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.
본 논문에서는 배전지능화시스템과 정보 연계, 미래 지능형전력망 운용 및 태양광, 풍력, 연료전지등과 같은 신 에너지전원의 단지를 효율적으로 유지관리하기 위하여, 유 무선 네트워크 구성요소의 특성을 해석하고, 이를 바탕으로 원격 감시제어장치를 제작하였다. 이 감시제어장치는 한국기술교육대학교 캠퍼스 내에 설치되어 있는 50KW급 태양광전원장치를 대상으로 유 무선 네트워크 알고리즘을 기반으로 제작한(AutoBase) 감시장치, PLC를 이용한 제어장치로 구성된다. 본 연구에서 제안한 장치를 이용하여 태양광전원의 출력특성을 분석한 결과, 원격지에 설치된 대규모 태양광단지의 보수유지 관리에 필요한 유무선 네트워크를 이용한 원격감시제어기술의 대안으로, 스마트그리드 구축에 기여할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 기존의 배전계통에 태양광, 풍력 등과 같은 신재생에너지 전원을 연계 시, 발생할 수 있는 문제점들을 효율적으로 유지관리하기 위해 무선 네트워크를 이용한 원격 제어장치를 제작하였다. 이 제어장치는 모의 태양광전원장치를 포함한 모의 배전계통장치와 PLC에 기반한 원격제어장치로 구성된다. 여기서 제어장치는 크게 2개의 기능으로 구성되는데, 원격지의 PLC로 제어 신호를 보내는 HMI(Autobase)를 이용한 제어부와 이 신호를 받아 동작 전원을 공급하는 PLC제어부로 구성된다. 본 논문에서는 상기의 장치를 이용하여 원격지에 설치된 태양광단지의 보수유지 관리에 필요한 무선 네트워크 원격제어의 기술적인 대안을 마련하였고, 스마트그리드 구축에 기여할 수 있음을 확인하였다.
최근 스마트폰의 빠른 보급으로 다양한 사용자의 위치정보를 기반으로 하는 위치기반 서비스가 제공되고 있다. 다수의 위치기반서비스는 다양한 네트워크기반의 측위 기술을 이용하여 제공되고 있지만, 실외 측위에 사용되는 GPS(Global Positioning System)의 이용이 불가능한 실내 이동 환경에서는 실내 측위를 하기 위한 전문적인 시스템이 필요하다. RFID(Radio Frequency Identification)기술은 적은 인프라 구축비용과 낮은 유지보수 비용으로 실내 측위에서 많은 가능성을 보이고 있다. RFID기술을 이용한 대표적인 실내측위 시스템 LANDMARC는 기타 시스템과 달리 RFID리더기의 배치 수량을 줄이는 동시에 위치 측정의 정확성을 보장함으로써 높은 사용 가능성을 제공한다. 본 논문에서는 위치기반 서비스를 제공하기 위하여 RFID를 이용한 실내 측위 기법을 제안하여 기존의 LANDMARC 시스템에 비하여 더 높은 정확성을 보장함을 보였다.
인터넷과 모바일 기기의 발달로 사용자는 언제, 어디서나 온라인 쇼핑 및 인터넷 뱅킹 등을 스마트폰 앱으로 결제를 하는 시대가 되었으나, 모바일 뱅킹 앱 경우에도 다수의 앱을 탑재하는 불편이 발생하여 이를 개선 하고자 하는 필요성이 대두되고 있다. 그리고 정부는 핀테크 산업을 국가의 미래 신성장 동력으로 인식하고 핀테크 산업 활성화 및 핀테크 기업 지원방안 마련에 적극 나서고 있다. 그러므로 핀테크 기업이 각 금융회사와 개별적으로 협약을 맺어 금융 데이터 및 서비스에 접근 하여야 하는 앱 기반 위주의 프레임워크는 상호운용 및 유지보수에 문제점이 점점 가중되고 있으며, 이를 해소하기 위하여 표준화된 개방형(Open) 플랫폼이 기술적 방안으로 권고되고 있고, 국내 ICT 기업들의 핀테크 비즈니스에 참여를 독려하기 위하여 개방형 핀테크 플랫폼의 정보보호 지침이 마련되었으며, 이를 기반으로 국제표준이 ITU-T SG17에서 승인되었다.
통신 사업자들은 과거에 통신 사업자 주도의 Walled Garden 형태의 제한적인 컨텐츠 서비스 제공 및 음성 중심의 시대에서 트래픽의 증가에 비례하는 수익의 증가를 경험하였다. 그러나 스마트폰의 보급과 함께 사용자들이 필요한 컨텐츠에 직접 접속하는 개방형 서비스의 수용 및 데이터 중심의 시대로 전환되면서 통신 사업자의 수익은 처리 트래픽의 증가에 비례 하지 않고 정체되어 있고 모바일 데이터 폭증에 따른 망 인프라 투자 및 유지보수 비용을 계속 늘려야 하는 상황에 직면하게 되었다. 본 고에서는 통신 사업자들의 이러한 국면을 타개하기 위한 제도적, 사업적 그리고 기술적인 해결책 중에서 기술적인 측면의 한 분야로 평가되고 있는 클라우드 기지국 전반에 대하여 살펴본다.
BYOD(Bring your own device) 환경에서는 개인의 스마트 기기를 이용하여 회사 시스템을 이용하는 것으로, 개인의 단말을 업무에 이용하는 만큼 사원의 개인정보, 고객의 개인정보, 신규 사업 아이템, 상품의 거래내역, 계좌번호 등 유출시 막대한 손해를 발생시키는 사내 정보 유출에 대한 문제가 발생 가능하다. 회사 시스템을 관리하기 위해 개개인이 사용하는 다양한 종류의 단말에 맞는 설정이 필요함으로 즉각적인 대응이 어렵다. 때문에 위 같은 문제를 해결하고자 삼성이 개발한 듀얼 OS 구조의 KNOX가 제안되었으나, 특정 단말과 OS에 의존적이어서 다양한 종류의 단말에 적용하기 위해서는 지속적 개발이 필요한 단점이 있다. 다른 방법으로 MDM(Mobile Device Management) 시스템을 제안하였지만 새로운 모바일 단말에 대한 즉각적인 대응이 힘들며, 유지보수에 많은 시간과 투자가 필요한 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 단말에 의존적이지 않으면서, 기업의 정보를 보호하기 위하여 클라우드 기반 정보 유출 방지 플랫폼을 설계하고 제안한다.
공유경제 시대의 다양한 전기구동플랫폼 운용에 유효한 새로운 유지보수 가이드라인을 도출하고자, 본 연구는 하이브리드자동차와 전기자동차의 특성을 모두 갖는 PHEV의 장기간 주행 데이터를 분석하여, 주요 부품의 상태 변화를 파악하였다. PHEV의 모터, 인버터, 2차전지 등 주요 부품의 주행 데이터 변화를 관찰하여 마일리지 누적에 따른 상태변화가 큰 부품을 파악하였다. 분석결과 1만Km 이상 주행 시 보조 배터리의 온도와 5만Km 이상 주행 시 2차전지의 온도 변화가 유의미하게 발생함을 확인하였다.
쇼핑카트 부착 모듈형 로봇 'Cart-Rider'는 어드미턴스 제어를 통한 사용자의 힘 보조 기능, 딥러닝을 활용한 네비게이션 기능, GPS 를 활용한 도난 방지 기능을 제공하는 로봇으로 대형 마트에서 발생하는 안전사고 및 쇼핑카트 도난을 예방하는 동시에 사용자에게 편의성을 제공하는 로봇이다. 또한 여러 대를 겹쳐서 보관하는 기존의 카트 시스템을 유지하고 탈부착이 용이하도록 하드웨어를 제작하여 환경에 영향을 주지 않고 유지 및 보수가 용이하도록 제작했다.
스마트팩토리의 핵심 설비 기기인 협동로봇의 유지보수를 위해 다양한 센서 데이터를 활용한 딥러닝 기반 결함 진단 연구가 확대되고 있다. 하지만 협동로봇은 기계적 특성과 수행하는 작업의 다양성으로 인해 내부 센서 데이터의 복잡도가 매우 높아 고정적인 결함 진단 기법을 적용하기 어렵다. 따라서 본 논문은 협동로봇의 동작 패턴을 직관적이고 신속하게 인지할 수 있는 비전 기술을 활용하여, 동작 오류 진단을 기반으로 원인이 되는 조인트 결함 위치를 추적하는 딥러닝 기법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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