터널 발파 굴착 시 발생되는 진동을 저감시키기 위해 사용되는 MSP(Multi-setting smart-investigation of the ground and pre-large hole boring method) 공법은 1회 천공 시 수평방향으로 50m에 달하는 장거리를 천공하기 때문에 고 중량 해머비트와 롯드의 일방향 회전으로 롯드의 처짐과 우향 현상이 동반된다. 이는 전문가의 경험과 시공 이력을 바탕으로 가변적인 세팅을 통해 일부 보정되고 있다. 그러나 암반 특성, 장비 상태, 경험 부족 등은 목표 지점으로부터 천공 오차를 발생시키는 원인이 되며, 큰 이격 오차 발생 시 재시공으로 인한 공기 증가와 경제적 손실이 발생된다. 본 연구에서는 딥러닝을 활용하여 상황별 천공 장비의 최적 세팅조건 산정 모델을 개발하였으며, 학습 과정에서 발생 가능한 과적합 문제를 방지하기 위해 dropout, early stopping, pre-training 기법들을 사용하여 향상된 결과를 도출하였다. 본 연구를 통해 대구경 천공 장비의 상황별 초기세팅 산정 모델 개발의 높은 가능성을 확인했으며, 지속적인 데이터 수집과 다양한 인자들의 추가 학습을 통해 최적화된 세팅 가이드라인을 개발할 수 있을 것으로 기대된다.
적재설비는 지진으로 인한 막대한 손실이 발생한 사례가 있으나, 현재까지 관련 연구 및 규정이 구조요소에 비하여 상대적으로 미비한 대표적인 비구조 요소이다. 본 연구에서는 적재설비의 기둥-기초 연결부의 고정조건에 따른 외력으로 인한 적재설비의 거동특성을 실험적으로 분석하고자 하였다. 일반적으로 적재설비의 기둥-기초 연결부는 설치 기준 및 규정 없이 사용자의 편의에 따라 설치되고 있다. 이러한 이유에서 본 연구에서는 대표적인 4가지 적재설비의 기둥-기초 연결부 조건을 적용한 4가지 full-scale 적재설비를 대상으로 거동특성 분석 실험을 수행하였다. 거동특성 분석 실험은 El-Centro 지진파로 진동대를 2방향 동시 가진하며 수행하였으며, 지진하중의 크기에 따른 거동특성을 확인하기 위하여 지진파의 50% ~ 150% 까지 각 실험 별 50%씩 증가하며 진행하였다. 추가로 각 적재설비의 기초 고정조건별 고유진동수를 확인하기 위하여 공진 탐색실험을 진행하였다. 실험을 통하여 획득한 데이터 중 최상층의 변위와 실험 후 발생한 영구 변위를 각 조건별로 비교하여 적재설비의 기둥-기초 고정조건에 따른 거동특성을 분석하였다. 그 결과, 적재설비는 기초 조건의 변화에 따른 고유진동수의 변화가 미소하였으며, 입력 하중의 고유진동수의 영향보다는 적재설비 기초 고정조건의 변화로 인한 복원력 차이로 인한 영향으로 인하여 거동특성이 변화되는 것을 확인하였다.
최근 태풍, 지진, 산불, 산사태, 전쟁 등 다양한 재난 상황으로 인한 인명피해와 자금 손실이 꾸준히 발생하고 있고 현재 이를 예방하고 복구하기 위해 많은 인력과 자금이 소요되고 있는 실정이다. 이러한 여러 재난 상황을 미리 감시하고 재난 발생의 빠른 인지 및 대처를 위해 본 논문에서는 인공지능 기반의 재난 드론 시스템을 설계 및 개발하였다. 본 연구에서는 사람이 감시하기 힘든 지역에 여러 대의 재난 드론을 이용하며 딥러닝 기반의 객체 인식 알고리즘과 최적 경로 탐색 알고리즘을 적용해 각각의 드론이 최적의 경로로 효율적 탐색을 실시한다. 또한 드론의 근본적 문제인 배터리 용량 부족에 대한 문제점을 해결하기 위해 Ant Colony Optimization (ACO) 기술을 이용하여 각 드론의 최적 경로를 결정하게 된다. 제안한 시스템 구현을 위해 여러 재난 상황 중 산불 상황에 적용하였으며 전송된 데이터를 기반으로 산불지도를 만들고, 빔 프로젝터를 탑재한 드론이 출동한 소방관에게 산불지도를 시각적으로 보여주었다. 제안한 시스템에서는 여러 대의 드론이 최적 경로 탐색 및 객체인식을 동시에 수행함으로써 빠른 시간 내에 재난 상황을 인지할 수 있다. 본 연구를 바탕으로 재난 드론 인프라를 구축하고 조난자 탐색(바다, 산, 밀림), 드론을 이용한 자체적인 화재진압, 방범 드론 등에 활용할 수 있다.
본 논문에서는 비탈면의 안전점검에서 지반정수를 간편하게 측정할 수 있는 휴대형 시추기에 적용이 가능한 콘 형태의 복합센서를 개발하였으며, 지반정보를 예측할 수 있는 휴대용 지반정보 계측기 (Portable Tester)를 개발하였다. 휴대가 간편한 비탈면 안전점검용 센서개발을 위해서, 비탈면취약도 평가에 필요한 지층 및 지반정보를 측정할 수 있는 센서들을 포함하며, 비탈면안전성 평가에 필요한 조사데이터(토층심도, 강도정수 등)를 자동 추출하고, 상부 자연사면 토사붕괴 징후파악을 위해 깊이별 함수비 측정도 가능하도록 복합센서로 설계하였다. 지반정보 복합센서의 선단을 구성하는 소형 전자식 콘 프로브는 CPT 및 DCPT를 수행하기 위해 개발하였으며, 직경 30mm 콘과 길이 250mm Friction Sleeve를 기본 스펙으로 콘관입력과 마찰력을 손실 없이 로드셀로 전달하기 위한 로드와 어댑터, 로드셀 모듈로 설계하였다. 복합센서의 로드셀 부분를 응용하여, 토양경도계 형태로 휴대가 간편하면서도 CPT처럼 표토층의 콘관입력을 측정하면서 동시에 슬리브 마찰력 측정을 가능하게 함으로써 좀 더 구체적인 지반정보를 예측할 수 있는 휴대용 지반정보 계측기 (Portable Tester)도 개발하였다. 개발한 센서 시스템은 실내 시험을 통해서 CPT 시험과 휴대용 지반정보 계측기 시험의 상관성을 확인하였으며, 현장시험을 통해서 CPT 콘저항값과 표준관입시험의 N치를 추정하여 현장 적용성을 검증하였다.
본 논문은 기업비밀 노출로 초래될 손실을 현격히 줄일 안전 비밀조각 공유 시스템을 제안한다. 본 연구 시스템은 중앙서버 방식이 아닌 효율적 P2P 분산 시스템을 제안한다. 최근 비트코인 유통 시스템도 역시 P2P 분산 방식을 사용하고 있다. 본 연구는 기능이 단순하고 확장성이 높고 전송 효율적인 토렌트 P2P 분산 구조와 그 프로토콜을 사용하여 토렌트 파일조각 대신 임계 샤미르(Shamir) 비밀조각의 보안 유통을 설계한다. 본 연구는 임계 샤미르 비밀조각 공유기법 (Threshold Shamir Secret Sharing Scheme)을 시스템에 적용하고. 동시에 다중 협동장치의 서명기법을 사용하여 안전하고 강력한 다중인증방식의 사용자 인증을 수행한다. 안전한 비밀 데이터 유통도 공개키로 암호화 교환된 임시키의 대칭암호방식의 효율적 암호화로 전송을 한다. 짧은 유효기간의 임시키는 세션 동안 생성되고 세션 마감후 소멸하므로 키 노출에서 안전하다. 특별히 본 제안한 시스템의 특징은 임계 분산기법을 효율적 토렌트 P2P 분산 시스템에 구조적 변경없이 효과적으로 적용한다. 동시에 본 시스템은 효율적인 임시키 대칭암호방식으로 비밀파일 유통에 기밀성을 보장하고 임시키는 공개키 암호방식으로 안전하게 교환된다, 본 시스템은 외부 유출 기기도 사용자로 동적 등록이 가능하다. 이 확장성으로 기밀성과 인증성을 동적으로 등록된 사용자에게도 적용할 수 있다.
국방 분야는 아군 피해를 최소화하고 전투 효과를 향상하기 위해 무인 시스템을 운용한다. 해군의 무인수상정(USV, Swarm Unmanned Surface Vehicle)은 통신범위 내 군집 형성과 USV 간의 상황인식 정보공유를 통해 임무를 수행한다. 본 논문은 무인수상정의 내부 연동 및 외부 연동을 위한 인터페이스 연동어댑터 시스템(IAS, Interface Adapter System)을 제안한다. IAS는 USV의 자율운항 경로생성과 무장할당을 계획하는 임무계획 부체계(MPS, Mission Planning Subsystem)의 타 부체계 간 연동을 담당하며, 주요 기능은 MPS와 타 부체계 간 인터페이스 데이터를 실시간으로 교환하는 것이다. 이를 위해, MPS의 기능 요구사항과 연동 메시지를 식별 및 분석하였고, 실시간 분산처리 미들웨어를 활용하여 IAS를 구현하였다. 실험은 군집 USV 시뮬레이션 환경을 통한 다수의 통합시험을 수행하였으며, 지연시간과 연동 메시지 손실률을 측정하였다. 그 결과, 제안한 IAS는 MPS와 타 부체계 간 성공적인 가교역할을 수행할 것으로 기대한다.
동물보호법 개정에 따라 반려견 등록이 의무화 되었음에도 불구하고, 현재 등록 방법의 불편함으로 등록율이 저조한 상태이다. 본 논문에서는 새로운 등록 방법으로 검토되고 있는 반려견 안면 인식 기술에 대한 성능 개선 연구를 진행하였다. 딥러닝 학습을 통해, 반려견의 안면 인식을 위한 임베딩 벡터를 생성하여 반려견 개체별로 식별하기 위한 방법을 실험하였다. 딥러닝 학습을 위한 반려견 이미지 데이터셋을 구축하고, InceptionNet과 ResNet-50을 백본 네트워크로 사용하여 실험하였다. 삼중항 손실 방법으로 학습하였으며, 안면 검증과 안면 식별로 나뉘어 실험하였다. ResNet-50 기반의 모델에서 최고 93.46%의 안면 검증 성능을 얻을 수 있었으며, 안면 식별 시험에서는 rank-5에서 91.44%의 최고 성능을 각각 얻을 수 있었다. 본 논문에서 제시한 실험 방법과 결과는 반려견의 등록 여부 확인, 반려견 출입시설에서의 개체 확인 등 다양한 분야로 활용이 가능하다.
우리나라에서 우박에 의한 피해는 매년 발생하고 있으며, 특히 농업 분야의 경우 노지 작물과 재배 시설에 치명적인 손실을 입히고 있다. 이러한 우박 피해를 최소화하기 위해 국내 주산지 분포와 작물 생육에 맞춤화 된 우박정보 서비스 시스템의 개발이 필요하다. 그러나 우박의 관측은 다른 기상 변수에 비해 상대적으로 많은 어려움이 따르고 자료도 시공간적으로 불균일성이 크며 산발적이다. 이에 본 연구는 우박정보 서비스 시스템 개발의 일환으로 우박 발생에 대한 시·공간 분포를 파악하기 위해 자연과학적 자료인 기상청 목측자료와 사회과학적 자료인 신문기사 자료를 통합한 우박 관측 DB를 구축하고, 이를 기반으로 우박위험지도를 제작하였다. 이러한 다학제적 우박 자료 융합을 통해 우박 자료의 공백기간과 공백지역에 대해서 보완이 될 수 있었다. 지역별 우박 발생 시기와 빈도 및 크기에 대해 분석한 결과, 최근으로 올수록 크기가 큰 우박의 비중이 증가하였고, 발생 시간은 상승기류가 잘 형성되는 오후 시간대에 주로 분포하였다. 강원, 경북, 충북 등 남한의 북동쪽과 일부 내륙 지역이 더 자주 발생하였고, 겨울에는 북쪽 해안과 일부 내륙 지역에 주로 싸락 우박이 발생하였다. 통합 자료를 이용하여 제작한 우박 위험지도를 통해 1970~2018년 기간의 전국적인 발생 분포 특성과 극값들이 제시되었다. 이번 연구에서 제작된 우박위험지도는 작물 재배적지 선정과 생육 관리에 다학제적인 응용기후 자료로서 도움을 줄 것이다.
우리나라에 지하시설물 전산화사업이 본격적으로 추진된 것은 1994년 12월 서울 북아현동 도시가스 폭발 사고에 이어 1995년 4월 대구 지하철 폭발 사고 이후부터이며, 이와 같은 대형 가스 폭발 사고로 인해 인명 피해와 잠재적 편익을 포함한 막대한 경제적 손실이 발생함에 따라 지하시설물의 효율적인 관리를 위한 전산화 필요성이 사회적으로 크게 부각되었다. 우리나라는 국가지리정보체계 구축 기본계획에 따라 지하시설물에 대한 전산화를 수행하고 있지만 지하시설물 정보의 관리 및 활용 확산을 위해서는 지하시설물 데이터의 품질등급에 대한 제도적 개선이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 지하시설물 정보 구축 및 관리 현황과 법령 및 규정 조사를 바탕으로 문제점을 파악하고, 지하시설물 정보의 품질등급 정립을 위한 방향을 제시하였다. 또한 실제 건설공사에 지하시설물 품질등급 정보가 연계 활용될 수 있도록 「공공측량 작업규정」과 설계기준, 표준시방서, 전문시방서 등 건설공사기준과 가스기술기준, 전기설비 및 정보통신공사의 설계기준 및 표준시방서의 연계성을 조사하여 지하시설물 품질등급 정보의 활용이 가능한 대상을 도출하고 건설기준 개정안을 제시하였다. 향후, 지하시설물의 품질등급이 확립된다면 건설 분야에서 지하시설물 품질등급 정보의 활용도를 높이고, 현장 적용에 있어서 정확도를 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 증강현실 기술을 적용하여 실내 가구 인테리어를 배치하는데 작업의 효율성을 높일 수 있는 모델을 연구하였다. 현재 증강현실을 적용한 기존 시스템에서는 가구의 이미지를 출력할 때 기업 제품의 규모와 성격 등에 따라 정보가 제한적으로 제공되는 문제가 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 AR 레이블링 알고리즘을 제시하였다. AR 레이블링 알고리즘은 촬영된 이미지에서 특징점을 추출하고 실내 위치 정보를 포함한 데이터베이스를 구축하였다. CNN 기법을 활용하여 실내 공간에서 가구의 위치 데이터를 검출해 학습시키는 방법을 채택하였다. 학습한 결과를 통해 실내 위치와 학습시켜 나타낸 위치와의 오차를 현저히 낮출 수 있다는 것을 확인한다. 또한 가구의 정확한 이미지 추출과 함께 가구에 대한 상세한 정보를 받아 사용자가 원하는 가구들을 증강현실을 통해 쉽게 배치할 수 있도록 하는 연구를 진행하였다. 연구 결과 모델의 정확도와 손실률이 99%, 0.026으로 나타나 신뢰성을 확보하여 본 연구가 유의미함을 알 수 있었다. 본 연구 결과는 AR 레이블의 설계, 구현을 통해 원하는 가구들을 실내에 정확히 배치하여 소비자의 만족도와 구매 욕구를 충족시킬 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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