• 대한토목학회논문집
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• 제26권1D호
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• pp.195-202
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• 2006

침투경로분석은 지형공간정보 기술을 활용한 군사응용분야 중 하나이다. 분석결과는 잠재적인 적의 침투에 대해 취약한 경로를 보여줄 것이다. 가능한 침투경로를 찾기 위하여 탐지확률의 합으로 표현되는 비용함수를 최소화하는 최적경로알고리듬(다익스트라 및 $A^*$)을 사용하였다. 열상장비의 성능, 수치고도모형을 이용한 가시선분석 결과와 지형분석도(VITD)에 포함된 지형공간정보 커버리지(coverage) 중 2개의 관련된 커버리지를 사용하여 비용함수를 계산하였다. $50m{\times}50m$ 셀(cell) 크기 단위로 각각의 비용이 계산되고 저장되었으며, 최적경로로서 경로상의 모든 비용의 합을 최소화하는 경로를 찾아내었다. 제안된 방법은 대한민국의 대전지역을 대상으로 실험하였다. 실험 결과 다익스트라와 $A^*$ 알고리듬은 큰 차이가 없었으며, 다만 $A^*$ 알고리듬의 수행시간 측면에서 유리하였다. 이러한 응용분야는 침투와 감시의 두 가지 측면에서 모두 활용될 수 있다. 열상장비의 위치를 바꿔서 시뮬레이션을 수행하면, 가장 취약한 경로를 침투목적으로 찾아낼 수 있다. 다른 측면으로 보면 열상장비의 최상의 위치를 선택하기 위하여 사용될 수 있다. 이는 군사응용분야에 대한 강력한 지형공간정보 활용 해법의 한 가지 예제가 될 것이다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제33권3호
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• pp.13-26
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• 2024

화생방 확산 예측 모델은 전쟁 상황에서 생화학 작용제 및 방사능 물질을 활용한 공격 시 사건 발생 시간, 위치, 작용제 종류 및 투발 수단과 기상정보의 필수 시나리오 정보와 지형 및 건물정보를 바탕으로 피해 예측 정보를 생성하여 보다 나은 지휘관의 결심을 돕는 시스템이다. 국방과학연구소에서 개발한 화생방 보고관리 및 모델링 S/W 시스템(Nuclear, Biological, and Chemical Reporting And Modeling S/W System)은 화생방 사건 분석을 위해 독자적으로 개발된 모델로 여러 군사작전과 훈련 계획 수립을 지원한다. 본 논문에서는 NBC_RAMS의 오염확산 및 피해 예측 핵심 엔진을 사용하여 다양한 화생방 시나리오가 반영된 대용량 오염확산 예측 결과를 생성하고 분석할 수 있는 화생방 오염확산 시나리오 분석 시스템을 소개하고 이 시스템의 시나리오 입력정보 요소인 사건, 기상, 지형 및 건물정보를 상세히 설명하고 이에 대한 활용방안을 기술하였다. 실사용 사례로 화생방 오염확산 시나리오 분석 시스템을 활용하여 생성된 대용량 데이터를 인공지능 기술로 학습하여 오염운의 원점을 추적하는 기술과 화생방 탐지 센서 최적의 위치를 선정하는 기술 개발 사례를 소개하고자 한다. 해당 시스템을 통해 인공지능에 특화된 화생방 상황 분석 자료를 생성할 수 있으며 화생방 야전 상황 예측 및 분석으로 군사작전 지원 등의 다방면으로 활용이 가능할 것으로 기대된다.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제26권2호
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• pp.142-149
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• 2011

본 연구에서는 면류에서 면역친화컬럼을 이용한 데옥시니발레놀의 HPLC분석법을 검증하고, 분석과정에서 발생될 수 있는 불확도를 GUM 지침에 따라 측정하였다. 검출한 계와 정량한계는 7.5 ${\mu}g$/kg과 18.8 ${\mu}g$/kg이었고 검량선은 20~500 ${\mu}g$/kg 농도범위 에서 0.9999의 높은 상관성을 보였다. 대표적인 밀 가공품인 건면과 라면에 데옥시니 발레놀을 200 ${\mu}g$/kg과 500 ${\mu}g$/kg을 첨가하여 회수율과 반복성올 측정한 결과, 건면에서는 $82{\pm}2.7%$와 $87{\pm}1.3%$의 결과를 얻었고, 라면에서는 $97{\pm}1.6%$와 $91{\pm}12.0%$로 측정되었다. 한편, 불확도 측정을 위한 첫 단계로, 분석과정에서의 불확도 요인은 시료량 측정, 최종 시료부피, 보관표준용액, 작업표준용액, 표준용액, 기기, 매질, 검량선 작성으로 구분하였다. 불확도 요인의 구성요인은 저울의 안정성, 분해능, 재현성, 표준물질의 순도, 분자량, 농도, 표준용액 희석, 검량선, 회수율 및 분석기기의 재현성 풍이 작용하였다. 건면과 라면에 데옥시니발레놀을 200과 500 ${\mu}g$/kg을 첨가하여 분석한 결과 건면에서는 $163.8{\pm}52.1\;{\mu}g$/kg, $435.2{\pm}91.6\;{\mu}g$/kg으로 측정되었고 라면에서는 $194.3{\pm}33.0\;{\mu}g$/kg, $453.2{\pm}91.1\;{\mu}g$/kg으로 측정되었다. 확장불확도는 합성표준불확도에 포함인자(k=2, 신뢰수준 95%)를 곱하여 산출하였다. 건면과 라면에서 데옥시니발레놀을 분석함에 있어 불확도에 영향을 주는 주요인자는 시료의 회수율과 검량선 작성인 것으로 파악되었다. 따라서 면류 시료에서 데옥시니발레놀 것으로 분석의 정밀성을 높이기 위해서는 회수율과 검량선 작성에 영향을 끼칠 수 있는 분석과정을 확인하고 오차를 최소화 할 수 있는 방안을 모색해야 할 것으로 사료된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_3호
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• pp.925-938
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• 2022

농업용 저수지는 전국적으로 중요한 수자원으로 기후변화에 따른 가뭄과 같은 이상기후의 영향에 취약한 특성을 가지며 적절한 운영을 위해 강화된 관리가 필요하다. 지속적인 모니터링을 통한 수위 추적(water level tracking)이 필요하지만 현실적인 문제로 현장 실측 및 관측이 어려운 실정이다. 본 연구는 저수지 수표면적을 측정하기 위해 광역 모니터링이 가능한 위성레이더 자료를 이용하여 4가지 AI 모델 간의 수체 탐지 성능에 대해 객관적인 비교를 제시한다. 위성 레이더자료는 Sentinel-1 SAR 이미지를 사용하였으며, 광학영상과 달리 기상환경에 영향을 적게 받기 때문에 장기 모니터링에 적합하다. 드론 이미지, Sentinel-1 SAR 그리고 DSM 데이터를 사용하여 Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Artificial Neural Network (ANN), Automated Machine Learning (AutoML)의 4가지 AI 모델을 구축했다. 연구대상 저수지는 총 22개소로 유효저수량이 30만톤 미만의 중소형 저수지이다. 총 45개 이미지가 모델 훈련과 검증에 사용되었으며, 연구 결과 AutoML 모델이 Accuracy=0.92, mIoU=0.81로 다른 3가지 모델에 비해 수체 픽셀 분류에서 0.01-0.03 더 나은 것을 보여주었다. 해당 결과는 SAR 영상으로부터 AutoML을 이용한 중소형 저수지 대상의 수체 분류 기법이 기존의 머신러닝 기법만큼의 성능을 보이는 것을 보여주었고, 학습을 통한 수표면적 분류 기술의 저수지 모니터링에 대한 적용 가능성을 보여주었다.

• 시큐리티연구
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• 제19호
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• pp.105-138
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• 2009

본 연구는 2005년 부산에서 개최된 APEC 행사의 안전활동 문제점을 도출하여 이를 토대로 향후 우리나라에서 개최될 다자간 국제회의 안전활동에 대한 제고방안을 모색해 보는데 그 목적이 있다. 이와 같은 목적을 달성하기 위하여 부산 APEC 행사에 직접 참여한 경찰, 소방, 군, 국정원 등 안전기관의 문제인식 차이를 통하여 제반적인 문제점을 도출해 보고자 한다. 이를 위해 APEC 행사에 차출되어 근접해서 근무한 4개 안전기관 직원을 대상으로 델파이방법에 의해 3차례에 걸쳐 의견을 수렴, 다자간 국제회의의 단계별 구성요소 및 문제점을 파악하고 구성요소별로 문제인식에 대한 통계처리를 실시하였다. 이와 함께 안전기관 전문가 4명과 1 : 1 면담결과를 통하여 다자간 국제회의 행사에 있어서 현장에서 주로 이루어지는 현장활동단계는 어떤 역할을 하며, 그 중요성이 무엇인지를 확인한 결과는 다음과 같다. 현장활동단계에서는 첫째, 인력운영 면에서는 안전기관의 유경험자를 데이터베이스화하여 관리함으로써 차제에 유사한 범국가적인 행사에 차출할 수 있는 시스템을 마련해야 한다. 둘째, 효과적인 폭발물 검측을 위해서는 첨단장비의 도입을 중기계획에 의거하여 차질 없이 수행하고 유관기관과 합동반을 구성하여 주요 취약시설에 대한 점검을 동시에 병행하여야 한다. 셋째, 안전장비의 첨단화를 위해서는 첨단장비 박람회를 통한 장비도입이 사전에 이루어져야 한다. 넷째, 국내 외 정보기관과 행사와 관련된 정보를 공유하고 협조체제를 강화하여 대테러활동에 최선의 대책을 강구해야 한다. 다섯째, 각 기관별로 홍보활동을 경쟁적으로 전개하는 것 보다 상호이해 증진차원에서 홍보기구를 설치하여 대국민 홍보대책을 강구해야 한다. 여섯째, 소방관련 기관과의 협력을 강화하기 위해서는 평시에 전기, 가스, 승강기 등 관련회사와 유기적인 협조체제를 강화하여 행사 시 유관기관과의 통합조정권이 확보될 수 있도록 정책적인 배려가 필요하다. 일곱째, 원활한 취재활동의 편의를 제공하면서도 안전 및 질서유지를 도모하기 위해서는 명확한 보도관리 지침수립이 필요하다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_3호
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• pp.1009-1029
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• 2023

도시 수목은 탄소를 저장하고 불투수면적을 감소시키는 도시 생태계의 중요 요소이며, 탄소 저장량 및 순환량 산정 시 주요 정보로 활용될 수 있다. 많은 선행 연구에서 항공 라이다 자료 및 인공지능 기법을 활용하여 고해상도 수목 정보를 산출하고 있으나, 항공 라이다 영상은 제공하는 플랫폼이 제한되어 있으며 비용적인 면에서도 한계가 다수 존재한다. 따라서 본 연구에서는 수원시를 대상으로 자료 취득이 용이한 고해상도 위성 영상인 Sentinel-2를 활용하여 기계학습 기반의 도시 내 수목 피복률(fractional tree canopy cover, FTC)을 추정하고자 하였다. Sentinel-2 시계열 영상으로부터 중앙값 합성을 수행하여 수원시 전역에 대한 단일 영상을 제작하여 활용하였다. 도시 내 토지 피복의 이질성을 반영하기 위하여, 30 m 격자내 10 m 해상도의 광학 지수의 평균 및 표준편차 값과 환경부 세분류 토지 피복 지도 기반 항목별 피복률을 계산하여 기계학습 모델의 입력 변수로 활용하였다. 총 4가지의 입력 변수 조합을 설정하여, 입력 변수 구성에 따른 FTC 추정 정확도를 비교 및 평가하였다. 광학 영상의 평균 정보만을 활용(Scheme 1)했을 때 보다 도시 내 이질적인 특성을 반영할 수 있는 표준 편차 및 피복률 정보를 모두 함께 고려(Scheme 4, S4)했을 때 향상된 성능을 나타낼 수 있었다. 검증용 자료에 대해 S4의 Random Forest (RF) 모델이 0.8196의 R², 0.0749의 mean absolute error (MAE), 및 0.1022의 root mean squared error (RMSE)로 전체 기계학습 모델 중에서 성능이 가장 높게 나타났다. 변수 기여도 분석 결과 광학 지수의 표준 편차 정보는 도시 내 복잡한 토지 피복 지역에 대해 높은 기여도를 나타내었다. 훈련된 S4 구성의 RF 모델을 수원시 전역에 대해 확장 적용하였을 때, 참조 FTC 자료에 대해 0.8702의 R², 0.0873의 MAE, 및 0.1335의 RMSE의 우수한 성능을 나타냈다. 본 연구의 FTC 추정 기법은 향후 다른 지역에 대한 적용성이 우수할 것으로 판단되며, 도시 생태계 탄소순환 파악의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.