• 정보보호학회논문지
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• 제31권5호
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• pp.919-939
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• 2021

5G 네트워크는 차세대 통신기술로서 4G 네트워크 대비 빠른 속도, 짧은 통신 지연, 높은 연결성을 기반으로 대량의 트래픽 처리가 가능하다. 이에 따라 4차 산업혁명의 핵심 기술로 대두되어 그 중요성이 증가하고 있다. 이러한 5G 네트워크 환경에서 기지국은 그 특성상 높은 밀도로 도심 전역에 설치되어 있으며, 사용자 단말과 연결되어 서비스를 제공한다. 따라서 악의적인 공격자에 의한 피해가 기지국에 발생하는 경우, 사용자 및 사회 전반에 큰 피해를 줄 것으로 예상된다. 2016년 뉴욕타임즈 기사에 따르면 중국의 특정 서버로 사용자 데이터를 전송하는 백도어로 추정되는 소프트웨어가 미국 내 안드로이드 기기, 자동차와 같은 스마트 기기에 포함되어 있다고 보도되었다. 이후 통신 장비에 백도어 설치에 대한 이슈가 지속적으로 제기되었으며, 5G 기지국과 같은 통신장비에 대한 안전성 확보의 필요성이 대두되었다. 따라서 본 논문에서는 5G 기지국을 대상으로 체계적인 방법론인 위협모델링을 사용하여 도출한 보안기능요구사항과 백도어 이슈에 대응할 수 있는 수준의 보안보증요구사항을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 보안요구사항은 5G 기지국에 대한 보안성평가기준으로서 안전한 네트워크 환경을 구성하기 위한 기지국 설계 및 개발에 사용될 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_1호
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• pp.1149-1161
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• 2021

컴퓨터 비전 기술이 위성영상에 적용되면서, 최근 들어 딥러닝 영상인식을 이용한 구름 탐지가 관심을 끌고 있다. 본연구에서는 SPARCS (Spatial Procedures for Automated Removal of Cloud and Shadow) Cloud Dataset과 영상자료증대 기법을 활용하여 U-Net 구름탐지 모델링을 수행하고, 10폴드 교차검증을 통해 객관적인 정확도 평가를 수행하였다. 512×512 화소로 구성된 1800장의 학습자료에 대한 암맹평가 결과, Accuracy 0.821, Precision 0.847, Recall 0.821, F1-score 0.831, IoU (Intersection over Union) 0.723의 비교적 높은 정확도를 나타냈다. 그러나 구름그림자 중 14.5%, 구름 중 19.7% 정도가 땅으로 잘못 예측되기도 했는데, 이는 학습자료의 양과 질을 보다 더 향상시킴으로써 개선 가능할 것으로 보인다. 또한 최근 각광받고 있는 DeepLab V3+ 모델이나 NAS(Neural Architecture Search) 최적화 기법을 통해 차세대중형위성 1, 2, 4호 등의 구름탐지에 활용 가능할 것으로 기대한다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.153-158
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• 2021

치주질환의 조기 진단률 및 예측 정확도 향상을 위한 X-선 영상 분석은 매우 중요한 분야이다. 이러한 치과 X-선 영상의 화질 개선을 위한 인공 지능 기반의 알고리즘 개발 및 적용에 관한 연구는 전 세계적으로 널리 수행 중이다. 따라서 본 연구의 목표는 치주질환 예측을 위한 치과 X-선 영상에서의 초해상화 알고리즘의 모델링 및 적용 가능성에 관하여 평가하는 것이다. 초해상화 알고리즘은 convolution layer와 ReLU를 기반으로 구성하였고, 저해상도 영상을 2배로 업샘플링 한 영상을 입력으로 사용하였다. 딥러닝 훈련을 위해 사용한 치과 X-선 데이터는 1,500장을 사용하였다. 영상의 정량적 평가는 2가지 영상의 비교를 통해 유사도를 측정할 수 있는 인자인 root mean square error와 structural similarity를 사용하였다. 이와 더불어 최근에 개발된 no-reference 기반으로 사용되는 natural image quality evaluator 와 blind/referenceless image spatial quality evaluator를 추가적으로 분석하였다. 결과적으로 기존에 사용되던 bicubic 기반의 업샘플링 기법을 사용하였을 때에 비하여 제안하는 방법이 치과 X-선 영상에서 평균적으로 유사도와 no-reference 기반의 평가 인자가 각각 1.86 그리고 2.14배 향상됨을 확인하였다. 결론적으로 치주질환의 예측을 위한 초해상화 알고리즘의 치과 X-선 영상에서의 유용성을 증명하였고 향후 다양한 분야에서의 적용 가능성이 높을 것으로 기대된다.

• 기술혁신연구
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• 제29권4호
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• pp.1-30
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• 2021

최근 시스템 반도체 발전으로 인하여 자동차 산업의 전장(電裝)에 대한 기술혁신이 빠르게 진행되고 있다. 특히, 자동차의 전장화는 자동차 부품업체들의 기술개발 경쟁을 가속화시키고 있으며, 개발 주기 또한 빠르게 변화하고 있다. 이러한 변화로 인하여 연구개발에 대한 전략과 기획의 중요성은 더욱 강화되고 있다. 자동차 산업의 패러다임 변화로 인하여, 연구개발 전략 중의 하나인 제품-기술로드맵(P/TRM)은 기획 단계에서 기술예측, 기업의 기술수준평가, 기술획득방법(Make/Collaborate/Buy) 등의 분석을 통하여 개발이 이루어져야 한다. 제품-기술로드맵은 제품과 기술의 고객 니즈를 파악하고 기술의 선정, 개발방향을 설정하는 툴(Tool)로써, 미래의 발전방향 추세를 예측하고 매크로(Macro) 트랜드의 전략적 방향성과 목표를 설정하는데 사용된다. 하지만, 대부분의 기업에서는 해당 기술의 논문이나 특허 분석, 전문가 델파이에 주로 의존하는 정성적인 방법을 통하여 제품-기술로드맵을 개발하고 있다. 본 연구는 가트너의 하이프 사이클과 누적이동평균 기반 데이터 전처리, 딥러닝(LSTM) 시계열 분석 기법을 융합하여 자동차 산업 중심으로 제품-기술로드맵을 보완하고 강화시킬 수 있는 시뮬레이션을 통하여 실증 연구를 진행하였다. 본 논문에서 제시한 실증 연구는 자동차 산업 뿐만 아니라, 범용적으로 타제조업 분야에서도 사용 가능할 수 있다. 또한, 기업적인 측면에서는 그동안 정성적인 방법에 의존하던 로드맵 작성 방법에서 탈피하여 좀 더 정확한 제품-기술로드맵을 통하여 적기에 시장에 제품을 제공함으로써 선도업체로 나아가기 위한 밑거름이 될 것이라고 사료된다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제8권4호
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• pp.165-178
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• 2021

본 연구는 유목의 생성 및 퇴적과 쓰나미 흐름을 수치모형을 활용하여 실험하였다. 이를 위해 2차원 수심적분흐름모형과 유목동역학모형을 사용하였다. 연구지역은 일본 센다이(Sendai)해안가로서 관측자료(Inagaki et al. 2012)를 이용하여 시뮬레이션 결과와 유목의 퇴적패턴을 비교검증하였다. 본 연구를 위해 흐름의 항력으로 인해 유목이 발생하는 단순화된 모형이 개발되었다. 또한 유목 발생량을 고려하기 위해 Google Earth를 활용하여 연구지역의 퇴적된 유목 수를 추정하였으며 그 결과, 해안숲의 30만 그루의 나무으로부터 13000개 이상의 유목이 발생하여 내륙으로 이송되는 수치모의를 수행하였다. 이 수치실험 결과는 Inagaki et al. (2012)의 관측데이터와 유사하였다. 또한, 유목의 발생과 퇴적 패턴의 재현성은 종방향 퇴적패턴에서 높은 상관성을 나타냈다. 추후에는 목재의 크기, 경계 조건, 격자 크기와 같은 유목 매개변수에 대한 민감도 분석을 구축하여 유목의 이동패턴을 분석할 필요가 있을 것으로 판단된다. 이러한 모델링은 물의 흐름과 유목에 따른 재해예측에 유용한 방법론이 될 것으로 기대된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제22권3호
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• pp.99-106
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• 2019

최근 자율주행 분야가 4차 산업혁명 시대에 맞이하여 주요한 기술분야로 각광받고 있다. 자율주행 분야는 4차 산업의 핵심 기술의 집합체라고 볼 수 있는데, 이 중 자율주행 지원을 위한 정밀도로 지도 및 도로시설물 구축을 위한 DB 분야가 필수적인 부분이다. 기존 2차원 자료형식으로 제작되고 관리되던 지도 DB가 3차원으로 급격히 변화하고 있으며, 더불어 이러한 정밀도로 지도를 구축을 위한 핵심기술로 Mobile Mapping System(MMS)가 활발히 이용되고 있다. 특히 MSS에서 획득되는 다양한 자료 중에서 LiDAR를 통해 취득되는 정밀 Point Cloud는 정확한 위치 정보를 포함하고 있어, 정밀도로 지도 구축 및 도로시설물 관리 등을 위한 다양한 관련 DB 구축에 활용되고 있다. 하지만 현재는 정밀도로 지도 제작 시 3D 모델링을 위한 기반 데이터로만 활용되는 것으로만 국한되어 그 사용 범위가 넓지 않은 문제가 있다. 본 연구에서는 MMS 취득자료의 활용성을 높이기 위하여 MMS LiDAR Point Cloud를 활용하여 도로 주변 시설물을 추출하고, 그 위치를 현장조사 성과와 중첩하여 비교 분석하여 그 위치 정확도에 기준한 도로시설물 분야 활용성을 확인하고자 하였다. Point Cloud로부터 전신주와 통신지주 DB를 구축하고 도로명주소기본도와 위치 비교를 수행한 결과, Point Cloud에서 추출한 시설물 DB의 위치 정확도는 도로명주소기본도 보다 높은 것으로 확인되었다. 이를 통해 MMS Point Cloud 자료를 도로시설물 관리 분야에 충분히 활용하는 것이 가능하며, 추후 이를 통해 도로시설물 지도 확대 구축하고, 도로대장 관리 등에 적용하는 연구가 필요 할 것으로 판단된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권1호
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• pp.74-82
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• 2019

4차 산업혁명을 통해 지능형 연결 사회를 기반으로 한 스마트 시티가 형성되고 있다. 스마트 시티에서 태양 에너지를 비롯한 신재생 에너지의 사용이 증가하고 있으나, 신재생 에너지의 모니터링 및 관리의 어려움으로 인한 시스템 수요가 증가하고 있다. 또한 환경 및 물리적 요인에 대한 데이터를 수집하고 모니터링하기 위한 무선 센서네트워크 기반 IoT 기술이 접목되고 있으나, 실시간 측정을 위한 안정적인 전원 공급이 필수적인 상황이다. 이에 본 논문에서는 LoRaWan을 비롯한 IoT 기술 기반의 스마트 시티에 적용할 수 있는 효율적인 태양 에너지 기반 전력 관리 기법에 대하여 제안하였으며, 이를 기반으로 태양광 패널 시스템의 오동작 방지 및 모니터링을 수행할 수 있다. 제안한 기술을 통해 태양광 패널 시스템에서 생성된 전력을 최대로 출력하여 각 그리드에 분배할 수 있으며, Simulink 기반 시스템 모델링과 실시간 에뮬레이션을 기반으로 효율성을 입증하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제31권6호
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• pp.339-346
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• 2018

건축물을 중심으로 개발된 데이터 스키마인 Industry Foundation Class(IFC)를 토목구조물에 적용하기 위하여 IFC 요소를 확장하는 노력이 진행되고 있지만, BIM소프트웨어에서 확장 IFC 기반의 정보모델을 생성하는 방법이 충분하지 않아 어려움이 따른다. 본 연구에서는 정보관리가 가능한 확장 IFC 기반의 철도 궤도부 정보모델을 생성하기 위하여 독립적인 선형중심의 철도 궤도부 요소모델을 생성하고, 생성된 모델을 기반으로 확장 IFC 기반의 모델을 생성하는 방법론을 제시하였다. 이를 위하여 첫째, 철도 궤도부 요소를 연속적 구조물과 비연속적 구조물로 분류하였다. 연속적 구조물은 선형 기반 소프트웨어에서 생성하였고 이산화된 선형정보 연계를 통해 비연속 구조물을 독립적인 객체로 생성하고 이들을 통합하여 철도 궤도부 정보모델을 생성하였다. 둘째, 철도 궤도부의 정보관리를 위한 분류체계 및 확장 IFC 스키마를 제시하였다. 마지막으로 속성정보와 User-interface를 활용하여 객체의 의미정보를 식별하여 확장 IFC 요소와 매핑하였다. 제시한 방법론을 통하여 오송 철도종합시험선로를 대상으로 정보관리가 가능한 확장 IFC 기반의 정보모델을 생성됨을 확인하고 실용성을 검증하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제43권1호
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• pp.1-8
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• 2019

해양사고를 야기한 선원의 행동오류를 식별하는 것은 해양사고의 예방 또는 저감에 관한 연구의 기초가 된다. 본 연구의 목적은 선원들의 행동오류를 세 가지 행동(즉, Skill, Rule, Knowledge)으로 모델링하는데 필요한 최적의 확률분포함수를 추정하는데 있다. 본 저자들의 사전 연구에서 획득한 해양사고 종류별 행동오류 데이터를 이용하여 세 가지 행동오류에 최적인 확률분포함수를 추정하고, 확률분포함수에서 도출한 확률 값들 사이의 유의성을 검증하였다. 확률분포함수 추정에는 최우추정법(Maximum Likelihood Estimation, MLE)을 적용하고, 유의성 검증에는 분산분석(ANOVA)를 이용하였다. 실험결과 여덟 가지 해양사고 종류별 세 가지 행동으로 각각에 대해서 최소의 오차를 갖는 확률분포함수를 추정할 수 있었다. 이를 이용하여 계산한 여덟 가지의 해양사고 종류에 대한 세 가지 행동오류들의 확률 값들은 통계적인 유의성이 관측 되었다. 또한, 행동오류가 해양사고에 영향을 미치는 것으로 관측되었다.

• 감성과학
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• 제23권4호
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• pp.61-72
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• 2020

경제 불안정과 고령화, 경쟁격화 및 개인 가치관의 변화 등 사회 문제가 점점 심각해질 가능성이 있다. 이러한 상황에서 이를 해결 가능한 방안 중 하나로써 감성컴퓨팅 관련 연구가 증가하고 있다. 이에 본 연구는 감성컴퓨팅 연구 키워드를 중심으로 국내 및 글로벌 연구의 지식구조와 주요 키워드, 연구생산 현황 및 국가간 협력관계 및 주요 키워드별 네트워크 등을 파악하였다. 이를 위해 전문 학술데이터 베이스(Scopus)로부터 해당 키워드를 중심으로 논문을 검색하였으며, 서지분석과 네트워크 분석을 실시하였다. 중국과 미국이 Affective computing 분야에서 지식생산이 활발하였고, 한국은 약 10% 정도로 저조한 상황이다. 주요 키워드는 Affective computing을 중핵으로 주로 컴퓨팅 처리 및 감성분석, 인식을 분류하는 연구 및 사용자들의 모델링, 심리 분석이 주요 연구 키워드이다. 국가 간 협력구조는 중국과 미국이 가장 큰 클러스터를 형성하고 있고, 그 외에 영국, 독일, 스위스, 스페인, 캐나다 등이 협력을 주도하고 있다. 한국의 연구협력은 다양하지 않고 연구생산도 저조한 결과를 보였다. Affective computing 분야의 연구발전을 위해 미국, 중국 등 주요국과의 연구협력 강화와 연구파트너의 다양화를 위한 시사점을 결론으로 제언하였다.