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주간기술동향

주간기술동향 2020호
  • 출처정보통신기획평가원
  • 발행일2021-10-27
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지능형 토탈물류 서비스를 위한 복합물류시스템 기술개발 동향
I. 서론
II. 지능형 토탈물류 서비스 개념
III. 물류 시스템 구축 및 운영 규제 동향
IV. 지능형 복합시스템 및 디바이스의 구축 및 운영
V. 결론
 
4차 산업혁명으로 인해, 물류산업에서도 IoT, 빅데이터, 인공지능 등의 핵심 기술을 활용한 융복합 추세로의 산업 패러다임 전환이 진행되고 있다. 물류산업은 사회적 이슈를 기술적 솔루션으로 해결하기 위한 지능형 토탈물류 서비스(Intelligent total logistics service)의 형태로 다양한 융합기술을 기반한 시스템 및 장치를 중심으로 연구 및 개발되고 있다. 지능형 토탈물류 서비스는 기업물류 및 생활물류 배송의 생산성 향상 및 안전성 확보를 위한 복합시스템(System of Systems)의 형태로 개발 및 운영되고 있다. 본 고에서는 지능형 토탈물류 서비스 구축 및 운영, 지원되기 위한 복합물류시스템 및 디바이스의 개괄적 개발 현황과 향후 관련 서비스 지원을 위한 관련 규제에 대해 살펴보고자 한다. 아울러, 복합물류시스템을 구성하는 다양한 시스템 및 디바이스에 대한 신뢰성 높은 운영을 위해 갖추어야 하는 운영상 통신 네트워크 및 제어 측면에서 고려해야 하는 복합물류시스템 및 디바이스 개발의 기술적 장벽과 과제에 대해 논의하고자 한다.
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인공지능 편향성 이슈와 신뢰성 확보 방안
I. 서론
II. 인공지능 정의 및 개발 프로세스
III. 인공지능 편향성 이슈와 신뢰성 확보 방안
IV. 결론
 
인공지능 기반 시스템이 비즈니스에 더욱 중요해짐에 따라 우리 모두는 인공지능의 편향성 문제를 이해해야 하며 이를 극복하기 위한 많은 노력이 필요하다. 따라서 본 고에서는, 먼저 II장에서 인공지능의 정의 및 최신 동향, 인공지능 개발 프로세스를 살펴보고, III 장에서는 인공지능 편향성 이슈와 인공지능 신뢰성 확보 방안 위주로 살펴본다. 끝으로 IV장에서 본 고의 결론을 제시하고자 한다.
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주문형 네트워크 데이터 레포지토리 및 네트워크 AI 플랫폼
I. 결과물 개요
II. 기술의 개념 및 내용
III. 국내외 기술 동향 및 경쟁력
IV. 국내외 시장 동향 및 전망
V. 기대효과
 
미래 네트워크에서 AI 자율 네트워크 인프라 구축을 위한 주문형 AI 데이터 기반 네트워크 지능화 프레임워크 기술 개발
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연산 스토리지 기반 스니펫 스케줄러
I. 결과물 개요
II. 기술의 개념 및 내용
III. 국내외 기술 동향 및 경쟁력
IV. 국내외 시장 동향 및 전망
V. 기대효과
 
클라우드 네이티브(Cloud-Native) DBMS 스토리지 개념의 핵심은 클라우드 서비스의 탄력성 및 자원 확장성에 제약이 있는 기존의 독립형(Stand-Alone) DBMS 스토리지 기술의 한계를 극복하기 위해 컴퓨팅과 스토리지가 서로 분리(Disaggregation)된 클라우드 네이티브 환경에서 데이터베이스의 대용량 데이터를 효율적으로 저장하고 관리하기 위한 스토리지 기술임
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