제 4차 산업혁명으로 기업은 내, 외부적인 변화를 마주하고 있다. 변화에 대응하고 생존을 넘어 지속적 인 성장을 위해 기업은 ICT 기술을 도입하고 업무 효율화를 추구하며 구성원의 역량 강화 등의 디지털 트랜스포메이션을 통해 대응하고 있다. 그러나 물적, 인적 자원을 구입하고 조달하는 데 한계가 있는 중소기업은 이러한 변화에 대응하는 데 어려움을 경험한다. 이를 극복하기 위한 대안으로 중소기업 임직원의 ICT 기술 역량 강화의 필요성이 대두되고 있다. 이에 본 연구는 디지털 트렌스포메이션 시대, 중소기업 임직원의 ICT 기술 역량 강화를 위한 교육의 효과성 증진을 목표로 서울 소재 중소기업의 최고경영진이 인식하는 ICT 기술에 대한 산업별 교육 요구도를 조사 및 분석하는 데 연구의 목적을 둔다. 이를 위해 서울산업진흥원에서 진행한 ‘서울기업 디지털 리더십 과정’ 교육 수료자를 대상으로 데이터를 수집하였 다. 수집된 데이터를 기반으로 t 검정, Borich 계수, the Locus for Focus 모델을 통해 요구도를 분석하였 다. 분석 결과 산업별 최우선 순위군에 속한 ICT 기술은 상이한 것으로 나타났다. 또한, 산업별 결과를 종합하면 대다수의 업종에서 우선적으로 고려되어야 할 요인은 인공지능, 가상증강현실로 나타났으며 빅 데이터는 특정 업종에서 우선적으로 고려되어야 할 요인으로 나타났다. 연구 결과를 바탕으로 산업별 ICT 기술 교육에 대한 실천적 방안을 제시하였다.

The development of technology related to the Fourth Industrial Revolution and the growth of the online market due to pandemic are continuing the growth of the logistics market for product delivery. If it is difficult to deliver the product directly to the customer during delivery, storage and delivery using the unmanned courier box are being carried out. However, existing storage boxes are not actively used due to lack of usability even though they have the advantage of storing goods and delivering non-face-to-face. In addition, existing courier boxes are not prepared for cold chain transportation. The unmanned delivery storage device with ICT cold chain technology should be developed to prepare for the transition to non-face-to-face society, to improve logistics efficiency and meet user's requirements. Also, it is necessary to consider the measures to reduce the safety problems that may occur during the use and maintenance of the automatic system.This study conducted a model-based analysis for the development of unmanned delivery storage devices with ICT cold chain technology, and conducted a study to derive the system development specifications that meet the requirements and secure safety and apply them to the development process.

Potato is an important cash crop of Pakistan and widely cultivated in plains and mountains of Punjab. Khyber Pakhtun Khawa Gilgit Baltistan, on an area of 0.313 million hectares in summer, autumn and spring with an annual production of 07.9 million tons. In Pakistan potato yield is 25.2 tons per hectare, which is although above the world average but comparatively low as compare to the potential and other advance potato growing countries because of several reasons. Availability of healthy seeds and advance production technology are the major constraints to achieve the higher potato production goals. It is very alarming that in spite of good position in potato growing countries, we are unable to produce good quality seed. In Pakistan >01% quality seed is available against the seed demand around 0.5-0.7 million tons per annum and mostly depend upon the imported seed 15000-20000 tons per annum. Tissue culture industry has been a proven global technology in potato seed production, so it is dire need of the growing population and climatic change to adopt these modern technologies of potato production for sustainable and higher production and income to contribute potato growing farmers of Pakistan. It is possible with the commercial use of tissue culture and allied techniques as aeroponic potato seed production along with good management and plant protection measures to provide indigenous high vigor and high yield potential potato seed. Pakistan Agricultural Research Council has established Aeroponic Potato Seed Production facility at National Agricultural Research Center with the collaboration of Korean Govt RDA-KOPIA Pakistan. The Aeroponics is a modern technology for growing plants by providing a nutrient solution in the air without soil. Plants grow rapidly in the growth chamber under the aseptic environment, balanced nutrition and sufficient oxygen availability that improves potatoes production in the aeroponic system. This can produce 10 times more yield than conventional production systems. Aeroponics techniques are credited for making potato yield more efficient, and can reduce the number of steps in the potato seed multiplication. Through tissue culture and aeroponics facilities development in Pakistan, first ever more than 200,000 nucleus mini harvested at NARC from the autumn 2021 and spring 2022 planation at KOPIA screen houses. Further seed multiplication from the harvest is under progress at up hills and more than 500,000 tubers (G1) are expected to be harvested during October-November 2022. It is very encouraging, impressive and successful venture of KOPIA at Pakistan for the potato seed production and self-sufficiency to insure food security in the country.

This study reports the results of an open-ended questionnaire on the experiences of Korean university students who worked on task-based L2 bimodal collaborative writing enhanced by technology. Thirty-six English major students developed a reading text for 2nd-grade middle school students. Using Microsoft TEAMS as the main platform, participants conducted the collaborative writing task using real-time video conferencing, chatting, commenting, file and image posting, and (a)synchronous feedback/revision functions. Participants 1) used multiple tools to maximize their functions, 2) interacted collaboratively in every writing stage to achieve success, and 3) evaluated the quality of collaborative writing more highly than individual writing and perceived the positive impacts of collaborative writing on L2 writing in audience awareness, paraphrasing technique, and linguistic expressions. The levels of visual editing skills and awareness of online image copyright among students varied.

인터넷과 빅데이터 시대에 혼돈을 기반으로 한 디지털 영상암호화 알고리즘에 대한 연구는 정보보안 분야 의 연구 핫스팟 중 하나가 되었다. 기존의 텍스트 데이터에 비해 디지털 이미지는 데이터의 양이 많고 중복 성이 높은 특성을 가지고 있습니다. DES, AES 및 RSA와 같은 기존 방법은 디지털 이미지 암호화 요구 사 항을 충족할 수 없습니다. 초기 민감도와 고유한 임의성 때문에 카오스는 암호화의 혼란 및 확산 개념과 매 우 일치하므로 카오스 이미지 암호화에 대한 연구가 빠르게 발전했습니다. 본 논문에서는 주로 혼돈 영상 암호화에 대한 연구를 수행한다. 평문 영상에 대한 키 의존성을 목표로 비트 평면과 개선된 로지스틱 맵 기 반 영상 암호화 알고리즘을 제안한다. 알고리즘은 스크램블된 일반 텍스트 이미지의 낮은 4비트 비트 매트 릭스를 개선된 물류 맵의 제어 매개변수로 사용하여 일반 텍스트 이미지에 대한 키의 종속성을 높이고 놀 라운 일회성 비밀 특성을 갖습니다. 서로 다른 비트의 이미지 정보에 따라 서로 다른 강도의 암호화 알고리 즘을 설계하여 알고리즘의 효율성을 높입니다. 영상 암호화의 확산 모드를 목표로 하이퍼 카오스 시스템과 블록 모듈로 기반의 영상 암호화 알고리즘을 제안한다. 알고리즘은 하이퍼 카오스 시스템을 사용하여 카오 스 시퀀스를 반복적으로 생성하고, 암호화된 픽셀 주위에 임의의 이미지 블록을 분할하고, 블록의 픽셀 값 에 대해 적분 모듈로 연산을 수행하여 암호화된 픽셀 회색 값을 얻음으로써 확산 범위를 효과적으로 확장 하고 확산의 무작위성을 향상시킵니다.

The purpose of this study is to use the hybrid steam-solvent process, because it is created in the form of water, bitumen, and water/bitumen emulsion by hot steam, so effective separation is required. Methods for separating the emulsion include a chemical separation method by adding a chemical, a separation method using an electrostatic property, a separation method using a membrane, a separation method using a microwave, and the like. Among them, the most used method is the separation method using a chemical, and it is reported that the separation efficiency of the emulsion is the best. In this study, a method for efficiently separating bitumen emulsions using a chemical separation method adding an emulsifier was investigated. In particular, technological trends in oil sand oil treatment technology were analyzed based on patent analysis.

최근 발생하는 테러공격들 중 4차 산업혁명을 통해 새롭게 떠오르는 신 흥기술인 드론, 3D 프린팅 건, 인공지능 등을 이용한 테러공격과 사이버 테러가 증가하면서 이로 인한 테러공격의 충격과 공포의 파급효과가 더 크게 나타나고 있다. 문제는 이러한 기술이 비싸지 않고 쉽게 구입할 수 있는 일상적인 도구들이어서 악의적인 의도를 가진 일반인들과 극단주의 자들, 그리고 테러리스트들이 쉽게 테러이용수단으로 활용할 수 있다는 점이다. 더 우려스러운 점은 이 같은 신흥기술을 이용한 테러이용수단들 은 폭탄, 총포류 등의 전통적인 테러이용수단을 사용한 테러에 대한 대응 방안을 갖추고 있는 현재의 중요기반시설들과 다중이용시설 등의 보안을 위한 테러 대응전략과 방안들을 무력화시킨다는 것이다. 신흥기술을 이용 한 테러위협에 대한 대응은 특히 과학적 측면에서 연구되고 개발되어야 할 부분이기 때문에 이러한 위협에 대한 실효적인 테러대응방안을 수립하 려면 테러대응기관들과 안보기관들, 관련 신흥기술의 전문가들로부터 과 학적 연구, 실험, 개발 등의 지원을 받아야만 한다. 그러나 국내의 경우는 아직까지 신흥기술을 이용한 테러 공격에 대한 적절한 테러 방어기술이나 전략이 미흡하다. 이런 문제의 근본 이유는 국내의 주요 테러대응기관이 나 안보관련 기관들이 신흥기술에 대한 대비를 할 수 있도록 지원하는 과 학과 증거에 기반 한 연구, 실험, 그리고 개발을 위한 체계·권한·예산·인 력 등이 현재의 국내 법률상의 한계로 인해 제대로 구축되거나, 지원되거 나, 혹은 운용되지 못하기 때문이다. 이에 따라 이 연구는 신흥기술을 이용한 테러공격에 대비하고 있는 선 도적인 모범사례에 해당하는 미국 국토안보부(DHS)의 Science and Technology Decorate(S&T)와 Emerging Technologies Subcommittee of the Homeland Security Advisory Council (이하 HSAC)의 활동, 역할, 임무를 소개한다. 미국의 S&T는 현존하는 그리고 3년에서 10년의 단기, 그리고 더 먼 미래에 신흥기술을 포함한 모든 부분에서 미국 국가 의 안보를 헤치고 국민의 생명과 재산 그리고 민주주의의 절차에 도전이 되는 다양한 위협들을 파악하고 이에 대한 대응방안을 각 분야의 최고 전문가와 전문연구센터들과 함께 연구하고 있다. 이와 함께, 이 연구는 이러한 S&T의 활동을 가능하게 하는 관련 법령인 신흥위협예방법 2018 (The Preventing Emerging Threats Act of 2018)(S.2836)에 대해 소 개한다. 그리고 마지막으로 이 연구에서 소개하는 미국 사례에 대한 정책 적ㆍ법적 시사점과 국내의 적용가능성에 대해 논의하였다.

미셸 판데르아(Michel van der Aa, 1970-)의 오페라 ≪기억의 재구성≫(Blank Out, 2015-2016) 은 디지털 테크놀로지로 다변화되는 21세기 동시대 오페라를 이해할 수 있는 중요한 단초를 제공 한다. 2016년 초연된 이 작품에서는 가족의 익사를 목격한 주인공의 트라우마를 집요하게 추적하 면서 무의식에 침투한 상실의 감정을 정교한 테크놀로지로 구현하는 시도가 나타난다. 그러나 이 작품에서 주목할 점은 결코 관객의 시각을 현혹하는 화려한 기술이 아니다. 오히려 이 작품은 첨 단의 테크놀로지를 매개로 가족을 잃은 등장인물의 심리적 외상을 심층적으로 표현하고 있다. 본고에서는 오페라 ≪기억의 재구성≫에서 동시대의 진보된 테크놀로지를 활용하여 ‘트라우마 와 기억’이라는 주제를 재현하는 독특한 내러티브 구조와 연출방식에 주목한다. 본 연구는 인물의 복잡한 심리에 탐닉하는 판데르아의 작품세계와 더불어 기술의 확산에 따라 동시대 공연예술 및 오페라에 나타난 변화를 짚어보는 것으로 출발한다. 이후 주인공이 겪는 트라우마 심리에 조응하 는 순환적 구성을 조명하고, 무대와 스크린을 활용하여 실재와 가상, 기억과 현실, 영화와 오페라 의 경계를 가로지르며 작품의 모티브를 형상화하는 연출 방식을 분석한다. 이를 통해 본 연구는 다양한 미디어를 활용하면서도 기술에 함몰되지 않고 전통 오페라에서 표현하기 어려웠던 심리적 주제를 구현해내는 동시대 오페라의 극적인 상상력을 탐색해본다.

환경개선에 대한 국제법적인 의무가 우리 정부에도 부과되어 있는데, 환경개선에 대한 한계의 원인과 진상을 규명하면서 이에 대한 효과적인 수단으로서 인공지능기술 등 4차산업혁명기술을 활용하는 것의 가능성과 효과성에 대하여 그동안 미진하였던 새로운 기초연구를 진행하였다. 그동 안 입법정책에 대한 기초적인 연구를 하는 것은 환경법분야에서도 쉽지 않았고 미진한 점들이 많았다. 입법정책에 대한 기초적인 연구를 통하여 앞으로 전개될 세부적이고 구체적인 환경법정책에 분석적이며 조화로운 나침반을 제공해 줄 실익이 있을 것으로 기대한다. 인공지능 등 4차산업혁명기술이 사회를 변화시켜가고 있다. 이는 인류가 그동안 환경개선을 위한 노력이 효과를 크게 보지 못한 한계를 극복하는 데 새로운 희망을 줄 수 있을 것이라는 새로운 학문과 정책상의 관점이 최근에 전 세계적으로 제기되고 있다. 인류는 기후변화에 대응하기 위하여 유엔기후변화협약(United Nations Framework Convention on Climate Change), 교토의정서(Kyoto Protocol) 등은 물론이고 최근의 파리협정 (Paris Agreement) 등 국제적인 노력을 많이 기울여 왔다. 그러나 환경 정책을 강화하는 것은 화석연료를 사용한 경제개발에 역행하는 것이라는 모순된 전제를 극복할 수 없었기에 우리 정부는 선뜻 국제법적인 환경정 책을 본격적으로 실시하지 못하였다. 또한 부족한 인간의 힘으로 일일이 기후변화의 원인들을 24시간 모니터링하고 장소에 구애받지 않는 분석과 조치를 취하기에는 한계가 많았다. 본 연구에서는 환경개선의 새로운 패러 다임으로서 인공지능 등 4차산업혁명기술과 환경을 연결하는 학제간의 융 합법적인 기초작업을 그린뉴딜정책을 위하여 진행하고자 한다. 이를 위하여 첫 번째, 그린뉴딜이 4차산업혁명기술과 환경정책을 연결 하고 접목할 수 있는 가능성과 허용성이 있음을 확인하였다. 두 번째, 그린뉴딜이 기존의 환경정책들의 단순한 집합이나 나열에 지나지 않고, 새로운 내용과 성질의 진테제로서의 환경법 정책으로 평가할 수 있음을 유럽과 미국 등의 그린딜을 비교하면서 확인하였다. 세 번째, 그린뉴딜이 4차산업혁명기술과 기존의 환경법정책을 결합하여 새로운 진테제로서의 법정책적 내용으로서 그린뉴딜이라는 목표가 분명하게 드러날 수 있도록 법령의 목적을 조정하고 수정하는 작업이 필요함을 개별법을 통해 고찰하 였다. 네 번째, 특히 한국의 그린뉴딜이 실패하지 않고 기존의 환경정책 과 달리 의도한 성과를 확보하고 공정하고 정의로운 사회로 이행할 수 있 기 위해서는 다양한 기존의 법령에 그린뉴딜의 정책을 반영한 입법정책적 인 제언을 함으로써 법정책적인 함의를 밝혔다. 이는 한국형 그린뉴딜에 대한 입법적 과제와 입법 현황 평가를 다양한 분야들에 걸쳐서 실시해 본 결론이다. 구체적으로는 탄소감축에 대한 직접적인 감축을 위한 대응성 과제, 탄소감축을 위해 생산과 소비 및 에너지의 구조변화를 위한 적응성 과제, 4차산업혁명을 통한 기후변화정책에의 직업과 참여 확대, 한국형 그린뉴딜에서 장애조항들의 제거 및 규제완화, 4차산업혁명기술을 통한 기후변화정책이 가능하도록 교육의 확대 강화, 4차산업혁명을 통한 기후 변화정책에의 성과의 배분과 포용 등의 분야들이다. 결론적으로 한국형 그린뉴딜에 대한 제언으로서 한국형 그린뉴딜의 목 적 규정 수정과 교육목표ㆍ원칙 추가, 한국형 그린뉴딜을 촉진할 대응성 규정의 마련과 보완, 한국형 그린뉴딜을 촉진할 적응성 규정의 마련과 보 완, 한국형 그린뉴딜에서 정의로운 대전환을 위한 구체적 입법의 마련 등 이 요구된다.

This experiment was conducted to establish the technology for artificial hay preparation in Korea. Using far-infrared heater, a device that can control temperature, airflow, and far-infrared radiation was produced and conducted on the fourth harvested alfalfa. The drying conditions were carried out by selecting a total of four conditions. For each condition, the radiation rate was set to around 40% (33-42%), and the temperature was set at 58~65℃, and the speed of the airflow was fixed at 60m/s. The overall drying time was set to 30 min in the single and 60 min (30-30 min) and 90 min (30-30-30 min) in the complex condition, and the radiation rate and temperature were changed by time period. In the case of drying condition 1, the final dry matter (DM) content was 46.26%, which did not reach a DM suitable for hay. However, all of the alfalfa corresponding to the remaining drying conditions 2 to 7 showed a DM content of 80% or more, resulting in optimal alfalfa hay production. In power consumption according to the drying conditions, the second drying condition showed the lowest at 4.7 KW, and the remaining drying conditions were as high as 6.5 to 7.1 KW. The crude protein content was found to be high at an average of 25.91% and it showed the highest content in the 5th drying condition (26.93%) and the lowest value in the 6th drying condition (25.16%). The digestibility showed a high value with an average of 84.90%, and there was no significant difference among treatments (p>0.05). Considering the above results, it was judged that drying condition 2 was the most advantageous.

Visual inspection methods have limitations, such as reflecting the subjective opinions of workers. Moreover, additional equipment is required when inspecting the high-rise buildings because the height is limited during the inspection. Various methods have been studied to detect concrete cracks due to the disadvantage of existing visual inspection. In this study, a crack detection technology was proposed, and the technology was objectively and accurately through AI. In this study, an efficient method was proposed that automatically detects concrete cracks by using a Convolutional Neural Network(CNN) with the Orthomosaic image, modeled with the help of UAV. The concrete cracks were predicted by three different CNN models: AlexNet, ResNet50, and ResNeXt. The models were verified by accuracy, recall, and F1 Score. The ResNeXt model had the high performance among the three models. Also, this study confirmed the reliability of the model designed by applying it to the experiment.

신기술 무기의 등장은 인류역사에서 산업혁명이라는 이름으로 시대의 변화를 주도해왔다. 제4차 산업혁명시대 국방·군사분야 신기술의 특성은 ①지능성(intelligence), ②상호연결성(interconnectedness), ③편재성 (distributedness), ④디지털화(digitalization) 등이다. 신기술 무기 개발 동향은 ①자율형 무인체계, ②초음속 무기체제, ③양자역학기술 군사적 활용 등으로 요약해 볼 수 있다. 신기술 무기개발의 주요쟁점사항은 ① 신기술에 의한 위기안정성 훼손 가능성, ②AI에 의한 군사적 의사결정의 위험성, ③신기술에 의한 신뢰구축조치 증진 가능성 등이다. 향후 국제사 회는 신기술 등장으로 인한 불안정 극복을 위한 기존 군축구조의 한층 강화 및 신기술·신무기를 다룰 수 있는 새로운 군축체제의 설립을 요구 하게 될 것이다. 우리는 우리의 신기술 개발노력과 국제사회의 신기술에 의한 상호신뢰구축 증진모색과의 조화로운 병행에 대비해 나가야 할 것 이다.

Molten salt reactors and pyroprocessing are widely considered for various nuclear applications. The main challenges for monitoring these systems are high temperature and strong radiation. Two harsh environments make the monitoring system needs to measure nuclides at a long distance with sufficient resolution for discriminating many different elements simultaneously. Among available methodologies, laser-induced breakdown spectroscopy (LIBS) has been the most studied. The LIBS method can provide the required stand-off and desired multi-elemental measurable ability. However, the change of the level for molten salts induces uncertainty in measuring the concentration of the nuclides for LIBS analysis. The spectra could change by focusing points due to the different laser fluence and plasma shape. In this study, to prepare for such uncertainties, we evaluated a LIBS monitoring system with machine learning technology. While the machine learning technology cannot use academic knowledge of the atomic spectrum, this technique finds the new variable as a vector from any data including the noise, target spectrum, standard deviation, etc. Herein, the partial least squares (PLS) and artificial neural network (ANN) were studied because these methods represent linear and nonlinear machine learning methods respectively. The Sr (580–7200 ppm) and Mo (480–4700 ppm) as fission products were investigated for constructing the prediction model. For acquiring the data, the experiments were conducted at 550°C in LiCl-KCl using a glassy carbon crucible. The LIBS technique was used for accumulating spectra data. In these works, we successfully obtained a reasonable prediction model and compared each other. The high linearities of the prediction model were recorded. The R2 values are over 0.98. In addition, the root means square of the calibration and cross-validation were used for evaluating the prediction model quantitatively.

It is important to ensure worker’s safety from radiation hazard in decommissioning site. Real-time tracking of worker’s location is one of the factors necessary to detect radiation hazard in advance. In this study, the integrated algorithm for worker tracking has been developed to ensure the safety of workers. There are three essential techniques needed to track worker’s location, which are object detection, object tracking, and estimating location (stereo vision). Above all, object detection performance is most important factor in this study because the performance of tracking and estimating location is depended on worker detection level. YOLO (You Only Look Once version 5) model capable of real-time object detection was applied for worker detection. Among the various YOLO models, a model specialized for person detection was considered to maximize performance. This model showed good performance for distinguishing and detecting workers in various occlusion situations that are difficult to detect correctly. Deep SORT (Simple Online and Realtime Tracking) algorithm which uses deep learning technique has been considered for object tracking. Deep SORT is an algorithm that supplements the existing SORT method by utilizing the appearance information based on deep learning. It showed good tracking performance in the various occlusion situations. The last step is to estimate worker’s location (x-y-z coordinates). The stereo vision technique has been considered to estimate location. It predicts xyz location using two images obtained from stereo camera like human eyes. Two images are obtained from stereo camera and these images are rectified based on camera calibration information in the integrated algorithm. And then workers are detected from the two rectified images and the Deep SORT tracks workers based on worker’s position and appearance between previous frames and current frames. Two points of workers having same ID in two rectified images give xzy information by calculating depth estimation of stereo vision. The integrated algorithm developed in this study showed sufficient possibility to track workers in real time. It also showed fast speed to enable real-time application, showing about 0.08 sec per two frames to detect workers on a laptop with high-performance GPU (RTX 3080 laptop version). Therefore, it is expected that this algorithm can be sufficiently used to track workers in real decommissioning site by performing additional parameter optimization.