최근 유비쿼터스 환경에 있어서 중요한 기반기술로 시간과 장소를 초월한 다양한 정보들을 종합적으로 연계하고 판단하여 사람은 물론 대상 개체들에게 가장 적합한 정보를 제공할 수 있는 상황인식(Context-Awareness)에 대한 연구들이 다양한 영역에서 진행되고 있다. 이러한 연구들 중 하나는 GIS(Geographic Information System)와 LBS(Location Based Services) 기반의 상황인식 시스템 개발에 대한 것이다. 본 연구에서는 위와 같은 기술환경 변화에 대응하여 일상 곳곳에 편재된 센서들이 수집한 각종 환경정보를 효과적으로 상호 공유하여 이용자와 주변 환경의 상황을 알아내고, 다양한 정보에 근거하여 환승센터를 이용하는 보행자에게 개인화된 서비스를 제공하는 상황인식(Context Awareness) 기반의 환승보행 유도안내서비스를 개발하여, 환승을 목적으로 한 이용자의 혼란과 통행비용에 관한 경제적인 손실을 최소화시킬 수 있는 연구를 진행하였다. 테스트베드 환경에서 서비스 프로토타입 자체 검증 결과 상황인식 정보수집 정확도는 90%정도였으며, 서비스 응답 신속성은 10초 이내의 결과를 나타내고 있어 현재의 기술 수준으로도 충분히 서비스가 가능하였으며, 기반 인프라의 고도화에 따라 신뢰도 높은 서비스 제공이 가능하다고 판단된다.
센서네트워크(Sensor Network)기반의 웹 기반 기술과 모바일 컴퓨팅 기술의 급속한 발전으로 인해, 일반인은 유비쿼터스(Ubiquitous) 환경에서 다양한 형태의 데이터와 정보를 생산, 제공 및 공유할 수 있게 되었다. 공간정보분야에서는 지오 센서네트워크(Geosensor Network)와 공간 비공간 데이터 융합처리기술이 결합된 GIS(Geographic Information System)를 이용하여 공간정보 서비스를 제공하는 연구가 진행 중이다. 하지만, 방대한 양을 가지는 웹 데이터와 센서데이터를 GIS 데이터와 연계하여, 사용자 맞춤형 정보를 생성하기 위해서는 상황인지모델 기반의 정보제공이 필요하다. 상황인지 서비스는 사용자의 개입을 최소화하면서, 사용자 상황에 맞는 적절한 정보를 제공하는 것을 의미한다. 이를 위해 상황인지모델은 센서네트워크와 모바일 기기에서 취득된 데이터들의 특성과 연관성을 모델링하고, 사용자의 위치와 관심지역의 상황에 맞는 정보를 제공한다. 이에 본 연구에서는 상황인지모델 기반의 GIS 플랫폼을 개발하였다. 개발된 시스템은 대기환경 데이터와 모바일 데이터를 취득하고 분석된 결과를 대기환경정책에 반영함으로써, 시민의 환경의식을 높이고 공동참여를 활성화하도록 설계되었다.
최근 국토교통부 홍수통제소에서는 가뭄대응을 위해 1, 3개월 갈수예보를 시범적으로 운영하고 있다. 국가재난 위기경보단계(관심, 주의, 경계, 심각)에 따라 분류된 기준유량과 예측유량의 비교를 통해 갈수상황을 판단하며, 그 중 기준유량은 일본의 정상유량 산정 기법에 의해 계산된다. 그러나 우기 건기에 따라 상이한 유입량 및 물 사용량이 정상유량 산정에 고려되지 않았고, 각 위기단계별 물 부족상황이 재현되지 못하였다. 또한, 하천유량 부족은 가뭄과 관계가 밀접함에도 불구하고, 가뭄상황과의 연계분석이 이뤄지지 않았다. 본 연구에서는 갈수빈도와 정상유량산정 모델을 이용하여 기준유량을 재설정하고 가뭄상황을 분석하였다. 대상유역은 영산강유역으로 선정하였고, 보고된 하천수사용허가량, 댐 용수 공급량 및 10년 이상 장기간 관측된 관측소별 일 유량자료를 활용하였다. 일 관측유량을 7일 이동평균으로 변환한 후, 유황분석을 통해 $Q_{90}$을 산정하였으며, 빈도별 $Q_{90}$을 계산하였다. 정상유량 산정 모델에서 입력 자료(자연유량, 댐 공급량 및 하천수 허가량)에 가중치를 두어 양을 조절하고 각 빈도에 맞는 관개기 및 비관개기 기준유량을 산정 하였다. 가뭄지수로는 국내 활용성이 높은 Standardized Precipitaion Index (SPI) 및 Standardized Runoff Index (SRI)를 선정하였고, 이를 지속기간 1, 3, 6, 12개월에 따라 일별로 계산하였다. 7일 평균 관측유량이 기준유량 이하일 때, 이시점을 전 후로 가뭄지수의 시공간적 특성과 가뭄의 지속기간 및 심도를 분석하여 가뭄상황을 제시하였다. 본 연구의 결과는 갈수예보 시 하천유량 부족에 따른 물수지 및 가뭄상황에 대한 직관적인 판단과 갈수기 효율적인 하천수 조정 협의에 기여할 것으로 본다.
본 연구의 목적은 소방공무원의 외상후 스트레스 장애의 원인을 파악하고 스트레스를 진단하기 위한 척도와 도구에 대한 고찰을 통해 위기상황 스트레스 관리 교육프로그램과 대책을 제안하고자 하는데 그 목적이 있다. 외상후 스트레스 장애는 침습 증상, 회피 증상, 인지와 기분의 부정적 변화, 과각성 증상을 특징을 포함한다. 트라우마의 기억은 외현 기억(explicit memory)과 암묵 기억(implicit memory)이 있다. 외현 기억은 의식적, 인지적, 서술적이며, 변연계 구조물 중 해마가 관여한다. 사건 당시 정보 처리는 억제적이며, 내러티브 언어구성을 갖는다. 암묵 기억은 무의식적, 정서적, 절차적이며, 몸이 기억을 한다. 관련된 변연계 구조물은 편도체이고 사건 당시 정보처리는 활성화되어 있고, 말로 표현할 수 없는 언어구성을 갖는다. 암묵 기억의 소거가 트라우마 치료에서 가장 중요하다. 위기상황 스트레스 관리(critical incident stress management, CISM)는 위기 상황으로 인해 발생되는 스트레스의 유해성을 감소시키고, 조절하기 위한 포괄적이고 체계적인 접근 방법이다. 결론적으로 CISM의 핵심적 목표는 외상후 스트레스 장애에 의한 심리적 상태의 종결이라고 할 수 있다. 본 연구는 외상후 스트레스 장애의 원인과 대처방법에 대한 문헌 고찰을 통해 소방공무원의 외상후 스트레스 장애 해소를 위한 교육프로그램 개발을 제안하고자 하였다.
이 연구는 국민공통기본교육과정 해양영역의 용어, 학습개념, 탐구를 대상으로 학습 연계성을 분석하였다. 분석 대상 교과서는 제 7 차 교육과정에 의해 집필된 초등학교 4학년, 중학교 7학년, 고등학교 10학년 과학교과서를 사용하였다. 용어의 사용 빈도는 초등학교에서 중 ${\cdot}$ 고등학교로 학교급이 올라가면서 증가하였으나, 용어의 해설은 고등학교로 갈수록 감소하였다. 학습개념은 초${\cdot}$중${\cdot}$고등학교에 관계없이 구체적 개념이 형식적 개념보다 많은 것으로 조사되었다. 탐구상황은 순수 과학적 상황이 초${\cdot}$중${\cdot}$고등학교 전 과정에서 통해서 가장 높았다. 탐구과정은 초등학교에서 중학교, 고등학교로 올라감에 따라 기본적 탐구과정에서 통합적 탐구과정의 비율이 증가하는 것으로 조사되었다. 탐구활동은 초${\cdot}$중${\cdot}$고등학교에서의 토의, 실험, 조사의 탐구활동이 많았으나, 고등학교에서는 견학 및 과제 연구가 전혀 제시되지 않았다. 이러한 결과에서, 기본 교육자료인 교과서에는 학교급에 상관없이 주요 용어에 대한 설명이 필요한 것으로 보인다. 또한, 학습개념과 탐구상황은 학생들의 인지발달과 과학${\cdot}$기술${\cdot}$사회와의 관계에서 전인적 학습이 가능하도록 할 필요가 있다. 특히, 지구과학교육에서 탐구활동은 야외학습을 통한 교육적인 효과가 크기에 적절한 적용이 요구된다.
최근 사회 환경 변화에 따라 5대 강력범죄는 전체적으로 국민 생활의 불안 원인으로 지적되고 있다. 이에 대해 많은 노력을 기울이고 있으나 위험상황에 처한 사회적 약자에 대한 정확한 위치정보의 정확도가 부족하고 현재의 영상분석 기술로는 정확한 범죄자의 인상착의 확인 및 추적이 쉽지 않는 것이 사실이다. 이를 해결하기 위해 정밀위치결정 기술 및 지원서비스와 공간정보 기반 지능형 방범 서비스 기술 개발이 중요시 되고 있다. 따라서, 공간정보 기반 기술과 타 분야 기술에 대한 분석을 통해 연계 가능성이 있는 기술 및 서비스들에 대한 지속적으로 활용될 수 있는 방안을 제시하였다. 본 연구에서는 지능형 방범 기술과 타 분야 기술 및 서비스 간 연계방안을 마련하기 위해 기존 기술과 지능형 방범 기술 동향을 분석하고 연계 시 고려할 사항을 5가지 기준으로 맞추어 이를 토대로 연계가 가능한 서비스를 검토하였으며, 최종적으로 연계 가능성이 높은 타 분야 기술 3가지를 선정 후 연계방안을 도출하였다. 객관적인 평가기준을 통해 도출된 연계 방안은 연구기간 종료 후에도 활성화 및 기술 사업화를 이룰 수 있는 발판이 될 것으로 사료된다.
최근 고농도의 연계처리수를 인근 하수처리장으로 유입하고 있으나, 합리적이지 못한 연계처리 요금제도로 인해 지자체에서 하수처리 운영이 어려운 실정이며 이를 증명할 수 있는 근거나 데이터가 부족한 상황이다. 하지만, 국가 필수기반시설인 하수처리장은 일반적으로 예비타당성조사를 면제를 받기 때문에 경제성 평가를 실시한 사례가 전무하다. 따라서, 본 연구진은 선행연구를 통해 기존 연계처리 부과금의 단점을 보완할 수 있는 개선안을 제시하였고, 본 연구에서는 경제성분석을 실시하여 개선안을 적용하였을 때 기존 대비 얼마나 경제성이 개선될 수 있는지 비교평가를 하였다. 이를 위해 기존 환경시설의 예비타당성 평가 자료와 노후하수처리시설 현대화 진행 시 책정한 비용인자와 편익인자를 참고하였고, 연구진이 자체적으로 판단하였을 때 연계처리로 인해서 발생할 수 있는 편익 등을 고려하여 적용하였다. 연구결과 기존에는 B/C(Benefit/cost)값이 상당히 낮았으나, 연구진이 제안한 개선안을 적용하였을 경우 B/C값이 1에 가깝게 증가하는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 본 연구진이 제안한 연계처리 부하에 따라 연계처리 부과금을 산정하는 방식은 매우 합리적이고 타당한 것으로 판단된다.
화면을 모니터링하고 있는 시스템에서 사용자가 시선을 화면에 집중하고 있는가를 판단하고 제어할 수 있는 유한 상태 기계를 설계 및 구현하였다. 유한 상태 기계는 화면을 응시하고 있는 눈동자의 상황에 대한 집합과 화면에 집중하고 있는 상태의 집합을 이를 기반으로 구성되었다. 특히 상태 집합을 3종류-주요 상태, 예비 상태, 잠재 상태로 분류하였다. 이전의 상황과 현재의 상황을 연계하여 현 상태를 판단하는 상황 이력을 이용함으로써 판단의 정확도를 높였다. 이 유한 상태 기계에 대하여, 기존의 눈동자 검출 방법에서 얻은 눈동자 위치 데이터를 이용하여 시뮬레이터를 구현하고 작동과정의 모니터링을 통하여 검증하였다. 실제 눈동자의 이미지를 바탕으로 실험한 결과로 상황 이력을 이용한 판정은 현재의 응시 상태가 1회성 또는 장기적인 상태인가를 판단할 수 있는 장점을 보였다.
본 연구는 주행 고난이도 상황에서 인프라 정보 연계를 통해 도로 상황 인지 수준이 고도화되면 자율주행 수준을 높일 것으로 판단하여, 자율주행차량이 주행하기 어려운 고난이도 상황을 도로 인프라 운영 측면에서 도출하고자 하였다. 난이도 평가 지표를 도로 인프라 조건 및 주행상황 등 3단계로 구분하여 전문가 대상 설문조사 후 계층화 분석을 하였다. 분석결과, 단속류 도로가 연속류 도로보다 주행 난이도가 월등히 높고, 단속류 도로 하위의 비신호 교차로와 회전교차로의 주행 난이도가 높게 평가되었다. 또한 난이도가 높은 6가지 주행 상황도 비신호교차로 및 회전교차로에서 발생되는 상황인 것으로 평가되었다. 자율주행차량의 주행 난이도는 다른 차량과의 상충 가능성이 높고 도로에서 차량 스스로가 인지해야 할 요소들이 많으며 현재 주행하는 주행흐름에 급격한 변화를 겪게 될수록 높아지는 것으로 분석되었다.
최근 지능형 해상교통정보 서비스, 자율운항 시스템 등의 개발 및 검증, 고도화 과정에서 실제 해상교통상황의 구현이 가능한 선박조종 시뮬레이터와 연동하고자 하는 요구가 증대되고 있다. 본 논문에서는 실제 해상교통상황 기반 선박조종 시뮬레이션 시스템을 개발하기 위해 시뮬레이션 서버를 구축하여 지능형 해상교통정보 연계 시스템으로부터 실제 해상교통상황에 대한 정보를 수신받아 선박조종 시뮬레이터 구동을 위한 정보로 변경하였으며, 실시간 시뮬레이션 영상을 사용자에게 제공하기 위해 우리나라 무역항 및 연안항에 대한 3차원 형상 모델링과 주요 선종에 대한 3차원 형상 모델링을 수행하였다. 이렇게 개발된 시스템은 10,000척 이상의 선박의 동시처리가 가능하여 사용자가 원하는 해역에서 실제 해상교통상황을 시뮬레이션할 수 있게 함으로써 지능형 해상교통정보 서비스의 고도화, 자율운항 시스템의 개발 및 검증 등에 유용하게 사용될 것으로 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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