반려견을 키우는 가구 수가 급격하게 증가함에 따라 유기, 유실견도 많이 증가하고 있다. 국내에서는 2014년부터 반려동물 등록제를 시행하고 있지만, 안전성과 실효성 문제로 등록률이 높지 않은 실정이다. 이러한 문제를 해결할 방법으로 반려견 생체인식 기술이 주목을 받고 있다. 생체인식률을 높이기 위해서는 최대한 정면에서 같은 형태로 생체정보 이미지를 수집해야 한다. 하지만 반려견은 사람과 달리 비협조적이기 때문에 생체정보 이미지 수집이 어렵다. 본 논문에서는 반려견 생체인식에 적합한 생체정보 이미지 수집을 위해 실시간 영상에서 반려견 얼굴 방향이 정면인지를 판별하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 딥러닝을 활용하여 반려견 눈과 코를 검출하고, 검출된 눈과 코의 상대적 크기와 위치를 통해 5가지의 얼굴 방향 정보를 추출하여 기계학습 분류기로 정면 여부를 판별한다. 2,000개의 반려견 이미지를 분류하여 학습, 검증 및 테스트에 사용하였다. 눈과 코 검출에는 YOLOv3와 YOLOv4를 사용하였고, 분류기는 MLP(Multi-layer Perceptron), RF(Random Forest), SVM(Support Vector Machine)을 사용하였다. YOLOv4와 RF 분류기를 사용하고 제안하는 5가지 얼굴 방향 정보 모두를 적용하였을 때 얼굴 정면 판별 성능이 95.25%로 가장 좋았으며, 실시간 처리도 가능한 것으로 나타났다.
도로에 발생하는 포트홀은 운전자들의 안전과 만족도, 차량파손에 직접적으로 영향을 미치는 요소로 실시간에 준하는 검지와 대응이 요구된다. 순찰 빈도를 높이면 포트홀의 조속한 검지와 대응이 가능하나, 많은 인력과 비용, 시간이 소요된다. 또한 포트홀은 우천에 따라 발생특성이 달라지기 때문에 순찰의 효율성을 제고하기 위해서는 경제적 관점과 서비스 제공의 관점에서 최적빈도에 대해 고민해야 할 필요가 있다. 이에 본 연구는 장기간에 걸쳐 수집된 포트홀 발생이력과 기상정보를 활용하여 우천이 포트홀 발생에 미치는 영향과, 지속성, 강우강도의 영향에 대해 정량적 분석을 시도하였다. 그리고 이 결과를 근거로 리스크 기반의 최적화·가변화 순찰 전략을 제시하였다. 분석 결과 우천 시에는 포트홀 발생확률은 2.4배 증가하고, 비가 그친 후에도 그 영향은 3일간 지속됨을 알 수 있었다. 또한 강우강도 1mm 당 포트홀 발생확률은 0.46% 증가하며, 1mm 수준의 적은 비에도 발생특성이 민감하게 반응함도 확인하였다. 이러한 특성에 근거한 포트홀 관리 최적 빈도는 신뢰수준 95% 수준에서 우천 비영향권일 경우 3일에 1회, 영향권에서는 1일 2회 이상의 순찰이 필요하다는 결론이 도출되었다.
최근 5년간 해상에서 음주운항으로 적발된 건수는 총 567건으로 대부분 어선에서 발생하고 있으며, 음주운항으로 인한 사고건수는 69건으로 5명이 사망하고, 1명이 실종되는 등 해상에서는 음주운항으로 인한 사고로 인적 물적 피해를 주고하고 있다. 그러나 음주운항으로 사회적 피해가 증가하고 있으나, 현행 법령상 처벌은 위반행위의 중대성에 비해 가볍게 처리되고 있는 실정이다. 이에 음주운항으로 인한 사고의 재발방지를 위해 우리나라의 음주운항 사례를 분석하고, 외국의 음주운항 단속 규정을 비교 검토하였다. 또한 선박 종사자를 대상으로 음주운항의 위험성을 계도 홍보하는 한편, 관련 법률 및 제도를 개선해야 한다. 그리고 해상에서 선박에 대한 해양경찰에서의 단속을 강화하여 음주운항 사고를 줄이기 위해 노력을 지속해야 하며, 향후 선박에서의 음주로 인한 안전사고가 사전에 예방될 것으로 기대된다.
해상 객체 검출은 선장이 육안으로 해상 주변의 충돌 위험성이 있는 부유물을 컴퓨터를 통해 자동으로 검출하여 사람이 확인하는 방법과 유사한 정확도로 인지하는 방법을 말한다. 기존 선박에서는 레이더의 전파를 통해 해상 부유물의 유무와 거리를 판단하였지만 형체를 알아내어 장애물이 무엇인지는 판단할 수 없는 약점이 있다. 반면, 카메라는 인공지능 기술이 발달하면서 물체를 검출하거나 인식하는데 성능이 우수하여 항로에 있는 장애물을 정확하게 판단할 수 있다. 하지만, 디지털 영상을 분석하기 위해서는 컴퓨터가 대용량의 화소를 연산해야 하는데 CPU는 순차적 처리 방식에 특화된 구조이기에 처리속도가 매우 느려 원활한 서비스 지원은 물론 안전성도 보장할 수 없게 된다. 따라서 본 논문에서는 해상 객체 인식 소프트웨어를 개발하였고 연산량이 많은 부분을 가속화하기 위해 FPGA로 구현하였다. 또한, 임베디드 보드와 FPGA 인터페이스를 통해 시스템 구현 완성도를 높였으며 소프트웨어 기반의 기존 구현 방법보다 약 30배의 빠른 성능을 얻었고 전체 시스템의 속도는 약 3배 이상이 개선되었음을 확인할 수 있었다.
노쇠의 관리를 위해 근력운동의 중요성이 강조되고 있고 다양한 운동기구들이 개발되어지고 있다. 최근에는 전자기 저항을 디지털 중량으로 변환하여 제어하는 디지털 중량제어기술이 주목을 받고 있으나 국내에서 고령자를 대상으로 하여 디지털 중량제어기술 기반 운동기구의 효과성과 안전성을 검증한 보고는 전무하다, 따라서, 본 연구는 디지털 중량제어기술을 활용한 고령친화운동기구의 인간공학적 분석을 통하여 이후 개발방향의 지표 제시를 목적으로 하였다. 총 20명의 성인 남녀 (연령: 62.40 ± 2.09 세) 를 대상으로 적용 가능한 운동강도를 분류하기 위하여 운동기구의 부하를 레벨화하였고, 세가지 실험대상 동작시의 근 활성도와 심박수를 측정하였다. 또한, 국제 표준 ISO 9241-11에 준거한 설문지를 활용하여 소프트웨어부와 기기부의 안정성, 조작성, 효율성, 만족도 등을 평가하였다. 그 결과, 운동 부하, 근활성도, 심박수가 일관되게 증가하는 결과를 통해서 현장에서 적용 가능한 3단계의 운동 강도를 분류할 수 있었다. 모니터 사이즈의 확대, 메뉴의 한글화, 기구의 소형화, 소음의 최소화가 필요한 것으로 나타났다. 이러한, 결과들을 고려할 때 향후 신제품 개발시에는 기구 크기, 표시부, 소음의 보완을 통한 고도화된 고령친화운동기구 개발의 필요성이 시사 되어 진다.
4차 산업혁명의 시대에서도 여전히 산업 재해 예방은 산업 현장에서 중요한 문제이다. 그런데, 산업 안전의 문제를 해결하는 과정에서 개발된 제품이 신뢰성 있는 성능평가에 대한 기준이나 방법의 부재로 시장 출시에 대한 어려움이 큰 상황이다. 본 연구의 목적은 산업 현장에서 추락 사고에 대응하기 위해 새롭게 개발된 추락 인체 보호용 착용형 에어백 제품에 대한 시험 방법개발 및 평가이다. 연구 방법으로는 기존에 없는 융합 신제품 평가개발 process 4단계(1단계: 제품검토, 2단계: 자료조사, 3단계: 전문가 회의, 4단계: 평가기준도출)를 통해 신뢰성 있는 평가 기준을 개발하고 적용하였다. 또한 개발된 평가 기준에 따라 추락 인체 보호용 착용형 에어백 소재에 대한 충격력을 평가하였다. 평가로 얻어진 추락 충격력은 기존 충격력 대비 96% 정도의 감소 효과를 나타내어 에어백 적용 시 추락 충격력이 현저히 줄어듦을 확인할 수 있었다. 이를 통해 융합 신제품이 시장 출시를 할 수 있도록 하였으며, 산업 현장 근로자가 안전하게 작업할 수 있는 환경을 조성하게 될 것으로 보인다.
본 논문에서는 최근 3년간 발생한 PM 사고 1,603건과 자전거 사고 14,672건을 수집하여 PM의 교통사고 특성을 분석하였다. 특히, PM 교통사고는 특성을 상세 분석하기 위하여 제1 당사자와 제2 당사자로 구분하여 도로 등급별, 도로 유형별, 기상 상태별, 사고 유형별, 주야간 발생, 차종별 현황 등에 대해 분석하였다. PM 사고는 2019년에 전년 대비사고 발생은 129%, 사망자는 200% 이상 증가하였으며, PM 교통사고 중 보행자와 사고 비율이 자전거 사고에 비해 높게 나타나 PM의 통행 방법에 관한 규정이 필요한 것으로 판단된다. 특히, PM 사망사고 20건에 대해서는 상세하게 분석하여 교통사고 요인을 명확히 분석하였다. PM 사망사고는 차량 단독사고가 50%이며, 단독사고 10건 중 7건이 야간에 발생하였다. 이는 PM의 경우 도로의 파임 또는 과속방지턱 등 장애물로 인하여 전도 또는 전복하여 발생한 것으로 판단된다.
본 연구는 인공지능서비스가 확대되면서 개인정보의 처리 및 보호에 관한 안전성이 요구되어짐에 따라, 우리나라가 추진해야 할 개인정보보호 개선사항을 도출하고자 하였다. 이를 위해서 문헌조사를 통해서 자료 수집 및 분석을 기반으로 하였으며, 자율주행자동차, 의료/헬스케어, 에너지, 금융, 유통/물류, 법률자문, 홈비서 등 주요 인공지능서비스를 중심으로 개인정보 이슈사항 및 각 서비스에 적합한 개인정보보호기준을 도출하였다. 또한, 인공지능서비스에서의 개인정보보호에 관한 법제적 기준과 처리과정의 기준을 중심으로 주요국가의 추진사례를 검토하였고, 이를 중심으로 국내에 적용하여 개선방안으로 제시하였다. 이와 관련하여, 법제적 기준에서는 인공지능서비스 확대에 따른 개인정보보호 법률의 재정비, 인공지능서비스의 개발 및 제공에서의 책임과 원칙 준수, 인공지능서비스로 인한 개인정보침해 및 보안위협 등으로부터의 위험관리체계 운영 등이 요구된다. 처리과정의 기준에서는 첫째, 전처리 및 정제에 관해서 데이터셋 참조모델 표준화, 데이터셋 품질관리, AI애플이케이션의 자발적 라벨링이 필요하며, 둘째, 알고리즘 개발 및 활용에서는 알고리즘의 명확한 범위규정과 그에 대한 규제를 마련하여 적용할 필요가 있다. 특히, 국내의 안전한 인공지능서비스를 제공하기 위해서는 비식별조치 외에 우리나라에 적합한 개인정보보호 개선과제로 적용해 나가야 할 것이다. 따라서, 본 연구를 바탕으로 향후 인공지능서비스에서의 개인정보보호를 위한 프레임워크를 도출하는 연구를 하고자 한다.
교육시설 유지관리는 교육환경개선사업의 12개 단위사업별로 취합하고, 심의를 통해 최종 유지보수 대상이 선정된다. 실태조사의 평가점수로 우선순위가 결정되고 순차적으로 예산을 편성하여 진행된다. 우선순위는 유지보수공사 수행을 위한 일정표이자 발주를 위한 중요한 기준이 된다. 예산이 산출되는 실태조사단계와 우선순위 기준의 개별적 유지 보수공사는 몇 가지 한계가 있다. 학교시설관리자는 물량산출에 한계가 있으며, 부정확한 소요예산이 도출되는 결과로 이어진다. 우선순위 기준의 유지보수공사는 개별적으로 분리 발주되어 불필요한 공사기간이 반영된다. 학생들은 학습 환경에서 불편함이 발생하고, 안전을 침해하는 기간이 늘어난다. 본 연구는 실태조사단계의 BIM 활용과 공종 패키지 플래닝 프레임워크를 제안하였다. BIM은 유지보수 대상의 물량정보를 지원하여 예산산출에 활용되며, 보수이력과 점검 결과가 연계하여 평가점수를 도출한다. 공종 패키지 알고리즘은 단위사업별 예산배정 구간을 구분하고, 동일한 공간과 부위에 투입된 공종이 그룹화된 결과를 도출한다. 사례적용 결과 공사기간은 기존 대비 약 37.4% 단축이 가능하였으며, 실무자 면담을 통해 공종 그룹화 대상을 도출 과정에서 활용성이 높은 것으로 평가되었다.
국내의 도로교통 소음측정방법은 도로변에서 최대의 교통량이 통행할 것으로 추정되는 시간대에 도로교통 전체 소음을 측정하는 방법(SPB)을 채택하고 있다. 반면 저소음포장의 효과를 측정하기 위하여 타이어 주위에 마이크를 설치하여 타이어/노면의 소음을 직접 측정하는 방법(CPX)도 있다. 측정이 용이한 근접소음 측정결과가 도로 전체의 소음에 미치는 영향에 대한 연구는 아직 없다. 본 연구에서는 측정이 용이한 CPX법으로 측정한 소음을 이용하여 측정이 매우 까다로운 SPB의 결과를 추정하기 위한 방법을 제안하고자 한다. 연구방법으로는 한국도로공사에서 실시한 대규모 소음 측정시험결과를 이용하고, 이 시험구간에 대해 실시한 근접소음에 대한 데이터를 활용한다. 한국도로공사에서 실시한 실험결과는 저소음포장이 10.4dB의 소음저감 효과가 있는 것으로 보고되고 있다. 그리고 CPX측정에서는 저소음포장의 소음저감 효과는 평균 10.7dB이었고 이것은 SPB측정법에서 측정된 10.4dB의 소음저감 효과와 유사하며, 측정 위치에 상관없이 소음저감 효과가 나타난다고 보고되고 있다. 본 연구에서는 위치에 상관없이 소음저감 효과가 동일한 이유, 소음 감소량이 유사한 이유, 마이크로폰의 위치에 따른 소음의 변화와 CPX와 SPB 측정치와의 관계를 소음의 합성과 거리감쇠 개념을 이용하여 증명하고 도로교통 소음예측 프로그램에 도로포장의 CPX측정결과를 변수로 포함하는 것이 소음예측의 신뢰성 향상에 매우 중요함을 증명하였다. 도로교통소음에는 도로포장의 종류와 상태가 큰 영향을 미침에도 불구하고 소음의 예측에 도로포장에 대한 영향은 하나의 상수로 표현되고 있다. 도로포장의 종류와 상태를 반영하는 소음의 측정과 예측이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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