가상현실(Virtual Reality) 기술은 우리 시대에 인간의 희로애락(喜怒哀樂)을 담아내는 진보적 수단으로 자리 잡고 있다. 최근에 인지심리학 분야에서 치료도구로서 사용하기 위한 다양한 시도들이 일어나고 있다. 오감을 통한 가상세계속의 실재감은 현실세계의 인지(Cognition) 의 의미를 재해석해야 할 만큼 우리에게 폭넓게 다가오고 있다. 이러한 패러다임의 변화를 바탕으로 가상현실 기술들을 활용한 새로운 치료방법들이 가능해지고 있는데 그 대표적인 경우가 공황장애를 극복하기위한 행동치료 분야라고 할 수 있다. 특히 가상공간 내에서의 유연한 상호작용(Interaction) 기술의 발전은 환자들이 접할 수 있는 물리적 체험환경을 심리체험의 장으로 유도해 낼 수 있다는 장점을 가지고 있다. 상호작용 기술은 사용자의 물리적 오감을 보다 적극적으로 자극할 수 있는 환경을 제공하며, 가상세계로 부터의 체험정보는 인간으로 하여금 잠재된 에너지들을 새롭게 환기(喚起) 시켜 현실적 경험들로 체득시키기에 매우 유용한 것이다. 가상현실치료의 장점은 장애 환자들의 증상에 따른 맞춤형 치료가 가능하고 치료단계별로 차별화시켜 적용할 수도 있다는 것이다. 각각의 증상과 단계별로 이루어지는 치료과정을 거치면서 환자들로 하여금 현실세계 환경과 상황에 점차 익숙해지게 하여 장애를 치료하는 것이다. 감성공학을 기반으로 한 몰입형 가상현실장비와 반작용 되먹임(force-relative feedback)기술과 입체음향, 그리고 후각을 자극하는 기술들은 인간의 오감을 자극하여 경험을 환기(喚起)시키는데 유용하다. 가상세계에 대한 몰입 감이 주는 장점으로는 도전, 상호작용, 사실성, 환상, 협동성과 같은 현상들이 확대 된다는 점일 것이다. 이러한 현실보강(augmented reality)기능을 확장시켜 치료분야에 적용하고 있는 것으로 최근에는 인터넷을 통한 가상공간과 데이터의 공유기술, 그리고 저렴한 가용성이 그 저변을 확대시키고 있다. 인지적 경험을 위한 능동적인 상호작용 환경을 제공하는 가상현실 치료기술은 두려움 때문에 실제 상황에 직면할 수 없는 환자들에게 적절하게 조절된 환경을 제시해 줄 수 있으며, 비밀이 보장되고, 안전하며, 경제적이라는 이점이 있다. 또한, 실시간(Realtime) 내비게이션을 하는 것을 원칙으로 하기 때문에 빠른 수정보완이 가능하며 안경 없이 입체영상을 볼 수 있는 렌티큘라(lenticular)기술의 보급으로 보다 사실적인 실재감(Presence) 구현이 가능해져서 사이버 멀미현상을 줄일 수 있게 되었다. 그리고 대화식 기술의 발전으로 가상공간 속에서 직접 자신의 손을 이용해서 내비게이션을 하거나 물체를 조종함으로서 실세계와 유사한 실재감에 근접해 가고 있다. 본 논문은 제한적이기는 하지만 장애치료에 활용하고 있는 감성공학기반 가상현실 기술의 특성과 적용범위와 문제점들을 살펴보고 미래의 가능성을 조망해 보고자 한다.
무선주파수를 이용해 직접적인 접촉 없이 사물에 부착된 태그를 식별하여 원하는 정보를 처리하는 자동인식기술인 RFID는 빠른 인식속도, 긴 인식거리, 금속을 제외한 대부분의 장애물 투과 기능 등의 특성으로 적용범위가 넓어지고 있다. 현재 125KHz, 134KHz, 13.56MHz, 433.92MHz, 900MHz, 2.45GHz 대의 주파수를 이용하여 물류, 교통, 안전 등 다양한 분야에 활용되고 있으며, 이러한 환경은 보안목적을 위해서도 유용하게 적용할 수 있는 중요한 기술적 요소가 되고 있다. RFID는 전 세계적으로 새로운 성장동력으로 각광받고 있으며, 우리나라에서도 향후 산업적으로 발전 가능성이 매우 높은 것으로 판단하여 정부차원에서 이 기술을 산업에 효과적으로 접목시키기 위하여 연구개발과제와 시범사업 등을 정책적으로 추진하고 있어 그 적용성 향상과 함께 보안업무를 위한 적용성도 높을 것으로 기대된다. RFID는 사람 및 차량에 대해 구역별로 구분하여 출입통제를 할 수 있어 기존의 통제업무를 한층 보완할 수 있을 뿐 아니라 RFID카드에 암호키를 격납하여 본인인증에 사용할 수 있다. RFID는 자기카드에 비해 보안이 강하기 때문에 주민등록증, 여권 등의 불법복제방지를 위해 이용할 수 있는데, 국제차원에서 여권 및 국제운전면허증 등에 RFID 도입을 추진하고 있는 것도 이러한 이유에서이다. 능동형 RFID는 장거리 데이터 전송이 가능하여 실시간 위치정보시스템에 적용하여 위치확인과 모니터링을 통해 사람을 보호하는 기능을 제공할 수 있고, RFID시스템이 지닌 인식 추적기능은 출입통제시스템과 연계하여 특정한 지역을 방문하는 외부인의 등록, 신분확인, 위치 확인 등의 효율적 관리와 방문자자가 불필요한 지역에 진입하는 것을 통제할 수 있으며, 반입되는 장비의 관리와 분실방지 등 체계적 운영을 위해 적용할 수 있다. RFID를 복사기에 적용하여 복사기 사용자, 복사량 등에 대해 효과적으로 관리 통제할 수 있으며, RFID 시스템과 연계된 프린터, 팩스 등의 접근통제 및 복사 내용을 감시할 수 있다. 갈수록 소형화 되고 있는 저장장치에 RFID 태그를 부착하고, RFID의 위치추적기능을 통해 물품의 무단 반출을 방지하고 물품의 반입과 반출을 효과적으로 통제할 수 있다. 기존의 출입통제시스템에서 사용하는 마그네틱 카드나 스마트카드는 출입자를 인식하고 통제하는 기능을 잘 수행했으나 물품의 반입을 통제하는 기능을 수행하지 못했다. 그러나 RFID 시스템의 무선 인식과 추적 기능은 출입통제 기능뿐 아니라 물품의 반출을 감시하고 통제할 수 있어 노트북이나 소형저장장치, 하드웨어와 같은 유형자산의 무단반출을 감시 통제하기 위해 적용할 수 있다.
지하 염수층의 $CO_2$ 주입은 큰 저장 능력으로 인하여 대기 중으로의 $CO_2$ 방출을 감소시키기 위한 가장 유망한 방법일 것이다. $CO_2$ 저장은 적어도 수 천년 간 $CO_2$가 지층 안에 안전하게 남아있도록 주의깊게 계획되고 모니터링되어야 한다. 특히 해양 저류층에 대한 탄성파 탐사 방법들은 알맞은 저류층특성이 제공된다면 $CO_2$의 주인공정과 분산을 모니터링하기 위한 일차적인 수단이다. 탄성파탐사 방법은 잠재적인 트랩, 저류층 특성, 저류층 저장능력의 규명에 또한 필수적이다. 따라서 $CO_2$ 저장에 대한 탄성파 반응의 변화에 대한 평가는 매우 초기 단계에 이루어져야 한다. 이것은 모암과 $CO_2$ 사이의 화학적 작용에 의해 일어날 수 있는 유체의 특성이나 광물 조성의 변화에 따른 탄성파 반응에서의 잠재적 변화를 평가하기 위해 나중 단계에 다시 고려될 필요가 있다. 따라서 저류층에 일정시간 이상의 $CO_2$ 주입에 의한 탄성파 반응 변화에 대해 섬세히 구축된 모형은 장기간의 모니터링 프로그램 설계에 도움을 준다. 그러한 목적으로 주입된 $CO_2$에 대한 단기간과 장기간의 4차원 탄성파 반응을 모델링하도록 설계된, 그래픽 사용자 인터페이스((GUI)를 채택한 암석물리학 모의실험장치를 개발했다. 적용분야는 $CO_2$ 위상 변화, 국부적인 압력과 온도 변화, 화학 반응 및 광물의 침전을 포함한다. 이방성 가스만(Gassmann) 식을 모의실험장치에 고려시킴으로써 단층과 파쇄대를 재활성화 시키는 $CO_2$의 탄성파 반응 또한 예측될 수 있다. 이 논문에서는 암석물리학 모의실험장치를 적용했던 현장(해상과 육상의 잠재적 $CO_2$ 격리 지역)의 사례를 보여주고 있다. 4차원 탄성파 반응들이 모니터링 프로그램의 설계를 돕기 위하여 만들어 졌다.
우리나라의 인구밀도는 2013년 기준, $1km^2$당 505명으로 도시국가를 제외하면 세계에서 3번째로 매우 높으며, 도심인구집중현상이 뚜렷하게 나타나고 있다. 이러한 수요를 충족시키기 위한 건축물의 대형화와 복합화 그리고 지하철 및 지하공간과의 연계화 경향이 심화되고 있으며, 이와 같은 현상으로 국민생활의 안전과 복지 증진을 위해 실내공간정보 DB와 더불어 정확한 실내측위DB 구축이 매우 필요한 상황이다. 본 연구에서는 사당역과 인천국제공항을 대상으로 모바일디바이스를 활용하여 실내 AP원시데이터를 수집하고 이를 통해 수집된 성과의 확인 보완 분석과정을 거쳐 Wi-Fi AP 위치 DB 및 RadioMap DB를 구축하였다. 또한 구축된 DB의 측위 성능 평가를 위해 인천공항 A동 지상 3층에서 10개 사당역 A동 지하 1층에서 9개의 지점을 선정하여 추정위치를 산출하여 추정위치 대비 참위치와의 거리, 즉 측위오차를 활용해 평가실험을 실시하였다. 그 결과, 전체 지점에 대한 평균과 표준편차가 인천공항은 평균 17.81m, 표준편차 17.79m, 사당역은 평균 22.64m, 표준편차 23.74m의 결과값을 얻을 수 있었다. 여기서 사당역의 경우 실외로 통하는 출입구에 인접한 지점은 가시 AP의 개수가 다른 지점 대비 크게 부족하여 측위성능이 떨어지는 것으로 해당지점을 제외한 데이터들을 종합적으로 검토하여보았을 때 구축된 DB를 활용한 측위 시 사용자의 위치가 근접한 지점으로 매핑되고 있는 것을 확인할 수 있었다. 이는 구축된 DB가 해당 지역의 Wi-Fi AP 위치 및 전파패턴 정보를 올바르게 담고 있다는 것을 의미하며 이를 토대로 한 실내공간정보 서비스가 가능할 것으로 판단된다.
우리나라의 시민들은 범죄에 대한 일반적인 사항만을 알 수 있을 뿐, 자신이 범죄위험에 얼마나 노출되어 있는지를 파악하기 어렵다. 경찰의 입장에서도 범죄발생 지역을 예측할 수 있다면 경찰력이 부족한 상황에서 효율성 있게 범죄에 대처 가능할 것이지만 아직 우리나라에서는 예측시스템이 없고, 관련 연구도 매우 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 범죄발생 위험지역 예측 자동화 시스템 개발의 첫 번째 단계로 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보와 도시지역 자료를 바탕으로 머신러닝 방식을 통해 한국형 범죄발생 위험지역 예측 모형을 개발하고자 한다. 또한 시나리오를 가정하여 범죄발생 확률을 지도로 시각화함으로써 사용자의 이해도를 높이도록 하였다. 선행 연구 및 사례에서 범죄발생에 영향을 미치는 요인 중 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보, 날씨정보(기온, 강수량, 풍속, 습도, 일조, 일사, 적설, 전운량), 지역정보(평균 건폐율, 평균 용적율, 평균 높이, 총 건축물수, 평균 공시지가, 평균 주거용도면적, 평균 지상층수)를 머신러닝에 활용할 수 있도록 데이터를 사전 처리하였다. 머신러닝 알고리즘으로서 지도학습 모형 중 다양한 분야에서 활용되며 정확도가 높다고 알려진 의사결정나무모형, 랜덤포레스트모형, Support Vector Machine(SVM)모형을 활용하여 범죄 예측 모형을 구축하고 비교 분석하였다. 그 결과 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)가 낮아 예측력이 높은 의사결정나무모형을 최적모형으로 선정하였다. 이를 바탕으로 가장 빈번하게 발생하는 절도와 폭력범죄를 대상으로 시나리오를 작성하여 범죄 발생 위험지역을 예측한 결과, 사례도시 J시는 위험지역이 3가지 패턴으로 발생하는 것으로 나타났으며, 각각 발생확률을 3 등급으로 구분하여 $250{\times}250m$ 단위의 지도형태로 시각화할 수 있었다. 본 연구는 향후 자동화 시스템으로 개발하여 시시각각으로 변하는 도시 상황에 따라 실시간으로 예측 결과를 시각화하여 제공함으로써 보다 범죄로부터 안전한 도시환경 조성에 기여하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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