해저 파이프라인 예비커미셔닝(Pre-commissioning) 단계는 입수(Flooding), 배수(Venting), 하이드로테스팅(Hydrotesting), 탈수(Dewatering), 건조(Drying), 질소충진(N2 Purging)의 공정과정으로 구성된다. 이 중 건조와 질소충진 과정은 운용 중 파이프라인 내부에 하이드레이트(Hydrate)의 발생과 가스 폭발의 위험을 방지하기 위해 상대습도를 이슬점 아래로 감소 및 유지되도록 규정되어 있다. 본 연구의 목적은 해저 파이프라인 예비커미셔닝 중, 공기건조(Air Drying)와 질소충진 공정과정에 대한 해석법을 개발하고 현장계측 결과와의 상호 비교를 통해 해석법의 활용가능성을 평가하는 데 있다. 해저 파이프라인 내부 상대습도 평가를 위한 방법으로 전산열유체(CFD)를 활용한 해석기법을 도입·적용하였고 해양공사 해저 파이프라인 공기건조와 질소충진 공정과정에 대한 현장계측 결과와 잘 일치함을 확인하였다. 개발된 공기건조와 질소충진 해석법 및 평가방법을 향후 해저 파이프라인 예비커미셔닝 작업의 사전 엔지니어링 도구로 활용할 경우, 작업생산성 향상에 크게 기여할 것으로 사료된다.
GPR (Ground Penetrating RADAR)은 도로의 포장 상태 및 싱크홀, 지하관로를 검사하는 센서로 도로관리에 활발히 사용되는 센서이다. MMS (Mobile Mapping System)는 도로 표면과 주변 환경에 대한 정확한 정밀 도로 지도를 제공한다. 두 종류의 데이터가 동일한 지역에서 구축되면 지상과 지하의 공간정보를 동시에 구축할 수 있어서 효율적이며 육안으로 도로와 도로 주변의 중요 시설물, 지하의 관로 위치등을 파악할 수 있어서 현장에 대한 직관적인 이해가 가능하여 도로나 시설물을 관리하는데 있어서 유용한 도구가 된다. 그러나 이러한 최신 기술을 적용한 해외의 장비는 고가이며 국내 실정에 맞지 않다. 해외 개발 장비를 대체하고 향후 국산 장비를 개발할 수 있는 원천기술을 확보하기 위해 LiDAR (Light Detection And Raging)와 GNSS/INS (Global Navigation Satellite System / Inertial Navigation System)를 동기화 하고, 동일한 GNSS/INS에 GPR 데이터도 동기화 하였다. 동기화된 GPR 데이터를 취득 당시의 GNSS/INS의 위치와 자세정보를 이용하여 지오레퍼런싱을 수행하는 소프트웨어를 개발하였다. 개활지와 비개활지로 구분하여 도로 현장에서 실험을 수행하였으며, LiDAR를 통해 취득되는 3D 포인트 클라우드 데이터를 통해서 지상의 도로와 주변 시설물을 육안으로 쉽게 확인할 수 있었다. 지오레퍼런싱된 GPR 데이터도 점군데이터와 함께 3D 뷰어로 볼 수 있었으며, 지하의 시설물의 위치를 GPR 데이터를 통해 쉽고 빠르게 확인할 수 있었다.
연구목적: 인천지역 에너지 저장시설 폭우재해로 인한 침수분석의 원활한 수행을 위해 현장조사를 통한 탐문조사 및 목측 조사, 기 수립 보고서 및 도면 분석을 실시하였다. 현장조사를 통해 지금까지 파악되지 않은 관로 및 하천의 특성을 조사하였으며, 이를 토대로 침수분석을 위해 선정한 SWMM 모형의 입력자료를 구축하였다. 연구방법: 재현기간 및 지속기간별 확률강우강도 산출에 따른 확률홍수량 분석을 통해 임계지속기간의 결정을 위해 빈도별 임의 지속기간에 대한 확률강우강도 산정이 필요하므로 국토해양부 연구 성과를 활용하였다. 연구결과:이를 토대로 빈도 및 지속기간별 확률강우량을 추출하여 침수분석을 통해서 임계지속기간을 결정하고, 방재성능목표에서 제시한 강우량을 적용하여 부지의 안전측 검토가 가능하도록 하였다. 결론: 해당 기지의 임계지속기간은 유역 경사가 매우 완만하여 30분으로 비교적 짧은 지속기간으로 나타났으며, 일반적으로 임계지속기간이 30분 이내의 경우 침수가 발생하더라도 침수규모는 크지 않는 특성이 있다.
도심지에는 많은 지중 매설관이 설치되어 있으며, 이러한 지중 관로의 위치(깊이, 방향 등)은 굴착을 수행하기 전에 특정되어야 한다. 지중 매설관을 탐지하기 위해 다양한 지구물리학적인 방법을 사용할 수 있으나, 지반의 불균질성으로 인해 정확한 위치정보를 파악하는 것은 어렵다. 다양한 비파괴 탐사 방법 중 GPR (ground penetrating radar)는 고속으로 실험이 가능하며, 다른 탐사 방법에 비해 상대적으로 저렴한 탐사비용 등의 장점을 갖는다. 그러나 GPR의 탐사 데이터는 해석이 직관적이지 않아 상당한 전문적 지식이 요구된다. 최근 딥러닝을 이용한 탐사 데이터의 자동판독 기술에 대한 연구가 증가하고 있으나, 매설물의 위치를 정확히 알고 있는 탐사 데이터가 부족하여 학습모델 구축에 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 이러한 문제를 FDTD (finite difference time domain)수치해석을 통해 해결하고 자동탐지 학습 모델의 성능을 향상시키기 위한 기초연구를 수행하였다. 첫째, 단일유전율로 구성된 균질지반을 구성하고 해석을 수행하였다. 불균질 지반의 경우 프랙탈 기법을 이용하여 모델을 구성하고 해석을 수행하였다. 둘째, 합성곱 신경망을 이용하여 딥러닝 학습을 수행하였다. Model-A는 균질 지반 해석 데이터만 이용하여 학습을 수행하였으며, Model-B는 균질 및 불균질 지반 해석 데이터를 이용하여 학습을 수행하였다. 그 결과 Model-B가 Model-A보다 탐지성능이 우수한 것을 확인하였다. 이는 자동탐지 모델의 학습 시, 지반의 불균질성을 포함하여 학습을 수행하면 탐지 모델의 성능이 개선됨을 의미한다.
GPR (Ground Penetrating RADAR)은 도로의 포장 상태 및 싱크홀, 지하관로를 검사하는 센서로 도로관리에 지하공간통합지도는 지하에 매설된 지하시설물(상수, 하수, 가스, 전력, 통신, 난방), 지하구조물(지하철, 지하차도, 지하보도, 지하주차장, 지하상가, 공동구), 지반(시추, 관정, 지질)의 총 15종의 지하정보를 3차원 기반에서 한눈에 확인할 수 있도록 구축한 지도를 말한다. 본 연구는 2차원의 지하시설물 데이터를 3차원 기반의 지하공간통합지도(지하시설물 3차원 모델)로 변환함에 있어 발생하는 관로별 연결부위 처리 문제와 지하시설물 관로의 요철문제를 보정하는 기술을 개발하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 우선 지하시설물 데이터를 3차원 기반으로 생성하는 기술에 대한 국내·외 현황을 조사·검토하였으며 실제적인 문제 해결을 위하여 곡면보정 알고리즘과 요철보정 알고리즘을 개발하였다, 곡면보정 알고리즘은 2차원의 라인을 3차원의 원통으로 만들어 연결하는 경우 접합부위가 자연스럽게 연결될 수 있도록 고안하였으며 요청보정 알고리즘은 한 개의 단위 관로에 여러 개의 버텍스가 포함되어 이를 3차원 모델로 만들었을 때 발생하는 요철현상을 해결할 수 있도록 고안하였다. 개발된 알고리즘을 검수하기 위하여 알고리즘이 적용된 보정프로그램과 뷰어프로그램을 개발하였다. 위와 같은 과정을 토대로 지하시설물 3차원 모델을 현실과 동일하게 제작할 수 있었다. 본 연구는 지하공간통합지도의 활용도 제고를 위한 기반 연구로써 그 의의가 있을 것으로 판단된다.
도심지에서 발생하는 지반함몰의 위험도를 분석하기 위한 연구가 다양하게 진행되었다. 최근에는 지하매설물의 밀도(즉, 해석 공간의 지중에 설치되어있는 시설물의 물량)와 지반함몰 발생의 상관성을 통해 해당 지역의 위험도 등급을 분석하는 연구가 다수 진행되었다. Choi et al.(2021)은 지하매설물의 정규선형밀도 개념을 바탕으로 지반함몰과 정규선형밀도의 상관성을 최적화하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 본 연구에서는 위험도 등급을 기준으로 분석할 수 있도록 최적화 알고리즘을 보완하였다. 보완된 알고리즘을 활용한 해석결과를 Choi et al.(2021)에서 제시한 지하매설물 설치 밀도와 이력지반함몰의 상관성 해석결과와 비교하였다. 3개의 해석결과는 Choi et al.(2021)과 비교하여 위험도 등급에 따른 이력지반함몰과의 상관성 분석에서 동등 이상의 정확도를 나타냈다. 특히, R100의 경우 5개 등급으로 구분하여 4등급 이상에서 발생한 이력지반함몰의 비율을 비교한 결과 Choi et al.(2021)는 86%, 본 연구는 93%의 이력지반함몰이 정규선형밀도 4등급 이상의 지역에서 발생하여 제안된 최적화 알고리즘의 정확도가 향상됨을 확인하였다. 본 연구를 통해 제안된 등급 기준 최적화 알고리즘은 도심지에서 지반함몰 위험도 지도를 제시된 등급별로 분석하고, 지하매설물 유지보수 투자를 위한 의사결정 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
4차 산업혁명의 초연결사회에서 악성코드 공격은 더욱 기승을 부리고 있다. 이러한 악성코드 대응을 위해 인공지능기술을 이용한 악성코드 탐지 자동화는 새로운 대안으로 주목받고 있다. 그러나, 인공지능의 신뢰성에 대한 담보없이 인공지능을 활용하는 것은 더 큰 위험과 부작용을 초래한다. EU와 미국 등은 인공지능의 신뢰성 확보방안을 강구하고 있으며, 2021년 정부에서는 신뢰할 수 있는 인공지능 실현 전략을 발표했다. 정부의 인공지능 신뢰성에는 안전과 설명가능, 투명, 견고, 공정의 5가지 속성이 있다. 우리는 악성코드 탐지 모델에 견고를 제외한 안전과, 설명가능, 투명, 공정의 4가지 요소를 구현하였다. 특히 외부 기관의 검증을 통해 모델 정확도인 일반화 성능의 안정성을 입증하였고 투명을 포함한 설명가능에 중점을 두어 개발하였다. 변화무쌍한 데이터에 의해 학습이 결정되는 인공지능 모델은 생명주기 관리가 필요하다. 이에 인공지능 모델을 구성하는 데이터와 개발, 서비스 운영을 통합하는 MLOps 프레임워크에 대한 수요가 늘고 있다. EXE 실행형 악성코드와 문서형 악성코드 대응 서비스는 서비스 운영과 동시에 데이터 수집원이 되고, 외부 API를 통해 라벨링과 정제를 위한 정보를 가져오는 데이터 파이프라인과 연계하도록 구성하였다. 클라우드 SaaS 방식과 표준 API를 사용하여 다른 보안 서비스 연계나 인프라 확장을 용이하게 하였다.
기존 게임 개발에서 가상세계 제작은 기준 없이 게임 요소들을 하나씩 배치하는 방식으로 이루어졌다고 판단된다. 여기에서 주목할 것은 투자 대비하여 과연 양질의 가상세계를 효율적으로 제작 되었는지에 대한 궁금증이다. 본 연구에서는 언리얼 엔진에서 모듈화라는 개념을 바탕으로 효율적 가상세계를 구축할 수 있는 방법론을 제안하고자 한다. 먼저 선행사례들을 분석하고 모듈화를 위한 기준요소를 5가지로 추출하였다. 또한 인스턴스 제작 파이프라인의 개념을 4단계로 구분하여 제안 하였으며, 도심형 가상세계 제작을 위한 최소단위의 인스턴스 모듈을 4가지로 압축하였다. 최종적으로 최소단위의 모듈과 기준요소를 바탕으로 구성된 도심형 가상세계를 구현하여 제시하였다. 결론적으로 이러한 효율성을 중심으로 하는 제작방식에 대한 연구는 디자이너나 아티스트가 제작에 소비해야 했던 시간을 아이디어와 창의력에만 집중할 수 있다고 사료된다. 연구 한계점으로는 기본이 되는 최소 모듈을 도시로 한정한 점과 언리얼 엔진으로 구현함에 있어 도출한 기준요소와 제작 파이프라인등에 대한 검증이 이루어지지 않았다는 점을 들 수 있다. 이에 보다 발전적인 모듈화 연구를 통하여 다양한 가상세계 생성 방안이 도출되기를 기대해본다.
재생에너지 개발에 대한 관심 증가와 함께 한국의 서해안은 조력발전 후보지로 유리한 지역중 하나이다. 수력발전용 댐과 유사하게 작동하는 방조제를 활용한 조력발전은 장기간의 운영을 거쳐 조력발전을 대표하는 방식이지만, 생태계 변화, 재생산, 수괴 변화 그리고 수문학적 영향으로 조력발전 사업 추진이 지연되거나 중단되고 있다. 방조제를 활용한 조력발전시 발생하는 고가 건설비용 및 환경비용 문제를 절감하기 위하여 본 연구에서는 방조제가 이미 설치되어 있는 해역에 적용가능한 조력발전 장치의 개발 및 성능 검증을 위하여 현장실험을 실시하였다. 2개의 수조 및 관수로, 개수로, 그리고 수차 및 발전기를 이용하여 5종류의 실험을 수행한 결과, 10 kW 이상의 출력과 효율 60% 이상이 가능한 발전시스템 개발 가능성을 확인하였다. 이러한 연구결과는 서해안의 기존 방조제를 활용하여 소규모 조력발전에 활용할 수 있다.
In this paper, the image is received from the camera and the lane is sensed. There are various ways to detect lanes. Generally, the method of detecting edges uses a lot of the Sobel edge detection and the Canny edge detection. The minimum use of multiplication and division is used when designing for the hardware configuration. The images are tested using a black box image mounted on the vehicle. Because the top of the image of the used the black box is mostly background, the calculation process is excluded. Also, to speed up, YCbCr is calculated from the image and only the data for the desired color, white and yellow lane, is obtained to detect the lane. The median filter is used to remove noise from images. Intermediate filters excel at noise rejection, but they generally take a long time to compare all values. In this paper, by using addition, the time can be shortened by obtaining and using the result value of the median filter. In case of the Sobel edge detection, the speed is faster and noise sensitive compared to the Canny edge detection. These shortcomings are constructed using complementary algorithms. It also organizes and processes data into parallel processing pipelines. To reduce the size of memory, the system does not use memory to store all data at each step, but stores it using four line buffers. Three line buffers perform mask operations, and one line buffer stores new data at the same time as the operation. Through this work, memory can use six times faster the processing speed and about 33% greater quantity than other methods presented in this paper. The target operating frequency is designed so that the system operates at 50MHz. It is possible to use 2157fps for the images of 640by360 size based on the target operating frequency, 540fps for the HD images and 240fps for the Full HD images, which can be used for most images with 30fps as well as 60fps for the images with 60fps. The maximum operating frequency can be used for larger amounts of the frame processing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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