• 식품과학과 산업
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• 제55권2호
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• pp.154-165
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• 2022

인간이 최소 8,500년 이상 이용하고 섭취를 해온 누에는 화학물질과 공해에 매우 민감하다. 뽕나무 밭이나 누에를 키우는 잠실 근처의 농작물 재배용 밭이나 과수원에서 병해충 방제를 위해 살포한 농약이 비산 되면, 매우 적은 양의 농약이 누에의 먹이가 되는 뽕나무 잎을 오염시키거나, 잠실로 침투해도 누에 유충은 섭식을 더 이상 하지 않아서 성장을 멈추고 죽는 특징이 있다(양잠보급과, 2022). 그리고, 누에 유충은 가축 배설물에서 나는 냄새와 차량통행에서 나오는 공해 물질과 먼지에도 매우 민감하므로(양잠보급과, 2022), 정상적으로 성장한 누에는 천연식품으로 간주할 수 있다. 누에제품들에 대한 성분분석결과를 보면 5령3일 동결건조 누에 분말(권해용 등, 2019)과 홍잠 분말(Ji 등, 2016, 2017, 2019)에서는 중금속이 전혀 검출되지 않는다. 그러므로, 누에를 이용하여 제조된 제품들의 안전성은 다른 곤충식품이나 육류에 비하여 매우 높다. 하지만, 누에는 오로지 뽕 나뭇잎 만을 섭취하고, 5령 동안 전 생애 섭취하는 뽕 나뭇잎의 80% 이상을 섭취하기 때문에 단 기간 고강도의 노동이 필요하므로, 제품의 단가가 높은 단점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 누에 사육에 자동화 시스템을 도입해서, 노동력 투입을 줄이면서 품질이 일정한 제품을 생산할 수 있어야 한다. 현재 선진국들은 의생명과학의 발전과 개인 위생의 증진으로 기대수명이 빠르게 늘어나고 있다. 대한민국을 포함한 많은 여러 선진국은 2030년에 기대수명이 90세를 초과할 것이라고 예측되고 있다(Kontis 등, 2017). 하지만, 65세 이상의 노인은 하나 이상의 만성질환으로 고통을 받고 있어서 기대수명(또는 기대여명)과 질병없이 건강하게 살아가는 건강수명과는 9년 내외의 차이가 나고 있다(Garmany 등, 2021). 2021년 현재 노인인구의 비율은 16.5%이지만(통계청, 2021), 노인이 사용하는 건강보험 진료비 비율은 2020년에 이미 총 진료비에서 43.4%에 도달하였다(건강보험심사평가원, 2021). 그러므로, 향후 개인과 국가의 의료비용을 절감하기 위해서는 건강수명을 늘려야 한다. 누에의 산물들은 다양한 건강증진 효과가 있고(표1과 2), 인류가 이미 8500년 이상 섭취를 하여온 대부분의 사람들에게는 부작용이 없는 식품이다. 그리고 누에 산물 중 홍잠의 경우는 동물 모델의 건강수명을 증진시켜 줌이 알려져 있으므로(Choi 등, 2017b; Mai 등, 2022; Nguyen 등, 2016; Park 등, 2022), 향후 홍잠을 이용한 새로운 제품을 개발하고 판매하여 대중화되면, 국민들의 건강수명이 증대됨으로서 의료비용의 감소를 가져오고 개인의 행복이 증진될 것이다.

• 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.

• 한국항해항만학회지
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• 제46권3호
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• pp.269-279
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• 2022

인공지능의 발전으로 산업계 전반에서 시스템의 자동화를 위해 인공지능을 도입하고 있다. 해양산업분야에서도 자율운항선박이라는 패러다임을 통해 인공지능을 단계적으로 적용하고 있다. 이러한 흐름에 따라 ABS와 DNV에서는 자율운항선박에 대한 가이드라인을 발표하였다. 하지만 선급의 가이드라인은 선박의 운항 및 해양 서비스 관점에서 요구사항을 기술하고 있으므로, 인공지능의 위험에 대해서는 충분히 고려되지 못했을 가능성이 있다. 그래서 본 연구에서는 ISO/IEC JTC1/SC42 인공지능 분과에서 제정한 표준들을 활용하여 선급 요구사항을 위험의 원인으로 분류하고, 위험원인과 인공지능 메트릭(metrics)의 조합을 통해 위험을 평가할 수 있는 척도로 사용하고자 한다. 본 연구에서 제안한 인공지능의 위험 원인과 이를 평가하기 위한 특성의 조합을 통해 해양 시스템에 인공지능이 도입됨으로써 발생하는 위험을 정의하고 식별하는 데 도움이 될 수 있을 것으로 생각되며, 선급을 포함한 다양한 기구에서 자율운항선박을 위한 안전 요구사항을 더욱 자세하고 구체적으로 작성하는 데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권3호
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• pp.54-61
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• 2022

공공기관과 기업에서 관리하는 정보 시스템 종류의 증가로, 국내에서는 보안 점검의 미흡으로 발생할 수 있는 취약성에 신속하게 대응하기 위한 보안 인증제도를 시행하고 있다. ISMS-P와 같은 국내의 정보보호체계 평가는 기술적 점검 항목들에 대해 범주를 나누어 평가함으로써 각 범주에 대한 체계적인 보안성 평가를 수행하고 있다. 미국의 NIST에서는 보안 점검 목록을 작성하고 취약성 점검을 자동화할 수 있는 프로토콜인 SCAP을 개발했으며 SCAP에 사용되는 보안 점검 목록은 OVAL로 작성할 수 있다. 제조사 별로 보안 점검 목록을 작성하여 SCAP 커뮤니티를 통해 공유하고 있지만, 국내 보안평가체제에 맞게 범주화되어있지 않아 국내에서는 실질적으로 사용하기에 어려움이 있다. 이에 본 논문에서는 국내 정보보호체계에 SCAP을 적용하기 위해 OVAL로 작성된 점검 항목인 OVAL 정의를 범주화하는 메커니즘을 제시한다. 레드햇 8 STIG 파일을 대상으로 230개 항목 중 189개의 OVAL 정의를 국내 보안 평가체제에 적용할 수 있음을 보였고, 범주화된 레드햇 정의 파일의 통계를 분석하여 범주별 시스템 취약성 추이를 확인할 수 있었다.

• 한국측량학회지
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• 제39권6호
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• pp.363-369
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• 2021

정밀도로지도는 자율주행차의 기본 인프라로 활용되어 최신 도로정보가 신속하게 반영되어야 한다. 하지만 현재 정밀도로지도 공정 중 객체 도화 및 구조화 편집과정이 수작업으로 이루어지며 주요 구축 대상인 도로 노면선 표시의 레이어를 생성하는데 가장 오랜 시간이 소요된다. 이에 본 연구에서는 선행 연구에서 기학습된 포인트넷(PointNet) 모델을 통해 색상 유형(백색, 청색, 황색)이 예측된 도로 노면선 표시의 포인트 클라우드를 입력 데이터로 활용하였고, 이를 기반으로 본 연구에서는 도로 노면선 표시 레이어의 도화 및 구조화 편집을 자동화하는 방법론을 제안하였다. 제안한 방법론을 통해 구축한 3차원 벡터 데이터의 활용성을 검증하기 위해 정밀도로지도 품질검사 기준에 따라 정확도를 분석하였다. 벡터 데이터의 위치정확도 검사에서 수평 오차와 수직 오차에 대한 평균제곱근오차(RMSE: Root Mean Square Error)는 0.1m 이내로 나타나 적합성을 검증하였으며, 구조화 편집 정확도 검사에서 선표시 유형과 선규제 유형의 구조화 정확도가 모두 88.235%로 나타나 활용성을 검증하였다. 따라서, 본 연구에서 제안한 방법론으로 정밀도로지도를 위한 도로 노면선 표시의 벡터 데이터를 효율적으로 구축할 수 있는 것을 알 수 있었다.

• 한국측량학회지
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• 제39권6호
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• pp.483-490
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• 2021

최근 도시화된 지역의 지하개발로 인한 각종 문제가 증가함에 따라 정확한 지하시설물 정보관리가 요구되고 있다. 이에 본 연구에서는 현장에서 실시간으로 지하공간통합지도를 활용하기 위해 현장 취득 GPR (Ground Penetration Radar) 탐사 데이터와 지하공간통합지도의 상호 위치를 비교하는 기능, 지하시설물 분석 기능, GPR 탐사 단면을 지하공간통합지도 상에 중첩하여 가시화 하는 기능, 측량 데이터를 3차원 공간상에 정위치 및 속성 편집을 통해 셰이프 파일로 변환하는 기능, 셰이프파일을 지하공간통합지도 모바일 센터에 제출하는 기능을 정의하여 프로그램으로 개발하였다. 또한, 개발 프로그램의 현장 적용 테스트를 위해 상수관로 매설 공사 현장에서 지하시설물 실시간 측량 현장에서 활용하는 시나리오와 GPR 탐사 현장에서 활용하는 시나리오를 도출하였으며, 서울시 관내 4개소에서 현장 실증을 수행하여 활용 시나리오의 현장 적용 문제점 및 기능의 오류 없이 정상적으로 작동함을 확인하였다. 이를 통해 본 연구에서 개발한 프로그램의 현장 활용성을 확인할 수 있었으며, 현장에서 측량 성과의 품질 확인 및 지하공간통합지도의 갱신 자동화에 기여할 수 있을 것이다. 또한, 국토교통부에서 추진하는 지하시설물도 정확도 향상 확산사업에 시범 적용하여 개발 프로그램의 활용성을 더욱 높일 것으로 기대된다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제26권5호
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• pp.30-42
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• 2022

최근, 국내의 도심지와 수도권을 잇는 급행철도 사업, 간선도로 및 고속도로의 지중화 사업 등과 같이 교통 인프라 건설이 활발하게 추진되고 있으며 국토의 효율적인 활용을 위하여 지하 터널 및 산 터널의 시공이 활발해지고 있다. 터널 시공이 늘어남에 따라 콘크리트 구조물의 노후화로 인한 안전진단, 유지보수 및 관리의 필요성도 증대되고 있다. 본 논문에서는 인력에 의한 외관조사의 단점을 해결하고 터널 안전점검의 자동화를 위하여 터널 스캐닝영상을 통한 안전점검을 제시한다. 터널 스캐닝영상을 통한 안전점검은 기존 인력에 의한 외관조사에 비해 조사기간과 인력을 크게 줄일 수 있으며 조사자의 안전사고와 교통체증에 따른 사회적 비용을 절감할 수 있다는 장점이 있다. 터널 스캐닝영상 기반 안전점검을 위해서는 터널 스캐닝영상의 접합을 통하여 평면전개 이미지를 생성하는 것이 핵심이다. 본 연구에서는 터널 스캐닝영상 기반 안전점검의 필수기술인 터널 스캐닝 다중 촬영 영상 접합에 적합한 알고리즘에 대한 성능평가를 진행하였다. 터널이미지 접합에 유리한 알고리즘을 찾기 위하여 OpenCV에서 제공하는 특징점 검출 및 매칭 알고리즘 중 실수기술자와 높은 정확도를 갖는 SIFT, 이진기술자를 갖고 연산속도가 빠른 ORB, BRISK 총 3가지 알고리즘을 비교 분석하고자 한다. 터널이미지는 크게 콘크리트부, 조명부와 타일부로 나누어 터널이미지의 특성을 반영하였다. 터널이미지 접합에 유리한 알고리즘은 특징점 검출 개수, 연산속도, 특징점 매칭의 정확성, 영상접합 결과를 종합하여 판별하였다. 접합성능은 SIFT알고리즘이 가장 좋았으며 ORB, BRISK도 짧은 연산시간과 준수한 성능을 보였다. 연산시간보다 정확도가 중요시되는 정밀한 평면전개 이미지 생성에 SIFT가 활용될 수 있고 ORB와 BRISK도 준수한 접합결과를 보여줘 대용량 영상에서 빠른 영상처리 속도가 요구되는 작업이 필요할 경우 사용될 수 있는 가능성을 확인했다.

• 한국지반신소재학회논문집
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• 제21권4호
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• pp.1-12
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• 2022

토공사에서 다짐품질관리를 위해 일반적으로 평판재하시험 및 현장밀도시험 등이 실시되며, 다짐확인을 위한 추가 분석이 동반된다. 최근 IoT(Internet of Things) 기반의 디지털 환경이 조성되면서 스마트 다짐품질관리가 가능한 DCPT(Dynamic Cone Penetration Test) 장비가 개발되었고, 이러한 디지털 DCPT 시스템은 실시간 다짐에 대한 위치·시간정보와 작업자의 이력관리가 가능하게 되었다. IoT 기반의 DCPT 시스템은 기존의 다짐품질시험의 시간적·비용적 단점을 개선하고 현장에서 유연하게 적용가능하게 되었으며, 현장다짐 지표인 DPI(Dynamic Cone Penetration Index)의 기록과 저장이 자동화 되었다. 본 연구에서는 이러한 DCPT 장비를 현장 적용하여, 현장 적용 데이터인 DPI를 통해 다짐강도의 경향을 확인하였다. 그 결과 최종다짐에서 초기다짐의 DPI보다 1.4배 감소하여 지표에서 10~14cm 깊이인 노상 다짐층의 다짐강도 증가를 확인할 수 있었으며, 다짐결과비교를 위한 평판재하시험의 지지력 계수의 경향과 동일하게 최종 다짐시 다짐강도 증가경향을 확인할 수 있었다. 또한 기존 아날로그 DCPT의 경우가 아닌 IoT DCPT장비를 사용하므로 인원 및 시간을 저감한 시험수행이 가능하였으며 측정데이터의 스마트기기 전송을 통해 다짐정보의 실시간 확인이 가능하게 되었다. 이러한 스마트 기능이 추가된 IoT 기반 DCPT장비를 통해 DPI로 실시간 다짐관리 가능성을 확인할 수 있었으며, DPI에 대한 국내 다짐 재료 및 실내시험조건에 대한 추가연구와 평판재하시험과의 상관성에 대한 연구가 지속적으로 이루어진다면 다짐관리 및 확인 용도로 IoT 기반 DCPT장비가 폭넓게 활용될 수 있을 것이라 판단된다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제26권6호
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• pp.157-166
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• 2022

철근 콘크리트 구조 건설현장에서 육안 검사 방식으로 수행되는 현재 단계의 구조감리는 그 필요성에 비하여 매우 노동 집약적이기에 현실적으로 현장의 모든 상황을 파악하기에 제한적이며, 검사자의 주관성도 배제될 수 없다. 따라서 본 연구는 철근을 대상으로 한 구조감리의 효율성 개선을 위해 360° 카메라를 통해 수집한 RGB 및 Depth 데이터 기반 3D model을 이용하여 배근 간격을 도출하고 실측값과의 비교를 통해 정확도를 검증하였다. 소규모 현장(약 265 m²)의 12개 지점에 대해 계측을 수행하였으며, 지점당 스캔시간은 약 20초, 이동 및 설치시간을 포함한 총 계측 시간은 약 15분이 소요되었다. 계측된 데이터는 SLAM 알고리즘을 통하여 RGB-based 3D model과 3D point cloud model을 생성하였으며, 각각의 모델에서의 계측값을 실측값과 비교하여 정확도 검증을 진행하였다. RGB-based 3D model과 3D point cloud model은 각각 10mm, 0.1mm의 최소분해능을 갖으며, 각 모델로부터 계측된 철근의 배근 간격 은 의 오차는 최대 28.4%, 최소 3.1% (RGB-based 3D model) 최대 10.8%, 최소 0.3% (3D point cloud model)로 확인되었다. 본 연구를 토대로 추후 자동화 기반의 원격구조 감리 기술개발을 통하여 현장적용 및 분석의 효율성을 증대시키고자 한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.1-13
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• 2022

정보통신 환경의 발전으로 인하여 군사 시설의 환경 또한 많은 발전이 이루어지고 있다. 이에 비례하여 사이버 위협도 증가하고 있으며, 특히 기존 시그니처 기반 사이버 방어체계로는 막는 것이 어려운 APT 공격들이 군사 시설 및 국가 기반 시설을 대상으로 빈번하게 이루어지고 있다. 적절한 대응을 위해 공격그룹을 알아내는 것은 중요한 일이지만, 안티 포렌식 등의 방법을 이용해 은밀하게 이루어지는 사이버 공격의 특성상 공격 그룹을 식별하는 것은 매우 어려운 일이다. 과거에는 공격이 탐지된 후, 수집된 다량의 증거들을 바탕으로 보안 전문가가 긴 시간 동안 고도의 분석을 수행해야 공격그룹에 대한 실마리를 겨우 잡을 수 있었다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 탐지 후 짧은 시간 내에 공격그룹을 분류해낼 수 있는 자동화 기법을 제안하였다. APT 공격의 경우 일반적인 사이버 공격 대비 공격 횟수가 적고 알려진 데이터도 많지 않으며, 시그니처 기반의 사이버 방어 기법을 우회하도록 설계가 되어있으므로, 우회가 어려운 공격 모델 기반의 탐지 기법을 기반으로 알고리즘을 개발하였다. 공격 모델로는 사이버 공격의 많은 부분을 모델링한 MITRE ATT&CK®을 사용하였다. 공격 기술의 범용성을 고려하여 영향성 점수를 설계하고 이를 바탕으로 그룹 유사도 점수를 제안하였다. 실험 결과 제안하는 방법이 Top-5 정확도 기준 72.62%의 확률로 공격 그룹을 분류함을 알 수 있었다.