수달(Eurasian otter, Lutra lutra)은 식육목 족제비과에 속하는 동물이다. 수달은 수계환경 먹이그물의 최상위에 존재하는 포식자로 핵심종(keystone species)이자 건강한 수계환경을 대변하는 지표종(Indicator species)이다. 현대에 이르면서 남획과 서식지 파괴, 환경 오염 등에 의하여 한강 도심 수계에서 사라졌지만, 2016년 다시 발견된 이후 2021년 1월에도 한강의 지류인 청계천, 중랑천과 성내천에서 서식함을 확인하였다. 수달의 서식지 보호와 관리 방안 수립을 위하여 잠재 서식지 평가가 시급하나, 기존의 수달 서식지 관련 연구는 자연형 하천과 저수지 위주로 이루어져 한강 도심 지류와 같이 좁은 공간에 인위적으로 한정된 서식지에 적용하기에는 한계가 있다. 본 연구에서는 인공하천인 청계천이 수달의 잠재 서식지로 적합한지를 서식지 적합성 지수(Habitat Suitability Index, HSI)를 활용하여 평가하였다. 서식지 적합성 지수는 수달의 서식 환경을 나타내는 지표, 먹이자원, 위협 요소 환경 특성을 종합하여 추정하였다. 그 결과 성북천과 청계천의 합류 지점과 청계천과 중랑천의 합류 지점이 적합한 서식지로 나타났다. 본 연구에서 추정한 HSI는 도심 하천의 수달 서식지 평가가 가능하였으며, 따라서 청계천을 포함한 한강 도심 지류에서의 효과적인 수달 모니터링과 수달 인공 서식지 장소 선정을 위한 기반 자료가 될 수 있을 것으로 판단된다.
안정적인 전력 공급은 해당 지역의 생활수준 개선과 소득 수준에 중요한 역할을 하기 때문에, 공적개발원조 (Official Development Assistance, 이하 ODA)의 중요한 목표중에 하나이다. 하지만 수많은 개도국의 교외지역은 국가 전력망과 제대로 연결되지 못하여 전력을 전혀 공급 받지 못하고 있고, 국가 전력망과 연결된 일부 받는 지역도 전력 용량의 한계로 인해 수시로 정전이 일어나고 있는 상황이며, 이는 해당 지역의 소득 수준 향상과 생활수준 개선에 큰 장애요소로써 작용하고 있다. 서울대학교가 넬슨-만델라 아프리카 과학기술원 (Nelson-Mandela African Institution of Science and Technolgoy, 이하 NM-AIST)과 협력하여 건립된 한국-탄자니아 적정기술거점센터 (Korea-Tanzania Innovative Technology and Energy Center, 이하 iTEC)은 이러한 문제를 해결하기 위해, 전력이 공급되지 않는 탄자니아 교외지역에 스마트-독립전력망을 활용한 소규모 태양광 발전소를 건설하고, 이와 연계된 사업을 진행함으로써, 이러한 문제를 해결하고자 한다. 이를 위해 킬리만자로 (Kilimanajaro) 주 음카라마 (Mkalama) 마을과 아루샤 (Arusha) 주 응구르도토(Ngurdoto) 마을에 각각 10 kW, 7 kW급 태양광 발전소를 건설하여, 각각 50 여가구에 전력을 공급하고 있다. 또한, 이에 대한 데이터를 수집하고 발전소와 배전 시스템의 운영을 위해 스마트 모니터링 시스템을 설치하였다. 이를 통해 고장 진단, 사용량 측정 등 다양한 기능을 수행하고 있다. ITEC에서는 이러한 스마트-독립전력망을 활용한 소규모 태양광 발전소 건설과 전력 공급, 그리고 다양한 연계사업 진행을 통해 지속가능한 개발도상국 농촌 주민의 소득수준과 삶의 질 향상을 도모하고 있다.
본 연구는 제4차 산업혁명 기술이 선박에도 적용됨에 따라 자율운항 선박이 출현하는 해운산업 환경 변화에 대응한 선원의 직무와 역량 변화를 문헌 연구 및 전문가 대상의 인식도 조사와 AHP 설문조사를 통해 분석하였다. 인식도 조사와 AHP 분석결과 도출된 중요 요인들을 종합하면 비상대응, 주의 및 위험항해, 일반항해, 화물취급, 감항성 유지, 비상상황대처, 선박정비·관리 등의 직무는 기존 해기사 교육체계로 교육이 가능하지만, 원격제어, 모니터링 진단, 기기운용능력, 빅데이터 분석 등의 직무는 해기사의 역할보다는 무인화 및 육상 제어를 위한 직무가 강조된 것으로 이를 위한 새로운 해기교육시스템 도입이 필요한 것으로 분석되었다. 자율운항선박의 해기사 직무변화 요인의 중요도를 평가함으로써 해기인력 양성에 대한 관련 선원양성 및 교육기관들의 대응전략과 자원배분의 우선순위 결정 등에 대한 정보를 제공하고 있으며, 해기사 직무 요인과 역량 요인에 대한 인식도와 해기사 직무 요인의 중요도를 비교 평가하여 자율운항선박 도입에 따른 해기사 직무변화 및 해기인력 양성 방안을 제시하였다. 본 연구는 자율운항선박의 해기사 직무 및 역량 요인을 실무적 관점에서 체계적으로 도출하였으며, 관련 전문가별 인식도를 분석함으로써 자율운항선박 도입에 대한 전문가 차원의 대응 실상을 진단해 보았다는 데 연구의 의의가 있다.
사이버 공격 기술은 예측 불가할 정도로 진화하고 있으며, '언젠가는'이 아니라 '언제나' 일어날 수 있는 상황이다. 클라우드 컴퓨팅, 사물인터넷(Internet of Things) 등으로 초연결 글로벌화되고 있는 인프라는 그 어느 때보다 사이버 공격에 큰 피해를 받을 수 있는 환경이며, 사이버 공격은 지금도 진행 중이다. 사이버 공격이나 천재지변 등 외부적인 영향으로 피해가 발생하더라도 사이버 자산(OS, WEB, WAS, DB)의 다운 타임을 최소화하기 위해 사이버 레질리언스 관점에서 지능형 자가복구로 진화해야 한다. 본 논문에서는 사이버 자산이 사이버 공격을 받아 고유의 기능이 제대로 발휘하지 못할 경우 지속가능한 사이버 레질리언스를 보장하기 위한 지능형 자가복구기술을 제안한다. 평상시 사이버 자산의 원본 및 업데이트 이력을 타임슬롯 설계 및 스냅샷 백업 기술로 실시간 관리한다. 상용화된 파일 무결성 모니터링 프로그램과 연동하여 피해 상황을 자동 탐지하고 지능형 기반으로 피해 파일에 대한 백업 데이터의 연관성 분석을 통해 사이버 자산의 다운타임을 최소화하여 최적의 상태로 자가복구할 수 있는 기술을 확보해야 한다. 향후에는 사이버 자산이 피해 받은 상태에 적합한 자가복구 전략 학습 및 분석을 수행할 수 있는 운영모델과 자가복구기술의 고유기능이 적용된 시범체계 연구를 수행할 예정이다.
사면붕괴의 위험성이 있는 다양한 실계측 데이터들이 토목기술자들에게 주어졌지만 이를 해석, 가공 후 실시간 사면거동양상을 분석하고 사면안정에 대한 결론을 유도하는 일은 결코 쉬운 일이 아니다. 최근 많은 연구기관들이 실시간 계측시스템을 위험 사면 현장에 설치하고 이를 계측하고 있으나, 대부분이 하드웨어 시스템의 설치에 초점을 맞추고 있어 이들 계측시스템에서 구한 실시간 계측자료를 해석하는 소프트웨어는 상대적으로 약하다고 할 수 있다. 그러므로 이 연구는 시간에 따라 변위가 지속적으로 증가하는 사면거동에 대한 계측자료들이 서로 어떤 상호관련성이 있고 군집화되는지를 보여주고자 하는 데 목적이 있다. 실시간 계측자료들을 분류함에 있어 저자들은 세 가지의 수학적 개념을 사용하고자 한다. 즉 평균변위차지수($AD_{i,j}$), 평균상대변위차($\overline{RD}_{i,j}$) 및 평균상대좌표시스템($\overline{RD}$, AD)을 사용하고자 한다. 이 세 가지 개념은 통계학적 방법 및 사면파괴거동에 토대를 두고 있다. 그러므로 이 방법들은 파괴거동을 일으키는 같은 대상 사면영역의 군집특성을 보여준다.
심해저 망간단괴를 채집하기 위한 집광기는 궤도차량 형태로 해저면을 주행하면서 망간단괴를 채집한다. 집광기의 운영은 수상선에서 실시간 원격으로 제어되며, 이를 위해서는 운영 소프트웨어가 중요한 역할을 차지하게 된다. 현재는 실제 심해저 망간단괴 집광기의 개발에 앞서 시험집광기를 개발하여 근해역 성능 실증시험을 준비중에 있다. 이러한 시험집광기는 기계부와 전기 전자부로 구성되는데, 이를 원격으로 제어, 계측하기 위해서 운영 소프트웨어가 필수적이다. 본 논문에서는 시험집광기의 제어와 계측을 위한 실시간 운영 소프트웨어의 설계와 개발에 대하여 소개하였다. 임베디드시스템으로 PXI 컨트롤러가 사용되고, 소프트웨어 개발툴로는 LabVIEW를 사용하였다. 시험집광기의 효과적인 성능 실증시험을 위하여 본 실시간 운영 소프트웨어가 개발되었다. 아울러 시험집광기의 모니터링 데이터를 관리하기 위한 데이터베이스 관리시스템(DBMS)이 MS SQL과 LabVIEW를 사용하여 개발되었다.
최근 산업제어시스템은 정보기술과 운영기술을 융합하는 Industrial IoT의 도입과 함께 진화를 계속하고 있지만, 과거에는 경험하지 못한 다양한 사이버 공격 역시 증가하고 있다. 제어센터에서 전송되는 다양한 명령어 메시지를 통해 시스템을 구성하는 필드 디바이스들에 대한 모니터링 및 운영 제어가 행해지기에 명령어 메시지에 대한 무결성과 더불어 제어센터에 대한 인증은 필수 요구사항이 되고 있다. 기존의 대칭키 기반의 메시지인증코드 방식 또는 공개키 기반의 서명 방식은 제어센터 그리고 자원 제약적 필드 디바이스의 비대칭성에 따른 적용상의 제약들이 존재한다. 특히, 대칭키 방식에서는 필드 디바이스에 설치된 대칭키가 공격자에게 노출되면 시스템 전반적인 보안 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 명령어 메시지를 구성하는 구성 필드들이 취할 수 있는 데이터 값들이 제한적(낮은 엔트로피)이라는 점에 착안하여 암호해시함수로 구축된 이중 해시체인을 통한 메시지 인증기법을 제안한다. 한 쌍의 이중 해시체인은 오직 한 개의 명령어 메시지에 적용되기에 다중 사용을 위한 Merkle 트리에 기반을 둔 확장 기법 역시 제안한다. 메시지 인증을 위해 암호해시함수 이외의 암호 프리미티브는 사용이 안되기에 계산 복잡도는 매우 낮게 유지될 수 있음을 성능평가를 통해 확인한다.
AI영상 기반 건설현장 안전관리 모니터링 시스템 개발 및 적용하는 추세에 다양한 환경변화에 따른 위험 객체 탐지 딥러닝 모델 개발에 많은 연구적 관심이 쏟아지고 있다. 여러 환경 변화요인 중 저조도 조건에서 객체 검출 모델의 정확도는 현저히 감소하며, 저조도 환경을 고려한 학습을 수행하더라도 일관적인 객체 탐지 정확도를 확보할 수 없다. 이에 따라 저조도 영상을 강화하는 영상 전처리 기술의 필요성이 대두된다. 따라서, 본 논문은 취득된 건설 현장 영상 데이터를 활용하여 다양한 딥러닝 기반 저조도 영상 강화 모델(GLADNet, KinD, LLFlow, Zero-DCE)을 학습하고, 모델별 저조도 영상 강화 성능을 비교 검증실험을 진행하였다. 저조도 강화된 영상을 시각적으로 검증하였고, 영상품질 평가 지수(PSNR, SSIM, Delta-E)를 도입하여 정량적으로 분석하였다. 실험 결과, GLADNet의 저조도 영상 강화 성능이 정량·정성적 평가에서 우수한 결과를 보여줬으며, 저조도 영상 강화 모델로 적합한 것으로 분석되었다. 향후 딥러닝 기반 객체 검출 모델에 저조도 영상 강화 기법이 전처리 단계로 적용한다면, 저조도 환경에서 일관된 객체 검출 성능을 확보할 것으로 예상된다.
본 논문에서는 시내버스 내 CCTV 시스템을 활용, 비전AI 기반의 승하차 승객 의도를 예측하여 사고방지가 가능한 시스템에 대해 연구한 내용을 기술한다. 본 시스템은 YOLOv7 Pose 모델과 Object Tracking 기술을 활용하여 버스 내부의 승객을 감지하고 추적하며, LSTM 모델을 활용하여 승객의 승하차 여부를 예측한다. 시스템은 버스 내 CCTV 단말기 상에 설치 가능하여 운전 중 어느 때에나 승하차 여부 예측 결과를 시각적으로 확인할 수 있으며, 운전자에게 자동 알람을 주어 승하차 시 일어날 수 있는 사고를 예방할 수 있다. 테스트 결과, 승객의 승차 의도를 분석하는 채널 A와 하차 의도를 예측하는 채널 C에서 각각 0.81과 0.79의 정확도를 달성하였으며, 실시간성을 보장하기 위해 GPU 환경에서 초당 최소 5 프레임 이상의 분석이 가능하다는 것을 확인하였다. 본 알고리즘을 통해 시내버스 운행 중의 승객 승하차 과정을 모니터링하고, 그 안전과 편의성에 도움을 줄 것으로 생각된다. 추후 하드웨어가 발전하고, DB를 통해 데이터가 많이 수집된다면, 이 또한 다양한 안전 관련 지표로의 확장이 가능할 것이다. 더불어 본 알고리즘은 추후 자율주행 버스 상용화 시, 인간을 대신하여 승객 안전에 더욱 핵심적인 역할을 수행할 것이라 생각되며, 기타 지하철 및 승객이 내리고 탈 수 있는 모든 대중교통 환경에의 확장 또한 가능하여 대중교통의 안전화에 도움을 줄 것으로 생각한다.
최근 5년 동안 건설업에서의 사고사망자가 급증하고 있는 실정에서, 이 연구는 안전인지 모델을 활용한 안전성 향상 방안을 탐구한다. 건설업에서의 고령 근로자 비중 상승 및 생산성 저하 등의 문제로 안전문제가 심각해지고 있는 가운데, 4차 산업혁명 기술을 활용한 안전성 향상의 필요성이 대두되고 있다. 연구에서는 건설업의 안전문제를 파악하기 위해 건설업 사망재해의 통계적 데이터를 분석하였고, 특히 소규모 건설현장을 중점으로 한 안전인지 모델을 개발하였다. 건설현장의 안전 등급 분석을 통해 안전위험을 정량화하고, 무선 통신 기술 중에서도 DWM1000 모듈을 적용하여 실시간 위치 측정 및 안전 수준 산출을 수행하였다. 또한, 안전 관리 시스템을 통해 각 근로자의 위험 수준을 측정하고, 이를 평균하여 전체 현장의 Safety Climate Index(SCLI)를 도출함으로써 일일, 주간, 월간 안전 분위기를 산출하였다. 이를 통해 안전 조치의 효과를 모니터링하고, 지속적인 개선 조치를 취할 수 있는 안전인지 모델을 제안하였다. 본 연구는 건설현장에서의 안전성을 높이고 사고 예방을 위한 체계적인 모델을 제시하여, 안전인지 모델을 통한 생산성 향상 및 안전성 강화에 기여할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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