• 대기
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• 제31권2호
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• pp.241-249
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• 2021

최근 들어 늘어나고 있는 도시기상에 대한 미래수요 활용 방안을 위해 적합한 관측과 모델 분야의 고려요소와 기획연구 방향에 대해서 관측과 모델, 공간정보 활용 방안에 대해서 확인하였다. 도시기상 관측의 높은 공간해상도 요구사항을 기존 종관기상 관측망을 통해서 만족하기가 어려우며, 사용하고 있는 기존 측기의 유지 관리에 대해서 어려움이 높을 것으로 예상되기 때문에 기존측기보다 소형화된 간이 측정기를 통해 공간해상도를 보완함과 동시에 간이측기의 장기 검보정을 위한 도시규모별 유, 무인의 검보정 시스템이 필요할 것으로 보인다. 또한 UAM과 같은 차세대 교통체계의 실용화 등의 운용방안에 맞춘 기상정보 지원을 위해서 영공을 포함한 도시 지역 예보가 필요할 것으로 보인다. 이를 위해 복잡한 도시의 지면 효과를 반영하는 빌딩 규모 모델의 개발이 필요하며, 이에 대해서 중규모모델과 LES의 결합이 된 다중스케일 모델 개발 과 개선이 필요할 것으로 보인다. 추가적으로 이러한 다중스케일 모델의 연산속도 향상과 성능 개선을 위해서 GPU 등을 이용하여 모델 계산속도를 높이는 노력이 필요할 것으로 예상된다. 이러한 관측과 모델의 정보를 공간정보로 활용하기 위한 방안은 최종적으로 소규모 지역의 고해상도 실시간 기상정보를 제공하여 기상자원정보의 시너지 향상과 도시생활의 시너지 효과를 이루어낼 수 있는 정보 활용이 될 수 있을 것으로 예상된다. 스마트시티에 대한 기상자원의 활용과 융합에 대해서 국내 스마트시티 계획 지역인 부산과 세종의 현재 구축된 자료를 이용하여 그 융합을 사례 적용하였다. 특히 교통에 영향을 많이 줄 것으로 보이는 안개에 대해서 실제 과거 발생일수의 분석을 통해 스마트시티 지역 내에서 발생할 수 있는 재난 상황을 판단하고, 지역별 지형 및 기상 특성을 고려하여 관측과 예보에 필수적인 기상 인자를 최적화하고, 도시계획 과정에서 관측소의 최적입지를 선정하여 기존 도시인프라와의 융합 활용을 통해 도시기상자료를 고해상도로 구축하는 방안이 필요할 것으로 보인다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.515-520
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• 2022

다중 센서를 활용하는 상황인식에 있어서 각각의 센서가 감지하여 보내온 센서 데이터를 활용할 때, 센서 별로 가중치를 달리하여야 할 필요가 있다. 같은 상황에 대하여 같은 종류의 센서를 구성하였더라도 다른 부차적인 요인 때문에 가중치 부여를 달리하여야 하는 경우가 있다. 실제 세계의 이벤트에 가중치 부여를 하지 않을 수 없으며, 다중 센서를 활용하는 상황인식 시스템에서 활용할 수 있는 가중치 부여 방안은 필요하다고 할 수 있다. 본 연구에서는 시간이 경과하면서 센서들이 계속 감지 활동을 하는 가운데 호스트로 보고하는 각 센서에 대한 가중치 부여 방안을 제안한다. 대부분의 사물인터넷 환경에서 센서는 감지 활동을 지속적으로 이어나가며, 감지한 값이 사전에 정해 둔 범위 이상의 변화양상을 보일 때, 호스트로 보고하는 것을 기본으로 한다. 이러한 것을 일종의 데이터 스트림 환경이라고 할 수 있다. 데이터 스트림 환경에서 다중 센서로부터의 감지 데이터를 대상으로 하는 가중치 부여 방안에 대하여 제안하였으며, 새로운 가중치 부여 방안은 스트림 상에서 상황 변화를 주도적으로 나타내는 데이터를 선별하여 가중치를 부여하는 것으로 하였다.

• 융합보안논문지
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• 제22권2호
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• pp.115-120
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• 2022

본 연구는 4차 산업혁명의 대표적인 기술인 빅데이터와 인공지능 기술이 적용된 스포츠 환경의 최근 동향을 분석하고 스포츠 분야에서의 빅데이터와 인공지능 기술의 융합이라는 관점으로 접근하였으며 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 글로벌 소프트웨어 기업인 SAP사의 '스포츠 원 솔루션'은 독일 축구국가대표팀과의 협업을 통해 선수 및 경기 데이터 분석과 팀의 전략적 의사결정을 지원하는 솔루션을 제공하였다. 둘째, 선수의 경기력과 부상방지가 승패의 결정적인 요소인 스포츠 환경에서 빅데이터와 인공지능 결합을 통한 각 선수별 개인화된 서비스 제공이 가능하다. 셋째, 컴퓨터 비전 시스템이나 레이저 센서를 통해 수집된 데이터를 빅데이터와 인공지능 기술을 활용하여 스포츠 경기에서 문제가 되고 있는 오심판정을 보완하고 점차 확대해 나가고 있다. 넷째, 빅데이터 분석과 인공지능 기술을 통해 시장, 팬들에 대한 거시적 시각을 바탕으로 마케팅에 적극적으로 활용하고 있으며, 기존의 스포츠 중계에 비해 저렴한 비용으로 가능한 AI 중계방식을 통해 팬들과의 적극적 소통에 나서고 있다. 4차 산업혁명 기술은 모든 산업 전반에 혁신적 변화를 가져오고 있고 스포츠 분야도 그 과정 중에 있다. 빅데이터와 인공지능의 결합은 과학적 분석과 훈련이 승패를 결정하는 스포츠 환경에서 빠르게 변화하는 미래에 핵심적인 기술로서 그 중요한 역할을 하게 될 것으로 기대한다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권10호
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• pp.55-62
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• 2023

농업 및 축산업 분야에서 혁신과 변화가 빠르게 진행되고 있으며, 스마트 축사와 같은 새로운 기술의 도입이 이루어지고 다양한 센서의 활용으로 장비 제어가 가능한 데이터들이 수집되고 있다. 그러나 축사 운영에는 다양한 어려운 과제들이 존재하며, 이러한 문제들을 해결하기 위하여 가상센서 기술이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 축사에 사용되는 다양한 데이터 항목과 센서 데이터 유형을 정의하고 타 분야에서 가상센서를 활용한 사례를 연구하며 최종 스마트 축사를 위한 가상센서 시스템을 구현하고 설계하였다. 최종적으로 구현된 시스템에 대한 평가 및 성능 지표 분석을 위한 MBE와 EVRMSE를 활용하였으며, 가상센서를 활용하여 데이터 수집 및 관리를 진행한 결과 실물센서와의 데이터 값 차이가 뚜렷하지 않아 만족스러운 결과를 보였다. 스마트 축사에서 가상센서 시스템을 활용하면 축사 운영 및 가축 건강 상태 모니터링 등 다양한 부분에서 혁신과 효율성 향상을 기대할 수 있을 것으로 기대한다. 이 논문은 스마트 축사 분야에서 가상 센서 기술을 활용하여 데이터 수집 및 관리의 혁신적인 방법을 제안하고, 그 성능을 검증하는데 있어서 중요한 결과를 도출한 연구이며, 향후 연구과제로 가상 센서를 활용한 디지털 축사의 연결 등을 탐색하고자 한다.

• 한국지리정보학회지
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• 제26권4호
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• pp.218-236
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• 2023

본 연구는 다중 스케일 지리가중회귀(MGWR: Multi-scale Geographically Weighted Regression) 모형과 KT(Korea Telecom Corporation) 측정기 자료를 활용하여 대구시를 사례로 미세먼지(PM10)에 대한 환경적 형평성을 분석하였다. 미세먼지를 측정하기 위한 기존의 국가 측정망 자료는 넓은 지역에서 드물게 분포하는 적은 수의 관측지점에서 수집된다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 많은 수의 관측지점이 조밀하게 분포하는 KT 측정기 자료를 본 연구에서 사용하였다. MGWR 모형은 미세먼지의 농도와 사회경제적 변수 간의 공간적 관계에 있어서 공간적 이질성과 다중 스케일 맥락 효과를 다루기 위하여 사용되었다. 분석 결과에 의하면, 대구시에서 지가 및 외국인 비율과 관련하여 미세먼지의 분포에 따른 환경적 불형평성이 나타났다. 또한, MGWR 모형이 미세먼지의 농도와 사회경제적 변수 간의 공간적 관계를 설명하는데 있어서 OLS(Ordinary Least Square: 최소자승법)와 GWR(Geographically Weighted Regression: 지리가중회귀) 모형 보다 나은 설명력을 보였다. 본 연구는 미세먼지를 측정하기 위한 기존의 국가 측정망 자료의 보완자료로서 KT 측정기 자료의 가능성을 논증하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.25-34
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• 2020

현 의료정보시스템에서는 환자에게 부착된 IoT 또는 의료기기를 통해 생성된 생체데이터를 의료정보서버에 저장과 동시에 모니터링 할 수 있는 시스템 환경이 구축되고 있다. 또한 의료진의 이동단말기를 통해 ID/PW만을 이용한 간단한 인증 후 환자의 생체데이터 및 의료정보, 개인정보에 쉽게 접근이 용이하다. 그러나 이러한 의료정보 접근방법은 환자 개인정보보호차원에서 개선되어야하며, 응급처치를 위한 신속한 인증시스템이 제공되어야 한다. 이에 본 논문에서는 환자상황기반의 자동인증시스템을 구축 및 성능평가 하였다. 환자상황을 정상상황과 응급상황으로 분류하고, 병동으로부터 들어오는 환자 생체데이터를 이용하여 환자상황을 실시간으로 판별하였다. 환자상황이 응급상황일 경우 의료진의 이동단말기에 응급코드를 포함한 응급메시지가 수신되고, 의료진은 환자 상위의료정보를 확인하기 위해 애플리케이션을 통해 자동인증을 시도한다. 자동인증은 사용자인증(ID/PW, 응급코드)과 이동단말기인증(의료진역할, 근무시간, 근무위치)이 결합된 인증방법으로써 사용자인증 이후 의료진의 추가개입 없이 자동으로 이동단말기인증이 진행된다. 모든 인증을 마친 의료진은 의료진 역할과 환자상황에 따라 접근권한을 부여받고, 애플리케이션을 통해 환자의 등급화 된 의료정보에 접근이 가능하도록 구현하였다. 환자상황에 따른 의료진의 제한적 의료정보접근을 통해 환자의 의료정보를 보호하고, 응급상황 시 추가개입 없는 자동인증을 구현하여 신속한 인증을 제공하였다. 구현된 자동인증시스템의 수행성 검증을 위해 성능평가를 실시하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.83-98
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• 2021

본 연구는 서울소방재난본부의 IoT 소방시설관리시스템에 기록된 실시간 화재알람 발생 데이터를 분석하여, 화재알람 발생 영향요인을 규명하고 이를 바탕으로 효과적인 화재사고 예방체계를 구축하기 위한 학술적 시사점을 제시하는데 있다. 도심지역을 중심으로 고층·복합건물의 수가 증가하고 기존 건물도 고도화되면서, 화재 등 비상상황 발생 시 상주인원의 신속한 대피와 초동대응을 돕는 자동화재탐지설비의 설치가 늘어나고 있다. 그러나 화재상황을 잘못 탐지하여 정확성이 낮아지면 상주인원의 불편이 늘어나고 신뢰성도 줄어들기 때문에, 효율적인 점검과 건물 환경 조사를 통해 시스템을 개선할 필요가 있다. 이번 연구는 잘못된 화재탐지가 용도나 시간 등 건물 특성 및 외부 환경에 기인함을 밝히고, 이에 근거하여 효율적인 시스템 점검과 건물 환경 개선이 필요함을 강조하는 것에 목적을 두고자 하였다. 분석 결과, 건물의 규모(연면적)가 화재알람 발생에 가장 큰 영향을 끼쳤고 민간 건물, R형 수신기인 건물, 고장일수 또는 경종차단일수가 많은 건물에서 화재알람 발생이 높아지는 것으로 나타났다. 또한 건물의 주용도에 따라 화재알람 발생의 영향요인이 다르게 나타나기도 하였다. 시간적으로는 평일 주간 사람들의 일상 활동 패턴(오전 9시~오후 6시)을 거의 그대로 따르는 것으로 나타났으며, 오전 10시 경, 오후 2시 경에 각각 최고치를 기록했다. 연구를 통해 시스템 내부 점검과 함께 화재알람 발생에 영향을 끼치는 건물 환경 조사도 필요함을 강조하고, 후속 연구와 시스템 고도화를 위해 실시간 건물 환경 정보를 추가 데이터화하는 방안 등의 제안을 하였다.

• 한국건축시공학회지
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• 제22권4호
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• pp.379-390
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• 2022

다양한 산업분야에서 4차 산업혁명 기술은 그 활용도가 날로 커지고 있다. 건설업계에서도 드론, IoT, 센서기술, 디지털트원 등의 도입을 통해 4차 산업혁명에 걸맞은 변화를 꾀하고 있으나, 그 변화는 타 산업에 비해 더디게 진행되고 있다. 그럼에도 불구하고 최근 불고 있는 건설업계의 디지털화와 디지털 전환은 건설산업이 처해 있는 고질적인 문제들을 개선하고 혁신하는 새로운 패러다임이 될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 디지털화와 디지털 전환에 반드시 필요한 데이터 허브와 데이터 허브의 이용을 위한 API를 활용한 케이스 스터디를 진행해 보고, 이를 통해 데이터 허브와 API 활용에 대한 효율성과 타당성에 대해 고찰해 보았다. API 시스템 도입 시 일인 평균 약 23%의 예산 절감 효과가 있는 것으로 나타났으며, 약 4.4배의 비용대비 편익이 발생하는 것으로 나타나 사업 추진 타당성은 매우 높은 것으로 나타났다. 따라서, 본 연구의 결과 및 프레임 워크는 관련 연구의 기초 연구자료가 될 것이며, 관련 기술 도입을 촉진하기 위한 좋은 사례 연구가 될 것이다. 이는 궁극적으로는 건설업의 스마트화를 위한 디지털화와 디지털 전환에 기여 할 것이다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제10권4호
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• pp.101-108
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• 2024

실내 위치 측위는 대형 건물에서 내비게이션부터 비상 대응까지 다양한 애플리케이션이다. 본 논문에서는 스마트폰 센서를 이용하고 신경망 기반 동작 인식, 칼만 필터 기반 오류 수정, 다중 센서 데이터 융합을 통합한 향상된 PDR(Pedestrian Dead Reckoning) 기반 보행자 실내 위치 측위 기법을 제시한다. 제안된 기법은 가속도계, 자력계, 자이로스코프, 기압계의 데이터를 활용하여 사용자의 위치와 방향을 정확하게 측위하며, 신경망은 센서 데이터를 처리하여 동작 모드를 분류하고 보폭과 방향 계산에 대한 실시간 조정을 제공한다. 칼만 필터는 이러한 추정치를 더욱 구체화하여 누적 오류와 드리프트를 줄이며, 대형 건물의 여러 층에서 스마트폰을 사용하여 수집한 실험 결과는 수직 이동과 진행 방향 변화를 정확하게 추적하는 능력을 보여준다. 성능 비교 분석 결과에서 제안된 CNN-LSTM 모델은 각도예측에서 기존 CNN 및 Deep CNN 모델보다 성능이 뛰어난 것으로 나타났으며. 또한 기압 데이터를 통합하여 정확한 바닥 수준 감지가 가능해 다층 환경에서 시스템의 견고성을 향상시켰으며, 이 제안된 접근 방식은 실내 위치 파악의 정확성과 신뢰성을 크게 향상시켜 실제 응용 분야에서 활용 가능성이 높다고 판단된다.

• 식물병연구
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• 제30권3호
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• pp.256-267
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• 2024

과수 화상병 꽃감염 방제를 위한 농용 항생제 살포 적기를 알려주고, 병징 출현을 예측해 현장 모니터링 시기 판단을 돕는 K-Maryblyt 예측모델을 정보시스템에서 자동으로 구동하는 FBcastS을 클라우드 컴퓨팅 환경에서 개발하였다. 4개의 단위 시스템으로 구성된 FBcastS 정보시스템은 기상자료 획득 및 처리, K-Maryblyt 모델 구동, 웹 정보 서비스 그리고 방제 적기 알림 발송의 기능별로 구성하였다. 기상자료 획득 단위 시스템은 우리나라 1,583지점의 관측기상과 예보기상을 수집할 뿐만 아니라 이들 중 과수원에서 직접 관측한 761지점의 기상자료에 대한 품질관리와 입력 자료변환 등 후처리를 수행한다. 모델 구동 단위 시스템은 K-Maryblyt 예측모델을 구동하고 그 결과를 database에 저장한다. 웹 서비스 단위 시스템은 인터넷 웹 기반으로 기상 모니터링 서비스, 과수 화상병 예측정보 모바일 서비스 그리고 전국 화상병 예측정보 모니터링 서비스를 표출한다. 마지막으로 알림 발송 단위 시스템은 농촌진흥청 화상병 예찰 및 방제 지침에 따라 K-Maryblyt 모델의 예측정보와 현장의 상황을 참고해 방제 적기 알림을 재배자들에게 전달한다. FBcastS은 4.25 km 공간간격의 조밀한 우리나라 기상관측망에서 수집한 기상정보를 활용하여 화상병 예찰 정보의 신뢰를 높일 수 있고, 인터넷 웹 기반 서비스를 제공함으로써 정보의 접근성과 활용성이 높은 클라우드 기반 스마트 농업 정보시스템이다.