전자공격체계는 전파를 사용하는 방공 레이더, 무선 지휘통신망, 유도 미사일과 같은 다중 위협에 대해 신호추적, 전자교란 등의 전자전 임무 수행을 위한 필수 무기체계이다. 군사적으로는 전자공격 임무 수행을 통해 다중 위협의 기능무력화 등 해당 위협으로부터 아군 전력을 보호하여 생존성 향상과 더불어 전투효과 극대화가 가능하다. 또한, 최근 민간분야에서는 공항, 통신 기지국, 발전소와 같은 핵심기반시설에 대한 드론 공격 등의 위협 대응을 위하여 전파방해 시스템으로 활용이 가능하다. 본 연구에서는 항공 플랫폼 기반 국외 전자공격체계에 대하여 전자공격 임무에 따른 분류 기준을 살펴본 후 이에 따른 국외 전자공격체계의 최신 연구개발 동향을 조사·분석한다. 더불어, 운용환경별 국내 전자공격체계의 연구개발 동향과 국내 안보환경 속에서 예측되는 미래 전장환경을 분석하여 국외 연구개발 동향 대비 국내 전자공격체계의 기술분야별 연구 발전이 필요한 다중위협 대응 신호추적 기술, 고출력 동시 전자교란 기술 등 다변적이고 고도화 되는 미래 전장환경에 부합할 수 있는 국내 전자공격체계의 연구 발전방안을 제시한다.
본 연구는 울릉도와 함백산의 산마늘 개체군 자생지를 대상으로 48개의 조사구($10m{\times}10m$)를 설치하여 임분구조를 밝히고자 식생유형을 분류한 다음, 각 유형별 중요치, 종다양도, 종간연관관계, 군집유사도를 분석하여 임분구조 특성을 밝혔다. ZM 식물사회학적 방법으로 종조성에 의해 식생유형을 분석한 결과, 1개군락군 2개군락 2개군 3개소군으로 총 5개의 식생단위로 나누어졌으며, 층위별 중요치를 분석한 결과, 너도밤나무군(식생단위 1, 2, 3)에서 산마늘의 중요치가 비교적 높았으며, 낙엽활엽수가 우점하는 단위에서 산마늘의 중요치가 높게 나타났다. 종간연관관계를 분석한 결과, 산마늘과 양의 상관관계를 가지는 종은 계곡성 식물종과 아고산대 식물종이었고, 산마늘이 생육하는데 있어 토습과 공중습도가 중요한 환경요인으로 판단되었다.
교통사고 예방을 위해 설치되는 무인교통단속장비의 운영대수는 매년 경찰청과 지방자치단체의 지속적인 설치로 해마다 증가하고 있다. 하지만 공학적, 체계적인 분석결과가 아닌 민원 위주의 정성적인 판단을 기반으로 설치하고 있어 정량적인 설치기준이 필요한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 도로 유형별 사고 심각도를 고려한 설치 판단기준을 제시하고 필요 설치대수를 산출하여 향후 추가 설치대수를 도출하는 것을 목표로 하였다. 사고건수와 KSI를 활용하여 교통사고 심각도를 나타낼 수 있는 ARI 지표를 개발하였으며, 일원배치 분산분석과 군집분석을 통해 도로유형을 4가지 유형으로 분류하고, 도로 유형별 사고 잦은 곳의 사고정보를 분석하여 교통사고 심각도가 높은 군집의 ARI를 도출하였다. 도로 유형별 단속장비의 설치 판단을 위한 ARI 값을 제시하였고, 사고 잦은 곳 중 교통단속장비가 기 설치된 구간을 제외하고 5,244대의 추가 설치가 필요한 것으로 분석되었다.
안드로이드 저자 식별 연구는 좁은 범위에서는 출처를 밝히기 위한 방법으로 해석할 수 있으나, 넓은 범위에서 본다면 알려진 저작물을 통해 유사한 저작물을 식별하는 통찰력을 얻기 위한 방법으로 해석할 수 있다. 안드로이드 저자 식별 연구에서 발견되는 문제점은 안드로이드 시스템 상 중요한 코드이지만 의미가 없는 코드들로 인하여 저자의 중요한 특징을 찾기 어렵다는 것이다. 이로 인해 합법적인 코드 또는 행동들이 악성코드로 잘못 정의되기도 한다. 이를 해결하기 위하여 서바이벌 네트워크 개념을 도입하여 여러 안드로이드 앱에서 발견되는 특징들을 제거하고 저자별로 정의되는 고유한 특징들을 생존시킴으로써 문제를 해결하고자 하였다. 제안하는 프레임워크와 선행된 연구를 비교하는 실험을 진행하였으며, 440개의 저자가 식별된 앱을 대상으로 실험한 결과에서 최대 92.10%의 분류 정확도를 도출하였고 선행된 연구와 최대 3.47%의 차이를 보였다. 이는 적은 양의 학습데이터를 이용하였으나 저자별 중복된 특징 없이 고유한 특징들을 이용하였기에 선행 연구와 차이가 나타났을 것으로 해석하였다. 또한 특징 정의 방법에 따른 선행 연구와의 비교 실험에서도 적은 수의 특징으로 동일한 정확도를 보일 수 있으며, 이는 서바이벌 네트워크 개념을 통한 지속적으로 중복된 의미 없는 특징을 관리할 수 있음을 알 수 있었다.
본 논문은 SegNet과 ResNet을 조합한 딥러닝을 이용하여 횡단보도를 검출하는 방법을 제안한다. 시각 장애인의 경우 횡단보도가 어디에 있는지 정확히 아는 게 안전한 교통 시스템에서 중요하다. 딥러닝에 의한 횡단보도 검출은 이 문제에 대한 좋은 해결책이 될 수 있다. 로봇 시각 기반 보조 기술은 지난 몇년 동안 카메라를 사용하는 특정 장면에 초점을 두고 제안되어 왔다. 이러한 전통적인 방법은 비교적 긴 처리 시간으로 의미있는 결과를 얻었으며 횡단보도 인식을 크게 향상시켰다. 그러나 전통적인 방법은 지연 시간이 길고 웨어러블 장비에서 실시간을 만족시킬 수 없다. 본 연구에서 제안하는 방법은 취득한 영상에서 횡단보도를 빠르고 안정적으로 검출하기 위한 모델을 제안한다. 모델은 SegNet과 ResNet을 기반으로 개선되었으며 3단계로 구성된다. 첫째, 입력 영상을 서브샘플링하여 이미지 특징을 추출하고 ResNet의 컨벌루션 신경망을 수정하여 새로운 인코더로 만든다. 둘째, 디코딩 과정에서 업샘플링 네트워크를 통해 특징맵을 원영상 크기로 복원한다. 셋째, 모든 픽셀을 분류하고 각 픽셀의 정확도를 계산한다. 이 실험의 결과를 통하여 수정된 시맨틱 분할 알고리즘의 적격한 정확성을 검증하는 동시에 결과 출력 속도가 비교적 빠른 것으로 파악되었다.
본 연구에서는 선박용 디젤 엔진에서 발생되는 크랭크케이스 수트(soot)의 재활용 가능성을 검토하기 위하여, 수트를 배기관에서 발생하는 수트와 크랭크케이스에서 발생한 수트로 분류하고, 열처리에 따른 수트의 구조적 특성을 분석하였다. 열처리는 아르곤 가스 분위기에서 2,000℃와 2,700℃로 열처리를 수행하였고, 샘플의 구조적 특성 분석을 위해 라만분광법(Raman spectroscopy)과 고분해능 전자현미경(HRTEM)을 활용하였다. 또한, 취득한 HRTEM 이미지를 정량적으로 분석하기 위해 디지털 이미지 처리(Digital Image Processing) 기법을 활용하였다. 라만 분석 결과, 배기 수트와 2,700℃로 열처리한 수트에서 상대적으로 높은 G/D ratio가 나타났다. HRTEM 이미지에서는 두 수트 모두 유사한 형태의 흑연화된 나노 구조를 확인할 수 있었으나, 수트의 종류와 열처리 온도차에 따른 흑연화 정도의 차이를 정량적으로 도출할 수 없는 한계가 있었다. 이에 Digital Image Processing을 통해 HRTEM 이미지의 fringe의 길이와 곡률을 정량적으로 분석하였으며, 라만 분석과 일치하는 결과를 도출할 수 있었다. 이는 배기 수트가 크랭크케이스 수트에 비해 더 흑연화 된 구조를 가지는 것을 의미하며, 더 높은 온도에서 열처리 할 경우 흑연의 구조로 더 잘 발달함을 의미한다. 본 연구의 결과로 크랭크케이스 수트 역시 배기 수트와 마찬가지로 흑연계 재료로 재활용이 가능함을 확인하였다.
생물다양성정보학(Biodiversity Informatics)은 정보과학을 생물다양성정보에 접목한 분야로 정이명으로 구성된 학명을 비롯한 종정보를 기초로 일차종발생자료를 구축하고 이를 활용한다. 본 연구에서는 생물다양성 정보의 이용적합도를 기준으로 세계생물다양성정보기구(GBIF)에 출판된 동북아시아 자료의 품질을 BRAHMS 프로그램을 이용하여 평가하고 이를 통해 생물다양성자료 정제의 필요성을 확인하였다. 국립생물자원관, 국립생태원, 국립수목원 등의 국내 생물다양성 관련기관과 더불어 일본, 중국, 대만의 출판 자료는 자료정제과정의 문제로 학명, 지리정보, 채집자, 날짜 등에 대한 오류가 확인된다. 기본적인 속성자료에서 오류가 발생하는 원인은 동아시아의 생물다양성관리기관들이 구조화되지 않은 데이터베이스를 사용하고 평면적인 스프레드시트형 정보를 사용하기 때문이다. 생물다양성 정보 특성상 다양한 정보가 구조화가되지 않을 경우 학명, 인명, 지명, 문헌, 생태정보에 대한 데이터 무결성을 해결하지 못한다. 동아시아 생물다양성정보 관리문제를 극복하기 위해서는 자료의 구조화와 함께 자료정제에 대한 이해도를 높이고, 오류 수정을 위한 지속적인 자료 관리자인 전문 분류학자 양성이 필요하다. 생물다양성 정보관리자는 오류 원인분석을 통해 문서화된 관리 지침을 수정, 추가하는 등 향후 오류 예방을 위한 대책이 필요하며 시스템에 적용시켜야 한다. 이런 모든 과정은 데이터베이스를 기반으로 진행되고 기록되어야 한다. 동아시아의 생물다양성 출판자들은 현재 수준의 단순한 자료구조보다는 생물다양성 정보 관리를 위해 전문적인 선진 프로그램의 사용 혹은 이에 준하는 수준의 고도화된 데이터베이스의 개발이 필요하다.
사람의 이동권 보장과, 도시의 활동성 제고를 기본으로 하여, 궁극적으로 삶의 질을 높일 수 있는 공공공간을 만들기 위해서는 품격 있는 보행 공간 조성이 중요하다. 본 연구는 이런 품격 있는 보행 공간 조성을 위한 자료 구축의 밑거름을 마련하기 위해 보행길 평가체계를 개발하고자 한다. 먼저 요인과 공간을 견지하여 기본 체계를 설정하고 이 체계를 연구의 기본 틀로 하였다. 기존문헌을 통해 알아본 동향은 보행안전정책, 보행중심계획, 인식전환, 교통시스템, 활동연계보행, 시설활용보행, 자연역사연계보행, 콘텐츠융합보행 등 여덟 개의 범주로 나눌 수 있었다. 관련연구들에서 언급된 거시·미시 지표와 요소를 종합하여 분류하고 이를 통합하여 보편성과 차별화를 위한 바탕을 갖추었다. 다음으로 이를 보완하여 보행 체계의 기본 구성에 따라 안전항목에 보행잠재성과 경사안전성, 편리항목에 보행기초연결성과 대중교통연계성, 건강항목에 보행정돈성과 휴식편의성, 매력항목에 경관자원연계성과 활동풍부성 여덟 개의 거시 평가 체계를 설정하고 측정방법을 개발하였다.
본 논문에서는 날씨와 같은 외부 환경요인에도 강건하게 동작할 수 있는 장애물 감지 기법을 제안한다. 특히, DB 기반의 특징 매칭과 RANSAC(RANdom SAample Consensus)기반의 다중 평면 방식을 통해 증강현실(Augmented Reality, AR)에서 정확하게 위험 상황을 알려줄 수 있는 장애물 감지 시스템을 제안한다. RGB카메라로부터 얻은 영상을 기반으로 장애물을 검출하는 접근법은 영상에 의존하기 때문에 조명에 따른 특징 검출이 부정확하고, 조명이나 자연광 또는 날씨의 영향을 받기 때문에 장애물 검출이 어려워진다. 또한, 복잡한 지형에서 생성되는 다수의 평면은 장애물을 감지하는데 있어서 오차가 커지는 원인이 된다. 이 문제를 완화하기 위해 본 논문에서는 DB기반의 특징 매칭을 통해 조명에 관계없이 장애물을 효율적이고 정확하게 감지한다. 또한, 다중 평면을 RANSAC을 통해 단일 평면으로 정규화하여 특징점을 분류하기 위한 기준을 새롭게 계산한다. 결과적으로 제안하는 방법은 조명, 자연광, 날씨에 관계없이 효율적으로 장애물을 감지할 수 있고, 높낮이나 다른 지형에서도 안정적으로 표면을 감지할 수 있기 때문에 사용자의 안전성 확보에 활용할 수 있을 거라 기대한다. 제안하는 방법은 모바일 디바이스에서 실험한 결과가 대부분 안정적으로 실내/외의 장애물들을 인지하였다.
VS30지도는 부지증폭을 나타내는 주요 변수로 임의의 부지에서 지반운동을 예측하는 ShakeMap의 핵심 변수로 사용된다. 하지만, 한반도의 지질특성과 지형특성을 고려하는 VS30지도는 아직 제시된 적이 없다. 이번 연구에서는 지질과 지형을 고려하는 VS30지도를 작성하기 위해 전단파 속도 주상도로부터 계산 또는 추정된 1,101개의 VS30과 한반도 광범위 지질, 지형정보 레이어를 수집하였다. 이러한 데이터와 일반선형회귀분석 방법을 사용하여 VS30 추정 모델을 개발하였다. 모델은 지질분류에 따라 매립지, 신생대 제4기 퇴적층, 중생대 그룹, 선캄브리아기와 해양층으로 구분된 후 지형정보의 함수로 제안되었다. 지도의 해상도는 기상청에서 기존에 진도추정을 위한 ShakeMap 구동에 사용하는 미국지질조사국(USGS)의 지도의 2배로 하였다. 그 결과, 프락시 기반 VS30지도의 대수로그 잔차의 표준편차는 0.233으로 USGS의 VS30 지도의 표준편차인 0.387보다 낮은 수치를 보인다. 본 연구에서 개발한 VS30지도를 사용한다면 ShakeMap의 불확실성이 줄어들 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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