과거부터 선박은 국적을 표시하기 위한 수단으로 국기를 게양하여 왔다. 선박에서의 국적은 선박의 관할권에 관한 사항으로 그 의미가 중요하기 때문에 국내외적으로 선박 국적 및 국기 게양과 관련된 법령이 제정되어 있다. 그럼에도 불구하고, 선박의 국기 게양과 관련하여 국내외 규정에 상이점이 존재하고, 의도에 상관없이 국기 게양이 되지 않았을 경우 해당 선박을 무조건 무국적 선박으로 간주할 것인지에 대한 해석의 차이가 발생할 소지가 있다. 하지만, 선박의 국적 표시 필요성에 대해서는 국내외적으로 이견이 존재하지 않는다. 이에, 항해하는 선박에서 유일하게 외부로 국적을 나타낼 수 있는 방법으로 사용하고 있고, 규정화되어 있는 국기 게양과 더불어, 선박 무인화, 고속화 및 대형화 등의 시대적인 상황을 반영, 무선통신장비 등을 활용하여 선박의 국적을 표시하고, 확인할 수 있는 방안을 제안하고자 한다. 대표적으로 선박의 법정 설치 장비인 자동식별장치(AIS)를 활용하는 방안인데, 자동식별장치 정보에 국적 정보를 포함시키도록 하는 방안이다. 자동식별장치에 국적 정보가 포함된다면 보다 조기에 그리고 원거리에서도 국적 식별이 가능하고, 국기 게양을 하지 않거나 게양된 국기가 훼손되어 국적이 식별되지 않는 상황은 발생하지 않을 것으로 판단된다. 또한, 향후 선박의 무인화가 이루어졌을 경우에 국적 표시 문제도 해결될 수 있을 것으로 기대된다.
함정 추진제어시스템은 축계와 추진엔진의 과토크 및 과부하를 방지하면서 함정 작전요구성능을 만족할 수 있는 효율적인 제어로직 적용이 필수적이다. 이에 따라 함정 시운전 기간 중 추진제어기의 파라미터 값을 수정하는 이른바 튜닝(tuning)과정을 거쳐 제어체계를 최적화 하는 것이 일반적이다. 그러나 이러한 과정에서 초기 설정 값의 오차가 큰 경우 튜닝 시간이 과도하게 소요되거나 오버토크, 오버스피드 및 과출력으로 인해 추진 장비에 손상을 초래할 수 있다. 이에 본 논문에서는 함정 추진체계를 보호하면서 비교적 추진제어기 소프트웨어의 튜닝 경험이 적은 비숙련자도 함정 추진체계를 보호하면서 튜닝시간을 단축할 수 있는 프로세서 레버 제어기 적용을 제안한다. 프로세서 레버 제어기 성능 검증을 위해 시뮬레이션을 활용하여 프로세서 레버 제어기를 적용한 결과와 PI제어기만 적용한 결과를 비교하여 제어 특성 및 추진성능을 분석하였다. 시뮬레이션 결과 프로세서 레버 제어기 기능을 미적용 시 발생하였던 9.74%의 과도응답이 발생하지 않아 추진체계의 안정성을 높일 수 있었으나, 시스템의 응답성이 늦어짐에 따라 함정 추진성능(가속능력)이 감소하였다. 이러한 추진성능의 저하는 프로세서 레버 제어기의 파라미터 값을 조정하여 안정적으로 해결하였다.
용접은 선박 및 해양플랜트의 생산 및 건조에 있어 매우 높은 비중을 차지하는 작업이다. 용접부의 품질 검증을 위해 비파괴 검사를 수행하는데, 우리나라에서는 주로 방사선투과검사(RT)를 활용한다. 현재 대부분의 조선소에서는 용접부의 촬영을 통해 얻어진 필름을 인화하여 검사에 활용하는 아날로그 형태를 채택하고 있다. 이에 방사선 촬영에서부터 합부 판정까지 소요시간이 길고 복잡하며, 관련 분야의 자격을 보유한 검사자에 의해 수작업으로 진행되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 이러한 문제를 개선하기 위해 조선소에서 발생하고 있는 RT 필름을 고해상도로 스캔하여 디지털화한 후, 관리 서버에 축적하고, 인공지능 기술을 적용하여 용접 결함을 판독하기 위한 플랫폼에 관한 내용을 다룬다. 이를 위한 일련의 요소인 아날로그 RT 필름 스캔장비, 용접 검사 정보 통합 관리 플랫폼, 결함 판독 알고리즘, 시각화 소프트웨어 등을 설계 및 개발하고, 개발한 각 요소를 상호 연계하여 테스트 및 검증하는 과정에 관하여 기술한다.
Kim, Keewon;Park, Kyungmin;Kim, Jonghyun;Park, Tae-Keun
한국컴퓨터정보학회논문지
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제27권12호
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pp.131-139
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2022
본 논문에서는 지상 기지국을 보조하는 UxNB의 진본성 검증을 위해, 3GPP TR 33.809에 제시된 시스템 정보(System Information) 보안을 위한 솔루션들을 UxNB 관점에서 분석한다. 3GPP(Third Generation Partnership Project)의 정의에 따르면, UxNB는 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)에 탑재한 기지국(Base Station)이며, UAV에 의해 공중에서 운반되며 UE(User Equipment)에게 연결을 제공하는 무선 접속 노드이다. 시스템 정보(System Information) 보안을 위한 솔루션들은 해시(Hash) 기반, MAC(Message Authentication Codes) 기반, 디지털 서명(Digital Signature) 기반으로 분류할 수 있으며, 각 범주별로 대표적인 솔루션을 하나씩 소개한다. 각 솔루션별로 UxNB의 진본성 검증 관점에서 사전 배포 정보 및 업데이트, UxNB의 보안 정보 유출, 추가적으로 요구되는 연산량 및 전송량 측면에서 해당 솔루션들을 비교 분석한다. 분석 결과, UxNB의 진본성 검증을 위한 솔루션은 UxNB에 저장될 비밀 정보가 최소화되어야 하고, 안전한 장소에 저장되어야 하고, 무선으로 업데이트되면 이를 위해서 암호화를 적용해야 한다. 또한 UxNB의 낮은 컴퓨팅 파워와 전원 부족의 특성으로 인하여 연산량 및 전송량을 최소화해야 한다.
본 논문에서는 선체고정형소나의 해상 시운전을 효율적이면서 신뢰성 있게 수행하기 위한 방안을 제시하였다. 현재 함 건조 과정에서 선체고정형소나의 해상 시운전 절차에는 해저 지형, 계절적 요인 등에 따른 탐지 성능의 변동성이 세밀하게 반영되어 있지 않다. 문제 해결을 위해 1967년부터 2022년까지의 기간 동안 Array for Real time Geostrophic Oceanography(ARGO) 플로트 및 정선 해양관측 정점 데이터를 통해 수온, 염도 구조를 수집하고, 수집 된 데이터를 바탕으로 월별 평균 음속 구조를 분석하였다. Bellhop 모델링을 통해 해상 시운전 구역 내 해저 지형 선택, 선체고정형소나와 표적함의 배치, 음파 전송 방향 및 빔 조향각 설정이 포함된 해상 시운전 세부 수행 방안을 제안하였다. 또한, 획득 데이터를 활용하여 물리정보신경망이 적용된 기계학습 모델을 도출하였다. 이를 통해 해상 시운전 구역내 특정 지점에서 해상 시운전을 수행하는 시점의 계절적 요소를 반영한 음속 구조를 예측하고, Bellhop 모델링 결과를 통해 계절적 요인에 의한 탐지 성능 변동성을 반영한 해상 시운전 방안을 제시하였다.
정보통신의 눈부신 발전은 우리 사회에 편리함과 더불어 또 하나의 문제를 야기하고 있다. 즉 전자기기로 무제한적 감시가 가능한 사회로 변모 되고 있어, 이를 잘못 관리할 경우 또 다른 재앙으로 낳을 수 있다는 문제가 있다. 이러한 사회 속에서 살아가는 우리는 거주지의 문을 나서면서부터 곳곳에 설치되어 있는 폐쇄회로 카메라(CCTV-Closed Circuit Television)와 개인이 사용하는 스마트 폰을 통하여 감시의 덫 속에서 살아가고 있는 것이다. 한편으로는 정보통신의 발전과 함께 개인정보를 쉽게 수집, 저장하게 되면서 기업에게는 마케팅을 위한 기업의 소중한 자산가치가 되면서 이를 불법적으로 수집하고자 하는 사람들이 늘어나게 되고, 실제로 이와 관련된 사건들이 많이 발생하기도 하였다. 이러한 정보사회 속에서는 수사도 범죄행위로 인해 남게 되는 디지털 흔적을 얼마나 잘 찾아낼 수 있느냐가 그 수사의 성공도를 가늠할 수 있을 정도로 여겨지고 있으면서 수사기관은 이를 찾기 위해 노력하게 된다. 따라서 사건을 수사하면서 범죄자가 사용하였던 컴퓨터나 스마트폰의 사용흔적에 관한 압수 수색의 절차는 이제 필수적인 절차가 되었으며, 이러한 전자적인 증거를 수집할 수 있느냐는 수사의 성패를 가름하는 결정적인 요소가 되었다. 그런데 이때 수사기관들은 전자 증거자료들을 압수 또는 수색하면서 포괄적으로 이루어지는 경우가 많아 피압수자의 정보자기결정권을 침해할 우려가 높아지는 추세이다. 따라서 많은 국민들이 수사기관이 행하는 전자정보의 포괄적 압수수색에 대하여 불안감이 노출되면서 '사이버 망명'이라는 용어까지 탄생시키고 있다. 이러한 점에서 전자적 정보의 압수수색 범위를 어떻게 설정하여야 할 것인지를 검토하였다.
최근 수중표적의 저소음화와 해상교통량의 증가로 인한 주변 소음의 증가로 능동 소나 시스템의 중요성이 증대되고 있다. 하지만 신호의 다중 경로를 통한 전파, 다양한 클러터와 주변 소음 및 잔향 등으로 인한 반향신호의 낮은 신호대잡음비는 능동 소나를 통한 수중 표적 식별을 어렵게 만든다. 최근 수중 표적 식별 시스템의 성능을 향상 시키기 위해 머신러닝 혹은 딥러닝과 같은 데이터 기반의 방법을 적용시키려는 시도가 있지만, 소나 데이터셋의 특성 상 훈련에 충분한 데이터를 모으는 것이 어렵다. 부족한 능동 소나 데이터를 보완하기 위해 수학적 모델링에 기반한 방법이 주로 활용되어오고 있다. 그러나 수학적 모델링에 기반한 방법론은 복잡한 수중 현상을 정확하게 모의하는 데에는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 심층 신경망 기반의 소나 신호 합성 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 인공지능 모델을 소나 신호 합성 분야에 적용하기 위해, 음성 합성 분야에서 주로 사용되는 타코트론 모델의 주요 모듈인 주의도 기반의 인코더 및 디코더를 소나 신호에 적절하게 수정하였다. 실제 해상 환경에 모의 표적기를 배치해 수집한 데이터셋을 사용하여 제안하는 모델을 훈련시킴으로써 보다 실제 신호와 유사한 신호를 합성해낼 수 있게 된다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위해, 합성된 음파 신호의 스펙트럼을 직접 분석을 진행하여 비교하였으며, 이를 바탕으로 오디오 품질 인지적 평가(Perceptual Quality of Audio Quality, PEAQ)인지적 성능 검사를 실시하여 총 4개의 서로 다른 환경에서 생성된 반사 신호들에 대해 원본과 비교해 그 차이가 최소 -2.3이내의 높은 성적을 보여주었다. 이는 본 논문에서 제안한 방법으로 생성한 능동 소나 신호가 보다 실제 신호에 근사한다는 것을 입증한다.
2001년 9/11 테러공격 이후에 미국은 사이버 안보를 가장 위중한 국가안보 문제로 인식한다. 미국 국방부는 2013년 처음으로 사이버 전쟁이 물리적인 테러보다 더 큰 국가안보 위협임을 확인했다. 단적으로 윌리암 린(William J. Lynn) 국방부 차관의 지적처럼 오늘날 사이버 공간은 육지, 바다, 하늘, 우주 다음의 '제5의 전장(the fifth domain of warfare)'이라고 함에 의문이 없다. 인터넷의 활용과 급속한 보급은 사이버 공간에서의 상상하지 못했던 역기능을 창출한 것이다. 이에 사이버 정보와 사이버 네트워크 보호까지를 포괄하지 않으면 국가안보 수호의 목표를 달성할 수 없게 되었다. 그런데 이러한 위험성에도 불구하고 각국은 운영상의 효율성과 편리성, 국제교류 등 외부세계와의 교류확대를 위해 국가기간망의 네트워크화를 더욱 확대해 가고 있고 인터넷에의 의존도는 심화되고 있다. 하지만 그 실천적인 위험성에도 불구하고 우리의 법제도적 장치와 사이버 안전에 대한 인식수준은 현실을 제대로 반영하지 못하고 있는 것으로 판단된다. 오늘날 가장 실천적이고 현실적인 위협을 제기하는 사이버 안보의 핵심은 하나도 둘도 계획의 구체성과 실천력의 배양이다. 대책회의나 교육 등은 부차적이다. 실전적인 사이버 사령부와 사이버 정보기구 그리고 사이버 전사의 창설과 육성에 더 커다란 노력을 경주해야 하고, 우리의 경우에는 가장 많은 경험을 가지고 인력과 장비를 가진 국가정보원의 사이버 수호 역량을 고양하고 더 많은 책무를 부담시키고 합리적인 업무 감독을 다하는 것에 있다고 할 것이다. 이에 본고는 법규범적으로 치안질서와 별개 개념으로서의 국가안보에 대한 무한책임기구인 국가정보기구의 사이버 안보에 대한 책무와 그에 더하여 필요한 사이버 정보활동과 유관활동의 범위를 검토하고자 한다. 사이버 테러와 사이버 공격을 포괄한 사이버 공격(Cyber Attack)에 대한 이해와 전자기장을 물리적으로 장악하는 전자전에 대한 연구도 포함한다.
본 논문에서는 4차 산업혁명 핵심기술 중 가장 활발하게 산업화가 진행되고 있는 사물인터넷 산업을 대상으로 비즈모델 혁신방향 중심의 연구를 수행하였다. 글로벌 트렌드 분석을 위해 PEST분석을 활용하여 정책적, 경제적, 사회적, 기술적 이슈를 도출하였고, Gartner, International Data Corporation 등 ICT관련 조사 분석기관의 사물인터넷산업에 대한 미래전망을 제시하였는데, 사물인터넷은 인프라 및 플랫폼을 기반으로 산업인터넷(IIoT), 소물인터넷(IoST) 등으로 네트워크 기술경쟁이 이슈가 될 것으로 전망하였다. 4차 산업혁명으로 인해 급변하는 산업계에 대응하기 위해 기존의 비즈니스 모델 혁신을 위한 다양한 경영학적 방법론들을 검토하였고, '적용성', '민첩성', '다양성', '연계성' 4가지 기준을 가지고 전문가 설문조사를 수행하여 Business Model Canvas 모델이 비즈니스 모델 혁신 방법론으로 가장 적합하다는 AHP 분석결과를 도출하였다. Business Model Canvas는 비즈니스 모델 혁신을 위한 방법론으로 비교적 최근에 제시된 경영전략이며, 9개의 블록 접근 방식을 통해 비즈니스모델의 가치를 식별하며, 비즈니스의 4대 핵심 영역인 고객, 주문, 인프라, 사업타당성 분석 등을 포괄한다. 결론적으로 ICT융합산업 분야에서 어떠한 Business Model Canvas 모델을 방향으로 적용할지에 대한 고찰을 기술하였다.
기존 국립세종도서관 정책정보포털(POINT)의 국정과제 서비스를 뛰어넘는 고품질 정책정보서비스 제공을 위하여, 새로운 국정과제 이행에 필요한 정책자료를 효과적으로 서비스할 수 있는 방안이 필요하다고 생각된다. 이에 본 연구에서는 BRM기반 국정과제와 정책정보콘텐츠 연계 및 구축방안을 모색하고자 하였다. 이를 위해, 첫째, 신(新)정부 120대 국정과제를 중심으로 국정과제 유형과 정부기능분류체계 분야·영역별 콘텐츠를 분석하였다. 또 이전 정부의 국정과제와 현 정보의 국정과제를 비교·분석하여 국정과제 관련 콘텐츠 구축 시 중점적으로 반영해야 할 내용을 파악하였다. 둘째, 정책정보 및 국가 정보 포털의 현황 분석 등을 통해 정책 정보의 연계 및 수집 방안을 모색하였다. 연구 결과, 첫째, 국정과제의 1단계 BRM을 보면, 사회복지 21개, 통일외교 14개, 산업통상중소기업 17개, 일반공공행정 12개, 재정세제금융이 8개, 문화체육관광과 과학기술, 교육이 각 6개, 통신과 공공질서및안전이 5개, 보건, 교통및물류, 환경이 각 4개, 농림 3개, 국방, 지역개발이 각 2개, 해양수산이 각 1개 등의 순으로 나타났다. 신(新)정부의 경우 과학기술과 IT를 중시하는 것을 알 수 있어 핵심 국정과제 정보서비스 구축 시에도 이를 고려할 필요가 있다. 둘째, 외부 기관과의 데이터베이스 연계를 위해서는 연계운영협의회를 구성하고, 국정과제 정보의 연계 및 수집, 국정과제 관련 정보 POINT 연계 및 제공이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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