• 한국항해항만학회지
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• 제37권4호
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• pp.375-381
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• 2013

eLoran 시스템의 구축을 위해서는 기존 LORAN-C 설비의 보완과 데이터채널, dLoran 기준국, ASF 데이터베이스 등의 추가가 필요하다. 특히 항만접근 시 eLoran을 이용한 정밀 위치측정을 위해서는 항만 해역에 대한 ASF 맵이 반드시 이용자에게 제공되어야 한다. 본 연구에서는 eLoran 시스템의 주요 오차 요인인 항만에서의 ASF를 효율적으로 생성 및 보완하기 위하여, ASF 예측모델과 실측치를 이용한 ASF 맵 생성기법에 대해 연구하였다. 포항 LORAN-C 주국(9930M)에서 송신신호와 LORAN-C 수신기의 수신신호를 각각 세슘원자시계를 기준으로 측정하는 전파지연 측정법을 적용하여 ASF 실측치를 얻었고, ASF 예측맵은 불규칙한 지형을 적용한 몬테스 모델로 구현하였다. 본 논문에서는 영일만 해상 12 개 측정점에서의 ASF 실측값과 ASF 모델링을 통해 획득한 예측값의 옵셋을 보정하여 영일만의 ASF 맵을 생성하였다.

• 대한교통학회지
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• 제27권5호
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• pp.85-95
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• 2009

지속적인 도로건설에도 불구하고 이용차량의 급증으로 인해 고속도로의 혼잡은 계속 커져 가고 있다. 이를 해결하기 위한 물리적 용량 확대 즉, 도로의 신설, 확장에는 막대한 비용뿐만 아니라 용지확보의 어려움 등으로 장기의 건설기간이 소요되어 혼잡 해소 시까지 상당기간 동안 혼잡의 지속이 불가피하다. 따라서 도로 관리주체는 소통상태가 악화되기 이전에 소통상태에 대한 지속적인 모니터링을 통해 혼잡원인 분석 및 해결대안을 제시하여 적극적으로 혼잡에 대처하는 것이 요구된다. 소통상태의 모니터링을 위해서는 소통상태를 계량적으로 표현할 수 있는 지표가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 등급(또는 설계속도)이 다른 도로에 대해 동일한 척도로 평가가 가능하고 소통원활, 혼잡 등의 상태를 구분할 수 있는 혼잡지표(종합소통지수, TCI)를 개발하였다. 또한 개발된 종합소통지수(TCI)는 고속도로 교통관리시스템(FTMS)과 같이 기 설치된 시스템으로부터 획득 가능한 교통데이터를 이용하여 혼잡도를 산출할 수 있기 때문에 기존의 FTMS를 기능적으로 보완할 수 있고 도로 관리주체가 혼잡관리에 쉽게 적용할 수 있는 장점을 지닌다. 한편, TCI의 적용성을 평가하기 위해 경부 및 서해안 고속도로에 적용하여 평균통행속도, TTI 및 TCI 결과 값을 비교하였는데, 활용도, 소통상태 표현 능력 등의 측면에서 TCI의 적용성이 우수한 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권7호
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• pp.476-486
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• 2002

컴포넌트 기반 개발(CBD : Component Based Development)은 비즈니스 시스템의 요구를 해결할 수 있는 최상의 전략적 방법으로 빠르게 확산되고 있다. 이는 CBD가 소프트웨어 컴포넌트의 조립을 통해 어플리케이션 개발이 가능한 새로운 패러다임으로서, 비즈니스 프로세스의 빠른 변화에 능동적으로 대처하며, 증가되는 생산성 향상의 요구를 충족시킬 수 있기 때문이다. 특히, 컴포넌트 저장소는 컴포넌트의 개발과 유통 그리고 재사용을 위해 가장 중요한 부분으로 컴포넌트 그 자체뿐 아니라 컴포넌트 개발의 각 단계로부터 생산된 결과물들을 저장하고 관리할 수 있다. 본 논문에서는 CBD 프로세스의 효과적인 지원을 위해 컴포넌트 저장소 구축을 중심으로 실제적인 적용 기술을 제시하고 이를 바탕으로 컴포넌트 저장소 관리 시스템(CRMS : Component Repository Management System)의 프로토터이핑을 개발한다. CRMS는 컴포넌트 아키텍쳐에 기반하여 다양한 컴포넌트의 형상을 관리하며, 어플리케이션 개발자들은 자신의 프로젝트에 이용하기 위한 컴포넌트를 검색하고 관련 이해 정보를 획득할 수 있다 본 논문을 통해 CBD 환경을 실제화 하는 공용 컴포넌트 저장소 구축으로의 실제적 접근을 제시함으로써 컴포넌트 개발을 지원하는 CBD 프로세스 및 컴포넌트의 저장소에 대한 선행 연구로 이용하고자 한다.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제15권5호
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• pp.98-105
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• 2021

본 연구에서는 우주발사체용 복합재 산화제탱크의 구조 강건성을 검증하기 위해 수행된 정하중시험 결과를 제시하였다. 먼저, 복합재 산화제탱크 정하중시험에 사용된 시험장비를 소개하고, 복합재 산화제탱크가 만족해야 하는 시험 요구도를 설명하였다. 그리고, 정하중 시험치구, 유압, 제어장비, 데이터획득장비로 구성되는 시험셋업 구성도를 제시하였고, 전단, 등가압축, 굽힘, 조합시험으로 구성된 복합재 산화제탱크 정하중 시험의 하중 프로파일을 제시하였다. 하중 제어의 결과로 시험하중 증가에 따른 각 하중부과기에서 입력하중과 출력하중 사이의 오차와 각 로드셀 A와 b 채널사이의 오차를 제시하여 본 시험의 신뢰성을 확인하였다. 정하중 시험 결과로, 각 시험에서 하중부과기의 하중은 허용 오차 범위 내에서 적절히 잘 제어되었으며, 시험시편도 요구 하중 내에서 파손이나 심각한 구조적 결함을 유발하는 좌굴은 발생하지 않는 것으로 확인되었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.103-108
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• 2022

광각 카메라 시스템으로 획득한 전천 영상을 이용한 구름 관측은 21세기 초반부터 다양한 연구가 진행되었으나 목측을 완벽하게 대체할 자동 관측 시스템은 얻지 못하였다고 판단된다. 본 연구는 목측의 자동화를 목표로 제안한 알고리즘의 최종 단계인 구름 관측의 정량화를 검증하기 위하여 전천 영상과 보정 영상의 구름 분포를 비교 분석하였다. 그 이유는 구름은 종류에 따라 일정한 높이에 형성되고, 전천 영상은 망막의 영상처럼 렌즈의 중심부는 확대되고 가장자리는 축소되지만, 인간의 학습 능력과 공간 인지 능력 등이 구름 관측에 미치는 영향은 알려진 바가 없기 때문이다. 본 연구 결과는 전천 영상과 보정 영상의 구름 관측 오차가 평균은 1.23%였다. 따라서 10분위 또는 10단계로 관측되는 목측과 비교하면 보정에 의한 오차는 관측량의 1.23%로 목측의 허용 오차보다 매우 적을뿐만 아니라 인간의 실수를 포함하지 않으므로 정확히 정량화된 데이터의 수집이 가능함을 확인하였다. 또한 보정에 의한 운량의 변화가 미미하므로, 불필요한 보정 단계를 생략하고 보정 이전의 전천 영상에서 운량을 관측하여도 정확한 관측치를 얻을 수 있음을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.49-54
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• 2023

GPS(Global Positioning System)는 군사 목적으로 개발되었고, 민간인 신호(GPS L1주파수 C/A 신호)를 개방하면서 많은 발전이 이루어졌다. 현재의 위성은 하루 약 2회 주기로 지구를 공전하며 위치를 측정하는데 위성 신호 3개(초기에는 시각 오차까지 계산하기 위하여 4개)이상을 수신하는데 전파 출발 시간에서부터 수신된 위성 신호의 전파 도달 시간(TOA)까지의 데이터를 삼변측량 방식을 통해 지상 수신기 3차원 위치를 결정한다. 그러나 GPS를 활용한 내비게이션의 경우 보통 5~10m의 위치 오차가 발생하며 아파트와 실내, 터널, 공장지대 및 산악 지대 등, 많은 지역이 GPS의 사각지대 또는 오차 범위 밖의 무력화 지역으로 존재하고 있다. 따라서 GPS 위성 신호의 수신이 불가능한 지역에서 현재의 위치 정보를 획득하기 위해서는 다른 방안이 제시되어야 한다. 본 연구에서는 가속도와 자이로 센서가 결합된 IMU(Inertial Measurement Unit)와 지자기 센서를 이용하여 GPS 신호 수신이 불가능한 지형에서도 위치인식이 가능하도록 시스템을 설계 하였다. 9-DOF IMU와 지자기 센서를 이용한 순간 속도 값을 계산하여 현재의 위치를 추적할 수 있는 방안을 연구 하였으며 제작과 실험을 통해 그 타당성을 검증하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.190-196
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• 2023

최근 들어, 라이다 기술의 발전에 따라 정확한 거리 측정이 가능해지면서 라이다 기반의 3차원 객체 탐지 네트워크에 대한 관심이 증가하고 있다. 기존의 네트워크는 복셀화 및 다운샘플링 과정에서 공간적인 정보 손실이 발생해 부정확한 위치 추정 결과를 발생시킨다. 본 연구에서는 고수준 특징과 높은 위치 정확도를 동시에 획득하기 위해 어텐션 기반 융합 방식과 카메라-라이다 융합 시스템을 제안한다. 먼저, 그리드 기반의 3차원 객체 탐지 네트워크인 Voxel-RCNN 구조에 어텐션 방식을 도입함으로써, 다중 스케일의 희소 3차원 합성곱 특징을 효과적으로 융합하여 3차원 객체 탐지의 성능을 높인다. 다음으로, 거짓 양성을 제거하기 위해 3차원 객체 탐지 네트워크의 탐지 결과와 이미지상의 2차원 객체 탐지 결과를 결합하는 카메라-라이다 융합 시스템을 제안한다. 제안 알고리즘의 성능평가를 위해 자율주행 분야의 KITTI 데이터 세트를 이용하여 기존 알고리즘과의 비교 실험을 수행한다. 결과적으로, 차량 클래스에 대해 BEV 상의 2차원 객체 탐지와 3차원 객체 탐지 부분에서 성능 향상을 보였으며 특히 Voxel-RCNN보다 차량 Moderate 클래스에 대하여 정확도가 약 0.47% 향상되었다.

• 한국항행학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.510-516
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• 2021

최근 무인항공기의 활용 범위와 수요가 지속적으로 증가하고 있으며, 저고도 무인항공기의 경우 유인항공기와 별개의 관리 체계 개발을 통해 별도의 운영 시스템 구축에 관한 연구가 진행되고 있다. 저고도 무인항공기의 경우도 공역을 비행하는 비행체 이므로 비행체의 운영에 필요한 기술 기준 및 인증 제도의 수립이 필수적이며, 이에 대한 연구도 함께 진행되고 있다. 비행체의 운영 기준 및 인증 요건이 제시되는 경우, 이를 확인할 수 있는 시험방법도 함께 제시되어야 한다. 특히, 소형무인항공기의 경우는 비행중 요구되는 항법의 정확도 수준이 유인항공기 또는 대형 무인항공기 보다 정밀한 비행을 요구하므로, 기존의 비행체 비행에서만 확인할 수 있는 비행 결과 정확도 산출이 아닌 별도의 항법오차의 산출이 필요할 것으로 판단하였다. 본 연구에서는 기존 유인항공기와 다른 장시간의 운영 데이터 획득이 어려운 무인항공기에 적용이 가능한 항법 오차 도출에 관한 시험 방법에 대하여 제시하였고, 실증 시험을 수행하였다.

• 핵의학기술
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• 제21권1호
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• pp.76-82
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• 2017

전신 뼈 스캔은 핵의학에서 가장 많은 비중을 차지하는 검사 중 하나이다. 기본적으로 전면상과 후면상을 동시에 획득하는데, 때때로 전면상과 후면상만으로는 병소를 분간하기 어려울 때가 있다. 이러한 경우 SPECT/CT나 추가 정적 영상을 통한 병소의 정확한 위치 확인이 중요하며, 추가 촬영 여부에 대한 최초 판단은 주로 방사선사에 의해 이루어진다. 이에 본원에서는 방사선사의 업무 능력 함양을 위한 다양한 개선활동이 이루어져 왔고, 본 연구에서는 방사선사의 교육 및 표준화된 업무 프로세스 적용이 전신 뼈 스캔 오류 감소에 어떠한 영향을 미치는지 확인하고자 한다. 새로운 프로세스 적용을 위해 몇 가지 시스템이 순차적으로 도입되었다. 첫 번째는 의국 교육 및 테스트의 시행, 두 번째는 추가 촬영이 예상되는 환자를 분류하여 촬영 전에 방사선사가 미리 확인할 수 있는 사전 여과 시스템 도입, 마지막으로 판독의가 방사선사에게 직접 촬영 영상에 대해 피드백 할 수 있는 NMQA라는 커뮤니케이션 시스템을 적용하였다. 결과 확인을 위해 2014년 1월부터 2016년 12월까지 서울아산병원 핵의학과를 내원한 전신 뼈 스캔 환자를 대상으로 조사하였다. 조사 기간 동안 전체 전신 뼈 스캔 대비 NMQA가 전송된 검사 건수를 백분율로 산출하였다. 연간 발생량은 2014년 141건, 2015년 88건, 2016년 86건으로 집계되었고 NMQA 발생률은 2014년 0.88%, 2015년 0.53%, 2016년 0.45%로 감소하였다. 새로운 프로세스가 적용된 2014년 이후 NMQA 발생률이 감소하는 경향을 보였다. 다만 통계적으로 유용성을 확인하기까지는 데이터가 부족하여 향후에도 지속적인 데이터 축적이 필요할 것으로 생각한다. 본 연구를 통해 전신 뼈 스캔 영상 질 향상을 위해 표준화된 업무와 교육의 필요성을 확인하였고 향후에도 지속적인 연구와 관심으로 업데이트가 필요하다고 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제21권3호
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• pp.1-17
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• 2015

최근, 군에서 가장 이슈가 되고 있는 문제는 기강 해이, 복무 부적응 등으로 인한 병력 사고이다. 이 같은 사고를 예방하는 데 있어 가장 중요한 것은, 사고의 요인이 될 수 있는 문제를 사전에 식별 관리하는 것이다. 이를 위해서 지휘관들은 병사들과의 면담, 생활관 순찰, 부모님과의 대화 등 나름대로의 노력을 기울이고 있기는 하지만, 지휘관 개개인의 역량에 따라 사고 징후를 식별하는 데 큰 차이가 나는 것이 현실이다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 극복하고자 모든 지휘관들이 쉽게 획득 가능한 객관적 데이터를 활용하여 사고를 예측해 보려 한다. 최근에는 병사들의 생활지도기록부 DB화가 잘 되어있을 뿐 아니라 지휘관들이 병사들과 SNS상에서 소통하며 정보를 얻기 때문에 이를 데이터화 하여 잘 활용한다면 병사들의 사고예측 및 예방이 가능하다고 판단하였다. 본 연구는 이러한 병사의 내부데이터(생활지도기록부) 및 외부데이터(SNS)를 활용하여 그들의 관심분야를 파악하고 사고를 예측, 이를 지휘에 활용하는 데이터마이닝 문제를 다루며, 그 방법으로 토픽분석 및 의사결정나무 방법을 제안한다. 연구는 크게 두 흐름으로 진행하였다. 첫 번째는 병사들의 SNS에서 토픽을 분석하고 이를 독립변수화 하였고 두 번째는 병사들의 내부데이터에 이 토픽분석결과를 독립변수로 추가하여 의사결정나무를 수행하였다. 이 때 종속변수는 병사들의 사고유무이다. 분석결과 사고 예측 정확도가 약 92%로 뛰어난 예측력을 보였다. 본 연구를 기반으로 향후 장병들의 사고예측을 과학적으로 분석, 맞춤식으로 관리한다면 군대 내 각종 사고를 미연에 예방하는데 기여할 것으로 기대된다.