본 논문에서는 위험지역이나 관리대상 지역의 긴급 상황을 시스템이 자율적으로 경찰 또는 경찰차로 알리며 상황정보를 전달 할 수 있는 상황인지 서비스 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 gateway로부터 지속적으로 노드들의 위치를 확인하며 대기하다가 상황인지 시스템의 서버에서 이벤트가 발생할 경우 이벤트가 발생한 인근의 노드에게 이벤트 발생 메시지와 영상메시지를 전송시키는 시스템이다. 실험결과, 상황인지 서버에서 이벤트가 발생할 경우 서버에 저장된 경로대로 영상 메시지를 전송하는 것을 확인하였다.
개인의 위치를 확인할 수 있는 기술은 위치기반제어, 개인화된 광고 등 다양한 응용분야에서 요구된다. 미아발생 방지나 현장 학습을 위한 지원, 사용자의 위치에 따른 적절한 Push 이벤트 등 그 응용분야는 무궁무진하다. 기존의 많은 연구들이 위치 확인의 정확도에 비중을 두고 연구되어, 별도의 장비를 장착하거나 시설물에 특정 장치를 해야 하는 등의 제약 조건이 있었던 것과 달리 본 논문에서 제안한 알고리즘은 대부분의 사용자가 갖고 있는 스마트폰의 기본 사양만으로 위치 추적을 수행하는 것을 목적으로 하였다. 스마트 폰에 의해 수집 가능한 GPS와 WiFi RSS, 가속도계 센서 데이터를 파티클 필터를 적용하여 센서 융합을 실행하여 위치를 확인하는 알고리즘을 설계 구현하였고, 실험 결과, 사용자의 위치 확인 정확도가 다른 비교 알고리즘에 비해 우수한 성능을 보여, 해당 알고리즘의 실제 환경 사용 가능성을 확인할 수 있었다.
인터넷을 통해 악의적으로 접근하는 공격자들은 자신의 노출을 최대한 감추기 위해 중간 호스트(소위, stepping stone으로 불림)를 경유한다. 본 논문에서는 텔넷, SSH, 그리고 rlogin 등 인터렉티브 서비스를 이용하여 리눅스 서버에 접근하여 다시 이러한 인터렉티브 서비스를 이용하여 다른 컴퓨터로 원격 접속을 시도하는 행위를 brute-force한 방법으로 검출하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 인터렉티브 서비스 데몬(Daemon) 프로세스의 시스템 콜(system call)을 감시하여 stepping stone 여부를 진단하기 때문에 ssh 접속과 같은 암호화 연결에서 대해서도 완벽한 검출 결과를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 ptrace 시스템 콜과 간단한 쉘 스크립트를 작성하여 제안된 기법을 CentOS 6.5 64비트 환경에서 실질적으로 구현하였다. 마지막으로 몇몇 실험 시나리오를 대상으로 실시한 현장 운영을 통해 제안된 brute-force 기법을 검증하였다.
이 논문에서는 안전한 해양레저 행위를 지원하기 위한 두 가지 개인 휴대용 전자장치 개발 내용을 기술한다. 하나는 조난자를 신속히 민-관-군 동시 다발적으로 수색하기 위한 선박용 9GHz 대역의 일반 레이더 전파에 응답하는 레이더 응답장치이다. 다른 하나는 조난자의 위치를 추적하고 식별할 수 있는 900MHz 스펙트럼 확산 주파수 홉핑 방식의 송수신기와 GPS를 이용한 해상 무선식별장치 개념의 전자장치이다. 해양경찰 함정을 이용한 해상에서의 다양한 현장실험을 통하여 두 가지 장비의 성능을 확인하였다. 그리고 향후 상용화 방안에 대해서 검토하였다.
본 연구는 시뮬레이션기반 분만간호 실습이 간호대학생의 문제해결의 적극성, 임상수행능력, 팀효능감에 미치는 효과를 검증하기 위한 단일군 전·후 설계의 유사실험 연구이다. D시에 소재한 S대학의 간호대학생 3학년을 대상으로 시뮬레이션기반 분만간호 실습을 운영하였으며, 사전·사후 설문에 응답한 78명의 자료를 분석하였다. 자료수집은 2022년 8월 30일부터 2022년 10월 28일까지 이루어졌으며, 자료분석은 SPSS 27.0 프로그램을 사용하여 분석하였다. 연구 결과 시뮬레이션기반 분만간호 실습은 간호대학생의 문제해결의 적극성, 임상수행능력, 팀효능감에 긍정적인 효과가 있는 것으로 확인되었다. 이에 간호대학생에게 임상 현장 사례를 기반한 분만간호 시뮬레이션 교육을 적용한다면 임상에서 요구하는 핵심 능력 및 교육 만족도 향상에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 생각된다. 그러나 연구결과를 일반화하는데 한계가 있어 충분한 표본 수의 무작위 대조군 사전·사후 연구를 통해 그 효과를 검증하고, 효과의 지속성을 장기적으로 추적 관찰할 필요가 있다.
본 연구는 융합현실(MR; Mixed Reality) 장비를 이용하여 가상건설 시뮬레이션을 수행하기 위한 마커 운용방법을 알아보는 것을 목적으로 한다. 부수적으로 BIM 데이터를 이용하여 형상 데이터를 추출하고 이를 MR장비를 통하여 재현하는 프로세스를 검토하도록 한다. 건축물은 규모가 매우 큰 오브젝트이기 때문에, 축척의 오차에 따른 길이의 오차가 매우 크다. 축척은 MR 장비의 카메라가 마커를 인식하는 방법에 영향을 받는다. 따라서 마커를 설치하고 운용하는 방법에 따라 오브젝트의 오차가 달라질 수 있다. 실험결과에 따르면 MR 장비를 이용한 가상 건설 시뮬레이션 운용 시 마커 추적 방식에 따른 가상 오브젝트의 길이의 오차율은 약 0.47% 정도로 나타났으며, 이를 바탕으로 시뮬레이션을 위한 요구 오차한계에 따른 설치 마커 간의 거리를 구할 수 있었다. 또한 MR 장비의 마커 인식거리를 고려하여 마커간의 최소 설치 간격은 5M이상으로 설정할 필요가 있으며 이때 약 23mm의 길이 오차가 발생함을 고려해야한다. 가상 오브젝트를 20mm 이하의 오차에서 정밀하게 재현하고 하고자 할 때는 해당 오브젝트를 기준으로 반경 5M내에 해당 오브젝트를 위한 별도의 마커를 설치할 필요가 있는 것으로 나타났다. 본 연구를 바탕으로 가상 건설 시뮬레이션의 건설현장 적용에 MR의 활용도가 높아지길 기대한다.
본 연구는 경막외강차단 시술 후 Healing Beats 프로그램 적용하였을 때 환자의 불안, 스트레스, 수축기 혈압, 심박동수 및 Bis index에 미치는 효과를 확인하기 위한 무작위 대조군 전후 실험연구이다. 대상자 선정은 경막외강차단 시술을 위해 2018년 12월부터 2019년 5월까지 마취통증의학과를 방문하여 모집공고를 통해 자원한 환자를 대상으로 하였으며, 실험군 25명, 위약군 24명, 대조군 25명으로 총 74명의 자료를 수집하여 분석하였다. 수집된 자료는 x2-test, F-test와 시간에 따른 효과를 검증하기 위하여 repeated measures of ANOVA로 반복측정 분산분석하였다. 연구결과 실험군, 위약군 및 대조군의 일반적 특성 및 변수는 모두 동질하였으며, 불안은 사전 사후 2회 측정한 결과 집단간 유의한 차이가 있었고(F=27.175, p<.001), 스트레스(F=4.78, p<.001), 심박동수(F=4.22, p<.001) 및 Bis index(F=7.96, p<.001)는 반복측정 분산분석한 결과 집단과 시간에 따라 교호작용에서 유의한 차이를 나타냈다. 하지만 수축기 혈압에서는 유의한 차이가 없었다(F=1.23, p=.298). 따라서 Healing Beats는 통증 시술 후 회복실에서 진정을 유도하기 위한 간호 중재로 효과적이며, 시간 흐름에 따른 추적 조사를 통해 중재 시간을 파악할 수 있었다. 결론적으로 Healing Beats 프로그램은 임상현장이나 일상생활의 스트레스 상황에서 진정을 위한 효율적, 효과적인 중재로 사용할 수 있다고 본다.
유량 환산에 이용되는 수위-유량 관계곡선식은 하천의 흐름을 정상 등류상태로 가정하고 유속계를 하천에 투입하여 년간 정해진 횟수의 유량측정을 실시하여 이로부터 갱신하여 작성하고 있다. 평수기에는 이렇게 기기를 이용하여 유량측정이 가능하지만 홍수기나 갈수기에는 접촉식 유속계를 이용한 하천유량 측정이 불가능한 실정이다. 홍수기에는 기기 손상과 관측자의 안전이 위협받는 실정이고, 갈수기에는 유속이 너무 느려서 (0.1 m/s 이하) 프로펠러 유속계의 경우 유속의 정확한 관측이 힘들다. 또한 전지구적 빈번한 이상기후의 현실정에서 가장 중요한 기초 수문자료인 홍수량의 정확한 측정 자료는 많지 않다. 홍수유량을 측정하기 위해서 현재에도 기존의 봉부자를 이용하거나 유비쿼터스 센서를 장착한 봉부자를 이용하는 유량측정 기법이 향해지고 계속적으로 소개되고 있는 실정이지만 봉부자의 특성상 정확한 유량을 계산하기에는 어려움이 많다. 현재 선진국에서는 흐름과 비접촉식 방법을 이용한 하천유량측정 방법이 지난 10 여년간 꾸준이 연구되어 왔다. 그중 대표전인 것이 전자파를 이용한 방법과 영상해석에 의한 방법이다. 전자의 경우 국내에서는 수자원공사에서 10년 이상 연구 개발하여 상품화 시킨바 현업에서 이를 이용하여 홍수유량측정을 실시하고 있다. 후자의 방법은 유체역학 분야에서 흐름해석에 주로 이용되어지던 PIV(particle image velocimetry) 기법을 하천과 같이 대규모의 흐름영역에 적용가능하도록 개발된 기술로 LSPIV (large-casle particle image velocimetry)라 불리우는 기술이다. 본 연구에서는 미국 Iowa 대학에서 개발한 LSPIV를 이용하여 홍수파의 진행시 수위와 유량의 두 변수 사이에 나타나는 Loop rating curve의 이론적인 관계를 하천현장에서 일정시간 간격으로 실측을 통하여 파악하고자 하였다. 현장실험을 위한 대상지점으로 미국 Iowa주 Coralville 시내 Clear Creek의 USGS (US Geologival Survey) 수위관측소 지점을 선택하여 본 연구에서 실시한 유량측정 결과의 비교가 가능토록 하였다. LSPIV는 그 특성상 야간에는 적용하는데 어려움이 있어 아침시간부터 해가 지기 직전까지의 자연채광 조건의 영상취득이 가능한 시간대에서 표면유속을 측정하였고 이에 수심평균유속환산계수를 적용하여 유량을 계산하였다. 강우의 발생으로 인한 홍수파의 진행시 총 43회의 유량을 측정하였는바 이를 이용하여 이 지점의 수위-유량 관계식과 비교한 결과 거의 일치하는 결과를 나타냈다. 특히 홍수파의 진행시 고수위 영역에서의 측정한 결과는 수위의 상승기에는 최고로 7.5% 까지 측정유량이 수위-유량관계식에서 계산한 유량보다 컸으며, 수위의 하강기에는 반대로 최고 5.4% 정도까지 측정유량이 수위-유량관계식에서 계산한 유량보다 작게 나타났다. 또한 최대유량의 발생시기는 최고수위 발생직전의 수위라는 것이 파악되었다. 이러한 경향은 수위-유량 관계곡선의 이론과 잘 일치하는 것이다.
최근 들어 preferential flow같은 현장조건의 불균질한 매질을 이동하는 지하수 거동해석에 이류 분산 방정식을 적용하는데 많은 문제점들이 제기되어 왔다. 이에 따라 Kim 등(2005)은 최소한의 모형인자로 preferential flow 경로를 통한 토양지하수의 흐름을 예측할 수 있는 간단한 모형을 개발한 바 있다. Kim 등(2005)이 제시한 Generalized Preferential Flow Model(GPFM)은 토양을 표층주변의 분배 층(distribution layer)과 그 밑의 운반구역(conveyance zone)으로 나누어 거동을 예측하고 있다. 본 연구에서는 GPFM을 간단히 소개하고 기존의 다른 실험결과에 적용한 후 이류분산방정식(CDM)과의 비교를 통해 모형을 검증해 보고자 하였다. 기존에 발표된 두 개의 실험값에 GPFM을 적용해본 결과, GPFM은 세 가지 인자-유효함수비, 유속, 분산계수-를 입력하여 silty 및 sandy loam 토양 내 추적자의 파과곡선을 잘 예측하였다. CDM을 이용한 예측 값과 비교한 결과 GPFM과 CDM 모두 실제 관측된 파과곡선과 일치된 경향을 보였으나, GPFM에 의해 추측된 인자들이 더 현실적으로 가능한 값을 나타내었다. 인용된 두 실험값에 GPFM을 적용할 경우 예측 값에 가장 영향을 끼친 인자는 유효함수비로 나타났는데, 이는 Kim 등(2005)이 같은 종류의 토양에서 유속이 GPFM의 결과에 가장 영향을 끼쳤다고 보고한 것에 비해, 다른 성질의 토양에서는 유효 함수비가 가장 결정적인 인자임을 보여준다. 본 연구를 통해 GPFM이 이용하기가 쉽고 여러 가지 현장조건에 적용성이 높아 preferential flow 경로를 통한 토양지하수의 흐름을 예측할 수 있는 유용한 도구임을 확인하였다.
건물에서 재난이 발생할경우, 건물 내 인원을 신속히 구조하여 사상자를 최소화하는 것은 단연 최우선순위가 된다. 이러한 구조활동을 위해서는 건물내 어디에 몇 명이 있는지를 알아야 하는데, 실시간으로 알기가 어렵다보니 주로 건물주나 경비원 등 관계자의 진술이나 층별 면적, 수용 인원과 같은 기초자료에 의존하는 실정이다. 따라서 빠르고 정확하게 재실인원 정보를 파악하여 현장에 대한 불확실성을 낮추고 골든타임내 효율적인 구조활동을 지원하는 것이 반드시 필요하다. 본 연구는 컴퓨터 비전 알고리즘을 활용하여 이미 건물에 설치되어 있는 여러대의 CCTV 가 촬영한 이미지 로부터 건물 위치별 재실인원을 계수하는 방법론을 제시한다. 계수 방법론은 (1)카메라별 관심선(LOI) 설정을 통한 다중카메라 네트워크 환경구축, (2)딥러닝을 활용한 모니터링 구역내 사람 탐지 및 추적, (3)다중 카메라 네트워크 환경을 고려한 인원 합산 세단계로 구성된다. 제안된 방법론은 5층 건물을 대상으로 세 개의 시간대 별로 수행된 현장 실험을 통해 검증되었다. 최종 결과는 89.9%의 정확도로 재실자를 인식하는 것으로 나타났으며, 층별, 구역별 합산결과도 93.1%, 93.3%의 정확도로 우수했다. 층별 평균MAE와 RMSE는 각각 0.178과 0.339이었다. 이 처럼 실시간으로 제공하는 건물내 재실자 정보는 초기 재난 대응단계에 신속하고 정확한 구조활동을 지원 할 수있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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