4차 산업혁명과 더불어 기술의 발전 속도는 더욱 빨라지고 있는 추세에 있다. 4차 산업혁명의 주요 핵심이 되는 기술들을 중심으로 산업구조, 사회환경과 메가트렌드가 변화하고 있다. 특히, 코로나 팬데믹의 상황은 혁신기술의 적용을 촉진하고 사회 모든 분야에 걸쳐 적용될 것을 요구하고 있다. 식품 산업은 노동집약적으로 이루어져 있고 사람 간 접촉이 불가피한 특성이 있기 때문에 코로나와 같은 상황에서는 기술의존도가 더욱 높아져 식품의 제조 및 가공에 기계 및 자동화 도입은 필수적이라고 볼 수 있다. 앞서 국내를 포함한 주요국들의 스마트 식품 안전관리 추진동향을 살펴본 결과, 인공지능이나 사물인터넷 등 사람이 아닌 스마트한 기술적 접근을 통해 사고예방 및 예측력을 강화하는 방향으로 발전해가고 있다. 빠르게 변화하고 있는 식품산업에 발맞춰 식품 안전관리에 있어서도 혁신기술을 빠르게 도입하려는 노력을 기울이고 있으므로 향후 몇 년 뒤에는 지금보다 빠른 식품사고 원인규명과 예측 및 분석능력 증대를 통해 사후관리가 아닌 사전적 대응체계로 전환해 나갈 수 있을 것으로 기대한다.
자연 하천의 홍수 유량 측정은 매우 어렵고 많은 비용과 시간, 노력을 요하는 작업이다. 보다 안전하고 경제적인 유량 측정의 대안으로 제시된 것이 하천 표면의 영상 분석을 이용하는 표면영 상유속계이다. 본 연구는 안드로이드 기반의 스마트폰을 이용한 실시간 표면영상유속계를 개발하는 것이다. 스마트폰에 내장된 카메라, GPS, 방향 센서, CPU를 활용하여, 실시간으로 현장에서 하천의 표면유속을 측정하는 것이다. 먼저, 스마트폰의 GPS를 이용하여 측정 현장의 위치를 잡고, 경사계(방향 센서)를 활용하여 카메라와 촬영면의 기하적인 관계를 설정한다. 수표면과 카메라의 높이차만을 입력하고, 측정된 카메라의 경사에서 하천 수표면의 위치관계를 추정할 수 있는 카메라 모형을 작성하였다. 이 방법을 이용함으로써 기존 표면영상유속계의 단점 중 하나인 참조점 보정이 필요없도록 하였다. 내장된 카메라로 정해진 시간(3초) 동안 동영상을 촬영하고, 촬영된 동영상은 개방 소스의 영상처리 라이브러리인 JavaCV를 이용하여 프레임별로 분할하고, 이를 시공간 영상 분석하여 하천 표면의 2차원 유속장을 추정한다. 영상의 시공간 분석에는 상호상관 시공간분석법을 이용하였다. 모든 코드는 안드로이드 운영체제에서 실행되도록 Java로 작성하였다. 시판되는 안드로이드 스마트폰에 적용하여 현장 시험한 결과 3초간의 영상 처리에 5초 정도를 소요하여, 거의 실시간으로 유속을 측정할 수 있었다. 또한 유속 측정 오차는 일반적인 영상 처리의 오차인 5% 내외였다.
본 논문에서는 산업 재해의 주요 원인인 추락 및 낙상 사고와 가스 누출에 중점을 둔 위험 상황 감지 안전모를 다루었다. 가속도 센서를 이용한 중력 가속도 측정을 통해 추락 상황 범위를 설정하였으며, 그 결과 80%의 추락 및 낙상 감지율을 확인할 수 있었다. 또한 가스 센서를 통해 위험 가스 농도를 측정하여 시리얼 모니터를 통해 188 이상의 디지털 값이 출력될 경우 가스 위험 상황으로 판단하였다, 앱 인벤터 프로그램을 기반으로 제작한 스마트폰 어플을 통해 추락 및 낙상 상황 경고 메시지와 가스 경고 메시지를 확인할 수 있도록 구현하였다.
최근 인공지능과 데이터 과학이 거의 모든 산업분야에서 많은 변화를 불러오고 있으며, 이를 지원하는 많은 라이브러리와 도구들이 이에 도움을 주고 있다. 그럼에도 불구하고 실제 인공지능과 데이터 과학 기술을 실제 산업 분야에 적용하려면 많은 어려움이 있는 것이 사실이고 이는 해양 분야에서 더욱 두드러진다. 이에 해양안전 및 기업지원을 목표로 개발 중인 오픈플랫폼은 일반적인 인공지능 및 데이터 과학을 위한 시스템과 달리 여러 가지 해양특화 모듈들로 구성된다. 그리고 이러한 해양특화 기능들이 해양안전 분야의 기업들에 기여할 수 있도록 해양특화 데이터와 인공지능 모델 등을 상호간 공유하고 의견을 나눌 수 있는 공간으로 개발해 나갈 계획이다.
교통안전정보를 제공하는 서비스는 운전자에게 도로의 위험상황을 미리 전달함으로써 교통사고 예방에 도움을 줄 수 있다. 이에 다양한 센서로 도로 상황을 즉각적으로 인지하고 적절한 교통안전정보를 제공하는 스마트 도로조명 플랫폼 개발 연구가 진행되고 있다. 본 연구는 Surrogate Safety Measures (SSM)를 활용하여 스마트 도로조명의 터널 교통안전정보 제공 서비스 운영에 대한 단기적인 교통 안전성 개선 효과를 분석하였다. 분석에 활용된 자료는 강릉시 안인피암 1, 2 터널구간에서 레이더 검지기를 이용하여 수집된 차량 궤적자료이며, 이를 통해 개별 차량의 주행행태를 분석하였다. 교통안전정보 제공 사전과 사후의 과속, 속도 변동, 충돌예상시간, 충돌회피 감속도를 비교한 결과, 모든 SSM이 통계적으로 유의하게 개선되어 터널 교통안전정보 제공 서비스가 교통안전 향상에 효과적인 것으로 나타났다. 터널구간과 접속구간을 세분화하여 사고 위험성을 분석한 결과, 교통안전정보 제공 시 대부분의 구간에서 교통사고 발생 가능성이 저하된 것이 확인되었다. 본 연구는 교통안전정보 제공 서비스에 대한 단기 효과분석으로 유익한 사례가 될 수 있을 것으로 기대된다.
최근 핀테크 활성화로 인한 금융 거래 및 결제 관련하여 많은 연구 개발이 활발하게 진행되고 있다. 상품을 구매하고 대금을 지급하는 방법에는 현금, 카드 등 여러 가지 방법으로 결제를 진행하고 있으며, 최근 모바일 카드를 통한 결제 및 휴대폰 간편 결제 등 결제 방식이 빠르고 간편화 되고 있다. 제안하는 모바일 전자결제 방식은 기존 카드 리더기 또는 카드 단말기 없이 사용자의 휴대폰을 이용하여 결제할 수 있는 방법을 제안한다. 결제 시 스마트폰에 내장된 지문인식기를 통해 사용자의 생체정보를 입력받아 본인인증이 먼저 수행되며, 결제 이전 두 사용자의 확인을 위해 인증된 기관에서 부여 받은 인증 코드를 전송하여 이를 검증하고 결제가 이루어진다. 사용자의 생체정보와 결제관련 정보는 스마트폰 내의 안전한 FIDO TEE영역에 저장되어 악의적인 사용자로부터 안전성을 확보하였다. 키의 안전성 측면에서는 모든 키 생성은 FIDO TEE 영역에서 이루어지게 하여 안전성을 확보하였으며, 스니핑, 중간자 공격 등 다양한 공격 방식에 대한 무력화를 통해 안전한 모바일 전자결제 서비스를 제공한다.
본 논문에서는 산업 시설에서 작업자의 안전을 실시간으로 감시하는 딥러닝 기반 영상 분석 시스템을 구현하는 데 목적을 둔다. 작업자의 복장을 안전모, 안전조끼, 안전벨트 착용 여부에 따라 총 여섯 가지의 클래스로 나누고, 총 5,307개의 영상을 학습데이터로 이용하였다. 실험은 속도와 정확도가 준수한 YOLO v4를 이용하였으며, 총 645장의 영상에 대해 학습 반복 수에 따른 가중치를 적용했을 때의 mAP를 비교함으로써 수행되었다. 학습 반복 수 6,000에서의 mAP가 60.13%로 제일 높았으며, 테스트셋이 가장 많은 클래스의 AP가 가장 높음을 확인하였다. 추후 데이터셋과 객체 검출 모델을 최적화함으로써, 정확도와 속도를 개선할 예정이다.
최근 대규모 또는 소규모 건설 현장을 살펴보면 추락, 충돌 등의 사고가 빈번하게 발생한다. 이러한 사고는 인명 피해뿐만 아니라 경제적으로 크나큰 손실을 가져온다. 대규모 건설 현장의 경우 안전 관리 시스템을 사용하여 산업 재해를 줄이고 있지만, 소규모 건설 현장의 경우 호환성 및 설치 비용 등의 문제로 사용하지 못하고 있다. 소규모 건설 현장의 경우 보호 장비만 착용해도 산업 재해를 줄 일 수 있다. 이에 본 논문에서는 소규모 건설 현장뿐만 아니라 대규모 건설 현장에서도 사용 할 수 있는 안전 관리 시스템을 제안한다. 안전 관리 시스템은 스마트 모듈, 중계기 및 게이트웨이, 모니터링 시스템으로 구분된다. 스마트 모듈은 안전모에 탈 부착이 가능하며, 사용자의 현재 상태를 중계기 및 게이트웨이를 통해 모니터링 시스템으로 전송한다. 중계기는 스마트 모듈로부터 받은 데이터를 게이트웨이로 재전송하며, 게이트웨이는 중계기로부터 받은 데이터를 모니터링 시스템으로 전송한다. 모니터링 시스템은 스마트 모듈로부터 온도, 고도, 조도, 이미지 데이터를 전송받아 현시함으로써 관리자에게 사용자의 상태를 알려준다. 관리자는 모니터링 시스템을 통해 실시간으로 사용자의 상태 파악 및 위급 상황 발생 시 신속하게 조치 할 수 있다.
일반적으로 스트림 방식의 DRM(Digital Rights Management)시스템은 한번에 하나의 컨텐츠만을 구매할 수 있다 그러므로 다중 디지털 컨텐츠의 구매 시에 매번의 인증, 지불, 라이센스 획득 단계가 필요하다. 게다가 구매한 모든 컨텐츠의 라이센스 키들의 안전한 저장 공간이 필요함으로 라이센스 키 관리의 어려움이 있다. 따라서 본 논문은 Atallah와 Li[1]의 스마트카드를 이용한 라이센스 키 관리 방식의 문제점을 지적하고, 스트림 방식의 DRM 시스템에서 다중 컨텐츠 구매를 위한 효율적인 다중 라이센스(multi-license) 서비스를 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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