본 연구에서는 디지털 시대의 항만을 뜻하는 스마트 항만의 지속가능성 영역과 지표의 우선순위를 도출하기 위하여 선행 연구들과 최근 전 세계적으로 전 산업에서 필수불가결하게 도입하고 있는 ESG를 함께 연구하였다. 운영, 환경, 사회, 지배구조 등 4가지의 영역의 상위 평가항목과 20개의 하위 평가항목으로 계층구조를 설정하였고 AHP 기법 중에서 항목들의 가중치를 매기는 상대적 평가방법을 적용하였다. 쌍대비교 설문지를 Satty(1980)가 제안한 9점 척도로 구성하였다. 국내 대표적인 4개의 항만공사(부산, 인천, 울산, 여수광양)에서 지속가능성 혹은 ESG 관련 업무를 수행하는 실무 종사자들을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 분석 결과의 정확도를 높이기 위하여 일관성 비율이 0.1이하인 17부의 설문을 대상으로 AHP 분석을 실시하였다. 분석결과, 국내 스마트 항만의 지속가능성을 나타내는 4가지 영역 중 운영 영역의 우선순위가 제일 높았고, 그 다음으로 환경 영역임을 확인 할 수 있었다. 또한 20개 세부지표들에 대한 종합우선 순위를 살펴보면 운영 효율성, 운영 계획, 에너지 관리, 오염 측정 및 관리체계 등의 지표가 우선순위가 높은 것으로 나타났다. 반면 사회 영역과 지배구조 영역은 다른 영영들에 비해서 상대적 중요도가 낮은 것을 확인할 수 있었다.
인공지능이 이미지 편집 기술에 적용되어 조작 흔적이 거의 없는 고품질 이미지를 생성할 수 있게 되었다. 그러나 이러한 기술들은 거짓 정보 유포, 증거 인멸, 사실 부인 등의 범죄 행위에 악용될 수 있기 때문에 이에 대응하기 위한 방안이 필요하다. 본 연구에서는 이미지 조작을 탐지하기 위해 이미지 파일 분석과 모바일 포렌식 아티팩트 분석을 수행한다. 이미지 파일 분석은 조작된 이미지의 메타데이터를 파싱하여 Reference DB와 비교분석을 통해 조작여부를 탐지하는 방법이다. Reference DB는 이미지의 메타데이터에 남는 조작 관련 아티팩트를 수집하는 데이터베이스로서, 이미지 조작을 탐지하는 기준이 된다. 모바일 포렌식 아티팩트 분석은 이미지 편집 도구와관련된 패키지를 추출하고 분석하여 이미지 조작을 탐지하도록 한다. 본 연구에서 제안하는 방법론은 기존의 그래픽적 특징기반 분석의 한계를 보완하고, 이미지 처리 기법과 조합하여 오탐을 줄일 수 있도록 한다. 연구 결과는 이러한 방법론이 디지털 포렌식 조사 및 분석에 유의미하게 활용될 수 있음을 보여준다. 또한, 조작된 이미지 데이터셋과 함께 이미지 메타데이터 파싱 코드와 Reference DB를 제공하여 관련 연구에 기여하고자 한다.
본 연구는 2015 및 2022 개정 과학과 교육과정 중 초등학교급과 관련된 성취기준을 중심으로 네트워크 분석을 통해 어떠한 변화 양상을 갖는지 비교하고 이를 토대로 초등학교 과학 교수학습을 위한 시사점을 제공하는 것을 목적으로 하였다. 이에 따라 본 연구에서는 2015 및 2022 개정 초등 과학과 교육과 정의 성취기준을 추출하여 성취기준 영역 변화에 따른 차이를 살펴보고, 각 영역별 중심성 지수를 중심으로 한 비교, 커뮤니티 탐지 기법을 활용한 군집 분석을 통해 어떠한 변화가 있는지 분석하였다. 연구 결과, 2015 개정 과학과 교육과정에 비해 전체 성취기준은 10% 가량 감소하였으나, 성취 기준의 길이나 주요어의 빈도는 오히려 증가하였으며, 관찰이나 조사, 설명 외에도 공유, 실천, 설계 등 디지털 도구활용 및 협동학습과 관련된 과정·기능적 측면이 강조되었다. 그러나 이러한 변화는 과학의 각 영역에 따라 서로 다른 차이를 보임을 알 수 있었다. 또한 군집 분석 결과 대체적으로 군집의 숫자나 관련 개념이나 용어의 영역은 유사하였으나, 과정·기능 및 가치·태도와 관련된 주요어를 중심으로 수행 방식 등에 변화가 나타났음을 확인할 수 있었다. 이러한 연구 결과를 토대로 본 연구에서는 새로운 교육과정의 적용 시 고려해야 할 점들을 시사점으로 제시하였다.
이차전지 시장의 확대에 따라 니켈 산화광을 로터리 킬른 및 전기로 공법을 이용하여 생산하는 공정이 전 세계적으로 확대되고 있는 상황이며 지속가능한 ESG 경영 확대에 따라 배출가스 내 질소산화물 등 대기오염물질 관리가 강화되고 있다. 건식니켈제련 공정의 주요 설비 중 하나인 로터리 킬른은 광석의 건조와 예비환원을 위한 설비이며 운전 중 질소산화물이 생성되므로 질소산화물 농도 예측 운전이 필요하다. 본 연구에서는 회귀 예측을 위한 LSTM 모델과 분류 예측을 위한 LightGBM 모델을 적용한 AutoML을 사용하여 모델을 최적화 하였다. LSTM을 적용 시 5분 후 예측 값은 상관계수 0.86, MAE 5.13ppm, 40분 후 예측 값은 상관계수 0.38, MAE 10.84ppm의 결과를 얻었다. 분류 예측을 위한 LightGBM 적용 결과 Test 정확도는 5분 후 0.75에서 40분 후 0.61로 상승하여 실제 조업에 활용할 수 있는 수준까지 상승되었고 AutoML을 통한 모델 최적화 결과 5분 후 예측 값의 정확도는 0.75에서 0.80까지, 40분 후의 예측 정확도는 0.61에서 0.70까지 향상되었다. 본 연구를 통해 로터리 킬른 질소산화물 예측 값을 실제 조업에 적용하여 대기오염물질 배출규제 준수 및 ESG 경영에 기여할 수 있다.
국방부 유해발굴단을 통해 발굴된 한국전쟁 전사자 유품의 보존 방법론을 제시하고자 3D 기술의 적용과 가역성 및 안정성이 우수한 보존 재료를 이용해 군화류 2점에 대한 보존처리를 진행하였다. 3D 스캐닝과 모델링을 통해 군화를 신었던 전사자의 발 사이즈를 추정해 볼 수 있었으며, 이를 기반으로 3D 출력 구조체를 이용해 원형을 복원하였다. 원형 복원은 출토 유품의 오염물 제거와 유연제 처리 작업을 거쳐 구조체의 형태로 복원하였으며, 열화되어 찢겨지거나 멸실된 부분은 접합 및 메움처리 후 고색처리를 통해 원형을 복원하였다. 보존처리 후 2종의 군화 모두 밑창과 발등 부분은 고무류, 발등 일부와 발목 부분은 합성가죽류로 제작된 것을 확인할 수 있었으며, 이는 방수 또는 방한의 목적으로 제작되어 1944년에 도입된 모델 Shoe Pac(M-1944, 12-inch) 방한화와 유사한 군화임을 확인하였다. 이러한 결과는 보존처리를 통해 출토된 유품의 제작기법과 재질, 용도 등을 밝혀낼 수 있음을 확인한 연구로서 과학적 보존처리와 3D 기술의 융합적 연구의 중요성을 보여준 사례이다.
최근 4차산업혁명과 함께 메타버스에 대한 관심이 증가하는 가운데, 메타버스를 구축하는 멀티 에지 기반의 구조가 제시된다. 메타버스는 멀티 에지 시스템에서 많은 양의 영상처리와 데이터 전송을 통해 디지털 의사와 같은 시스템을 만들어 낼 수 있는 구조이다. 하지만 에지는 부족한 연산능력이라는 제약이 있으므로, 런타임 스트리밍이 가능한 서비스제공을 위해서는, 에지에서만 이루어졌던 영상처리와 데이터 전송을 에지-클라우드 협동을 통해 처리하여 저전력 시스템을 구축해야한다. 많은 에지들이 연결되는 시스템에서는, 그 무엇보다도 에지 경량화를 통해 효율적인 전체 시스템의 경량화 및 소모전력의 감소를 이루어낼 수 있다. 본 논문에서는 원격영상 처리방법과 Region of Interest (RoI) 기법을 사용하여, AI 소프트웨어의 저전력 런타임 스트리밍이 가능해지는, 에지-클라우드 협동 메타버스 애플리케이션을 제안한다. 에지-클라우드 협동 메타버스의 구조는 PC와 임베디드 보드를 사용하여 구현하였으며, 본 논문의 후반부에서는 에지의 시간 감소와 그에따른 전력 소모, 네트워크 통신량 감소를 검증하였다.
최근 서울시는 TOD 기법을 활용하여 도심을 재활성화하기 위한 대규모 사업을 추진하고 있다. 그런데 TOD형 개발은 고밀개발을 전제로 하기 때문에 교통혼잡이나 환경의 질에 영향을 끼친다. 본 논문의 목적은 도로 뿐 아니라 버스, 지하철 등의 용량을 함께 고려한 통합교통서비스지표를 개발하여 TOD 개발을 촉진하는데 있다. 이를 위해 외국사례를 검토하고, 새로운 통합교통서비스 지표를 개발하고 이를 활용하여 서울시 도심에서 TOD형 고밀개발이 일어났을 때 교통부분의 기대효과를 분석하였다. 본 연구에서 개발한 통합교통서비스지표는 승용차, 택시, 버스로 구성된 도로서비스환경지표와, 지하철서비스환경 지표로 구성되며, 두 개의 지표를 통합하는 방법은 각 교통죤별 서비스환경에 각 죤별 수단분담률로 가중평균해서 계산하되, 각 수단분담률의 합은 1로 하였다. 이러한 통합교통서비스환경(ITLOS: Integrated Transportation Level Of Service)의 수치는 0에서 1사이의 값을 가지게 되며, 0에 가까울수록 개발에 필요한 교통여건이 좋은 것으로 해석된다. 본 연구에서 도심고밀개발에 따른 기대효과를 분석하기 위해 대중교통과 도로교통을 동시에 고려한 통합교통서비스지표와 도로교통서비스 수준만을 고려하는 통행속도 지표를 활용했다. 두 지표 모두 도심 고밀 개발 시 교통서비스 수준은 악화되는 것으로 나타났고 서울시 전체의 교통서비스 수준은 개선되는 것으로 분석되었다. 하지만 통합교통서비스 지표를 사용할 경우 비율적으로 도심교통상황의 악화 정도는 평균속도지표의 경우에 비해 낮게 나타났고, 반면 서울시 전체적인 개선폭은 비율적으로 상당히 높게 분석되었다.
꾸준히 증가하는 노인성 질환 환자 대상으로 몰입형 디지털 콘텐츠를 이용한 쉽고 정확한 전신 재활 상호작용 기술이 필요하며, 본 연구에서는 이를 위해 홀로렌즈와 키넥트를 사용한 전신 상호작용 기술을 소개한다. 이를 위해 메쉬 특징점 기반 변환, AR 마커 기반 변환, 신체 인식 기반 변환 방법의 3가지 좌표 변환 방식을 제안한다. 메쉬 특징점 기반 변환은 공간 메쉬에 3개의 특징점을 지정하고 변환 행렬을 이용하여 좌표계를 일치시킨다. 이 방법은 수작업이 필요하여 사용성이 떨어지지만 정확도가 8.5mm로 상대적으로 높다. AR 마커 기반 방식은 홀로렌즈s와 키넥트가 동시에 인식하는 AR, QR마커를 사용하여 평균오차 11.2mm로 준수한 정확도를 달성했다. 신체 인식 기반 변환 방법은 두 기기가 동시에 인식하는 머리 혹은 HMD위치와 양 손 혹은 컨트롤러 위치를 이용하여 좌표계를 일치시킨다. 이 방법은 정확도가 떨어지지만 부가적인 도구나 수작업이 필요 없으므로 사용성이 좋다. 또한 후처리 기술로 RANSAC을 적용함으로써 오차를 10% 이상 줄였다. 이러한 3가지 방식은 콘텐츠가 필요한 사용 편의성과 정확도에 따라서 선택적으로 적용할 수 있다. 본 연구에서는 이 기술을 이용해서 '썬더펀치'와 재활 치료 콘텐츠에 적용하여 검증하였다.
본 연구는 노먼 맥라렌의 Animated sound 기법이 본격적으로 도입된 구겐하임 시절의 작품인 "Dots" 와 "Loops"의 이미지와 사운드의 관계를 미셸 시옹의 시청각 분석 이론과 지그프리트 크라카우어의 동조성과 비동조성, 평행성과 대위법의 기준을 적용하여 분석적으로 고찰하였다. 두 작품의 분석 결과로서 사운드의 전개에 관한 측면, 추상 애니메이션의 표현적 측면에서 차별된 점도 일부 나타나지만, 주요한 두 가지의 음향적 소재가 주도하고 모노포니한 사운드로 구성되며 음향효과적 소재를 음악적으로 구성, 이미지와 사운드의 관계가 항상 동기화를 이루면서 평행성을 강조하는 점은 두 작품의 공통적 특징이다. 두 작품에서 사운드의 음고는 이미지의 전개 및 모양, 사운드의 음량은 이미지의 크기, 사운드의 음가는 이미지의 시간적 길이 및 이미지의 모양과 밀접하게 관계를 맺고 있다. 이처럼 "Dots"와 "Loops"는 이미지가 사운드로 되고, 사운드가 새로운 이미지와 만나는 과정을 통하여 이미지와 사운드는 서로의 종속 관계가 아닌 대등한 관계로서 분석되었다. 두 작품은 새로운 양식을 예견하듯이 미니멀 아트와 뮤직비디오적 성향을 보여주었고, 오늘날의 애니메이션 제작에 있어서 사운드 제작의 새로운 접근을 일깨워주었다.
4차 산업 혁명 이후 디지털 트윈, IoT 및 AI 등의 기술 발전에 따라 고차원적인 데이터 분석을 기반으로 의사결정 문제를 해결하고 있는 추세이다. 이는 최근 항만물류 분야에도 적용되고 있으며 항만 생산성 향상을 위해 컨테이너 터미널을 대상으로 빅데이터 분석, 딥러닝 예측, 시뮬레이션 등의 연구가 다수 이루어지고 있다. 이러한 고차원적 데이터 분석 기법들은 일반적으로 많은 데이터 수를 요구한다. 그러나 2020년 코로나19 팬데믹으로 인해 전 세계 항만의 환경은 변화하였다. 코로나19 발병 이전의 데이터를 현재 항만 환경에 적용하는 것은 적절하지 않으며, 발병 이후의 데이터는 딥러닝 등의 데이터 분석에 적용하기에 충분히 수집되지 않았다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제 해결 방법의 하나로 데이터 분석을 위한 항만 데이터 증강 방법을 제시하고자 한다. 이를 위해 컨테이너 터미널 운영 측면에서 생성적 적대 신경망 모형을 통해 야드의 컨테이너 장치 상태를 생성하고, 실제 데이터와 증강된 데이터 간의 통계적 분포 확인을 통해 유사성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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