머신러닝 기법의 발달과 함께 기계에서 발생하는 다양한 종류(진동, 온도, 유량 등)의 데이터를 활용하여 기계의 상태를 진단하고 이상 탐지 및 비정상 분류 연구도 활발히 진행되고 있다. 특히 진동 데이터를 활용한 회전 기계의 상태 진단은 전통적인 기계 상태 모니터링 분야로 오랜 기간 동안 연구가 진행되었고, 연구 방법 또한 매우 다양하다. 본 연구에서는 가정용 에어컨에 사용되는 로터리 압축기에 가속도계를 직접 설치하여 진동 데이터를 수집하는 실험을 진행하였다. 데이터 부족 문제를 해결하기 위해 데이터 분할을 수행하였으며, 시간 영역에서의 진동 데이터로부터 통계적, 물리적 특징들을 추출한 후, Chi-square 검증을 통해 고장 분류 모델의 주요 특징을 추출하였다. SVM(Support Vector Machine) 모델은 압축기의 정상 혹은 이상 유무를 분류하기 위해 개발되었으며, 파라미터 최적화를 통해 분류 정확도를 개선하였다.
정보보호 기업은 1990년도 후반에서 2000년도 초반에 설립되었는데 다른 주요한 기반 산업에 비하면 그 역사가 휠씬 짧다. 그럼에도 불구하고 정보보호 산업은 급속하게 발전하고 있다. 4차 산업혁명과 관련한 첨단 기술의 발전에 힘입어 정보보호 산업의 비중은 점점 크질 것으로 예상된다. 2019년에 발생한 COVID-19가 2020년 전세계로 확산되면서 비대면 서비스와 디지털 전환 가속되었다. 이용자에 대한 사이버 위협도 증가되고 있어 분야별 차별화된 보안이 필요한 상황이다. 하지만 정보보호 인력의 부족, 국내 기업의 보안 역량의 미흡, 국내 정보보호 시장 협소 등으로 인하여 새로운 사이버보안 위협을 대응하기에는 한계가 있다. 본 연구는 정보보호 기업의 외부 환경 요인인 정부의 정보보호 제도의 운영, 정부의 영향력, 정부의 지원, 정보보호 기업간 파트너십 등과, 내부 환경 요인인 최고경영층의 지원, 재무상태, 인적자원 등이 조직 역량, 혁신 역량에 미치는 영향을 분석하였다. 또한 조직 역량, 혁신 역량이 재무적 성과와 비재무적 성과에 영향을 미치는지를 실증 데이터를 이용하여 분석하였다. 본 연구의 결과는 정보보호 정책과 시사점을 제시하고 정보보호산업의 경쟁력을 강화하는 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
최근의 LiDAR(Light Detection And Ranging) 센서는 실시간으로 주변에 있는 물체를 스캔하는 데 사용된다. LiDAR 센서를 이용하여 주변 환경을 스캔할 경우 감지되었던 사물들에 대한 변화를 감지하고 실시간으로 움직이는 물체를 인식할 수 있다. 센서들의 제작 비용이 낮아지면서 LiDAR는 중요시설의 경계, 스마트시티, 자율주행차 등 다양한 산업 분야에서 다양하게 활용되고 있다. 이러한 LiDAR 데이터는 실시간에 사물을 스캔하는 만큼 입력 데이터의 크기가 크다. 따라서 이러한 LiDAR를 활용하는 시스템에서는 이러한 대용량 데이터의 실시간 처리가 병목이 될 수 있어서 이러한 대용량 처리에 대한 대안이 필요하다. 본 논문에서는 엣지 컴퓨팅 서버를 이용하여 방대한 포인트 클라우드를 압축하여 빠르게 처리하는 엣지 컴퓨팅 기법을 제안한다. LiDAR 센서의 레이저의 반사 범위가 제한되어 있으므로 실시간으로 넓은 영역을 스캔하기 위해서는 여러 대의 라이다를 사용해야 한다. 따라서 실시간으로 물체를 감지하거나 인식하기 위해서는 여러 개의 LiDAR 센서에 대한 데이터를 한 번에 처리해야 한다. 에지 컴퓨터는 데이터 가속을 수행하기 위해 포인트 클라우드를 효율적으로 압축하고 모든 데이터를 메인 클라우드에서 실시간에 압축해제하여 사용할 수 있도록 설계되었다. 이를 통해 사용자는 시스템을 중앙에서 병목 없이 실시간에 LiDAR 센서들을 제어할 수 있다. 실험에 사용된 시스템은 이러한 엣지 컴퓨팅 서비스를 적용함으로써 기존 클라우드 기반 방식에서 문제였던 데이터 병목 현상을 효과적으로 해결하였다.
대부분의 국내 콘크리트 구조물이 동결융해 및 염해 환경에 동시에 노출됨에도 불구하고 현장에서의 콘크리트 내구성능 평가는 각각의 단일 작용에 의한 손상을 평가하고 있으며 염해 손상은 현장에서 코어를 별도로 채취하여 추가적인 실내 실험분석까지 요구된다. 그러나 국내에서는 2018년부터 「시설물의 안전 및 유지관리에 관한 특별법」과 「지속가능한 기반시설 관리 기본법」 등의 시설물 유지관리를 강화하는 정책들이 수립 및 시행됨에 따라 정부 및 지자체에서 안전점검 관리 대상시설물이 증대되어 시설물이 안전 점검 및 진단에 대한 효과적인 점검 간소화 기술이 필요한 실정이다. 따라서 이 연구에서는 기존의 피복부 콘크리트 품질을 평가하는 표면반발경도를 활용하여 동해 손상이 발생한 콘크리트 부위를 대상으로 염해 손상의 가속화 정도를 판단할 수 있는 방법의 가능성을 평가하고자 하였다. 이를 위하여 동결융해 촉진 환경에 노출시켜 이미 동해 손상이 발생한 콘크리트 실험체를 염수에 침지시킨 후 콘크리트 내 침투한 염화물을 분석하여 동해 손상 정도에 따른 염화물 침투 가속화 관계를 분석하였다.
국제해사기구에서는 해상에서의 선박의 충돌방지와 그로 인한 해양환경의 보호를 목적으로 1993년 11월 선박조종성능에 대한 잠정지침을 채택한 이후, 축적된 데이터를 바탕으로 2002년 12월 선박조종성능에 대한 확정된 지침을 채택하였다. 하지만 채택된 지침은 만재상태, 등흘수 및 선박의 최대 출력(MCR)의 85 %에 해당되는 선속의 최소 90 % 이상에서의 지침으로, 동 지침은 항해사에게 필요한 실 항해조건에서의 조종성능 정보를 제공하는 데 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 항해사, 선장 및 선박조종에 대한 식견을 갖추고 있는 전문가를 대상으로 빈도분석과 AHP 분석기법을 실시하여 현 지침에 대한 활용도 및 실제 선박조종에 필요한 정보가 무엇인지를 식별하였다. 연구결과 선박을 운항하는 항해사에게 필요한 조종성능 정보는 5~10°의 소각도에서의 선회권 정보, 항해속력(Sea speed)이 아닌 조종속력(Maneuvering speed)에서의 z-test 정보라는 것을 확인하였고, 속도제어 관련하여서는 항해속력 및 만재상태에서의 정지성능에 대한 정보보다 감속타력, 가속타력 등에 대한 정보가 더 필요하다는 것을 확인하였다. 도출된 결과는 선박을 조종하는 항해사에게 필요한 선박조종성능기준 지침마련에 대한 기초자료로 활용도가 높을 것으로 사료된다.
고속도로 콘크리트 구조물은 제설제 사용량 증가로 구조물의 열화가 가속되고 있어 성능회복을 위해 단면복구공사를 실시하고 있다. 하지만, 보수공사 이후 보수부위에 균열, 들뜸 및 부착성능 저하 등의 재손상이 나타나고 있다. 본 연구에서는 먼저 해외 기준을 분석하였고, 공용 중인 콘크리트 구조물의 현장조사, 실내실험, 폐교량에 대한 시험시공을 통해 균열 방지 및 부착성능향상을 위해 강화된 기준을 제시하였다. 요구성능이 충족되는 재료는 모두 적용이 가능하도록 성능기반의 품질기준을 제시하였고, 재료별 상이한 시험방법도 일관성 있는 시험결과 분석을 위해 콘크리트 시험법으로 통일하여 제시하였다. 고려된 품질기준은 하중 저항을 위해 역학특성 분야로는 압축강도, 휨강도, 부착강도 기준을 마련하였고, 체적안정성을 위해 길이변화율, 균열저항성, 열팽창계수, 탄성계수를 기준을 마련하였다. 제설염해에 대한 저항성을 위해 내구성능 분야로는 염분침투저항성과 동결융해저항성 기준을 제시하였다. 본 연구에 의해 제시된 콘크리트 보수재료의 기준은 국내의 단면복구공사 품질향상에 기여할 것으로 기대된다.
본 연구의 목적은 기후변화와 토지이용에 의한 미래 토양침식을 추정하는 것이다. 기후모형인 CCCma (Canadian Centre for Climate Modelling and Analysis)에 의해 예측된 강우자료 중 2030년에서 2050년까지의 자료를 이용하여 토양침식 모의를 수행한 후 관측값과 비교하였다. 즉, 현재의 토양침식 관측값과 예측된 미래의 조건에 따른 토양침식 결과에 대한 상대비교를 통해 기후변화가 토양침식에 미치는 영향을 분석하였다. 사회-경제 변화에 의해 예상되는 토지이용 변화와 기온 및 의 증가에 따른 식물성장에 대하여 포괄적으로 고려하였다. A2 시나리오와 B2 시나리오에 의해 예측된 2030년에서 2050년 기간의 모의된 강우평균을 1966년에서 1998년 사이의 관측 강우평균과 비교한 결과 각각 17.7%와 24.5% 증가하는 것으로 나타났다. B2 시나리오에 의한 토양침식량이 A2 시나리오에 의한 값보다 크게 예측되는 것을 확인할 수 있었으며, 총 6개 시나리오(일부 농촌 지역의 도시화 2개 시나리오, 전 농촌 지역의 도시화 2개 시나리오, 식물성장을 가정한 시나리오 2개) 중 일부 농촌 지역이 순차적 도시화가 이루어지는 시나리오를 제외한 나머지의 경우 토양침식이 48%에서 90%까지 증가하는 것을 알 수 있었다. 온도에 의한 식물성장속도의 가속, 높은 증발산을, 그리고 거름효과가 미치는 영향 등을 가정한 시나리오가 토양침식결과는 이를 가정하지 않은 시나리오보다 약 25% 정도 작게 예측되는 것을 확인할 수 있었다. 연구결과 본 대상유역의 미래에는 강우량과 토양침식량이 증가할 것으로 사료되므로, 이에 대한 관심을 가져야 할 것이다.
본 논문에서는 UKF(unscented Kalman filter)와 연동된 입자필터를 이용한 단안시 카메라의 실시간 자세추정 기법을 제안한다. 단안시 카메라 자세 추정 기법에는 주로 카메라 영상과 자이로스코프, 가속도센서 데이터 등을 연동하는 방법이 많이 이용되고 있으나 본 논문에서 제안하는 방법은 별도의 센서 없이 카메라 영상에서 취득되는 2차원 시각 정보만을 이용하는 것을 목표로 한다. 제안된 방법은 카메라 영상 이외의 부가적인 장비를 이용하지 않고 별도의 센싱 정보 없이 2차원 영상만으로 카메라 추적이 가능하며, 따라서 기존에 비해 하드웨어 구성이 단순해질수 있다는 장점을 갖고 있다. 제안된 방법은 UKF와 연동된 입자필터를 기반으로 한다. 입자필터의 각 입자마다 개별적으로 정의된 UKF로부터 카메라의 상태를 추정한 다음 입자필터의 전체 입자로부터 카메라 상태에 대한 통계데이터를 산출하고 이로부터 카메라의 실시간 자세정보를 계산한다. 기존의 방법과 달리 제안된 방법은 카메라의 급격한 흔들림이 발생하는 경우에도 카메라 추적이 가능함을 보여주며, 영상 내의 특징점 대다수가 가려지는 환경에서도 카메라 추적에 실패하지 않음을 실험을 통하여 확인하였다. 또한 입자의 개수가 35개인 경우 프레임 당 소요 시간이 약 25ms이며 이로부터 실시간 처리에 문제가 없음을 확인할 수 있었다.
C-ITS(Cooperative-Intelligent Transportation System)는 차량과 차량 또는 차량과 인프라 간의 양방향 무선통신 기술을 기반으로 전방의 교통상황 정보를 제공하는 이용자 안전중심의 기술 및 시스템을 의미한다. 2016년 대전-세종 시범사업을 시작으로 고속도로 및 지자체 실증사업을 통해 통신 인프라 구축, 단말기 보급, C-ITS 안전 서비스를 제공하고 있다. 본 연구에서는 광주광역시 C-ITS 실증사업을 통해 수집된 개별차량 데이터를 활용하여 경고 정보의 개별적인 효과를 검증하기 위한 방법론을 개발하였다. 효과분석은 크게 주행영향 분석과 환경분석으로 나뉘며 주행영향 분석을 위해 순응도 분석과 주행안전성 평가를 수행하였다. 추가로 C-ITS 실증사업 기간동안 수집되었던 PVD (Probe Vehicle Data)의 부족한 데이터 수집을 보완하고자 DTG (Digital Tacho Graph) 데이터를 추가 수집하여 효과분석에 활용하였다. 순응도 분석결과 충분한 유효샘플이 수집된 경고정보에 대해 운전자는 감속운행행태를 보였으며, Jerk와 가속 소음과 같은 주행안전성 지표를 산출하여 분석한 결과 경고정보 제공으로 인해 주행안전성이 개선되었다. 반면 감속운행행태로 C-ITS 구축 이후 배출가스 양은 소폭 증가한 것을 알 수 있었다.
최근 근접 치료에서 방사선 차폐막을 사용하여 선량 분포를 변조하여 선량을 전달하는 정적 및 동적 변조 근접 치료 방법이 개발됨에 따라 새로운 방향성 빔 세기 변조 근접 치료에 적합한 역방향 치료 계획 및 치료 계획 최적화 알고리즘에서 선량 계산에 필요한 파라미터 및 데이터의 양이 증가하고 있다. 세기 변조 근접 치료는 방사선의 정확한 선량 전달이 가능하지만, 파라미터와 데이터의 양이 증가하기 때문에 선량 계산에 필요한 경과 시간이 증가한다. 본 연구에서는 선량 계산 경과 시간의 증가를 줄이기 위해 그래픽 카드 기반의 CUDA 가속 선량 계산 알고리즘을 구축하였다. 계산 과정의 가속화 방법은 관심 체적의 시스템 행렬 계산 및 선량 계산의 병렬화를 이용하여 진행하였다. 개발된 알고리즘은 모두 인텔(3.7GHz, 6코어) CPU와 단일 NVIDIA GTX 1080ti 그래픽 카드가 장착된 동일한 컴퓨팅 환경에서 수행하였으며, 선량 계산 시간은 디스크에서 데이터를 불러오고 전처리를 위한 작업 등의 추가 적으로 필요한 시간은 제외하고 선량 계산 시간만 측정하여 평가하였다. 그 결과 가속화된 알고리즘은 CPU로만 계산할 때보다 선량 계산 시간이 약 30배 단축된 것으로 나타났다. 가속화된 선량 계산 알고리즘은 적응방사선치료와 같이 매일 변화되는 어플리케이터의 움직임을 고려하여 새로운 치료 계획을 수립해야 하는 경우나 동적 변조 근접 치료와 같이 선량 계산에 변화되는 파라미터를 고려해야 하는 경우 치료 계획 수립 속도를 높일 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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