철도 레일의 선로 변경을 위해 사용되는 분기기의 제어를 담당하는 전기선로전환기는 철도시스템 중에서 매우 중요하게 관리되고 있다. 선로전환기의 상태를 확인하기 위해 다양한 유무선 실시간 모니터링 시스템이 사용되고 있으나 센서 또는 네트워크 오류 등으로 인한 오작동 가능성이 존재하고 있다. 본 논문에서는 선로전환기 작동상태를 이중으로 확인하기 위하여 선로전환감시시스템과 CCTV카메라 관제 시스템이 통합된 이중화 감시시스템을 설계하였다. 선로전환감시시스템에서는 전로전환기의 작동상태를 감시, 경보 그리고 네트워크를 통해 전송한다. 그리고 이 정보를 전달받은 CCTV카메라 관제시스템에서는 해당 선로전환기와 분기기의 상태를 촬영하여 관리자에게 전송하도록 하였다. 선로 관리자는 선로전환기용 모니터링 화면을 통해 선로 전환상태를 1차적으로 확인하고 이어서 CCTV카메라 영상을 통해 전환상태를 직접 확인함으로써 선로전환기의 작동에 대한 신뢰성을 향상 시킬 수 있다. 또한 관리를 위한 인력 운용을 안전하고 효율적으로 수행할 수 있게 된다. 이를 통해 선로전환기의 오작동으로 인해 선로 분기기에서 발생되는 선로 이탈사고 예방에 기여될 것으로 기대된다.
본 논문에서는 Al-Saggaf 등이 제안한 TMIS(Telecare Medicine Information System)를 위한 사용자 인증 기법을 분석하였다. 2019년에 Al-Saggaf 등이 제안한 인증 기법은 생체정보를 이용한 인증 기법으로, Al-Saggaf 등은 그들의 인증 스킴이 매우 적은 계산 비용으로 다양한 공격에 대한 높은 비도를 보장한다고 주장하였다. 그러나 본 논문에서 Al-Saggaf 등의 인증 기법을 분석한 결과, Al-Saggaf 등의 인증 기법은 서버에서 사용자의 ID를 계산해내기 위해서 필요한 난수 s가 DB에서 누락되었고, 서버의 ID SID를 사용자에게 전달하는 방식이 부재하여 인증 기법의 설계 오류가 존재하였다. 또한 Al-Saggaf 등은 그들의 인증 기법이 다양한 공격에 안전하다고 주장하였으나, 로그인 요청 메시지와 스마트카드를 사용한 패스워드 추측 공격, 세션키 노출, 내부자 공격 등에 취약하였다. 또한 공격자는 추측한 패스워드를 사용하여, DB에 패스워드로 암호화하여 저장된 사용자의 생체정보까지 복호화할 수 있었다. 생체정보의 노출은 사용자의 개인정보에 대한 아주 심각한 침해이고, 이로 인하여 공격자는 사용자 가장 공격에 성공할 수 있다. 게다가 Al-Saggaf 등의 인증 스킴은 ID 추측 공격에도 취약하여, 그들이 주장했던 것과 달리 TMIS에서 중요한 사용자 익명성을 보장하지 못한다.
최근 바이러스가 날로 지능화되고 있고 해킹수법이 교묘해지면서 이에 대응하는 보안기술 또한 발전을 거듭하고 있다. 팀 주소 등을 통해 네트워크를 관리하는 방화벽과 방화벽을 뚫고 침입한 해커를 탐지해 알려주는 침입탐지시스템(IDS)에 이어 최근에는 침입을 사전에 차단한다는 측면에서 한 단계 진보한 IDS라고 볼 수 있는 침입방지시스템(IPS)이 보안기술의 새로운 패러다임으로 인식되고 있다. 그러나 현재 대부분의 침입방지시스템은 정상 트래픽과 공격트래픽을 실시간으로 오류없이 구별할 수 있는 정확성과 사후공격패턴분석 능력 등을 보장하지 못하고 기존의 침입 탐지시스템 위에 단순히 패킷 차단 기능을 추가한 과도기적 형태를 취하고 있다. 이에 본 논문에서는 침입방지시스템의 패킷 분석 능력과 공격에 대한 실시간 대응성을 높이기 위하여 netfilter 시스템을 기반으로 커널 레벨에서 동작하는 침입 탐지 프레임워크와, iptables를 이용한 패킷 필터링 기술에 CBQ 기반의 QoS 메커니즘을 적용한 비정상 트래픽 제어 기술을 제시한다. 이는 분석된 트래픽의 침입 유형에 따라 패킷의 대역폭 및 속도를 단계적으로 할당할 수 있도록 하여 보다 정확하고 능동적인 네트워크 기반의 침입 대응 기술을 구현할 수 있도록 한다.
학교도서관에서 도서관 목록 검색 및 독서교육종합지원시스템에 접근할 수 있는 모바일 웹 서비스가 제공되고 있지만, 이용자의 요구를 반영하고 모바일기기의 특성을 고려한 서비스를 제공하지는 못하고 있다. 이에 본 연구는 학교도서관 이용자 요구에 맞는 학교도서관 모바일 앱 서비스의 내용과 방안을 모색하고자 문헌연구, 학교도서관 모바일 웹 서비스 현황 분석, 학생과 교사의 모바일 서비스 사용자 경험 설문조사를 실시하였다. 설문조사를 바탕으로 학교도서관 DLS 모바일 서비스의 내용구성 및 설계 방안을 마련하였다. 우선, 단계를 4단계에서 3단계로 축소하였다. 1단계에서는 회원가입 시 화면 잘림 오류 개선, 접근성을 높이기 위해 다양한 로그인 플랫폼을 추가하고, 2단계에서는 통합검색 및 상세검색, 이용교육 및 독서교육 자료 제공, 독후활동, 소속 학교도서관 이용안내와 공지사항, 상호대차, 전자책 등과 같이 주로 사용되는 메뉴를 제공하며, 3단계에서는 소장자료 검색결과 상세화면 표시를 중심으로 예약 등의 관련 기능을 제공하도록 제안하였다. 본 연구는 학교도서관을 위한 모바일 앱 서비스 개발에 활용될 수 있을 뿐만 아니라 현행 모바일 웹 서비스의 변경 시에도 적용할 수 있을 것이다.
AI(인공지능) 기술은 전시 기획, 현장 진행, 평가에 이르는 예술 전시 준비 과정에서 활용할 수 있다. AI는 전시 기획과 안내 서비스 분야부터 예술 창작의 도구까지 영역을 확장하고 있다. 본 연구는 전시와 AI 기술의 융합을 정보와 서비스 제공에 활용하는 챗봇을 중심으로 고찰해보았다. 더 구체적으로 연구하기 위해 네이버 클로바 챗봇 제작툴과 국립현대미술관의 정보를 사용하여 전시 서비스용 챗봇 개발(연구설계)을 진행하였다. 본 연구에서는 국립현대미술관의 모든 정보가 아닌 관람과 전시로 정보를 한정하였으며 버튼을 통해 원하는 답변을 얻는 시나리오 방식과 직접 질문을 입력하는 텍스트 Q&A 방식을 제공하는 챗봇을 개발(모델 및 평가)하였다. 엘리자(ELIZA)의 챗봇 평가 척도에 따라 여섯 가지 항목으로 챗봇을 평가해본 결과 5점 만점에 4.2점이 도출되었고 관람, 전시 정보를 전달하는 목적으로 사용될 챗봇 개발(연구모형)을 완성했다. 개발한 챗봇에 연속적인 시나리오 답변 연결과 텍스트 Q&A형 답변 실패 및 오류 해결 및 추가 서비스 확대를 통해 실제 예술 전시 공간에서 사용될 수 있는 완벽한 챗봇 모델을 제작하는 것을 향후 연구 과제로 삼는다.
개발도상국에 있어서 농업은 국가 경제의 중추임에도 불구하고, 대부분의 개도국에서는 장비와 지능형 시스템, 데이터 모니터링 등을 이용한 현상에 대한 통합적 판단 없이 인력에 의해 농업을 수행하고 있다. 농업의 중요한 요소인 관개는 작물 생산에 영향을 미치는 핵심적인 과정으로서, 연간 강우량의 변동에 대응하고자 대부분의 농장에서는 관개 시스템을 적용하고 있다. 그러나, 농장 관개 시스템의 모니터링과 제어 등에 대한 기술적 기반이 부족하여 생산성의 증대와 효율적인 농업용수 관리가 어려운 실정이다. 본 논문에서는 탄자니아 농촌 지역 관개 시스템의 스마트화를 위하여 433 MHz 무선 주파수 및 2G 기반 스마트 관개 측정 시스템과 농업용수 선불 시스템을 제안한다. 개발된 스마트 관개 시스템은 기상 데이터와 토양 수분 데이터를 하이브리드로 분석하도록 설계되었는데, 탄자니아 Arusha 지역의 Ngurudoto 마을로의 적용을 목적으로 한다. 제안된 시스템은 기상 측정 컨트롤러, 토양 수분 센서, 수류 센서, 솔레노이드 밸브 및 선불 시스템으로 구성되었는데, 센서를 통해 수집된 데이터는 433 MHz 무선 주파수 및 2G 기반 통신 아키텍처 모듈을 통해 서버로 전송된다. 본 시스템은 인터넷 운용이 제한되는 지역에 적합할 뿐만 아니라, 데이터 기반의 상태 판단과 실시간 예측이 가능하다. 개발된 시스템의 데이터 분석 알고리즘은 동적 회귀 알고리즘과 Naïve Bayes 알고리즘을 적용하여 선형 및 비선형분석 모두에 있어서 높은 정밀도를 보인다. 또한, 농장의 용수공급 시기와 용수의 양, 소요되는 전력에 대한 판단 뿐만 아니라 전체 시스템 하드웨어의 작동 및 오류에 대한 모니터링이 가능하다. 부가하여, 사용자가 농업용수를 공급받기 전에 선금을 지불하는 시스템을 적용하여 관리의 효율성을 도모하였으며, 농업의 전 과정에서 측정된 센서 데이터 및 용수 사용량은 사용자 인터페이스를 통하여 실시간으로 모니터링이 가능하도록 개발되었다. 본 연구를 통하여 개발된 RF(Radio Frequency) 및 2G 기반 스마트 관개 모니터링 시스템은 현장 적용의 편의성과 함께 사용자 중심의 모니터링 시스템을 통해 개발도상국의 경제, 사회 분야에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대한다.
광산란법을 이용한 초미세먼지 측정기는 초 단위의 측정이 가능하고 휴대할 수 있는 크기로 설계될 수 있다. 또한 하나의 센서로 여러 크기별 (PM1.0, PM2.5, PM4.0, 및 PM10) 농도를 측정할 수 있다. 이 방식은 입자의 개수와 크기를 측정하고 이를 단위 부피당 무게인 농도로 변환하는 과정 때문에 큰 밀도를 가지는 황사에 대해서는 큰 오차를 나타낸다. 본 논문은 광산란 초미세먼지 측정기가 여러 크기별 PM 농도를 이용하여 황사 발생 시 초미세먼지(PM2.5)의 농도의 오차를 정확히 보정할 수 있고, 황사가 발생하지 않을 때도 영향을 받지 않는, 다중 선형외기 기법의 기계학습에 의한 보정 기법을 제시한다. 두 가지 또는 세 가지의 PM 크기 입력만으로도 광산란 미세먼지 측정 장치의 황사 오류를 크게 보정할 수 있음을 보인다. 한 달 동안 중부권대기환경연구소의 베타레이 측정기와 광산란 측정기의 측정값을 비교·분석하였다. 황사가 없는 구간에서 이 두 장비의 상관계수(R2)는 0.927이었고, 황사를 포함한 전 구간에서 상관계수는 0.763이었지만, 기계학습을 통하여 상관계수가 0.944로 향상되었다.
수소 충전소를 이용한 에너지원의 상거래에 있어 부정확한 계량에 의한 과 충전 등의 사고 예방과 정확한 계량을 통한 수소 상거래의 투명성 확보를 위해서는 높은 정확도의 유량계가 필요하다. 본 연구에서는 코리올리 방식 유량계 시작품을 개발하였으며, 계량 성능 검증을 위하여 기존에 운영 중인 충전소를 대상으로 공정변경을 통한 계량 성능 비교 실험 중 발생할 수 있는 사고의 예방을 위하여 위험성 평가를 수행하였다. 실증실험용 계량설비 설치를 위한 공정 변경 구간을 정의하고 HAZOP을 실시하였다. 또한 실증 실험 중 밸브오 개방 예방 등 실험자 안전성 확보를 위한 JSA도 병행하였다. HAZOP을 통하여 도출된 위험 요소를 개선하기 위한 방안을 수립하였으며 JSA를 통해 인적오류를 최소화하고 작업자의 안전성 확보할 수 있는 작업 절차를 수립하였다. 이와 같은 위험성 평가 결과를 반영하여 계량시스템 설치를 위한 설계 변경 및 시스템 제작을 완료하였으며 개발된 계량기 시작품의 성능비교 실험을 통해 안전성을 확인할 수 있었다. 개발된 시작품 유량계는 70MPa의 운전 조건에서 총 30회 유량 측정 실험 결과 평균 오차는 -1.58% ~ 3.96%로 나타났다. 이와 같은 계량오차는 상업용으로 설치 운영 중인 유량계와 동등 수준의 성능을 가진 것으로 분석되었다.
건축물 골조공사에서 먹매김 작업은 건축물 구조부재 요소를 정확한 위치에 시공하기 위해 높은 정밀도가 요구되나, 현재 인력에 의해서 진행되어 작업자의 숙련도에 따라 먹 위치 정확도 및 정밀도가 저하되고, 정보손실 및 오류 발생에 따른 생산성 저하 문제점을 갖는다. 이를 해결하기 위해 전반적인 먹매김 공정의 자동화 및 정보화 기술 도입이 요구되며, 건설로봇을 활용한 먹매김 자동화는 효과적인 수단이 될 수 있다. 이에 본 연구에서는 건축물 골조공사의 먹매김 시공자동화 로봇의 프로토타입을 개발하고 기초성능을 평가하였다. 개발된 로봇은 크게 주행부, 마킹부, 센싱부, 제어부로 구성되었으며, 골조공사 환경을 고려하여 다양한 주행방식과 마킹부 이동 및 회전이 가능하도록 설계되었다. 주행 및 마킹 성능 실험 결과, 주행거리 오차 및 마킹 품질측면에서는 만족할 만한 성능을 보였으나, 일부 주행방식과 마킹 정밀도 측면에서의 개선 필요성이 확인되었다. 본 연구결과를 토대로 개발 장비의 지속적인 개선 및 성능 보완, 전체 먹매김 공정의 자동화 시스템 구축을 진행하고자 한다.
BIM의 도입에 따라 공간이 개별 객체로 인식되면서 객체화된 공간의 속성정보는 법규검토, 에너지 분석, 피난 경로 분석 등을 위한 기반 데이터로 사용 가능하기에 BIM의 활용성을 넓힐 수 있는 발판을 마련하였다. 그러나 BIM 모델 내 개별 공간 속성의 오기입이나 누락이 없는 시멘틱 무결성(semantic integrity)이 보장되어야 하는데, 다수의 참여자에 의한 수작업으로 진행되는 BIM 모델링 과정 특성 상 설계 오류가 빈번히 발생한다는 문제점이 존재한다. 이를 해결하기 위해 BIM 모델의 공간 정합성 검증을 위한 연구가 다수 진행되었으나, 적용 범위가 한정적이거나 분류 정확도가 낮은 한계점이 존재하였다. 본 연구에서는 공간의 기하정보 뿐 아니라 BIM 모델 내 공간과 부재 간 연결 관계를 Graph Convolutional Networks (GCN) 학습과정에 활용하여 향상된 성능의 공간 자동 분류모델을 구축하고자 하였다. 구축된 GCN 기반 모델의 성능을 공간의 기하정보만으로 학습된 기계학습 모델인 Multi-Layer Perceptron (MLP)과 비교하여 공간 분류 시 연결 관계 적용의 효용성을 검증하고자 하였다. 이를 통해 관계정보 활용 시 약 8% 내외 수준으로 공간 분류 성능이 향상되는 것으로 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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