최근 도로균열 탐지에 대한 많은 연구에서 딥러닝 기반의 접근법을 활용하면서 과거 알고리즘 기반의 접근법을 활용한 연구들보다 높은 성능과 성과를 보이고 있다. 그러나 딥러닝 기반의 많은 연구가 여전히 균열의 유형을 분류하는 것에 집중되어 있다. 균열 유형의 분류는 현재 수작업에 의존하고 있는 균열탐지 프로세스를 획기적으로 개선해 줄 수 있다는 점에서 상당한 기대를 받고 있다. 그러나 실제 도로의 유지보수 작업에 있어서는 균열의 유형뿐만 아니라 균열의 심각도에 관한 판단이 필수적이지만, 아직까지 도로균열 탐지와 관련된 연구들이 균열의 심각도에 대한 자동화된 산출까지 진전되지 못하고 있다. 균열의 심각도를 산출하기 위해서는 균열의 유형과 이미지 속 균열의 부위가 함께 파악되어야 한다. 본 연구에서는 균열 유형과 균열 부위의 동시적 탐지를 효과적으로 자동화하기 위해 딥러닝 기반의 객체탐지 모델인 Mobilenet-SSD를 활용하는 방법을 다루고 있다. 균열탐지의 정확도를 개선하기 위해 U-Net을 활용해 입력 이미지를 자동 분할하고, 이를 객체탐지 기법과 결합하기 위한 여러 실험을 진행하여 그 결과를 정리하였다. 결과적으로 U-Net을 활용한 이미지 의 자동 마스킹을 통해 객체탐지의 성능을 mAP 값이 0.9315가 되도록 향상시킬 수 있었다. 본 연구의 결과를 참고하여 도로포장 관리시스템의 구현에 균열탐지 기능의 자동화가 더욱 진전될 수 있다고 기대된다.
외부적으로 정책결정과정의 투명성을 위한 업무관리시스템이 도입되고 업무혁신을 위한 범정부 기능분류체계가 수립되어 행정기관의 업무환경이 변화하고 있다. 동시에 자료관시스템이 본격적으로 가동됨에 따라 미비한 기능에 대한 불만이 가중되고, 전자기록의 진본성 유지에 대한 문제가 제기되고 있다. 이러한 배경하에서 기록관리 혁신의 일환으로 '05년 9월부터 5개월간 국가기록원에서는 '기록관리시스템 혁신 정보화전략계획수립(ISP)' 용역사업을 수행하였다. 이 용역사업에서는 기존의 기록관리프로세스를 전자기록관리체계에 걸맞게 재설계하였고, 국제표준에 부합하는 시스템 모델을 제시하였다. 기록물관리법 제정이후, 행정기관의 기록관리는 종이기록을 전자적으로 관리하는 개념에서 추진되었다. 그러나 이번에 수립된 개선모델에서는 종이기록을 대체해 가고 있는 전자기록에 주목하고 전자기록의 속성을 고려한 관리방안을 모색하고 있다. 이것은 행정기관의 업무가 전산시스템을 통하여 수행되는 것이 보편화되어 감에 따라, 기록관리영역에서도 본격적으로 전자기록관리 문제가 이슈화되고 있다는 의미이다. 본 논문에서는 전자기록관리와 관련된 개선모델의 주요내용을 분석하고 그 의미와 한계를 살펴봄으로써, 전자기록관리시스템의 향후 방향을 이해하는데 목적이 있다. 개선모델 분석에 앞서, 변화된 행정환경과 그에 따른 기록관리상의 제문제를 검토하였다. 업무관리시스템과 정부의 기능분류체계는 업무측면에서 범정부의 실적을 온라인으로 관리하고 정부기능에 따라 체계적으로 분류하여 관리할 수 있는 공통기반을 마련했다는 점에서 혁신적이나, 기록관리측면에서는 기록관리대상의 재정의와 획득방법의 부재, 기록물분류기준표와의 이원화, 그리고 자료관시스템의 전자기록관리의 한계 등 많은 문제점을 발생시키고 있음을 확인하였다. 위와 같은 문제의 해결을 위하여, 기록관리시스템 개선모델에서는 확대된 기록관리대상을 포괄할 수 있는 범용적인 전자기록철의 구조를 설계하고, 업무분류에 기반한 기록분류체계를 도입하며, 전자기록관리를 강화하기 위한 기능을 추가해야 한다고 제안하고 있다. 이 모델은 다양한 생산시스템의 기록관리 대상에 대한 근본적인 관리방법을 모색하고 있고, 기록분류체계 및 보존기간 운영방식에 있어 기관별 기록관의 역할을 획기적으로 개선하고 있으며, 전자기록의 진본성 유지를 위한 시스템의 주요 기능이 구체적으로 설계되어 제시되고 있다는 점에서 국제표준과 선진사례의 추세와 부합하는 전자기록관리시스템의 기반을 마련하였다고 분석되었다. 그러나 이러한 혁신성에도 불구하고 본격적인 전자기록 시대의 기록관리시스템으로서는 걸음마 단계이다. 앞으로 행정정보시스템 등 상이한 기록구조의 획득방안, 기록분류체계의 질적수준의 확보, 기 개발된 보존기술의 검증 등이 보다 더 심도 있게 연구되고 실행될 때, 선진적인 전자기록관리시스템으로서의 전망을 가질 수 있을 것이다.
현대에는 급속한 산업화와 인구 증가로 인해 도시들이 더욱 복잡해지고 있다. 특히 도심은 택지개발, 재건축, 철거 등으로 인해 빠르게 변화하는 지역에 해당한다. 따라서 자율주행에 필요한 정밀도로지도와 같은 다양한 목적을 위해 빠른 정보 갱신이 필요하다. 우리나라의 경우 기존 지도 제작 과정을 통해 지도를 제작하면 정확한 공간정보를 생성할 수 있으나 대상 지역이 넓은 경우 시간과 비용이 많이 든다는 한계가 있다. 지도 요소 중 하나인 도로는 인류 문명을 위한 많은 다양한 자원을 제공하는 중추이자 필수적인 수단에 해당한다. 따라서 도로 정보를 정확하고 신속하게 갱신하는 것이 중요하다. 이 목표를 달성하기 위해 본 연구는 Semantic Segmentation 알고리즘인 LinkNet, D-LinkNet 및 NL-LinkNet을 사용하여 광주광역시 도시철도 2호선 공사 현장을 촬영한 드론 정사영상에서 도로를 추출한 다음 성능이 가장 높은 모델에 하이퍼 파라미터 최적화를 적용하였다. 그 결과, 사전 훈련된 ResNet-34를 Encoder로 사용한 LinkNet 모델이 85.125 mIoU를 달성했다. 향후 연구 방향으로 최신 Semantic Segmentation 알고리즘 또는 준지도 학습 기반 Semantic Segmentation 기법을 사용하는 연구의 결과와의 비교 분석이 수행될 것이다. 본 연구의 결과는 기존 지도 갱신 프로세스의 속도를 개선하는 데 도움을 줄 수 있을 것으로 예상된다.
최근 스마트시티와 디지털 트윈 기술의 발전으로 GIS와 BIM의 융합이 도시 계획 및 건설 프로젝트에서 중요한 역할을 하고 있다. 이 융합은 정보의 일관성과 정확성을 보장하여 원활한 정보 교환에 기여하지만, 상호운용성을 확보하기 위해서는 표준화와 프로젝트 통합 관리 방안이 필요하다. 본 연구는 IFC 기반 프로젝트의 통합 관리를 위한 GIS와 BIM의 상호운용 방안을 제안하였다. 이를 위해 최신 IFC4 버전을 기준으로 IFC 스키마와 데이터 구조를 심층 분석하고, 기준점 좌표 및 좌표계의 일관성을 확보하는 방법을 제안하였다. 국토지리정보원 수치지형도에서 사용하는 EPSG:5186 좌표계를 기준으로 설정하고, 가상이동원점 좌표를 적용하여 연구를 수행하였다. BIMvision을 통해 BIM 모델의 형상과 오류 점검 좌표의 이동 결과를 검토한 결과, 기준점 좌표가 이동된 만큼 오류 점검 좌표도 일관되게 이동하는 것을 확인하였다. 또한, 네이버지도 및 도로명주소에서 사용되는 EPSG:5179와 카카오맵에서 사용되는 EPSG:5181로 좌표계를 변경해도 BIM 모델의 형상과 좌표가 변형 없이 일관되게 유지됨을 확인하였다. 특히, IFC 파일에 EPSG 코드 정보를 입력하여 프로젝트 간 좌표계 연동 가능성을 확인하였다. 따라서, 본 연구는 GIS와 BIM의 정보 공유, 자동화 프로세스, 협업 강화, 지속 가능한 개발 등을 위한 통합적이고 체계적인 관리 방안을 제시하였다. 이를 통해 다양한 소프트웨어 플랫폼 간 호환성을 높이고, 여러 프로젝트에서 정보 일관성 및 효율성을 높일 수 있을 것으로 기대된다.
방송 서비스 환경과 콘텐츠 제작 환경은 첨단 기술의 적용과 다양한 서비스 제공을 위해 점차 서버와 네트워크 기반의 복잡한 장비 구성으로 변화하고 있다. 방송 환경의 발전에 의해 방송장비 시장도 빠르게 팽창하고 있다. 그러나 국산 방송장비 산업은 단품 위주의 개발과 판매로 인해 수요처의 요구 충족과 시장 경쟁력에서 한계를 보이고 있는 실정이다. 본 연구는 방송시스템을 방송기술인, 학계, 산업계 전문가들의 의견을 모아 방송서비스와 방송프로세스 및 제작기능별 시스템을 트리구조로 분류하고 국산장비의 사용실태를 조사하였다. 조사 결과에 의해 방송시스템 트리 구성에서 2개 이상의 국산장비가 결합하여 시너지 효과가 나올 수 있는 국산 장비 연결형 융합시스템 모델을 발굴하고 국산화 추진을 제안하는데 목적이 있다.
본 연구에서는 과거의 기억을 모으는 기관의 정책 수립에 도움이 될 수 있는 디지털 큐레이션 프레임워크를 제안하고자 하였다. 이를 위해 문헌 연구를 수행하였고, 선행연구 및 디지털 큐레이션 모형들을 살펴보았으며, 역사전공자에 대한 표적집단면접법(FGI)을 실시하였다. 본 프레임워크는 거시적인 기록정보서비스를 개발할 때 참조할 수 있는 추상적인 모델이며, 다음과 같은 시사점을 가지고 있다. 첫째, 데이터 생명주기를 고려하였으며 단계별 연계 활동을 강조하였다. 둘째, 역사 정보의 속성 상 동일한 내용이 다양한 기관에 의해 노출되어 지는데 그 정보는 국가별로 기관별로 다른 가치를 가지게 된다. 그러므로 정확한 가치 판단을 위해서는 관련 기관의 기능 및 데이터 정리 체계를 설명하는 기반 시스템이 필요하다는 것을 강조하였다. 셋째, 본 프레임워크를 통해 기존 기록정보시스템을 진단할 수가 있었다. 넷째, 기 구축된 콘텐츠를 활용하여 이용자를 고려한 콘텐츠 재활용 방안을 제안해야 한다는 것을 강조하였다. 마지막으로 본 프레임워크를 통해 다양한 시스템을 하나로 모으고, 그 맥락 안에서 다양한 업무 프로세스가 가동하도록 유도하는 것이 중요함을 확인하였다.
최근 제조 산업에서 생산공정 관리에 대한 인공지능 솔루션 수요가 증가하고 있다. 그러나, 제조산업의 AI 솔루션 적용을 통하여 POP, MES와 같은 레거시 스마트공장 솔루션의 한계가 존재한다. 따라서, 본 논문에서는 이를 극복하기 위하여 이미지 인식 시스템에 인공지능 개념인 지도학습을 적용하여, 생산관리 효율을 향상시키고자 하였다. 시스템 흐름에서는 As_is To be를 구분하여 실제 업무 흐름을 적용하였으며, 전체 생산성 효율을 위하여 프로세스 개선을 하였다. AI 지도학습을 위한 사전 전처리 계획을 수립하고 관련 AI 모델 설계, 개발, 시뮬레이션을 수행하여, 그 결과로는 97%의 인식률을 확인하였다.
모바일 헬스 산업은 IT 기술과 융합하여 주목받고 있으며, 헬스 애플리케이션은 사용자의 건강한 라이프 스타일을 제공하는 방향으로 발전하고 있다. 본 연구는 4개의 모바일 헬스 애플리케이션을 선정하여 서비스의 동향을 살펴 보았고 그 결과 모두 신체 데이터 이외의 감정에 관한 데이터를 포함하고 있지 않고 있음을 알 수 있었다. 추가적으로 사용자의 감정을 추출을 위한 기술을 분류 및 분석하였고, 이를 통해 텍스트 기반 감정인식 기술이 모바일 헬스 서비스와 가장 적합하다고 판단하였다. 감정인식 서비스를 구현하고자 소셜 네트워크 서비스와 1차원 감정 모델을 시스템의 소스로 설정한 감정인식 시스템의 프로세스 설계를 하여 개발하였다. 뿐만 아니라, 본 시스템이 모바일 헬스 애플리케이션에서 어떻게 사용 가능할지 제안하고자 설득형 기술과 결합하였다. 결과적으로 사용자의 5가지 감정과 감정이 지속되는 시간에 따른 15가지의 제안을 포함하는 가이드라인과 구체적 서비스 방안 제안하였다. 이에 본 연구는 기존의 헬스 애플리케이션이 정신적 건강, 감정적 건강과 같은 개인의 심리적 컨텍스트까지 고려하는 제안형 서비스로 나아가기 위한 지침이 될 것으로 기대하는 바이다.
본 논문은 국내 농업 산업이 직면한 주요 과제를 해결하기 위한 농업 데이터 공유 플랫폼의 설계 과정을 제시한다. 사용자의 편의성을 위해 사용자 요구사항을 우선적으로 고려한 인터페이스로 설계되었으며 다양한 분석 기술을 제공하여 현장에서의 환경, 생육, 경영 및 제어 데이터에 대한 분석 결과를 시각화하여 제공하는 플랫폼을 설계하였다. 또한 플랫폼은 File to DB 및 DB to DB 연결 방식을 지원하여 플랫폼과 농가 간의 원활한 연결을 보장한다. UI 디자인 프로세스는 HTML/CSS 기반 언어, JavaScript, React를 활용하여 플랫폼 로그인부터 데이터 업로드, 데이터 분석, 시각화 기능까지 포괄적인 서비스를 제공하도록 설계되었다. 본 연구를 통해 한국형 스마트팜 모델 개발에 기여하고 농업 현장 및 연구자들에게 신뢰할 수 있는 데이터를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
도로면 크랙실링 공법은 균열발생 초기에 도로면을 보수하여 균열의 확산을 예방하는 유지보수공법으로써 북미를 중심으로 한 선진 외국에서는 이미 오래전부터 많은 도로 보수 물량에 적용되어 왔다. 그러나 재래식 크랙실링 공법은 작업 특성상 교통량이 많은 일반도로나 고속국도에서 작업이 수행되므로 교통사고가 빈번하게 발생하고, 가열된 실런트를 도로면에 직접 분사하기 때문에 화상의 위험으로부터 노무자의 안전을 확보하기 어려운 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 선진 외국에서는 1990년대 초부터 ARMM, OCCSM, TTLS 등의 크랙실링 자동화 장비를 지속적으로 연구 개발해 왔으며, 국내에서도 2004년 APCS 장비와 2013년 ACSTM 장비를 개발 완료한 바 있다. 그러나 다수의 연구기관에서 서로 상이한 시기에 개발된 크랙실링 자동화 장비는 각기 다른 테스트베드 조건과 생산성 측정 방법을 사용하여 개발 장비의 작업 생산성을 측정, 표기함으로써 각 크랙실링 자동화 장비의 성능을 객관적으로 비교, 평가할 수 없는 문제점이 있었다. 이 연구에서는 동일한 환경 조건 내에서 크랙실링 자동화 장비의 생산성을 측정하기 위해 완전자동 맵핑 및 반자동 맵핑 방식에 따른 각 크랙실링 자동화 장비의 이미지 프로세싱 소요시간을 추정하고, 작업 프로세스상의 동작요소별 이동시간을 산정하였다. 또한 국내 도로환경이 반영된 생산성 측정 테스트베드를 설계하였으며, 이를 기반으로 국내외에서 개발된 크랙실링 자동화 장비의 생산성을 동일한 조건 내에서 측정하고 상호 비교, 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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