최근 무인항공기의 활용 범위와 수요가 지속적으로 증가하고 있으며, 저고도 무인항공기의 경우 유인항공기와 별개의 관리 체계 개발을 통해 별도의 운영 시스템 구축에 관한 연구가 진행되고 있다. 저고도 무인항공기의 경우도 공역을 비행하는 비행체 이므로 비행체의 운영에 필요한 기술 기준 및 인증 제도의 수립이 필수적이며, 이에 대한 연구도 함께 진행되고 있다. 비행체의 운영 기준 및 인증 요건이 제시되는 경우, 이를 확인할 수 있는 시험방법도 함께 제시되어야 한다. 특히, 소형무인항공기의 경우는 비행중 요구되는 항법의 정확도 수준이 유인항공기 또는 대형 무인항공기 보다 정밀한 비행을 요구하므로, 기존의 비행체 비행에서만 확인할 수 있는 비행 결과 정확도 산출이 아닌 별도의 항법오차의 산출이 필요할 것으로 판단하였다. 본 연구에서는 기존 유인항공기와 다른 장시간의 운영 데이터 획득이 어려운 무인항공기에 적용이 가능한 항법 오차 도출에 관한 시험 방법에 대하여 제시하였고, 실증 시험을 수행하였다.
인공지능 기반의 수학 디지털교과서의 가장 핵심적인 기능으로 여겨지는 개별 맞춤형 교수·학습이 실현되기 위해서는 개별 학생의 여러 가지 특성 요인에 대한 명확한 분석과 진단이 가장 관건이다. 본 연구에서는 수학 AI 디지털교과서에서 개별 맞춤형 학습 진단을 위한 분석 요인과 도구, 데이터 수집·분석을 위한 구축 모델을 도출하였다. 이를 위하여 최근 교육부의 AI 디지털교과서 적용 계획에 따른 수학 AI 디지털교과서에 대한 요구, 개별화 맞춤형 학습과 이를 위한 데이터에 대한 선행 연구, 수학 디지털플랫폼에서 학습자 분석에 대한 요인 등이 검토되었다. 연구 결과, 연구자는 학생 개인별로 수집해야 할 데이터로 학습 분석을 위한 요인으로 학습 준비도, 과정 및 수행도, 성취도, 취약점, 성향 분석을 위한 요인으로 학습 지속 시간, 문제해결에 걸린 시간, 집중도, 수학학습 습관, 정서 분석을 위한 요인으로 자신감, 흥미, 불안, 학습의욕, 가치 인식, 태도 분석을 위한 요인으로 자기 관리, 학습 전략으로 정리하였다. 또한, 이러한 요인에 대한 데이터 수집 도구로, 문제에 대한 정오 데이터, 학습 진도율, 학생 활동에 대한 화면 녹화 자료, 이벤트 데이터, 시선 추적 장치, 자기 응답 설문 등을 제안하였다. 최종적으로 이러한 요인들을 학습 전, 중, 후로 시계열화한 데이터 수집 모델이 제안되었다.
최근 실내에 대한 정확한 위치정보 취득을 위해 신호기반측위와 영상기반측위를 기반으로 다양한 측위기술이 연구되고 있다. 이 중 카메라를 통해 획득된 영상과 필요에 따라 수집된 센서데이터를 이용하여 모바일 단말의 위치를 결정하는 영상측위 기술에 대한 연구가 다양하게 진행되고 있다. 영상기반측위를 위해서는 모바일 단말사진과 가상의 랜드마크 영상과의 매칭을 통해 실내위치 결정하는 방법이 사용되며, 이를 위해 광고판, 자판기, ATM기기 등 다양한 랜드마크에 대한 실내 공간정보구축이 필요하다. 다양한 랜드마크에 대한 실내공간정보 구축을 위해 한국전자통신연구원(ETRI) 13동을 대상으로 지상라이다 측량을 통해 로드뷰 형태의 파노라마 이미지와 정확한 3D 측량성과를 취득하였다. 3차원 토탈스테이션 결선성과와 지상라이다 파노라마 이미지 좌표상호간 비교시 약 0.10m 이내로 좌표 및 거리 성과가 취득되어 실내측위에 활용하기 위한 정확한 랜드마크 구축이 가능함을 확인하였다. 이러한 지상라이다 성과를 활용하여 영상측위에 필요한 3차원 랜드마크 모델링을 수행함으로써 기존 준공도면을 이용한 3차원 모델링만으로 구축할 수 없는 랜드마크 정보에 대해 보다 빠르게 모델링이 가능하였다.
드론과 센서의 발달이 가속화됨에 따라 드론에 장착된 다양한 센서로 취득된 데이터를 융합하여 새로운 서비스 및 가치를 창출하고 있다. 그러나 데이터 융합을 통한 공간정보 구축은 주로 영상에 의존하여 구축하며, 하드웨어의 사양 및 성능에 따라 데이터 품질이 결정된다. 또한, 고품질 공간정보를 구축하기 위해 고가 장비가 요구되므로 실제 현장에서 사용하기에는 어려운 실정이다. 본 연구에서는 드론에 장착된 RGB 및 THM 카메라를 통해 취득된 저해상도 영상을 딥러닝에 적용하여 초해상화를 수행하고, 이를 통해 생성된 고해상도 영상의 정량적 평가 및 특징점 추출에 대한 평가를 수행하였다. 실험 결과 초해상화를 수행하여 생성된 고해상도 영상은 원본 영상의 특징을 유지하고 있었으며, 해상도가 개선됨에 따라 원본 영상 대비 많은 특징을 추출할 수 있었다. 따라서, 저해상도 영상을 초해상화 딥러닝 모델에 적용하여 고해상도 영상을 생성할 경우 하드웨어에 제약을 받지 않고 고품질의 공간정보를 구축하기 위한 새로운 방법일 것으로 판단하였다.
항만 산업의 동향은 적극적인 4차 산업 기술을 도입하여 자동화 항만, 스마트 항만 등 새로운 항만의 형태로 발전하고 있다. 그러나 항만의 발전 이면에는 항만 및 컨테이너 터미널 내 사이버 보안 사고 및 위협 가능성 또한 높아지고 있다. 이에 항만 내 사이버 보안 강화와 관련된 연구가 필수적이나 국내에서 진행되는 관련 연구는 미비한 실정이다. 이에 본 연구는 국내 대표 항만인 부산항 중 가장 4차 산업 기술을 적극적으로 도입하는 컨테이너 항만을 중심 사이버 보안 강화를 위한 요인을 도출하고 향후 강화 방안을 도출하고자 하였다. 연구결과 부산항 컨테이너 터미널 사이버 보안 강화를 위한 요인은 네트워크 구축 및 정책 지원, 교육 표준화 및 인력 양성, 법·제도적 요인으로 분류되었다. 이후 도출된 요인을 바탕으로 다중회귀 분석을 실시하였으며 분석 결과를 바탕으로 향후 부산항 컨테이너 터미널의 안전성 확보 및 강화, 신뢰성 확보 및 강화, 성과 및 만족도 향상을 위한 세부 요인을 도출하였다. 본 연구는 점차 증가하는 항만 및 컨테이너 터미널 내 사이버 보안 공격에 대응하여 부산항 컨테이너 터미널의 사이버 강화를 위한 방향성을 제시했다는 점에서 의의를 지닌다.
본 연구에서는 이산화탄소 처리를 통한 순환골재의 지반공학적 성능 개량을 평가하기 위하여 5kg급 프로토타입 반응조를 제작하였다. 제작된 반응조를 이용하여 이산화탄소 처리한 순환골재와 미처리 순환골재의 골재 파쇄값과 노상토지지력비를 측정하였다. 이산화탄소 처리를 통해 골재 파쇄값은 35.6%에서 33.2%로 2.4% 감소하고 노상토지 지력비는 97.5%에서 102.4%로 4.9% 증가하는 것이 관찰되었다. 탄산화 반응을 통해 생성된 탄산칼슘 염으로 인해 순환골재의 세립분 생성이 감소하고 지지력이 증가함을 알 수 있었다. 또한 교반을 함께할 경우 추가적인 역학적 개량 효과를 통해 골재 파쇄값이 30.3%로 감소하고 노상토지지력비는 137.7%로 증가하였다. 본 연구에서 기술된 이산화탄소 처리 기술의 현장 적용 시 건설 산업의 탄소배출을 효과적으로 줄일 수 있을 것으로 보인다.
본 연구에서는 현재 도시철도 레일의 노후화로 인한 레일표면결함이 증가하고 있으나 국가에서 제정된 궤도성능평가에 관한 세부지침에서 레일표면손상을 기술자의 육안, 간단한 측정 도구로 점검을 수행하는 실정이다. 최근 궤도진단법 제정에 따라 대규모 예산이 투입되고 레일진단물량이 급증되고 있으나 노동집약적인 육안조사기법으로는 진단결과에 대한 신뢰성확보가 어려운 실정이다. 주기적인 선로순회작업 및 육안점검을 통해 레일표면의 결함을 발견하는 것은 매우 중요하다. 그러나 점검자의 주관적 판단에 의해 레일표면의 결함의 경중을 평가하는 것은 레일 내부의 손상을 예측하기에 상당한 제약이 따른다. 본 연구에서는 레일표면손상에 따른 레일내부 균열특성 관한 연구로서 현장측정에서는 레일표면 손상개소를 선정하여 다양한 손상유형의 시료를 채취하여 레일표면손상 상태를 평가하고 실내시험에서 전자주사현미경(SEM)을 이용하여 레일표면결함 및 내부결함의 상관관계를 분석하고자 한다. 또한 실내시험의 결과와 수치해석 결과를 비교를 통하여 레일표면손상을 분석하였다. 현재 공용중인 도시철도 레일의 균열성장율을 파악하고자 가우시안 확률밀도 함수를 적용하여 분석하였다.
도시철도 침목플로팅궤도(STEDEF)는 침목상자와 침목방진패드를 이용하여 침목과 콘크리트 도상을 구조적으로 분리하여 콘크리트 도상에 전달되는 진동을 감소시키는 구조이다. 최근에는 20년 이상 공용중인 침목플로팅궤도의 침목방진패드 열화가 발생하고 있다. 이에 침목방진패드에 대한 성능을 평가하기 위해 침목방진패드 발췌 후 정적 스프링강성 시험을 수행하고 있다. 해당 평가기법은 사용 중인 침목방진패드를 반드시 교체한 후 평가를 수행한다. 그러나 궤도 고유진동수는 침목방진패드 스프링강성 및 콘크리트 도상의 융기와 침하에 따라 변화할 수 있다. 본 연구에서는 궤도 고유진동수를 평가하기 위해 모달시험기법을 사용하였다. 이를 위해 실험실 규모에서 침목상자 소재, 침목방진패드 스프링강성 및 콘크리트 도상 융기 및 침하에 따른 궤도 고유진동수를 모달시험을 이용하여 측정하였다. 침목플로팅궤도 고유진동수는 침목방진패드 스프링강성 변화에 따라 직접적인 영향을 받는 것으로 분석되었다. 또한 콘크리트 도상의 융기 및 침하에 따른 고유진동수 변화도 큰 것으로 나타났다. 따라서 본 연구에서 제시한 모달시험기법을 이용하여 침목방진패드의 열화 및 뜬 침목 평가 등에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
송전선로 지중화 사업의 일환인 전력구 터널은 쉴드TBM 공법에 의해 건설된다. 쉴드TBM 구성요소 중 디스크커터는 암반을 파쇄하는 중요한 역할을 수행한다. 마모한계에 도달하거나 편마모와 같은 파손이 발생함에 따라 적절한 교체가 이루어져야 효율적인 터널 공사가 가능하다. 본 연구에서는 실시간으로 측정된 디스크커터의 마모량과 회전수를 기반으로 디스크커터의 마모상태를 판별하기 위한 딥러닝 알고리즘 개발을 수행하였다. 실대형 굴진시험 결과를 통해 디스크 커터의 마모상태에 따라 측정데이터가 상이하게 획득되는 것을 확인하였다. 합성곱신경망 모델을 기반으로 실시간 측정데이터를 활용하여 디스크커터의 마모특성을 판별할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 합성곱신경망의 필터를 통해 데이터의 분포 특성을 학습할 수 있고, 이러한 패턴 특징을 통해 균등마모와 편마모를 분류할 수 있는 모델의 성능을 확인하였다.
4차 산업혁명 시대에 접어들어 데이터 기반의 의사결정이 보편화되고 있다. 하지만 데이터 품질이 확보되지 않은 채 수행되는 데이터 분석은 왜곡된 결과를 낳을 가능성이 존재한다. 수자원 관리의 기초가 되는 수위 데이터도 마찬가지로 결측, 스파이크, 잡음 등 다양한 품질 문제를 가진다. 본 연구에서는 잡음으로 인해 발생하는 데이터 품질 문제를 해결하고자 하였다. 잡음은 데이터의 트렌드 분석을 어렵게 하고 비정상적인 이상치를 생성할 가능성이 있다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 Wavelet Transform을 이용한 잡음 제거 접근 방안을 제안한다. Wavelet Transform은 신호처리에 주로 사용되는 방법으로 잡음 제거에 효과적인 것으로 알려져 있으며 수집된 데이터의 정답 데이터(True value) 수집을 요구하지 않으므로 시간과 비용을 줄일 수 있다는 점에서 적용이 용이한 편이다. 본 연구는 Wavelet Transform의 성능 평가를 위해 대표적인 머신러닝 기반 잡음 제거 방법인 Denoising Autoencoder와 성능 비교를 수행하였다. 그 결과 Wavelet Transform 중 Coiflets 함수는, Denoising Autoencoder에 비해 Mean Absolute Error, Mean Absolute Percentage Error, Mean Squared Error 등 모든 측면에서 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 환경에 맞는 적절한 웨이블릿 함수의 선택을 통한 잡음 문제를 효과적으로 해결할 수 있음을 시사한다. 본 연구는 수위 데이터의 품질을 향상시켜 수자원 관리 결정의 신뢰성에 기여하는 강력한 도구로서 Wavelet Transform의 잠재력을 확인한 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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