최근, 2019년 4월 15일에 있었던 노트르담 대성당 화재로 문화재 복원 및 재현에 대해 2008년 숭례문 화재사건 이후 관심이 다시 한 번 집중되고 있다. 특히, 기존에 활용되던 LiDAR 및 광파기 측량 등을 활용한 문화재 실측을 다양한 3차원 재현 기술을 활용하여 복원 및 재현하려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 운주사의 와형석조여래불을 대상으로 최근 4차 산업혁명 시대에서 핵심기술로 자리매김한 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)의 무인항공영상와 기존에 사진측량에 활용되던 근접영상(CRP) 및 지상 LiDAR 스캐닝을 활용하여 데이터를 획득하고, 이들을 3가지 융합모델로 SfM기반의 3차원 재현을 실시, 모델의 재현도 및 정확도를 비교·분석하였다. 아울러, 3가지의 모델 중 가장 우수한 융합모델을 활용하여 11세기 초 고려시대의 불교 천문학적 고증이 녹아있는 와형석조여래불을 실세계 좌표기반으로 북극성과의 연관성을 확인한다. 본 연구를 통해 문화재의 단순한 외형적인 3차원 재현뿐 아니라 문화재에 담긴 역사적 고증을 확인함으로써 문화재의 종류 및 형태에 따라 고증까지 함께 재현하는 방안을 모색하였다.
컨테이너 검색을 위해 사용되는 고에너지 X-선 영상획득용 검출기는 입사되는 고에너지 X-선을 효과적으로 획득하기 위하여 MeV X-선 수집이 충분히 수행될 수 있는 두께의 섬광체를 사용한다. 컨테이너 검색기에서는 섬광체에 입사되는 X-선의 에너지는 일반적으로 최대 9MeV의 X-선이 사용된다. 그러므로 고에너지 X-선 광자를 효과적으로 수집하기 위해서는 수 cm 두께의 섬광체가 이용되어야 하며 섬광체의 두께는 신호의 수집효율에 영향을 미치게 된다. 본 연구에서는 컨테이너 검색에 사용되는 CdWO4 섬광체와 소면적의 센서를 활용한 영상검출기의 설계조건에 대한 연구를 기술하고 있다. 이를 위하여 본연구에서는 섬광체의 적절한 두께와 섬광체 표면의 반사율에 따른 빛 수집효율을 계산하기 위하여 MCNP6와 DETECT2000을 활용하여 다양한 조건에서 X-선 거동과 빛의 거동에 대한 모사를 수행하였다. 빛 수집효율 계산결과 섬광체 표면의 반사율이 낮은 경우 대략 15 ~ 20mm 두께의 섬광체를 선정하는 것이 적합하였으나 반사율이 높아짐에 따라 대략 25 ~ 30mm 두께의 CdWO4 섬광체를 선정하는 것이 적합한 것으로 확인되었다.
IoT(Internet of Things) 디바이스의 사용이 확대됨에 따라 경찰청의 디지털 포렌식 적용 범위가 스마트 홈 영역으로 확대되었다. 이에 따라 스마트 홈 플랫폼 데이터를 수집하기 위해 진행된 기존 연구들은 대부분 모바일 기기의 로컬 데이터 분석과 네트워크 관점의 분석 등의 연구가 주로 수행되었다. 하지만 증거 분석을 위해 유의미한 데이터는 스마트 홈 플랫폼의 클라우드 스토리지에 주로 저장되어있다. 따라서 본 논문에서는 사용자가 헤이 홈 앱 기반의 "헤이 홈 스퀘어" 서비스를 이용할 때 PC에 기록되는 Microsoft Edge, Google Chrome, Mozilia Firefox, Opera와 같은 웹 브라우저들의 쿠키 데이터베이스를 통해 사용자 계정의 accessToken을 획득하여 헤이 홈 Air 환경에서 클라우드에 저장된 데이터의 수집 방안을 연구했다. 데이터는 헤이 홈의 모회사가 제공하는 OpenAPI를 활용해 클라우드로 직접 접근하여 수집하였다. 본 논문에서는 스마트 온·습도 센서, 스마트 도어 센서, 스마트 모션 센서로 환경을 구성하여 실험를 수행했고 날짜 및 장소별 온·습도 데이터, 사용한 디바이스 리스트, 방 내 모션 감지 기록 등의 아티팩트를 수집할 수 있는 것을 확인하였다. 이와 같은 아티팩트 분석 결과를 통해 알 수 있는 사건 당시의 온·습도 등의 정보는 포렌식 수사 과정에서 단서로 활용될 수 있다. 또한 본 논문에서 제안한 OpenAPI를 활용한 클라우드 데이터 수집 방안은 데이터 수집 과정에서 발생할 수 있는 변조 가능성을 배제하고, API를 이용해 결과를 호출하기 때문에 디지털 포렌식의 원칙인 무결성의 원칙과 재현성의 원칙을 따른다.
재난은 돌발적으로 발생하여 예측하기가 쉽지 않고 그 규모도 과거에 비해 커지고 있어 피해가 증가하고 있으며, 하나의 재난이 2차 재난으로 발전하는 경우가 많다. 재난관리의 4가지 단계 중 응급상황이 발생하는 대응단계에서 행해지는 수색과 구조 과정에서, 현장에 투입되는 인원들은 많은 위험을 감수하고 현장에 투입되고 있다. 이러한 점에서 로봇은 재난현장의 초기 대응과정에서 인명 및 재산의 피해를 줄일 수 있는 가능성이 높은 기술이다. 또한, Light Detection And Ranging (LiDAR)는 레이저를 이용하여 비교적 넓은 범위의 3차원 정보를 획득하고 정확도 및 정밀도가 높아 재난 현장의 특징을 생각할 때 매우 유용한 센서이다. 이에 본 연구에서는 로봇이 재난 현장에서 활용될 수 있도록 LiDAR와 Inertial Measurement Unit (IMU) 센서에 실시간 모니터링을 위한 컴퓨팅 보드를 결합하여 하나의 다중센서모듈 및 조사로봇 맞춤형 Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) 알고리즘을 개발하였다. 다중센서모듈이 재난 현장에서 최적의 정확도를 유지할 수 있도록 조사로봇에 안정적으로 탑재하는 방안에 대해 연구하였고, 모듈의 성능을 확인하기 위해 재난건축물 실내에서 SLAM 맵핑을 수행하여 다양한 SLAM알고리즘과 거리 비교를 수행하였다. 그 결과, 본 연구에서 개발한 PackSLAM이 낮은 오차를 나타내어 활용 가능성을 보였다. 향후 재난현장에서의 적용성을 더욱 높이기 위해 장애물이 많은 험지환경을 구축하여 다양한 실험을 수행할 예정이다.
본 연구에서는 유방암 진단용 감마카메라 제작 시에 고려되어야 하는 섬광체의 크기와 섬광체 면의 적절한 표면처리가 카메라의 민감도와 위치 분해능에 미치는 영향을 연구하기 위하여 섬광의 광학적 특성을 몬테카를로(Monte Carlo) 시뮬레이션 방법을 이용하여 고찰하였다. 섬광체는 NaI(TI) 결정체로 크기가 60 mm $\times$ 60 mm $\times$ 6 mm이며, 발생한 섬광이 광전자증배관의 광음극에 도달할 때까지를 시뮬레이션 하였다. 섬광체 표면 처리를(5가지 : Ground,. Polished, Metal-0.95RC(반사계수), Polished-0.98RC, Painted-0.98RC) 변화시켜 민감도를 계산하였다. 섬광체와 광전자증배관 (photomultiplier tube, PMT)의 접합면에 사용되는 물질의 굴절률 변화에 따른 민감도와 NaI(TI) 섬광체 창으로 많이 사용되고 있는 유리의 두께 변화에 따른 민감도를 조사하였다. 또한 섬광 결정체의 내인성 위치 분해능(intrinsic position resolution)을 섬광이 발생된 후 섬광 퍼짐(light spread) 정도를 시뮬레이션 함으로써 고찰하였다. 감마선의 입사면을 각각 Ground, Polished, Metal-0.95RC, Polished-0.98RC, Painted-0.98RC로 표면처리 하였을 때 민감도가 70.9%, 73.9%, 78.6%, 80.1%, 85.2%로 나타나 Painted-0.98RC일 때 민감도가 가장 우수하였다. 섬광체와 광전자증배관의 접합에 사용된 물질의 굴절률이 증가할수록 민감도가 증가하였으며 매질이 두꺼울수록 민감도는 저하되었다. 디자인된 검출기의 내인성 위치분해능은 수직, 수평 방향으로 약 1.2 mm로 예측되었다. 이 연구에서는 감마카메라의 성능에 직접적인 영향을 미치는 NaI (Tl)-PMT의 민감도와 위치 분해능을 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 예견할 수 있었으며, 본 연구결과 NaI(TI)-PMT를 이용한 검출기가 고민감도ㆍ고해상력이 요구되는 유방암 진단용 소형 감마카메라 제작에 적합하다고 판단된다.
Landsat TM 영상을 이용, 명암차가 높은 산악 지역에 적용해왔던 알고리즘을 개선하여 비교적 명암차가 낮고 충적층이 넓게 분포하는 지역의 선구조를 추출하는 알고리즘을 개발하였다. 수치지형모델에 대하여 Local Enhancement를 이용, 평탄한 지역으로부터 충적층을 추출하였다. Zevenbergen & Thorno's Method를 3×3moving windowing을 통해서 최대 경사방향과 경사를 이용하여 충적층을 지나는 선구조 요소를 추출하고 다시 Hough 변환을 이용해서 1차 선구조를 추출하였다. 이로부터 충적층의 직각방향의 지형단면의 경사를 유추해서 spline 보간법을 이용해 단면의 최저점을 구하고 이 구해진 점들을 다시 Hough 변환을 이용해서 최종 선구조를 추출하였다. 본 연구에서 사용한 알고리즘은 기존 알고리즘에서 사용된 소창문보다 훨씬 큰 충적층이 분포하는 지역의 지형 경사가 수렴하는 부분에 선구조가 뚜렷이 나타남을 볼 수 있다. 최대경사방향과 경사를 구해서 얻어진 1차 선구조와 최종선구조에서 선구조 방향이 다소 차이를 보인다. 1차 선구조의 수직방향 지형단면의 자료를 이용함에 있어, 지형 단면의 시작점과 끝지점을 임의적으로 결정하는 것이 아니라, 충적층을 가로질러 최고점까지 또는 다음 충적층이 나을 때까지의 자료를 이용해서 보간법을 사용하였고, 충적층의 넓이에 따라 보간할 자료량의 차이에 의한 오차가 발생할 수 있다. 넓은 충적층에서 선구조가 잘 추출되는 반면에 좁은 충적층이 분포하거나 계곡에 해당하는 지역에서는 경사수렴부와 일치하지 않는 선구조가 추출되었다. 이는 향후 계속적으로 연구해서 보완되어야 할 것으로 사료된다. 차원에서 기준치 설정 및 주기적인 측정을 통해 지속적으로 관리를 해야 한다. 그리고 정기적인 특수건강진단의 실시와 같은 근본적인 해결방안을 찾아야겠다.l rectangular type to a wed농e type. The Proposed wedge shape makes the absorption length longer for obliquely incident photons, thus increasing the detection efficiency and suppressing leakage coefficient. For the BGO detectors of 4-8mm width, the computer simulation result of the system using wedge detectors reveals resolution improvement to the system using conventional detectors. For the system composed of 200 BGO detectors of 8mm width with 2 point sampling motion, the simulation resolution system using conventional detectors. For the very high resolution system of 3-7mm FWHM, the characteristics of the detector shape and size is studied by computer simulation.n, but also such efficient a parameter as to perform almost like entropy.소한 1대
본 연구는 점유율, 교통량, 속도 등의 실시간 교통자료의 시계열 분석, 교통기초도 상 실측자료의 통계적 모형화와 교통류의 다영역 구분에 의한 교통정체의 전개 양상을 규명하였다. 천안-논산고속도로의 교통사고와 행사로 인한 교통정체 시의 검지기 자료를 바탕으로 시계열 분석을 수행한 결과 교통사고와 같이 급격히 도로 콩량이 감소하는 경우 사고 직후 점유율의 변화로부터 용이하게 추정할 수 있었다. 행사와 같은 교통량 증가로 인한 교통정체의 경우 점유율과 평균속도의 변화 폭이 완만하며, 충격파의 형태가 다양하여 단순한 교통지표들의 시계열적 분석에 의한 검지의 신속성과 정확성에는 어려움이 있는 것으로 나타났다. 실측자료의 통계적 모형화에 있어서 안정교통류일 경우 점유율과 교통량 관계는 1차 선형식으로 매우 높은 신뢰도로 설명되었다. 그러나 속도와 점유율간의 관계에 있어서는 운전자들의 희망속도에 대한 넓은 폭원으로 인하여 나타나는 군집형태가 통계적 모형으로 표현되기에는 어려운 것으로 나타났다 그러나 이 경우 점유율 6-8$\%$대를 중심으로 속도가 급격히 떨어지는 현상이 발생하였다. 불안정 교통류 상황의 경우 교통정체의 형성과 해소과정이 각기 하나의 영역 내에서 분석됨에 따라 전반적으로 통계적 모형의 적용이 어려운 것으로 나타났다. 안정과 불안정 2영역 구분에 의한 교통정체 형성과 해소과정의 해석이 어려운 점을 감안하여 다영역 구분에 의한 교통류를 시계열에 의하여 분석한 결과 사고시의 교통류는 바로 정지단계(stopped flow)로 전이되며 점유율이 급격히 증가하였으며, 교통류가 stooped flow에서 free flow로 회복될 때 급격히 증가된 점유율이 점진적으로 감소하면서 교통량이 증가하는 추세를 나타냈다. 교통혼잡시의 교통류는 "impeded free flow" 상황에서 "congested flow" 상황을 거쳐 "jammed flow" 상황으로 전개되는 등 사고에 의한 정체 형성 및 해소과정보다 매우 복잡하며, 동일한 점유율에 대하여 교통상태별로 교통량의 차이가 큰 현상이 명확하게 발생하였다. 본 연구는 교통류 분석 시 다영역 구분의 필요성을 제시하였으며, 향후 개별 교통영역에 대한 정량적 구분 및 모형화가 이루어져야 할 것을 제기하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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