객체 검출 알고리즘은 자율주행 시스템 구현을 위한 핵심 요소이다. 최근 심층 합성곱 신경망 (Deep Convolutional Neural Network) 기반의 영상 인식 기술이 발전함에 따라 심층 학습을 이용한 객체 검출 관련 연구들이 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 객체 검출에 가장 널리 사용되고 있는 Mask R-CNN의 경량화 모델을 제안하여 도로 내 다양한 객체들의 위치와 형태를 효율적으로 예측하는 방법을 제안한다. 또한, 주의 모듈(Attention Module)을 Mask R-CNN 내 각각 다른 역할을 수행하는 신경망 계층에 적용함으로써 특징 지도를 적응적으로 재교정(Re-calibration)하여 검출 성능을 향상시킨다. 실제 주행 영상에 대한 다양한 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 기존 방법 대비 크게 감소된 신경망 매개변수만을 이용하여 고성능 검출 성능을 유지함을 보인다.
본 연구는 이공계 대학 연구과제 특성(단계 및 성격)별 R&D 운영 현황을 파악하여 향후 대학 R&D 지원 체계와 연구정책에 시사점을 제공하고자 하였다. 이에 본 연구는 2021년 10월 4일부터 약 5주간 국내 이공계 대학 R&D 수령인을 대상으로 온라인 설문을 진행한 후, Apriori 알고리즘을 활용하여 445명의 유효데이터를 분석하였다. 그 결과, 기초(원천)단계 연구 10개(일반적인 연구 6개, 도전적인 연구 4개), 응용단계 연구 6개(일반적인 연구 5개, 도전적인 연구 1개) 등 총 16개의 연관규칙이 도출되었다. 또한, 이공계 대학 R&D는 연구과제의 특성과 무관하게 정부(발주처) 혹은 공공기관(연구비결정권) 등의 주도로 운영되는 공통점이 나타났으며, 특히 응용연구의 특징(단계 및 성격)과 높은 연관성이 있었다. 기초(원천)단계연구의 경우, 연구자에게 연구주제에 대한 자율성을 제공하였으나 3년 차라는 짧은 연구 기간과 3년 이상의 단위로 연구가 평가되는 특징이 있었다. 이러한 연구 결과는 이공계 대학 연구과제 특성에 따른 운영 형태를 다양한 변인 간의 연관성을 드러내는 실증적 근거로써 활용될 수 있다. 아울러, 본 연구는 향후 이공계 대학 R&D 운영 지원을 위한 정책적·재정적·운영적 지원의 개선 방향을 제시하였다.
교통사고 예방을 위해 경찰 및 지자체 등 정부기관에서는 교통시설 및 도로시설의 개선사업을 추진하여 교통 위해 요소를 제거하고 편안한 도로 환경을 조성하는데 노력하고 있다. 이를 위해 도로 및 교통시설을 개선 및 조정하며, 교통사고 잦은 지역의 개선사업이 대표적인 사업이다. 교통사고 잦은 지역의 개선사업은 담당자와 관계자의 주관에 따라 사업별, 지역별 편차가 발생하고 있으며, 우선순위 도출 등에 민원 및 주관성이 반영되어 사업의 효율성에 한계가 발생하고 있다. 이를 위해 교통사고 잦은 곳 개선사업의 효과가 높은 대표사업을 대상으로 도로여건, 교통여건, 사고여건 등을 종합적으로 고려하여 사업 대상지의 개선방향을 추정하는 연구를 진행하였다. 연구결과 개선사업 추정 정확도가 88% 수준으로 분석되었으며, 개선방향을 추정하는데 교통량, 사고율, 사고심각도 순으로 높은 관계가 있는 것으로 분석되었다.
고 주파수 기반의 광대역 통신기술을 활용하는 선박중심 직접통신(MX-S2X)은 디지털 통신 연계기술 개발 및 실증을 통한 육상·선박·시설의 유기적 연결을 제공함으로써, 향후 도래할 자율운항선박 및 유·무인선 혼재 운항 상황에서 해상 통신 인프라로서의 효과적 활용이 가능하다. 본 논문은 해상 다중경로 페이딩 극복 가능한 선박중심 직접통신(MX-S2X) 시스템의 물리계층 설계 및 M&S(modelling &Simulation) 기반 성능 분석의 후속으로 설계 내역의 최적화 및 상세설계를 확정하고, 이를 하드웨어로 구현하여 성능을 검증 하였다. 구현한 하드웨어 성능 분석을 위해 시험환경을 구성하여 PER 성능을 측정한 결과, M&S 대비 AWGN 환경에서는 0.2dB, 해상 다중 경로 페이딩 환경에서는 1.2dB의 성능 열화를 확인하였으며, 이러한 수준의 성능 열화는 케이블 손실, 시험 오차 등에 의한 것으로 구현한 물리계층 하드웨어가 적정한 성능 수준을 보임을 확인하였다.
최근 메타버스, 스마트시티, 디지털트윈, 자율주행차, 도심항공모빌리티 등 분야에서 3D공간객체모델 관련 정보 요구는 증가될 것이다. 공간객체에 대한 3D모델 구축은 위성·항공·지상플랫폼과 같은 다양한 장비와 모델링·인공지능·영상정합 등의 기술로 가능하다. 하지만 갱신이 필요한 공간객체를 신속하게 탐지하고 DB화하는 작업은 쉽지 않다. 이 연구에서는 공간정보(도형)과 속성을 기반으로 주소코드, 층수, 건물명, 면적 등의 매칭요소를 이용하여 건물융합DB와 변화탐지건물DB를 구축 지원할 수 있고 갱신이 필요한 객체선정의 적합성을 검증할 수 있는 시스템 프로토타입을 개발하였다. 건물융합DB 구축 시 일부 건물의 경우, 공간정보와 속성의 융합불가 및 실패 사례가 발생하여, 매칭율이 약 80%로 낮게 나타났다. 이것은 특별히 시범사업지역 내 많은 건물객체에 대한 속성정보가 누락된 것에 기인하는 것으로 판단된다. 이 연구는 3D공간객체 모델의 신속한 갱신을 위한 효율적인 드론 촬영계획 수립을 지원하여 공간객체의 중복 및 불필요한 구축 등을 사전에 방지함으로써 객체 구축 절차 개선 및 비용 절감에 크게 기여할 것이다.
대기오염 등의 영향으로 실내 활동 시간이 증가하는 상황에서 뇌기능과 신체활동 측면에서 보다 건강한 실내 생활을 위한 다양한 방안에 대한 고려가 절실한 실정이다. 본 연구는 실내 산소의 농도와 호흡의 방법에 따라 인지능력과 생체신호에 어떤 영향을 미치는지에 대해 연구하여 보다 건강한 실내 일상생활을 제안하고자 한다. 건강한 성인 20명을 대상으로 공기 전달 시스템을 통해 공급된 공기를 산소마스크를 통해 흡입하도록 하였다. 호흡 방법과 산소농도에 따른 변화를 확인하기 위해 모든 피험자는 3가지 호흡(비강, 구강, 및 고농도 산소공급과 함께 구강 호흡)을 인지부하자극(눈 감은 휴식기, 눈 뜬 휴식기, 1-back 및 2-back 작업기억 과제) 별로 각각 수행하였다. 자극에 대한 반응시간, 정확도 및 생체신호를 측정하여 호흡에 따른 인지부하별 변화를 분석하였다. 그 결과, 3가지 호흡에서 모두 인지부하의 증가에 따라 심박동수는 유의하게 증가하면서 인지부하와 높은 상관성이 있는 생체신호임을 확인하였다. 또한 구강호흡에서는 분당 호흡 횟수가 인지부하증가에 따라 유의하게 증가하는 변화가 나타났으며, 인지활동 시 구강호흡에서 부족한 산소공급을 보완하기 위한 생체신호의 변화를 확인하게 되었다. 반면 고농도 산소공급과 함께 수행한 구강호흡에서는 비강호흡과 같이 분당 호흡 횟수의 유의한 변화는 없는 것으로 나타났다. 이는 고농도 산소공급이 구강호흡과 같이 비효율적인 산소 흡입이나 산소 농도가 부족한 환경에서 이를 보완해 주는 역할을 할 가능성이 있음을 시사한다. 본 연구 결과를 기반으로 후속 연구에서는 자율신경계 변화까지 분석하여 인지 뿐만 아니라 심리에 미치는 영향까지 종합적으로 규명하고자 한다.
C-ITS(Cooperative-Intelligent Transportation System)는 차량과 차량 또는 차량과 인프라 간의 양방향 무선통신 기술을 기반으로 전방의 교통상황 정보를 제공하는 기술 및 시스템을 의미한다. C-ITS 환경에서는 Vehicle-to-Everything(V2X) 기반의 경고 정보를 제공함으로써 운전자로 하여금 감속을 유도하고, 급격한 감속과 가속을 지양하도록 하여 주행행태를 안정적으로 개선시킬 수 있을 것으로 추측된다. 본 연구는 서울시 C-ITS 기반의 경고 정보의 개별적인 효과를 검증하기 위해 경고정보에 대한 순응여부를 판단할 수 있는 방법론을 개발하였으며 추가로 주행안전성 변화를 분석하여 경고정보의 효과를 정량적으로 평가해 보고자 한다. 순응여부는 정보 제공 유무로 구별되는 사전 PVD (Probe Vehicle Data)와 사후 PVD의 속도 분포를 추출하여 비교하였으며, 주행안전성 평가는 Jerk와 가속소음을 계산하여 분석을 수행하였다. 정량적 분석을 위해서 서울 C-ITS 사업기간동안 수집되었던 PVD와 부족한 데이터 수집을 보완하고자 DTG (Digital Tacho Graph) 데이터를 추가 수집하여 활용하였다. 순응도 분석결과 충분한 유효샘플이 수집된 경고정보에 대해 운전자는 감속운행행태를 보였으며, Jerk와 가속소음과 같은 주행안전성 지표를 산출하여 분석한 결과 경고정보 제공으로 인해 주행안전성이 개선되었음을 알 수 있었다.
최근 전 세계적으로 빅데이터, AI, IoT, 자율주행, 디지털트윈 등 스마트시티 솔루션이 발달하면서 다양한 스마트기기와 SNS가 확산하고 사람들이 도처에 남긴 행적이 기록되면서 규모를 가늠할 수 없을 정도로 많은 정보와 데이터가 생산되는 '빅데이터' 환경을 활용한 스마트시티 구축이 활발하게 진행 중이다. 본 연구의 목적은 4차 산업혁명에 따른 지속가능한 스마트시티의 도시정보·대중교통 접근성에 있어 시민의 교통 편의성 향상 및 효율적인 정책수립을 위해 빅데이터 기반의 객관적이고 체계적인 분석 모델을 개발하고, 지속가능한 도시의 공공·민간 DB를 활용한 빅데이터 기반 대중교통 접근성 및 정책관리 플랫폼 구축의 방법론을 도출하는데 있다. 이를 위해 광주광역시를 대상으로 상세생활권을 구분하고 기초 생활편의시설 접근성 및 빅데이터 기반 대중교통 시스템을 분석하였다. 그 결과, 1) 대중교통 네트워크 평가를 위한 빅데이터 활용, 2) 빅데이터 기반의 교통 수단/서비스 의사결정지원, 3) 도심 교통 네트워크 모니터링 서비스 제공, 4) 주차수요 발생원 분석 및 개선방안 제공과 같은 빅데이터 기반 도시정보·대중교통 접근성 플랫폼 구축을 제안하였다.
교통사고 잦은 곳 개선사업을 통하여 사고가 크게 감소하고 있다. 이러한 결과는 안전 시설물이 큰 역할을 하고 있다. 교통사고는 여러 가지 원인과 다양한 환경적인 요소로 인하여 발생하게 되는데, 한가지 안전시설물 혹은 기준 없는 시설물 설치로는 개선효과를 얻기 어렵다. 따라서 본 연구는 두 가지 안전시설물의 조합으로 사고유형별 개선효과를 분석하였고, 도로종류, 도로형태, 교통량 등으로 환경적인 요소도 포함하여 특정 지점에 맞는 안전시설물 조합을 예측하는 방법을 제시하였다. 예측은 단순 분류가 가능한 예측 모델들을 결합하여 하나의 강한 예측 모델을 만드는 XGBoost 기법으로 선정하여 진행하였다. 이를 통해 최종적으로 현재까지 교통사고 잦은 곳 개선사업을 통해 긍정적인 효과를 가져다 준 안전시설물과 개선이 필요한 지점에 설치될 안전시설물을 같이 도출하여, 안전시설물 효과분석과 향후 설치지점에 대한 예측방법을 제시하였다.
본 연구는 인공지능에 대한 정부와 금융권의 정책 및 활용 사례를 연구하고, 금융권의 향후 정책 과제를 도출 하고자 한다. Gartner에 따르면 2022년 금융업을 이끌어가는 주목할 기술로 '생성형 AI', '자율시스템', '프라이버스 강화 컴퓨테이션(PEC)'을 선정하였다. 금융권은 인공지능, 빅데이터, 블록체인 등 신기술의 발전으로 금융 부분의 혁신을 촉진하고 있다. 코로나 팬데믹 이후 재택근무의 확산 등으로 인한 데이터의 공유, 개인정보 보호 등의 관심이 높아지면서 디지털 신기술에 대한 기업의 변화가 기대된다. 글로벌 금융권 회사들도 디지털 신기술을 활용하여 상품 개발이나 기존 업무의 관리 및 운영에 대한 프로세스 혁신을 도모하고자 IT 비용에 대한 지출을 확대하고 있다. 금융권은 디지털 신기술을 활용하여 자금세탁 방지, 업무 효율성 제고, 개인정보 보호 강화 등의 업무에 적용하고 있다. 산업 간 경계가 사라지는 빅블러의 시대에 새로운 진입자들의 도전에서 경쟁 우위를 선점하기 위해서는 금융권들이 신기술을 업무에 적극 활용해야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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