드는 기법
• 배깅은 독립적으로 학습시킨 모델의 결과를 취합하고, 부스팅은 순차학습시켜 이전 모델의 오차를 보완하는 기법

배깅, 부스팅의 구성도, 구성요소​

배깅의 구성도, 구성요소, 비교​

• 다수 모델을 학습시켜 예측 결과 도출

구분	내용	비고
랜덤 샘플링	원본 데이터셋을 복원 추출	개별 모델 다양성 확보, 과적합 방지
병렬모델학습	각 모델을 독립적으로 학습 수행	랜덤 포레스트 등 결정 트리 기반
예측 결합	각 예측 데이터를 합산하여 결과 도출	평균, 투표

부스팅의 구성도, 구성요소​

• 모델을 순차적으로 학습, 가중치 반영하여 예측 결과 도출

구분	내용	비고
순차모델 학습	이전 모델의 오차를 보완하여 학습	오차 감소
가중치 업데이트	오차가 큰 데이터에 높은 가중치 부여	오답 집중 학습
반복 학습	가중치 반영 모델 반복 학습	순차 실행
예측 결합	모든 모델 예측에 가중치 반영한 평균 계산	그라디언트 부스팅, XGBoost, CatBoost

배깅, 부스팅 비교​

구분	배깅	부스팅
목표	분산 감소, 과적합 방지	편향 감소
계산 비용	빠름, 병렬	느림, 순차
결합 방식	평균, 투표	가중 평균

• 데이터 분산, 편향을 참조하여 앙상블 기법 선택

연합학습 개념​

• 데이터를 중앙 저장하지 않고 다수의 로컬 디바이스에서 모델 훈련 후, 훈련된 모델 파라미터를 중앙서버로 전송해 모델을 업데이트하는 분산 인공지능 학습모델
• 데이터 프라이버시, 보안, 통신비용 절감, 확장성, 속도

필요성	설명	사례
데이터 프라이버시 보호	민감한 데이터가 중앙 서버로 이동하지 않아 보안 강화	헬스케어에서 환자 데이터 보호
네트워크 부하 감소	대량 데이터 전송 없이 로컬에서 처리하여 트래픽 절감	자율주행 차량 간 통신 부하 경감
실시간 데이터 처리	로컬 디바이스에서 즉각적으로 데이터 분석 및 의사 결정	스마트 시티의 실시간 교통 관리
분산 학습 가능	다양한 지역에서 수집된 데이터를 활용해 AI 모델 학습	산업 IoT에서 분산된 공장 데이터 활용

연합학습 구성도, 핵심요소, 주요 기법​

연합학습 구성도​

연합학습 핵심요소​

구분	설명	주요 기술
엣지 디바이스	데이터 수집 및 로컬 학습 수행	IoT 디바이스, 스마트폰, 차량 센서
연합 학습	모델 업데이트만 공유하여 프라이버시 보호	Federated Averaging, Differential Privacy
통신 프로토콜	중앙 서버와 엣지 디바이스 간 안전한 데이터 전송 및 동기화	gRPC, MQTT
모델 집계 서버	각 엣지에서 전송된 모델 업데이트를 통합하여 최적화된 모델 생성	클라우드 서버, AI 오케스트레이션 시스템
보안 및 인증 기술	데이터 보호 및 무결성 검증	블록체인, 데이터 암호화, Zero Trust Security

연합학습 주요 기법​

구분	내용	비고
FedSGD	모든 로컬 디바이스에서 계산된 그라디언트를 중앙에서 평균화하여 모델 업데이트	데이터 이질성 취약
FedAVG	로컬에서 여러 배치 업데이트를 수행 후 결과를 중앙 서버로 전송	통신 비용 절감
FedDyn	이질적 데이터셋에서 로컬 손실함수에 동적으로 정규화 적용, 글로벌 손실 수렴처리	데이터 이질성에 강건함
HyFDCA	하이브리드 연합학습으로 클라이언트 다양성을 고려한 모델의 조정과 개인화	적응적 개인화 가능

연합학습 보안 강화 기법, 활용 방안​

연합학습 보안​

구분	내용	비고
데이터 암호화	모델 업데이트 정보 암호화	전송구간 보호
차등프라이버시	모델 업데이트시 노이즈 추가, 개인 데이터 노출 방지	프라이버시 강화
인증, 접근제어	로컬장치-서버 간 신뢰할 수 있는 통신 보장	무단 접근 차단, HMAC, OAuth
안전한 집계	값 노출 없이 중앙서버에서 각 장치의 업데이트 처리	중간자 공격 방어

연합학습 활용 방안​

분야	활용 방안	사례
스마트 시티	엣지 디바이스에서 교통 및 공공 데이터 실시간 분석	바르셀로나 스마트 시티 프로젝트
헬스케어	환자의 의료 데이터를 보호하며 AI 기반 진단 지원	Google의 Federated Learning 웨어러블 기기 활용
산업 IoT(IIoT)	제조 공정 데이터를 분석해 생산성 향상 및 고장 예측	Siemens의 예측 유지보수 시스템
자율주행	지역별 주행 데이터를 활용해 AI 기반 자율주행 최적화	Tesla의 자율주행 AI

연합학습 고려사항​

고려사항	설명	해결 방안
데이터 동기화 문제	분산된 디바이스 간 데이터 학습 결과를 일관되게 유지해야 함	클라우드-엣지 협력 강화 및 최적화된 통신 프로토콜 적용
컴퓨팅 자원 제한	엣지 디바이스의 연산 능력이 제한적임	경량화된 AI 모델 사용(MicroNet) 및 하드웨어 가속기 활용
보안 및 신뢰성	데이터 도난 및 변조 위험이 존재	블록체인 기반 데이터 무결성 보장 및 강화된 인증 시스템 적용
표준화 부족	Federated AI 및 엣지 컴퓨팅 간의 상호운용성이 낮음	IEEE, ISO 등 글로벌 표준 개발 및 채택 추진

귀납적 사고 개념​

• 특정한 사례나 데이터에서 패턴을 발견하고 일반적인 결론이나 규칙을 도출하는 사고방식
• 데이터 기반 의사결정, 예측 가능성, 지식 확장

귀납적 사고와 머신러닝 관계도, 유형, 활용방안​

귀납적 사고와 머신러닝 관계도​

귀납적 머신러닝 유형​

구분	내용	비고
지도학습	라벨링된 데이터로 모델학습, 새로운 데이터 예측 수행	분류, 회귀 등
비지도학습	라벨링 없는 데이터로 구조나 새로운 패턴 발견	군집화, 차원 축소 등
강화학습	에이전트가 환경과 상호작용하여 보상을 통해 학습	게임, 로봇공학 등

머신러닝 활용방안​

구분	활용방안	비고
이미지 인식	이미지에서 객체, 인물 인식 기술	얼굴 인식, 의료 영상 인식
자연어 처리	텍스트 데이터 분석, 의미 이해/처리	번역, 챗봇, 감정 분석
추천 시스템	사용자 데이터 분석, 개인화 서비스	상품 추천, 콘텐츠 추천

머신러닝 고려사항​

• 안전하고 지속가능한 AI 생태계를 위해 AI 거버넌스 확립 필요