천리안2A호 AMI(Advanced Meteorological Imager) 복사 보정에 대한 검증은 탑재체의 기능 및 성능 점검뿐만 아니라, 탑재체 자료의 품질을 결정 짓는 중요한 요소이다. AMI 탑재체는 여섯 개의 가시 및 근적외 채널과 10개의 열적외 채널로 구성되어 있다. 가시/근적외 채널의 복사 성능을 대표하는 핵심적인 파라미터로는 SNR(Signal-to-Noise Ratio), 열적외채널의 경우는 NEdT(Noise Equivalent delta Temperature)를 들 수 있다. 다이나믹 레인지와 검출기의 반응도와 관련된 Gain 값 또한 복사 보정 성능과 관련된 중요한 파라미터이다. AMI 탑재체의 주요 복사 보정 성능 검증을 위해, 실시간 AMI자료 처리 시스템과는 별도의 오프라인 복사 성능 분석 툴을 개발하였다. 개발된 분석 툴을 이용하여 천리안2A호 발사 후 궤도상 시험 기간 동안 검증 작업을 수행하였다. 분석 툴을 통한 계산 결과는 탑재체 개발업체인 HARRIS사의 분석 값과 비교 검증하였다. AMI 복사 성능 검증 작업은 총 세차례로 나누어 AMI탑재체 양쪽 면인 Side1과 Side2에 대해 이루어졌다. 복사 성능 검증 결과 주요 복사 보정 파라미터들의 성능은 요구조건 값들을 크게 상회하는 우수한 성능을 보여 주었으며, AMI 복사 성능 분석 툴의 유효성이 입증되었다.
본 연구의 목적은 비데를 아이템으로 선정해 시니어의 특성과 니즈를 충족시키기 위한 제품기반 서비스디자인을 제안하는데 목표를 두고 진행하였다. 최근 초고령화가 급속히 진행되고 있으나 시니어에 대한 이해가 부족하고, 시니어를 위한 PSS 개념의 서비스디자인 연구가 미흡한 편이다. 본 연구에서는 4D 더블 다이아몬드 디자인 프로세스 모델을 활용하여 시니어의 특성과 니즈를 반영한 '시니어 중심의 비데 제품서비스디자인' 개선방안을 제안하고자 한다. 연구의 방법은 PSS 개념에 기반하여 '4단계 더블 다이아몬드 디자인 프로세스 모델'을 활용하였다. 이를 위해 시니어 대상 질적 리서치를 수행하여 시니어의 특성과 니즈에 따른 사용자 가치 요소를 도출하였으며, 이를 기반으로 제품서비스 아이디어를 발굴하여 실무 전문가 그룹의 유용성 리뷰를 반영한 프로토타입을 제안하였다. 연구의 결과는 첫째, '사용자 맞춤 기능 설정 가이드 스마트 앱 서비스'를 제안하였다. 사물인터넷(IoT) 기술을 접목한 비데와 스마트 폰이 연동되어 사용자 특성 정보와 비데 제품에 대한 정보를 자동으로 해석하여 맞춤 기능을 가이드해주는 앱 서비스를 제시하였다. 둘째, '사용자 중심의 제품서비스 인터페이스'를 적용한 조작부 및 리모컨 UI를 제안하였다. 시니어의 사용성 및 인지능력을 고려하여 주 기능 중심의 구성과 과업(Task) 순서에 따른 버튼 배치, 터치 화면형 리모컨 등 단순하고 직관적인 Physical UI를 제안하였다. 셋째, 정기적인 제품 점검뿐만 아니라 사용자 건강 및 사용 공간의 위생, 청결 등 폭넓은 서비스를 제공하는 '제품과 헬스/위생 케어가 연계된 비데 케어서비스'를 제안하였다. 결론적으로 사용자(시니어)의 비데 제품 사용 과정(사용 전-중-후)에서의 페인포인트(Pain Point) 및 요구를 발견하고 개선하여 사용자 경험과 관계 품질을 향상시킬 수 있는 제품기반 서비스디자인 방법론을 제안하였다.
본 논문에서는 초소형 S-대역 PCM/FM 텔레메트리 송신기를 제안한다. 크기의 소형화로 한정적인 공간에 적용이 가능하며 운용 환경 및 시스템마다 다르게 설정되는 규격에도 안정적인 데이터 송신이 가능한 장비를 설계 및 제작하였다. 장비의 소형화를 위하여 RF 직접변환 구조를 적용하였으며, 최소한의 소자로 송신기의 역할을 수행할 수 있도록 1장의 인쇄회로기판에 RF송신반, 전원분배반, 신호처리반을 구현하였다. 목표한 규격대로 성능의 저하 없이 S-대역(2,200~2,400MHz)에서 1~10W의 출력 가변이 가능하고 390kbps~12.5Mbps의 Data Rate 설정이 가능하도록 설계 및 제작을 진행하였다. 설계 검증을 위하여 장비를 제작한 후 RF 성능 시험 및 비트오류율 측정 시험을 진행하였다. 본 장비는 IRIG (Inter-Range Instrumentation Group) 표준이 제시하는 PCM/FM 변조 신호의 OBW(Occupied Bandwidth), null-to-null 대역폭, 1st IMD(Inter Modulation Distortion), Spurious Emission, Phase Noise 특성이 만족함을 확인하였으며, 송신기 점검 장비를 이용하여 본 장비가 전달받은 Data를 왜곡 없이 정상적으로 송신함을 확인하였다.
본 연구는 현재까지 주목받고 있지 못한 교정시설도서관의 중요성과 필요성에 대한 인식을 적극 확산시키고, 주로 교정시설도서관에 대한 현황조사 등에 치우쳐 있는 기존 국내 연구와의 차별성을 가지면서도 향후 교정시설도서관에 관한 행정적인 개선 방향에 필요한 부분들을 살펴보고자 외국 교정시설도서관의 서비스 운영 내용을 중점으로 조사하여 분석하였다. 분석결과, 비교적 교정시설도서관 운영이 잘되고 있는 미국, 영국, 독일 등은 사회 복귀 프로그램 등을 실용적으로 운영하고 있으며 각국의 도서관협회나 지방자치단체가 교정시설도서관 활성화를 돕고 관련 전문가들이 참여하는 위원회나 조직을 구성해 정책 지원과 이슈 점검, 연구, 보고서 발행, 가이드 지침 작성 및 개정, 도서관 간 협력 등을 논의하고 실제 운영에 반영한다. 또한 민관협치를 통해 꾸준한 지원과 관심을 유지하며, 지역 공공도서관과의 연계 시스템을 잘 활용하고 있다. 그 결과 수형자의 재범사례를 줄이는데 기여하고 있다. 본 연구를 통해, 교정시설도서관 서비스에 관한 행정적인 개선 방향을 세 가지로 제안하였다. 첫째, 교정시설도서관 서비스 가이드라인이나 가이드북 제작과 배포, 둘째, 교정본부나 도서관협회 내에 교정시설도서관 전문조직 설치와 활동 강화, 셋째, 교정시설 내 법률도서관 운영을 제안하였다.
최근 ChatGPT 등 거대언어모델(Large Language Models)의 활용은 대화형상거래, 모바일금융 서비스 등 다양한 분야에서 사용이 증가하고 있다. 그러나 주로 기존 문서를 학습하여 만들어진 거대언어모델은 문서에 내재된 인간의 다양한 편향까지도 학습할 수 있다. 그럼에도 불구하고 거대언어모델에 편향과 차별의 양상에 대한 비교연구는 거의 이루어지지 않았다. 이에 본 연구의 목적은 거대언어모델안에 9가지 차별(Age, Disability status, Gender identity, Nationality, Physical appearance, Race ethnicity, Religion, Socio-economic status, Sexual orientation)의 존재유무 또는 그 정도를 점검하고 발전 방안을 제안하는 것이다. 이를 위해 차별 양상을 특정하기 위한 도구인 BBQ (Bias Benchmark for QA)를 활용하여 ChatGPT, GPT-3, Bing Chat 등 세가지 거대언어모델을 대상으로 비교하였다. 평가 결과 거대언어모델에 적지 않은 차별적 답변이 관찰되었으며, 그 양상은 거대언어모델에 따라 차이가 있었다. 특히 성차별, 인종차별, 경제적 불평등 등 전통적인 인공지능 윤리 이슈가 아닌 노인차별, 장애인차별에서 문제점이 노출되어, 인공지능 윤리의 새로운 관점을 찾을 수 있었다. 비교 결과를 기반으로 추후 거대언어모델의 보완 및 발전 방안에 대해 기술하였다.
군용 웨어러블 어플리케이션은 기존에는 상상할 수 없었던 개인 상태 점검 및 모니터링을 가능케 함으로써 큰 주목을 받고 있다. 그 중에서도 인간의 동작 상태를 인식하기 위한 기술은 개별 병력의 운용 현황 및 이동 상태를 즉각적으로 수집하여 능동적인 병력 관장을 허용한다는 점에서 그 필요성이 매우 높다. 본 논문에서는 군용 웨어러블 어플리케이션 연구의 일환으로 전투 상황 중의 군인이 어떤 환경에서 어떤 동작을 수행하고 있는지에 대한 정보를 취득하는 발목형 웨어러블 디바이스를 제안한다. 실제상황을 가정했을 때, 군인의 상지는 상황에 대한 변동성에 쉽게 노출되므로 지면과 상시 상호작용하고 있는 발목 부근에 측정 모듈을 부착한다. 측정 데이터는 각 동작 중의 3축 가속도 및 3축 각속도로 이들은 인간이 설정한 알고리즘으로는 해석이 불가능하다는 특징이 있다. 본 논문에서는 이러한 동적 데이터를 활용해 인간의 행동양식을 파악하기 위해 데이터의 이동 양상을 모델링하는 과정을 소개한다. 데이터로부터 추출되는 특징은 총 네 가지로 (최댓값, 최솟값, 평균, 표준편차) 딥러닝 모델의 인풋으로 활용돼 총 여덟 종류의 주요 군사 동작(Sitting, Standing, Walking, Running, Ascending, Descending, Low Crawl, High Crawl)을 분류하는데 활용된다. 그 결과, 임의의 시험 상황에 대해 95.16%의 정확도로 군인의 이동 현황을 파악해낼 수 있었다. 본 연구는 웨어러블 기술 및 인공지능을 융합하여 군용 어플리케이션으로 확장될 동작 인식의 새로운 접근 방식을 제안했다는 점에서 의미가 크다.
세계적인 물동량의 증가와 함께 물류기업들은 원가 절감을 위해 화물을 운송하는 선박의 대형화와 항만의 양적화 장비의 고효율화 그리고 육상에서의 운송장비 역시 무인화 전동화가 되는 추세이다. 우리나라 해군 항만 역시 세계적인 추세와 같은 상황에 직면해있다. 과거 FF나 PCC, 참수리 등의 중소형 함정은 내구연한으로 퇴역하고 있으며 그 자리를 KDX, FFG, LST-II 등 대형 함정으로 대체되고 있으며 특히 독도함과 차기 경항공모함과 같은 대형 함정 역시 준비되고 있다. 해군 함정은 일반 상선과는 달리 주기적인 점검과 예방 정비가 필요하여 정비창과 같은 수리부두가 운영되고 있다. 해군 정비창에서는 주로 트레일러, 트럭, 트럭형 크레인을 주로 사용하여 함정 중량물 양적하 작업을 진행 중에 있으며 민간에서 행하는 자동화 및 무인화 장비의 적용이나 개발은 미비하며 자체 개선 사례 역시 매우 미약한 실정이다. 본 연구에서는 해군함정의 중량품 정비품 이송, 보관 및 하역 등의 물류체계에 관한 연구를 통하여, 군 물류체계의 효율화를 행하고자 한다.
근래 산업은 기계 자동화로 변화하고 있는 추세이며, 선박도 센서를 통해 기기 정보를 디지털 정보로 얻는다. 하지만 선박은 기기상태 점검을 위해 선원들이 정해진 시간마다 기관실을 순찰하며 기기들의 정보를 아날로그 게이지를 통해 확인하는데, 이는 순찰 중에 선원에게 발생할 수 있는 모든 안전 위험은 물론 시간과 기회비용 또한 소모된다. 자율이동로봇을 이용한 기관실 순찰 방법은 선원의 안전 위험은 물론 시간과 기회비용도 소모되지 않기 때문에 해결책으로 활발히 연구 중이다. 자율이동로봇을 이용한 아날로그 게이지 판독은 로봇이 게이지를 인식하기 위한 디지털화가 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 이미지 처리를 이용하였다. 아날로그 게이지 이미지는 이미지 전처리를 통해 노이즈 제거 및 특징을 부각 시켰다. 이미지 전처리를 완료한 이미지는 이미지 처리를 통해 아날로그 게이지의 중심점, 지침점, 최소값 및 최대값을 검출하였다. 이 점들을 연결한 직선을 통해 최소값부터 최대값까지의 각도 및 최소값부터 지침점까지의 각도를 획득하였다. 각도는 수식을 통해 현재 아날로그 게이지가 나타내고 있는 값을 디지털화하여 나타내었다. 실험을 통해 이미지 처리를 통한 아날로그 게이지의 디지털화가 잘되어 게이지의 현재 지시값을 근사하게 나타냄을 확인할 수 있었다. 본 알고리즘을 순찰로봇에 적용한다면 기관실 순찰을 위한 선원의 안전 위험 및 시간과 기회비용까지 보전 할 수 있을 것으로 사료된다.
정보통신의 발달과 스마트 기기의 발전 및 보급 향상은 관광 형태의 변화를 야기하였고, 이후 스마트 관광이라는 개념이 등장하였다. 이에 스마트 관광 정책 및 설문에 관한 연구가 진행되고 있으나 애플리케이션 리뷰에 관한 연구는 미비한 편이다. 본 연구는 구글 플레이 스토어 내 스마트 관광 분야의 대표적인 애플리케이션인 트립어드바이저 애플리케이션 리뷰 데이터를 수집하여 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 토픽 모델링을 통해 사용 용도와 사용자 만족을 파악하고자 한다. 분석 결과 4개의 토픽이 도출되었으며 2개의 토픽에서는 긍정적인 평가를 나머지 2개의 토픽에서는 부정적인 평가를 하고 있었다. 사용자들은 해당 애플리케이션의 숙박 및 관광 명소 추천 시스템에 만족하고 있음을 알 수 있었으며 검색 시 설정한 필터가 적용되지 않거나 업데이트 후 리뷰가 게시되지 않음에 불편을 겪고 있음을 알 수 있었다. 이에 다양한 추천 카테고리를 애플리케이션에 추가하여 사용자에게 다양한 경험을 제공하는 것이 만족도 향상에 도움이 될 것으로 기대된다. 또한 필터 기능을 포함한 애플리케이션 문제를 파악하여 애플리케이션 환경 점검과 해당 기능 오류 개선을 한다면 사용자 만족도를 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
급격한 도시화로 인한 지하의 무분별한 개발은 기존 지하매설물의 점검과 교체 그리고 새로운 지하시설물 설치에 지연을 일으키고 있다. 최근에는 체계화된 시스템을 도입하여 지하시설물을 관리하고 있지만, 실제 시공은 현장 여건에 따라서 설계 도면과 다르게 진행되기 때문에 기존 지하매설물의 부정확한 위치 정보로 사고가 끊임없이 발생하고 있다. 한편, 전기비저항 탐사는 전극을 지반에 관입시켜 전극 간 전위차로 지반의 전기저항을 측정하는 방식이며, 비파괴 물리탐사 기법으로서 널리 이용되고 있다. 그리고 다수의 전극 쌍을 이용하여 복잡한 지하 구조를 영상화하고, 딥러닝 알고리즘을 활용한 데이터 해석 기술들이 비약적으로 발전하였지만, 아직 지하매설물의 기하학적 조건에 따른 전기저항 변화를 정량적으로 평가한 기초적인 연구로서는 진행된 바가 없다. 본 연구에서는 전극과 지하매설물의 기하학적 매개 변수 해석을 통해서 전기저항 변화를 평가하였다. 먼저, 이론식과 수치 해석의 전기저항값 차이가 작게 나타난 정량화된 메쉬를 적용하여 3차원 전기저항 수치 해석 모듈을 개발하고, 매설물의 깊이, 크기, 그리고 전극과 매설물 간 이격거리에 따른 매개 변수 해석을 통해서 정상 직류 상태에서 전기저항 변화를 정량적으로 비교하였다. 전기저항은 매설물이 얕은 깊이에 위치하고, 크기가 크고, 전극과의 이격거리가 가까울수록 높게 측정되었다. 추가적으로 전극과 지하매설물 주변에 형성된 전위 및 전류밀도 분포를 분석하여 터미널 전극 주변에서 측정된 전기저항을 고찰하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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