• 한국측량학회지
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• 제15권1호
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• pp.97-105
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• 1997

최근가지는 건축물을 정확히 기록 보존하는 방법으로 실측에 의한 방법이 주로 이용되어 왔으나, 노력과 시간이 많이 소요되고 숙련도에 따라 정확도가 좌우되는 단점이 있다. 또한 최근에 이르러 정보산업의 급속한 발달로 지형정보체계의 자료기반구축 및 갱신에 있어서 빠르고 정확한 정보의 취득이 요구되는 실정이지만 기존의 방법으로는 신속·정확한 갱신이 어려운 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 보다 간편하고 경제적이며 정확한 근거리 사진측량기법을 이용하여 건축물을 정밀관측하고, 획득된 영상을 다중영상접합기법을 이용하여 처리함으로써 3차원 수치모형을 생성하고자 한다. 또한 완성된 건축물의 입면, 평면등을 다중영상접합에 의해 정밀도화 할 수 있는 기법을 제시하고, 해석적 방법을 정립하여 각 부재의 정확한 치수와 3차원 좌표를 결정하므로써 필요시 건축물의 정확한 준공도면 등의 자료로 제공할 수 있도록 하는데 그 목적이 있다.

• 한국축산식품학회지
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• 제40권5호
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• pp.813-830
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• 2020

In this study, the potential of infrared assisted freeze-drying (IRAFD) was tested for the production of shelf-stable edible insects: Protaetia brevitarsis larva (larva of white-spotted flower chafer). The IRAFD system was customized using an infrared lamp, K-type thermocouple, controller, and data acquisition system. The infrared lamp provided the sublimation energy for rapid freeze-drying (FD). The IRAFD conditions were continuous IRAFD-5.0 kW/㎡ and IRAFD-5.0 kW/㎡ at different weight reduction (WR) (10%, 20%, and 30%). The continuous IRAFD reduced the drying time to 247 min compared to the 2,833 min duration of FD (p<0.05). The electrical energy could be reduced by more than 90% through infrared radiation during FD (p<0.05). The Page model resulted in the best prediction among the tested drying kinetic models. In terms of quality, IRAFD showed significantly lower hardness, chewiness, and higher protein levels than hot air drying and FD (p<0.05). IRAFD better preserved the glutamic acid (6.30-7.29 g/100 g) and proline (3.84-5.54 g/100 g). The external product appearance after IRAFD exhibited more air pockets and volume expansion, which might result in a good consumer appeal. In conclusion, this study reports the potential of IRAFD in producing shelf-stable and value-added edible insects.

• Smart Structures and Systems
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• 제24권5호
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• pp.567-585
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• 2019

In the past two decades, structural health monitoring (SHM) systems have been widely installed on various civil infrastructures for the tracking of the state of their structural health and the detection of structural damage or abnormality, through long-term monitoring of environmental conditions as well as structural loadings and responses. In an SHM system, there are plenty of sensors to acquire a huge number of monitoring data, which can factually reflect the in-service condition of the target structure. In order to bridge the gap between SHM and structural maintenance and management (SMM), it is necessary to employ advanced data processing methods to convert the original multi-source heterogeneous field monitoring data into different types of specific physical indicators in order to make effective decisions regarding inspection, maintenance and management. Conventional approaches to data analysis are confronted with challenges from environmental noise, the volume of measurement data, the complexity of computation, etc., and they severely constrain the pervasive application of SHM technology. In recent years, with the rapid progress of computing hardware and image acquisition equipment, the deep learning-based data processing approach offers a new channel for excavating the massive data from an SHM system, towards autonomous, accurate and robust processing of the monitoring data. Many researchers from the SHM community have made efforts to explore the applications of deep learning-based approaches for structural damage detection and structural condition assessment. This paper gives a review on the deep learning-based SHM of civil infrastructures with the main content, including a brief summary of the history of the development of deep learning, the applications of deep learning-based data processing approaches in the SHM of many kinds of civil infrastructures, and the key challenges and future trends of the strategy of deep learning-based SHM.

• Ocean and Polar Research
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• 제43권4호
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• pp.321-334
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• 2021

'Marine mammals-based observations' refers to data acquisition activities from marine mammals by instrumenting CTD (Conductivity-Temperature-Depth) sensors on them for recording vertical profiles of ocean variables such as temperature and salinity during animal diving. It is a novel data collecting platform that significantly improves our abilities in observing extreme environments such as the Southern Ocean with low cost compared to the other conventional methods. Furthermore, the system continues to create valuable information until sensors are detached, expanding data coverage in both space and time. Owing to these practical advantages, the marine mammals-based observations become popular to investigate ocean circulation changes in the Southern Ocean. Although these merits may bring us more opportunities to understand ocean changes, the data should be carefully qualified before we interpret it incorporating shipboard/autonomous vehicles/moored CTD data. In particular, we need to pay more attention to salinity correction due to the usage of an unpumped-CTD sensor tagged on marine mammals. In this article, we introduce quality control methods for the marine mammals-based CTD profiles that have been developed in recent studies. In addition, we discuss strategies of quality control specifically for the seal-tagging CTD profiles, successfully having been obtained near Terra Nova Bay, Ross Sea, Antarctica since February 2021. It is the Korea Polar Research Institute's research initiative of animal-borne instruments monitoring in the region. We anticipate that this initiative would facilitate collaborative efforts among Polar physical oceanographers and even marine mammal behavior researchers to understand better rapid changes in marine environments in the warming world.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제7권3호
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• pp.1-8
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• 2021

IoT와 모바일 기기 사용이 급격히 증가하면서 IoT 기기를 대상으로 한 사이버 범죄 역시 늘어나고 있다. IoT 기기 중 Wireless AP(Access Point)를 사용할 경우 자체 보안 취약성으로 인해 패킷이 외부로 노출되거나 Bot과 같은 악성코드에 손쉽게 감염되어 DDoS 공격 트래픽을 유발하는 등의 문제점이 발견되고 있다. 이에 본 연구에서는 최근 급증하는 IoT 기기 대상 사이버 공격에 능동적으로 대응하기 위해 공공분야 시장 점유율이 높은 IoT 기기를 대상으로 침해사고 흔적을 수집하고, 침해사고 분석 데이터의 유효성을 향상시키기 위한 방법을 제시하였다. 구체적으로, 샘플 IoT 악성코드를 대상으로 동작 재현을 통해 취약점 발생 요인을 파악한 후 침해 시스템 내 주요 침해사고 흔적 데이터를 획득하고 분석하는 방법을 제시하였다. 이에 따라 대단위 IoT 기기를 대상으로 한 침해사고 발생시 이에 효율적으로 대응할 수 있는 체계를 구축할 수 있을 것으로 기대된다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권1호
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• pp.227-233
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• 2024

한국은 '22년 역대 최대의 방산수출 실적을 달성하였다. 방산수출은 한국의 무기를 외국에 수출하는 것으로 방위산업 진흥을 위한 가장 효과적인 방법이다. 또한, 우수한 무기체계를 지속적으로 공급하려면 견실한 방위산업이 구축되어 있어야 하기 때문에 방산수출은 국가차원의 중요한 사안으로 정부는 대통령실을 콘트롤타워로 적극적인 지원정책을 펼치고 있다. 특히 한국의 방산수출 빅4 진입이라는 화두가 제기되고 있는데, 본 논문은 기존에 제시된 방산수출 진흥 방안과는 달리 혁신적인 방안으로서 세계 수준의 무기체계를 보유할 수 있는 첨단기술 확보와 구매국의 요구에 맞춤형으로 수출할 수 있는 공동연구개발이라는 전략적인 방안을 제시하고 구체적으로 실행할 수 있는 절차를 제시하였다. 즉 첨단기술 확보를 위해 군은 기존의 방식을 탈피하여 과감한 첨단기술 선정과 충분한 예산 지원을 하고 개발기관에게 자율성을 부여해야 하며 이 기술이 첨단무기에 적기에 적용되도록 신속개발시스템도 도입해야 한다. 수출 공동연구개발은 구매국의 첨단기술 보유 의지를 고려하여 초민감 핵심기술을 제외한 유연한 기술이전을 추진하고 전략적 파트너십을 형성하는 방향으로 나아가도록 하는 것이다. 이를 통해 한국의 방산수출 변화의 시점에서 획기적이고 새로운 전략을 통하여 한국의 방산수출이 세계 빅4에 진입하는데 도움이 되도록 하였다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제5권1호
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• pp.23-32
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• 2002

비접지식 전기비저항 탐사는 땅에 접지전극을 설치하기 어려운 곳에서 전기비저항 탐사를 수행할 수 있는 방법으로 국내에서도 관심이 높아지고 있는 방법이다. 이 방법의 기본원리는 땅과 송수신 안테나의 용량결합(capacitive coupling)에 의하여 지하로 전류를 주입하고 이에 의한 전위차를 측정하여 자료를 획득하는 것이다. 본 연구에서는 쌍극자 및 단극 형태의 송수신 안테나를 일렬로 배치하는 방사 배열(radial array)에 대한 기하학적 상수를 유도하였다. 또한, 기존의 접지식 전기비저항 해석 알고리듬을 이용하여 비접지식 전기비저항 자료를 해석하기 위한 자료 전처리 및 변환 과정을 제시하였다. 즉, 획득된 탐사 자료를 기하학적 상수를 이용하여 일단 겉보기 비저항으로 변환한 후 쌍극자 배열이나 변형된 쌍극자 배열 자료로 보간 혹은 재샘플링함으로써 기존의 접지식 전기비저항 역산 알고리듬을 이용하여 해석하였는데, 동일 측선에서 수행한 접지식 및 비접지식 탐사 자료와 비교하여 그 타당성을 검증하였다. 비접지식 전기비저항 탐사법은 전류를 많이 주입할 수 없는 기기 상의 단점을 갖고 있음을 알 수 있었는데, 특히 전기비저항이 낮은 곳이나, 전기적 잡음이 심한 곳, 그리고 송수신 안테나의 접촉이 좋지 않은 지역에 적용함에 있어 세심한 주의가 요구된다. 그러나, 송수신 안테나를 일렬로 배열하여 견인함으로써 연속적으로 탐사 자료를 획득할 수 있고 전극 설치가 불가능한 지역에서 전기비저항 탐사를 수행할 수 있으므로, 신속하게 지하 천부에 대한 전기비저항 분포를 알고자 할 때 유용하게 쓰일 것으로 생각된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.543-550
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• 2018

4차 산업혁명의 도래와 함께 빠른 속도로 발전하고 있는 IoT 기술은 다양한 센서의 무선화를 가능하게 하였으며 많은 분야에서 응용연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만, 철도현장의 경우 수 km에 이르는 교량, 터널 등 계측사이트의 규모가 매우 방대한 특징으로 인해, 보편적으로 활용되는 전기식 센서의 경우 원거리 계측으로 인한 신호 잡음 문제, 전철화에 따른 고전압 환경에 기인한 전자기파 간섭 문제로 계측에 어려움이 있다. 이를 극복하고자, 전기식 센서를 대체하기 위한 광섬유 센서 연구가 많이 수행되었으나, 센서 종류의 다양성 부족 등이 현장 적용의 한계로 작용하고 있는 실정이다. 이런 현장의 상황을 토대로, 전기식 센서와 광섬유 센서를 동시에 사용할 수 있으며 IoT 기술을 통해 무선 데이터 통신이 가능한 하이브리드 계측시스템이 개발되었다. 본 연구에서는, 선행연구를 통해 개발된 하이브리드 계측시스템의 다양한 계측현장 적용성을 평가하기 위해 4가지 형태의 계측환경을 모사하여 실시간 계측 실험을 수행하였다. 실험결과, 전기식 및 광학식 센서 모두 높은 추종성을 보이며 원격지에서 실시간으로 계측이 가능하였으며, 본 계측시스템이 50개의 센서를 동시에 2.5kHz의 샘플링으로 계측할 경우에도 적용 가능한 수준임을 확인하였다. 향후, IoT 기반 하이브리드 계측시스템의 다양한 현장 적용을 통해 실시간 건전성 모니터링 기술 기반의 구조안전성 향상에 기여할 것으로 기대한다.

• 정보관리학회지
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• 제24권1호
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• pp.31-53
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• 2007

본 연구는 특정 영역 소규모 업무(Small Unit Operation) 수행을 지원하는 태스크 온톨로지 모형 개발에 관한 것이다. 기존 정보관리에서 효과적으로 진화된 지식시스템을 구축하기 위해서는 사전 작업인 온톨로지 개발이 필요하다. 대표적 SUO의 하나인 시민단체를 대상으로 선정하여 시민단체의 조직특성, 기대역할과 부진한 기능, 그리고 업무과정에서 발생되는 정보관리나 활용실태 등을 조사하였다. 그러나 온톨로지 구현의 기초 자료로 삼을 수 있는 시민운동이나 단체들에 대한 분류체계나 시소러스 등이 없는 상황에서 단체 특성 및 관련 업무 그리고 출판물 등의 생산정보나 사이트구성, 활동주제 및 내역 등의 기존 데이터만으로는 지식획득은 부족하다. 따라서 본 연구에서 채택된 모형 개발 방법론은 해당 분야 실무자 및 전문가와의 심도 높은 면담과 관찰이며 이를 통해 현장실무의 업무처리 과정에서 발생하는 지식을 추출하고 정보의 흐름 구조를 파악하여 그를 기반으로 시민단체의 역할 수행을 지원하는 태스크 온톨로지 모형을 구현하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제20권2호
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• pp.109-117
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• 2012

최근 복합적 대형 재난이 빈번히 발생하면서 전지구적인 재해 재난 모니터링을 위해 인공위성 센서, 항공/지상 LiDAR 등 다양한 관측센서들이 활용되고 있다. 특히, 전지구를 주기적 반복적으로 관측하며 cm급 고해상도 공간 영상정보를 제공하는 상업 위성은 국가적 재해 재난 발생에 대한 전조 모니터링에서부터 신속한 복구 등 재해 재난업무에 그 활용범위가 확대되고 있다. 그러나, 기존의 독자적 위성운용 시스템만으로는 광역적이고 준실시간적 대응을 요하는 재해 재난 상황 대응에는 한계가 있으므로, 다중 센서가 탑재된 탑재체 운용, 여러 대의 탑재체를 연동하여 적시에 위성영상을 확보하기 위한 긴밀한 국제적 협력체계가 필요하다. 본 논문에서는 지난 2011년 발생했던 국내 폭설 및 집중호우 재난 대응을 위해 국립방재연구원과 국제재난기구인 International Charter와의 협업을 통하여 신속한 위성영상 수급과 자료처리, GIS 분석, 지도화(mapping)함으로써 적시적으로 의사결정지원이 가능한 재난관리 체계를 제시하였다.