제4차 산업혁명에 따라 시작된 패러다임의 변화는 해운, 항만, 조선 및 해양 등 전 산업분야에 걸쳐 진행되고 있으며, 이와 함께 자율운항선박은 혁신성장 기술에 대한 새로운 도전과제로 주목받고 있다. 자율운항 선박에 대한 국제적 차원의 논의는 2017년 제98차 국제해사기구 해사안전위원회에서 자율운항선박을 MASS(Maritime Autonomous Surface Ship)로 규정함으써 본격화 되었으며, 국내에서도 '해양수산부 2018년 업무계획'에 따라 국가물류체계 혁신을 위하여 자율운항선박, 해상통신망, 스마트항만 등 스마트 해상물류체계 구축 전략을 수립하였다. 자율운항선박을 운영하기 위해서는 안전한 입출항을 돕는 스마트항만의 구축이 필수적인데, 효율적인 항만운영과 안전을 확보하기 위하여 안전성, 신뢰성, 효율성 중심의 인프라로 구축되어야 할 것이다. 현재의 도선서비스는 개별 도선사가 각각의 입출항하는 선박에 직접 탑승하여 제공되고 있으나, 향후 자율운항선박에는 이와 같은 형태의 서비스를 제공하기 어려울 것으로 판단된다. 이는 도선서비스의 자동화 및 지능화, 원격 통제 체계의 마련이 필요한 것으로 볼 수 있다. 본 논문에서는 스마트항만 운영을 위하여 현재의 구축 운영중인 항로표지의 인공지능화를 통하여 전자도선서비스(Electric Pilotage Service)를 수행할 수 있는 방안과 체계, 서비스 대상에 대하여 제시하며, 부산항 북항을 대상으로 해당서비스에 대한 구체화 방안을 제시한다.
보완대체 의사소통도구는 구어(口語)로 자신의 의사를 표현할 수 없는 장애인의 의사소통을 보조하는 상호작용 시스템으로 전통적으로는 그림이나 글자로 된 의사 소통판을 활용하여 왔다. 최근에는 스마트폰 기기 등의 높은 휴대성을 가진 기기를 이용한 의사소통도구의 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 또한 최근 상황인식 컴퓨팅의 개념이 출현하면서 모바일 디바이스는 사용자에서 즉시적이며 위치기반서비스를 제공하는 주요도구가 되고 있다. 본 논문에서는 스마트 기기의 다양한 멀티미디어 기능을 이용한 장애인을 위한 맞춤형 보완대체 의사소통도구 제안한다. 맞춤형 의사소통도구를 위해서 가변적인 레이아웃과 장애정도에 따른 AAC 항목의 선택이 가능하게 하였으며 시간정보, 위치정보, 그리고 클릭 수 등의 상황인식 기능을 적용하였다.
최근 통학버스로 인한 사고가 빈번하게 발생되고 있으며, 정부에서도 어린이 안전 종합대책을 발표하여 어린이 교통안전 취약지역에 대한 시스템을 구축할 예정이다. 학생들의 등하교시의 안전은 부모들에게 주된 관심사중 하나이다. 학교는 부모의 입장에서 학생이 무사히 학교에 도착했는지 또는 안전하게 귀가를 했는지에 대한 실시간 정보를 제공하는 체계를 가져야 할 필요가 있다. 본 논문에서는 저전력 블루투스 무선통신 장비인 비콘과 스마트폰의 GPS기능을 이용하여 학생 승하차 여부와 통학버스 위치 조회를 제공하는 통학 시스템을 제안한다. 통학 시스템은 학생들에게 제공된 비콘 UUID 정보와 통학 버스 운전자 스마트 폰 GPS 위치를 응용 앱 서버에서 수집하여 학부모와 관리자가 실시간으로 확인하도록 구성하여 학부모와 관리자가 학생 탑승 여부, 탑승시간과 버스 위치에 대해 실시간으로 정보를 확인할 수 있다. 운전자는 학생들의 탑승여부, 오탑승 여부, 운행 후 잔류학생 확인을 파악할 수 있다.
본 논문에서는 여름철 계곡을 찾아가고자 하는 사용자들을 위한 안드로이드 스마트폰 전용 애플리케이션을 제안했다. 정확한 정보를 제공하기 위하여 한국관광공사의 관광정보 데이터베이스를 사용하여 개발하였고, 관광정보와 지도서비스를 함께 제공하기 위하여 네이버 지도를 사용하여 연동하였다. 계곡검색 애플리케이션은 전국 지역 명 또는 키워드를 활용하여 계곡을 검색할 수 있고, 지도와 GPS를 이용하여 내주변의 계곡이나 식당, 숙박정보를 찾을 수 있다. 식당과 숙박정보는 반경을 조절하여 검색할 수 있고 검색된 정보에 대한 연락처나 사진 등 상세정보를 제공한다. 또한 내가 찜하고 싶은 계곡은 즐겨찾기 기능을 이용하여 추가할 수 있으며 언제든지 즐겨찾기에 등록된 계곡을 검색하거나 제거할 수 있다. 계곡전용 후기게시판에 사용자가 다녀온 계곡에 대한 후기를 작성하여 다른 사용자들과 의견을 공유할 수도 있다. 더불어 사용자와 개발자간의 원활한 의사소통을 위한 문의게시판을 구현했다.
스마트 센서 시스템에 압전 에너지 하베스터를 적용하기 위해서는 AC-DC 정류기를 비롯한 에너지 하베스트 인터페이스 회로가 필수적이다. 본 논문에서는 기본적인 회로인 Full Bridge Rectifier(: FBR) 회로와 동기식 압전 에너지 하베스트 인터페이스 회로의 성능을 보드레벨 시뮬레이션으로 비교하였다. 그 결과, 동기식 압전 에너지 하베스트 인터페이스 회로 중 하나인 Synchronous Electric Charge Extraction(: SECE) 회로가 FBR에 비해 출력 전력이 약 4 배 이상 더 컸고, 부하 변동에도 변화가 거의 없었다. 그리고, 출력 전압이 40V 이상인 압전 에너지 하베스터용 SECE 회로에 필수적인 고전압 비교기를 0.35 um BCD 공정으로 설계하였다. 설계한 고전압 비교기를 적용한 SECE 회로는 출력 전력이 FBR 회로 보다 427 % 향상됨을 검증하였다.
광주광역시의 3대 주력산업인 자동차 산업, 에너지 산업, 그리고 AI/헬스케어 산업 등에 응용 가능한 AI 활용 사례로 준지도 학습, 전이 학습, 그리고 연합 학습의 머신러닝을 적용하며, 더불어 주력산업을 위한 AI 서비스를 위한 ML 전략을 정립하였다. AI 서비스의 ML 전략을 기반으로 실용적 접근 사례들을 제시하고자 하며, 준지도 학습의 접근 사례는 자동차 영상 인식 기술에 활용하며, 전이 학습의 접근 사례는 헬스케어 분야의 당뇨병성 망막병증 검출에 활용하고자 하며, 마지막으로 연합 학습의 접근 사례는 전력 수요 예측에 활용하고자 한다. 이러한 접근 사례들을 싱글보드 Raspberry Pi, Jaetson Nano, Intel i-7 등의 하드웨어를 기반으로 성능 테스트를 진행함과 동시에 실용적인 접근 사례들의 유효성을 검증하였다.
다양한 IoT 디바이스 사용이 증가함에 따라 IoT 플랫폼의 중요성 또한 대두되고 있다. 최근에는 IoT 디바이스에 인공지능 기술이 결합되는 추세이며, 저전력으로 많은 연산 처리가 가능한 뉴로모픽 아키텍처를 적용하는 연구도 증가하고 있다. 본 논문에서는 GUI 형식의 뉴로모픽 아키텍처 기반 자율형 IoT 응용 통합개발환경(NA-IDE:Integrated Development Environment for Autonomic IoT Applications based on Neuromorphic Architecture)에서 IoT 디바이스와 뉴로모픽 아키텍처 FPGA 디바이스를 사용하여 NA-IDE의 가능성 및 유효성을 확인하기 위한 IoT 응용 시나리오를 제안한다. 제안된 시나리오는 IoT 디바이스에 카메라 모듈을 연결하여 실시간으로 MNIST 데이터셋 이미지를 수집하여 뉴로모픽 보드를 통해 수집된 이미지를 인식하고 다른 IoT 디바이스에 연결된 센서 모듈을 통해 인식 결과를 표시한다. 이와 같이 이기종 IoT 디바이스에 뉴로모픽 아키텍처를 적용하여 다양한 응용 서비스에 활용한다면 뉴로모픽 아키텍처 기반 자율형 IoT 응용 통합개발환경은 4차 산업혁명을 주도하는 핵심 기술로 부상할 것으로 전망한다.
본 연구는 재난현장에서 실시간으로 발생하는 정보들을 신속하게 수집·분석하여 정확한 재난현장상황파악과 의사결정을 지원할 수 있는 현장지원시스템의 통합방안을 제안하고, 프로토타입 시뮬레이션을 통해 현장 적용성을 검토하는 것에 그 목적이 있다. 이를 위해 재난현장에서 활용 할 수 있는 정보수집·공유·융합 기술에 대해 검토하였으며, 재난관리 전단계에 필요한 정보자원과 정보의 효율적인 흐름을 만들어낼 수 있는 스마트 재난현장지원시스템의 통합방안에 대해 제시하였다. 이를 기반으로 제작된 프로토타입으로 시스템 운용 가능성을 검토하기 위해 풍수해 재난 시나리오를 토대로 시뮬레이션을 진행하였으며, 시스템 내의 다양한 기능들이 정상적으로 구현되어 GIS 상황판에 표출되는 것을 확인하였다. 본 연구를 통해 급변하는 재난환경 속에서 효율적이고 능동적인 재난대응이 가능해질 것이라 기대된다.
대구경 배관에서 소구경 배관으로 연결하는 부위 및 배관의 방향 전환을 위해 사용하는 소켓용접부는 용입불량 및 사용시간이 경과되면서 내부로부터 진전될 수 있는 균열 등의 결함을 가질 수 있다. 그러나 지금까지 적용하고 있는 비파괴검사법인 액체침투탐상과 방사선투과검사로는 내부에 존재하는 균열성 결함의 검출이 어렵다. 본 연구에서는 소켓용접부 내부의 균열성 결함 검출을 위한 초음파 검사 기법을 확립하였고, 검사를 수행할 수 있는 초음파 탐촉자를 설계 제작하였으며, 자동으로 검사할 수 있는 검사 장비와 제어용 운영 프로그램을 개발하였다. 개발된 장비는 컴퓨터를 기반으로 하고 있으며, pulser/receiver를 내장하고 100 MHz 고속 A/D board를 사용하여 초음파 탐상기 역할을 프로그램으로 구현하였으며, ISA interface type으로 4축 제어용 motion controller를 개발하여 자동 검사를 수행하는 scanner를 제어하도록 하였으며, 검사 결과는 소켓용접부 단면을 실시간 영상으로 나타내도록 되어 있다. 인공결함 시험편의 결함을 평가한 결과 결함의 깊이가 1mm인 결함의 평가 길이는 실제 크기보다 작게 나타내고 있으며, 결함의 깊이가 증가할수록 결함의 길이가 더 크게 평가되었다. 본 연구로 개발한 장비는 원자력 발전소나 화학플랜트에 많이 널려 있는 소켓용접부 내의 용입불량, 피로 균열 등을 검출하여 객관적인 검사 결과를 제시할 수 있으므로 설비 안전 관리 및 보수 부위 결정에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
암호 알고리즘에 대한 부채널 검증 필요성 증가로 인하여 이를 수행할 수 있는 부채널 검증 시스템이 여러 국내외 연구소에서 개발되고 있으며, 보안 제품의 인증 평가 수단을 목적으로 한 상용 제품도 판매되고 있다. 하지만, 스마트 카드와 같은 특정 보안 디바이스가 아닌 경우, 다양한 구동 환경으로 인하여 보안 디바이스에 대한 부채널 검증 보드 구현에 어려움이 있다. 본 논문에서는 국내 부채널 분석 시스템 개발을 목표로 진행된 KLA-SCARF 프로젝트의 부채널 검증 보드들의 구현과 특징에 대하여 기술하고자 한다. 이는 다양한 보안 디바이스 환경에서 부채널 분석 장비를 개발하고자 하는 연구자에게 방향을 제시할 수 있으리라 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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