위성영상에서의 구름 탐지 및 제거는 지형관측과 분석을 위해 필수적인 과정이다. 임계값 기반의 구름탐지 기법은 구름의 물리적인 특성을 이용하여 탐지하므로 안정적인 성능을 보여주지만, 긴 연산시간과 모든 채널의 영상 및 메타데이터가 필요하다는 단점을 가지고 있다. 최근 활발히 연구되고 있는 딥러닝을 활용한 구름탐지 기법은 4개 이하의 채널(RGB, NIR) 영상만을 활용하고도 짧은 연산시간과 우수한 성능을 보여주고 있다. 본 논문에서는 해상도가 다른 이종 데이터 셋을 활용하여 학습데이터 셋에 따른 딥러닝 네트워크 성능 의존도를 확인하였다. 이를 위해 DeepLabV3+ 네트워크를 구름탐지의 채널 별 특징이 추출되도록 개선하고 공개된 두 이종 데이터 셋과 혼합 데이터로 각각 학습하였다. 실험결과 테스트 영상과 다른 종류의 영상으로만 학습한 네트워크에서는 낮은 Jaccard 지표를 보여주었다. 그러나 테스트 데이터와 동종의 데이터를 일부 추가한 혼합 데이터로 학습한 네트워크는 높은 Jaccard 지표를 나타내었다. 구름은 사물과 달리 형태가 구조화 되어 있지 않아 공간적인 특성보다 채널 별 특성을 학습에 반영하는 것이 구름 탐지에 효과적이므로 위성 센서의 채널 별 특징을 학습하는 것이 필요하기 때문이다. 본 연구를 통해 해상도가 다른 이종 센서의 구름탐지는 학습데이터 셋에 매우 의존적임을 확인하였다.
IETF(Internet Engineering Task Force)는 저전력 손실 네트워크 환경인 LLNs(Low power and Lossy Networks)의 라우팅 프로토콜로 RPL(IPv6 Routing Protocol for Low-power Lossy Network)을 표준화하였다. RPL은 LLNs에서 요구하는 서비스에 적합한 OF(Objective Function)를 통해 경로를 생성하고 DODAG(Destination Oriented Directed Acyclic Graph)를 구축한다. 기존 연구들은 각 노드의 잔여 에너지를 확인하여 잔여 에너지가 높은 부모를 선택하여 DODAG를 구축하지만 실제 부모 노드가 에너지를 전부 소모하기 전에 DODAG를 떠나고 새로운 DODAG를 구축하는 방식은 없었다. 따라서 본 논문에서는 DODAG에 가입된 노드의 에너지 잔량이 지정된 에너지 한계점 이하로 떨어지면 그 노드가 DODAG를 미리 떠나는 EC-RPL(Enhanced Connectivity-RPL)을 제안한다. 제안된 프로토콜을 오픈소스 사물인터넷 운영체제인 Contiki에서 제공하는 Cooja 시뮬레이터를 사용하여 그 성능을 평가하고 Foren6를 활용하여 제어 메시지 수를 비교한다. 실험 결과 EC-RPL이 기존 RPL 보다 6.9% 낮은 지연시간과 5.8% 낮은 제어 메시지를 사용하며, 패킷 전달 비율은 1.7% 높은 것을 확인할 수 있다.
해상교량은 선박의 통항 안전성 관점에서 가항수역을 줄이는 간섭요인으로 작용한다. 본 연구에서는 선박의 안전한 통항을 위해 최적 통항분포에 기반한 안전 통항폭을 분석하였다. 해상교량을 통항하는 선박의 안전 통항 폭에 대한 분석을 위해 AIS data에 기반한 선박교통분포를 조사하여 K-means clustering을 통해 선박을 크기에 따라 분류하였다. 군집화된 데이터에 대하여 최적분포 분석을 한 결과, 인천대교와 부산항대교에서는 대수정규분포, 목포대교와 마창대교에서는 정규분포가 최적분포에 가까운 것으로 분석되었다. 대수정규분포와 정규분포를 기준으로 선박 안전 통항 범위를 신뢰구간의 95%로 가정하여 분석한 결과, 인천대교의 경우 정규분포와 대수정규분포 간의 차이가 64~97m로 가장 큰 것으로 나타났으며, 최소 차이는 10m로 마창대교에서 나타났다. 이에 따라, 인천대교의 경우에는 정규분포보다 대수정규분포로 안전 통항 폭을 제시하는 것이 적합한 것으로 분석되었다. 타 교량의 경우에는 정규분포와 대수정규분포 간의 통항 폭 차이가 크지 않기 때문에 둘 중 어떤 분포를 사용해도 유사한 결과를 얻을 수 있는 것으로 분석되었다. 위 결과를 토대로, 해상교량의 안전통항 범위를 제시한다면 선박의 안전한 운항 및 사고 예방에 도움이 될 것이다.
최근 4차 산업혁명으로 촉발된 스마트공장에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 따라 제조업에서는 강건한 성능의 딥러닝 기술을 바탕으로 생산성 향상과 품질 향상을 위해 다양한 연구를 진행 중이다. 본 논문은 타이어 제조공정의 육안검사 단계에서 타이어 표면 결함을 검출하는 방법에 관한 연구로서 3D 카메라를 통해 취득한 깊이 이미지를 이용한 타이어 표면 결함 검출 방법을 소개한다. 본 연구에서 다루는 타이어 표면 깊이 이미지는 타이어 표면의 얕은 깊이로 인해 발생되는 낮은 깊이 대비와 데이터 취득 환경으로 인해 기준 깊이 값의 차이가 발생하는 문제가 있다. 그리고 제조업의 특성상 검출 성능과 함께 실시간으로 처리될 수 있는 성능을 지닌 알고리즘이 요구된다. 따라서, 본 논문에서는 타이어 표면 결함 검출 알고리즘이 복잡한 알고리즘 파이프라인으로 구성되지 않도록 상대적으로 단순한 방법들을 통해 깊이 이미지를 정규화하는 방법을 연구하였으며 검출 성능과 속도를 모두 만족할 수 있는 딥러닝 방법인 YOLO V3를 이용하여 일반적인 정규화 방법과 본 논문에서 제안하는 정규화 방법의 비교 실험을 진행하였다. 실험의 결과로 본 논문에서 제안한 정규화 방법으로 mAP 0.5 기준 약 7% 성능이 향상된 것을 확인하였으며 본 논문에서 제시한 방법이 효과적임을 보였다.
본 연구는 난청 여부에 따른 노인의 생활행태와 사회환경만족도가 삶의 만족도에 미치는 영향을 실증적으로 분석하기 위해 수행되었다. 이를 위해 2020년도 「노인실태조사」 자료의 3,071명(남성 1,892명, 여성 1,179명)을 연구대상으로 설정하였다. 다중회귀모형으로 연구대상의 인구사회학적 변수를 통제하고, 난청 여부에 따른 노인의 생활행태와 사회환경만족도가 삶의 만족도에 미치는 영향을 분석하였다. 연구 결과, 난청 노인은 생활행태의 하위 요인인 경제활동, 친목단체 활동, 경로당 이용 변수와, 사회환경만족도의 하위 요인인 가족만족도와 환경만족도 요인이 삶의 만족도에 정(+)의 영향을 미쳤다. 특히 난청 노인은 비난청 노인보다 삶의 만족도에 긍정적인 영향을 미치는 요인이 생활행태 영역과 사회환경만족도 영역 모두에서 많은 제한이 있었다. 따라서 난청 노인의 삶의 만족도를 향상시키기 위해서 정부와 지방자치단체가 노인성 난청에 대한 복지정책과 시설에 대한 보완을 병행해야 함을 시사한다.
국제해사기구(IMO, International Maritime Organization)를 중심으로 자율운항선박 도입을 대비한 해사안전 및 보안관련 국제 협약을 제정하고 있다. 국내에서도 선급 및 산업체를 중심으로 자율운항시스템 기술개발에 착수하고 있으며 연안선박에서 발생하는 사고를 줄이기 위해 연안선박을 대상으로 하는 자율운항선박 기술적용 방안 연구가 진행되고 있다. 국내외적으로 자율운항선박에 대한 관심이 크게 증가하고 있으며 실제 개발된 기술의 검증을 위한 해상실증이 본격적으로 추진되고 있다. 본 연구에서는 연안선박에 적용하기 위한 디지털트윈 기술 관련 실증선박과 육상 플랫폼(원격지원센터)의 설계를 위한 기초연구를 진행하였다. 디지털트윈 기술을 선박에 적용하기 위해 8m 소형 배터리 전기추진선박을 대상으로 선정하였으며, 선박과 육상 플랫폼 간 통신을 통해 선박 항해 및 운전 데이터가 서버시스템에 저장되고 전기추진선박의 원격제어 명령이 가능한 디지털트윈 통합 플랫폼의 기본 설계를 진행하였다. 이러한 디지털트윈 기술을 적용한 선박 성능관리, 운항 및 운영 최적화, 예지제어 등이 가능할 것으로 판단되며, 위기상황에 대응이 가능한 안전하고 경제성 있는 디지털트윈 기술의 선박적용이 가능할 것이라 사료된다.
아산화질소(N2O, Nitrous Oxide)는 6대 온실가스 중 하나로 대기 중에서 적외선을 흡수하여 온실효과를 유발하는 것으로 알려져 있다. 특히 지구온난화지수(GWP)는 CO2에 비해 310배 높아 국내뿐만 아니라 전 세계적으로 이슈화되고 있으며, 그에 따른 강력한 환경 규제 강화법들이 발의되고 있다. N2O 저감 기술에는 물리적인 방식에 따라 농축회수, 촉매분해, 그리고 열분해로 구분할 수 있는데, 본 연구에서는 그 중 가장 효과적인 열분해 처리방식에 대해 논의하고자 일반적인 연소 조건 내 고온 열분해 방식을 이용하여 비용 저감과 함께 질소산화물을 저감시키는 온도 조건 및 반응 시간에 대한 정보를 제공하고자 한다. 열분해 조건으로 선정된 고온 영역은 1073 K부터 1373 K까지 100 K 간격을 두고 계산을 수행하였다. 1073 K과 1173 K의 온도조건에 경우, N2O 저감율과 일산화질소 농도가 체류시간에 따라 비례관계를 이루는 것이 관측되었으며, 1273 K에 경우, 체류시간이 증가함에 따라 발생되는 역반응으로 인해 N2O 저감율이 감소되는 것이 관측되었다. 특히 1373 K에 경우, 모든 체류시간에 대해 정반응과 역반응이 화학 평형상태에 도달하여 N2O 저감에 대한 반응진행율이 오히려 감소하는 것으로 확인되었다.
오픈 도메인 기계독해는 질문과 연관된 단락이 존재하지 않아 단락을 검색하는 검색 기능을 추가한 모델이다. 문서 검색은 단어 빈도 기반인 TF-IDF로 많은 연구가 진행됐으나 문서의 양이 많아지면 낮은 성능을 보이는 문제가 있다. 아울러 단락 선별은 단어 기반 임베딩으로 많은 연구가 진행됐으나 문장의 특징을 가지는 단락의 문맥을 정확히 추출하지 못하는 문제가 있다. 그리고 문서 독해는 BERT로 많은 연구가 진행됐으나 방대한 파라미터로 느린 학습 문제를 보였다. 본 논문에서는 언급한 3가지 문제를 해결하기 위해 문서의 길이까지 고려한 BM25를 이용하며 문장 문맥을 얻기 위해 InferSent를 사용하고, 파라미터 수를 줄이기 위해 ALBERT를 이용한 오픈 도메인 기계독해를 제안한다. SQuAD1.1 데이터셋으로 실험을 진행했다. 문서 검색은 BM25의 성능이 TF-IDF보다 3.2% 높았다. 단락 선별은 InferSent가 Transformer보다 0.9% 높았다. 마지막으로 문서 독해에서 단락의 수가 증가하면 ALBERT가 EM에서 0.4%, F1에서 0.2% 더 높았다.
해수 중 존재하는 유해화학물질 검출을 목적으로 센서 시작품 제작하고 성능을 확인하였다. 센서 시작품은 검지부, 기구부, 구동부로 구성하였다. 센서의 검지부는 ITO (Indium-Tin-Oxide) 금속산화물 나노입자 (metal oxide nanoparticle) 필름을 기판위에 인쇄하여 제작하였고, 온도와 HNS 농도를 동시에 검출할 수 있도록 2개의 검출 부분을 갖도록 설계하였다. 센서의 기구부는 검지부와 구동부를 연결하며, 검출에 영향을 줄 수 있는 화학적 반응을 막기 위해 테프론 재질을 이용하여 제작하였고, 특히 검지부의 착탈이 용이하도록 설계 하였다. 구동부는 브릿지 회로와 아두이노 보드를 이용하여 전원 공급과 데이터 측정 및 디스플레이가 가능하도록 제작하였다. 시작품의 성능에 대해서는 기존의 수질 센서를 참고한 성능 사양을 제시하고, 유기용제를 사용한 검지부와 시작품의 동작을 확인하여 응답 (ΔR), 검출하한 (Limit of Detection), 응답시간 (response time), 오차 (error) 등을 평가하였다. 또한 해수 중 동작 특성을 파악하여 설계 사양이 구현되었는지 확인하였다.
디지털 기술의 발전에 따라 해상환경은 빠르게 변화할 것으로 예상된다. 자율운항선박의 경우 국내 · 외 많은 국가에서 기술개발 중이며, 국제사회는 이를 운용하기 위한 논의도 시작되었다. 선박의 변화는 해상교통 환경의 변화를 야기하며, 육상지원시설에 대한 변화도 촉구한다. 본 연구는 항행지원시설의 사이버 보안 체계 개선을 위해 해상교통관제 인원의 사이버 보안 관리 인식을 분석하고자 한다. 이를 위해 해상교통관제 중심으로 사이버 보안 관리 현황을 살펴보고, 해상통관제 인원을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 설문조사 분석은 IPA 방법론을 활용했으며, 분석결과 보안담당 경험이 있는 인원과 경험 없는 인원의 사이버 보안에 대한 인식차이가 뚜렷하게 나타났다. 더불어 사이버 공격 탐지 및 차단 관련 기술적인 조치가 가장 우선적으로 시행되어야할 사항으로 나타났다. 본 연구 결과는 항행지원시설에 대한 사이버 보안 관리 체계 개선을 위한 기초자료로 사용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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