2017년 12월 인천의 영흥도에서 발생한 급유선과 낚시어선의 충돌사고를 비롯하여 소형 어선의 충돌 사고가 잇따라 발생하고 있다. 해양수산부에서 이러한 소형 어선의 해양사고를 예방하기 위하여 5톤 미만의 어선원에 대한 교육 훈련 규정 마련 등 교육 강화 및 근로환경 개선 등 선박종사자의 안전역량 제고를 위해 노력하고 있으나, 여전히 소형 선박은 해양사고에 매우 취약한 실정이다. 본 연구에서는 소형선박의 충돌 사고를 예방하기 위하여 새로운 통신 기법인 차량용 무선통신(WAVE 통신)을 활용한 소형 선박을 위한 충돌 예방 알고리즘을 구축하고자 하였다. 충돌 예방 알고리즘은 DCPA/TCPA를 기반으로 구성되었으며, DCPA/TCPA의 기준 설정을 위하여 선행 연구 분석, 시뮬레이션 실험 및 설문조사를 실시하였다. 그 결과 DCPA $8(L_a+L_b)$, TCPA 2.5min의 기준을 적용하였다. 각각 다른 조우 상황의 3가지 사고 사례를 선별한 후 구성된 알고리즘을 적용하여 어느 시기에 경보가 발생하는지 확인하였다. 추후에 실선 적용을 통하여 문제점을 식별하고 알고리즘을 고도화한다면 소형 선박의 운항자가 충돌 상황을 사전에 인지하는데 정보를 제공할 수 있다.
본 연구에서는 시계열 순서의 의미가 희석될 수 있는 기존의 U-net 기반 딥러닝 강우예측 모델의 성능을 개선하고자 하였다. 이를 위해서 데이터의 연속성을 고려한 ConvLSTM2D U-Net 신경망 구조를 갖는 모델을 적용하고, RainNet 모델 및 외삽 기반의 이류모델을 이용하여 예측정확도 개선 정도를 평가하였다. 또한 신경망 기반 모델 학습과정에서의 불확실성을 개선하기 위해 단일 모델뿐만 아니라 10개의 앙상블 모델로 학습을 수행하였다. 학습된 신경망 강우예측모델은 현재를 기준으로 과거 30분 전까지의 연속된 4개의 자료를 이용하여 10분 선행 예측자료를 생성하는데 최적화되었다. 최적화된 딥러닝 강우예측모델을 이용하여 강우예측을 수행한 결과, ConvLSTM2D U-Net을 사용하였을 때 예측 오차의 크기가 가장 작고, 강우 이동 위치를 상대적으로 정확히 구현하였다. 특히, 앙상블 ConvLSTM2D U-Net이 타 예측모델에 비해 높은 CSI와 낮은 MAE를 보이며, 상대적으로 정확하게 강우를 예측하였으며, 좁은 오차범위로 안정적인 예측성능을 보여주었다. 다만, 특정 지점만을 대상으로 한 예측성능은 전체 강우 영역에 대한 예측성능에 비해 낮게 나타나, 상세한 영역의 강우예측에 대한 딥러닝 강우예측모델의 한계도 확인하였다. 본 연구를 통해 시간의 변화를 고려하기 위한 ConvLSTM2D U-Net 신경망 구조가 예측정확도를 높일 수 있었으나, 여전히 강한 강우영역이나 상세한 강우예측에는 공간 평활로 인한 합성곱 신경망 모델의 한계가 있음을 확인하였다.
지구온난화의 영향으로 2035년 이후 북극해가 대부분 개방될 것으로 예측된다. 그리고 북극해 개방 시에는 북유럽까지 항해 거리·비용 감소, 북극권 자원 해상운송, 아시아의 허브항으로서 간접이익 창출 등 많은 국가이익이 기대되고 있다. 이에 따라 미지의 영역이던 북극해에서 국가이익을 확보하고, 국민의 자유로운 활동을 보장하기 위해 정부도 구체적인 정책을 수립하여 추진 중이다. 해군도 북극해 관련 국가정책을 군사적으로 뒷받침하려면, 지금부터 역할과 계획을 구체화해야만 한다. 북극해에서 지원 임무를 수행하기 위해 해군력은 고유 작전특성(기동성, 융통성, 지속성, 현시성, 투사성)을 발휘하여야 하며, 이를 준비하는 과정에서 긍정적·부정적 영향을 미칠 수 있는 내·외부 작전환경(OE)을 먼저 분석할 필요가 있었다. 이는 해군 내부의 강점(S)과 약점(W), 외부의 기회(O)와 위협(T)으로 구분되는데, 각 환경요인들을 연계(S-O, S-T, W-O, W-T)하여, 작전특성을 구현할 수 있는 발전방안을 도출하고자 하였다. 해군은 경험해보지 못한 추운 원해에서 임무를 수행하기 위해 다음의 노력을 기울여야 할 것이다. 첫째, 정부 정책과 발맞추어 해군의 단계적인 추진계획(로드맵)을 작성하고, 둘째, 국내·외 교육훈련 프로그램과 해외 연합훈련에 적극적으로 참여함으로써 전문인력을 양성해야 한다. 셋째, 국내의 우수한 특수선박 조선기술과 4차 산업혁명 신기술을 적용하여 극지 작전용 무장·장비·물자를 확보하는 한편, 광활한 북극해 상 전력공백을 해소하기 위해 연합작전 역량과 군사신뢰도를 증진하면서, 북극권 내 기항지를 마련할 필요가 있다. 끝으로, 북극권 진출 후 군사적·비전통적 위협(전염병, 재난, 인명구조 등)에 대응하며, 다양한 성과를 창출할 수 있도록 사전 준비를 해나가야 할 것이다.
미세먼지는 질병, 산업·경제에 부정적인 영향을 미치고 있어 국민들은 미세먼지에 대해 예민하게 반응하고 있다. 따라서 미세먼지의 발생을 예측할 수 있다면, 미리 대응책을 마련할 수 있어 생활과 경제에 도움이 될 수 있다. 미세먼지의 발생은 기상과 미세먼지 배출원의 밀집 정도에 영향을 받는다. 산업부문은 미세먼지 배출량이 가장 많으며, 그 중에 산단은 공장들이 미세먼지 배출원이 되어 더 많은 미세먼지를 배출하는 문제가 있다. 본 연구는 지방도시에서 노후산업단지가 있는 지역을 선정하여, 미세먼지를 일으키는 요인을 탐색하고, 미세먼지 발생을 예측할 수 있는 예측모형을 개발하고자 한다. 기상 데이터와 미세먼지 관련 데이터를 활용하였고, 다중회귀분석을 통해 미세먼지 발생에 영향을 미치는 변수를 추출하였다. 이를 토대로 머신러닝 회귀학습기 모형으로 학습하여 예측력이 높은 모형을 추출하였고, 검증용 데이터를 이용하여 예측 모형의 성능을 검증하였다. 그 결과, 예측력이 높은 모형은 선형회귀모형, 가우스 과정 회귀모형, 서포트 벡터 머신으로 나타났으며, 훈련용 데이터의 비율과 예측력은 비례하지 않은 것으로 나타났다. 또한 예측치와 실측치 차이의 평균치는 크지 않지만, 미세먼지 실측치가 높을 때, 예측력이 다소 떨어지는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 지자체 데이터 허브를 통해 기상데이터와 관련 도시 빅데이터를 결합함으로써 보다 체계적이고 정밀한 미세먼지 예측 서비스로 개발이 가능할 것이며, 스마트산단의 발전을 촉진하는 계기가 될 것이다.
본 연구는 반려동물의 증가로 인한 반려동물 동거가구의 재난증가를 대비하기 위한 가상현실 개발에 대한 연구이다. 저출산·고령화와 함께 나타나는 1인가구와 딩크족의 증가는 특히 반려동물로 인한 재난의 위험성을 높이고 있다. 이러한 재난에는 우선적으로 반려동물 양육에 따른 화재발생 증가가 있다. 화재발생 빈도가 제일 높은 것은 반려동물로 인한 전기레인지 화재이다. 특히 고양이로 인한 전기레인지 화재의 빈도수가 제일 높다. 반려동물로 인한 화재를 줄이기 위해 주인의 주의깊은 예방조치가 필요하다. 반려동물의 양육은 정서적 교류로 인한 펫로스 증후군을 유발한다. 주인의 부주의로 인한 재난으로 에스컬레이터에서의 반려동물의 상해와 엘리베이터에서의 주인의 상해가 있다. 에스컬레이터와 엘리베이터에서의 상해를 줄이기 위해서는 기본적 예절로서 반려동물을 안고 에스컬레이터와 엘리베이터를 이용하는 기본예절이 필요하다. 이러한 반려동물로 인한 재난을 줄이기 위해서 가상현실을 활용할 필요가 있다. 가상현실은 재난을 극복하기 위한 사전 훈련에 있어 물리적 공간이 없어도 체험이 가능하므로 실제 재난사례들을 몰입감 있게 경험할 수 있다. 따라서 반려동물로 인한 화재, 주인의 부주의로 인한 재난, 펫로스 증후군의 감소 방안을 가상현실을 통해 학습하는 것은 재난예방과 사회적 비용 감소에 크게 공헌할 것이다.
컴퓨팅 환경의 발전에 따라 IT 기술이 의료, 산업, 통신, 문화 등의 분야에서 사람들에게 제공해주는 혜택이 늘어나 삶의 질도 향상되고 있다. 그에 따라 발전된 네트워크 환경을 노리는 다양한 악의적인 공격이 존재한다. 이러한 공격들을 사전에 탐지하기 위해 방화벽, 침입 탐지 시스템 등이 존재하지만, 나날이 진화하는 악성 공격들을 탐지하는 데에는 한계가 있다. 이를 해결하기 위해 기계 학습을 이용한 침입 탐지 연구가 활발히 진행되고 있지만, 학습 데이터셋의 불균형으로 인한 오탐 및 미탐이 발생하고 있다. 본 논문에서는 네트워크 침입 탐지에 사용되는 UNSW-NB15 데이터셋의 불균형성 문제를 해결하기 위해 랜덤 오버샘플링 방법을 사용했다. 실험을 통해 모델들의 accuracy, precision, recall, F1-score, 학습 및 예측 시간, 하드웨어 자원 소모량을 비교 분석했다. 나아가 본 연구를 기반으로 랜덤 오버샘플링 방법 이외에 불균형한 데이터 문제를 해결할 수 있는 다른 방법들과 성능이 높은 모델들을 이용하여 좀 더 효율적인 네트워크 침입 탐지 모델 연구로 발전시키고자 한다.
최근, 주요 선진 국가들은 인구문제 해결, 정치·경제, 그리고 국가 경쟁력 강화 등을 이유로 정책적으로 메가시티를 육성하고 있다. 그 변화의 추세는 더욱 가속화되고 있다. 한국도 서울·경기권에 이어 부산·울산·경남권, 대구·경북권, 광주·전남권, 대전·세종·충남·충북권 등지에 메가시티 정책이 추진되고 있다. 이런 도시화 현상으로 인해 군사전문가들은 미래의 전장 환경을 우주나 대도시(메가시티)로 예상한다. 이런 관점에서 한국도 미리 준비하지 않으면 메가시티가 직면한 위협에 효과적으로 대응하지 못할 것이다. 따라서 메가시티의 거대한 규모와 지하 작전환경의 특징에 최적화된 지하시설작전 능력이 요구되는 것이다. 이런 배경에서 메가시티 지하 작전환경의 특징과 미국, 이스라엘 등 군사 선진국의 지하시설작전 준비 사례를 분석하였다. 이를 기초로 한국 메가시티 내 지하 작전환경에 적합한 지하시설작전에 요구되는 능력을 아이디어 차원에서 군의 조직 및 전투계, 전투원 생존을 보장할 특수장비 및 물자 확보, 소부대 전투기술 개발과 훈련시스템 구축 측면에 우선순위를 두고 제시하였다.
현재의 무기체계는 다양한 표준과 프로토콜이 적용된 복합무기체계가 운용되어서 전장에서 연합 및 합동작전시 원활한 정보교환 실패의 위험이 있다. 무기체계간 신속한 상황판단으로 핵심표적에 대한 정밀타격을 수행하기 위한 무기체계들의 상호운용성은 전쟁수행의 핵심요소이다. 한국군은 전력화 이후 다수의 소프트웨어 및 하드웨어의 형상변경과 성능개선 소요가 발생하고 있으나, 상호운용성에 미치는 영향에 대한 검증제도가 없으며, 관련 시험 도구 및 시설도 전무한 실정이다. 또한 연합 및 합동훈련시 무기 / 전력지원체계의 세부 운용방식과 소프트웨어를 임의로 변경한 후 이에 따른 사용자 간 오류가 빈번히 발생하고 있다. 그래서 주기적인 무기체계간 상호운용성 검증이 필요하다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 사람이 평가기간을 잡아서 1번 평가를 진행하는것이 아니라, AI가 24시간 무기 / 전력지원 체계간 상호운용성을 지속적으로 평가하여 전쟁수행능력을 고도화해야 한다, 이러한 문제점을 해결하기 위하여 자연어 처리기법(①Word2Vec 모델 ②FastText 모델 ③Swivel 모델)을 적용(공개된 알고리즘과 소스코드 사용)하여 국방상호운용성 능력향상을 위한 사전연구를 수행하였다. 이 실험의 결과를 바탕으로 사람에 의존하지 않고, 자동화된 국방상호운용성 평가도구를 구현하기 위한 방법론(자연어 처리 모델을 통한 상호운용성 소요평가 / 수준측정의 자동화된 평가)을 향후 제시하고자 한다.
목적: 호스피스 완화의료 전문인력의 질 관리를 위해 요구되는 자격인증체계 마련을 위해 전문인력들을 대상으로 자격인증체제의 필요성 및 구체적 방안에 대한 설문조사결과를 분석 제시하여 제도 마련의 기초자료로 삼고자 하였다. 방법: 국립암센터와 한국 호스피스 완화의료학회에서는 2009년 6월 17일부터 23일까지, 보건복지가족부지정 34개 암환자 완화의료기관에 등록된 전문인력인 의사, 간호사, 사회복지사, 성직자와 한국 호스피스 완화의료학회 회원들을 대상으로 온라인 설문조사를 실시하였으며, 그 중 총 220명이 설문에 참여하였다. 결과: 의사는 90% (46/51)가 자격인증이 필요하다고 하였고, 간호사는 84% (113/134), 사회복지사의 경우 89% (31/35)가 자격인증이 필요하다고 하였다. 자격인증 방안에 관해서는 의사의 경우 일정한 교육만 받으면 인정의 자격을 부여해 주는 방법을 가장 선호하였고(46%), 사회복지사의 경우도 일정교육을 받은 의료사회복지사에게 자격을 부여하는 것을 가장 선호하였다. 자격인증 주체에 있어서는 의사의 경우 한국 호스피스 완화의료학회 또는 보건복지가족부가 주체가 되어야 한다는 의견이 각각 45%로 가장 많았고, 간호사와 사회복지사의 경우 보건복지가족부가 주체가 되어야 한다는 응답이 각각 50%, 66%로 가장 높았다. 교육프로그램개발 및 인정주체에 관한 의견으로는 의사의 경우 한국 호스피스 완화의료학회가 51%로 가장 높았고, 간호사의 경우 보건복지가족부(또는 국립암센터)와 한국 호스피스 완화의료학회가 함께 주체가 되어야 한다는 의견이 23%로 가장 높았다. 사회복지사의 경우 보건복지가족부(또는 국립암센터)와 대한의료사회복지사협회가 주체가 되어야 한다는 의견이 37%로 가장 많았다. 마지막으로 교육운영방식은 세 직종 모두 주말을 이용한 강의와 일부 실습이 결합된 형태를 가장 선호하였다. 결론: 국내 호스피스 완화의료 전문인력은 자격인증체제에 대한 높은 요구도를 가지고 있으며, 각 직종별요구를 반영하는 적절한 자격인증체제 및 교육프로그램개발이 시급하다.
본 연구에서는 제주대학교 실습선 아라호(G/T : 990tons)의 조종 성능을 파악하기 위하여 2000년 8월과 2001년 5월에 2회에 걸쳐 제주항 북방 3마일 해상에서 조타에 의한 선회성과 추종성 등의 조종성능을 실시한 결과는 다음과 같다. 1. 부표 방위반법으로 측정한 선회권의 크기에서 선회종거는 우현선회시가 198m, 좌현선회시가 192m로서 좌현선회시가 우현선회시보다 6m 작았으며, 또한, 선회경의 크기는 우현선회시가 194m, 좌현선회시가 188m로서 좌현선회시가 우현선회시 보다 6m 작았다. 2. DGPS 측위에 의한 선회권의 크기에서 선회종거는 우현선회시가 196m, 좌현선회시가 194m로서 좌현선회시가 우현선회시보다 2m 작았다. 또한, 선회경의 크기는 우현선회시가 194m, 좌현선회시 190m로서 좌현선회시가 우현선회시보다 4m 작았다. 3. 신조 시운전시 부표 방위반법에 의해 측정한 선회권의 크기와 2001년 5월에 DGPS 측위에 의하여 측정한 선회권의 크기를 비교해 본 결과, 선회종거는 DGPS 측위에 의한 선회권이 신조시운전시 선회종거보다 우현선회시가 1m 컸으며, 좌현선회시가 21m 작았다. 또한, 선회경의 크기는 우현선회시 16m, 좌현선회시 23m 작았다. 4. 선속 13k't로 전속 전진중 타각 $35^\circ$로 좌현 또는 우현으로 전타 했을 때 선회각 $180^\circ$에서 선속이 7.8k't이고 $360^\circ$선회시는 6.0k't가 되었으며, 소요 시간은 좌현선회시가 150초, 우현선회시가 156sec로 좌현선회시가 우현선회시보다 6초 짧았으며, 선회평균 각속도는 좌현선회시가 $2.4^\circ$/sec, 우현선회시가 $2.3^\circ$/sec였다. 5. 타각 $10^\circ$, $20^\circ$, $30^\circ$ Z시험에서 선회성지수 K와 추종성지수 T는 각 각 선회성지수는 1.24, 1.45, 1.65였으며, 추종성지수는 각 각 0.33, 0.20, 0.14가 되어 $30^\circ$인 경우가 $10^\circ$, $20^\circ$ Z시험에서 보다 선회성지수 K는 크고, 추종성지수 T는 작아서 대각도 조타일 때가 소각도 조타일 때 보다 조종성능이 양호하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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