최근 자동차 산업은 차량의 전동화, 디지털화 및 자율 주행으로 대표되는 신기술 도입으로 급변하고 있다. 국내외 주요 자동차 회사는 성능 위주의 제품개발에서 UX(user interface)로 고객에게 특별한 경험과 가치를 제공하기 위해서 고객 만족에 대한 체계적인 접근을 시도하고 있다. 본 연구에서는 만족도에 대한 체계적이고 정성적인 연구방법으로 Kano 모델을 제안한다. 사례연구로 스마트 트렁크 시스템의 사용사례(use case)와 고객의 요구사양을 분석하여 17개의 기능(동작기능 3개, 안전기능 7개, 편의 기능 7개)을 정리하고 창의발상코드(creative ideation codes)를 이용하여 8개의 새로운 기능을 도출하였다. 그리고 기능별 고객이 느끼는 품질특성과 선호강도에 대한 과학적인 분석 방법을 제안하였다. 스마트 트렁크 기능에 대해 소비자가 느끼는 품질특성을 분석한 결과, 25개의 기능 중 18개는 매력적 품질특성, 3개는 일원적 품질특성 그리고 4개는 일원-당연 복합 품질특성으로 분류되었다. 그리고 일원적 품질특성과 일원-당연복합 품질특성을 갖는 기능이 매력적 품질특성의 기능보다 상대적으로 고객선호도가 높다는 것을 확인하였다. 본 연구결과를 바탕으로 스마트 트렁크 시스템을 개발하는 기업은 고객의 불만을 최소화하고 고객 만족을 극대화할 수 있기를 기대한다.
선박은 해양사고 발생 시 최악의 경우 퇴선을 해야 하나 특성상 협소하고 복잡하며 해상에서 운항하므로 퇴선이 쉽지 않다. 특히, 여객선의 경우 해상에서의 안전훈련을 이수하지 않은 불특정 다수의 승객들로 인해 더욱 퇴선이 어려운 상황이 된다. 이런 경우 승무원들의 피난 유도가 상당히 중요한 역할을 하게 된다. 그리고 구조자가 사고 선박에 진입하여 구조 활동을 하는 경우 어느 구역으로 진입해야 가장 효과적인지에 대한 검토가 필요하다. 일반적으로 승무원 및 구조자는 최단경로를 택하여 이동하는 것이 일반적이나 최단 경로에 사고 상황 등이 발생했을 경우 제2의 최적 경로 선택이 필요하다. 이러한 상황을 해결하기 위해 이 연구에서는 머신러닝(Machine learning)의 기법 중에 하나인 강화학습(Reinforcement Learning)의 Q-Learning 이용하여 퇴선 경로를 산출하고자 한다. 강화학습은 인공지능(Artificial Intelligence)의 가장 핵심적인 기능으로 현재 여러 분야에 사용되고 있다. 현재까지 개발된 대부분의 피난분석 프로그램은 최단 경로를 탐색하는 기법을 사용하고 있다. 이 연구에서는 최단경로가 아닌 최적경로를 분석하기 위해 머신러닝의 강화학습 기법을 이용하였다. 향후 AI기법인 머신러닝은 자율운항선박의 최적항로 선정 및 위험요소 회피 등 다양한 해양관련 산업에 적용 가능할 것이다.
국방 연구개발은 변화하는 미래 전장환경에 대응하기 위해 중·장기 소요로 결정된 무기체계를 확보하기 위한 핵심과정이다. 특히 시험평가는 무기체계 연구개발의 마지막 관문으로서 전력화 전환여부를 결정하는데 필요한 정보를 제공해주고 무기체계의 수명주기와 연계된 성능보장을 위해서도 중요한 역할을 수행한다. 한편 최근 한반도 작전환경 및 국방 획득환경의 변화를 살펴보면, 크게 3가지 특징을 확인할 수 있다. 먼저 무기체계 전력화 운용시 지속적인 안전사고가 발생하여 전투원 안전에 대한 사회적 관심이 증대되었고, 획득비용의 증가에 따라 한정된 국방예산의 효율적 집행이 요구되고 있다. 또한 로봇·자율무기체계(RAS), 사이버 보안 시험평가 등 미래 전장환경에 대응하기 위한 전략적 접근이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 최근 변화된 안보환경의 특징을 고찰하여 무기체계 운용시험평가의 개선전략을 제시하고자 한다. 이를 위해 현행 무기체계 운용시험평가 시스템의 보완소요를 다차원 모형으로 분석하여 개선전략을 도출하였고 계층적 분석기법(AHP)을 통해 우선순위를 결정하였다.
본 연구는 첨단운전자보조시스템(Advanced Driver Assistance System, ADAS)이 빠르게 보급됨에 따라 표본 프로브 차량에 설치된 ADAS로부터 얻은 개별차량의 궤적 데이터와 전방차량과의 차두거리 데이터를 이용하여 연속류의 교통밀도를 추정 및 분석하는 것을 목적으로 한다. 과거 연속류 교통밀도는 주로 차량검지시스템(Vehicle Detection System, VDS)에서 수집되는 교통량, 속도, 점유율 등의 데이터를 가공하여 추정되거나, CCTV등의 영상정보를 활용하여 직접 차량 대수를 계수하여 추정되었다. 이러한 방식은 교통밀도 추정의 공간적 제약이 있고, 교통 혼잡시 추정의 신뢰도가 낮다는 한계를 보였다. 이에 본 연구에서는 선행연구의 한계를 극복하기 위해 ADAS로부터 수집된 개별차량 궤적 데이터와 차두거리 정보를 활용하여 도로의 공간을 검지하고 일반화된 밀도(Generalized Density)방식을 이용하여 시공간적 교통밀도를 추정한다. 이에 따라 ADAS차량의 표본율에 따른 교통밀도 추정의 정확도를 분석한 결과, 30%의 표본율일 경우 교통밀도 참 값과 약 90% 일치하는 것으로 나타났다. 이를 통해 본 연구는 향후 ADAS 및 자율주행차량이 혼재되는 도로 상황에서 신뢰도 높은 교통밀도 추정을 가능하게 하며 효율적인 교통운영관리에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
IMO는 자율운항선박을 인간의 간섭으로부터 독립하여 다양한 수준으로 운용되는 선박으로 정의하였다. 자율운항선박 안전운항지원서비스는 항계 및 협수로 내에서 안전하게 항만에 접이안하여 화물을 신속하게 적양하 할 수 있도록 육상에서 지원하는 공공 서비스 개발을 통해 자율운항선박의 안전성과 효율성을 향상시키기 위함이다. 이를 위하여 안전운항지원서비스에는 자율운항지원, 접이안 및 계류지원, 화물 적양하 및 선박입출항 지원, PSC 점검 지원, 상태모니터링 지원, 사고대응지원의 6종 서비스 개발을 포함하고 있다. 이 중 사고대응지원 서비스를 위해 선교항해장비에 대한 상대적 중요도를 전문가 집단의 의사결정방법 중 하나인 AHP 방법을 사용하여 구체적이며 정량적인 방법을 통해 객관적인 판단으로 안전하고 효율적인 안전지원서비스 제공을 위한 선교항해장비를 계층화하여 상대적 중요도를 평가하였다. 자율운항선박 안전운항지원서비스 중 사고대응지원서비스를 위한 선교항해장비를 수심정보, 위치정보, 속력정보로 구분하여 설문조사를 실시하였다. AHP 적용결과, 수심정보, 위치정보, 속력정보의 순으로 중요도를 평가하였으며, 위치정보제공을 위한 장비별 상대적 중요도는 레이더, DGPS, ECDIS, 자이로 컴파스, 자동조타장치, AIS 순으로 평가하였다. 이는 항해사 장비별 활용도와 해양사고에 미치는 영향에 대한 설문조사결과와 유사함을 알 수 있었다.
각국의 자율주행시스템 기술개발 경쟁이 심화함에 따라 정부도 자율주행시스템의 시장 진입을 전방위에서 지원하고 있다. SAE(Society of Automotive Engineers) 3단계 기술은 운전자가 위험 상황을 회피해야 하고, 4단계 기술은 자율주행시스템 스스로 위험 상황에 대응할 수 있어야 한다. 이에 따라, 공공부문은 도로 위험 상황을 모니터링하고, 도로 인프라 정보를 운전자와 자율주행시스템에 제공하여 대응할 수 있도록 지원할 필요가 있다. 본 연구는 도로 인프라 위험 요소를 자율주행시스템의 ODD(Operational Design Domain) 특성에 따라 모니터링 대상별 위험 요소를 세분화하고, 각 위험 요소가 차량에 미칠 영향에 따른 위험도 등급화 및 평가 방안을 제시하였다. 위험 상황 발생 시 자율주행차의 운행 특성을 시뮬레이션하고, 위험 요인 특성과 물리적인 차량 조건 사이의 영향 관계를 파악하여 등급화함으로써 위험도를 평가할 수 있다. 또한 수집된 모니터링 정보는 관리 센터와 공유하고, 요소별 특성에 따른 노드 혹은 링크 형태로 정밀지도에 표출하여 위치정보와 위험도 등급 등 종합적 관리가 가능한 모니터링 체계를 정립할 것을 제안하였다.
최근 급속히 보편화되고 확대되는 드론의 비행 데이터가 엔터테인먼트 기술 분석 자료로 활용이 가능한지의 검증이 매우 필요하다. 특히, 자율화, 지능화의 방법으로 발전하는 엔터테인먼트 드론의 비행과 운용과정을 데이터 분석과 기계학습을 통해서 분석 및 활용할 수 있는지를 확인해야 한다. 본 논문에서는 엔터테인먼트용 드론의 평가에 FC의 데이터를 이용하여 머신러닝 기법으로 활용할 수 있는지를 확인하였다. 그 결과 매빅2나 아나피와 같은 DJI나 Parrot의 FC 데이터는 엔터테인먼트를 위한 머신러닝 분석이 불가능하였다. 이는 데이터가 0.1초 이상의 간격으로 수집됨으로써 GCS와의 다른 데이터들과의 상관성을 찾기 불가능하기 때문이다. 이에 반하여 ARM 프로세서를 채용하여 Nuttx 운영체제로 작동하는 픽스호크의 경우에는 머신러닝 기법의 적용이 가능함을 알 수 있었다. 앞으로 고정익과 회전익 비행 정보들을 구분하여 엔터테인먼트의 특성 분석이 가능한 기술들을 발전시켜야 한다. 이를 위해서는 모델을 개발하고 체계적인 데이터 수집과 연구가 진행되어야 할 것이다.
기존 운항선박에 적용되어 있는 알람 모니터링 기술은 온도, 압력 등의 데이터 항목을 AMS(Alarm Monitoring System)으로 관리하고 해당 센싱 데이터가 정상 수준 범위를 초과할 경우만 선원에게 알람을 제공한다. 또한 기존 선박의 정비는 PMS(Planned Maintenance System)를 따른다. 이는 장비로부터 측정된 센싱 데이터가 설정범위 이상으로 측정되어 이에 따른 알람을 통해 정비하거나, 대상 기기의 고장 유무에 관계없이 일정 시간 사용 후 해당 부품을 사전에 교체하는 방식으로 운영되고 있다. 하지만 선박 기관운영의 신뢰성과 운항 안전성을 확보하기 위해서는 실시간 상태 모니터링 데이터 기반의 사전적 진단 및 예측이 가능해야 한다. 그러기 위해서 실선 데이터를 종합적으로측정하여 데이터베이스화 하고 이를 선박의 보조기기와 배관의 상태기반 예지보전을 위한 상태 진단 모니터링 시스템을 구현하고자 한다. 특히 반응형 웹 기반으로 선박의 보조기기와 배관 상태 정보를 관리할 수 있도록 하였으며, 선내 개인용 컴퓨터(Personal Computer, PC)에서 보는 용도뿐만 아니라 스마트폰 등 다양한 모바일 기기의 접근 및 활용이 가능하도록 화면과 해상도에 맞춰 최적화된 상태 관리가 가능하도록 하여 업데이트 비용이 적게 들며, 관리 방법도 쉽다. 본 논문에서는 자율운항선박 핵심 기술인 상태기반정비(Condition Based Management, CBM) 기술력을 확보하기 위해 선박의 보조기기 중 펌프와 청정기, 그리고 배관 중 해수 및 스팀 배관의 상태 진단 모니터링을 통해 이상 현상을 파악하고, 이를 통해 융합 분석할 수 있도록 선박 보조기기 및 배관의 성능 진단 및 고장 예측에 활용하여 예방정비 의사결정을 지원하고자 한다.
본 연구는 자율운항 선박의 연료 계통 펌프와 청정기를 대상으로 고장을 진단 사례를 제시하였다. 계측된 신호의 시간종속성을 반영한 심층학습(Deep learning) 알고리즘 적용 절차를 구성하고, 장비의 정상 운전상태와 고장 상태에서 계측한 진동 신호를 고장 패턴 학습에 사용하였다. 특히, 진동 신호에 내포된 열화의 시간 종속성을 반영할 수 있는 방법을 찾고자 하였으며, 슬라이딩 윈도우 연산 과정을 가진 Conv1D를 이용하여고장의 시간 종속성을 반영하였다. 또한 계측된 신호의 차수를 2차원에서 3차원으로 확장하여 시간 영역의 특징을 반영할 수 있는 데이터 전처리과정을 고안하였다. Conv1D 알고리즘의 적층과 변수를 결정하는 과정에서 그리드 탐색 기법을 사용하여 초매개변수의 최적 값을 결정하였다. 마지막으로 제안한 데이터 전처리 방법과 시계열 데이터의 시간 종속성을 반영한 Conv1D 모델이 이상 감지 및 고장 진단에 타당성이 있음을 확인하였다.
본 연구는 최근 문화정책의 화두로 떠오르고 있는 문화도시 지정사업의 성공적 수행을 위해 그 방향성을 고찰하는 데 목적이 있다. 이를 위해 여러 측면으로 벤치마킹 대상이 되고 있는 유럽 문화수도 프로그램의 배경 및 추진체계를 살펴봄으로써 보다 실질적이며 구체적인 정책적 시사점을 도출하고자 했다. 연구결과, 문화도시 지정사업은 추진 배경 및 과정에서 한계를 드러낼 소지가 있음을 확인할 수 있었으며 그 개선점은 다음과 같다. 첫째, 이상적인 문화도시 모델을 만들어 짧은 시간에 목표를 달성하려 하기보다는 지역의 자율적 결정에 따라 다양성을 확보하고 부족한 인프라를 확충하려는 노력이 선행되어야 한다. 둘째, 사업의 지속성을 담보하기 위해 각 지자체의 독립 또는 직속기관 형태의 조직운영을 위한 전문인력의 확보와 교육이 필요하다. 마지막으로 지역 간의 이해관계의 균형을 잡아주는 국가 차원의 세심한 정책적 배려가 이루어져야 한다. 따라서 도시 선정과정, 지원체계, 사후평가 등의 역할을 중장기적으로 담당할 수 있는 조직화된 정부 차원의 기구가 필요하다. 요컨대 성공적인 문화도시 사업수행을 위해서는 문화정책 차원에서 무조건적인 해외사례의 벤치마킹 보다는 비판적 수용과 함께 근원적인 문제점을 개선하려는 노력이 요구된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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