Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제39권3호
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pp.326-333
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2015
인천시 옹진군의 대이작도 주변해역 해양보호구역에 존재하는 '풀등'이라 불리는 조석사주는 인근 선갑지적의 해사채취로 인해 침식의 위협에 직면해있다. 접근성이 좋지 못한 풀등의 침식을 모니터링하기 위하여 대이작도의 송이산정상에 무인영상 자동모니터링시스템을 구축하였다. 영상모니터링시스템은 매 10분마다 $4608{\times}3456$의 해상도로 풀등을 분할 촬영하는 2대의 디지털 카메라, 실시간으로 영상자료를 실험실로 전송하는 Eye-fi 메모리카드와 LTE 휴대전화로 구성된 무선네트워크, 그리고 카메라와 무선네트워크 구동에 필요한 전력을 공급하는 태양광 전원공급시스템으로 구성되어 있다. 영상모니터링시스템으로 획득한 영상자료는 기하보정, 해안선판독, 풀등 면적 산정 및 오차산정의 영상분석방법을 적용하였다. 2012 해양보호구역 조사관찰 보고서에 기록된 조위 137 cm의 2008년 풀등 면적 1.79 km2과 조위 148 cm의 2010년 면적 $1.59km^2$과 비교하기 위하여, 동일 조위의 풀등 면적을 획득하였다. 2013년에 조위 137과 148 cm일 때 풀등의 면적은 각각 1.37과 $1.24km^2$로 나타났다. 2008-2013년 사이에 대이작도 주변해역 해양보호구역의 풀등에서 약 $0.42km^2$가 감소하였으며 2010-2013에는 약 $0.35km^2$가 감소하였다. 대이작도 해양보호구역의 풀등에서 진행되는 침식은 심각한 정도이며, 이러한 침식의 계절적인 변동 및 퇴적역학적 원인 규명이 시급하게 이루어져야 할 것이다.
급속한 정보화 및 인터넷의 발달로 인해 네트워크를 통한 정보의 교류가 활발해지고 온라인 뱅킹 등 전자상거래와 관련된 산업의 규모가 커지면서 정확한 개인 인증에 대한 요구가 그 어느 때 보다도 커지고 있다. 이러한 환경에서 가장 일반적인 인증수단으로 사용되고 있는 PM(Personal Identification Number) 또는 패스워드 방식은 유출 및 망각의 위험이 상존하므로, 이런 문제를 해결할 수 있는 생체 인증에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히, 생체 인증 시스템의 보안 수준을 좀더 향상시키기 위해서 생체 정보의 저장뿐만 아니라 인증까지도 사용자가 휴대 할 수 있는 보안 토큰(스마트카드, USB 토큰) 내부에서 수행하는 연구가 진행되고 있다. 그러나, 보안 토큰의 제한된 하드웨어 자원(메모리. CPU)때문에 기존의 생체 인증 알고리즘으로는 동작이 불가능하다. 본 논문에서는 206MHz StrongARM CPU, 16MBytes Flash Memory 및 1MBytes RAM의 하드웨어 자원을 가지는 지문 인증 보안 토큰 시스템 구현에 대하여 기술하고, 이러한 보안 토큰 시스템에서 수행이 경량화시킨 지문 인증 알고리즘의 성능을 분석하였다. 실험결과, 본 논문에서 제안한 지문 인증 알고리즘은 6.8KBytes의 메모리를 사용하여 1.7%의 EER(Equal Error Rate)을 제공할 수 있음을 확인하였다.
인터넷 불법금융광고는 인터넷 카페, 블로그 등을 통해 통장매매, 신용카드·휴대폰결제현금화 및 개인신용정보매매 등 불법금융행위를 목적으로 한다. 금융감독당국의 노력에도 불구하고 불법금융행위는 줄어들지 않고 있다. 본 연구는 인터넷 불법금융광고 게시글에 파이썬 딥러닝 기반 텍스트 분류기법을 적용해 불법여부를 탐지하는 모델을 제안한다. 텍스트 분류기법으로 주로 사용되는 합성곱 신경망(CNN: Convolutional Neural Network), 순환 신경망(RNN: Recurrent Neural Network), 장단기 메모리(LSTM: Long-Short Term Memory) 및 게이트 순환 유닛(GRU: Gated Recurrent Unit)을 활용한다. 그동안 수작업으로 심사한 불법확인 결과를 기초 데이터로 이용한다. 한국어 자연어처리와 딥러닝 모델의 하이퍼파라미터 조절을 통해 최적의 성능을 보이는 모델을 완성하였다. 본 연구는 그동안 이뤄지지 않았던 인터넷 불법금융광고 판별을 위한 딥러닝 모델을 제시하였다는데 큰 의미가 있다. 또한 딥러닝 모델에서 91.3~93.4% 수준의 정확도를 보임으로써 불법금융광고 탐지에 딥러닝 모델을 실제 적용하여 불법금융광고 근절에 기여할 수 있기를 기대해 본다.
DSRC(Dedicated Short Range Communication)은 도로변의 RSE(Road Side Equipment)와 고속으로 이동하는 차량의 단말인 OBE(On-Board Equipment)간의 통신을 위한 단거리 전용 무선 통신 표준이다. 본 논문에서는 국내의 TTA(Telecommunication Technology Association) 표준에 호환되는 DSRC 규격에 따라 5.8GHz DSRC 모뎀을 구현하고, 이를 제어하고 연산처리를 수행할 수 있도록 ARM9 CPU를 임베딩 시킨 SoC(System on a Chip)에 대한 구현과정 및 제작한 SoC를 장착시킨 OBE 단말의 테스트결과에 대해 제시하였다. 본 논문에서 구현한 SoC는 0.11 um 공정을 적용하였으며 480 핀 EPBGA 패키지로 설계되었다. 제작 SoC ($Jaguar^{TM}$)에는 5.8GHz용 DSRC PHY(Physical Layer) 모뎀과 MAC 블록을 설계하여 장착하였으며, ARM926EJ-S 코어를 CPU로 사용하였고, LCD 콘트롤러, 스마트카드 콘트롤러, 이더넷 MAC 코어, 메모리 콘트롤러 등을 주요 기능으로 포함시켰다.
인쇄전자는 다양한 기판에 기능적 소자를 프린팅한다. 인쇄방법은 스크린 인쇄, 플렉소그라피, 오프셋 리소그라피와 잉크젯 방식을 통해 적정한 패턴을 만든다. 인쇄기법을 응용하여 활용하기 때문에 전통적인 극소전자공학에 비하여 생산과정이 간단하고 비용 또한 저렴하다. 잉크젯 및 R2R(Roll to Roll)기술이 발전을 거듭해 왔기 때문에 디스플레이에서 태양전지의 제조까지 그 기술이 활용된다. IDTech(2010)에 의하면, 전자인쇄시장은 2010년에 10.99(억달러)에서 2020년 55.10(억달러)로 커질 것이며, 2030년에는 반도체산업의 규모보다 큰 3,000억 달러가 될 것으로 전망하고 있다. 센서, 배터리, 광전지, 메모리, 스마트카드 시장이 확대되는 등 조명에서 디스플레이까지 인쇄전자산업시장은 성장할 것이다.
본 연구는 고밀도 미세회로 형성 및 원가절감에 유리한 페이스트의 인쇄/건조, 프리프레그 관통 및 적층 공법을 이용한 $B^2it$ 공법을 이용하여 FMC 기판을 제조한 후 열적 스트레스에 대한 범프의 계면반응 연구를 수행하였다. 열적 스트레스에 대한 Ag 범프의 접합 신뢰성을 조사하기 위해 열충격시험, 열응력시험을 수행한 후 전기적 특성 및 단면분석을 통해 균열발생 여부를 조사하였다. 또한 Ag 범프와 Cu 랜드의 접합계면에 대한 계면반응 특성을 분석하기 위해 주사전자현미경(SEM), 에너지분산스펙트럼(EDS) 및 FIB분석을 수행하여 계면에서 발생되는 확산반응을 분석하였다. 이러한 결과를 바탕으로 열적 스트레스에 대한 Ag 페이스트 범프/Cu 랜드 접합계면에서 계면반응에 의해 형성된 Ag-Cu 합금층을 확인할 수 있었다. 이러한 합금층은 Cu ${\rightarrow}$ Ag 보다, Ag ${\rightarrow}$ Cu 로의 확산속도가 빠르기 때문에, Cu층에서의 (Ag, Cu) 합금층이 보다 많이 관찰되었으며, 합금층이 Ag범프의 계면 접합력 향상에 기여하는 것을 알 수 있었다.
인터넷 뱅킹 서비스는 기존의 오프라인 서비스에 비해 편리성을 제공하지만, 해킹 등에 보안에 대한 많은 문제점을 가지고 있다. 이에 대해 금융기관은 보안을 강화하기 위해서 공인인증서, 보안토큰, 보안카드 OTP와 같은 인증 방법들을 제공하여 취약점을 보완토록 하였지만, 해킹 사건이 끊이지 않고 발생하고 있다. 특히 기존 인증방법들은 메모리해킹이나 중간자 공격과 같은 해킹에 대해서 취약점이 제기되고 있어, 새로운 인증방법이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 인터넷 뱅킹에서 전자금융거래를 할 때 사용자의 PC와 Mobile 기기에서 이중으로 인증을 받는 Two Channel 인증 방식을 제안하고, 기존의 방식들과 비교분석을 통하여 안전성 및 신뢰성 측면이 강화되는 것은 확인할 수 있다.
자전거는 무공해 교통수단으로서 레저용 외에도 친환경 대체 교통수단으로 사용량이 증가하고 있다. 이에 따라 자전거에 따른 사고 또한 증가하는 추세이다. 본 연구는 자전거 사고발생시 사고 상황을 파악할 수 있도록 자전거 블랙박스 기술을 구현하는 것을 목적으로 한다. 현재 자전거 블랙박스 제품들은 주로 영상카메라에 의한 것으로 고해상도 카메라를 중심으로 여러 가지 기능을 추가하여 시판되고 있으며 고가로 판매되고 있다. 자전거 사고가 발생하면 사고 당시의 사고 위치와 사고 당시 자전거 상태에 대한 정량적인 데이터가 필요하다. 본 연구에서는 GPS(Global Positioning System: 위성항법장치)에 의하여 시간, 좌표 데이터를 확보하고, IMU(Inertial Measuring Unit : 관성측정장치)센서를 통해 사고 당시의 자전거 가속도와 기울기의 정량적인 데이터를 취득하여, 이를 블랙박스 내부의 메모리 카드에 저장하며, 동시에 블루투스를 이용하여 자전거 운전자의 스마트 폰으로 실시간 전송하여 사고예방 및 운전 상태를 감시하도록 하였다.
BIM 기술은 기존 2D 기반 도면처리에서 나아가 3D 모델링을 통한 시설물의 전 생애주기에 발생하는 데이터를 포함한다. 이러한 특성상 하나의 건물은 그 데이터의 방대한 양으로 엄청난 크기의 파일을 생산한다. 대표 표준포맷인 IFC가 그 예로, 객체 기반의 형상정보 및 속성정보를 기반으로 상당한 데이터를 포함한 대용량 처리에 대한 이슈가 종종 발생하고 있다. 이는 렌더링 속도를 증가시키고, 그래픽 카드 용량을 많이 차지하기 때문에, 화면 가시화 측면에서 비효율적이다. 대용량 데이터의 경량화 문제는 프로그램의 프로세스와 품질 측면에서 필수적으로 해결되어야 한다. 본 연구는 국내 및 해외 연구사례에서 경량화에 관련된 다양한 시도를 확인하였다. 이를 기반으로 대용량 BIM 데이터를 효과적으로 컨트롤하고 가시화하기 위해, BIM 특성을 고려하여 최대한 활용할 수 있는 데이터의 경량화 기법을 제안하고 검증하였다. 이는 웹 기반 GIS 플랫폼 상에서 대용량 시설물 데이터를 운용하는데, 최적의 시설물 유형을 분석하고 객체 기반의 IFC 특성을 최대한 활용하여 사용자 측면에서 화면전환의 품질을 확보하고 프로세스 측면에서 효과적인 메모리 운영을 확인하였다.
FAT 호환 파일 시스템은 다양한 플랫폼에서 데이터가 호환 가능하기 때문에 메모리 카드나 임베디드 시스템에서 널리 사용된다. 최근 임베디드 시스템에서는 갑작스런 전원 정지 시 복수 기법뿐만아니라 다양한 응용의 요구를 만족시키기 위해 더 나은 파일 시스템의 성능을 요구하고 있다. 이런 요구를 수용하기 위해서는 파일 시스템의 구조에 대해 변경이 필요해 진다. 파일 시스템의 구조에 대한 변경은 데이터의 호환성에 심각한 문제를 발생시키게 된다. 메타데이터 저널링(Metadata Journaling)은 데이터 호환성 문제를 최소화하면서 뛰어난 성능을 만족시킬 수 있는 기법이다. 이 기법을 FAT 호환 파일 시스템에 구현하여 벤치마크를 수행하였다. 벤치마크 결과는 작은 크기의 불규칙적인 메타데이터 쓰기를 저널 영역에 순차적으로 씀으로써 성능의 향상을 확인할 수 있었다. 뿐만 아니라 제안된 기법은 자연적으로 복구 기법을 제공함으로써 빠른 시간 내에 부팅이 가능하다. 그렇지만 일시적으로 FAT 호환 파일 시스템과 호환이 불가능한 지점이 존재한다. 이런 문제는 파일 시스템이 언마운트(un-mount)시점에 저널 영역에 쓰인 내용들을 원래의 위치로 복사함으로써 FAT 파일 시스템과 호환성을 유지시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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