해양사고에서 선박간의 충돌사고가 많은 부분을 차지하고 있으며, 상당수가 인적오류에 의해 발생되고 있다. 본 논문에서는 선박에서 항해사의 안전운항을 효과적으로 지원하고 충돌사고를 방지하기 위해 다중선박의 충돌 위험도를 추정하는 알고리즘을 개발하였다. 선박 충돌위험도 추정 알고리즘은 선박들의 항행정보로서 AIS 정보를 사용하고 퍼지 이론을 이용하여 충돌위험도를 계산한다. 지난 연구에서는 고안된 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 울산항 해상교통관제(VTS) 센터로부터 실제 울산항에서 운행된 선박들의 AIS데이터를 수집하였고, 이를 기반으로 검증 시뮬레이션을 수행한 바 있다. 본 논문에서는 선박 충돌위험도 추정 알고리즘을 좀더 정밀하게 검증하기 위해 실제 해상충돌사고 데이터에 적용해 보고자 하였다. 이를 위해, 2009년 부산항에서 발생한 석유제품 운반선과 화물선간의 충돌사고에 대한 AIS 데이터를 수집하였고 이를 이용하여 선박운항 시뮬레이터 기반 재생 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션 결과, 실제 사고 상황에 적용할 경우 충돌 사고가 일어나기 전에 충돌 위험을 표시하여 충돌사고를 경고할 수 있음을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 이상기후 및 기후변화에 따른 태풍, 집중호우 등으로 발생할 수 있는 피해들을 대비하고 상황에 맞는 대응을 위한 침수분석을 하였다. 연구대상지역은 낙동강의 지류인 남강유역에 대하여 국 내외 홍수위험지도 작성에 널리 이용되고 있는 FLUMEN 모형을 적용한 하도 및 제내지의 2차원 침수해석을 실시하였다. ArcView에 의해 지형을 $5m{\times}5m$의 수치표고모형을 생성하여 하천의 수리 수문특성 분석 및 침수지역 식별의 정확성을 최대한 확보할 수 있도록 하였다. 침수 모의 결과 1구역에 163.3 ha, 2구역에 227.7ha 그리고 3구역은 59.9 ha의 침수가 발생한 것으로 모의되었다.
본 연구에서는 민감한 개인정보의 유출과 남용 위험이 높아지고 있는 상황에서 정확한 개인정보 탐지 및 비식별화의 효율을 높이기 위해 개인정보 항목에 특화된 개체명 체계를 개발하였다. 개인정보 태그셋이 주석된 대화 데이터 4,981세트를 구축하고, 생성 AI 모델을 활용하여 개인정보 개체명 탐지 실험을 수행하였다. 실험을 위해 최적의 프롬프트를 설계하여 퓨샷러닝(few-shot learning)을 통해 탐지 결과를 평가하였다. 구축한 데이터셋과 영어 기반의 개인정보 주석 데이터셋을 비교 분석한 결과 고유식별번호 항목에 대해 본 연구에서 구축한 데이터셋에서 더 높은 탐지 성능이 나타났으며, 이를 통해 데이터셋의 필요성과 우수성을 입증하였다.
국내외적으로 급변하는 인터넷 시대에 생활함에 따라 의료, 금융, 서비스 분야 등에서 대용량 정보가 이용된다. 이에 따라 병원, 기관 등 의료 기관에서의 시스템에서도 개인 정보의 유출 및 외부 침입으로 개인 정보 침해가 발생된다. 의료 기관의 개인건강의료정보의 정보보호 및 개인 프라이버시 보호를 위해 국내외 의료 기관에서는 국가별로 제시한 정책, 법령 기준에 따라 비식별화 처리 기술을 이용하고 있다. 기존 국내외 프라이버시 제도, 법령 등을 비교하여 국내에서 미흡했던 익명화와 가명화 기술 및 대상 데이터 항목에 대해 보다 발전되고 우수한 기술 및 대상을 도출하기 위해 비교 분석한다. 의료 개인정보에 대한 비식별화 처리 기술은 국외 기관인 미국 NIST 및 영국 ICO에서 제시한 국가정보보호를 위한 비식별화 기술에 비해 국내에서는 산학연의 각 기관 및 업체 등에서 자율적으로 비식별화 기술을 채용하고 있는 제약적인 상황이며 국내의 기술은 익명화 기술인 데이터 마스킹이나 삭제 기술의 수준이 되고 있는 실정이다. 국내 개인건강정보의 이용을 활성화하기 위해 재식별화 위험도를 줄인 비식별화 기술인 암호화와 확장성 퍼징 기술을 새롭게 제안하고자 한다.
카메라나 레이더에 비해 높은 인지 성능을 제공하는 라이다 센서는 높은 가격으로 의해 ADAS나 자율주행에 적용되기 어려웠으나, 최근 가격이 빠르게 낮아지고 있어 라이다를 활용한 기존 자율주행 기능 개선에 관한 기대가 높아지고 있다. 레벨3 자율주행자동차의 경우, 센서의 결함 또는 한계 등 인지시스템에 위험한 상황이 발생했을 때 운전자에게 수동모드로의 제어권 전환을 요청하며, 만약 이러한 요청에도 운전자가 반응하지 않을 경우 MRM 즉 최소위험기동을 구현하여야 한다. 본 연구에서는 이러한 배경을 바탕으로 인지 시스템에서 생기는 위험으로 인해 LKS의 정상작동이 힘든 경우에 대한, 라이다 기반의 MRM 알고리즘을 개발하였다. 본 논문의 LKS MRM 기술은 라이다에서 수집된 포인트 클라우드 데이터를 기반으로 객체 군집화를 통해 전방에 있는 차량의 이동 경로를 생성하고, 이를 자차량의 목표 경로점으로 변환하여, 카메라 기반의 LKS가 정상 작동을 할 수 없는 경우 라이다 기반의 경로 추종제어를 통해 최소위험기동을 수행한다. 제안된 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 HAZOP 기법을 사용하여 위험원을 식별하였고 이를 바탕으로 검증용 시나리오 3가지를 도출하여, 뵨 연구에서 구축한 시뮬레이션 환경에서 알고리즘 검증을 수행하였다. 그 결과 본 연구에서 제안한 라이다 기반 LKS MRM 알고리즘이 여러 가능한 인지시스템의 위험 상황에 대해 차선이탈을 방지하고 이를 통해 교통사고를 방지하는 것을 확인할 수 있었다.
해상교통환경에서 선박간 근접사고(Near-miss)는 양 선박이 충돌 위험코스로 서로 근접하여 충돌에 임박한 상황으로 실제 충돌은 발생되지 않은 사고를 말한다. 본 연구에서는 통항 선박들간 근접사고 산출을 위해 선박 범퍼 영역모델을 활용한 근접사고 판별식과 선박 위치 클러스터링을 통해 해역의 근접사고 산출 모듈을 제안하고자 한다. 제안된 근접사고 산출 모듈을 완도해역 통항선박 항적데이터에 적용하여 선종, 항행속력 및 조우방향 등 선박 항해 위험 요인을 평가하고자 한다.
해상 물동량의 증가와 해양레저의 활성화로 국내 연안의 해양사고 위험은 더욱 증가하고 있다. 본 논문은 해상에서 이동하는 선박을 기준으로 근접하는 선박에 대한 충돌가능성이 있는 최단 근접 거리 및 최단 근접 거리까지 소요되는 시간을 산출하여 위험반경에 진입 시 경고하여 충돌을 예방할 수 있는 시스템을 제안한다. 주변 선박의 AIS 정보를 활용하여 최단 근접 거리 및 이 상황에 도달하는 데 소요되는 시간을 벡터 해석을 통해 유도하고 이를 스마트폰 앱 초기 버전단계로 구현하였다.
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 안전 실험실 관리 시스템에 대해 연구한다. 이를 위해 시약장 내부 환경을 감지하기 위해 다중센서를 적용한다. 또한 이와 같은 시약장이 다수 설치되어 있는 실험실에 대하여 관리자의 히스토리 분석 기반의 자동제어 알고리즘을 적용한 안전관리 시스템을 연구한다.
우리나라 연안에서 육지와 섬 사이를 연결하는 해상교량은 계속해서 건설하고 있는 추세이며 해상교량이 선박의 안전한 운항에 새로운 위험요소로 대두되고 있다. 반면에 내항여객선 선장 및 항해사는 무중 레이더만 믿고 항해하여야 하나, 레이더가 해상교량의 주경간 항로와 해상교량 건너편 상황을 탐지하기 어렵다는 레이더의 한계를 인식하지 못하고, 경험과 관행에 의해 무리하게 선박을 운항하고 있다고 판단된다. 이 글은 목포지방해양안전심판원의 관할해역에서 발생한 여객선 비금농협카페리호가 신안1교의 교각과 접촉한 사건의 개요와 원인을 살펴보고, 레이더에 의해 해상교량의 주경간 항로를 식별할 수 있는 대책마련의 필요성, 선박의 해상교량 통항을 위한 최소 가시거리 인식 필요성, 해상교량 주변에 피항지 지정 및 관리, 내항여객선의 VHF청취능력 개선, VTS센터와 한국해운조합 운항관리실의 업무협력 강화, 연안 여객선의 안전문화 정착 필요성, GPS Plotter 과신 주의 등의 교훈 및 개선사항을 제시하고 있다.
최근 펫팸족(Pet-Family)과 같이 반려동물을 가족처럼 생각하는 가구가 증가하면서 반려동물 시장이 크게 성장하고 있다. 이러한 이유로 본 논문에서는 반려동물의 객체 식별을 통한 객체 분할과 신체 좌표추정에 기반을 둔 반려동물의 행동 분류 방법을 제안한다. 이 방법은 CCTV를 통해 반려동물 영상 데이터를 수집한다. 수집된 영상 데이터는 반려동물의 인스턴스 분할을 위해 Mask R-CNN(Region Convolutional Neural Networks) 모델을 적용하고, DeepLabCut 모델을 통해 추정된 신체 좌푯값을 도출한다. 이 결과로 도출된 영상 데이터와 추정된 신체 좌표 값은 CNN(Convolutional Neural Networks)-LSTM(Long Short-Term Memory) 모델을 적용하여 행동을 분류한다. 본 모델을 바탕으로 행동을 분석 및 분류하여, 반려동물의 위험 상황과 돌발 행동에 대한 올바른 대처를 제공할 수 있는 기반을 제공할 것이라 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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