국내 해안 쓰레기 모니터링은 노동 집약적 방식과 한정적인 조사 범위로 세밀한 분포 확인이 어렵다. 따라서 해안 쓰레기 자료수집의 효율성 증대를 위해 원격탐사 기법을 이용한 연구가 이루어지고 있다. 하지만 국내 원격탐사 기반 해안 쓰레기 모니터링 방안에 대한 기준이 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 국내 연구 결과를 기초로 메타분석 방법을 적용하여 원격탐사체 중 드론을 이용한 해안 쓰레기 모니터링 연구 19건에 대해 모니터링 방법과 결과에 대해 분석하였다. 모니터링 방법을 대상으로 데이터 수집 방법, 수집 데이터 정보, 모니터링 대상지 정보에 대해 분석하였으며, 모니터링 결과를 대상으로 모니터링 실태, 탐지대상 및 활용모델에 대해 분석하였다. 또한, 메타분석 결과를 바탕으로 드론을 이용한 해안 쓰레기 모니터링 수행 시 고려 항목과 권장 항목, 수행 기준에 대한 모니터링 기준 항목을 제시하였다. 본 연구 결과를 통해 드론을 이용한 해안 쓰레기 모니터링 운용 기준 마련에 필요한 조건 및 기준을 정의하였으며, 추후 외국 사례 분석 및 현장 적용 결과를 추가하여 국가 차원의 원격탐사체를 이용한 해안 쓰레기 모니터링 지침 마련이 가능할 것으로 보인다.
도로면 유지보수 공법 중 크랙실링은 그 특성상 작업수행과 관련하여, 노무자의 안전을 위협하는 다양한 위험, 열악한 작업환경으로 인한 생산성 및 품질저하, 교통체증으로 인한 차량이용자의 간접비용 상승 등 많은 잠재적 문제점을 내포하고 있을 뿐만 아니라 노무 의존도가 높고 년간 막대한 사업예산을 요하는 국가 기반 유지보수 사업이다. 선진 외국의 경우, 도로면의 초기균열에 대한 보수공법으로써 크랙실링이 일반화되어있고 과거 10여년에 걸쳐 이를 자동화하기 위한 연구노력이 활발히 진행 중이다. 본 논문은 미국을 중심으로 지금껏 개발되어진 크랙실링 자동화 로봇의 프로토타입을 간략히 소개하고 미 연방교통국(FHWA)과 텍사스 주 교통국(TxDOT)의 지원하에, 텍사스 오스틴 주립대학 건설자동화 연구소에서 개발된 크랙실링 자동화 로봇의 연구성과 및 1999년 현장실험 결과를 토대로 크랙실링 자동화 로봇의 타당성 및 적용성 그리고 개발기술의 응용성을 시험한다. 크랙실링 자동화 로봇의 개발과 활용을 통하여 도로의 수명 연장 및 년간 막대한 도로 유지보수 사업예산의 절감이 가능할 것으로 사료되며 개발된 자동화 기술은 추후 빌딩외벽, 대규모 저장탱크 등 도로 이외의 건축.토목 구조물에 발생된 균열의 탐지 및 보수에도 널리 활용될 수 있을 뿐만 아니 라 동영상 처리기술 등의 멀티 미디어 기술과 무선정보통신망을 응용한 본사와 현장간 실시간 안전진단 및 분석에도 그 활용효과가 클 것으로 기대된다.
최근 국민소득 증가와 더불어 인구감소로 인한 고령화, 1인 가구 증가와 같은 사회 현상이 관찰된다. 고령화 가구 및 1인 가구증가에 비례해 반려동물을 사육하는 가구도 증가하고 있는데 이들의 경우 대부분 외로움 극복과 가정 내 활력을 위해 반려동물을 활용한다. 반려 동물을 가족처럼 생각하는 사람들이 늘어나면서 국내 반려동물 시장의 규모도 동반 성장하고 있다. 고령화 가구 및 1인가구의 반려동물이 늘어나면서 생기는 문제는 홀로 남겨진 반려동물의 먹이급식, 운동관리 등과 같은 케어(Care)가 제대로 수행 되지 못하고 있다. 외부에서 원격으로 반려동물을 관찰하고 일정량의 먹이를 주기적으로 공급하며 운동유발을 통해 반려동물의 건강상태를 관리해주는 로봇에 대한 연구와 개발이 필요한 실정이다. 반려동물 중 반려견의 선택이 가장 높게 나타난다. 따라서 본 연구는 구동 방식에 대한 로봇연구와 기존의 반려동물 케어 시스템의 사례를 파악하고 장애물 회피 알고리즘을 이용한 반려견 케어 로봇에 대한 연구를 하였다. 3륜 중 2개의 바퀴에 모터를 장착하고 반려견의 간식 급여동작과 장애물 회피 알고리즘을 이용하기 위해 전면에 초음파 센서를 사용하였다. 후면에는 적외선 센서 4개를 장착하여 이동시 바닥과 물체의 감지가 가능하도록 시스템 구성 하였다. 그 결과 반려견이 로봇바퀴에 수납된 간식의 냄새를 탐지하여 로봇을 따라다니고 접근을 감지한 로봇이 회피구동 하며 반려견의 운동능력 향상시켰다. 그러나 본 연구는 반려견 케어로봇에 관한 연구로 다른 반려동물들의 특성이 반영되지 않았고, 지속적인 관찰 및 테스트를 통한 실증이 필요하여 후속 연구가 필요하다.
본 논문에서는 의료 영상 분석 분야에서 이용되고 있는 AI(Artificial Intelligence)기술을 문헌 검토를 통해 분석하였다. 문헌 검색은 중심어(keyword)를 사용하여 PubMed, ResearchGate, Google 및 Cochrane Review의 문헌 검색을 수행했다. 문헌 검색을 통해 114개의 초록을 검색하였고 그 중 16개의 중복된 것을 제외하고 98개의 초록을 검토했다. 검토된 문헌에서 AI가 응용되고 있는 분야는 분류(Classification), 국소화(Localization), 질병의 탐지(Detection), 질병의 분할(Segmentation), 합성 영상의 적합도(Fit degree) 등으로 나타났다. 기계학습(ML: Machine Learning)을 위한 모델은 특징 추출을 한 후 신경망의 네트워크에 특징 값을 입력하는 방식은 지양되는 것으로 나타났다. 그 대신에 신경망의 은닉층을 여러 개로 하는 심층학습(DL: Deep Learning) 방식으로 변화되고 있는 것으로 나타났다. 그 이유는 컴퓨터의 메모리 량의 증가와 계산속도의 향상, 빅 데이터의 구축 등으로 특징 추출을 DL 과정에서 처리하는 것으로 사료된다. AI를 이용한 의료영상의 분석을 의료에 적용하기 위해서는 의사의 역할이 중요하다. 의사는 AI 알고리즘의 예측을 해석하고 분석할 수 있어야 한다. 이러한 이해를 위해서는 현재 의사를 위한 추가 의학 교육 및 전문성 개발과 의대에 재학 중인 학습자를 위한 개정된 커리큘럼이 필요해 보인다.
해양 환경에서의 기포는 바람, 파도, 선박 및 해저 가스 누출을 포함한 여러 요인에 의해 생성된다. 수중에서의 기포는 강력한 산란 신호를 생성하여 음향 신호를 측정하는데 영향을 미친다. 이러한 기포의 특성은 음파 신호의 세기를 감쇠시켜 소음 차단 목적으로 주로 이용되고 있으며, 최근에는 해저에서 대규모로 누출되는 메탄가스 탐지를 위한 연구가 진행되고 있다. 이러한 가스 누출은 기포플룸의 형태를 취하며, 기포의 물리적 특성과 분포 구조를 이해하는 것은 누출된 가스를 기후 변화와 연관성을 파악하는데 중요한 요소 중 하나이다. 본 연구에서는 탄성파 영상화 기법을 이용하여 기포플룸의 분포를 추정하고자 수조환경에서 실험을 수행하였으며, 별도로 제작된 인공기포 발생기, 자료 취득 시스템을 이용하여 기포에 의한 음향 신호를 취득하였다. 기포플룸을 영상화하기 위해 지진파 영상기법 중 역시간 구조보정을 이용하였으며, 획득한 음향 신호의 포락선 신호를 이용하여 기포 분포 패턴을 효과적으로 추정하였다. 영상화 결과의 검증을 위해 추정된 기포플룸의 분포와 광학카메라 영상을 비교하였다. 실험결과 탄성파 영상화 기법 통해 인공 기포플룸의 산란신호를 이용한 영상화가 가능함을 확인하였다.
본 연구에서는 사회연결망분석기법 중 하나인 구조적 공백 분석 결과를 이용하여 추천과정에 사용자의 정성적이고 감성적인 정보를 반영할 수 있는 협업필터링 기반의 추천시스템을 제안한다. 협업필터링은 추천기술 중 가장 많이 활용되고 있지만 전통적으로 확장성과 희박성 등의 문제점뿐 만 아니라 사용자-상품 매트릭스의 선호도만을 이용하여 추천을 함으로써 사용자의 정성적이고 감성적인 정보를 추천과정에 반영하지 못한다는 한계점이 있다. 본 연구에서 제안하는 추천시스템은 사회연결망분석에서 중심성 분석과 함께 연결망 내의 주요개체를 탐지할 수 있는 구조적 공백 분석을 이용하여 연결망 내의 대표 사용자들을 추출한 후 이들을 중심으로 군집을 형성한 후 각 군집색인 협업필터링을 수행하는 과정을 통해 전통적인 협업필터링에서 반영하지 못했던 정성적, 감성적 정보를 반영한다. 한편, 군집색인 협업필터링을 수행함으로써 추천의 효율성을 높일 수 있는 장점도 있다. 본 연구에서는 실제 사용자들의 상품에 대한 선호도 평가점수와 사용자들의 사회연결망 정보를 수집하여 실험을 수행하고 전통적인 협업필터링과 다양한 형태의 협업필터링과의 추천성과 비교를 통하여 제안하는 시스템의 유용성을 확인한다. 비교모형으로는 전통적인 협업필터링, 임의 군집색인 기반 협업필터링, k평균 군집색인 기반 협업필터링을 이용한 추천시스템이며, 실험 결과, 제안한 모형이 다른 비교모형에 비해 추천성과의 정확도가 가장 우수하였다. 추천성과의 차이에 대한 통계적 유의성 검정 결과, 제안 모형은 전통적인 협업필터링 기반의 추천시스템과는 통계적으로 유의한 성과 차이가 없었으나, 다른 두 모형에 대해서는 통계적으로 유의한 성과의 차이가 있는 것으로 나타났다.
백두산은 중국과 북한의 국경 경계에 위치하고 있는 성층화산으로 신생대 올리고세 이후 주요 분화 단계를 거쳐 형성된 것으로 알려져 있다. 2010년 이후 마그마 재활동으로 인한 백두산 화산활동 여부에 대한 관심이 증대되고 있다. 백두산 화산 활동을 감시하기 위한 연구는 기상청, 한국지질자원연구원 등 국가기관 중심으로 활발히 수행되고 있다. 2018년에는 한-중 백두산 공동 관측 장기연구 과제가 선정되었으며 이로부터 화산특화연구센터가 설립되기도 하였다. 그러나 백두산은 우리나라로부터 지리적으로 멀리 떨어져 있어 접근에 대한 제약이 있을 뿐만 아니라 백두산 화산 주변에 설치되어 있는 현장 관측 장비로부터 수집된 현장 자료의 공유 혹은 접근이 쉽지 않은 상황이다. 원격탐사는 직접적인 물리적 접촉 없이 대상 물체에 대한 특성을 원격으로 측정하는 수단으로서, 대상물의 관측을 위해 자동차, 무인기, 항공기, 인공위성 등 여러 형태의 플랫폼이 사용된다. 지난 수십 년 간, 다양한 파장 대역에서의 전자기파를 이용한 원격탐사 자료를 활용하여 화산 감시 연구가 수행되어 왔다. 특히 레이더 원격탐사는 주야조건, 기상조건에 관계없이 자료를 획득할 수 있을 뿐만아니라 위상정보를 이용한 레이더 위상간섭기법을 통한 미세 지표 변위 관측이 가능하여 매우 널리 이용되고 있는 화산 감시 기술이다. 본 논문의 목적은 백두산 화산 관측을 위해 수행된 기존 원격탐사 연구 문헌을 수집하고 동향을 파악하는 것이다. 또한 지속적인 화산 감시를 위한 가용 영상레이더 위성정보를 조사하여 향후 이를 바탕으로 백두산 화산 지표 변위의 주기적 탐지 연구를 수행하는데 활용할 예정이다.
P300 숨긴정보검사는 전통적인 대응수단에 큰 영향을 받지 않는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 전형적인 세 자극 프로토콜을 사용한 P300 숨긴정보검사가 새로운 대응수단에 영향을 받는지 검증하였다. 세 가지 유형의 대응수단을 사용하였다. 첫 번째는 순차적 대응수단으로, 무관련자극이 제시될 때마다 왼손 검지손가락에 힘주기, 오른쪽 발가락에 힘주기, 마음속으로 어머니 이름 부르기, 마음속으로 아버지 이름 부르기를 순서대로 하나씩 수행하는 것이었다. 나머지 두 개의 대응수단은 부분 매칭 대응수단으로 네 개의 무관련자극 중 특정한 2개의 무관련자극에만 반응을 하는 것이었다. 두 번째는 행동적 부분 매칭 대응수단으로, 특정한 한 무관련자극이 제시되면 왼손 검지손가락에 힘을 주고, 특정한 다른 무관련자극이 제시되면 오른쪽 발가락에 힘을 주는 것이었다. 세 번째는 정신적 부분 매칭 대응수단으로, 특정한 한 무관련자극이 제시되면 마음속으로 어머니 이름을 부르고, 특정한 다른 무관련자극이 제시되면 마음속으로 아버지 이름을 부르는 것이었다. 실험결과, 순차적 대응수단을 사용하는 것은 예상과는 달리 P300 숨긴정보검사의 정확판단율을 77%에서 92%로 증가시켰다. 부분 매칭 대응수단은 P300 숨긴정보검사의 정확판단율에 부정적인 영향을 미쳤다. 물리적 대응수단은 정확판단율을 77%에서 46%로 감소시켰으며, 정신적 대응수단은 정확판단율을 100%에서 69%로 감소시켰다. 대응수단의 사용을 억제하거나 탐지할 수 있는 기법의 개발 필요성을 논의하였다.
우리는 처음으로 이산화탄소 지중 저장소에서 지표로 누출되는 이산화탄소를 원격으로 탐지 및 농도를 측정하는 라만 라이다 시스템을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 라만 라이다의 송신단은 355 nm 파장에서 80 mJ의 에너지를 가진 레이저, 빔 익스펜더(Beam expender)로 구성되어 있으며 수신단은 망원경, 광학 수신기 및 검출기 등으로 구성된다. 실내 이산화탄소 셀 측정에서 라만 라이다의 이산화탄소 농도 측정 정확도는 99.89%였다. 또한, 우리는 라만 라이다의 이산화탄소 원거리 측정 능력을 평가하기 위해서 부경대학교에서 2019년 10월에 일주일간 야외 측정을 수행하였다. 이산화탄소 지점 측정 장비는 라만 라이다로 부터 300 m, 350 m 떨어진 곳에 위치하였다. 야외 측정 결과에서 라만 라이다로 측정된 이산화탄소 농도와 지점 측정 장비로 측정된 이산화탄소 농도와 좋은 상관관계를 보여준다. 라만 라이다와 지점 측정 장비로 측정된 이산화탄소 농도도 사이의 상관 계수(R), 평균 절대 오차(Mean Absolute Error; MAE), 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error; RMSE), 는 각각 0.67, 2.78 ppm, 3.26 ppm 이다.
커널 루트킷은 운영체제의 컴포넌트 사이의 통신을 가로채거나 수정할 수 있기 때문에, 운영 체제의 무결성을 훼손시킬 수 있는 가장 위협적이고 널리 퍼진 위협 중 하나로 인식되고 있다. 커널 루트킷이 이미 커널 권한을 획득하였기 때문에 루트킷이 설치된 공간에서 커널을 보호하는 것은 안전하지 않다. 따라서 커널보호 시스템은 커널과 동일한 공간으로부터 독립적이어야만 한다. 루트킷을 탐지하기 위해 많은 연구들이 수행되어 왔지만 다른 연구들과 달리 TrustZone 기반 연구는 커널과 동일한 공간으로부터 분리되고, 독립된 공간에서 커널을 보호하는 것이 가능하다. 하지만 제안된 방법들은 커널보호 시스템을 완전히 독립시킬 수 없는 단점이 있다. 이러한 이유로, 우리는 TrustZone의 시큐어 타이머를 이용한 효율적인 커널 검사 시스템을 제안한다. 이 시스템은 레퍼런스의 무결성을 보장하기 위해 커널 원본 이미지인 vmlinux을 활용하여 측정하였다. 또한, 보호영역 크기에 대한 유연성을 제공함으로써 효율적으로 커널보호 시스템을 운영하는 것이 가능하다. 실험 결과들은 제안된 커널보호 시스템이 완전히 독립되어 운영되고, 런타임동안 최대 6%정도의 성능만 저하시킨다는 것을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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