본 논문은 자동계류 장치에 설치하여 선박의 접안 상황을 검출할 수 있는 시각 센서의 개발에 대하여 논하고 있다. 선박의 접안 시 사고방지를 위해 선박의 속도를 통제하고 위치를 확인하고 있음에도 불구하고 부두에서의 선박 충돌사고는 매년 발생하고 있으며, 이로 인한 경제적, 환경적 피해가 매우 크다. 따라서 부두에 접안하는 선박에 대한 안전성 확보를 위해 선박의 위치 및 속도 정보를 신속하게 확보할 수 있는 시각 시스템의 개발은 중요하다. 이에 본 연구에서는 선박의 접안 시 사람과 유사하게 영상을 통해 접안하는 선박을 관찰하고, 주변 환경에 따른 선박의 접안 상태를 적절하게 확인할 수 있는 시각센서를 개발하였다. 먼저, 개발하고자 하는 시각 센서의 적정성을 확보하기 위해 기존 센서로부터 제공되는 정보, 감지 범위, 실시간성, 정확도 및 정밀도 측면에서 센서 특성을 분석하였다. 이러한 분석 자료를 바탕으로 LiDAR형태의 3D시각 시스템의 개념 설계, 구동메커니즘 설계 및 모션 구동부의 힘과 위치 제어기 설계 등을 수행하여 대상물의 정보를 실시간으로 획득할 수 있는 3D 시각 모듈을 개발하였다. 최종적으로 시스템 구동을 위한 제어 시스템의 성능평가와 스캔 속도에 대한 성능을 분석하였고, 실험을 통해 개발된 시스템의 유용성을 확인할 수 있었다.
공유 서비스나 사물인터넷기술이 확산됨에 따라 보안인증이 적용되어야 하는 분야와 그 범위가 넓어지고 있다. 이동을 전제로 하는 서비스들에 있어서는 기존의 개인 소유물이나 특성에 관한 보안인증만으로는 충분치가 않아서 위치에 기반한 인증기술들도 개발이 되고 있다. 하지만 기존 위치기반 보안인증기술의 대부분은 주로 서버 근접도나 위성위치추적을 활용하는 기술로 개발이 되고 있어서 그 활용의 범위가 좁고 이동 시 핸드오버 문제가 발생한다. 본 연구에서는 이러한 기존의 위치기반 보안인증기술보다 그 활용의 범위가 넓고 따라서 편의성과 사업성이 높은 셀 브로드캐스팅(Cell Broadcasting)기술 활용 위치기반 보안인증기술에 대해서 소개하고 이와 관련된 응용 사례 및 비즈니스 모델들을 소개하였다. 기술 개발의 현황과 아울러 이를 활용하여 사업을 개발하고 있는 기업 사례를 심층 분석하여 비즈니스 모델의 변화가 어떻게 이루어지고 있는지를 자세히 분석하였다. 여기서 제안된 셀브로드캐스팅 보안인증시스템은 다각화되고 있는 미래형 비즈니스모델의 근간이 되는 기술이며 기존의 위치인증방법 및 시스템을 보완한 모델로 그 의미가 있다.
벤처 창업이 크게 늘었으나 단기 성과로 성공여부를 판단하기는 어려우며, 지속적인 성장 전망을 보여주지 않고서는 기업의 생존을 담보할 수 없다. 벤처기업의 성장 요인으로 기술사업화역량 수준과 경쟁전략에 따른 경쟁력 수준이 중요하게 다루어지는 가운데 최근에는 혁신적인 비즈니스모델의 등장이 새로운 사업기회를 창출하면서 수많은 벤처 스타트업들의 성장을 견인하고 있다. 본 연구는 기술사업화역량 및 경쟁전략이 벤처기업의 성장전망에 미치는 영향관계에서 비즈니스모델 혁신의 매개효과를 규명하고자 하였다. 이를 위해 2021년 벤처기업정밀실태조사 원데이터를 활용하여 실증 분석하였다. 연구 결과, 기술사업화역량의 제품화, 생산화, 마케팅 역량 및 경쟁전략의 원가우위, 차별화 수준은 성장전망에 정(+)의 영향을 미치고, 생산화역량을 제외한 모든 요인과 성장전망 간에 비즈니스모델 혁신의 매개효과도 검증되었다. 본 연구는 단기적 기업성과 외에 장기적 성장전망에 미치는 영향요인을 새롭게 조명하고 비즈니스모델 혁신이라는 새로운 매개변수를 밝히는 등 연구 범위를 확대하였다. 향후 연구에서는 객관적 측정도구의 개발, 산업특성에 따른 차이 규명이 필요할 것으로 보인다.
탄소중립 달성을 위해 에너지 효율적이고 전기화된 사회에 직접 이용될 수 있는 친환경 공정이 주목받고 있다. 다량의 에너지를 소모하는 기존의 열 및 압력 기반의 담수화 기술에서도 이는 예외가 아니기에, 최근 차세대 전기화학 기반 담수화 기술들의 성장이 두드러진다. 대표적으로 에너지 저장 장치의 구동 원리를 기반으로 하는 전기화학적 이온 분리(electrochemical ion separation, EIONS) 기술이 있으며, 여기에는 축전식 탈염(CDI) 기술과 배터리 담수화 시스템(BD)가 포함된다. EIONS 기술에는 시스템 성능 향상을 위해 CDI와 BD를 기본으로 한 다양한 응용 시스템들이 개발되어 왔는데, 이러한 결과물들의 의미와 독창성을 배경지식 없이 한눈에 파악하기 매우 어렵다. 따라서 우리는 이 리뷰 논문에서 EIONS 연구에서의 지난 몇 년간의 기술적 진보와 시스템 개별 특성을 각 시스템의 구동원리, 연구 배경, 장단점을 중심으로 명확하고 구체적으로 설명하고자 한다. 아울러, EIONS의 미래 발전과 연구 방향을 설명하며 리뷰 논문을 마무리하겠다. 이 논문을 통해 EIONS 연구를 막 시작하는 연구자들이 EIONS의 연구 동향을 보다 쉽게 파악할 수 있을 것이다.
본 연구에서는 객체 인식 모델을 활용하여 전동 이동 보조기를 이용하는 교통약자를 위한 자동 정보 수집 체계 및 지리정보 구축 알고리즘을 구현하고자 한다. 장애인의 이동 중 만날 수 있는 객체를 인식하면서 좌표정보와 함께 획득하고 사진정보를 저장하여 기존의 장애인용 지리정보 보다 개선된 이동 경로 선택용 지도정보를 제공하고자 한다. 데이터 획득을 위한 수집 프로세스는 HW 계층을 포함하여 총 4가지 계층으로 구성되어 있으며, 영상 정보와 위치정보를 수집하여 서버로 송신하고 이를 인식하고 분류하는 과정을 통해 지리정보 생성에 필요한 데이터를 추출한다. 생성된 알고리즘은 실제 배리어프리존 일대에서 주행 실험을 실시하고 이 과정에서 실제 데이터의 수집과 그에 따른 지리정보 생성 알고리즘의 실행을 통해 실제 유의한 수준의 지리정보가 얼마나 효율적으로 생성되는지를 확인한다. 수집된 지리정보 처리 성능은 세 번의 실험에서 1회차 70.92 EA/s, 2회차 70.69 EA/s 3회차 70.98 EA/s로 평균 70.86 EA/s로 확인되었으며 실제 지리정보에 반영되기까지 약 4초가 소요됨을 확인할 수 있었다. 이러한 실험 결과로부터 전동 이동 보조기를 이용하는 보행 약자가 현재보다 빠르게 제공되는 새로운 지리정보를 이용해 안전한 주행이 가능한 것으로 확인되었다.
최근 고분자 전해질 연료전지(PEMFC)에서 고분자 막의 연구개발은 가격 저감과 성능 향상을 위해 박막화하는 방향으로 진행되고 있다. 그리고 상용차용 수소 전기 차량 수요가 증가하고 있는데, 승용차용보다 내구성이 5배 증가해야 한다. 막의 두께가 얇아짐에도 불구하고 내구성은 5배 증가해야 하므로, 막의 내구성 향상이 더 중요해진 상황이다. 가속 내구 평가 시간도 단축해야하기 때문에 기존 프로토콜에서 공기 대신 산소를 사용한 프로토콜을 10 ㎛ 박막에 적용해 내구성을 평가하였다. 가속 내구 평가(개회로 전압 유지)는 720시간에 종료하였다. 공기를 사용한 미국 에너지부(DOE) 프로토콜을 사용했다면 약 1,500시간의 내구성으로 운전시간 450,000 km 수명을 예상한다. 화학적 내구 평가중에 전극의 활성 면적이 51% 감소해 촉매 열화가 막 내구성 약화에 영향을 준 것으로 판단되고, 촉매 열화 속도를 감소시키면 막 내구성이 증가할 것으로 예상된다.
최근 ChatGPT나 자율주행 자동차 등의 인공지능 분야의 급속한 발전으로 인해 인공지능에 대한 관심이 높아졌다. 그러나 아직 인공지능은 학습 과정에서 알 수 없는 요소가 많이 존재하여 모델을 개선하거나 최적화하기 위해서 필요 이상의 시간과 노력을 들여야 하는 경우가 많다. 따라서, 인공지능 모델의 학습 과정에서 가중치 변화를 명확하게 이해하고 해당 변화를 효과적으로 분석할 수 있는 도구 또는 방법론이 절실하게 요구되고 있다. 본 연구에서는 이러한 점을 해결하기 위해 누적 가중치 변화량을 시각화해주는 시스템을 제안한다. 시스템은 학습의 일정한 기간마다 가중치를 구하고 가중치의 변화를 누적시켜서 누적 가중치로 저장하여 3차원 공간상에 나타내게 된다. 이로 인해 보는 이로 하여금 한눈에 레이어의 구조와 현재의 가중치 변화량이 이해되기 쉽게 구성하였다. 이러한 연구를 통해 인공지능 모델의 학습 과정이 어떻게 진행되는지에 대한 이해와 모델의 성능 향상에 도움이 되는 방향으로 하이퍼 파라미터를 변경할 수 있는 지표를 얻게 되는 등 인공지능 학습 과정의 다양한 측면을 탐구할 수 있을 것이다. 이러한 시도를 통해 아직 미지의 영역으로 여겨지는 인공지능 학습 과정의 일부를 보다 효과적으로 탐색하고 인공지능 모델의 발전과 적용에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 5년간 고속도로에서 발생한 사망 사고의 통계를 살펴보면, 고속도로 전체 사망자 중 갓길에서 발생한 사망자의 사망률이 약 3배 높은 것으로 나타났다. 이는 갓길 사고 발생 시 사고의 심각도가 매우 높다는 것을 보여주며, 갓길 차로 위반 차량을 단속하여 사고를 미연에 방지하는 것이 중요하다는 것을 시시한다. 이에 본 연구는 Faster R-CNN 기법을 활용하여 갓길 차로 위반 차량을 검출할 수 있는 방법을 제안하였다. Faster R-CNN 기법을 기반으로 차량을 탐지하고, 추가적인 판독 모듈을 구성하여 갓길 위반 여부를 판단하였다. 실험 및 평가를 위해 현실세계와 유사하게 상황을 재현할 수 있는 시뮬레이션 게임인 GTAV를 활용하였다. 이미지 형태의 학습데이터 1,800장과 평가데이터 800장을 가공 및 생성하였으며, ZFNet과 VGG16에서 Threshold 값의 변화에 따른 성능을 측정하였다. 그 결과 Threshold 0.8 기준 ZFNet 99.2%, Threshold 0.7 기준 VGG16 93.9%의 검출율을 보였고, 모델 별 평균 검출 속도는 ZFNet 0.0468초, VGG16 0.16초를 기록하여 ZFNet의 검출율이 약 7% 정도 높았으며, 검출 속도 또한 약 3.4배 빠름을 확인하였다. 이는 비교적 복잡하지 않은 네트워크에서도 입력 영상의 전처리 없이 빠른 속도로 갓길 차로 위반 차량의 검출이 가능함을 보여주며, 실제 영상자료 기반의 학습데이터셋을 충분히 확보한다면 지정 차로 위반 검출에 본 알고리즘을 활용할 수 있다는 것을 시사한다.
자율주행 차량은 레이더, 라이다 카메라 등 다양한 로컬 센서들을 활용하여 주변 환경을 인지하고 판단하여 주행한다. 하지만 로컬 센서만을 활용하여 주행할 경우 인지 범위 한계로 장애물에 가려진 보행자나 자전거와 같은 VRU(Vulnerable Road User, 취약 도로 사용자)의 거동 정보를 예측하기 어렵다. 본 논문에서는 이러한 로컬 센서의 한계를 극복하기 위해 V2X 통신 정보를 활용한 VRU 충돌 회피 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘은 인프라로부터 충돌 위험이 있는 VRU의 정보를 전달 받아 미래 거동을 예측하고 주변 환경에 따라 적절하게 조향 및 제동 회피를 수행하도록 설계하였다. 개발된 알고리즘을 검증하기 위하여 다양한 조건의 시나리오에서 시뮬레이션을 수행하였으며, 그 결과, 기존 로컬 센서 정보만을 활용하였을 때보다 개선된 충돌 회피 성능을 보일 뿐만 아니라, 차량의 안정성 또한 확보할 수 있음을 확인하였다.
21세기는 문화의 시대로 불릴 만큼 문화를 고부가가치 전략산업으로 인식하고 있으며 문화산업은 다양한 파급효과로 인해 타 산업의 부가가치를 높여줌으로써 지역경제발전에 견인차 역할을 하고 있다. 이와 같은 문화산업을 발전시키기 위한 제도적 장치로 문화산업진흥기본법이 제정되었고 이를 근거로 2010년 중앙정부로부터 안동시 중구동과 서구동 일원을 문화산업진흥지구로 지정받았으나 2017년 현재까지 활성화되지 않고 있다. 이에 본 연구에서는 안동시 문화산업진흥지구의 현황 및 문제점을 파악해 보고 발전방향성을 논의해 보고자 한다. 연구방법은 문화산업 관련 전문가와 실무자를 대상으로 AHP 분석법을 활용한 설문조사를 실시하여 분석하였다. 설문의 타당성과 신뢰성 검증은 SPSS 23을 사용했으며 AHP 분석에서 가중치와 일관성지수 산출은 VBA를 활용하였다. 분석 결과 안동시 문화산업진흥지구를 활성화시키기 위한 상위계층의 3가지 요소(경제성, 공공성, 사회성)중에서 경제성이 가장 중요한 요소로 조사되었다. 중위계층의 경우 경제성 항목에서는 일자리 창출이, 공공성 항목에는 문화산업 정착 환경조성이, 사회성 항목에서는 도심문화 활동 활성화가 중요한 요소로 분석되었다. 이와 같은 요소를 중심으로 안동시 문화산업진흥지구 활성화 추진방향을 종합적으로 분석한 결과 공연 관련 산업을 집중 육성해야 한다는 결론이 도출되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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