V2X를 활용한 자율주행차량은 기존의 자율주행차량보다 더욱 많은 정보를 바탕으로 자율주행차량의 센서 커버리지 밖의 영역의 정보를 통하여 안전한 주행이 가능하다. V2X 기술이 자율주행차량의 핵심 구성 요소로 부각되면서 V2X 보안 문제에 대해 연구가 활발히 진행되고 있지만 자율주행차량이 V2X의 의존도가 높은 자율주행시스템에서 V2X 통신의 고장으로 인한 위험성에 대한 부분은 상대적으로 부각되고 있지 않으며 관련 연구도 미진한 편이다. 본 논문에서는 자율주행차량의 교차로 시나리오를 제시하여 V2X를 활용한 자율주행시스템의 서비스 시나리오를 정의 하였으며 이를 기반으로 기능을 도출하고 V2X의 위험 요인을 분석하여 오작동을 정의하였다. ISO26262 Part3 프로세스를 활용하여 HARA 및 고장 주입 시나리오의 시뮬레이션을 통해 V2X 모듈의 고장으로 인한 위험성과 이를 확인하는 검증 과정을 제시하였다.
1982년 4월 2일부터 6월 14일까지 지속한 포클랜드제도 분쟁 결과, 영국은 전쟁 승리를 통해 극심한 경제불황의 위기를 넘어 과거 화려한 대영제국의 영광을 되찾을 수 있었다. 반면 아르헨티나는 군사독재 정권의 몰락과 민주정권의 탄생에 지대한 영향을 받는다. 본 연구는 포클랜드분쟁에 관해 "DIME on PMESII"를 적용함으로써, 미래 독도에서 발생 가능한 해양분쟁 대응전략을 제시하고자 작성되었다. 특히 분쟁지역을 실효적으로 지배하고 있는 국가가 가진 총체적 국력의 수단으로서 외교·정보·군사·경제, 즉 DIME 능력이 어떤 영향을 미치는지 분석하였다. 동시에 반대 시야에서 해당지역을 실효적으로 지배하지 못하는 국가의 정치·군사·경제·사회·정보 및 기반시설, 즉 PMESII 체계를 적용해 분석하였다. 연구 결과, 독도 해양분쟁 관련 대응전략으로 첫째, 영국과 같이 분쟁영토에 대한 실효적 지배를 효과적으로 지속하고 강화해나가야 한다. 이를 통해, 국민에 대한 애국심 고취 및 전시정부에 대한 지지, 정당한 전쟁명분의 확보, 국제적인 지지를 얻을 수 있다. 둘째, 현대 전쟁을 분석할 때 자국의 DIME 능력을 상대국의 PMESII 체계 약점에 집중하는 'DIME on PMESII'가 효과적임을 증명할 수 있었다. 이제는 전쟁을 수행하는 데 있어 군사력만으로 상호 충돌하는 형태가 아니라 국가의 총체적인 국력인 외교·정보·경제분야 능력을 즉각적으로 투입해야 한다. 셋째, 미래 독도 해양분쟁에 대한 철저한 대비가 필요하므로, 해양에서의 제한된 국지전 가능성을 극복하기 위해 주변국에 대한 적절한 전략이 필요하다.
성 중립 징병제는 인구절벽 시대에서 군이 요구하는 인력 수준을 유지하고 양성평등의 개념을 확대할 수 있는 제도이다. 유럽 최초로 성 중립 징병제를 시행한 노르웨이의 사례를 통해 선택적 징병제 검토 필요성, 양성평등을 위한 군내 조직문화 개선 필요성 등 한국군에 주는 시사점을 도출해보았다. 여성의 사회참여 확대와 인권향상으로 전통적 남성의 영역이었던 군도 여성에게 개방되는 속도가 빨라지고 있다. 다만, 우리나라에 징병제를 여성까지 확대하기 위해서는 필요한 제반 시설, 복무기간, 급여수준, 전투력 유지 등에 대한 각종 우려를 극복해야 할 것이다. 국가가 처한 안보환경과 여성의 사회참여 정도, 국가내 소수자들의 처우 등이 모두 다르기에 우리도 성 중립 징병제를 시행하는 것이 옳다는 결론을 내리기는 어렵다. 그렇지만 미래를 대비하는 국가전략은 결론이 쉽게 나오지 않고 결론이 불편한 진실이라고 해서 멈출 수 없기에 이 논문을 시작으로 여성을 징병제에 포함하는 방안에 대한 건전한 담론이 형성되길 기대한다.
사람이나 사물 등의 위치를 알아낼 수 있는 측위기술은 사람의 유동량 측정, 보안, 인원 구조 등 다양한 환경에서 요구되고 사용될 수 있다. 측위를 위해 카메라와 같은 시각 센서기술을 사용하기도 하지만 이는 빛, 온도 등 주변 환경에 민감하며 사생활 노출 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 앞서 말한 문제들이 없는 초광대역 (UWB, ultra wideband) 레이더 기술과 머신러닝을 이용하여 벽 뒤 다른 실내공간에 있는 점유자의 수와 위치를 인식하는 연구를 수행하였다. 네 가지 상황 (강의실 내 몇 명이 있는지, 28가지의 위치를 정하고 어느 위치에 있는지, 28가지의 위치 중 한 위치에서 더 세부적인 16가지 위치 중 어느 위치에 있는지, 두 명이 동시에 있는 상황에서 어느 위치에 있는지)에 대해 극단적 랜덤 트리 등 네 가지 알고리즘 별로 모델을 생성하고 그 결과를 비교하였다. 전체적으로 네 가지 알고리즘 모두 좋은 결과를 보여주었으며 머신러닝을 이용해 위치인식 및 위치측정이 가능함을 검증하였다. 또한 oneM2M 표준 플랫폼을 활용하여 서비스 확장 가능성을 고려하였으며 이 기술을 여러 분야에서 활용한다면 더욱 많은 서비스나 제품을 창출할 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구에서는 양자 컴퓨터 관련 기술 트렌드 분석과 예측을 수행한다. 기존 양자 컴퓨터 기술 분석 관련 연구는 주로 기술 특징을 중심으로 응용 가능 분야에 집중되었다. 본 논문은 시장 중심의 기술 분석과 예측을 위하여 양자 컴퓨터 관련 국내 뉴스 기사를 기반으로 중요하게 다뤄지는 양자 컴퓨터 기술들을 분석하고 미래신호 감지와 예측을 수행한다. 뉴스 기사에서 사용된 단어들을 분석하여 빠르게 변화하는 시장의 변화와 대중의 관심사를 파악한다. 본 논문은 Cha & Chang (2022) 컨퍼런스 발표 자료를 확장했다. 연구는 2019년부터 2021년까지의 국내 뉴스 기사를 수집하여 진행된다. 먼저, 텍스트 마이닝을 통해 주요 키워드를 정리한다. 다음으로, Term Frequency - Inverse Document Frequency(TF-IDF), Key Issue Map(KIM), Key Emergence Map(KEM) 등의 분석을 통해 양자컴퓨터관련 기술을 탐색한다. 마지막으로, 랜덤포레스트, 의사결정나무, 연관분석 등을 통해 미래기술들과 수요 및 공급의 연관성을 파악한다. 연구결과 빈도분석, 키워드 확산도 및 가시성 분석에서 모두 AI의 관심도가 가장 높게 나타났다. 사이버보안의 경우 시간이 지날수록 뉴스기사에서 언급되는 비율이 다른 기술에 비해 압도적으로 높게 나타났다. 또한 양자통신, 내성암호, 증강현실 역시 관심도의 증가율이 높게 나타났다. 따라서 이를 트렌드 기술의 적용에 대한 시장의 기대가 높음을 알 수 있다. 본 연구의 결과는 양자컴퓨터 시장의 관심 분야 파악과 기술 투자 관련 대응체계 구축에 응용될 수 있다.
돗토리현 아카이브는 「공문서관리법」 제정과 시행을 계기로 종전의 아카이브 기능에 대한 전면적 재검토 과정을 통해 '기록관리 조례'를 새롭게 제정하였다. 2012년 4월부터 시행된 이 조례에 따라 돗토리현은 기록관리 대상기관(공안위원회와 경찰본부 등)의 확대, '폐기예정부책' 공표와 주민의 의견청취 절차의 도입, 아카이브의 역사공문서등에 대한 평가·선별 권한의 확대·강화 등 일련의 아카이브 제도를 개선하였다. 돗토리현 아카이브는 여기에서 더 나아가 '역사공문서등 보존조례'라는 또 하나의 조례를 2017년 4월부터 시행하였다. 이에 근거해서, 기초자치체 기록관리 지원 업무를 지방아카이브의 고유 업무 기능으로 설정하고, 박물관과 도서관 등 문화유산기관과 함께 기초자치체는 물론 해당 지역의 민간기록 보존을 위한 연계·협력 체계를 구축하였다. 열악한 기록문화 토양 위에서 '기록자치'를 지향하고 있는 한국의 지방아카이브의 사명과 비전에 대한 보다 적극적인 모색과 그 실현 과정의 공유, 그리고 이를 바탕으로 한 아카이브 내·외부와의 협력 체계 구축과 다양한 연계 활동 확대를 위한 '모범적인' 참고 사례로써, 아카이브 본연의 역할과 기능 법제화를 통해 실현한 돗토리현 아카이브의 기록관리 개혁 사례를 주목할 필요가 있다.
현재 국내에서 내진성능관리 실무에 사용되고 있는 내진성능관리-의사결정 지원기술은 개별시설물의 내진성능을 정성적인 지수 값에 근거한 내진보강 우선순위만을 결정하고 있어 내진보강이 되었음에도 불구하고 지진 시 도로가 정상적인 교통통행기능을 수행하지 못하는 상황이 발생하고 있다. 이러한 단점을 극복하고 도로망관점에서 내진성능관리를 수행할 수 있도록 의사결정에 필요한 다양한 판단자료를 제공할 수 있는 새로운 내진성능관리 의사결정지원 기술이 필요하다. 본 논문에서는 교량, 터널, 사면, 옹벽으로 구성된 포항시 도로망을 대상으로 "지진위험도평가"를 적용하여 정량적인 지진 전·후 직·간접 피해규모 산출, 내진보강 전후의 직·간접 피해규모 비교에 의한 내진보강효과 검토, 이를 통해 수행 할 수 있는 내진보강 우선순위 선정, 필요예산 계획, 방재도로선정 등의 다양한 의사결정 사항들을 제시하였다. 또한 지진 위험도평가 방법을 이용한 내진성능평가를 시각적으로 구현하여 의사결정자들이 직관적으로 의사결정을 수행할 수 있도록 지원하기위해 개발된 의사결정지원 소프트웨어를 소개하였다.
Woojin, Jeon;Donghyun, Jin;Noh-hun, Seong;Daeseong, Jung;Suyoung, Sim;Jongho, Woo;Yugyeong, Byeon;Nayeon, Kim;Kyung-Soo, Han
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.
내수란 영해기선의 육지측 수역으로 연안국의 주권이 미치는 수역이며, 다만 직선기선을 채용하여 새로이 내수로 편입된 곳에서는 연안국의 주권과 함께 외국선박에게는 무해통항권이 인정된다. 특히, 우리나라는 서남해안에 직선기선을 채용하여 무해통항이 인정되는 넓은 내수를 보유하고 있는데, 어업 안전 환경 안보 등 연안 이익을 보호하기 위해 내수를 이용하는 외국선박을 적절히 관리할 필요가 있다. 또한, 영해의 경우에도 연안국의 주권이 미치는 수역으로 연안국의 주요 이익의 보호를 위해 매우 중요한 수역이다. 최근 내수나 영해에서 무단정박 정류하는 외국선박과 충돌사고가 빈번히 발생하여 우리나라에 큰 위협이 되고 있다. 이에 이 논문은 우리나라 내수 또는 영해에서 무단으로 정박·정류한 외국선박의 충돌사고에 관한 사례를 분석하고, 외국선박의 내수 및 영해 통항에 관련된 국내외 법체계를 확인하고 고찰하여, 내수 및 영해에서 외국선박의 무단정박은 무해통항요건을 위반한 것으로, 관련 법률에 따른 처벌가능성을 제시하였고, 내수 및 영해통항 및 정박에 관한 바람직한 법제도 정비방안을 제시하였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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