송전선로 현장에서는 2017년도부터 송전선로 순시 점검에 드론을 활용하기 시작했다. 전력연구원의 송전선로 드론점검 시범적용을 시작으로 현재 4개 지역본부에서 전력연구원이 개발한 송전선로 드론순시 점검기술을 현장에서 사용 중에 있다. 현재 점검드론 지상관제시스템을 활용하여 드론은 자동비행하고 광학줌 카메라와 열화상카메라의 짐벌은 현장작업자가 수동으로 조종하여 송전선을 촬영하는 체계로 운영되고 있다. 송전선로 드론점검은 작업자가 접근하기 어려운 지역, 예를 들면, 강횡단지역, 해월구간, 산간지역 등에 위치한 송전선로가 그 주요대상이다. 특히 산간지역의 경우, 점검드론과 지상관제시스템 사이에 장애물이 많고 철탑 구조물이 전파간섭을 일으켜 간헐적으로 통신장애가 일어나곤 한다. 이런 통신장애는 계획된 경로로 비행하는 점검드론의 자동비행에는 영향이 없지만, 카메라 짐벌의 제어에는 영향을 주어 제어불능 상태로 되는 경우가 있다. 또한, 카메라 짐벌의 제어가 원활하더라도 통신장애로 인해 발생하는 간헐적 영상 끊김 현상은 현장작업자가 점검대상을 잃어 카메라 짐벌 조정을 불가능하게 한다. 그러므로 본 논문에서는 간헐적 짐벌제어 끊김이나 영상 끊김 현상이 발생하더라도 지속적으로 송전선을 점검할 수 있도록 하기 위하여 딥러닝 기반 영상인식을 통해 송전선을 자동으로 추적하는 카메라 짐벌을 개발하여 현장 시험한 결과를 소개하고자 한다.
보건산업 관련 클러스터는 거시적으로 국가경제를 향상시킬 수 있으며, 미시적으로 개별기업의 성장 및 발전에 기여할 수 있다고 볼 수 있다. 이러한 이유로 인해서, 국내의 보건산업 클러스터들은 광교, 대덕, 원주, 송도를 중심으로 높은 부가가치를 창출할 수 있는 원동력의 역할을 수행하기 위해서 형성되어 왔다. 본 연구는 지식을 기반으로 고부가가치를 창출할 수 있는 광교, 대덕, 원주, 송도 지역의 보건산업 클러스터에 위치한 156개의 기업들을 대상으로, R&D 자원, 정책지원, 외부 R&D 협력이 어떠한 구조적 관계를 형성하여 기업의 성과에 영향을 미치는가를 규명하고자 하였다. 실증분석 결과를 살펴보면, R&D 자원이 운영성과에 미치는 영향에 관한 연구가설을 제외한 모든 가설들이 통계적으로 유의적인 영향이 있는 것으로 나타났다. 즉, R&D 자원이 정책지원과 R&D 협력에 각각 긍정적인 영향을 미치고 있는 것으로 나타났으며, 정책지원과 R&D 협력이 운영성과에 미치는 긍정적인 영향도 도출되었고, 정책지원이 R&D 협력에 미치는 긍정적이며 유의적인 영향도 발견되었다. 연구결과를 토대로, 기업의 운영성과를 향상시키기 위해서 보건산업 관련 클러스터내에 존재하는 기업들에게 정책지원과 R&D 협력은 중요한 요소로서 인식될 수 있음을 시사하고 있다. 본 연구는 국가경제의 발전을 도모할 수 있는 보건산업과 관련한 기업들을 대상으로 연구를 수행하였다는 점에서 그 의의를 찾을 수 있다.
일부 네거리나 혼잡도로에서 특정 시간대에 행인이 많고 도로가 막혀서 발생하는 교통사고가 적지 않다. 특히 인근에 학교교차로가 있어 바쁜 시간에 학생들의 교통안전을 지키는 것이 중요하다. 과거에는 교통 신호등을 설 계 했을 때 행인의 안전성을 고려하지 않고 자동차 인식과 교통 최적화에 대하여 연구 했다. 행인, 특히 학생들의 안전을 확보하는 전제에서 가능한 한 도로의 소통을 유지하는 것이 본 연구의 중점적인 연구 방향이다. 본 연구는 사람, 오토바이, 자전거, 자동차, 버스의 식별문제를 중점적으로 연구할 것이다. 조사와 비교를 통해 본 연구는 YOLO v4 네트워크로 목표물의 위치와 수량을 식별하는 것을 제시한다. YOLO v4는 작은 목표물의 식별 능력이 강하고 정밀도가 높으며 처리속도가 빠르다는 특징을 가지고 있으며, 데이터 수집 대상을 설정하여 이미지 집합을 훈련하고 테스트 한다. 움직이는 영상에서 목표물의 정확도, 실수율과 누락율에 대한 통계를 사용하여, 본 연구에서 훈련된 네트워크는 움직이는 이미지 속의 사람, 오토바이, 자전거, 자동차와 버스를 정확하게 식별 할 수 있다.
RFID (Radio Frequency IDentification)는 유비쿼터스 환경에서 바코드를 대체하여 유용하게 사용될 하나의 차세대 자동식별 기술을 말한다. RFID 시스템은 기본적으로 태그(Tag)와 태그 인식을 위한 리더 (Reader) 그리고 태그에 대한 정보를 저장하고 있는 백-엔드-데이터베이스(Back-End-Database)로 구성된다. 최근 휴대폰이나 PDA(Personal Digital Assistants)에 모바일 리더 기능을 장착한 모바일 리더를 이용한 RFID 서비스가 급증하고 있으나 이러한 환경에서 안전한 기법에 대한 연구는 아직까지 미흡하다. 기존에 존재하는 고정형 리더를 이용한 기법들을 모바일 리더를 이용한 환경에 적용하기에는 추가적으로 고려해야할 요소들이 존재한다. 모바일 리더 환경에서는 기기의 분실이 쉽고 또한 통신 장애 및 통신 범위 초과와 같은 이유로 백-엔드-데이터베이스와 항상 신뢰하여 연결될 수 없기 때문에 이러한 추가적인 문제들을 고려한 안전한 기법에 대한 연구가 필요하다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최근 Han 등이 백-엔드-데이터베이스가 없는 환경에서 RFID 상호 인증 프로토콜을 제안하였다. 하지만 Han 등의 기법은 도청, 스푸핑, 재생 공격을 통한 태그 위치 추적이 가능하다. 또한 저가 기반의 수동형 태그에 부적절하게 많은 통신량을 요구한다. 따라서 본 논문에서는 Han 등의 기법의 취약성을 분석하고 안전성과 효율성 측면에서 향상된 온라인 백-엔드-데이터베이스가 없는 환경에서 RFID 상호 인증 프로토콜을 제안한다.
동해항은 주거 생활권인 송정동, 북평동과 매우 인접한 거리에 위치하고 있으며 송정동에는 총 21,179세대, 북평동에는 5,754세대가 거주하고 있다. 동해항에서 처리되는 주요화물은 석회석, 시멘트, 무연탄, 유연탄 등으로 분진성이라는 특성을 갖는다. 따라서 동해항 운영으로 인해 산화물 분진, 미세먼지 등 대기오염물질이 발생하여 확산되는 과정에서 인근 주거지역에 심각한 대기공해를 유발하고 있다. 이는 주민들의 생활과 건강에 악영향을 미치고 있으며, 배후 주거지에 거주하는 주민들은 동해항을 혐오시설로 인식하고 있는 실정이다. 현재 동해항에서는 항만산업에 기인한 미세먼지 배출량을 저감하기 위한 목적으로 장기적인 관점에서 항만 인프라와 장비운영 환경을 개선하고자 단계적인 접근을 하고 있으나 항만 인근지역의 대기공해에 대한 개선효과가 점진적으로 나타나기까지 오랜 시간이 소요될 것으로 판단된다. 본 연구에서는 단기적인 관점에서 항만 인근지역 주민들이 상시적으로 체감할 수 있는 미세먼지 농도 관리가 실현될 수 있도록 주간, 야간 및 계절주기에 따른 동해항 주변지역의 미세먼지 농도추이, 미세먼지 확산 패턴, 고농도의 미세먼지가 발생하는 공간분포를 풍향, 풍속 변수를 고려하여 분석하였다. 현재 추진되고 있는 미세먼지 저감 장기계획과 더불어 동해항 배후 주거권역에 대한 미세먼지 확산 영향권과 오염도 분석결과를 기반으로 주간, 야간 및 계절 주기에 따른 상시적 미세먼지 농도관리가 병행된다면 더욱 효과적인 대기질 관리가 가능할 것으로 판단된다.
최근 AI 스피커 시장의 규모가 급속도 커지면서 AI 스피커의 다양한 활용 가능성이 크게 주목받고 있다. 소비자들이 다양한 채널을 통해 제품을 사용한 경험을 표현하고 공유하는 환경을 만들어 졌고, 그로 인하여 소비자가 제품을 이용한 경험에 대한 다양하고 솔직한 생각을 남긴 리뷰들의 양이 방대해졌는데, 이러한 리뷰데이터는 소비자의 생각을 분석하는 데에 매우 유용하다고 할 수 있다. 본 연구에서는 이 리뷰데이터를 활용하여 AI 스피커 지속적인 사용에 영향을 미치는 요인에 대하여 분석하고자 하였다. 무엇보다 선행연구를 통하여 도출된 AI 사용의도에 영향을 미치는 7가지 요인들이 실제로 소비자들이 남기는 리뷰에서도 나타나는 요인인지를 확인하고자 하였다. 이를 위해, Amazon.com의 아마존 에코 제품에 대한 고객 리뷰데이터를 기반으로 하여 텍스트마이닝과 사회관계망 분석을 활용하여 분석하였다. 리뷰데이터를 긍정리뷰와 부정리뷰로 분류하고 전처리하여 도출된 단어들 간 연결성을 중심으로 AI 스피커의 지속적인 사용에 영향을 미치는 요인을 분류하고자 연결 중심성 분석을 하였으며, 이를 통해 연결성의 위치가 비슷한 단어들 간 분류를 하기 위하여 CONCOR 분석을 하였다. 긍정 리뷰 연구 결과, 소비자들은 AI 스피커 지속적 사용에 영향을 미치는 요인으로 의인화와 친밀성을 가장 중요하게 보았다. 이 두 요인들은 다른 요인들과도 강한 연결 관계를 보여주었고, 선행연구에서 도출된 요인 외에 연결성도 중요한 요인임을 도출하였다. 또한 추가적으로 부정적인 리뷰 분석 결과, 인식오류와 호환성이 AI 스피커 사용에 있어서 소비자들에게 부정적인 영향을 주는 주요 요인들로 도출되었다. 이러한 연구 결과를 토대로 본 연구에서는 소비자들이 아마존 에코 제품을 지속적으로 사용하게 하는 구체적인 방법에 대하여 제시하고자 한다.
본 연구는 최근 이동권 개선을 위해 교통약자들을 중심으로 이용되고 있는 전동 이동 보조기기의 안전 경로를 제공하는 서비스를 개발하고 평가하였다. 부산광역시에 거주하는 교통약자들과 관련 기관 종사자(부산광역시 내 장애인 자립 생활센터, 장애인 협회 정회원, 전동 이동 보조기기 수리기사, 활동 보조사)들과의 설문을 통해 전동 이동 보조기기의 이동에 영향을 미치는 13종의 요인을 도출하였다. 각각의 요인들에 안전성 점수를 부여하고 현장에서 수집된 데이터로 객체 인식 AI 모델을 학습시켜 해당 요인들을 판별한 후, 최적경로 탐색 알고리즘을 통해 전동 이동 보조기기 경로 안내 서비스를 개발하였다. 동일한 출도착 경로를 대상으로 T-map에서 제공하는 일반 경로와 본 연구의 추천 경로를 비교한 결과, 일반 경로에서는 전동 이동 보조기기의 주행에 방해가 되거나 승차감을 불편하게 하는 장애물이 많았고 가파른 경사로 인해 이동이 불편했지만, 본 연구의 추천 경로에서는 상대적으로 장애물이 적었고 경사도 완만하여 전동 이동 보조기기의 주행에 무리가 없었다. 향후 연구에서는 전동 이동 보조기기 이용자의 실시간 위치를 기반으로 경로 안내 서비스를 구현하고 다수의 이용자를 대상으로 현장 실증테스트를 진행하여 사회적 수용성 평가 및 검증을 수행할 필요가 있다.
최근 4차 산업혁명의 핵심기술인 드론의 도입으로 학교 교육 현장에서는 드론을 활용한 다양한 융합교육이 진행되고 있다. 특히 자유학기제 수업 및 진로탐색과 연계하여 드론 이론 및 실습 교육을 진행하고 있다. 드론융합 교육프로그램은 단순 시연 실습교육 보다 학습자의 만족도가 높고 직접적인 실습 경험으로 인하여 학습효과가 높게 나타나고 있다. 그러나 다수의 학습자를 상대로 실습교육을 진행하고 있어 한정된 장소에서의 다중드론 비행에 제약 및 학습자 통제가 불가능한 실정이다. 본 논문에서는 학교에서 다중드론 교육 운영 시 교수자가 다수의 드론을 실시간 감시하고 드론 간의 충돌을 사전에 학습자에게 인식시켜 실시간으로 다수의 드론 감시가 가능한 감시시스템을 제안하였다. 실험에서 사용된 통신 모듈은 Murata LoRa에 GPS를 탑재하였고, 실시간으로 수신된 위치 데이터를 기반으로 모니터링이 가능하도록 서버와 클라이언트를 구성하였다. 개방형 공간에서 제안한 시스템의 성능을 평가하였으며, 약 120m 거리까지 통신 신호가 양호함을 확인하였다. 즉 240m 범위 안에서 25대의 교육용 드론의 제어가 가능하고, 교수자가 모니터링할 수 있음을 확인하였다.
최근 우리나라에서 농업용수의 다원적 기능에 대한 공감대가 형성되고 작물생육에 필요한 관개용수로만 인식되던 농업용수의 개념이 농촌생활환경개선을 포함하는 다양한 지역용수로의 포괄적 개념으로 전환되고 있다. 농업용수는 식량생산 이외의 효용을 위한 다원적 기능을 가지며 농촌지역의 각종 생산활동과 생활조건의 유지개선을 위한 농업용수의 다원적 기능에 관한 관심이 증가하는 추세이다. 농업용수에서 발생하는 회귀수는 유역의 용수공급계획, 하천 유황의 예측, 관개용수 사용량 결정, 하천 건전화 방지, 수생생태계 보호 및 생물 다양성 확보 등 농업용수의 효율적 사용 및 환경생태유지를 위해 매우 중요한 역할을 하고 있다. 농업용수 회귀수량은 농업용수 중 하천으로 회귀하는 수량을 의미한다. 본류의 생태 유량 확보에 농업용수 회귀 수량이 기여하고 있으며 본류 하천의 환경 보전 기능을 하고 있다. 또한, 수생태계 보호 및 생물 다양성 확보 등 환경 생태 유지에 매우 중요한 역할을 하고 있다. 하지만 농업용수 회귀수량이 하천 수생태에 미치는 영향 분석 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구의 목적은 대사 저수지 유역을 대상으로 농업용수 회귀 수량이 하류 하천 수생태에 미치는 영향을 정량적으로 평가하고자 한다. 본 연구에서는 회귀 수량은 관개용수량, 배수량, 침투량, 담수심 등 물수지 항목을 논물수지 모형에 적용하여 산정하였으며, 하류 하천의 생태유량 산정을 위해 대사저수지 하류에 위치한 생물측정망 자료를 통해 대표 어종을 선정하였다. PHABSIM 모형을 이용해 모의 대상 지역 특성 자료 및 인근 소하천 생물측정망 자료를 바탕으로 HSI 기반 대표 어종 서식처 환경에서 최적 생태유량을 산정하였다. 이를 통해 추정된 농업용수 회귀 수량에 따른 필요 유량이 어류 서식환경에 미치는 영향을 평가하였다. 본 연구 결과 대사저수지 하류 하천에서 농업용수 회귀수량이 차지하고 있는 기여도 큰 것으로 분석되었으며, 최적 생태유량과 비교한 결과 농업용수 회귀수량이 수생태(어류)에 미치는 영향이 큰 것으로 나타났다. 따라서 농업용수 회귀수량은 하류 하천의 하천유지수량뿐만 아니라 하천 환경생태유지에도 매우 중요한 역할을 하고 있음을 알 수 있다.
온라인 쇼핑은 디지털전환(Digital transformation) 수요 및 COVID-19 대유행에 따른 사회적 거리두기 이슈 등에 해결책으로 도소매 서비스 분야의 선두에서 전체 시장을 변화시키고 빠르게 성장해왔다. 온라인 쇼핑 산업의 중심에서 다수를 이루고 있는 소상공인도 이러한 문제를 극복하고 지속적인 성장을 위하여, 정책의 변화 및 시장 동향 정보를 수집하여 마케팅 등 영업 활동에 활용하고 있으나, 한정된 자원과 경쟁 여건에서 본연의 사업에 더욱 밀착된 객관적이고 정제된 정보를 또한 필요로 하고 있다. 이에 본 논문에서는 디지털 전환의 핵심 기술인 빅데이터 정보 수집 및 분석을 통하여 대표적인 온라인 쇼핑몰인 네이버 스마트스토어의 상품 분류, 판매 동향, 소비자 선호도 및 리뷰 정보에서 핵심 변수를 선정하여, 등급별 영향도 및 경쟁자 비교 분석 및 온라인 쇼핑몰 사업 지속성 평가에 활용하는 방안을 마련하여 제안하고자 한다. 빅데이터 기반으로 소상공인이 경쟁자 또는 우수사업자를 벤치마킹하고, 시장의 트렌드 및 소비자 성향을 확인할 수 있다면, 본인의 영업 수준 및 위치를 명확하게 인식하고, 더욱 높은 경쟁력을 확보하기 위하여 자발적으로 노력할 것이다. 아울러 온라인 쇼핑몰 사업자의 지속 가능한 성장을 지표로 확인할 수 있다면, 한 단계 향상된 측정 방안을 보유하게 되므로 더욱 효율적인 정책의 수립 및 리스크관리를 기대할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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