• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.317-318
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• 2022

전(全)세계적인 탈탄소화에 따라 그린에너지로의 전환 가속화를 위한 디지털트윈을 활용한 최적화 및 생산성 향상 모색하고 있으며, 주요국은 미래 핵심기술로 디지털트윈을 선정하여 선박 및 해양에너지 운용 최적화를 위한 SW 개발 등 경쟁이 가속화 되고 있음. 국제적으로 탄소 배출량에 대한 규제 강화로 선박의 운영비용 절감 및 조선 산업의 경쟁력 강화를 위해서는 선박의 탄소배출량 사전 예측 및 탄소저감 운항 솔루션을 위한 선제적 대응이 필요함. 이를 위해 선박해양시스템의 탄소 투명성 확보를 지원하는 개방형 디지털 플랫폼 기술 개발 및 환경 구축에 대한 기획을 수행하였음

• 우주기술과 응용
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• 제3권3호
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• pp.213-228
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• 2023

무인 탐사로버는 지구가 아닌 타 행성체에서 인간을 대신해 광물자원의 조사와 채굴 또는 여러 가지 과학 미션을 진행하는 도구로써 사용되고 있다. 최근에는 미국이 아닌 일본, 인도, 중국 등 여러 국가에서 우주개발을 위한 무인 행성 탐사로버의 개발을 시도하거나 실제 타 행성체에서 주행에 성공하는 사례가 생기며 우주로 향한 개발열풍이 가속화되고 있다. 하지만 여전히 행성을 탐사하기 위한 무인 로버의 개발과 운용은 천문학적인 비용이 수반되는 위험도가 높은 계획이며, 국가나 정부차원의 주도가 아닌 대학 또는 기업에서 독자적으로 개발을 시도하기에는 현실적인 제약이 크게 따른다. 본 논문에서는 기존의 큐브위성의 개념과 정의를 계승한 큐브로버와 (초)소형 로버의 최근 개발동향을 소개하고 큐브로버 개발의 필요성과 함께 현재 진행되고 있는 행성탐사 사례를 들어 큐브로버의 가능성과 기대사항을 소개하고자 한다.

• 우주기술과 응용
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• 제3권3호
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• pp.229-238
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• 2023

위성에서 나오는 자기잡음(magnetic noise)을 줄이는 것은 위성탐사에서 자력계의 성능을 향상시키는 중요한 방법 중의 하나이다. 자기잡음(magnetic noise)를 줄이는 방법 중의 하나가 위성에서 붐(boom)을 길게 뽑아내는 것이나, 이것은 높은 비용과 위성 운용 난이도 측면에서 선호하지 않는 방법이다. 그래서 많은 경우, 자기장 데이터 산출 후에 측정 데이터 세트에서 위성 플랫폼의 자기 간섭을 제거하는 것이 널리 사용된다. 본 연구에서는 붐 없이 태양전지판에 2개 그리고 본체 1개씩 각각 설치된 자력계(magnetometer)에서 관측한 자기잡음(magnetic noise)을 제거하는 알고리즘을 소개하고자 한다.

• 한국항행학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.519-527
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• 2023

공중발사는 전투기 등 항공기에서 발사되는 방식으로, 비용 절감 및 발사 시 환경/날씨 영향을 적게 받는 등 다양한 이점이 있다. 그러나 현재 국내 개발된 공중발사 기반 위성 발사체는 없다. 해외 민간 업체와 다양한 국가에서 운용/ 개발 중인 공중 발사 기반의 위성발사체 및 위성 요격 미사일을 살펴봄으로써 국내 연구/개발의 필요성을 확인하였다. 위성발사체 설계 및 발사 플랫폼 별 개발 방안 등 다양한 연구가 국내 산학위주로 수행된 것을 확인했다. 항공기가 고고도, 고속, 고자세각으로 상승 기동할 때 공중 발사되는 상방발사 기술 개발 방안을 제시하였다. 이때, 안전 분리 검증을 위한 풍동 시험에 대하여 소개한다. 분리 안정성 확보를 위한 풍동 시험 중 하나인 drop test 수행을 위해 새로운 개념의 시험장을 제안하였다.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제18권1호
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• pp.88-98
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• 2024

본 논문에서는 디지털 지형 고도 데이터를 이용한 자동 지형 추종 시뮬레이터를 제안하였다. ATF Simulator는 Flight Simulator, Radar Simulator, TFC Simulator로 구성하였다. 지형 추종에 필요한 지형 정보로 디지털 지형 고도 데이터와 디지털 지형 고도 데이터를 이용하여 생성한 레이다 스캔 데이터를 활용하였다. ATF Simulator는 디지털 지형 고도 데이터를 이용하는 Passive mode, 레이다 스캔 데이터를 이용하는 Active mode, 두 가지 모두 이용하는 Hybrid mode로 세 가지 운용모드를 제공한다. LabVIEW 개발 환경과 MATLAB App Designer 개발 환경을 통해 지형 추종 시스템 개발에 소요되는 비용 및 시간을 줄일 수 있는 ATF Simulator를 개발하였으며 기능요구사항을 충족하는지 확인하여 검증하였다.

• 융합보안논문지
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• 제23권4호
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• pp.81-92
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• 2023

현재 우리 군은 다가오는 인구절벽에 대비하기 위해 인공지능(AI) 기반의 과학기술강군 육성을 목표 국방혁신 4.0을 추진중에 있다. 특히 북한의 도발위협이 높아지는 현시점에 우리 군은 첨단기술을 활용한 과학화경계시스템 도입을 통해 병력절감을 도모하고 있다. 하지만 우리 군의 통합 전투능력을 보장하기 위한 핵심 기반통신체계인 전술정보통신체계(TICN)의 경우 전송 대역폭이 좁아 영상정보 송수신이 원활하지 않을뿐더러 보안 및 난청지역 발생 등의 이유로 평시 과학화경계시스템의 기반 네트워크로 활용하기에는 일부 제한적이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문은 2017년부터 국내에서 무료로 활용할 수 있게 된 TVWS 기반의 무선네트워크 구축 기술을 활용해 TVWS 기반 과학화경계시스템 구축방안을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 TVWS 기반 과학화경계시스템의 경우 기존의 유선네트워크 기반의 과학화경계시스템과 비교해 작전공백 최소화, 구축비용 절감, 설치 및 운용의 탄력성 측면에서 다양한 장점을 가진다.

• 한국지식정보기술학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.11-23
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• 2018

본 연구에서는 스마트폰의 확산에 가장 주요한 요인이며 다양한 기능성 편의를 제공하는 앱을 구매하는 채널인 앱 마켓을 선택하는 요인을 합리적인 선택 이론 관점을 도입하여 실증적으로 밝혀내었다. 281건의 설문 결과 분석을 통해, 이익의 관점에서 사용편의성과 구조적 보장이 앱 마켓 선택에 유의미한 영향을 주는 것으로 검증 되었다. 반면, 고객신뢰, 정보 품질, 마켓 이미지는 앱마켓 선택에 유의미한 영향을 주지 못하는 것으로 파악되었다. 특히, 국내 앱마켓 플랫폼 제공자(KT, LG U+)의 경우, 해외 앱마켓 플랫폼사업자(구글)에 비해, 고객센터 운용, 피해보상 규정 등 구조적 보장 측면에서 우위에 있는 것으로 보인다. 하지만, 구글 앱 마켓의 경우는 모든 안드로이드 폰에 사전 설치되어 통신사 별로 타 앱마켓을 이용하기 위해 추가적으로 설치해야하는 불편함이 없어 국내 제공자보다 사용자 편의성에서 우위에 있다고 판단된다. 이는 국내 앱마켓 플랫폼사업자에게만 불리하게 작용하고 있어, 정책적 해결점 마련이 필요하다. 사업자비용의 관점에서는 금전적인 전환 비용과 비금전적인 전환 비용 모두 앱 마켓 선택에 유의미한 영향을 주는 것으로 나타났다. 특히, 비금전적인 전환 비용은 국내 앱마켓 플랫폼사업자에게 부정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 이는 국내 앱마켓의 서비스 기대 수준이 낮다고 인식되어 있고, 신규 사용자가 사용하기 위해 회원 가입 등 소요되는 시간적 비용요소가 크다고 인지되어 있다고 설명될 수 있다. 국내 앱 마켓 사업의 활성화를 위해 개선이 필요한 항목으로 보인다. 본 연구를 통해 기존 대부분의 연구들이 앱 선택 요인에만 집중되었다는 한계를 극복하고 앱 마켓 선택 요인을 밝혀내었다는데 본 연구의 의의가 있다고 볼 수 있겠다.

• 대한환경공학회지
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• 제28권10호
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• pp.1016-1023
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• 2006

기존의 밸트프레스 탈수장치로부터 생산되는 탈수 케이크의 함수율이 75 wt% 이상으로 매우 높아 탈수 케이크 처리에 있어 경제적, 환경적 측면에서의 한계를 내포하고 있다. 이를 극복하기 위한 방안으로 구축된 열 탈수장치를 슬러지 처리 현장에 설치하여 밸트프레스 탈수장치와 탈수성능을 서로 비교함으로서 열 탈수장치의 적용성을 평가하였다. 이를 위해 우선 정수 슬러지에 대한 탈수특성을 월별로 분석하였다. 1년 중 갈수기의 슬러지에는 유기물 함량이 높아 탈수가 어려운 반면 우수기의 슬러지는 유기물 함량이 낮아 탈수가 잘 되었다. 이와 같은 슬러지의 탈수 특성을 바탕으로 1년 동안 두 장치에 대한 슬러지의 탈수 특성을 비교한 결과, 갈수기의 슬러지에 대하여 열 탈수로 생산한 탈수 케이크 함수율은 $41.6{\sim}48.3$ wt%, 기계식 벨트프레스에 의해서는 $71{\sim}84$ wt%, 우수기의 경우 열 탈수에 의해 생산된 탈수 케이크 함수율은 $34{\sim}37.7$ wt%, 기계식 벨트프레스에 의해서는 $57{\sim}70$ wt%로 나타났다. 열탈수에 의한 함수율 저감이 현격하게 나타나는 것을 파악하였다. 탈수 케이크 함수율 저감에 따른 케이크 처리량 감소 등을 고려하여 두 장치에 대한 경제성을 평가한 결과 열 탈수의 비용 지수를 100으로 하였을 때 벨트프레스는 121, 즉 열 탈수는 벨트프레스에 비하여 설치 및 운용적인 측면에서 약 20% 이상 경제적인 효과 있는 것으로 분석되었으며, 필터프레스의 경우 11%, 데칸터의 경우 24% 경제적 이점이 있는 것으로 평가되었다. 결론적으로 열 탈수장치는 저 함수율 탈수 케이크를 생산할 수 있을 뿐만 아니라 장치 운용 비용이 저렴한 시스템으로 평가되었다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제50권4호
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• pp.82-103
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• 2017

일제강점기 고건축물 보존수리 공사에 관한 공사비를 운용하는 시스템은 크게 둘로 나뉜다. 고건축물의 소유권에 따라 보존비 공사와 보존비보조공사로 구분된다. 보존비 공사는 관유 건축물, 즉 조선총독부가 소유권과 관리권을 갖는 고건축물에 대한 보존 수리를 의미하며, 보존비보조공사는 사찰 등의 개인이 소유권을 가지고 있는 사유 건축물의 보존수리를 의미한다. 관유 건축물 보존수리의 경우, 조선총독부가 주체가 되어 보존수리를 시행하였으므로 예산집행과 관리감독의 주체가 동일하다. 왕릉 및 유물, 구 관청, 향교, 일부 서원 등이 여기에 속한다. 반면 사유 건축물의 보존수리는 사유재산을 대상으로 하는 만큼 조선총독부는 보존수리의 허가에 대한 권한이 있을 뿐이다. 소유자 측에서 보존수리를 요청하면 조선총독부는 보존수리비를 지원할지 결정하고 이를 관리 감독하는 역할을 하게 된다. 사찰이 소유하는 불당 및 탑, 그리고 개인 및 문중이 소유하는 사원 및 사당이 여기에 해당한다. 따라서 관유 고건축물은 조선총독부의 예산 안에서 지출되므로 보존비 공사로 분류되고, 사유 고건축물은 조선총독부의 보존보조비 예산 안에서 지출되므로 보존비보조공사로 분류된다. 보존비공사와 보존비보조공사는 주체가 다르므로 공사시행 절차에서 다소 차이가 드러난다. 제출하는 서류의 종류, 현장감독의 역할 등 행정 절차상의 차이가 두드러진다. 이러한 양분된 시스템은 일제강점기 내내 개선되지 않은 채로 남게 된다. 조선총독부는 식민지 정부였으므로 일본 정부의 영향을 많이 받았다. 일본은 대부분의 건축 문화재가 사찰과 신사 소유였고, 관유 건축문화재가 거의 없었으므로 조선총독부와는 달리 일원화된 체제였다. 조선총독부의 고적 및 유적 관련 시스템은 당시 한국의 정황에 맞게 형성되기보다 일본의 영향 하에서 형성되었다. 따라서 문화재 보존수리 비용의 양분된 체계 속에서도 조선총독부는 뚜렷한 해결방식을 제시하지 못하였다. 이는 당시 식민지 정부인 조선총독부의 한계가 보이는 부분이라 할 수 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.23-31
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• 2020

본 연구는 철도표면상에 발생하는 노후 현상 중 하나인 결함 검출을 위해 학습데이터를 생성함으로써 결함 검출 모델에서 더 높은 점수를 얻기 위해 진행되었다. 철도표면에서 결함은 선로결속장치 및 선로와 차량의 마찰 등 다양한 원인에 의해 발생하고 선로 파손 등의 사고를 유발할 수 있기 때문에 결함에 대한 철도 유지관리가 필요 하다. 그래서 철도 유지관리의 자동화 및 비용절감을 위해 철도 표면 영상에 영상처리 또는 기계학습을 활용한 결함 검출 및 검사에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 일반적으로 영상 처리 분석기법 및 기계학습 기술의 성능은 데이터의 수량과 품질에 의존한다. 그렇기 때문에 일부 연구는 일반적이고 다양한 철도표면영상의 데이터베이스를 확보하기위해 등간격으로 선로표면을 촬영하는 장치 또는 탑재된 차량이 필요로 하였다. 본연구는 이러한 기계적인 영상획득 장치의 운용비용을 감소시키고 보완하기 위해 대표적인 영상생성관련 딥러닝 모델인 생성적 적대적 네트워크의 기본 구성에서 여러 관련연구에서 제시된 방법을 응용, 결함이 있는 철도 표면 재생성모델을 구성하여, 전용 데이터베이스가 구축되지 않은 철도 표면 영상에 대해서도 결함 검출을 진행할 수 있도록 하였다. 구성한 모델은 상이한 철도 표면 텍스처들을 반영한 철도 표면 생성을 학습하고 여러 임의의 결함의 위치에 대한 Ground-Truth들을 만족하는 다양한 결함을 재 생성하도록 설계하였다. 재생성된 철도 표면의 영상들을 결함 검출 딥러닝 모델에 학습데이터로 사용한다. 재생성모델의 유효성을 검증하기 위해 철도표면데이터를 3가지의 하위집합으로 군집화 하여 하나의 집합세트를 원본 영상으로 정의하고, 다른 두개의 나머지 하위집합들의 몇가지의 선로표면영상을 텍스처 영상으로 사용하여 새로운 철도 표면 영상을 생성한다. 그리고 결함 검출 모델에서 학습데이터로 생성된 새로운 철도 표면 영상을 사용하였을 때와, 생성된 철도 표면 영상이 없는 원본 영상을 사용하였을 때를 나누어 검증한다. 앞서 분류했던 하위집합들 중에서 원본영상으로 사용된 집합세트를 제외한 두 개의 하위집합들은 각각의 환경에서 학습된 결함 검출 모델에서 검증하여 출력인 픽셀단위 분류지도 영상을 얻는다. 이 픽셀단위 분류지도영상들과 실제 결함의 위치에 대한 원본결함 지도(Ground-Truth)들의 IoU(Intersection over Union) 및 F1-score로 평가하여 성능을 계산하였다. 결과적으로 두개의 하위집합의 텍스처 영상을 이용한 재생성된 학습데이터를 학습한 결함 검출모델의 점수는 원본 영상만을 학습하였을 때의 점수보다 약 IoU 및 F1-score가 10~15% 증가하였다. 이는 전용 학습 데이터가 구축되지 않은 철도표면 영상에 대해서도 기존 데이터를 이용하여 결함 검출이 상당히 가능함을 증명하는 것이다.