매년 여름철 양자강에서 유출되는 저염분수는 동중국해 뿐만 아니라 제주도 주변 해역의 염분 변화에 큰 영향을 미치며 때때로 그 영향은 한반도 연안에 국한되지 않고 대한해협을 통과하여 동해 외해 까지 확장되기도 한다. 한반도 주변으로 확장된 양자강 유출수는 해양 물리 및 생태학적으로 많은 영향을 끼치며 어업 및 양식업에 큰 피해를 유발하기도 한다. 그러나 현장조사의 한계점 때문에 동중국해에서 확산되는 저염분수를 지속적으로 관측하기에는 현실적으로 어려움이 있다. 이러한 이유로 양자강 유출수의 확산을 실시간으로 모니터링하기 위해 인공위성을 활용한 표층 염분 산출 연구가 많이 진행되어 왔다. 본 연구에서는 시간 및 공간 해상도가 상대적으로 좋은 GOCI(Geostationary Ocean Color Imager)를 활용한 동중국해 표층 염분 산출 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘 개발을 위해 기계학습 기법 중 하나인 MPNN(Multilayer Perceptron Neural Network)을 이용하였으며, 출력층에는 SMAP(Soil Moisture Active Passive) 위성의 표층 염분 자료를 활용하였다. 이전 연구에서 2016년 자료를 이용한 표층 염분 산출 알고리즘이 개발되었으나 본 연구에서는 연구 기간을 2015년 부터 2020년까지로 확장하여 알고리즘 성능을 개선하였다. 2011년부터 2019년까지 동중국해에서 관측된 국립수산과학원의 정선조사자료를 이용하여 알고리즘 성능을 검증한 결과로 R2는 0.61과 RMSE는 1.08 psu로 나타났다. 본 연구는 GOCI를 이용한 동중국해 표층 염분 모니터링 알고리즘 개발을 위해 수행되었으며, 향후 GOCI-II의 표층 염분 산출 알고리즘 개발에 많은 기여를 할 것으로 기대된다.
악양기상관측망을 대상으로 소형 서버 기반의 기상자료 실시간 표출시스템을 구축하였다. 시스템은 기상관측장비로부터 실시간으로 수집되는 1분간격의 기상자료를 DB로 구축하는 데이터수집 단계와 최대, 최소, 평균, 적산 등의 통계처리에 의해 10분, 1시간, 1일간격의 기상자료를 생성하는 데이터통계 단계, 데이터수집과 통계처리 단계에서 수집된 DB정보를 활용하여 웹서비스 형태로 자료를 보여주는 정보서비스 단계로 각각 구성하였다. DB에 수집된 AWS 기상실황자료는 웹페이지에서 1개 지점, 전체지점, 분석자료의 형태로 서비스하며, 원하는 기간에 대한 기상요소를 사용자가 선택하여 다운로드 받을 수 있도록 구축하였다. 1개 지점에 대한 악양 AWS 정보서비스 페이지에서는 선택한 AWS지점에 대해 시계열 변화추이를 살펴볼 수 있으며, 전체지점에 대한 페이지에서는 악양면 내 고도와 지형특성에 따라 달라지는 기상반응을 지점별로 비교분석 할 수 있도록 서비스를 제공한다. 일별 분석자료 페이지는 하루 동안 수집된 1분 간격 데이터를 요소별로 통계처리하여 테이블 형태로 보여주도록 구성하였다.
최근 가축 전염병에 대한 확산과 인체 감염에 대한 위험성 증대로 말미암아 가축 질병 관리의 중요성이 커짐에 따라 가축 생체 내의 상황을 실시간 감시할 수 있는 생체 삽입형 센서 태그 기반 가축 이력 관리 시스템에 대한 관심이 커지고 있다. 이에 가축 축사의 열악한 환경에서도 무선통신과 동시에 무선전력전송이 가능한 MFAN 기술과 배터리 없이 생체 내에 삽입된 센서 태그로부터 무선으로 데이터를 수집할 수 있는 900MHz RFID 기술을 융합하여 MFAN/RFID 생체 삽입형 센서 태그 기반 가축 이력 관리 시스템을 개발하였다. MFAN/RFID 생체 삽입형 센서 태그 기반 가축 이력 관리 시스템은 센서 융합 UHF 태그를 생체 내에 삽입하여 외부 환경의 영향을 받지 않고 체온 등 가축의 생체 변화를 실시간 모니터링하는 시스템으로, 태그에게 공급할 전력을 확보하기 위해서 가축의 목 부위에 설치하는 통신 및 전력전송을 위한 MFAN/RFID 중계기를 사용한다. MFAN 코디네이터는 MFAN 노드와 RFID 리더가 융합된 MFAN/RFID 중계기를 거쳐 생체 삽입된 센서 태그와 데이터 및 전력을 송수신한다. MFAN 코디네이터에 수집된 가축 데이터는 인터넷을 통해 가축 이력 관리 시스템으로 전달되어 관리된다. 본 시스템의 개발을 통해 가축 질병 관리에 대한 문제가 크게 개선될 것이라 기대된다.
발전소 주제어시스템(DCS, Distributed Control System)은 원격지의 설비를 계통현황에 따라 실시간 조작, 감시 및 운전 효율성을 향상시키기 위해 튜닝을 하도록 구현된 자동화 시스템이다. DCS는 IT 기술의 발전과 함께 점차 지능화, 개방화되고 있다. 많은 전력회사들이 DCS에 설비 관리용 패키지 시스템을 접목하여 예측진단을 통한 유지 보수 및 Risk Management를 실현시키기 위한 투자를 확대하고 있다. 하지만, 최근 해외사례에서 보듯이 원전 전력망 등 국가 주요기반 시설인 산업 제어시스템(ICS)을 마비시키고 파괴할 목적으로 개발된 최초의 사이버 전쟁무기인 스턱스넷이 출현하는 등, 폐쇄형 시스템으로 구성된 발전소 주제어시스템도 점차 외부 공격으로부터 위협의 대상이 되고 있음을 알 수 있다. 높은 수준의 가용성(낮은 고장빈도와 신속한 복구)과 운영 신뢰성의 이유로 10년 이상 장기 사용이 요구되는 발전소 주제어시스템의 경우 전적으로 해외 기술에 의존하고 있고 패치 업데이트 등 주기적 보안관리가 이뤄지지 못해 잠재된 취약점이 노출될 경우 심각한 우려가 예상된다. 본 논문에서는 국내 발전회사에서 사용 중인 Ovation 1.5 버전의 간이 시뮬레이터 환경에서 범용 취약점 분석툴인 NESSUS를 활용하여 인가된 내 외부 사용자의 악의적 행위(모의해킹)를 수행하였다. 이를 통해 취약점 탐지 및 발전소 제어시스템 내 사이버 침해사고 발생 시 효과적으로 대응 할 수 있는 취약점 분석 및 로그분석 방안을 제시하고자 한다.
적절한 기후와 토양 조건을 조성하여 제어되는 온실에서 농작물을 재배하는 것은 중요한 연구 및 적용 과제가 되어왔다. 온실의 적절한 환경 조건은 최적의 식물 성장, 작물 수확량 향상을 위해 필요하다. 본 연구는 온도센서, 토양 센서, 작물 센서, 카메라 등 각종 센서와 장비를 연결하는 온실 IT기술을 적용하여 농작물 재배 환경과 생육 상태를 실시간으로 모니터링하는 웹 기반 원격 모니터링 시스템 구축을 목적으로 하였다. 측정항목은 기온, 상대습도, 일사량, CO2 농도, 양액 EC, pH, 배지온도, 배지 EC, 배지 수분함량, 수액 흐름, 줄기 직경, 과실 직경 등이다. 개발된 온실 모니터링 시스템은 네트워크 시스템, 센서가 부착된 데이터 수집 장치, 카메라로 구성되었다. 원격 모니터링 시스템은 서버/클라이언트 환경에서 구현되었다. 온실 환경 및 작물에 대한 정보는 데이터베이스에 저장된다. 저장된 정보 중 성장 및 환경에 대한 항목을 추출 비교하고 분석할 수 있다. 스마트 온실을 위한 통합 모니터링 시스템은 스마트 온실 관리를 위한 환경 및 작물성장을 이해하고 응용 실무에 사용될 것이다.
길거리에서 묻지마 범죄가 자주 발생함에 따라 CCTV의 보급이 증가하고 있다. 그러나 수동적으로 작동되는 CCTV의 단점 때문에 지능형 CCTV의 필요성이 주목 받고 있다. 이러한 지능형 CCTV의 무거운 시스템 때문에, 높은 성능의 기기들이 필요해 일반 CCTV를 대체하는데 비용적 측면에서 부담이 발생한다. 이 문제를 해결하기 위해 낮은 품질의 영상도 인식하며 높지 않은 성능의 기기에서도 시스템이 구동되는 지능형 CCTV 시스템이 필요하다. 따라서 본 논문은 AWS 기반 플랫폼을 활용하여 시스템을 경량화하고 영상을 텍스트화하여 실시간으로 위협을 감지할 수 있는 Saying CCTV 시스템을 제안한다. 이는 YOLO v4와 OpenPose를 사용해 추출한 데이터를 바탕으로 위험 객체와 위협 행동 그리고 위협 상황을 판단하며, 위험도를 머신러닝으로 계산하도록 구현하였다. 이를 통해, 언제 어디서나 네트워크만 연결되면 시스템을 동작시킬 수 있으며, 영상 촬영과 이미지 업로드가 최소한의 성능의 기기에서도 시스템 사용이 가능하다. 나아가 영상을 분석하여 텍스트로 저장되는 데이터들로 하여금 범죄의 유의미한 통계를 자동화하여 신속한 범죄 예방이 가능하다.
지진, 태풍, 산사태, 건물 붕괴와 같은 대규모 재난 사고 발생시 신속한 현장 상황 파악과 실시간 재난 정보 공유는 현장 통제나 주민 대피 등 재난 대응과 재난 관리 의사결정 단계에서 핵심적인 역할을 수행한다. 본 논문에서는 긴박한 재난 사고 상황에서 효과적인 현장 대응과 재난 사고 현장에서 취득된 관측 데이터와 분석정보를 실시간적으로 연계하고 공유하기 위하여 기존의 국립재난안전연구원에서 운용 중인 재난 사고 현장조사 시스템을 LTE-VPN 기반의 개선된 무선 통신 시스템 환경으로 구축하고, 통신 트래픽 데이터 전송 실험을 통해 현장 조사 시스템의 무선 통신 전송 요구 성능을 분석, 평가하였다. 개선된 무선통신 시스템의 현장 데이터 전송 성능 실험을 수행한 결과, 재난 현장과 끊김 없는 영상 회의 시스템을 보장하기 위해서 최소 4.1 Mbps 이상의 UDP(User Datagram Protocol) 대역 폭이, 현재 조사 차량에 탑재된 조사 장비간 통신과 현장 데이터를 원활하게 공유하기 위해서 약 10 Mbps의 무선 통신 대역폭이 확보되어야 할 것으로 사료된다.
최근에 한국기초과학지원연구원에 설치된 초고전압 투과전자현미경은 원자분해능(점분해능 $1.2{\AA}$ 이하)의 구현과 고경사각 tilting 기능(${\pm}60^{\circ}$)에 의해 시편의 원자배열 구조를 3차원적으로 이미징할 수 있는 고성능 투과전자현미경이다. 이에 더하여 FasTEM이라는 원격 운용 시스템이 갖춰져 있어서 장비의 직접운용에 따른 여러 제약을 극복할 수 있게 한다. 초고전압 투과전자현미경의 원격운용을 위해 FasTEM 원격 시스템은 본원 초고전압 투과전자현미경에 설치된 Server 시스템과 서울분소에 설치된 Client 콘솔 시스템을 155 Mbps급 초고속 선도망 KOREN에 연결하여 구성하였으며 서울분소에서 대전본원의 초고전압 투과전자현미경을 운영하여 Au의 [001] 고분해능 영상을 얻는데 성공하였다. 초고전압 투과전자 현미경의 조사계 및 결상계 시스템 파라메타들의 조정, 각각의 detector 시스템 조정과 이미징, goniometer와 aperture 구동을 위한 motor-driven system들의 동작 등 초고전압 투과전자현미경의 원격 조정은 원격 작업자가 현장에 있는 것과 마찬가지로 실시간 운용이 가능하였다. 초고전압 투과전자현미경과 IT 기반기술의 접목에 의해 실현된 원격운용 기능은 국가적 공동연구시설에 대한 e-Science Grid를 구축하는데 중요한 역할을 하리라 기대된다.
무선 통신 기술 및 GPS(Global Positioning System)등의 발달로 인하여 위치 기반 서비스 (Location-Based Services: LBS)가 크게 발전하는 추세이다. 그러나 위치 기반 서비스를 이용하기 위해 질의 요청자는 자신의 정확한 위치 정보를 위치 기반 서비스 제공자에게 전송해야 한다. 따라서 위치 기반 서비스를 제공하면서 질의 요청자의 위치 정보를 보호하는 것이 중요한 과제이다. 이 문제를 해결하기 위해, 기존 기법은 실제 사용자의 위치를 숨기며 네트워크 사용을 줄일 수 있는 2PASS 기법을 사용하였다. 그러나 이 기법은 실제 사용자 분포를 고려하지 않기 때문에 실제 사용자 위치 보호를 완전히 보장하지 않는다. 따라서 본 논문에서는 K-anonymity를 보장하는 가중치 근접성 그래프 기반 최근접 질의처리 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 질의 영역 내 K-anonymity를 보장함으로써 사용자의 위치 정보를 보호할 뿐만 아니라 불필요한 질의 결과 탐색을 줄여 네트워크 효율을 증가시킨다. 마지막으로, 성능평가를 통해 제안하는 기법이 기존 연구에 비해 질의 처리 시간 및 네트워크 효율 측면에서 우수함을 보인다.
이 연구에서는 모바일 전화기에서 SVG 기반 무선지도를 브라우징할 수 있는 J2ME 기반 매핑 뷰어를 설계하고 구현하였다. 제안한 기법은 무선지도를 기반으로 무선망에서 중요한 객체의 정확한 위치를 포착함으로써 산불진화정보관리시스템에 효율적으로 적용할 수 있으며, 안전하고 효율적인 진화 작업 및 지상진화대를 위한 실시간 진화환경정보를 제공하는데 기여할 수 있다. 아울러 이 기법은 이동 좌표를 표현하기 위한 클라이언트의 매핑 기능을 서버로 이전함으로써 개인 휴대폰에서도 SVG 기반 뷰어를 운영할 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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