전 국토의 산지 비율이 높은 우리나라는 산림지의 특성이 수질에도 많은 영향을 미치고 있다. 산림지역의 화재에 있어 산림이 갖는 수질, 토성의 변화와 발생한 연소 퇴적물, 유기물로 인해 수자원에도 악영향을 끼치게 된다. 산불은 단순한 산림지의 자원 유실뿐만 아니라 토양층의 물리적약화와 강수저류 효과를 떨어뜨려, 산불 후 유출의 증가를 보인다. 삼척시의 산불 선행연구에 따르면, 산불 발생 직후, 지역의 직접 유출이 기저 유출보다 높게 나타났다. 이에 따라, 모든 수질인자의 평균 농도는 비발생지역에 비해 발생 지역의 농도가 현저하게 증가하였으며, 이 중 T-N, T-P, SS의 농도가 특히 크게 나타났다. 또한, 계류 수질의 경시적 변화를 분석한 결과, BOD와 COD는 산불 발생 최소 4개월의 기간을 거친 후 점차 안정화하는 모습을 보였다. 다만, 산불로 인해 훼손된 물 환경의 상황을 복구하고자 하는 연구의 데이터가 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 2022년 4월 산불이 발생한 강원도 양구군 양구읍 송청리 비봉산 일대의 산불 유역을 대상으로 산불에 따른 물 환경의 변화를 밝힘으로써 산불로 훼손된 지역의 효과적인 수질 회복과 물 환경 보전 대책 수립을 위한 자료를 제공하고자 수행하였다. 2023년 4월 양구 비봉산의 산불 복구 작업이 본격적으로 시작되는데 복구 전 현재 수질의 상황을 살펴봤다. 조사 지역은 비봉산 일대의 산불 지역과 비발생 지역, 오봉산 일대까지의 유역 출구 총 7개의 지점을 선정하였다. 기본 수질항목은 현장에서 YSI PROPLUS (Mobile Multi Sensor Meter)를 이용하여 측정하였고 채취한 시료는 무균 채수 병에 담아 실험실로 운반하여 SS (Suspended Solids), TP(Total Phosphorus), TOC (Total Organic Carbon) 항목에 대해 수질오염공정시험기준에 의거하여 분석하였다. SS, TOC, t-p의 경우, 지정학적 특성, 산불에 의한 퇴적물들의 변화와 토양의 형태 및 식생의 변화로 인한 결과의 차이를 보였다. 1년이 지난 지금 산불 직후처럼 높은 수치는 보이지 않았다. 그러나 아직 복구 작업이 제대로 진행되지 않아 그 영향에 대해 무시할 정도로 안정화되지 않았다. 본 연구는 산불 발생 후 강우 및 토사유출에 대한 비 산불 지역과의 차이를 살펴봄으로써 수질 오염원으로 작용할 수 있는 가능성을 기초자료로 제공될 것이다. 또한, 수처리 기술개발을 포함한 예방책을 만들어 내는데, 기초자료로 활용할 수 있길 바란다.
다양한 분야에서 인공지능을 활용한 사례가 증가하면서 침입탐지 분야 또한 다양한 이슈를 인공지능을 통해 해결하려는 시도가 증가하고 있다. 하지만, 머신러닝을 통한 예측된 결과에 관한 이유를 설명하거나 추적할 수 없는 블랙박스 기반이 대부분으로 이를 활용해야 하는 보안 전문가에게 어려움을 주고 있다. 이러한 문제를 해결하고자 다양한 분야에서 머신러닝의 결정을 해석하고 이해하는데 도움이 되는 설명 가능한 AI(XAI)에 대한 연구가 증가하고 있다. 이에 본 논문에서는 머신러닝 기반의 침입탐지 예측 결과에 대한 신뢰성을 강화하기 위한 설명 가능한 AI를 제안한다. 먼저, XGBoost를 통해 침입탐지 모델을 구현하고, SHAP을 활용하여 모델에 대한 설명을 구현한다. 그리고 기존의 피처 중요도와 SHAP을 활용한 결과를 비교 분석하여 보안 전문가가 결정을 수행하는데 신뢰성을 제공한다. 본 실험을 위해 PKDD2007 데이터셋을 사용하였으며 기존의 피처 중요도와 SHAP Value에 대한 연관성을 분석하였으며, 이를 통해 SHAP 기반의 설명 가능한 AI가 보안 전문가들에게 침입탐지 모델의 예측 결과에 대한 신뢰성을 주는데 타당함을 검증하였다.
현재 전세계 해운물류 선진국들은 앞다퉈 자동화 터미널, 공유플랫폼 등 다양한 디지털 기술을 도입하며 스마트항만을 구축하고 있다. 이처럼 자원 활용 효율 향상 및 작업 유휴시간 최소화를 통한 항만 전반에 걸친 효율화의 중요성이 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 자원 활용 효율 향상을 위한 방법의 하나로 개선된 Y/T(Yard Truck) 배차 방식을 제안하고자 한다. 이를 위해, 기존 배차 방식의 문제점을 분석하고 이와 관련한 제약사항을 종합적으로 고려한 Y/T 배차 알고리즘을 개발한다. 또한, 부산 신항 컨테이너터미널 운영 데이터를 기반으로 터미널 혼잡 상황에 따른 다양한 시나리오를 가정하고 시나리오에 대해 기존 배차 방식과 Y/T 배차 알고리즘을 적용한 시뮬레이션 실험을 실시한 후 분석결과를 바탕으로 Y/T 배차 알고리즘 활용에 따른 운영적 효과를 평가한다.
소금기가 있는 토양에서 잘 자라는 염생식물은 우리나라 서해안에 널리 분포하여 자생하고 있다. 하지만, 특수 환경에서 자라는 특성 때문에 생리활성에 대한 연구가 많이 되어 있지 않다. 특히, 염생식물의 장내세균에 대한 영향 연구는 거의 없어 새로운 활용에 대한 기대가 커지고 있다. 관련 생리활성평가를 위한 기초데이터를 얻기 위해 2020년6월 충남 태안, 전북 부안, 전남 무안에서 총16종의 염생식물을 채취하여 RAW264.7세포에 대한 세포독성을 검토하였다. 시료를 30% 에탄올로 추출하여, 농축, 동결건조를 통해 분말로 만든 후, 0.1-100 ug/mL의 농도로 RAW264.7세포에 처리하였다. 24시간 후, MTT법으로 세포독성을 측정한 결과, 총16종 중 갯질경, 좀보리사초, 갯개미자리 추출물에서 세포독성이 확인되었다. 본 연구를 통해 세포 수준에서 안전성이 확보된 시료를 활용하여 장내세균에 대한 영향 등을 검토할 계획이다.
자율주행 자동차의 안전한 운행을 위해 카메라, RADAR(RAdio Detection And Ranging), 초음파 센서 중 중추적인 역할을 하는 LiDAR(Light Detection And Ranging) 센서는 360도에서 사물을 인식하고 탐지할 수 있다. 하지만 이러한 LiDAR 센서는 레이저를 통해서 거리를 측정하기 때문에 공격자에 노출되기 쉬우며 다양한 보안위협에 직면해있다. 따라서 본 논문에서는 LiDAR 센서를 대상으로 한 여러 가지 보안 위협인 Relay, Spoofing, Replay 공격을 살펴보고 물리적 신호교란(Jamming) 공격의 가능성과 그 영향을 분석하며, 이러한 공격이 자율주행 시스템의 안정성에 미치는 위험을 분석한다. 실험을 통해, 물리적 신호교란 공격이 LiDAR 센서의 거리 측정 능력에 오류를 유발할 수 있음을 보여준다. 개발이 진행 중인 차량 간 통신(Vehicle-to-Vehicle, V2V), 다중 센서 융합과 LiDAR 비정상 데이터 탐지를 통해 이러한 위협에 대한 대응방안과 자율주행 차량의 보안 강화를 위한 기초적인 방향을 제시하고 향후 연구에서 제안된 대응방안의 실제 적용 가능성과 효과를 검증하는 것을 목표로 한다.
육상 새우 양식장은 연안 양식에 비해 생장 환경을 보다 안정적으로 제어할 수 있어 고품질의 대규모 생산에 유리하다. 최적의 새우 생장 환경을 유지하기 위해서는 물의 순환, 적정 수온 유지, 산소 공급, 사료 공급 등 다양한 요소들을 관리해야 한다. 특히, 적절한 수질 관리가 되지 못하면 새우 폐사로 이어지기 때문에 양식장에 24시간 사람이 상주하여 지속적으로 관리해야 하는 어려움이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 최소한의 인력으로 운영 가능한 육상 양식장 통합 모니터링 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 IoT 기술을 활용하여 육상 양식장의 실시간 영상, 펌프 상태, 수질 데이터, 에너지 사용 현황을 수집하여 서버로 전송한다. 관리자는 웹 인터페이스 및 스마트폰 앱을 통해 서버에 저장된 양식장의 상황을 언제 어디서나 실시간으로 확인하고 필요한 조치를 취할 수 있다. 따라서 관리자가 양식장에 상주할 필요 없이 현장 작업 시간을 크게 줄일 수 있다.
본 논문에서는 송신안테나에서 송신된 신호가 자신의 수신안테나로 수신되어 발생하는 궤환 간섭 채널을 측정하는 방법과 측정된 데이터를 통해 궤환 간섭 채널을 분석한 결과에 대하여 기술한다. 2 GHz 대역의 WCDMA 신호를 사용하여 고속도로변에서 측정 실험을 하였다. 고속도로변은 고속으로 이동하는 차량에 의해 높은 도플러 주파수와 에너지가 큰 궤환 신호가 발생한다. 채널 측정은 신호발생기의 신호와 수신된 신호를 중간주파수로 다운 컨버트하고 동시에 샘플링하여 저장하였고 저장된 데이터를 LS(Least Square) 알고리즘으로 채널의 계수 값을 구하였다. 채널 분석을 위해 시간에 따른 전력 지연 프로파일과 산란 함수를 계산하고, 지연 확산, 도플러 확산, 핑거의 수, 지연에 따른 감쇄에 대하여 분석한다. 궤환 간섭 채널은 송신안테나와 수신안테나가 고정되어 있고 주위에 있는 이동하는 물체와 고정된 물체에 의해 형성된 다중경로를 통해 발생하는 채널로, 일반적인 기지국과 이동국의 채널 모델과는 다른 특성을 가지고 있다. 따라서 분석된 결과를 이용하여 무선 중계시스템의 설계와 성능검증을 위한 지침을 제시한다.
최근 도시는 신규건축, 재건축 및 부분적인 리모델링 등 다양한 형태로 변화하고 있으며, 이에 따라 수치지도 또한 최신성 및 정확도를 유지할 수 있도록 지속적인 수정 및 갱신을 통해 사용자들에게 최적의 서비스를 제공할 수 있어야 한다. 일반적으로 수치지도 수정 및 갱신 방법으로는 항공사진 혹은 준공도면을 이용하고 있으나, 항공사진은 촬영주기제한 및 경제성 측면에서 국소 지역에 대한 수시 갱신이 어렵고 준공도면의 경우 품질 확보의 어려움이 존재한다. 본 연구에서는 빠르게 변하는 도심지의 건물 개발 현황을 수치지도상의 건물 정보에 신속하게 반영하기 위해 지상라이다로부터 추출한 건물 footprint 자료를 이용하는 방법론을 제안하였다. 우선 지상라이다로부터 취득된 전체 건물의 포인트 클라우드 자료로부터 대표 옆면을 추출하고, 2차원 영상으로 투영한다. 투영된 포인트 클라우드 자료로부터 footprint를 추출하고, 추출된 footprint와 수치지도 상의 건물 footprint 간의 정합을 위해 2D Affine 모델을 사용하였다. 2D Affine 파라미터의 추정에는 두 footprint 자료로부터 취득된 무게중심을 사용하였으며, 무작위로 추출된 무게중심 간의 매칭을 위해 수정된 RANSAC (RANdom SAmple Consensus) 알고리즘을 제시하였다. 다양한 조건하에서 수행된 실험결과 제안된 알고리즘을 적용할 경우, 지상라이다로부터 추출된 건물데이터를 활용하여 효율적인 수치지형도의 갱신이 가능함을 확인할 수 있었다.
산전 및 분만 중 연속적인 태아감시는 임상의에게 태아의 안녕 평가하는데 필요하다. 또한 태아의 심장박동은 임신 중 태아의 건강을 평가하는 중요한 파라미터이다. 초음파 도플러는 태아 심박을 비관혈적으로 측정할 수 있는 방법으로 매우 유용하다. 그러나 현재 임상에서 널리 쓰이고 있음에도 불구하고, 태아 심박을 검출하는데 있어서 제한적인 정보만 제공할 뿐만 아니라 검출 오류에 대한 문제가 완전히 해결되지 못하고 있다. 본 연구의 목적은 태아의 초음파 도플러 신호로부터 태아 심박을 검출하는 알고리즘을 간단한 방법으로 개선하고자 한다. 신호 주기를 검출하는데 가장 널리 쓰이는 자기상관함수의 수정된 함수를 제안하고, 신호의 주기를 찾기 위해 설정하는 데이터 분석 구간의 크기와 이동 간격을 가변하도록 하였다. 제안된 방법은 실제 산모에게서 측정된 데이터에 적용하여 태아 심박의 beat-to-beat 검출이 가능함을 확인하였으며, 태아 심전도 신호와도 비교하였다. 제안하는 방법은 간단하면서도 효과가 있으므로 실제 장비에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 안드로이드 기기와 차량에서 발생하는 안전을 위한 제반정보를 수집, 전송시켜주는 MCU (Micro-control Unit)를 기반으로 개발한 융합형 차량용 스마트 기기인 OSD (On-board Smart Device)를 제안한다. OSD는 RRA (Record, Report & Alarm)의 핵심 기능을 제공하는 안전 및 편의지향 스마트 시스템으로 주행 중 모니터링 데이터의 저장 기능 (Recording as a blackbox), 사고 발생 후 사고 및 긴급 구조의 자동신고 기능 (Report on Accident & Rescue) 및 안전 예방 기능으로 차량의 상태를 알려주는 (Alarm for Status of Vehicle) 경고 시스템을 갖추고 있다. 또한 운전자가 기기를 편리하게 제어하기 위한 음성인식 인터페이스를 도입해 운전자의 안전 운행을 도모하였으며 차량의 정보를 Database 서버에 업로드하여 보다 쉽고 편리하게 정보에 접근할 수 있도록 설계하였다. 따라서 본 연구에서 개발한 OSD는 상대적으로 단순 기능만 제공하는 기존의 차량용 안전 기기와 달리, 친사용자 환경에서 종합적으로 차량안전 데이터 무선전송 뿐만 아니라 영상 그리고 음성인식 기술을 함께 적용한 스마트 기기로서 향후 차량 안전 및 사고예방을 위한 필수 차량 무선 스마트 시스템이 될 것으로 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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