• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권4호
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• pp.50-61
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• 2022

눈, 비, 안개, 미세먼지는 차량 운전자의 시야를 방해하고 이는 안전거리 미확보와 속도 편차의 증가를 야기하여 반복적인 대형 교통사고의 원인이 되고 있다. 본 연구에서는 안개, 눈, 비, 온도, 습도, 풍향, 풍속, 일사량, 기압, 미세먼지, 강수량 등 11종류를 측정할 수 있는 보급형 국산 도로환경센서를 개발하였으며, 기존에 상용되고 있는 안개 가시거리 센서로부터 측정된 가시거리와 개발 센서의 적외선 송·수신부를 통해 측정된 적외선 신호값을 비교하여, 두 측정값의 관계를 도출하였다. 기존 안개 가시거리 센서와 개발센서 측정값의 관계는 도로 안전에 직접적 영향을 미치는 500m 이하의 가시거리에서 측정된 데이터를 대상으로 도출되었다. 개발센서의 적외선 신호값과 기준 센서에서 도출된 가시거리의 비교 결과, 통계적으로 두 데이터 간 상관관계가 매우 높은 것으로 분석되었으며, 개발 센서의 적외선 신호값을 활용하여 안개 가시거리를 기준 센서와 매우 유의한 수준으로 추정할 수 있는 것으로 판단된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제26권4호
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• pp.67-79
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• 2023

노트북, 스마트 기기 및 다양한 IoT 장비를 통한 서비스 환경은 매우 빠르게 발달하고 있다. 이러한 인터넷 환경에서 최근의 보안 대책은 주로 네트워크 응용 수준의 보안 대책인 방화벽(침입 차단 시스템-Firewall)과 IDS(침입 탐지 시스템-Intrusion Detection System)으로 이루어지고 있다. 또한, 최근에는 다양한 보안 데이터의 현장 활용이 이루어지고 있고 이런 보안 데이터의 관리와 파기에 대한 이슈 소요가 제기되고 있다. 이러한 보안 데이터의 관리를 위해 문서보안(DRM:Digital Rights Management)이나 데이터 손실 방지 솔루션(DLP:Data Loss Prevention)과 같은 제품이 사용되고 있다. 그러나 이런 보안 대책에도 사용성 문제로 인해 현장에서 사용하기 위해 반출된 데이터 보안 대책은 대부분 환경에서 해당 데이터를 암호화하여 전달하고 저장하는 정도로 운영되고 있으며, 암호키 관리나 데이터의 파기에 관한 대책이 미흡한 것이 현실이다. 이러한 문제점을 기반하여 OS 기반의 보안 모듈을 제공함으로써 사용자는 동일한 인터페이스로 보안 데이터를 관리 운영할 수 있는 SecureOS Module을 제시하고자 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.55-55
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• 2023

물 인프라 시설물은 다양한 산업 및 지역 사회에 필요한 물 공급과 이와 관련된 인프라를 제공하는 현대 사회의 중요한 구성 요소 중 하나이다. 이러한 시설이 노후화 되면서 안전과 신뢰성에 대한 우려가 커지면서 과거 건설, 개발 중심에서 유지, 관리 중심으로 패러다임이 변화하고 있다. 이에 물 인프라 시설물의 상태를 정밀하게 조사하고, 정확한 계측하는 기술에 대한 수요가 지속적으로 증가하고 있다. 최근, 드론에 초분광 센서를 탑재하여 초분광 영상을 수집할 수 있는 기술이 개발되고 있으며, 물 인프라 시설물에 대한 원격탐사 및 모니터링이 이러한 수요를 만족시킬 수 있는 유망한 해결책으로 부상하고 있다. 특히, 이러한 초분광 영상 수집 기술을 이용하면 물 인프라 시설물 주변의수심, 수질, 온도 등 환경적 요인 뿐만 아니라 재료에 따른 상태를 파악할 수 있어, 잠재적으로 구조 결함을 감지하는데 필요한 상세한 분광 정보를 수집할 수 있다. 또한, "저수지·댐의 안전관리 및 재해예방에 관한 법률"에서 정기적인 정밀안전진단을 요구하고 있으며, "중대재해처벌법"에 따라 인력중심의 조사, 계측 방식의 어려움이 있는 상황에서 드론 기반의 초분광 원격탐사 기술은 매력적인 선택지이다. 본 연구는 안전과 신뢰성에 대한 우려가 커지고 있는 물 인프라 시설물에서 드론 기반 초분광영상 기술이 제공하는 새로운 해결책에 대한 연구로, "저수지·댐 안전관리 및 재해예방에 관한 법률"에서 제시하는 물 인프라 시설의 정기적인 검사 및 유지보수에 대한 중요성을 더욱 강조하는 것으로, 물 인프라 시설물을 정확하게 모니터링하고 조사, 계측하는 능력의 중요성을 증가시킬 수 있는 기술이다. 따라서 본 연구에서는 드론 기반의 초분광 영상 수집 기술을 활용하여 물 인프라시설물의 원격탐사 및 모니터링에 대한 적용성을 검토하고자 한다. 이를 통해 드론 기반 초분광영상 기술이 물 인프라 시설물의 조사 및 계측, 유지 보수에 대한 새로운 해결책이 될 수 있는지 검토한다. 또한 이 기술의 잠재적인 이점과 한계를 탐구하고, 정확하고 신뢰성 높은 계측, 조사 기술에 대한 증가하는 수요를 충족시키기 위한 능력을 평가 하고자 한다.

• 스마트미디어저널
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• 제9권1호
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• pp.75-83
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• 2020

대규모 공익사업 중에 필수불가결하게 발생하는 보상업무는 최근 공사가 늘어남에 따라 점차 규모가 늘어나고 있으나 절차가 복잡하고 수작업으로 관련 작업을 진행하고 있어 체계적인 보상업무가 이루어지고 있지 않은 실정이다. 이 때문에 다양한 민원 발생으로 인한 공기지연, 보상업무 관련 비리 존재, 과거 보상자료 이력 추적 불가 등 다양한 문제들이 나타나고 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 전문가 심층 면담 및 설문 등을 통해 보상현황 단계별 문제점을 도출하였고 이를 근간으로 STEEP 분석 및 Issue Tree를 도출하여 보상업무를 첨단화 할 수 있는 ICT 기반 3대 핵심기술 및 10개의 기술니즈를 선정하였다. 선정된 3대 핵심기술은 빅데이터 기반 의사결정 및 예측기술, 최신 계측장비 기반의 첨단화기술, 개방형 클라우드 기반 보상플랫폼 기술이다. 도출된 기술을 보상업무를 진행하고 있는 기관에 도입하기 위해 기관별 정보화 현황 조사결과를 근간으로 사업시행자별 기술 확산 가능성을 제시하였다. 향후 본 논문에서 도출된 핵심기술을 근간으로 보상업무 첨단화가 가능한 프로토타입을 제작하여 기관별로 적용하고 이에 대한 효과분석을 진행하는 것이 필요하리라 판단된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권3호
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• pp.34-46
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• 2021

자율주행차량의 상용화를 앞당기기 위해서는 현재 자율주행자동차의 주행안전성을 저하시키는 원인을 정확히 파악하고 이를 개선하는 노력이 필요하다. 본 연구는 우리나라에서 자율 주행을 연구하는 전문가를 대상으로 중요도-만족도(IPA)와 포커스그룹 인터뷰(FGI)를 수행하여 자율주행차량의 주행안전성에 문제가 발생하는 원인과 국내의 자율주행 기술 수준 등을 파악하였다. 설문 결과 현재 자율주행 핸디캡 중에 공사 구간, 폭우/폭설 상황, 미세먼지 상황, 포트홀 존재 상황이 중요도보다 현재 기술 수준에 대한 만족도가 낮아 우선적인 연구개발이 요구되는 것으로 나타났다. 이 중 공사 구간과 포트홀은 도로/도로 시설물의 불량과 센서 자체의 성능이, 날씨와 연결된 상황은 센서의 성능과 알고리즘 부재 등이 가장 큰 원인으로 분석되었다. 안전한 자율주행의 조속한 실현을 위해서는 자율주행차량의 주행안전성을 저해하는 원인에 대한 명확한 파악과 해결이 지속해서 수행되어야 할 것이다.

• 한국건설순환자원학회논문집
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• 제10권3호
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• pp.227-234
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• 2022

본 연구에서는 탄소계 나노소재를 적용한 시멘트 페이스트 복합체의 유변학적 특성을 실험적으로 분석하였다. 탄소계 나노소재인 산화그래핀과 탄소나노튜브의 사용성을 고려하여 수용액 상태로 혼입한 굳기전 시멘트 페이스트에서 흐름성 및 레올로지를 측정하였다. 그리고 굳은 시멘트 페이스트 복합체는 만능재료 실험기를 활용하여 압축강도 측정을 검토하였다. 산화그래핀은 수용액 상태로 혼입하였을 때 혼입율 상승 시 흐름성이 감소하고 소성 점도와 전단응력이 급격하게 증가하였다. 탄소나노튜브 수용액도 동일한 경향성을 가졌으나 시멘트 중량대비 0.2 % 미만을 혼입한 경우 산화그래핀과 비교하여 상대적으로 증가율이 낮게 측정되었다. 이는 판상형 형태인 그래핀의 비표면적이 커서 시멘트 페이스트의 흐름성을 감소시키고 소성 점도와 전단응력을 상승시키는 것으로 판단된다. 탄소나노튜브 수용액은 0.2 %이상 혼입 시 소성점도가 일반배합 대비 2.16배 수준으로 급격히 상승하며 전단응력도 상대적으로 높게 측정되었다. 이는 탄소나노튜브의 혼입량이 과혼입 되면서 시멘트 페이스트 내에서 분산이 제대로 되지 않아 탄소나노튜브 간의 뭉침으로 인한 응집효과로 판단된다. 압축강도는 그래핀 혼입시 강도 상승율이 미미하였으며, CNT는 최대 약 12 %의 상승효과가 있음을 확인하였다. 따라서 탄소계나노소재 적용 시 상대적으로 CNT를 사용할 경우가 사용 가능성이 높을 것으로 판단되나 최대 혼입량 및 분산에 사용될 계면활성제에 대한 추가적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제21권3호
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• pp.419-432
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• 2019

대부분 딥러닝 모델의 학습은 입력값과 입력값에 따른 출력값이 포함된 레이블링 데이터(labeling data)를 학습하는 지도 학습(supervised learning)으로 진행된다. 레이블링 데이터는 인간이 직접 제작하므로 데이터의 정확도가 높다는 장점이 있지만 비용과 시간의 문제로 인해 데이터의 확보에 많은 노력이 소요된다. 그리고 지도 학습의 목표는 정탐지 데이터(true positive data)의 인식 성능 향상에 초점이 맞추어져 있으며, 오탐지 데이터(false positive data)의 발생에 대한 대처는 미흡한 실정이다. 본 논문은 터널 관제센터에 투입된 딥러닝 모델 기반 영상유고 시스템의 모니터링을 통해 정탐지와 레이블링 데이터의 학습으로 예측하기 힘든 오탐지의 발생을 확인하였다. 오탐지의 유형은 작업차량의 경광등, 터널 입구부에서 반사되는 햇빛, 차선과 차량의 일부에서 발생하는 길쭉한 검은 음영 등이 화재와 보행자로 오탐지되고 있었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 현장에서 발생한 오탐지 데이터와 레이블링 데이터를 동시에 학습하여 딥러닝 모델을 개발하였으며, 그 결과 기존 레이블링 데이터만 학습한 모델과 비교하면 레이블링 데이터에 대한 재추론 성능이 향상됨을 알 수 있었다. 그리고 오탐지 데이터에 대한 재추론을 한 결과 오탐지 데이터를 많이 포함하여 학습한 모델일 경우 보행자의 오탐지 개수가 훨씬 줄었으며, 오탐지 데이터의 학습을 통해 딥러닝 모델의 현장 적용성을 향상시킬 수 있었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제42권5호
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• pp.711-721
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• 2022

2019년 발생한 코로나라는 팬데믹 영향의 장기화로 인해 사람들 간 접촉을 하지 않고도 생활이 가능한 비대면 활동의 중요성이 증대되면서 우리사회는 본격적인 언택트(untact) 시대로 진입하게 되었다. 언택트 시대는 우리의 일상생활뿐만 아니라 산업사회를 디지털화로 재편하는 거대한 구조적 변화를 초래하는데 영향을 미쳤는데, 그 중심의 핵심기술에 디지털트윈(digital twin)이 있다고 해도 과언이 아니다. 디지털트윈은 4차 산업혁명에 접목되고 있는 다양한 기술력을 융합하여 현실세계를 가상의 디지털 세계에 그대로 재현해내는 기술로, 다양한 산업 공정 전반에 관여하여 산업 사회에서의 혁신을 선도하고 있다. 그러나 디지털트윈이 갖는 구조적 한계 및 환경적 제약으로 인해 동 기술은 모든 산업 제반에 걸쳐 적극적으로 활용되고 있지는 않다. 특히 건축 및 시설물 분야는 일상에서 건물의 주기적 관리가 요구되고 재난 발생 시 인명피해와도 직결되는 분야이기 때문에 디지털트윈의 접목 필요성이 더욱 제기되고 있는 분야지만 현실적으로 직면한 사항들이 디지털트윈의 적용에 있어 장애물로 작용하고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점에 착안하여 건축물 시설안전대응분야에서 디지털트윈 기술의 적용 필요성을 제시하고, 그로 인해 창출 가능한 기대효과를 기술함으로 디지털트윈의 적극적 활용을 강조한다. 더불어 디지털트윈이 현재 직면한 문제를 극복하고 향후 지속발전가능성이 높음을 시사하여 디지털트윈의 수요 창출을 견인하도록 연계짓는다.

• 한국건축시공학회지
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• 제22권5호
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• pp.473-483
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• 2022

BIM(Building Information Modeling : 건설정보모델)은 건설 산업의 전 생애주기 동안의 정보를 관리 할 수 있는 기술로써 생산성 향상 및 건설 산업 전 분야를 통합할 수 있는 플랫폼역할을 할 수 있어 건설 분야에서 주목 받고 있다. 현재 BIM은 선진국을 중심으로 활발히 적용되고 있으며 다양한 해외 건설현장에서 공기단축 및 예산 절감효과로 점차 활용이 늘어나고 있는 추세이다. 그러나 아직까지 국내 건설 분야에서는 제도적인 기반이 미약하고 기술적인 한계로 인해 BIM의 활용이 미진한 상황이다. 이러한 생산성이 우수한 BIM의 국내 조기 정착을 위해서는 다양한 활성화 방안과 제도적 기틀이 마련되어야 할 것이다. 따라서 본 연구는 BIM의 국내 정착 및 활성화를 위한 연구의 일환으로 건설 산업발전에 필요한 다수의 핵심 중요요인들을 AHP 기법을 활용한 브레인스토밍과 전문가 설문조사를 통하여 도출하고, 요인별 상대적 중요도를 분석하여 활성화 방안을 제시하였다. 또한 전문가 집단의 사전 설문조사를 통해 핵심 중요요인을 3계층으로 구분하여 계층1 3개 항목, 계층2 9개 항목, 계층3 27개 항목을 도출하였으며 쌍대비교를 통한 우선순위 분석을 수행하였다. AHP 분석결과, 계층 1에서는 정책적 측면 요인의 상대적 중요도 가중치가 가장 높았으며, 계층2에서는 정책적 측면의 정책요인, 계층3에서는 대가기준 및 인센티브제 도입 요소가 가장 중요하다고 평가되었다. 이와 같은 결과는 연구개발이나 기업의 혁신보다 BIM을 활성화하기 위해 기본바탕이 되는 정책적인 지침이나 제도의 중요성이 상대적으로 매우 높게 나타난 것이고, 공공기관의 정책적인 제도 마련이 무엇보다 선행되어야 한다는 평가이다. 따라서 정책적인 제도나 지침 마련이 우선되어야만 다음 활성화 단계로 발전할 수 있을 것으로 판단된다. BIM 기술의 활용은 건설 산업의 생산성 향상 뿐 아니라 스마트 건설 로써의 성장 및 발전에도 크게 기여 할 것 이다. 중앙정부, 관련 기초 지자체, 관련 공공기관 등에서 BIM 활성화 방안 정책 수립 시 본 연구 결과가 유용한 정보로써 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제18권2호
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• pp.269-279
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• 2022

연구목적: 본 연구의 목적은 건설현장의 재해 예방을 위해 딥러닝기반의 개인보호구 검출 모델을 개발하고, 실제 건설현장에 적용하여 분석하는 것이다. 연구방법: 본 연구의 수행 방법은 실제 환경의 데이터를 구축하고, 개발된 개인보호구 검출 모델을 적용하였다. 개인보호구 검출 모델은 크게 근로자 검출 및 개인보호구 착용 분류 모델로 구성되어 있다. 근로자 검출 모델은 딥러닝 기반의 알고리즘을 실제 현장에서 획득한 데이터셋을 구축하여 학습 및 근로자를 검출하였고, 개인보호구 착용 분류 모델은 앞단에서 추출된 근로자 검출영역에서 학습된 개인보호구 검출 알고리즘을 적용하였다. 구축된 모델의 검증을 위해 건설현장 3곳에서 획득된 데이터를 통해 실험결과를 도출하였다. 연구결과: 데이터베이스 12,000장을 구축하여 정상검출 9,460장(78.8%), 오검출 1,468(12.2%), 미검출 1,072장(8.9%)으로 나타났으며 주요 원인은 영상에서의 객체 크기, 객체간 중첩(Occulusion), 객체 잘림, 그림자에 의한 오검출로 분류되었다. 결론: 개인보호구 검출모델은 현장 상황마다 다른 검출률을 확인할 수 있었고, 본 연구의 결과가 차후 현장적용을 위한 연구에 활용될 수 있을 것으로 여겨진다.