The problem of wheel tread defects has become a major challenge for the health management of high-speed rail as a wheel defect with small radius deviation may suffice to give rise to severe damage on both the train bogie components and the track structure when a train runs at high speeds. It is thus highly desirable to detect the defects soon after their occurrences and then conduct wheel turning for the defective wheelsets. Online wheel condition monitoring using wheel impact load detector (WILD) can be an effective solution, since it can assess the wheel condition and detect potential defects during train passage. This study aims to develop an FBG-based track-side wheel condition monitoring method for the detection of wheel tread defects. The track-side sensing system uses two FBG strain gauge arrays mounted on the rail foot, measuring the dynamic strains of the paired rails excited by passing wheelsets. Each FBG array has a length of about 3 m, slightly longer than the wheel circumference to ensure a full coverage for the detection of any potential defect on the tread. A defect detection algorithm is developed for using the online-monitored rail responses to identify the potential wheel tread defects. This algorithm consists of three steps: 1) strain data pre-processing by using a data smoothing technique to remove the trends; 2) diagnosis of novel responses by outlier analysis for the normalized data; and 3) local defect identification by a refined analysis on the novel responses extracted in Step 2. To verify the proposed method, a field test was conducted using a test train incorporating defective wheels. The train ran at different speeds on an instrumented track with the purpose of wheel condition monitoring. By using the proposed method to process the monitoring data, all the defects were identified and the results agreed well with those from the static inspection of the wheelsets in the depot. A comparison is also drawn for the detection accuracy under different running speeds of the test train, and the results show that the proposed method can achieve a satisfactory accuracy in wheel defect detection when the train runs at a speed higher than 30 kph. Some minor defects with a depth of 0.05 mm~0.06 mm are also successfully detected.
본 논문에서는 도시에서 운영되는 여러 데이터 기반 서비스들을 효율적으로 통합 및 연동하여 사용 편의성을 높일 수 있는 블록체인 기반 도시 서비스 통합 운영 모델을 제안한다. 제안 모델은 서비스 사용자들의 참여를 독려하기 위해 각 서비스에서 소비 및 활용될 수 있는 데이터와 가치의 제공자에게 그에 따른 인센티브를 지급하고, 서비스 수혜자로부터는 인센티브를 회수함으로써 동일 인센티브 시스템 내에서 다양한 서비스가 연동될 수 있는 구조를 제공하며, 블록체인 기술을 통해 서비스 운영 및 관리 투명성을 보장할 수 있다. 또한, 본 논문에서는 제안 서비스 모델의 검증을 위한 프로토타입을 구축 및 운영함으로써 제안 모델의 효율성 및 운영가능성을 확인한다. 그 결과 구현한 세 개의 데이터 기반 도시 관리 서비스들의 운영이 통합된 인센티브 개념을 바탕으로 유기적이게 상호 호환됨을 확인했다. 향후 제안 서비스 운영 모델은 다수의 지자체에서 관심을 가지고 있는 지역화폐를 활용한 지역 경제 활성화 사업과 연계되어 시민 참여 기반의 도시 운영 및 관리 구조의 요소기술로서 적용될 수 있으며, 스마트시티 서비스와의 접목을 통해 블록체인 기술 영역의 확장 또한 가능할 것으로 기대된다.
경기도는 도시형, 도농복합형, 농촌형으로 도시형태가 구분되어, 대중교통 서비스 제공도 도시 형태에 따라 다르지만, 대중교통 환승요금제는 단순한 형태의 수평적 형평성을 기준으로 동일한 환승유효시간을 적용하여 운영되고 있다. 이로 인해 대중교통 서비스 공급형태가 열악한 비도심 지역은 버스의 운행간격이 30분 이상으로 환승할인혜택을 받지 못하는 경우가 발생한다. 기회의 형평성 측면에서 기본적으로 불리하게 적용되어 요금할인 혜택을 받지 못하는 것이다. 이에 본 연구는 경기도의 환승요금제의 비형평적 사례를 교통카드를 활용하여 환승비 혜택 현황을 분석하고, 환승비혜택율 지표를 개발하고, 지표를 활용하여 시나리오 분석을 수행하였다. 분석결과 대중교통 서비스 공급 확대가 아닌 수직적 형평성 기준의 제도 개선을 통해 환승혜택의 기회의 균등이 가능하다는 것을 증명하였다. 수직적 형평성 기준을 적용하여 지역별 맞춤형 제도를 운영하는 환승요금제도의 정책 대안을 제시하였다.
스마트 지역사회의 구축은 지역사회의 안전을 보장하는 새로운 방법이자 중요한 조치이다. 촬영 각도로 인한 얼굴 기형 및 기타 외부 요인의 영향으로 인한 신원 인식 정확도 문제를 해결하기 위해 이 논문에서는 네트워크 모델을 구축할 때 전체 그래프 컨벌루션 모델을 설계하고, 그래프 컨벌루션 모델에 협력하여 얼굴의 핵심을 추출한다. 또한 얼굴의 핵심을 특정 규칙에 따라 핵심 포인트를 구축하며 이미지 컨벌루션 구조를 구축한 후 이미지 컨벌루션 모델을 추가하여 이미지 특징의 핵심을 개선한다. 마지막으로 두 사람의 얼굴의 이미지 특징 텐서를 계산하고 전체 연결 레이어를 사용하여 집계된 특징을 추출하고 판별하여 인원의 신원이 동일한지 여부를 결정한다. 최종적으로 다양한 실험과 테스트를 거쳐 이 글에서 설계한 네트워크의 얼굴 핵심 포인트에 대한 위치 정확도 AUC 지표는 300W 오픈 소스 데이터 세트에서 85.65%에 도달했다. 자체 구축 데이터 세트에서 88.92% 증가했다. 얼굴 인식 정확도 측면에서 이 글에서 제안한 IBUG 오픈 소스 데이터 세트에서 네트워크의 인식 정확도는 83.41% 증가했으며 자체 구축 데이터 세트의 인식 정확도는 96.74% 증가했다. 실험 결과는 이 글에서 설계된 네트워크가 얼굴을 모니터링하는 데 더 높은 탐지 및 인식 정확도를 가지고 있음을 보여준다.
최근 소셜 미디어의 발달과 스마트폰의 확산으로 SNS(Social Network Service)가 활성화가 되면서 데이터양이 폭발적으로 증가하였다. 이에 맞춰 빅데이터 개념이 새롭게 대두되었으며, 빅데이터를 활용하기 위한 많은 방안이 연구되고 있다. 여러 기업이 보유한 빅데이터의 가치창출을 극대화하기 위해 기존 데이터와의 융합이 필요하며, 물리적, 논리적 저장구조가 다른 이기종 데이터 소스를 통합하고 관리하기 위한 시스템이 필요하다. 빅데이터를 처리하기 위한 시스템인 맵리듀스는 분산처리를 활용하여 빠른게 데이터를 처리한다는 이점이 있으나 모든 키워드에 대해 시스템을 구축하여 저장 및 검색 등의 과정을 거치므로 실시간 처리에 어려움이 따른다. 또한, 이기종 데이터를 처리하는 구조가 없어 복합 이벤트를 처리하는데 추가 비용이 발생할 수 있다. 이를 해결하는 방안으로 기존에 연구된 복합 이벤트 처리 시스템을 활용하여 실시간 복합 이벤트 탐지를 위한 기법을 제안하고자 한다. 복합 이벤트 처리 시스템은 서로 다른 이기종 데이터 소스로부터 각각의 데이터들을 통합하고 이벤트들의 조합이 가능하며 스트림 데이터를 즉시 처리할 수 있어 실시간 처리에 유용하다. 그러나 SNS, 인터넷 기사 등 텍스트 기반의 비정형 데이터를 텍스트형으로 관리하고 있어 빅데이터에 대한 질의가 요청될 때마다 문자열 비교를 해야 하므로 성능저하가 발생할 여지가 있다. 따라서 복합 이벤트 처리 시스템에서 비정형 데이터를 관리하고 질의처리가 가능하도록 문자열의 논리적 스키마를 부여하고 데이터 통합 기능을 제안한다. 그리고 키워드 셋을 이용한 필터링 기능으로 문자열의 키워드를 정수형으로 변환함으로써 반복적인 비교 연산을 줄인다. 또한, 복합 이벤트 처리 시스템을 활용하면 인 메모리(In-memory)에서 실시간 스트림 데이터를 처리함으로써 디스크에 저장하고 불러들이는 시간을 줄여 성능 향상을 가져온다.
최근 4차 산업혁명과 함께 인공지능 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 이전의 그 어느 때보다도 기술의 발전이 빠르게 진행되고 있는 추세이다. 이러한 인공지능 환경에서 양질의 지식베이스는 인공지능 기술의 향상 및 사용자 경험을 높이기 위한 기반 기술로써 중요한 역할을 하고 있다. 특히 최근에는 인공지능 스피커를 통한 질의응답과 같은 서비스의 기반 지식으로 활용되고 있다. 하지만 지식베이스를 구축하는 것은 사람의 많은 노력을 요하며, 이로 인해 지식을 구축하는데 많은 시간과 비용이 소모된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 기계학습을 이용하여 지식베이스의 구조에 따라 학습을 수행하고, 이를 통해 자연어 문서로부터 지식을 추출하여 지식화하는 방법에 대해 제안하고자 한다. 이러한 방법의 적절성을 보이기 위해 DBpedia 온톨로지의 구조를 기반으로 학습을 수행하여 지식을 구축할 것이다. 즉, DBpedia의 온톨로지 구조에 따라 위키피디아 문서에 기술되어 있는 인포박스를 이용하여 학습을 수행하고 이를 바탕으로 자연어 텍스트로부터 지식을 추출하여 온톨로지화하기 위한 방법론을 제안하고자 한다. 학습을 바탕으로 지식을 추출하기 위한 과정은 문서 분류, 적합 문장 분류, 그리고 지식 추출 및 지식베이스 변환의 과정으로 이루어진다. 이와 같은 방법론에 따라 실제 지식 추출을 위한 플랫폼을 구축하였으며, 실험을 통해 본 연구에서 제안하고자 하는 방법론이 지식을 확장하는데 있어 유용하게 활용될 수 있음을 증명하였다. 이러한 방법을 통해 구축된 지식은 향후 지식베이스를 기반으로 한 인공지능을 위해 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
오늘날 이동통신은 급증하는 데이터 수요에 대응하기 위해서 주로 속도 향상에 초점을 맞추어 발전해 왔다. 그리고 5G 시대가 시작되면서 IoT, V2X, 로봇, 인공지능, 증강 가상현실, 스마트시티 등을 비롯하여 다양한 서비스를 고객들에게 제공하기위한 노력들이 진행되고 있고 이는 우리의 삶의 터전과 산업 전반에 대한 환경을 바꿀 것으로 예상되고 되고 있다. 이러한 서비스를 제공하기위해서 고속 데이터 속도 외에도, 실시간 서비스를 위한 지연 감소 그리고 신뢰도 등이 매우 중요한데 5G에서는 최대 속도 20Gbps, 지연 1ms, 연결 기기 106/㎢를 제공함으로써 서비스 제공할 수 있는 기반을 마련하였다. 하지만 5G는 고주파 대역인 3.5Ghz, 28Ghz의 높은 주파수를 사용함으로써 높은 직진성의 빠른 속도를 제공할 수 있으나, 짧은 파장을 가지고 있어 도달할 수 있는 거리가 짧고, 회절 각도가 작아서 건물 등을 투과하지 못해 실내 이용에서 제약이 따른다. 따라서 기존의 통신망으로 이러한 제약을 벗어나기가 어렵고, 기반 구조인 중앙 집중식 SDN 또한 많은 노드와의 통신으로 인해 처리 능력에 과도한 부하가 발생하기 때문에 지연에 민감한 서비스 제공에 어려움이 있다. 그래서 자율 주행 중 긴급 상황이 발생할 경우 사용 가능한 지연 관련 트리 구조의 제어 기능이 필요하다. 이러한 시나리오에서 차량 내 정보를 처리하는 네트워크 아키텍처는 지연의 주요 변수이다. 일반적인 중앙 집중 구조의 SDN에서는 원하는 지연 수준을 충족하기가 어렵기 때문에 정보 처리를 위한 SDN의 최적 크기에 대한 연구가 이루어져야 한다. 그러므로 SDN이 일정 규모로 분리하여 새로운 형태의 망을 구성 해야하며 이러한 새로운 형태의 망 구조는 동적으로 변하는 트래픽에 효율적으로 대응하고 높은 품질의 유연성 있는 서비스를 제공할 수 있다. 이러한 SDN 구조 망에서 정보의 변경 주기, RTD(Round Trip Delay), SDN의 데이터 처리 시간은 지연과 매우 밀접한 상관관계를 가진다. 이 중 RDT는 속도는 충분하고 지연은 1ms 이하이기에 유의미한 영향을 주는 요인은 아니지만 정보 변경 주기와 SDN의 데이터 처리 시간은 지연에 크게 영향을 주는 요인이다. 특히, 5G의 다양한 응용분야 중에서 지연과 신뢰도가 가장 중요한 분야인 지능형 교통 시스템과 연계된 자율주행 환경의 응급상황에서는 정보 전송은 매우 짧은 시간 안에 전송 및 처리돼야 하는 상황이기때문에 지연이라는 요인이 매우 민감하게 작용하는 조건의 대표적인 사례라고 볼 수 있다. 본 논문에서는 자율 주행 시 응급상황에서 SDN 아키텍처를 연구하고, 정보 흐름(셀 반경, 차량의 속도 및 SDN의 데이터 처리 시간의 변화)에 따라 차량이 관련정보를 요청해야 할 셀 계층과의 상관관계에 대하여 시뮬레이션을 통하여 분석을 진행하였다.
본 연구는 신 한류 문화콘텐츠로서 주목받고 있는 웹툰을 포함한 국내 디지털만화산업의 현황 진단과 활성화방안 연구를 목적으로 한다. 대한민국내 스마트 디바이스 보급률은 2013년 6월 현재 전 세계 1위를 기록하고 있고, 만화라는 콘텐츠는 인류역사상 가장 쉽고 빠르게 매체의 변화에 적응해왔던 콘텐츠였기에 디지털만화산업 역시 높은 성장이 기대되는 분야임에 틀림없으나 실제적인 산업규모는 타디지털콘텐츠에 비하여 성장률이 매우 낮은 실정이다. 본 연구에서는 디지털만화산업의 산업현황을 이론적 연구 및 선행학습 연구를 통하여 분석하고 산업계의 주요 사업자 조사를 통하여 산업구조를 집대성하여 디지털만화산업 성장의 7대 장애요인을 도출하였다. 아울러 총 10인의 디지털만화산업 전문가와의 심층 인터뷰를 통하여 디지털만화산업의 문제점과 해결방안에 대해 논의하였다. 유료기반 만화생태계 조성, 토털매니지먼트 시스템의 구현, 정부 지원과 규제 개선이 디지털만화산업의 지속적인 성장을 위한 방안으로 논의되었다.
2008년 비트코인이라는 가상화폐의 개념이 발표된 이후, 비트코인의 기반이 되는 블록체인 기술은 향후 우리 사회를 변화시킬 수 있는 4차 산업혁명 시대의 중요한 플랫폼 기술로 주목받고 있다. 기존의 전자금융거래는 정부나 은행 등 신뢰할 수 있는 중앙기관에서 모든 거래 내역을 저장, 관리하고 있는 반면, 블록체인 기반의 전자금융거래는 거래에 참여하는 모든 참여자가 거래 내역을 각각 저장, 관리하는 분산 구조로 이루어져 있어서, 시스템 구축과 운영비용을 절감하면서도 거래의 투명성을 보장할 수 있는 특징을 가지고 있다. 이러한 블록체인 기술은 비트코인으로 시작된 가상화폐 이외에도 스마트 계약, 문서관리 등 다양한 영역으로 그 활용방안이 확장되고 있다. 블록체인의 핵심 기술 영역은 검증된 암호기술을 기반으로 거래 내역의 위조나 해킹이 어렵도록 일정수준 이상의 보안성을 갖추고 있으나, 가상화폐를 사고파는 거래 서비스나 상품 대금으로 지급하는 결제 서비스의 구현에 있어서는 구현 방식에서의 보안 취약점이 존재할 수 있기에 가상화폐 사용에 있어서 보안 위험에 대해서 살펴보고 대응방안에 대해서 논하고자 한다. 특히 가상화폐 거래를 손쉽게 해주는 가상화폐 거래소에 대한 보안 사고가 최근에 자주 발생하고 있으며, 가상화폐를 거래하는 사용자들의 피해도 증가하고 있기에 금융권에 적용 가능한 블록체인 보안 위협을 살펴보고 그 중에서도 특히 보안사고로 인한 피해가 많이 발생하는 가상화폐 거래소에 대한 보안 위협과 적용 가능한 보안 대책을 제시하고자 한다.
주름웨브는 강구조물에서 세장해진 웨브의 대안으로 널리 사용되고 있으나 주름진 웨브와 플랜지 사이의 용접은 제작비용의 상승이라는 문제점을 안고 있다. 이러한 경제적인 문제점을 해결하기 위해, 엠보싱웨브를 가지는 보(이하, 엠보싱웨브 보)를 개발하게 되었다. 엠보싱웨브는 냉간프레스 가공에 의하여 형성되고, 웨브와 플랜지는 기계화자동용접에 의하여 접합된다. 엠보싱웨브 보의 구조적 성능을 확인하기 위해, 동일한 크기의 일반 H-형강 실험체도 제작되었고 가력실험이 수행되었다. 실험에 의하여 엠보싱웨브 보 실험체는 H-형강 실험체에 비하여 강도면에서 약 40%정도의 높은 성능을 보였다. 엠보싱웨브 보와 주름웨브 보의 형상은 다르지만, Eurocodes의 주름웨브보 설계식을 이용하여 엠보싱웨브 보의 내력을 예측한 결과 실험결과값과는 상이한 결과를 보였다. 따라서 기존 Eurocodes를 엠보싱웨브보에 적용하는 것은 무리가 있으므로 엠보싱웨브 보의 현장사용을 위해서는 적절한 설계식이 제안되어야 할 것으로 판단한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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