• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권1호
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• pp.9-16
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• 2023

로봇은 군사 분야로까지 활용 범위를 넓히며 다가올 미래전에서 감시경계, 적군 탐지 등 중요한 임무를 맡게 될 것으로 전망된다. 군집 로봇은 다수라는 장점으로 단일 로봇이 수행하기 어렵거나 오랜 시간이 소요된 임무를 보다 효율적으로 수행할 수 있다. 상호 간 인지 및 협업이 필수인 군집 로봇은 방대한 데이터를 주고 받으며, 이로 인해 SW의 검증이 점점 더 어려워지고 있다. 임무 검증의 신뢰성을 높이기 위해 사용하는 Hardware-in-the-loop simulation은 복잡한 군집 로봇의 SW 검증을 가능하게 하나, HILS 장치와 시뮬레이터 간 주고 받는 검증 데이터의 양이 검증 대상 시스템 수에 따라 기하급수적으로 증가하여 통신 과부하가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 군집 로봇의 임무 검증에서 발생하는 통신 과부하 문제를 해소하기 위해 디지털 트윈 기반의 통신 최적화 기법을 제안한다. 제안하는 Digital Twin based Multi HILS Framework 하에서 Network DT은 Network Controller 알고리즘을 통해 임무 시나리오에 따라 각 로봇에게 네트워크 자원을 효율적으로 할당할 수 있으며, 군집에 참여하는 개별 로봇들이 요구하는 Sensor Generation Rate를 모두 만족시킬 수 있음을 확인하였다. 또한 데이터 전송에 대한 실험 결과 패킷 손실 비율을 기존 15.7%에서 약 0.2%로 감소시킬 수 있었다.

• 우주기술과 응용
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• 제1권3호
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• pp.319-336
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• 2021

본문은 과학관측임무 초소형위성인 SNIPE(Scale magNetospheric and Ionospheric Plasma Experiment)의 시제인증모델(EQM)에 대한 발사환경시험 수행 결과 및 이를 통해 얻을 수 있는 신뢰성 있는 초소형위성 개발 방향에 대해 논한다. SNIPE는 우주기상관측을 포함한 다양한 탑재체를 지닌 6U급 초소형위성으로 4기가 편대비행을 하며 임무를 수행한다. 다수의 비행모델 제작 전 시제인증모델을 통해 먼저 설계 및 제작의 유용성을 검증하고자 하였다. 시제인증모델의 발사환경시험은 2019년 1차 시험이 수행되었고, 여기서 발견된 일부 문제점을 교정하여 2021년에 2차 시험을 수행함으로써 모든 문제가 해결되었음을 확인할 수 있었다. 두 차례의 시험에서 특이할 점은 1차 시험의 발사관과 2차 시험의 발사관이 다르다는 점인데, 1차 시험용 발사관과 달리 2차 시험의 발사관은 내부의 초소형위성을 고정하는 기능이 있어서 내부 초소형위성이 실제 받는 구조적 하중이 1차 시험에 비해 훨씬 경감되었다는 점이다. 본 논문은 두 시험의 결과로 나타난 특징을 분석하고, 차후 여타 초소형위성의 구조 설계에 반영할 수 있는 지침들을 제시하였다.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제39권1호
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• pp.52-62
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• 2022

소변검사 전 냉/해동 반복과 해동 과정에 따라 대표적인 임상 화학검사 측정값의 변화를 확인함으로써 소변검사의 안정성과 품질 개선방안을 모색하고자 하였다. 조사 대상자는 모두 건강한 남성 10명이었으며 이들의 소변 검체를 이용하여 냉/해동 안정성(freeze and thaw stability) 실험을 진행하였다. Micro-albumin과 Amylase의 경우 시간이 경과 됨에 따라 37℃에서는 통계적 유의성은 없었으나, 42℃와 60℃에서는 시간의 경과에 따른 결과가 통계적으로 유의한 변동이 있었고, BUN, Creatinine, Uric acid와 Glucose에서는 통계적으로 유의한 변동이 있었다. Long term의 안정성 결과, 7일이 지난 후에는 Glucose의 변이는 증가하였고, 60℃에서는 Amylase가 감소하는 양상을 보였다. Glucose와 Amylase의 경우 시간의 경과에 따른 결과가 통계적으로 유의한 변동이 있었다. 신뢰성 있는 검사결과를 얻기 위해서는 소변 시료의 채취, 보관 및 저장 등을 비롯한 요검사의 정확한 표준화가 필요하며 생체 물질별 안정성 확보를 위한 조건들의 체계적 연구가 필요하다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.149-155
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• 2023

태양광 발전은 신재생에너지 중 가장 친숙한 발전시설로 약 10여 년 전부터 보급이 확대되기 시작해 현재 시점에서는 시스템의 유지보수관리에 대한 해결 및 기술에 관한 관심이 높아지고 있다. 특히 태양광 발전시스템의 이상 유무 및 부품 교체시기 그리고 시스템의 종합효율을 최대화할 수 있는 대책이 필요하다. 태양광발전시스템의 한 요소인 PV 인버터는 전력용 스위칭 소자에 의존하는 전력변환 시스템으로 DC/DC 컨버터 및 DC-AC 인버터 구성에 따른 직류(DC-Link) 커패시터가 사용된다. 이러한 직류 커패시터 역시 장시간 사용에 따른 노후 및 열화로 인해 PV 인버터의 발전량 감소와 전력손실 그리고 고조파(THD, 교류출력전류 종합왜형률) 증가로 신재생에너지 설비를 통한 계통 안전성(Safety)에 영향을 미치는 요인으로 분석할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 태양광발전시스템에서 현재 운영 중인 직류 커패시터 용량 상태에 따른 PV 인버터 동작 특성을 고찰함과 동시에 신재생에너지 설비의 안전성 및 신뢰성을 확보할 수 있도록 연구내용을 제안하였다.

• 한국작물학회지
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• 제67권4호
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• pp.274-284
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• 2022

국내 환경에 적합한 케나프 육종을 위해선 비용, 정확도, 속도가 최적으로 설계된 정량적인 고속탐색법(high-throughput)에 기반한 표현형 분석법이 필요하다. 최근 UAV 기반의 원격탐사 기법의 발달로 노지에서 재배되는 작물의 생육인자들에 대한 대량 데이터를 저비용으로 신속하게 얻을 수 있으며 정확하게 분석하기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 국내에서 요구되는 케나프의 섬유와 가축 사료로서 육종을 위해 해당 목적과 부합한 케나프 높이를 주요 표현형 인자로 선정하여 UAV-RGB에 SfM 알고리즘 기반의 사진 측량 기술을 적용함으로 높이를 예측하고자 하였다. 기존 방법으로 예측한 작물 높이는 바람에 의한 작물의 흔들림으로 오차가 발생할 수 있으며 키가 2 m 이상 크게 자라 실측도 어려운 문제가 있다. 이러한 문제점을 해결하고자 바람에 흔들리지 않는 일정 높이를 가지는 고정 구조물을 설치하여 기준점을 이용한 모델식으로 기하 보정을 통해 높이 예측성능을 개선하였다. 그 결과 R²는 0.80으로 나타났으며, 보정 전(R² = 0.80, slope = 0.87, offset = -2.51) 보다 높은 신뢰성(R² = 0.80, slope = 0.94, offset = -1.62)을 확보하였다. 품종별로 생육단계에 따라 측정한 높이 지도를 통해 얻어진 케나프 키 정보는 품종 별로 유의미한 차이를 보임으로서 해당 방법으로 예측한 케나프 높이가 섬유와 가축 사료 목적의 육종 선발에 활용될 수 있을 것으로 판단하였다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제34권6호
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• pp.177-187
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• 2022

본 연구는 2020년 해양수산부에서 제시한 개정된 천해설계파 추산방법인 바람장을 이용하여 부산항 신항을 대상으로 태풍 내습 시 설계파를 추산하고 파랑 관측자료와의 검증을 통해서 신뢰할 수 있는 천해설계파 산출방법을 제안하였다. 부산항 신항에 영향을 미친 태풍에 대해서 현업에서 일반적으로 많이 사용하고 있는 태풍 바람장과 SWAN 수치모델을 이용하여 태풍파를 추산한 결과 태풍 KONG-REY(1825), MAYSAK(2009)을 제외하고 재현성이 불량한 것으로 나타났다. 특히 부산항 신항에 가장 크게 영향을 미쳤던 태풍 MAEMI(0314)의 경우 최대유의 파고가 파랑 관측치에 비해서 약 35.0% 작게 추산되었다. 이에 바람장을 보정한 방법과 Boussinesq 방정식 수치모델을 이용하는 방법을 각각 적용하여 태풍파 재현성 개선방안을 검토하였다. 검토결과 바람장을 보정한 경우는 바람장 보정전과 동일하게 재현성이 떨어지는 것으로 나타났으나, 바람장 자료와 SWAN 모델 실험결과 그리고 Bou ssinesq 수치모델을 연계하는 방법으로 태풍 MAEMI(0314) 내습 시 태풍파를 추산한 결과 파랑 관측치와 최대유의파고가 유사하게 나타나 재현성이 양호한 것으로 검토되었다.

• 생명과학회지
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• 제33권1호
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• pp.25-33
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• 2023

한국 전통 음식으로 알려진 김치의 발효는 다양한 미생물에 의해 일어나며, 주로 Leuconostoc 속, Weissella 속, Lactobacillus 속 유산균들이 관여한다. 또한 김치의 미생물 군집은 김치의 종류, 발효 조건, 재료 및 성분 등에 따라 분포와 차이가 다르게 나타난다. 본 연구는 중부지방(강원도, 경기도)과 남부지방 (전라도, 경상도) 김치에 대한 미생물 군집을 분석하기 위해 16S rRNA 유전자를 증폭하여 차세대 염기서열 분석법을 실시하였다. 모든 시료가 99% 이상의 Good's coverage of library를 보여 비교분석을 하는데 충분한 신뢰성을 얻었으며, α-diversity 분석에서 종 풍부도와 다양성은 시료 간 유의미한 차이가 나타나지 않았다. 중부지방과 남부지방 김치에 공통적으로 분포하고 있는 주요 세균 문은 Frimicutes 이었으며, 속 수준에서 Weissella kandleri 가 각 46.5%(중부지방), 30.8%(남부지방)로 가장 우점하였다. 마지막으로 중부지방과 남부지방의 미생물 군집을 대표하는 바이오마커를 확인하기 위해 LEfSe 분석을 실시한 결과, 중부지방에서 Leuconostocaceae (71.4%) 과, 남부지방에서 Lactobacillaceae (61.0%) 과가 통계적으로 유의미한 빈도 차이를 보였다. 따라서, 본 연구는 중부지방과 남부지방에서 나타나는 김치 미생물 군집의 분포와 차이를 규명하였으며, 이를 바탕으로 지역별 유사점과 차이점에 대한 미생물 군집의 분포를 연구하기 위한 과학적 기초자료를 제공할 것으로 예상된다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제9권1호
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• pp.33-39
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• 2023

고령화 사회로 인한 만성질환자의 증가로 그들의 질병 예방과 관리가 시급하다. 이러한 문제를 해결하기 위한 생체인증 방법과 원격의료시스템들이 소개되고 있으나 의료정보와 개인인증의 보안성 문제를 해결하는데에는 어려움이 있다. 스마트 헬스케어는 대상자의 개인 의료정보를 포함하고 있으므로 무엇보다 개인정보의 보안이 중요한 분야이다. 따라서 본 논문에서는 프라이빗 블록체인 환경에서 손목 밴드 형태의 스마트 웨어러블 디바이스 ECG와 얼굴 개인인증을 활용한 원격의료시스템을 제안하고자 한다. 이 시스템에서는 다양한 의료인과 전 지역 만성질환자를 대상으로 하였으며, 데이터의 무결성과 투명성을 높일 수 있는 프라이빗 블록체인을, 위변조가 어렵고 개인식별성이 높은 ECG와 얼굴인증을 활용하여 보안성과 신뢰성이 높일 수 있는 시스템을 구성하였다. 이를 통해 재가 만성질환자의 질병 예방과 건강관리에 힘써 만성질환 관리의 효율성을 높이는데 기여하고자 한다.

• 자원환경지질
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• 제56권2호
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• pp.115-123
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• 2023

본 연구는 Drost et al. (2018)이 제안한 LA-ICP-MS를 이용한 새로운 'image-mapping' in-situ U-Pb 연대측정법을 소개하고, 국내 전기고생대 조선누층군 시료를 대상으로 처음 적용하여 결정한 절대연대 결과 사례를 통해 이 방법의 특성과 활용성을 알리고자 한다. 탄산염광물을 대상으로 하는 'image-mapping' in-situ U-Pb 연대측정법은 미세조직 관찰을 기초로 미소영역의 'image-mapping' 법을 적용하여, 기존의 점 분석(spot analysis) in-situ 분석법과는 달리, 신뢰성 높은 절대연대를 결정할 수 있을 뿐 아니라, 생성 이후 일어난 복수의 지질학적 '사건' 절대연대도 결정할 수 있다. 막골층과 대기층 탄산염광물로부터 퇴적연대와 함께 복수의 퇴적 이후의 연대를 결정한 적용 사례에서 이를 확인하였다. 따라서 이 같은 'image-mapping' in-situ U-Pb 연대측정법이 전 지질시대에 걸쳐 다양한 지질학적 환경에서 존재하는 다양한 형태의 탄산염광물 절대연대 결정에 적용된다면, 새로운 지질학적 연대정보 확보가 가능할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.19-36
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• 2023

정보통신기술의 발전으로 인해 누구나 쉽게 정보를 생산, 유포할 수 있게 되면서, 이를 악용하여 의도적으로 유포하는 거짓 정보인 가짜뉴스가 새로운 문제로 대두되기 시작하였다. 초기에 텍스트 방식으로 주로 전파되던 가짜뉴스는 점차 진화하여 이제는 멀티미디어 형식으로 퍼지고 있다. 유튜브는 2005년에 설립된 이후 세계 최고의 동영상 플랫폼으로 성장하면서 전 세계 사람들이 대부분 이용하고 있다. 하지만 유튜브는 가짜뉴스가 퍼지는 주요 창구가 되며 사회적인 문제를 일으키고 있다. 유튜브의 가짜뉴스를 탐지하기 위하여 다양한 학자들이 연구를 진행해 왔다. 가짜뉴스 탐지 연구에는 콘텐츠 기반의 접근과 배경정보 기반의 접근이 존재하는데 기존 가짜뉴스 연구와 유튜브의 가짜뉴스 탐지 연구를 살펴보면 콘텐츠 기반의 접근이 다수를 차지하고 있다. 본 연구에서는 콘텐츠 기반의 가짜뉴스 탐지가 아닌 배경정보 기반의 가짜뉴스 탐지기법을 제안하는데, 그 중에서도 유튜브에서 제공하는 관련 동영상 정보를 활용하여 가짜뉴스를 탐지하는 방법을 제안하고자 한다. 구체적으로 관련 동영상에서 얻은 정보와 원본 동영상에서 얻은 정보를 임베딩 기술인 Doc2vec을 이용하여 벡터화 한 후, 딥러닝 네트워크인 합성곱 신경망(CNN)을 통하여 가짜뉴스를 판별하고자 하였다. 실증분석 결과 제안 기법은 기존의 콘텐츠 기반으로 유튜브 가짜뉴스를 탐지하는 접근에 비해 보다 우수한 예측 성능을 보임을 확인하였다. 이러한 본 연구의 제안 기법은 파급력이 높은 유튜브 상에서 유포되는 가짜뉴스의 전파를 사전에 예방함으로써, 우리사회를 보다 안전하고 신뢰할 수 있도록 만드는데 기여할 수 있을 것으로 기대한다.