다기능 레이다(multi-function radar: MFR)는 탐지, 추적, 식별 등 다양한 기능을 동시에 수행하는 레이다 시스템이다. 이러한 MFR은 여러 기능을 실시간 내에 수행해야 하기 때문에, 탐지 모드를 위한 측정 시간이 매우 짧은 특징을 갖고 있다. 또한, 저 레이다 단면적(radar cross section: RCS)을 갖는 해상표적을 탐지하기 위해 개발된 기존의 다양한 탐지기법들이 존재하며, 해당 기법들을 MFR 탐지모드에도 사용할 수 있다. 그러나 기존에 연구된 많은 해상표적 탐지기법은 상대적으로 긴 시간 측정된 해상 신호에 대해 효과적 해상표적 탐지가 가능하도록 개발되었기 때문에, 매우 짧은 측정시간을 갖는 MFR 탐지 모드에는 적합하지 않은 부분이 있다. 본 논문에서는 MFR 탐지 모드의 짧은 측정 시간을 고려한 해상클러터 모델링 방법을 제시하고, 이를 이용하여 해상 클러터 신호를 생성하였다. 또한 해상표적 RCS를 수치해석기법을 이용하여 계산하고, 앞에서 계산된 클러터 신호와 결합하였다. 이렇게 생성된 최종 레이다 수신 신호를 이용하여 기존에 개발된 4가지 서로 다른 해상표적 탐지기법을 적용하고, 탐지성능을 분석하였다.
본 논문에서는 10m급 무인수상정의 RCS 해석과 함께 RCS 증가 요인을 분석하고 RCS 감소 방안을 도출하였다. 기하학적 형상을 변형시키는 성형기법을 통해 레이다 단면적을 감소시킬 수 있고, 이것을 스텔스 무인수상정 개발에 활용할 수 있음을 확인한다. RCS 감소를 위해 기존의 Top Mast 부분을 함미부분으로 1m 이동시키고 경사각 5도를 준 후 0.5 m 아래로 이동시킨 다음 중앙과 주변 반사 구조물에 대한 영향을 최소화시키기 위해 주변에 Guided Wall을 추가 설치하였다. 기존 모델과의 RCS 해석 값을 비교 분석한 결과 모든 고각에 대해 감소 대책이 적용된 모델이 기존 모델보다 -3.79 dB 이상 낮아진 것을 알 수 있으며, 최대 대푯값은 기존 모델 고각 0도의 12.74 dB에서 6.32 dB로 낮아졌다. 특히, 희생각 영역을 제외한 영역에서 강한 산란 현상이 상당부분 제거된 것을 확인할 수 있다. 또한, Guide wall을 추가한 -5m ~ 2 m 부분의 경우 반사되는 신호가 최대 20 ~ 40 dB 이상 개선되어 2D ISAR 영상에 나타나지 않는 것을 알 수 있다. 무인수상정 RCS 분석은 거리방향 프로파일 분석과 ISAR 영상 분석을 통해 문제 위치를 분석, 식별하는 과정을 설명하였으며, 그에 대한 문제를 해결할 수 있는 RCS 감소 방안을 함께 제시하였다.
연구목적: 본 연구는 도로함몰 예방을 위하여 공동탐사시 확인된 공동 중 포장층의 재포장 공사 등에 의한 공동관련 위치 및 이력 정보를 알 수 없게 되어 누구라도 정보를 정확하게 파악할 수 있도록 할 수 있는 RFID(Radio Frequency Identification) 시스템의 현장 적용성을 검토하는 것이다. 연구방법: RFID 시스템에 의한 공동 인식거리, 인식 여부와 인식율, 태그 성능과 태그 종류, 리더기 간섭, 통신, 지하 매설물 영향, 중복 인식 등에 대하여 현장 적용성을 위한 기초실험을 수행하였다. 연구결과: 태그와 리더기 인식 심도, 태그 정보 입력 및 리더기 인식 여부 결과, 기초 실험에 적용된 전자태그칩과 리더기는 도로 공동이 위치한 현장 환경에서 효과적으로 적용성이 있는 것으로 판단된다. 결론: 포장도로관리스템의 현장 적용을 위한 RFID 태그에 공동위치를 포함하여 공동에 관한 확인 일자, 공동의 규모, 발생원인, 주변 지하매설물 등의 여러 가지 제반 정보를 저장하여 전산화 및 모바일 활용도 가능한 시스템으로 공동관리 효과를 극대화 할 수 있다.
2004년도에 발생했던 대통령 탄핵사건의 의미는 다양한 맥락에서 해석될 수 있겠지만 그 명분에 해당하는 성격은 무엇보다도 국내의 탄핵제도에 의한 헌법재판 사건이었다. 본 논문은 이러한 "공적 활동으로서의 탄핵사건"이라는 성격을 중심으로 사건에 관한 이해와 관련된 기록들의 현황을 비교분석하는 내용을 담고 있다. 이러한 목적에 따라 먼저 공적활동으로서 탄핵사건을 이해하기 위한 탄핵사건 분석을 시도하였으며 그 결과를 바탕으로 공공영역에 존재하는 탄핵사건 기록현황을 직접방문, 전화면담, 정보공개청구의 방법으로 조사 분석한 내용을 기술하였다. 공적활동으로서 탄핵사건은 국내의 탄핵제도의 규범 아래 탄핵소추를 담당하는 국회와 탄핵심판을 담당하는 헌법재판소가 헌법 등에 명시된 고유한 권한을 중심으로 진행하는 활동으로 이해할 수 있다. 또한 피소추자인 대통령과 탄핵소추에 의해 생성된 대통령권한대행체제 그리고 탄핵의 결정적 사유를 제공한 중앙선거관리위원회 역시 공적 활동의 주요한 주체로서 식별되었다. 또한, 공공영역의 경우 법적인 요건에 해당하는 기록들이 잘 생산되어 현재 보존 관리되고 있음을 확인하였다. 하지만 탄핵사건 기록이 주로 표면적인 처리과정과 명시적 활동의 결과에 관한 것들이 주를 이룸으로써 업무와 관련되어 내용적으로 철저하게 생산되었다고 보기는 어려웠다고 평가하였다. 특히, 활동의 맥락을 보여주는 기록들의 부재를 확인할 수 있었다.
모든 식생 군락은 각자 층위구조를 가지고 있다. 이를 '식생층위구조'라 부른다. 요즈음은 이 층위구조가 산림의 활력도, 다양성, 그리고 환경영향을 평가하는데 중요한 식별자로 작용하기 때문에 산림조사에 있어서 식생층위구조는 필수적으로 조사되어야한다. 그런데, 식생층위구조는 일종의 내부구조이므로 일반적으로 산림조사는 현장조사를 통해 이루어지는데, 이는 전통적인 방식으로 시간과 예산이 많이 든다. 따라서 본 연구에서는 산림의 층위구조를 조사하는데 드는 시간과 예산을 줄이기 위해 넓은 지역 탐사에 효과적인 원격탐사기법 중 항공촬영 사진과 대량의 데이터 마이닝(Data Mining)이 가능한 머신러닝(Machine Learning)기법 이용한 층위구조의 분류 방법을 제시한다. 칼라 항공사진, LiDAR(Light Detection and Ranging) DSM(Digital Surface Model)과 DTM(Digital Terrain Model)을 이용하여 Support Vector Machine(SVM) 머신러닝 기법을 이용하여 층위분류 연구를 진행하였다. 현장조사 자료를 참조하여 SVM기법 분류 결과와 비교했을 때 픽셀수에 기반한 정확도는 66.22%로 확인 되었다. 층위 분류 정확도는 단층과 다층의 구분은 비교적 높게 나타났으나, 다층끼리의 분류는 어렵다는 결론이 나타났다. 이러한 연구결과는 향후 다양한 식생데이터와 영상자료를 수집한다면 식생구조에 대한 머신러닝 연구분야에 더욱 발전이 가능할 것으로 기대된다.
연구목적: 기존의 인력에 의한 안전점검은 기술자의 안전이 우려되거나 접근이 어려워, 평가 및 데이터 확보에 한계가 있었고, 시설물의 노후화로 유지관리 대상이 증가함에 따라 더욱더 큰 문제가 되고 있다. 드론 기술이 발전하면서 외관조사에 이를 활용할 경우, 인력의 안전 보장, 시각적 데이터 확보, 신속한 점검 진단이 가능하며, 최근 드론에 의한 시설물 안전점검이 일부 도입되는 등 활용도가 높아지고 있다. 활용성을 보다 강화하기 위해서는 드론에 의한 시설물 외관조사의 대가기준이 필요하다고 판단되며, 본 논문에서는 댐을 대상으로 연구를 수행하였다. 연구방법:품셈 산출을 위해 기존 국내 안전점검 및 드론관련 대가기준을 조사하고, 드론을 활용한 안전점검 관련 절차를 비교분석하여 작업 절차 및 공종에 대하여 검토하였다. 또한 실제 댐에 대한 드론 촬영 및 입면정사영상 제작을 통해 실증 자료를 수집하였다. 연구결과: 드론을 활용한 시설물 안전점검을 위한 작업공종을 도출하였고, 작업공종에 따라 두 개의 댐을 대상으로 실증조사결과를 수집하였으며, 이를 바탕으로 댐기준시설물 규격 기준으로 품셈 안을 도출하였다. 시설물의 구조형식별, 규격별 조정비는 기존 지침을 적용하고, 기상기준점측량이 필요한 경우 건설공사표준품셈의 무인비행장치측량의 품을 적용하도록 하였다. 결론:드론을 활용한 외관조사 시 GSD를 세밀하게 할수록 촬영 사진 수가 크게 증가하여, 대가기준을 산출을 위한 보정으로 조정비 개념을 적용하였다. 더불어 안전거리 유지를 위해서는 최대 GSD가 한계를 나타내는 문제점도 고려해야 함을 알 수 있었다.
금융당국의 채권추심 가이드라인, 추심업자에 대한 직접적인 관리 감독 수행 등의 노력에도 불구하고 채무자에 대한 불법, 부당한 채권 추심은 지속되고 있다. 이러한 불법, 부당한 채권추심행위를 효과적으로 예방하기 위해서는 비정형데이터 기계학습 등 기술을 활용하여 적은 인력으로도 불법 추심행위에 대한 점검 등에 대한 모니터링을 강화 할 수 있는 방법이 필요하다. 본 연구에서는 대부업체의 추심 녹취 파일을 입수하여 이를 텍스트 데이터로 변환하고 위법, 위규 행위를 판별하는 규칙기반 검출과 SVM(Support Vector Machine) 등 기계학습을 결합한 불법채권추심 분류 모델을 제안하고 기계학습 알고리즘에 따라 얼마나 정확한 식별을 하였는지를 비교해 보았다. 본 연구는 규칙기반 불법 검출과 기계학습을 결합하여 분류에 활용할 경우 기존에 연구된 기계학습만을 적용한 분류모델 보다 정확도가 우수하다는 것을 보여 주었다. 본 연구는 규칙기반 불법검출과 기계학습을 결합하여 불법여부를 분류한 최초의 시도이며 후행연구를 진행하여 모델의 완성도를 높인다면 불법채권 추심행위에 대한 소비자 피해 예방에 크게 기여할 수 있을 것이다.
협업 사이버-물리 시스템(Collaborative Cyber-Physical Systems, CCPS)은 물리 세계와 사이버 세계가 밀접하게 결합하여 공동의 목표를 달성하기 위하여 협업을 수행하는 시스템이다. 한편, 단일 사이버-물리 시스템(Cyber-Physical System)의 경우에는 ISO 26262 또는 IEC 61508과 같은 표준을 따르거나 다양한 위험 분석 기법을 적용함으로써 그 안전을 확보할 수 있다. 그러나 CCPS에서는 협업을 수행중인 한 CPS의 결함으로 인하여 다른 협업 중인 CPS에게 수많은 결함을 발생시키기 때문에 안전의 확보가 매우 어렵다. 본 논문에서는 이러한 CCPS의 위험을 분석하여 안전을 확보하기 위해 복합적인 위험 분석과 위험 분석 산출물 사이의 관계를 기반으로 하는 위험 치명도 매트릭스(Fault Criticality Matrix, FCM)를 제시한다. FCM에서는 결함, 결함의 치명도, 안전 가드와 안전 가드의 발생 확률, 결함의 영향 및 순위를 나열하여 분석한다. 안전 엔지니어는 이를 통해 시스템의 설계 단계에서 각 결함의 치명도와 영향을 분석하고, 설계된 안전 가드를 통해 식별된 고장을 효과적으로 관리하고 제어함으로써 안전한 CPS를 개발할 수 있다. 제시된 방법의 유용성을 확인하기 위해 CCPS의 대표적 예인 군집주행에 대하여 사례 연구를 수행하였다. 본 연구에서 개발된 도구를 사용하여 군집주행 시스템에 FCM을 적용함으로써 상세한 결함 치명도 분석을 수행하였고, 분석 결과는 적합성과 효과성 관점에서 점검되었다. 또한 군집 주행에 대한 시뮬레이션 수행을 통해 FCM을 사용하여 결함 치명도를 분석한 군집주행 시스템이 발견된 모든 결함을 완화시켜 충돌 가능성을 크게 낮추었음을 보였다.
법미생물 검사실에서는 식품의 미생물 분석이 요구되는 경우들이 있다. 국립과학수사연구원에 식품 미생물분석이 의뢰된 샘플들 중에서 Bacillus cereus 균이 분리되었던 일부 증례가 있었다. B. cereus는 식중독을 일으킬 수 있는 중요한 병원성 세균이다. 따라서 우리는 최근 미생물 검사를 위해 의뢰된 멸치액젓에서 B. cereus를 분리한 후, 16S rDNA 서열을 기반으로 하는 MSId 방법 및 real-time PCR 법에 따라 균을 동정 하였다. 또한 설사 독소 유전자 및 구토 독소 유전자 검출을 위한 PCR을 실시하고 B. cereus 분리 균주에서 nheABC, bceT 및 entFM 설사 독소 유전자의 존재를 확인하였다. 임상적으로 중요한 몇 가지 식중독 세균들은 식품 미생물 검사 시 주목해야 할 필요가 있다. 특히, 이러한 식중독 세균들 중에서 B. cereus는 환경저항성 및 내열성이 강한 내생포자를 형성하고, 내열성 독소를 형성할 수도 있기 때문에 조리된 음식을 섭취해도 식중독을 일으킬 수 있다. 본 연구를 통해서 B. cereus등의 임상적으로 중요한 세균을 구별하는 것이 식품미생물 검사 시 중요함을 강조하고, 또한 법미생물 검사실에 앞으로 의뢰될 식품미생물 분석 사례들을 위해 B. cereus의 식별 및 세균의 독소 유전자 검출을 위한 지침을 제공 하고자 한다.
사이버 상의 공격과 범죄가 기하급수적으로 증가와 해킹 공격들이 지능화, 고도화되면서 해킹 공격방법 및 루트가 복자하고 예측 불가능하게 진화하고 있어 실시간으로 범죄 발생을 예측, 예방과 대규모의 지능적인 해킹 공격에 대한 선제적 대응력 강화하기 위해 스스로 학습해 이상 징후를 감시 및 공격을 차단하여 대응하는 인공지능을 활용한 차세대 보안 시스템 구축을 통한 인공지능기반 보안관제 플랫폼 개발 방안을 제시하고자 한다. 인공지능기반 보안관제 플랫폼은 데이터 수집, 데이터 분석, 차세대 보안체계 운영, 보안체계 관리 등의 기반으로 개발되어야 한다. 빅데이터 기반과 관제시스템, 외부위협정보를 통한 데이터 수집 단계, 수집된 데이터를 전처리 후 정형화시켜 딥러닝 기반 알고리즘을 통해 정·오탐 선별과 이상행위 분석 등을 수행하는 데이터 분석 단계, 분석된 데이터로 통해 예방·관제·대응·분석과 유기적 순환구조의 보안체계를 운영하여 신규위협에 대한 처리범위 및 속도향상을 높이고 정상기반과 비정상행위 식별 등을 강화시키는 차세대 보안체계 운영, 그리고 보안위협 대응 체계 관리, 유해IP 관리, 탐지정책 관리, 보안업무 법제도 관리이다. 이를 통해 방대한 데이터를 통합적으로 분석하고 빠른 시간에 선제적으로 대처가 될 수 있도록 방안을 모색하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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