본 논문은 SegNet과 ResNet을 조합한 딥러닝을 이용하여 횡단보도를 검출하는 방법을 제안한다. 시각 장애인의 경우 횡단보도가 어디에 있는지 정확히 아는 게 안전한 교통 시스템에서 중요하다. 딥러닝에 의한 횡단보도 검출은 이 문제에 대한 좋은 해결책이 될 수 있다. 로봇 시각 기반 보조 기술은 지난 몇년 동안 카메라를 사용하는 특정 장면에 초점을 두고 제안되어 왔다. 이러한 전통적인 방법은 비교적 긴 처리 시간으로 의미있는 결과를 얻었으며 횡단보도 인식을 크게 향상시켰다. 그러나 전통적인 방법은 지연 시간이 길고 웨어러블 장비에서 실시간을 만족시킬 수 없다. 본 연구에서 제안하는 방법은 취득한 영상에서 횡단보도를 빠르고 안정적으로 검출하기 위한 모델을 제안한다. 모델은 SegNet과 ResNet을 기반으로 개선되었으며 3단계로 구성된다. 첫째, 입력 영상을 서브샘플링하여 이미지 특징을 추출하고 ResNet의 컨벌루션 신경망을 수정하여 새로운 인코더로 만든다. 둘째, 디코딩 과정에서 업샘플링 네트워크를 통해 특징맵을 원영상 크기로 복원한다. 셋째, 모든 픽셀을 분류하고 각 픽셀의 정확도를 계산한다. 이 실험의 결과를 통하여 수정된 시맨틱 분할 알고리즘의 적격한 정확성을 검증하는 동시에 결과 출력 속도가 비교적 빠른 것으로 파악되었다.
본 논문은 K56 탄약운반장갑차의 주제어기와 서보제어기간의 통신에서 발생하는 통신오류를 개선하기 위한 설계에 관한 연구이다. K56 탄약운반장갑차는 K-55A1 자주포의 탄약 보급 및 적재를 자동화하여 운용을 보조하기 위한 장비이다. 탄약운반차의 캔통신보드는 주제어기의 내부에 탑재되어 서보제어기와의 통신을 위해 장착되는 핵심적인 기능품이다. 기존의 캔통신보드에서 정의되지 않은 오류가 간헐적으로 발생하는 문제점이 확인되었으며, 이로 인하여 탄적재 과정 중 탄약보급시스템 운용 중단 현상이 발생한 바가 있다. 본 논문은 발생된 문제를 해결하기 위하여 주제어기, 서보제어기간의 통신신호의 분석 및 기능시험을 통하여 고장 원인을 식별하였다. 또한 Read/Write 알고리즘 개선을 통한 재설계를 수행하여 오류 발생 현상을 해소하였다. 마지막으로, 제안된 원인 분석 및 설계의 유효성을 캔통신보드 단품 시험을 통하여 입증하였다. 이 연구가 캔통신보드의 신뢰성 향상을 통한 방위력 증진과 더불어, DPRAM을 이용하는 전자장치 전반의 신뢰성 향상에도 참고자료가 될 것으로 기대한다.
통합기관제어체계(ECS)는 함정의 추진체계 전반을 제어하고 감시함으로써 함정이 안정적으로 임무를 수행할 수 있도록 하는 제어장비이다. 최근 함정의 요구성능 및 임무가 다양해짐에 따라 함정 추진체계는 과거에 비해 구성 및 제어가 복잡해지고 있다. 복잡해지고 있는 추진체계 구성에 맞춰 운용자 입장에서 편리하고 안정적인 추진체계 제어를 위해 함정의 ECS의 자동제어 기능의 요구가 증가하고 있다. 이에 따라 ECS의 안정서 및 신뢰성에 대한 검증이 요구되고 있다. 본 논문에서는 CODLOG 추진체계를 갖는 함정을 대상으로 ECS 제어로직 및 통신 프로토콜 검증을 위한 연동신호 시뮬레이터를 개발한다. 개발한 연동신호 시뮬레이터는 가스터빈, 추진전동기, 디젤발전기 외 11종의 보조기기 계통의 신호를 시뮬레이션 가능하도록 구현하였다. 개발한 연동신호 시뮬레이터는 ECS의 함 탑재이전 공작수락시험(FAT) 단계에서 ECS 콘솔과 연동하여 ECS의 통신 프로그램 및 I/O 신호의 정적 시험을 통해 ECS의 신뢰성을 검증하였다.
현재 지역경제의 소득과 자금은 수도권으로 유출되고 있으며, 지역발전의 원동력인 인재들 역시 수도권으로 모여 지역의 경제는 심각한 위기에 직면해 있다. 지역화폐는 지방자치단체가 발행 주체이며, 해당 지역 안에서만 통용이 가능한 보조, 보완기능의 화폐이다. 지역경제 활성화를 위하여 지자체의 지역화폐 도입에 대한 이목 이 집중되면서 지역화폐의 발행 및 활용에 관한 연구가 계속하여 진행되고 있다. 본 연구에서는 현재 포털, SNS 등의 데이터 자료를 빅데이터를 활용하여 지자체 지역에서 발행되고 있는 지역화폐에 대한 소비자 이미지 분석을 통한 인식 파악과 함께 연구 결과를 바탕으로 지역화폐 발행 및 운영에 대한 시사점을 제시하고자 한다. 본 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 지역화폐의 정책적 발행을 통해 지역 소비를 유도하여 지역의 경제적 소득 증대 효과를 보이고 있으며, 둘째, 지자체는 지역화폐 발행과 유통으로 경제 활성화와 지역 경제의 선순환 시스템 구축에 힘을 기울이는 것으로 나타났다. 셋째, 블록체인 기술 도입으로 지역화폐의 안정적인 운영 실태를 보여주고 있다. 학술적 의의로 지역화폐의 정책의 방향성과 빅데이터 분석을 통하여 지역화폐에 대한 변화된 모습과 효과를 파악할 수 있었다.
첨단 운전자 보조 시스템(advanced driver assistance system)의 주요 기능 중 하나인 주행 가능 영역 검출은 차량이 안전하게 주행할 수 있는 영역을 검출하는 것을 의미한다. 주행 가능 영역 검출은 운전자의 안전과 밀접한 연관이 있으며 실시간 동작과 높은 정확도 성능을 요구한다. 이러한 조건들을 충족하기 위해, 영상의 각 행에서 도로 시차 값을 계산하여 주행 가능 영역을 검출하는 V-시차 기반 방법이 폭넓게 사용된다. 그러나 V-시차 기반 방법은 시차 값이 정확하지 않거나 객체의 시차 값이 도로의 시차 값과 동일한 경우, 도로가 아닌 영역을 도로로 오검출할 수 있다. 또한, 고속도로 및 시골길과 같이, 초목을 포함한 도로 환경에서 초목의 시차는 도로의 시차 특성과 매우 유사하기 때문에 초목 영역이 주행 가능 영역으로 오검출될 수 있다. 이에 본 논문에서는 V-시차의 특성으로 인한 오검출 횟수를 감소시킴으로써 초목 영역을 포함한 도로 환경에서 높은 정확도를 갖는 주행 가능 영역 검출 방법 및 하드웨어 구조를 제안한다. 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 KITTI road dataset의 289장 영상을 사용하였을 때, 제안하는 방법은 90.12%의 정확도와 97.96%의 재현율을 보인다. 또한, 제안하는 하드웨어 구조를 FPGA 플랫폼에 구현하였을 때, 제안하는 하드웨어 구조는 8925개의 slice registers와 7066개의 slice LUTs를 사용한다.
본 연구의 목적은 형광직물과 재귀반사 소재만으로 제작, 보급되고 있는 현 안전의복에, 광섬유 적용으로 시인성을 높여 야간이나 기상악화 시 안전사고로부터 작업자나 보행자를 보호하는데 있다. 이를 위하여 LED를 촉매로 한 광섬유와, 에너지 하베스팅 기술을 적용하여 설계·제작한 안전조끼를 개발하였다. 안전조끼는 필름에 일체화된 자동 점멸 광섬유에 의해 빛을 방출하도록 설계되었고 이 조끼를 착용한 작업자의 움직임으로, 버려지는 에너지를 수확하여 광섬유의 발광을 더 지속적으로 구동시키기 위해 에너지 하베스터를 제작하여 부착하였다. 그 결과, 첫째로 조끼 착용자의 신체는 광섬유(optical fiber)와 재귀반사 테이프를 통해 멀리서 인식 가능하도록 시인성이 높아져 사고예방에 도움이 된다. 즉 야간에 실시하는 도로변이나 고지대에서의 작업, 구조대원의 활동, 스포츠 활동 시 사고를 예방하거나, 비상상황이 발생할 경우 광섬유 발광을 변화시키는 신호로 사고 지점을 빨리 발견할 수 있어 인명구조에도 도움이 될 것이다. 둘째, 생활 속 버려지는 에너지를 활용하기 위하여 압전소자 발전 시스템을 개발하여 압전 에너지 하베스팅 장치를 탑재한 결과, 배터리부의 유효 충전량을 활성화하고 보조 충전을 함으로써 에너지를 소량일지라도 효율적으로 생산할 수 있었다. 동시에 안전조끼에 내장하여 제작함으로써 탈착이 용이하도록 하여 활용도를 높였다. 기존 안전 조끼의 경우 야간에 주변 조명이 없을 때는 조끼를 착용한 사람을 인식하는 것이 거의 불가능하지만, 본 연구에서는 안전조끼의 빛 신호로 주변 조명이 없을 때에도 100m 이내에서 착용자를 식별할 수 있었다. 또한 광섬유적용 안전조끼는 측면에서의 시인성 향상뿐만 아니라 가볍고 (물)세탁이 가능하여 실용적 측면에서 현존하는 LED적용 안전의류보다 우수하다. 그러므로 본 연구에서 개발한, 광섬유와 에너지 하베스터를 장착한 안전조끼는 실용도가 높고 안전사고 발생 예방과 감소, 나아가 인명구조에 이바지할 것으로 추정된다.
항로표지는 항행하는 선박에 대하여 가항수역의 위치·방향 및 장애물의 위치 등을 알려주는 항행보조시설이다. 항로표지가 가항수역의 한계를 표시할 때에는 해당 수역을 처음 이용하는 항해자의 입장에서 편리하게 이용할 수 있도록 배치되어야 한다. 우리나라의 서남해안에는 지형적인 영향으로 많은 수의 좁은 수로가 형성되어 있으며, 좁은 수로를 따라 IALA 해상부표식에 따른 측방표지 및 방위표지 등이 배치되어 있다. 본 연구는 우리나라 서남해안 좁은 수로에 배치된 항로표지가 양식장 개발 등의 해상교통 환경 변화 이후, 선박운항 안전에 대한 역할을 제대로 수행하고 있는지 검토한 실증 사례 연구이다. 서남해안의 5가지 좁은 수로에 대한 사례 검토 결과, 항로표지가 표시하는 가항수역 상에 양식장이 분포하여 항로표지로서의 역할을 제대로 수행하지 못하는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과로, 해당 항로표지의 종별 혹은 위치 변경, 양식장 표지의 설치, 해도상 양식장 위치 표기 등의 개선방안을 제시하였다.
전 세계적으로 사이버 공격은 계속 증가해 왔으며 그 피해는 정부 시설을 넘어 민간인들에게 영향을 미치고 있다. 이러한 문제로 사이버 이상징후를 조기에 식별하여 탐지할 수 있는 시스템 개발의 중요성이 강조되었다. 위와 같이, 사이버 이상징후를 효과적으로 식별하기 위해 BGP(Border Gateway Protocol) 데이터를 머신러닝 모델을 통해 학습하고, 이를 이상징후로 식별하는 여러 연구가 진행되었다. 그러나 BGP 데이터는 이상 데이터가 정상 데이터보다 적은 불균형 데이터(Imbalanced data)이다. 이는, 모델에 학습이 편향된 결과를 가지게 되어 결과에 대한 신뢰성을 감소시킨다. 또한, 실제 사이버 상황에서 보안 담당자들이 머신러닝의 정형적인 결과로 사이버 상황을 인식시킬 수 없는 한계도 존재한다. 따라서 본 논문에서는 전 세계 네트워크 기록을 보관하는 BGP(Border Gateway Protocol)를 조사하고, SMOTE(Synthetic Minority Over-sampling Technique) 활용해 불균형 데이터 문제를 해결한다. 그 후, 사이버 공방(Cyber Range) 상황을 가정하여, 오토인코더를 통해 사이버 이상징후 분류하고 분류된 데이터를 가시화한다. 머신러닝 모델인 오토인코더는 정상 데이터의 패턴을 학습시켜 이상 데이터를 분류하는 성능을 92.4%의 정확도를 도출했고 보조 지표도 90%의 성능을 보여 결과에 대한 신뢰성을 확보한다. 또한, 혼잡한 사이버 공간을 가시화하여 효율적으로 상황을 인식할 수 있기에 사이버 공격에 효과적으로 방어할 수 있다고 전망된다.
본 연구는 시각예술창작산실 공간·전시지원 사업 추진상의 쟁점과 대안 모색을 하고 이를 통해 문화예술 지원사업의 방향성을 제시하고자 하는 것이다. 본 연구를 위해 문헌고찰 후, 지원사업 관련 직접 수혜자 집단과 지원사업 담당자, 그리고 시각예술 전문가 집단의 FGI 및 심층인터뷰를 하였다. 연구 결과, 지원사업의 특수성을 고려하여 지원심의와 선정이 실제 지원시기보다 충분히 여유를 두고 실행되어야 하며, 비영리전시공간과 사립미술관의 사회적 역할과 차별성에 대한 이해를 바탕으로 한 두 사업으로 구분하여 진행할 필요가 있다는 점을 공유하였다. 지원 방법과 평가에 관해서는 지원사업의 효과성을 고려한 장기지원이 요구되며, 지원 주체와 수혜자 사이의 신뢰성을 회복하는 건강한 파트너십 형성의 필요성, 그리고 평가기준과 e나라도움 시스템이 보다 효율적이고 합리적 구축되어야 하며, 해당 지원사업의 정체성에 부합하는 예산의 효율적 배분 및 항목의 유연성, 그리고 예산부족에 대한 쟁점이 도출되었다. 이러한 분석을 통해 시각예술지원사업의 특수성 이해, 지속가능한 시각예술창작 산실 정책의 수립, 예산활용이 자율성 부여 및 예산확충 등의 시사점을 도출하였고, 더 나아가 문화예술지원사업은 통제보다 효율성을 중시하는 방향성, 공급자 보다 수요자 입장을 고려한 방향성, 단기적 관점이 아닌 장기적 관점의 사업기획을 해야 한다는 방향성이 도출될 수 있었다.
본 연구는 차량의 주행경로를 정확하게 측정하는 수단을 개발하고 이를 현장계측에 적용하여 주행차량의 횡방향 이격에 의한 아스팔트 콘크리트 포장(이후 아스팔트 포장)의 주요 응답 특성을 규명하고자 하였다. 개발된 주행이격 측정 시스템은 두 개의 레이저 센서로부터 전송된 신호가 차량의 타이어로부터 반사되어오는 물리적 현상을 실시간으로 분석함으로서 도로 포장위의 임의의 기준으로부터 실제 차량이 주행한 경로를 정확하게 관측 할 수 있다. 다양한 주행이격에 의한 아스팔트 포장의 횡방향 수평 변형률과 하부 포장층의 수직응력 변화를 실측하기 위하여 시험도로상의 아스팔트 포장의 일부 구간을 선정, 덤프트럭에 의한 동하중 재하시험을 시행하였다. 차량의 횡방향 이격거리는 주행차로(2차)의 차륜부에 매설된 횡방향 수평 변형률 계측기의 중심을 기준으로 추월차로 방향으로 20cm 간격으로 조수석 차륜에 의한 하중중첩의 영향을 최대한 배재하도록 설정하였다. 현장시험 결과 표층과 중간층에서는 하중재하 위치에서 발생한 압축변형이 이격거리 약 40cm에서부터 점차 인장으로 변화하고 있음을 알 수 있었다. 또한, 보조기층상부와 동상방지층상부에 작용하는 수직응력은 하중재하 위치에서 치대로 발생하였으며 이격거리 50cm 이상부터는 하중에 의한 영향이 상대적으로 미비하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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