정보기술의 발전은 비즈니스 환경의 변화는 물론 대형 산업 시설의 자동화에 많은 변화를 가져왔다. 전력, 수자원, 에너지, 교통, 통신, 등은 국가의 안보와 국민 생활의 안정 그리고 국가 경제발전의 기반을 형성하는 국가의 주요 기반시설이며 이들 모두 산업제어 시스템에 의해 통제되고 있다. 또 비즈니스 환경의 변화는 조직의 모든 시스템을 통합하고 있어 경영정보시스템과 산업제어 시스템의 통합이 이루어지고 있다. 이에 따라 산업제어 시스템의 표준화와 개방형 시스템으로 전환이 이루어지고 있어 더욱 보안의 중요성이 커지고 있다. 제어시스템 보안에 대한 연구가 기술, 관리, 환경 등 다양한 분야에서 추진되고 있다. 그럼에도 제어시스템 감사에 대한 연구는 아직 미약하다. 정부는 최근 정부 및 주요 공공 시스템에 대한 정보시스템 감리를 의무화하여 안정성, 효율성, 효과성을 평가하고 있다. 또 주요정보통신기반시설에 대해서는 취약점 분석을 하고 그 개선 작업을 하도록 의무화하고 있다. 그럼에도 제어시스템에 대한 감리를 하지 않고 있고 제어시스템에 대한 보안 아키텍처나 감리 프레임워크도 준비되어 있지 않다. 본 연구는 제어시스템 감리를 위한 정보보안 아키텍처와 정보보안 감리 프레임워크를 제시하여 감리의 기반을 마련하였다.
RPSD는 기존 PSD의 설치 운영 효율성 및 철도 이용자 안전관리 제고를 위해 개발되어 대구도시철도 2호선 문양역에서 2013년 3월부터 시범적으로 운영되어 왔다. 본 연구는 RPSD의 운영 시 비정상적인 상황에 관한 장애보고서와 로그파일을 이용하여 장애발생 내역의 분석 및 시범사업동안의 RPSD 기술 안전성에 대한 신뢰성 평가를 실시하였다. 또한 철도 이용자의 안전시설에 대한 인식과 주관적 감성을 반영하기 위해 RPSD 이용자의 감성평가 결과를 분석하여 요약하였다. 이러한 시스템 신뢰성과 감성평가를 기반으로 RPSD 시스템의 기술 안전성과 구조물 디자인 등에 대한 대중의 만족도 조사를 실시하여 기능 및 감성설계 개선점을 제시하였다.
In recent years, the construction industry is getting bigger and more complex, so it is becoming difficult to acquire point cloud data for construction equipments and workers. Point cloud data is measured using a drone and MMS(Mobile Mapping System), and the collected point cloud data is used to create a 3D digital map. In particular, the construction site is located at outdoors and there are many irregular terrains, making it difficult to collect point cloud data. For these reasons, adopting a noise reduction algorithm suitable for the characteristics of the construction industry can affect the improvement of the analysis accuracy of digital maps. This is related to various environments and variables of the construction site. Therefore, this study reviewed and analyzed the existing research and techniques on the noise reduction algorithm. And based on the results of literature review, performance evaluation of major noise reduction algorithms was conducted for digital maps of construction sites. As a result of the performance evaluation in this study, the voxel grid algorithm showed relatively less execution time than the statistical outlier removal algorithm. In addition, analysis results in slope, space, and earth walls of the construction site digital map showed that the voxel grid algorithm was relatively superior to the statistical outlier removal algorithm and that the noise removal performance of voxel grid algorithm was superior and the object preservation ability was also superior. In the future, based on the results reviewed through the performance evaluation of the noise reduction algorithm of this study, we will develop a noise reduction algorithm for 3D point cloud data that reflects the characteristics of the construction site.
급격하게 발전하는 IT 기술과 국내 해상에 넓게 분포된 해양시설물의 모니터링 시스템이 융합된 효율적인 모니터링 시스템은 필수적이다. 특히 스마트폰과 스마트패드의 보급 및 스마트 TV등의 등장은 다양한 기기 환경에서 편리하게 모니터링을 할 수 있는 환경을 제공하였고, 해양시설물의 관리자가 언제 어디서나 해양시설물을 모니터링 할 수 있게 하였다. 그러나 현재 이용되고 있는 스마트폰과 스마트패드 등은 제조사 및 적용되는 OS에 따라 다양한 환경내에서 모니터링 시스템의 서비스가 어렵다. 또한 각 디바이스별로 모니터링 시스템을 별도로 개발해야 하는 불편함이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 NMMS(N-Screen Marine-facility Monitoring System)를 제안한다. NMMS는 효율적인 해양시설물의 모니터링 시스템을 위해 해양시설물의 전력 상태와 제어 상태를 실시간으로 확인 할 수 있는 실시간 모니터링 시스템과, 해양시설물의 고장진단을 확인할 수 있는 고장진단 시스템, 그리고 해양시설물의 모니터링 데이터를 장기간 저장 및 확인할 수 있는 데이터 저장 시스템으로 구성된다. NMMS는 최근 각광받는 웹 표준 언어인 HTML 5를 이용해 각종 디바이스에서 접근성을 용이하게 하였다. 본 논문에서 제안하는 NMMS를 이용하여 관리자 및 관리단체가 사용하고 있는 개인 PC, 노트북, 스마트폰, 스마트패드 등의 다양한 기기 및 다양한 OS의 종류에 제한받지 않고 해양시설물의 모니터링을 가능하게 하였다.
본 논문은 서울교통공사 및 한국철도공사의 기관사를 대상으로 인적오류 위험요인과 관련 경험빈도에 대한 설문을 수행하여 기관별 운행시스템과 호선별 운행시스템 관점에서 오류유발 요인을 분석하였다. 도시철도 사고유발의 근본적인 원인 제거와 감소를 목적으로 하며 도시철도를 운영하는 시스템에서 발생하는 인적오류는 사고발생의 종류와 상황에 따라 대처하는 문제와 인지적 문제를 포함하고 있기 때문에 요인별 관점에서의 연구를 기반으로 접근하고자 한다. 인적오류를 감소시키는데 기여하여 도시철도 사고를 저감 하고 지속적으로 안전한 철도 운행이 될 수 있도록 하고자 한다.
의료정보 기술의 빠른 발전으로 의료 산업은 의료 정보 활용 및 통합에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 현재 의료정보 통합을 위해서는 각 의료기관 시스템의 전반적인 변화가 있어야 하므로 의료기관의 부담이 적지 않다. 이에 최근 클라우드 기반에 EMR 시스템을 도입하는 환경으로 발전하고 있다. 클라우드 환경에서 사용자의 모든 의료정보를 하나로 통합하여 관리하는 중앙집중적 시스템은 의료정보 노출등 많은 문제점이 있을 수 있다. 따라서 본 논문에서는 멀티클라우드 환경에서 중개기관을 이용한 각 의료기관의 의료정보 통합 및 인증에 관한 기법을 제안하려 한다.
최근 5년간 차량 단독사고 교통사고 치사율이 전체 사고보다 4.7배 높은 것으로 집계되고 있으며, 차량 단독사고를 즉각적으로 감지하고 대응할 수 있는 시스템 구축이 필요하다. 본 연구는 가드레일에 충격과 차량 진입 감지 IoT(Internet of Thing) 센서를 부착하여 가드레일 충격 발생 시 사고 현장의 영상을 인공지능 기술을 통해 분석하고 구조기관에 전송하여 빠른 구조작업을 수행하여 피해를 최소화 시킬 수 있는 방법론을 제시한다. 해당 구간 내 차량 진입과 가드레일 충격 감지를 위한 IoT 센서 모듈과 차량 이미지 데이터 학습을 통한 인공지능 기반 객체 탐지 모듈을 구현하였다. 그리고, 센서 정보와 영상 데이터 등을 통합적으로 관리하는 모니터링 및 운영 모듈도 구현하였다. 시스템 유효성 검증을 위하여 충격 감지 전송속도와 자동차 및 사람 객체 탐지 정확도, 센서 장애감지 정확도를 측정한 결과, 모두 목표치를 충족하였다. 향후에는 실제 도로에 적용하여 실데이터를 적용한 유효성을 검증하고 상용화할 계획이다. 본 시스템은 도로 안전 향상에 이바지할 것이다.
국내 교통 현실을 반영한 중(重)차량에 대한 하중 분석은 케이블 교량의 유지관리시 잔존수명 예측을 위한 피로하중모델 개발이나 교량의 설계시 해석에 필요한 활하중 모델 개발시 반드시 필요하다. 이에 본 연구에서는 강합성 사장교 상부구조 하면에 설치된 변형률 센서에서 측정한 신호를 이용하여 교량을 주행하고 있는 중차량의 하중정보를 얻기 위하여, 인공신경망 및 영향선을 이용한 차량하중분석시스템을 개발하였다. 인공신경망의 학습과 테스트를 위한 데이터 확보에 있어서 이론적인 수치 시뮬레이션을 통하지 않고, 실제 교량을 주행하는 임의 차량에 대해 직접 측정한 데이터를 이용하였다. 또한, 학습된 신경망의정확도를 검증하기 위하여 3종류의 시험재하차량을 반복 주행시켜 구한 값과 계량소에서 측정한 정적 값을 비교하였다. 교량의국부거동을 고려하기 위하여 가로보를 이용하였고, 인공신경망을 이용한 방법과 영향선을 이용한 방법의 분석결과를 비교한 결과, 인공신경망이론을 적용한 분석방법이 하중 판별의 정확도에 있어서는 영향선 분석방법보다 높은 정확도를 얻을 수 있었다.
경량전철시스템은 버스와 지하철의 중간정도의 수송능력을 가진 첨단 대중 교통수단으로 주로 무인으로 운전되며, 1개사업이 조단위의 건설비가 소요되는 대형 복합시스템이다. 이러한 경량전철사업을 효율적으로 수행하기 위해서는 시스템엔지니어링이 매우 중요하다. 시스템엔지니어링은 성공적인 시스템을 구현하기 위한 다분야 학문의 종합적 접근방법과 수단으로 복잡한 시스템을 개발 관리하기 위해 전체적(holistic), 생명주기적 관점에서 접근하며, 필요한 사항을 확인하고, 해야 할 일을 바르게 수행하도록 안내한다. 본 논문에서는 경량전철사업에서 시스템엔지니어링을 적용하기 위한 프로세스를 제시한다. 이를 위해 국내 경량전철사업의 시스템엔지니어링 특징을 분석하고, 국내에 적합한 시스템엔지니어링 프로세스와 프로세스의 산출물 작성을 위한 템플릿과 사례, 그리고 프로세스를 전산으로 구현한 사례를 제시한다.
본 연구에서는 "글로벌 공간정보관리" 전략에 대응하는 새로운 패러다임으로서 "측량 공간정보관리"를 위한 통합시스템을 연구하고 새로운 국가공간정보기반(NSDI)을 제시하는 데 목적이 있다. 이 논문에서는 우리나라의 기존 NGIS사업 및 공간정보정책을 검토하고 공공데이터 개방, 전자정부, 지구관측 등 국내외 흐름을 반영하여 대축척지도를 기반으로 하는 Bottom-up 방식으로서 NSDI의 정보영역을 수정하여 새롭게 정의하고[그림 1], 수치지도 등을 기본공간데이터와 동등한 개념으로 하여 공공-민간데이터의 공유데이터를 추가할 수 있게 하는 새로운 개념의 NSDI 모델을 제시하였다[그림 2]. 또한, 현재의 독립적인 국토교통정보화의 운영체계는 다른 부처의 응용분야(산림, 환경, 농업, 문화재 등)뿐만 아니라 국토교통부 내부인 다른 부문과의 협력체계를 강화하고 지방 중심으로 개선이 필요하다. 이에 새로운 개념의 NSDI를 국토교통부에 적용한 기관모델을 제안하고 있다[그림 3]. 새로운 국토교통부 SDI 기관모델에서는 공간정보 부문을 모든 활용 부문의 공통 기반으로 하고 데이터를 재편성하는 모델이며, 공통기반데이터를 통하여 소속기관 및 지방정부 데이터를 수직적 또는 수평적으로 연계하여 정부3.0이 가능하게 된다. 이러한 통합시스템은 국토지리정보원 기본도 데이터, 지방정부 KLIS 데이터, 지방정부 공공시설물 데이터를 모두 기본공간데이터 개념에 포함하게 되면, 현재 법령 또는 관리기관에 따라 독자적으로 운영되고 있는 모든 도면과 공부를 공통 기반(수치지도)과 통합, 연계하여 현행화할 수 있는 전략모델이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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