• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.137-144
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• 2023

사이버 공격 기술은 예측 불가할 정도로 진화하고 있으며, '언젠가는'이 아니라 '언제나' 일어날 수 있는 상황이다. 클라우드 컴퓨팅, 사물인터넷(Internet of Things) 등으로 초연결 글로벌화되고 있는 인프라는 그 어느 때보다 사이버 공격에 큰 피해를 받을 수 있는 환경이며, 사이버 공격은 지금도 진행 중이다. 사이버 공격이나 천재지변 등 외부적인 영향으로 피해가 발생하더라도 사이버 자산(OS, WEB, WAS, DB)의 다운 타임을 최소화하기 위해 사이버 레질리언스 관점에서 지능형 자가복구로 진화해야 한다. 본 논문에서는 사이버 자산이 사이버 공격을 받아 고유의 기능이 제대로 발휘하지 못할 경우 지속가능한 사이버 레질리언스를 보장하기 위한 지능형 자가복구기술을 제안한다. 평상시 사이버 자산의 원본 및 업데이트 이력을 타임슬롯 설계 및 스냅샷 백업 기술로 실시간 관리한다. 상용화된 파일 무결성 모니터링 프로그램과 연동하여 피해 상황을 자동 탐지하고 지능형 기반으로 피해 파일에 대한 백업 데이터의 연관성 분석을 통해 사이버 자산의 다운타임을 최소화하여 최적의 상태로 자가복구할 수 있는 기술을 확보해야 한다. 향후에는 사이버 자산이 피해 받은 상태에 적합한 자가복구 전략 학습 및 분석을 수행할 수 있는 운영모델과 자가복구기술의 고유기능이 적용된 시범체계 연구를 수행할 예정이다.

• 한국항행학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.433-440
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• 2021

어선의 경계소홀에 의한 해난사고는 어선 운용자의 고령화에 따른 문제와 어선에서 협소한 조타실 내부에 설치되는 항해, 통신 및 어로장비 등 여러 개의 단말기와 모니터는 조타실의 해상시야를 방해하는 상태로 설치된다. 또한 복수의 장비에 표시되는 각각의 디스플레이 정보를 확인해야 하는 혼란으로 운용자의 정보인식 능력을 저하시키는 요인으로 작용한다. 따라서 장비들을 간결하게 통합해야 한다는 요구가 제기되어 왔으며, 통합시스템은 전자해도, 통신 및 어군탐지 등으로 다양하게 어선에서 구비해야 하는 장비와 모니터를 하나로 통합하는 것이다. 본 연구는 어선의 협소한 조타실에 설치되는 GPS 플로터, AIS, VHF- DSC, V-pass, 어군탐지기를 하나의 함체에 구성하고, 하나의 MFD (multi function display)에 의하여 운용을 간편화하는 과제이며, 항해중에 데이터통신을 자동운용하는 AIS 와 V-pass 모듈은 실증실험을 통하여 그 성능을 확인하였다. 어선에서 여러 개의 단말기를 통합하여 하나의 화면으로 모든 정보를 제공하고 운용하는 시스템은 해상안전과 어업환경을 크게 개선시킬 수 있다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.119-125
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• 2023

본 연구에서는 전동 이동 보조기를 이용하는 교통약자의 이동을 저해하거나 불편을 초래하는 횡단 보도, 측구, 맨홀, 점자블록, 부분 경사로, 임시안전 방호벽, 계단, 경사형 연석과 같은 주행 장애물 객체를 촬영한 뒤 객체를 분류하고 이를 자동 인식하는 최적의 AI 모델을 개발하여 주행 중인 전동 이동 보조기 전방에 나타난 장애물을 효율적으로 판단할 수 있는 알고리즘을 구현하고자 한다. 객체 검출을 높은 확률로 AI 학습이 될 수 있도록 데이터 셋 구축 시 라벨링 형태를 폴리곤 형태로 라벨링 하며, 폴리곤 형태로 라벨링 된 객체를 탐지할 수 있는 Detectron2 프레임워크를 활용하여 Mask R-CNN 모델을 활용하여 개발을 진행하였다. 영상 획득은 일반인과 교통약자의 두 개 그룹으로 구분하여 진행하였고 테스트베드 2개 지역에서 얻어진 영상정보를 확보하였다. Mask R-CNN 학습 결과 파라미터 설정은 IMAGES_PER _BATCH : 2, BASE_LEARNING_RATE 0.001, MAX_ITERATION : 10,000으로 학습한 모델이 68.532로 가장 높은 성능을 보인 것이 확인되어 주행 위험, 장애 요소를 빠르고 정확하게 사용자가 인지할 수 있도록 하는 딥러닝 모델을 구축이 가능한 것을 확인할 수 있었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제19권4호
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• pp.63-75
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• 2016

우리나라에서는 삼면이 바다와 접해있는 반도형태의 국가로 과거부터 해양수산물에 대한 양식이 이루어져 왔다. 최근에는 양식시설물들을 체계적으로 관리하기 위해 생산량에 대한 조사하고 있으며, 조사된 자료를 기반으로 생산물에 대한 가격책정을 수행하여 내수 어족자원을 안정화하고 어민생활권을 보장하고 있다. 이러한 양식시설물의 조사는 매년 항공사진 기반의 수동 디지타이징을 기반으로 하고 있다. 고해상도의 항공사진을 활용한 수동 디지타이징은 양식시설물 별 종류에 따른 특징과 시설물 운용 여부 등을 알고 있는 전문가의 지식을 기반으로 하여 정확한 구획이 수행된다. 그러나 항공사진의 활용은 생육주기가 다른 양식자원들을 모니터링하기에는 경제적, 시간적 한계가 있으며, 전문가의 지식기반 구획 역시 다수의 전문 인력 등이 투입되어야 한다. 그러므로 본 연구에서는 관측 대상지에 대한 대단위 모니터링이 가능한 위성영상을 바탕으로 양식장에 대한 외곽정보 자동으로 검출하는 프로토타입 시스템 개발에 대해 연구하였다. 연구에 사용되는 위성영상은 국내 고해상 위성인 KOMPSAT-3 위성영상 13 Scene을 양식시설이 주로 이용되는 10월에서 4월 사이에 신규 촬영하여 사용하였다. 양식시설의 검출은 가두리식, 연승식, 부류식 양식시설을 검출하였으며 검출 방법은 영상 처리를 통한 ANN 분류기법 및 Polygon 생성기법을 사용하였다. 개발된 프로토타입 시스템의 양식시설 검출율은 약 93% 정도로 나타났다. 위성영상 기반의 양식시설물 외곽정보 검출은 기존 항공사진이 가지는 모니터링의 한계를 개선할 수 있을 뿐만 아니라, 전문가가 양식시설을 탐지하고 판독하는 데 있어 유용하게 지원될 수 있을 것이다. 향후 양식장 시설물별 분류 및 영상 처리 기법의 적용을 통해 양식장 시설물 검출 시스템이 개발되어야 할 것이며, 해당 시스템을 통해 양식시설물 모니터링을 수행하여 관련 의사결정 지원에 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국측량학회지
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• 제33권4호
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• pp.317-324
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• 2015

GNSS 기상학은 1980년 중반 기상 분야에 활용 가능성이 제기된 후, 전 세계적으로 실용화 가능성이 입증되고 있으며, 현재 기상현업에 활용하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. GNSS 신호의 대류권 지연오차에 기반하여 산출한 가강수량은 대기 중 수증기량을 나타낸 것으로, 기후 모니터링, 기후의 변화 탐지 등 다양한 기상현상 분석에 많이 사용되고 있다. 본 연구에서는 2014년 2월 울산에 내린 폭설현상 분석을 위해 GNSS 상시관측소와 자동기상관측장치에서 제공하는 기상관측 정보를 이용하여 가강수량을 산출하였다. 산출 과정 중 중요한 파라미터인 가중 평균 기온식은 송동섭의 모델을 적용하였다(Song, 2009a). 연구기간은 폭설이 발생한 2014년 2월과 폭설이 발생하지 않은 2013년 2월의 총 56일이다. 2014년 2월 가강수량의 평균은 11.29mm로 산출 되었으며, 폭설이 발생한 2월 9일부터 12일까지 평균 가강수량은 10.14mm로 전체 평균값보다 11.34% 낮은 값을 보였다. 폭설이 내리지 않은 2013년 2월 가강수량의 평균은 10.34mm로 2014년 평균보다 8.41% 낮은 값을 보였다. 또한 가강수량 외 AWS에서 제공하는 다른 기상인자들과 비교하여 폭설 현상에 대한 분석을 수행하였다. 그 결과 Magnus 경험식을 통해 산출한 포화수증기압 경우 GNSS 가강수량과 0.29의 낮은 상관성을 나타내었다. 또한 기상인자의 종류(강설, 강우)에 따라 가강수량의 증감패턴이 다르게 나타났으며, 강수량이 발생하기 평균 6.5시간 전에 가강수량 값이 급격히 증가한 후 감소하는 경향을 확인할 수 있었다. 이를 통해 GNSS 가강수량 패턴분석이 강수량 전조현상 분석에 유효할 것으로 판단된다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제7권3호
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• pp.164-173
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• 2004

포항 지열 개발지역에서 지열수 유동을 파악하기 위하여 자연전위(self-potential; SP) 탐사를 수행하고 양수시험 동안에 SP 장기 관측을 실시하였다. 이를 위해 시추 작업이 시작되기 이전에 대상 지역의 자연전위의 분포를 알아보기 위하여 배경 SP 탐사를 수행하였다. 양수시험은 2003년 12월의 24시간과 2004년 3월의 72시간 동안의 두 번에 걸쳐서 시행되었는데, SP장기 관측은 이러한 양수시험 전후로 128채널 자동 SP측정 시스템을 이용하여 이루어졌다. 배경 SP 탐사에서는 지열수 순환의 상승부로 해석될 수 있는 뚜렷한 양의 이상이 시추공을 중심으로 북쪽에서 관측되었다. 양수 시험으로 인하여 일어나는 심부 지열 저류층의 유동 양상 및 지열수 흐름 방향을 탐지할 목적으로 수행한 1차 및 2차 SP 장기 관측 자료에서 양수 및 양수 중단에 의한 직접적인 SP 변화는 뚜렷하게 보이지 않았다. 이러한 이유는 다양한 물리탐사 방법으로 밝혀졌듯이 상부에 낮은 전기비저항의 미고결 퇴적층이 깊이 약 360m 두께로 덮고 있어 지열수 유동에 의한 전기역학적 전위가 지표 부근에서 심하게 감쇠되었기 때문으로 해석된다. 하지만 예비 양수시험 및 장기 양수 시험 동안에 얻어진 지하수 분석 자료와 SP 관측 자료를 비교한 결과 양수로 인한 SP 변화가 비교적 크게 나타나는 몇몇 측점들을 확인할 수 있었다. 이러한 큰 폭의 SP 변화는 시추공을 중심으로 남서부에 위치한 측점에서 예비 및 장기 양수시험 동안에 반복하여 관측되었는데, 이 지역은 3차원 MT 해석 결과에서 나타난 심도 $600m\~1,000m$ 하부의 저비저항 이상대와 일치한다. 따라서 시추공을 중심으로 남서부 지역은 시추공과 수리지질학적으로 연결되어 있음을 추정할 수 있다.은 $2.34{times}10^{-4}$초임을 알 수 있었다. 또한 동물 실험에서도 동일한 방법으로 시간에 대한 거리 그래프와 획득-보정간의 지연 시간 등을 분석한 결과 팬텀 데이터와 같은 결과를 얻을 수 있었다. 결론 : 팬텀, 동물 실험 모두에서 시간에 대한 거리 값과 각각의 경우에 획득-보정간의 지연 시간을 분석한 결과 데이터 값은 ${\pm}1\%$ 이내에서 일치하였으며, 데이터 획득-보정 지연 시간은 2.34H10-4 초 이내 즉, 실시간으로 얻을 수 있어 새로운 호흡운동 조절 방사선치료 기술의 임상적용에의 가능성을 확인할 수 있었다.X>$44.7\%$로 $19.2\%$인 저선량군에 비해 훨씬 좋은 예후를 보였다. 단변량분석에서 예후에 영향을 미치는 중요인자로는 환자의 나이, 전신수행도, 종양의 위치, 수술절제범위, 표적체적, 방사선총선량 등이었다 다변량분석에서 통계적으로 유의한 인자는 환자의 나이(p=0.012), 수술절제범위(p=0.000), 방사선선량군(p=0.049)이었다. 방사선괴사와 같은 방사선으로 인한 직접적인 만성합병증은 추적관찰기간 동안 발생하지 않았다. 결론: 3차원 입체조형치료기법을 통하여 70 Gy까지의 방사선을 부작용 없이 조사할 수 있었고, 근치적 국소요법의 일환으로 방사선 선량증가가 전체 생존기간 및 무진행 생존기간을 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.: 유방암치료에서 virtual wedge는 통상 사용하는 physical wedge에 비하여 주변 연부조직선량, 반대편 유방선량, 동측 페선량 및 심장선량을 감소시켜 급, 만성 방사선 부작용의 위험을 감소시킬 수 있는 임상적으로 매우 유용한 방법이며 또한 방사선조사시간을 단축시킴으로써 선형가속기의 부하를 줄일

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.652-657
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• 2018

젖소농가에서 착유생산성에 영향을 미치는 번식관리는 매우 중요한 요소이다. 젖소에서 번식관리는 발정의 조기 발견이 중요하며, 보다 정확하고 신속한 젖소의 발정시기에 대한 신뢰할 수 있는 자동 모니터링이 농가에는 필요한 실정이다. 본 연구에서는 젖소의 발정유무, 활동량변화, 반추위 운동량, 반추위 온도 및 pH 등을 측정하는 기기를 활용하여 발정에 대한 정확도를 측정하였다. 연구에 사용된 생체정보기기 S1(Smaxtec, Austria)는 반추위 내 삽입형타입으로 반추위의 온도, pH, 젖소의 활동량 및 음수횟수 추정 등을 이용하여 발정 유무의 알림을 제공하고, S2(Healthy Cow 24, SCR. Allflex. Israel)는 목걸이 타입으로 반추위 운동량, 젖소의 활동량으로 발정의 유무를 알려준다. 기기에서 수집되는 데이터는 1일 2시간 간격으로 획득하였고, 각각의 기준일(Reference day: RD ; -7~-3, +7~+3)은 수정일(-2, -1, 0, +1, +2)이 5일과 수정 전 7일에서 수정 후 7일에 대한 평균값을 기준으로 비교하였다. 본 논문에서 사용된 S1 기기의 활동성은 기준일(RD : $10.2{\pm}1.0/day$)에 비해 수정일(-1 : $12.5{\pm}1.03/day$ ;0 : $12.9{\pm}1.73/day$)에서 증가 하는 것으로 나타났다. S2 기기의 활동성 또한 기준일 (RD : $40.3{\pm}2.68$)에 비해 수정일(0 : $63.0{\pm}3.66$)에서 증가 하는 것으로 분석되었다. S1의 일일 음수횟수는 기준일(RD : $5.9{\pm}0.89/day$)에서 수정일 전까지는 (-2 : $5.6{\pm}0.98$ ; -1 : $5.7{\pm}0.96$)으로 감소하는 것으로 나타났으나, 수정일(0 : $6.3{\pm}0.86$ ;+2 : $6.0{\pm}0.73$)에는 기준일과 같은 횟수를 보였다. S2의 일일 반추횟수는 기준일(RD : $493.8{\pm}10.92$) 보다 수정일(-1 : $390.2{\pm}13.36$; 0 : $354.1{\pm}16.71$)에 감소하는 것으로 나타났다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_2호
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• pp.1329-1340
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• 2021

해양과 육상사이의 전이지대인 조간대는 인위적 활동과 자연적 교란에 의해 다양한 변화가 빠르게 일어나 지속적인 모니터링이 필요하다. 원격탐사 방법을 활용한 연안지형변화 모니터링은 조간대 접근성에 대한 한계를 극복하고, 조간대의 장기적인 지형변화를 관측하는데 효과적인 것으로 평가된다. 원격탐사를 이용한 기존 연안지형 모니터링연구는 대부분 Landsat 위성시리즈와 Sentinel 위성 영상 분석을 통해 수행되었다. 본 연구는 GOCI-II(천리안 해양위성 2호)영상에서 NDWI 지수를 이용해 수륙경계선을 추출한 후 다양한 조위에 따른 경기만 일대 조간대 면적 변화를 파악하고 짧은 기간 동안 DEM제작과 지형고도변화 관측의 유용성에 대해 살펴보았다. 2020년 10월 8일부터 2021년 8월 16일까지 경기만 일대에서 획득된 영상은 GOCI-II 249장, Sentinel-2A/B 39장, Landsat 8 OLI는 7장이었다. 조간대 DEM을 제작할 경우, Sentinel과 Landsat 영상은 최소 3개월에서 1년 이상의 자료수집이 필요했지만, GOCI-II 위성은 단 하루의 자료를 이용해서 조위에 따른 경기만 일대 조간대 DEM생성이 가능하였고 조간대 노출빈도 계산을 통해 지형고도변화도 관측하였다. GOCI-II 위성을 활용해 연안지형변화를 관측시 짧은 주기의 높은 시간해상도로 지형 변화를 조기 감지하고 부족한 공간해상도는 고해상도의 다중복합자료를 이용해 정밀하게 보간하여 활용하는 방안이 좋을 것으로 생각된다. 향후, 위 결과들을 바탕으로 연구 영역을 확대하고, 자동 분석 및 탐지 가능한 기술 개발을 통해 한반도 연안의 최신 지형도와 연안관리에 필요한 정보를 빠르게 제공 가능할 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.57-78
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• 2020

인터넷의 발달로, 소비자들은 이커머스에서 손쉽게 상품 정보를 확인한다. 이때 활용되는 상품 리뷰는 사용자 경험을 토대로 작성되어 구매의사결정의 효율성을 높일 뿐만 아니라 상품 개발에 도움을 주기도 한다. 하지만, 방대한 양의 상품 리뷰에서 관심있는 평가차원의 세부내용을 파악하는 데에는 많은 시간과 노력이 소비된다. 예를 들어, 노트북을 구매하려는 소비자들은 성능, 무게, 디자인과 같은 평가차원에 대해 각 차원별로 비교 상품의 평가를 확인하고자 한다. 따라서 본 논문에서는 상품 리뷰에서 다차원 상품평가 점수를 자동적으로 생성하는 방안을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제시하는 방안은 크게 2단계로 구성된다. 사전준비 단계와 개별상품평가 단계로, 대분류 상품군 리뷰를 토대로 사전에 생성된 차원분류모델과 감성분석모델이 개별상품의 리뷰를 분석하게 된다. 차원분류모델은 워드임베딩과 연관분석을 결합함으로써 기존 연구에서 차원과 단어들의 관련성을 찾기 위한 워드임베딩 방식이 문장 내 단어의 위치만을 본다는 한계를 보완한다. 감성분석모델은 정확한 극성 판단을 위해 구(phrase) 단위로 긍부정이 태깅된 학습데이터를 구성하여 CNN 모델을 생성한다. 이를 통해, 개별상품평가 단계에서는 구 단위의 리뷰에 준비된 모델들을 적용하고 평가차원별로 종합함으로써 다차원 평가점수를 얻을 수 있다. 본 논문의 실험에서는 대분류 상품군 리뷰 약 260,000건으로 평가모델을 구성하고, S사와 L사의 노트북 리뷰 각 1,011건과 1,062건을 실험데이터로 활용한다. 차원분류모델은 구로 분해한 개별상품 리뷰를 6개 평가차원으로 분류했고, 기존 워드임베딩 방식보다 연관분석을 결합한 모델의 정확도가 13.7% 증가했음을 볼 수 있었다. 감성분석모델은 문장보다 구 단위로 학습한 모델이 평가차원을 면밀히 분석함으로써 29.4% 더 높은 정확도를 보임을 확인했다. 본 연구를 통해 판매자, 소비자 모두가 상품의 다차원적 비교가 가능하다는 점에서 구매 및 상품 개발에 효율적인 의사결정을 기대할 수 있다.