스마트폰의 대중화와 교통카드의 확대에 따라서 NFC 기술에 대한 사회적인 관심이 증대되고 있다. 대부분의 NFC의 활용이 전자 상거래에 집중이 되고 있고, 이에 대한 보안의 문제점이나 현재의 기술적인 화두를 이루고 있지만 콘텐츠 산업과 연결한 새로운 부가가치 창출에 대한 논의는 미약하다. 현 정부에서 소상공인 지원 사업으로 차량 개조를 통한 Food Truck의 개조와 사업에 대한 규제를 완화하게 됨으로서 Food Truck에 대한 관심이 높아지고 있으나 주문이 밀리는 점심시간이나 저녁에 효율적인 주문관리 체계구축을 위한 NFC를 활용한 주문시스템에 관한 모델을 본 연구에서 제시하고자 한다. 본 연구에서 활용한 S-Guide 시스템은 인터넷의 연결이 필요 없이 공유기와 서버가 하나로 묶인 인트라넷 성향의 서버시스템으로서 NFC의 활용도가 높은 Food Truck을 운영하는 소상공인에게 적합한 시스템으로 경영의 효율성에 많은 기여를 할 것으로 판단된다.
안전 필수 분야의 전장 장비에서 다양한 고장요인 (고장모드)에 따른 고장 영향 분석 (FMEA, Failure Mode and Effects Analysis)이 필수적이다. 이는 기기나 시스템의 잠재적인 결함들을 식별하고, 그로 인한 발생 가능한 위험을 평가하여 이를 방지하거나 관리하기 위한 개선안을 수립한다. 그러나 최근 시스템의 복잡성이 증가하고 소프트웨어의 영향이 중요해지며 전통적인 FMEA 만을 설계 단계에 적용하는 것이 어려운 상황이다. 본 논문은 모델기반설계기법을 기반으로한 Automatic FMEA 방식을 제안한다. 모델의 구조와 동작을 자동으로 분석하여 FMEA를 수행할 수 있게 하여, 설계 초기 단계에서도 고장모드 분석이 가능하게 한다. 사례연구로 차량 연료 제어 시스템을 대상으로 Automatic FMEA를 수행하였다. 본 연구는 Automatic FMEA 분석도구의 성능을 입증하는 동시에, 향후 연구 방향을 제안한다.
한국도로공사의 선불형 플라스틱카드는 사용자 측면이나 관리 측면에서 많은 문제를 야기하고 있다. 스마트카드 형태의 선불형 전자지불카드인 하이패스플러스하드는 기존 카드의 문제점들을 극복하고 현재 교통분야에 적용된 스마트카드등과의 효율적인 연계가 가능하다 하이패스플러스카드는 가치 저장 및 가지 지불에 사용되는 카드이다. 따라서, 하이패스플러스하드의 기능 및 보안이 철저해야 한국도로공사의 전자지불시스템이 안전하다. 본 논문은 하이패스플러스카드에 LSAM으로부터 가치를 저장받기위한 기능 및 보안 시험과 하이패스플러스카드로부터 PSAM에 가치를 지불하기 위한 기능 및 보안성을 시험하기 위한 시험 방법, 시험 표준항목, 그리고 시험 절차 등을 포함한 시험 모듈을 개발했다. 하이패스 플러스하드의 시험 표준항목은 한국도로공사 규격서에 준하여 ISO 표준에 적합한 시험 항목으로 선정했으며, 시험 검사표는 시험 표준항목을 검사할 수 있는 기준에 의해서 작성했다. 시험 모듈은 시험 검사표에 의한 시험 표준항목을 시험할 수 있는 방법 및 절차를 따라서 개발했다 시험은 한국도로공사에서 사용되는 하이패스플러스카드를 이용하여 실행하였다. 본 시험 모듈은 하이패스플러스하드의 기능뿐 아니라 보안성 및 적합성을 시험하였다. 시험 결과에 의하면 현재 사용중인 하이패스플러스카드의 보안성 및 기능은 기준을 통과하였으며, 보안 및 기능에 문제가 없다는 것이 입증되었다.
최근 5년간의 주 야간별 교통사고 통계에 따르면 대부분의 자동차 교통사고는 주간보다 야간에 더 많이 발생했다. 교통사고는 다양한 원인으로 발생하게 되는데 그 중 중요한 요소는 조명 미설치 또는 조명 위치의 부적합으로 운전자의 시야 혼란을 야기하여 교통사고를 유발하게 된다. 본 논문은 부적절한 도로 조명 시설 위치와 미설치 구역을 파악하고 관련 정보들을 데이터베이스화 하였다. 이를 위해 운전자의 위치 정보, 주행 정보, 도로 밝기 정보를 스마트폰을 이용하여 실시간으로 데이터베이스 서버에 저장하는 도로 밝기 측정 어플리케이션을 설계 및 구현하였다. 본 어플리케이션은 안드로이드 NDK을 이용하여 Native C/C++ 환경에서 구현되었으며, 이에 따라 자바나 다른 언어로 작성된 어플리케이션 보다 연산속도를 향상시켰다. 도로 밝기를 측정하기 위하여 카메라 영상인 RGB 색 공간의 영상을 YCbCr 색 공간의 영상으로 변환하여 휘도를 측정한다. 이를 위해 먼저 차선을 검출하고 도로 밝기 검출 영역의 휘도 값을 계산하여 데이터베이스에 저장한다. 또한 스마트폰의 카메라를 이용하여 실시간으로 도로의 영상을 입력 받고 도로의 차선부분에 대한 관심영역을 지정하여 연산 속도를 향상시켰다. 관심영역의 영상은 Grayscale 영상으로 변환하고 Canny 에지 검출기를 사용하여 외곽선을 추출하고 Hough line transform을 적용하여 차선의 후보군을 선별한다. 선별된 후보 차선의 기울기를 계산하여 양쪽의 차선을 선정한다. 양쪽 차선이 검출되면 차선의 교차점으로부터 아래로 20픽셀의 높이를 가진 삼각형을 도로 밝기 측정범위로 설정한다. 삼각형 부분의 모든 픽셀에 대한 R, G, B값을 추출하여 Y값을 계산하고 픽셀 밝기 값의 평균을 0부터 100사이의 값으로 계산하여 검은색부터 초록색으로 도로의 밝기를 표현하였다. 계산된 60m 전방의 도로 밝기 값은 스마트폰의 GPS 센서를 통해 측정된 운전자의 주행 정보와 위치 정보를 획득하여 10분 간격으로 무선통신을 통해 데이터베이스 서버에 저장하였다. 향후 수집된 도로 밝기 정보들은 스마트폰 어플리케이션이나 차량 내비게이션을 통해 운전자들에게 조심 운전을 경고하거나 효율적인 도로 조명 관리를 위한 개보수 계획에 반영될 수 있을 것으로 기대된다.
무선주파수를 이용해 직접적인 접촉 없이 사물에 부착된 태그를 식별하여 원하는 정보를 처리하는 자동인식기술인 RFID는 빠른 인식속도, 긴 인식거리, 금속을 제외한 대부분의 장애물 투과 기능 등의 특성으로 적용범위가 넓어지고 있다. 현재 125KHz, 134KHz, 13.56MHz, 433.92MHz, 900MHz, 2.45GHz 대의 주파수를 이용하여 물류, 교통, 안전 등 다양한 분야에 활용되고 있으며, 이러한 환경은 보안목적을 위해서도 유용하게 적용할 수 있는 중요한 기술적 요소가 되고 있다. RFID는 전 세계적으로 새로운 성장동력으로 각광받고 있으며, 우리나라에서도 향후 산업적으로 발전 가능성이 매우 높은 것으로 판단하여 정부차원에서 이 기술을 산업에 효과적으로 접목시키기 위하여 연구개발과제와 시범사업 등을 정책적으로 추진하고 있어 그 적용성 향상과 함께 보안업무를 위한 적용성도 높을 것으로 기대된다. RFID는 사람 및 차량에 대해 구역별로 구분하여 출입통제를 할 수 있어 기존의 통제업무를 한층 보완할 수 있을 뿐 아니라 RFID카드에 암호키를 격납하여 본인인증에 사용할 수 있다. RFID는 자기카드에 비해 보안이 강하기 때문에 주민등록증, 여권 등의 불법복제방지를 위해 이용할 수 있는데, 국제차원에서 여권 및 국제운전면허증 등에 RFID 도입을 추진하고 있는 것도 이러한 이유에서이다. 능동형 RFID는 장거리 데이터 전송이 가능하여 실시간 위치정보시스템에 적용하여 위치확인과 모니터링을 통해 사람을 보호하는 기능을 제공할 수 있고, RFID시스템이 지닌 인식 추적기능은 출입통제시스템과 연계하여 특정한 지역을 방문하는 외부인의 등록, 신분확인, 위치 확인 등의 효율적 관리와 방문자자가 불필요한 지역에 진입하는 것을 통제할 수 있으며, 반입되는 장비의 관리와 분실방지 등 체계적 운영을 위해 적용할 수 있다. RFID를 복사기에 적용하여 복사기 사용자, 복사량 등에 대해 효과적으로 관리 통제할 수 있으며, RFID 시스템과 연계된 프린터, 팩스 등의 접근통제 및 복사 내용을 감시할 수 있다. 갈수록 소형화 되고 있는 저장장치에 RFID 태그를 부착하고, RFID의 위치추적기능을 통해 물품의 무단 반출을 방지하고 물품의 반입과 반출을 효과적으로 통제할 수 있다. 기존의 출입통제시스템에서 사용하는 마그네틱 카드나 스마트카드는 출입자를 인식하고 통제하는 기능을 잘 수행했으나 물품의 반입을 통제하는 기능을 수행하지 못했다. 그러나 RFID 시스템의 무선 인식과 추적 기능은 출입통제 기능뿐 아니라 물품의 반출을 감시하고 통제할 수 있어 노트북이나 소형저장장치, 하드웨어와 같은 유형자산의 무단반출을 감시 통제하기 위해 적용할 수 있다.
최근 국내 초소형전기차 도입이 증가하면서, 관련 시장 활성화를 위한 초소형전기차 사용자만족도에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 논문에서는 사용자만족도 구성요인을 기반으로 초소형전기차를 활용한 공공서비스 개발에 관한 기초연구를 수행하였다. 설문조사는 ① '초소형전기차 사용자만족도 구성요인 우선순위 선정을 위한 계층화(AHP) 분석'과, ② 초소형전기차에 대한 사용자들의 선호도 및 교통서비스 제공을 위한 사전 자료수집을 위한 '초소형전기차 이미지 설문조사', ③ 실제 초소형전기차를 운행한 이용자의 사용자만족도를 조사하기 위해 '초소형전기차 운전자 사용자만족도 설문조사' 순서로 수행하였다. 계층화(AHP) 분석에서는 '사용자 이용 데이터', '차량 이동 데이터', '충전서비스 데이터'순으로 사용자들이 중요하게 여긴다는 결과를 얻었다. 초소형전기차 이미지 설문조사에서는 사용자들이 초소형전기차를 오토바이와 비교했을 때 '안전성', '내구성', '승차감', '디자인', '유지관리비', '친환경성' 측면에서 더 긍정적으로 인식하고 있었다. 초소형전기차 운전자 사용자만족도 설문조사에서는 초소형전기차를 사용하는 것이 업무수행능률에 직접적인 영향을 미치지는 않았으며, 초소형전기차의 차량크기로 인해 도로에서의 불이익을 받은 경험이 있었고, 옥외 광고용으로 초소형전기차 군집 주행 시 홍보효과가 컸지만 안전성 측면에서는 우려를 나타내고 있었다. 향후 본 연구결과를 바탕으로 사용자만족도 구조방정식 모델을 구축할 예정이며, 선제적으로 공공분야에서의 초소형전기차 활용업무 서비스에 대한 피드백 R&D를 발굴하고, 새로운 공공 이동지원 서비스 발굴을 적극적으로 모색하고자 한다.
본 연구의 목적은 무인 항공기 서비스 영향성과 활성화 방안에 연구하는 것이다. 무인항공기 서비스의 도입에 따른 영향성에 대한 논의를 경제적, 환경적, 사회적 수용 측면과으로 살펴보고, 정책적 측면에서 산업 활성화 방안을 제시하였다. 경제 영향성 측면에서 보면, 향후에 무인항공기를 사용하여 운송 서비스가 증가하면, 도로 기반 운송화물이 줄어들고 도로 혼잡도 감소로 도로 이동속도가 빨라질 수 있다. 이는 토지나 부동산 자산 가치 상승 등에 긍정적인 영향을 줄 수 있으며, 스마트 도시 설계에도 영향을 제공한다. 환경 영향성 측면에서 보면, 무인항공기는 일반적으로 전기를 통하여 움직이므로 기존의 다른 기기인 차량이나 철도 대비 제공하는 방출하는 배기 가스가 적어서 상대적으로 환경 부정적 영향성은 적다. 그러나 이동시 등장하는 소음은 이동경로에 있는 야생 동물 서식 환경에 부정적인 영향을 제공할 수 있다. 사회적 수용성 측면에서 보면, 새로운 서비스 등장으로 쇠퇴하는 영역이 등장함과 동시에 이익을 창출하는 조직이 등장하여 산업 간의 갈등을 유발할 수 있다. 따라서 등장하는 산업에 대한 수용에 대한 사회적 공감대 형성이 반드시 필요하다. 정부는 이런 무인항공기 활용 서비스 특성을 반영한 부정적인 영향성을 최소화 하기 위한 다양한 대응 방안을 마련해야 한다. 무인기반 산업 활성화를 위해 중장기적으로 항공길 확보를 위해 지상에서 차량이 운행될 수 있도록 도로 표지판 등 다양한 시스템이 도입된 것과 마찬가지로 항공길을 구성하는데 우선적으로 도입 및 적용해야 하는 서비스에 대한 개발과 정립이 필요하다. 또한, 국내도 무인항공교통관리를 위한 정보 수집과 운영 방안과 각 지역별로 관제 시스템 확보 방안 등에 대한 설계 및 구현이 이루어져야 한다. 본 연구는 무인항공기 산업 발달로 새로운 영역에 대한 중장기적 연구에 아이디어를 제공 하는데에 기여할 수 있다.
정보화 사회로 진입하면서 공간정보의 중요성은 급격하게 부각되고 있다. 특히 스마트시티, 디지털트윈과 같은 Real World Object의 3차원 공간정보 구축 및 모델링은 중요한 핵심기술로 자리매김하고 있다. 구축된 3차원 공간정보는 국토관리, 경관분석, 환경 및 복지 서비스 등 다양한 분야에서 활용된다. 영상기반의 3차원 모델링은 객체 벽면에 대한 텍스처링을 생성하여 객체의 가시성과 현실성을 높이고 있다. 하지만 이러한 텍스처링은 영상 취득 당시의 가로수, 인접 객체, 차량, 현수막 등의 물리적 적치물에 의해 필연적으로 폐색영역이 발생한다. 이러한 폐색영역은 구축된 3차원 모델링의 현실성과 정확성 저하의 주요원인이다. 폐색영역 해결을 위한 다양한 연구가 수행되고 있으며, 딥러닝을 이용한 폐색영역 검출 및 해결방안에 대한 연구가 수행되고 있다. 딥러닝 알고리즘 적용한 폐색영역 검출 및 해결을 위해서는 충분한 학습 데이터가 필요하며, 수집된 학습 데이터 품질은 딥러닝의 성능 및 결과에 직접적인 영향을 미친다. 따라서 본 연구에서는 이러한 학습 데이터의 품질에 따라 딥러닝의 성능 및 결과를 확인하기 위하여 다양한 영상품질을 이용하여 영상의 폐색영역 검출 능력을 분석하였다. 폐색을 유발하는 객체가 포함된 영상을 인위적이고 정량화된 영상품질별로 생성하여 구현된 딥러닝 알고리즘에 적용하였다. 연구결과, 밝기값 조절 영상품질은 밝은 영상일수록 0.56 검출비율로 낮게 나타났고 픽셀크기와 인위적 노이즈 조절 영상품질은 원본영상에서 중간단계의 비율로 조절된 영상부터 결과 검출비율이 급격히 낮아지는 것을 확인할 수 있었다. F-measure 성능평가 방법에서 노이즈 조절한 영상품질 변화가 0.53으로 가장 높게 나타났다. 연구결과로 획득된 영상품질별에 따른 폐색영역 검출 능력은 향후 딥러닝을 실제 적용을 위한 귀중한 기준으로 활용될 것이다. 영상 취득 단계에서 일정 수준의 영상 취득과 노이즈, 밝기값, 픽셀크기 등에 대한 기준을 마련함으로써 딥러닝을 실질적인 적용에 많은 기여가 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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