• 전기전자학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.225-233
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• 2023

본 논문은 해양사고 시 인체 인양정보를 모니터링하는 시스템을 구현한다. 모니터링 시스템은 수중환경 정보를 송신하는 인양기구제어기를 통하여 초음파 통신을 수행하며, 수상에서는 관제센터 또는 모선까지 10 km내 GPS 정보를 제공하기 위해 LoRa 통신을 수행한다. 수중 인양제어기는 공압 센서, 자이로 센서 및 온도센서 정보를 전송한다. 수중조건은 수심 10m 마다 수압 1기압씩 높아지고, 기구의 공기양은 육상에 비해서 1/2씩 줄어드는 환경에서 60 kg 수중 마네킹을 모델을 사용한다. 인양기구 SMB(Surface Marker Buoy)에 38g의 CO2 카트리지 1개를 사용하여 10 sec 이내에 수면 상승 조건을 기반으로 인양기구 출수 시험을 한다. 수중 통신은 수심 40m에서 100m까지 2,400bps 초음파 센서를 이용하여 데이터 전송환경을 구성한다. 모니터링 신호는 수심, 수온, 방향각 등을 수면 위의 구조요원에게 제공함으로써 인양작업자의 안전과 안전한 인체 구조를 목표로 한다.

• 토지주택연구
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• 제14권2호
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• pp.125-135
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• 2023

드론은 국토조사, 수송, 해양, 환경, 방재, 문화재, 건설 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 또한 사물인터넷(Internet of Things), 인공지능(Artificial Intelligence) 등과 관련하여 4차 산업 혁명의 핵심기술을 검증하고 적용시킬 수 있는 기술로 떠오르고 있다. 본 연구에서는 드론을 활용하여 균열을 자동으로 탐지할 수 있는 딥러닝 모델을 개발하고자 한다. 딥러닝 학습을 위한 이미지 데이터는 Mavic3 드론을 이용하여 수집하였고 촬영고도는 20m, ×7배율로 촬영하였다. 촬영 시 약 2m/s의 속도로 전진하여 영상을 찍고, 프레임을 추출하는 식으로 데이터를 수집하였다. 이런식으로 수집한 데이터를 통해 딥러닝 학습을 진행하였다. 본 연구에서는 딥러닝 학습모델로 Backbone으로는 Swin Transformer, Architecture로 UperNet을 사용하였다. 약 800장의 라벨링 된 데이터를 Augmentation기법으로 데이터 양을 증가시키고 3차에 걸쳐 학습을 진행하였다. 1차와 2차 학습 시 Cross-Entropy loss function을 사용하였고 3차 학습 시 Tversky Loss Function을 사용하였다. 학습결과, 균열 탐지와 균열율을 계산할 수 있는 모델을 개발하였다. 또한, 드론의 위치 정보를 이용해 특정 도로의 한 차선 균열율을 계산할 수 있는 모델을 개발하였다. 향후 추가적인 연구를 통하여 균열탐지모델의 고도화를 사물인터넷(IoT)과의 융합으로 이루었을 때 소파보수(Patching)나 포트홀(Pothole)의 탐지가 가능할 것으로 보인다. 또한 드론의 실시간 탐지 업무수행으로 포장 유지 보수구간에 대한 탐지를 신속하게 확보할 수 있을것으로 기대된다.

• 한국항해항만학회지
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• 제42권6호
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• pp.437-445
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• 2018

국제해사기구(IMO)에서는 해양 환경보호를 위해 황산화물($SO_X$), 질소산화물($NO_X$), 이산화탄소($CO_2$) 등의 선박 배기가스 배출 규제를 강화하고 있으며, 특히 미국, 유럽을 중심으로 배출가스통제구역(Emission Control Area, ECA)을 설정하여 운용하고 있다. 이러한 환경 규제의 대응방법으로서 친환경 고효율 선박에 대한 요구가 커지면서 배출가스를 줄일 수 있는 전기추진시스템 관련 연구 및 기술에 대한 관심이 늘어나고 있다. 컨테이너선과 같은 상선은 경제속도 운항의 이유로 전기추진시스템의 적용대상에서 벗어나 있었으나, 앞으로 배기가스 배출 규제가 강화되고 4차 산업혁명 기술로 대표되는 빅데이터, IoT 기술을 적용한 자동화 시스템이 선박에 적용되기 위해서는 모니터링 및 제어가 쉬운 전기추진시스템이 필요할 것으로 전망된다. 따라서 본 논문에서는 6,800TEU 컨테이너 선박을 대상으로 전기추진시스템을 적용하기 위해서 기존 컨테이너 선박의 부하분석을 통해 부하분석 기반의 발전기 및 배터리 용량 설계를 목표로 연구를 진행하였다. 부하분석기반으로 설계된 시스템은 배터리를 이용한 부하분배제어를 통해 발전기가 높은 효율구간에서 운용할 수 있다는 장점이 있다.

• 문화기술의 융합
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• 제4권3호
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• pp.247-252
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• 2018

환경의 문제는 전세계적으로 인류가 꼭 해결해야 할 문제로 급박하게 다가오고 있다. 특히 우리나라는 중국과의 지정학적인 위치로 인한 대기, 해양 오염의 직접적인 피해를 입고 있으며, 국내적으로도 공기, 물, 토양, 기상 등으로 인한 수많은 오염 가능성에 노출되어 있다. 이런 상황 속에서 국가 환경관련 관리 도메인/서비스(시스템) 간 연계성 단절로 인해 환경오염이나 재해 발생시 신속한 원인 규명 및 상황 대처 능력이 취약하고, 중복 투자 발생 등의 과제를 안고 있다. 스마트 환경재해 관리를 위한 서비스 플랫폼 개발은 국가 차원의 스마트 환경재해 관리 및 환경관련 계측 및 자동측정 데이터의 국가적인 표준 프로토콜 정의를 통하여 융복합적인 스마트 환경관리를 통해 환경재해를 조기에 감지하고, 신종 복합 환경재해를 예측할 수 있는 방안이 될 것이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.2917-2923
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• 2015

컨테이너선의 대형화에도 불구하고 냉동컨테이너의 관리는 대부분 인력에 의존하고 있다. 악천후 및 야간의 경우 냉동컨테이너에 대한 정확한 모니터링이 이루어지지 않으며, 작업을 하더라도 사고 발생 확률이 높은 것이 사실이다. 이러한 위험을 줄이기 위해 국제해사기구에서 전력선모뎀(PLC Modem)을 이용한 시스템을 권장하고 있으나 대부분의 선박에서 해당 시스템을 사용하지 못하고 있다. 이로 인해 화주 및 기타 화물과 관계된 모든 주체들이 해상운송 과정에서의 정보 파악이 되지 않아 운송 중인 화물에 대한 신뢰성이 저하되고 있다. 이러한 비효율적인 업무를 해결하고 동시에 전 세계로 널리 활용되고 있는 모든 냉동컨테이너의 효율적 관리를 위한 본 논문에서는 IoT기반 실시간 냉동컨테이너 제어 및 모니터링 시스템을 제시하고자 한다.