• 한국BIM학회 논문집
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• 제10권1호
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• pp.9-22
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• 2020

Recently, BIM has been extended to infrastructures such as roads and bridges, and the demand for BIM standard development for ports is increasing internationally. Due to the low level of utilization of classification system and drawing standards compared to other infrastructures, and the closed nature of national security facilities, ports have insufficient level of connection and sharing environment among external systems or users. In addition, since the standardization of data for port facilities is not made, it is still necessary to establish an independent DB for each system and to ensure interoperability of data between these systems since it does not have a shared environment among similar data. Therefore, the purpose of this study is to develop and verify IFC, the international standard for BIM, in order to cope with the BIM environment and to be commonly used in the design, construction, and maintenance of port facilities. To this end, we build a standard schema with port-specific Express Notation according to buildingSMART International's standard development methodology. First, domestic and international reference model standards were analyzed to derive components such as space and facilities of port facilities. Based on this, the components of the port facility were derived through the codification, categorization, and normalization process developed by the research team. This was extended based on the port BIM object classification system developed by the research team. Normalization results were verified by designers and associations. Then, IFC schema construction was based on Express-G data modeling based on IFC 4 * 2 Candidate, which is a bridge candidate standard based on IFC4 (ISO16739), and IFC 4 * 3 Draft, which is developed by buildingSMART International. The final schema was validated using the commercialized validation tool. In addition, in order to verify the structural verification of the port IFC schema, the transformation process was verified by converting the caisson model into a Part21 file. In the future, this result will not only be used as a delivery standard for port BIM products, but will also be applied as a linkage standard between systems and a common data format for port BIM platforms when BIM is used in the maintenance phase. In particular, it is expected to be used as a core standard for data exchange in the port maintenance stage.

• 한국농림기상학회지
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• 제24권1호
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• pp.35-47
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• 2022

북한의 식량 안보 위기를 개선하기 위해 농자재와 관개시설의 요구도가 적은 감자 재배 면적을 확대하는 것이 유리하다. 특히, 저투입 조건에서 감자의 생산성을 높일 있는 적지를 공간적으로 파악하기 위해 재배 조건과 기후적합도를 동시에 평가할 수 있는 Global Agro-Ecological Zones (GAEZ) 모형을 사용하였다. 본 연구에서는 Global Biodiversity Information Facility (GBIF) 데이터베이스에 수록된 감자 위치 자료를 사용하여 10 km 공간해상도를 가진 GAEZ 모형의 적합도 추정값의 분포를 분석하였다. 그 결과 중간정도에 해당하는 적합도 값인 3,333 이상에서 적합도가 0인 지점을 제외한 감자 위치 지점의 90%가 포함되었다. MODIS-IGBP 토지이용자료와 GAEZ Data Portal에서 제공하는 벼 수량 자료를 사용하여 추정된 감자 재배 후보 지역 중에서 적합도가 임계값 이상을 가진 재배적지를 구분한 결과 저투입 조건에서 추정된 재배적지는 실제 북한의 감자 재배지 공간 분포와 유사한 경향이 있었다. 특히, 군 단위의 재배 면적과 재배적지 면적을 비교하여, 재배규모가 큰 지역에서 재배적지의 면적도 넓은 경향을 보임을 확인하였다. 본 연구에서 제시한 적합도의 임계값을 바탕으로 미래 기후조건에서 추정된 값에 적용하여, 기후변화에 따른 재배지 변동 연구에 기초 자료로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 여러 작물의 기후적합도를 함께 고려하여 작부체계를 구성한다면 전반적인 작물 생산성을 높일 수 있을 것으로 사료되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_2호
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• pp.1623-1631
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• 2022

유출유는 해양 생태계에 큰 위협이 되므로 피해 최소화를 위해 신속한 현황정보파악이 필요하다. 위성원격탐사는 항공기에 비해 광역적 모니터링이 가능하기 때문에 시공간적 범위에서 장점을 가진다. 최근에는 딥러닝 영상인식 기술의 발전으로 인해 딥러닝을 활용한 유출유 탐지의 필요성이 대두되고 있으나, 기존의 Synthetic Aperture Radar (SAR) 영상 위주의 유출유 탐지와는 달리 고해상도 광학영상에 딥러닝 기법을 적용하는 경우는 많지 않았다. 이에, 본 연구에서는 PlanetScope 위성의 광학영상을 활용하여 유출유 레이블을 제작하고, 이를 기반으로 DeepLabV3+모델을 활용하여 유출유 탐지 모델을 구축하였으며, 암맹평가에서 정확도 0.885, 정밀도 0.888, 재현율 0.886, F1점수 0.883, 평균 교집합 대 합집합 비율(Mean Intersection over Union, mIOU) 0.793 등의 상당히 높은 정확도를 나타냈다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.380-389
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• 2022

서비스 디자인이란 사용자의 서비스 경험을 디자인하는 활동 및 이를 전문적으로 실행하는 디자인 영역을 의미한다. 과거 공급자 위주의 정책 결정에서 벗어나 국민 관점의 서비스를 설계하기 위해 최근 서비스디자인 방법론을 활용한 국민 참여 사업 모델이 늘어나고 있다. 특히 행정안전부는 정책 과정 전반에서 국민 관점의 서비스를 설계하기 위해 2014년에 '국민디자인단'을 구성하였다. 정책 수요자인 국민, 서비스디자이너와 공급자인 공무원이 정책과정 전반에 함께 참여하여 서비스디자인 기법을 통해 공공서비스를 개발, 발전시키는 국민참여형 정책모형을 운영하고 있다. 본 연구는 서비스디자인 방법론을 활용한 지역 활성화 전략 수립을 목표로, 국민디자인단 간판개선사업으로 진행된 사례를 통해 실질적인 사업대상지의 발전적 방향성을 제시하였다는 것에 의의가 있다. 단, 본 연구는 현재 진행되고 있는 사업에 관한 내용으로 향후 사업대상지 적용에 대한 검증 및 사용자 만족도 평가 등이 이루어지지 않은 만큼, 향후 사업이 종료되면 수요자를 대상으로 사업 만족도를 파악할 필요가 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권1호
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• pp.77-86
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• 2023

Ship detection is widely used in areas such as maritime security, maritime traffic, fisheries management, illegal fishing, and border control, and ship detection is important for rapid response and damage minimization as ship accident rates increase due to recent increases in international maritime traffic. Currently, according to a number of global and national regulations, ships must be equipped with automatic identification system (AIS), which provide information such as the location and speed of the ship periodically at regular intervals. However, most small vessels (less than 300 tons) are not obligated to install the transponder and may not be transmitted intentionally or accidentally. There is even a case of misuse of the ship'slocation information. Therefore, in this study, ship detection was performed using high-resolution optical satellite images that can periodically remotely detect a wide range and detectsmallships. However, optical images can cause false-alarm due to noise on the surface of the sea, such as waves, or factors indicating ship-like brightness, such as clouds and wakes. So, it is important to remove these factors to improve the accuracy of ship detection. In this study, false alarm wasreduced, and the accuracy ofship detection wasimproved by removing wake.As a ship detection method, ship detection was performed using machine learning-based random forest (RF), and convolutional neural network (CNN) techniquesthat have been widely used in object detection fieldsrecently, and ship detection results by the model were compared and analyzed. In addition, in this study, the results of RF and CNN were combined to improve the phenomenon of ship disconnection and the phenomenon of small detection. The ship detection results of thisstudy are significant in that they improved the limitations of each model while maintaining accuracy. In addition, if satellite images with improved spatial resolution are utilized in the future, it is expected that ship and wake simultaneous detection with higher accuracy will be performed.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.1-13
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• 2022

정보통신 환경의 발전으로 인하여 군사 시설의 환경 또한 많은 발전이 이루어지고 있다. 이에 비례하여 사이버 위협도 증가하고 있으며, 특히 기존 시그니처 기반 사이버 방어체계로는 막는 것이 어려운 APT 공격들이 군사 시설 및 국가 기반 시설을 대상으로 빈번하게 이루어지고 있다. 적절한 대응을 위해 공격그룹을 알아내는 것은 중요한 일이지만, 안티 포렌식 등의 방법을 이용해 은밀하게 이루어지는 사이버 공격의 특성상 공격 그룹을 식별하는 것은 매우 어려운 일이다. 과거에는 공격이 탐지된 후, 수집된 다량의 증거들을 바탕으로 보안 전문가가 긴 시간 동안 고도의 분석을 수행해야 공격그룹에 대한 실마리를 겨우 잡을 수 있었다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 탐지 후 짧은 시간 내에 공격그룹을 분류해낼 수 있는 자동화 기법을 제안하였다. APT 공격의 경우 일반적인 사이버 공격 대비 공격 횟수가 적고 알려진 데이터도 많지 않으며, 시그니처 기반의 사이버 방어 기법을 우회하도록 설계가 되어있으므로, 우회가 어려운 공격 모델 기반의 탐지 기법을 기반으로 알고리즘을 개발하였다. 공격 모델로는 사이버 공격의 많은 부분을 모델링한 MITRE ATT&CK®을 사용하였다. 공격 기술의 범용성을 고려하여 영향성 점수를 설계하고 이를 바탕으로 그룹 유사도 점수를 제안하였다. 실험 결과 제안하는 방법이 Top-5 정확도 기준 72.62%의 확률로 공격 그룹을 분류함을 알 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.39-48
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• 2022

전 세계적으로 사이버 공격은 계속 증가해 왔으며 그 피해는 정부 시설을 넘어 민간인들에게 영향을 미치고 있다. 이러한 문제로 사이버 이상징후를 조기에 식별하여 탐지할 수 있는 시스템 개발의 중요성이 강조되었다. 위와 같이, 사이버 이상징후를 효과적으로 식별하기 위해 BGP(Border Gateway Protocol) 데이터를 머신러닝 모델을 통해 학습하고, 이를 이상징후로 식별하는 여러 연구가 진행되었다. 그러나 BGP 데이터는 이상 데이터가 정상 데이터보다 적은 불균형 데이터(Imbalanced data)이다. 이는, 모델에 학습이 편향된 결과를 가지게 되어 결과에 대한 신뢰성을 감소시킨다. 또한, 실제 사이버 상황에서 보안 담당자들이 머신러닝의 정형적인 결과로 사이버 상황을 인식시킬 수 없는 한계도 존재한다. 따라서 본 논문에서는 전 세계 네트워크 기록을 보관하는 BGP(Border Gateway Protocol)를 조사하고, SMOTE(Synthetic Minority Over-sampling Technique) 활용해 불균형 데이터 문제를 해결한다. 그 후, 사이버 공방(Cyber Range) 상황을 가정하여, 오토인코더를 통해 사이버 이상징후 분류하고 분류된 데이터를 가시화한다. 머신러닝 모델인 오토인코더는 정상 데이터의 패턴을 학습시켜 이상 데이터를 분류하는 성능을 92.4%의 정확도를 도출했고 보조 지표도 90%의 성능을 보여 결과에 대한 신뢰성을 확보한다. 또한, 혼잡한 사이버 공간을 가시화하여 효율적으로 상황을 인식할 수 있기에 사이버 공격에 효과적으로 방어할 수 있다고 전망된다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제35권2호
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• pp.41-59
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• 2023

본 연구는 가정과 교사의 푸드리터러시 함양을 위한 식생활교육 요구도 분석하여 푸드리터러시 함양을 위한 중등 가정과 식생활교육의 발전 방향을 제시하는 것을 목적으로 하였다. 연구 목적을 달성하기 위해 192명의 가정과 교사를 대상으로 푸드리터러시 교육의 내용 영역과 내용 요소에 대한 중요도와 현재 실행도에 대한 인식을 조사하고, 교육 요구도 조사 결과를 기반으로 푸드리터러시 교육을 위한 내용 영역과 내용 요소의 우선순위를 파악하였다. 가정과 교사는 제시된 38개 내용 요소 중 34개 내용 요소에 대하여 중요도에 비하여 현재 실행도를 유의적으로 낮게 인식하고 있었다. Borich의 교육 요구도 공식과 The Locus for Focus Model을 활용하여 교육 요구도가 '매우 높은' 5가지 내용 요소('식량 주권/식량 안보', '식품 관련 쓰레기 저감화', '음식물쓰레기 처리와 재활용', '식품 관련 쓰레기와 분리수거', '원산지 정보')를 도출하였으며, 다음으로 요구도가 '높은' 4가지 내용 요소('유전자 변형 식품', '윤리적 소비', '식품 첨가물', '친환경 농산물')를 확인하였다. 요구도가 매우 높은 것으로 나타난 내용 요소는 '생산' 영역과 '폐기' 영역에 해당하는 것으로 나타나 '생산'과 '폐기' 영역에 대한 교육 요구도 역시 높음을 알 수 있었다. 따라서 향후 가정과 푸드리터러시 함양을 위한 식생활교육을 위해 식품의 생산과 폐기를 강조하여 다루는 것이 필요하며, 이 외에도 푸드리터러시 함양을 위한 가정과 식생활교육의 세부 내용 및 콘텐츠 개발을 위한 연구가 필요하다. 본 연구의 결과는 영양 및 식품에 대한 지식 습득과 개인 차원의 식품 소비 단계를 중심으로 구성된 기존의 식생활교육의 패러다임에서 벗어나 학생들이 식품의 생산에서부터 폐기까지의 전 과정을 학습할 수 있는 새로운 가정과 식생활교육의 필요성에 대한 시사점을 제안할 수 있다. 또한 중등 가정과 푸드리터러시 함양을 위한 식생활교육의 기초 연구로 활용되기를 기대한다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제19권4호
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• pp.834-843
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• 2023

연구목적: 중대시민재해의 대상은 공중이용시설, 공중교통수단, 그리고 원료·제조물로 구성된다. 중대재해처벌법에 따르면 중대시민재해를 관리하기 위하여 대상 시설물 등에 대한 안전보건관리체계와 이행체계가 구성되어야 한다. 이에 따라 본 연구는 안전보건관리체계와 이행체계를 효율적으로 관리하는 모델을 설계하는 것을 목적으로 한다. 연구방법: 중대재해처벌법 시행령 8조-11조에 이르는 사항에 대한 정보를 시각적이고, 상호 연계되어 모니터링 할 수 있는 구조로 설계한다 . 연구결과: 6개의 모니터링 모듈 체계를 구축하고, 4종의 DB 구조를 통하여 상호 연관되어 정보를 수집하고 관리하는 체계를 제시하였다. 결론: 중대시민재해 관리는 민간, 지자체, 공공기관 등에서 중점적으로 관리해야 하는 체계이다. 특히 다중밀집시설에 해당되는 식당, 커피숍 등 재난에 대한 인식이 부족한 업체와 다양한 유형의 시설을 광범위하고 보유한 지자체의 관리의 어려움으로 6개의 모니터링 모듈 기반으로 제공함으로써, 중대시민재해 정보를 쉽게 관리할 수 있는 기반을 마련하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1185-1193
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• 2023

위성 영상을 활용하여 정확한 토양 수분도를 산정하는 연구는 원격탐사 응용 분야에 포함되는 중요한 기본 연구 주제 중 하나이다. 이 연구의 목적은 KOMPSAT-3/3A 영상과 KOMPSAT-5 SAR 영상을 적용하여 시험 지역에 대하여 토양수분도를 제작하고 산정된 결과를 정확도 검증 차원에서 미국 NASA에서 제공하는 Soil Moisture Active Passive (SMAP)의 토양수분 자료와 정량 비교하는 것이다. 한편 농림 식생 지대를 중심으로 토양수분도를 산정하기 위하여 환경공간정보서비스에서 제공하는 토지피복지도를 연구에 적용하였다. 시험 연구 지역은 이 연구에 적용한 수분 구름 모델(Water Cloud Model)에 기반한 토양수분 산정 알고리즘 적용에 필요한 입력 자료가 모두 가용한 제주 서부 지역을 선정하였다. 토양수분도 제작에 사용한 Synthetic Aperture Radar (SAR) 영상은 KOMPSAT-5 HV와 Sentinel-1 VV 영상이며, 식생지수는 KOMPSAT-3 영상의 지표반사도를 사용하였다. 이 연구에서 산출한 토양수분도 산정 결과와 SMAP (L-3) 자료를 차분 연산으로 비교하면 차이 값이 평균 4.13±3.60p%의 높은 일치도를 보이는 것으로 나타났고, SMAP (L-4) 자료와의 차분 연산 결과는 평균 14.24±2.10p% 수준의 일치도를 보였다. 이 연구를 통하여 향후 우리나라 위성영상과 공공 제공자료를 이용하여 정확도가 높은 정밀 토양수분도를 제작할 수 있는 가능성을 제시하였다.