현재 국내에서는 비탈면의 안정성 확보를 위해 그라운드 앵커공법을 적용하고 있다. 그라운드 앵커는 시간이 지남에 따라 노후화 및 환경적 영향에 의한 부식, 릴렉세이션, 크립 등으로 긴장력 감소현상이 발생하며, 이로 인해 앵커의 긴장력은 설계앵커력 이하로 감소할 가능성을 내포하고 있다. 이에 국내에서는 정기적인 점검 시 또는 이상 징후가 발생한 앵커를 대상으로 리프트오프 시험을 수행하여 앵커의 잔존긴장력을 확인하고 있으나, 현재 국내 리프트오프 시험기준(국토해양부, 2010)은 수행 및 평가방법이 자세히 명시되어 있지 않은 실정이다. 이에 본 연구에서는 선행연구들을 바탕으로 하중 재하 제하 사이클, 하중 증분방법, 긴장재 긴장 방법 등을 고려하여 리프트오프 시험을 수행하였으며 현장에서의 시공성과 시간적 제한을 고려하여 효율적인 리프트오프 시험 및 평가방법 개선안을 제시하였다.
2009년 비트코인 블록체인이 처음 생성된 이후 암호화폐 사용자는 꾸준히 증가하고 있다. 하지만 이러한 사용자들의 암호화폐 지갑에 보관된 자산을 노리는 해킹 공격도 증가하고 있다. 따라서 우리는 시중에 나와 있는 암호화폐 지갑들이 안전하게 만들어졌는지를 점검하기 위해 각 지갑에 내재된 위험성을 평가한다. 우리는 위협 모델링을 통해 암호화폐 지갑에 내재된 위협을 식별하고 보안 요구사항을 도출한다. 그리고 도출된 보안 요구사항을 바탕으로 실제 지갑들의 보안성을 분석하고 공격트리와 베이즈 네트워크 등을 활용하여 각 지갑의 위험성을 정량적으로 측정한다. 위험성 평가 결과, 하드웨어 지갑보다 소프트웨어 지갑의 평균적인 위험성이 1.22배 높은 것으로 나타났다. 그리고 하드웨어 지갑 간 비교에서는 secure element를 내장한 Ledger Nano S 지갑보다 범용 MCU를 내장한 Trezor One 지갑의 위험성이 1.11배 높은 것으로 나타났다. 하지만 secure element를 사용하는 것은 암호화폐 지갑의 위험성을 낮추는 데에는 상대적으로 효과가 낮은 것으로 나타났다.
항공기 발사용 유도무기는 자체점검시험(BIT; built in test) 뿐만 아니라 MIL-STD-1760표준을 준수하여 전원, 이산신호, MUX(multiplexer)통신 등 다양한 시험을 수행해야 시스템 안전성 및 신뢰성이 입증된다. 본 사례 연구 목적은 MIL-STD-1760E 기반 항공기-무장간 연동용 테스트 벤치 구축을 통하여 공대지 유도탄 개발 시 유도탄 전원인가부터 표적정보 입력, 전달정렬, 유도탄 분리 절차에 이르기까지 정의된 TIME LINE에 의거 유도탄 발사 시퀀스 구현 방안을 제시하기 위함이고, 추가적으로 오류삽입기능을 통해 비 활성탄에서 시험할 수 없는 항목까지 검증 범위를 극대화하는 참조 방안이 될 수 있다.
본 연구는 ISO18091:2019 을 기반으로 행정안전부에서 개발한 공공서비스 품질관리 프레임워크를 의료기관의 COVID-19 대응 시스템에 적용하고 이를 통하여 관련 의료서비스 품질 개선을 위한 방안을 마련하기 위하여 수행되었다. 2020년에 초에 발생한 COVID-19 사태는 전 세계를 강타하고 있으며 2020년 11월 현시점까지 해결되고 있지 않은 중대한 사건이라고 할 수 있다. 한편, 우리나라의 의료기관들은 신속한 확진자 검사 및 철저한 격리를 통하여 COVID-19 바이러스의 전파를 막는 데 좋은 성과를 내고 있다. 그 결과로 소위 K-방역은 전 세계로부터 긍정적 명성을 얻고 있다. 본 연구에서는 공공서비스 품질관리 프레임워크를 기반으로 작성된 품질관리 체크리스트를 적용하여 국내 의료기관의 COVID-19 대응 관련 현황을 점검 및 평가하였다. 3개의 의료기관과의 인터뷰를 수행하였으며, 이를 바탕으로 7가지의 범주에 대한 현황을 분석할 수 있었다. 또한, COVID-19사태의 장기화에 대비한 관련 의료서비스 품질을 위한 개선점도 제안하였다.
본 논문에서는 환자의 자세를 기반으로 행동을 예측하여, 의료진에 의해 입력된 개인의 병력 중심의 프로파일과 신체정보, 침상의 기본 정보를 모두 조합하여 침대에서의 낙상 위험을 예측하는 모델을 설계하고, 위험의 수준을 판단할 수 있는 알고리즘을 제시한다. 낙상 위험 예측은 크게 환자의 프로파일을 활용한 정성적 낙상 위험 노출도 평가와 실시간 낙상 위험 측정 단계로 구분된다. 정성적 낙상 위험 노출도는 의료진이 낙상 위험과 관련된 환자의 건강 상태를 점검하여 위험 노출도를 평가함으로써 위험 등급이 결정된다. 실시간 낙상 위험 측정 단계에서는 환자의 침대에서의 자세를 인식하고 환자의 정성적 위험등급 정보가 고려된 낙상 위험 측정을 위한 규칙 기반 정보를 추출한다. 인식된 환자 자세 정보와 정성적 위험평가 정보를 모두 조합하여 시그모이드 함수를 활용하여 최종 낙상 위험 수준을 예측한다. 본 연구에서 제시된 절차와 예측 모델은 입원 환자를 위한 낙상 사고 예방과 환자 안전을 위한 개인화 서비스에 크게 기여할 것으로 기대된다.
조종사의 역할은 항공사의 안전에 절대적으로 중요하다. 초기 비행훈련 단계에서 군과 민간 출신별 실제 비행에 필요한 조종사 역량 습득에 차이가 있는지를 확인하기 위해, 본 연구에서는 배경별 교육훈련의 진행상황과 효과를 분석하여 차별화된 역량기반 교육을 연구하고자 한다. 특히, 업무안배 능력은 다른 조종역량에 대한 이해가 바탕이 되어야 하여, 타 조종역량이 업무안배에 미치는 효과를 분석하여 교육 방안을 제시하고자 한다. 이를 위해 군과 민간 출신에 따라 ICAO가 정의한 8개 역량 중 정기 숙련도 점검 결과에 차이가 있는지 여부를 판단하며, 군과 민간 출신의 평균 차이 및 두 집단의 업무안배에 미치는 조종역량 요인을 분석하였다. 분석결과 업무안배에 미치는 요인으로서 의사소통 능력과 상황인식 능력이 중요한 요인으로 분석되었으며, 군출신의 경우는 상황인식 능력이 뛰어날수록 업무안배 능력이 높은 것으로 나타나는 반면, 민간출신의 경우 의사소통 능력이 뛰어날수록 업무안배 능력이 높아지는 것으로 나타남에 따라 업무안배 교육에 출신에 따른 차별화된 교육이 필요한 것으로 나타났다.
국내 대형 SOC 시설물의 노후화가 가속화됨에 따라 시설물 유지관리도 현재 상태 기준의 안전성 평가에서 미래 노후도 수준 예측을 기반으로 한 성능 중심의 예방적·선제적 유지 관리로 전환되고 있다. 특히, 교량의 경우 1·2종 교량은 많은 연구와 함께체계적으로 관리되고 있으나, 중소형 3종 교량은 사용 연한 동안 성능저하를 대변하는 이력 데이터 수집과 활용은 전무한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 부재별 외관 손상에 대해 생애주기별 유지관리 이력을 3차원 교량 객체에 등록함으로써 손상 위치의 손상변화율 등을 직관적으로 확인 할 수 있고, API 기반 종합성능평가가 가능하도록 3D 교량모델 기반의 실증 DB시스템을 설계하여 개발하였다.
군장병의 일과 후 병 휴대전화 사용을 전면 허용함에 따라 휴대전화 개통시 통신사에서 개인정보 직접 수집을 최소화 하여 군장병의 개인정보 안정성 확보가 필요한 시점이다. 국방부는 일과 후 군장병의 휴대전화 사용을 도입하기에 앞서 사이버 불법도박, 게임중독, 음란물 시청 등 일부 역기능에 대한 우려 및 보안사고 예방을 위해 휴대전화 촬영기능을 차단하는 등의 보안통제 체계를 구축해 왔다. 이동통신사는 통신대리점에 휴대전화 개통 등 개인정보 처리업무를 위탁하고 개인정보 보호조치 실태점검 등 관리감독을 수행하지만 통신대리점에서 위탁업무 목적외로 개인정보의 수집하는 행위가 발견되고 있다. 군장병이 휴대전화를 개통할 경우 개인정보 이동권을 활용하여 개인정보관리 전문기관을 신설하고 개인정보관리 전문기관에 군장병의 개인정보 전송을 요구하는 체계를 제시한다.
최근 "Log4j 보안 취약점 사태" 가 발생함에 따라 오픈소스인 "Log4j"를 활용하는 정보시스템이 취약점에 노출되었다. 이번 사태로 인해 전 세계뿐만 아니라 국내 주요 정부 기관 또는 기업들의 정보시스템에 큰 취약점이 발생하여 오픈소스의 취약점에 대한 문제가 대두되었다. 오픈소스는 여러 장점에도 불구하고 오픈소스를 활용하여 개발하는 현재의 개발 패러다임으로 인해 소프트웨어 보안 취약점이 손쉽게 확산될 수 있다는 문제점이 많아 오픈소스의 안전성 및 신뢰성 확보하기 위해 오픈소스에 대한 취약점 점검이 필요하다. 하지만 오픈소스 취약점 스캐닝 도구는 종류도 많고 지원하는 언어와 기능들이 상이한 다형적인 특징을 가지고 있다. 따라서, 기존 소프트웨어 평가 기준으로는 평가하기 모호하고 장단점을 평가하기 어려우므로 본 논문에서는 오픈소스 취약점 분석 도구에 대한 새로운 평가 기준을 개발하였다.
콘크리트는 압축력에 잘 저항하고 내구성이 우수하여 널리 사용되는 재료이다. 하지만 구조물은 시공 단계에서 주변 환경, 사용되는 재료의 특성에 따라 완공된 후 표면의 균열, 구조물의 침하 등 다양한 하자가 발생하거나 시간이 지남에 따라 콘크리트 구조물 표면에 결함이 발생한다. 그대로 방치하면 구조물에 심각한 손상을 초래하기 때문에 안전 점검을 통해 검사해야 한다. 하지만 전문 검사원들이 직접 조사하기에 비용이 높고 육안으로 판단하는 외관 검사법을 사용한다. 고층 건물일수록 상세한 검사가 힘들다. 본 연구는 노후화로 인해 콘크리트 표면에 발생하는 결함 중 균열을 탐지하는 딥러닝 기반 시맨틱 세그먼테이션 모형과 해당 모형의 특징 추출과 일반화 성능을 높이기 위한 이미지 어그멘테이션 기법을 개발하였다. 이를 위해 공개 데이터셋과 자체 데이터셋을 결합하여 시맨틱 세그먼테이션용 데이터셋을 구축하고 대표적인 딥러닝 기반 시맨틱 세그먼테이션 모형들을 비교실험하였다. 콘크리트 내벽을 중점으로 학습한 모형의 균열 추출 성능은 81.4%이며, 개발한 이미지 어그멘테이션을 적용한 결과 3%의 성능향상을 확인하였다. 향후 고층 건물과 같이 접근성이 어려운 지점을 드론을 통해 콘크리트 외벽에서 균열을 검출할 수 있는 시스템을 개발함으로써 실질적으로 활용할 수 있기를 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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