• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.131-145
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• 2020

산업혁신의 흐름에 발맞추어 다양한 분야에서 활용되고 있는 IoT 기술은 빅데이터의 접목을 통한 새로운 비즈니스 모델의 창출 및 사용자 친화적 서비스 제공의 핵심적인 요소로 부각되고 있다. 사물인터넷이 적용된 디바이스에서 누적된 데이터는 사용자 환경 및 패턴 분석을 통해 맞춤형 지능 시스템을 제공해줄 수 있어 편의 기반 스마트 시스템 구축에 다방면으로 활용되고 있다. 최근에는 이를 공공영역 혁신에 확대 적용하여 CCTV를 활용한 교통 범죄 문제 해결 등 스마트시티, 스마트 교통 등에 활용하고 있다. 그러나 이미지 데이터를 활용하는 기존 연구에서는 개인에 대한 사생활 침해 문제 및 비(非)일반적 상황에서 객체 감지 성능이 저하되는 한계가 있다. 본 연구에 활용된 IoT 디바이스 기반의 센서 데이터는 개인에 대한 식별이 불필요해 사생활 이슈로부터 자유로운 데이터로, 불특정 다수를 위한 지능형 공공서비스 구축에 효과적으로 활용될 수 있다. 대다수의 국민들이 일상적으로 활용하는 도시철도에서의 지능형 보행자 트래킹 시스템에 IoT 기반의 적외선 센서 디바이스를 활용하고자 하였으며 센서로부터 측정된 온도 데이터를 실시간 송출하고, CNN-LSTM(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory) 알고리즘을 활용하여 구간 내 보행 인원의 수를 예측하고자 하였다. 실험 결과 MLP(Multi-Layer Perceptron) 및 LSTM(Long Short-Term Memory), RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory)에 비해 제안한 CNN-LSTM 하이브리드 모형이 가장 우수한 예측성능을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 디바이스 및 모델을 활용하여 그간 개인정보와 관련된 법적 문제로 인해 서비스 제공이 미흡했던 대중교통 내 실시간 모니터링 및 혼잡도 기반의 위기상황 대응 서비스 등 종합적 메트로 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국건축시공학회지
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• 제11권3호
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• pp.283-291
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• 2011

본 연구는 건설공사 현장에 적용되고 있는 무선센서네트워크 관련 기술현황을 검토하고, USN 기반의 콘크리트 양생온도 관리방법에 대한 현장적용성 실험을 통하여 그 개선 방안을 도출하는데 목적이 있다. 건설분야에서의 USN 관련연구는 주로 공사의 품질관리 및 시설물 유지관리, 안전관리를 중심으로 이루어지고 있으나, 현장여건 및 통신네트워크 등 실용화를 위한 세부적인 연구가 필요한 것으로 나타났다. 또한 현장사무실에서의 실시간 원격모니터링에 의한 콘크리트의 온도관리가 콘크리트내 소형의 무선센서를 활용 하여 USN 환경에서도 가능한 것을 알 수 있었다. 다만, 센서의 매립깊이에 따른 전파인식정도나 내장건전지의 전력소모 및 전송방식 등 현장에서의 가변적 상황에 대응할 수 있는 보다 안정화된 다양한 시스템 구축을 위한 연구가 필요한 것으로 나타났다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제18권3호
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• pp.520-531
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• 2022

연구목적: 본 연구는 수소충전소의 위험성 평가를 바탕으로, 운영주의 주요 관심 사항인 수익성과 경영 위험성을 고찰함으로써 경영안전성 강화를 위한 방안을 찾고자 한다. 연구방법: 위험성 평가를 수소충전소의 설치단계부터 시간의 흐름에 따라 '수용 가능한 위험성'과 '허용 가능한 위험성'으로 구분하여 기존의 연구결과와 비교, 분석하였다. 연구결과: 수소충전소 설치단계에 실행하는 위험성 평가는 현재 기존의 연구가 적절하게 적용되고 있었다. 그러나 운영단계에서 발생 가능한 위험을 찾을 수 있었다. 즉 경영위험성에 대한 평가도 필요함을 도출하였다. 그리고 이를 통해 수소충전소의 안전성이 강화됨을 확인했다. 결론: 수소충전소 설치단계에 선행되는 위험성평가는 '수용 가능한 위험성' 평가로 모두 유의미한 결과가 도출되어 적절하게 활용되고 있다. 그러나 운영주는 운영단계에서 발생 가능한 위험, 즉 '허용 가능한 위험성' 평가와 대응방안 마련이 필요하다. 따라서 보다 안전한 수소충전소 구축과 운영을 위하여 경영위험성 평가 항목 추가를 제안한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.552-558
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• 2014

본 논문에서는 원격 방사선 측정을 위한 ZigBee 원칩형 통신 모듈 설계방법을 제안한다. 제안된 ZigBee 원칩형 통신모듈 설계는 ZigBee 시스템 구성을 위해 일반적으로 사용되는 2개의 칩 제어 프로세서와 ZigBee RF 디바이스로 구성되는 방식을 한 개의 칩 모듈로 설계한다. 원격 방사선 측정을 위한 ZigBee 원칩형 통신 모듈은 무선통신 통합제어부, 센서 및 고전압 발생부, 충전 및 전원회로부, 유선통신부, RF 회로부 및 안테나부 등으로 구성된다. 무선통신 통합제어부는 ZigBee를 위한 무선통신 제어 기능 및 방사선 측정 및 제어를 위한 기능을 수행한다. 센서 및 고전압 발생부는 2차에 걸쳐 500V의 고전압을 생성하여 GM Tube를 통해 감지된 방사선에 대한 펄스를 증폭 필터링 하는 기능을 수행한다. 충전 및 전원회로부는 리튬이온 배터리의 충전 및 원칩 프로세서에 전원을 공급하는 기능을 수행한다. 유선통신부는 PC와의 인터페이스 및 디버깅을 위한 USB 인터페이스 및 원거리 유선 통신이 가능하도록 RS-485/422 인터페이스 기능을 수행한다. RF 회로부 및 안테나부는 칩안테나를 적용할 수 있도록 RLC 수동소자를 적용하여 BALUN 및 안테나 임피던스 매칭 회로를 구성하여 무선통신이 가능하도록 한다. 제안된 원격 방사선 측정을 위한 ZigBee 원칩형 통신 모듈을 설계 실험한 결과, 10m, 100m 구간에서 모두 데이터가 정상적으로 전송되어서 원격 방사선량 측정이 되었음을 확인할 수가 있었다. 또한 낮은 소비전류와 적은 비용으로 원격 방사선량 측정환경을 구축할 수 있었다. 따라서 방사선 측정장치의 선형성 확보 및 장치의 소형화를 통해 안정적인 방사선 측정 및 실시간 모니터링 환경을 구축할 수가 있었다.

• 생물환경조절학회지
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• 제19권4호
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• pp.266-274
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• 2010

본 연구는 토마토의 토양 수분결핍조건에서의 생장과 생리적인 반응을 근본적으로 조사하기 위하여 수행되었다. 토양에 두가지 수분조건, 심한 수분결핍(-100kPa)과, 대조구인 약한 수분결핍 처리(-25kPa)는 실시간 토양수분함량을 모니터링을 할 수 있는 토양센서와 관수 모듈을 갖춘 micro-irrigation 시스템을 고안, 온실에서 유지되었다. 토양수분함량은 30일동안 변동되었으며, -25kPa로 맞춰진 처리구는 평균 -47kPa, -100kPa 처리구는 평균 -119kPa로 차이를 나타냈다. 이 두 가지 다른 토양수분상태에서 자란 식물체 사이의 생육을 비교해 본 결과 수분결핍상태(-100kPa)에서 자란 식물체가 대조구인 약한 수분결핍(-25kPa) 처리구에 비해 절간수의 차이없이 신장이 유의하게 감소하였으며 건물중의 축적은 더 높게 나타났다. 또한 건물중 당 엽면적의 차이 없이, 엽면적과 엽건중이 수분 결핍이 약한 처리구에 비해 수분결핍이 심한 처리구가 더 높게 나타났다. 이러한 생육상의 차이는 심한 수분스트레스가 엽두께의 변화없이 생체중의 증가와 엽면적 확보를 통해 토마토의 수분스트레스에 적응을 야기시킬 수 있음을 제시했다. 수분결핍에 따른 토마토 생육기간동안, 생리적변화를 조사한 결과, -100kPa 처리구에서 자란 토마토가 대조구인 -25kPa 처리구에 비해 엽의 상대수분함량의 증가와 잎의 삼투압이 낮게 나타났다. 이는 수분스트레스아래서 토마토의 더 나은 수분상태를 유지하기 위한 생리적인 적응을 설명해준다. 아울러 심한 수분스트레스는 대조구에 비해 PSII 활성과 수분활용도를 증가되었으며, 낮은 기공저항도를 나타내었다. 처리간의 광합성의 차이는 없었으며, 토마토 과실의 수와 생육량의 차이는 없었다. 이러한 결과는 토마토 'Picco'가 엽형태의 변형과 삼투압, 수분활용도와 PSII의 활성을 통해 수분결핍상태에서 적응할 수 있게 만들 능력을 보여준다. 본 연구결과에서 나타난 토마토의 수분스트레스 적응 메커니즘은 토마토의 가뭄저항성 스크린에 있어서 고려되어져야 할 것으로 보인다.

• 지능정보연구
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• 제25권4호
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• pp.123-139
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• 2019

주요 구인구직사이트의 직무분류체계가 사이트마다 상이하고 SW분야에서 제안한 'SQF(Sectoral Qualifications Framework)'의 직무분류체계와도 달라 SW산업에서 SW기업, SW구직자, 구인구직사이트가 모두 납득할 수 있는 새로운 직무분류체계가 필요하다. 본 연구의 목적은 주요 구인구직사이트의 구인정보와 'NCS(National Competaency Standars)'에 기반을 둔 SQF를 분석하여 시장 수요를 반영한 표준 직무분류체계를 구축하는 것이다. 이를 위해 주요 구인구직사이트의 직종 간 연관분석과 SQF와 직종 간 연관분석을 실시하여 직종 간 연관규칙을 도출하고자 한다. 이 연관규칙을 이용하여 주요 구인구직사이트의 직무분류체계를 맵핑하고 SQF와 직무 분류체계를 맵핑함으로써 데이터 기반의 지능형 직무분류체계를 제안하였다. 연구 결과 국내 주요 구인구직사이트인 '워크넷,' '잡코리아,' '사람인'에서 3만여 건의 구인정보를 open API를 이용하여 XML 형태로 수집하여 데이터베이스에 저장했다. 이 중 복수의 구인구직사이트에 동시 게시된 구인정보 900여 건을 필터링한 후 빈발 패턴 마이닝(frequent pattern mining)인 Apriori 알고리즘을 적용하여 800여 개의 연관규칙을 도출하였다. 800여 개의 연관규칙을 바탕으로 워크넷, 잡코리아, 사람인의 직무분류체계와 SQF의 직무분류체계를 맵핑하여 1~4차로 분류하되 분류의 단계가 유연한 표준 직무분류체계를 새롭게 구축했다. 본 연구는 일부 전문가의 직관이 아닌 직종 간 연관분석을 통해 데이터를 기반으로 직종 간 맵핑을 시도함으로써 시장 수요를 반영하는 새로운 직무분류체계를 제안했다는데 의의가 있다. 다만 본 연구는 데이터 수집 시점이 일시적이기 때문에 시간의 흐름에 따라 변화하는 시장의 수요를 충분히 반영하지 못하는 한계가 있다. 계절적 요인과 주요 공채 시기 등 시간에 따라 시장의 요구하는 변해갈 것이기에 더욱 정확한 매칭을 얻기 위해서는 지속적인 데이터 모니터링과 반복적인 실험이 필요하다. 본 연구 결과는 향후 SW산업 분야에서 SQF의 개선방향을 제시하는데 활용될 수 있고, SW산업 분야에서 성공을 경험삼아 타 산업으로 확장 이전될 수 있을 것으로 기대한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제32권6호
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• pp.733-739
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• 2016

일사량은 지구 내 시스템의 에너지원으로 작용하는 중요한 지표변수로써, 원격탐사를 통해 모니터링 하는 것은 태양 에너지의 잠재량을 평가할 수 있어 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 한반도에서 관측 빈도에 따른 일 평균 일사량 산출의 민감도를 분석하고자 한다. COMS의 채널 자료 및 구름탐지 분석자료, 구름에 의한 일사량의 감쇠 정도를 이용하여 시간 해상도가 1시간과 3시간 간격의 자료를 이용하여 일사량을 산출하였다. 전천을 의미하는 공간적 범위만큼 Hemispherical Integration를 실시하였고, 각 일사량을 일 평균하여 지상 37곳의 일사계 자료와 검증을 실시하였다. 그 결과, 1시간 간격의 자료를 이용하여 일평균한 일사량은 $28.6401W/m^2$의 정확도를, 3시간 간격의 자료를 이용하여 일 평균한 일사량은 $30.4960W/m^2$의 정확도를 보여, 일 평균 일사량은 위성의 관측 빈도에 큰 민감도를 보이지 않았다. 하지만 시간해상도가 다른 두 일사량은 공간적 분포에서 구름의 관측 빈도에 따라 큰 차이를 보였고, 구름의 관측 빈도와 두 일사량의 차이 간 민감도 분석을 실시한 결과 최대 $19.4392W/m^2$의 민감도를 보였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.154-155
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• 2011

2010년 천리안위성의 성공적인 발사에 따라 인공위성의 활용에 대한 기대가 커지고 있다. 천리안 해양관측위성(GOCI)이외에 아리랑 2호가 현재 운용중인 우리나라 위성들이다. 가까운 시기에 아리랑 5호(2011년 말), 아리랑 3호(2012년), 아리랑 3A호(2013년)가 발사될 예정이다. 즉, 해양적용을 위한 위성환경은 이제부터 준비되고 있다고 볼 수 있다. 대외적으로 보면, 인공위성 자원은 아주 많다. 문제는 이와 같은 자원을 어떻게 활용할 것인가 인데 이의 활용 기술 개발적 측면에서는 많이 소홀한 것이 사실이다. 전세계적으로 이 시스템 개발을 위한 치열한 경쟁이 진행 중에 있다. 이미 소말리아 주변 감시체계는 많은 부분을 위성에 의지하고 있다. 우리나라에서 최초로 위성활용 가능성을 보여준 사건이 허베이스피리트호 원유유출 사고이다. 이 사고는 2007년 12월7일 아침 7시6분경 서해안 만리포 북서쪽 10km 해상에서 크레인을 적재한 1만1800t급 바지선이 정박 중인 홍콩 선적 유조선 허베이 스피리트호(14만6000t급)와 부딪치면서 발생했다. 이와 같은 기름 유출 사고의 경우, 유출 범위를 정확하게 이해하는 것이 중요하다. 거의 준비된 상태가 아님에도 불구하고 12월 8일 아침 최초로 유출된 기름을 모습을 보여주는 위성이미지(광학위성)가 얻어졌다. 하지만 이와 같은 자료가 관련 전문가가 이용할 수 있기까지 많은 시간이 소용되었고, 이 정보를 전달할 수 있는 방법도 없었다. 사실 단순한 이미지가 아니라 지리정보체계를 가진 오염정보를 제공할 방법도 준비도 되어 있지 못한 상황이었다. 본 발표를 통하여, 허베이스피리트호 사고뿐만 아니라, 2011년 6월부터 수개월간 지속된 발해만 오염사고 적용 등 다양한 사례 소개를 하고, 이를 기반으로 해양경찰청에서 업무활용을 위한 방안을 제시한다. 먼저, 해경청의 주요 임무인, 경비, 수색구조, 오염대응 분야별로 현황 분석을 수행하였다. 또한 국외사례에 대한 조사를 한 후, 최종 인공위성 원격탐사기술의 해경청 도입방안에 대한 설계를 실시하였다. 국제적으로 인공위성을 이용한 해양 경비, 수색구조, 오염 모니터링기술 개발이 이루어지고 있으며, 유럽 국가는 시범도입을 진행 중에 있다. 유럽해사안전국(EMSA)은 해양경비 및 수색구조를 위한 선박통항 및 보고 서비스와 오염대비대응(Pollution Preparedness and Response, PPR) 위성 서비스를 회원국에 제공하고 있다. 해양경찰청 임무 수행뿐만 아니라, 해양영토 관리적 측면에서 첨단 위성장비 활용, 선진국형 해상경비 패러다임의 전환 필요성이 크다고 할 수 있다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제47권4호
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• pp.371-384
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• 2014

본 논문에서는 천리안(Communication, Ocean and Meteorological Satellite; COMS)과 TRMM(Tropical Rainfall Measurement Mission)을 통하여 관측한 위성영상자료를 이용한 극치강우(Extreme Rainfall) 추정 알고리즘을 개발하였으며, 2011년 7월 집중호우를 대상으로 그 적용성을 평가하였다. TRMM/PR(TRMM/Precipitation Radar)과 AWS(Automatic Weather System) 자료를 이용하여 고도에 따른 멱급수 회귀방정식으로 Z-R관계식을 추정한 결과 $Z=303R^{0.72}$를 산출하였으며, 지상관측 자료와 비교한 결과 상관계수가 0.57로 분석되었다. 이 값과 TRMM/VIRS(TRMM/Visible Infrared Scanner)와의 관계를 이용하여 극치강우알고리즘을 개발하였으며, 천리안 위성에 적용하여 10분강 우를 추정한 결과 강우강도가 큰 경우에는 과소 추정하는 경향이, 작은 경우에는 과대 추정하는 경향이 있는 것으로 분석되었으나, 전반적인 패턴은 관측과 유사한 경향이 있는 것으로 분석되었다. 또한 이 알고리즘을 같은 센서를 이용하는 천리안 위성에 적용하여 AWS의 상관관계를 분석한 결과, 10분 강우량의 경우 상관계수는 0.517로 평균제곱근 오차는 3.146으로 분석되었고, 공간 상관행렬 오차의 평균은 -0.530~-0.228의 음의 상관을 보이는 것으로 분석되었다. 위성자료를 이용한 극치강우량 추정의 오차 발생 원인은 여러 가지 외부적인 요인으로 판단되며, 지속적인 알고리즘 개선 및 오차보정을 통한 정확도 개선이 필요한 것으로 사료된다. 본 연구의 결과는 추후 다양한 정지궤도위성의 이용을통 한 다중 원격탐사자료의 활용으로 보다 정확한 미계측 유역 수문자료 확충 및 실시간 홍수 예 경보 시스템 구축에 활용이 가능할 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.243-264
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• 2018

현재 전세계 배터리 시장은 이차전지 개발에 박차를 가하고 있는 실정이지만, 실제로 소비되는 배터리 중 가격 대비 성능이 좋고 재충전을 통해 다시 재사용이 가능한 납축전지(이차전지)의 소비가 광범위하게 이루어지고 있다. 하지만 납축전지는 복합적 셀(cell)을 묶어 하나의 배터리를 구성하여 활용하는 배터리의 특성상 하나의 셀에서 열화가 발생하면 전체 배터리의 손상을 가져와 열화가 빨리 진행되는 문제가 존재한다. 이를 극복하기 위해 본 연구는 기계학습을 통한 배터리 상태 데이터를 학습하여 배터리 열화를 예측할 수 있는 모델을 개발하고자 한다. 이를 위해 실제 현장에서 배터리 상태를 지속적으로 모니터링 할 수 있는 센서를 골프장 카트에 부착하여 실시간으로 배터리 상태 데이터를 수집하고, 수집한 데이터를 이용하여 기계학습 기법을 적용한 분석을 통해 열화 전조 현상에 대한 예측 모델을 개발하였다. 총 16,883개의 샘플을 분석 데이터로 사용하였으며, 예측 모델을 만들기 위한 알고리즘으로 의사결정나무, 로지스틱, 베이지언, 배깅, 부스팅, RandomForest를 사용하였다. 실험 결과, 의사결정나무를 기본 알고리즘으로 사용한 배깅 모델이 89.3923%이 가장 높은 적중률을 보이는 것으로 나타났다. 본 연구는 날씨와 운전습관 등 배터리 열화에 영향을 줄 수 있는 추가적인 변수들을 고려하지 못했다는 한계점이 있으나, 이는 향후 연구에서 다루고자 한다. 본 연구에서 제안하는 배터리 열화 예측 모델은 배터리 열화의 전조현상을 사전에 예측함으로써 배터리 관리를 효율적으로 수행하고 이에 따른 비용을 획기적으로 줄일 수 있을 것으로 기대한다.