미국 911 테러 발생 이후로, 국가 기반시설(예: 송/배전 전력망, 석유/가스 파이프라인, 원자력 발전소, 정보통신 시설, 교통 시설, 금융 시설, 매스미디어 시설 등)에 대한 테러리스트의 사보타지 리스크를 관리하는 도전문제에 정부 차원이나, 기업 차원에서 국내외적으로 뜨거운 이목이 집중되고 있다. 그 가운데 에너지 시스템, 특히 원자력 발전소의 물리적 보안은 국가 안보 차원에서 매우 중대한 이슈가 되고 있다. 이는 사보타지로 인한 이러한 시스템의 파손이 국민, 작업자, 또는 외부 환경에 방사성물질 누출과 같은 중대한 결말을 초래할 수 있기 때문이다. 원전과 같은 복잡 시스템에서 설계 기준 위협이 초래할 수 있는 이러한 결말은 그 시스템의 특정 핵심 표적(예: 부품, 구역, 자산, 행위, 인원)의 방호를 통해 효과적으로 방어될 수 있다. 다시 말하면, 표적 인식에서는 어떻게 방어할 것인가에 앞서서 무엇을 방어할 것인가를 다루려는 것이다. 이 연구의 주요 목적은 여태까지 개발된 다양한 표적 인식 기법의 개발 추세를 소개하고 향후 전망을 제시하는 데에 있다. 이를 통해 표적 인식 기법의 수월성, 신뢰성, 및 경제성을 제고할 수 있으리라 본다. 표적 인식 기술의 활용성 측면에서 볼 때, 표적 인식은 하드웨어 적이거나 소프트웨어적인 방호 시스템의 설계에 필수적이므로, 신뢰성 높은 표적 인식은 다음과 같은 긍정적인 파급 효과를 줄일 수 있다: 1) 사보타지 리스크 감소에 직간접적으로 기여할 수 있다; 2) 제한적인 보안 재원을 효율적으로 할당할 수 있다; 3) 보안 대응군대의 훈련 시나리오를 개발할 수 있다; 4) 발전소 규제요건인 안전조치 계획을 비용이나 보안 측면에서 향상시켜 국민 안심(public easiness)을 도모할 수 있다. 향후에는 보다 더 광의적인 복잡 시스템 사이에서 상호 연계적인 사보타지에 대한 표적 인식의 기법들이 점검될 필요성이 있다고 본다.
TBM의 운전 전문인력은 세계적으로 부족한 상황이며 신규 인력의 시공경험 부족은 각종 시공리스크 발생 시 대응능력 저하를 가져올 수 있다. TBM 시공품질이 TBM 운전자의 숙련도와 경험에 크게 좌우되는 점과 숙련인력 부족에 의한 생산성 저하, 숙련도 저하에 의한 안전성 저하는 TBM산업에서의 자주 거론되는 문제점이다. 이를 위해 국외의 몇 개 업체와 기관에서 시뮬레이터를 개발하였고 국내에서도 시뮬레이터 개발이 이루어지고 있다. 국제터널협회에서는 강의실 교육, e-learning, 시뮬레이터 교육 및 현장 실습을 포함하는 포괄적인 교육을 계획하고 있다. 국내외 진행상황으로 볼 때, TBM 운전자 교육 및 인증 또는 라이센스를 통한 공식적인 교육 인정은 멀지 않은 미래에 표준이 될 것으로 예상된다.
As the national interest in sports has been increased over time, sports facilities and sports complex are considered more than just physical environments for training athletes or watching games. Sports facilities now become symbolic spatial devices to represent the national and cultural pride of any countries. The existing national training camp located in Taenung, Seoul is gotting outdated and degraded. The polluted air in the city risks athletes' health condition. The government planned to construct the second training camp at Jincheon, Chungbuk at the area of $2,171,910m^2$. The Korea Sports Council called for proposals to envision the future training camp, and they held a design competition from August to November, 2005. The first phase was to present the masterplan for the entire site including training buildings, outdoor training facilities, dormitories, a visitor center, a research center, education and administration buildings. Considering the size of the site, the planning process required a strong relationship between landscape and architecture. This study tries to provide general explanations on the winning proposal focused on the landscape-related issues. It also attempts to have reference points for contemporary planning and design issues to situate the project in the stream of continuing design effort to avoid the dichotomy between nature and culture. The landscape proposal for the new national taming camp suggests four main strategies; 1) The camp has two intersecting and interweaving parks which represent the natural and urban order. 2) The entire site is organized and networked by the flow of landscape called landscape ribbon in terms of topography, vegetation, and water flow. 3) The landscape is choreographed through the time and process. 4) The ecological process and the digital contents are juxtaposed in the landscape. This winning proposal is the first step to portray the national vision for the sustainable environment coexisting with sports industry. Landscape in this proposal is an active agent to network various parts of the site which enables landscape to be infrastructure. Landscape design in this proposal should be considered open-ended strategies rather than determined concrete forms and its engaging further development will be tested in following Design-Build phase.
최근 공교육, 사교육, 평생교육, 직업훈련교육 분야에서 지식전달 위주의 주입식 교육방식에서 학습자들이 능동적으로 지식에 대처할 수 있는 자기주도학습에 대해 중요성이 대두되고 있으며, 이는 사회변화에 따라 요구되는 인재상으로 스스로 자아개념, 자신감, 창의성을 발견하고 계발시키는 학습 방법으로 더욱 중요해지고 있다. 하지만 자기주도적 학습에 대한 개념 및 전략 등 다양한 이론적 지식들이 존재하고 있지만, 실제 자기주도학습 운영계획 또는 학습 분야에 따라 학습자가 원하는 학문 분야의 콘텐츠를 손쉽게 제공받는 시스템에 대해 부족한 상황이다. 따라서 본 논문에서는 학습자가 자기주도적 학습을 위한 다양한 학습 콘텐츠를 제공받기 위해 정보를 획득하고 의미를 정제하여 범주화 할 수 있는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 온라인상에서 학습자가 습득하려고 하는 학문 분야의 다양한 콘텐츠를 제공하는 시스템을 설계하고 활용하는 방안에 대한 연구를 수행하였다.
사용후핵연료와 같은 고준위 방사성물질을 취급하는 핫셀 내에서 원격취급장치인 MSM의 작업영역을 벗어난 지역에 위치한 공정장치부품 유지보수공정을 개발하였다. 이를 위하여 대상 핫셀공정인 사용후핵연료 차세대관리공정에 대한 가상목업을 구축하였으며, 구축된 가상목업을 이용하여 MSM 작업영역 및 작업자 시각영역을 분석하고, 그래픽 가상목업의 충돌감지 기능을 이용한 서보 조종기의 경로계획을 수립하였다. 또한, 분석한 결과를 토대로, 서보조종기에 의한 사각지역 내 부품 유지보수 공정을 설정하였으며, 설정된 공정은 그래픽 전산모사를 통하여 검증하였다. 제안된 유지보수 공정은 실제 핫셀공정 수행시 유용하게 활용될 것이며, 그래픽 가상목업은 다양한 핫셀 공정에 대한 분석 및 작업자 훈련 시스템으로 활용하여, 작업 효율성 및 안전성 향상에 기여할 것으로 기대된다.
고방사성물질을 취급하는 핫셀내 원격취급장치인 MSM의 작업영역을 벗어나는 경우의 공정장치부품 유지보수공정을 개발하였다. 이를 위하여 핫셀 공정에 대한 가상 목업을 구축하였으며, 이를 이용하여 MSM 작업영역, 작업자 시각영역을 분석하고, 그래픽 가상목업의 충돌감지 기능을 이용한 서보 조작기의 경로계획을 수립하였다. 또한, 분석한 결과를 토대로 서보조작기에 의한 사각지역 내 부품 유지보수 공정을 설정하였으며, 설정된 공정은 그래픽 전산모사를 통하여 검증하였다. 제안된 유지보수 공정은 실제 핫셀공정 수행시 유용하게 활용될 것이며, 그래픽 가상목업은 다양한 핫셀 공정에 대한 분석 및 훈련 시스템으로 활용하여, 작업 효율성 및 안전성 향상에 기여할 것으로 기대된다.
국내 전기차 (EV: Electric Vehicle) 시장이 성장함에 따라, 빠르게 증가하는 EV 충전 수요에 대응하기 위한 충전설비의 확충이 요구되고 있다. 이와 관련하여, 종합적인 설비 계획을 수립하기 위해서는 미래 시점의 충전 수요량을 예측하고 이를 바탕으로 전력설비 부하에 미치는 영향을 체계적으로 분석하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 한국전력공사의 EV 충전 데이터를 이용하여 충전소 단위의 일별최대부하를 예측하는 LSTM(Long Short-Term Memory) 신경망 모델을 설계 및 개발한다. 이를 위해, 먼저 데이터 전처리 및 이상치 제거를 통해 정제된 데이터를 얻는다. 다음으로, 충전소 단위의 일별 특징들을 추출하여 훈련 데이터 집합을 구성하여 일별 최대 전력부하 예측 모델을 학습시킨다. 마지막으로 충전소 유형 별 테스트 집합을 이용한 성능 분석을 통해 예측 모델을 검증하고 이의 한계점을 논의한다.
자연재난 및 사회재난 등으로 인해 국가기반시설의 기능이 정지되어 국가기반체계가 마비된다면 국민의 생명 신체 및 재산피해는 물론 국가안보에 심각한 위협요인으로 작용할 수 있다. 본 논문에서는 국가기반체계 보호제도에 대한 국내외 동향을 살펴보고 국가운영연속성인 핵심기능연속성의 세부구성 요소인 필수기능, 승계 순서, 권한의 위임, 연속성 시설, 연속성 통신, 중요 기록 관리, 인적 자본, 테스트, 교육 및 훈련, 통제 및 지시 권한이양, 복원에 대하여 구체적으로 알아보고 국가기반 체계 보호계획 관련제도의 분석을 실시하여 구체적인 문제를 살펴보고 효율적인 국가기반체계 보호제도 개선안을 제시하였다.
본 논문에서는 사회 환경의 변화에 따라 재난 발생 시 반복되는 재난현장 대응체계 현황검토를 통해 문제점을 파악하고 소방대공무원의 의식조사를 통하여 재난현장 대응체계의 현 실태 및 발전방안을 제시하였다. 재난현장에서 재난안전대책본부와 긴급구조통제단의 유기적인 협조체계가 이루어져 명령에 대한 권한의 중복성이 없도록 행동의 범위 및 시점이 명확하게 개선되어야 한다. 또한 재난현장 대응능력 강화를 위한 체계적인 교육 및 훈련체계가 구축되어야 하고 그를 위한 인력 및 장비도 증가되어야 한다. 마지막으로 재난 발생 시 초동대응능력을 향상시키기 위한 전술 개발 및 대응계획 수립 등 세부적인 대책이 요구된다.
SVM은 높은 수준의 분류 정확도와 유연성을 바탕으로 다양한 분야의 분류분석에서 널리 사용되고 있다. 그러나 집단별 개체수가 상이한 불균형 자료의 분류분석에서 SVM은 다수집단으로 편향되게 분류함수를 추정하므로 소수집단의 분류 정확도가 심각하게 감소하게 된다. 불균형 자료의 분류분석을 위하여 집단별 오분류 비용을 차등 적용하는 가중 $L_2$-norm SVM이 개발되었으나, 이는 릿지 형태의 벌칙함수를 사용하므로 분류함수의 추정에서 불필요한 잡음변수의 제거에는 효율적이지 못하다. 따라서 본 논문에서는 라소 형태의 별칙함수를 사용하고 훈련개체의 오분류 비용을 차등적으로 부여함으로서 불균형 자료의 분류분석에서 변수선택의 기능을 지니는 가중 $L_1$-norm SVM을 제안하였으며, 모의실험과 실제자료의 분석을 통하여 제안한 방법론의 효율적인 성능과 유용성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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