최근에 빠르게 확산되고 있는 CCTV와 같은 영상기기들은 거의 모든 공공기관, 기업, 가정 등에서 비정상적인 상황을 감시하고 대처하기 위한 수단으로 활용되고 있다. 그러나 대부분의 경우 이상상황에 대한 인식은 모니터링하고 있는 사람에 의해 수동적으로 이루어지고 있어 즉각적인 대처가 미흡하며 사후 분석용으로만 활용되고 있다. 본 논문에서는 최신 딥러닝 기술과 실시간 전송기술을 활용하여 이벤트 발생시 스마트폰으로 이상 상황을 동영상과 함께 실시간으로 전송하는 동영상 감시 시스템의 개발 결과를 제시한다. 개발된 시스템은 오픈포즈 라이브러리를 이용하여 실시간으로 동영상으로 부터 인간 객체를 스켈레톤으로 모델링한 후, 딥러닝 기술을 이용하여 인간의 행동을 자동으로 인식하도록 구현하였다. 이를 위해 Caffe 프레임워크를 개발된 오픈포즈 라이브러리를 다크넷 기반으로 재구축하여 실시간 처리 능력을 대폭 향상 시켰으며, 실험을 통해 성능을 검증하였다. 본 논문에서 소개할 시스템은 정확하고 빠른 행동인식 성능과 확장성을 갖추고 있어 다양한 용도의 동영상 감시 시스템에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
기후변화는 연안지역에 심각한 영향을 미치고 있으며 그 영향이 점점 증가할 것이라고 예상되는 바, 최근 기후변화 적응 및 리스크 평가에 있어 많은 연구들이 취약성과 함께 회복탄력성 개념을 이용하고 있다. 본 연구의 목적은 기후변화 적응을 위한 연안재해 회복탄력성 측정 모형을 개발하는 것이다. 측정 모형 개발에 앞서 연안재해 회복탄력성에 대한 광범위한 문헌검토를 통해 취약성과 회복탄력성에 대한 조작적 정의와 함께 여러 피드백 메커니즘이 포함된 개념적 프레임워크를 작성하였다. 연안재해 회복탄력성 측정 모형은 네 가지 측정값(MRV, LRV, RTSPV, ND)과 연안재해 회복탄력성 복합 지수(CRI)를 포함하고 있으며, 개발된 지수는 국내 연안침식 사례에 적용되었다. 또한 지수 등급에 따른 지역적 분석이 수행되었다. 연구 결과, 네 가지 회복탄력성 측정값을 통해 각 지점이 가지는 연안침식 회복탄력성의 다양한 특성을 파악할 수 있음을 확인하였다. 연안 회복탄력성 복합 지수의 매핑 결과 서해안 및 남해안 지역에 비해 동해안 지역들은 연안침식 회복탄력성이 상대적으로 떨어지는 것으로 나타났다. 본 연구의 회복탄력성 측정 모형은 적응 이후의 이행전략에 대한 논의를 제공하는 도구로 활용될 수 있으며, 서로 다른 취약 지역 그룹 간 정책지원에 대한 우선순위를 결정하는 데 이용 가능하다.
근래에 인터넷 등의 네트워크를 통해 어떤 정보에 접근할 수 있는 다양한 클라이언트 장치들이 널리 보급되고 있다. 하지만 통신능력이나 처리 및 저장능력, 화면표시 능력 등 여러 가지 제약을 가진 클라이언트 장치들로서는 방대한 양의 멀티미디어 콘텐츠를 쉽게 처리할 수 없는 문제가 있다. 또한 네트워크 측면에서도 음성, 데이터 및 비디오의 통합 서비스는 네트워크 기술의 목표를 수정하게 되어 네트워크가 다양한 서비스의 종합 제공 능력과 각 서비스에 필요한 QoS를 제공할 수 있는 능력을 가져야 하게 되었다. 이러한 이유로 ATM망과 인터넷 사이에 중단없는 멀티미디어 서비스를 제공할 수 있는 EAGIS(Efficient ATM Gateway for real time Internet Service)를 개발하게 되었다. EAGIS는 연동장치, 콘텐츠 서버, 트랜스코딩 서버, 서비스 브로커로 구성된다. 본 논문에서는 EAGIS의 구조 설계와 트랜스코딩 서비스 제공 방식을 설계하였다. RTP(Real Time Protocol)를 이용한 양방향 통신은 RTCP(Real Time Control Protocol)의 시각-소인(time-stamp)에 의하여 트랜스코딩 시간을 설정하며, HTTP를 이용한 단방향 통신은 셀프타이며(self-timer)를 이용한다. 이러한 기준 시간을 이용함으로써 네트워크 트래픽 부하와 프레임 전송률에 의한 표준화된 트랜스코딩 방법을 적용할 수 있었다. 또한 다중 사용자 유효 대역폭 확보 알고리즘을 통한 서비스의 품질을 보장할 수 있었다.
네트워크 환경의 발달과 함께 멀티미디어 스트리밍 서비스를 지원하는 다양한 멀티미디어 장치가 개발되고 있다. 이러한 환경 아래서 서로 다른 단말에 IP 네트워크를 통해 TV 화상을 인코딩하여 전송하는 방법에는 여러가지가 있을 수 있다. 여러 방식 중에 SVC(Scalable Video Coding)는 현재 일반적으로 사용되고 있는 AVC(Advanced Video Coding)보다 네트워크 채널 용량 측면에서 보다 효율적인 방식이라고 연구되고 있다. 하지만 SVC 방식은 AVC에 비해 $10{\sim}30%$정도의 오버 헤드를 가지기 때문에, 같은 비디오 품질을 보장하기 위해서 현재의 방식 보다 높은 비트율(bit-rate)이 필요하다는 단점을 안고 있다. 기존의 SVC에 대한 연구에서는 AVC와 SVC를 네트워크의 채널 용량 관점에서 비하였고, 두 비디오 압축 방식을 전송하는 방법에 대해 두 가지 방식으로 모델링 하였다. 각 방식에서 SVC의 채널 용량이 약 $16{\sim}20%$정도 더 좋지만 현재 네트워크 환경의 한계로 인해 효율성이 떨어질 수밖에 없다고 결론지었다. 본 논문에서는 기존 네트워크 라우터에 EDE(Extraction Decision Engine)및 SVC 추출기를 집적하여 성능을 향상시킬 수 있는 새로운 SVC 전송 네트워크 프레임을 제안하고, 참고 논문에서 모델링한 두 방식과의 정량적인 비교로 네트워크 구조를 시뮬레이션 하였다. 시뮬레이션 결과 제안된 구조는 현재 사용되는 AVC방식에 비해 최대 50%의 채널 용량 감소를 보임을 확인하였다.
COBie(Construction Operations Building Information Exchange)는 시설물 관리 프로젝트에 필요한 정보를 여러 경로에서 수집하고 문서화하는 표준정보포맷이다. 문서화된 COBie 정보는 엔지니어가 사용하는 시설관리시스템과 데이터를 교환하는 수단으로 이용할 수 있다. 시설물 관리 데이터 교환 프로세스는 COBie를 사용하여 사용자가 필요로 하는 목록과 정보를 정형화한 후 정보를 입력한다. COBie는 설계 및 시공 단계에서 운영, 유지 보수, 자산 관리 등을 지원하기 위해 정보를 획득하고 업데이트하는 방식을 개선하기 위해 개발되었다. 하지만, COBie를 사용하기 위해서는 이기종 데이터 모델과 정보연계, 품질검수 등에 많은 수작업이 필요하다. 이런 이슈들은 COBie 기반 시설물 관리시스템 개발 시 장애요인이 된다. 이 연구는 시설물 관리를 위한 데이터 교환체계를 분석하여 BIM(Building Information Modeling)에 포함된 유지보수정보를 보다 쉽게 운영하기 위한 프레임 워크를 제안한다. 이 연구는 시설관리 정보제출 규칙, 품질점검, 프레임웍 컴포넌트 역할 정의, COBie 호환성 보장 및 정보연계 방안을 도출하였다. 프로토타입 개발을 통해 제시된 프레임웍을 기반으로 한 COBie DB 스키마 생성 시 효과적인 데이터 연계가 가능함을 확인하였다.
지하수자원의 변동성 및 취약성 평가를 위한 지하수위의 정량적 예측은 매우 중요하다. 이를 위해 다양한 시계열 분석 기법과 머신러닝 기법 등이 사용되어 왔다. 본 연구에서는 제주도 한경면 지역에 설치된 11개 지하수위 관측정의 일 수위자료를 대상으로 인공신경망 알고리즘의 하나인 Long short term memory (LSTM)에 기반한 예측 모델을 개발하였다. 제주도의 지하수위는 일반적으로 조석에 의한 자기상관성이 높고 강수에 의한 영향이 잘 반영되는 것으로 알려져 있다. 이러한 자료 특성을 고려한 입출력 텐서를 구성하기 위해 각 지하수 관측정의 수위변동 관측 자료와 같은 기간의 강수량 자료를 추가 입력자료로 선택하였다. 4계절을 나타내는 초기 365일 자료를 이용하여 LSTM 모델을 학습시켰으며 나머지 자료를 검증에 활용하여 예측 모델의 적합도를 평가하였다. 모델의 개발은 Python기반 딥러닝 프레임워크인 Keras를 이용하였고, 학습속도를 향상시키고자 NVIDIA CUDA 아키텍처를 도입하였다. LSTM 모델을 이용하여 지하수위 변화를 학습시키고 검증한 결과 결정계수가 평균 0.98로 나타나 개발된 예측모델의 적합성이 매우 높은 것으로 확인되었다.
최근 국방 소프트웨어 산업은 다양한 무기체계 사업을 통해 모델링 및 시뮬레이션 기술을 적용한 시뮬레이션 시스템 개발을 늘리고 있으며, 특히 이기종 시뮬레이터 간 이식성 및 상호 연동성 확보를 위해서 분산 시뮬레이션 표준 프레임워크인 HLA(High Level Architecture)의 적용을 규정하고 있다. HLA는 분산 환경에서 시뮬레이터간 데이터 교환 및 순서화를 제공하기 위한 서비스를 정의하며, HLA 규칙, Federate 인터페이스 표준 그리고 객체 모델 템플릿의 주요 컴포넌트로 구성된다. RTI(Run-Time Infrastructure)는 Federate 인터페이스 표준을 구현한 소프트웨어로써 Federation 환경에 참여 중인 Federate들이 정보를 교환할 수 있도록 기능을 제공한다. RTI 기술은 워 게임, 가상 시뮬레이션, 훈련 및 무기체계 소프트웨어 연동과 같은 다양한 분야에서 사용되고 있다. 하지만 국내에서 개발된 사례가 없어 모두 외산 제품에 의존하고 있는 실정이다. 본 논문은 국내에서 개발된 IEEE1516.1-2000 표준의 RTI 구현을 소개한다. 특히, Federate 간 데이터 교환 성능을 높이기 위해서 서버-클라이언트 방식과 단대단 방식을 혼합한 하이브리드 데이터 통신 방식의 적용 방법을 기술하고, 상용 RTI와 데이터 처리율 및 네트워크 지연 시간의 비교를 통해 성능이 개선되었음을 보인다.
본 연구는 기술혁신 역량을 강화하기 위한 중요한 프레임워크로 논의되고 있는 개방형 혁신에 초점을 맞춰 개방형 혁신활동을 내향형 혁신활동과 외향형 혁신활동을 구분하고, 영향요인을 환경특성, 기업특성, 재도특성으로 분류하여 국내 149개 제조기업의 설문응답 내용을 토대로 실증분석을 실시하였다. 그 결과, 환경특성 요인의 경우 시장경쟁정도와 기술변화정도가 내향형 혁신활동에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 기업들이 시장경쟁정도가 심해지거나 기술변화정도가 높아질 경우, 자사의 기술 개발 촉진 및 시장에서의 우위를 유지하거나 선점하기 위하여 공동연구, 사용자 혁신 등 외부로부터의 기술도입 및 외부의 정보활용에 노력을 기울인다는 의미로 해석될 수 있다. 기업특성 요인의 경우, 내향형 혁신활동은 연구개발인력, 연구개발투자, 국제화사업건수, 해외수출, 조직문화 개방성에 의해 영향을 받는 것으로 나타났으며, 외향형 혁신활동은 국제화조직특성, 기업가정신(역량특성)에 영향을 받는 것으로 나타났다. 이는 기업들이 내향형 혁신활동을 강화하기 위해서는 우선적으로 연구인력, 연구비 등의 R&D 투입요소의 증대에 관심을 갖아야 됨을 의미하며, 반면 외향형 혁신활동을 높이기 위해서는 국제화 전담조직을 육성하며, CEO도 독자적인 내부 기술혁신활동에 기업가정신을 발휘하기 보다는 개방적이고 협력적인 기술혁신활동에 기업가정신을 집중해야 됨을 의미한다. 제도특성 요인의 경우 내향형 혁신활동에서는 기술네트워킹에 의해, 외향형 혁신활동의 경우 산업클러스터 입주여부 및 기술네트 워킹에 의해 영향을 받는 것으로 나타났다. 이는 정부에서 제도적으로 개방형 혁신활동을 촉진시키기 위해서는 산업클러스터 조성과 기업들의 기술네트워킹 확대에 노력을 기울여야 함을 의미한다.
국제수로기구(IHO)는 수로분야의 다양한 데이터와 서비스에 관한 표준개발을 위한 프레임워크로 S-100 표준을 개발하였고 이를 기반으로 차세대 전자해도 표준을 포함하여 제품 및 서비스에 관한 표준연구가 진행되고 있다. ECDIS 및 항해관련 시스템에서는 항해를 위한 항로계획을 수행하는데 생성되는 항로정보에 대한 표준규격의 저장 및 활용이 필요성이 높아 S-100 표준에 기반한 항로정보 표준 연구가 수행된 바 있다. 항로정보 표준은 다양한 항해관련 시스템에서 생성하는 항로정보를 상호 운용하기 위한 것으로 적용 가능성 검토가 요구된다. 본 연구에서는 항로정보 표준의 적용방안 검토를 위해 항로생성 도구와 이를 활용한 표준기반의 항로정보 생성 및 결과를 검토 하였다. 세부 내용으로 첫째, 항로정보를 생성 할 수 있는 모듈로서 S-100 기반의 항로정보 표준에 맞게 메모리에 값을 저장할 수 있는 모듈, 둘째, 메모리에 저장한 항로정보를 xml 기반으로 저장 할 수 있는 모듈, 셋째로 xml로 저장된 항로정보의 로딩 모듈이 포함된다. 본 연구에서는 3개의 모듈 개발을 통해 항로정보의 정상적 생성여부, 생성된 항로정보의 저장 및 로딩 기능을 검증 하였다.
Log란 프로그램 개발이나 운영 시 시스템의 문제점을 파악하거나 운영상태에서 모니터링 하기 위한 데이터를 의미한다. 시스템 개발 시에는 개발자 및 테스터를 비롯한 소수의 사람들만 로그를 관리하므로 로그 추적이 간단하다. 그러나 운영시점에서는 시스템 특성에 따라 다양한 사용자들이 동시에 사용하기 때문에 로그 추적이 어려우며, 로그 추적을 하지 못해 원인 추적을 포기하는 경우도 자주 발생한다. 본 논문에서는 시스템 운영시 발생할 수 있는 로그 추적의 어려움을 해소하기 위하여 로그백(Logback)에서 제공하는 기능을 이용한 ID/IP기반 런타임 로그 기록 기법을 제안한다. 제안 기법은 데이터베이스에 추적하고자 하는 사용자의 ID/IP를 저장하고, WAS 기동 시 사용자의 ID/IP를 메모리에 적재하여 온라인 서비스가 실행되기 전 interceptor를 통해 로그 파일 적재 유무를 판단하여 특정 사용자가 요청하는 서비스를 별도의 로그 파일에 생성하게 된다. 제안 기법은 모든 서비스가 Interceptor를 거쳐 서비스가 수행되어야 하는 부담이 발생하지만 JVM안에서 연산이 발생하므로 시스템 부하가 크지 않다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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