• 한국가스학회지
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• 제23권6호
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• pp.39-60
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• 2019

한국가스안전공사는 진단 기반기술 국산화와 진단 역량 강화를 위해 자체적인 피해영향평가 시스템을 구축하고 있다. 유사 프로그램인 DNV PHAST나 TNO EFFECTS와 달리, API-581 기준을 근간한 ETA 분석을 통해 최종 피해영역 산출 기법을 구현하였으며, HTML5 기반 차세대 웹 기술을 기반으로 편리한 사용자 인터페이스를 구축하였다. 또한, 혼합물질 분석이 가능하도록 3차 상태방정식(Peng-Robinson, SRK, RK)과 퓨게시티를 활용한 상평형 모듈이 구현되었고, 공기보다 무거운 가스에 대한 확산 분석을 위해 SLAB Dispersion 알고리즘을 적용하였다. CCPS와 TNO Yellow Book에서 소개된 피해영향평가 알고리즘을 채용하여 누출분석 모듈, Fireball, Pool Fire, Jet Fire, Flash Fire, Vapor Cloud Explosion 영향 평가 모듈을 개발하였다. 그 외 EIGA 기준, PAC 기준 농도, Bevi Reference Book 등에서 제시된 기준 값들을 활용하여 안전거리 산출 조건을 마련하였다. 현재 전체 계산 모듈의 알고리즘 구현은 완료되었으며, 기본적인 사용자인터페이스 구축까지 완료되었다. 향후, 사용자 인터페이스 보완과 더불어, 모듈 각각에 대한 개별적인 검증과 동일한 사고 시나리오에 대한 유사 프로그램 구동 결과를 비교하여 전체 시스템의 정확도를 보완할 예정이다.

• 박물관보존과학
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• 제16권
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• pp.122-137
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• 2015

국립중앙박물관 소장 백자수주(덕수5531)는 1915년에 구입한 것으로 전체적으로 운룡문이 투각되어 있고 반파된 상태로 수구부분은 이미 복원된 상태이다. 본 논문은 수작업식 보존처리의 단점을 보완하기 위해 백자수주의 결손부분인 운룡문을 3D 스캐닝과 프린팅을 이용하여 복원하는 방법에 대하여 다루었다. 이에 대한 선행연구로서 이미 상용화된 6종의 출력 재료에 대하여 강도 실험을 실시하고, 수작업용 복원재료인 에폭시퍼티(Quick Wood^®)와 에폭시(Araldite AY103+HY956^®)의 강도와 비교하였다. 디지털 기술을 이용한 복원형 제작은 수작업보다 적은 시간과 노력으로 더 정확한 형태를 얻을 수 있음을 확인하였으며, 무엇보다도 비접촉식 복원방식이기 때문에 보존처리 과정에서 있을 수 있는 위험요소를 줄일 수 있었다. 특히, 디지털 원형 파일을 기록물로 남기고 이를 부차적인 콘텐츠로 사용할 수 있는 점이 주목할 만하다. 그러나 유물 보존처리 과정에 적용할 디지털 기술의 적용방법, 출력재질에 대한 평가와 적용, 출력물의 정형, 접합 및 표면채색 방법 등은 향후 좀 더 연구해야 할 과제이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권9호
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• pp.316-325
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• 2018

본 논문에서, 풍력발전기 운영관리 및 유지보수 비용을 저감하기 위해, 분산되는 전산자원을 통합하고 인적 자원을 효율적으로 운영 할 목적으로 SaaS 클라우드 방식의 상태 감시 인프라를 설계 및 개발하였다. 개발한 인프라에서 관련 업무 및 서비스에 따라 각 데이터들을 계층화 하였다. 인프라 상에서 상태 감시를 수행 할 경우에 필요한 기본적인 SW를 개발하였다. 측정 시스템에 대응하는 데이터베이스 설계 SW, 현장 측정 SW, 데이터 전송 SW, 모니터링 SW로 구성되어 있다. 기존의 SCADA 데이터 뿐 아니라 추가적인 센서를 설치하여 풍력발전기의 상태 관측이 가능하다. 상태감시 알고리즘 내 단계 별 지연 시간을 모델링하여, 현장 측정에서 최종 모니터링 단계 까지 소요되는 총 지연 시간을 정의 하였다. 진동 데이터는 고해상도 측정에 의해 취득되기 때문에, 지연 시간은 불가피하고 유지보수에 관한 프로그램 운영 시 지연시간 분석은 필수적이다. 모니터링 대상은 MW 용량의 풍력발전기의 증속기이며, 해당 풍력발전기는 운전 한 지 10년이 넘는 모델로서, 이는 앞으로 해당 풍력발전기의 효율적인 유지보수를 위해 정확한 상태 감시가 필수적임을 뜻한다. 본 인프라는 연간 50TB 용량의 고해상도 풍력발전기 증속기 상태를 처리 할 수 있도록 운영 중이다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권1호
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• pp.13-18
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• 2015

최근 시뮬레이션이 다양한 계산과학 및 산업 분야에서 널리 활용되면서, 컴퓨팅 자원에 대한 그 요구사항 또한 점점 다양해지고 있다. 특히 이러한 요구는 기존 슈퍼컴퓨터와 같은 CPU 중심의 자원에서 벗어나, 사용자 별 설정 및 활용이 쉬운 유연하고 효율적인 고성능 클라우드 컴퓨팅의 필요성이 커지고 있다. 클라우드 컴퓨팅을 이용해 시뮬레이션을 수행하기 위해서는 다수의 가상머신으로 이루어진 대규모의 가상 클러스터의 실시간 구축이 필연적이다. 이러한 대규모의 가상 클러스터 생성은 동시 다발적인 가상머신 요청을 야기시키고, 이 요청들에 의해 대기 시간이 매우 길어지는 문제가 발생할 수 있다. 이런 문제의 주요 원인은 각각의 가상머신에서 사용되는 가상 이미지를 생성, 복사하는 작업들간에 병목 현상 때문이다. 본 논문에서는 가상머신 이미지들의 생성 시간을 최소화하고, 가상 클러스터의 I/O 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 또한 다양한 실험을 통해 제안한 방법의 우수성을 검증한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_3호
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• pp.1405-1423
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• 2021

강우 현상은 물 순환과 에너지 순환의 주요 요소 중 하나이며 강우량 추정은 수자원 확보와 수재해 예측 및 피해 감축에 매우 중요한 역할을 한다. 위성 기반 강우량 추정은 시공간적으로 고해상도인 자료를 통하여 넓은 지역을 연속적으로 감시할 수 있다는 장점이 있다. 본 연구에서는 Himawari-8 Advanced Himawari Imager(AHI) 수증기 채널(6.7 ㎛), 적외 채널(10.8 ㎛)과 기상 레이더 Column Max (CMAX) 합성장을 이용하여 기계학습 기반 정량적 강우량 추정 모델을 개발하였다. 기계학습 기법으로는 랜덤 포레스트(Random Forest, RF)를 사용하였으며 기상 레이더 반사도(dBZ)와 Z-R식으로 변환한 강우강도(mm/hr)를 타겟으로 하는 모델을 구축하여 비교하였다. 레이더 강우강도를 통해 검증하였을 때 임계성공지수(Critical Success Index, CSI)는 0.34, Mean-Absolute-Error (MAE) 4.82 mm/hr였다. GeoKompsat-2(GK-2A) 강우강도 산출물, Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information Using Artificial Neural Networks (PERSIANN)-Cloud Classification System (CCS) 산출물과 비교하였을 때 강우 유무 분류에서 CSI 21.73%, 10.81%, 강우강도 정량적 평가에서 MAE 31.33%, 23.49% 높은 성능을 보였다. 강우량 산출물을 지도화 한 결과, 실제 강우강도 분포와 유사한 분포를 모의하여 기존 산출물 대비 높은 정확도의 강우량을 추정했다.

• 기록학연구
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• 제55호
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• pp.275-305
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• 2018

정보 혁명에 따른 전자 정부의 등장은 공공 기록물 체계에도 영향을 미치게 되었다. 이제는 기록관리 역시 ICBM(IoT, Cloud, Big Data, Mobile) 기반의 국가기록관리체계 수립을 위한 환경으로 변화되어야 하며, 차세대 기록관리 체계로의 이행을 위해 환경 변화에 조응한 기록관리 제도의 지향으로 새롭게 출발해야 할 시기가 온 것이다. 결국 이러한 상황에서 기록관리 법체계는 과연 새로운 환경변화를 제대로 맞이하고 있는지 확인이 필요한 때가 되었다. 1999년 공공기록물 관리에 관한 법률이 제정되고 전자기록의 효율적 관리를 위해 2006년 전면적으로 개정을 시행한 이후 또 다시 10년이 지났다. 다시 한 번 기록관리법을 점검해야하는 이때, 만약 현행 법제도가 새로운 환경에 적응하지 못한다면, 현 시대에 조응할 수 있도록 전면적인 재설계가 필요할 것이다. 따라서 본 연구는 차세대 환경 변화에 따른 새로운 기록관리 법체계의 개선 방향을 제시하고 국가 기록관리 체계의 혁신을 위한 법적 토대를 마련하고자 한다.

• 한국기록관리학회지
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• 제19권3호
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• pp.223-245
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• 2019

4차 산업혁명의 기반으로서 블록체인은 다양한 산업에서 신성장 동력을 만들어내는 중요한 핵심 인프라이면서 기술로 자리를 잡아가고 있다. 세계적으로 블록체인에 대한 관심이 기업과 기관의 환경으로 빠르게 확산되고 있다. 본 연구에서는 블록체인 기술의 특성 및 동향을 조사 및 정리하고 공공기관 기록관리부분에 블록체인 기술의 적용이 필요한지 알아보았으며 공공기관의 기록관리분야의 구축절차 및 구축방법을 문헌으로 연구하였다. 최종적으로 기록물관리분야에 블록체인 기술을 적용하여 아카이브체인(Archivechain)모델을 제안하고 어떠한 기대가 예상되는지 기술하고자 하였다. 전자문서의 기록관리 과정을 기록한 트랜잭션이 블록체인에 탑재되게 되면 단편적으로 비연계되었던 기록관리 표준업무처리 과정에 모든 단계 정보를 한 번에 확인 할 수 있다. 전자기록관리시스템에 블록체인기능이 탑재된다면 문서를 획득 등록하여 문서를 생산한 자가 메타데이터 및 정보를 입력한 후 모든 내용을 저장하고 분류한다. 그렇게 되면 생산현황보고의 절차가 간결하게 될 것이고 원문정보공개서비스를 통해 실시간으로 정보를 제공할 수 있다. 아카이브체인(Archivechain)은 전자문서생산시스템과 기록관리시스템이 일체되었다는 가정하에 하이퍼레저 플랫폼을 적용하여 BaaS형 클라우드 인프라를 적용한 모델이다. 스마트하고 전자 정부로 진보하는 기록관리 체계를 만들기 위해 공공 기록물관리의 모든 생애주기에 블록체인에 배치함으로써 흩어져 있는 정보를 하나로 모을 수 있는 문제를 해결 할 수 있다.

• 한국측량학회지
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• 제39권6호
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• pp.507-513
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• 2021

GPR (Ground Penetrating RADAR)은 도로의 포장 상태 및 싱크홀, 지하관로를 검사하는 센서로 도로관리에 활발히 사용되는 센서이다. MMS (Mobile Mapping System)는 도로 표면과 주변 환경에 대한 정확한 정밀 도로 지도를 제공한다. 두 종류의 데이터가 동일한 지역에서 구축되면 지상과 지하의 공간정보를 동시에 구축할 수 있어서 효율적이며 육안으로 도로와 도로 주변의 중요 시설물, 지하의 관로 위치등을 파악할 수 있어서 현장에 대한 직관적인 이해가 가능하여 도로나 시설물을 관리하는데 있어서 유용한 도구가 된다. 그러나 이러한 최신 기술을 적용한 해외의 장비는 고가이며 국내 실정에 맞지 않다. 해외 개발 장비를 대체하고 향후 국산 장비를 개발할 수 있는 원천기술을 확보하기 위해 LiDAR (Light Detection And Raging)와 GNSS/INS (Global Navigation Satellite System / Inertial Navigation System)를 동기화 하고, 동일한 GNSS/INS에 GPR 데이터도 동기화 하였다. 동기화된 GPR 데이터를 취득 당시의 GNSS/INS의 위치와 자세정보를 이용하여 지오레퍼런싱을 수행하는 소프트웨어를 개발하였다. 개활지와 비개활지로 구분하여 도로 현장에서 실험을 수행하였으며, LiDAR를 통해 취득되는 3D 포인트 클라우드 데이터를 통해서 지상의 도로와 주변 시설물을 육안으로 쉽게 확인할 수 있었다. 지오레퍼런싱된 GPR 데이터도 점군데이터와 함께 3D 뷰어로 볼 수 있었으며, 지하의 시설물의 위치를 GPR 데이터를 통해 쉽고 빠르게 확인할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.57-65
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• 2021

산업 전 분야에 4차 산업혁명의 신기술인 IoT(Internet of Things), AI(Artificial Intelligence), Bigdata 등이 융합되어 새로운 가치를 창출하는 초연결 지능정보사회가 도래되고 있다. 모든 것이 네트워크에 연결되어 데이터가 폭발적으로 증가하고, 인공지능이 스스로 학습하여 지적 판단 기능까지도 가능하다. 특히 사물인터넷은 언제 어디서나 어느 것과도 연결될 수 있는 새로운 통신환경을 제공함에 따라 모든 것들이 연결되는 초 연결을 가능케 하고 있다. 인공지능 기술은 인간이 가진 지각, 학습, 추론, 자연어처리 등의 능력을 컴퓨터가 실행할 수 있도록 구현되고 있다. 인공지능은 기계학습, 딥러닝(Deep leearning), 자연어처리, 음성인식, 시각인식 등 첨단기술을 개발하는 방향으로 발전되고 있으며, 안전, 의료, 국방, 금융, 복지 등의 다양한 응용 분야에 특화된 소프트웨어와 머신러닝(Machine learning), 클라우드(Cloud) 기술을 포함하고 있다. 이를 통해 인간의 편의와 새로운 가치를 제공하기 위해 산업 전반의 다양한 분야에 활용된다. 하지만, 이와는 반대로 지능적이고 정교해진 사이버 위협들이 증가하고 신기술의 기술적 안전성 확보와 같은 잠재적 역기능들을 동반함에 따라 이에 대한 대응이 필요한 시점이다. 본 논문에서는 이러한 역기능을 해결하기 위한 하나의 방안으로 인공지능기술을 활용하여 IoT 통합보안관제 가능하도록 새로운 데이터모델링(Data modelling) 방안을 제안하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.141-143
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• 2022

본 논문에서는 YOLO(You Only Look Once) 기반의 교통 신호등 인식을 통해 오토바이 운전자의 신호 위반 여부를 확인하는 기술을 제안하고자 한다. 오토바이 전면에 탑재될 하드웨어 모듈은 YOLO 기반의 객체 탐지를 위한 카메라 모듈과 라즈베리 파이, 신호 위반 시 오토바이의 현재 위치 정보 수집을 위한 GPS 모듈, 그리고 수집 정보를 클라우드 DB로 전송하는 LoRa 통신 모듈로 구성된다. 소프트웨어 기능의 핵심은 오토바이의 교통 신호 위반 여부를 판단하는 컴포넌트이다. 본 논문에서는 카메라 앵글 내에 있는 교통 신호등 객체를 먼저 인식한 후 빨간색 신호일 때에만 이 객체가 화면 상에서 오른쪽(좌회전의 경우)이나 위쪽(직진의 경우)으로 사라지면 신호 위반으로 판단하는 기능을 제안한다. 그리고, 오토바이 운전자가 신호를 위반한 것으로 판단되면 운전자의 신상 정보(이름, 휴대폰 번호 등), 오토바이 정보(번호판, 등록번호 등), 위반 상황의 스냅샷 사진, 위치 정보 및 날짜/시각 정보를 클라우드 DB로 전달하도록 한다. 이러한 위반 정보는 운전자의 스마트폰에 푸시 알림으로 전달하여 위반 사실을 인지하도록 하고, 관할 경찰서에서는 신호 위반 스티커를 발부하는 데 활용될 수 있으므로 궁극적으로는 오토바이 운전자의 교통 신호 위반을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.