가스는 일반 가정 및 산업현장에서 폭 넓게 사용되는 에너지원이기도 하고, 석유화학 및 반도체 공정에서 넓게 사용되는 공정 물질이기도 하다. 그러나 사용이 쉬운 반면에 누출 시, 폭발 및 인체흡입 등으로 대규모 인명피해를 발생시키기도 한다. 따라서 가정 및 산업현장에서 안심하고 사용할 수 있는 가스 시설물 안전관리 솔루션은 필수적이다. 특히 가스시설의 노후화에 따라 고도화된 가스안전 솔루션의 개발 필요성이 대두되고 있는 실정이다. 본 논문은 가스 시설물에 더 이상 나눌 수 없는 최소 에너지 단위인 광자를 조사하고, 반사된 광자의 수를 분석해 원거리에서 가스 누출 여부 및 농도를 측정하는 기술을 개발하였다. 이는 기존의 전기/화학식 가스 센서나 적외선 기반의 가스 누출 감지기의 한계인 짧은 탐지 거리, 미세 누출 감지 불가 등의 기술적 한계를 극복하였다.
하천 제방 변위를 사전에 예측하는 방안으로 본 연구에서는 InSAR 기법 중 Differential Interferometry(D-InSAR) 기법을 이용하여 2020년 여름 발생한 남원시 금곡교(섬진강) 인근의 제방 붕괴 지역에서 취약지점을 확인하였다. 2020년 봄과 여름 각각 5장의 sentinel-1 영상과 위성 영상 전처리 도구인 SNAP을 사용하여 2020년 8월 8일 제방 붕괴 전까지의 발생한 변위를 분석한 결과, 붕괴 발생 지역의 변위 변동성지수(Variation Index), V 가 상대적으로 크게 발생하였으며 이를 통해 붕괴 전조증상을 확인할 수 있었다. 향후에 산출한 변위를 분석한 결과와 유역의 지하수위, 기온, 수위, 토양도 및 토양 수분도와 같은 수문기상학적 요인과 상관관계를 분석하여 하천 제방의 모니터링 시스템을 구축할 수 있다면 기존의 하천 제방 유지·보수 점검 시스템의 많은 한계점을 극복하고 초정밀, 자동화된 하천 제방 유지관리 기술 고도화와 국가 재난관리의 향상이 가능할 것으로 기대한다.
4차산업혁명은 사회 전반에 걸쳐 디지털 혁신으로의 전환을 가속화하고 있으며, 제조업에서는 스마트공장을 비롯해 4차산업혁명 기반 제조업 혁신을 위한 노력이 이어지고 있다. 제조업에서의 4차산업혁명 기술의 접목은 AI, 빅데이터, IoT, 클라우드, 로봇 등을 활용해 기존 자동화에서 업그레이드된 생산설비 데이터 수집 및 분석시스템 구축과 제품 불량 원인 파악 및 불량률을 최소화하기 위한 기술개발이 요구된다. 본 논문에서는 생산설비 현장에서의 전력, 환경, 설비 상태 데이터를 IoT 디바이스를 통해 수집하고, 수집한 데이터를 클라우드 컴퓨팅 환경에서 실시간으로 수치화하여 나타내고 위젯을 활용하여 MQTT기반 실시간 인포그래픽 형태로 표시할 수 있는 시스템을 구현하였다. IoT 디바이스로부터 전송된 실시간 센서 데이터를 Rest API 방식으로 클라우드 서버에 저장하고, 대시보드에서 데이터를 원격에서도 모니터링이 가능함은 물론 시간별, 일자별로 분석이 가능하였다.
제로 트러스트 보안을 바탕으로 기존 기업보안시스템의 한계를 강화하는 방안을 제시한다. 4차 산업혁명 시대가 도래하면서 보안의 패러다임도 바뀌고 있다. 클라우드 컴퓨팅과 COVID-19로 인해 원격근무가 활발해지면서 변화된 IT 환경에서 발생하는 보안 문제에 대한 이슈가 제고된다. 동시에 공격기법들도 지능화되고 고도화되는 현 상황에서 기업에서는 제로 트러스트 보안을 활용해 현재의 보안 시스템을 더 강화해야 한다. 제로 트러스트 보안은 모든 것을 의심하고 신뢰하지 않는다는 핵심 개념을 토대로 모든 데이터 통신을 감시하고, 접근 요청자에 대한 엄격한 인증과 최소한으로 접근 권한을 허용함으로써 보안성을 높인다. 따라서, 본 논문에서는 기존 보안 시스템을 강화하는 제로 트러스트 보안 솔루션을 소개하고, 기업에서 도입해야 하는 방향성과 타당성을 제시한다.
본 연구에서는 2005년부터 2007년 사이에 중국 공업지대에서 Ozone Monitoring Instrument (OMI) 센서에서 관측한 이산화황 값의 증가에 따른 Total Ozone Mapping Spectrometer (OMI-TOMS)와 Differential Optical Absorption Spectrometer (OMI-DOAS) 오존전량 값의 차이를 위성자료를 이용하여 비교를 수행하였다. 중국 공업지대에서는 Planetary boundary layer (PBL)내의 이산화황을 나타내는 PBL $SO_2$ 자료가 사용되었다. 중국 공업지대에서 PBL내의 이산화황 농도 증가에 대하여 두 오존 값의 차이가 증가하는 경향성(R (Correlation coefficient) = 0.36)이 나타났다. 이산화황 이외에 두 오존 산출 알고리즘에 모두 영향을 미칠 수 있는 에어로솔 광학 두께(AOD; Aerosol Optical Depth)가 증가하는 경우 이산화황과 두 오존 값의 차이 사이의 회귀식의 기울기($1.83{\leq}slope{\leq}2.36$)가 비슷하게 유지되는 경향이 나타났다. 이는 다양한 AOD 조건에서도 이산화황이 두 오존 값의 차이를 증가시키는 관계가 나타나는 경향은 거의 비슷하게 유지되는 것으로 생각된다. 중국 공업지대에서 PBL내에 존재하는 이산화황과 화산 폭발에 의하여 고층(Middle troposphere (TRM), Upper troposphere and Stratosphere (STL))에서 존재하는 이산화황의 농도가 1 DU 증가하는 경우 두 오존 값의 차이는 각각 1.6 DU, 3.9 DU, 4.9 DU로 계산되었다. 고층(TRM, STL)의 이산화황과 저층(PBL)의 이산화황이 증가하는 경우 두 오존 값의 차이가 다르게 나타나는 것은 이산화황이 존재하는 고도에 따라서 두 오존 값의 차이에 미치는 영향이 다름을 의미한다. 이는 OMI-TOMS 오존을 산출하는데 사용되는 파장영역(317.5 nm)에서 행성경계층에서 이산화황에 의해 흡수되는 복사휘도의 감소된 민감도에 의한 것으로 생각된다.
본 연구에서는 지난 2020년 2월에 발사된 정지궤도환경위성탑재체(Geostationary Environment Monitoring Spectrometer; GEMS)의 이산화황 산출 현업 알고리즘에서 오프셋 보정 계수 산정 방법이 이산화황 칼럼 농도 산출 결과에 미치는 영향을 확인하였다. GEMS의 현업 이산화황 산출 알고리즘은 차등흡수분광법(Differential Optical Absorption Spectroscopy; DOAS)과 주성분분석방법(Principal component analysis; PCA)이 융합된 하이브리드 알고리즘이다. 하이브리드 알고리즘에서는 차등흡수분광법을 이용하여 스펙트럴 피팅 후 나오는 이산화황 경사층적분농도 값에 나타나는 오존에 의한 흡수 영향을 보정하기 위하여 편차 보정 과정을 필수적으로 거치게 되며, 오프셋 보정 계수를 산정하는 조건에 따라 이산화황 칼럼농도 산출결과가 달라질 수 있기 때문에 적절한 오프셋 보정 계수 값의 적용이 필요하다. 본 연구에서는 구름 화소가 많이 존재하는 날짜와 적게 존재하는 날짜에 대해 오존 보정 계수를 각각 계산하고, 각각의 오존 보정 계수를 GEMS 현업 이산화황 산출 알고리즘에 적용하여 산출한 이산화황 칼럼농도의 비교를 수행하였다. 구름 화소가 많이 존재하는 날의 GEMS 복사휘도 자료를 이용하여 계산된 오존 보정 계수를 사용한 경우, GEMS 관측 영역의 가장자리에 해당하는 인도 부근에서의 이산화황 칼럼농도의 표준편차가 1.27 DU, 한반도 부근에서 0.58 DU, 주변에 구름 화소가 많았던 홍콩 부근에서 0.77 DU로 나타났다. 한편, 구름 화소가 적은 날의 GEMS 자료를 이용하여 계산된 오존 보정 계수를 사용하였을 경우의 이산화황 칼럼농도의 표준편차는 인도주변에서 0.72 DU, 한반도 주변에서 0.38 DU, 홍콩 부근에서 0.44 DU로 다소 감소하였음을 확인하였으며, 구름 화소가 많은 날의 오존 보정 계수를 사용하여 이산화황을 산출한 경우 대비 비교적 안정적인 산출이 이루어졌음을 확인하였다. 이에 따라, GEMS 이산화황 산출 알고리즘의 불확실성 최소화 및 안정적인 산출을 위해서 적절한 조건에서의 오존 보정 계수 산정이 이루어져야 할 필요가 있다.
본 논문은 지능형 위치추적을 위한 위치트리거와 이동에이전트 시스템 기술을 적용하여, 상황인식 기반 위치서비스를 위한 위치트리거 시스템을 설계 및 구현한다. 또한, 트리거 및 조치 서비스 프로토콜 구현과 능동규칙 탑재 이동에이전트에 대한 실험을 통하여, 제안 시스템이 상황인식 기반 위치서비스의 특성에 따른 시스템 최적화 및 위치 기반 서비스 응용들에 대한 확장성과 유효성이 있음을 검증한다. 제안 시스템은 전력 사용자의 소비 패턴 및 행위 변화에 대한 시스템의 능동적 특성을 통한 자원 활용의 최적화 시스템 구축을 위한 예비 연구로써, 객체 위치 기반의 지능적 경고와 조치를 통한 환경 및 자원 활용 최적화와 다양한 위치서비스 응용 시스템 구축에 효과적으로 적용할 수 있다.
1880년대에 들어서서 해양 식물플랑크톤의 기능적 중요성이 처음 주창된 이래, 전통적인 형태 관찰법 및 진보된 형태 자동분석 기술을 기반으로 하여 다량의 식물플랑크톤 종별 정량자료가 생산되었다. 최근에는 해수시료 중의 색소를 직접 분석하거나 원격탐사 자료를 해석하여 색소특성에 따른 분류군별 정량자료를 생산함으로써, 자료생산 방법이 점점 다양해지고 자료 확보 대상 정점에 대한 시공간적 접근성도 크게 개선되고 있다. 장기적인 해양생태계 모니터링에서 식물플랑크톤의 종별 정량자료가 생산된 경우도 적지 않아, 각각의 해역에서 중장기적인 해양 식물플랑크톤의 구조와 기능의 변동에 대한 중요한 증거로 활용될 수 있다. 그러나 모니터링 기간 전체에 걸친 연대별 자료 생산자 간의 차이로 인해 이러한 자료의 활용성이 제한될 수 있는데, 시료 처리 및 분석법, 종의 확인 및 분류, 분석이 완료된 시료의 관리 등의 다양한 측면에서 연대별 생산자 간의 편차가 적지 않다. 해양 식물플랑크톤의 종별 정량자료 값을 정확하게 구하기 위한 심도있는 연구는 1880년대 후반 Victor Hensen이 시작한 것으로 평가된다. 정확도를 포함한 해양 식물플랑크톤 자료의 정도 관리에 관한 국제적인 논의는 ICSU의 SCOR Working Group 33을 중심으로 1969년에 시작되었다. 첫 결실로 UNESCO 해양과학기술보고서 제18편이 1974년 출판되었는데, 이는 UNESCO의 해양학 방법론의 전문연구서적 제6편인 Phytoplankton Manual 출판의 실마리였다. 1990년대 말에는 ISO 기준에 따른 해양 식물플랑크톤 종별 정량자료의 정도관리를 달성하여, 국제적인 자료의 상호비교 및 교정을 가능하게 하려는 수행기구인 IPI (International Phytoplankton Intercomparison)의 전신인 BEQUALM 사업이 유럽에서 본격 출범하였다. IPI는 지난 20여 년간의 경험과 실적을 바탕으로 정도관리 기준을 모든 나라에서 적용할 수 있도록 국제협력을 강화해 나가고 있다. 우리나라의 해양화학 분야 측정자료의 정도관리 체계와 내용이 잘 정립된 데 비하여, 해양생물의 종별 정량자료에 대한 본격적인 정도관리 체계는 아직 법제화 단계에 이르지 못하고 있다. 우선, 해양생태계의 기초 생산자인 식물플랑크톤의 종별 정량자료에 대한 정도관리 체계를 확립하고, 다양한 기능생물군으로 이를 확장해 나갈 필요가 있다.
L, C, X-밴드 마이크로파 산란계 자동측정시스템을 이용하여 밀 생육시기에 따른 밴드 및 편파별 후방산란계수와 생육인자 변화를 측정하였다. 모든 안테나 밴드에서 밀 생육 초기에는 VV-편파가 HH, HV-편파보다 후방산란계수가 높게 나타났다. HH-편파가 VV-편파보다 후방산란계수가 높게 나타나는 시기는 밴드에 따라 차이를 보였다. L-밴드의 경우 3월 28일 (DOY 88), C, X-밴드는 4월 2일 (DOY 93)부터 HH-편파가 다른 편파들 보다 후방산란계수가 높게 나타났다. 모든 안테나에서 편파별 후방산란계수가 5월 16일 (DOY 137)에 최대값을 보였고 그 이후 수확기 (DOY 174, 6월 22일)까지 감소하였는데 초장, 생체중, 건물중, 엽면적지수 등 밀 생육인자들에서도 동일한 경향이 나타났다. 밴드별 후방산란계수와 밀 생육인자들과의 상관관계를 분석한 결과 L-밴드 HH-편파에서 생체중 (r=0.98), 건물중 (r=0.96), 식생 수분함량 (r=0.98) 초장 (r=0.96) 등 모든 밀 생육인자들과 상관계수가 가장 높게 나타났다. L-밴드 HH-편파 후방산란계수를 이용하여 밀 생육인자를 추정한 결과 생체중 ($R^2$=0.98), 건물중 ($R^2$=0.95), 식생 수분함량($R^2$=0.98) 초장 ($R^2$=0.95)의 결정계수가 각각 높게 나타났다. L-밴드 HH-편파 후방산란계수를 이용하는 것이 밀 생육을 가장 높게 예측할 수 있었음을 확인하였다.
최근 정부는 SOC디지털화 계획의 하나로 스마트 물관리 및 홍수 예방을 위해 배수시설 자동·원격제어체계를 국가하천 57%에 도입(1,800억원)하고 실시간 모니터링체계(300억원)를 구축하며, 댐 11개소에 빅데이터를 기반으로 한 스마트 댐 안전관리 체계(150억원)를 마련할 계획입니다. 이러한 스마트 물관리 및 홍수 예방을 위해서는 하천의 실시간 유속 측정을 통해 중간단면법을 적용하여 유량을 정확히 계산할 수 있는 시스템의 연구가 필요합니다. 이러한 시스템의 구현과 정확도를 높이기 위해서 가장 중요한 것은 실시간 유속 측정의 정확도를 확보하는 것입니다. 현재 실시간 유속 측정을 위해 미국, 유럽 등의 전자파 표면 유속 측정용 레이다 센서를 도입하여 시스템에 적용하고 있으나 고가의 가격, 유속 측정 범위의 한계 및 기술 지원 미흡 등의 문제로 인해 시스템의 개선 요구가 지속되고 있는 상황입니다. 따라서 실시간 유속 측정을 위한 전자파 표면 유속 측정용 레이다 센서를 자체 개발하여 개선된 유량 측정 및 홍수 예측 시스템을 제시하고자 합니다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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