본 연구는 제4차 산업혁명 기술이 선박에도 적용됨에 따라 자율운항 선박이 출현하는 해운산업 환경 변화에 대응한 선원의 직무와 역량 변화를 문헌 연구 및 전문가 대상의 인식도 조사와 AHP 설문조사를 통해 분석하였다. 인식도 조사와 AHP 분석결과 도출된 중요 요인들을 종합하면 비상대응, 주의 및 위험항해, 일반항해, 화물취급, 감항성 유지, 비상상황대처, 선박정비·관리 등의 직무는 기존 해기사 교육체계로 교육이 가능하지만, 원격제어, 모니터링 진단, 기기운용능력, 빅데이터 분석 등의 직무는 해기사의 역할보다는 무인화 및 육상 제어를 위한 직무가 강조된 것으로 이를 위한 새로운 해기교육시스템 도입이 필요한 것으로 분석되었다. 자율운항선박의 해기사 직무변화 요인의 중요도를 평가함으로써 해기인력 양성에 대한 관련 선원양성 및 교육기관들의 대응전략과 자원배분의 우선순위 결정 등에 대한 정보를 제공하고 있으며, 해기사 직무 요인과 역량 요인에 대한 인식도와 해기사 직무 요인의 중요도를 비교 평가하여 자율운항선박 도입에 따른 해기사 직무변화 및 해기인력 양성 방안을 제시하였다. 본 연구는 자율운항선박의 해기사 직무 및 역량 요인을 실무적 관점에서 체계적으로 도출하였으며, 관련 전문가별 인식도를 분석함으로써 자율운항선박 도입에 대한 전문가 차원의 대응 실상을 진단해 보았다는 데 연구의 의의가 있다.
1950년대에 종합적 유해생물관리(IPM)의 개념이 발달하기 시작하여 1960년대에는 경제학적 개념이 해충방제에 포함되기 시작하였다. 1970년대부터 미국과 유럽을 중심으로 종합방제와 관련된 연구가 진행되었다. 우리나라 병해충 종합방제에 관한 연구는 1970년대 감귤해충에 대한 종합방제연구와 통일계 품종의 보급에 따른 수도해충종합방제연구에서 시작되었다. 우리나라 사과 병해충종합관리 연구는 1980년대 화학농약을 이용한 방제 및 약제 저항성 연구, 해충 및 천적생태에 대한 연구, 성페로몬에 대한 연구를 시작으로 진행되었다. 1990년대부터는 농가보급을 위한 IPM 연구사업과 현장실증사업이 병행되었다. 2000년대에는 교미교란제를 중심으로 한 해충예찰과 발생모형 개발, 해충에 대한 DB프로그램 및 정보공유를 위한 네트워크가 구축되었다. 2010년대는 무인예찰 및 자동화기술 개발을 통해 IPM 기술이 확장되고 있다.
무인항공기에 부착된 위성 항법 시스템/관성 측정 센서(global positioning system/inertial measurement unit, GPS/IMU)와 관측 센서 사이에는 물리적인 위치와 자세 오차가 존재한다. 해당 물리 오프셋으로 인해, 관측 데이터는 비행 방향에 따라 서로 위치가 어긋나는 이격 오차가 발생한다. 특히나, 다중 센서를 활용하여 데이터를 취득하는 다중 센서 무인항공기의 경우, 관측 센서가 변경될 때마다 고액의 비용을 지불하고 외산 소프트웨어 의존하여 물리 오프셋을 조정하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 다중 센서에 적용 가능한 초기 센서 모델식을 수립하고 물리 오프셋 추정 방법을 제안한다. 제안된 방안은 크게 3가지 단계로 구성된다. 먼저, 직접지리 참조를 위한 회전 행렬 정의 및 초기 센서 모델식을 수립한다. 다음으로, 지상기준점과 관측 센서에서 취득된 데이터 간의 대응점을 추출하여 물리 오프셋 추정을 위한 관측방정식을 수립한다. 마지막으로, 관측 자료를 기반으로 물리 오프셋을 추정하고, 추정된 파라미터를 초기 센서 모델식에 적용한다. 전주, 인천, 알래스카, 노르웨이 지역에서 취득된 데이터셋에 적용한 결과, 4개 지역 모두 물리 오프셋 적용 전에 발생되던 영상 접합부의 이격 오차가 물리 오프셋을 적용 후 제거되는 것을 확인했다. 인천 지역의 지상기준점 대비 절대 위치 정확도를 분석한 결과, 초분광 영상의 경우, X, Y 방향으로 약 0.12 m 위치 편차를 보였으며, 라이다 포인트 클라우드의 경우 약 0.03 m의 위치 편차를 보여줬다. 더 나아가 영상 내 특징점에 대하여 초분광, 라이다 데이터의 상대 위치 정확도를 분석한 결과, 센서 데이터 간의 위치 편차가 약 0.07 m인 것을 확인했다. 따라서, 제안된 물리 오프셋 추정 및 적용을 통해 별도 기준점 없이 정밀한 데이터 매핑이 가능한 직접 지리 참조가 가능하다는 것을 확인했으며, 다중 센서를 부착한 무인항공기에서 취득된 센서 데이터 간의 융합 가능성에 대해 확인하였다. 본 연구를 통해 독자적인 물리 파라미터 추정 기술 보유를 통한 경제적 비용 절감 효과 및 관측 조건에 따른 유연한 다중 센서 플랫폼 시스템 운용을 기대한다.
무인항공기시스템 기술은 그동안 주로 군사용 목적으로 개발되어 왔으나, 근래에는 무인기의 활용이 공공부문으로 확산되면서 민간분야에서도 여러 형태의 무인기를 다양한 용도로 활용하고 있다. 예를 들어 농약 살포를 위한 회전익 무인기가 대표적으로 사용되고 있으며, 방송에서도 무인 멀티콥터를 이용한 촬영 영상을 활용하고 있다. 이와 같이 민간의 다양한 분야에서 무인기 활용이 늘어나고 있으나 무인기 관련 안전규정은 제대로 마련되어 있지 않은 실정이다. 본 논문에서는 전 세계의 무인항공기시스템 기술 발전과 관련하여 국내외 민간 무인항공기시스템 관련 현행 규정을 조사하고, 이와 관련한 인증체계 개정 및 개발을 위한 연구동향을 조사 분석 하였다. 그 결과 최근 몇 년간 여러 국가에서 무인항공기시스템 관련 규정을 개발하기 위한 연구를 수행하고 있으며, 대표적으로 국제민간항공기구(ICAO)에서 연구조직(UASSG)을 결성하여 무인항공기시스템에 대한 매뉴얼 발행과 국제표준 및 권고를 개발해 오고 있다. 또한 세계 각국의 감항 당국 및 관계 기관, 업체 등에서는 이를 기반으로 각국의 실정에 맞는 규정을 개발 및 개정하고자 준비하고 있다.
토목공사에서 토량 측정은 합리적인 공사비 산정에 중요한 요소 중 하나이다. 이전까지 토목공사 현장의 정보를 얻기 위해서 GPS 또는 토탈스테이션을 이용하는 방법을 사용해 왔지만 이러한 방식은 접근이 어려운 지역에는 측정에 무리가 있다. 이에 본 연구에서는 무인항공기를 이용하여 토량을 측정하고자 한다. 경상북도 상주시에 위치한 농촌용수개발사업 저수지 공사현장을 연구대상지로 선정하였으며, GPS를 이용한 측량을 기준으로 하여 토탈스테이션 그리고 UAV를 이용한 측량의 정확도와 측정시간을 비교하는 연구를 진행하였다. GPS를 이용하여 취득한 토량은 $147,286.79m^3$으로 나타났고, 토탈스테이션은 $141,594.07m^3$으로 GPS를 이용하여 구한 토량을 기준으로 96.13% 정확도를 보였다. 그리고 UAV는 GCP를 측정하지 않고 진행하였을 때 $143,997.05m^3$, GCP가 4개일때 $147,251.71m^3$ 그리고 GCP가 7개일 때 $146,963.81m^3$로 나타났고, 각각 GPS로 측량한 토량과 비교하여 97.77%, 99.98%, 99.78%의 정확도를 보였다. 이를 통하여 UAV를 이용한 토량 산정을 실제 현장에서 사용할 수 있음을 확인할 수 있었다.
현재 4차 산업 혁명은 다른 혁명처럼 인류에게 커다란 변화와 새로운 삶을 가져다주고 있으며, 특히 빅데이터, 인공지능, ICT 등 다양한 기술들을 합쳐 응용할 수 있는 드론에 대한 수요와 활용도가 증가하고 있다. 최근에는 러시아-우크라이나 전쟁, 북한의 대남 정찰 등 위험한 군사 작전 및 임무를 수행하는 데 많이 사용되고 있으며 드론에 대한 수요와 활용도가 높아짐에 따라 드론의 안전성과 보안에 대한 우려가 커지고 있다. 현재 드론에 관련된 무선 통신 이상 탐지, 센서 데이터 이상 탐지 등 다양한 연구가 진행되고 있지만, 무선 주파수 특성 데이터를 사용하여 위협을 실시간으로 탐지하는 연구는 미비하다. 따라서, 본 논문에서는 실제 환경과 유사한 HITL(Hardware In The Loop) 시뮬레이션 환경에서 드론이 미션을 수행하는 동안 지상 제어 시스템과 통신하면서 발생하는 무선 주파수 신호 특성 데이터를 수집하여 특성 데이터가 정상 신호 데이터인지 비정상 신호 데이터인지 판단하는 연구를 진행하였다. 또한, 드론이 미션을 수행하는 중 실시간으로 위협 신호를 탐지할 수 있는 비지도 학습 기반의 위협 탐지 시스템 및 최적의 임계값을 제안한다.
고해상도 위성영상의 기하보정을 위해 촬영 당시의 위성 센서와 지표면과의 기하학적 관계를 복원하는 센서모델링 과정이 필요하다. 이를 위해 일반적으로 고해상도 위성은 RPC (Rational Polynomial Coefficient) 정보를 제공하고 있지만, 제공 RPC는 위성 센서의 위치와 자세 등에 의해 발생하는 기하왜곡을 포함하고 있다. 이러한 RPC 오차를 보정하기 위해 일반적으로 지상기준점(Ground Control Points)을 활용한다. 지상기준점을 수집하는 대표적인 방법으로 현장 측량을 통해 지상좌표를 취득하지만, 이는 위성영상의 품질이나 촬영 시기에 따른 토지피복의 변화, 기복변위 등으로 위성영상 내에서 지상기준점을 판독하기에 어려운 문제가 있다. 이에 최근에는 다양한 센서로부터 취득된 영상지도를 참조자료로 이용하여, 영상정합 기법을 통해 지상기준점 수집을 자동화할 수 있다. 본 연구에서는 무인항공기 영상을 활용하여 추출된 정합점을 통해 KOMPSAT-3A 위성영상의 RPC를 보정하고자 한다. 무인항공기 영상과 KOMPSAT-3A 위성영상의 정합점 추출을 위한 전처리 방법을 제안하고, 대표적인 특징기반 정합기법(Feature-based matching method)과 영역기반 정합기법(Area-based matching method)인 SURF (Speeded-Up Robust Features)와 위상상관(Phase Correlation) 기법을 각각 적용하여 추출된 정합점의 특성을 비교하였다. 각 기법을 통해 추출된 정합점을 활용하여 RPC 보정계수를 산출한 후, GNSS (Global Navigation Satellite System) 측량을 통해 직접 취득한 검사점에 적용하여 KOMPSAT-3A의 기하품질을 향상하였다. 제안기법의 성능 및 활용성 검증을 위해 GCP를 이용하여 보정한 결과와 비교하여 분석하였다. GCP 기반 보정 방법은 제공 RPC보다 Sample은 2.14 pixel, Line은 5.43 pixel 만큼 개선된 보정 정확도를 보였다. 그리고 SURF와 위상상관 기법을 활용한 제안기법은 제공 RPC보다 각각 Sample은 0.83 pixel, 1.49 pixel만큼 보정되었으며, Line은 4.81 pixel, 5.19 pixel만큼 개선되었다. 이를 통해 GCP 기반 위성영상 RPC 보정 방법의 대안으로 무인항공기 영상이 활용될 수 있음을 확인하였다.
산림지역의 경우 도심지에 비해 무인항공사진측량 작업과정 중 하나인 지상기준점(ground control point, GCP) 측량이 제한적이며, 높은 산림 때문에 비가시권 비행으로 인해 안전문제가 발생한다. 이를 보완하기 위해 드론의 위치를 실시간으로 보정하는 RTK(real time kinematic) 드론과 지형정보를 기반으로 비행하는 3차원 비행 방식이 개발되고 있다. 본 연구는 산림지역에서 재난피해조사를 위한 드론의 활용방안을 제시하기 위해 1) GCP 측량을 통한 드론 맵핑(normal drone mapping), 2) 지형정보를 기반으로 비행하는 드론 맵핑(3D flight drone mapping), 3) RTK 드론을 이용한 드론 맵핑(RTK drone mapping) 3가지 방법을 통해 위치정확도를 평가하였으며, 그 결과 평면 위치오차는 2 cm, 높이오차는 13 cm 이내로 나타났다. 위치정확도 평가 후, 산사태 발생 면적을 계산하여 체적 값을 비교했을 때 세 가지 방법 모두 유사한 결과를 보였다. 본 연구에서는 3D flight drone mapping, RTK drone mapping을 통해 산림지역에서 드론 맵핑이 가지는 한계를 극복하고 재난피해조사의 활용 가능성을 확인하였다. 향후 다양하게 발생하는 재난상황을 감안하였을 때 재난지역의 여건에 따라 3가지 방법을 적절히 활용하면 보다 효과적인 피해조사를 수행할 수 있을 것으로 기대된다.
오늘날 자동차 시장에는 다양한 IT기술이 포함된 모델들이 출시되고 있다. 대표적으로 테슬라 사의 테슬라 모델S, 구글의 무인자동차 등이 속속 등장 하고 있다. 이렇게 IT 기술이 포함된 자동차는 운전자에게 다양한 편의성을 제공하고 제공되는 편의만큼 운전자들은 다양한 혜택을 누리고 있다. 하지만 이와 반대로 전자부품의 결함이나 오류로 인해 운전자들의 안전을 위협하는 사고의 발생이 일어나고 있는 것 또한 사실이다. 이러한 사고들 가운데 자동차 급발진 사고가 존재한다. 아직까지 자동차 급발진 사고의 원인은 뚜렷하지 않으나 자기장에 의한 ECU장치가 오류를 일으켜 자동차 급발진 사고가 발생한다는 주장이 가장 신뢰 받고 있다. 하지만 한국의 경우 자동차 급발진 사고가 일어날시 자동차 제조사 측에서는 단순히 운전자의 페달 조작 미스로 인해 사고가 일어났다고 주장하는 경우가 많으며, 운전자 측에서는 그에 대해 반박할 근거가 부족해 대부분의 운전자들이 책임을 지고 있다. 따라서 본 논문에서는 자동차 급발진 사고가 운전자의 페달 조작 실수인지 자동차의 장치 결함인지를 판별할 수 있도록 운전자의 페달 조작 영상을 획득하고 엑셀, 브레이크 등 제어부에 센서를 부착하여 정밀한 데이터를 획득, 저장하고 모니터링 할 수 있는 시스템을 구현 하였다.
최근 전세계적으로 4차산업이 발전함에 따라 스마트·친환경 선박의 기술 개발이 가속화 되고 있다. 완전 무인화 또는 최소인원이 승선하는 자율운항선박과 친환경 연료(메탄, 암모니아, 전기 등) 이용 선박이 등장하게 되면서 선박에 승선을 하고 있는 기존 해기사의 역할이 크게 변화될 것으로 예상되고 있다. 향후 해기사의 경쟁력을 향상시키기 위해서는 미래 해기사 직업군을 예측하고 그에 맞는 교육 커리큘럼 개선과 교육환경 조성이 필요할 것으로 생각된다. 본 연구에서는 선행연구 검토와 해양계 대학교 재학생, 현직 해기사, 전문가의 브레인스토밍을 통해 미래에 해기사가 가질 수 있는 8개의 직업군을 도출한 후 리커트 척도를 이용하여 설문을 실시하였고, 그 결과를 바탕으로 미래 해기사 관련 유력 직업군을 도출하였다. 분류한 8개 직업군 중 가장 유력한 직업군은 자율운항선박 육상제어사, 화물(적양하) 원격 관리자로 나타났다. 또한, 이러한 직업군들과 4차산업에 우선적으로 교육해야 할 필수 교육 요소를 도출하여 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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