• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.78-80
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• 2021

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.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.360-360
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• 2021

최근 지구 온난화와 기후변화, 그에 따른 이상기후로 인하여 대규모 홍수피해가 발생함과 동시에 오랜 시간 동안 가뭄이 지속되어 재난관리가 더욱 중요하게 인식되고 있다. 영산강홍수통제소는 효율적인 재난관리를 위해 영산강권역의 5대강 및 해안지역의 수위·강수량·유량 등 수문조사시설을 설치·운영하여 홍수·갈수예보를 통해 재난관리를 수행하고 있다. 2020년 영산강홍수통제소 관할권역의 홍수기 강수량은 예년에 비해 약 150% 내외의 많은 강수가 내렸다. 영산강, 섬진강, 동진강 수계는 8월에 가장 많은 비가 내려 487.4 mm, 619.5 mm, 503.7 mm의 강수가 기록되었고, 8월의 예년 대비 강수량은 181%, 200%, 192% 수준이었다. 만경강과 탐진강은 7월 강수량이 535.1 mm, 365.5 mm로 가장 많았고, 7월 강수량의 예년비는 193%, 141%의 수준이었다. 특히 8.7~8.8일 섬진강 유역의 남원시(신덕리)와 영산강 유역 담양군(광주댐)에는 각각 542 mm, 654 mm의 기록적인 강수가 관측되었다. 이틀간의 집중호우로 영산강 및 섬진강 유역의 여러 지역에서 홍수피해가 발생했으며, 특히 남원시, 구례군, 하동군에서 홍수 피해 규모가 컸다. 영산강홍수통제소는 2020년 총 51회의 비상근무를 실시하여 홍수상황에 대응 하였으며, 15개 홍수특보지점 중 탐진강 유역 장흥군(예양교)를 제외한 14개 지점에 대해 홍수주의보 22회, 홍수경보 14회 등 36회의 홍수특보를 발령하였다. 홍수특보 지점의 대부분 지점에서 기왕 최고치에 근접하거나 이를 초과하였다. 홍수주의보 수위를 초과한 지점은 총 14개소이며, 이 중 계획홍수위 초과 6개소, 홍수경보 수위 초과 5개소, 홍수주의보 수위 초과 3개소이다. 또한 위기단계별 홍수정보 943건을 30개기관 595명에게 제공하여 관계기관의 방재활동을 지원하였으며, 관할수계 다목적댐 3개소, 발전댐 1개소, 용수댐 1개소, 농업용저수지 10개소, 다기능보 2개소, 홍수조절지 2개소에 181회의 방류승인을 통해 홍수조절을 실시하였다. 본 연구에서는 2020년 홍수기간 동안 영산강 및 섬진강의 홍수상황 및 홍수대응 현황을 분석하고, 향후 홍수상황에 대비코자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.243-251
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• 2020

본 연구는 스마트폰 내비게이션 애플리케이션을 이용한 화재 대피 유도 시스템의 모의 실험 연구이다. 실증 시나리오 시뮬레이션은 한국디자인 진흥원 K도 C시 소재 6층에서 화재가 발생한 것을 가정하였다. 본 연구는 화재 발생 시 네비게이션 애플리케이션을 이용하여 정보 시스템의 효율성을 검증하기 위한 것이다. 실증 시나리오 시뮬레이션에서는 K도 C시에 소재한 한국산업디자인진흥원에서 6층에서 화재가 발생한 것으로 추정했다. K 대학교 응급구조학과 3학년 학생 80명이 참여했다. 네비게이션 애플리케이션을 이용한 시연 시뮬레이션 실험 결과, 화재 상황에서 대피 안내가 이뤄진 경우보다 대피 시간이 빠른 것으로 나타났다. 실증 시나리오 시뮬레이션 시행 전후에 화재 예방 시스템 및 화재 예방 의식의 필요성이 제기됨에 따라, 실험 후 화재 예방 시스템 및 화재 예방 의식의 필요성이 증대되었다. 비상계단 진입과정에서 계단실의 안전 상황에 대한 정보를 앱으로 제공한다면 도움이 된다. 사무실에 앉아 APP을 통해 영상물 등 가상 대피훈련을 제공 받는 것이 바람직하다. 실증 시나리오 시뮬레이션 결과 화재대피 네비게이션 어플리케이션을 경함하는 것만으로도 화재예방 시스템 필요성 및 화재 예방인식 향상에 도움이 되며, VR 시뮬레이션 개발에 기초자료를 제공 할 것이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권7호
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• pp.1269-1276
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• 2016

세계적으로 지진, 해일, 홍수, 폭설 등의 자연 재해와 화재, 방화, 테러 등의 인위적 재해가 빈번하게 발생하고 있으며, 이러한 다양하고 예측 불가능한 재해로 인해 다수의 사상자가 발생하고 있다. 재해 발생 시 빠른 시간에 재해 발생 여부를 파악하여 재해 발생 위치와 적절한 피난 경로 등의 정보를 피해자에게 제공한다면 신속히 안전한 장소로 대피가 가능하여 피해를 최소화 할 수 있다. 이에 본 논문에서는 실내공간에서 공황상태가 발생 했을 경우 사람들의 움직임을 파악하여 긴급 재해 발생 여부를 신속히 탐지하고 이를 통해 상황에 따라 신속하고 안전하게 대피가 가능하도록 긴급 피난 지원 시스템의 알고리즘을 제안하고 구현하였다. 이동 단말기에서는 실내 보행자의 행동과 위치를 분석하여 서버로 전송하고 서버에서는 전송받은 정보를 토대로 긴급상황 여부를 판단한다. 긴급상황이 발생하면 서버는 이동 단말기에게 이를 통보하고, 실내 보행자는 이동단말기를 이용하여 비상탈출을 실시하게 된다.

• 한국항해항만학회지
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• 제46권1호
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• pp.1-10
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• 2022

본 연구는 제4차 산업혁명 기술에 의해 선박의 자동화와 지능화가 진전되면서 자율운항선박이 도입되게 됨에 따라 해기사 인력수요축소와 직능 전환 등의 문제가 대두되는 상황에서 해기사의 직무변화와 이에 따른 요구 역량을 분석하고 이를 배양하기 위한 인력양성 방향을 제시하였다. 선행연구 검토와 전문가 집단의 브레인스토밍과 AHP 설문조사를 통해 자율운항선박의 해기사 직무와 역량 요인을 도출하고 그 중요도를 평가하였다. 해기사 승선 자율운항선박의 해기사 직무 중에서 안전 운항과 비상시 대응 그리고 화물의 안전운송 관련 직무요인이 중요한 것으로 나타났으며, 자율운항시스템의 제어 및 운용 역량의 중요성이 매우 높으며 이를 뒷받침하기 위한 육·해상 커뮤니케이션과 AI 및 Big Data 분석 역량이 필요한 것으로 나타났다. 완전자율운항선박의 해기사 직무는 예상하지 못한 비상상황에 대비하여 선박을 안전하게 원격운항시키는 비상상황대처, 원격운항제어, 선박정비·관리 직무 순으로 중요도가 높으며, 해기사 역량에서는 자율운항시스템 제어와 운용 그리고 이를 수행하기 위한 Big Data 와 AI 활용 역량들의 중요도가 매우 높은 것으로 분석되었다, 이러한 요인들의 직무역량 함양을 위한 해기인력 양성 방향과 규모는 기술의 진보에 따라 크게 달라질 수 있는 점을 고려하여 자율운항선박 도입단계별로 필요한 해기사 교육 프로그램과 직무교육 내용 그리고 핵심역량 함양을 위한 교육인프라 구축 방안을 제시하였다. 이 연구는 자율운항선박의 해기사 직무 및 역량 요인을 실무적 관점에서 체계적으로 도출하였으며, 관련 전문가별 인식도를 분석함으로써 자율운항선박 도입에 대한 전문가 차원의 대응 방안을 진단하였다는데 연구의 의의가 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.321-324
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• 2024

본 논문에서는 LLM(Large Language Models) 기반의 STT 결합 챗봇 시스템을 제안한다. 제조업 공장에서 안전 교육의 부족과 외국인 근로자의 증가는 안전을 중시하는 작업 환경에서 새로운 도전과제로 부상하고 있다. 이에 본 연구는 언어 모델과 음성 인식(Speech-to-Text, STT) 기술을 활용한 혁신적인 챗봇 시스템을 통해 이러한 문제를 해결하고자 한다. 제안된 시스템은 작업자들이 장비 사용 매뉴얼 및 안전 지침을 쉽게 접근하도록 지원하며, 비상 상황에서 신속하고 정확한 대응을 가능하게 한다. 연구 과정에서 LLM은 작업자의 의도를 파악하고, STT 기술은 음성 명령을 효과적으로 처리한다. 실험 결과, 이 시스템은 작업자의 업무 효율성을 증대시키고 언어 장벽을 해소하는데 효과적임이 확인되었다. 본 연구는 제조업 현장에서 작업자의 안전과 업무 효율성 향상에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제7권3호
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• pp.82-94
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• 2008

Airport GIS는 공항의 안전과 효율성 향상을 기할 수 있는 종합정보시스템이다. 이에 국내 외 현황 및 관련 규정.표준화 정보를 검토하고, Test-bed인 김포공항에 대한 현황 및 요구분석을 통해 서비스 모델 도출 및 기초설계를 하여 Airport GIS에 대한 도입방안을 제시하였다. 우선적으로 도입될 6개 서비스 모델은 1) Airside 지역 이동체 안전관리, 2) 항공기-차량간 주요 교차지점 지능형 신호제어, 3) 이동지역 이물질, 포장면 파손 대응 능동형 안전관리, 4) 제방빙(Deicing) 등 특수지원 차량 원격관리, 5) 비상 상황시 소방 및 구급차량 등 외부 협정기관 대응 및 지원, 6) 공항 전력시설 등 필수지원시설 상황인식 능력 강화 및 대응으로 향후 이에 대한 상세설계 및 통합시스템 구축연구를 진행할 예정이다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권2호
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• pp.257-266
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• 2024

본 연구는 항공사 객실승무원에게 요구되는 역량을 파악하기 위해 객실승무원들의 주관적 인식 유형과 유형별 특성을 Q-방법론을 활용하여 분석하였다. 33개의 Q-표본과 33명의 P-표본을 대상으로 하여 Ken-Q Analysis 프로그램으로 분석한 결과, '체력 및 외모적 자질 중시형', '직무수행능력 중시형', '의사소통능력 중시형', '직업정신 중시형' 등 4가지 유형을 확인하였다. 대부분의 유형에서 체력적인 요소, 비상상황 대처능력, 업무 책임감의 중요성에 대해 높은 동의를 나타내었다. 연구 결과의 유형별 특성을 기초자료로 항공사 교육훈련 및 항공서비스 전공 학과의 효과적인 교육과정 개발에 활용할 수 있을 것이며, 객실승무원을 희망하는 취업 준비생에게 직무 이해를 돕고 필요한 역량을 함양할 수 있는 참조자료가 될 수 있을 것이다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.1-8
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• 2016

기존의 실내 침입 탐지 및 대상 객체의 이동 경로 추정은 객체가 수신 장치를 갖고 있어야 하는 문제점과 단일 셀(약 $100cm{\times}100cm$)의 공간 내에 객체의 수와 이동 범위를 파악할 수 없는 문제가 지적되어 왔다. 이러한 방법을 해결하기 위해 보편적으로 사용되는 기술인 CCTV를 이용한 방법은 환경적인 변수로 인하여 상당히 제한적일 뿐만 아니라 음영 지역에서(e.g., 상황인식 시스템이 설치되지 않은 곳, 광량이 현저히 낮아 환경의 상황을 파악할 수 없을 경우) 서비스를 받을 수 없다. 이에 본 논문은 센서 네트워크(Sensor Network) 시스템 기반의 객체 탐지 및 대응의 범위 확대가 가능함과 동시에 대상 객체의 이동경로 추적을 능동적으로 대응할 수 있는 실내 보안감시 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 가상의 시나리오에 기반을 두어 구현되었으며, 기존 시설에서 발생할 수 있는 환경적인 단점인 신호의 단절 및 사물의 위치 추정에 대한 손실을 보완하며, 위급한 상황 및 객체에 대한 행동 패턴의 신속한 분석이 가능케 되어, 비상시 사고 예방 및 발생된 상황에 대한 유연한 대처가 가능하리라 사료된다.

• 재활복지
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• 제21권3호
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• pp.129-146
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• 2017

본 연구는 실내에서 화재 발생시 시각 장애인들을 지원하기 위한 영상 기반의 화재감지기를 제안한다. 건물 내에 화재가 발생하는 비상 상황 발생시 시각 장애인은 일반인보다 상황을 인지하는 것이 늦기 때문에 위험한 상황에 노출되기 쉽다. 기존의 연기 감지기와 같은 현재의 화재 감지 방법은 화재 발생시 발생하는 화학 센서 기반 기술을 사용함으로써 감지가 상대적으로 늦으며 화재가 확산된 후에 감지가 되는 등 낮은 신뢰성이 문제가 될 수 있다. 이를 보완하기 위해 영상 기반의 화재 감지 기술이 개발되었지만 낮은 정확도가 문제가 되어 실용화되지 못하였다. 최근 인공 지능을 위한 심층 학습 분야의 큰 발전으로 영상 내의 물체 인식률이 높아짐에 따라 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 따라서 본 연구에서는 보안 카메라 영상을 사용하여 화재를 감지할 수 있는 심층 학습 기반의 화재 감지기를 제안한다. 심층 학습 기반의 접근법은 영상에서 자동으로 특징을 학습할 수 있으므로 일반적으로 복잡한 상황에 대해서도 일반화가 가능하다. 본 논문에서는 화재감지 정확도와 속도 측면의 균형을 고려하여 두 개의 심층 합성곱 신경망 모델을 제안하였다. 실험을 통해 두 모델 모두 99%의 평균 정밀도로 화재를 감지할 수 있으며 첫 번째 모델은 초당 30장의 처리 속도와 76%의 정확도를 나타냈다. 두번째 모델은 초당 50장의 처리 속도와 61%의 정확도를 나타낸다. 또한 두 개의 모델의 메모리 사용량을 서로 비교하였으며 다양한 실제 화재 시나리오에서 테스트하여 신뢰할 수 있는 모델임을 증명하였다. 본 논문에 제안한 영상 기반 화재 감지기가 상용화된다면 상대적으로 실내 화재에 취약한 시각 장애인들의 안전에 도움이 될 것이다.