본 연구에서는 도심지역의 무인항공기 충돌 방지를 위한 관제 도구를 개발하였다. 개발된 도구에서 사용자는 실제 도심지역 3D 지도상에 기지국과 무인항공기를 배치한 뒤, 안전 거리를 가시화할 수 있다. 이 때, 무인항공기의 위치는 long-term evolution(LTE) 신호를 기반으로 계산된다고 가정하였다. 또한, 무인항공기의 안전 거리는 거리 측정 오차의 바이어스가 발생한 신호를 포함하도록 정의되었다. 이러한 안전거리 계산 방식은 다중 경로에 의해 바이어스 신호가 빈번히 발생하는 실제 도심환경의 특성을 반영한다. 개발된 도구 상에서 실측값을 바탕으로 파라미터를 설정하고 고장 신호 개수에 따른 안전거리의 변화를 시뮬레이션하였다. 그 결과 고장 신호의 개수가 증가함에 따라 안전거리가 증가하는 정상적인 결과가 출력됨을 확인하였다.
최근 들어 IITS는 스마트 시티관련 산업계에서 중요한 주제로 떠오르고 있다. IITS의 주요 목적인 교통체증 (차량 사고에 기인한) 예방책들이 발전된 센서 및 통신 기술의 도움을 받아 다양하게 시도되었다. 관련 연구들에서는 자동차 사고와 사고 위치적 특성, 날씨, 운전자 행동, 시간 등 다양한 요인들과 상관 관계가 있음을 보여주고 있다. 우리 연구는 자동차 사고와 사고 발생 시간 사이의 상관관계에 주제를 집중했다. 본 논문에서는 ARIMA (Auto-Regressive Integrated Moving Average) 자동 회귀, 정상 및 지연 순서를 결정하는 세 가지 요소를 확인하기 위해 ADF (Augmented Dickey-Fuller)를 포함한 ARIMA 테스트를 수행했다. 본 연구 결과로서 시간 별 자동차 충돌 수 예측에 대한 요약을 제시하며, 한국 내 자동차 사고 데이터는 ARIMA 모델에 적용될 수 있음을 보여주었고, 국내 자동차 사고는 하루를 기준으로 일정한 주기가 존재하는 성격을 가지고 있다는 것을 제시했다.
무인기를 위한 자율 시스템은 임무 목표, 임무 상황, 무인기의 상태를 기반으로, 목표 달성을 위해 현재 수행할 행동을 결정하는 의사결정 능력을 가진다. 본 논문에서는 지형 충돌 위험이 있는 저고도 운용, 방문 순서를 변경하지 않아야 하는 항로점 집합, 임무 대상 객체의 위치 불확실성 등 현실적인 제약조건 하에서 감시정찰 임무를 자율적으로 수행할 수 있는 의사결정 시스템과 이러한 특성을 효과적으로 표현할 수 있는 임무 정의를 제시한다. 제안한 의사결정 시스템을 Hardware-In-the-Loop Simulation 환경에서 현실적인 임무 상황을 반영한 3종의 시나리오를 통해 검증한다. 무인기의 비행 경로와 임무 상황에서 의사결정 시스템이 선택한 행동을 시뮬레이션 결과로 제시하고, 그 결과를 논의한다.
COVID-19 펜데믹 상황으로 인해 비군사·초국경적으로 발생하는 비전통적 안보위협에 대한 국가적 관심은 더욱 높아지고 있다. COVID-19로부터 발생한 국가적 피해 규모와 강도가 상상을 초월하기 때문이다. 이와 관련하여 육군은 다양한 집단지성 플랫폼을 통해 미래 한반도에서 발생할 수 있는 비전통적 안보위협을 예측하는 노력을 강구하고 있다. 향후 기후변화, 4차 산업혁명 도래에 따른 사회변화 및 기술발전으로 인해 비전통적 안보위협은 다양화될 것이다. 특히, 도시화율, 인터넷 보급률 및 대륙과 해양의 대기가 충돌하는 지리적 위치 등을 고려했을 때 우리나라에 가해질 비전통적 안보위협은 다른 나라의 경우보다 더욱 치명적일 것이다. 따라서 범정부 차원에서 민·관·군·산·학·연의 집단지성 플랫폼을 활용하여 비전통적 안보위협을 예측하는 것이 무엇보다도 중요할 것이다.
본 연구는 기존 낙석방지울타리의 시험 방법 중 수직 낙하시험을 중심으로 낙석방지울타리의 성능평가에 대한 시험방법을 제시하기 위해 현장시험을 실시하였다. 국내의 낙석방지울타리 지지 능력을 알아보는 시험은 보통 철망, 지주, 와이어로프를 합친 것으로 시험을 실시하며, 낙석의 충돌위치를 철망의 중앙을 중심으로 실시해 왔다. 하지만 실제 현장에서 낙석이 철망이 아닌 지주에 직접 타격했을 경우, 즉 지주에 직접 타격에 관한 국내 시험적 논문 및 데이터가 전무한 것으로 파악되었다. 따라서 낙석방지울타리(고속도로 형식 2호)를 중심으로 100kJ급의 낙석에너지에 대한 충격을 지주에 타격 했을 시 변위량을 분석하고 기존의 낙석방지울타리 시험과 비교·분석하였다.
본 논문에서는 물류센터나 실내의 정해진 위치까지 짐을 자동으로 운반할 수 있는 카트를 라즈베리 파이4를 기반으로 구현하였다. 카트는 초음파 센서를 이용하여 장애물을 인식해 충돌을 방지하고 우회한다. RFID에 방향 제어 코드를 입력해 교차로나 목적지 등 주요 포인트에 설치하였고, 카트의 RFID 리더기가 RFID를 인식하면 정지하거나 상황에 따라 방향을 전환할 수 있도록 하였다. 운송이 끝난 후, 로드 셀(무게추 센서)이 물건이 내려짐을 인식하면 카트가 다시 출발 지점으로 돌아와 회수된다. 카트는 운송 과정에 필요한 인력의 소모를 줄이고 운송 과정을 편리하게 해결할 수 있도록 구현하였다.
과학기술혁신은 행위자들의 활동을 전통적인 물리적 영토에서 사이버 영역으로 확장했다. 데이터 기반의 플랫폼 서비스와 시장은 사이버 공간의 주권에 대한 담론뿐 아니라 초국경 협력과 사이버 안보에 대한 새로운 논의를 진전시킨다. 이러한 변화는 미국과 중국의 패권 경쟁에도 영향을 미치고 있다. 특히 천연가스나 심해자원과 같은 주요 자원 수송로에 위치한 개도국에 대한 원조 경쟁이 치열하다. 아세안은 미·중의 강대국이 충돌하는 지정학적인 군사·안보의 요지일 뿐만 아니라 6억 명에 이르는 인구는 데이터 자원으로 인해 디지털 경제의 발전 가능성이 크다. 이에 이 논문은 국제개발협력에서 자유주의와 권위주의 담론을 데이터 규제 및 사이버안보와 연계하고, 이를 통해 아세안 통합에 대한 함의를 도출하고자 한다. 본 연구는 글로벌 거버넌스의 측면에서 빅데이터와 관련한 국제정치적 사안들을 연계하는 융합 연구의 의의가 있다.
최근 증가하고 있는 선박의 충돌 사고 예방을 위하여 인공지능 기반의 자율운항선박(Maritime Autonomous Surface Ship, MASS)에 관한 연구가 진행되고 있다. 하지만 대부분의 자율운항선박 관련 연구들은 자율운항시스템의 크기와 비용으로 인해 주로 중대형 선박을 그 대상으로 하고 있으며, 여기에 사용되는 센서들은 소형선박에 탑재하기 어렵다는 문제를 지닌다. 따라서 이 논문은 소형선박의 자율운항을 위하여 GPS와 IMU 센서를 탑재한 경로 추적 시스템을 제안한다. GPS와 IMU 센서는 선박의 정확한 위치 파악을 위하여 활용되며, 이를 통하여 제안 시스템은 소형선박 모형을 수동으로 제어하여 경로를 생성하고, 이후 소형선박이 동일한 경로를 이동할 시 Pure Pursuit 알고리즘을 이용하여 경로를 추적하도록 한다. 그 결과, 이 연구는 경량화된 저가의 센서들을 이용하여 소형 선박의 자율운항 시스템을 저비용으로 개발할 수 있을 것으로 기대된다.
선박 구조 특성상 격실 구조는 복잡하고 협소하여 작업 과정에서 안전사고가 빈번히 발생하고 있다. 사고의 주된 원인은 구조물 충돌, 낙하물, 독성물질 누출, 화재, 폭발, 질식 등이 존재한다. 사고 발생 시 작업자의 현장 상황을 파악하는 것이 피해를 완화하는 요소 중 하나이다. 이에 안전성을 확보하기 위해 선박 내 CCTV로 현장 상황을 모니터링하고 있으나, 기존의 방식으로는 사고를 예방하기엔 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해 안전 기술로 위치 식별, 음성/영상 통신 기능이 탑재되는 스마트 안전모가 개발 중에 있다. 또한, 작업 구역 내 환경 정보 수집 및 저장기능을 포함한 온도, 습도, 진동, 소음, 기울기(자이로 센서), 가스 센서를 사용하여 스마트 안전모를 착용한 작업자에게 위험 상황을 알릴 수 있다. 이를 통해 스마트 안전모 및 환경 센서의 사용으로 선박 내 작업자의 안전성을 강화할 수 있을 것이다.
국제 해상교통량 및 물동량이 증가함에 따라 한반도 주변해역의 선박유동량도 늘어나고 있으며 이에 따라 크고 작은 항구가 위치하고 있는 남해에서의 해양 사고도 꾸준히 발생하고 있다. 특히 선박간의 충돌 및 침몰 사고는 인적 및 물적 피해뿐만 아니라 해양환경오염을 유발하기 때문에 광역의 범위를 고해상도로 볼 수 있는 인공위성을 통한 신속한 선박탐지가 필요하다. 본 연구에서는 광학 인공위성 아리랑 2호 관측자료를 활용하여 광양만 인근해역의 각 채널별 반사도 값을 비교 분석하여 새로운 선박탐지지수를 제시하였다. 선박 분류를 위해 그 선박탐지지수의 역치를 0.1로 설정하였고, RGB 합성영상과 비교하였을 때 대다수의 선박을 탐지하였음을 보여주었다. 연구해역에 포함되어 있는 큰 규모의 선박을 선정 후, 선박 주변의 공간적 반사도 분포를 분석하였다. 그 결과 선박 북서방향에 위치한 균일한 형태의 선박그림자를 확인할 수 있었다. 이는 태양의 위치가 남동방향에 위치하고 있음을 나타내고 있으며, 실제 위성영상이 촬영된 시기의 방위각은 $144.80^{\circ}$로 영상내의 그림자의 위치를 통해 태양의 방위각을 유추할 수 있다. 그림자의 반사도는 주변 바다 및 선박에 비해 낮은 0.005 값을 나타냈고, 선수 및 선미에 따라 높이차가 달라짐을 보였다. 이는 선박의 갑판 및 구조물의 높이를 반영한 것으로 판단된다. 본 연구 결과는 연안 해상사고 발생 시 실종선박 수색기술에 고해상도 광학 인공위성 영상이 활용될 수 있음에 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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