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무인항공기 서비스 영향성과 활성화 방안 연구 (A study on the impact and activation plan of unmanned aerial vehicle service)

  • 유순덕
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제22권2호
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    • pp.1-7
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    • 2022
  • 본 연구의 목적은 무인 항공기 서비스 영향성과 활성화 방안에 연구하는 것이다. 무인항공기 서비스의 도입에 따른 영향성에 대한 논의를 경제적, 환경적, 사회적 수용 측면과으로 살펴보고, 정책적 측면에서 산업 활성화 방안을 제시하였다. 경제 영향성 측면에서 보면, 향후에 무인항공기를 사용하여 운송 서비스가 증가하면, 도로 기반 운송화물이 줄어들고 도로 혼잡도 감소로 도로 이동속도가 빨라질 수 있다. 이는 토지나 부동산 자산 가치 상승 등에 긍정적인 영향을 줄 수 있으며, 스마트 도시 설계에도 영향을 제공한다. 환경 영향성 측면에서 보면, 무인항공기는 일반적으로 전기를 통하여 움직이므로 기존의 다른 기기인 차량이나 철도 대비 제공하는 방출하는 배기 가스가 적어서 상대적으로 환경 부정적 영향성은 적다. 그러나 이동시 등장하는 소음은 이동경로에 있는 야생 동물 서식 환경에 부정적인 영향을 제공할 수 있다. 사회적 수용성 측면에서 보면, 새로운 서비스 등장으로 쇠퇴하는 영역이 등장함과 동시에 이익을 창출하는 조직이 등장하여 산업 간의 갈등을 유발할 수 있다. 따라서 등장하는 산업에 대한 수용에 대한 사회적 공감대 형성이 반드시 필요하다. 정부는 이런 무인항공기 활용 서비스 특성을 반영한 부정적인 영향성을 최소화 하기 위한 다양한 대응 방안을 마련해야 한다. 무인기반 산업 활성화를 위해 중장기적으로 항공길 확보를 위해 지상에서 차량이 운행될 수 있도록 도로 표지판 등 다양한 시스템이 도입된 것과 마찬가지로 항공길을 구성하는데 우선적으로 도입 및 적용해야 하는 서비스에 대한 개발과 정립이 필요하다. 또한, 국내도 무인항공교통관리를 위한 정보 수집과 운영 방안과 각 지역별로 관제 시스템 확보 방안 등에 대한 설계 및 구현이 이루어져야 한다. 본 연구는 무인항공기 산업 발달로 새로운 영역에 대한 중장기적 연구에 아이디어를 제공 하는데에 기여할 수 있다.

범죄예방환경설계(CPTED)의 효율성 증대를 위한 커뮤니티디자인 제안 - 커뮤니티퍼니쳐를 중심으로 - (Suggestion of Community Design for the Efficiency of CPTED - Focused on Community Furniture -)

  • 이호상
    • 한국과학예술포럼
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    • 제29권
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    • pp.305-318
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    • 2017
  • 도시공간에서 발생하는 범죄를 사회문제로 인식하고 도시환경설계와 관련하여 범죄예방에 관한 공간 디자인연구와 각종 지침 작성 등 구체적 접근 필요성이 증대되고 있다. 이와 관련하여 "환경설계를 통한 범죄예방(Crime Prevention Through Environmental Design: 'CPTED 셉테드' 라고 표기)"의 연구 활동이 활발히 진행되고 있다. 염리동 소금길은 2012년부터 시행되고 있는 '서울시 범죄예방 디자인프로젝트'가 적용된 첫 대상지이다. 사업시행주체와 커뮤니티 구성원의 협업 및 자발적 참여를 통해 지역 환경개선이라는 사업목적이 합리적으로 이루어졌다. 이의 효율성이 입증되어 이후 대상지가 확대되며 각 지자체의 벤치마킹 사례가 되고 있다. 이와 같은 문제해결 노력은 공공미술을 도입하여 낙후지역의 문화증진과 주민참여 유도 등 쾌적한 마을 만들기를 목표로 2009년부터 시행되어오고 있는 '마을미술프로젝트'와 목적과 방향에서 같은 맥락을 보인다. 이러한 흐름은 커뮤니티의 기능과 가치라는 특성을 중심개념으로 다루고 있다는 점에서 주목할 만하다. 본 연구는 거주민의 '삶의 질'을 높이기 위한 CPTED의 효율성 증대 방안으로 커뮤니티퍼니쳐 적용방안을 제안하는데 목적을 두었다. 이를 위해 CPTED와 커뮤니티디자인, 공공미술 관련 문헌과 선행연구를 고찰하고 '범죄예방디자인 프로젝트'와 '마을미술프로젝트'의 대표적 성공 사례지 서울 염리동과 부산 감천문화마을 현장답사를 토대로 문제점과 시사점을 확인했다. 본 연구에서 확인한 두 사례지 공통적 요소는 첫째, 환경의 물리적 조성 외 협업에 의한 커뮤니티 활성화로 지역주민의 '삶'이 중심에 놓이는 환경으로 발전하였다. 둘째. 커뮤니티디자인과 공공미술 도입으로 새로운 공간을 창출하여 많은 이들의 방문으로 마을의 활기와 지역경제 활성화를 이루었다. 셋째, 이로 인해 CPTED 요소중 자연적 감시와 영역성과 통제력, 활동성 증대를 강화시켰다. CPTED의 심리적 측면과 공공미술의 정서적 기능이 '커뮤니티퍼니쳐'와 융합됨으로써 지역민의 사고방식과 정서를 기반으로 하는 특정한 지역적 맥락을 통해 공공공간에 대한 막연하거나 거창한 접근을 지양하고 모두에게 유익한 환경창출이 가능할 것이다. 이와 같이 CPTED와 공공미술의 융복합 성과의 개연성과 시사점은 도시재생을 위한 디자인 전략으로 CPTED 적용 공간 확장 등 범죄예방 인프라 구축을 통한 사회적 비용의 절감 및 시각적 어메니티 구현 방안 제시가 가능할 것으로 기대하고 있다.

운항승무원의 항공기 2개 형식 운항관련 국내외 기준 비교 연구 (A Comparative Study of Domestic and International regulation on Mixed-fleet Flying of Flight crew)

  • 이구희
    • 항공우주정책ㆍ법학회지
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    • 제30권2호
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    • pp.403-425
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    • 2015
  • 운항승무원은 항공기 운항에 필요한 적합한 자격요건을 충족해야 하며 이를 위해서는 항공기 운항에 필요한 자격요건과 항공기간 유사성 등으로 인해 불필요한 자격요건이 무엇인지 확립되어 있어야 한다. 시카고협약은 국제민간항공에 있어서 가장 기본이 되는 국제조약이며 시카고협약 체약국은 시카고협약 부속서에서 정한 '표준 및 권고방식(SARPs)'에 따라 항공법규를 제정하여 운영 중이며, 안전하고 효율적인 기준 수립 및 적용을 위해 지속적으로 노력하고 있다. 본 논문은 운항승무원의 항공기 2개 형식 운항에 대한 ICAO, 한국, FAA, EASA 등의 국내외 기준의 차이점을 인식하고 이를 토대로 한국의 관련 제도를 개선 보완하고자 한다. 운항승무원의 항공기 2개 형식 운항에 대한 국내외 기준을 비교하면서, 한국의 관련 법규가 국제기준 대비 불합리한 측면이 있어 이를 토대로 개선방안을 제시하였다. 기본적으로 항공기 운영자는 기장 또는 부기장이 동일 형식의 비행기로 90일 내에 적어도 3회의 이륙과 착륙을 행한 경험이 없는 기장 또는 부기장을 해당 항공기를 운항하도록 승무시켜서는 아니 된다. 또한 운항승무원은 모든 운항하는 항공기 형식에 대하여 장비 및 절차에 대한 중요 차이점에 익숙해야 한다. 또한 항공기 운영자는 조종사의 조종 기능 및 비상절차 수행능력이 해당 항공기 형식에서 수행능력이 있도록 적합한 방법으로 심사가 수행되어야 한다. 이와 관련해 정기적으로 기량심사가 수행되어야 한다. 한편 항공기 운영자가 운항승무원에게 항공기 간의 유사성을 토대로 서로 다른 항공기 형식을 운항하도록 하는 경우, 항공당국은 각각의 항공기 형식을 운항하기 위한 면제 요건을 설정하여 적용할 수 있다. 결론적으로 운항승무원이 2개 형식의 항공기를 운항하기 위해서는 해당 형식 항공기 운항을 위한 유효한 자격이 있어야 하며, 이를 위해서는 이에 합당한 훈련프로그램을 이수해야 한다. 따라서 특별히 요건이 면제되거나 요구량을 축소하여 적용할 수 있는 법적 근거가 없는 한, 2개 형식 항공기를 운항하기 위해서는 항공기 형식 간의 유사성을 토대로 적용할 수 있는 진보된 훈련 프로그램이 있음에도 불구하고 각각의 항공기 형식에 필요한 모든 운항자격을 충족해야 한다. 항공기 제작사는 표준비행절차 및 안전운항을 위해 새로 항공기를 개발함에 있어서 항공기 시스템에 대하여 기본적인 틀을 유지하면서 기능을 보완 개선하고 있어 항공기 간에 표준화된 적용이 확대되고 있으며 항공기 간의 차이수준은 점차 줄어들고 있다. 또한 다양한 항공 비즈니스 출현 및 레저용 항공시장의 활성화로 운항승무원이 서로 다른 항공기를 번갈아 운항할 필요성이 점차 높아지고 있다. 그럼에도 불구하고 한국은 운항승무원의 훈련 및 운항자격프로그램과 관련하여 신규도입 항공기에 적용할 항공기 간의 차이수준에 따라 실질적으로 다르게 적용할 수 있는 관련 법규 및 체계가 전무한 상태이며, 2개 형식 이상의 항공기를 운항하기 위한 구체적인 기준은 물론 이와 관련하여 항공안전을 위해 금지하거나 제한하는 기준도 없기 때문에 항공기 운영자의 정책적인 판단에 따를 수밖에 없는 실정이다. 따라서 항공당국은 비행표준평가위원회 제도를 도입하여 비행표준평가를 통해 항공기 간의 차이수준을 분석하고 이를 토대로 운항승무원이 합당한 교육훈련 및 자격요건을 효율적으로 적용할 수 있도록 항공기 간 차이수준별 자격요건체계를 수립하여 적용해야 할 것이다. 이와 관련하여 본 논문에서는 항공기 간의 차이수준 평가 및 2개 형식 이상 항공기 운항에 대한 국내외 항공법규를 고찰하고 합리적인 제도 운영을 위한 몇 가지 개선방안을 제시하였다. 본 논문이 1) 정부, 학계 및 항공사 등 유관부문에서 항공안전증진을 위한 국제 동향을 이해하는데 도움이 되고, 2) 국내 항공법규를 개선하는데 도움을 주고, 3) 아울러, 국제표준 준수 및 항공안전증진에 기여하길 기대한다.

전역 토픽의 지역 매핑을 통한 효율적 토픽 모델링 방안 (Efficient Topic Modeling by Mapping Global and Local Topics)

  • 최호창;김남규
    • 지능정보연구
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    • 제23권3호
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    • pp.69-94
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    • 2017
  • 최근 빅데이터 분석 수요의 지속적 증가와 함께 관련 기법 및 도구의 비약적 발전이 이루어지고 있으며, 이에 따라 빅데이터 분석은 소수 전문가에 의한 독점이 아닌 개별 사용자의 자가 수행 형태로 변모하고 있다. 또한 전통적 방법으로는 분석이 어려웠던 비정형 데이터의 활용 방안에 대한 관심이 증가하고 있으며, 대표적으로 방대한 양의 텍스트에서 주제를 도출해내는 토픽 모델링(Topic Modeling)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 전통적인 토픽 모델링은 전체 문서에 걸친 주요 용어의 분포에 기반을 두고 수행되기 때문에, 각 문서의 토픽 식별에는 전체 문서에 대한 일괄 분석이 필요하다. 이로 인해 대용량 문서의 토픽 모델링에는 오랜 시간이 소요되며, 이 문제는 특히 분석 대상 문서가 복수의 시스템 또는 지역에 분산 저장되어 있는 경우 더욱 크게 작용한다. 따라서 이를 극복하기 위해 대량의 문서를 하위 군집으로 분할하고, 각 군집별 분석을 통해 토픽을 도출하는 방법을 생각할 수 있다. 하지만 이 경우 각 군집에서 도출한 지역 토픽은 전체 문서로부터 도출한 전역 토픽과 상이하게 나타나므로, 각 문서와 전역 토픽의 대응 관계를 식별할 수 없다. 따라서 본 연구에서는 전체 문서를 하위 군집으로 분할하고, 각 하위 군집에서 대표 문서를 추출하여 축소된 전역 문서 집합을 구성하고, 대표 문서를 매개로 하위 군집에서 도출한 지역 토픽으로부터 전역 토픽의 성분을 도출하는 방안을 제시한다. 또한 뉴스 기사 24,000건에 대한 실험을 통해 제안 방법론의 실무 적용 가능성을 평가하였으며, 이와 함께 제안 방법론에 따른 분할 정복(Divide and Conquer) 방식과 전체 문서에 대한 일괄 수행 방식의 토픽 분석 결과를 비교하였다.

이미지 감성분류를 위한 CNN과 K-means RGB Cluster 이-단계 학습 방안 (A Two-Stage Learning Method of CNN and K-means RGB Cluster for Sentiment Classification of Images)

  • 김정태;박은비;한기웅;이정현;이홍주
    • 지능정보연구
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    • 제27권3호
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    • pp.139-156
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    • 2021
  • 이미지 분류에서 딥러닝 모형을 사용하는 가장 큰 이유는 이미지의 전체적인 정보에서 각 지역 특징을 추출하여 서로의 관계를 고려할 수 있기 때문이다. 하지만 이미지의 지역 특징이 없는 감정 이미지 데이터는 CNN 모델이 적합하지 않을 수 있다. 이러한 감정 이미지 분류의 어려움을 해결하기 위하여 매년 많은 연구자들이 감정 이미지에 적합한 CNN기반 아키텍처를 제시하고 있다. 색깔과 사람 감정간의 관계에 대한 연구들도 수행되었으며, 색깔에 따라 다른 감정이 유도된다는 결과들이 도출되었다. 딥러닝을 활용한 연구에서도 색깔정보를 활용하여 이미지 감성분류에 적용하는 연구들이 있어왔으며, 이미지만을 가지고 분류 모형을 학습한 경우보다 이미지의 색깔 정보를 추가로 활용한 경우가 이미지 감성 분류 정확도를 더 높일 수 있었다. 본 연구는 사람이 이미지의 감정을 분류하는 기준 중 많은 부분을 차지하는 색감을 이용하여 이미지 감성 분류 정확도를 향상시키는 방안을 제안한다. 이미지의 RGB 값에 K 평균 군집화 방안을 적용하여 이미지를 대표하는 색을 추출하여, 각 감성 클래스 별 해당 색깔이 나올 확률을 가중치 식으로 변형 후 CNN 모델의 최종 Layer에 적용하는 이-단계 학습방안을 구현하였다. 이미지 데이터는 6가지 감정으로 분류되는 Emotion6와 8가지 감정으로 분류되는 Artphoto를 사용하였다. 학습에 사용한 CNN 모델은 Densenet169, Mnasnet, Resnet101, Resnet152, Vgg19를 사용하였으며, 성능 평가는 5겹 교차검증으로 CNN 모델에 이-단계 학습 방안을 적용하여 전후 성과를 비교하였다. CNN 아키텍처만을 활용한 경우보다 색 속성에서 추출한 정보를 함께 사용하였을 때 더 좋은 분류 정확도를 보였다.