연구목적: 본 연구에서는 석축단면의 설계를 지배하는 안정성 검토조건과 그에 따라 계산되는 블록 설치 폭의 변화양상을 살펴보고자 하였다. 연구방법: 이를 위해 높이 10m 인 석축을 가정하고 석축을 구성하는 블록 및 지반조건 등에 관해서는 일반적인 설계 값을 적용하여 활동 및 전도를 고려한 석축단면을 결정해보고 그 결과를 비교해 보았다. 연구결과: 설계결과에 따르면 활동에 대한 안정을 고려하여 결정된 블록의 설치 폭이 전도를 고려하여 결정된 블록의 설치 폭 보다 현저하게 작음을 알 수 있었는데 이러한 차이는 활동에 대한 안전율을 전도에 대한 안전율과 같게 적용하더라도 크게 개선되지는 않았다. 전도를 고려하여 블록 설치 폭을 결정하는 방법에는 전도되는 부분의 바닥을 수평으로 보는 방법과 하부의 파괴쐐기를 고려하는 방법이 있는데 석축의 설계를 지배하는 방법은 하부의 파괴쐐기를 고려하는 방법임을 알 수 있었다. 결론: 전도되는 부분의 하부 파괴쐐기를 고려하는 경우 가정한 파괴쐐기의 경사각이 클수록 블록 설치 폭 또한 커짐을 알 수 있었다. 특정한 경사각을 갖는 파괴쐐기를 가정한 벽체에 대하여 벽체 하부에서의 전도를 고려하는 경우 석축의 기하학적 제약조건에 의해 파괴쐐기의 경사각이 감소하게 되어 블록 설치 폭 또한 감소함을 알 수 있었다.
태양광발전 설비의 고장 중 서지에 의한 고장이 전체 고장률의 20% 차지하고 있으며 발전 중 수십에서 수백[A]의 에너지 방출과 인버터, 접속반 등의 전기적 손상은 전기안전사고로 이어지고 있다. 특히 낙뢰의 경우 전기회로에 이상 전압이 유기되어 절연을 파괴할 뿐만 아니라 이때 흐르는 전류는 화재의 원인이 되고 부품의 열화를 촉진하는 요인으로 작용한다. 이러한 작용으로 도심 밖에서 주택, 아파트, 관공서 등의 도심 내부로 확산하고 있는 태양광 발전장치의 전기 안전 문제가 대두되고 있다. 낙뢰는 필드 기반 및 전도성 전기 간섭을 유발하기에 이 효과는 케이블 길이 또는 도체 루프 증가와 관련하여 증가한다. 또한 서지는 태양광 모듈, 인버터 및 모니터링장치뿐만 아니라 건물 설비의 장치도 손상하기에 최종적으로는 태양광발전시스템의 화재로 인한 운영 중단과 이에 따른 재정손실을 유발하게 시킬 수 있다. 따라서 본 논문에서는 태양광발전시스템의 낙뢰발생으로 인한 화재 및 전기안전사고 증가로 인하여 재산피해 및 인명피해를 줄일 수 있는 목적으로 태양광발전장치의 낙뢰보호 시스템을 연구하고자 한다.
현재 가정이나 사무실 및 공장 등 전력 수요가 증가하면서 전체 전력 사용량도 증가하고 있다. 전력사용의 증가는 에너지 절약에 대한 의식 변화가 나타나면서 대기전력에 대한 관심도도 높아졌다. 가정용 및 사무용 기기는 대기상태에서도 전력을 소모하고 있다. 이에 대기전력의 저감에 대한 필요성이 매우 커지고 있으며 대기전력 1W이하를 목표로 하고 있다. 지능형 콘센트는 근거리 무선망을 이용하여 홈네트워크에 연결하고 콘센트에 연결된 램프나 가전기기의 대기전력을 차단하거나 절감시키는 것이다. 본 연구에서는 근거리 무선망(Zigbee)를 이용하여 콘센트에 연결된 조명램프나 가전기기에서 사용하는 전기의 사용량을 원격으로 모니터링 하고 대기전력을 차단할 수 있는 모니터링 시스템과 지능형 콘센트을 개발하고자 한다. 또한, 개발하는 지능형 콘센트와 모니터링 시스템은 휴대용 장치(리모콘)를 이용하여 사용자가 손쉽게 대기전력을 차단할 수 있다.지능형 콘센트는 대기전력을 저감시킬 뿐만 아니라 화재 방재 시스템에도 응용 가능할 것이다. 대기하는 전력을 차단 하는 장치는 지능형 콘센트와 대기전력 차단 스위치를 포함하므로 누전과 화재를 방지할 것이다.
송신 안테나 수가 4개인 다중 송수신 안테나 시스템에서 랜덤 위상을 갖는 오픈 루프 옥토니언 시공간 블록 부호를 적용했을 때, 불법적인 수신자가 최대 유사도 추정으로 물리계층을 해킹하는 경우의 성능을 분석한다. 합법적 수신자만 알 수 있는 무작위 위상을 불법적 수신자인 해커가 전혀 모르거나 일부를 알아냈을 때 신호 대 잡음비에 따른 비트 에러율을 분석한다. 또한 기존 논문의 옥토니언 부호가 직교성이 충분하지 않음을 보이고 완전한 직교성을 갖는 옥토니언 부호를 적용한다. 컴퓨터 시뮬레이션에서 랜덤위상은 2-PSK 성운으로 하고 있다는 것을 해커가 알고 있고 4개 송신 안테나의 랜덤 위상을 모두 해커가 추정할 경우에는 신호 대 잡음비가 100dB까지 해킹이 불가능하다. 그러나 랜덤 위상의 일부를 알게 되면 신호 대 잡음비가 20dB 이상에서 비트에러율이 10-3 정도로 유지되므로 해킹이 가능해진다.
최근 관찰자의 직접적인 시야 밖의 숨겨진 공간의 물체를 탐지하는 비가시 영역 객체 탐지 연구가 주목받고 있다. 대부분의 연구들은 빛의 직진성을 활용한 광학장비를 사용하지만, 회절성과 직진성을 모두 갖춘 소리 또한 비가시 영역연구에 적합하다. 본 논문에서는 가청 주파수 범위의 음향 신호를 활용하여 비가시 영역의 객체를 탐지하는 새로운 방법을 제안한다. 음향 신호만을 입력하여 비가시 영역에서 정보를 추출하고 숨겨진 물체의 종류와 범위를 예측하는 딥러닝 모델을 설계한다. 또한 딥러닝 모델의 훈련 및 평가를 위해 총 11개 물체에 대한 신호의 송 수신 위치를 변경하여 데이터를 수집한다. 이를 통해, 입력 데이터 변화에 따른 물체의 분류 정확도 및 탐지 성능을 비교한다. 우리는 딥러닝 모델이 음향신호를 활용히여 비가시 영역 객체 탐지하는데 우수한 성능을 보임을 증명한다. 신호 수집 위치와 반사벽 사이 거리가 멀어질수록 성능이 저하되고, 여러 위치에서 수집된 신호의 결합을 통해 성능이 향상되는 것을 관찰한다. 마지막으로, 음향 신호를 활용하여 비가시 영역 객체 탐지를 위한 최적의 조건을 제시한다.
본 연구는 현 보안 관제 시스템이 직면한 실시간 트래픽 탐지 문제를 해결하기 위해 사이버 위협 프레임워크인 마이터 어택과 머신러닝을 이용하여 유해 네트워크 트래픽을 분류하는 방안을 제안하였다. 마이터 어택 프레임워크에 네트워크 트래픽 데이터셋인 UNSW-NB15를 적용하여 라벨을 변환 후 희소 클래스 처리를 통해 최종 데이터셋을 생성하였다. 생성된 최종 데이터셋을 사용하여 부스팅 기반의 앙상블 모델을 학습시킨 후 이러한 앙상블 모델들이 다양한 성능 측정 지표로 어떻게 네트워크 트래픽을 분류하는지 평가하였다. 그 결과 F-1 스코어를 기준으로 평가하였을 때 희소 클래스 미처리한 XGBoost가 멀티 클래스 트래픽 환경에서 가장 우수함을 보였다. 학습하기 어려운 소수의 공격클래스까지 포함하여 마이터 어택라벨 변환 및 오버샘플링처리를 통한 머신러닝은 기존 연구 대비 차별점을 가지고 있으나, 기존 데이터셋과 마이터 어택 라벨 간의 변환 시 완벽하게 일치할 수 없는 점과 지나친 희소 클래스 존재로 인한 한계가 있음을 인지하였다. 그럼에도 불구하고 B-SMOTE를 적용한 Catboost는 0.9526의 분류 정확도를 달성하였고 이는 정상/비정상 네트워크 트래픽을 자동으로 탐지할 수 있을 것으로 보인다.
2022년 국내 체외순환사(관류사)는 224명으로 간호사나 임상병리사를 모집해 병원 자체교육이나 위탁교육을 실시하고 있다. 일본의 체외순환사는 2021년에 2,100명이며, 주로 임상공학 기사들이 지원한다. 미국의 체외순환사는 2021년 4,212명으로 석사과정, 학사후 자격증 프로그램, 학사과정 등에서 교육을 받았으며 대부분 보건의료과학 또는 생명과학 전공 졸업생이다. 체외순환사는 인공심폐장치를 운용시키는 기술뿐만 아니라 심장해부학, 생리학, 약리학, 혈류역학, 검사분석, 정도보증 등에 대한 지식이 있어야 하기에 임상병리사와 한 직군이다. 메르 스와 코비드-19라는 두 가지 영향력 있는 위기를 통해 체외순환사의 중요성이 더욱 부각되고 있었다. 현재 심장수술의 체외순환은 물론 최근 급격히 확대되고 있는 체외막산소화장치 영역에서 체외순환사가 큰 역할을 하고 있다. 본 연구를 통해 심장수술 및 감염병 치료를 하는 병원은 자격을 갖춘 체외순환사를 일정한 수 만큼 확보하도록 제도화하고, 대한임상생리검사학회 산하에 체외순환기술회(관류기술회)를 설립하여 학술교류가 실시되기를 기대해 본다.
고령화 사회로 인한 만성질환자의 증가로 그들의 질병 예방과 관리가 시급하다. 이러한 문제를 해결하기 위한 생체인증 방법과 원격의료시스템들이 소개되고 있으나 의료정보와 개인인증의 보안성 문제를 해결하는데에는 어려움이 있다. 스마트 헬스케어는 대상자의 개인 의료정보를 포함하고 있으므로 무엇보다 개인정보의 보안이 중요한 분야이다. 따라서 본 논문에서는 프라이빗 블록체인 환경에서 손목 밴드 형태의 스마트 웨어러블 디바이스 ECG와 얼굴 개인인증을 활용한 원격의료시스템을 제안하고자 한다. 이 시스템에서는 다양한 의료인과 전 지역 만성질환자를 대상으로 하였으며, 데이터의 무결성과 투명성을 높일 수 있는 프라이빗 블록체인을, 위변조가 어렵고 개인식별성이 높은 ECG와 얼굴인증을 활용하여 보안성과 신뢰성이 높일 수 있는 시스템을 구성하였다. 이를 통해 재가 만성질환자의 질병 예방과 건강관리에 힘써 만성질환 관리의 효율성을 높이는데 기여하고자 한다.
정보통신기술의 발전으로 인해 누구나 쉽게 정보를 생산, 유포할 수 있게 되면서, 이를 악용하여 의도적으로 유포하는 거짓 정보인 가짜뉴스가 새로운 문제로 대두되기 시작하였다. 초기에 텍스트 방식으로 주로 전파되던 가짜뉴스는 점차 진화하여 이제는 멀티미디어 형식으로 퍼지고 있다. 유튜브는 2005년에 설립된 이후 세계 최고의 동영상 플랫폼으로 성장하면서 전 세계 사람들이 대부분 이용하고 있다. 하지만 유튜브는 가짜뉴스가 퍼지는 주요 창구가 되며 사회적인 문제를 일으키고 있다. 유튜브의 가짜뉴스를 탐지하기 위하여 다양한 학자들이 연구를 진행해 왔다. 가짜뉴스 탐지 연구에는 콘텐츠 기반의 접근과 배경정보 기반의 접근이 존재하는데 기존 가짜뉴스 연구와 유튜브의 가짜뉴스 탐지 연구를 살펴보면 콘텐츠 기반의 접근이 다수를 차지하고 있다. 본 연구에서는 콘텐츠 기반의 가짜뉴스 탐지가 아닌 배경정보 기반의 가짜뉴스 탐지기법을 제안하는데, 그 중에서도 유튜브에서 제공하는 관련 동영상 정보를 활용하여 가짜뉴스를 탐지하는 방법을 제안하고자 한다. 구체적으로 관련 동영상에서 얻은 정보와 원본 동영상에서 얻은 정보를 임베딩 기술인 Doc2vec을 이용하여 벡터화 한 후, 딥러닝 네트워크인 합성곱 신경망(CNN)을 통하여 가짜뉴스를 판별하고자 하였다. 실증분석 결과 제안 기법은 기존의 콘텐츠 기반으로 유튜브 가짜뉴스를 탐지하는 접근에 비해 보다 우수한 예측 성능을 보임을 확인하였다. 이러한 본 연구의 제안 기법은 파급력이 높은 유튜브 상에서 유포되는 가짜뉴스의 전파를 사전에 예방함으로써, 우리사회를 보다 안전하고 신뢰할 수 있도록 만드는데 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
현재 진행되는 고령화 및 인구절벽으로 대표되는 인구구조적 문제는 한국군 경계임무에 심각한 도전이 되고 있다. 본 연구의 목적은 AI모델을 적용해 군 경계체계를 지능화하는 것이다. 본 연구를 통해 제4차 산업혁명과 그 핵심이 되는 인공지능 알고리즘의 의의가 경계근무 상황실 내에서의 단순작업을 기계화하여 작업효율을 극대화하는 것임을 실증한다. 하나의 완성된 시스템으로서 군경계체계를 개발하기 위해, 지능화·자동화된 군(軍) 경계체계라는 목표로부터 필요한 인공지능 기술인 다중 객체 추적(multi-object tracking, MOT) 기술을 선택한다. 또한 체계 사용자의 접근성 및 체계 이용의 효율성을 담보하기 위해서는 데이터 시각화(data visualization)와 사용자 인터페이스(user interface)를 꼽았다. 이 추가 요소를 결합하여 하나의 유기적인 소프트웨어 애플리케이션을 구성한다. CCTV 영상 데이터 수집한 장소는 00부대 제1정문 및 제2정문에 설치된 CCTV 카메라이며, 지통실의 협조 아래 영상 수집을 진행하였다. 실험결과를 통해 경계체계를 지능화·자동화시켜 더 많은 정보를 경계체계 운용인원에게 전달할 수 있음을 보였다. 그러 나 여전히 개발된 소프트웨어 경계체계 역시 한계점이 존재한다. 이를 설명하여 군 경계체계 개발의 향후 방향성을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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