본 연구는 웹 애플리케이션을 손쉽게 제작할 수 있는 현대의 인터넷 환경에서, 수동점검만으로는 웹 애플리케이션 서비스의 안정성을 충분히 확보하기 어렵다는 문제를 해결하고자 자동점검을 통해 수동점검을 얼마나 대체할 수 있는지를 확인하고, 부족한 부분에 대한 개선사항을 파악한 후 이를 자동점검 솔루션에 반영하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 상용 솔루션을 사용하여 175개의 홈페이지를 대상으로 자동점검과 수동점검을 비교 분석하였다. 분석 결과, 행정안전부의 웹 취약점 점검항목 21개 중 10개 항목에서 자동점검이 가능하다는 것이 확인되었다. 특히, 가장 많이 발견된 상위 5개 항목이 전체 취약점의 약 80%를 차지하여 자동점검의 실효성이 입증되었다고 볼 수 있다. 그러나 구조가 복잡한 항목은 자동점검이 어려워, 수동점검과 자동점검을 서로 보완하여 사용할 때 웹 취약점 점검의 효율성을 극대화할 수 있다.
자동유량측정시스템은 하천 유량을 실시간으로 측정하기 위한 수문조사시설로 전국 하천 64개 주요 지점에 설치·운영 중이며 실시간으로 운영되는 시스템의 특성상 내·외부 요인으로 인해 자료의 결측이 발생할 수 있다. 주요 결측 요인으로는 계측장비의 고장 및 오작동, 낙뢰로 인한 전원부문제, 시스템 컨트롤러 단순 오류 등이며, 현재 이로 인해 결측이 발생한 경우 현장 방문을 통한 조치 외에는 복구가 불가한 실정이다. 본 연구에서는 현장 유지관리 개선을 통해 자료 결측 최소화 방안을 마련하고자 최근 5년간(2015년~2019년) 수행된 유지관리 점검내역을 검토하였다. 현장 유지관리는 정기적으로 수행되는 정기점검, 수중점검과 장애 발생 시 수행되는 현장점검으로 구분되며 최근 5년간 수행된 점검(1,735회) 중 정기적인 점검을 제외한 현장점검의 경우 총 764회(46%) 수행된 것으로 나타났으며 현장점검 중 유지관리 방법 및 장비 개선 적용 사례를 통해 최소 1일~3일 소요되던 점검 시간이 즉시 조치가 가능한 것으로 나타났다. 시스템 확대 및 기존 장비의 노후로 현장점검은 지속적으로 증가하고 있으며 최근 사회적 상황을 고려하였을 때 사물인터넷(IoT)을 활용한 시설물 개선 등으로 비대면 점검 수행이 가능해짐에 따라 점검 소요시간을 단축하여 보다 효율적인 시설물 운영, 예산 절감, 자료의 연속성 확보 등이 가능할 것으로 판단된다.
수문자료는 국가적으로 중요한 자료로서 이에 대한 품질관리가 반드시 필요하다. 이에 우리나라 국토교통부에서는 국가 수문자료 품질관리시스템을 구축하여 실시간으로 수집되는 수문자료의 품질을 관리하고 있다. 국가 수문자료 품질관리시스템에서 사용되는 수문자료 자동점검기준은 실시간으로 수집되는 수문자료의 상태를 구분하기 위한 점검방법에서 설정한 기준 값을 말하며, 특히 수문자료의 오류 추출을 자동화하는데 핵심적인 역할을 하는 값이다. 해당 값은 점검 방법에 따라 다른 형태를 갖고 있으며, 관측소의 관측특성과 밀접한 연관이 있어 실무에서는 기존 관측자료의 통계적인 특성을 이용해 초기값을 추정하고 이후 관측자료들에 대한 실제 품질 판정을 기준으로 실제 상황을 고려하여 주기적으로 관리자가 수작업에 의해 시행착오법으로 보정하는 방법을 사용하고 있다. 이에 본 논문에서는 국가 수문자료 품질관리시스템에서 활용하고 있는 수문자료 자동점검기준을 대상으로 기존에 수작업으로 진행되던 자동점검기준의 보정을 자동화할 수 있는 평가지표와 평가 알고리즘을 개발하였으며, 이를 실제 자료에 적용하였다. 개발된 알고리즘은 그림1과 같은 추정 이상치 집합과 실제 이상치 집합의 상관관계를 이용하여 두 집합의 교집합인 A를 증가시키는 구조이다. 이를 이용해 자동점검기준의 적중률을 향상시킬 수 있었으며, 향후 실무에 적용될 경우 수문자료 자동점검기준을 신속하고 적절하게 보정함으로써 수문자료 품질관리업무의 효율성을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
수위자료는 기초수문자료의 하나로서 자료 수집시 이에 대한 품질관리가 반드시 필요하다. 이에 우리나라 환경부에서는 국가수문자료 품질관리시스템을 개발하여 실시간으로 수집되는 수위자료의 품질을 관리하고 있다. 국가수문자료 품질관리시스템은 실시간으로 수집되는 수위자료의 품질을 수작업으로 검토하기 이전에 편의를 위해 수문자료의 품질(오류가 있는 자료인지 아닌지)을 자동으로 구분하는 프로세스를 적용하고 있다. 이러한 자동점검 기법은 실무자에 의한 수문자료의 검토 및 보완 작업을 돕기 위한 것으로 실무자가 집중해서 관리해야할 것과 아닌 것을 쉽게 판단할 수 있도록 하는 보조적인 역할을 하고 있으며, 간단한 통계에 의한 기준을 적용하여 활용하고 있는 수준이다. 본 연구에서는 수위자료 이상치를 자동으로 점검할 수 있는 기법을 개선하기 위하여 10분단위로 관측된 수위자료에 대해 다양한 통계적인 기법을 적용하여 이상치를 찾을 수 있는 방법을 고안하고, 기존의 방법과 결과 등을 비교하여 보았다. 이를 통해 향후 국가수문자료의 품질관리업무 효율을 향상시킬 수 있는 정교한 이상치 자동점검기법을 개발 할 수 있을 것으로 기대한다.
비행체의 탑재장비의 야전정비를 위한 자동점검장비는 특수목적을 위한 소수의 비행체를 운용할 경우에는 통합 설계하는 것이 효율적이다. 통합형 자동점검장비는 공통적으로 사용되는 인터페이스를 식별하여 각 점검대상장비 별 점검에 사용할 수 있도록 분기하거나 경로를 생성해주는 방식이 사용된다. 분기 및 경로 생성 시 RTD, TC 및 아날로그 전압과 같은 고정밀 신호는 신호분기 및 연결 시 도선저항에 의한 측정 오류가 발생할 수 있다. 이러한 도선저항에 의한 측정 오류는 점검대상장비 설계 시 많은 제약을 가져오게 된다. 본 논문에서는 아날로그 전압 및 고정밀 신호의 측정오류를 최소화 할 수 있는 통합형 자동점검장비의 고정밀 신호의 보정방법을 제시한다.
본 논문에서는 최근 증가 일로에 있는 자동점멸식 보안등에 대한 안전점검 방안을 제시하였다. 기술적인 측면으로서 보안등주의 하부에 안전점검을 위한 별도의 점검함을 설치하고 점검원이 누설전류, 누전차단기의 정상적인 동작 상태, 절연저항 및 접지저항을 승주하지 않고 측정할 수 있도록 하였으며, 충전부에 대한 직접 접촉의 가능성을 최대한으로 경감함으로써 감전의 위험으로부터 자유로울 수 있도록 설계하였다. 본 연구의 결과물을 실용화함으로써 보안등에 대한 점검을 최대한 안전하고 효율적으로 수행하는데 일조할 수 있을 것으로 기대한다.
수문관측용으로 사용되는 우설량계는 측정의 편의성과 강인성의 장점 때문에 대부분 전도형 우설량계를 사용하고 있으며, 하절기에는 강우량을 측정하고 동절기에는 강설량을 측정할 수 있도록 구성되어 있다. 동절기에 강설량을 측정하기 위하여 자동 히팅하는 장치가 포함되어 있어, 눈이 생성될 수 있는 온도조건에서 히터가 작동되고 적정온도가 되면 히터의 동작을 멈출 수 있도록 히터 및 온도센서가 구성되어 있다. 우설량계의 유지.관리 측면에서 주기적으로 동작상태 등을 점검하고 있으며, 히팅장치도 점검의 대상이다. 그러나 히팅장치의 동작 유무를 판단하는 방법에 있어서 효율적인 방법을 사용하고 있지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 평상시에 우설량계 점검시 온도센서에 의해 감지되는 가변적인 온도신호에 따라 히터가 제대로 작동되는지의 여부를 판단하기 위하여, 사전에 점검하기 용이하도록 우설량계 히터 동작시험 장치를 개발하였으며, 이 장치에 대한 동작특성을 분석하고자 한다.
본 연구에서는 무인이동체를 활용한 철도교량의 외관조사 점검을 보다 효율적이고 객관성 있게 수행하기 위하여 무인이동체를 통해 촬영된 이미지를 딥러닝 기반 분석기술을 활용하여 손상 자동으로 분석 하기위한 기술을 연구하였다. 철도교량의 외관 손상 중 균열, 콘크리트 박리·박락, 누수, 철근노출에 대한 손상 이미지를 추출하여 딥러닝 분석 모델을 생성하고 학습한 분석 모델을 적용한 시스템을 실제 현장에 적용 테스트를 수행하였으며 학습 구현된 분석모델의 검측 재현율을 검토한 결과 평균 95%이상의 감지성능을 검토할 수 있었다. 개발 제안된 자동손상분석 기술은 기존 육안점검 결과 대비 보다 객관적이고 정밀한 손상 검측이 가능하며 철도 유지관리 분야에서 무인이동체를 활용한 외관조사 업무를 수행함에 있어 기존 대비 객관적인 결과도출과 소요시간, 비용저감이 가능할 것으로 기대된다.
분산 환경의 발달과 네트워크를 이용한 원거리 컴퓨터 사용이 증가되면서 발생하게 된 전산망 침해 사고를 항상 감시하고 분석하여 자동적으로 대처하기 위한 전산망 보안 시스템이 연구되고 있다. 본 논문에서는 자바네이티브 인터페이스를 이용한 실시간 네트워크 보안 시스템을 제안한다. 자바의 시스템 자원에 대한 엑세스의 한계를 극복하기 위해서JNI 를 C/Java의 이용한 의 연동을 통하여 보다 효율적이고 용이한 정보 수집 및 취약점 분석을 가능하게 한다. 또한 점검하고자 하는 호스트에 보안 정보 수집 모듈을 멀티쓰레드로 상주시킴으로써 실시간으로 원하는 정보를 얻어 선택된 점검 대상에 가해지는 모든 활동들을 분석한다.
연구목적: 본 연구에서는 무인이동체를 활용한 철도교량의 외관조사 점검을 보다 효율적이고 신뢰성 있게 점검을 위하여 무인이동체를 통해 촬영된 이미지를 바탕으로 다양한 방식의 딥러닝 기반 자동 손상 분석기술을 검토하였다. 연구방법: 취득된 이미지를 바탕으로 손상항목을 정의하고 학습데이터로 추출하여 딥러닝 분석 모델을 생성하였다. 그리고 철도교량의 외관 손상 중 균열, 콘크리트 박리·박락, 누수, 철근노출에 대한 손상 이미지를 학습한 모델을 적용하여 자동 손상 분석 결과로 테스트하였다. 연구결과: 분석 결과 평균 95%이상 검측 재현율을 도출하는 분석 기법을 검토할 수 있었다. 이와 같은 분석 기술은 기존 육안점검 결과 대비 보다 객관적이고 정밀한 손상 검측이 가능하다. 결론: 본 연구를 통해 개발된 기술을 통해 철도 유지관리 분야에서 무인이동체를 활용한 정기점검 시 자동손상분석을 통한 객관적인 결과도출과 기존 대비 소요시간, 비용저감이 가능할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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