연구목적: 자연재난은 행정안전부가 재난관리 주관기관으로 관리체계가 잘 구성되어 있는 반면에 사회재난은 그 관리가 부처별로 분산되어 있어 통합적인 관점의 관리가 부실한 상태이다. 통합적 관리를 위한 정보체계 구성과 플랫폼 개발을 통하여 지자체 등에서 활용할 수 있게 하는 것이 본 연구의 목적이다. 연구방법: 각 부처별로 분산된 재난 정보로 사고조사 보고서(비정형 데이터)를 포함한 재난 정보를 통합하고 분석할 수 있는 DB 구축과, 인명 피해 중심의 사회 재난에 대한 위험성 평가를 통한 재난 관리체계를 제공하고, 실시간으로 제공되는 사고 진행에 대한 인명 피해 예측과 사고 원인 추론 체계를 제시한다. 연구결과: 정형 및 비정형 재난 정보를 관리하는 시스템 설계, 인명중심 사회재난 위험성 평가 방법 제시, 그리고 실시간 재난 모니터링을 통하여 분석할 수 있는 체계 설계, 그리고 이를 기반으로 서비스할 수 있는 플랫폼을 설계하였다. 결론: 사회재난 정보를 통합 운영할 수 있는 플랫폼과 사고조사를 통한 인명피해 원인과 위험도를 제시하는 체계를 구축하였다.
코로나19의 심화로 인해 고강도 사회적 거리두기가 장기화되고 많은 사회적 문제를 나았다. 특히 비대면 체계로 인해 물리적, 심리적 고립이 발생하였고 많은 피해가 발생하였다. 코로나로 인한 여러 사회적 문제들은 코로나19로 피해를 입은 모든 사람들에게 심한 스트레스로 작용하여 결국엔 우울증 등의 정신건강을 위협하는 요소로 작용되었다. 정신질환을 겪는 사람들은 늘어나는 반면 실제로 정신건강 서비스 이용률은 저조한 상황이기 때문에 정신건강 문제를 겪고 있는 사람들을 위한 시스템 구축이 필요한 상황이다. 이에 본 연구에서는 우울증 대상자와 일반인 대상자로부터 스마트폰을 이용한 센서 정보를 바탕으로 우울증 탐지 및 위급상황 탐지모델을 구축하였다. 우울증 탐지와 위급상황 탐지를 위해 VAE, DAGMM, ECOD, COPOD, LGBM 알고리즘을 이용하였다. 연구 결과로 우울증 탐지 모델은 F1 score 0.93, 위급상황 탐지 모델은 F1 score 0.99의 성능의 모델을 구축하였다.
최근 4차 산업혁명의 도래로 로봇의 역할이 커지고 있으며, 서비스 분야에도 로봇의 활용이 증가하고 있다. 로봇과 관련된 비선형(nonlinear) 연구에 있어서 가장 대중적인 모델이 역진자(inverted pendulum) 시스템이라 할 수 있다. 역진자 시스템을 응용한 밸런싱 로봇(balancing robot)은 대표적인 비선형 시스템으로 제어이론 및 기타 기구학적 구조를 연구하는 데 주로 활용되고 있다. 본 논문에서는 밸런싱 로봇제어를 위하여 필요한 3축 가속도 센서(ADXL345) 및 3축 디지털 출력 자이로 센서(ITG-3200) 또는 HMC5883L를 활용하여 로봇의 상태를 계측하도록 하며, ESP32-WROOM-32 모듈을 활용하여 밸런싱 로봇을 제어할 수 있는 MCU 모듈을 설계하고자 한다. 또한 ESP32-WROOM-32 MCU 모듈을 활용하여 밸런싱 로봇의 상태를 WiFi 또는 Bluetooth 기반으로 모니터링할 수 있는 MCU 모듈을 설계하고자 한다.
부산 에코델타시티는 세종 5-1 생활권과 더불어 스마트시티 국가시범도시이며, 사업대상지역은 평강천이 관류하여 맥도강, 서낙동강 본류로 흐르는 세물머리지역이 그 중심에 위치하고 있다. 하천을 중심으로 스마트시티가 조성되고 있으나 하천관리는 유역내 홍수관리, 수질관리 등등에 관한 정부주체 상위계획에 종속성이 강한 공공분야로서 단위사업에서 스마트시티에 걸맞는 하천관리계획을 수립하고 시행하는 것은 많은 어려움이 존재한다. 하천관리의 주 관심 대상은 이수를 제외하면 치수, 하천환경, 친수, 하천시설물로 대별할 수 있으며, 스마트 하천관리란 이들에 대한 현황 정보구축 및 지속적인 현행화, 그리고 이들 실제 정보를 토대로 한 합리적 운영과 실시간 연계운영 실현으로 공공서비스를 제공하는 것이라 할 수 있을 것이다. 본 연구는 국가연구개발사업에서 연구한 각 분야별 하천관리기법을 에코델타시티에 시범적용하여 스마트하천관리를 구현할 수 있는 방법을 제시하고자 하였다. 에코델타시티 조성사업의 진행수준으로 인해 취득하기 어려운 정보들은 수립된 계획을 참조하여 적용하였다. 유역내 주 대상 하천들은 델타지역에서 수문으로 통제되므로 일반적인 하천과 달리 정수역에 가까운 특이한 수리특성을 보이고 있지만, 우선 스마트 하천관리를 위한 일반적인 과정들을 시범적용 해보고 필요에 따라 특성 고려 방안을 찾고자 하였다. 유역내 정량적 홍수위험도 평가, 하천환경 평가 적용방안, 하천시설물 관리방안, 주요 지점의 실시간 모니터링 방안 등이 에코델타시티 조성사업 진행단계를 고려하여 수행되고 있다. 사용편의성과 지속가능성을 담보하기 위한 하천연계플랫폼을 구축하여, 개발된 기법들을 각각 내부 모듈로 장착하거나 완성도에 따라 외부모듈로 연계할 수 있도록 하였다. 현재 개발된 기법들의 시스템화 완성 및 관련 정보들의 데이터베이스 확대를 위한 노력이 진행되고 있으며, 향후 하천관리연계플랫폼의 실제 운영을 통하여 완성도를 높여갈 계획이다.
최근 몇 년 동안, AI 시스템, 블록체인, VR/AR, 3D 프린팅, 로봇 공학, 나노 기술과 같은 기술의 발전은 바로 우리 눈앞에서 건강 관리의 미래를 재편하고 있습니다. 또한, 의료는 소비자의 요구에 초점을 맞춘 예방 중심의 의학으로 패러다임이 전환되었습니다. Covid-19와 같은 전염병의 확산으로 의료 및 치료 시설의 정의가 변경되어 병원의 물리적 환경을 재설계하고 사회적 거리 두기 요구사항을 해결하도록 통신 모델을 조정하고 가상 의료 솔루션을 구현하고 새로운 임상 프로토콜을 수립하기 위한 즉각적인 조치가 필요하게 되었습니다. 전통적으로 의료 시스템의 허브 역할을 해 온 병원은 이러한 환경에 맞서 스스로를 재정립하는 것을 추구하거나 강요당하고 있습니다. 미래의 건강관리는 질병을 치료하는 것뿐만 아니라 건강과 예방에 초점을 맞출 것으로 예상됩니다. 개인화된 진료에서는 장기적인 예방 전략, 원격 모니터링, 조기 진단 및 탐지가 매우 중요합니다. 이러한 현대 기술로 정의되는 스마트 헬스케어에 대한 관심이 높아짐에 따라, 본 연구는 스마트 헬스케어의 정의와 서비스 종류를 조사했습니다. 스마트 병원의 배경과 기술적 측면도 문헌 검토를 통해 탐구했습니다.
최근 온라인 게임 산업이 급속도로 확장됨과 더불어 Gamebot과 같은 비정상적인 프로그램으로 인한 게임 서비스 피해사례가 급격하게 증가하고 있다. 특히, 대표적인 게임 장르 중 하나인 FPS(First-Person Shooter)에서 Aimbot의 사용은 정상적인 이용자들에게 재미 요소를 잃어버리게 하고 상대적 박탈감을 일으켜 게임의 수명을 줄이는 원인이 된다. 비정상 게임 이용자의 근절을 위해서 메모리 변조 및 불법 변조 프로그램 접근 차단 기법과 불법 프로그램 사용의 패턴 모니터링과 같은 기법들이 제안되었지만, 우회 프로그램 및 새로운 패턴을 이용한 비정상적인 프로그램의 개발에는 취약하다는 단점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 정상적인 게임 이용자의 패턴만 학습함으로써 비정상 이용자 검출을 가능하게 하는 딥러닝 기반 단일 클래스 분류 기법을 제안하며, 가장 빈번하게 발생하는 치트(Cheat) 유형인 FPS 게임 내 Aimbot 사용 감지에 초점을 두었다. 제안된 비정상 게임 이용자 감지 시스템은 정상적인 사용자의 마우스 좌표를 데카르트 좌표계(Cartesian coordinates)와 극좌표계(Polar coordinates)의 형태로 패턴을 추출하는 과정과 정상적인 마우스 동작 기록으로 부터 학습된 LSTM 기반 Autoencoder의 복원 에러에 따른 검출 과정으로 구성된다. 실험에서 제안된 모델은 FPS 게임 내 마우스 동작을 기록한 공개 데이터셋인 CSGO 게임 데이터셋으로 부터 학습되었으며, 학습된 모델의 테스트 결과는 데카르트 좌표계로부터 훈련된 제안 모델이 비정상 게임 이용자를 분류하는데 적합함을 입증하였다.
고령자는 낮은 디지털 활용 역량, 주기적이고 지속적인 자가관리 유지 어려움이 있어 시간에 따른 변화에 대응해 지속적인 관리를 해줄 수 있는 돌봄 제공자용 건강관리 앱이 필요하다. 이러한 필요성을 바탕으로 본 연구에서는 고령자가 사용하기 편한 UI와 단순한 구조의 앱을 디자인하였다. 본 연구에서 개발된 앱은 돌봄 현장에서 혈압, 혈당, 심박수 등의 건강 데이터와 신체, 질병, 인지, 의사소통, 환경 등의 특이 정보들을 정기적으로 관리하도록 지원한다. 본 연구에서 개발된 앱은 건강관리 기기와의 연동을 통해 데이터를 자동 입력하고, 기록된 데이터의 자동분석과 시각화 표현이 가능하다. 건강 변화의 추세, 변동성 등의 모니터링으로 돌봄 서비스를 제공할 수 있는 지원이 가능하다. 또한 다양한 건강관리, 의료지원 플랫폼과 연계할 수 있는 확장성이 추가되어 개발되었다. 개발된 앱에 대한 효과성과 만족도가 현장 실증 결과 유의미함이 확인되었다.
게임을 통해 건강을 증진할 수 있는 건강 기능성 게임(SGHs)에 대한 관심이 고조되고 있다. 디지털 치료제(DTx)는 유효성과 안전성을 확보한 치료제이기 때문에 전통적인 의약품 유통방식을 따라야 하지만, SGHs는 웰니스 제품으로 DTx에 비해 보급과 확산이 유연하다. 또한 SGHs는 일시적인 치료 효과가 아닌 지속적인 모니터링과 피드백을 통해 맞춤형 서비스를 제공할 수 있어 효과적이며, SGHs를 인지장애치료나 행동교정 등에 적용할 경우 오작동과 부작용이 경미하다. 본 연구는 SGHs의 지각된 혜택과 위험을 동시에 고려하는 밸런스 프레임워크(Valence Framework)를 기반으로 142명의 학부생을 대상으로 설문을 수집하여 지각된 혜택만이 SGHs 사용 의도에 통계적으로 유의한 정(+)의 영향을 준다는 점을 실증하였다. 이러한 결과를 바탕으로 일반 사용자를 대상으로 한 SGHs 수용에 있어 혜택(유효성)을 중심으로 홍보하고, 데이터 주도형 (data-driven) 접근방법의 중요성과 데이터 주도형 유통 및 분석 플랫폼 전략의 필요하다는 시사점을 제시하였다.
본 논문에서는 중소형 매장에서 판매 상품 진열대를 모니터링할 수 있는 소형 카메라를 이용해 진열 상품에 대한 재고 관리 및 도난 방지 기능을 제공할 수 있는 무인 매장 관리 시스템을 제시한다. 이 시스템은 객체 인식, 실시간 통신, 보안 관리, 출입 관리, 그리고 모바일 인증을 종합적으로 통합한 서비스 솔루션이다. 제안 시스템은 소형 카메라를 통해 실시간으로 촬영되고 있는 영상을 커스텀 YOLOv5-x 모델을 활용하여 진열대의 물체를 인식하고 수량을 실시간 측정하며, 라즈베리파이를 통해 서버와의 실시간 데이터 통신을 지원한다. 또한, 데이터베이스 내 객체 수량과 객체 인식 결과를 비교하여 도난 의심 상황을 탐지하고 도난 발생 시점의 매장 영상을 제공한다. 제안된 무인 매장 솔루션은 중소형 무인 매장 운영의 효율성을 향상시키고 도난을 대응하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 선박 건조 현장에서 작업자 위치 추적 시스템의 모델링 및 구현 내용을 다룬다. 산업 현장에서 작업자의 위치 파악은 안전사고 예방을 위한 중요한 요소로 강조된다. 이에 본 논문에서는 전력선 통신과 비컨 통신을 결합한 시스템을 활용하여 작업자의 위치를 정확하게 추적하는 방법을 제시한다. 주요 구성 요소인 비컨 스캐너와 외부 모니터링 서버 시스템 구현을 다루며, 실험을 통해 시나리오별로 작업자의 위치 변화를 확인하고, 관리자 웹 서비스를 통해 작업자 위치 현황을 확인하는 방법을 제시한다. 이를 통해 안전 관리자에게 실시간 위치 정보를 제공하여 작업자의 안전을 보다 효과적으로 관리할 수 있는 시스템을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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