본 논문에서는 산업 애플리케이션을 위한 5G Non-Public Network에서의 보안 이슈를 다룬다. 일반 대중에게 모바일 네트워크 서비스를 제공하는 공공 네트워크와는 달리, 5G Non-Public Network는 명확하게 정의된 사용자 조직이나 조직들의 그룹에게 5G 네트워크 서비스를 제공하며, 캠퍼스나 공장과 같이 사용자 조직이 지정한 영역 내에 구축된다. 본 논문의 주목적은 5G-ACIA (5G Alliance for Connected Industries and Automation)에서 제안한 네 가지 구축 모델에 따라 5G Non-Public Network가 이산 산업 및 공정 산업을 위하여 구축될 경우 고려되어야 할 보안 위협 및 잠재적 보안 요구사항을 도출하는 것이다. 본 논문의 범위를 명확하게 하기 위해 먼저 5G Non-Public Network에 적용할 보안 툴박스를 심층 방어 개념으로 표현한다. 일반적인 5G 이동통신 서비스와 관련된 보안 이슈는 본 논문의 범위에 포함되지 않는다. 그 다음, 산업 도메인에 5G-ACIA의 구축 모델을 적용할 때 고려해야 할 보안 이슈를 도출한다. 도출된 보안 이슈들은 세 가지 범주로 나뉘며 각각의 보안 이슈들은 개요, 보안 위협 및 잠재적 보안 요구사항의 순서로 서술된다.
본 연구의 목적은 대표적 점오염원인 석탄화력발전소의 대기오염방지시설을 개선했을 때 최대 착지 농도 및 주변지역의 대기오염도 변화를 파악하는데 있다. 대기오염방지시설 개선 전 후의 대기질을 예측 비교하여 시설의 개선 효과가 어느 정도인지를 분석하였다. 대기질 예측에는 바람장의 변화를 Puff의 이동으로 나타낼 수 있고, 비정상 상태를 구현 할 수 있는 대기오염확산모델인 CALPUFF 모델을 이용하였다. 화력발전소의 주요 대기오염배출 물질인 아황산가스($SO_2$), 이산화질소($NO_2$), 먼지($PM_{10}$) 항목을 예측 항목으로 선정하였다. 연구결과 $SO_2$, $NO_2$ 항목은 대기오염방지시설 개선으로 인하여 최대 착지지점 및 주변지역의 대기질 오염도 감소에 상당히 효과가 있는 것으로 분석되었다. $PM_{10}$ 항목의 경우에는 최대 착지지점에서는 오염도 감소 효과가 높으나, 석탄 화력발전소 주변지역의 대기오염도 감소 효과는 다소 낮게 분석되었다.
항공수심라이다[airborne bathymetric LiDAR (Light Detection And Ranging)] 시스템의 웨이브폼(waveform) 데이터는 기존의 이산반환(discrete-return) 데이터에 비해 정확도, 해상도, 신뢰도가 향상된 데이터를 제공하며, 사용자의 데이터 처리 통제력을 강화하며 반환신호에 대한 추가적인 정보 추출을 가능하게 한다. 웨이브폼 분해(waveform decomposition)는 수면과 해저 반사, 수중산란 및 각종 노이즈가 혼재되어 수신된 웨이브폼으로부터 각각의 에코(echo)를 분리하는 기술로, 지형 포인트 추출을 위해 선행되어야 하는 처리 과정이자 측량 성과를 좌우하는 주요 기술이다. 본 연구에서는 항공수심라이다 원시 데이터로부터의 포인트 추출 성능을 향상시키 위해 새로운 웨이브폼 분해 기술을 개발하였다. 기존의 웨이브폼 분해 기술들이 웨이브폼 피크(peak)들을 가우시안(Gaussian) 분해의 초기값으로 사용하여 분해된 에코의 개수와 분해 성능이 피크 탐지 결과에 좌우되는데 반해, 제안한 기술은 최초 피크들 외에 잠재적인 피크 후보들을 추정하여 추가함으로써, 분해 모델의 근사 정확도를 향상시켰다. 국내 개발된 항공수심라이다 장비인 씨호크(Seahawk)로부터 동해안에서 취득된 웨이브폼 데이터를 이용한 실험 결과, 가우시안 분해 방법 대비 제안한 방법의 모델 근사 적합도(RMSE 기준)가 약 37% 향상된 결과를 얻었다.
미래를 위협하는 요인의 하나로 이산화탄소 증가로 인한 지구온난화가 지적되고 있다. 각 나라들과 각 산업별로 이산화탄소 배출량을 줄이고자 하는 노력을 기울이고 있으며 전과정 평가라는 정량화된 방법으로 구조물 및 건축물의 전과정 동안 발생하는 환경부하 및 환경영향을 정량적으로 평가하고 았다. 하지만 건설분야의 경우에는 LCI DB도 충분히 구축되어 있지 않고 전과정 기간이 매우 길고 구조물 및 건축물도 유일무이한 경우가 많아서 전과정 평가를 수행하는데 많은 노력과 시간이 필요하다. 본 연구에서는 아주 정확한 탄소배출량을 추정하기 보다는 발주가 또는 설계자가 환경부하 저감과 관련한 신속한 의사결정이 필요한 경우에 적은 노력으로 이산화탄소 배출량을 편리하게 추정할 수 있는 간략화된 추정모델을 제시하는 것을 목적으로 하고 있다. 전국 25개 도로현장 데이터를 이용하여 일반적인 LCA를 수행하였으며 수행된 결과를 이용하여 다중회귀분석을 실시하여 간편 추정식을 도출하였다. 간편 추정식으로 산출된 이산화타소 배출량과 일반적인 LCA를 수행하여 추정한 배출량을 비교한 결과 16개 도로현장의 경우에 오차율이 5% 미만으로 의미있는 결과가 도출되었다.
산불의 발생과 강도는 기후 변화로 인하여 증가하고 있다. 산불 연기에 의한 배출가스 대기질과 온실 효과에 영향을 미치는 주요 원인 중 하나로 인식되고 있다. 산불 연기의 효과적인 탐지를 위해서는 위성 산출물과 기계학습의 활용이 필수적이다. 현재까지 산불 연기 탐지에 대한 연구는 구름 식별의 어려움 및 모호한 경계 기준 등으로 인한 어려움이 존재하였다. 본 연구는 우리나라 환경위성 센서인 Geostationary Environment Monitoring Spectrometer (GEMS)의 Level 1, Level 2 자료와 기계학습을 이용한 산불 연기 탐지를 목적으로 한다. 2022년 3월 강원도 산불을 사례로 선정하여 산불 연기 레이블 영상을 생성하고, 랜덤 포레스트 모델에 GEMS Level 1 및 Level 2 자료를 투입하여 연기 픽셀 분류 모델링을 수행하였다. 훈련된 모델에서 입력변수의 중요도는 Aerosol Optical Depth (AOD), 380 nm 및 340 nm의 복사휘도 차, Ultra-Violet Aerosol Index (UVAI), Visible Aerosol Index (VisAI), Single Scattering Albedo (SSA), 포름알데히드, 이산화질소, 380 nm 복사휘도, 340 nm 복사휘도의 순서로 나타났다. 또한 2,704개 픽셀에 대한 산불 연기 확률(0≤p≤1) 추정에서 Mean Bias Error (MBE)는 -0.002, Mean Absolute Error (MAE)는 0.026, Root Mean Square Error (RMSE)는 0.087, Correlation Coefficient (CC)는 0.981의 정확도를 보였다.
본 논문에서는 쿼드로터형 드론의 제자리 비행 상태에서 제어부에 전달되는 수직 방향 진동을 저감하기 위한 수동적 진동 제어 방법에 따른 설계 방법을 제시하였다. 쿼드로터형 드론의 진동 해석을 위해 유한요소 기반 이산화 모델 및 번지 케이블을 이용한 지상진동시험 모사 모델을 구축하였다. 제자리 비행 상태에서의 하중을 부여하여 동특성 평가 및 공진 회피 설계를 위한 모드 해석을 수행하여 결과를 분석하였으며, 강제진동응답해석을 수행하여 제자리 비행 상태의 운용주파수 범위 내에서의 정상상 태응답을 도출하였다. 또한 감쇠 재료의 유무에 따른 진동 저감 효과를 비교하기 위해 동일한 조건내에서 제어부에 전달되는 진동을 유발할 수 있는 위치에 점성 감쇠 테이프를 적용하여 이에 따른 정상상태응답을 도출하고 감쇠 재료를 적용하였을 경우의 진동 저감 효과 및 부착 위치에 따른 진동 저감 효과를 평가하였다.
날씨와 지역에 관계없이 언제나 지구상의 위치를 파악할 수 있도록 하는 위성항법시스템은 해양분야에도 많은 응용기술과 시스템의 개발을 촉진하고 있으며 이러한 경향은 LBS(Location Based Service)라고 하는 기술분야로 응용분야가 확대되고 있다. 해양의 LBS는 아직 본격적인 개발이 이루어지고 있는 것은 아니지만, 이러한 시스템들은 일반적으로 지형정보를 사용하게 되는데, 해양의 기본 지형정보로는 전자해도 (ENC, Electronic Navigational Chart)를 사용하게 될 것이다. 그러나 앞에서 말한 시스템들과 전자해도는 그 규모에 있어 대형선과 고용량의 처리능력을 갖는 시스템에 사용되므로 어선이나 레저용 보트와 같은 소형선용 시스템에는 적합하지 않다. 이를 해결하기 위해 시스템의 소형화 및 사용 데이터의 소형화가 필요하며 근래 각광을 받고 있는 PDA, 웹패드와 같은 모바일 플랫폼 기반의 시스템이 그 대안이 될 수 있다. 본 논문에서는 이러한 배경으로 대두된 소형시스템에의 지형정보 사용, 특히 국가공인 데이터인 전자해도를 모바일 플랫폼에서 사용하기 위한 전자해도의 소형화 방안을 연구하였다. 전자해도는 그 구조와 내용에 많은 부가정보와 형식을 갖고 있다. 그러므로 소형시스템에 필요한 데이터의 내용과 형식의 측면을 고려하여 데이터를 소형화하기 위한 방안을 제시하였고, 또한 전자해도의 갱신을 수용할 수 있어야 한다는 점을 함께 고려하였다. 데이터의 소형화는 상당한 데이터 및 정보의 손실을 감수해야하는 경우가 많다. 본 논문을 통해 가능한 적은 데이터와 정보의 손실만으로 모바일 플랫폼기반의 시스템에 부담없이 사용 가능한 전자해도의 소형화 방안을 제시하여 향후 도출될 수많은 소형시스템 응용분야에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.작용 등의 복잡한 물리적 과정을 포함하고 있다. 이러한 물리적 과정 중 난류연소, 고체연료 벽면 근방에서의 대류 열전달 및 연소과정에서 생성되는 soot 입자로부터의 복사 열전달, 그리고 고체연료 열 분해시 표면반응들은 고체연료의 regression율에 큰 영향을 미친다. 특히 고체연료의 난류화염면의 위치와 폭, 그리고 비 예혼합 난류화염장에서 생성되는 soot의 체적분율의 예측은 난류연소모델, 열전달 모델, 그리고 regression율 모델에 의해 크게 영향을 받기 때문에 수치모델의 예측 능력 향상시키기 위하여 이러한 물리적 과정을 정확히 모델링해야 할 필요가 있다. 특히 vortex hybrid rocket내의 난류연소과정은 아래와 같은 Laminar Flamelet Model에 의해 모델링 하였다. 상세 화학반응 과정을 고려한 혼합분율 공간에서의 화염편의 화학종 및 에너지 보존 방정식은 다음과 같다. 화염편 방정식과 혼합분률과 scalar dissipation rate의 관계식을 이용하여 혼합분률과 scalar dissipation rate에 따른 모든 reactive scalar들을 구하게 된다. 이러한 화염편 방정식들을 mixture fraction space에서 이산화시켜서 얻은 비선형 대수방정식은 TWOPNT(Grcar, 1992)로 계산돼 flamelet Library에 저장되게 된다. 저장된 laminar flamelet library를 이용하여 난류화염장의 열역학 상태량 평균치는 presumed PDF approach에 의해 구해진다. 본 연구에서는 강한 선회유동을 가지는 Hybrid Rocket 연소장내의 난류와 화학반응의 상호작용을 분석하기 위하여 Laminar Flamelet Model, 화학평형모델, 그리고 Eddy Dissipat
대기 중 이산화질소(NO2)는 주로 인위적인 배출요인으로 발생하며 화학 반응을 통해 이차오염 물질 및 오존 형성에 매개 역할을 하는 인체 건강에 악영향을 미치는 물질이다. 우리나라는 지상 관측소에 의한 실시간 NO2 모니터링을 수행하고 있지만, 이는 점 기반의 관측 값으로써 미관측 지역의 공간 분포 분석이 어렵다는 한계점을 지닌다. 본 연구에서는 선형 회귀 기반 모델인 다중 선형 회귀와 회귀 크리깅, 기계학습 알고리즘인 Random Forest (RF), Support Vector Regression (SVR)을 적용한 공간 내삽 모델링을 통해 서울 지역의 지상 NO2 농도 지도를 제작하였고, 일별 Leave-One-Out Cross Validation (LOOCV) 교차 검증을 시행하였다. 2020년 연구기간 내 일별 LOOCV에서 MLR, RK, SVR 모델의 일별 평균 Index of agreement (IOA)는 약 0.57로 유사한 성능을 보였으며, RF (0.50)보다 높은 성능이 확인되었다. RK의 일별 평균 nRMSE는 0.9483%으로 MLR (0.9501%)보다 상대적으로 낮은 오차를 나타냈다. MLR과 RK, RF 모델의 계절별 공간 분포는 비슷한 양상을 보였으며, RF는 다른 모델에 비해 좁은 NO2 농도 범위가 확인되었다. 본 연구에서 제안된 선형 회귀 기반 공간 내삽은 지상 NO2 뿐 아니라 다른 대기 오염 물질의 도시 지역 공간 내삽을 위해 활용 가능성이 높을 것으로 기대된다.
대기 중의 이산화황(SO2)은 주로 인위적 배출원에 의해 발생하며 화학 반응을 통해 (초)미세먼지를 형성하여 직간접적으로 주변 환경 및 인체 건강에 해로운 영향을 주는 물질이다. 특히 지상에서의 농도는 인간 활동과 밀접한 관련이 있어 모니터링의 필요성이 매우 크다. 따라서, 본 연구에서는 TROPOMI SO2 연직 컬럼 농도 산출물 및 타 위성 산물과 모델 산출물 등을 융합 활용하여 기계학습 기법에 적용하여 SO2 지상 농도 추정모델을 개발하였다. 기계학습 기법으로는 널리 활용되고 있는 RF(Random Forest)에 잔차 보정 과정을 결합한 2-step 잔차 보정 RF를 적용하였다. 개발된 모델은 무작위, 공간 및 시간별 10-fold 교차 검증을 통하여 검증하였으며, 기울기(slope) 값이 1.14-1.25, 상관계수(R) 값이 0.55-0.65, rRMSE 값이 약 58-63% 정도로 나타났다. 이는 잔차 보정이 적용되지 않은 기존의 RF 대비 slope의 경우 약 10%, R과 rRMSE의 경우 약 3% 가량 향상된 결과를 보인다. 국가별로 나누어 분석하였을 때에는 샘플 수가 적고 SO2의 전반적인 농도가 낮은 일본 지역에서의 공간별 10-fold 교차검증 성능이 소폭 감소하는 것으로 나타났다. SO2 지상농도 분포를 계절별로 표출하였을 때, 일본의 경우 다른 지역 대비 연중 저농도가 관찰되며 높은 결측 값 비율로 인하여 관측소 농도 대비 2-step 잔차 보정 RF 모델에서 과대 모의하는 경향이 관찰되었다. 대표적 고농도 발생지인 중국의 YRD(Yangtze River Delta) 와 한국의 SMA(Seoul Metropolitan Area)의 계절적 분포 변화를 추가적으로 분석하였을 때, 연료 연소로 인한 겨울철 농도 증가 패턴이 나타났다. 이는 인위적 배출원의 영향을 크게 받는 SO2의 시공간적인 분포 특성을 잘 반영하고 있는 결과이다. 따라서, 본 연구를 통하여 제안한 모델은 장기적으로 SO2 지상 농도의 시공간적 분포를 파악하는 데에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 기상청에서 운용 중인 영국 the United Kingdom Earth System Model (UKESM)을 리눅스 클러스터에 설치하여 과거 28년 기간에 대해 적분을 수행하고, 추가적인 수치 실험을 수행하여 얻은 결과와 비교한다. 설치한 UKESM은 저해상도 버전이지만, 대류권 대기 화학-에어로졸 과정과 성층권 오존 화학 과정을 동시에 모의하는 United Kingdom Chemistry and Aerosol (UKCA) 모듈을 포함하고 있는 최신 버전이다. 본 연구에 사용된 UKCA가 포함된 UKESM (UKESM-UKCA)은 전체 대기에서의 화학, 에어로졸, 구름, 복사 과정이 연동된 모델이다. CMIP5 기존 배출량 자료를 사용하는 UKESM 기준 적분 수치 모의와 함께, 동아시아 지역 이산화황(SO2) 배출이 기상장에 미치는 영향을 평가하기 위하여 CMIP5 SO2 배출량 대신 최신의 REAS 배출자료로 교체한 실험 적분 수치 모의를 수행하였다. 두 수치 모의의 기간은 모두 1982년 1월 1일부터 2009년 12월 31일까지 총 28년이며, 모델 결과는 동아시아 지역 에어로졸 광학 두께, 2-m 온도, 강수 강도의 시간 평균값과 시간 변화 경향의 공간 분포를 분석하고 관측자료와 비교하였다. 모델에서 얻어진 온도와 강수 강도의 공간 분포 패턴은 관측자료와 전반적으로 유사하였다. 또한 UKESM에서 모의된 오존 농도와 오존전량의 공간 분포도 위성 관측 자료와 분포 패턴이 일치하였다. 두 UKESM 실험 적분 모의 결과로 얻어진 온도와 강수 강도의 선형 변화 경향의 비교를 통해, 동아시아 지역 SO2 지면 배출은 서태평양과 중국 북부지역에 대한 온도와 강수량의 변화 경향에 중요한 요인임을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 슈퍼컴퓨터에서만 운용되던 UKESM이 리눅스 클러스터 컴퓨팅 환경에도 설치되어 운용이 가능하다는 점을 제시한다. 대기 환경 및 탄소순환을 연구하는 다양한 분야의 연구자들에게도 대기-해양-지면-해빙이 상호작용하는 UKESM와 같은 지구시스템모델이 활용될 가능성과 접근성이 높아졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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