• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권11호
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• pp.1-11
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• 2022

본 논문에서는 블록체인 환경에서 상호간 데이터를 안전하게 공유하기 위한 NFT 기반의 접근 제어 방안을 제안한다. 기존의 블록체인에 기록되는 모든 데이터는 기술 특성상 누구나 접근할 수 있기 때문에 민감한 데이터를 공유하는 경우에는 인가받은 사람 외에는 접근을 제어할 필요가 있다. 이를 위해서 제안하는 방안에서는 각 데이터를 NFT로 발행하고, 컨트랙트를 통해 데이터에 대한 접근을 제어한다. 또, 기존의 NFT가 가지는 단일 소유권의 한계를 극복하기 위해 소유권과 사용권으로 개념을 분리하여 사용자간 데이터를 안전하게 공유할 수 있도록 한다. 소유권은 원본 NFT로 발행하고, 사용권은 사본 NFT로 발행하여 관리하며, NFT로 발행되는 모든 데이터는 암호화된 후 업로드가 진행되기 때문에 반드시 접근 제어가 이루어지는 스마트 컨트랙트를 통해서만 데이터의 공유가 가능하다. 이러한 접근 방안을 검증하기 위해 BIM(Building Information Modeling) 데이터 거래라는 가상의 시나리오를 설정하고, 접근 제어가 필요한 32가지 함수 호출 시나리오를 만족하는 스마트 컨트랙트를 구성하였다. 또한, 무차별 대입을 통한 복호화 공격 가능성을 고려하여 이에 대한 안정성을 평가하였다. 이를 통해 블록체인 환경에서 안전하게 개인 간 데이터를 공유할 수 있음을 확인하였다.

• 해양환경안전학회지
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• 제28권7호
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• pp.1267-1273
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• 2022

최근 한국 조선업계가 세계 선박 발주 물량의 대부분을 수주하고 있지만, 생산 현장에서는 인력난으로 생산공정 차질을 겪고 있다. 오랜 조선업 불황으로 일감과 임금 모두 줄어든 탓에 근로자들이 조선소를 떠났기 때문이다. 수주가 증가한 주요 요인은 카타르 LNG선 대량 발주였으며, 선박에 요구되는 기술 사양이 복잡해지는 상황도 유리하게 작용하고 있다. 선박은 계약한 인도 시점이 무엇보다도 중요하기 때문에, 조선소의 주요 공정 중 도크 진수 계획이 무엇보다도 중요한 관리 아이템이다. 도크에서 건조되는 구조물은 의장 작업을 남긴 선체 혹은 완성형 선박일 수 있으며, 때에 따라서 선체의 일부 블록 수준일 경우도 많다. 진수 시, 선체는 유체력에 의한 호깅(hogging) 혹은 새깅(sagging) 모멘트 영향을 받게 되고, 블록 연결부의 구조강도에 대한 안전성 확보가 무엇보다도 중요하다. 정상적인 공정이라면 연결 부재는 용접을 끝낸 상태에서 진수하지만, 실제 조선사에서는 도크 일정을 준수하기 위하여 구조 안전성이 확보되는 조건에 대한 빠른 의사결정이 필요하다. 본 연구에서는 앞서 언급한 문제점들을 엔지니어링 관점에서 합리적으로 판단하기 위하여 휨 응력평가법과 유한요소해석 모델링을 사용한 상세 해석법과 적용성을 분석하였다. 논문에서 언급된 주요 내용은 향후 유사 구조 강도 평가의 진행 시 좋은 사례로 활용될 수 있을 것으로 생각한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제43권5호
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• pp.601-610
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• 2023

하천의 수위변화 특성에 대한 이해는 여러 수방활동 및 하천환경의 관리를 위하여 필수적이다. 본 연구는 각종 수방활동에서 종사하는 현장 엔지니어가 특정 지점의 홍수시 수위상승 특성을 간편하게 확인하고 활용할 수 있는 방법론을 제시하는 데 목적이 있다. 이를 위하여 한강수계의 홍수취약지구에 홍수정보를 제공하고 있는 45개 관측소의 2010년부터 2022년까지의 10분 단위 수위자료를 이용하여 홍수 사상에서 발생하는 시간적인 상승량을 단위시간을 통하여 정량화하고 분위화한 수위상승거동곡선(WRBC) 개념을 제시하였으며, 그 적용성을 검토하였다. 분석결과, 홍수시의 수위상승 거동은 평균적으로 초반 6.2시간 이내에 전체 수위상승량의 80% 이상이 상승하며 그 이후에는 점진적으로 상승하는 것으로 분석되었으며, 수위상승 이후에 일정한 평형상태에 도달하는 시간은 상류유역의 면적과 유출 특성에 따라 다른 것으로 나타났다. 이러한 WRBC는 홍수유출로 인하여 발생하는 수위상승의 평균적인 경향에 대해 통계적이고 직관적인 검토에 장점이 있으며, 하천변에 위치한 친수공간, 수리시설 등의 수방활동에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제24권6호
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• pp.57-67
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• 2008

철도노반의 다짐 후 품질을 관리하기 위하여 비반복 평판재하시험(nonrepetitive plate loading test)으로부터 얻어지는 지반반력계수(subgrade reaction modulus, $k_{30}$)와 반복평판재하시험(repetitive plate loading test)으로부터 획득하는 변형률계수(strain modulus, $E_v$)의 두 계수를 혼용하고 있다. 평판을 이용한 재하시험을 수행한다는 점에서 두 시험법은 동일하나, 설계정수 획득방법, 반복재하 횟수, 각 하중 단계에서의 시험 종료방법 등 시험방법에는 큰 차이가 있다. 본 논문에서는 두 시험의 차이를 비교 분석하고 두 계수에 대한 상관성을 평가하였다. 이를 위하여 경부고속철도 2단계 공사구간의 원지반 6개소와 쌓기지반 5개소에 대한 총 22회의 현장시험을 실시하였다. 현장 시험 시의 응력조건, 변형률 조건 및 포아송비 조건을 고려한 보정을 수행하여 두 계수의 상관성을 높였으며, 현장에서 사용이 가능하도록 지반종류에 따른 상관계수를 제시하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제42권2호
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• pp.249-256
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• 2022

최근 BIM (Building Information Modeling)과 AR (Augmented Reality)을 결합한 실시간 시각화 기술이 건설관리 의사 결정 및 처리 효율성을 높이는 데 도움이 된다는 것을 보여주기 위한 다양한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나, 대용량 BIM 데이터는 AR에 적용할 경우 데이터 전송 문제, 이미지 단절, 영상 끊김 등과 같은 다양한 문제가 발생함으로 3차원(3D) 모델의 메쉬 최적화를 통해 시각화의 효율성을 향상시켜야 한다. 대부분의 기존 메쉬 경량화 방법은 복잡하고 경계가 많은 3D 모델의 메쉬를 적절하게 처리할 수 없다. 이에 본 연구에서는 고성능 AR 시각화를 위해 BIM 데이터를 재구성하기 위한 k-최근접이웃(KNN) 분류 프레임워크 기반 메쉬 경량화 알고리즘을 제안하였다. 제안 알고리즘은 선정된 BIM 모델을 삼각형 중심 개념 기반의 Unity C# 코드로 경량화하였고 모델의 데이터 세트를 활용하여 정점 사이의 거리를 정의할 수 있는 KNN로 분류되었다. 그 결과 전체 모델과 각 구조의 경량화 메쉬 점 및 삼각형 개수가 각각 약 56 % 및 약 42 % 감소됨을 확인할 수 있었다. 결과적으로, 원본 모델과 비교했을 때 경량화한 모델은 시각적인 요소 및 정보 손실이 없었고, 따라서, AR 기기 활용 시 고성능 시각화를 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권5호
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• pp.325-336
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• 2023

2022년 8월 수도권지역은 집중호우로 홍수피해가 발생하는 반면 전라지역은 가뭄 주의 단계가 발령되었다. 이는 가뭄의 지역적 집중도가 최근 들어 심화되고 있다는 것을 보여준다. 이와 같이 심화되는 지역적 가뭄에 대응하기 위하여 기상학적 가뭄 발생의 지역적 패턴을 분석하는 연구가 많이 수행되고 있지만, 물부족 지역에 대한 공간적 군집 연구사례는 많지 않다. 본 연구에서는 국가물관리기본계획의 2030년 한강 유역 물부족량 전망자료를 바탕으로 공간군집분석 지표인 Local Moran's I, Getis-Ord Gi*를 이용하여 물부족 지역의 공간적 군집 특성을 분석하고 물부족 핫스팟 지역을 파악하였다. 공간적 군집 특성은 p-값 및 모란 산점도를 통해 적정성을 검증하였다. 시기별(S0(1967~1983), S1(1984~2000), S2(2001~2018)) 공간군집 이동패턴을 분석한 결과, 임진강하류(#1023)가 물부족이 심각한 핫스팟 지역으로 나타났고, S0~S1 대비 S2 시기에 임진강하류(#1023) 동쪽에서 서쪽으로 점차 확산되는 물부족 이동패턴이 나타났다. 양양남대천(#1301)은 HL (해당지역은 물부족량이 많고 주변지역은 물부족량이 적은) 지역으로 나타났고, S0~S1 대비 S2 시기에 양양남대천(#1301)으로 물부족이 발생하는 것으로 나타났다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권4D호
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• pp.469-476
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• 2008

최근 밀도 높은 도시재생사업이 활발해지고 그에 따른 교통문제에 대한 우려가 커지면서 TOD사업이 관심을 끌고 있다. 본 논문의 목적은 TOD형 고밀개발이 교통에 미치는 영향을 추정해 봄으로써 TOD형 고밀개발의 효과와 문제점을 파악하는데 있다. 보다 구체적으로는 두 개의 역이 교차하는 교차역세권인 강남구청 역세권 주변 반경 400m 구간을 사례지역으로 선정하여 구체적인 개발시나리오를 작성한 뒤, 초고밀 주택을 건설했을 때 교통량, 승용차통행거리, 시간, 수단분담율, 주변지역 통행속도 등의 제반 교통여건이 좋다는 사실을 밝히고자 하는 것이다. 분석결과 강남구 전체에서 1개의 역세권 개발에 불과하지만 강남구 전체적으로 교통환경에 의미있는 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 역세권 고밀개발시 주변의 교통량은 증가하지만 강남구 전체적으로는 감소하는 것으로 나타났고, 통행시간과 거리가 감소되어 교통환경이 개선되는 것으로 나타났다. 더욱이 주차장 공급이 규제될 때 개선효과는 보다 가시적인 것으로 분석되었다. 통행속도 측면에서 볼 때 두 개의 안 모두 속도가 4.1% 가량 증가되는 것으로 나타났지만 주차장공급제한으로 인한 개선효과는 가로의 속도에는 구체적으로 반영되지 않은 것으로 분석되었다. 이와 같이 이유는 개선된 교통상황을 이용하기 위해 새로이 진입하게 되는 유발교통량 때문일 것으로 판단된다. 수단분담의 경우 미래의 교차역세권이기 때문에 고밀개발에 따른 승용차감축 및 지하철 수단 분담율 개선 효과는 비교적 크게 나타났다. 특히 주차장 공급관리가 시행될 때 지하철 이용비율은 2배이상 증가하는 것으로 나타나 주차장공급규제와 지하철 이용은 밀접한 연관관계에 있음을 알 수 있다.

• 정신신체의학
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• 제31권1호
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• pp.1-9
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• 2023

신경인지장애 환자들은 인지저하 뿐만 아니라 초조, 공격성, 우울, 배회 등의 정신행동증상들을 나타내며 이로 인해 환자와 가족이 상당한 고통을 받게 된다. 정신행동증상의 치료를 위해서는 환자 중심의, 비약물학적인 치료가 우선되어야한다. 본 논문은 신경인지장애 환자에서 나타나는 정신행동증상을 관리하고 치료하기 위한 비약물학적인 개입에 대하여 기술하였다. 초조, 우울, 무감동, 불면, 배회 등의 정신행동증상을 조절하기 위해서는 환경변화, 약물 등의 유발 인자를 파악하고 평가한 뒤, 그러한 문제를 해결해주는 것이 중요하다. 비약물학적인 개입 방법으로는 안심시키기, 활동 격려하기, 주의를 분산시키기, 환경을 변화시키기 등을 들 수 있다. 환자의 관점에서 행동을 이해하고, 그들의 요구와 능력에 맞게 접근해야한다. 비약물학적인 개입 방법으로 회상요법, 음악치료, 향기요법, 다중감각자극요법, 운동요법, 광선치료, 마사지 요법, 인지중재치료, 애완동물요법 등의 다양한 요법이 시행되고 있으며, 이러한 접근 방법이 환자의 우울, 무감동, 초조, 공격성, 불안, 배회, 불면 등의 증상을 호전시켜준다고 알려져 있다. 그러나, 효과에 대한 증거 수준이 높지 않아 향후에 좀 더 광범위하고 정확한 효과 검증 연구가 필요하다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.17-27
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• 2023

오늘날 AI(Artificial Intelligence) 기술이 발전하면서 실용성이 증가함에 따라 실생활 속 다양한 응용 분야에서 널리 활용되고 있다. 이때 AI Model은 기본적으로 학습 데이터의 다양한 통계적 속성을 기반으로 학습된 후 시스템에 배포되지만, 급변하는 데이터의 상황 속 예상치 못한 데이터의 변화는 모델의 성능저하를 유발한다. 특히 보안 분야에서 끊임없이 생성되는 새로운 공격과 알려지지 않은 공격에 대응하기 위해서는 배포된 모델의 Drift Signal을 찾는 것이 중요해짐에 따라 모델 전체의 Lifecycle 관리 필요성이 점차 대두되고 있다. 일반적으로 모델의 정확도 및 오류율(Loss)의 성능변화를 통해 탐지할 수 있지만, 모델 예측 결과에 대한 실제 라벨이 필요한 점에서 사용 환경의 제약이 존재하며, 실제 드리프트가 발생한 지점의 탐지가 불확실한 단점이 있다. 그 이유는 모델의 오류율의 경우 다양한 외부 환경적 요인, 모델의 선택과 그에 따른 파라미터 설정, 그리고 새로운 입력데이터에 따라 크게 영향을 받기에 해당 값만을 기반으로 데이터의 실질적인 드리프트 발생 시점을 정밀하게 판단하는 것은 한계가 존재하게 된다. 따라서 본 논문에서는 XAI(eXplainable Artificial Intelligence) 기반 Anomaly 분석기법을 통해 실질적인 드리프트가 발생한 시점을 탐지하는 방안을 제안한다. DGA(Domain Generation Algorithm)를 탐지하는 분류모델을 대상으로 시험한 결과, 배포된 이후 데이터의 SHAP(Shapley Additive exPlanations) Value를 통해 Anomaly score를 추출하였고, 그 결과 효율적인 드리프트 시점탐지가 가능함을 확인하였다.

• 해양환경안전학회지
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• 제29권6호
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• pp.543-551
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• 2023

기후변화 영향으로 이상고수온, 태풍, 홍수, 가뭄 등 재난 및 안전 관리기술은 지속적으로 고도화를 요구받고 있으며, 특히 해수면 온도는 한반도 주변에서 발생되는 여름철 적조 발생과 동해안 냉수대 출현, 소멸 등에 영향을 신속하게 분석할 수 있는 중요한 인자이다. 따라서, 본 연구에서는 해수면 온도 자료를 해양 이상현상 및 연구에 적극 활용되기 위해 통계적 방법과 딥러닝 알고리즘을 적용하여 예측성능을 평가하였다. 예측에 사용된 해수면 수온자료는 흑산도 조위관측소의 2018년부터 2022년까지 자료이며, 기존 통계적 ARIMA 방법과 Long Short-Term Memory(LSTM), Gated Recurrent Unit(GRU)을 사용하였고, LSTM의 성능을 더욱 향상할 수 있는 Sequence-to-Sequence(s2s) 구조에 Attention 기법을 추가한 Attention Long Short-Term Memory (LSTM)기법을 사용하여 예측 성능 평가를 진행하였다. 평가 결과 Attention LSTM 모델이 타 모델과 비교하여 더 좋은 성능을 보였으며, Hyper parameter 튜닝을 통해 해수면 수온 성능을 개선할 수 있었다.