현재 도난방지를 위해 사용되는 방법은 Key를 이용한 방법, 원격 도어락과 차량 경보를 이용한 방법 등이 있다. 이 방법들은 차량의 Key를 분실할 경우 차량의 도난을 방지함에 있어 어려움이 있다. 그래서 본 논문에서는 Smart Device 와 CAN 통신을 이용한 차량 도난 방지 시스템에 대하여 제안한다. CAN의 차량 식별자 고유ID를 Head Unit에 보내고, Smart Phone을 통해 수신된 식별자 ID를 비교하여 동일한 ID 일 때 차량의 ACC(Accessory)를 on/off 하여 차량의 시동을 걸 수 있다.
제안기법은 도래하는 클라우드 환경에서 원격의료 시스템을 위한 PACS에서 전송되는 의료정보의 정형데이터와 비정형 데이터의 안전한 전달을 위해 제안한다. 정형데이터는 의료영상과 같은 민감한 데이터로 AES암호화해 전달하고 비정형데이터는 의료이미지의 일부에서 비식별화를위해 암호화된 모자이크 비식별화기법을 이용해 전달한다. 암호화키의 안전성 평가를 위해 사이즈를 증가해가며 실험한 결과 128비트의 크기가 196, 256의크기로 암호화해도 128키와 큰 차이를 보이지 않음을 증명하였다.
다양한 비행환경에서 장시간 체공하며 원격 조종되는 무인항공기에서 추진시스템을 신뢰성 있게 운영하는 것은 매우 중요하다. 스마트 무인기의 수직 이착륙 및 전진 비행에 사용 되는 터보축엔진의 정확한 손상진단은 신뢰성과 이용률을 향상시킬 수 있을 것이다. 본 연구에서는 엔진 측정 파라미터들의 변화로부터 퍼지이론을 적용하여 손상된 구성품을 식별한 후 훈련된 신경망 알고리즘을 식별된 손상 패턴에 적용 손상된 양을 정확히 진단할 수 있는 방법을 새로이 제안하였다. 제안된 진단방법은 단일손상은 물론 다중손상도 진단할 수 있다.
해양환경 및 해양생태계를 파괴하고 해양사고의 원인이 되는 해양쓰레기는 매년 늘어나고 있으나 그 중 해양침적쓰레기는 해저에 위치해 있어 파악과 수거에 어려움이 있다. 이에 효율적인 수거와 분포량 파악을 위해 수중촬영 이미지를 이용하여 폐그물과 폐밧줄을 대상으로 딥러닝 기반의 의미론적 분할을 실험하였다. 분할에는 최신 딥러닝 기법인 high-resolution network (HRNet)을 사용하고 최적화 알고리즘(optimizer) 별 성능 비교를 하였다. 분할 결과 그물에서는 adaptive moment estimation (Adam), Momentum, stochastic gradient descent(SGD) 순으로 F1 score=(86.46%, 86.20%, 85.29%), IoU=(76.15%, 75.74%, 74.36%) 이며, 밧줄은 F1 score=(80.49%, 80.48%, 77.86%), IoU=(67.35%, 67.33%, 63.75%)로 그물과 밧줄에서 모두 Adam의 결과가 가장 높게 나타났다. 연구 결과를 통해 optimizer 별 분할 성능 평가와 최신 딥러닝 기법의 해양침적쓰레기 분할에 대한 가능성을 확인하였다. 이에 따라 수중촬영 이미지를 통한 해양침적쓰레기 식별에 최신 딥러닝 기법을 적용시킴으로써 육안을 통한 식별보다 정확하고 효율적인 식별을 통해 해양침적쓰레기의 분포량 산정에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.
최근 클라우드에 원격 저장된 데이터의 무결성 검증을 위해 제 3의 감사자에게 감사 임무를 위탁할 수 있는 다양한 공공 감사 기법이 제안되었으며, 검증 효율성을 높이기 위해 위탁받은 다중 감사 임무를 한 번에 수행할 수 있는 일괄 감사 기법 또한 제안되었다. 하지만 하나의 데이터라도 손상된 경우 일괄 감사의 검증은 실패하게 되고 포함된 모든 감사 임무를 다시 개별적으로 수행해야 한다는 문제점을 가진다. 일괄 감사는 여러 사용자의 데이터 인증자들이 복잡하게 합쳐져 있으므로 일괄 감사가 실패하는 경우 손상된 데이터를 식별하는 것은 매우 어려운 문제이다. 본 논문에서는 프라이버시 보존 가능한 공공 감사 기법인 Wang 등의 기법을 다중 클라우드의 다중 사용자에 대한 일괄 감사가 가능하도록 확장하고, 다중 클라우드 중에서 단일 클라우드의 데이터만 손상된 경우 해당 클라우드를 식별할 수 있는 기법을 제안한다.
UAV (unmanned aerial vehicles)을 지칭하는 드론 관련 산업은 기존의 원격조종 무선모형 항공기 수준에서 벗어나 급속도로 발전하고 있으며, 현재는 자동화와 클라우드 네트워크 기술을 접목시키면서 새로운 산업으로 성장해가는 상황이다. 최근 무인 항공기의 능력은 폭발물 및 기타 위험 물질 운반 등 공공 안전에 대한 심각한 위협을 가져올 수 있으며, 불법 드론에 의한 이러한 위험을 감소시키기 위해, 음향 특징 추출 및 분류 기술에 의하여 이들 불법 드론을 탐지할 필요가 있다. 본 논문에서는 고조파 특징 추출 방법(HLA)에 의한 음향 특징벡터 추출 방법을 소개한다. HLA에 기초한 특징 벡터 추출 방법은 음향 데이터의 보다 특징적인 특성을 추출하여 무인 항공기 음향을 식별할 수 있게 한다. 실외 환경에 존재하는 음향의 식별성능을 평가하기 위해 여러 사물 및 실제 드론의 음향을 비교 분석 하였으며, 각 음원에 대한 시뮬레이션으로 드론 및 기타의 음향을 분류하였다.
해안 및 항만에 설치되는 항로표지 시설에 3색 LED를 적용하여 야간에 식별을 용이하게 하는 감성적 시각의 조명과 항만 진입등의 점멸제어 방식에 대하여 연구하였다. 항만 양측에 홍등, 백등의 항로표지를 주변의 조명과 차별화하여 식별을 쉽게 하였고, GPS에 의한 시각동기와 타이머를 통하여 항만 진입등을 좌우 및 일렬순차 점등으로 동기시키는 통합형 콘트롤러를 설계하였다. LED에 의한 AtoN(Aids to Navigation) 시설을 높이에 따른 층별 색상으로 조화시키고 감성조명으로 표현하여 항해사의 표지식별에 대한 혼란을 방지하며 야간항만의 경관을 미화시키는 효과를 얻었다. 또한 선박의 항만진입을 인도하는 메시지를 전달하는 모르스 부호 발광의 기능을 부가적으로 구현하였다. 등명기는 반영구적인 고휘도 LED로 대체되므로써 수명과 소비전력에 대한 효율성을 증대하였다.
최근 기후변화와 여름철 고온 등으로 인한 녹조현상, 각종 사고로 인한 화학물질 및 유류 유출 등 수질오염과 관련된 사회적 관심이 높아지고 있다. 특히, 화학사고로 인한 유해화학물질 유출은 접촉시 인체에 악영향을 끼치며, 대기 수질 토양을 오염시키고 주변 농작물의 변색이나 괴사를 유발하는 등 발생 시 적절한 조치와 대응이 필요하다. 환경부에서는 유해화학물질 유출사고로 인한 국민건강 및 환경상의 위해를 예방하기 위해 화학물질관리법과 화학물질 등록 및 평가에 관한 법률을 제정하여 유해화학물질을 관리하고 사고에 대응하고 있다. 그러나, 화학사고 발생 시 현장인력에 의존해 공장 인근의 먼지, 악취 등을 감시하거나 화학물질의 유출이 우려되는 곳에 제한적으로 검출센서를 설치해 사고를 감시하고 있으나 미설치 지역에 대한 능동적 탐지가 어렵고, 공간적 분포 탐지가 불가능하여 초동 대응에 한계가 있다. 한편 최근 초분광 영상을 활용하여 물질 고유의 특성을 분석함으로써 토지피복, 식생, 수질 등의 식별에 활용되고 있어 화학물질 감지 가능성도 보여주고 있다. 하지만, 초분광 센서를 활용한 하천의 화학물질 감지를 위한 연구는 아직 미비한 실정이다. 이에 본 연구에서는 우선 유해화학물질의 일종인 황산, 염화티오닐, 톨루엔을 대상으로 지점 분광복사계로 촬영하여 각각의 화학물질이 갖는 분광특성을 수집하여 초분광 영상으로 상호 구분이 가능한 지 확인하고자 하였다. 이상치 검출 및 신뢰도 높은 자료를 구축하기 위해 다회 반복촬영하였으며 반사도의 표준화를 위해 백색판을 동시에 측정하고 이를 정규화하여 분광 라이브러리를 구축한 결과, 대상 화학물질 별 식별이 가능하다는 결과를 도출하였다. 이러한 가능성에 기반하여 추가적인 유해화학물질 분광 라이브러리 데이터베이스를 구축하면, 사고물질의 식별 및 농도를 즉각적으로 확인하고 실시간 모니터링에 적용하여 신속하게 화학사고 발생여부 감지 및 대응에 활용될 것으로 기대한다.
최근 실험실에서 사용하는 시약장은 IoT 기반 다양한 센서들을 활용하여 내부 환경을 실시간으로 측정하고 사용자들에게 서비스를 제공한다. 센서 데이터를 수집한 후 서버 내에서 위험상황을 식별하고 기기들에게 동작 명령을 전송하게 된다. 이와 같은 중앙 집중형 관리시스템은 여러 대의 시약장에서 측정되는 센서 데이터들을 전송받고 처리하게 될 경우 시약장의 수가 증가할 때마다 데이터 처리 속도가 점차 증가하게 되는 문제가 발생할 수 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 중앙 집중형이 아닌 분산 환경에서 시약장 내부 환경을 분석하여 위험상황의 식별 및 기기 제어를 수행할 수 있는 분산 제어가 가능한 분산 IoT 센서 기반 실험실 안전관리 시스템에 대해 연구한다. 이와 같이 분산형 제어가 가능한 센서 모듈을 이용한 시약장 내부 환경 제어 통해 위험상황에 대한 식별 및 대처를 자동으로 진행함으로써 기존의 시약장과 실험실을 관리하는 시스템들보다 신속한 대처 및 안전관리가 이루어졌음을 확인하였다.
최근 기후변화와 여름철 고온 등으로 인한 녹조현상, 화학물질 및 유류 유출 등 화학사고로 인한 하천의 수질오염과 관련된 사회적 관심이 높아지고 있다. 특히, 화학사고로 인한 유해화학물질 유출은 인체에 접촉 시 악영향을 끼치며, 대기·수질·토양을 오염시키고 주변 농작물의 변색이나 괴사를 유발하는 등의 피해를 야기하기 때문에 적절한 조치와 대응이 필요하다. 환경부에서는 유해화학물질 유출사고로 인한 국민건강 및 환경상의 위해를 예방하기 위해 화학물질관리법과 화학물질 등록 및 평가에 관한 법률을 제정하여 유해화학물질을 관리하고 화학사고에 대응하고 있다. 그러나, 화학사고 발생 시 공장 인근의 먼지, 악취 등을 감시하기 위해 현장인력에 의존하거나 화학물질의 유출이 우려되는 곳에 제한적으로 검출센서를 설치해 사고를 감시하고 있어 검출센서 미설치 지역에 대한 능동적 탐지가 어렵고, 화학물질의 공간적 분포 탐지가 불가능하여 초동 대응에 한계가 있다. 한편 최근 초분광 영상을 활용하여 물질 고유의 분광특성을 분석함으로써 토지피복, 식생, 수질 등의 식별에 활용되고 있다. 따라서 초분광 센서를 활용한 화학물질 감지 가능성도 보여주고 있지만, 초분광 센서를 활용한 하천의 화학물질 감지를 위한 연구는 미비한 실정이다. 이에 본 연구에서는 유해화학물질 18종을 대상으로 초분광 영상을 이용한 상호 구분이 가능한 지 확인하고자 해당 유해화학물질의 초분광 영상을 촬영하여 분광라이브러리를 구축하였다. 또한 물질별 특성을 보이는 분광밴드의 범위를 지정해 특성 분광라이브러리를 구축하였으며, 해당 과정에 대한 표준 및 절차를 제시하였다. 본 연구에서 제시한 절차에 따라 18종의 유해화학물질 분광라이브러리와 특성 분광라이브러리를 구축한 결과, 유해화학물질의 식별 가능성을 확인하였다. 향후 연구를 통해 유해화학물질 분광라이브러리 데이터베이스를 확대하고, 실시간 모니터링에 적용할 경우 신속한 화학사고 발생여부 감지 및 대응에 활용할 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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