검색결과
-
[기획-디지털 ID 기술] (112)아폴로지능기술(阿波罗智能技术), '트래픽 카운트다운 신호 인식 방법과 장치, 전자 장비 및 저장 매체' 명칭의 중국 특허 등록(CN 111680547)중국 아폴로지능기술(阿波罗智能技术)에 따르면 2024년 1월12일 '트래픽 카운트다운 신호 인식 방법과 장치, 전자 장비 및 저장 매체(Traffic countdown sign recognition method and device, electronic equipment and storage medium)' 명칭의 중국 특허(CN 111680547)가 등록됐다.본 중국 등록 특허(CN 111680547)는 2020년 4월27일 출원된(CN 2020-10343501) 후 중국 특허청에 의해 심사를 받았다.본 중국 등록 특허(CN 111680547)는 멀티-태스킹 융합 인식 모델을 사용해 트래픽 카운트다운 신호를 식별하기 위한 목적으로 제안됐다.즉 트래픽 카운트다운 신호의 디지털 프레임 이미지를 획득하고 이를 멀티-태스킹 융합 인식 모델에 입력해 디지털 및 컬러 인식 결과를 획득한다.특히, 본 중국 등록 특허(CN 111680547)는 다양한 시나리오에서 트래픽 카운트다운 신호를 정확하고 효율적으로 식별하기 위한 목적으로 제안되었다.본 중국 등록 특허(CN 111680547)의 일 실시예에 따르면 트래픽 카운트다운 신호를 인식할 현재의 디지털 프레임 이미지는 설정을 통해 획득된다.현재의 디지털 프레임 영상을 멀티-태스킹 융합 인식 모델에 입력해 멀티-태스킹 융합 인식 모델이 현재의 디지털 프레임 영상에 대응하는 디지털 인식 결과 및 색상 인식 결과를 출력하도록 한다.디지털 인식 결과와 색상 인식 결과에 따라 교통 카운트다운 신호의 현재의 인식 결과가 출력된다. 멀티-태스킹 융합 인식 모델을 활용해 2가지 인식 결과를 동시에 출력할 수 있도록 비교해 설명된다.2가지 인식 모델을 통해 두 가지 인식 결과가 출력되므로, 컴퓨팅 리소스가 적절하게 최적화된다.
-
[기획-디지털 ID 기술] (110)교통기획부계획연구원, '멀티-소스 데이터를 기반으로 과적 트럭 화물 소스 스테이션 식별 방법' 명칭의 중국 특허 등록(CN 112270460)중국 교통기획부계획연구원(交通运输部规划研究院)에 따르면 2023년 10월27일 '멀티-소스 데이터를 기반으로 과적 트럭 화물 소스 스테이션 식별 방법(Overweight truck cargo source station identification method based on multi-source data)' 명칭의 중국 특허(CN 112270460)가 등록됐다.본 중국 등록 특허(CN 112270460)는 2021년 1월26일 출원된(CN 2020-11060984) 후 중국 특허청에 의해 심사를 받았다.본 중국 등록 특허(CN 112270460)는 GPS 데이터를 기반으로 트럭 체류 포인트 및 화물 소스 사이트를 식별하고 고위험 차량의 모니터링 및 리노베이션을 위해 고위험 차량을 블랙리스트로 감독한다.특히 본 중국 등록 특허(CN 112270460)는 첨단 기술을 활용해 트럭 과적 위험을 정확하게 묘사하고 과적 차량을 효율적으로 감독하기 위한 목적으로 제안됐다.본 중국 등록 특허(CN 112270460)의 일 실시예에 따른 식별 방법은 데이터 획득 및 전처리 단계, 트럭 과적 위험 묘사 단계, 트럭 과적 위험 구별 단계 및 불법 물품 공급 소스 식별 단계를 포함한다.데이터 획득 및 전처리 단계에서는 트럭 과적 감지 이력 데이터와 차량 GPS 데이터를 수집하고 데이터 정리를 수행한다.트럭 과적 위험 묘사 단계에서는 단위 마일리지의 누적된 과적, 단위 마일리지의 불법 과적빈도, 단위 마일의 편도 무부하 빈도를 핵심지표로 선정하여 트럭 과적 위험을 묘사한다.트럭 과적 위험 구별 단계에서는 트럭 과적 위험을 판단하고 고위험 과적 차량을 블랙리스트로 분류하며 차량의 이동 경로를 감독한다.불법 물품 공급 소스 식별 단계에서는 GPS 데이터를 기반으로 차량 전체 체인의 이동 궤적을 재현하고 체류 지점을 식별해 불법 물품 소스 스테이션을 식별한다.
-
한-싱가포르, 사물인터넷(IoT) 보안 인증제도 상호인정 양해각서(MoU) 체결과학기술정보통신부(이하 과기정통부)와 한국인터넷진흥원(KISA)이 지난 12월 14일, 싱가포르 사이버보안청과 사물인터넷(IoT) 보안인증 제도의 상호인정을 위한 양해각서(MoU)를 체결했다고 밝혔다. * 「정보통신망법」제48조의6(정보통신망 연결기기등에 관한 인증)에 따라 ‘가전’, ‘교통’, ‘금융’, ‘스마트도시’, ‘의료’, ‘제조・생산’, ‘주택’, ‘통신’ 등 8개 분야의 사물인터넷(IoT)를 대상으로 하는 보안인증제도(붙임 참고) 이 양해각서는 한국과 싱가포르 간의 IoT 인증제도 상호인정 절차이다. 참고로, 인증제도 상호인정(MRA, Mutual Recognition Agreement)는 유사한 인증제도를 운영하는 국가 간 각 국의 인증제도를 상호인정해주는 제도이다. 한국에서는 IoT 보안인증서를 받은 제품은 싱가포르에서 별도 인증서를 받지 않아도 현지로의 수출이 가능해진다. 양해각서 체결 이후 6개월 동안 양국은 IoT 보안인증제도를 상호비교 분석하고, 동등성 평가를 거쳐 내년 하반기에 "IoT 보안 인증제도 상호인정서"에 서명할 계획이다. 이로써 양국의 IoT 보안 제품이 상호 인정되면 국제적 신뢰도가 향상되어 국내 기업은 시간과 비용을 절감하면서 세계 시장에서 경쟁력을 강화할 수 있게 된다. 이번 협력으로 국내 IoT 보안 인증 제도의 국제적 신뢰도 향상뿐만 아니라 싱가포르와의 상호인정을 통해, 국내 기업이 싱가포르 시장에서도 경쟁 우위를 확보할 수 있는 기회를 제공할 것으로 기대된다.
-
KTC, 딥러닝 가속기 개발로 국가 정보보호 인프라 강화 나선다한국기계전기전자시험연구원(KTC)은 정보통신기획평가원이 주관하는 ‘고신뢰 온-디바이스 딥러닝 가속기 설계를 위한 물리채널 기반 취약점 검증 및 대응기술 개발 과제’ 사업 참여를 통해 국가 정보보호 인프라 강화에 나선다고 밝혔다. KTC는 연구 주관기관인 고려대학교를 포함해 국민대학교, 부산대학교, 숙명여자대학교, ㈜티에스앤랩, ㈜시큐어박스 등 6개 기관과 공동으로 과제를 수행하고 있다. 딥러닝(Deep learning)이란 인간의 뇌에서 영감을 얻은 방식으로 데이터로부터 학습하도록 가르치는 머신 러닝 기법을 말한다. 해당 과제는 기기에 탑재된 딥러닝 가속기(그래픽처리장치, 프로그래머블반도체, 주문형반도체 등)에 대한 악의적인 물리적 공격에도 시스템의 안전성을 유지하면서 정확한 동작과 딥러닝 추론을 수행하는 보드(칩)를 세계 최초로 개발하는 사업이다. 이번 과제로 우리나라가 딥러닝 가속기 보안 기술 시장을 선도할 것으로 기대된다. 딥러닝 가속기는 스마트폰, 웨어러블 디바이스, 스마트팩토리, 스마트그리드, 스마트홈, 그리고 자율주행에 이르기까지 다양한 산업 분야에서 사용되고 있다. 이에 따라 딥러닝 장치의 보안성 강화가 더욱 중요해지고 있다. 장치의 주요 정보가 탈취되면 개인정보 유출, 복제 등의 사회적 피해가 발생할 수 있기 때문이다. 과제를 통해 물리적 채널 기반 공격에 내성을 갖는 딥러닝 장비 기술을 확보함으로써 개인정보 및 딥러닝 모델의 정보 유출 위협을 최소화할 수 있다. 딥러닝 가속기의 물리적 공격에는 암호 장치가 연산 수행 시 전자파나 레이저 등으로 보드에 자극을 주입해 오동작으로 오류를 발생시키는 오류 주입 공격과, 소비전력, 전자기파 등의 물리적인 정보를 분석하고 악용해 암호키를 탈취하는 공격인 부채널 공격 등이 있다. 부채널 공격은 금융IC 카드, 교통카드 등의 비밀정보 추출 및 복제와 불법 충전에 쓰인다. 2021년부터 진행된 본 과제는 3년 차를 맞아 본격적인 성과를 보이고 있다. 딥러닝 알고리즘에 대한 취약점 점검 도구와 자원을 최소한으로 사용하는 저전력·저면적 보드를 개발 완료했으며 과학기술논문인용색인(SCI)급 논문 5건을 게재하는 등 과제 달성 목표치를 상회하고 있다. 이를 바탕으로 국내 특허 1건 등록과 국제 특허 2건, 국내 특허 3건을 추가로 출원했다. KTC는 사업 마지막 해인 2024년, 딥러닝 가속기 물리채널 안전성 검증 방법 개발을 완료한다. 이를 통해 물리적 공격에 내성을 가진 보드의 취약성 모의평가 및 검증을 수행하고, 안전성을 입증할 예정이다. 안성일 KTC 원장은 “딥러닝 서비스는 다양한 산업 분야에서 폭넓게 활용되고 있으며, 이에 따라 보안성 강화가 더욱 대두되고 있다”며 “해당 과제를 통해 우리나라가 딥러닝 가속기 보안 기술 시장을 선도하는 데 이바지하겠다”고 밝혔다.
-
포드(Ford), 인공지능(AI)를 탑재한 교통단속용 무인경찰차 특허 취득미국 자동차회사 포드(Ford)에 따르면 지난 2018년 인공지능(AI)를 탑재한 교통단속용 무인경찰차 특허를 취득했다. 교통위반이 많이 발생할 수 있는 장소를 자동으로 선정할 수 있다.무인경찰차는 교통신호를 준수하면서 교통위반 차량을 단속할 수 있다. 포드가 출원한 인공지능(AI)을 탑재한 교통단속용 무인경찰차 특허는 14페이지에 달한다.하지만 특허를 취득했다고 해도 현재 생산한 자동차가 있는 것은 아니다. 또한 상세한 인공지능 차량을 개발할 계획도 포함하지 않아 상용화까지는 오랜 시간이 소요될 것으로 전망된다.특허에는 다양한 교통상황 시나리오에도 대응할 수 있는 체계가 포함돼 있다. 인간인 교통교찰관과 협업할 수 있는 기능도 구현할 계획이다.
-
새롭게 출범한 ‘촉감표준 융합연구단’, 높은 몰입감의 메타버스 구현한다한국표준과학연구원(KRISS, 원장 이호성)이 손으로 만져볼 수 있는 실감나는 메타버스 구현을 위해 정부출연연구원 및 대학과 손을 맞잡는다. KRISS는 13일(수) KRISS 대전 본원에서 ‘촉감표준(Meta-Touch) 융합연구단’의 출범을 알리는 현판식을 개최했다. 한국전자통신연구원(ETRI), KAIST, 국가과학기술연구회 등 주요 관계자 50여 명이 참석한 이번 행사는 융합연구단 추진 경과보고, 연구자 간담회, 현판 제막식과 연구현장 방문 등으로 구성됐다. 촉감표준 기술은 초실감 메타버스 구현을 위한 필수 기술로 주목받고 있다. 시청각 기술에 집중한 기존 메타버스가 가진 한계를 뛰어넘기 위해, 물리적 접촉을 반영하여 자연스러운 상호작용을 가능하게 해줄 미래형 메타버스 기술이기 때문이다. 촉감표준 융합연구단은 국가과학기술연구회의 지원을 받아 2029년까지 6년간 390억 원을 투입해 초실감 메타버스 구현을 위한 촉감표준 및 햅틱 시스템 개발에 매진한다. 총괄주관기관인 KRISS를 필두로 KAIST, ETRI가 주관기관을 맡아 총 5개 융합연구과제를 수행한다. 성균관대학교, 한국교통대학교, 아주대학교, 포항공과대학교, 경희대학교 등 학계에서도 적극 참여한다. 촉각을 감지하고 재생하는 기기의 개발은 시청각 기기에 비하면 아직 걸음마 단계다. 촉감 상호작용 원천기술은 미국 등 일부 국가에서 독점하고 있으며, 관련 표준도 부재해 게임이나 메타버스 개발자들이 특정 햅틱기기에 국한해 기술을 개발하고 있다. 기기 간 호환성을 떨어뜨리고 다양한 시장 참여자들의 진입을 제한하는 요소다. 촉감표준 융합연구단은 이런 문제를 해결하기 위해 촉감 표준체계를 확립하고 이에 기반한 고성능 촉감 기기 및 소프트웨어를 개발할 예정이다. 촉감 센서 소재 및 소자, 초실감 촉감을 재현할 액추에이터, 초실감 촉감 렌더링 기술 등을 유기적으로 융합해 높은 몰입감을 주는 햅틱시스템을 구현하는 것이 궁극적인 목표다. 해당 융합연구단은 연구목표 달성 후 해산하는 일몰형 조직으로 운영된다. 총 12개 기관의 연구 참여자들은 융합연구의 효율을 극대화하기 위해 KRISS 본원에 결집해 연구과제를 수행하고 종료 후 원소속기관으로 복귀할 예정이다. 김민석 촉감표준 융합연구단장은 “촉감 상호작용 원천기술 확보와 관련 표준기술 주도로 메타버스 산업의 국가 경쟁력을 높이고 햅틱 시장 선점에 이바지할 것”이라며 “다양한 산·학·연 참여기관과의 협업을 통해 우수한 성과를 창출하겠다”고 밝혔다.
-
FITI시험연구원-서울교통공사, 지하역사 미세먼지 저감 추진FITI시험연구원이 서울교통공사와 손잡고 지하철 역사의 공기질 개선에 나선다. FITI시험연구원은 19일 서울교통공사와 ‘지하역사 공기질 관리 역량 향상을 위한 업무협약’을 체결했다고 밝혔다. 이날 협약은 최근 실내공기질 관리법이 강화되고 공기질에 대한 시민들의 관심이 높아짐에 따라 지하역사의 미세먼지 저감을 통해 쾌적한 지하철 이용환경을 조성하고자 마련됐다. 지난 7월 서울시의회가 발표한 ‘서울시 지하역사 및 전동차 내 미세먼지 저감 사업의 효과 분석’ 보고서에 의하면 초미세먼지 법적 기준치를 초과한 지하역사는 270개 지하역사 중 21.4%(58개)를 차지했다. 협약에 따라 양 기관은 ▲중장기 미세먼지 저감 사업 계획 ▲공동 기술개발 및 애로기술 지원 ▲인적·물적 자원 활용 및 연구지원 등에 상호 협력하기로 했다. FITI시험연구원은 서울교통공사가 범정부 정책으로 추진하는 지하역사 미세먼지 저감 사업 전반에 대해 협력하고 지하역사 공기질 모니터링 시스템의 성능 향상을 위해 데이터 관리기법 등을 연구한다. 또한 공기질 관리기법 고도화 및 역량 강화를 지원하고 신기술 도입을 통한 미세먼지 저감 효율화를 꾀할 계획이다. 김화영 FITI시험연구원장은 “서울 지하철은 하루 평균 700만 명이 넘는 시민이 이용하는 만큼 역사의 공기질 관리가 엄격히 이루어져야 한다”며 “서울교통공사와 함께 지하역사의 공기질을 획기적으로 개선해 안전하고 건강한 지하철 이용환경 조성에 이바지하겠다”고 전했다. FITI시험연구원은 지난해 국내 최초 산업분야 미세먼지 저감 전문기술지원센터인 산업환경개선지원센터를 개소해 기업지원을 수행하고 있는 환경 분야 전문 시험인증기관이다. 대기·실내공기질 분야 환경측정기기 검사기관, 미세먼지 간이측정기 성능인증기관 등으로 지정됐다.
-
표준연-ETRI-KAIST, ‘촉감표준 융합연구단’ 출범한국표준과학연구원(KRISS)이 손으로 만져볼 수 있는 실감나는 메타버스 구현을 위해 정부출연연구원 및 대학과 손을 맞잡는다. KRISS는 13일 KRISS 대전 본원에서 ‘촉감표준(Meta-Touch) 융합연구단’의 출범을 알리는 현판식을 개최했다고 밝혔다. 한국전자통신연구원(ETRI), KAIST, 국가과학기술연구회 등 주요 관계자 50여 명이 참석한 이번 행사는 융합연구단 추진 경과보고, 연구자 간담회, 현판 제막식과 연구현장 방문 등으로 구성됐다. 촉감표준 융합연구단의 출범으로 촉감 상호작용 원천기술 확보와 관련 표준기술 주도로 메타버스 산업의 국가 경쟁력을 높이고 햅틱 시장 선점이 기대된다. 촉감표준 융합연구단은 국가과학기술연구회의 지원을 받아 2029년까지 6년간 390억 원을 투입해 초실감 메타버스 구현을 위한 촉감표준 및 햅틱 시스템 개발에 매진한다. 총괄주관기관인 KRISS를 필두로 KAIST, ETRI가 주관기관을 맡아 총 5개 융합연구과제를 수행한다. 성균관대학교, 한국교통대학교, 아주대학교, 포항공과대학교, 경희대학교 등 학계에서도 적극 참여한다. 시청각 기술에 집중한 기존의 메타버스 환경은 실제 현실에서 나타나는 물리적인 접촉을 반영하지 못해 실재감과 몰입감 향상에 한계가 있다. 이에 가상세계에서 자연스러운 상호작용을 가능하게 해 줄 촉감 인터페이스가 초실감 메타버스 구현을 위한 필수 기술로 주목받고 있다. 촉각을 감지하고 재생하는 기기의 개발은 시청각 기기에 비하면 아직 걸음마 단계다. 촉감 상호작용 원천기술은 미국 등 일부 국가에서 독점하고 있으며 관련 표준도 부재해 게임이나 메타버스 개발자들이 특정 햅틱기기에 국한해 기술을 개발하고 있다. 기기 간 호환성을 떨어뜨리고 다양한 시장 참여자들의 진입을 제한하는 요소다. 촉감표준 융합연구단은 이런 문제를 해결하기 위해 촉감 표준체계를 확립하고 이에 기반한 고성능 촉감 기기 및 소프트웨어를 개발할 예정이다. 촉감 센서 소재 및 소자, 초실감 촉감을 재현할 액추에이터, 초실감 촉감 렌더링 기술 등이 여기에 포함된다. 이 기술들을 유기적으로 융합해 메타버스나 게임 환경에서 몰입감을 배가시킬 통합 햅틱시스템을 구현하는 것이 궁극적인 목표다. 해당 융합연구단은 연구목표 달성 후 해산하는 일몰형 조직으로 운영된다. 총 12개 기관의 연구 참여자들은 융합연구의 효율을 극대화하기 위해 KRISS 본원에 결집해 연구과제를 수행하고 종료 후 원소속기관으로 복귀할 예정이다. 김민석 촉감표준 융합연구단장은 “촉감 상호작용 원천기술 확보와 관련 표준기술 주도로 메타버스 산업의 국가 경쟁력을 높이고 햅틱 시장 선점에 이바지할 것”이라며 “다양한 산·학·연 참여기관과의 협업을 통해 우수한 성과를 창출하겠다”고 밝혔다.
-
국표원, ‘2023 스마트시티 아시아 표준 포럼’ 개최우리나라 주도로 ‘아시아 스마트시티 핵심성과지표 표준 백서’가 발간된다. 스마트시티 핵심성과지표란 ‘전자 의료 기록 사용률’, ‘스마트 계량기 보급률’, ‘자율차 보급률’과 같이 의료, 에너지, 교통 등 분야별 도시 발전수준 평가에 활용하는 국제표준에 따른 지표를 의미한다. 산업통상자원부 국가기술표준원은 12일 서울 베스트웨스턴호텔에서 한국, 일본, 인도네시아, 사우디 등 아시아 8개국 표준화 대표기관 담당자 및 전문가 40여 명이 참가한 가운데 ‘2023 스마트시티 아시아 표준 포럼’을 온·오프라인으로 동시 개최했다. 아시아 국가 간 표준협력을 강화해 우리나라의 기술력을 기반으로 스마트시티 국제표준을 선도할 전망이다. 이번 포럼에서 한국, 베트남, 인도네시아, 말레이시아, 중국 등은 백서와 관련하여 스마트시티 성과평가지표 관련 국제표준 활용 사례를 발표했다. 한국은 건물에너지 효율, 친환경차 보급 등 에너지환경 관리 중심의 세종시 사례를, 말레이시아는 CCTV 보급, 가로등 설치와 같은 도시 방범 관리 측면의 사례 등 국가 및 도시별 다양한 수요를 반영한 스마트시티 추진 방향이 소개됐다. 국가기술표준원은 향후 협력 방안으로서 아시아 공통 스마트시티 목표와 성과지표 설정을 제안했다. 공통된 목표와 지표에 따른 스마트시티 평가 사례를 상호 비교 및 보완함으로써 아시아지역 내 스마트시티 보급, 확산의 촉진에 기여할 수 있을 것이라고 설명했다. 오광해 표준정책국장은 “이번 포럼에서 우리나라 주도로 아시아 스마트시티 표준 백서를 발간하는 의미있는 성과를 거뒀다”며 “우리나라의 기술력을 기반으로 스마트시티 국제표준을 선도할 수 있도록 아시아 국가 간 표준협력을 지속적으로 강화해 나가겠다”고 밝혔다.
-
TTA, ‘주소지식모델’ 표준 제정으로 주소 정보 디지털 서비스 확대한국정보통신기술협회(TTA)는 한국의 고유한 주소체계에 대한 개념과 특징을 명세하고 데이터 관점에서 일관성 있게 주소체계를 기술하기 위하여 ‘주소지식모델’ 표준 제정을 추진한다고 5일 밝혔다. 이 표준은 주소체계에 대한 의미 관계를 그래프 형태로 표현하며 기계가 읽을 수 있는 데이터 구조로 주소 체계를 재구성하는 것을 목표로 한다. 현재 한국의 주소 정보는 문자 기반으로, 각 단어의 의미와 관계를 명확하게 정의하지 못하는 한계가 있었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 TTA는 주소정보의 산업 분야 확산을 목표로 하는 이 표준을 연내에 제정할 예정이다. 해당 표준은 도로정보, 교통시설, 기반시설 등의 공공 데이터와과 민간의 다양한 데이터가 서로 연결돼 인공지능 환경에서 데이터를 융합·분석하는 데 활용 가능해 관련 분야의 다양한 서비스 확대가 기대된다. '주소지식모델' 표준은 세 부분으로 구성된다. '제1부 주소체계'는 데이터 관점에서 주소체계를 기술하며, '제2부 주소 어휘'는 주소참조체계, 국가주소정보, 주소지능정보 등을 주소지식모델로 표현하기 위한 어휘를 명세한다. 마지막으로 '제3부 웹 URI 체계'는 주소 개체 식별을 위한 주소정보 웹 URI의 설계 원칙과 패턴을 정의한다. 이 표준은 한국의 주소체계에 일정한 규칙을 부여하고 주소지식모델로 표현할 수 있는 프레임워크를 제공한다. 이를 통해 도로명주소, 사물주소를 포함한 다양한 형태의 주소를 표현할 수 있게 되며, 주소와 관련된 다양한 데이터들을 상호 연결하고 융합하는 체계가 마련돼 지능형 주소정보 확장이 가능하다. ‘주소지식모델’ 표준은 중앙대학교, 군산대학교, 행정안전부 등 정부와 민간이 공동으로 참여하여 TTA에 제안하였다. 이 표준은 주소기반산업협회에서 진행 중인 주소기반지식그래프 연구에 적용될 예정이다. 현재 TTA 빅데이터프로젝트그룹(PG1004)에서 제정을 추진 중이며, 해당 프로젝트그룹에는 와임, 올포랜드, 제이아이엔시스템, 크라우드웍스, 한국크라우드컴퓨팅연구조합, 한국전자통신연구원, 한국지능정보사회진흥원, 한국교통연구원, 국토연구원, 행정안전부 등 22개의 산업, 학술, 연구기관이 참여하고 있다. 손승현 TTA 회장은 이 표준이 제정되면 “주소 데이터를 비롯하여 도로정보, 교통시설, 기반시설 등의 공공 데이터와과 민간의 다양한 데이터가 서로 연결되어 인공지능 환경에서 데이터를 융합·분석하는 데 활용될 수 있다”며 “이를 통해 관련 분야의 다양한 서비스를 확대할 수 있을 것”이라고 말했다.